## MODEL REGRESI LINIER PENGARUH STANDAR TEKNIS JALAN TERHADAP KECELAKAAN (STUDI KASUS: RUAS JALAN PEMALANG – PURBALINGGA)
Iqbal Maulana 1 , Rachmat Mudiyono 2 , Abdul Rochim 3 1,2,3 Fakultas Teknik, Universitas Islam Sultan Agung, Semarang
*) Email: iqbalmaulana127@gmail.com

## ABSTRACT
In the 2016-2021, there were 12 accidents with 22 deaths and 107 injuries on the Pemalang – Purbalingga road section. One of the factors  causing  accidents  is  the  lack  of  attention  to  infrastructure  that  meets  safety  aspects.  Even  though  the  number  of  accidents caused by infrastructure is relatively small when compared to the human error (human) and vehicle (facility) factors, serious attention must still be paid. Traffic accidents caused by a lack of road infrastructure are generally caused by an inaccurate road geometric design, poor road surface conditions, lack of visibility and so on. Therefore the research aims to find accident-prone locations, the causes of accidents from the standard values of road technical requirements and accident regression models. The results of this study. Segments  that are  categorized  as  accident-prone  locations are  STA  32+000,  34+000,  36+000, 47+000  and  48+000.  Substandard grades will be the cause of traffic accidents based on road technical requirements. The regression model that can be used to predict the number of accidents on provincial roads according to the variables examined in this study is: Y = -2.618 + 0.049 Grade – 0.019 X Slope – 0.008 H Curv – 0.417 V Curv + 0.264 road width + 0.081 condition IRI roads + 0.014 PCI Road Conditions.

## Keyword: Accident Locations, Causes of Events, Regression Models

## ABSTRAK
Pada rentang tahun 2016-2021 kejadian kecelakaan 12 kejadian dengan korban meninggal dunia 22 orang dan 107 luka-luka di ruas jalan pemalang – purbalingga. Salah satu faktor penyebab kecelakaan adalah kurangnya perhatian terhadap prasarana yang memenuhi aspek  dari  keselamatan.  Walaupun  jumlah  kecelakaan  akibat  prasarana  relatif  kecil  bila  dibandingkan  dengan  faktor  Human  Error (manusia) dan kendaraan (sarana), namun harus tetap mendapatkan perhatian yang serius. Kecelakaan lalu lintas yang diakibatkan oleh kurangnya  prasarana  jalan  tersebut  umumnya  disebabkan  oleh  desain  geometrik  jalan  kurang  tepat,  kondisi  permukaan  jalan  yang buruk,  kurangnya  jarak  pandang  dan  sebagainya.  Maka  dari  itu  penelitian  bertujuan  mencari  lokasi  rawan  kecelakaan,  penyebab kejadian  kecelakaan  dari  nilai  standar  persyaratan  teknis  jalan  dan  model  regresi  kecelakaan.  Hasil  penelitian  ini  Segmen  yang dikategorikan sebagai lokasi rawan kecelakaan adalah STA 32+000, 34+000, 36+000, 47+000 dan 48+000. Grade yang substandar akan menjadi penyebab terjadinya kecelakaan lalu lintas berdasarkan persyaratan teknis jalan. Model regresi yang dapat digunakan untuk memprediksi jumlah kecelakaan di ruas jalan provinsi tersebut menurut besaran variabel yang diteliti dalam penelitian ini adalah: Y = -2,618 + 0,049 Grade  – 0,019 X Slope  – 0,008 H Curv – 0,417 V Curv + 0,264 lebar jalan + 0,081 kondisi jalan IRI + 0,014 Kondisi Jalan PCI.
Kata kunci: Lokasi Rawan Kecelakaan, Penyebab Kejadian, Model Regresi

## 1. PENDAHULUAN
Menurut Undang-Undang No 38 Tahun 2004 Tentang Jalan, dijelaskan bahwa Jalan adalah prasarana transportasi darat yang  meliputi  segala  bagian  jalan,  termasuk  bangunan  pelengkap  dan  perlengkapannya  yang  diperuntukkan  bagi  lalu lintas, yang berada pada permukaan tanah, di atas permukaan tanah, dibawah permukaan tanah dan/atau air, serta di atas permukaan air kecuali jalan kereta api, jalan lori dan jalan kabel. Pembangunan jalan raya pada umumnya dimaksudkan sebagai prasarana diantaranya agar kendaraan angkutan dapat mengangkut penumpang atau barang langsung ke tempat tujuan dan kota-kota yang dilalui atau yang dituju serta agar biaya angkut dan biaya bongkar dapat ditekan [1].
Untuk  meningkatkan  aspek  keselamatan  pada  ruas  jalan,  maka  dilakukannya  audit  keselamatan  jalan.  Latar  belakang utama pelaksanan audit keselamatan jalan antara lain untuk mewujudkan keselamatan jalan yang merupakan salah satu bagian penting dalam penyelenggaraan transportasi jalan sesuai dengan Undang Undang No 22 Tahun 2009. Selain itu, audit terhadap kondisi jalan beserta pelengkapnya dan lingkungan sekitarnya sangat berpengaruh terhadap keselamatan pengguna jalan, yang diperkirakan memiliki kontribusi cukup besar terhadap terjadinya kecelakaan yang relatif besar [2].
Keselamatan merupakan salah satu prinsip dasar penyelenggaraan transportasi. Di Indonesia, prinsip ini seringkali tidak sejalan  dengan  apa  yang  terjadi  di  lapangan.  Hal  ini  dapat  diindikasikan  dengan  semakin  meningkatnya  jumlah  dan fatalitas korban kecelakaan. Permasalahan keselamatan jalan tidak hanya dihadapi dalam skala nasional saja, tetapi juga menjadi masalah global. Setiap tahun, terdapat sekitar 1,3 juta jiwa meninggal akibat kecelakaan lalu lintas, atau lebih dari 3000 jiwa per harinya. Jika tidak ada langkah-langkah yang segera dan efektif, diperkirakan korban kecelakaan akan meningkat dua kali lipat setiap tahunnya [3].
Williamson A, pada dalam artikel Why do we make safe behaviour so hard for drivers? Pada Australian College of Road Safety ACRS,2020 menyatakan bahwa banyak kesalahan pengguna jalan disebabkan oleh desain sistem jalan yang buruk termasuk jalan, kendaraan dan peraturan jalan [12].
Salah  satu  faktor  penyebab  kecelakaan  adalah  kurangnya  perhatian  terhadap  prasarana  yang  memenuhi  aspek  dari keselamatan. Walaupun jumlah kecelakaan akibat prasarana relatif kecil bila dibandingkan dengan faktor Human Error (manusia) dan kendaraan (sarana), namun harus tetap mendapatkan perhatian yang serius. Kecelakaan lalu lintas yang diakibatkan  oleh  kurangnya  prasarana  jalan  tersebut  umumnya  disebabkan  oleh  desain  geometrik  jalan  kurang  tepat, kondisi permukaan jalan yang buruk, kurangnya jarak pandang dan sebagainya [12].
Pada rentang tahun 2016-2021 kejadian kecelakaan 12 kejadian dengan korban meninggal dunia 22 orang dan 107 luka- luka di ruas jalan pemalang – purbalingga. Pada tahun 2016 kejadian kecelakaan tunggal yang melibatkan Mobil Bus PO Handoyo dengan korban meninggal dunia 8 orang, luka berat 35 orang dan luka ringan 1 orang. Pada tahun 2018 kejadian kecelakaan tunggal yang melibatkan Mobil Bus PO Rosalia Indah dengan korban meninggal dunia 4 orang, luka berat 35 orang dan luka ringan 1 orang. Mayoritas kecelakaan lalu lintas pada ruas tersebut melibatkan kendaran bus dan truk dengan tipe kecelakaan Tunggal.
Pada jalan eksisting, sangat penting untuk mengenali kondisi-kondisi yang dapat menimbulkan kecelakaan lalu lintas. Beberapa  jenis  risiko  kecelakaan  yang  umumnya  ditemukan  yaitu  antara  lain  geometrik  jalan,  jarak  pandang,  jalan berlubang dan sebagainya.
Beberapa penelitian lain mengenai kecelakaan lalu lintas pada ruas jalan telah banyak dilakukan. Setiaji (2019) dalam penelitiannya yang dilakukan di Jalan Tol Surabaya Gempol memberikan hasil bahwa model regresi linier yang dibentuk berdasarkan analisa data menunjukkan bahwa dari 4 model regresi ada 2 model regresi yang memenuhi syarat uji asumsi klasik (uji normalitas, heterokedastisitas, autokorelasi, dan multikolinieritas) yaitu model regresi untuk Grup I Ruas 2 Lajur dan Ruas 3 Lajur. Sedangkan untuk model regresi pada Grup II baik untuk yang 2 lajur maupun yang 3 lajur terjadi gejala multikolinieritas sehingga model regresi  menjadi tidak valid. Pada uji hipotesa yang terdiri dari uji parsial (uji t) dan uji simultan (uji F) dari 4 model regresi yang ada hanya satu mempengaruhi variabel terikatnya, yaitu model regresi pada Grup I Ruas 2 Lajur di mana variabel bebas % Golongan kendaraan IIA dan IIB secara signifikan mempengaruhi tingkat kecelakaan (AF) pada jalan tol yang menunjukkan bahwa variabel bebas secara bersama-sama maupun secara parsial parsial signifikan Surabaya-Gempol dengan nilai R2 sebesar 84,5%. Penelitian lain yang dilakukan oleh Handjar (2020) di jalan tol Jakarta Cikampek memberikan hasil bahwa  Hasil analisis dengan agregat tahun menunjukan bahwa hubungan antara angka kecelakaan dan v/c adalah fungsi polynomial positif dengan titik balik maksimum pada v/c antara 0,6 sampai 0,7.  Persamaannya Y =  -86,75X2 + 127,4x + 0,13 (R2=0,5003). Untuk tipe kecelakaan tunggal dan jenis kecelakaan  ringan  hubungan  juga  berpola  polynomial  positif  (+),  sedangkan  pada  tipe  kecelakaan  multi  dan  jenis kecelakaan fatal/berat hubungan bersifat eksponsial negatif (-), artinya peningkatan v/c rasio justru berpengaruh terhadap menurunnya angka kecelakaan. Selvy (2021) yang melakukan penelitian terkait Permodelan Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas di Kalimantan Barat dengan Metode Geographically Weihted Regression (GWR), menunjukkan hasil bahwa Geographically Weighted Regression (GWR) merupakan metode yang dapat digunakan untuk membentuk analisis regresi yang  bersifat  lokal  untuk  setiap  lokasi.  Penaksiran  parameter  Model  GWR  diperoleh  menggunakan  Weighted  Least Square (WLS). Tujuan penelitian ini menganalisis faktor- faktor yang berpengaruh dengan GWR dan mendapatkan model terbaik antara regresi linear dan GWR yang dapat diterapkan pada kasus kecelakaan lalu lintas di setiap Kabupaten/Kota Kalimantan  Barat.  Berdasarkan  hasil  penelitian  penyebab  kecelakaan  lalu  lintas  tahun  2015,  faktor  yang  berpengaruh terhadap  kecelakaan  lalu  lintas  tiap  Kabupaten/Kota  dengan  GWR  memiliki  kesamaan  di  setiap  lokasi  yaitu  jumlah pelanggaran lalu lintas. Model terbaik pada kasus kecelakaan lalu lintas adalah model GWR karena memiliki nilai AIC lebih  kecil  yaitu  130,8698  dan  memiliki  nilai  SSE  lebih  kecil  yaitu  24876,11  dari  model  regresi.  Agus  (2018)  dalam penelitiannya terkait  Audit Keselamatan Infrastruktur Jalan (Studi Kasus Jalan Nasional KM 78-KM 79 Jalur Pantura Jawa, Kabupaten Batang) menunjukkan Hasil audit dihitung dengan indikator nilai resiko penanganan defisiensi Hasil audit keselamatan jalan menunjukkan bahwa beberapa bagian fasilitas jalan berada dalam kategori “bahaya” dan atau “sangat berbahaya”, yang harus segera diperbaiki untuk memperkecil potensi terjadinya kecelakaan [8] [9] [10] [11].

## 2. METODE

## Desain penelitian
Jenis Penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif. Penelitian ini berjenis kuantitatif sebab pendekatan dalam proses pengolahan data sampai dengan penulisannya menggunakan aspek pengukuran, perhitungan, rumus dan kepastian data numerik dan termasuk penelitian deskriptif karena dalam pelaksanaannya meliputi analisis data dan menjelaskan arti tentang yang diperoleh dan diteliti. Untuk pendekatan penelitian dalam skripsi ini menggunakan pendekatan penelitian kuantitatif, metode penelitian kuantitatif diartikan sebagai metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu, pengumpulan data menggunakan
instrumen  penelitian,  analisis  data  bersifat  kuantitatif/statistik,  dengan  tujuan  untuk  mengaju  hipotesis  yang  telah ditetapkan.

## Teknik pengumpulan data
Pengambilan data ini dilakukan dengan cara penelitian terjun langsung ke lapangan untuk proses pengambilan data yang dibutuhkan dalam penelitian. Target data yang dibutuhkan adalah data geometrik jalan, IRI dan inventaris perlengkapan jalan. Pengambilan data ini dilakukan menggunakan mobil Hawkeye dengan menyusuri sepanjang ruas Jalan Pemalang – Purbalingga [4] [6] [7].
Dalam  pengambilan  data  peneliti  mengoperasikan  langsung  perangkat  computer  didalam  Hawkeye  guna  megarahkan perangkat saat mobil dalam keadaan siap jalan dan berhenti. Kemudian setelah selesai menyusuri sepanjang ruas ruas Jalan Pemalang - Purbalingga, data telah disimpan di dalam penyimpanan yang terdapat dalam perangkat Hawkeye yang kemudian bisa diambil dengan hardisk ke dalam komputer pribadi untuk dianalisis [7].

## Lokasi penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di jalan Pemalang - Purbalingga berada di antara daerah Kabupaten Pemalang - Kabupaten Purbalingga dengan total panjang 53,280 km. Berdasarkan Surat Keputusan Gubernur Jawa Tengah Nomor 620/2/Tahun 2016 tentang Penetapan Status Ruas Jalan Sebagai Jalan Provinsi Jawa Tengah, ruas jalan ini terbagi atas 3 seksi, yaitu seksi  pertama  ruas  jalan  Pemalang  -  Randudongkal  dengan  panjang  ruas  jalan  23,070  km,  seksi  kedua  ruas  jalan Randudongkal  –  Belik  /  Bts  Kab  Pemalang  dengan  panjang  ruas  jalan  15,670  km  dan  seksi  ketiga  yaitu  ruas  jalan Bobotsari – Belik / Bts Kab Pemalang dengan panjang ruas jalan 14,540 km [5].

## Gambar 1. Lokasi penelitian

## Teknik analisa data
Data dalam penelitian ini menggunakan analisis data kuantitatif dan kualitatif meliputi perhitungan metode Equivalent Accident Number (EAN) dengan rumus EAN = [12 x MD] + [3 x LB] + [3 x LR], metode Upper Control Limit (UCL) penentuan lokasi rawan  kecelakaan  menggunakan  statistik  kendali  mutu sebagai kontrol-chart UCL (Upper Control Limit) dengan rumus UCL = λ + [2.576 √ (λ/m)] + [0,829/m] + [1/2m]. Serta menggunakan metode batas kontrol atas (BKA) dimana penentuan lokasi rawan kecelakaan dilakukan berdasarkan  angka kecelakaan  tiap  kilometer jalan  yang memiliki  nilai  bobot  (EAN)  melebihi  nilai  batas  tertentu.  Nilai  Batas  Kontrol  Atas  (BKA)  ditentukan  dengan menggunakan persamaan BKA = C + 3 √C.
Data dalam penelitian ini dianalisis dengan menggunakan analisis regresi lienar berganda dengan bantuan program SPSS versi 25. Analisis data diawali dari uji asumsi klasik yang terdiri dari uji normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas dan  dilanjutkan  dengan  uji  model  regresi  yang  terdiri  dari  uji  t,  uji  f  dan  koefisien  determinasi.  Persamaan  regresi terbentuk dari hasil analisis ini dan dapat digunakan untuk memprediksi jumlah kecelakaan yang dapat terjadi oleh adanya kondisi variabel bebas dalam persamaan yang terbentuk. Selain analisis regresi linear berganda, analisis deskriptif juga dilakukan untuk melengkapi hasil analisis dalam penelitian ini, memberikan gambaran terkait kondisi jalan yang diteliti dan jumlah kecelakaan yang terjadi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisa lokasi rawan kecelakaan
Untuk  penentuan  lokasi  rawan  kecelakaan “blackspot” menggunakan  metode  dengan  cara  membandingkan  nilai equivalen accident  number (EAN)  dengan  Batas  Kontrol Atas  (BKA)  dan upper  control  limit (UCL)  sehingga  dalam perhitungan blackspot sebagaimana tabel dibawah dengan kondisi geomterik jalan dan perkerasan jalan sebagai berikut:
Tabel 1 . Data geometrik, perkerasan jalan dan lokasi rawan kecelakaan
No. STA GRADE X Slope H Curv V Curv Lebar Jalan Kondisi Jalan IRI Kondisi Jalan PCI Nilai BKA Nilai EAN Nilai UCL KET 1 032+000 10.2 2.14 3.63 0.36 3.25 4.94 100 19.87 72 25.75 Blackspot 2 034+000 13.67 3.02 14.32 0.59 3.25 13.11 100 19.87 24 19.36 Blackspot 3 036+000 12.66 4.33 2.83 0.95 2.75 8.01 100 19.87 204 36.29 Blackspot 4 047+000 9.75 4.99 14.42 1 2.75 6.69 100 19.87 114 29.73 Blackspot 5 048+000 12.5 4.91 9.7 0.96 2.75 7.81 100 19.87 159 33.24 Blackspot Sumber q : q Analisis q Data
Lokasi Rawan Kecelakaan Lalu Lintas di ruas jalan provinsi berdasarkan nilai standar teknis jalan yaitu pada STA 32+000 dengan nilai grade substandar >10%, H Curve tanpa superelevasi <10 meter. Serta X Slope, V Curv, Lebar Jalan, IRI & PCI sudah memenuhi standar. pada STA 34+000 dengan nilai grade substandar >10%, H Curve tanpa superelevasi <10 meter, IRI >12 m/km. Serta X Slope, V Curv, Lebar Jalan & PCI sudah memenuhi standar. pada STA 36+000 dengan nilai grade substandar >10%, & IRI >12 m/km. Serta X Slope, H Curv, V Curv, Lebar Jalan & PCI sudah memenuhi standar. pada STA 47+000 dengan nilai grade substandar >10%. Serta X Slope, H Curv, V Curv, Lebar Jalan IRI & PCI sudah memenuhi standar. pada STA 48+000 dengan nilai grade substandar >10%. Serta X Slope, H Curv, V Curv, Lebar Jalan IRI & PCI sudah memenuhi standar

## Statistik deskriptif
Statistik deskriptif dalam penelitian ini dilakukan untuk melihat gambaran nilai variabel penelitian dengan melihat nilai minimum dan maximum, mean dan standar deviasi data masing-masing variabel penelitian.
Tabel 2. Statistik deskriptif Variabel Min Max Mean SD Grade 1.03 14.01 6.473 4.057 XSlope 1.40 7.64 4.513 1.339 HCurv 0.24 19.12 6.604 5.123 VCurv 0.06 1.98 0.536 0.380 lebar_jalan 3.25 3.50 3.401 0.123 Kondisi_jalan_IRI 3.09 13.11 6.018 2.067 Kondisi_jalan_PCI 55.00 100.00 97.638 8.600
Sumber: q Olah Data
Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa grade jalan memiliki nilai   minimum 1.030 dan maksimum 14.010 dengan mean 6.473 dan standar deviasi sebagai 4.057. Nilai standar deviasi variabel realisasi GRADE dibawah nilai rata-rata (mean)  menunjukkan  bahwa  data  variabel  komisaris  independen  memiliki  distribusi  yang  tidak  normal  karena  terlalu banyak memuat fluktuasi. Selanjutnya nilai X Slope memiliki nilai minimum 1.400 dan maksimum 7.640 dengan mean 4.513 dan standar deviasi sebagai 1.339. Nilai standar deviasi variabel realisasi X Slope dibawah nilai rata-rata (mean) menunjukkan bahwa  data  variabel  komisaris  independen  memiliki  distribusi  yang  tidak normal  karena  terlalu  banyak memuat fluktuasi. H Curv jalan memiliki nilai minimum0.240 dan maksimum 19.120 dengan mean 6.604 dan standar deviasi sebagai 5.123. Nilai standar deviasi variabel realisasi H Curv dibawah nilai rata-rata (mean) menunjukkan bahwa data variabel komisaris independen memiliki distribusi yang tidak normal karena terlalu banyak memuat fluktuasi. V Cuv memiliki nilai minimum 0.060 dan maksimum 1.980 dengan mean 0.536 dan standar deviasi sebagai 0.380. Nilai standar deviasi variabel realisasi V Curv dibawah nilai rata-rata (mean) menunjukkan bahwa data variabel komisaris independen memiliki distribusi yang tidak normal karena terlalu banyak memuat fluktuasi. Lebar jalan yang diteliti ini memiliki nilai minimum 3.250 dan maksimum 3.500 dengan mean 3.401 dan standar deviasi sebagai 0.123. Nilai standar deviasi variabel realisasi Lebar Jalan dibawah nilai rata-rata (mean) menunjukkan bahwa data variabel komisaris independen memiliki distribusi yang tidak normal karena terlalu banyak memuat fluktuasi. Kondisi Jalan IRI memiliki nilai minimum 3.090 dan  maksimum  13.110  dengan  mean  6.018  dan  standar  deviasi  sebagai  2.067.  Nilai  standar  deviasi  variabel  realisasi Kondisi  Jalan  IRI  dibawah  nilai  rata-rata  (mean)  menunjukkan  bahwa  data  variabel  komisaris  independen  memiliki distribusi  yang  tidak  normal  karena  terlalu  banyak  memuat  fluktuasi.  Sementara  Kondisi  Jalan  PCI  memiliki  nilai minimum 55.000 dan maksimum 100.000 dengan mean 97.638 dan standar deviasi sebagai 8.600. Nilai standar deviasi
variabel  realisasi  Kondisi  Jalan  PCI  dibawah  nilai  rata-rata  (mean)  menunjukkan  bahwa  data  variabel  komisaris independen memiliki distribusi yang tidak normal karena terlalu banyak memuat fluktuasi.

## Uji asumsi klasik
Uji  asumsi  klasik  dalam  analisis  regresi  linear  berganda  meliputi  uji  normalitas,  uji  multikolinearitas,  uji heteroskedastisitas dan uji lienaritas. Hasil uji normalitas pada Tabel 2 menunjukkan signifikansi uji Kolmogorv Smirnov 0,200  >  0,05  berarti  bahwa  residual  regresi  berdistribusi  normal,  hal  ini  diperkuat  dengan  tampilan  histogram  yang membentuk  kurva  normal  dan  PP  Plot  yang  memberikan  sebaran  data  mengikuti  arag  garis  lurus..  Selanjutnya,  uji heterosekdastisitas dengan Gletsjer Test menunjukkan signifikansi seluruh variabel bebas > 0,05 berarti bahwa tidak ada heteroskedastisitas dalam model regresi. Selanjutnya, VIF dan tolerance seluruh variabel bebas >0,1 pada nilai tolerance dan <10 pada nilai VIF menunjukkan tidak adanya multikolienaritas dalam model regresi. Hal ini berarti seluruh asumsi klasik telah terpenuhi.
Tabel 3. Hasil uji asumsi klasik Variabel Multicolinearity Test Heteroscedasticity Test Normality Test Tolerance VIF Sig. Gletsjer Test Sig. KS Test Grade 0.189 5.301 0,776 0,200 XSlope 0.624 1.603 0,258 HCurv 0.651 1.537 0,691 VCurv 0.275 3.637 0,176 lebar_jalan 0.488 2.051 0,118 Kondisi_jalan_IRI 0.422 2.372 0,341 Kondisi_jalan_PCI 0.605 1.654 0,244 Kesimpulan Tidak ada multikolienaritas Tidak heteroskedastisitas Residual Regresi Normal
Sumber: q Olah Data
Gambar 2. PP Plot normalitas dan scatter plot heteroscedasticity test

## Regresi linear berganda
Analisis regresi linear berganda akan menghasilkan persamaan regresi yang dapat digunakan memprediksi Y (dependent variable) berdasarkan nilai – nilai variabel X (independet variable). Hasil analisis pada Tabel 3 menunjukkan bahwa di antara  grade,  X  Slope,  H  Curv,  V  Curv,  lebar  jalan, kondisi  jalan  IRI, kondisi  jalan  PCI,  hanya  faktor grade  jalan,  X Slope, lebar jalan dan kondisi PCI jalan yang berpengaruh signifikan terhadap kejadian kecelakaan di jalan Pemalang - Purbalingga berada di antara daerah Kabupaten Pemalang - Kabupaten Purbalingga. 33,8% kejadian kecelakaan di ruas jalan tersebut dapat dijelaskan oleh kondisi grade jalan, X Slope, H Curv, V Curv, lebar jalan, kondisi jalan IRI, kondisi jalan PCI, hanya faktor grade jalan, X Slope, lebar jalan dan kondisi PCI jalan.
Tabel 4. Model regresi linier berganda standar teknis jalan terhadap kecelakaan lalu lintas Variabel B t hitung Sig. Uji t Sig Uji F R2; Adjusted R Square Persamaan Regresi Grade -2.618* -1.907 0.063 Sig. = 0,000; F hitung = 4.864 R2 = 0,425; Adjusted R2 = 0,338 Y = -2,618 + 0,049 Grade – 0,019 X Slope – 0,008 H Curv – 0,417 VCurv + 0,264 lebar jalan + 0,081 kondisi jalan IRI + 0,014 Kondisi Jalan PCI. XSlope 0.049** 2.477 0.017 HCurv -0.019 -0.61 0.545 VCurv -0.008 -0.979 0.333 lebar_jalan -0.417** -2.457 0.018 Kondisi_jalan_IRI 0.264 0.665 0.509 Kondisi_jalan_PCI 0.014*** 0.409 0.002
*) sig. level 10%; **) sig. level 5%; ***) sig. level 1% Sumber q : q Olah Data

## 4. KESIMPULAN
Simpulan pertama dari penelitian ini adalah bahwa suatu segmen dikategorikan black spot berdasarkan nilai EAN lebih besar dari nilai UCL dan EAN lebih besar BKA sehingga dapat disimpulkan segmen yang dikategorikan sebagai lokasi rawan kecelakaan adalah STA 32+000, 34+000, 36+000, 47+000 dan 48+000. Simpulan kedua dari penelitian ini adalah bahwa Lokasi Rawan Kecelakaan Lalu Lintas di ruas jalan provinsi berdasarkan nilai standar teknis jalan yaitu pada STA 32+000 dengan nilai grade substandar >10%, H Curve tanpa superelevasi <10 meter. Serta X Slope, V Curv, Lebar Jalan, IRI & PCI sudah memenuhi standar. pada STA 34+000 dengan nilai grade substandar >10%, H Curve tanpa superelevasi <10 meter, IRI >12 m/km. Serta X Slope, V Curv, Lebar Jalan & PCI sudah memenuhi standar. pada STA 36+000 dengan nilai grade substandar >10%, & IRI >12 m/km. Serta X Slope, H Curv, V Curv, Lebar Jalan & PCI sudah memenuhi standar. pada STA 47+000 dengan nilai grade substandar >10%. Serta X Slope, H Curv, V Curv, Lebar Jalan IRI & PCI sudah memenuhi standar. pada STA 48+000 dengan nilai grade substandar >10%. Serta X Slope, H Curv, V Curv, Lebar Jalan IRI & PCI sudah memenuhi standar. Simpulan ketiga, terkait faktor – faktor yang mempengaruhi kecelakaan lalu lintas di ruas jalan provinsi Pemalang – Purbalingga, disimpulkan bahwa faktor yang secara signifikan mempengaruhi kejadian kecelakaan di ruas jalan tersebut adalah faktor X Slope, lebar jalan dan kondisi jalan PCI.  Hasil penelitian ini memberikan temuan bahwa Y = -2,618 + 0,049 Grade – 0,019 X Slope – 0,008 H Curv – 0,417 V Curv + 0,264 lebar jalan + 0,081 kondisi jalan IRI + 0,014 Kondisi Jalan PCI, merupakan persamaan regresi yang dapat digunakan untuk memprediksi jumlah kecelakaan yang dapat terjadi di ruas jalan tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Undang-Undang Nomor 38 Tahun 2004 tentang Jalan
[2] Undang-Undang Nomor 22 Tahun 2009 tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan
[3] BAPPENAS. (2011). Rencana Umum Nasional Keselamatan (RUNK) Jalan 2011-2035 . BAPPENAS. Jakarta
[4] Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum  Nomor:  19/PRT/M/2011  Tentang  Persyaratan  Teknis  Jalan  dan  Kriteria Perencanaan Teknis Jalan.
[5] Keputusan Gubernur Jawa Tengah Nomor: 620/2/ Tahun 2016 Tentang Penetapan Status Ruas Jalan Sebagai Jalan Provinsi Jawa Tengah.
[6] Direktorat  Jenderal  Bina  Marga.  (1997) Tata  Cara  Perencanaan  Geometrik  Jalan  Antar  Kota .  Departemen Pekerjaan Umum, Jakarta.
[7] The Australian Road Research Board (ARRB). (2014). User Manual Hawkeye 2000 System . 500 Burwood Highway. In Vermont South Victoria 3133
[8] Antoro, D. H. “Analisis Hubungan Kecelakaan dan V/C Rasio (Studi Kasus: Jalan Tol Jakarta – Cikampek)”, Tesis, Universitas Diponegoro, 2006.
[9] Mulyono, A. T., Kushari, B. and Gunawan, H. E. (2009). “Audit Keselamatan Infrastruktur Jalan (Studi Kasus Jalan Nasional KM 78-KM 79 Jalur Pantura Jawa, Kabupaten Batang)”, Jurnal Teknik Sipil, Jurnal  Teoritis dan Terapan Bidang Rekayasa Sipil ISSN 0853-2982. Vol. 16 No. 3 Desember 2009.
[10] Pamungkas  Nur  S,  Junaidi  dan  Triatmo  S  H.  (2013).  “Model  Regresi  Linier  Pengaruh  Komposisi  Kendaraan Terhadap Tingkat Kecelakaan Pada Jalan Tol Surabaya - Gempol”, Jurnal Pengembangan Teknik Sipil , ISSN 2527- 4333. Vol. 18 No. 1 2013.
[11] Agustianto Selvy P, Shantika Martha dan Neva S. (2018). “Permodelan Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas Di Kalimantan Barat dengan Metode Geographically Weighted Regression (GWR)”, Buletin Imiah Math, Statt dan Terapannya (Bimaster) , Vol. 07 No. 4 2018.
[12] Williamson  A, Why  do  we  make  safe  behaviour  so  hard  for  drivers ? Australian College of Road Safety, ACRS (ACRS,2020) ,  DOI:10.33492/JRS-D-20-00255,  https://doi.org/10.33492/JRS-D-20-00255