## Studi Model Prediksi Fatalitas Korban Kecelakaan Lalu Lintas Jalan Berdasarkan Karakteristik Wilayah dengan Multi Variabel

## Supratman Agus
Program Studi Teknik Sipil Universitas Pendidikan Indonesia Jl. Dr Setiabudi 207 Bandung, Indonesia Email: Supratman_agus@yahoo.com

## Abstract
Road  safety  researchers  in  many  countries  assume  that  population  and  numbers  of  vehicles  as  the  most decisive variables to predict numbers of fatality by road accidents. That assumption is not accordance with conditions  in  Indonesian.  In  ASEAN,  Indonesia  has  largest  of  area  and  population,  longest  road infrastructure,  and  largest  number  of  motor  vehicles,  but  road  victims’  fatality  is  low.  This  indicate  under reporting. Tis study aimed to obtaining the predictive model of road victims’ fatality which suits Indonesia’s conditions. Three model were compared are Andreassen model, Artificial Neural Network with two variable (ANN2)  and  four  variables  (ANN4),  with  numbers  of  driving  license  holder  and  length  of  road  as  two additional variables. Model validation was performed on three cities in West Java with different categories population densities. Result of comparison and validation test using MAPE, MAE, and RMSE criteria show that  the  best  predictions  models  of  road  victims’  fatality  is  ANN4.  In  addition,  predictions  of  road  victim numbers  in  Indonesia  are  not  only  influenced  by  population  and  numbers  of  vehicles,  but  also  by  driving license holder numbers and length of road.
Keywords : Fatality, Model comparison, Andreassen model, Artificial Neural Network (ANN) model.

## Abstrak
Penelitian keselamatan jalan di berbagai negara menggunakan asumsi bahwa jumlah penduduk dan jumlah kendaraan sebagai variabel yang paling menentukan untuk memprediksi jumlah fatalitas akibat kecelakaan lalu  lintas.  Asumsi  ini dipandang  tidak  sesuai dengan  kondisi  di  Indonesia.  Di ASEAN,  Indonesia  memiliki wilayah terluas, penduduk terbanyak, sarana infrastruktur jalan terpanjang, dan jumlah kendaraan bermotor terbanyak, tetapi angka fatalitas korban kecelakaan lalu lintas adalah rendah. Hal tersebut mengindikasikan under-reporting.  Studi  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  model  prediksi  fatalitas  terbaik  yang  paling  sesuai dengan kondisi di Indonesia. Tiga model yang digunakan adalah model Andreassen, model Artificial  Neural Network  dua  variabel  (ANN2)  dan  empat  variabel  (ANN4),  dengan  menambahkan  variabel  jumlah kepemilikan SIM (surat ijin mengemudi) dan panjang jalan. Validasi model dilakukan pada tiga kota di Jawa Barat  dengan  kategori  kepadatan  penduduk  berbeda.  Hasil  perbandingan  dan  uji  validasi  model  dengan kriteria MAPE, MAE dan RMSE menunjukkan bahwa model ANN4 adalah model fatalitas terbaik. Selain itu, prediksi  jumlah  korban  kecelakaan  lalu  lintas  di  Indonesia  tidak  hanya  dipengaruhi  jumlah  penduduk  dan jumlah kendaraan bermotor, tetapi juga jumlah kepemilikan SIM dan panjang jalan.
Kata-kata kunci : Fatalitas, Analisis model, Model Andreassen, Model Artificial Neutral Network (ANN)

## Pendahuluan
Jumlah  penduduk  dan  jumlah  kendaraan  bermotor dipandang  sebagai  variabel  yang  sangat  dominan oleh  banyak  peneliti  keselamatan  jalan  ( road safety )  di  berbagai  negara,  yaitu  sebagai  vaiabel yang  sangat  mempengaruhi  terjadinya  kecelakaan lalu  lintas  jalan  ( accident )  dan  menimbulkan
jumlah  korban  jiwa  meninggal  dunia  ( fatality ). Variabel  ini  dikembangkan  pada  model  prediksi Smeed tahun  1949  dan  kemudian  disempurnakan oleh  model  prediksi  Andreassen  tahun  1985  di Eropa.  Dibandingkan  dengan  Negara-negara  di ASEAN,  Indonesia  memiliki  wilayah  daratan terluas,  jumlah  penduduk  terbanyak,  sarana infrastruktur jalan terpanjang, dan jumlah
kendaraan  bermotor  tertinggi,  akan  tetapi  angka korban  meninggal  dunia  akibat  kecelakaan  lalu lintas jalan ( fatality ) tergolong rendah. Kondisi ini tidak  sesuai  dengan  asumsi  model  prediksi Andreassen (1985) bahwa variabel jumlah penduduk dan jumlah kendaraan bermotor mempengaruhi jumlah fatalitas.
Dilaporkan,  bahwa  di  Indonesia  jumlah  fatalitas korban kecelakaan lalu lintas jalan yang sebenarnya  terjadi  hampir  empat  kali  dari yang  tercatat  di  Kepolisian  RI  (ADB,  2005). Departemen Perhubungan RI (2004) juga menyatakan  bahwa  Indonesia  merupakan  Negara yang  paling  buruk  dalam  sistem  pencatatan informasi  korban  kecelakaan  lalu  lintas.  Keadaan ini  mengindikasikan  adanya under-reporting .  Saat ini  jumlah  korban  meninggal  akibat  kecelakaan lalu  lintas  di  jalan  tidak  pernah  diketahui  dengan pasti.  Namun,  beberapa  estimasi  mencatat  bahwa di  Indonesia  tiap  hari  80  orang  meninggal  dunia akibat  korban  kecelakaan  lalu  lintas.  Angka fatalitas  ini  diragukan  oleh  banyak  pengamat transportasi dalam dan luar negeri.

## Pencatatan  fatalitas  kecelakaan  lalu  lintas  di Indonesia
Pencatatan  data  fatalitas  korban  kecelakaan  lalu lintas  jalan  di  Indonesia  diamanatkan  oleh Undang-undang  No.  22  Tahun  2009  pasal  233 yang  menyatakan  bahwa  setiap  kecelakaan  wajib dicatat  dalam  formulir  data  kecelakaan  lalu  lintas yang  merupakan  bagian  data  forensik,  data kecelakaan  lalu  lintas  tersebut  harus  dilengkapi dengan  data  yang  berasal  dari  rumah  sakit,  yang dikelola oleh Kepolisian Negara Republik Indonesia,  dan  dapat  dimanfaatkan  oleh  Pembina lalu lintas dan angkutan umum.
Data yang dimaksud adalah data korban kecelakaan  lalu  lintas  meninggal  dunia  ( fatality ), korban  luka  parah  ( serious  injury ),  dan  korban luka  ringan  ( slight  injury ). International  Road Traffic  and  Accident  Database (IRTAD,  1998) memberikan  definisi  bahwa fatality adalah  korban kecelakaan  lalu  lintas  yang  meninggal  dunia seketika atau yang mati dalam waktu 30 hari sejak terjadinya  kecelakaan.  Oleh  sebab  itu,  pasal  233 Undang-undang  No.  22  mengandung  makna bahwa  pencatatan  data  kecelakaan  lalu  lintas seyogyanya  dilakukan  oleh  Kepolisian  Negara Republik  Indonesia  besama  pihak  rumah  sakit sehingga  data  korban  kecelakaan  lalu  lintas  yang diperoleh  memiliki  nilai  akurasi  tinggi  dan  dapat dimanfaatkan  oleh  semua  pihak.  Namun,  di Indonesia  pada  saat  ini  pendataan  korban kecelakaan  lalu  lintas  oleh  kepolisian  Republik Indonesia  adalah  berasal  dari  rumah  sakit  sebagai data fatalitas faktual.
Hasil studi dan analisis beberapa pakar transportasi dan  lembaga  international  menunjukan  bahwa Indonesia  menghadapi  masalah  pencatatan  jumlah korban kecelakaan lau lintas yang sangat serius.
Data korban kecelakaan lalu lintas yang dilaporkan oleh  Kepolisian  RI  masih  belum  mencerminkan korban  sebenarnya  di  lapangan.  Diperkirakan masih  banyak  korban  kecelakaan  lalu  lintas  yang belum  tercatat  dan  belum  dilaporkan.  Departemen Perhubungan  RI  (2004)  menyatakan  bahwa perbedaan data korban meninggal dunia disebabkan  karena  Kepolisian RI  mencatat korban fatality yang  dilaporkan  adalah  korban  meninggal dunia di tempat kejadian.
Kementrian  Kesehatan  RI  atau  Rumah  Sakit  tidak melaporkan  jumlah  penyebab  kecelakaan  fatal tersebut. Pihak asuransi Jasa Raharja (AJR) hanya mencatat  kasus  berdasarkan  kalim  yang  diajukan oleh  keluarga  korban  sehingga  menghasilkan informasi  data  yang  berbeda-beda  untuk  kejadian kecelakaan yang sama.
MTI  (2007)  melaporkan  bahwa  di  Indonesia instansi  yang  melakukan  pendataan  korban kecelakaan  lalu  lintas  tidak  mampu  berkoordinasi dengan  baik,  masing-masing  berjalan  sendiri  - sendiri  seakan  tidak  mengindahkan  mitranya. Akibatnya,  keselamatan  jalan  sangat  buruk  dan angka kecelakaan lalu lintas  menjadi tinggi,  sebab data  kecelakaan  yang  dibuat  polisi  meragukan karena  sangat  rendah  yang  tidak  mencerminkan kenyataan yang sesungguhnya.

## Data  fatalitas  jalan  di  beberapa  Negara ASEAN.
Dibandingkan  dengan  Negara-negara  ASEAN, Indonesia  merupakan  Negara  yang  paling  buruk dalam sistem pencatatan informasi korban kecelakaan  lalu  lintas.  Hal  ini  terlihat  dari perbedaan  antara  luka  mati  yang  dilaporkan dengan data yang diperkirakan (Dephub RI, 2004).
Hal  yang  sama  dikemukakan  oleh  WHO  (2009) berdasarkan  data  tahun  2007  terhadap  beberapa Negara-negara  ASEAN  (Tabel  1),  Hobbs  (1995) berpendapat  bahwa  kasus  kecelakaan  lalu  lintas sulit  diminimalisasi  dan  cenderung  meningkat seiring  penambahan  panjang  jalan  dan  banyaknya pergerakan dari kendaraan.

## Peranan  data  fatalitas  pada  studi  keselamatan lalu lintas jalan.
Data kecelakaan lalu lintas merupakan data pokok atau  data  utama  ( primary  data )  pada  studi keselamatan lalu lintas jalan.
Tabel 1. Data kecelakaan lalu lintas yang dilaporkan di ASEAN.
Negara Jumlah peduduk Jumlah kendaraan Korban MD dilaporkan Estimasi Kamboja 14.443.679 154.389 1.664 Indonesia 231.626.978 63.318.522 16.548 37.438 Malaysia 26.571.879 16.825.150 6.282 Singapura 4.436.281 851.336 214 Thailand 63.883.662 25.618.447 12.492 Vietnam 87.375.196 22.92.238 12.800
Para  peneliti  dapat  merumuskan  tujuan  dan menetapkan  target  pencapaian  studi,  menyusun program  rencana  aksi  jalan  berkeselamatan,  dan melakukan  evaluasi  terhadap  program  yang  telah dan akan dilakukan.
Pada  tingkat  nasional,  akurasi  data  dan  hasil  studi diperlukan  untuk  menetapkan  kebijakan  strategis, seperti kewajiban
menggunakan sabuk keselamatan  ( safety  belt ),  penggunaan  helm, pembatasan umur pengemudi, menetapkan strategi penegakan  hukumnya  ( enforcement ),  perbaikan daerah  rawan  kecelakaan,  dan  beberapa  peraturan untuk menurunkan risiko jumlah korban kecelakaan lalu lintas jalan.
Menurut
kajian
Direktorat
Keselamatan Transportasi  Darat  (2008),  ketidakakurasian  data korban kecelakaan lalu lintas, baik secara kuantitas maupun  kualitas,  membuat  data  kecelakaan  tidak bisa  menjadi  sumber  sahih  dalam  rangka menganalisis  dan  menyusun  kebijakan  umum perbaikan  sistem  keselamatan  jalan  di  Indonesia. Bila  studi  keselamatan  jalan  ( road  safety ) dilakukan  dengan input data yang  tidak  memiliki akurasi tinggi,  maka output hasil  studi tidak dapat menunjukkan  kondisi  yang  diharapkan.  Dengan pernyataan  lain  bahwa  hasil  studi  adalah meragukan.
Oleh  karena  itu,  studi  ini  dilakukan  untuk memperoleh akurasi prediksi fatalitas faktual yang paling sesuai dengan kondisi di Indonesia. Analisis dilakukan  dengan  mengimplementasikan  model prediksi  Andreassen  (1985)  dan  mengembangkan model Artificial  Neural  Network masing-masing menggunakan  dua  dan  empat  variabel  (ANN2 dan  ANN4)  pada  tiga  kabupaten/kota  dengan kepadatan penduduk yang berbeda di Jawa Barat.
Pada  studi  ini,  variabel  yang  digunakan  adalah panjang  jalan,  kepemilikan  Surat  Ijin  Mengemudi (SIM),  jumlah  kendaraan  bermotor,  dan  jumlah penduduk.
Untuk mengetahui model terbaik dari ketiga model prediksi  tersebut  dilakukan  uji error  model  test menggunakan  tiga  macam  kriteria,  yaitu Mean
Absolute  Percent  Error  (MAPE),  Mean  Absolute Errors  (MAE), dan Root  Mean  Square  Errors (RMSE) .  Model  prediksi  fatalitas  terbaik  adalah model yang memiliki nilai selisih terkecil.

## Metode Penelitian

## Model prediksi Andreassen
Andreassen  mengembangkan  model  prediksi Smeed  dengan  melakukan  penyesuaian  parameter intercept dan gradient persamaan  Smeed  dengan bentuk umum:
( ) ( ) ................................   (1)
dimana:
F = prediksi jumlah korban meninggal dunia.
C  = konstanta.
V  = jumlah kendaraan bermotor.
P = jumlah penduduk.
M 1 = koefisien pangkat terhadap kendaraan bermotor
M 2 = koefisien pangkat terhadap jumlah penduduk.
Pada  model  Andreassen  diperlukan  perhitungan konstanta C, koefisien M 1 , dan M 2 dengan mencari nilai , dan menggunakan  analisis  regresi linier ganda sehingga:
( ) ( ) ...................................   (2)

## Model Artificial Neural Network (ANN)
Artificial  Neural  Network  (ANN) adalah  sebuah alat pemodelan data statistik non-linier yang dapat digunakan  untuk  memodelkan  hubungan  yang kompleks antara input dan output untuk menemukan  pola-pola.  Model  ANN  ini  telah banyak  diimplementasikan  pada  berbagai  bidang keilmuan untuk melakukan prediksi atau peramalan  (William  dan  L.  Yan,  2008).  Terdapat tiga jenis model ANN, yaitu Multilayer Perceptron (MLP) , Radial  Basis  Function  (RBF), dan Kohonen  Network. Untuk  permasalahan  prediksi, model yang paling banyak digunakan adalah MLP untuk memetakan suatu set input data menjadi set output dengan  menggunakan  fungsi  aktivitas  non-
linear.  Pada  MLP,  variabel  independen  maupun variabel  dependen  memiliki  tingkat  pengukuran metrik  maupun  non-metrik.  MLP  dapat  disebut pula  dengan forward  network atau back- propagation sebab  informasi  bergerak  hanya dalam satu arah, yaitu dari input layer , lalu menuju output layer (Gambar 1).
Gambar 1. Model prediksi ANN
Fungsi aktivasi pada hide layer adalah:
 Hyperbolic tangent
    c c c c e e e e c c Y       tanh ..........................   (4)  Sigmoid
  c e c Y    1 1 .............................................   (5)
Fungsi aktivasi pada output layer:
 Identity   c c
Y  ....................................................   (6)  Softmax         j j k k c c c Y exp exp ...................................   (7)
 Hyperbolic tangent     c c c c e e e e c c Y       tanh ............................   (8)  Sigmoid
  c e c Y    1 1 ............................................   (9)

## Uji validasi model
Validasi model dilakukan secara matematis dengan error  model  test menggunakan  tiga  macam
kriteria,  yaitu Mean  Absolute  Percent  Error (MAPE), Mean  Absolute  Error (MAE),  dan Root Mean  Square  Error (RMSE)  dengan  rumus sebagai berikut:
∑ (| |      ) ∑| | √( ) ∑| |
Model  prediksi  terbaik  adalah  model  yang memiliki selisih  terkecil terhadap  data  fatalitas faktual,  yaitu  data  korban  meninggal  dunia  yang dilaporkan oleh Kepolisian RI dan dilengkapi oleh data korban kecelakaan lalu lintas yang meninggal dunia  di  rumah  sakit.  Secara  visual  hasil  uji validasi  ketiga  model  ditunjukkan  dari  kedekatan garis  pada  grafik  visualisasi  jumlah  fatalitas faktual  dan  jumlah  fatalitas  prediksi  dari  tiap model.

## Karakteristik wilayah studi
Sampel  wilayah  studi  adalah  Provinsi  Jawa  Barat yang terdiri dari tiga kategori kerapatan penduduk, yaitu wilayah dengan kerapatan penduduk tinggi/padat, sedang dan rendah. Studi perbandingan untuk masing-masing model
dilakukan pada wilayah yang memiliki karakteristik  yang  berbeda,  yaitu  berdasarkan kategori  kepadatan  penduduk  kabupaten/kota  dan wilayah operasional pelayanan rumah sakit kelas A dan  kelas  B  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Tabel  2 dibawah  ini  menunjukkan  kategori  kepadatan penduduk berdasarkan standar pelayanan minimum  dari  aspek  mobilitas  jaringan  jalan menurut  Surat  Keputusan  Menteri  Kementerian Pekerjaan  Umum  Nomor  14/PRT/M/2010,  dan Undang-undang  Nomor  44  Tahun  2009  Pasal  5a tentang rumah sakit serta pedoman penyelenggaraan  operasional  rumah  sakit  kelas  A dan B di daerah setempat.
Tabel 2. Kluster kabupaten/kota berdasarkan tingkat kepadatan penduduk.
Tingkat kepadatan penduduk *) Kerapatan penduduk (jiwa/km 2 ) *) Sampel wilayah studi Jumlah (jiwa/ km 2 ) Tinggi >5000 Kota Banjar 1328 Sedang 500-1000 Kota/Kabupaten Sukabumi 632 Rendah/sangat rendah <500 Kota/Kabupaten Cirebon 498 Sumber: Peraturan Menteri Kementrian Pekerjaan Umum Nomor 14/PRT/M/2010 N P
D Input Layer Hidden Layer
Output Layer

## Sumber data dan variabel penelitian
Variabel  penelitian  disesuaikan  dengan  variabel model  prediksi  Andreassen  (1985),  sedangkan pada pengembangan model prediksi ANN disesuaikan  dengan  kondisi  infrastruktur  jalan  di Indonesia,  khususnya  di  Provinsi  Jawa  Barat. Tabel  3  menunjukkan  input  data  dan  masing- masing  variabel  yang  digunakan.  Gambar  2 menunjukkan  sumber  data  dari  masing-masing variabel dan prosedur analisis model.

## Pembahasan dan Hasil Penelitian
Hasil  analisis  ketiga  model  prediksi  masing- masing  pada  kategori  wilayah  studi  yang  berbeda dapat  dilihat  pada  Gambar  3,  Gambar  4  dan Gambar 5.
Untuk  mengetahui  model  prediksi  terbaik,  maka dilakukan  uji  validasi  masing-masing  model dengan  menggunakan  tiga  kriteria,  yaitu  MAPE,
MAE,  dan  RMSE.  Model  terbaik  adalah  model yang  memiliki  nilai error terkecil  dibandingkan dengan  model  lainnya.  Hasil  pengujian  ketiga model prediksi dapat dilihat pada Tabel 4.
Berdasarkan  analisis  data  dan  uji  validasi  ketiga model  prediksi  fatalitas  korban  kecelakaan  lalu lintas  jalan  diatas,  masing-masing  wilayah  dengan kategori  kerapatan  penduduk  rendah,  sedang  dan kerapatan penduduk tinggi di Provinsi Jawa Barat, maka  diperoleh  temuan  bahwa  MAPE,  MAE  dan RMSE  dari  model  prediksi  ANN  dengan empat  variabel  (ANN4)  jauh  lebih  kecil  bila dibandingkan dengan model lainnya yang menggunakan input dua variabel. Dari keseluruhan hasil validasi ketiga model prediksi diatas, prediksi model ANN dengan empat variabel (ANN4) dapat menjelaskan  model  prediksi  fatalitas  lebih  baik dibanding  dengan  model  Andreassen  maupun model prediksi ANN dengan dua variabel (ANN2). .
Tabel 3. Variabel penelitian dan input data pada tiap model yang diperbandingkan
Variabel penelitian Input data Model prediksi 2007  2008  2009  2010 Model Andreassen Model ANN2 Model ANN4 Jumlah penduduk Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Jumlah kendaraan (unit) Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Panjang jalan (km) Ya Ya Ya Ya Tidak Tidak Ya Jumlah pemilik SIM Ya Ya Ya Ya Tidak Tidak Ya Gambar 2. Prosedur analisis model Analisis Model Prediksi Fatalitas Mulai Sumber dan Jenis Input Data Polri dan rumah sakit kelas A dan B Dispenda Kab/Kota BPS provinsi PU Bina Marga Ditlantas Polri Data fatalitas akual akibat korban kecelakaan lalu lintas Jumlah kendaraan bermotor Jumlah penduduk Panjang jalan Jumlah kepemilikan SIM Kompilasi Data Penelitian Uji  Validasi  Model Error Model Test Pembahasan  Hasil  Studi, Rekomendasi
Selesai
Model Andreassen
Model ANN2 dan 4 Variabel
Gambar 3. Perbandingan model prediksi pada wilayah kerapatan rendah
Gambar 4. Perbandingan model prediksi pada wilayah kerapatan sedang
Gambar 5. Perbandingan model prediksi pada wilayah kerapatan tinggi
Studi Model Prediksi Fatalitas Korban Kecelakaan Lalu Lintas Jalan Berdasarkan Karakteristik Wilayah dengan Multi Variabel

## Tabel 4. Uji perbadingan model menggunakan criteria MAPE, MAE, RMSE
Kota Kerapatan penduduk rendah (Kota/Kab. Cirebon) Kerapatan penduduk sedang (Kota/Kab. Sukabumi) Kerapatan penduduk tinggi (Kota/Kab. Banjar) Model Andreassen  ANN4 ANN2  Andreassen  ANN4 ANN2  Andreassen  ANN4  ANN2 MAPE 8.812 4.078 7.839 6.834 1.519 6.151 5.739 1.927 5.567 MAE 13.704 5.435 12.749 10.315 2.340 9.280 4.817 1.645 4.708 RMSE 16.861 7.241 15.023 12.176 2.908 11.865 5.634 2.008 5.610 Hal ini mengindikasikan bahwa dengan menambah variabel  panjang  jalan  dan  jumlah  kepemilikan
Surat  Ijin  Mengemudi  (SIM)  terbukti  memiliki askurasi yang lebih tinggi, yaitu untuk memprediksi  jumlah  fatalitas  korban  kecelakaan lalu  lintas  jalan  untuk  semua  kategori  wilayah yang  memiliki  kerapatan  penduduk  rendah, sedang, dan padat.
Hasil  uji  validasi  ini  juga  menunjukkan  bahwa variabel  jumlah  penduduk  dan  jumlah  kendaraan yang  digunakan  pada  model  prediksi  Andreassen, maupun model prediksi ANN dengan dua variabel (ANN2)  masih  belum  cukup  baik  untuk  dijadikan variabel dalam memprediksi jumlah fatalitas akibat korban kecelakaan lalu lintas jalan.

## Kesimpulan
Model  prediksi  ANN  dengan  empat  variabel (ANN4)  memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi  untuk memprediksi  jumlah  fatalitas  korban  kecelakaan lalu  lintas  jalan  untuk  semua  kategori  wilayah, baik  dari  kategori  dengan  kerapatan  penduduk rendah, sedang, maupun padat apabila dibandingkan  dengan  model  prediksi  Andreassen. Selain  itu,  prediksi  jumlah  korban  kecelakaan  lalu lintas di Indonesia tidak hanya dipengaruhi jumlah penduduk  dan  jumlah  kendaraan  bermotor,  tetapi juga  oleh  jumlah  kepemilikan  SIM  dan  panjang jalan.

## Daftar Pustaka
Andreassen  D.,  1985. Linking  Deaths  with Vehicles  and  Population. Traffic  Engineering  and Control 26(11):547-549.
Asian  Development  Bank  (ADB),  2005. Asean Regional  Road  Safety  Strategy  and  Action  Plan 2005-2010. Publication No, 071105, Manila.
Departemen  Perhubungan  R.I.,  2004. Masterplan Transportasi  Darat, laporan  antara . PT  Arsiona Bangun Prima, Jakarta.
Direktorat  Keselamatan  Transportasi  Darat,  2008. Profil  Kinerja  Keselamatan  Transportasi  Darat . Direktorat Jenderal Perhubungan Darat,
Departemen Perhubungan, Jakarta.
Hobbs  FD,  1995. Perencanaan  dan  Teknik  Lalu Lintas. Edisi Kedua. Gajah Mada University Press. Yogyakarta.
IRTAD,  1998. Definitions  and  Data  Availability. Special  Report.  OECD-RTR,  BASt,  Gladbach, Germany.
Keputusan Menteri Kesehatan RI Nomor 828/Menkes/SK/IX/2008,  tentang Petunjuk  Teknis Standar  Pelayanan  Minimal  Bidang  Kesehatan  di Kabupaten/Kota.
Kurner  Nachtsheim  Neter,  2004. Applied  Linear Regression Models . Fourth edition . Mc Graw-Hill. New York, USA.
Masyarakat  Transportasi  Indonesia  (MTI),  2007. 1-2-3  langkah,  Referensi  ringkas  bagi  proses Advokasi  Pembangunan  Transportasi. Volume  2, Jakarta.
Undang-undang  Nomor  44  tahun  2009 tentang rumah sakit . Sekretariat Negara RI. Biro Peraturan
Perundang-undangan Bidang
Politik dan Kesejahteraan Rakyat.
Williams  and  L.,  Yan,  2008. A  Case  Study  Using Neural  Network  Algorithms:  Horse  Racing Prediction  in  Jamaica. In  International  Conf.  on Artificial intelligence (ICAI”08), Las Vegas.
World  Health  Organization  (WHO),  2009. Regional  Report  on  Status  of  Road  Safety:  The South-East Asia Region.