MODEL REGRESI LINIER PENGARUH KOMPOSISI KENDARAAN TERHADAP TINGKAT KECELAKAAN PADA JALAN TOL SURABAYA-GEMPOL
Nur Setiaji Pamungkas 1) , Junaidi 2) , Triatmo Sugih Hardono 3)
1,2,3) Jurusan Teknik Sipil Politeknik Negeri Semarang Jln. Prof. H.Soedarto, S.H. Tembalang, Semarang  50275 Telepon 024 76480569 Email: nursetiaji@yahoo.co.id

## Abstract
Traffic accident is an event in which the unexpected and accidental, involve vehicles with  or  without  other  road  users,  resulting  in  loss  of  life  or  loss  of  property.  The increasing  number  of  vehicles  as  well  as  variation  of  the  type  and  size  of  four  or more  wheeled  vehicles  of  various  dimensions  and  specifications  of  the  vehicle, different  speeds,  driver  behavior  is  not  the  same  that  would  potentially  cause symptoms that lead to the occurrence of traffic accidents on the freeway. This study aimed  to  determine  the  effect  of  the  composition  of  vehicles  in  traffic  flow  on  the highway  accident  rate  in  Surabaya-Gempol.  Class  composition  of  vehicles  passing through  the  toll  road  will  be  analyzed  influence  on  the  rate  of  accidents  (accident frequency  = AF). This  research is  a study area toll roads  Surabaya  - Gempol that toll roads are divided into 2 lanes and 3 lanes. The method used in this study is the method of multiple linear regression analysis. Results of multiple linear regression analysis  showed  that  only  1  of  4  linear  regression  model  that  showed  that  the variable composition of the vehicle has a significant effect on the frequency rate of accidents.  While  the  other  three  regression  models  show  the  opposite  result.  This menunujukkan  that  improper  linear  regression  model  to  predict  the  relationship between the independent variable composition with the vehicle accident rate on the highway Surabaya-Gempol.
Kata kunci : traffic accidents, road tolls, multiple linear regression, the distribution of vehicle classes, the frequency rate of accidents

## PENDAHULUAN
Issue  utama  dalam  permasalahan transportasi  di  kota-kota  besar  baik  di negara  maju  maupun  di  negara berkembang  selain  kemacetan  adalah tingginya  angka  kecelakaan  lalu  lintas di  jalan  raya  yang  mengakibatkan adanya  korban  meninggal  dunia,  luka- luka  ataupun  cacat.  Kecelakaan  lalu lintas pada banyak negara berkembang sangat  tinggi  bila  dibandingkan  pada negara  maju.  Setiap  hari  3.000  orang tewas  di  jalan  dan  30.000  orang  luka
dan cacat. Secara akumulasi, lebih dari 1 juta orang meninggal dan 20-50 juta orang  menderita  luka-luka  dan  cacat dalam  kecelakaan  lalu  lintas  di  jalan setiap tahun. Diprediksi bahwa rangking  fatalitas  akan  meningkat, yaitu  dari  peringkat  sembilan  menjadi peringkat  ketiga  pada  tahun  2020 setelah  penyakit  jantung  dan  depresi (WHO, 1999). Ada empat faktor utama yang  saling  berkaitan  satu  sama lainnya yang menjadi penyebab kecelakaan  lalu  lintas,  yaitu  kondisi
lingkungan, perilaku pengemudi, karakteristik kendaraan dan
karakteristik lalu lintas. Secara empiris kecelakaan  biasanya  didekati  dan dihubungkan  secara  matematis  dengan tiga karakteristik dasar lalu lintas yaitu kecepatan,  kepadatan  dan  volume  lalu lintas.
Meningkatnya jumlah
kendaraan  serta  bervariasinya  jenis kendaraan beroda empat atau lebih dari berbagai dimensi dan spesifikasi kendaraan,  kecepatan  yang  berbeda, perilaku  pengemudi  yang  tidak  sama akan  berpotensi  menimbulkan  gejala yang mengarah pada terjadinya kecelakaan  lalu  lintas.  Secara  umum bahwa  kondisi  lalu  lintas  yang  buruk dapat  memicu  munculnya  potensi kecelakaan.  Data  dari  PT  Jasa  Marga (Persero)  selaku  operator  jalan  tol Surabaya-Gempol menunjukkan bahwa  selama  kurun  waktu  Januari 2006  sampai  dengan  Mei  2009  (41 bulan)  tercatat  sebanyak  253  kejadian kecelakaan  di  sepanjang  ruas  jalan  tol tersebut  atau  rata-rata  6,171  kejadian kecelakaan setiap bulannya.
Permasalahan yang muncul adalah  apakah  jumlah  dari  berbagai kelompok  pengguna  jalan    harus menjadi pertimbangan
dalam
memprediksi hubungan antara frekuensi  kecelakaan  dan  arus  lalu lintas.  Kenyataannya  kendaraan  yang
melintas  di  jalan  raya  adalah  sangat tidak  homogen  berkaitan  dengan  tipe, berat, dimensi, maupun rata-rata kecepatan  mobil  yang  menunjukkan bahwa hal-hal tersebut dapat mempengaruhi  keselamatan  lalu  lintas secara berbeda-beda pula.
Penelitian  ini  mencoba  untuk memperkirakan model hubungan antara frekuensi kecelakaan dan komposisi  arus  lalu  lintas  yang melewati jalan bebas hambatan. Komposisi  kendaraan    yang  melewati jalan tol dibedakan menjadi 3 golongan berdasarkan  Keppres  No.  36  Tahun 2003  yaitu  golongan  I  (sedan,  jip,  bus kecil  dan  sedang,  truk  tiga  perempat), golongan  IIA  (truk  besar  dan  bus  dua gandar), dan golongan II B (truk besar dan  bus  lebih  dari  tiga  gandar). Berdasarkan  Surat  Keputusan  Menteri
Pekerjaan Umum Nomor
370/KPTS/M/2007  penggolongan  ini kemudian direvisi menjadi : golongan I (sedan,  jeep,  pick  up/truk  kecil  dan bis),  golongan  II  (truk  dengan  dua gandar), golongan III (truk dengan tiga gandar),  golongan  IV  (truk  dengan empat  gandar),  dan  golongan  V  (truk dengan lima gandar atau lebih).
Analisis keterkaitan antara komposisi  volume  arus  lalu  lintas dengan tingkat kecelakaan akan menjadi baik tergantung kepada kelengkapan dan kebutuhan data (laporan  kecelakaan  dan  pengumpulan tol). Pengumpulan data telah dilakukan secara  periodik  oleh  pihak  pengelola jalan  tol  dalam  bentuk time  series , sehingga  akan  membantu  dalam  tahap pengolahan dan analisa data.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metode deskriptif  analitis  dengan  pendekatan kuantitatif,  maksudnya  penelitian  ini lebih  menekankan  analisis  terhadap data-data yang bersifat kuantitatif yang
kemudian diolah sehingga menghasilkan kesimpulan. Dari analisa tersebut akan diketahui hubungan yang signifikan  antara  variabel  yang  diteliti dan  akan  memperjelas gambaran mengenai objek yang diteliti. Dalam penelitian ini penulis ingin mengetahui bagaimana  pengaruh  variabel  bebas terhadap  variabel  terikat.  Oleh  karena itu  dalam  analisis  data  digunakan
metode regresi linear berganda. Regresi  merupakan  prosedur  yang memperlakukan  tingkat  kecelakaan sebagai peubah tidak bebas ( dependent variable )  sebagai  fungsi  dari  satu  atau lebih  peubah  bebas  ( independent variable ). Hubungan yang diasumsikan linier  mengikuti  bentuk  berikut  ini (Wright and Ashford.1989) :
Y = A 0 + A 1 X 1 + A 2 X 2 + .... + A n X n (5)
Dengan :
Y = tingkat kecelakaan
X 1 , X 2 , ...., X n = peubah bebas/komposisi volume arus lalu lintas A 0 , A 1 , ...., A n = konstanta Penyusunan
model-model hubungan  tingkat  kecelakaan  dan komposisi  volume  arus  lalu  lintas dalam  penelitian  ini  menggunakan metode analisis regresi linier berganda. Pemilihan  variabel  bebas  dan  variabel tak  bebas  dilakukan  berdasarkan  nilai korelasinya.
Untuk memudahkan dalam  proses  analisis  maka  digunakan alat  bantu  perangkat  lunak  program komputer SPSS versi 11.0.   Terdapat
4 metode yang dapat digunakan dalam memasukkan/menyeleksi variabel bebas  dalam  program  SPSS  yaitu metode enter , backward  elimination , forward  elimination ,  dan  metode
stepwise elimination .  Untuk setiap
tahapan metode, akan dilakukan kajian koefisien determinasi (R 2 ), nilai konstanta, dan koefisien regresi dengan kriteria :
1. Semakin  banyak  variabel,  maka model semakin baik
Hal  ini  karena  dengan  semakin banyak  variabel  independen  maka
semakin  banyak  informasi  yang dapat dijelaskan mengenai hubungan antara variabel dependen dan variabel independen.
2. Tanda koefisien regresi sesuai yang diharapkan
Tanda koefisien regresi (konstanta)
diharapkan  bernilai  positif  karena frekuensi tingkat kecelakaan
(variabel  dependen)  tidak  mungkin bernilai negatif.
3. Nilai  konstanta  regresi  semakin mendekati nol adalah semakin baik Nilai  konstanta  mendekati  nol berarti  nilai  itu  mendekati  nilai asymptot sehingga persamaan yang ada  semakin  mendekati  kondisi aktual atau lebih dapat menggambarkan/merepresentasika n kondisi aktual.
4. Nilai  R 2 semakin  besar,  maka model semakin baik Koefisien  determinasi  (R 2 )  pada intinya  mengukur  seberapa  jauh kemampuan model dalam
menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi  adalah  antara  nol  dan satu.  Nilai  R 2 yang  kecil  berarti kemampuan variabel-variabel independen  dalam  menjelaskan variasi  variabel  dependen  amat terbatas.  Nilai  R 2 yang  mendekati
satu berarti variabel-variabel independen  memberikan  hampir semua  informasi  yang  dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.
Sedangkan metode yang digunakan  untuk  menganalisis  lokasi rawan  kecelakaan  adalah  a ccident
frequency  method (Permit  Writers Workshop, 2008). Metode ini menggolongkan lokasi kecelakaan berdasarkan  jumlah  kecelakaan  yang terjadi  di  lokasi  tersebut.  Lokasi dengan  jumlah  kecelakaan  tertinggi ditempatkan  pada  urutan  teratas  lokasi rawan  kecelakaan  diikuti  oleh  lokasi dengan  jumlah  kecelakaan  terbanyak kedua,  dan  seterusnya.  Persamaan untuk menghitung frequensi kecelakaan adalah : AF = A / ( L x T ) Di mana : AF = accident frequency (kecelakaan/km/th); A =   jumlah kecelakaan L =  panjang segmen/ruas (km); T =   periode pengamatan (tahun)
Adapun  kerangka  penelitian  ini  dapat dilihat dalam gambar 1.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengolahan data dan pembahasan disajikan di bawah ini. Metode análisis yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  regresi  berganda  ( multiple regression  analysis ).  Dalam  penelitian ini  pengembangan  model  hubungan tingkat  kecelakaan  dan  komposisi volume arus lalu lintas dengan metode analisis  regresi  memakai  bantuan program  komputer  SPSS  ( Statistical Package  for  Social  Science )  versi 11.00.  Berdasarkan  hipótesis  yang diajukan,  teknik  análisis  data  dengan menggunakan  analisa  regresi  berganda dengan  model  persamaan  :  Y  =  a  + b1X1 + b2X2 + b3X3 + … + e. Untuk menguji  hipótesis  digunakan  uji  t (parsial),  uji  F  (simultan),  dan  R2. Sedangkan jenis uji hipótesis menggunakan  uji  dua  arah  dengan tingkat  sifnifikan  ( )  sebesar  10%. Selain itu juga dilakukan uji
pemenuhan  asumsi  klasik  yaitu  uji
Multikolinieritas, uji heterokedas tisitas,  dan  uji  autokorelasi.  Hasil pengumpulan data dari pengelola jalan tol  Surabaya-Gempol  (PT.  Jasa  Marga Persero)  diperoleh  data  seperti  pada Tabel 1.
Gambar 1. Bagan Alir Penelitian
Gambar 1 Diagram alir penelitian Identifikasi Masalah Hipotesis :
Komposisi arus lalu lintas berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kecelakaan - Ho : koefisien regresi tdk signifikan
- H1 : koefisien regresi signifikan
Pembahasan dan Interpretasi Hasil Variabel penelitian : Variabel bebas = komposisi kendaraan Variabel tak bebas = tingkat kecelakaan Analisis Data :
Uji Asumsi Klasik - Uji multikolinearitas - Uji heterokedastisitas - Uji normalitas - Uji autokorelasi Uji Hipotesis - Regresi berganda (uji simultan dan uji parsial) Kesimpulan Pengumpulan data Data Lalu Lintas : 1. Volume Lalu Lintas
2. LHR
1. LHRT 2. Komposisi kendaraan
Data Kecelakaan Lalu Lintas :
1. Tipe Kecelakaan
2. Tingkat Fatalitas 3. Jenis Kendaraan Terlibat 4. Waktu (Jam,Hari,Tanggal) 5. Lokasi (Km, ruas, arah)
Model Regresi Linier Pengaruh ........ (Nur Setiaji P. 1) , Junaidi 2) , Triatmo S.H 3) .) 27
Tabel 1. Pembagian Ruas dan Jumlah Kecelakaan Per Ruas Jalan Tol Surabaya - Gempol KODE RUAS SEGMEN/RUAS  JALAN PANJANG RUAS (KM) LEBAR JALUR (m) GRUP I GRUP II PERIODE PENGAMATAN (TH) JML LAKA AF PERIODE PENGAMATAN (TH) JML LAKA AF 2 LAJUR C Perak - Dupak 3 2 x  3.6 1.67 2 0.40 1.75 0 0.00 H Waru - Sidoarjo 11 2 x  3.6 1.67 20 1.09 1.75 13 0.68 I Sidoarjo - Porong 9 2 x  3.6 1.67 19 1.27 1.75 4 0.25 J Porong - Sidoarjo 9 2 x  3.6 1.67 13 0.87 1.75 6 0.38 K Sidoarjo - Waru 11 2 x  3.6 1.67 19 1.04 1.75 12 0.62 P Dupak - Perak 3 2 x  3.6 1.67 0 0.00 1.75 8 1.52 3 LAJUR D Dupak - Banyu Urip 2 3 x 3.6 1.67 1 0.3 1.75 2 0.571 E Banyu Urip - Kota Satelit 4 3 x 3.6 1.67 5 0.75 1.75 4 0.571 F Kota Satelit - Gn. Sari 3 3 x 3.6 1.67 8 1.6 1.75 6 1.143 G Gn. Sari - Waru 5 3 x 3.6 1.67 16 1.92 1.75 14 1.486 L Waru - Gn. Sari 5 3 x 3.6 1.67 25 3 1.75 8 0.571 M Gn. Sari - Kota Satelit 3 3 x 3.6 1.67 13 2.6 1.75 6 0.571 N Kota Satelit - Banyu Urip 4 3 x 3.6 1.67 13 1.95 1.75 6 0.429 O Banyu Urip - Dupak 2 3 x 3.6 1.67 7 2.1 1.75 2 0.571

## Sumber : (olah data, 2012)
Ket  :  =  Grup  I  (Pembagian  Golongan  Kendaraan  Berdasar  Keppres  No.  36  Tahun  2003),  Grup  II  (  Pembagian  Gol.  Kend.  Berdasar  Sk Menteri PU No. 370/KPTS/M/2007 )

## Tabel 2. Variabel Dependent dan Variabel Independent Group I
GROUP I (Berdasar Keppres No. 36 Tahun 2003)
NO KODE RUAS VAR. DEPENDENT VAR. INDEPENDENT Y1 X1 X2 X3 X4 AF LHRT % GOL I % GOL IIA % GOL IIB 2 LAJUR 1 C 0.400 175844 83.143 5.531 11.325 2 H 1.091 276413 85.860 6.400 7.730 3 I 1.267 197787 77.920 9.740 12.340 4 J 0.867 219740 77.050 9.620 13.340 5 K 1.036 235795 85.530 6.060 8.400 6 P 0.000 148475 83.125 5.534 11.341 3 LAJUR 7 D 0.300 394467 83.151 5.536 11.313 8 E 0.750 400398 83.148 5.537 11.315 9 F 1.600 457583 83.158 5.536 11.306 10 G 1.920 432437 83.160 5.536 11.304 11 L 3.000 237072 84.520 4.880 10.610 12 M 2.600 278167 83.135 5.532 11.334 13 N 1.950 267040 83.142 5.529 11.330 14 O 2.100 266486 83.139 5.529 11.332
(Sumber : olah data, 2012)
Tabel 3. Variabel Dependent dan Variabel Independent Group II
GROUP II (Berdasar SK Menteri PU No 370/KPTS/M/2007)
NO NAMA RUAS VAR. DEPENDENT VAR. INDEPENDENT Y2 X1 X5 X6 X7 X8 X9 AF LHRT I II III IV V 2 LAJUR 1 C 0.000 180715 76.005 12.707 4.680 4.944 1.664 2 H 0.675 286023 78.510 13.260 3.980 3.320 0.920 3 I 0.254 175642 67.750 19.580 6.200 5.060 1.410 4 J 0.381 196006 66.650 21.040 6.250 4.750 1.300 5 K 0.623 124899 77.280 14.370 4.180 3.280 0.910 6 P 1.524 154315 76.010 12.704 4.679 4.943 1.664 3 LAJUR 7 D 0.857 418381 76.028 12.699 4.673 4.939 1.661 8 E 0.571 424511 76.025 12.700 4.674 4.940 1.661 9 F 1.143 479641 76.032 12.697 4.672 4.938 1.660 10 G 1.600 454557 76.035 12.696 4.671 4.938 1.660
11 L 0.914 247127 71.860 17.060 4.940 4.780 1.370 12 M 1.143 288193 76.027 12.700 4.673 4.939 1.660 13 N 0.857 270949 76.032 12.698 4.672 4.938 1.660 14 O 0.571 270391 76.028 12.699 4.673 4.939 1.661
(Sumber : olah data, 2012)

## Uji Multikolinieritas
Uji  ini  dilakukan  untuk  menguji apakah  pada  model  regresi  ditemukan adanya  korelasi  antara  variabel  bebas, jika  terjadi  korelasi  maka  dapat dikatakan
terkena gejala multikolinieritas.  Model  regresi  yang baik  seharusnya  tidak  terjadi  korelasi diantara  variabel  bebas.  Persyaratan untuk  dapat  dikatakan  terbebas  dari multikolinieritas  adalah  apabila  nilai VIF  prediktor  tidak  melebihi  10.  Dari hasil  pengolahan  data  menggunakan program  SPSS  versi  11.00,  didapat hasil  bahwa  untuk  model-model  pada grup I baik 2 lajur maupun 3 lajur tidak terdapat  multikolinieritas  di  antara variabel  bebasnya  karena  nilai  VIF  di bawah  10.    Sedangkan  untuk  model- model  dalam  grup  II  baik  2  lajur maupun 3 lajur terdapat multikolinieritas diantara variabel bebasnya. Hanya variabel bebas LHRT yang  mempunyai  nilai  VIF  di  bawah 10.

## Uji Heterokedastisitas
Uji ini dilakukan menggunakan scatter plot nilai  residual  variabel  dependen. Pada  uji  ini  yang  perlu  diperhatikan adalah  dengan  melihat  ada  tidaknya pola  tertentu  pada scatter  plot dari variabel  terikat,  di  mana  jika  tidak terdapat  pola  tertentu  maka  tidak terjadi heterokedastisitas namun apabila  terdapat  pola  tertentu  maka
terjadi  heterokedastisitas  pada  data yang  digunakan  dalam  penelitian. Model  yang  baik  adalah  yang  tidak terjadi  heterokedastisitas.  Dari  hasil pengolahan data menggunakan program  SPSS  versi  11.00,  didapat hasil  bahwa  untuk  semua  model  baik grup  I dan Grup II titik-titik menyebar secara  acak  dan  tidak  membentuk suatu  pola  tertentu  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  pada  model  tidak terjadi heterokedastisitas.

## Uji Normalitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel penganggu  atau  residual  memiliki distribusi  normal.  Karena  untuk  uji  t dan  uji  F  mengasumsikan  bahwa residual  berdistribusi  normal.  Kalau asumsi  ini  dilanggar  maka  uji  statistik menjadi  tidak  valid.  Untuk  menguji normalitas  residual  digunakan  uji statistik  non-parametrik  Kolmogorov- Smirnov  (K-S).  Intepretasinya  adalah bahwa jika Asymp.Sig.(2-tailed)
nilainya  di  atas  0,05  maka  distribusi data  dinyatakan  memenuhi  asumsi normalitas,  dan  jika  nilainya  di  bawah 0,05  maka  diinterpretasikan  sebagai tidak  normal.  Dari  hasil  pengujian menggunakan uji statistik non- parametrik  K-S  ternyata  untuk  semua model regresi nilai asymp.sig.(2-tailed) > 0,05 sehingga dapat dikatakan bahwa data terdistribusi normal.

## Uji Autokorelasi
Uji  ini  bertujuan  menguji  apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara  kesalahan  penganggu  pada periode t dengan kesalahan penganggu pada  periode  t-1  (sebelumnya).  Jika terjadi  korelasi  maka  dinamakan  ada problema  autokorelasi.  Model  regresi yang  baik  adalah  regresi  yang  bebas dari  autokorelasi.  Untuk  mendeteksi adanya  autokorelasi  digunakan  uji statistik  non-parametrik  Run  Test.  Uji ini  digunakan  untuk  melihat  apakah data  residual  terjadi  secara  random atau  tidak  (sistematis).  Dari  hasil  uji statistik  non-parametrik  Run  Test menunjukkan  bahwa  pada  semua model  regresi  nilai  test  (asymp.sig  (2- tail)) > 0,05 sehingga dapat
disimpulkan  bahwa  residual  adalah random  atau  tidak  terjadi  autokorelasi antar nilai residual.

## Uji Hipotesis
Persamaan  Regresi  Linier  dengan bantuan  program  SPSS  11.0  didapat koefisien regresi hasil pengolahan data diperoleh  bahwa  untuk  uji  hipótesis, dari  4  model  regresi  hasil  pengolahan data  dengan  bantuan  program  SPSS versi  11.00  diketahui  bahwa  untuk  uji parsial  (uji  t)  dan  uji  simultan  (uji  F) hanya  1  model  regresi  yang  signifikan yaitu  model  no  1,  di  mana  nilai  sig untuk  t  maupun  F  di  bawah  0,05  (  < 0,05  )  dengan  nilai  adj  R2  0.845.  Hal ini  berarti  bahwa  untuk  model  no.  1 dengan  persamaan  Y  =  0.956  + 0.282X3  -  0.205X4  ,  variabel  bebas golongan kendaraan IIA dan IIB secara bersama-sama  maupun  secara  parsial
berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kecelakaan di jalan tol Surabaya-Gempol. Nilai adj. R2
sebesar  0.845  menyatakan  bahwa 84,5%  tingkat  kecelakaan  (AF)  dapat dijelaskan oleh variabel bebas golongan  kendaraan  IIA  dan  IIB. Sedangkan  sisanya  sebesar  15,5% dijelaskan  oleh  sebab-sebab  yang  lain. Hasil  analisa  program  SPSS  untuk ketiga  model  regresi  lainnya  didapat nilai  sig untuk  uji t maupun uji F jauh di  atas  0,05  yang  berarti  bahwa variabel  bebas  baik  secara  bersama- sama  maupun  secara  parsial  tidak signifikan mempengaruhi variabel terikat sehingga model regresi tersebut tidak  valid  untuk  mempresentasikan kondisi riil.

## SIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  di  atas  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  model regresi linier yang dibentuk berdasarkan  analisa  data  menunjukkan bahwa  dari  4  model  regresi  ada  2 model  regresi  yang  memenuhi  syarat uji  asumsi  klasik  (uji  normalitas, heterokedastisitas,  autokorelasi,  dan multikolinieritas)  yaitu  model  regresi untuk Grup I Ruas 2 Lajur dan Ruas 3 Lajur.  Sedangkan  untuk  model  regresi pada  Grup  II  baik  untuk  yang  2  lajur maupun  yang  3  lajur  terjadi  gejala multikolinieritas sehingga model regresi  menjadi  tidak  valid.  Pada  uji hipotesa  yang  terdiri  dari  uji  parsial (uji  t)  dan  uji  simultan  (uji  F)  dari  4 model  regresi  yang  ada  hanya  satu yang  menunjukkan  bahwa  variabel bebas  secara  bersama-sama  maupun secara parsial signifikan
mempengaruhi variabel terikatnya.
Yaitu  model  regresi  pada  Grup  I  Ruas 2  Lajur  di  mana  variabel  bebas  %
Golongan  kendaraan  IIA  dan  IIB
secara signifikan mempengaruhi tingkat  kecelakaan  (AF)  pada  jalan  tol Surabaya-Gempol  dengan  nilai  R 2 sebesar 84,5%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tersusunnya penelitian ini tidak terlepas  dari  bantuan  berbagai  pihak. Untuk itu pada kesempatan ini penulis menyampaikan  terima  kasih  kepada ketua  UP2M  Polines  yang  telah membiayai  peneltian  ini  dan  Bpk Effendi  dari  PT  Jasa  Marga  (Persero) beserta  jajarannya  selaku  pengelola
jalan tol Surabaya-Gempol atas
bantuannya  meminjamkan  data-data jalan tol.

## DAFTAR PUSTAKA
(_______________). 2003. Keputusan Presiden Republik Indonesia
Nomor 36 Tahun 2003 tentang Penetapan Golongan Jenis Kendaraan Bermotor dan
Besarnya Tarif Tol Pada
Beberapa Jalan Tol , Jakarta. (_______________).  2007. Keputusan Menteri Pekerjaan Umum Nomor 370/KPTS/M/2007 Tentang  Penetapan  Golongan Jenis Kendaraan Bermotor Pada  Ruas  Jalan  Tol  Yang Sudah Beroperasi dan Besarnya Tarif Tol Pada Beberapa  Ruas  Jalan  Tol , Jakarta. (_______________).  2008. Laporan Tahunan  2008  /  2008  Annual
Report , P.T. Jasa Marga (Persero) Tbk, Jakarta.
(_______________).  2009. Laporan Bulanan Kecelakaan Lalu Lintas  Tahun  2006  –  2009 ,  PT Jasa  Marga  (Persero)  Cabang Surabaya – Gempol, Surabaya.
(_______________).  2009. Laporan
Bulanan  Volume  Lalu  Lintas
Tahun  2006  –  2009 ,  PT  Jasa Marga (Persero) Cabang Surabaya – Gempol, Surabaya. (_______________).  2009. Laporan Bulanan Kecelakaan Lalu Lintas  Tahun  2003  –  2008 ,  PT Margabumi Matraraya, Surabaya. (_______________).  2009. Laporan Bulanan  Volume  Lalu  Lintas Tahun  2003  –  2008 ,  PT Margabumi Matraraya, Surabaya. Basuki, T., 2001. Model Bangkitan dan
Tarikan  Pergerakan  Provinsi Jawa  Tengah  Dengan  Analisis Regresi  Linier ,  Jurnal  Teknik
Sipil Vol. 2 hal 127-147. Gujarati, DN. 2003. Basic Econometrics ,  Mc.graw  Hill,
New York, 4 th edition;
Ghazali  I,  2006. Aplikasi  Analisis
Multivariate  Dengan  Program
SPSS cetakan IV , Badan Penerbit UNDIP, Semarang
Permit  Writers  Workshop  II.  2008.
Analysis  of  Accident  Statistic , http//: kiewit.oregonstate.edu/pdf/pw_ accid.pdf (15 November 2009).