Vol. 11 No. 2, Desember 2023, Hal. XX-XX Available at https://stitek-binataruna.e-journal.id/radial/index ISSN: 2337-4101 Published by STITEK Bina Taruna Gorontalo E-ISSN: 2686-553X

## PERILAKU BERKENDARA SEPEDA MOTOR 150 CC MENGGUNAKAN METODE NATURALISTIC DRIVING STUDY DAN

## DRIVERS BEHAVIOUR QUESTIONNAIRE
* Fadel Suaib 1 , Idham Halid Lahay 2 , & Eduart Wolok 3 1, 2,3) Teknik Industri/Universitas Negeri Gorontalo/Gorontalo/Indonesia
* 1 fadelsuaib27@gmail.com , 2 Idham-lahay@ung.ac.id , 3 eduart@ung.ac.id
Abstrak: Perilaku Berkendara Sepeda Motor 150 Cc Menggunakan Metode Naturalistic Driving Study Dan Drivers Behaviour Questionnaire
Perilaku  pengendara  merupakan  faktor  paling  dominan  dalam  kecelakaan.  Hampir  semua  kejadian kecelakaan  didahului  dengan  pelanggaran  rambu-rambu  lalu  lintas.  Melalui  data  kecelakaan  terdahulu, informasi  penting  dan  bermanfaat  dapat  diketahui.  Studi  bertujuan  Analisis  perilaku  berkendara  bermotor roda  dua  menggunakan Naturalistic  Driving  Study (NDS)  Dan  mengetahui  pengaruh  usia  dan  perilaku pengendara  sepeda  motor  150cc.  Data  yang  diambil  dari  rekaman  yang  di  ambil  oleh  responden  dan kuesioner.  Hasil  uji  regresi  untuk  menentukan  perbedaan  usia  terhadap  perilaku  pengendara  sepeda  motor dengan nilai  konstanta a =  196,03 menunjukkan  angka  ini merupakan angka  konstan  yang  mempunyai  arti bahwa, jika tidak melibatkan usia (X) maka nilai perilaku berkendara (Y) adalah sebesar -5,3956x. Koefisien regresi  sebesar  -5,3945  angka  ini  bernilai  minus  (-),  yang  artinya  bahwa  usia  (X)  berpengaruh  negatif terhadap perilaku berkendara (Y).
Kata kunci: Perilaku  pengendara; Naturalistic  Driving  Srudy ); Drivers  Behaviour  Questionnaire
Abstract: 150  Cc  Motorcycle  Riding  Behavior  Using  Naturalistic  Driving  Study  And  Drivers  Behavior Questionnaire Method
Driver behavior is the most dominant factor in accidents. Almost all accidents are preceded by violations of traffic  signs.  Through  previous  accident  data,  important  and  useful  information  can  be  known.  The  study aims  to  analyze  two-wheeled  motorbike  riding  behavior  using  Naturalistic  Driving  Study  (NDS)  and determine the influence of age and behavior of 150cc motorbike riders. Data taken from recordings taken by respondents  and  questionnaires.  The  results  of  the  regression  test  to  determine  differences  in  age  on motorbike rider behavior with a constant value of a = 196.03 show that this figure is a constant number which means  that,  if  it  does  not  involve  age  (X),  the  value  of  riding  behavior  (Y)  is  -5,  3956x.  The  regression coefficient  is  -5.3945.  This  figure  is  minus  (-),  which  means  that  age  (X)  has  a  negative  effect  on  driving behavior (Y).
Keyword: Driver behavior; Naturalistic Driving Srudy; Drivers Behavior Questionnaire

## PENDAHULUAN
Alat  transportasi  motor  di  Indonesia  memang  sangat  diminati,  selain  murah  dari harga  transportasi  motor  juga  mudah  untuk  ditemui.  Sepeda  motor  adalah  kendaraan beroda  dua  yang  digerakan  oleh  sebuah  mesin.  Letak  kedua  roda  sebaris  lurus  dan  pada kecepatan  tinggi  sepeda  motor  tetap  stabil  disebabkan  oleh  gaya giroskopik? sedangkan pada kecepatan rendah keseimbangan sepeda  motor bergantung kepada pengaturan setang oleh pengendara (Pratama, 2017).
Pada  saat  ini  sepeda  motor  menjadi  alat  transportasi  yang  cepat,  karena  jika  kita menggunakan  alat transportasi  lain seperti angkot, bus, dan  yang lainnya  kita terlalu lama
di  jalan  dan  menghabiskan  waktu  dikarenakan  kemacetan  yang  sangat  parah.  Namun, Seringkali  pengemudi  melalukan  pelanggaran  lalu  lintas  seperti  memberhentikan kendaraan  secara  mendadak  bahkan  tanpa  memberikan  tanda  terlebih  dahulu  (Pratama, 2017).
Menurut  Badan  Pusat  Statis  (BPS)  tahun  2022  total  keseluruhan  sepeda  motor menjadi jenis kendaraan yang paling banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia dengan torehan  angka  pengguna  126,99  juta/unit?  Sedangkan  di  gorontalo  jumlah  kendaraan bermotor  pada  tahun  2022  mencapai  sekitar  447.003  unit.  Populasi  sepeda  motor  di Gorontalo  yang  makin  mendorong  peningkatan  jumlah  kecelakaan  lalu  lintas.  Dari  data BPS  tahun  2021  terjadi  407  kasus  kecelakaan,  di  tahuun  2022  meningkat  menjadi  506 kasus, atau meningkat 24%, untuk angka pelanggaran yang terjadi 2021 tercatat ada 13.207 namun pada tahun 2022 meningkat menjadi 14.288 atau naik sebanyak 8%.
Pengemudi yang kurang hati-hati dalam berkendara dapat mengakibatkan kecelakaan berlalu  lintas.  Menurut  (Kaharu,  2015)  rekayasa  keselamatan  jalan  lebih  banyak dipengaruhi  oleh  perilaku  manusia  walaupun  faktor  lain  memungkinkan  menjadi penyebabnya.  Untuk  itu  perlu  perhatian  yang  lebih  terhadap  keselamatan  lalulintas  yang mengarah  kepada  pengendara  dalam  melakukan  analisis  tentang  perilaku  berkendara lalulintas sehingga lebih efektif dan meningkatkan tingkat keselamatan berlalulintas ( safety riding ).
Kecelakaan dapat terjadi ketika pengendara yang kurang perhatian, seperti  berbicara dengan  penumpang,  yang  mengakibatkan  kinerja  mengemudi  yang  terganggu  dalam bentuk  peningkatan  variabilitas  kemudi  dan  kecepatan  dan  peningkatan  jumlah  kesalahan mengemudi  secara  keseluruhan.  Oleh  sebab  itu,  penulis  mengambil  judul  “Perilaku
Berkendara  Menggunakan  metode Naturalistic  Driving  Study (NDS)  dan Drivers Behaviour Questionnaire (DBQ)”.

## METODE
Penelitian  yang  digunakan  yaitu  penelitian  deskriptif observasional dengan  secara langsung  melakukan  pengamatan  terhadap  pengendara  sepeda  motor  dan  menyebarkan kuesioner  kepada  pengendara  sepeda  motor. Drivers  Behaviour  Questionnaire  (DBQ) di bagikan  kepada  sepuluh  pengendara  sepeda  motor  dengan  jenis  kelamin  yang  berbeda. Lokasi penelitian di Kota Gorontalo, Kabupaten Gorontalo, dan Kabupaten Bone Bolango.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian
Data kebiasaan berkendara dianalisis dengan melihat signifikansi perbedaan kebiasaan mengemudi  berdasarkan  usia,  berdasarkan  jumlah  kecelakaan  yang  pernah  dialami responden,  dan  berdasarkan  pengalaman  berkendara.  Dengan  uji  regresi  berdasarkan kelompok  usia  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  tingkat  kesalahan  yang  dilakukan pengemudi.
Persamaan regresi linear sederhana adalah sebagai berikut:
Ȳ = a + bx
Dimana:
Y = Variabel dependent X = Variabel independent a = Konstanta b = Koefisien regresi dengan
b = n Ʃ XY - Ʃ X ƩY
n Ʃ X² - (Ʃ X)² a = Ʃ Y Ʃ X² - Ʃ X Ʃ XY
n Ʃ X² - (Ʃ X) ²
Analisis  regresi  pada  dasarnya  studi  mengenal  ketergantungan  suatu  variabel dependent (terikat)  dengan  satu  atau  lebih  variabel  independent (variabel  penjelas/bebas), dengan tujuan untuk mengestimasi dan atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai rata- rata variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui.
Tabel 1.1 Uji regresi untuk perbedaan tingkat pelanggaran lalu lintas berdasarkan usia
Responden X Y 1 24 49 2 22 88 3 24 60 4 24 84 5 24 80 6 26 63 7 20 83 8 25 67 9 24 51 10 26 46 Sumber : Data Olah 2023
Tabel 1.2 Uji regresi untuk perbedaan tingkat pelanggaran lalu lintas berdasarkan usia
Responden X Y XY X² Y² 1 24 49 1176 576 2401 2 22 88 1936 484 7744 3 24 60 1440 576 3600 4 24 84 2016 576 7056 5 24 80 1920 576 6400 6 26 63 1638 676 3969 7 20 83 1660 400 6889 8 25 67 1675 625 4489 9 24 51 1224 576 2601 10 26 46 1196 676 2116 Ʃ 239 671 15881 5741 47265
Sumber : Data Olah 2023
Sumber : Data Olah 2023
Gambar 1.1 Grafik Linear Sederhana
b. Regresi linier Sederhana
Tabel 1.3 Regresi linier Sederhana
N 10 Ʃ XY 15881 Ʃ X 239 Ʃ Y 671 Ʃ X² 5741 Ʃ Y² 47265
b. -5,3945
a. 196,03
Jadi, persamaan regresi adalah Y = -5,3956x + 196,03
c. Dekskripsi persamaan regresinya
Nilai  konstanta  a  =  196,03  menunjukkan  angka  ini  merupakan  angka  konstan  yang mempunyai  arti  bahwa,  jika  tidak  melibatkan  usia  (X)  maka  nilai  perilaku  berkendara
(Y) adalah sebesar -5,3956x. Koefisien regresi sebesar -5,3945 angka ini bernilai minus (-), yang artinya bahwa usia (X) berpengaruh negatif terhadap perilaku berkendara (Y).
d. Koefisien Korelasi (r)
Untuk  mengukur  kekuatan  hubungan  antar  variable  predictor  X  dan  response  Y, dilakukan  analisis  korelasi  yang  hasilnya  dinyatakan  oleh  suatu  bilangan  yang  dikenal dengan  koefisien  korelasi.  Biasanya  analisis  regresi  sering  dilakukan  bersama-sama dengan analisis korelasi. Persamaan koefisien korelasi (r) diekspresikan oleh :
X Y X 1 Y -0,612612643 1
Sumber : Data Olah 2023
Gambar 1.2 Koefisien Korelasi (r)
Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  koefisien  korelasi  X  terhadap  Y  sebesar  -0,612612643, karena koefisien korelasi tersebut bernilai negatif maka dapat di ketahui bahwa terdapat hubungan negatif antara usia dan perilaku berkendara.
e. Koefisien Determinasi (r²)
Koefisien determinasi dapat ditentukan dengan mengkuadratkan koefisien korelasi. Dari contoh kasus di atas, maka koefisien determinasinya adalah
r²  =  0,3753.  Nilai  ini  berarti  bahwa,  37,53%  variabel  bebas/predictor  X  dapat menerangkan/menjelaskan  variabel  tak  bebas/response  Y  dan  62,47%  dijelaskan  oleh variabel lainnya.

## Pembahasan Hasil Penelitian
Dari pengolahan data yang dilakukan, pada penelitian ini ditemukan banyak penyebab dari  situasi  berisiko  pada  pengendara  sepeda  motor  di  Gorontalo  adalah  perilaku  dari pegendara motor itu sendiri, perilaku dari pengguna jalan lain, dan kondisi traffic atau lau lintas.  Dari  hasil  penelitian,  didapatkan  bahwa  jumlah  situasi  berisiko  yang  disebabkan oleh perilaku responden sebagai pengendara sepeda motor adalah yang terbanyak yaitu 17 situasi  berisiko,  diikuti  jumlah  situasi  berisiko  diakibatkan  oleh  perilaku  pengguna  jalan lain  yaitu  13  situasi  dan  akibat  kondisi traffic yaitu  1  situasi.  Dari  hasil  ini,  didapatkan bahwa situasi berisiko yang diakibatkan oleh responden sebagai pengendara motor menjadi penyebab terbanyak dari situasi berisiko.

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan penelitian yang telah dilakukan adalah:
Skenario  situasi  perilaku  berkendara  di  Gorontalo  didapatkan  berdasarkan  hasil pengumpulan  data  video  yang  melibatkan  sepuluh  responden  pengendara  sepeda  motor. Skenario tersebut terbagi menjadi 14 skenario situasi yaitu menyalip kendaraan depan melalui  jalur  kanan namun terdapat  kendaraan lain dari  arah  yang berlawanan, responden hampir  bertabrakan  dengan  pengendara  di  depan,  responden  memaksa  menyalip  dari  sisi kanan  kendaraan  pada  jalur  yang  sama  dalam  keadaan  macet,  pengendara  lain  memaksa menyalip  dari  sisi  kiri  dalam  kecepatan tinggi,  pengendara  di  depan  responden  memaksa maju meskipun pengendara lain berada di depannya telah memberikan lampu tanda (sein), pengendara  lain  di  depan  responden  memaksa  menerobos  lampu  lalu  lintas,  responden memaksa  menyalip  dari  sisi  kiri  kendaraan  menerobos  lampu  lalu  lintas,  pengendara  di depan responden memaksa menyalip dari sisi kanan kendaraan pada jalur yang sama dalam keadaan  jalan  sempit,  responden  memaksa  maju  meskipun  pengendara  yang  berada  di depan arah berlawanan telah memberikan lampu tanda (sein), responden menyalip dari sisi kanan kendaraan  pada  jalur  yang sama dalam  keadaan  jalan sempit, pengendara di depan responden  sudah  memberikan  lampu  tanda  (sein)  sebelah  kiri  tetapi  pengendara  tersebut jalan terus, pengendara di depan responden pada saat belok ke kanan dia tidak memberikan lampu tanda (sein), responden di  berhentikan oleh aparat militer di tanyakan kelengkapan surat-surat kendaraan, responden berkendara terlalu dekat dengan kendaraan di depannya.
Berdasarkan  uji  regresi  untuk  menentukan  perbedaan  usia  terhadap  perilaku pengendara  sepeda  motor  dengan  nilai  konstanta  a  =  196,03  menunjukkan  angka  ini merupakan  angka  konstan  yang  mempunyai  arti  bahwa,  jika  tidak  melibatkan  usia  (X) maka  nilai  perilaku  berkendara  (Y)  adalah  sebesar  -5,3956x.  Koefisien  regresi  sebesar  - 5,3945  angka  ini  bernilai  minus  (-),  yang  artinya  bahwa  usia  (X)  berpengaruh  negatif terhadap perilaku berkendara (Y).

## DAFTAR PUSTAKA
Aprilliadi, E., Djanggu, N. H., & Rahmahwati, R. (2021). Pengukuran Beban  Kerja  Fisik Dan  Mental  Menggunakan  Metode Cardiovascular  Load (CVL)  Dan Defence Research Agency Workload Scale (Draws) Pada Operator Stasiun Kerja Rotary Di Pt. Sari Bumi Kusuma. Jurnal TIN Universitas Tanjungpura , 5 (1), 88–94.
Aupetit,  S.,  Gallier,  V.,  Riff,  J.,  Espié,  S.,  Gallier,  V.,  Riff,  J.,  Espié,  S.,  &  Delgehier,  F. (2016). N aturalistic study of the risky situations faced by novice riders . 0139 , 0–12. Aupetit, S., Riff, J., Buttelli, O., & Espié, S. (2013). Naturalistic Study of rider's behaviour in  initial  training  in  france  :  avidance  of  limitations  in  the  education  content . 58 , 206–217.
Chen,  R.,  Kusano,  K.  D.,  Gabler,  H.  C.,  (2016). Driver  Behaviour  During  Overtaking Maneuvers From The 100 -Car Naturalistic Driving Study. 9588 (April). Dewi  Kusuma,  N.  luh  novi  ani.  (2018).  Beban  Kerja  Fisik  Dan  Mental  Operator  Di  CV. “ED” Aluminium.
Febrianti,  A.,  Desrianty,  A.,  &  Yuniar.  (2013).  Tingkat  Kewaspadaan  Dan  Perilaku Pengemudi  Angkutan  Kota  Berdasarkan  Karakteristik  Jarak  Tempuh  Trayek Menggunakan Metode Quasa Dan Driver Behaviour Questionnaire .
Fraser, J. L., & Jovanis, P. P. (2013). SHRP2 Naturalistic Driving Study Phase I Summary
State College, Pennsylvania Data Collection Site.
Hassan, H. M., Shawky, M., Kista, M., A, A. M. G., & A, H. A. A. (2017). Investigation of Drivers'  Behavior  Towards  Speeds  Using  Crash  Data  And  Self-Reported Questionnaire. 98 , 348–358.
Kaharu,  A.  (2015).  Model  Kecelakaan  Berlalu  Lintad  Dan  Langkah  Tingkat  Resiko  Bagi Pengguna Becak Bermotor (Bentor) Di Kota Gorontalo.
Kuo, J., Charlton, J. L., Koppel, S., Monash, U., Rudin-brown, C. M., North, H. F., Cross, S.,  &  Monash,  U.  (2016). Modeling  Driving  Performance  Using  In-Vehicle  Speech Data From A Naturalistic Draving Study. XX (X).
Lumente,  D. I.,  Telew,  A.,  &  Bawiling,  N.  S.  (2021).  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Perilaku  Aman  Berkendara  (Safety  Riding)  pada  Pengemudi  Ojek  Online  di  Kota Manado. Epidemia , 2 (2), 7–13. Nadira,  N.  (2020). Kontrol  Diri  dan  Mencari  Sensasi  terhadap  Perilaku  Mengemudi Agresif pada Remaja . 8 (3), 490–497. https://doi.org/10.30872/psikoborneo Nastiti,  D.  P.,  Widjasena,  B.,  &  Ekawati.  (2015).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Angkot Daerah Tembalang Kota Semarang. 3 (April).
Oktavia,  W.  D.,  &  Mahachandra,  M.  (2020).  Pengaruhperbedaan  Jenis  Kelamin  Pada Distraksi Dan Perilaku Mengemudi Di Indonesia. Engineering Online Journal . Planek, T. W., Sinelnikov, S., Thomas, J., Kolosh, K., Asosiasi, E., & Porretta, K. (2015). Letter  from  the  Editors  - Fourth  international  symposium  on  naturalistic driving research . Journal of Safety Research Pratama, A. (2017). Hubungan Antara Kelelahan Mengemudi Dengan Aggresive Driving Pengemudi PO. Sumber Group.