Istiqomah Nurhidayati , Aine Kusumawat,  Sri Hendarto Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 2, 15 April 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
PENGEMBANGAN MODEL KESELAMATAN UNTUK PENYEBERANGAN JALAN KOTA BANDUNG
(STUDI KASUS SIMPANG BERSINYAL)
Istiqomah Nurhidayati 1 , Aine Kusumawat 2 ,  Sri Hendarto 3
Program Studi Magister Sistem dan Teknik Jalan Raya 1,2,3
Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha no. 10, Bandung 40132 icheiche31@gmail.com 1 , aine_kusumawati@yahoo.com 2 , hendartosri@gmail.com 3

## Abstrak
Kecelakaan  lalu  lintas  menjadi  penyebab  utama kematian  peringkat  ke-10  di  Kota  Bandung.  Pejalan kaki  adalah  pengguna  jalan  yang  rentan  terhadap kecelakaan.  Kecelakaan  pejalan  kaki  sering  terjadi  di simpang  karena  pengguna  jalan  yang  beragam  dan bergerak  menggunakan  ruang  jalan  yang  sama sehingga  menimbulkan  interaksi  antara  pengguna jalan  yang  kompleks.  Keselamatan  pejalan  kaki  di simpang  masih  sangat  rendah  sehingga  penting dilakukan  sebuah  studi  untuk  mengurangi  jumlah kecelakaan  pejalan  kaki.  Sebuah  model  yang  telah dikembangkan  oleh  FHWA  (Federal  Highway Adminstration)  untuk  keselamatan  pejalan  kaki  di simpang adalah model PedISI (Pedestrian Intersection Safety  Index).  Model  ini  dapat  digunakan  untuk menentukan  simpang  mana  yang  perlu  ditangani sebelum terjadi kecelakaaan berdasarkan nilai PedISI. Nilai  PedISI  menunjukkan  tingkat  keselamatan pejalan  kaki  di  simpang.  Tesis  ini  mengembangkan model  Pedestrian  Intersection  Safety  Index  (PedISI) untuk  simpang  bersinyal  Kota  Bandung  dengan variabel-variabel  yang  dimodifikasi.  Data  yang digunakan  untuk  pengembangan  model  adalah  data kecelakaan  pejalan  kaki,  data  karakteristik  simpang, data  perilaku  (konflik)  dan  data  nilai  keselamatan. Lokasi  penelitian  terdiri  dari  16  simpang  bersinyal dengan tipe 8/2 D, 6/2 D, 4/2 D, 4/2 UD dan 2/2 UD. Model  PedISI  yang  terbentuk  untuk  Simpang Bersinyal  Kota  Bandung  adalah  PedISI  =  3,184  +
0,032 THRULNS - 0,005 MEDIAN + 0,001SPEED85th  dengan  R2  =  0,525.  Nilai  PedISI untuk  Simpang  Bersinyal  Kota  Bandung  berdasarkan model  tersebut  adalah  3,24  –  3,45.  Besar  rata-rata nilai PedISI sebesar 3,35 dengan standar deviasi 0,06.
Model  mampu  menggambarkan  kondisi  keselamatan simpang  namun  memiliki  variasi  nilai  PedISI  yang kecil.  Hal  ini  disebabkan  oleh  hasil  survei  yang mengindikasikan adanya keseragaman persepsi responden  terhadap  nilai  keselamatan.  Dengan demikian,  diperlukan  perbaikan  teknik  pengumpulan data  nilai  keselamatan  agar  diperoleh  model  yang lebih baik.
Kata kunci :
penyeberangan  jalan,  pejalan  kaki,  keselamatan, kecelakaan, Pedestrian  Intersection  Safety  Index (PedISI).

## Abstract
Traffic crashes are the 10th main cause of death in Bandung. Pedestrians are road users who are more vulnerable to crashes. Pedestrian crashes often occur at  intersections  as  diverseroad  users  move  in  the same  road  space,  thus  making  interaction  between road  users  more  complex.  Currently,  pedestrian safety  at  intersection  is  still  very  low,  so  it  is important  to  do  a  study  to  reduce  the  number  of pedestrian  crashes.  A model  that has been developed by  FHWA  (Federal  Highway  Adminstration)  for pedestrian safety at intersection is PedISI (Pedestrian Intersection Safety Index). This model  can be used to determine  which  intersections  need  to  be  addressed before a crash occurs based on PedISI values. PedISI values  show  the  level  of  pedestrian  safety  at intersection. This thesis develops Pedestrian Intersection  Safety  Index  (PedISI)  model  for signalized  intersection  in  Bandung.  The  data  used consist  of  pedestrian  crashes  data,  intersection characteristic  data,  behavioral(conflicts)  data  and
Istiqomah Nurhidayati , Aine Kusumawat,  Sri Hendarto Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 2, 15 April 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
safety  rating  data.  Data  were  collected  from  16 signalized  intersections  of  types  8/2  D,  6/2  D,  4/2  D, 4/2  UD  and  2/2  UD.  PedISI  model  formed  for signalized intersection in  Bandung is PedISI  = 3,184 + 0,032THRULNS
- 0,005MEDIAN + 0,001SPEED85th with R2 = 0,525. PedISI values for signalized  intersections  in  Bandung  based  on  the model  is  3,24  –  3,45.  The  average  value  of  PedISI  is 3,35 with a standard deviation of 0,06. This model is able  to  describe  the  safety  conditions  of  intersection though it has small variation in PedISI values. This is due to the results of surveys that indicated uniformity in  respondents  perceptions  of  safety  rating  values. Thus,  it  is  necessary  to  improve  the  safety  data collection techniques to obtain a better model.
Keywords :
crosswalks,  pedestrian,  safety,  crash,  Pedestrian Intersection Safety Index (PedISI).

## I. P ENDAHULUAN
Keselamatan  jalan  merupakan  isu  global  yang hangat  diperbincangkan  dalam  beberapa  tahun terakhir.  Sejalan  dengan  pesatnya  pertumbuhan kendaraan  bermotor  yang  dikombinasikan  dengan meningkatnya  jumlah  penduduk  dan  jenis  kendaraan yang  beragam  menyebabkan  masalah  keselamatan jalan  semakin  memburuk.  Indikator  utama  yang sering  digunakan  dalam  menilai  keselamatan  jalan adalah  kecelakaan  lalu  lintas.  Kecelakaan  lalu  lintas diprediksi  akan  menjadi  penyebab  utama  kematian peringkat ke 7 pada tahun 2030 di dunia.
Kota  Bandung  sebagai  ibukota  Provinsi  Jawa Barat  dihuni  oleh  2.490.479  jiwa  yang  akan meningkat  setiap  tahunnya.  Peningkatan  jumlah penduduk  berakibat  pada  aktivitas  yang  semakin padat  dan  mobilitas  yang  tinggi  sehingga  tidak  heran pertumbuhan  kendaraan  bermotor  di  Kota  Bandung terus meningkat. Ledakan jumlah kendaraan bermotor menjadi  pemicu  permasalahan  transportasi  karena penambahan  ruas  jalan  tidak  sebanding  dengan penambahan  jumlah  kendaraan  bermotor  sehingga menjadi  salah  satu  faktor  penyebab  kecelakaan  lalu lintas.  Walaupun  jumlah  kecelakaan  lalu  lintas  di Kota  Bandung  menurun  secara  bertahap  dari  tahun 2013  hingga  2016  namun  intervensi  untuk meningkatkan  keselamatan  masih  dibutuhkan  guna mengurangi  jumlah  korban  yang  mayoritas  berusia muda dan produktif.
Pejalan kaki adalah pengguna  jalan  yang teramat rentan.  Dalam  kejadian  tabrakan  dengan  kendaraan bermotor,  pejalan  kaki  paling  berisiko  cidera  dengan tingkat  fatalitas  yang  tinggi.  Hal  ini  menyoroti kebutuhan  mendesak  untuk  menangani  keselamatan terhadap pejalan kaki.
Simpang  secara  khusus  merupakan  lokasi  yang berisiko  tinggi  menjadi  tempat  terjadinya  kecelakaan karena  volume  lalu  lintasnya  tinggi  dan  pengguna jalannya beragam yang bergerak dengan menggunakan ruang jalan yang sama sehingga terjadi interaksi  antara  pengguna  jalan  yang  kompleks. Peningkatan keselamatan di simpang dapat mengurangi  jumlah  kecelakaan  lalu  lintas  secara signifikan  sehingga  keselamatan  di  simpang  harus selalu  diperhatikan  terutama  dalam  aspek  fasilitas penyeberangan.
Salah satu model proaktif yang telah dikembangkan  untuk  keselamatan  pejalan  kaki  pada simpang adalah model PedISI (Pedestrian Intersection Safety Index). Model PedISI telah dikembangkan oleh FHWA  (Federal  Highway  Administration)  dengan menggunakan regresi linier berdasarkan data karakteristik  simpang,  data  kecelakaan,  data  konflik antara  pejalan  kaki  dengan  kendaraan  bermotor  dan data  nilai  keselamatan  bagi  pejalan  kaki  di  simpang. Dalam model ini, pengaruh kondisi data yang berbeda terhadap keselamatan pejalan kaki belum dipertimbangkan sehingga model ini perlu dikembangkan.
Dengan  melakukan  pengembangan  model,  dapat dibahas  variabel  yang  teridentifikasi  berpengaruh terhadap  keselamatan  untuk  penyeberangan  jalan Kota Bandung dan besarnya nilai  indeks keselamatan suatu  simpang.  Diharapkan  dengan  terbentuknya model  untuk  penyeberangan  jalan  Kota  Bandung, penanganan  terhadap  keselamatan  dapat  dilakukan pada simpang yang tepat sehingga  mampu mencegah terjadinya kecelakaan pejalan kaki secara maksimal.

## II. K AJIAN L ITERATUR
Salah  satu  model  yang  dapat  digunakan  untuk peningkatan  keselamatan  melalui  ukuran  statistik adalah  model Pedestrian  Intersection  Safety  Index (PedISI).  Model  PedISI  merupakan  pengembangan dari  indeks  keselamatan  bagi  pejalan  kaki  secara makro (Carter et al., 2007).  Model  ini dikembangkan oleh  FHWA  dengan  tujuan  mempermudah  para
Istiqomah Nurhidayati , Aine Kusumawat,  Sri Hendarto Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 2, 15 April 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
insinyur, perencana dan praktisi lain untuk menggunakan  karakteristik  simpang  guna  secara proaktif memprioritaskan keselamatan pejalan kaki di kawasan  penyeberangan  jalan  dan  pendekat  pada simpang.
Dengan  menggunakan  variabel-variabel  yang menunjukkan  kemungkinan  resiko  yang  lebih  tinggi bagi  pejalan  kaki,  PedISI  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  kawasan  penyeberangan  jalan  dan pendekat  simpang  yang  memiliki  prioritas  tertinggi untuk  peningkatan  keselamatan  pejalan  kaki  dalam yuridiksi  tertentu.  Setelah  lokasi  dengan  prioritas tinggi  teridentifikasi,  praktisi  dapat  melakukan evaluasi  yang  lebih  mendalam  pada  setiap  lokasi untuk  menentukan  tindakan  penanganan  yang  paling tepat untuk permasalahan keselamatan yang ada.
Pengembangan model PedISI mengikuti langkah- langkah dasar sebagai berikut:
1. Pemilihan lokasi studi
2. Pengumpulan data karakteristik simpang
3. Pengumpulan  data  keselamatan  terhadap  simpang yang dikaji
4. Menghubungkan data karakteristik simpang dengan keselamatan simpang
5. Membentuk  indeks  keselamatan  pejalan  kaki  di simpang
Perbedaan  karakteristik  pendekat  simpang  dapat mempengaruhi  keselamatan  pejalan  kaki.  Model PedISI lebih ditujukan untuk mengevaluasi keselamatan  pejalan  kaki  pada  setiap  pendekat  di persimpangan tertentu dibandingkan untuk mengevaluasi keselamatan pejalan kaki pada simpang secara keseluruhan.
Pokok  dari  pengembangan  model  PedISI  terdiri dari  4  (empat)  langkah  untuk  mengukur  keselamatan yaitu  kecelakaan,  perilaku  (konflik  dan  menghindari manuver)  dan  penilaian  berdasarkan  ahli  atau pendapat  pengguna  yang  digambarkan  dalam  konsep piramida dalam Gambar 1 .

## Gambar 1 Hirarki Pengukuran Keselamatan
(Carter et al., 2007)
Pemilihan  lokasi  dalam    model  PedISI  oleh FHWA  berdasarkan  hasil  pertemuan  panel  para  ahli untuk  mengumpulkan  pendapat  mengenai  faktor- faktor  penting  dari  simpang  yang  mendasari  masalah keselamatan pejalan kaki. Karakteristik simpang pada lokasi  yang  ditinjau  untuk  model  PedISI  yang dikembangkan oleh FHWA adalah sebagai berikut:
1. Jenis  pengontrol  lalu  lintas  (sinyal  atau  rambu henti)
2. Jumlah lajur (dua lajur,empat lajur dan lain-lain)
3. Jenis median (tidak terbagi atau terbagi)
4. Ada atau tidaknya parkir di jalan
5. Berbagai  volume  pejalan  kaki  dan  volume  lalu lintas
Data yang dikumpulkan meliputi data karakteristik  fisik,  data  kecelakaan , data  perilaku  dan data penilaian keselamatan secara subjektif. Pengumpulan  data  simpang  dan  rekaman  video  di lokasi  dilakukan  dengan  bantuan  pengumpulan  data lokal dari setiap kota.

## 1. Data karakteristik fisik
Data  karakteristik  fisik  meliputi  data  geometrik simpang,  pengontrol  lalu  lintas  dan  fasilitas  bagi pejalan  kaki.  Data  ini  digunakan  sebagai  variabel bebas  dalam  analisis  regresi  untuk  memprediksi indeks keselamatan simpang.

## 2. Data kecelakaan
Data  historis  kecelakaan  merupakan  data  yang paling umum digunakan untuk pengukuran keselamatan  suatu  lokasi.  Dalam  penelitian  ini,  data kecelakaan yang ada hanya sebagai yurisdiksi. Hal ini dikarenakan data kecelakaan pada banyak kasus, tidak
Istiqomah Nurhidayati , Aine Kusumawat,  Sri Hendarto Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 2, 15 April 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
memiliki  informasi  lokasi  yang  cukup  untuk menentukan posisi kecelakaan di simpang.

## 3. Data perilaku
Data  perilaku  digunakan  sebagai  informasi tambahan  mengenai  keselamatan  simpang.  Data perilaku  meliputi  konflik  dan  menghindari  manuver. Konflik  adalah    interksi  tiba-tiba  yang  terjadi  untuk menghindari tabrakan sedangkan menghindari manuver  adalah  perubahan  pergerakan  karena interaksi dari  beberapa pihak.  Data dikumpulkan  dari rekaman  video  lokasi  simpang  yang  ditinjau  dan dilakukan pencatatan data selama 2 jam. Pengumpulan  data  dilakukan  pada  hari  kerja  dengan kondisi cuaca cerah (Pukul 08.00-18.00).

## 4. Data nilai keselamatan
Studi ini berusaha untuk mengevaluasi keselamatan  dalam  bentuk  nilai  sebagai  tambahan untuk  mengukur  keselamatan.  Orang-orang  yang banyak  memiliki  pengetahuan  tentang  pejalan  kaki akan  memberi  nilai  sesuai  dengan  persepsinya terhadap  tingkat  keselamatan  bagi  pejalan  kaki.  Data ini  bersifat  subjektif  dan  dapat  dikumpulkan  dalam jumlah banyak dalam waktu yang singkat.
Data  dari  tiga  jenis  pengukuran  keselamatan yakni data kecelakaan pejalan kaki, perilaku dan nilai keselamatan  dikumpulkan  untuk  pengembangan model  PedISI.  Pengembangan  model  PedISI  diawali dengan  pengembangan  model  dari  setiap  jenis pengukuran  keselamatan.  Model  nilai  keselamatan adalah model inti dalam pengembangan model PedISI karena model ini yang mengarah pada pengembangan indeks keselamatan. Meskipun model nilai keselamatan  menjadi  dasar  dalam  pengembangan indeks,  model  perilaku  juga  memiliki  kontribusi terhadap indeks keselamatan.
PedISI  dikembangkan  menggunakan  analisis regresi  linier  berganda  untuk  menghubungkan variabel  terikat  yaitu  rata-rata  nilai  skor  keselamatan terhadap angka dari variabel bebas yang mendeskripsikan  geometri  simpang,  fasilitas  pejalan kaki  dan  kondisi  lalu  lintas.  Variabel  bebas  tersebut merupakan variabel bebas yang signifikan pada model perilaku  dan  model  nilai  keselamatan.  Analisis dilakukan hanya pada pendekat jalan utama.
Model nilai keselamatan dikembangkan menggunakan  model  regresi  linear  berganda  karena data  nilai  keselamatan  secara  umum  mengikuti distribusi normal sedangkan model perilaku dikembangkan  menggunakan  model  regresi  Poisson tergeneralisasi  karena  data  perilaku  secara  umum mengikuti  distribusi  Poisson.  Semua  variabel  bebas yang  signifikan  dalam  kedua  model  dipertahankan dan  digunakan  dalam  pengembangan  model  PedISI. Hasil  dari  pengembangan  model  PedISI  oleh  FHWA dinyatakan dalam persamaan regresi sebagai berikut:
PEdISI =  2,372  –  1,867 SIGNAL -  1,807 STOP +
0,335 THRULNS + 0,018 SPEED + 0,006( MAINDT*SIGNAL ) + 0,238 COMM …[1]

## III. M ETODOLOGI
Metodologi  penelitian  akan  memaparkan  tentang penentuan  lokasi  yang ditinjau,  metode pengumpulan data  baik  data  sekunder  maupun  data  primer  dan metode pengolahan dan analisis data. Urutan kegiatan yang dilakukan dalam penelitian meliputi:
a. Memilih  lokasi  penelitian  berdasarkan  kriteria yang ditentukan sesuai dengan kondisi dan  faktor- faktor  penting  dari  simpang  bersinyal  yang mendasari  masalah keselamatan pejalan kaki yang ada di Kota Bandung.
b. Melakukan pengumpulan data. Data yang dikumpulkan adalah sebagai berikut:

##  Data kecelakaan
Data  sekunder  yang  diperoleh  dari Satlantas Polrestabes Kota Bandung dalam tiga tahun terakhir (2015-2017).

##  Data karakteristik fisik
Data  geoemetrik  simpang  berupa  data primer sedangkan data fasilitas penyeberangan jalan  berupa  data  sekunder  yang  divalidasi dengan  pengamatan langsung  di lokasi penelitian.  Data  karakteristik  fisik  berupa angka dari variabel-variabel yang berhubungan dalam  penilaian    tingkat  keselamatan  bagi pejalan  kaki  pada  penyeberangan  jalan  di simpang.  Variabel-variabel  ini  akan  dianalisis regresi sebagai variabel bebas dalam pengembangan  model.  Variabel-variabel  yang telah teridentifikasi berpotensi memiliki pengaruh secara signifikan terhadap
Istiqomah Nurhidayati , Aine Kusumawat,  Sri Hendarto Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 2, 15 April 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
keselamatan pejalan kaki di simpang bersinyal Kota  Bandung  meliputi  volume  lalu  lintas, kecepatan,  total  jumlah  lajur,  jumlah  lajur belok kanan, jumlah lajur belok kiri, total lebar lajur,  lebar  median,  lebar  area  penyeberangan, jumlah  sinyal  lalu  lintas,  kecepatan  85 persentil dan tipe dominan area jalan
 Data perilaku
Data  primer  yang  diperoleh  melalui pengamatan  rekaman  video  simpang  ATCS ( Area Traffic Control System ) Dinas
Perhubungan  Kota  Bandung.  Pengamatan dilakukan  selama  hari  kerja  dengan  kondisi cuaca  cerah.  Pengamatan  dilakukan  mulai pukul 10.00-14.00 WIB. Setiap lokasi penelitian  membutuhkan  waktu  pengamatan selama  2  jam.  Hasil  dari  pengamatan  yang dilakukan  dengan  rekaman  video  pada  setiap lokasi  penelitian  adalah  perilaku  pejalan  kaki dengan mempertimbangkan interaksinya
dengan  kendaraan  bermotor  sehingga  dapat diperoleh presentase konflik. Dalam pengembangan  model  perilaku,  data  perilaku berupa  presentase  konflik  akan  menjadi variabel terikat.
 Data nilai keselamatan
Data  primer  yang  diperoleh  dari  survei wawancara.  Survei  wawancara  dilakukan secara  langsung  kepada  responden  dengan mengunakan  kuisoner  dan  klip  video.  Klip video bertujuan agar memungkinkan responden  mampu  merasakan  kecepatan  dan volume lalu lintas kondisi aktual serta fitur dari simpang.  Survei  wawancara  ini  menggunakan 16  klip  video  yang  masing-masing  berdurasi 40  detik.  Jumlah  responden  dalam  survei  ini adalah 320 responden.
Setiap  responden  akan  memberikan  nilai keselamatan  dari  skala  1  hingga  5  sesuai dengan  persepsi  mereka  terhadap  aspek keselamatan.  Jika  evaluator  merasa  sangat aman  sebagai  pejalan  kaki  dengan    kondisi yang  ditunjukkan  melalui  klip  video  yang diberikan  maka  evaluator  diharuskan  member nilai  “1”  begitupula  sebaliknya.  Data  nilai keselamatan  yang  diperoleh  akan  dianalisis untuk perhitungan nilai rata-rata skor keselamatan  pada  setiap  lokasi  simpang.
Dalam
pengembangan model nilai
keselamatan, data rata-rata skor nilai keselamatan akan menjadi variabel terikat.
c. Mengembangkan model perilaku
Pengembangan  model  perilaku  dilakukan dengan  menggunakan  model  regresi  Poisson tergeneralisasi.
Model regresi Poisson tergeneralisasi  dapat  digunakan  baik  dalam keadaan underdispersi, equidispersi atau overdispersi . Langkah-langkah untuk memperoleh  model regresi Poisson tergeneralisasi terbaik  (Listiyani  dan  Purhadi,  2010)    adalah sebagai berikut:
1. Memeriksa hubungan antar variabel
2. Memeriksa model regresi Poisson (uji asumsi equidispersi )
3. Memeriksa kasus
overdispersi
atau
underdispersi . 4. Menentukan model regresi Poisson tergeneralisasi.
d. Mengembangkan model nilai keselamatan
e. Pengembangan model nilai keselamatan dilakukan dengan menggunakan model regresi linier berganda.  Model  regresi  linier  berganda  adalah hubungan  secara  linear  antara  dua  atau  lebih variabel  bebas  (X 1 ,  X 2 ,…X n )  dengan  variabel terikat  (Y),  apakah  masing-masing  variabel  bebas berhubungan positif atau negatif dan memprediksi nilai  dari  variabel  terikat  apabila  nilai  variabel bebas  mengalami  kenaikan  atau  penurunan.  Data yang  digunakan  biasanya  berskala  interval  atau rasio.  Dalam  penelitian  ini,  menentukan  model regresi  linier  berganda  yang  terbaik  dengan menggunakan  metode backward  elimination . Metode backward  elimination adalah  pembuatan model regresi  linier  berganda dilakukakan dengan langkah  mundur  yaitu  memasukkan  semua variabel  bebas  (X)  untuk  diregresikan  dengan variabel terikat (Y). Kemudian, variabel bebas (X) dieliminasi satu-persatu dengan melakukan pengujian  terhadap  parameter-  parameternya dengan menggunakan partial F test.
f. Mengembangkan model PedISI
Model  PedISI  dikembangkan  menggunakan analisis regresi linier berganda untuk menghubungkan nilai keselamatan terhadap angka dari variabel bebas yang mendeskripsikan geometri  simpang,  fasilitas  pejalan  kaki  dan kondisi  lalu  lintas  yang  signifikan  pada  model perilaku  dan  model  nilai  keselamatan.  Variabel
Istiqomah Nurhidayati , Aine Kusumawat,  Sri Hendarto Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 2, 15 April 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
terikat  dalam  model  PedISI  adalah  rata-rata  skor nilai keselamatan karena dasar dari pengembangan model  PedISI  adalah  model  nilai  keselamatan sedangkan variabel bebasnya adalah variabel yang signifikan  pada  kedua  model.  Analisis  dilakukan hanya pada pendekat jalan utama.
g. Mengaplikasikan  model  PedISI  yang  terbentuk untuk dapat mengetahui nilai PedISI dari simpang bersinyal yg ditinjau.
h. Membandingkan nilai PedISI model yang terbentuk dengan  model  yang dikembangkan oleh FHWA.

## IV. A NALISIS DAN P EMBAHASAN

## IV.1 Data Kecelakaan Pejalan Kaki dan Penyeberang Jalan Kota Bandung
Berikut  ini  adalah  hasil  analisis  data  kecelakaan pejalan  kaki  dan  penyeberangan  jalan  Kota  Bandung tahun 2015-2017.
1. Total jumlah kecelakaan berjumlah 421 kecelakaan.
2. Kecelakaan  banyak terjadi  di  ruas  dibandingkan dengan di simpang berjumlah 385 kecelakaan.
3. Total  jumlah  korban  kecelakaan  berjumlah  532 orang.
4. Tipe  korban  kecelakaan  didominasi  oleh ppenyeberang jalan dengan jumlah 471 orang.
5. Tingkat  fatalitas  yang  banyak  dialami  korban adalah luka ringan berjumlah 460 orang.
6. Korban  kecelakaan  didominasi  oleh  wanita dengan jumlah 286 orang.
7. Usia  korban  kecelakaan  didominasi  oleh  usia produktif  yaitu  16-30  tahun  dengan  jumlah  129 orang.
8. Kejadian kecelakaan banyka terjadi di hari kerja dan pada malam hari.
9. Kendaraan  yang  sering  terlibat  kecelakaan dengan  pejalan  kaki  adalah  kendaraan  beroda dua.
10. Penyebab  utama  kecelakan  pejalan  kaki  dan penyeberang jalan dikarenakan buruknya fasilitas  penyeberangan  jalan  yang  tersedia  di simpang.
11. Tipe  kecelakaan  yang  sering  terjadi  adalah kecelakaan pada lokasi tidak bersinyal berjumlah 140 kecelakaan.
12. Kecelakaan  sering  terjadi  di  kawasan  komersial dengan fungsi jalan arteri primer dua arah.

## IV.2 Data karakterisrik fisik
Berikut  ini  adalah  data  karakteristik  fisik  yang digunakan  untuk  pengembangan  model  PedISI  yang tersaji  dalam Tabel  1 dan 2 ,  data  volume  lalu  lintas yang  tersaji  dalam Tabel  3, data  kecepatan  dan kecepatan 85 persentil yang tersaji dalam Tabel 4 dan
Tabel 1 Data Karakteristik Simpang (X1-X5)
Volume Lalu Lintas Kec. Total Jumlah Lajur Jumlah Lajur Belok Kanan Jumlah Lajur Belok Kiri X1 X2 X3 X4 X5 1 Barat 61920 27.62 8 1 1 2 Timur 49568 32.63 8 1 1 3 Barat 64768 30.20 8 1 1 4 Timur 73408 25.72 8 1 1 5 Barat 94240 30.50 6 1 1 6 Timur 83536 32.80 6 1 1 7 Barat 40608 30.89 6 1 1 8 Timur 89120 24.69 6 1 1 9 Barat 53664 19.15 6 1 1
10 Timur 43520 22.32 6 1 1
11 Barat 76672 35.50 6 1 1
12 Timur 60032 37.02 6 1 1
13 Barat 62880 35.93 4 1 1
14 Timur 55712 41.66 4 1 1
15 Barat 67488 13.50 4 1 1
16 Timur 71456 18.46 4 1 1
17 Utara 62528 72.39 4 1 1
18 Selatan 78912 62.71 4 1 1
19 Barat 51744 18.83 4 1 1
20 Timur 62336 13.74 4 1 1
21 Utara 69824 25.91 4 1 1 22 Selatan 67008 25.66 4 1 1
23 Barat 48312 39.78 4 1 1
24 Timur 49240 38.94 4 1 1
25 Barat 52440 16.69 4 1 1
26 Timur 41752 17.50 4 1 1
27 Barat 47704 46.30 4 1 1
28 Timur 33368 48.83 4 1 1
29 Barat 30424 15.36 2 1 1
30 Timur 43160 14.59 2 1 1
31 Utara 5384 15.37 2 1 1
32 Selatan 4648 16.10 2 1 1 Kopo Pasir Koja Tamansari Cikutra No. Nama Simpang Arah Lombok-Aceh Cihapit Trunojoyo Astana Anyar Lombok-Citarum Banda-Aceh Sulanjana Cimuncang Gedebage Kiaracondong Moch.Toha Cibaduyut
Tabel 2 Data Karakteristik Simpang (X6-X11)
Lebar Lajur Lebar Median Lebar Area Penyeber angan Jumlah Sinyal Lalu Lintas Kec. 85 Persentil Tipe Dominan Area Jalan
X6 X7 X8 X9 X10 X11 1 Barat 24 2 26 1 44.41 1 2 Timur 24 2 26 1 51.06 1 3 Barat 24 2 26 1 43.20 1 4 Timur 24 2 26 1 41.82 1 5 Barat 18 0.5 18.5 1 48.97 1 6 Timur 18 0.5 18.5 1 46.29 1 7 Barat 18 0.5 18.5 1 50.25 1 8 Timur 18 0.5 18.5 1 40.78 1 9 Barat 16 0.5 16.5 1 31.11 1 10 Timur 16.2 0.3 16.5 1 32.81 1 11 Barat 18 1.5 19.5 1 53.32 1 12 Timur 19 0.5 19.5 1 54.19 1 13 Barat 14 3 17 1 49.63 1 14 Timur 14 3 17 1 55.55 1
15 Barat 12 0.5 12.5 1 17.95 1 16 Timur 12 0.5 12.5 1 25.04 1
17 Utara 14 0.5 14.5 1 112.48 1 18 Selatan 12 0.5 12.5 1 92.66 1 19 Barat 12 0.5 12.5 1 24.91 1 20 Timur 12 0.5 12.5 1 23.43 1 21 Utara 12 0 12 1 36.82 1 22 Selatan 12 0 12 1 38.14 1 23 Barat 12 0 12 1 57.02 1 24 Timur 12 0 12 1 54.10 1 25 Barat 12 0 12 1 22.87 1 26 Timur 12 0 12 1 24.44 1 27 Barat 12 0 12 1 62.08 1 28 Timur 12 0 12 1 64.17 1 29 Barat 6 0 6 1 19.90 1 30 Timur 6 0 6 1 19.08 1 31 Utara 6 0 6 1 20.12 1 32 Selatan 6 0 6 1 20.47 1 No. Nama Simpang Kopo Pasir Koja
Tamansari Arah Gedebage Kiaracondong Moch.Toha Cibaduyut Cikutra Sulanjana Cimuncang Astana Anyar Lombok-Citarum Cihapit Trunojoyo Banda-Aceh Lombok-Aceh
Istiqomah Nurhidayati , Aine Kusumawat,  Sri Hendarto Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 2, 15 April 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333

## Tabel 3 Data Volume Lalu Lintas
Volume Lalin (kend/hari) 1 Barat 61920
2 Timur 49568
3 Barat 64768 4 Timur 73408
5 Barat 94240 6 Timur 83536
7 Barat 40608 8 Timur 89120
9 Barat 53664 10 Timur 43520
11 Barat 76672 12 Timur 60032
13 Barat 62880
14 Timur 55712 15 Barat 67488 16 Timur 71456
17 Utara 62528 18 Selatan 78912 19 Barat 51744
20 Timur 62336 21 Utara 69824 22 Selatan 67008 23 Barat 48312 24 Timur 49240
25 Barat 52440 26 Timur 41752 27 Barat 47704 28 Timur 33368 29 Barat 30424 30 Timur 43160 31 Utara 5384 32 Selatan 4648 No Nama Simpang Tipe Arah Kopo 6/2 D Pasir Koja 6/2 D Moch.Toha 6/2 D Cibaduyut 6/2 D
Gedebage 8/2 D
Kiaracondong 8/2 D Banda-Aceh 2/2 UD Lombok-Aceh 2/2 UD Cihapit 4/2 UD Trunojoyo 4/2 UD Astana Anyar 4/2 UD
Lombok-Citarum 4/2 UD Sulanjana 4/2 D Cimuncang 4/2 D
Tamansari 4/2 D Cikutra 4/2 D
Berdasarkan Tabel 3 , rata-rata volume lalu lintas pada  simpang  sebesar  56168  kend/hari  dengan standard  deviasi  sebesar  20391,4.  Simpang  yang memiliki  volume  lalu  lintas tertinggi  adalah Simpang Mochammad  Toha  (arah  barat)  sedangkan  simpang yang  memiliki  volume  lalu  lintas  terendah  adalah Simpang  Lombok-Aceh  (arah  selatan).  Besarnya volume  lalu  lintas  sangat  dipengaruhi  oleh  jumlah lajur,  banyaknya  pusat  kegiatan  yang  ada  di  sekitar lokasi simpang sehingga banyak pergerakan di sekitar terutama  kendaraan  yang  berlalu  lintas.  Semakin banyak  jumlah  lajur  dan  pusat  kegiatan  di  sekitar simpang maka semakin besar pula volume lalu lintas. Dalam  pengembangan  model,  besarnya  volume  lalu lintas yang dimasukkan menggunakan satuan kend/hari dalam ribuan.

## Tabel 4 Data Kecepatan
V (km/jam) 1 Barat 27.62 2 Timur 32.63 3 Barat 30.20 4 Timur
25.72
No Nama Simpang Tipe Arah Gedebage 8/2 D Kiaracondong 8/2 D
Tabel 4 Data Kecepatan (Lanjutan) V (km/jam) 5 Barat 30.50 6 Timur 32.80 7 Barat 30.89 8 Timur 24.69 9 Barat 19.15 10 Timur 22.32 11 Barat 35.50 12 Timur 37.02 13 Barat 35.93 14 Timur 41.66 15 Barat 13.50 16 Timur 18.46 17 Utara 72.39 18 Selatan 62.71 19 Barat 18.83 20 Timur 13.74 21 Utara 25.91 22 Selatan 25.66 23 Barat 39.78 24 Timur 38.94 25 Barat 16.69 26 Timur 17.50 27 Barat 46.30 28 Timur 48.83 29 Barat 15.36 30 Timur 14.59 31 Utara 15.37 32 Selatan 16.10 Lombok-Aceh 2/2 UD
Astana Anyar 4/2 UD Lombok-Citarum 4/2 UD Cihapit 4/2 UD Trunojoyo 4/2 UD Banda-Aceh 2/2 UD Pasir Koja 6/2 D Tamansari 4/2 D Cikutra 4/2 D
Sulanjana 4/2 D Cimuncang 4/2 D No Nama Simpang Tipe Arah Moch.Toha 6/2 D Cibaduyut 6/2 D Kopo 6/2 D
Berdasarkan Tabel  4 ,  rata-rata  kecepatan kendaraan  pada  simpang  sebesar  29,60  km/jam dengan  standar  deviasi  sebesar  14,1.  Kecepatan  rata- rata  tertinggi  berada  di  Simpang  Sulanjana  (utara) sedangkan  kecepatan  rata-rata  terendah  berada  di Simpang  Cikutra  (barat).  Besarnya  kecepatan  sangat dipengaruhi  oleh  banyaknya  volume  lalu  lintas  dan jumlah  pejalan  kaki  dan  penyeberang  jalan  serta panjang  segmen  jalan  antara zebra  cross .  Besarnya kecepatan  berbanding  terbaik  dengan  volume  lalu lintas. Banyaknya jumlah pejalan kaki dan penyeberang  jalan  dengan  volume  lalu  lintas  yang tinggi  saat  lampu  hijau,  dapat  memicu  meningkatnya interaksi  antara  keduanya  sehingga  kecepatan kendaraan dapat menurun karena  kendaraan  berusaha menghindar atau kendaraan terjebak.

## Tabel 5 Kecepatan 85 Persentil
V 85 Persentil (km/jam) 1 Barat 44.41 2 Timur 51.06 3 Barat 43.20 4 Timur 41.82 No Nama Simpang Tipe Arah
Gedebage 8/2 D Kiaracondong 8/2 D
Istiqomah Nurhidayati , Aine Kusumawat,  Sri Hendarto Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 2, 15 April 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333

## Tabel 5 Kecepatan 85 Persentil (Lanjutan)
V 85 Persentil (km/jam) 5 Barat 48.97
6 Timur 46.29 7 Barat 50.25 8 Timur 40.78 9 Barat 31.11 10 Timur 32.81 11 Barat 53.32 12 Timur 54.19 13 Barat 49.63
14
Timur 55.55
15
Barat 17.95 16 Timur 25.04 17 Utara 112.48 18 Selatan 92.66 19 Barat 24.91 20 Timur 23.43 21 Utara 36.82 22 Selatan 38.14 23 Barat 57.02 24 Timur 54.10 25 Barat 22.87 26 Timur 24.44 27 Barat 62.08 28 Timur 64.17 29 Barat 19.90 30 Timur 19.08 31 Utara 20.12 32 Selatan 20.47
Lombok-Citarum 4/2 UD Cihapit 4/2 UD Trunojoyo 4/2 UD
Banda-Aceh 2/2 UD Lombok-Aceh 2/2 UD No Nama Simpang Tipe Arah
Moch.Toha 6/2 D Cibaduyut 6/2 D Kopo 6/2 D Pasir Koja 6/2 D Tamansari 4/2 D Cikutra 4/2 D Sulanjana 4/2 D
Cimuncang 4/2 D
Astana Anyar 4/2 UD
Berdasarkan Tabel  5 ,  rata-rata  kecepatan  85 persentil  keseluruhan  simpang  sebesar  43,10  km/jam dengan  standard  deviasi  sebesar  21,16.  Angka kecepatan  rata-rata  seluruh  simpang  yang  diperoleh dari  pengukuran  langsung  di  lapangan  masih  berada di  bawah  standar  keamanan  berdasarkan  perhitungan kecepatan  85  persentil  sehingga  kecepatan  kendaraan dapat dinyatakan aman.

## IV.3 Data Perilaku
Dari  pengamatan  yang  telah  dilakukan  diperoleh jumlah  dari  setiap  jenis  interaksi  untuk  mengetahui besarnya presentase konflik pada setiap simpang yang tersaji  dalam Tabel  6. Jumlah  interaksi  yang  terjadi di  simpang  antara  pejalan  kaki  dan  pengguna kendaraan  bermotor  sangat  dipengaruhi  oleh  jumlah dan  karakteristik  dari  pejalan  kaki  bukan  hanya  dari banyak  jumlah  lajur  pada  simpang.  Hal  ini  karena interaksi  merupakan  kejadian  acak  dan  bisa  saja dalam  waktu  pengamatan  yang  ditentukan  tidak terjadi  interaksi sama  sekali. Semakin  banyak  jumlah pejalan  kaki  di  suatu  simpang  maka  jumlah  interaksi yang terjadi semakin besar.

## Tabel 6 Data Interaksi Normal dan Abnormal
Jumlah
Interaksi Yield Abort Hurry Abnormal 1  Gedebage 8/2 D 0 61 17 14 13 44 2  Kiaracondong 8/2 D 0 97 17 0 10 27 3  Moch.Toha 6/2 D 0 72 8 2 4 14 4  Cibaduyut 6/2 D 0 135 14 7 15 36 5  Kopo 6/2 D 0 99 17 16 16 49 6  Pasir Koja 6/2 D 0 212 14 6 12 32 7  Tamansari 4/2 D 0 89 6 0 6 12 8  Cikutra 4/2 D 0 95 4 1 10 15 9  Sulanjana 4/2 D 0 109 4 2 8 14 10  Cimuncang 4/2 D 0 43 9 2 6 17 11  Astana Anyar 4/2 UD 0 64 20 4 23 47 12  Lombok-Citarum 4/2 UD 0 59 20 5 14 39 13  Trunojoyo 4/2 UD 0 32 3 0 5 8 14  Cihapit 4/2 UD 0 51 11 5 9 25 15  Banda-Aceh 2/2 UD 0 13 4 0 2 6
16  Lombok-Aceh 2/2 UD 0 22 6 2 6 14 No Simpang Tipe None Normal Jenis Interaksi Abnormal
Berdasarkan  data  yang  tersaji  dalam Tabel  6 , jumlah interaksi normal yang paling banyak terjadi di Simpang  Pasir  Koja  sedangkan  simpang  yang memiliki  jumlah  interaksi  normal  dan  abnormal paling  sedikit  adalah  Simpang  Banda-Aceh.  Dalam penelitian ini, total jumlah interaksi pejalan kaki yang berhasil  diamati  adalah  1652  peristiwa  dalam  waktu pengamatan lebih dari 25 jam. Dalam 1 jam, rata-rata interaksi yang terjadi adalah 31,77 interaksi.

## Tabel 7 Data Presentase Konflik
Lebar Lajur Lebar Median Lebar Area Penyeber angan Jumlah Sinyal Lalu Lintas Kec. 85 Persentil Tipe Dominan Area Jalan X6 X7 X8 X9 X10 X11 1 Barat 24 2 26 1 44.41 1 2 Timur 24 2 26 1 51.06 1 3 Barat 24 2 26 1 43.20 1 4 Timur 24 2 26 1 41.82 1 5 Barat 18 0.5 18.5 1 48.97 1 6 Timur 18 0.5 18.5 1 46.29 1 7 Barat 18 0.5 18.5 1 50.25 1 8 Timur 18 0.5 18.5 1 40.78 1 9 Barat 16 0.5 16.5 1 31.11 1 10 Timur 16.2 0.3 16.5 1 32.81 1 11 Barat 18 1.5 19.5 1 53.32 1 12 Timur 19 0.5 19.5 1 54.19 1 13 Barat 14 3 17 1 49.63 1 14 Timur 14 3 17 1 55.55 1 15 Barat 12 0.5 12.5 1 17.95 1 16 Timur 12 0.5 12.5 1 25.04 1 17 Utara 14 0.5 14.5 1 112.48 1 18 Selatan 12 0.5 12.5 1 92.66 1 19 Barat 12 0.5 12.5 1 24.91 1 20 Timur 12 0.5 12.5 1 23.43 1 21 Utara 12 0 12 1 36.82 1 22 Selatan 12 0 12 1 38.14 1 23 Barat 12 0 12 1 57.02 1 24 Timur 12 0 12 1 54.10 1 25 Barat 12 0 12 1 22.87 1 26 Timur 12 0 12 1 24.44 1 27 Barat 12 0 12 1 62.08 1 28 Timur 12 0 12 1 64.17 1 29 Barat 6 0 6 1 19.90 1 30 Timur 6 0 6 1 19.08 1 31 Utara 6 0 6 1 20.12 1 32 Selatan 6 0 6 1 20.47 1 Cihapit Trunojoyo Banda-Aceh Lombok-Aceh Cikutra Sulanjana Cimuncang Astana Anyar
Lombok-Citarum
Arah Gedebage Kiaracondong Moch.Toha Cibaduyut No. Nama Simpang Kopo Pasir Koja Tamansari
Berdasarkan Tabel  7 ,  rata-rata  dari  besarnya presentase konflik setiap simpang adalah menunjukkan  bahwa  Simpang  Astana  Anyar  arah utara  merupakan  simpang  dengan  presentase  konflik tertinggi  sedangkan  Simpang  Tamansari  arah  barat merupakan  simpang  dengan  presentase  konflik terendah.  Jumlah  presentase  konflik  yang  tinggi menandakan  bahwa  pada  simpang  sering  terjadi interaksi  antara  pejalan  kaki  atau  penyeberang  jalan
Istiqomah Nurhidayati , Aine Kusumawat,  Sri Hendarto Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 2, 15 April 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
dengan  kendaraan  bermotor  begitupula  sebaliknya. Semakin  besarnya  interaksi  kemungkinan  untuk terjadinya kecelakaan juga semakin tinggi.

## IV.4 Data nilai keselamatan
Penilaian  keselamatan  didasarkan  pada  fasilitas yang  tersedia  dan  kondisi  lalu  lintas  simpang.  Pada penelitian  ini,  jumlah responden sebanyak 320 orang. Jumlah  responden  ditentukan  berdasarkan  survei pendahuluan  mengenai  jumlah  pejalan  kaki  dan penyeberang  jalan  di  Kota  Bandung.  Perhitungan populasi    pejalan  kaki  dan  penyeberang  jalan dilakukan  melalui  rekaman  video  simpang  ATCS Kota Bandung.
Selain  data  nilai  keselamatan,  dari  hasil  survei wawancara juga dapat diketahui karakteristik responden.  Karakteristik  dari  responden  sangat berpengaruh terhadap persepsi dalam menilai keselamatan  pada  simpang.  Karakteristik  responden dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Responden  didominasi  oleh  usia  produktif  yaitu 16-30 tahun berjumlah 112 responden.
2. Responden laki-laki, jumlahnya jauh lebih banyak dibandingkan dengan responden perempuaan.
3. Jenis  pekerjaan  dari  responden  sangat  beragam namun  didominasi  oleh  mahasiswa  atau  pelajar berjumlah 66 responden.
Nilai keselamatan akan digunakan untuk menghitung  rata-rata  nilai  keselamatan  untuk  setiap pendekat  pada  simpang.  Rata-rata  nilai  keselamatan merupakan  variabel  terikat  dalam  pengembangan model  nilai  keselamatan.  Model  nilai  keselamatan merupakan dasar dari model PedISI sehingga persepsi orang  dalam  menilai  tingkat  keselamatan  simpang bagi pejalan kaki sangat penting.
2.97 3.00 3.10 3.05 2.97 3.09 3.03 3.03 3.23 3.01 3.02 2.99 2.96 2.95 3.22 3.24 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50 5.00 N il a i K e se la m a ta n Simpang

## Gambar 2 Distribusi Nilai Keselamatan
Berdasarkan Gambar  2 dapat dilihat bahwa  dari skala  1  sampai  5  yang  diberikan,  nilai  keselamatan bagi pejalan kaki yang diberikan oleh responden rata- rata  adalah  3,05  yang  menunjukkan  keseluruhan simpang  bersinyal  yang  ditinjau  dalam  penelitian  ini
memiliki  tingkat  keselamatan  yang  cukup.  Hasil  ini menunjukkan keseragaman persepsi responden dalam menilai  tingkat  keselamatan  simpang  bagi  pejalan kaki  di  simpang  karena  tidak  terdapat  variasi  nilai keselamatan  sedangkan  tipe  simpang  berbeda  dengan kondisi  lalu  lintas  dan  fasilitas  penyeberangan  yang tersedia pun berbeda.
Keseragaman  ini  terjadi  dikarenakan  setiap responden  tidak  menilai  seluruh  tipe  simpang  namun hanya beberapa saja sehingga tidak bisa membedakan antara  simpang  yg  satu  dan  yang  lainnya.  Pada  saat survei,  setiap  responden  hanya  menilai  5  simpang. Selain  itu,  penyebab  keseragaman  data  ini  adalah durasi  video  yang  mungki  terlalu  singkat  dan pertanyaaan yang diberikan kepada responden melalui kuisoner kurang lebih spesifik.

## IV.5 Pengembangan Model
Proses  pengembangan  model  ini  dimulai  dari pengembangan  model  perilaku  dan  model  nilai keselamatan.  Variabel  bebas  yang  signifikan  pada kedua model tersebut akan digunakan sebagai variabel bebas  dalam  pengembangan  model  PedISI  untuk simpang  bersinyal  Kota  Bandung.  Setelah  model PedISI  terbentuk,  dilakukan  pengaplikasian  model untuk mengetahui nilai PedISI atau indeks keselamatan  simpang  dari  setiap  lokasi  penelitian. Setelah  itu,  nilai  PedISI  dari  model  yang  terbentuk dibandingkan  dengan  nilai  PedISI  dari  model  yang telah dikembangkan oleh FHWA.

## IV.5.1 Model Perilaku
Pengembangan  model  perilaku  dilakukan  dengan menggunakan model regresi Poisson tergeneralisasi.

## Tabel 9 Uji Multikolinieritas
Standardized Coefficients B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant) 40.713 8.350
4.876 .000
X1 -.229 .111 -.410 -2.055 .050 .646 1.548
X2 -.150 1.003 -.186 -.150 .882 .017 60.117
X3 8.362 10.211 1.278 .819 .421 .011 94.830
X6 -2.388 3.798 -1.076 -.629 .535 .009 114.176 X7 -1.676 3.489 -.131 -.480 .635 .347 2.884 X10 -.025 .688 -.046 -.036 .971 .016 63.547 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics 1
a. Dependent Variable: Y1
Berdasarkan  hasil  uji  multikolinieritas  pada Tabel  9 ,  dapat  dilihat  bahwa  model  regresi  memiliki masalah  multikoliniertas  karena  variabel  X2,  X3,  X6 dan  X6  tidak  memenuhi  kriteria  uji  yaitu  nilai  VIF lebih dari 10 dan nilai tolerance kurang dari 0,1. Guna menghilangkan  masalah  multikolinieritas  pada  model
Istiqomah Nurhidayati , Aine Kusumawat,  Sri Hendarto Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 2, 15 April 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
regresi,salah  satu  cara  sederhana  yang  dapat dilakukan  adalah  variabel  bebas  yang  tidak  sesuai dengan kriteria uji dihilangkan dalam model.
Tabel 10 Uji Asumsi Equidispersi
Y1 Valid 32 Missing 0 26.656 129.909 Statistics N Mean Variance
Berdasarkan  hasil  uji  asumsi equidispersi pada Tabel 10 , dapat dilihat bahwa asumsi tidak terpenuhi. Dalam  model  regresi  Poisson  tergeneralalisasi, apabila  uji  asumsi equidispersi tidak  terpenuhi  tidak menjadi masalah.
Tabel 11 Uji Kasus Data
Lower Upper Wald Chi- Square df Sig. (Intercept) 3.358 .446 2.483 4.232 56.627 1 .000 X1 .001 .009 -.016 .018
.018 1 .893 X7 -.448 .143 -.727 -.168 9.840 1 .002
(Scale)
1 a Dependent Variable: Y1 Model: (Intercept), X1, X7 a. Fixed at the displayed value. Parameter Estimates Parameter B Std. Error 95% Wald Confidence Interval Hypothesis Test
Berdasarkan hasil uji pada Tabel 11 , dapat dilihat bahwa  data  mengalami overdispersi karena  besarnya nilai Pearson Chi Square dibagi df bernilai lebih dari nol. Dengan kondisi data yang mengalami overdispersi ,  tidak  menjadi  masalah  karena  model regresi  Poisson  tergeneralisasi  dapat  digunakan  baik dalam kasus overdispersi atau underdispersi .
Metode backward  elimination digunakan  untuk memilih model terbaik. Metode backward elimination adalah  pemodelan  regresi  dengan  menghilangkan variabel yang tidak signifikan satu per satu dari model hingga  diperoleh  model  yang  seluruh  variabelnya signifkan.  Berikut  ini  adalah  hasil  model  regresi Poisson  tergeneralisasi  dengan  metode backward elimination yang tersaji dalam Tabel 12 .

## Tabel 12 Hasil Model Perilaku
Lower Upper Wald Chi- Square df Sig. (Intercept) 3.416 .105 3.210 3.623 1050.656 1 0.000 X7 -.438
.124 -.680 -.196 12.574
1 .000
(Scale)
1 a Dependent Variable: Y1 Model: (Intercept), X7 a. Fixed at the displayed value. Parameter Estimates Parameter
B Std. Error 95% Wald Confidence Interval Hypothesis Test
Berdasarkan hasil model pada Tabel 12 , variabel bebas yang signifikan terhadap model dengan p-value < 0,05  tetap  hanya  variabel  X7.  Sesuai  dengan tahapan regresi dengan metode backward eliminiation ,  apabila  seluruh  variabel  bebas  dalam model  sudah  memiliki p-value <  0,05  maka  tahapan pemodelan  dihentikan  dan  model  ini  menjadi  model terbaik  yang dipilih. Dari  hasil pengembangan  model perilaku,  variabel  bebas  yang  signifikan  terhadap model  adalah  X7  (lebar  median).  Variabel  ini  akan dipertahankan dalam pengembangan model PedISI.

## IV.6 Model Nilai Keselamatan
Pengembangan model nilai keselamatan dilakukan  dengan  menggunakan  model  regresi  linier berganda.  Pemilihan  model  regresi  linier  berganda yang  terbaik  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode backward  elimination .  Variabel  bebas  yang signifikan  dalam  model  nilai  keselamatan  terbaik akan  dipertahankan  dalam  pengembangan  model PedISI.
Tabel 13 Uji Korelasi
Y2 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 Y2 1.000 -.202 .112 -.468 -.434 -.193 -.420 .131 X1 -.202 1.000 .242 .514 .541 .296 .532 .306 X2 .112 .242 1.000 .127 .202 .172 .209 .987 X3 -.468 .514 .127 1.000 .988 .526 .970 .214 X4
1.000 X5 1.000 X6 -.434 .541 .202 .988 1.000 .604 .992 .286 X7 -.193 .296 .172 .526 .604 1.000 .698 .190 X8 -.420 .532 .209 .970 .992 .698 1.000 .286 X9
1.000 X10 .131 .306 .987 .214 .286 .190 .286 1.000
X11 1.000 Correlations Pearson Correlation
Berdasarkan  hasil  uji  korelasi  pada Tabel  13 dapat  dianalisis  hubungan  antara  variabel  terikat dengan  setiap  variabel  bebas.  Dalam  model  regresi linier  berganda,  hubungan  korelasi  antara  variabel terikat  dan  variabel  bebas  harus  tinggi  sedangkan korelasi  antara  variabel  bebas  harus  rendah.  Oleh karena  itu, sesuai dengan hasil uji korelasi diatas  ada lima  variabel  bebas  yang  memiliki  korelasi  sangat tinggi yaitu X2, X3, X6, X8 dan X10. Diantara kelima variabel  bebas  ini,  variabel  bebas  X3  tetap dipertahankan  dalam  model  karena  memiliki  korelasi paling  tinggi  dengan  variabel  terikat  Y1  sebesar  - 0,468  sedangkan  variabel  bebas  X6  dan  X8 dihilangkan dari model karena kedua variabel tersebut berkorelasi  tinggi  dengan  X3.  Selain  itu,  salah  satu diantara  variabel  X2  dan  X10  juga  harus  dihilangkan dalam model karena keduanya memiliki korelasi yang tinggi.
Tabel 14 Hasil Model Nilai Keselamatan
Istiqomah Nurhidayati , Aine Kusumawat,  Sri Hendarto Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 2, 15 April 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
Standardized Coefficients B Std. Error Beta (Constant) 3.152 .055 56.904 .000 X3 .032 .011 .544 2.847 .008 X7 -.005 .022 -.048 -2.535 .007 X10 .001 .001 .238 2.509 .016 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients
t Sig. 1
a. Dependent Variable: Y2
Berdasarkan  hasil  regresi  linier  berganda  pada Tabel  14 ,  variabel  bebas  dalam  model  seluruhnya signifikan terhadap model karena nilai sig > ɑ = 0,05. Variabel  bebas  yang  signifikan  adalah  X3,  X7  dan X10.  Sesuai  dengan  tahapan  regresi  dengan  metode backward eliminiation , apabila seluruh variabel bebas dalam  model  signifikan  maka  eliminasi  dihentikan dan  model  pada  tahap  ini  adalah  model  regresi  linier berganda  yang  terpilih.  Dari  hasil  pengembangan model  nilai  keselamatan,  variabel  bebas  yang signifikan  terhadap  model  adalah  X3  (total  jumlah lajur),  X7  (lebar  median)  dan  X10  (kecepatan  85 persentil) dengan besar koefisien korelasi determinasi sebesar  0,525.  Variabel  bebas  ini  akan  dipertahankan dalam pengembangan model PedISI.

## IV.7 Model PedISI untuk Simpang Bersinyal Kota Bandung
Sebelum dilakukan pengembangan model PedISI, dilakukan  pengembangan  model  perilaku  dan  model nilai  keselamatan.  Variabel  bebas  yang  signifikan  di dalam  kedua  model  akan  tetap  dipertahankan  dalam membangun  model  PedISI.  Berdasarkan  hasil  dari pengembangan  model  perilaku  dan  model  nilai keselamatan,  variabel  bebas  yang  digunakan  dalam membuat  model  PedISI  untuk  Simpang  Bersinyal Kota  Bandung  adalah Total  Jumlah  Lajur  (X3), Lebar  Median  (X7) dan Kecepatan  85  Persentil (X10) sedangkan  variabel  terikatnya  adalah Rata- rata Nilai Skor Keselamatan (Y2).

## Tabel 15 Hasil Model PedISI
Standardized Coefficients B Std. Error Beta (Constant) 3.152 .055 56.904 .000 X3 .032 .011 .544 2.847 .008 X7 -.005 .022 -.048 -2.535 .007
X10 .001 .001 .238 2.509 .016 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients t Sig.
1
a. Dependent Variable: Y2
Setelah dilakukan analisis regresi linier berganda, hasil  dari  pengembangan  model  PedISI  untuk Simpang  Bersinyal  Kota  Bandung  dinyatakan  dalam persamaan regresi sebagai berikut:
PedISI  = 3,184 + 0,032 THRULNS - 0,005 MEDIAN + 0,001 SPEED85 th
… [2]
Berdasarkan  persamaan [2] ,  variabel  bebas  yang signifikan  dalam  model  adalah  total  jumlah  lajur (X3),  lebar  median  (X7)  dan  kecepatan  85  persentil (X10).  Penjelasan  mengenai  masing-masing  variabel bebas dalam model sebagai berikut:

## 1. Total Jumlah Lajur (X3)
Meningkatnya  jumlah  lajur  dapat  meningkatkan potensi kecelakaan pada pejalan kaki karena interaksi yang  terjadi  antara  pejalan  kaki  dan  kendaraan  yang datang akan semakin lama, jarak yang harus ditempuh untuk  menyeberang  semakin  jauh  dan  membutuhkan waktu yang semakin lama.

## 2. Lebar Median (X7)
Keberadaan  median  dapat  mengurangi  konflik yang  terjadi  antara  pejalan  kaki  dengan  kendaraan bermotor  karena  median  dapat  menjadi  lapak  tunggu bagi  pejalan  kaki  untuk  berhenti  sementara  pejalan kaki  dalam melakukan  penyeberangan  sambil menunggu  kesempatan  melakukan  penyeberangan berikutnya. .

## 3. Kecepatan 85 Persentil (X10)
Kecepatan  85  persentil  adalah  kecepatan  lalu lintas  dimana  85%  dari  pengemudi  mengemudikan kendaraannya  di  jalan  tanpa  dipengaruhi  oleh kecepatan  lalu  lintas  yang  lebih  rendah  atau  cuaca yang buruk (Abraham, 2001) dan menandakan bahwa 85  %  kendaraaan  menggunakan  kecepatan  dibawah dari nilai kecepatan 85 persentil. Jarak berhenti untuk kendaraan  meningkat  seiring  dengan  meningkatnya fungsi  kecepatan  kendaraan.  Sebagai  tambahan, kemungkinan  cedera  fatal  pada  pejalan  kaki  juga meningkat  pada  tabrakan  pejalan  kaki  dan  kendaraan bermotor dengan kecepatan tinggi.
Perbedaan  yang  signifikan  terletak  pada  variabel bebas yang digunakan dalam model karena karakteristik  simpang  dan  kondisi  lalu  lintas  yang berbeda.  Model  PedISI  FHWA  dikembangkan  untuk dapat  digunakan  pada  simpang  bersinyal  dan  tidak bersinyal sedangkan model PedISI yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini  hanya  dapat digunakan untuk simpang bersinyal.
Dengan  menggunakan  model  PedISI  yang terbentuk,  dapat  dilakukan  perhitungan  nilai  PedISI untuk  setiap  lokasi  simpang  yang  ditinjau.  Nilai
Istiqomah Nurhidayati , Aine Kusumawat,  Sri Hendarto Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 2, 15 April 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
PedISI  pada  suatu  simpang  merupakan  nilai  rata-rata dari masing-masing pendekat di simpang tersebut.

## Tabel 16 Perhitungan Nilai PedISI
Total Jumlah Lajur Lebar Median Kec. 85 Persentil X3 X7 X10 1 Barat 8 2 44.41 3.45 5.79 2 Timur 8 2 51.06 3.45 5.88 3 Barat 8 2 43.2 3.44 5.83 4 Timur 8 2 41.82 3.44 5.75
5 Barat 6 0.5 48.97 3.40 5.17 6 Timur 6 0.5 46.29 3.39 5.21 7 Barat 6 0.5 50.25 3.40 5.18 8 Timur 6 0.5 40.78 3.39 5.06 9 Barat 6 0.5 31.11 3.38 4.96 10 Timur 6 0.3 32.81 3.38 5.02 11 Barat 6 1.5 53.32 3.40 5.26 12 Timur 6 0.5 54.19 3.40 5.29
13 Barat 4 3 49.63 3.32 4.60 14 Timur 4 3 55.55 3.33 4.70 15 Barat 4 0.5 17.95 3.30 4.19 16 Timur 4 0.5 25.04 3.30 4.28 17 Utara 4 0.5 112.48 3.40 5.25 18 Selatan 4 0.5 92.66 3.38 5.08 19 Barat 4 0.5 24.91 3.30 4.29 20 Timur 4 0.5 23.43 3.30 4.20 21 Utara 4 0 36.82 3.32 4.42 22 Selatan 4 0 38.14 3.32 4.41
23 Barat 4 0 57.02 3.34 4.67 24 Timur 4 0 54.1 3.34 4.65 25 Barat 4 0 22.87 3.31 4.25
26 Timur 4 0 24.44 3.31 4.27 27 Barat 4 0 62.08 3.35 4.78 28 Timur 4 0 64.17 3.35 4.83 29 Barat 2 0 19.9 3.24 3.56 30 Timur 2 0 19.08 3.24 3.54 31 Utara 2 0 20.12 3.24 3.56 32 Selatan 2 0 20.47 3.24 3.57 Lombok-Aceh
Astana Anyar
Lombok-Citarum Cihapit Trunojoyo Banda-Aceh Pasir Koja Tamansari Cikutra Sulanjana Cimuncang
Gedebage
Kiaracondong Moch.Toha Cibaduyut Kopo
Nilai PedISI FHWA No. Nama Simpang Arah Nilai PedISI
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  PedISI menggunakan  model PedISI untuk simpang  bersinyal Kota  Bandung  dalam Tabel  16 , simpang  yang memiliki  nilai  PedISI  tertinggi  adalah  Simpang Gedebage  dan  Kiaracondong  sedangkan  simpang yang  memiliki  nilai  PedISI  terendah  adalah  Simpang Banda-Aceh  dan  Lombok-Aceh.  Rata-rata  nilai PedISI  untuk  Simpang  Bersinyal  Kota  Bandung adalah 3,35 dengan standar deviasi sebesar 0,06.

## IV.8 Aplikasi Model PedISI Simpang Bersinyal Kota Bandung
Selain  melakukan  perhitungan  nilai  PedISI  pada setiap  simpang,  dilakukan  pula  perhitungan  nilai PedISI  berdasarkan  tipe  simpang  dengan  model PedISI  yang  terbentuk  dan  model  PedISI  yang dikembangkan  oleh  FHWA.  Berikut  ini  adalah  hasil perhitungan  nilai  PedISI  berdasarkan  tipe  simpang untuk  masing-masing  model  yang  tersaji  dalam Gambar 3, 4 dan 5.
3.45 3.40 3.39 3.35 3.24 5.83 5.27 5.17 4.81 3.56 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 8/2 D 6/2 D 4/2 D 4/2 UD 2/2 UD N il a i P e d IS I Tipe Simpang Nilai PedISI Maksimum Setiap Tipe Simpang Model Terbentuk Model FHWA Gambar 3 Nilai  PedISI Maksimum 3.44 3.38 3.30 3.31 3.24 5.79 4.99 4.24 4.26 3.55 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 8/2 D 6/2 D 4/2 D 4/2 UD 2/2 UD N il a i P e d IS I Tipe Simpang Nilai PedISI Minimum Setiap Tipe Simpang Model Terbentuk Model FHWA Gambar 4 Nilai PedISI Minimum 3.45 3.39 3.33 3.33 3.24 5.81 5.14 4.57 4.53 3.56 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 8/2 D 6/2 D 4/2 D 4/2 UD 2/2 UD N il a i P e d IS I Tipe Simpang Rata-rata Nilai PedISI  Setiap Tipe Simpang Model Terbentuk Model FHWA

## Gambar 5 Rata-rata Nilai PedISI
Nilai PedISI simpang dengan model PedISI yang dikembangkan dalam penelitian ini memiliki rata-rata nilai sebesar 3,35 dengan standar deviasi sebesar 0,06 sedangkan nilai PedISI simpang dengan model PedISI oleh  FHWA  memiliki  rata-rata  nilai  sebesar  4,73 dengan  standar  deviasi  0,67.  Standar  deviasi  yang kecil  pada  model  PedISI  untuk  simpang  bersinyal Kota  Bandung  menunjukkan  bahwa  varisi  nilai PedISI  kecil  (data  seragam).  Hal  ini  dikarenakan pengaruh  dari  metode  pengumpulan  data.  Pada  saat pengumpulan  data  seharusnya  setiap  responden menilai  keseluruhan  tipe  simpang  sehingga  dapat membedakan antara tipe simpang yang satu dan yang lainnya  sedangkan  dalam  penelitian  ini,  pada  saat pengumpulan  data  responden  menilai  5  simpang secara acak. Selain itu, hasil data ini juga dipengaruhi oleh kuisoner yang kurang spesifik dalam menanyakan tentang tingkat keselamatan bagi pejalan kaki  di  simpang.  Dalam  kuisoner,  lebih  ditekankan terhadap keberadaan fasilitas penyeberangan jalan dan kondisi  lalu  lintas  tanpa  memberikan  pertimbangan yang  berkaitan  dengan  faktor  dari  pejalan  kaki  atau penyeberang jalan.
Istiqomah Nurhidayati , Aine Kusumawat,  Sri Hendarto Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 2, 15 April 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
Besarnya    nilai  PedISI  pada  kedua  model  sangat dipengaruhi oleh total jumlah lajur hal ini ditunjukkan dengan  nilai  PedISI  yang  semakin  tinggi  pada simpang  yang  memiliki  banyak  jumlah  lajur  karena banyaknya  jumlah  lajur  mempengaruhi  kesempatan interaksi  antara  pejalan  kaki  dengan  kendaraan bermotor.  Jumlah  lajur  yang  semakin  banyak membuat  jarak  dan  waktu  yang  ditempuh  untuk menyeberang  semakin  jauh  dan  lama  sehingga kesempatan  interaksi  antara  pejalan  kaki  dan kendaraan  bermotor  semakin  besar  yang  dapat meningkatkan potensi terjadinya kecelakaan.
Selain  dipengaruhi  oleh  total  jumlah  lajur, keberadaan median juga mempengaruhi besarnya nilai PedISI.  Keberadaan  median  yang  membuat  nilai PedISI  yang  dihasilkan  kedua  model  cukup  jauh berbeda  pada  tipe  simpang  tanpa  median  yaitu simpang  4/2  UD  dan  simpang  2/2  UD.  Nilai  PedISI dari  model  yang  terbentuk  dalam  penelitian  untuk kedua  tipe  simpang  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  nilai  PedISI  dari  model  yang  dikembangkan oleh FHWA.
Hal ini dikarenakan pada model yang dikembangkan  oleh  FHWA  tidak  dipengaruhi  oleh keberadaan  median  sehingga  nilai  PedISInya  jauh lebih  kecil  sedangkan  pada  model  yang  terbentuk dalam  penelitian  ini,  keberadaan  median  sangat mempengaruhi  nilai  PedISI.  Adanya  median  pada jalan  yang  dilintasi  oleh  pejalan  kaki  pada  simpang dapat  mengurangi  besar  nilai  PedISI  karena  median mampu  meningkatkan  tingkat  keselamatan  bagi pejalan  kaki  karena  dapat  mengurangi  konflik  dan melindungi  pejalan  kaki  sebagai  tempat  berhenti sementara ketika pejalan kaki tidak dapat melanjutkan proses menyeberang.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil pengolahan  dan  analisis  data  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Variabel  yang  berpengaruh  dalam  membangun model  keselamatan  untuk  penyeberangan  jalan Kota  Bandung  adalah  Total  Jumlah  Lajur  (X3), Lebar  Median  (X7)  dan  Kecepatan  85  Persentil (X10).
2. Model  PedISI  yang  terbentuk  adalah  PedISI  = 3,184  +  0,032 THRULNS -  0,005 MEDIAN + 0,001 SPEED85 th dengan R 2 = 0,525. Nilai PedISI berdasarkan  model  yang  terbentuk  adalah  3,24  –
3,45.  Besar  rata-rata  nilai  PedISi  sebesar  3,35 dengan  standar  deviasi  0,06  sedangkan  nilai PedISI  dari  model  PedISI  yang  dikembangkan FHWA  sebesar  3,56  –  5,88.  Besar  rata-rata  nilai PedISi  sebesar  4,73  dengan  standar  deviasi sebesar 0,67.
3. Nilai  PedISI  untuk  simpang  bersinyal  Kota Bandung dipengaruhi oleh banyaknya total jumlah lajur,  keberadaan  median  dan  kecepatan  85 persentil. Semakin banyak total jumlah lajur maka semakin  tinggi  nilai  PedISI  karena  jumlah  lajur sangat  mempengaruhi  lamanya  interaksi  yang dapat  terjadi  antara  pejalan  kaki  dan  kendaraan bermotor. Seiring dengan semakin tinggi kecepatan  kendaraan  di  jalan  yang  dilintasi  maka nilai  PedISI  juga  semakin  tinggi  karena  potensi kecelakaan  semakin  besar.  Berbeda  dengan  total jumlah  lajur  dan  kecepatan,  keberadaan  median dapat  mengurangi  keselamatan  bagi  pejalan  kaki karena  mengurangi  konflik  dan  sebagai  tempat berhenti sementara bagi pejalan kaki.

## 8 Saran
Guna  mendapatkan  model  yang  lebih  baik  untuk menilai  tingkat  keselamatan  bagi  pejalan  kaki  di Simpang Bersinyal Kota Bandung, dalam pengembang  model  ini  ada  beberapa  saran  sebagai berikut:
1. Dalam  mengidentifikasi  variabel-variabel  bebas yang berpotensi mempengaaruhi tingkat keselamatan  bagi  pejalan  kaki  di  simpang bersinyal,  perlu  dipertimbangkan  karakteristik pejalan  kaki  seperti  kecepatan  berjalan  dan menyeberang  dan  volume  pejalan  kaki  pada simpang yang ditinjau.
2. Mempertimbangkan  pengaruh  dari  lebar  area penyeberangan  jalan  dibanding  dengan  total jumlah lajur.
3. Memperbaiki  metode  pengumpulan  data  pada saat  survei  mengenai  persepsi  pejalan  kaki terhadap  tingkat  keselamatan  di  simpang sehingga  model  yang  dihasilkan  akan  memiliki variasi nilai PedISI yang lebih baik.
4. Pengembangan  model  tidak  hanya  meninjau simpang  bersinyal  4  lengan  saja  tetapi  juga meninjau  simpang  bersinyal  3  lengan  serta simpang  tak  bersinyal  sehingga  model  dapat lebih baik menggambarkan nilai tingkat keselamatan
Istiqomah Nurhidayati , Aine Kusumawat,  Sri Hendarto Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 2, 15 April 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333

## R EFERENSI
Abraham,  J.,  (2001): Analysis  of  Highway  Speed Limits ,  Bachelor  Degree  Thesis,  Faculty  of Applied Science and Engineering, University Toronto, Canada.
Carter, et  al., (2007): Pedestrian  and  bicyclist interection  safety  indices:  user  guide . University  of  North  Carolina,  Highway Safety  Research  Center.  McLean:  Federal Highway Administration.
Listiyani,  Y  dan  Purhadi,  (2010): Pemodelan Generalized  Regresi  Poisson  pada  Faktor  - Faktor yang Mempengaruhi Angka Kematian Bayi  di  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2007.
Jurnal Statistika ITS, 2(2007): 1-7.
Zegeer,  C.,  Seiderman,  C.,  Lagerway,  P.,  Cynecki, M.,  Ronkin,  M.,  &  Schneider,  R.,  (2002): Pedestrian  facilities  users  guide  –  providing safety  and  mobility .  University  of  North Carolina,  Highway  Safety  Research  Center. McLean: Federal Highway Administration.