## PEMODELAN PREDIKSI KECELAKAAN LALU LINTAS PADA JALAN NASIONAL DI KOTA BANDA ACEH DITINJAU DARI FAKTOR LALU LINTAS DAN GEOMETRIK JALAN
Aulia Rahmad a , Renni Anggraini b * , Sugiarto Sugiarto b
a Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh
b Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh *Corresponding author, email address: renni.anggraini@unsyiah.ac.id
A R T I C L E   I N F O

## A B S T R A C T
Article History: The  population  of  Banda Aceh  has  been  rapidly  increasing  in  recent years, which has increased traffic and raised the number of accidents on the road. This study aims to build road accident models based on some factors  using  General  Linear  Model  (GLM)  method  with  Poisson regression. The primary data consisted of traffic volume, traffic speed, and road geometry. The secondary data were obtained from the Banda Aceh  City  Police  Department,  which  included  information  on  traffic accidents that occurred on national roads between 2018 and 2020. Due to  its  comparatively  high  accident  risk,  the  National  Roads  in  Banda Aceh City were chosen as the research location. The prediction model analyzed  in  this  study  was  the  number  of  accidents.  The  findings indicated  that  the  number  of  accidents  was  positively  correlated  with traffic  volume,  the  presence  of  u-turns,  and  the  existence  of intersections. The total lane width, meanwhile, had a negative impact on the number of accidents. Based on modeling results, it is forecasted that  a  10%  increase  in  traffic  volume  will  lead  to  an  increase  in accidents by 1.021 times. Additionally, it is predicted that the number of  accidents  at  the  observation  sites  with  the  U-turn  will  increase  by 2.83 times. While it is predicted to increase the number of accidents by 1.55 times per year at the observation point which has more than one intersections.  Further,  the  1  m  addition  of  lane  width  is  predicted  to reduce the number of accidents by 1.72 times per year.
Received 11 August 2022 Accepted 24 December 2022 Online 30 December 2022

## Keywords:
Traffic accident Predictive Model Generalized Linear Modelling GLM Poisson Regression Traffic Volume ©2022 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu penyebab kematian di dunia adalah kecelakaan lalu lintas. Pada tahun 2018, World Health Organization (WHO) mempublikasikan sebuah laporan yakni Global Status Report On Road Safety yang didalamnya  menyatakan  sekitar  1,35  juta  orang  di  dunia  meninggal  dunia  pada  tahun  2016  akibat kecelakaan  lalu  lintas  jalan.  Menurut  The  Global  Report  on  Road  Safety  2018,  kecelakaan  lalu  lintas merupakan penyebab utama kematian pertama di kalangan anak kecil dan anak muda di dunia yang berusia 15–29 tahun dan menjadi penyebab kematian yang berada di urutan ke – 8 (delapan) bagi semua kalangan di dunia dibawah penyebab kematian lainnya.
Hal ini juga terjadi di Kota Banda Aceh dimana kecelakaan yang terjadi didominasi oleh pengguna sepeda motor terutama di ruas jalan nasional di Kota Banda Aceh. Ruas jalan nasional Kota Banda Aceh merupakan lokasi paling rawan terjadinya kecelakaan lalulintas di Kota Banda Aceh. Hal ini dikarenakan ruas jalan nasional Kota Banda Aceh sebagai daerah penghubung antar kabupaten/kota wilayah timur dan wilayah barat sehingga memiliki volume lalu lintas yang cukup tinggi dan didominasi oleh kendaraan yang

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP) Journal of Archive in Civil Engineering and Planning
E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index
melaju dengan kecepatan tinggi. Kondisi tersebut dapat memicu terjadinya permasalahan lalu lintas seperti kecelakaan di ruas jalan nasional di Kota Banda Aceh.
Kecelakaan lalu lintas dapat disebabkan oleh interaksi ekposure dan risiko. Secara umum, eksposur dapat didefinisikan sebagai jumlah keadaan yang dapat menyebabkan terjadinya kecelakaan pada waktu dan tempat tertentu, sedangkan resiko adalah probabilitas bahwa suatu kecelakaan akan terjadi jika suatu situasi  potensial  kecelakaan  telah  timbul.  Dengan  cara  ini,  jumlah  kecelakaan  dapat  dikurangi  dengan mengurangi  ekposur  kecelakaan  dan  risiko  kecelakaan.  Eksposur  kecelakaan  pada  umumnya direpresentasikan oleh arus lalu lintas, sementara resiko kecelakaan merupakan fungsi dari berbagai faktor yang saling berinteraksi, seperti faktor manusia, faktor kendaraan, dan faktor lingkungan jalan (Rakhmat dkk, 2012).
Dalam usaha menciptakan jalan yang aman sehingga dapat mengurangi jumlah kecelakaan lalu lintas atau  dengan  kata  lain  dapat  meningkatkan  keselamatan  di  jalan  raya  maka  dibutuhkan  model  prediksi kecelakaan  lalu  lintas. Model  prediksi  kecelakaan  digunakan  antara  lain  untuk  mengestimasi  frekuensi kecelakaan  pada  beberapa  ruas  jalan  nasional,  untuk  mengidentifikasi  dan  mengetahui  hubungan  antar faktor yang mempengaruhi kecelakaan lalu lintas (faktor lalu lintas dan faktor geometrik jalan).
Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana model  prediksi  kecelakaan  lalu  lintas  di  ruas jalan  nasional  di  Kota  Banda  Aceh,  dan  untuk  mengetahui  apa  saja  faktor-  faktor  yang  mempengaruhi terjadinya kecelakaan lalu lintas. Mengingat angka kecelakaan bersifat diskrit dan tidak mungkin bernilai negatif  maka  model  kecelakaan  lalu  lintas  pada  penelitian  ini  dibangun  menggunakan  pendekatan Generalized Linear Modelling (GLM).

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1   Kecelakaan lalu lintas
Kecelakaan  lalu  lintas  adalah  kegagalan  kinerja  satu  atau  lebih  komponen  pengendara,  yang mengakibatkan  kematian,  luka  badan,  dan/atau  kerusakan  harta  benda.  Kecelakaan  jalan  raya  dan  jalan biasa dapat dikategorikan sedikitnya ke dalam empat kategori antara lain: kecelakaan beruntun, kecelakaan tunggal,  kendaraan-pedestrian  dan  kendaraan-benda  diam.  (Khisty  dan  Lall,  2003).  Ditinjau  dari  teori kecelakaan yang dikenal dengan teori domino, suatu kecelakaan selalu disebabkan oleh 10% dikarenakan kondisi tidak aman ( unsafe condition) dan 85% tindakan tidak aman ( unsafe act ). Untuk menekan angka kecelakaan  maka  upaya  yang  paling  efektif  adalah  memutus  mata  rantai  kecelakaan  yaitu  penyebab langsung unsafe act dan unsafe condition (Fadhil dkk, 2022).
Menurut Peraturan Pemerintah No. 43 Tahun 1993 tentang Prasarana dan Lalu Lintas Jalan, sebagai peraturan pelaksanaan dari Undang-undang Lalu  Lintas dan Angkutan Jalan, mengklasifikasikan korban dari kecelakaan sebagai berikut:
1. Korban meninggal atau korban mati adalah korban yang dipastikan mati sebagai akibat kecelakaan lalu lintas dalam waktu paling lama 30 hari setelah kecelakaan tersebut.
2. Korban luka berat adalah korban yang karena luka-lukanya menderita cacat tetap atau harus dirawat dalam jangka waktu lebih dari 30 hari sejak terjadinya kecelakaan. Yang dimaksud cacat tetap adalah apabila  sesuatu  anggota  badan  hilang  atau  tidak  dapat  digunakan  sama  sekali  dan  tidak  dapat sembuh/pulih untuk selama-lamanya.
3. Korban  luka  ringan  adalah  keadaan  korban  mengalami  luka-luka  yang  tidak  membahayakan  jiwa dan/atau tidak memerlukan pertolongan/perawatan lebih lanjut di Rumah Sakit.

## 2.2  Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas
Kecelakaan lalu lintas diakibatkan oleh kombinasi dari beberapa faktor perilaku buruk dari pengemudi ataupun pejalan kaki, jalan, kendaraan, pengemudi ataupun pejalan kaki, cuaca buruk ataupun pandangan yang  buruk.  Kecelakaan  dapat  disebabkan  oleh faktor  manusia,  faktor  kendaraan  dan faktor  lingkungan (Pignataro,1973). Secara garis besar ada 5 faktor yang berkaitan dengan peristiwa kecelakaan lalu lintas,
yaitu  faktor-faktor  pengemudi,  penumpang,  pemakai  jalan  kendaraan,  dan  fasilitas  jalanan.  Ditemukan kontribusi  masing-masing  faktor:  75%  manusia,  5%  faktor  kendaraan,  5%  kondisi  jalan,  1%  kondisi lingkungan,  dan  faktor  lainnya  (Bustan,  2007).  Berikut  merupakan  faktor-faktor  penyebab  terjadinya kecelakaan.
a. Faktor  manusia,  perilaku  pelanggaran  dan  kesalahan  yang  dilakukan  oleh  pengendara/pengemudi dapat mengurangi nilai keselamatan dalam mengemudi dan berpengaruh positif dapat menyebabkan terjadinya kecelakaan lalu lintas (Fadhil dkk, 2022).
b. Faktor  kendaraan,  kendaraan  dapat  menjadi  penyebab  kecelakaan  apabila  tidak  dapat  dikendalikan dikarenakan kondisi teknis kendaraan yang tidak layak jalan (Pujiastutie, 2006)
c. Faktor jalan, kecelakaan lalu lintas dapat terjadi akibat dari jalan yang licin, berlubang, tikungan yang terlalu tajam, tidak adanya lampu penerangan pada malam hari, dan tidak adanya rambu-rambu lalu lintas
d. Faktor lingkungan, lingkungan yang dapat menyebabkan terjadinya kecelakaan lalu lintas adalah pada saat hujan deras yang akan mengurangi gangguan penglihatan pengemudi, dan pada saat hujan jalan cenderung licin. Begitu pula pada kondisi lingkungan atau saat cuaca gelap, berkabut dan berasap.

## 2.3  Volume Lalu Lintas
Volume lalu lintas mengacu pada jumlah kendaraan yang melewati suatu titik atau jalur tertentu pada suatu jalan tertentu  (Sukirman,1994).  Rumus 1 menunjukkan rumus yang digunakan dalam menghitung volume lalu lintas.
= (1)
Di mana:
Q = Volume lalu lintas (kend/jam);
n = Jumlah kendaraan yang melewati suatu titik;
T = Interval waktu pengamatan (jam).

## 2.4  Kecepatan
Kecepatan adalah rata-rata jarak yang dapat ditempuh suatu kendaraan pada suatu ruas jalan dalam satu  satuan  waktu  tertentu  (Hobbs,1995).  Faktor  yang  mempengaruhi  waktu  tempuh  perjalanan  adalah perjalanan adalah geometrik jalan tersebut, volume lalu lintas dan komposisi kendaraan. Faktor lain yang dapat  mempengaruhi  waktu  tempuh  adalah  guna  lahan  sepanjang  jalan  tersebut  yang  menimbulkan gangguan  terhadap  kendaraan  yang  sedang  melakukan  perjalanan.  Gangguan  tersebut  adalah  kendaraan yang keluar masuk jalan dari/menuju kegiatan yang berada di sepanjang jalan, pedagang kaki lima, on street parking ,  setra  pejalan  kaki  yang  menggunakan  badan  jalan  (Yusra  dkk,  2018).  Kecepatan  tempuh didefinisikan  sebagai  kecepatan  rata  –  rata  ruang  dari  kendaraan  sepanjang  segmen  jalan  (MKJI,1997). Persamaaan 2 menunjukkan persamaan untuk menentukan kecepatan.
= (2)
Di mana:
V = Kecepatan rata-rata ruang (km/jam);
L = Panjang jalan yang diamati (km);
T = Waktu tempuh kendaraan (jam).
Penelitian  ini  menggunakan  85- percentile dalam  mengolah  data  kecepatan.  Kecepatan  85  persentil adalah sebuah kecepatan lalu lintas dimana 85%  dari pengendara mengemudikan kendaraannya di  jalan tanpa dipengaruhi oleh kecepatan lalu lintas yang lebih rendah atau cuaca yang buruk (Abraham, 2001).

## 2.5 Generalized Linear Modeling (GLM)
Generalized Linear Modeling (GLM) merupakan perluasan dari model regresi umum untuk variabel respon  yang  memiliki  sebaran  eksponensial,  yang  dimana  digunakan  untuk  menganalisis  data count (bersifat diskrit) dengan menggunakan struktur nonnormal error . Persamaan 3 digunakan dalam metode GLM.
NA= kX1α1 x X2α2 x … x exp (β1Y1) x exp (β2Y2) (3)
Di mana:
NA = Frekuensi kecelakaan lalulintas yang terjadi yang akan diprediksi; K
= Konstanta Regresi;
Xi, Yj   = Variabel-variabel penjelas (i = 1,2,3,….; j = 1,2,3,….) ;
α, β = Koefisien variabel.
Aplikasi  dari  GLM  dalam  model  kecelakaan  lalu  lintas  pada  dekade  terakhir  menunjukkan  bahwa bentuk  persamaan  yang  sederhana  dari  kumpulan  variabel  eksplanatori  memberikan  hasil  yang memuaskan, sehingga bentuk persamaan yang kompleks tidak diperlukan (Taylor dkk, 2002).

## 2.6 Regresi Poisson
Regresi  Poisson  merupakan  aplikasi Generalized  Linear  Model (GLM)  yang  merupakan perkembangan  dari  model  regresi  umum  dan  digunakan  untuk  variabel  respon  dengan  distribusi eksponensial.  Regresi  poisson  digunakan  untuk  menganalisis  data count (tipe  diskrit  atau  data  hitung). Dalam  regresi  Poisson,  diasumsikan  variabel  respon  (Y)  berdistribusi  Poisson,  dan  tidak  terjadi multikolinieritas antar variabel prediktor (X). Bentuk model regresi poisson dapat dilihat pada rumus 4 dan 5.
Ln(µi) = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βiXi; i = 1,2,…, n. (4)

## Atau
µi(Yi) = exp(β0 + β1X1 + β2X2 + … + βiXi ); i = 1,2,…, n. (5)
Dengan β0, β1,…, βn adalah parameter yang belum diketahui.

## 2.7 Pengujian Parameter Model Regresi Poisson
Salah satu metode yang digunakan dalam menentukan uji statistik dan pengujian parameter regresi poisson adalah dengan menggunakan metode maximum likelihood ratio. Statistik uji yang digunakan dapat dilihat pada rumus 6.
LR = -2 [lnL(θ ̂ 0 ) - lnL(θ ̂)] (6)
Di mana:
LR = Likelihood Ratio Test ; L(θ ̂ 0 )   = Log likelihood untuk model yang tidak mengandung variabel bebas; L(θ ̂)   = Log likelihood untuk model yang mengandung seluruh variabel bebas.
Uji Likelihood Ratio Test memiliki aturan dimana jika LR ≥ X 2 α,df maka H 0 ditolak . Dimana artinya pada model terdapat parameter yang signifikansi pada taraf signifikansi atau dapat dikatakan model regresi cocok dan baik dalam menjelaskan hubungan antara variabel respon dan prediktor pada taraf signifikansi tersebut.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1  Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian meliputi ruas jalan Nasional di Kota Banda Aceh. Pemilihan lokasi ini berdasarkan data kecelakaan yang diperoleh dari Polresta Banda Aceh, dimana ruas jalan Nasional di Kota Banda Aceh memiliki  volume  lalu  lintas  yang  tinggi  dan  didominasi  oleh  kendaraan  yang  melaju  dengan  kecepatan tinggi. Dengan kondisi tersebut ruas jalan Nasional di Kota Banda Aceh dengan jumlah 14 ruas dijadikan sebagai objek penelitian.
Gambar 1. Peta Ruas Jalan Nasional Kota Banda Aceh

## 3.2  Jenis Sumber, dan Variabel Data
Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data sekunder dan data primer. Data sekunder berupa data karakteristik  kecelakaan lalu lintas tahun 2018 -2019 yang didapat dari Polresta Kota Banda Aceh. Sedangkan  data  primer  diambil  langsung  di  lapangan  dengan  melakukan  survei  yang  meliputi  survei volume lalu lintas, survei kecepatan lalu lintas, dan survei geometrik jalan dan lingkungan
Variabel  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  jumlah  kecelakaan  lalu  lintas  di  ruas  jalan Nasional di Kota Banda Aceh sebagai variabel terikat (Y) dan variabel bebas dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Variabel Bebas Yang Diamati Variabel Jenis Volume Lalu Lintas (X1) Kuantitatif Kecepatan Lalu Lintas (X2) Kuantitatif Lebar Lajur Total (X3) Kualitatif (0 jika lebar lajur total ≤ 14 m, 1 jika lebar lajur total > 14 m) Jumlah Lajur (X4) Kualitatif (0 jika ≤ 3 lajur, 1 jika > 3 lajur) Median Jalan (X5) Kualitatif (0 jika tidak ada, 1 jika ada) Keberadaan u-turn (X6) Kualitatif (0 jika tidak ada, 1 jika ada) Kondisi Perkerasan (X7) Kualitatif (0 jika jalan baik/tidak rusak, 1 jika jalan berlubang/rusak) Keberadaan Rambu Lalu Lintas (X8) Kualitatif (0 jika tidak ada, 1 jika ada) Keberadaan Simpang (X9) Kualitatif (0 jika tidak ada simpang, 1 jika terdapat 1 simpang) Keberadaan Lampu Jalan (X10) Kualitatif (0 jika tidak ada, 1 jika ada)

## 3.3  Model Prediksi Kecelakaan
Pemodelan  jumlah  kecelakaan  lalu  lintas  ini  menggunakan  metode Generalized  Linear  Modeling (GLM). Pemodelan digunakan model dengan persamaan eksponensial. Persamaan yang diusulkan untuk model ini ditunjukkan pada rumus 7.
NA = k Volume α x exp (β2kKecepatan+ β3LbLajur+ β4JmLajur + …. + β10KLampu) (7)
Di mana:
NA = Jumlah Kecelakaan Lalu Lintas (Kejadian); α, β, k  = parameter regresi masing-masing variabel.
Model  prediksi yang diusulkan tersebut  masih  dapat berubah, hal  ini  tergantung pada hasil  analisis serta signifikansi kontribusi masing-masing variabel.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1   Input Data
Data kecelakaan yang terkumpul adalah data kecelakaan lalu lintas yang terjadi di ruas jalan Nasional di  Kota  Banda Aceh  yang  berjumlah  14  ruas  dari  tahun  2018-2020.  Pada  pemodelan  ini,  14  ruas  jalan tersebut  dipecah  menjadi  27  titik  pengamatan  lokasi  kecelakaan.  Hal  ini  dilakukan  dikarenakan  data kecelakaan  lalu  lintas  yang  didapatkan  tidak  menjelaskan  lokasi  detail  terjadinya  kecelakaan  melainkan hanya dijelaskan ruas  jalan dan nama desa terjadinya kecelakaan. Untuk selengkapnya, data kecelakaan lalu lintas, karakteristik geometrik dan lalu lintas jalan nasional Kota Banda Aceh dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Karakteristik Geometrik dan Lalu Lintas di Jalan Nasional Kota Banda Aceh
No Nama Jalan Jumlah Kecelakaan Volume (Smp/Jam) Kecepatan (Km/Jam) Lebar Lajur Jumlah Lajur Median  Uturn Lampu Jalan Simpang 1 Jl. Laksamana Malahayati 13 705 52,4 0 1 1 1 0 1 2 Jl. T. Nyak Arief 29 1576 54,9 1 1 1 1 1 1 3 Jl. T. Nyak Arief 2 1631 53,1 1 1 1 1 1 1 4 Jl. Tgk. Daud Beureueh 26 1478 50,8 1 1 1 1 0 1 5 Jl. Tgk. Daud Beureueh 6 1448 54 1 1 1 1 0 1 6 Jl. Tgk. Chik Ditiro 11 1429 49,5 0 1 1 0 0 1 7 Jl. Tgk. Imum Lueng Bata 10 1021 52,8 0 1 1 1 1 1 8 Jl. Mr. Mohd. Hasan 33 1187 50,2 0 1 1 1 1 1 9 Jl. Mr. Mohd. Hasan 5 971 51,8 0 1 1 0 0 1 10 Jl. Elak 1 (Soekarno-Hatta) 11 591 53,5 0 1 1 1 0 0 11 Jl. Elak 2 (Soekarno-Hatta) 5 692 52,8 0 1 1 1 1 1 12 Jl. Elak 2 (Soekarno-Hatta) 24 747 51,2 0 1 1 0 0 0 13 Jl. Elak 2 (Soekarno-Hatta) 18 754 51,9 0 1 1 1 0 0 14 Jl. Elak 2 (Soekarno-Hatta) 12 764 49,7 0 1 1 1 0 1 15 Jl. Sultan Iskandar Muda 9 734 56,4 1 1 1 1 0 1 16 Jl. Sultan Iskandar Muda 5 673 56,3 1 1 1 1 0 1 17 Jl. Sultan Iskandar Muda 6 660 57,2 1 1 1 1 1 1 18 Jl. Sultan Iskandar Muda 6 664 57,8 1 1 1 1 0 1 19 Jl. Sultan Iskandar Muda 2 660 55,6 1 1 0 0 0 0 20 Jl. Prof. Ibrahim Hasan 7 384 48,8
0 0
0 0 0 1 21 Jl. Prof. Ibrahim Hasan 3 408 49,7
0 0
0 0 0 0 22 Jl. Prof. Ibrahim Hasan 4 402 49,3 0 0 0 0 0 0 23 Jl. Prof. Ibrahim Hasan 5 426 49,1 0 0 0 0 1 0
24 Jl. Residen Ibnu Sya’dan/Jl. Pelabuhan Ulee Lheue 9 281 55,1 0 1 1 1 0 1
25 Jl. Cut Nyak Dhien 27 805 51,8 0
1
1 1 0 1 26 Jl. Teuku Umar 15 1211 51,1 1
1
1 1 0 1 27 Jl. Sultan Alaidin Mahmudsyah 3 1013 50,8 0 1 1 0 1 1

## 4.2   Pemeriksaan Multikolinearitas
Pemeriksaan  multikolinearitas  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  antara  variabel  bebas  memiliki korelasi. Untuk mendeteksi adanya multikolinearitas adalah dengan melihat nilai VIF (Variance Inflation Factor). Pada umumnya dikatakan terjadi muktikolinieritas apabila angka VIF dari suatu variabel lebih dari 10. Apabila  terdapat  variabel  yang mengalami  multikolinearitas,  variabel  tersebut  akan  dikeluarkan  dan dilakukan pengujian kembali. Hasil pengujian multikolinearitas dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Multikolinearitas Variabel VIF Variabel VIF Ln_X1 6,054 X6 2,471 X2 6,558 X7 1,562 X3 5,477 X8 1,926 X4 8,706 X9 1,210 X5 8,572 X10 1,600
Hasil pengujian multikolinieritas menunjukkan bahwa nilai VIF setiap variabel bebas kurang dari 10 (VIF<10)  ,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi  kasus  multikolinearitas  pada  antar  variabel tersebut sehingga dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya yaitu tahap pemodelan regresi poisson.

## 4.3  Model Regresi Poisson
Berikut  adalah  hasil  pemodelan  regresi  poisson  dengan  variabel  terikat  jumlah  kecelakaan  lalu lintas/ Number  of  Accidents (NA)  dengan  melakukan  3  kali  perulangan dropping  variable /pengeluaran variabel  pada  variabel-variabel  yang  tidak signifikan  (p-value  >  α)  yang  dapat  dilihat  pada Tabel  4  dan Tabel 5.
Tabel 4. Hasil Pemodelan Regresi Poisson Step 1 n p df X 2 AIC BIC 27 10 17 62,288 189,256 202,215 Step 2 n p df X 2 AIC BIC 27 10 17 62,288 189,256 202,215 Step 3 n p df X2 AIC BIC 27 4 23 92,003 203,313 208,496
Berdasarkan Tabel 4, dapat dilihat bahwa analisis pemodelan regresi poisson dilakukan secara 3 kali perulangan dengan melakukan dropping variable terhadap variabel yang tidak signifikan ( p-value > α) pada setiap  perulangannya.  Berdasarkan  tabel chi-squares dengan  taraf  signifikan  5%  dan  derajat  bebas  4 diperoleh  nilai  X 2 (0.05,4) =  9,49,  dan  nilai Likelihood  Ratio (LR)  yang  diperoleh  dari  pengujian  adalah 1008,733. Sehingga LR> X 2 (0.05,4) , dimana model regresi poisson dapat digunakan untuk menggambarkan hubungan antara jumlah kecelakaan lalu lintas dengan volume lalu lintas, kecepatan kendaraan, geometri jalan, dan lingkungan jalan.
Tabel 5. Hasil Pemodelan Regresi Poisson
Variabel Estimasi Standard Error P-Value Ln_X1 -0,543 0,1259 0,000 X3 1,043 0,1594 0,000 X6 0,439 0,1767 0,013 X9 0,212 0,0344 0,000 Statistik : LR 1008,733 df 4 α 5 % Sig 0.000 X 2 (α,df) 9,49
Pada Tabel 5 dapat dilihat juga dengan taraf signifikansi 5%, diperoleh nilai P-value Ln_X1 = P-value X3 = P-value X6 = P-value X9 < α yang berarti bahwa variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap jumlah kecelakaan lalu lintas. Variabel tersebut adalah volume lalu lintas, lebar lajur total, keberadaan u- turn, keberadaan simpang.
Pada model ini mengalami overdispersi pada data sehingga keakuratan pada model berkurang. Nilai overdispersi dapat didapatkan dari nilai X 2 ( pearson chi square ) dibagi dengan nilai derajat bebas. Dapat dilihat pada Tabel 4, nilai X 2 = 92,003 dan derajat bebas 23 sehingga model mengalami overdispersi sebesar 4,000.  Pemodelan  ini  tidak  dapat  dilanjutkan  ke  regresi  binomial  negatif  dikarenakan  tidak  lolos  pada pengujian serentak. Maka model yang tetap digunakan menggunakan model regresi poisson ditunjukkan persamaan 8.
NA = 0,0731Volume 0.556 Exp (0.496Uturn+0.591K_Simpang-0.543Llajur) (8) Di mana: NA = Jumlah kecelakaan lalu lintas (kejadian); Volume = Volume lalu lintas (smp/jam); Llajur = Lebar lajur total jalan; Uturn = Keberadaan u-turn pada titik pengamatan; K_Simpang = Keberadaan simpang pada titik pengamatan.

## 4.4   Interpretasi Model
1. Pengaruh Volume Lalu Lintas
Pada  model  yang  dibentuk,  volume  lalu  lintas  berpengaruh  secara  positif  terhadap  terjadinya kecelakaan lalu lintas dengan koefisien estimasi 0,212. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi volume  lalu  lintas,  maka  semakin  besar  jumlah  kecelakaan  yang  terjadi.  Penambahan  volume  lalu lintas sebesar 10%, diprediksikan akan meningkatkan rata-rata jumlah kecelakaan sebesar 1,021 kali. Jika diilustrasikan jumlah kecelakaan berjumlah 10 kecelakaan per tiga tahun pada suatu ruas, maka dengan kenaikan jumlah volume lalu lintas sebesar 10%, maka rata-rata jumlah kecelakaan akan naik menjadi 10,21 ≈ 11 kecelakaan per tiga tahun.
2. Pengaruh Keberadaan U-Turn
Pada  model  yang  dibentuk,  keberadaan  u-turn  berpengaruh  secara  positif  terhadap  terjadinya kecelakaan lalu lintas dengan koefisien estimasi 1,043 Hal ini menunjukkan bahwa dengan adanya u-
turn pada titik pengamatan akan meningkatkan kemungkinan terjadinya kecelakaan. Titik pengamatan yang memiliki u-turn ≥ 1, diprediksi dapat meningkatkan rata-rata angka kecelakaan per tiga tahun sebesar 2,83 kali dengan asumsi variabel lain bernilai konstan.
3. Pengaruh Keberadaan Simpang
Pada  model  yang  dibentuk,  keberadaan  simpang  berpengaruh  secara  positif  terhadap  terjadinya kecelakaan lalu lintas dengan koefisien estimasi 0,439. Hal ini menunjukkan bahwa dengan adanya simpang  pada  titik  pengamatan  akan  meningkatkan  kemungkinan  terjadinya  kecelakaan.  Titik pengamatan yang memiliki simpang, diprediksi dapat menignkatkan rata-rata angka kecelakaan per tiga tahun sebesar 1,55 kali dengan asumsi variabel lain bernilai konstan.
4. Pengaruh Lebar Total Lajur Jalan Pada model yang dibentuk, lebar total lajur jalan berpengaruh secara negatif terhadap terjadinya kecelakaan lalu lintas dengan koefisien estimasi 0,543. Hal ini menunjukkan bahwa dengan adanya penambahan lebar lajur sebesar 1 m dapat menurunkan rata-rata jumlah kecelakaan per tiga tahun sebesar 1,72 kali dengan asumsi variabel lain bernilai konstan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Variabel yang berpengaruh terhadap jumlah kecelakaan lalu lintas yang terjadi di ruas jalan nasional Kota  Banda  Aceh  adalah  volume  lalu  lintas  (X1),  lebar  lajur  total  (X3)  keberadaan  u-turn  (X6),  dan keberadaan simpang (X9). Dari hasil yang didapat, diprediksi bahwa peningkatan volume lalu lintas sebesar 10  %  akan  meningkatkan jumlah  kecelakaan  sebesar 1,021  kali.  Dengan  adanya  keberadaan  u-turn  dan keberadaan simpang pada titik pengamatan akan meningkatkan jumlah kecelakaan sebesar 2,83 kali dan 1,55  kali.  Selain itu,  dengan  penambahan  lebar  lajur  sebesar  1  m  diprediksi mampu menurunkan angka terjadinya kecelakaan sebesar 1,72 kali. Pemodelan yang dilakukan dengan regresi poisson pada penelitian ini mengalami overdispersi sebesar 4 kali sehingga model yang dihasilkan kurang akurat.
Hasil  penelitian  ini  tentu  memiliki  kekurangan  dan  perlu  dilakukan  penelitian  selanjutnya  dengan batasan  lokasi  studi  yang hanya  dilakukan  di  beberapa  ruas  Kota  Banda  Aceh,  dikarenakan  terbatasnya waktu  dan  biaya  penelitian.  Untuk  menyempurnakan  model  kecelakaan  yang  didapat  disarankan  untuk dilakukan penelitian serupa di ruas-ruas jalan di Kota Banda Aceh yang tidak diteliti.
Model  prediksi  kecelakaan  yang  dianalisis  pada  penelitian  ini  hanya  mempertimbangkan  variabel berdasarkan karakteristik lalu lintas dan karakteristik geometrik jalan. Oleh karena itu, model prediksi dapat dikembangkan untuk melihat hubungan dari faktor-faktor lain terhadap terjadinya kecelakaan lalu lintas seperti variabel berdasarkan karakteristik pengendara.
Disarankan adanya sistem infomasi kecelakaan bersama dibawah instansi-instansi yang terkait seperti kepolisian  dan  dinas  perhubungan.  Diharapkan  dengan  adanya  sistem  tersebut  data  kecelakaan  yang diperoleh lebih lengkap dan lebih akurat seperti data STA (stationer) terjadinya kecelakaan pada suatu ruas dan penyebab terjadinya kecelakaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Abraham, J. 2001. Analysis of highway speed limits . Bachelor’s degree Thesis, Faculty of Applied Science and Engineering, University Toronto, Canada.
Bustan, M, N. 2007. Epidemiologi penyakit tidak menular . Rineka Cipta, Jakarta.
Direktorat Jenderal Bina Marga. 1997. Manual kapasitas jalan indonesia (MKJI) . Departemen Pekerjaan Umum, Jakarta.
Fadhil, A., Anggraini, R., Sugiarto, S. 2022. Analisis hubungan kesalahan, penyimpangan dan pelanggaran pengguna roda dua terhadap keselamatan berkendara. Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan . 5(1), pp. 203-212.
Hobbs. 1995. Perencanaan dan teknik lalu lintas . Gajah Mada University Press, Yogyakarta. Khisty, J, C., Lall, K, B. 2003. Dasar-dasar rekayasa transportasi . Penerbit Erlangga, Bandung
Peraturan Pemerintah Republik Indonesia. 2006. PP No. 34 Tahun 2006 Tentang Jalan. Jakarta. Pignataro, L. 1973. Traffic engineering, theory and practice . Practice Hall. Inc, New Jersey.
Pujiastutie, E. T. 2006. Pengaruh geometrik jalan terhadap kecelakaan lalu lintas di jalan tol (studi kasus tol  semarang  dan  tol  cikampek) .  Magister  Teknik  Sipil,  Pasca  Sarjana  Universitas  Dipenogoro, Semarang.
Rakhmat,  L,  A.,  Kusumawati,  A.,  Frazila,  R,  B.,  Hendarto,  S.  2012.  Pengembangan  model  prediksi kecelakaan lalu lintas pada jalan tol purbaleunyi. Jurnal Teknik Sipil . 36(2), pp. 277-288.
Sukirman, S. 1994. Dasar-dasar perencanaan geometrik jalan raya . Nova, Bandung.
Taylor, M., Kennedy, J.V., Baruya, A. 2002. The relationship between speed and accidents on rural single- carriageway road . Report TRL 511, Crowthorne, UK.
World  Health  Organization.  2018. Global  status  report  on  road  safety  2018 .  Geneva:  Management  of Noncommunicable  Diseases,  Disability,  Violence,  and  Injury  Prevention  (NVI)  of  World  Health Organization.
Yusra,  C,  L.,  Isya,  M.,  Anggraini,  R.  2018.  Analisis  pengaruh  kerusakan  jalan  terhadap  kecepatan perjalanan. Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan . 1(3), pp. 46-55.