Abstrak—Kecelakaan  lalu  lintas  merupakan  salah  satu penyebab kematian tertinggi.  Menurut  data  Statistik Transportasi Darat, Provinsi Jawa Timur menyumbang angka kecelakaan  lalu  lintas  paling  tinggi  di  Indonesia  pada  tahun 2018.  Surabaya  yang  merupakan  ibu  kota  dari  Provinsi  Jawa Timur  memiliki  angka  kecelakaan  lalu  lintas  yang  selalu meningkat  dari  tahun  2014-2017.  Berdasarkan  penelitian terdahulu, angka kecelakaan lalu lintas yang melibatkan sepeda motor lebih tinggi dibanding moda transportasi lainnya. Faktor penyebab kecelakaan lalu lintas di Surabaya dari perspektif tata ruang  belum  banyak  dibahas  sebelumnya.  Studi  untuk mengurangi kecelakaan lalu lintas di Surabaya perlu dilakukan, salah satu caranya yaitu dengan pemodelan spasial kecelakaan lalu  lintas  dengan  bantuan  perhitungan  statistik  dan  Sistem Informasi  Geografis  (GIS).  Data  kecelakaan  lalu  lintas dihimpun dari Direktorat Lalu Lintas Kepolisian Daerah Jawa Timur (Ditlantas Polda Jatim), kemudian dilakukan identifikasi karakteristik  kecelakaan  lalu  lintas  Surabaya.  Setelah  itu dilakukan  pemodelan  spasial  menggunakan  analisis  hot  spot untuk  memetakan  daerah  rawan  kecelakaan  di  Surabaya  dan Count  Incident  by  Line  of  Communication  untuk  memetakan frekuensi  kecelakaan  di  setiap  ruas  jalan.  Berikutnya, dilakukan  analisis  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap kecelakaan,  menggunakan  chi-kuadrat,  koefisien  kontingensi, dan uji T. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bahwa faktor penggunaan  lahan,  tipe  jalan,  jumlah  arah,  jumlah  lajur,  dan keberadaan  median  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap  kecelakaan  lalu  lintas  di  Surabaya.  Informasi  ini berguna  bagi  pembuat  kebijakan  di  bidang  tata  ruang  dan transportasi untuk merumuskan strategi yang dapat mengurangi angka kecelakaan lalu lintas Surabaya.
Kata  Kunci—Kecelakaan  Lalu  Lintas,  Pemodelan  Spasial, Sistem Informasi Geografis, Surabaya, Transportasi.

## I. PENDAHULUAN
ECELAKAAN  lalu  lintas  merupakan  kejadian  yang dapat terjadi di seluruh dunia dan seringkali  membawa kerugian  material  maupun  sosial,  bahkan  dapat  merenggut jiwa  seseorang.  Menurut  data  yang  dipaparkan  oleh  WHO (World  Health  Organization)  pada  tahun  2018,  setiap  24 detik, seseorang meninggal akibat kecelakaan lalu lintas [1]. Menurut  Statistik  Transportasi  Darat,  Provinsi  Jawa  Timur menyumbang angka paling besar untuk kejadian kecelakaan lalu lintas di Indonesia pada tahun 2018 [2]. Surabaya, yang merupakan ibu kota Provinsi Jawa Timur sekaligus memiliki angka  kejadian  kecelakaan  yang  selalu  meningkat  setiap tahunnya  dari  tahun  2014-2017  [3].  Menurut  studi  tentang kecelakaan  lalu  lintas  Surabaya  yang  telah  dilakukan sebelumnya, angka kejadian kecelakaan sepeda motor lebih tinggi  dibanding  moda  transportasi  lainnya  [4].  Angka kecelakaan  lalu  lintas,  terutama  sepeda  motor,  di  Kota Surabaya  ini  merupakan  suatu  permasalahan  nyata  yang
seharusnya dapat dikurangi Dalam menyelesaikan permasalahan kecelakaan lalu lintas, dibutuhkan studi terkait kecelakaan lalu lintas, yaitu salah satunya dengan melakukan pemodelan spasial kecelakaan lalu lintas. Pemodelan spasial melalui sistem informasi geografis (GIS) memungkinkan kita untuk    melakukan  analisis  spasial  dengan  lokasi  yang  tepat dan melakukan visualisasi terhadap karakteristik spasial pada suatu  wilayah  [5].  Visualisasi  oleh  GIS  dapat  memberi wawasan  mengenai  lokasi  dengan  tingkat  kecelakaan  yang lebih  tinggi,  juga  dapat  memberi  pengetahuan  mengenai hubungan  antara  variabel  kecelakaan  dengan  variabel keruangan  [6].  Studi  mengenai  faktor-faktor  penyebab kecelakaan lalu lintas telah banyak dilakukan, seperti faktor demografis,  waktu,  kondisi  lingkungan,  perilaku  manusia, kendaraan,  dan  lain-lain  [7]–[10].  Namun,  studi  mengenai faktor-faktor  yang  berhubungan  dengan  tata  ruang  seperti pola  ruang  dan  struktur  ruang,  belum  banyak  dilakukan, terutama di Indonesia Pemodelan pola spasial kecelakaan lalu lintas  yang  terkait  dengan  tata  ruang,  misalnya  penggunaan lahan,  sangat  penting  untuk  dilakukan  karena  transportasi memiliki keterkaitan yang erat dengan tata ruang.
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam  penelitian  ini  adalah untuk  membuat  pemodelan  pola  spasial  kecelakaan  sepeda motor  di  Surabaya  dan  mencari  faktor-faktor  berdasarkan perspektif  tata  ruang  yang  memiliki  pengaruh  terhadap terjadinya  kecelakaan  sepeda  motor  di  Surabaya,  dalam upaya menurunkan kecelakaan lalu lintas di Surabaya dengan sasaran seperti berikut ini.
a. Mengidentifikasi  karakteristik  kecelakaan  lalu  lintas  di Surabaya.
b. Melakukan  pemodelan  pola  spasial  kecelakaan  sepeda motor di Surabaya.
c. Menganalisis  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap terjadinya kecelakaan sepeda motor Surabaya, berdasarkan perspektif tata ruang

## II. METODE PENELITIAN

## A. Pendekatan dan Jenis Penelitian
Pendekatan  penelitian  yang  digunakan  yaitu  pendekatan positivistik  atau  scientific  method.  Jenis  penelitian  yang digunakan  yaitu  penelitian  kuantitatif  dimana  dilakukan analisis  terhadap  hubungan  antar  variabel  untuk  menguji suatu  teori  dengan  mengemukakan  hipotesis  tertentu. Pengambilan  data  diambil  melalui  survei  sekunder  yaitu survei  instansi  dan  survei  satelit.  Pada  survei  instansi, dilakukan  pengambilan  data  titik-titik  koordinat  kecelakaan lalu  lintas  di  Surabaya  bulan  Juli-September  2020  pada Direktorat  Lalu  Lintas  Kepolisian  Daerah  Jawa  Timur

## Analisis Faktor Kecelakaan Lalu Lintas Surabaya Berdasarkan Perspektif Tata Ruang Melalui Pemodelan Spasial
Yulia Yarsi Nur Adlina dan Siti Nurlaela Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : sitinurlae10@gmail.com
K
(Ditlantas  Polda  Jatim)  yang  mana  didapatkan  182  titik kecelakaan yang terekam pada sistem AIS-IRSMS (Accident Information  System-Integrated  Road  Safety  Management System).  Selain  itu  juga  dilakukan  pengambilan  data klasifikasi  jalan  dan  kondisi  lalu  lintas  (LHR)  pada  Dinas Perhubungan  Kota  Surabaya  pada  bulan  Januari  2021. Sementara  pada  survei  satelit  melalui  Google  Maps  dan Google  Street  View,  didapatkan  data  tipe  jalan  dan  jenis penggunaan  lahan  dengan  keterbaruan  data  Google  tahun 2020.  Pada  survei  satelit,  dilakukan  pengamatan  pada  172 titik  kecelakaan  sepeda  motor  dan  100  ruas  jalan  di  Kota Surabaya dengan kejadian kecelakaan pada bulan Juli hingga September 2020.

## B. Variabel Penelitian
Berikut  ini  merupakan  variabel  yang  digunakan  dalam penelitian ini beserta definisi operasionalnya
C. Identifikasi Karakteristik Kecelakaan Lalu Lintas

## Surabaya
Dalam  tahapan  mengidentifikasi  karakteristik  kecelakaan lalu lintas di Surabaya, digunakan analisis statistik deskriptif.
Statistik deskriptif berguna untuk studi awal kecelakaan lalu lintas (preliminary studies) karena dapat memberi gambaran keseluruhan  mengenai  dataset  kecelakaan  lalu  lintas.  Pada sasaran  ini,  dilakukan  pembuatan  table  yang  ditunjukkan pada Tabel 1 dan Tabel 2 dan grafik frekuensi data dari setiap variabel.

## D. Pemodelan Pola Spasial Kecelakaan Sepeda Motor Surabaya
Tujuan  utama  tahap  ini  yaitu  mencari  struktur  dan  pola spasial kecelakaan sepeda motor di Surabaya sehingga dapat ditemukan makna yang berarti. Pemodelan spasial dilakukan dengan  software  ArcGIS  Pro  2.7.  Analisis  yang  digunakan pada sasaran ini yaitu  Hotspot Analysis (Analisis Hot Spot) dan Count Incident by Line of Communication (menghitung jumlah kecelakaan berdasarkan ruas). Hasilnya terdapat pada Tabel 3.
Statistik  Getis-Ord  Gi*  akan  memetakan  secara  spasial dimana  area  coldspot  dan  hotspot  dengan    menghitung  z- score dan p-value yang tinggi dan rendah. Z-score merupakan standar deviasi. P-value merupakan probabilitas. Ketika nilai
Tabel 1.
Variabel penelitian Indikator Variabel Definisi Operasional Jenis Kecelakaan Tingkat fatalitas Tingkat fatalitas kecelakaan digolongkan dalam kategori: (1 )Ringan (2) Sedang (3) Berat Pergerakan Kendaraan Pergerakan kendaraan saat terjadi kecelakaan, digolongkan menjadi  kelompok 0 sampai 9 Keterlibatan Banyak pihak yang terlibat dalam kejadian kecelakaan, digolongkan dalam kategori: (1) Tunggal (2) Jamak Jenis Kendaraan Jenis kendaraan yang terlibat dalam kejadian kecelakaan digolongkan menjadi (1) LV (Light Vehicle / Kendaraan Ringan) (2)  HV (Heavy Vehicle /
Kendaraan Berat)
(3) MC (Motorcycle / Sepeda Motor)
(4) NM (Non-motorized /
Kendaraan Tidak Bermotor)
Faktor
Penyebab Kecelakaan
Penggunaan Lahan
Penggunaan lahan yang mendominasi di area sekitar kejadian kecelakaan, digolongkan
menjadi (1) Perdagangan dan Jasa (2) Industri (3) Perkantoran (4) Sarana Pelayanan Umum (SPU) (5) Perumahan (6) Ruang Terbuka Hijau Klasifikasi Jalan Klasifikasi jalan pada jalan kejadian kecelakaan, digolongkan menjadi a. Sistem Jalan (1) Primer (2)Sekunder b. Fungsi Jalan
(1) Arteri (2) Kolektor
(3) Lokal dan lingkungan
c. Status Jalan
(1) Nasional (2) Provinsi
(3) Kota
d. Kelas Jalan
(1) Kelas I (2) Kelas II
(3) Kelas III
Tipe Jalan
Tipe jalan pada jalan kejadian kecelakan, digolongkan menjadi
a. Tipe Jalan (1) 2/2 TT (2)4/2 TT
(3) 4/2 T (4) 6/2 T
(5) Jalan 1 arah
b. Jumlah Arah
(1) Jalan 1 arah (2) Jalan 2 arah
c. Jumlah Lajur
Merupakan jumlah lajur dari suatu ruas jalan d. Keberadaan Median
(1) Jalan tidak terbagi (TT) (2) Jalan terbagi (T) (3) Jalan 1 arah Volume Lalu Lintas
Lalu lintas harian rata-rata (LHR) pada suatu ruas jalan dengan satuan kendaraan.
p-value  sangat  kecil,  artinya  semakin  kecil  kemungkinan bahwa pola yang diamati terjadi secara acak. Artinya ada pola unik yang signifikan.

## E. Analisis Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap Kecelakaan Sepeda Motor Surabaya
Setelah  dilakukan  pemodelan  spasial  kecelakaan  sepeda motor  dan  ditemukan  struktur  dan  pola  spasial  kecelakaan sepeda  motor,  maka  dilakukan  eksplorasi  mengenai  faktor- faktor  yang  berpengaruh  terhadap  terjadinya  kecelakaan sepeda motor Surabaya yang ditunjukkan pada Tabel 4. Alat analisis  yang  digunakan  yaitu  sepeda  motor  memiliki  nilai LHR  yang  paling  tinggi  dengan  persentase  78.2% dibandingkan  kendaraan  lainnya.  Menurut  penelitian terdahulu  yang  menghitung  tingkat  kecelakaan  di  beberapa ruas  jalan  Kota  Surabaya  dan  mencari  black  site  di  Kota Surabaya, terdapat 5 (lima) jalan dengan tingkat kecelakaan yang  paling  tinggi,  yaitu  Jalan  Mastrip,  Jalan  Ahmad  Yani, Jalan Diponegoro, Jalan Kenjeran, dan Jalan Ir. H. Soekarno [4].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Gambaran Umum
Wilayah studi merupakan Kota Surabaya yang pada tahun 2019 memiliki kepadatan penduduk rata-rata 9.497 jiwa/km2, yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Menurut  data  rata-rata volume LHR Surabaya dari tahun 2018 tahap 2 hingga tahun 2020 tahap 1, dapat diketahui bahwa sepeda motor memiliki nilai  LHR  yang  paling  tinggi  dengan  persentase  78.2% dibandingkan  kendaraan  lainnya.  Menurut  penelitian terdahulu  yang  menghitung  tingkat  kecelakaan  di  beberapa ruas  jalan  Kota  Surabaya  dan  mencari  black  site  di  Kota Surabaya, terdapat 5 (lima) jalan dengan tingkat kecelakaan yang  paling  tinggi,  yaitu  Jalan  Mastrip,  Jalan  Ahmad  Yani, Jalan Diponegoro, Jalan Kenjeran, dan Jalan Ir. H. Soekarno [4].

## B. Identifikasi Karakteristik Kecelakaan Lalu Lintas Surabaya
Pada Gambar 2 merupakan data kecelakaan lalu lintas yang diambil  yaitu  semua  kejadian  kecelakaan  lalu  lintas  yang terjadi  di  Kota  Surabaya  pada  bulan  Juli-September  2020.. Jenis  kendaraan  sepeda  motor  memiliki  frekuensi  kejadian kecelakaan  tertinggi  dibandingkan  dari  jenis  kendaraan lainnya,  yaitu  sebanyak  172  kecelakaan  dari  total  182 kecelakaan. Selanjutnya akan dibahas mengenai karakteristik kecelakaan sepeda motor di Surabaya, yang merupakan fokus dari penelitian ini.

## 1) Jenis Kecelakaan
a. Keterlibatan
Berdasarkan  keterlibatan,  jenis  keterlibatan  jamak  lebih mendominasi  dengan  frekuensi  164  kejadian  kecelakaan yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Sementara  kecelakaan tunggal hanya 8 kejadian kecelakaan.
b. Jenis Pergerakan Kendaraan
Pada  karakteristik  kecelakaan  lalu  lintas  menurut  jenis pergerakan  kendaraan,  kelompok  6  mendominasi  dengan frekuensi  sebanyak  83  kejadian  kecelakaan  dengan persentase  48.3%,  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Jenis pergerakan kelompok 6 merupakan tabrakan antar kendaraan searah tanpa adanya 15erakan berbelok. Pada jenis kelompok ini  tabrakan  yang  terjadi  yaitu  tabrakan  saat  menyalip,  saat berpindah lajur, dan saat memutar balik. Hal ini disebabkan pengemudi  yang  cenderung  tidak  ingin  mengalah,  sehingga ketika  kendaraan  sama-sama  melaju  dengan  cepat,  terjadi kecelakaan.  Pengemudi  yang  menyalip  akan  berhadapan dengan  kendaraan  dari  arah  berlawanan  sehingga  pada  saat menyalip  dibutuhkan  pengambilan  keputusan  yang  cepat [11].
c. Tingkat Fatalitas Kecelakaan
Berdasarkan  tingkat  fatalitas  kecelakaan,  frekuensi kecelakaan ringan lebih mendominasi dibandingkan
Tabel 2.
Metode sasaran 1 identifikasi karakteristik kecelakaan lalu lintas
Input Proses Output Indikator Jenis Kecelakaan dan Indikator Faktor Penyebab Kecelakaan Statistik Deskriptif Tabel dan grafik frekuensi data setiap variabel Tabel 3.
Metode sasaran 2 pemodelan spasial kecelakaan sepeda motor Surabaya
Input Proses Output Titik-titik koordinat kecelakaan sepeda motor di Surabaya yang  terekam di bulan Juli - September 2020 a. Analisis Hot Spot dengan dasar statistik Getis-Ord Gi Titik kecelakaan yang termasuk dalam hot spot
dan cold spot
Titik-titik koordinat kecelakaan sepeda motor di Surabaya yang  terekam
di bulan Juli - September 2020 b . Count Incident by Line of Communication Ruas jalan di Surabaya yang memiliki kejadian kecelakaan beserta frekuensinya
Tabel 4. Metode sasaran 3 analisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kecelakaan sepeda motor surabaya Input Proses Output Dependen (y):
hasil analisis sasaran  2a, berupa Titik kecelakaan yang termasuk dalam hot spot dan cold spot
Independen (x): Variabel penggunaan lahan, klasifikasi jalan, dan tipe jalan
a. Chi- kuadrat dan koefisien konti- ngensi Faktor yang berpengaruh terhadap kecelakaan sepeda motor di Surabaya
Variabel (1) LHR sepeda motor di ruas jalan dengan kecelakaan sepeda motor dan  (2) LHR sepeda motor di
ruas jalan tanpa kecelakaan sepeda motor b. Uji T Faktor yang berpengaruh terhadap kecelakaan sepeda motor di Surabaya
Tabel 5. Hubungan z-score, p-value, tingkat kepercayaan, dan gi-bin Z-score P-value Tingkat Kepercayaan Gi-Bin < -1.65 atau > +1.65 < 0.10 90% +/-1 < -1.96 or > +1.96 < 0.05 95% +/-2 < -2.58 or > +2.58 < 0.01 99% +/-3
kecelakaan  berat,  dengan  frekuensi  kecelakaan  ringan  141 kejadian  kecelakaan,  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5. Sementara kecelakaan berat terdapat 31 kejadian kecelakaan.
2) Faktor yang Mempengaruhi Kecelakaan
a. Penggunaan Lahan
Pada  Gambar  6  menunjukkan  bahwa  faktor  kecelakaan berdasarkan penggunaan lahan, penggunaan lahan komersial memiliki frekuensi yang paling tinggi yaitu 120  kecelakaan, dengan  persentase  hampir  70%  dari  seluruh  kejadian kecelakaan.  Temuan  ini  cukup  menarik  karena  proporsi penggunaan  lahan  di  Surabaya  didominasi  oleh  zona perumahan.  Hal  ini  dimungkinkan  karena  pada  umumnya, penggunaan lahan perdagangan dan jasa terletak di sepanjang jalan-jalan  utama  seperti  jalan  arteri  atau  kolektor,  dimana jalan  utama  biasanya  memiliki  kepadatan  lalu  lintas  yang lebih tinggi [12].
b. Sistem Jalan
Berdasarkan sistem jalan yang ditunjukkan pada Gambar 7,  frekuensi  kecelakaan  lebih  tinggi  pada  sistem  jalan sekunder  dengan  kejadian  kecelakaan  sebanyak  119 kecelakaan.
c. Fungsi Jalan
Berdasarkan  fungsi  jalan,  jalan  kolektor  memiliki frekuensi yang lebih dominan dengan 90 kejadian kecelakaan dengan persentase lebih dari 50%, dapat dilihat pada Gambar 8.
d. Status Jalan
Pada  Gambar  9  menunjukkan  bahwa  berdasarkan  status
jalan,  jalan  kota  memiliki  frekuensi  terbanyak  dengan  119 kejadian, atau hampir 70% dari seluruh kejadian kecelakaan. Hal ini kemungkinan terjadi karena panjang ruas jalan kota di Surabaya mencapai 90% ruas jalan di Surabaya [3]. e. Kelas Jalan
Berdasarkan  kelas  jalan  yang  ditunjukkan  pada  Gambar 10,  jalan  kelas  III  memiliki  frekuensi  terbanyak  yaitu  107 kejadian dengan presentasi lebih dari 60%.
f. Tipe Jalan
Berdasarkan tipe jalan ditunjukkan pada Gambar 11, jalan 2 lajur 2 arah tidak terbagi (2/2 TT) memiliki frekuensi paling banyak  yaitu  52  kejadian.  Jalan  4  lajur  2  arah  tidak  terbagi (4/2 TT) memiliki selisih frekuensi yang cukup jauh dengan tipe jalan lainnya yaitu dengan frekuensi 4 kejadian. g. Jumlah Arah Berdasarkan  jumlah  arah  ditunjukkan  pada  Gambar  12, jalan  2  arah  memiliki  frekuensi  yang  lebih  dominan,  yaitu dengan 138 kejadian atau 80% dari total kejadian kecelakaan.
Gambar 1. Ruang lingkup wilayah penelitian.
Gambar  2.  Grafik  frekuensi  kecelakaan  lalu  lintas  berdasarkan  jenis kendaraan.
Gambar  3.  Grafik  frekuensi  kecelakaan  sepeda  motor  berdasarkan keterlibatan.
Gambar  4.  Grafik  frekuensi  kecelakaan  sepeda  motor  berdasarkan jenis pergerakan kendaraan.
Gambar  5.  Grafik  frekuensi  kecelakaan  sepeda  motor  berdasarkan jenis tingkat fatalitas kecelakaan.

## h. Jumlah Lajur
Berdasarkan  jumlah  lajur  ditunjukkan  pada  Gambar  13, jalan 2 lajur memiliki frekuensi yang paling banyak yaitu 63 kejadian. Sementara jalan 3 lajur memiliki selisih frekuensi yang  jauh  dari  tipe  ruas  jalan  lainnya,  yaitu  dengan  6 frekuensi kecelakaan.
i. Keberadaan Median
Berdasarkan keberadaan median ditunjukkan pada Gambar 14, jalan dengan median memiliki frekuensi yang lebih tinggi yaitu dengan 81 kejadian kecelakaan, diikuti oleh jalan tanpa median dengan  57  kejadian kecelakaan, dan  jalan  satu  arah hanya memiliki 34 kejadian kecelakaan.

## C. Pemodelan Spasial Kecelakaan Sepeda Motor Surabaya
1) Analisis Hotspot
Titik-titik  kecelakaan  sepeda  motor  sejumlah  172  data digunakan  untuk  input  point  features  sementara  untuk boundary  features  yaitu  berupa  poligon  Kota  Surabaya. Poligon Kota Surabaya tersebut dibagi menjadi kotak-kotak kecil  atau  yang  dinamakan dengan fishnet  polygon, dengan luasan masing-masing poligon kecil yaitu 858 meter chordal
distance. Setelah dilakukan agregasi titik kecelakaan, poligon yang  dihasilkan  yaitu  sebanyak  546  weighted  polygon, dengan  324  poligon  signifikan  secara  statistik  sehingga menyisakan  222  poligon  yang  tidak  signifikan  secara statistik. Hasil visualisasi luaran analisis akan menggambarkan adanya poligon yang berwarna merah, biru, dan  abu-abu  ditunjukkan  pada  Gambar  15.  Poligon  dengan warna  merah  dan  biru  artinya  signifikan  secara  statistik, dengan  poligon  merah  bermakna  hotspot  dan  poligon  biru bermakna coldspot.
Selain  luaran  berupa  peta  visualisasi  hotspot  analisis  ini juga  memberikan  nilai  Gi  p-value,  Gi  z-scores,  Gi  Bin  dan number  of  neighbor  (jumlah  titik  kecelakaan  yang berdekatan). Gi Bin berhubungan dengan tingkat kepercayaan  yang  memiliki  nilai  -3  sampai  +3.  Tanda  (+) bermakna  hotspot  sementara  tanda  (-)  bermakna  cold  spot. Sementara untuk area yang tidak signifikan memiliki nilai Gi Bin 0. Berdasarkan hasil analisis, rata-rata dari Gi Bin pada
Gambar 6. Grafik frekuensi kecelakaan sepeda motor berdasarkan jenis penggunaan lahan.
Gambar  7.  Grafik  frekuensi  kecelakaan  sepeda  motor  berdasarkan sistem jalan.
Gambar  8.  Grafik  frekuensi  kecelakaan  sepeda  motor  berdasarkan fungsi jalan.
Gambar  9.  Grafik  frekuensi  kecelakaan  sepeda  motor  berdasarkan status jalan.
Gambar  10.  Grafik  frekuensi  kecelakaan  sepeda  motor  berdasarkan keals jalan.
Gambar 11. Grafik frekuensi kecelakaan sepeda motor berdasarkan tipe jalan.
546 weighted polygon yaitu 0,25. Artinya banyak data yang mendekati  0  atau  tidak  signifikan  secara  statistik,  yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Number of neighbor, yang selanjutnya disebut NNeighbor artinya  titik  kecelakaan  terdekat  atau  tetangga  dari  poligon dalam jarak tertentu, dalam hal ini jarak yang digunakan yaitu 5100  meter  fixed  distance  band,  sesuai  dengan  luaran  dari analisis hotspot yang mana telah dilakukan kalkulasi secara otomatis. Pada luaran yang dihasilkan, satu fishnet polygon atau  kotak  kecil,  memiliki  rata-rata  NNeighbor  sejumlah 88,24  tetangga.  Sementara  jumlah  tetangga  yang  paling sedikit  pada  satu  kotak  kecil  yaitu  39  tetangga  dan  nilai tetangga  yang  paling  besar  mencapai  113  tetangga.  Standar deviasi NNeighbor dari 546 weighted polygon yaitu sebesar 21,61.
Berdasarkan  luaran  analisis  hotspot  berupa  peta,  dapat diamati  bahwa  hotspot  paling  dominan  terjadi  di  Surabaya bagian pusat dan Surabaya bagian selatan. Terdapat beberapa kecamatan  di  Surabaya  yang  daerahnya  didominasi  oleh hotspot,  yaitu  Kecamatan  Krembagnan,  Sukomanunggal, Tenggilis Mejoyo, Tambaksari, Gubeng, Tegalsari, Simokerto,  Genteng,  Bubutan,  Wonokromo,  Wonocolo, Jambangan, Gayungan, Dukuh Pakis, dan Sawahan. Terdapat hubungan  antara  area  hotspot  dengan  kecamatan  tersebut yaitu  dari  segi  kepadatan  penduduk,  dimana  kecamatan- kecamatan tersebut umumnya memiliki kepadatan yang lebih tinggi  dibandingkan  kecamatan  lainnya  di  Surabaya, ditunjukkan pada Gambar 16.

## 2) Count Incident by Line of Communication
Analisis ini menghitung frekuensi kecelakaan pada setiap ruas  jalan.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  172  titik kecelakaan sepeda motor yang dijadikan input tersebar pada 100  ruas  jalan  di  Surabaya.  Ruas  jalan  yang  memiliki
frekuensi  kejadian  lebih  tinggi  disimbolkan  dengan  warna yang lebih gelap dibanding ruas jalan dengan frekuensi yang lebih  rendah.  Berdasarkan  hasil  analisis,  ditunjukkan  pada Gambar  17,  dapat  disimpulkan  bahwa  ruas  jalan  dengan kecelakaan  yang  lebih  tinggi  dibanding  ruas  jalan  lainnya yaitu  Jalan  Dr.  Ir.  H.  Soekarno  dengan  frekuensi  12 kecelakaan,  Jalan  Frontage  Ahmad  Yani  Sisi  Barat  dengan frekuensi 7 kecelakaan, dan Jalan Mastip dengan 6 frekuensi kecelakaan. Hasil dari analisis ini akan menjadi input  untuk sasaran selanjutnya dengan uji T.
D. Analisis Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap
Kecelakaan Sepeda Motor Surabaya
1) Chi-Kuadrat dan Koefisien Kontingensi
Berdasarkan  luaran  dari  analisis  hotspot,  titik-titik kecelakaan  dapat  dikategorikan  menjadi  titik  kecelakaan yang  termasuk  dalam  hotspot  dan  titik  kecelakaan  yang termasuk  dalam  coldspot,  yang  selanjutnya  akan  disebut dengan titik hotspot dan titik coldspot. Sementara titik yang masuk ke dalam area yang tidak signifikan dalam analisis ini diasumsikan termasuk ke dalam titik coldspot. Ditemukan 51 titik  kecelakaan  yang  masuk  ke  dalam  coldspot  dan  non- significant area, sedangkan 121 titik sisanya masuk ke dalam hotspot. Sehingga titik hotspot memiliki persentase 70% dari total seluruh populasi titik kecelakaan yang teramati.
Masing-masing dari titik kecelakaan tersebut mengandung variabel-variabel  faktor  kecelakaan  yang  berhubungan dengan  tata  ruang.  Sehingga  variabel  titik  kecelakaan  yang dikategorikan  menjadi  coldspot  dan  hotspot  akan  menjadi variabel  dependen,  sementara  variabel  faktor  kecelakaan menjadi variabel independen. Analisis chi-kuadrat dilakukan sebanyak  9  kali  sesuai  dengan  jumlah  variabel  faktor kecelakaan,  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  6.  Dari  9  faktor tersebut,  dicari  variabel  memiliki  perbedaan  rata-rata  yang
Gambar  12.  Grafik  frekuensi  kecelakaan  sepeda  motor  berdasarkan jumlah arah.
Gambar  13.  Grafik  frekuensi  kecelakaan  sepeda  motor  berdasarkan jumlah lajur.
Gambar  14.  Grafik  frekuensi  kecelakaan  sepeda  motor  berdasarkan keberadaan median.
Gambar 15.  Grafik frekuensi gi-bin.
signifikan  dengan  variabel  titik  kecelakaan  coldspot  dan hotspot. Tingkat kepercayaan yang digunakan dalam analisis ini  yaitu  95%.  Dilakukan  penolakan  Ho  ketika  nilai signifikansi lebih dari 0,05 atau ketika nilai chi hitung lebih kecil  dari  chi  tabel,  dengan  memperhatikan  derajat kebebasan.
Hipotesis
Ho:  Tidak  terdapat  perbedaan  rata-rata  signifikan  antar variabel
Ha: Terdapat perbedaan rata-rata signifikan antar variabel Berdasarkan hasil analisis, variabel yang signifikan secara statistik yaitu variabel penggunaan lahan, tipe jalan, jumlah arah,  jumlah  lajur  dan  keberadaan  median.  Pada  variabel- variabel tersebut, Ho ditolak karena nilai signifikansi kurang dari 0,05 dan nilai chi hitung lebih besar daripada chi tabel. Artinya  variabel-variabel  tersebut  memiliki  perbedaan  rata- rata  yang  signifikan  dan  berpengaruh  terhadap  kejadian kecelakaan  sepeda  motor  di  Surabaya.  Sementara  untuk variabel sistem jalan, fungsi jalan, status jalan, dan kelas jalan tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  kejadian  kecelakaan  di Surabaya.
Setelah  diketahui  variabel  apa  saja  yang  berpengaruh, dilakukan  analisis  koefisien  kontingensi  untuk  mengetahui seberapa tinggi hubungan variabel yang signifikan terhadap kecelakaan  sepeda  motor.  Variabel  dengan  nilai  koefisien kontingensi  berturut-turut  mulai  dari  yang  tertinggi  yaitu variabel  tipe  jalan,  keberadaan  median,  jumlah  arah, penggunaan lahan, dan jumlah lajur.
Pada  variabel-variabel  yang  signifikan,  dapat  dilakukan analisis lanjutan berupa analisis post hoc. Pada analisis chi- kuadrat  dapat  dilakukan  analisis  post  hoc  dengan  uji
Bonferroni.  Fungsi  dari  analisis  lanjutan  ini  adalah  untuk mengetahui  kategori  manakah  di  setiap  variabel  yang memiliki  perbedaan  signifikan  dibandingkan  kategori lainnya.  Hasil  dari  analisis  post  hoc  menunjukkan  bahwa pada variabel penggunaan lahan dan jumlah lajur, tidak ada kategori yang lebih signifikan. Hal ini kemungkinan karena data yang ada memang tidak terdistribusi normal. Sementara untuk  variabel  tipe  jalan,  terdapat  perbedaan  signifikan terhadap kategori jalan 1 arah dan jalan 2 arah 2 lajur tanpa median.  Pada  variabel  jumlah  arah  terjadi  perbedaan  yang signifikan  antara  kategori  1  arah  dan  2  arah.  Pada  variabel keberadaan  median,  kategori  ruas  jalan  tanpa  median  dan jalan 1 arah memiliki perbedaan rata-rata yang signifikan.

## 2) Uji T
Input  dari  uji  T  merupakan  luaran  dari  analisis  Count Incident  by  Line  of  Communication  yang  mana  didapatkan ruas-ruas  jalan  di  Surabaya  yang  mengandung  kecelakan sepeda motor. Uji T digunakan untuk mencari perbedaan rata- rata variabel LHR pada ruas jalan kecelakaan dan LHR pada ruas  jalan  tanpa  kecelakaan.  Dinas  Perhubungan  Kota Surabaya  memiliki  data  LHR  Surabaya  tahun  2020  tahap 1 pada  51  ruas  jalan  di  Surabaya,  yang  mana  18  ruas diantaranya  merupakan  ruas  jalan  dengan  kecelakaan, sementara  33  diantaranya  merupakan  ruas  jalan  tanpa kecelakaan. Sehingga dari 100 ruas jalan kecelakaan, diambil 18 ruas jalan sebagai sampel untuk uji T. Sebelum dilakukan uji  T,  dilakukan  uji  Normalitas  Shapiro-Wilk  untuk mengetahui apakah data telah terdistribusi normal. Hasil uji normalitas  menunjukkan  bahwa  data  telah  terdistribusi normal. Selanjutnya dilakukan uji T untuk apakah LHR juga merupakan faktor kecelakaan sepeda motor. Pada analisis ini digunakan tingkat kepercayaan 95%.
Hipotesis:
Ho:  Tidak  terdapat  perbedaan  rata-rata  signifikan  antara LHR pada jalan dengan kecelakaan dan LHR pada jalan tanpa kecelakaan
Ha:  Terdapat  perbedaan  rata-rata  signifikan  antara  LHR pada  jalan  dengan  kecelakaan  dan  LHR  pada  jalan  tanpa kecelakaan
Berdasarkan  hasil  analisis,  nilai  signifikansi  uji  T  yaitu sebesar 0,056 atau lebih dari 0,05. Artinya Ho diterima, tidak terdapat perbedaan rata-rata signifikan antara LHR pada jalan dengan  kecelakaan  dan  LHR  pada  jalan  tanpa  kecelakaan. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  LHR  atau  volume  lalu
Gambar 16.  Peta hasil analisis hotspot dengan getis-ord gi*.
Gambar  17.    Peta  hasil  analisis  count  incident  by  line  of communication.
Tabel 6. Hasil analisis chi-kuadrat dan koefisien kontingensi Variabel Nilai Signifikansi df Chi Hitung Koefisien Kontingensi Penggunaan Lahan 0.041 5 11.752 0.251 Sistem Jalan 0.409 1 0.683 Fungsi Jalan 0.156 2 3.717 Status Jalan 0.496 2 1.404 Kelas Jalan 1.000 2 0 Tipe Jalan 0.004 7 20.143 0.324 Jumlah Arah 0.000 1 14.494 0.279 Jumlah Lajur 0.029 3 9.059 0.224 Keberadaan Median 0.000 2 19.191 0.317
lintas  bukan  merupakan  salah  satu  faktor  dari  kecelakaan sepeda motor di Surabaya

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan,  terdapat beberapa kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini. Jenis kendaraan dengan frekuensi kecelakaan terbanyak yaitu sepeda motor, dengan persentase kecelakaan yang melibatkan sepeda  motor  di  Surabaya  sebanyak  95%  dengan  frekuensi 172 kecelakaan dari 182 kecelakaan.
Pada  karakteristik  indikator  jenis  kecelakaan,  kecelakaan sepeda motor di Surabaya didominasi oleh kecelakaan jamak, kecelangan ringan, dan jenis pergerakan kendaraan kelompok 6,  yaitu  tabrakan  antar  kendaraan  searah  dengan  salah  satu atau keduanya sedang berbelok.
Pada karakteristik indikator faktor kecelakaan kecelakaan di  Surabaya  didominasi  oleh  kecelakaan  pada  penggunaan lahan  zona  perdagangan  dan  jasa  sistem  jalan  sekunder, fungsi jalan kolektor, status jalan kota, kelas jalan  kelas III, tipe  jalan    2  lajur  2  arah  tidak  terbagi,  jalan  2  arah,  jalan 2 lajur, dan jalan dengan median.
Berdasarkan  analisis  hotspot,  dari  172  titik  kecelakaan sepeda  motor,  121  titik  kecelakaan  termasuk  ke  dalam hotspot  dengan  persentase  70,3%.  Sedangkan  51  titik kecelakaan  sisanya  termasuk  ke  dalam  coldspot  dengan persentase 51%.
Berdasarkan  analisis  Count  Incident  by  Line  of Communication, 172 titik kecelakaan sepeda motor tersebar ke  dalam  100  ruas  jalan  di  Surabaya.  Ruas  jalan  dengan frekuensi  tertinggi  dibanding  ruas  jalan  lainnya  yaitu  Jalan Dr. Ir. H Soekarno dengan 12 titik kecelakaan, Jalan Frontage Ahmad Yani Sisi Barat dengan 7 titik kecelakaan, dan Jalan Mastrip dengan 6 titik kecelakaan.
Berdasarkan  analisis  chi-kuadrat,  koefisien  kontingensi,
dan  uji  T,  terdapat  6  variabel  faktor  kecelakaan  yang memiliki  pengaruh  terhadap  kecelakaan  sepeda  motor. Urutan  pengaruh  faktor-faktor  tersebut  berdasarkan  nilai koefisien  kontingensi  paling  tinggi  yaitu  faktor  tipe  jalan, keberadaan  median,  jumlah  arah  penggunaan  lahan,  dan jumlah lajur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  WHO, Global  Status  Report  On  Road  Safety  2018 .  Geneva:  World Health Organization, 2018.
[2]  Badan  Pusat  Statistik, Statistik  Transportasi  Darat  2018 .  Surabaya: Badan Pusat Statistik Kota Surabaya, 2018.
[3]  Badan Pusat Statistik, Kota Surabaya Dalam Angka 2019 . Surabaya: Badan Pusat Statistik Kota Surabaya, 2019.
[4]  H. Widyastuti and A. Utami, “Faktor penyebab kecelakaan lalu lintas: studi kasus beberapa jalan di kota surabaya,” J. Indones. Road Saf. , vol. 1, no. 3, 2018.
[5]  R. B. Widodo, “Pemodelan spasial resiko kebakaran hutan (studi kasus provinsi  jambi,  sumatera),” J.  Pembang.  Wil.  KOTA ,  vol.  10,  no.  2, 2014.
[6]  B. P. Y. Loo and T. K. Anderson, Spatial Analysis Methods of Road Traffic Collisions , 1st ed. United States: CRC Press, 2015.
[7]  Marsaid, M.  Hidayat,  and  Ahsan,  “Faktor yang berhubungan dengan kejadian  kecelakaan  lalu  lintas  pada  pengendara  sepeda  motor  di wilayah polres kabupaten malang,” J. Ilmu Keperawatan , vol. 1, no. 2, 2013.
[8]  U.  Enggarsasi  and  N.  K.  Sa’diyah,  “Kajian  terhadap  faktor-faktor penyebab  kecelakaan  lalu  lintas  dalam  upaya  perbaikan  pencegahan kecelakaan lalu lintas,” Perspektif , vol. 22, no. 3, 2017.
[9]  A.  A.  Mohammed,  K.  Ambak,  A.  M.  Mosa,  and  D.  Syamsunur,  “A review of the traffic accidents and related practices worldwide,” Open Transp. J. , vol. 13, no. 1, 2019, doi: 10.2174/1874447801913010065.
[10]  B.  Nugroho,  “Analisis  faktor-faktor  penyebab  kecelakaan  lalu  lintas pada pengendara sepeda motor (studi di kabupaten sampang),” Din. J. Ilm. Ilmu Huk. , vol. 16, no. 26, pp. 1927–1934, 2020.
[11]  H.  Herawati,  “Karakteristik  dan  penyebab  kecelakaan  lalu  lintas  di indonesia tahun 2012,” War. Penelit. Perhub. , vol. 26, no. 3, 2019, doi: 10.25104/warlit.v26i3.875.
[12]  B. Z. Yang and B. P. Y. Loo, “Land use and traffic collisions: A link- attribute analysis using Empirical Bayes method,” Accid. Anal. Prev. , vol. 95, 2016, doi: 10.1016/j.aap.2016.07.002.