## POLA PENGEMUDI YANG MENINGGAL AKIBAT KECELAKAAN DI JALAN DI NEGARA-NEGARA EROPA
Alfa Narendra 1 , Qorry Alby Marzuki 2 , Intan Puspa Wangi 3 , Irika Widiasanti 4 1,2 Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang, Jalan Sekaran, Kel. Sekaran, Kec. Gunungpati, Kota Semarang  50229, Jawa Tengah, Indonesia
3,4 Fakultas Teknik, Universitas Negeri Jakarta, Jalan Rawamangun Muka No. 11, Kec. Pulo Gadung, Kota Jakarta Timur 13220, DKI Jakarta, Indonesia Email: alfa.narendra@mail.unnes.ac.id

## ABSTRACT
This paper aims to provide an overview of the relationship pattern of the number of drivers who died due to  road  accidents  related  to  the  number  of  pedestrians,  injured  people,  people  died  from  road  accidents, population, total population density and length of road vehicles in European countries with different income levels. The method used is descriptive statistics and statistical analysis was described through a boxplot. The relationship between  the  number  of  drivers  and  the  number  of  pedestrians  who  die  from  road  accidents,  shows  an  inverse relationship  in  upper-middle-income  European  countries.  Meanwhile,  high-income  and  lower-middle-income European countries show a unidirectional relationship. Relationship between the number of drivers, the number of  people  killed  and  the  number  of  people  injured  in  road  accidents,  shows  a  unidirectional  relationship.  This occurs in high-income, upper-middle and lower-income countries. The relationship between the number of drivers who died due to road accidents and the population, showed an inverse relationship occurred in upper and lower middle-income  European  countries.  Meanwhile,  high-income  European  countries  show  a  unidirectional relationship. The relationship between the number of drivers who died as a result of road accidents, the number of population density and the length of the road vehicles, showed an inverse relationship occurred.
Keywords:  accident, boxplot, descriptive, europe, secondary data, statistics

## ABSTRAK
Studi ini bertujuan memberikan gambaran pola hubungan jumlah pengemudi meninggal akibat kecelakaan di jalan terkait dengan (1) jumlah pejalan kaki, (2) korban luka, (3) korban meninggal akibat kecelakaan di jalan, (4) jumlah penduduk, (5) kepadatan penduduk, dan (6) panjang jalan kendaraan di negara Eropa, dengan tingkat penghasilan berbeda. Metode yang digunakan adalah deskriptif statistik pada data sekunder. Data dianalisis dari gambar  boxplot  dan  mean.  Hubungan  jumlah  pengemudi  dengan  jumlah  pejalan  kaki  yang  meninggal  akibat kecelakaan di jalan, menunjukkan hubungan terbalik, terjadi  di negara Eropa berpenghasilan menengah atas. Adapun di  negara Eropa berpenghasilan tinggi, dan menengah bawah menunjukkan hubungan searah. Hubungan antara  (1)  jumlah  pengemudi,  (2)  korban  meninggal,  dan  (3)  korban  terluka  akibat  kecelakaan  di  jalan, menunjukkan hubungan searah. Hal ini terjadi di negara Eropa berpenghasilan tinggi, menengah atas, maupun bawah. Hubungan antara jumlah pengemudi yang meninggal akibat kecelakaan di jalan dengan jumlah penduduk, menunjukkan  hubungan  yang  terbalik  terjadi  di  negara  Eropa  berpenghasilan  menengah  atas,  dan  menengah bawah. Adapun di negara Eropa berpenghasilan tinggi, menunjukkan hubungan yang searah. Hubungan antara jumlah  pengemudi  yang  meninggal  akibat  (1)  kecelakaan  di  jalan,  (2)  jumlah  kepadatan  penduduk,  dan  (3) panjang jalan, menunjukkan hubungan yang terbalik, terjadi di  negara Eropa berpenghasilan tinggi, menengah atas, maupun bawah.
Kata kunci : boxplot, data sekunder, eropa, , kecelakaan, statistik deskriptif
Pola Pengemudi Yang … (Alfa / hal. 66-79)

## PENDAHULUAN
Transportasi  akan  selalu  berkaitan  erat dengan  kompleksitas  kehidupan  manusia sehari-hari  pada  masa  kini  (Hartini,  2012). Transportasi merupakan sarana yang berperan dalam mempelancar perekonomian,  memperkukuh  persatuan bangsa    dan  kesatuan  serta  memengaruhi aspek  kehidupan  bangsa  dan  negara. Pentingnya  transportasi  tersebut  tecermin pada semakin meningkatnya kebutuhan akan jasa  angkutan  bagi  mobiltas  orang  serta barang dari dan ke seluruh pelosok tanah air, bahkan dari dan ke luar negeri (Kansil, dkk., 1995).
Salah satu permasalahan dalam transportasi  adalah  kecelakaan  lalu  lintas. Kecelakaan    lalu    lintas    adalah    suatu peristiwa  di  jalan  yang  tidak  diduga  dan tidak  disengaja,  melibatkan    kendaraan dengan  atau tanpa pengguna jalan lain yang mengakibatkan  korban  manusia  dan/atau kerugian  harta  benda  (Undang  –  undang Lalu  Lintas  dan  Angkutan  Jalan  No.  22 Tahun 2009). Peningkatan jumlah kendaraan yang  beroperasi  di  jalan  tidak  seimbang dengan peningkatan kesadaran dalam berkendara sehingga semakin memperparah masalah  transportasi  (Rahmawaty  dkk., 2020).
Kecelakaan  pada  sistem    transportasi jalan    raya    melibatkan   tiga  unsur  utama yaitu    manusia,    sarana  transportasi  dan prasarana  transportasi  (Oktopianto,  dkk., 2021)  Secara  umum,  faktor-faktor  yang memengaruhi kecelakaan antara lain sebagai berikut: karakteristik geometri jalan, karakteristik  pengemudi  (pengaruh  alkohol dan kelelahan pengemudi), komposisi trafik, fitur  kendaraan,  atribut  temporal  (termasuk waktu  dan  hari  terjadinya  kecelakaan)  dan faktor  cuaca  (Ona,  dkk.,  2014;  Mwesige, dkk.,  2017;  Sivakumar  dan  Krishnaraj, 2015; Kweon dan Kockelman, 2003; Putra, dkk,,  2020;  Olowosegun,  dkk.,  2022). Kecelakaan  lalu  lintas  merupakan  masalah
kesehatan    yang    sangat    serius    di    dunia yang  menyebabkan  kematian  dan  berada pada  peringkat  9  dunia    (Manggala,  dkk. 2016).  Menurut  WHO  (2018),  angka kematian akibat kecelakaan lalu lintas terus meningkat  setiap  tahunnya  dan  pada  tahun 2016  telah  mencapai  angka  1,35  juta  jiwa. Termasuk  di  dalamnya  jumlah  pengemudi, pejalan  kaki,  orang  terluka,  dan  orang meninggal akibat kecelakaan di jalan.
Dilihat  dari  tingkat  pendapatan  suatu negara,  angka  kematian  akibat  kecelakaan lalu lintas berhubungan erat dengan kategori gross domestic product per capita (GDP per orang) dari suatu  negara  (Wachnicka, dkk., 2021).  Hal  ini  dikarenakan  pertumbuhan ekonomi  dan  jumlah  penduduk  yang  besar menyebabkan meningkatnya aktivitas pemenuhan kebutuhan yang tentunya meningkatkan  pula  kebutuhan  akan  alat transportasi,  baik  itu  yang  pribadi  maupun yang  umum  (Enggarsari,  dkk.,  2017). Meskipun begitu terdapat perbedaan mengenai sistem pencatatan kejadian kecelakaan  antara  negara  maju  dengan negara berkembang. Negara dengan pendapatan per kapita tinggi memiliki sistem pencatatan  yang  baik  dan  komprehensif untuk  mengumpulkan  informasi  tentang penyebab  kematian  karena  kecelakaan  lalu lintas.  Sebaliknya,  di  negara  dengan pendapatan per kapita masih rendah, belum memiliki  sistem  pengumpulan  informasi yang  lengkap  dan  komprehensif  untuk memperoleh data penyebab kematian setiap tahun (Djaja, dkk., 2016).
Negara dengan pendapatan rendah ( Low Income Countries ) memiliki angka kematian tiga kali lipat lebih tinggi  dibanding negara dengan  tingkat  penghasilan  tinggi  ( High Income  Countries )  yaitu  27,5  kematian  per 100.000  penduduk  dibanding  dengan  8.3 kematian per 100.000 penduduk. Terkait di dalamnya  jumlah  penduduk,  kepadatan penduduk dan panjang jalan kendaraan.
Pola Pengemudi Yang … (Alfa / hal. 66-79)
Tulisan ini bertujuan untuk memberikan gambaran pola hubungan jumlah pengemudi yang  meninggal  akibat  kecelakaan  di  jalan terkait  dengan  jumlah  pejalan  kaki,  orang terluka, orang meninggal akibat kecelakaan di jalan, jumlah penduduk, jumlah kepadatan penduduk  dan  panjang  jalan  kendaraan  di negara  Eropa,  dengan  tingkat  penghasilan yang berbeda.

## METODE
Metode yang digunakan adalah deskriptif statistik pada data sekunder. Data sekunder  berasal  dari  laman  w3.unece.org. Data  berisi  jumlah  pengemudi  meninggal, jumlah  pejalan  kaki  meninggal,  jumlah orang meninggal,  dan jumlah orang terluka akibat kecelakaan di jalan, jumlah penduduk, jumlah kepadatan penduduk dan panjang  jalan  kendaraan  di  negara  Eropa. Data dikelompokkan berdasarkan penghasilannya, yaitu berpenghasilan tinggi, menengah  ke  atas  dan  bawah.  Selanjutnya data  di  analisis  menggunakan  analisis statistika yang digambarkan secara deskriptif  melalui  boxplot,  dengan  terlebih dahulu  menghilangkan  data  outliernya. Boxplot digunakan untuk memahami karakteristik dari distribusi data, yaitu untuk melihat derajat penyebaran data yang dapat dilihat dari tinggi/panjang boxplot dan juga digunakan  untuk  menilai  kesimetrisan sebaran data dari letak mean dan mediannya. Kemudian  dilakukan  analisis  deskriptif korelasional,  untuk  mengetahui  hubungan antara variable. Variabel tersebut adalah (1) jumlah pengemudi meninggal akibat kecelakaan  di  jalan,  variabel  terikat,  dan variabel  bebas  berupa  (2)  jumlah  pejalan kaki meninggal, (3) jumlah orang meninggal,  (4)  jumlah  orang  terluka  akibat kecelakaan  di  jalan,  (5)  jumlah  penduduk, (6)  jumlah  kepadatan  penduduk,  dan  (7) panjang jalan di negara Eropa, dengan strata (1)  negara  berpenghasilan  tinggi,  (2) menengah  atas,  dan  (3)  menengah  bawah. Tidak  terdapat  data  negara  berpenghasilan
rendah  di  negara  Eropa  yang  cukup  dalam situs tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## HASIL
1. Analisis  Deskriptif  Boxplot  Jumlah Pengemudi Meninggal Akibat Kecelakaan Di Jalan
a. Di negara Eropa berpenghasilan tinggi
Gambar 1. Boxplot Jumlah Pengemudi Meninggal Akibat Kecelakaan Di Jalan Di Negara Eropa Berpenghasilan Tinggi
Dari  gambar  1  secara  keseluruhan panjang  boxplot  cenderung  menyempit artinya  tingkat  penyebaran  data  relatif kecil. Nilai mean cenderung turun. Nilai median  relatif  tidak  di  tengah  boxplot cenderung  turun  mendekati  nilai  kuartil bawah  sehingga  distribusi  data  tidak simetris.
b. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke atas
Gambar 2. Boxplot Jumlah Pengemudi Meninggal Akibat Kecelakaan Di Jalan Di Negara Eropa Berpenghasilan Menengah Ke Atas
Dari  gambar  2  secara  keseluruhan panjang  boxplot  cenderung  menyempit tetapi  relatif  cukup  panjang  artinya tingkat  penyebaran  data  relatif  cukup besar. Nilai mean cenderung naik. Nilai
Pola Pengemudi Yang … (Alfa / hal. 66-79)
median  relatif  tidak  berada  di  tengah boxplot  sehingga  distribusi  data  tidak simetris.
c. Di negara Eropa berpenghasilan menengah ke bawah
Gambar 3. Boxplot Jumlah Pengemudi Meninggal Akibat Kecelakaan Di Jalan Di Negara Eropa Berpenghasilan Menengah Bawah
Dari  gambar  3  dapat  dilihat  bahwa awalnya  panjang  boxplot  cenderung menyempit  kemudian  memanjang  pada tahun 2004 kemudian menyempit kembali  pada  tahun  2005  hingga  2007, hal ini mengindikasikan penyebaran data yang  relatif  tidak  stabil,  menyebar  dan memusat.  Nilai  mean  cenderung  naik. Nilai  median  relatif  tidak  di  tengah boxplot  sehingga  distribusi  data  tidak simetris.
Dari ketiga boxplot jumlah
pengemudi meninggal akibat kecelakaan di  jalan  di  atas  dapat  di  perbandingkan tingkat  penyebaran  data  relatif  kecil terjadi  di  negara  Eropa  berpenghasilan tinggi,  cukup  besar  terjadi  di  negara Eropa  berpenghasilan  menengah  atas, sedangkan tingkat penyebaran data relatif tidak  stabil  terjadi  di  negara  Eropa berpenghasilan menengah bawah.
Distribusi  data  tidak  simetris  terjadi  di negara  Eropa  berpenghasilan  tinggi, menengah atas, dan menengah bawah.
2. Analisis Deskriptif Boxplot Jumlah Pejalan Kaki Meninggal Akibat Kecelakaan Di Jalan
a. Di negara Eropa berpenghasilan tinggi
Dari  gambar  4  secara  keseluruhan panjang  boxplot  cenderung  menyempit artinya  tingkat  penyebaran  data  relatif kecil.  Nilai  mean  cenderung  turun.  Nilai median  relatif  tidak  di  tengah  boxplot cenderung  turun  mendekati  nilai  kuartil bawah  sehingga  distribusi  data  tidak simetris.
Gambar 4. Boxplot Jumlah Pejalan Kaki Meninggal Akibat Kecelakaan Di Jalan Di Negara Eropa Berpenghasilan Tinggi
b. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke atas
Gambar 5. Boxplot Jumlah Pejalan Kaki Meninggal Akibat Kecelakaan Di Jalan Di Negara Eropa Berpenghasilan Menengah Atas
Dari  gambar  5  secara  keseluruhan panjang  boxplot  cenderung  menyempit tetapi  relatif  cukup  panjang  artinya tingkat  penyebaran  data  relatif  cukup besar.  Nilai  mean  cenderung  turun  dan relatif  berada  di  atas  nilai  median.  Nilai median  tidak  berada  di  tengah  boxplot cenderung  turun  mendekati  nilai  kuartil bawah  sehingga  distribusi  data  tidak simetris.
c. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke bawah
Pola Pengemudi Yang … (Alfa / hal. 66-79)
Gambar 6. Boxplot Jumlah Pejalan Kaki Meninggal Akibat Kecelakaan Di Jalan Di Negara Eropa Berpenghasilan Menengah Bawah
Dari  gambar  6  secara  keseluruhan panjang  boxplot  memanjang  kemudian menyempit  tetapi  relatif  cukup  panjang artinya  tingkat  penyebaran  data  relatif cukup besar. Nilai mean cenderung turun. Nilai  median  relatif  tidak  di  tengah boxplot cenderung turun mendekati nilai kuartil  bawah  sehingga  distribusi  data tidak simetris.
Dari  ketiga  boxplot  jumlah  pejalan kaki meninggal akibat kecelakaan di jalan di  atas  dapat  di  perbandingkan  tingkat penyebaran  data  relatif  cukup  besar terjadi  di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah  atas,  dan  menengah  bawah, sedangkan tingkat penyebaran data relatif kecil terjadi di negara Eropa berpenghasilan  tinggi.  Distribusi  data tidak  simetris  terjadi  di  negara  Eropa berpenghasilan  tinggi,  menengah  atas, dan menengah bawah.
3. Analisis  Deskriptif  Boxplot  Jumlah Orang Meninggal Akibat Kecelakaan Di
Jalan
a. Di negara Eropa berpenghasilan tinggi
Gambar 7. Boxplot Jumlah Orang Meninggal Akibat Kecelakaan Di Jalan Di Negara Eropa Berpenghasilan Tinggi
Dari  gambar  7  secara  keseluruhan panjang  boxplot  cenderung  menyempit artinya  tingkat  penyebaran  data  relatif kecil. Nilai mean cenderung turun. Nilai median  relatif  tidak  di  tengah  boxplot cenderung  turun  mendekati  nilai  kuartil bawah  sehingga  distribusi  data  tidak simetris.
b. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke atas
Gambar 8. Boxplot Jumlah Orang Meninggal Akibat Kecelakaan Di Jalan Di Negara Eropa Berpenghasilan Menengah Ke Atas
Dari  gambar  8  secara  keseluruhan panjang  boxplot  cenderung  menyempit artinya  tingkat  penyebaran  data  relatif kecil.  Nilai  mean  cenderung  turun  dan relatif  berada  di  atas  nilai  median.  Nilai median  relatif  tidak  di  tengah  boxplot cenderung mendekati nilai kuartil bawah sehingga distribusi data tidak simetris.
c. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke bawah
Gambar 9. Boxplot Jumlah Orang Meninggal Akibat Kecelakaan Di Jalan Di Negara Eropa Berpenghasilan Menengah Ke Bawah
Dari  gambar  9  secara  keseluruhan panjang  boxplot  cenderung  memanjang artinya  tingkat  penyebaran  data  relatif cukup besar. Nilai mean cenderung turun dan  relatif  berada  di  atas  nilai  median.
Pola Pengemudi Yang … (Alfa / hal. 66-79)
Nilai  median  tidak  berada  di  tengah boxplot cenderung mendekati nilai kuartil bawah  sehingga  distribusi  data  tidak simetris.
Dari  ketiga  boxplot  jumlah  orang meninggal  akibat  kecelakaan  di  jalan  di atas  dapat  di  perbandingkan  tingkat penyebaran  data  relatif  kecil  terjadi  di negara  Eropa  berpenghasilan  tinggi  dan menengah  atas,  sedangkan  di  negara Eropa  berpenghasilan  menengah  bawah tingkat  penyebaran  data  relatif  cukup besar.  Distribusi  data  tidak  simetris terjadi  di  negara  Eropa  berpenghasilan tinggi,  menengah  atas,  dan  menengah bawah.
4. Analisis  Deskriptif  Boxplot  Jumlah Orang  Terluka  Akibat  Kecelakaan  Di Jalan
a. Di negara Eropa berpenghasilan tinggi
Gambar 10. Boxplot Jumlah Orang Terluka Akibat Kecelakaan di Jalan pada Negara Eropa Berpenghasilan Tinggi
Dari  gambar  10  secara  keseluruhan panjang  boxplot  cenderung  menyempit tetapi  relatif  cukup  panjang  artinya tingkat  penyebaran  data  relatif  cukup besar.  Nilai  mean  cenderung  turun  dan relatif  berada  di  atas  nilai  median.  Nilai median  tidak  berada  di  tengah  boxplot cenderung mendekati nilai kuartil bawah sehingga distribusi data tidak simetris.
b. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke atas
Gambar 11. Boxplot Jumlah Orang Terluka Akibat Kecelakaan Di Jalan Di Negara Eropa Berpenghasilan Menengah Ke Atas
Dari  gambar  11  secara  keseluruhan panjang  boxplot  cenderung  memanjang artinya  tingkat  penyebaran  data  relatif besar.  Nilai  mean  cenderung  naik  dan relatif  berada  di  atas  nilai  median.  Nilai median  tidak  berada  di  tengah  boxplot cenderung mendekati nilai kuartil bawah sehingga distribusi data tidak simetris.
c. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke bawah
Gambar 12. Boxplot Jumlah Orang Terluka Akibat Kecelakaan Di Jalan Pada Negara Eropa Berpenghasilan Menengah Ke Bawah
Dari  gambar  12.  secara  keseluruhan panjang  boxplot  cenderung  memanjang artinya  tingkat  penyebaran  data  relatif besar.  Nilai  mean  cenderung  naik  dan relatif berada di bawah nilai median. Nilai median cenderung naik ke atas mendekati nilai kuartil atas sehingga distribusi  data tidak simetris.
Dari  ketiga  boxplot  jumlah  orang terluka akibat kecelakaan di jalan di atas dapat di perbandingkan tingkat penyebaran data pengamatan relatif besar terjadi  di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah  atas,  dan  menengah  bawah, sedangkan di negara Eropa berpenghasilan tinggi tingkat penyebaran
Pola Pengemudi Yang … (Alfa / hal. 66-79)
data  relatif  cukup  besar.  Distribusi  data tidak  simetris  terjadi  di  negara  Eropa berpenghasilan  tinggi,  menengah  atas, dan menengah bawah.

## 5. Analisis  Deskriptif  Boxplot  Jumlah
Penduduk
a. Di negara Eropa berpenghasilan tinggi
Gambar 13. Boxplot Jumlah Penduduk Di Negara Eropa Berpenghasilan Tinggi
Dari  gambar  13  secara  keseluruhan panjang  kotak  boxplot  relatif  sama  dan cukup panjang artinya tingkat penyebaran data  pengamatan  relatif  cukup  besar. Nilai mean cenderung turun dan berada di atas  nilai  median.  Nilai  median  relatif sama,  cenderung  turun  ke  bawah mendekati  nilai  kuartil  bawah  sehingga distribusi data tidak simetris.
b. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke atas
Gambar 14. Boxplot Jumlah Penduduk di Negara Eropa Berpenghasilan Menengah ke Atas
Dari  gambar  14  secara  keseluruhan panjang  kotak  boxplot  relatif  cukup panjang  artinya  tingkat  penyebaran  data pengamatan  relatif  cukup  besar.  Nilai mean relatif sama. Nilai median berada di bawah  nilai  mean,  cenderung  turun  ke bawah  mendekati  nilai  kuartil  bawah sehingga distribusi data tidak simetris.
c. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke bawah
Gambar 15. Boxplot Jumlah
Penduduk Di Negara Eropa
Berpenghasilan Menengah Ke Bawah
Dari  gambar  15  secara  keseluruhan panjang  kotak  boxplot  relatif  panjang artinya tingkat penyebaran data pengamatan  relatif  besar.  Nilai  mean relatif sama. Nilai median cenderung naik mendekati nilai mean, tidak berada persis di  tengah  box,  cenderung  ke  bawah mendekati  nilai  kuartil  bawah  sehingga distribusi data tidak simetris.
Dari ketiga boxplot jumlah penduduk di  atas  dapat  di  perbandingkan  tingkat penyebaran data pengamatan relatif besar terjadi  di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah  bawah,  sedangkan  di  negara Eropa berpenghasilan tinggi dan menengah  atas  tingkat  penyebaran  data relatif  cukup  besar.  Distribusi  data  tidak simetris terjadi di negara Eropa berpenghasilan  tinggi,  menengah  atas, dan menengah bawah.
6. Analisis  Deskriptif  Boxplot  Jumlah Kepadatan Penduduk
a. Di negara Eropa berpenghasilan tinggi
Gambar 16. Boxplot Jumlah Kepadatan Penduduk Di Negara Eropa Berpenghasilan Tinggi
Dari  gambar  16  secara  keseluruhan panjang kotak boxplot cenderung
Pola Pengemudi Yang … (Alfa / hal. 66-79)
memanjang  artinya  tingkat  penyebaran data pengamatan relatif besar. Nilai mean cenderung  naik  dan  berada  di  atas  nilai median. Nilai median relatif tidak berada persis di tengah box, cenderung ke bawah mendekati  nilai  kuartil  bawah  sehingga distribusi data tidak simetris.
b. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke atas
Gambar 17. Boxplot Jumlah Kepadatan Penduduk Di Negara Eropa Berpenghasilan Menengah Ke Atas
Dari  gambar  17  secara  keseluruhan panjang kotak boxplot cenderung memanjang  artinya  tingkat  penyebaran data pengamatan relatif besar. Nilai mean cenderung naik dan berada di bawah nilai median. Nilai median tidak berada persis di  tengah  box,  cenderung  ke  atas mendekati  nilai  kuartil  atas  sehingga distribusi data tidak simetris.
c. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke bawah
Gambar 18. Boxplot Jumlah Kepadatan Penduduk Di Negara Eropa Berpenghasilan Menengah Ke Bawah
Dari  gambar  18  secara  keseluruhan panjang kotak boxplot cenderung
menyempit,  sebelum  tahun  2014  tingkat penyebaran data pengamatan relatif besar dan setelah tahun 2014 tingkat penyebaran data pengamatan relatif kecil. Nilai  mean  dan  median  cenderung  naik.
Nilai  median  relatif  tidak  berada  di tengah  boxplot  hal  ini  mengindikasikan bahwa distribusi data tidak simetris.
Dari  ketiga  boxplot  panjang  jalan kendaraan di atas dapat di perbandingkan tingkat  penyebaran  data  pengamatan relatif  kecil  terjadi  di  negara  Eropa berpenghasilan  tinggi,  menengah  atas, dan  menengah  bawah.  Distribusi  data tidak  simetris  terjadi  di  negara  Eropa berpenghasilan  tinggi,  menengah  atas, dan menengah bawah.
7. Analisis  Deskriptif  Boxplot  Panjang Jalan Kendaraan
a. Di negara Eropa berpenghasilan tinggi
Gambar 19. Boxplot Panjang Jalan Kendaraan Di Negara Eropa Berpenghasilan Tinggi
Dari  gambar  19  secara  keseluruhan panjang  kotak  boxplot  relatif  pendek artinya tingkat penyebaran data pengamatan  relatif  kecil.  Nilai  mean relatif  lebih  besar  dari  median,  dan keduanya  cenderung  naik.  Nilai  median relatif  tidak  berada  di  tengah  cenderung ke  atas  mendekati  nilai  kuartil  atas sehingga  distribusi  data  cenderung  tidak simetris.
b. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke atas
Gambar 20. Boxplot Panjang Jalan Kendaraan Di Negara Eropa Berpenghasilan Menengah Ke Atas

## Pola Pengemudi Yang … (Alfa / hal. 66-79)
Dari  gambar  20  secara  keseluruhan panjang  kotak  boxplot  relatif  pendek artinya tingkat penyebaran data pengamatan  relatif  kecil.  Nilai  mean relatif lebih besar dari nilai median. Nilai median  relatif  sama,  tidak  berada  di tengah  boxplot  cenderung  ke  bawah mendekati  nilai  kuartil  bawah.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  distribusi  data tidak simetris.
c. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke bawah
Dari gambar 21 dapat  dilihat bahwa tidak terdapat kotak boxplot kecuali pada tahun 2018. Nilai mean dan median relatif sama.  Nilai  median  berada  di  tengah boxplot,  hal  ini  mengindikasikan  bahwa distribusi data cenderung simetris (normal).
Gambar 21. Boxplot Panjang Jalan Kendaraan Di Negara Eropa Berpenghasilan Menengah Ke Bawah
Dari  ketiga  boxplot  panjang  jalan kendaraan di atas dapat di perbandingkan tingkat  penyebaran  data  pengamatan relatif  kecil  terjadi  di  negara  Eropa berpenghasilan  tinggi,  menengah  atas, dan  menengah  bawah.  Di  negara  Eropa berpenghasilan tinggi dan menengah atas distribusi data tidak simetris sedangkan di negara  Eropa  berpenghasilan  menengah bawah distribusi data cenderung simetris (normal).

## PEMBAHASAN
1. Hubungan  Antara  Jumlah  Pengemudi yang Meninggal dan Jumlah Pejalan Kaki yang  Meninggal  Akibat  Kecelakaan  Di Jalan
a. Di negara Eropa berpenghasilan tinggi
Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  dengan  jumlah  pejalan kaki yang meninggal akibat kecelakaan di jalan adalah 0,982. Nilai koefisien korelasi positif menandakan hubungan  antara  jumlah  pengemudi dengan  jumlah  pejalan  kaki  yang meninggal  akibat  kecelakaan  di  jalan adalah  searah.  Menurut  tabel  tingkat kekuatan  hubungan  kriteria  Guilford, nilai 0,982 terletak pada interval 0,9 < 0,982  <  1,0,  hal  ini  menunjukkan bahwa  terjadi  hubungan  yang  sangat erat antara jumlah pengemudi dengan jumlah  pejalan  kaki  yang  meninggal akibat kecelakaan di jalan.
b. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke atas
Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  dengan  jumlah  pejalan kaki yang meninggal akibat kecelakaan  di  jalan  adalah  –0,017. Nilai koefisien korelasi negatif menandakan  hubungan  antara  jumlah pengemudi  dengan  jumlah  pejalan kaki yang meninggal akibat kecelakaan di jalan adalah berlawanan arah.  Menurut  tabel  tingkat  kekuatan hubungan kriteria Guilford, nilai 0,017 terletak pada interval 0,017 < 0,2 , hal ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan  yang  sangat  lemah  antara jumlah  pengemudi  dengan  jumlah pejalan  kaki  yang  meninggal  akibat kecelakaan di jalan.
c. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke bawah
Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  dengan  jumlah  pejalan kaki yang meninggal akibat kecelakaan di jalan adalah 0,006. Nilai koefisien korelasi positif menandakan hubungan  antara  jumlah  pengemudi dengan  jumlah  pejalan  kaki  yang meninggal  akibat  kecelakaan  di  jalan adalah  searah.  Menurut  tabel  tingkat kekuatan  hubungan  kriteria  Guilford, nilai 0,006 terletak pada interval 0,006 <  0,2  ,  hal  ini  menunjukkan  bahwa
Pola Pengemudi Yang … (Alfa / hal. 66-79)
terjadi  hubungan  yang  sangat  lemah antara  jumlah  pengemudi  dengan jumlah  pejalan  kaki  yang  meninggal akibat kecelakaan di jalan.
2. Hubungan  Antara  Jumlah  Pengemudi yang  Meninggal  dan  Jumlah  Orang Meninggal Akibat Kecelakaan Di Jalan
a. Di negara Eropa berpenghasilan tinggi Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  dengan jumlah orang meninggal akibat kecelakaan di jalan adalah 0,998. Nilai koefisien korelasi positif menandakan hubungan  antara  jumlah  pengemudi yang meninggal dengan jumlah orang meninggal  akibat  kecelakaan  di  jalan adalah  searah.  Menurut  tabel  tingkat kekuatan  hubungan  kriteria  Guilford, nilai 0,998 terletak pada interval 0,9 < 0,998  <  1,0,  hal  ini  menunjukkan bahwa  terjadi  hubungan  yang  sangat erat  antara  jumlah  pengemudi  yang meninggal  dengan  jumlah  orang meninggal akibat kecelakaan di jalan.
b. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke atas Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  dengan jumlah orang meninggal akibat kecelakaan di jalan adalah 0,674. Nilai koefisien korelasi positif menandakan hubungan  antara  jumlah  pengemudi yang meninggal dengan jumlah orang meninggal  akibat  kecelakaan  di  jalan adalah  searah.  Menurut  tabel  tingkat kekuatan  hubungan  kriteria  Guilford, nilai 0,674 terletak pada interval 0,4 < 0,674  <  0,7  ,  hal  ini  menunjukkan bahwa  terjadi  hubungan  yang  cukup erat  antara  jumlah  pengemudi  yang meninggal  dengan  jumlah  orang meninggal akibat kecelakaan di jalan.
c. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke bawah Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  dengan jumlah orang meninggal akibat
kecelakaan di jalan adalah 0,497. Nilai koefisien korelasi positif menandakan hubungan  antara  jumlah  pengemudi yang meninggal dengan jumlah orang meninggal  akibat  kecelakaan  di  jalan adalah  searah.  Menurut  tabel  tingkat kekuatan  hubungan  kriteria  Guilford, nilai 0,497 terletak pada interval 0,4 < 0,497  <  0,7,  hal  ini  menunjukkan bahwa  terjadi  hubungan  yang  cukup erat  antara  jumlah  pengemudi  yang meninggal  dengan  jumlah  orang meninggal akibat kecelakaan di jalan.
3. Hubungan  Antara  Jumlah  Pengemudi yang  Meninggal  dan  Jumlah  Orang Terluka Akibat Kecelakaan Di Jalan
a. Di negara Eropa berpenghasilan tinggi Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  dengan jumlah orang terluka akibat kecelakaan di jalan adalah 0,911. Nilai koefisien korelasi positif menandakan hubungan  antara  jumlah  pengemudi yang meninggal dengan jumlah orang terluka  akibat  kecelakaan  di  jalan adalah  searah.  Menurut  tabel  tingkat kekuatan  hubungan  kriteria  Guilford, nilai 0,911 terletak pada interval 0,9 < 0,911  <  1,0  ,  hal  ini  menunjukkan bahwa  terjadi  hubungan  yang  sangat erat  antara  jumlah  pengemudi  yang meninggal  dengan  jumlah  orang terluka akibat kecelakaan di jalan.
b. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke atas
Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  dengan jumlah orang terluka akibat kecelakaan di jalan adalah 0,051. Nilai koefisien korelasi positif menandakan hubungan  antara  jumlah  pengemudi yang meninggal dengan jumlah orang terluka  akibat  kecelakaan  di  jalan adalah  searah.  Menurut  tabel  tingkat kekuatan  hubungan  kriteria  Guilford, nilai 0,051 terletak pada interval 0,051 <  0,2  ,  hal  ini  menunjukkan  bahwa
Pola Pengemudi Yang … (Alfa / hal. 66-79)
terjadi  hubungan  yang  sangat  lemah antara jumlah pengemudi yang meninggal  dengan  jumlah  orang terluka akibat kecelakaan di jalan.
c. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke bawah Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  dengan jumlah orang terluka akibat kecelakaan di jalan adalah 0,058. Nilai koefisien korelasi positif menandakan hubungan  antara  jumlah  pengemudi yang meninggal dengan jumlah orang terluka  akibat  kecelakaan  di  jalan adalah  searah.  Menurut  tabel  tingkat kekuatan  hubungan  kriteria  Guilford,
nilai 0,058 terletak pada interval 0,058
<  0,2  ,  hal  ini  menunjukkan  bahwa terjadi  hubungan  yang  sangat  lemah antara jumlah pengemudi yang meninggal  dengan  jumlah  orang terluka akibat kecelakaan di jalan.
4. Hubungan  Antara  Jumlah  Pengemudi yang  Meninggal  Akibat  Kecelakaan  Di Jalan dan Jumlah Penduduk
a. Di negara Eropa berpenghasilan tinggi Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  jumlah penduduk adalah 0,788. Nilai koefisien korelasi positif menandakan hubungan  antara  jumlah  pengemudi yang  meninggal  akibat  kecelakaan  di jalan dengan jumlah penduduk adalah searah. Menurut tabel tingkat kekuatan hubungan kriteria Guilford, nilai 0,788 terletak pada interval 0,7 < 0,788 < 0,9
,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  terjadi hubungan  yang  erat  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  jumlah penduduk.
b. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke atas Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  jumlah
penduduk adalah –0,592.  Nilai koefisien korelasi negatif menandakan hubungan  antara  jumlah  pengemudi yang  meninggal  akibat  kecelakaan  di jalan dengan jumlah penduduk adalah berlawanan  arah.  Menurut  tabel tingkat  kekuatan  hubungan  kriteria Guilford,  nilai  0,592  terletak  pada interval  0,4  <  0,592  <  0,7  ,  hal  ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang  cukup  erat  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  jumlah penduduk.
c. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke bawah
Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  jumlah penduduk adalah –0,125.  Nilai koefisien korelasi negatif menandakan hubungan  antara  jumlah  pengemudi yang  meninggal  akibat  kecelakaan  di jalan dengan jumlah penduduk adalah berlawanan  arah.  Menurut  tabel tingkat  kekuatan  hubungan  kriteria Guilford,  nilai  0,125  terletak  pada interval  0,125  <  0,2  ,  hal  ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang  sangat  lemah  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  jumlah penduduk.
5. Hubungan  Antara  Jumlah  Pengemudi yang  Meninggal  Akibat  Kecelakaan  Di Jalan dan Jumlah Kepadatan Penduduk
a. Di negara Eropa berpenghasilan tinggi
Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  jumlah kepadatan  penduduk  adalah  –0,950. Nilai koefisien korelasi negatif menandakan  hubungan  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  jumlah kepadatan penduduk adalah berlawanan arah. Menurut tabel
Pola Pengemudi Yang … (Alfa / hal. 66-79)
tingkat  kekuatan  hubungan  kriteria Guilford,  nilai  0,950  terletak  pada interval  0,9  <  0,950  <  1,0,  hal  ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang  sangat  erat  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  jumlah kepadatan penduduk.
b. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke atas Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  jumlah kepadatan  penduduk  adalah  –0,495. Nilai koefisien korelasi negatif menandakan  hubungan  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  jumlah kepadatan penduduk adalah berlawanan  arah.  Menurut  tabel tingkat  kekuatan  hubungan  kriteria Guilford,  nilai  0,495  terletak  pada interval  0,4  <  0,495  <  0,7,  hal  ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang  cukup  erat  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  jumlah kepadatan penduduk.
c. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke bawah Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  jumlah kepadatan  penduduk  adalah  –0,314.
Nilai koefisien korelasi negatif menandakan  hubungan  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  jumlah kepadatan penduduk adalah berlawanan  arah.  Menurut  tabel tingkat  kekuatan  hubungan  kriteria Guilford,  nilai  0,314  terletak  pada interval  0,2  <  0,314  <  0,4,  hal  ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang lemah antara jumlah pengemudi yang  meninggal  akibat  kecelakaan  di jalan dengan jumlah kepadatan penduduk.
6. Hubungan  Antara  Jumlah  Pengemudi yang  Meninggal  Akibat  Kecelakaan  Di Jalan dan Panjang Jalan Kendaraan
a. Di negara Eropa berpenghasilan tinggi
Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  panjang jalan  kendaraan  adalah  –0,577.  Nilai koefisien korelasi negatif menandakan hubungan  antara  jumlah  pengemudi yang  meninggal  akibat  kecelakaan  di jalan dengan panjang jalan kendaraan adalah berlawanan arah. Menurut tabel tingkat  kekuatan  hubungan  kriteria Guilford,  nilai  0,577  terletak  pada interval  0,4  <  0,577  <  0,7  ,  hal  ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang  cukup  erat  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  panjang jalan kendaraan.
b. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke atas
Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  panjang jalan  kendaraan  adalah  –0,207.  Nilai koefisien korelasi negatif menandakan hubungan  antara  jumlah  pengemudi yang  meninggal  akibat  kecelakaan  di jalan dengan panjang jalan kendaraan adalah berlawanan arah. Menurut tabel tingkat  kekuatan  hubungan  kriteria Guilford,  nilai  0,207  terletak  pada interval  0,2  <  0,207  <  0,4  ,  hal  ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang lemah antara jumlah pengemudi yang  meninggal  akibat  kecelakaan  di jalan dengan panjang jalan kendaraan.
c. Di  negara  Eropa  berpenghasilan menengah ke bawah
Koefisien  korelasi  antara  jumlah pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan  di  jalan  dengan  panjang jalan  kendaraan  adalah  –0,250.  Nilai koefisien korelasi negatif menandakan hubungan  antara  jumlah  pengemudi yang  meninggal  akibat  kecelakaan  di
Pola Pengemudi Yang … (Alfa / hal. 66-79)
jalan dengan panjang jalan kendaraan adalah berlawanan arah. Menurut tabel tingkat  kekuatan  hubungan  kriteria Guilford,  nilai  0,250  terletak  pada interval  0,2  <  0,250  <  0,4,  hal  ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang lemah antara jumlah pengemudi yang  meninggal  akibat  kecelakaan  di jalan dengan panjang jalan kendaraan.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  korelasi  di atas  dapat  disimpulkan  di  negara  dengan berpenghasilan  tinggi  terdapat  keterkaitan erat  antara  antara  jumlah  pengemudi  yang meninggal  akibat  kecelakaan  di  jalan dengan:  (1)  jumlah  orang  meninggal  akibat kecelakaan di jalan, (2) jumlah pejalan kaki yang  meninggal  akibat  kecelakaan  di  jalan, dan  (3)  jumlah  orang  terluka  akibat kecelakaan  di  jalan.  Tidak  jauh  berbeda untuk negara yang berpenghasilan menengah atas,  terdapat  keterkaitan  erat  antara  antara jumlah  pengemudi  yang  meninggal  akibat kecelakaan di jalan dengan: (1) jumlah orang meninggal akibat kecelakaan di jalan dan (2) jumlah  orang  terluka  akibat  kecelakaan  di jalan.  Dan  untuk  negara  berpenghasilan menengah  bawah  terdapat  keterkaitan  erat antara  antara  jumlah  pengemudi  yang meninggal  akibat  kecelakaan  di  jalan dengan:  (1)  jumlah  orang  meninggal  akibat kecelakaan di jalan, (2) jumlah orang terluka akibat  kecelakaan  di  jalan,  dan  (3)  jumlah pejalan kaki yang meninggal akibat kecelakaan di jalan.
Dari  kesimpulan  di  atas,  keseluruh negara Eropa baik negara dengan penghasilan  tinggi,  menengah  atas  maupun menengah  bwah  memiliki  keterkaitan  yang sangat  erat  antara  jumlah  pengemudi  yang meninggal akibat kecelakaan di jalan dengan jumlah  orang  meninggal  akibat  kecelakaan di jalan.

## DAFTAR PUSTAKA
Djaja,  Sarimawar;  Widyastuti,  Retno; Tobing,  Kristina;  Lasut,  Doni;  & Irianto, Joko. (2016). Situasi Kecelakaan Lalu Lintas di Indonesia,
Tahun  2010-2014. Jurnal  Ekologi Kesehatan, 15 (1), 30 – 42.
Enggarsasi,  Umi  &  Sa'diyah,  Nur.  (2017).
Kajian Terhadap Faktor-Faktor
Penyebab  Kecelakaan  Lalu  Lintas Dalam Upaya Perbaikan Pencegahan Kecelakaan  Lalu  Lintas. Perspektif , 22 (3), 228.
Hartini, Rahayu. (2012). Hukum
Pengangkutan di Indonesia, Malang: Citra Mentari.
Junaidi,  J.  (2014). Statistika  Deskriptif dengan  Microsoft  Excel ,  Jambi: Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Universitas Jambi.
Kansil, C.S.T., dkk. (1995). Disiplin Berlalu Lintas di Jalan Raya . Jakarta: Rineka Cipta.
Kweon,  Young-Jun  &  Kockelman,  Kara. (2006). Driver Attitudes and Choices:  Speed  Limits,  Seat  Belt
Use, and Drinking-and-Driving.
Journal  of  Transportation  Research Forum, 45 (3), 39-56
Manggala,  R.,  Angga  J.,  Purwanto  D.,  and Indriastuti, A. K. (2016). Studi Kasus Faktor  Penyebab  Kecelakaan  Lalu Lintas Pada Tikungan Tajam. Jurnal Karya Teknik Sipil, 4 (4), 462-470.
Muhammad  Syahriza.  (2019). Kecelakaan Lalulintas:  Perlukah  Mendapatkan Perhatian Khusus? . Jurnal Averrous ,
5 (2), 89-101.
Mwesige,  G.;  Farah,  H.,;  Bagampadde,  U.;
& H. Koutsopoulos. (2017). Effect of passing zone length on operation and safety of two-lane rural highways in Uganda. IATSS Res , 41 (1),  38–46
Nuryadi, dkk.(2017). Dasar-dasar Statistik Penelitian . Yogyakarta: Sibuku Media.
Oktopianto,  Y.,  Shofiah,  S.,  Rokhman,  F.
A.,  Pangestu,  K., & Krisdayanti, E. (2021).    Analisis  Daerah  Rawan
Pola Pengemudi Yang … (Alfa / hal. 66-79)
Kecelakaan  (Black  Site)  Dan  Titik
Rawan  Kecelakaan  (Black  Spot) Provinsi Lampung. Borneo Engineering:  Jurnal  Teknik  Sipil , 5 (1), 40–51. https://doi.org/10.35334/be.v5i1.177 7
Olowosegun, A., Babajide, N., Akintola, A., Fountas,  G.,  &  Fonzone,  A.  (2022)
Analysis  of  pedestrian  accident injury-severities  at  road  junctions and  crossings  using  an  advanced random parameter modelling framework:  The  case  of  Scotland. Accident  Analysis  &  Prevention, 169:106610.
doi:
10.1016/j.aap.2022.106610
Oña,  J.  D.,  L.  Garach,  F.  Calvo,  &  T.  G.
Muñoz. (2013). Relationship between  predicted  speed  reduction on  horizontal  curves  and  safety  on two-lane  rural  roads  in  Spain, J. Transp. Eng, 140 (30).
Pemerintah  Indonesia.  (2009).  Undang- Undang No. 22 Tahun 2009 tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan
Putra,  A.,  &  Narendra,  A.  (2021). Pemodelan Resiko Kecelakaan Berbasis  Kondisi  Kendaraan  dan Pengemudinya. Jurnal Rekonstruksi Tadulako, 2 (2), 87-92. https://doi.org/10.22487/renstra.v2i
2.332
Rahmawaty,    T.    A.,    Kriswardhana,    W., Widiarti,  W.  Y.,  &  Sulistyono,  S. (2020).  Analisis    Karakteristik
Kecelakaan  di  Ruas  Jalan  Gadjah Mada    Kabupaten  Jember. Borneo
Engineering:  Jurnal  Teknik  Sipil ,
4 (1), 113–125.
Sivakumar,  T;  &  Krishnaraj,  R.  (2015). Road traffic accidents (RTAS) due to drunken driving in India – challenges in  prevention. Int.  J.  Res.  Manag.
Technol, 2 (4), 401–406
The United Nations Economic Commission for  Europe  (UNECE),  (2020),
https://w3.unece.org/PXWeb/en
Wachnicka,  Joanna;  Kustra,  Wojciech; Palikowska,  Katarzyna  &  Kieć,
Mariusz. (2021). Spatial
differentiation  of  road  safety  in Europe  based  on  NUTS-2  regions. Accident  Analysis  &  Prevention . 150. doi.org/10.1016/j.aap.2020.105849
World Health Organization. (2018). Global Status Report on Road Safety 2018: Summary . Geneva: WHO.