## MODEL PELUANG KECELAKAAN LALU LINTAS BERBASIS GENDER DI KOTA KUPANG
Andi Kumalawati 1 (kumalawatirizal@gmail.com)
Latifah N. D. Aklis 2 (latifahaklis@gmail.com)
Rosmiyati A. Bella 3 (qazebo@yahoo.com)
Andi H. Rizal 4 (Dayat_rizal@yahoo.co.id)

## ABSTRAK
Kecelakaan  lalu  lintas  berbasis  gender  di  kota  Kupang  memiliki  karakteristik  yang  unik  yakni terdapat  kesamaan  di  mana  pengemudi  laki-laki  dan  pengemudi  perempuan  yaitu  mengalami kecelakan  di  waktu  pagi  (96%).  Pengemudi  laki-laki  mayoritas  mengalami  kecelakaan  dengan karakteristik  cedera  berat  sebesar  (96%),  jenis  kecelakaan  tunggal  dan  ganda  (96%),  lokasi kejadian kecelakaan terjadi di tempat umum (94%), jenis tabrakan/posisi kecelakaan yang terjadi adalah  tabrakan  samping-samping,  tabrakan  depan-samping,  tabrakan  depan-depan,  tabrak pejalan  kaki  sebesar  (94%),  dan  waktu  kejadian  kecelakaan  pada  hari  libur.  Kecelakaan  yang dialami  oleh  pengemudi  berkarakteristi  sebagai  barikut:  cedera  ringan  sebesar  (98%),  jenis kecelakaan  tunggal  (92%),  lokasi  kejadian  di  tempat  khusus  (96%),  kecelakaan  terjadi  di  luar kendali (96%), kecelakaan pada hari libur dan hari kerja sebanyak (98%) dan kejadian pada pagi hari sebesar (98%). Sedangkan faktor penyebabnya adalah kecepatan tinggi > 60 km/jam, tidak tertib  berlalu  lintas,    kondisi  kendaraan,  tidak  menghidupkan  lampu  sign  saat  hendak  berbelok, mengemudi  dalam  pengaruh  obat-obatan/alkohol,  berbicara  dengan  pengendara  lain  tanpa berhenti.  Model  kecelakaan  lalu  lintas  berbasis  gender  di  Kota  Kupang  yang  diperoleh  dari analisis  logit  biner  mendapatkan  nilai  probabilitas  untuk  pengemudi  laki-laki  sebesar  26,84% dan  probabilitas  (peluang)  untuk  pengemudi  perempuan  sebesar  73,16%. Dengan  demikian probabilitas  terbesar  adalah  pengemudi  perempuan  dengan  besar  persentase  probabilitasnya 73,16%.

## Kata Kunci: Kecelakaan Lalu Lintas, Gender, Regresi, Logistik Biner

## ABSTRACT
Gender-based traffic accidents in Kupang city have unique characteristics, namely that there are similarities  where  male  drivers  and  female  drivers  mostly  experience  accidents  in  the  morning (96%).  Majority  of  male  drivers  have  accidents  of  injury  (96%),  single  and  double  types  of accidents  (96%),  occurred  in  a  public  place  (94%),  a  side-side  collision,  front-side  collision, front-front  collision,  pedestrian  collision  (94%),  and  the  time  of  the  accident  incident  on holidays.  The  majority  of  accidents  experienced  by  female  drivers  have  the  following characteristics:  minor  injuries  (98%),  single  accident  type  (92%),  location  of  events  in  special places (96%), accidents occurring out of control (96%), time of accident events on holidays and working  days  (98%)  and  time  of  occurrence  in  the  morning  (98%).  Meanwhile,  the  factors  are high speed of  > 60 km/h, disorderly traffic, vehicle conditions, not turning on sign lights when about to turn, driving under the influence of drugs, talking to other motorists without stopping. The  gender-based  traffic  accident  model  in  Kupang  City  obtained  from  binary  logit  analysis obtained  a  p  robability  (opportunity)  value  for  male  drivers  of  26.84%  and  a  probability (opportunity) for female drivers of 73.16%. Thus the greatest probability is female drivers with a large percentage probability of 73.16%.

## Keywords: Traffic Accidents, Gender, Regression, Binary logistics
1 Prodi Teknik Sipil – FST Undana;
2 Prodi Teknik Sipil – FST Undana, (penulis koresopondensi);
3 Prodi Teknik Sipil – FST Undana;
4 Prodi Teknik Sipil – FST Undana.

## PENDAHULUAN
Kecelakaan lalu lintas adalah suatu kejadian atau peristiwa di jalan yang tidak terduga dan tidak disengaja  melibatkan  kendaraan  dengan  pengguna  jalan  lain  yang  mengakibatkan  korban manusia  atau  kerugian  harta  benda.  Kecelakaan  lalu  lintas  sering  terjadi  di  setiap  daerah  dan merupakan  permasalahan  yang  perlu  diperhatikan,  Jenis  dan  bentuk  kecelakaan  dapat diklasifikasikan  menjadi  lima  (Wadasena,  2011),  yaitu:  kecelakaan  berdasarkan  korban kecelakaan,  kecelakaan  berdasarkan  lokasi  kejadian,  kecelakaan  berdasarkan  waktu  terjadinya kecelakaan,  kecelakaan  berdasarkan  posisi  kecelakaan  dan  kecelakaan  berdasarkan  jumlah kendaraan yang terlibat.
Direktorat Lalu Lintas Kepolisian Daerah Nusa Tenggara Timur (Ditlantas Polda NTT) menilai kecelakaan  lalu  lintas  di  Nusa  Tenggara  Timur  semakin  meningkat  dari  tahun  ke  tahun. Berdasarkan data jumlah kecelakaan lalu lintas di Provinsi NTT pada tahun 2017 sebanyak 449 kejadian,  dan  pada  tahun    2018  sebanyak  1.200  kejadian,  terjadi  peningkatan  sebesar  751 kejadian atau 37,42% (Tribun kupang, 2018). Dari data tersebut, kecelakaan yang paling banyak terjadi  di  Kota  Kupang.  Menurut  Data  Satuan  Lalu  Lintas  Kepolisian  Resort  Kupang  Kota (Satlantas Polres Kupang Kota) kecelakaan yang terjadi pada tahun 2017 sebanyak 356 kejadian dan  pada  tahun  2018  sebanyak  448  kejadian.  Dari  data  kecelakaan  tersebut,  jumlah  korban meninggal  dunia  tercatat sebanyak  59  orang,  luka  berat  82  orang  dan  luka  ringan  715 orang(Tribun  kupang,  2018).  Secara  keseluruhan  jumlah  korban  kecelakaan  lalu  lintas  pada tahun  2018  adalah  sebesar  856  orang,  dengan  kerugian  mencapai  Rp  666.950.000  (BPS  Kota Kupang,  2018).  Angka  kecelakaan  lalu  lintas  yang  terjadi  di  Kota  Kupang  semakin meningkat seiring  dengan  meningkatnya  jumlah  kendaraan  bermotor  (BPS,  2018).  Kondisi  ini  juga didukung  dengan  perilaku  ketidakdisiplinan  sejumlah  pengguna  jalan  termasuk  pengemudi kendaraan bermotor
Kecelakaan    yang  terjadi  di  Kota  Kupang  disebabkan  oleh  faktor  manusia  faktor  kendaraan faktor lingkungan meliputi cuaca, kondisi jalan, volume lalu lintas. Faktor penyebab kecelakaan paling besar adalah faktor manusia (human error) yaitu faktor perbedaan jenis kelamin (gender) (M.  E.  Bolla  et  al.,  2015).  Perbedaan  gender  tentunya  mempunyai  pengaruh  terhadap  resiko terjadinya  kecelakaan  lalu  lintas  disebabkan  karena  adanya  perbedaan  gaya  mengemudi, berperilaku  dalam  berkendara,  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  reaksi  yang  sesuai, menaati rambu-rambu lalu lintas dan marka jalan.
Penyebab kecelakaan terbesar berasal dari sikap manusia yang lalai atau kurang konsentrasi saat mengendarai  kendaraan,  kemudian  tidak  tersedianya  rambu/marka  jalan  di  lokasi  kecelakaan. Kecelakaan  juga  banyak  terjadi  pada  jalan  lurus  (Zayu,  2012),  sementara  tingkat    keparahan korban  kecelakaan  dipengaruhi  oleh  jenis  kecelakaan,  peran  korban,  kendaraan  lawan  dan  usia korban  (Keparahan  et  al.,  2012).  K ecelakaan  sepeda  motor  sering  terjadi  pada  pengendara dengan jenis kelamin laki-laki dengan rentang usia pengendara 18-25 tahun, pada rentang waktu pukul  12.00  -  18.00  dengan  tipe  tabrak  pejalan  kaki,  dengan  tingkat  keparahan  luka  berat  (M. Bolla  et  al.,  2014) .  Karakteristik  kecelakaan  lalu  lintas  yang  dominan  terjadi  adalah  pada  hari Minggu,  posisi  tabrakan  depan  -  depan  tipe  tabrakan  ganda  profesi  Swasta  (48%),  pendidikan terakhir  SMA  dan  tidak  memiliki  SIM  (M.  E.  Bolla  et  al.,  2015).  Besarnya  nilai  estimasi  pada kelompok  pelajar  menunjukkan  pengaruh  perilaku  terhadap  pelanggaran  pada  pelajar  laki-laki 30.08%  lebih  kuat  dibandingkan  perempuan  dan  pengaruh  perilaku  terhadap  pelanggaran  pada mahasiswi 0.8% lebih kuat dibandingkan mahasiswa (Sariwulan, 2018).

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian ini dilakukan dengan terlebih dahulu mengidentifikasi permasalahan  kecelakaan lalu lintas  di  Kota  Kupang  yang  semakin  hari  semakin  meningkat.  Pokok-pokok  permasalahan tersebut  akan  menjadi  obyek  utama  dalam  penelitian  ini  yang  akan  dicari  solusinya.  Untuk menjawab pemasalahan tersebut di lakukan survei dengan teknik pengambilan data  yaitu teknik
wawancara/ kuesioner kepada pengemudi yang pernah mengalami kecelakaan lalu lintas di Kota Kupang. Jenis Data yang digunakan adalah data primer diperoleh dari hasil penyebaran kuisioner yang  berisi  beberapa  pertanyaan  yang  berkaitan  dengan  karakteristik  kecelakaan  lalu  lintas, karakteristik  pengemudi  serta  faktor  penyebab  kecelakaan  lalu  lintas  dan  data  sekunder  yang diperoleh  dari  instansi  dan  lembaga  terkait.  Analisis  data  dilakukan  dengan  dua  metode  yakni metode  analisis  deskriptif    dan  metode  analisis  regresi  logistik  biner.  Adapun  metode  analisis data yang digunakan adalah sebagai berikut:

## Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  dalam  penelitian  ini  untuk  menjelaskan  karakteristik  pengemudi  dan karakteristik  kecelakaan  lalu  lintas    berbasis  gender  di  Kota  Kupang.  Data-data  karakteristik pengemudi dan karakteristik kecelakaan lalu lintas adalah sebagai berikut :
1. Karakteristik pengemudi terdiri-dari:
a. Jenis Kelamin
b. Usia
c. Pendidikan
d. Kepemilikan SIM
e. Ujian Praktek Kepemilikan SIM
2. Karakeristik kecelakaan lalu lintas, yaitu :
a. Keparahan luka/cedera  korban kecelakaan lalu lintas
b. Jenis kecelakaan lalu lintas
c. Lokasi kecelakaan lalu lintas
d. Jenis tabrakan
e. Waktu terjadi kecelakaan lalu lintas

## Analisis Regresi Logistik Biner
Dalam  penelitian  ini  model  kecelakaan  lalu  lintas  berbasis  gender  dianalisis  dengan  metode regresi logistik biner. Hasil keluaran dari analisis dengan metode regresi logistik ini adalah untuk mengetahui  probabilitas  terjadinya  variabel  terikat.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  persamaan  pemilihan  moda  layak  untuk  digunakan.  Berikut  adalah  urutan  pengujian statistik :
Tahap  awal  pengujian  adalah  uji  statistik  G  untuk  Menentukan  model  regresi  logistik multivariabel untuk setiap variabel respon dengan variabel prediktor.
H 0 : β 1 = β 2 =...= β p =0 H 1 : minimal ada satu β j ≠ 0; j=1,2,3,...,p Statistik uji :
G = -2ln (  )    (  )
∏ ( ) ( ) (1)
Daerah Penolakan : Tolak H 0 jika G > ( p,  )
Keterangan : n 0 adalah jumlah pengamatan dengan kategori y = 0 n 1 adalah jumlah pengamatan dengan kategori y = 1 n  adalah jumlah pengamatan
p  adalah banyaknya prameter
Uji  statistik  W  untuk  menetukan  model  regresi  logistik  univariabel  untuk  setiap  variabel prediktor dengan variabel respon.
Statistik Uji  :
W = ( )
(2)
Daerah Penolakan : Tolak H 0 jika W  > /
Statistik uji W tersebut juga disebut sebagai statistika uji Wald SE( ) adalah taksiran standart error parameter.
Uji  goodness  of  fit  merupakan  pengujian  kecocokan  atau  kesesuaian  antara  hasil  pengamatan (frekuensi  pengamatan)  tertentu  dengan  frekuensi  yang  diperoleh  berdasarkan  nilai  harapannya (frekuensi teoritis).
Statistik uji :
C! = ∑ (# $   $ %&$ ) ² ( $ & $ ( & $ ) ) *+ (3)
Daerah Penolakan : Tolak H 0 jika  Cˆ > ( g- 2, α )
Keterangan  : Ok adalah observasi pada grup ke-k
π k adalah rata-rata taksiran peluang ,∑ - . %. ( $ / 0 $ 1+ 2
g    adalah jumlah grup (kombinasi kategori dalam model serentak) n * 4 adalah banyaknya observasi pada grup ke-k g    adalah banyaknya kategori semua variabel prediktor H0  adalah  model  sesuai  (tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  hasil  pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model)
H1  adalah  Model  tidak  sesuai  (terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  hasil  pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model)
Pengujian  regresi  logistik  biner  adalah  melakukan  pengujian  kesesuaian  model  untuk  menguji apakah  model  yang  dihasilkan  berdasarkan  regresi  logistik  multivariabel  sudah  layak  dengan menggunakan rumus berikut ini :
( ) = exp( 0 + 1 1 + 2 2 + ⋯ + 6 6 )
+ exp( 0 + 1 1 + 2 2 + ⋯ + 6 6 ) (4)

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kota  Kupang,  dengan  mengambil  obyek  penelitian  responden  yang pernah mengalami kecelakaan di Kota Kupang. Berikut ini adalah peta lokasi Kota Kupang :

## Gambar 1. Peta Lokasi Kota Kupang (BPS, 2018)

## Teknik Pengumpulan Data
1. Teknik Wawancara/Angket (Kuisioner)
Metode  yang digunakan  untuk mendapatkan data adalah dengan cara wawancara menggunakan instrumen  berupa  kuesioner  yang  dibagikan  kepada  sejumlah  responden.  Kuesioner  adalah teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  memberikan  seperangkat  daftar pertanyaan  atau  pertanyaan  tertulis    untuk  memperoleh    keterangan  dari  sejumlah  responden sehingga responden tinggal memilih salah satu jawaban yang sesuai.
2. Teknik Studi Pustaka
Studi  pustaka  yaitu  penelitian  kepustakaan  (Library  Research)  yang  dilakukan  untuk memperoleh  informasi  dengan  membaca  dan  mempelajari  buku  /  literatur  yang  dapat  dijadikan sebagai referensi dengan masalah yang akan dianalisa oleh penulis.

## Populasi
Populasi  adalah  wilayah  generalisasi  yang  terdiri  dari  obyek/subyek  yang  mempunyai  kualitas dan  karakteristik  tertentu  yang  ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan  kemudian  ditarik kesimpulan.  Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  jumlah  penduduk  Kota  Kupang.  Data  jumlah penduduk  di  Kota  Kupang  pada  tahun  2019  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Kota Kupang adalah sebanyak 463.351 jiwa (BPS, 2019).

## Sampel
Sampel  pada  penelitian  ini  adalah  penduduk  Kota  Kupang  yang  pernah  mengalami  kecelakaan lalu  lintas.  Jumlah  sampel  yang  diambil  pada  penelitian  ini  berjumlah  100  responden.  Jumlah tersebut  didapatkan  menggunakan  rumus  dari  Taro  Yamane  atau  Slovin  dengan  persen eror/perkiraan  tingkat  kesalahan  (10%)  karena    populasi  terlalu  banyak  atau  jangkauan  terlalu luas  sehingga  tidak  memungkinkan  dilakukan  pengambilan  data  pada  seluruh  populasi  dan keterbatasan tenaga, waktu, dan biaya (Siregar, 2017).

## Teknik Analisis Data
Analisis  data  dilakukan  dengan  dua  cara  yakni  teknik  analisis  statistik  deskriptif    dan  analisis regresi  logistik  biner.  Teknik  analisis  deskriptif  digunakan  untuk  menjelaskan  karakteristik responden  dan  karakteristik  kecelakaan  lalu  lintas  sedangkan  analisis  regresi  logistik  biner digunakan  untuk  membuat  model  kecelakaan  lalu  lintas  berbasis  gender. Data-data  hasil  survei yang  telah  dikumpulkan  kemudian  diolah  agar  dapat  digunakan  sebagai  data  masukan  dalam proses analisa dengan menggunakan program aplikasi IBM SPSS Versi 25.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Karakteristik Pengemudi Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Kupang
Berdasarkan  hasil  analisis  karakteristik  pengemudi  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota  Kupang  di dapatkan gambaran seperti yang tersaji pada Tabel 1.

## Tabel 1. Rekapitulasi Karakteristik Pengemudi
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  100  responden  pengemudi  sepeda  motor  yang  pernah mengalami  kecelakaan  lalu  lintas,  sebanyak  50  orang  berjenis  kelamin  laki-laki  dan  50  orang berjenis  kelamin  perempuan.  Pada  tabel  1  menunjukkan    bahwa  persentase  usia  korban kecelakaan  berjenis  kelamin  laki-laki  yang  terbanyak  adalah  kelompok  usia  17-24  tahun,  yaitu sebesar 44% dan usia korban kecelakaan berjenis kelamin perempuan adalah kelompok usia 17- 24  tahun    sebesar  36%.  Kemudian,  responden  laki-laki  sebagai  korban  kecelakaan  lalu  lintas memiliki tingkat pendidikan terakhir terbanyak pada tingkat SMA yaitu sebanyak 28 responden (56%) sedangkan untuk perempuan sebanyak 27 responden (54%). Salah satu syarat yang harus dimiliki  seorang  pengemudi  ketika  berkendara  di  jalan  raya  adalah  memiliki  Surat  Izin Mengemudi  (SIM)  dari  hasil  survey  yang  diperoleh  bahwa  pengemudi  laki-laki  yang  memiliki SIM  sebanyak  86%  dan  pengemudi  perempuan  sebesar  84%.  Dalam  mendapatkan  SIM  untuk mengemudi    harus  melewati  ujian  teori/praktek  dan  pada  hasil  survey  menunjukan  bahwa responden  yang  megikuti    ujian  kepemilikan  SIM  bagi  pengemudi  laki-laki  sebanyak  24 responden  (48%)  dan  untuk  pengemudi  perempuan  yang  mengikuti  ujian  kepemilikan  SIM sebanyak 18 responden (32%).

## Analisis Karakteristik Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Kupang
Berdasarkan  hasil  analisis  karakteristik  pengemudi  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota  Kupang  di dapatkan gambaran seperti yang tersaji pada Tabel 2.
Karakteristik Pengemudi Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan Orang Persentase (%) Orang Persentase (%) Usia <17 Tahun 4 8 4 8 17 Tahun-24 Tahun 22 44 18 36 25 Tahun - 34 Tahun 14 28 16 32 35 Tahun - 43 Tahun 8 16 9 18 >43 Tahun 2 4 3 6 Pendidikan SD 0 0 0 0 SMP 4 8 5 10 SMA 28 56 27 54 Perguruan Tinggi 18 36 18 36 Kepemilikan SIM Memilik SIM 43 86 42 84 Tidak memiliki SIM 7 14 8 16 Ujian Teori/Prektek SIM C Mengikuti ujian 24 48 18 36 Tidak mengikuti ujian 26 52 32 64

## Tabel 2. Rekapitulasi Karakteristik Kecelakaan Lalu Lintas
Pada  tabel  2    menunjukkan  bahwa  persentase  keparahan  luka  pada  korban  kecelakaan  berjenis kelamin    laki-laki  yang  terbanyak  adalah  luka/cedera  berat,  yaitu  sebesar  96%  dan  untuk perempuan  di  dominasi  pada  cedera  ringan  sebesar  98%.  Kemudian  pada  jenis  kecelakaan tunggal  lebih  banyak  terjadi  pada  perempuan  dengan  persentase  sebesar  100%  dan  pada  jenis kecelakaan  ganda  didominasi  oleh  laki-laki  sebesar  96%.  Selanjutnya,  lokasi  kecelakaan berdasarkan hasil survey pada pengemudi laki-laki dan perempuan  yang mengalami kecelakaan didalam  kota  jumlahnya  seimbang  yaitu  47  responden  (94%),  sedangkan  kecelakaan  di  tempat khusus  didominasi  oleh  perempuan  sebanyak  48  (96%).  Pada  tabel  2  juga  menunjukan  jenis tabrakan  pada  perempuan  didominasi  jenis  tabrakan  diluar  kendali  sebanyak  48  responden (96%), sedangkan untuk laki-laki lebih didominasi tabrakan samping-samping, tabrakan depan- samping,  tabrakan  depan-depan,  tabrak  pejalan  kaki  sebesar  47  responden  (47%).  Kemudian, waktu  dan  hari  kecelakaan  yang  sering  terjadi  pada  pengemudi  laki-laki  adalah  pada  hari  libur dengan  persentase  (100%)  dan  waktu  terjadi  disiang  hari  sebesar  (98%),  sedangkan  untuk pengemudi perempuan lebih sering terjadi di hari libur dan pada pagi hari sebesar (98%).
No Karakteristik Kecelakaan Lalu Lintas Jumlah orang yang pernah mengalami kecelakaan lalu lintas Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan Orang Persentase (%) Orang Persentase (%) 1 Keparahan luka korban Luka/Cedera Berat 48 96 45 90 Luka/Cedera Ringan 47 94 49 98 2 Jenis Kecelakaan Kecelakaan Tunggal 48 96 50 100 Kecelakaan Ganda 48 96 46 92 3 Lokasi Kecelakaan Lokasi kecelakaan lalu lintas di tempat umum/layanan  publik 47 94 47 94 Lokasi kecelakaan lalu lintas di tempat khusus 46 92 48 96 4 Jenis Tabrakan Tabrakan samping dengan samping 47 94 43 86 Tabrakan depan dengan samping 47 94 43 86 Tabrakan depan dengan belakang 46 92 44 88 Tabrakan depan dengan depan 47 94 45 90 Tabrakan  dengan penjalan kaki 47 94 45 90 Tabrakan di luar kendali 45 90 48 96 5 Hari saat terjadinya kecelakaan Kecelakaan terjadi pada saat (Hari Kerja) 48 96 49 98 Kecelakaan terjadi pada saat (Hari Libur) 50 100 49 98 6 Waktu terjadinya kecelakaan lalu lintas Pagi hari 49 98 49 98 Siang hari 39 78 45 90 Malam hari 36 72 45 74

## Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Kupang
Dalam penelitian ini faktor penyebab kecelakaan lalu lintas di Kota Kupang  hanya meneliti pada faktor  manusia  yang  dikhususkan  kepada  pengemudi  sepeda  motor  yang  pernah  mengalami peristiwa kecelakaan lalu lintas. Berikut ini adalah tabel rekapitulasi faktor penyebab kecelakaan lalu lintas dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas
Berdasarkan tabel 3 dapat dilihat bahwa faktor penyebab kecelakaan lalu lintas  yang terbanyak terjadi  pada  laki-laki  adalah  kecepatan  tinggi  >  60  km/jam  sebanyak  44  responden  (88%),  di urutan  kedua  adalah  kondisi  tubuh  yang  tidak  sehat  (sakit)  dan  tidak  menjaga  jarak  aman sebanyak  72%  dan  yang  terendah  adalah  berbicara  dengan  pengendara  lain  tanpa  berhenti sebanyak 16 responden (32%), sedangkan untuk perempuan faktor penyebab yang sering terjadi yaitu tidak fokus dalam berkendara sebanyak  40 (80%) dan persentase faktor penyebab terendah pada  pengemudi  perempuan  adalah  mengemudi  dalam  kondisi  pengaruh  obat-obatan/alkohol sebesar 1 responden (2%).
Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas yang Disebabkan Oleh Pengemudi Jumlah orang yang pernah mengalami kecelakaan lalu lintas Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan Orang Persentase (%) Orang Persentase (%) Kurang Terampil 20 40 36 72 Tidak Tertib Berlalulintas 31 62 23 46 Mengecek kelengkapan kendaraan sebelum berkendara 34 68 38 76 Mendahului  kendaraan lain tanpa melihat kendaraan lain di jalur sebaliknya 35 70 36 72 Tidak menjaga jarak aman 36 72 35 70 Kecepatan tinggi >60 km/jam 44 88 7 14 Ugal-ugalan 29 58 19 38 Tidak Memperhatikan kondisi tubuh ketika berkendara 35 70 30 60 Berkendara dalam keadaan tubuh merasa lelah 32 64 30 60 Berkendara dengan  kondisi tubuh tidak sehat (sakit) 36 72 33 66 Tidak fokus dalam berkendara 35 70 40 80 Tidak menghidupkan  lampu sign saat hendak berbelok 33 66 32 64 Menggunakan HP saat mengendarai sepeda motor 23 46 25 50 Mengemudi dalam keadaan mengantuk 28 56 20 40 Mengemudi dalam kondisi pengaruh obat-obatan/alkohol 21 42 1 2 Berbicara dengan pengendara lain pada saat sedang mengendarai sepeda motor tanpa berhenti terlebih dahulu 16 32 16 32

## Analisis Regresi Logistik Biner

## Hasil Uji Signifikansi Parameter Secara Serentak
Pengujian  signifikansi  parameter  secara  serentak  menggunakan  persamaan  (1)  dan  hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Signifikansi Parameter Secara Serentak
Tabel 4 menunjukkan bahwa nilai sebesar (108,418) lebih dari (78, ) sebesar (26,296) atau : ;<=>? sebesar  (0,000)  kurang  dari α sebesar  (0,05),  sehingga  dapat  diputuskan  Tolak  H 0 dan dapat  disimpulkan  bahwa  Model  layak  digunakan  /  minimal  terdapat  satu  variabel  bebas  yang berpengaruh signifikan terhadap variabe terikat.

## Hasil Uji Signifikansi Parameter Secara Parsial
Pengujian  signifikansi  parameter  secara  parsial  dilakukan  menggunakan  persamaan  (2).  Hasil pengujian tersebut dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Uji Signifikansi Secara Parsial
Variabel  yang  memberikan  kontribusi  terhadap  model  adalah  variabel  yang  memiliki  nilai signifikansi  kurang  dari α 0,05 .  Dengan  demikian,  variable  keterampilan  mengemudi  (0,021), tidak  tertib  berlalu  lintas  (0,028),  kelengkapan  dalam  berkendara  (0,045),  kecepatan  tinggi  >60 km/jam  (0,001),  ugal-ugalan  (0,043),  tidak  memperhatikan  kondisi  tubuh  (0,036),  bekendara dengan keadaan sakit (0,010), tidak fokus (0,003), lupa menyalakan lampu sign ketika berbelok (0,033),  pengaruh  obat-obatan/alkohol  (0,005),  berbicara  dengan  pengendara  lain  pada  saat mengemudi  tanpa  berhenti  (0,030)  merupakan  variabel  yang  memberikan    pengaruh  dari  uji parsial ini.

## Hasil Uji Kecocokkan Model
Pengujian  kecocokkan  model  menggunakan  persamaan  (3).  Hasil  pengujian  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 6.
Model 2 Df @ 16,0,05 2 Pvalue 108,418 16
26,296 0,000
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a X1 -6,177 2,684 5,296 1 0,021 0,002 X2 3,390 1,545 4,815 1 0,028 29,655 X3 3,876 1,937 4,003 1 0,045 48,230 X4 -2,475 2,186 1,283 1 0,257 0,084 X5 -0,472 2,095 0,051 1 0,822 0,624 X6 8,700 2,650 10,780 1 0,001 6001,390 X7 3,797 1,878 4,086 1 0,043 44,578 X8 4,351 2,073 4,404 1 0,036 77,564 X9 2,407 1,581 2,318 1 0,128 11,104 X10 -6,156 2,391 6,627 1 0,010 0,002 X11 -7,422 2,459 9,109 1 0,003 0,001 X12 3,539 1,656 4,570 1 0,033 34,441 X13 -1,783 1,587 1,262 1 0,261 0,168 X14 0,075 1,276 0,003 1 0,953 1,078 X15 7,368 2,635 7,821 1 0,005 1584,990 X16 -3,838 1,771 4,696 1 0,030 0,022 Constant -1,003 1,760 0,324 1 0,045 0,037

## Tabel 6. Hasil Uji Kecocokkan Model
Pada  tabel  6  menunjukkan  bahwa  nilai pvalue  sebesar  0,084  dan  nilai FGH>IJ sebesar  (32,241) lebih  dari H<K?= sebesar  (15,507)  atau  nilai  pvalue  sebesar  (0,084)  lebih  besar  dari  nilai α sebesar  (0,05)  yang  berarti  terima  H 0, sehingga  dapat  diputuskan  bahwa    model  sesuai  dengan data atau tidak ada perbedaan antara model  dengan data sehingga dapat dikatakan fit.

## Model Kecelakaan Lalu Lintas Berbasis Gender Di Kota Kupang
Nilai  Nagelkerke  R-sq  dari  model  yang  terbentuk  adalah  0,882  atau  sebesar  88,2%  yang menunjukkan  bahwa  kemampuan  variabel  independen  dapat  menjelaskan  variabel  dependen sebesar 88,2%. Sehingga dapat ditentukan model logit yang terbentuk adalah sebagai berikut:
Logit 1 = – 1,003 – 6,177 X 1 + 3,390 X 2 + 3,876 X 3 + 8,700 X 6 + 3,797 X 7 + 4,351 X 8 – 6,156 X 10 – 7,424 X 11 +  3,539 X 12 + 7,368 X 15 – 3,838 X 16
Berdasarkan  persamaan  logit  1  maka  diperoleh  model  regresi  logistik  biner  dan  nilai probalitasnya adalah sebagai berikut :
1. Model regresi dan nilai probabilitas untuk pengemudi laki-laki :
= M ,NNO – Q, RR S  T O,OUN S  T O,VRQ SO T V,RNN SQ  T O,RUR SR  T W,OX  SV – Q, XQ S N – R,W W S   T  O,XOU S    T R,OQV S X  – O,VOV S Q 1 + M ,NNO – Q, RR S  T O,OUN S  T O,VRQ SO T V,RNN SQ  T O,RUR SR  T W,OX  SV – Q, XQ S N
– R,W W S   T  O,XOU S    T R,OQV S X  – O,VOV S Q
= 0,3668

## 1 + 0,3668
=  0,2684  = 26,84 %
2. Model regresi dan nilai probabilitas untuk pengemudi perempuan :
= 1 1 + M ,NNO – Q, RR S  T O,OUN S  T O,VRQ SO T V,RNN SQ  T O,RUR SR  T W,OX  SV – Q, XQ S N – R,W W S   T  O,XOU S    T R,OQV S X  – O,VOV S Q

## = 1 1 + 0,3668
=  0,7316  = 73,16 %
Berdasarkan perhitungan probabilitas faktor penyebab kecelakaan lalu lintas berdasarkan gender diperoleh hasil tersebut seperti di atas. Probabilitas pengemudi laki-laki yang pernah mengalami kecelakaan  sebesar  26,84  %,  probabilitas  pengemudi  perempuan  yang  pernah  mengalami kecelakaan sebesar 73,16 %.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Kecelakaan  lalu  lintas  berbasis  gender  di  kota  Kupang  memiliki  karakteristik  yang  unik yakni terdapat kesamaan di mana pengemudi laki-laki dan pengemudi perempuan mayoritas mengalami  kecelakan  di  waktu  pagi  (96%).  Namun,  selanjutnya  karakteristik  yang  lainnya berbeda. Pengemudi laki-laki mayoritas mengalami kecelakaan dengan karakteristik sebagai
Step x 2 hitung Df P-Value 1 32,241 8 0,084
berikut:  cedera  berat  sebesar  (96%),  jenis  kecelakaan  tunggal  dan    ganda  sama-sama berpotensi  terjadi  (96%),  lokasi  kejadian  kecelakaan  terbanyak  terjadi  di  tempat  umum (94%),  jenis  tabrakan/posisi  kecelakaan  yang  terjadi  adalah  tabrakan  samping-samping, tabrakan  depan-samping,  tabrakan  depan-depan,  tabrak  pejalan  kaki  sebesar  (94%),  dan waktu kejadian kecelakaan lalu lintas adalah pada hari libur sebanyak (100%).
Kecelakaan  yang  dialami  oleh  pengemudi  perempuan  mayoritas  memiliki  karakteristik sebagai  berikut:  cedera  ringan  sebesar  (98%),  jenis  kecelakaan  tunggal  (92%),  lokasi kejadian  di  tempat  khusus  (96%),  kecelakaan  terjadi  di  luar  kendali  (96%),  waktu  kejadian kecelakaan  lalu  lintas  adalah  pada  hari  libur  dan  hari  kerja  sebanyak  (98%)  dan  waktu kejadian pada pagi hari sebesar (98%).
2. Faktor  -  faktor  yang  mempengaruhi  terjadinya  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota  Kupang berbasis  gender  adalah  kecepatan  tinggi  >  60  km/jam,  tidak  tertib  berlalulintas,    kondisi kendaraan, tidak menghidupkan lampu sign saat hendak berbelok, mengemudi dalam kondisi pengaruh obat-obatan/alkohol, berbicara dengan pengendara lain tanpa berhenti.
3. Model  kecelakaan  lalu  lintas  berbasis  gender  di  Kota  Kupang  yang  diperoleh  dari  analisis logit biner mendapatkan nilai probabilitas (peluang) untuk pengemudi laki-laki sebesar 26,84 %  dan  probabilitas  (peluang)  untuk  pengemudi  perempuan  sebesar  73,16  %.  Dengan demikian probabilitas terbesar adalah pengemudi perempuan dengan dengan besar persentase probabilitasnya 73,16 %.

## Daftar Pustaka
Bolla,  M.  E.,  Blegur,  J.  T.  R.  N.,  &  Ramang,  R.  (2015).  Analisis  karakteristik  dan  biaya kecelakaan lalu lintas di kota kupang. IV(1), 53–64.
Bolla, M., Sir, T. M., & Bara, C. (2014). Pemodelan Kecelakaan Sepeda Motor Pada Ruas Jalan Di Kota Atambua. Jurnal Teknik Sipil, 3(2), 137–148.
BPS. (2018). Kota Kupang Dalam Angka 2018. Badan Pusat Statistik. https://kupangkota.bps.go.id/publication/2018/08/16/8eca230beb6acfb1a263937d/kota- kupang-dalam-angka-2018.html
BPS. (2019). Kota Kupang Dalam Angka 2019. Badan Pusat Statistik.
Keparahan,  Fitriah,  W.  W.,  &  Mashuri,  M.  (2012).  Korban  Kecelakaan  Lalu  Lintas  di  Kota Surabaya dengan Pendekatan Bagging Regresi Logistik Ordinal. 1(1).
Presiden Republik Indonesia. (2009). UU No.22 tahun 2009.pdf (p. 203). https://jdih.dephub.go.id/assets/uudocs/uu/uu_no.22_tahun_2009.pdf
Sariwulan.  (2018).  Kecelakaan  Lalu  Lintas  Di  Kota  Mataram  Dengan  Menggunakan  Metode SEM ( Structural Equation Modelling ).
Siregar, S. (2017). Metode penelitian kuantitatif : Dilengkapi dengan perbandingan perhitungan manual & SPSS. Penerbit Kencana.
Tribun kupang. (2018). Jumlah Kecelakaan Lalu Lintas Terbanyak di NTT akibat Humman Eror Tahun  2018.  https://kupang.tribunnews.com/2018/09/22/jumlah-kecelakaan-terbanyak-di- ntt-akibat-humman-eror
Wadasena,  A.  S.  (2011).  Analisis  Daerah  Rawan  Kecelakaan  DAN  Penyusunan  Database Berbasis Sistem Informasi Geografis (studi Kasus Kota Denpasar).
Zayu, W. P. (2012). Studi Kecelakaan Lalu Lintas Dengan Metode Revealed Preference Di Kota Padang. Jurnal Forum Penelitian, 7(1).