Abstrak—Semakin  bertambahnya  jumlah  pemakai  kendaraan bermotor di Indonesia meningkatkan juga angka kecelakaan di Indonesia. Salah satu jalan tol yang marak dengan kecelakaan lalu lintas adalah Jalan Tol Cipularang di Purwakarta. Selama dekade  ini  angka  kecelakaan  di  Jalan  Tol  Cipularang  selalu berada di tingkat yang tinggi, oleh karena itu diperlukan analisa di jalan tol tersebut untuk mengurangi angka kecelakaannya.Analisis kecelakaan Jalan Tol Cipularang pada studi  ini  dianalisis  dengan  menghitung  besarnya  angka kecelakaan,  menghitung  accident  rate,  menggambarkan  peta Collision  Diagram  dan  Blackspot  menggunakan  data kecelakaan  di  ruas  Jalan  Tol  Cipularang,  Purwakarta  dari tahun  2015  –  2019,  dan  menghitung  besaran  nilai  ekonomi akibat  kecelakaan  tersebut.  Hasil  analisis  menunjukan  bahwa accident  rate  di  ruas  jalan  tol  Cipularang  berdasarkan klasifikasi kecelakaan fatal sebesar 3,672/100 JPKP, klasifikasi kecelakaan  berat  sebesar  8,379/100  JPKP,  dan  klasifikasi kecelakaan  ringan  sebesar  10,890/100  JPKP.  Uji  hipotesis dengan  One  Way-ANNOVA  dari  program  IBM  SPSS  25, membuktikan  bahwa  bulan  dan  hari  terjadinya  kecelakaan memberikan  hasil  yang  sama  identik,  tidak  berpengaruh terhadap  kejadian  kecelakaan,  sedangkan  jam  terjadi kecelakaan,  jenis  kelamin  pelaku,  dan  kondisi  cuaca  saat terjadinya  kecelakaan  memberikan  hasil  berbeda  nyata  atau berpengaruh  terhadap  kejadian  kecelakaan.  Melalui  analisis blackspot  ditemukan  bahwa  di  ruas  jalan  tol  Cipularang, Purwakarta  terdapat  13  titik  Black  Spot  dan  ruas  jalan  yang memiliki  angka  kecelakaan  tertinggi  di  ruas  jalan  tol Cipularang, Purwakarta adalah ruas Jatiluhur-Batas Wilayah Kepolisian  Purwakarta  dengan  STA  24-STA  25  sebagai  ruas jalan yang memilki nilai Cusum tertinggi. Melalui metode The Gross  Output  (Human  Capital)  diperoleh  besaran  biaya kecelakaan  selama  tahun  2015-209  untuk  seluruh  klasifikasi kecelakaan sebesar Rp. 37.392.457.988.
Kata  Kunci—Angka  Kecelakaan,  Accident  Cost  &  Rate,  Black Spot, The Gross Output.

## I. PENDAHULUAN
OTA  Jakarta  dan  kota  Bandung  merupakan  kota metropolitan besar dan merupakan pusat ekonomi yang besar di Indonesia. Banyak orang yang bergerak berpindah- pindah  dari  kota  Jakarta  ke  kota  Bandung  dan  sebaliknya setiap  hari.    Jalan  tol  yang  menghubungkan  kedua  kota tersebut  adalah  jalan  tol  Cipularang.  Sebagai  akses  yang menghubungkan  dua  kota  besar  di  Indonesia  tersebut, terdapat jumlah besar kendaraan per hari yang melewati jalan tol Cipularang.
Jalan  tol  Cipularang  dengan  arus  kendaraan  yang  besar, tidak  luput  dari  sejumlah  kecelakaan  lalu  lintas  setiap tahunnya.  Daerah  di  ruas  tol  Cipularang  yang  rawan kecelakaan  adalah  sepanjang  kilometer  90  sampai  dengan kilometer 100, di mana sepanjang 10 kilometer tersebut, arus
dari  arah  Jakarta  mengalami  tanjakan  panjang  dan  arus sebaliknya  mengalami  turunan  panjang.  Kecelakaan  lalu- lintas adalah kejadian di mana sebuah kendaraan bermotor tabrakan  dengan  benda  lain  dan  menyebabkan kerusakan, dan menurut UU no 22 tahun 2009 pasal 1 ayat 24,  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.  Kecelakaan lalu  lintas  dapat  disebabkan  oleh  beberapa  faktor  seperti cuaca,  kondisi  jalan,  kesalahan  pengguna  kendaraan bermotor, dan lain sebagainya.
Kecelakaan  di  jalan  tol  Cipularang  setiap  tahun, disebabkan  oleh  sebuah  atau  beberapa  faktor,  maka  perlu adanya  analisa  daerah  rawan  kecelakaan  di  Jalan  Tol Cipularang. Dari analisa ini, diharapkan langkah penanggulangan kecelakaan lalu lintas di jalan tol Cipularang akan lebih mudah.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Teknik analisis Data Kecelakaan
Penarikan  kesimpulan  pada  statistik  deskripsi  hanya ditunjukan  pada  kumpulan  yang  ada.  Berdasarkan  ruang lingkup, biasanya statistik deskripsi meliputi:

## 1) Distribusi Frekuensi
Distribusi frekuensi adalah data acak dari suatu penelitian yang  disusunn  menurut  kelas-kelas  interval  tertentu  atau menurut  kategori  tertentu  dalam  sebuah  daftar.  Distribusi frekuensi terdiri dari grafik distribusi, ukuran nilai pusat dan ukuran disperse [1]. a. Ukuran Nilai Pusat
Ukuran  nilai  pusat  yang  meliputi  rata-rata,  median, modus, kwartil, dan lain sebagainya. Dalam perhitungan pertumbuhan indeks kecelakaan akan mencari nilai rata- rata dengan rumus umum:
𝑋 = Σ𝑋 𝑛 (1)
Dimana:
X  = Nilai Rata-Rata Xi  = jumlah data n = jumlah sampel
b. Standar Deviasi
Standar deviasi adalah ukuran yang menyatakan seberapa jauh  simpangan  nilai-nilai  data  dan  nilai-nilai  pusatnya. Standar  deviasi  adalah  akar  dari  tengah  kuadrat simpangan  dari  nilai  tengah.  Simpangan  baku  (standar deviasi)  untuk  seperangkat  data  X 1 ,  X 2 ,  X 3 ,…,X n (Data tunggal) dapat ditentukan dengan metode biasa [1], yaitu:

## Analisa Kecelakaan Lalu Lintas di Ruas Jalan Tol Cipularang, Purwakarta
Andre Jonathan Sihombing dan Hera Widyastuti Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : hera.widyastuti@yahoo.co.uk
K
c. Ukuran Sampel Besar (n>30)
𝑆 =   √ Σ(𝑋−𝑋 ′ ) 𝑛 (2)
Dimana: S  = Standar Deviasi X = Rata-rata angka kecelakaan per tahun X’  = Rata-rata angka kecelakaan N = Banyaknya data
d. Ukuran Sampel Kecil (n<30)
e.
𝑆 =   √ Σ(𝑋−𝑋 ′ ) 𝑛−1 (3)
Dimana : S  = Standar Deviasi X = Rata-rata angka kecelakaan per tahun X’  = Rata-rata angka kecelakaan N = Banyaknya data 2) Z-Score
Z-score  adalah  bilangan  “z”  atau  bilangan  standar  atau bilangan  baku.  Bilangan  “z”  dicari  dari  sampel  yang berukuran n, dengan data-data X 1 , X 2 , X 3 ,…,X n dengan rata- rata  X  pada  simpangan  baku  “S”,  sehingga  dapat  dibentuk data baru yaitu z 1 , z 2 , z 3 ,…,z n dengan rata-rata 0 simpangan baku  1.  Dengan  kata  lain,  nilai  z  dapat  dikatakan  seberapa standar deviasi jauh jarak nilai suatu nilai data dengan nilai meannya. Nilai “z” dapat dicari dengan rumus [1].
𝑍 = 𝑋𝑖−𝑋 𝑠 (4)
Dimana:
Z 1 = Nilai Z-score kecelakaan pada lokasi 1 S  = Standar deviasi Xi = Jumlah data pada lokasi “i”
X = Nilai rata-rata i  = 1,2,3,4….n 3) Cusum (Cummulative Summary)
Cusum (cumulative summary) adalah suatu prosedur yang dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi Black  Spot .  Grafik Cusum  merupakan  suatu  prosedur  statistic  standar  sebagai kontrol kualitas untuk mendeteksi perubahan dari nilai mean.
Nilai Cusum dapat dicari dengan rumus [2]:
a. Mencari nilai mean (W)
b. Mencari nilai Cusum kecelakaan tahun pertama (So)
c. Mencari nilai Cusum kecelakaan tahun selanjutnya (Si)
Untuk mencari nilai Cusum kecelakaan tahun selanjutnya adalah  dengan  menjumlahkan  nilai  Cusum  tahun  pertama dengan hasil pengurangan jumlah kecelakaan dan nilai mean pada tahun selanjutnya.
𝑆 = [𝑆𝑜 + (𝑋𝑖 − 𝑊) ] (5) Dimana: S  = Nilai Cusum kecelakaan So= Nilai Cusum kecelakaan tahun pertama
X = Jumlah kecelakaan W = Nilai Mean

## B. Metode One Way – ANNOVA
Analisis  varians  tunggal  adalah  sebuah  metode  dari  ilmu statistik  yang  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  apakah beberpa  varietas  yang  diuji  memberikan  hasil  yang  sama identik atau berbeda nyata. Pada penelitian ini, metode One Way  –  ANNOVA  akan  digunakan  untuk  menguji  hipotesis
Tabel 1.
Besaran Biaya Satuan Korban Kecelakaan Lalu Lintas, BSKOj (To)
Klasifikasi Korban Biaya Satuan Korban (Rp/Korban) Korban Mati 119.016.000,00 Korban Luka Berat 5.826.000,00 Korban Luka Ringan 1.045.000,00
Gambar  2.  Grafik  Jumlah  Kejadian  Kecelakaan  Berdasarkan  Bulan
Terjadinya 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Kejadian Kecelakaan Berdasarkan Bulan 2015 2016 2017 2018 2019
Gambar 1. Diagram Alir Metodologi.
apakah  waktu,  lokasi  kejadian,  jenis  kelamin  pelaku,  dan jenis  kendaraan  yang  terlibat  kecelakaan  memberikan  hasil yang  sama  identik  atau  berbeda  nyata  terhadap  kecelakaan lalu lintas yang terjadi [3].
Adapun dasar pengambilan keputusan uji ANNOVA dari penelitian yang dilakukan [3]:
a. Perbandingan F hitung dan F tabel
1. Bila Fhitung < Ftabel, maka Ho ditolak
2. Bila  Fhitung  >  Ftabel,  maka  Ho  diterima,  relatif identik
b. Nilai Probabilitas
1. Bila Pvalue < 0,005 maka Ho ditolak
2. Bila Pvalue > 0,00 maka Ho diterima

## 4) Metode The Gross Output (Human Capital)
Metode The  Gross  Output (Human  Capital)  merupakan sebuah  metode  untuk  menghitung  besaran  biaya  korban kecelakaan lalu lintas yang dibedakan dari klasifikasi  korban kecelakaan  lalu  lintas  tersebut  (korban  mati,  korban  luka berat, dan korban luka ringan). Metode The Gross Output ini digunakan  pada  umumnya  di  negara-negara  berkembang dibandingkan dengan metode lainnya seperti pendekatan net outp ut,  pendekatan life  insurance dan  pendekatan  valuasi implisit publik. Biaya satuan korban kecelakaaan lalu lintas merupakan  satuan  biaya  yang  diperlukan  untuk  perawatan, biaya  perbaikan,  dan  nilai  produktivitas  yang  hilang  dari korban  kecelakaan  lalu  lintas  untuk  setiap  klasifikasi  luka korban.
Adapun  perumusan The  Gross  Output  (Human  Capital) disajikan dalam persamaan berikut:
𝐵𝑆𝐾𝑂𝑖 (𝑇𝑛) = 𝐵𝑆𝐾𝑂 (𝑇𝑜) × (1 + 𝑔) 𝑡 (6)
Dimana: a. BSKOj (Tn)  = biaya satuan korban kecelakaan lalu lintas pada tahun      N untuk setiap kelas kelas (rupiah/korban)
b. BSKOj (To)  = biaya satuan korban kecelakaan lalu lintas pada tahun      2003  untuk  setiap  kelas  kecelakaan (rupiah/korban)
c. g   = Tingkat inflasi biaya satuan kecelakaan (%)
d. Tn  = Tahun perhitungan biaya korban
e. To  = tahun dasar perhitungan biaya korban
f. t   = selisih tahun perhitungan (Tn-To)
g. i    = kategori korban
Besaran  biaya  satuan  kecelakaan  lalu  lintas  dapat  dilihat pada tabel 1.

## III. METODOLOGI
Diagram Alir Penelitian pengerjaan untuk menyelesaikan penelian ini ada pada gambar 1.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Analisis data Karateristik Kejadian Kecelakaan Lalu Lintas
Merupakan  analisis  jumlah  kejadian  kecelakaan  terhadap beberapa  parameter  hipotesa  yang  memiliki  hubungan dengan kejadian kecelakaan tersebut.

## 1) Analisis kejadian kecelakaan berdasarkan waktu (bulan)
Kecelakaan  lalu  lintas  di  sepanjang  ruas  jalan  tol Cipularang  Purwakarta  terlihat  merata  di  setiap  bulannya, dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar  3.  Grafik  Jumlah  Kejadian  Kecelakaan  Berdasarkan  Hari Terjadinya.
Gambar  4.  Grafik  Jumlah  Kejadian  Kecelakaan  Berdasarkan  Jam Terjadinya.
0 2 4 6 8 10 12 14 Kejadian Kecelakaan Berdasarkan Hari 2015 2016 2017 2018 2019 0 5 10 15 20 25 30 00.00-06.00 06.00-12.00 12.00-18.00 18.00-00.00

## Kejadian Kecelakaan Berdasarkan Jam
2015
2016 2017 2018
2019
Gambar  5.  Grafik  Jumlah  Kejadian  Kecelakaan  Berdasarkan  Jenis Kelamin Pelaku Terlibat.
Gambar  6.  Grafik  Jumlah  Kejadian  Kecelakaan  Berdasarkan  Kondisi Cuacanya. 0 50 100 150 Laki - Laki Perempuan Tidak Tercatat
Kejadian Kecelakaan Berdasarkan Jenis Kelamin 2015
2016
2017
2018 2019 0 10 20 30 40 50 Cerah Mendung Berkabut Berdebu Berasap Gerimis Hujan Lebat Kejadian Kecelakaan Berdasarkan Cuaca 2015
2016 2017 2018 2019

## 2) Analisis kejadian kecelakaan berdasarkan waktu (hari)
Kecelakaan  lalu  lintas  di  sepanjang  ruas  jalan  tol Cipularang,  Purwakarta  jika  dilihaht  dari  prosentase kejadiannya  terjadi  merata  di  setiap  harinya,  dapat  dilihat pada Gambar 3.
3) Analisis kejadian kecelakaan berdasarkan waktu (jam)
Kecelakaan  lalu  lintas  di  sepanjang  ruas  jalan  tol Cipularang,  Purwakarta  jika  dilihat  dari  prosentase kejadiannya terjadi tidak merata untuk setiap jamnya, dapat dilihat pada Gambar 4.
4) Analisis kejadian kecelakaan berdasarkan jenis kelamin pelaku terlibat
Kecelakaan  lalu  lintas  di  sepanjang  ruas  jalan  tol Cipularang,  Purwakarta  jika  dilihat  dari  prosentase kejadiannya, terjadi tidak merata untuk setiap jenis kelamin pelakunya, dapat dilihat pada Gambar 5.
5) Analisis kejadian kecelakaan berdasarkan kondisi cuaca saat terjadi kecelakaan
Kecelakaan  lalu  lintas  di  sepanjang  ruas  jalan  tol Cipularang,  Purwakarta  jika  dilihat  dari  prosentase kejadiannya, terjadi tidak merata untuk setiap kondisi cuaca, dapat dilihat pada Gambar 6.

## B. Uji Hipotesis dengan One Way-ANNOVA
Uji  One  Way-ANNOVA  antara  jumlah  kejadian kecelakaan  dihubungkan  dengan  Bulan,  Hari,  Jam,  Jenis Kelamin,  Kondisi  Cuaca  saat  kecelakaan.  Hasil  uji  statistik dengan one way ANNOVA melalui program IBM SPSS 25 antara  jumlah  kejadian  kecelakaan  pada  ruas  jalan  tol Cipularang selama 2015-2019 dengan faktor-faktor kecelakaan adalah:
a. Bulan              = Sama Identik b. Hari                = Sama Identik
c. Jam                = Berbeda Nyata d. Jenis Kelamin Pelaku  = Berbeda Nyata e. Kondisi Cuaca       = Berbeda Nyata

## C. Analisa Angka Kecelakaan Lalu Lintas (Accident Rate)
Untuk menghitung besaran angka kecelakaan, diperlukan 3  data  utama  yang  diperlukan  untuk  menghitung  angka kecelakaan lalu lintas. Data-data yang dimaksud antara lain adalah data jumlah korban kecelakaan pada suatu ruas jalan tol, data panjang ruas jalan tol, dan LHR lalu lintas. Per 100 juta  kilometer  kendaraan  per  tahun  untuk  setiap  klasifikasi korban. Hasil perhitungan accident Rate kategori kecelakaan luka ringan,berat dan fatal dapat dilihat pada Tabel 2,3 dan 4.
𝐴𝑐𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑟𝑏𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑐𝑒𝑙𝑎𝑎𝑘𝑎𝑛 ×108
𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝐽𝑎𝑙𝑎𝑛×𝐿𝐻𝑅×365 (6)
Per  1  juta  kilometer  kendaraan  per  tahun  untuk  setiap klasifikasi korban
𝐴𝑐𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑟𝑏𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑐𝑒𝑙𝑎𝑎𝑘𝑎𝑛 ×106 𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝐽𝑎𝑙𝑎𝑛×𝐿𝐻𝑅×365 (7)

## D. Daerah Rawan Kecelakaan
1) Penggambaran Collision Diagram
Penentuan lokasi black spot dilakukan dengan menggambarkan collision diagram, karena collision diagram dapat  menunjukkan  jumlah,  letak,  dan  tipe  kecelakaan  lalu lintas  yang  terjadi.  Hal-hal  yang  harus  dilakukan  adalah membagi ruas jalan menjadi setiap jarak 100 meter (titik awal
Tabel 2.
Hasil Perhitungan Accident Rate Kategori Kecelakaan Luka Ringan
Tahun Luka Ringan Panjang Ruas Jalan (km) LHR/hari (smp/hari) Accident Rate Per 100 juta kendaraan per tahun Luka Ringan 2015 41 33 50174 6,784 2016 22 33 50624 3,608 2017 67 33 51078 10,890 2018 13 33 51524 2,095 2019 55 33 51999 8,781 Tabel 3.
Hasil Perhitungan Accident Rate Kategori Kecelakaan Luka Berat
Tahun  Luka Berat  Panjang Ruas Jalan (km) LHR/hari (smp/hari) Accident Rate Per 100 juta kendaraan per tahun Luka Berat 2015 29 33 50174 4,799 2016 18 33 50624 2,952 2017 39 33 51078 6,339 2018 52 33 51524 8,379 2019 42 33 51999 6,706 Tabel 4.
Hasil Perhitungan Accident Rate Kategori Kecelakaan Fatal
Tahun  Meninggal Dunia Panjang Ruas Jalan (km) LHR/hari (smp/hari) Accident Rate Per 100 juta kendaraan per tahun Meninggal Dunia 2015 11 33 50174 1,820 2016 2 33 50624 0,328 2017 15 33 51078 2,438 2018 7 33 51524 1,128 2019 23 33 51999 3,672
Tabel 5. Metode Z-Score Ruas Jalan N X X X-'X (X-'X)^2 S Z Kalihurip Utama - Sadang 1038 346 1158,00  -812,00 659344,00  930,63  -0,87 Sadang - Jatiluhur 2001  667,000  1158,00  -491,00 241081,00  930,63  -0,53 Jatiluhur - Batas Wilayah Kepolisian Purwakarta 7383 2461 1158,00  1303,00  1697809,00  930,63  1,40
Tabel 6. Metode Cummulative Summary STA Tahun Kecelakaan ƩXi  W (Xi-W) Si 0 1 2015 1 236  1,39 -0,39 -0,39 2016 0 236  1,39 -1,39 -1,78 2017 0 236  1,39 -1,39 -3,16 2018 0 236  1,39 -1,39 -4,55 2019 0 236  1,39 -1,39 -5,94 Tabel 7. BSKO Nama Jalan BBKO (Tn) 2015 2016 2017 2018 2019 Kalihurip Utama - Sadang 904.856.755  550.334.581  34.121.451 784.567.415  2.632.249.180 Sadang - Jatiluhur 430.995.120 8.116.056  2.038.019.600  896.067.489  2.353.979.560 Jatiluhur - Batas Wilayah Kepolisian Purwakarta 3.985.204.022 862.402.742 6.904.218.667 3.819.963.617 11.187.361.734
pengukuran  adalah  km  67+000),  merekapitulasi  kecelakaan lalu  lintas  berdasarkan  jumlah  kejadian  dan  jumlah  korban meninggal dunia dan menggambarkan tipe kecelakaan pada lokasi  terjadinya  yang  digambarkan  melalui  AutoCad sehingga  dapat  diketahui  tipe  kecelakaan  yang  terjadi  pada tiap-tiap  KM  sepanjang  ruas  jalan  tol  Cipularang, Purwakarta.

## 2) Analisis lokasi Black Site
Dalam menentukan Black Site dalam studi ini digunakan metode Z-Score untuk membakukan angka kecelakaan pada tiap-tiap ruas jalan agar dapat dibandingkan dengan ruas jalan lainnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  5,  dimana  Langkah- langkanya adalah sebagai berikut.
1) Mencari Nilai rata-rata angka kecelakaan (X) 2) Mencari Standar Deviasi

## 3) Mencari nilai Z

## 3) Analisis lokasi Black Spot
Titik  rawan  kecelakaan  lalu  lintas  atau  Black  Spot merupakan  titik  pada  ruas  jalan  yang  rawan  terjadi kecelakaan,  dapat  dilihat  pada  Tabel  6.  Metode  yang digunakan penulis untuk menentukan titik Black Spot adalah metode  Cummulative  Summary  atau  Cusumm  dimana Langkah-langkah pengerjaannya adalah sebagai berikut 1) Nilai Rata-Rata
2) Mencari nilai cusum kecelakaan lalu lintas tahun pertama
(S)
3) Mencari  nilai  cucum  kecelakaan  lalu  lintas  pada  tahun berikutnya.
E. Perhitungan Besaran Biaya Korban Kecelakaan Lalu

## Lintas dengan Metode The Gross Output (Human Capital)
Menghitung estimasi biaya satuan korban kecelakaan pada tahun 2015 dilakukan dengan rumus :
BSKO (T 2015 ) = BSKO (To) × (1+g) t (3)
Dimana  BSKO  (To)  adalah  biaya  satuan  korban kecelakaan  lalu  lintas  untuk  setiap  kategori  korban,  dalam satuan rupiah/korban, ‘g’ adalah tingkat inflasi biaya satuan kecelakaan  dalam  satuan  %  dimana  nilai  ‘g’  yang  dipakai oleh penulis adalah nilai default g yaitu sebesar 11%, dapat dilihat  pada  Tabel  7..  Untuk  perhitungan  estimasi  biaya satuan korban kecelakaan lalu lintas adalah sebagai berikut: 1. Korban Luka Ringan: BSKO (T 2015 ) = 1.045.000 × (1+11%) 12 BSKO (T 2015 ) = 3.655.881
2. Korban Luka Berat: BSKO (T 2015 ) = 5.826.000 × (1+11%) 12 BSKO (T 2015 ) = 20.381.973
3. Korban Meninggal Dunia: BSKO (T 2015 ) = 119.016.000 × (1+11%) 12
BSKO (T 2015 ) = 416.371.596

## V. KESIMPULAN
A. Kesimpulan
1. Hubungan kecelakaan lalu lintas terhadap beberapa faktor yang  paling  dominan  pada  ruas  jalan  tol  Cipularang, Purwakarta selama tahun 2015-2019 adalah:
a. Bulan             : Januari
b. Hari             : Selasa
c. Jam              : 00.00-06.00
d. Jenis Kelamin Pelaku : Laki-Laku
e. Kondisi Cuaca      : Cerah
2. Hasil Uji statistik dengan One Way-Annova melalui program IBM SPSS 25 antara kecelakaan lalu lintas dengan faktor-faktor kecelakaan pada ruas jalan tol Cipularang, Purwakarta selama tahun 2015-2019 adalah sebagai berikut :
a. Bulan              : Sama Identik
b. Hari               : Sama Identik
c. Jam                : Berbeda Nyata
d. Jenis Kelamin Pelaku  : Berbeda Nyata
e. Kondisi Cuaca       : Berbeda Nyata
Dimana untuk hasil sama identik berarti faktor kecelakaan tersebut  tidak  berpengaruh  terhadap  jumlah  kejadian kecelakaan, sedangkan hasil berbeda nyata berarti faktor kecelakaan  tersebut  berpengaruh  terhadap  jumlah kejadian kecelakaan.
3. Accident  Rate  Uji  pada  ruas  jalan  tol  Cipularang, Purwakarta selama tahun 2015-2019 adalah:
a. Klasifikasi  kecelakaan  fatal  atau  kecelakaan  dengan korban  meninggal  dunia  yang  terbesar  adalah  3,672 kecelakaan/ 100 JPKP yaitu pada tahun 2019 dan yang terkecil adalah 0,328 / 100 JPKP yaitu pada tahun 2016
b. Klasifikasi kecelakaan berat yang terbesar adalah 8,379/ 100JPKP  yaitu  pada  tahun  2018  dan  yang  terkecil adalah 2,952 yaitu pada tahun 2016.
c. Klasifikasi  kecelakaan  ringan  yang  terbesar  adalah 10,890/100  JPKP  yaitu  pada  tahun  2017  dan  yang terkecil adalah 2,952 yaitu pada tahun 2016
4. Berdasarkan Collision diagram dan analisis perhitungan Black  Site dan Black  Spot ,  diketahui  bahwa  pada  ruas jalan  tol  Cipularang,  Purwakarta,  ruas  jalan  yang merupakan black site adalah ruas jalan Jatiluhur-Batas Wilayah Kepolisian Purwakarta. Sedangkan black spot terletak  pada  ruas  jalan  tol  Cipularang,  Purwakarta selama tahun 2015-2019 adalah sebagai berikut:
a. STA 9 – STA 10 (KM 76-77)
b. STA 10 – STA 11 (KM 77-78)
c. STA 14 – STA 15 (KM 81-82)
d. STA 17 – STA 18 (KM 84-85)
e. STA 18 – STA 19 (KM 85-86)
f. STA 19 – STA 20 (KM 86-87)
g. STA 24 – STA 25 (KM 91-92)
h. STA 25 – STA 26 (KM 92-93)
i. STA 27 – STA 28 (KM 94-95)
j. STA 29 – STA 30 (KM 96-97)
k. STA 30 – STA 31 (KM 97-98)
l. STA 31 – STA 32 (KM 98-99)
m. STA 32 – STA 33 (KM 99-100)
Berdasarkan hasil analisis black spot yang menghasilkan 13 titik black spot diharapkan dapat digunakan sebagai dasar dari  investigasi black  spot oleh  pihak-pihak  yang berwenang  dengan  prioritas  untuk  menginvestigasi  titik- titik black  spot kritis  yaitu  titik  blackspot  dengan  nilai cusum tertinggi.
5. Besaran  biaya  satuan  kecelakaan  lalu  lintas  (BSKO-Tn) dengan  metode  perhitungan The  Gross  Output  (Human Capital) akibat kecelakaan lalu lintas yang terjadi pada ruas jalan  tol  Cipularang,  Purwakarta  selama  tahun  2015-2019 adalah sebagai berikut:
a. 2015  : Rp 5.321.055.897
b. 2016    : Rp 1.420.853.379
c. 2017    : Rp 8.976.359.718
d. 2018  : Rp 5.500.598.521
e. 2019  : Rp 16.173.590.474
f. Total  : Rp 37.392.457.988

## B. Saran
Pada penelitian selanjutnya tentang analisis kecelakaan di ruas  jalan  tol  Cipularang,  diperlukan  analisis  terhadap hubungan  kecelakaan  terhadap  kondisi  geometri  jalan, kondisi jalan, jenis kendaraan yang terlibat kecelakaan serta kecepatan kendaraan saat terjadinya kecelakaan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih kepada PT. Jasa Marga atas data yang sudah disediakan untuk mengerjakan studi ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  I.  Hasan, Pokok-pokok  Materi  Statistik  I ,  2nd  ed.  Jakarta:  Bumi Aksara, 2001.
[2]  O.  Z.  Tamin, Perencanaan  Lalu  Lintas  dan  Transportasi .  Bandung: Institut Teknologi Bandung, 1992.
[3]  A.  Fahza  and  H.  Widyastuti,  “Analisis daerah  rawan kecelakaan  lalu lintas pada ruas jalan tol surabaya-gempol.,” J. Tek. ITS , vol. 8, no. 1, pp. E54–E59, Jun. 2019, doi: 10.12962/j23373539.v8i1.42123.