## PENERAPAN TEKNOLOGI AUTOMATIC LEVEL CROSSING DI INDONESIA
Nanda Ahda Imron 1 , Email : nanda@api.ac.id Natriya Faisal Rachman 2 , Email : natriya@pengajar.api.ac.id Willy Artha Wirawan 3 , Email : willy@pengajar.api.ac.id Adya Aghastya 4 , Email : adya@api.ac.id
Teknik Elektro Perkeretaapian 1,2 , Teknik Mekanika Perkeretaapian 3 dan Teknik Bangunan dan Jalur Perkeretaapian 4 Akademi Perkeretaapian Indonesia Madiun

## Abstrak
Indonesia  memiliki  banyak  perlintasan  sebidang  ( Level  Crossing –  LC)  yang  semuanya  masih manual  dengan  performansi  yang  buruk.  Akibatnya,  sering  terjadi  kecelakaan.  Kecelakaan  ini disebabkan oleh penjaga yang telat menurunkan palang pintu, kecerobohan dan ketidaksabaran penguna jalan. Waktu tunggu  yang  tidak  menentu  pada  LC  menyebabkan  tundaan  dan  antrian yang  tinggi  serta  memicu  pengguna  jalan  menerobos  pintu  LC.  Di  Jakarta,  manual  LC menyebabkan  gangguan  signifikan  terhadap  pengguna jalan; tundaan  selama  158.46  detik  dan antrian sepanjang 66.85 m seperti halnya dengan yang terjadi di Malang, Pasuruan dan Surakarta. Banyak negara telah menerapkan Automatic Level Crossing (ALC) dengan sukses, seperti Inggris Raya,  Jepang  dan  Australia.  ALC  tidak  hanya  mengurangi  gangguan  terhadap pengguna  jalan tetapi juga meminimalkan human error (khususnya bagi penjaga manual LC). Jenis ALC yang paling sesuai untuk Indonesia adalah Crossing Barrier with Obstacle Detection (CBOD). Studi ini  membuktikan  bahwa  CBOD  mampu  mengurangi  gangguan  terhadap  pengguna jalan  untuk delay menjadi  125.393  detik  dan queue menjadi  60.778  m.  Disisi  lain,  untuk  mengendalikan perilaku pengguna jalan perlu didukung dengan instalasi traffic calming; pita penggaduh, kanal lalu  lintas  dan countdown  timer. Analisis B/C  Ratio dalam  instalasi  CBOD  termasuk traffic calming menghasilkan nila 1.24, dimana layak untuk diterapkan.

## Kata kunci: manual LC, kecelakaan, tundaan, antrian, CBOD

## Abstract
Indonesia  has  many  level  crossings  (LCs)  which  are  all  manual  with  poor  performance. Consequently accidents are very often. These accidents are caused by crossing keepers late in lowering the barriers, road users’ recklessness and impatience. The uncertain waiting time at LCs creates significant delays and queues and leads road users breach the lowered barriers. In Jakarta, manual LC creates significant disturbance to road traffic; 158.46 seconds of delay and 66.85 m of queue. Similar results also occurred in other cities such as Malang, Pasuruan, and Surakarta.  Other  countries  such  as  Great  Britain,  Japan  and  Australia  have  successfully improved their LC by installing ALC. It is not only reduce the disturbance but also minimising human errors (crossing keepers). The most suitable ALC for Indonesia is Crossing Barrier with Obstacle Detection (CBOD). This study revealed that it creates lower disturbance to road traffic by  125.393  sec  of  delay  and  60.778  m  of  queue.  Further,  in  order  to  manage  road  users’ behaviour at LC, traffic calming should be implemented; rumble strips, traffic channelization and countdown timer. This study also revealed that the Benefit Cost Analysis of CBOD installation (includes traffic calming) results in 1.24, showed that it is feasible to be implemented.
Keywords: manual LC, accidents, delay, queue, CBOD.

## 1. PENDAHULUAN
Level Crossing (LC) adalah bagian dari  sistem  transportasi  dimana  terjadi perpotongan  antara  jalan  raya  dan  jalan rel. LC adalah salah satu titik kritis dalam hal keselamatan. Dimana, banyak kecelakaan  khususnya  antara  KA  dan pengguna jalan yang terjadi diatasnya.
Indonesia  memiliki  banyak  LC namun  performansinya  sangat  buruk. Kondisi  ini  disebabkan  oleh human factors (penjaga  pintu  dan  pengguna jalan) dan non-human factors (sistem LC itu  sendiri).  Kecelakaan  pada  LC sebagian besar disebabkan faktor
manusia; penjaga yang telat menurunkan pintu  atau  pengguna  jalan  yang  sengaja menerobos pintu LC yang telah menutup.
LC  juga  menyebabkan delay (tundaan)  dan queue (antrian)  bagi pengguna  jalan,  efeknya  lebih  lebih signifikan  pada  kota-kota  besar  seperti
Jakarta, Surabaya, Bandung dan Yogyakarta.  LC  berperan  penting  dalam menjaga  kontinuitas  arus  lalu  lintas. Hanya  karena  beberapa  detik  pintu  LC ditutup, mampu menyebabkan kemacetan
panjang  khususnya  bila  LC  tersebut terletak  di  jalan-jalan  utama  yang memiliki arus lalu-lintas besar
Secara resmi, terdapat 2 jenis LC di Indonesia, yaitu LC yang dijaga
( attended )  dan  LC  yang  tidak  dijaga ( unattended ). Attended LC  dilengkapi dengan  sepasang  pintu  (barrier)  dan dioperasikan  oleh  penjaga  sedangkan Unattended LC tidak memiliki pintu dan tidak  dioperasikan  oleh  penjaga.  Selain itu,  juga  terdapat  LC  ilegal  yang  dibuka oleh masyarakat tanpa ijin dari Pemerintah.
Secara umum diketahui  bahwa  LC di  Indonesia  rentan  terhadap  kecelakaan dan  kemacetan  yang  menyebabkan kerugian  yang  cukup  besar.  Itulah sebabnya  studi  terhadap  LC  sangat penting dilakukan
Studi  ini  fokus  pada  LC  resmi ( attended )  yang  berpintu  dengan  tujuan; analisis  performansi LC  saat  ini,
identifikasi jenis-jenis ALC dari pengalaman  internasional  dan  analisis penerapan teknologi ALC di Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Lokasi Penelitian
LC  di  Kramat  Sentiong  -  Jakarta Pusat  dipilih  sebagai  sampel.  LC  ini dioperasikan oleh penjaga, terdapat  jalur kereta  api  ganda  dan  membagi  jalan utama  yang  mengalir  volume  lalu  lintas yang  tinggi.  Selain  melayani  commuter line,  jalur  ini  juga  melayani  kereta regional  ke  Purwakarta  (Jawa  Barat), kereta barang, dan juga kereta api ke kota besar lainnya termasuk  Jogjakarta, Solo, Semarang, dan Surabaya.

## 2.2  Pendekatan Penelitian
6  jenis  survai  dilakukan  untuk mendapatkan  data-data  yaitu  survai antrian  lalu  lintas,  survai  tundaan  lalu lintas,  survai  volume  lalu  lintas  survai waktu  penutupan  pintu,  wawancara terhadap  penjaga  LC  dan  observasi perilaku  pengguna  jalan.  Volume  lalu lintas adalah banyaknya jumlah kendaraan yang melintas pada suatu titik tettentu pada jam tertentu (IHCM, 1997), tundaan  ( delay )  lalu  lintas  adalah
tambahan  waktu  tempuh  saat  melewati suatu  perlintasan,  dibandingkan  dengan apabila  perlintasan  tersebut  tidak  ada.
yang disebabkan (IHCM, 1997), sedangkan  antrian  ( queue )  kendaraan adalah  barisan  tunggu  yang  terbentuk dikarenakan  menunggu  untuk  dilayani (Siagian,  1987),  dalam  hal  ini  adalah kendaraan untuk melewati LC.
Seluruh  data  lalu  lintas  (antrian, tundaan, lama penutupan pintu), digunakan untuk menyusun model dengan  pendekatan  persamaan  regresi. Dalam  menyusun  model,  harus  terdapat hubungan yang
logis diantara variabelnya.  Terdapat  3  jenis  hubungan antar  variabel;  sebab-akibat,  kesamaan faktor secara umum dan hubungan palsu (Harinaldi, 2005). Dalam hal ini, variabel terikat  (Y)  adalah  antrian  atau  tundaan sedangkan  variabel  bebasnya  adalah waktu  penutupan  (X 1 )  dan  volume kendaraan (X 2 ) Dalam mengumpulkan data, sampling sangat  penting  karena  mampu meminimalkan  sumber  daya.  Sampel
adalah  sebagian  populasi  yang  memiliki kesamaan  atau  kemiripan  karakteristik terhadap populasi total  (Alghifari, 2003) sedangkan  populasi  adalah  sekelompok objek  yang  memiliki  karakteristik  yang sama/mirip (Sugiyono, 1999).
Operator kereta api
mengoperasikan  armadanya  selama  18 jam  antara  04.30  s.d  22.30.  Dalam periode ini, survai  dilakukan pada pukul 06.00 s.d 10.00, atau mengambil  sampel sekitar 22.22% dari total populasi.
Wawancara  terhadap  penjaga  LC sangat penting dilakukan guna mendapatkan data-data karakteristik sosial  khususnya  menitik-beratkan  pada kondisi pekerjaan.
Sedangkan  pengamatan  kualitatif terhadap perilaku pengguna jalan penting dilakukan  untuk  mendapatkan  deskripsi tentang  bagaimana  pengguna  jalan
(pengemudi) berperilaku dalam mengatasi gangguan lalu-lintas dikarenakan tertutupnya pintu LC.

## 3. HASIL PENELITIAN
3.1. Informasi Umum
Dengan  sampel  sebesar  22.22%, studi ini menggunakan error level ( α ) = 5 %.  Selama  4  jam  survai,  1497  kendaraan terpantau,  dimana  sepeda  motor  memiliki prosentase  sebesar  56%,  kendaraan  ringan 41% dan kendaraan berat 3%. Selama periode ini 45 kereta api terpantau  Secara kebetulan tidak  terdapat  KA  yang  melintas  secara bersamaan. Jadi LC harus menutup sejumlah KA yang melintas. Secara rata-rata, pintu LC menutup  selama  70.956  detik.  Dalam  setiap penutupan,  volume  kendaraan  rata-rata 21.309 SMP, tundaan rata-rata 158.488 detik dan antrian kendaraan rata-rata 66.857 meter.

## 3.2. Hasil Model
6  uji  telah  diterapkan  di  kedua model,  di  mana  sebagian  besar  hasilnya adalah  positif.  Namun,  pada  model antrian  lalu  lintas  (Y 2 )  terdapat  hasil  T- Test  menunjukkan  X 1 tidak  signifikan terhadap  Y 2 .  Sehingga,  Panjang  antrian sangat ditentukan oleh volume lalu lintas (X 2 )  sedangkan  waktu  penutupan  (X 1 ) hanya  memberikan  pengaruh  yang  kecil terhadap panjang antrian. Namun demikian,  hasil  F-Test  untuk  kedua model  adalah  signifikan,  menunjukkan bahwa  model  ini  dapat  digunakan  untuk
melakukan forecasting nilai  antrian  atau tundaan berdasarkan lama waktu penutupan pintu dan volume lalu lintas.
Tabel 1. Revieu model No Uji Persamaan Y 1 = -0,884+1.649X 1 + 1.987X 2 Y 2 = -4,744+0.303X 1 + 2.351X 2 1 R Signifikan X 1 memiliki korelasi yang lemah 2 R, R2 Signifikan Signifikan 3 Uji Multi co-linearitas   Bebas Bebas 4 Uji normalitas terdistribusi secara normal terdistribusi secara normal 5 T-Test Signifikan X 1 tidak signifikan 6 F-Test Signifikan Signifikan Keterangan: Y 1 = tundaan (detik) ,Y 2 = antrian (meter), X 1 = waktu penutupan LC (detik), X 2 = volume lalin (smp)
Selanjutnya,  dengan  menggunakan nilai  tipikal  X 1 dan X 2 dari  informasi umum  di  atas,  tundaan  dan  antrian  lalu lintas  dapat  diprediksi.  Mengingat  X 1 =
70,99 detik dan X 2 = 21,31 smp, Y 1 dan Y 2 dapat dihitung sebagai:
Y 1 = -0,884 + 1.649 X 1 + 1.987 X 2
= -0,884 + 1,649 (70,99) 1,987 (21,31) = 158,46 detik.
Y 2 = -4,744 + 0,303 X 1 + 2,351 X 2 = + 0,303 -4,744 (70,99) + 2,351 (21,31) = 66,85 m.
Y 1 dan  Y 2 memberikan  hasil  yang sama  dengan  tundaan  dan  dan  antrian yang  dihasilkan dari survai.  Hal  ini juga membuktikan bahwa model yang dihasilkan akurat.

## 3.3. Performasi Penjaga LC
Penjaga  LC  seringkali  merasa bosan  ketika  menunggu  sinyal  kereta datang.  Untuk  mengusir  bosan,  mereka biasanya membaca koran, menonton TV, mendengarkan  radio  atau  bahkan  tidur sejenak  (Suryana,  2013).  Ini  adalah sebuah  bukti  bahwa  penjaga  LC  adalah pekerjaan yang monoton dan membosankan.  Manusia  kurang  baik
dalam mengatasi pekerjaan yang berulang, meskipun beradaptasi,
mempunyai  penilaian  dan  logika  yang baik,  manusia  cenderung  tidak  dapat diprediksi,  inkonsisten  dan  emosional (Haight, 2010).
Kecelakaan  pada  LC  tidak  hanya dipengaruhi oleh perilaku pengguna jalan tetapi  juga  performansi  penjaga  LC. Secara umum, keputusan pengguna jalan (pengemudi) untuk melintas atau menghentikan  kendaraannya  ketika  KA melintas  sebagian  besar  dipengarui  oleh tanda-tanda  atau  sinyal-sinyal  yang tersedia (Meeker dan Barr, 1998), dalam hal ini adalah pintu LC yang ditutup.

## 3.4. Perilaku Pengguna Jalan
Setiap  orang  berkeinginan  tiba  di tujuan secepat mungkin. Dengan kondisi lalu lintas yang semrawut, pengguna jalan menjadi  tidak  sabar,  khususnya  saat mereka  terhalang  pintu  LC  saat  harus menunggu  KA  yang  lewat  dalam  waktu yang  tidak  menentu  (Leibowitz,  1985). Dan, pengguna jalan yang tidak sabar dan
ceroboh cenderung meningkatkan kecepatan kendaraannya untuk
mendahului  KA  melintas  pada  LC tersebut  (Davey  et  al,  2008).  Ketika pengguna  jalan  mendekat  kearah  LC, probabilitas  kegagalan  pengguna  jalan dalam  mengurangi  kecepatan  kendaraan sebesar  0.308  sedangkan  probabilitas kegagalan pengguna jalan dalam memperhatikan  rambu-rambu  dan  sinyal adalah 0.046 (Findiastuti,
Wignjosoebroto dan Dewi, 2010). Hal ini dapat  diartikan  bahwa  pengguna  jalan melihat  rambu-rambu  namun  mereka mengabaikannya.
Ketika  pintu  LC  dinaikkan,  belum tentu  dapat  mengurai  kemacetan  lalu lintas dikarenakan pengguna jalan menggunakan  seluruh  lajur  jalan  pada kedua  arah  yang  menyebabkan  arus  lalu lintas menjadi stuck .

## 3.5. Performansi LC di Indonesia
Mempertimbangkan  fakta  diatas, dapat  disimpulkan  bahwa  performansi LC  di  Indonesia  belumlah  memenuhi kriteria  keselamatan.  Lemahnya  sistem LC  memiliki  peran  signifikan  dalam kecelakaan  (Lopes,  de  Gouveia  Vilela dan  de  Almeida,  2012).  Lengahnya penjaga  LC,  pengguna  jalan  yang  tidak sabar  dan  ceroboh,  tundaan  dan  antrian yang  tinggi  serta  banyaknya  jumlah  LC
yang  tidak  memiliki  pintu  menambah buruknya sistem LC di Indonesia. Hal ini sejalan  dengan  pernyataan  bahwa  LC yang  berpintu  mampu  menurunkan kemungkinan  kecelakaan  dari  67% menjadi  38%  (Meeker,  Fox  dan  Weber, 1996).

## 3.6.  Pengalaman  Negara  Lain  dalam Implementasi ALC
Inggris Raya, Australia dan Jepang pada awalnya juga menggunakan manual LC  guna mencegah kecelakaan.  Namun, seiring  dengan  banyaknya  studi  LC, mereka  telah  menyadari  bahwa  manual LC  tidak  cukup  untuk  mencegah kecelakaan.  Mereka  mengembangkan sistem  ALC  pada  negaranya  masing- masing dan mulai merasakan manfaatnya,  sehingga  secara  bertahap Inggris  Raya  (Evans,  2011),  Australia (Wigglesworth  dan  Uber,  1991)  dan Jepang  (UN,  2000)  mulai  mengganti manual LC dengan ALC.

## 3.7. Jenis-jenis ALC
Terdapat  10  jenis  sistem  LC, damana 4 diantaranya adalah ALC  yaitu Controlled Barrier Crossing with Obstacle  Detection (CBOD), Automatic Half Barrier Crossing (AHBC), Automatic  Barrier  Crossing  Locally Monitored (ABCL) dan Automatic Open Crossing  Locally  Monitored (AOCL) (ORR,  2011).  Adapun  arsitektur  dari masing-masing  ALC  adalah  sebagai berikut.

## Gambar 1. CBOD

## Gambar 2. Typical AHBC and ABCL

## Gambar 3. AOCL

## 3.8.  Jenis  ALC  paling  sesuai  untuk
Indonesia
Di Indonesia, LC berpintu mutlak diperlukan mengingat karakteristik pengguna  jalan  yang  sedemikian  rupa. Disisi  lain,  90%  kecelakaan  di  LC disebabkan oleh human error (Findiastuti, Wignjosoebroto dan Dewi, 2010).
Sehingga, “menarik” faktor manusia dari LC  atau  otomasi  akan  meminimalkan error tersebut  (Haight,  2010).  Tidak hanya  lebih  handal,  sistem  otomasi  juga lebih  murah  dan  telah  digunakan  secara luas (Parasuraman dan Riley, 1997).
Berdasarkan  pernyataan  diatas maka  CBOD  adalah  sistem  ALC  yang paling  cocok  di  Indonesia.  Fitur  penting yang  ada  di  CBOD  adalah Obstacle Detection (OD)  yang  sesuai  dengan karakteristik  lalu  lintas  di  Indonesia; kepadatan  tinggi  namun  kecepatan rendah. OD dapat meningkatkan keselamatan  yang  diakibatkan  oleh kendaraan  terjebak  di  LC  dari  75.6% menjadi  91.1%  (Silmon  dan  Roberts, 2009). Untuk lebih meningkatkan performansi  CBOD,  perlu  diperkuat dengan instalasi Level Crossing Predictor
(LCP)  yang  berguna  untuk    menjaga “konstanitas”  waktu  penutupan  pintu pada  berbagai  tingkat  kecepatan  KA (ARTC, 2010). Secara operasional, lama penutupan  pintu  sangat  tergantung  pada kecepatan KA.
3.9.  Pengaruh  CBOD  pada  lalu  lintas jalan
CBOD memberikan waktu
penutupan  yang  lebih  pendek  yaitu  50.9 detik.  Dengan  mengunakan  persamaan
regresi diatas maka dapat ditentukan jumlah antrian  (Y 2 )  dan  tundaan  (Y 1 )  kendaraan setelah instalasi CBOD sebagai berikut :
Sehingga hasil akhirnya dapat dibandingkan sebagai berikut.
LC Tundaan (det) Antrian (m) Manual LC 158.46 66.85 CBOD 125.393 60.778 Peningkatan   33.067 6.072
Guna  meningkatkan  keselamatan  di LC,  selain  instalasi  ALC,  di  Indonesia  juga dipandang  perlu  untuk  menerapkan traffic calming seperti instalasi pita penggaduh guna menurunkan  kecepatan  (Hore-Lacy,  2008), instalasi kanal lalu lintas untuk menjaga arus lalu lintas tetap pada lajurnya (Horton, 2012) serta  instalasi countdown  timer untuk memberikan informasi lama waktu penutupan  sehingga  menurunkan  kegusaran pengguna jalan (Adi, 2008).

## 3.10. Benefit Cost Analisis
Analisis  Benefit-Cost  terdiri  dari banyak  komponen  biaya  berbasis annual cost .    BCA  digunakan  untuk  melakukan penilaian  terhadap  instalasi  CBOD  berikut dengan  manajemen  lalu  lintas  pada  LC. Delay  pertahun  dan  annual  cost  dapat dihitung  dengan  pendekatan       berikut  (UN, 2000). BC  Analisis  menghasilkan  nilai  1.24  > 0,  yang  berarti  bahwa  implementasi  CBOD berikut manajemen lalu lintas pada perlintasan  sebidang  di  Indonesia  secara ekonomi layak untuk  diterapkan.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Melihat  karakteristik  LC  dan pengguna jalan di Indonesia yang rentan akan  kecelakaan,  maka  implementasi teknologi  Automatic  Level  Crossing berjenis Controlled  Barrier  Crossing with  Obstacle  Detection (CBOD)  yang
dilengkapi dengan Level Crossing
Predictor (LCP)  serta  dikombinasikan dengan traffic calming berupa instalasi pita penggaduh,  kanal  lalu  lintas  serta instalasi countdown timer sangat
bermanfaat untuk meningkatkan keselamatan khususnya pada LC. Namun demikian, mengingat massive-nya  jumlah  LC  di  Indonesia serta  adanya  sumber  daya,  maka  perlu ditentukan skala prioritas dalam implementasi teknologi tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Adi, C.W. (2008). Evaluasi Pengaruh
Penghitung  Mundur  (Counter  Down) Pada Beberapa Simpang Bersinyal; Studi
Kasus di Yogyakarta . Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
Alghifari  (2003). Statistik  Induktif  untuk Ekonomi dan Bisnis . 2 nd edition.
Yogyakarta: UPP AMP YKPN.
ARTC (2010). Level Crossing Predictor Design Certification  and  Test .  Autralian  Rail Track Corporation Limited.
Code of Federal Regulations (2006). Final Rule on  the  Use  of  Locomotive  Horns  at Highway-Rail  Grade  Crossings;  Volume 4, Title 49, Parts 222 and 229 . Davey,  J.,  Wallace,  A.,  Stenson,  N.  and Freeman, J. (2008). 'The Experiences and Perception of Heavy Vehicle Drivers and Train  Drnivers  of  Dangers  at  Railway Level  Crossings'. Accident  Analysis  and Prevention .  vol.  40.  January.  pp.  1217- 1222.
Evans,  A.W.  (2011).  'Fatal  Accidents  at
Railway  Level  Crossing  in  Great  Britain 1946-2009'. Accident Analysis and Prevention . vol. 43. April. pp. 1837-1845. Findiastuti,  W.,  Wignjosoebroto,  S.  and  Dewi, D.S. (2010). 'Analisa Human Error Dalam Kasus  Kecelakaan  di  Persilangan  Kereta Api '. Ergonomy  - Safety; Institut  Teknik Sepuluh November (ITS) Surabaya . Haight,  J.M.  (2010).  'Automation  vs  Human Intervention, What is the Best Fit for the Best  Performance'. the  American  Society of  Safety  Engineers  (ASSE) .  Available: http://www.asse.org/practicespecialties/te ch/tech1.php [24 July 2013]. Harinaldi (2005). Prinsip-prinsip Statistik untuk Teknik dan Sains . Jakarta: Erlangga. Hore-Lacy, W. (2008). 'Rumble Strip
Effectiveness  at  Rural  Intersection  and Railway Level Crossing'. p. 84.
Horton, S.M. (2012). Use of Traffic Channelization Devices at Highway - Rail Grade  Crossings .  Washington:  Federal Railroad Administration.
IHCM  (1997). Indonesia  Highway  manual Capacity  (IHCM) .  Jakarta:  Directorate General of Highway.
Leibowitz, H. (1985). 'Grade Crossing Accidents and Human Factors Engineering'. Am. Scient . vol. 73. pp. 558- 562.
Lopes, M.G.R., de Gouveia Vilela, R.A. and de Almeida, I.M. (2012). 'Tragedy on Grade Crossing:  Driver  Failure  or  Systemic Fragility'. vol. 41. pp. 3148-3154.
Meeker,  F.L.  and  Barr,  R.A.  (1998).  'An Observational Study of Driver Behavior at Protected  Railroad  Grade  Crossing  as Trains  Approach'. Accident  Analysis  and Preventation . vol. 21. April. pp. 255-262. Meeker,  F.,  Fox,  D.  and  Weber,  C.  (1996).  'A Comparison  of  Driver  Behaviour  at Railroad  Grade  Crossing  with  Two Different  Protection  System'. Accident Analysis and Prevention . vol. 29. June. pp.
11-16.
ORR  (2011). Level  Crossing:  A  Guide  for Managers,  Designers  and  Operators . London: ORR.
Parasuraman, R. and Riley, V. (1997). 'Humans and Automation: Use, Misuse, Disuse and Abuse,  Human  Factors'. The  Journal  of the  Human  Factors  and  Ergonomics Society . vol. 2. no. 39. pp. 230-253. Siagian,  P.  (1987). Penelitian  Operasional: Teori  and  Praktis .  Jakarta:  Universitas Indonesia Press.
Silmon,  J.  and  Roberts,  C.  (2009).  'Using Functional  Analysis  to  Determine  the Requirements  for  Changes  to  Critical Systems:  Railway  Level  Crossing  Case Study'. Reliability  Engineering  and System Safety . vol. 95. October. pp. 216- 225.