Jurnal Penelitian dan Aplikasi Sistem dan Teknik Industri (PASTI) Vol. XVII, No. 1, April 2023, 21-31 p-ISSN 2085-5869/ e-ISSN 2598-4853

## Kajian Perilaku Berisiko Pengendara Sepeda Motor di Indonesia
Nabila Dearmi Jefri 1 , Anny Maryani 2 , Hardianto Iridiastadi 3
1,2,3) Program Studi Teknik dan Manajemen Pendidikan Industri, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesa No.10, Lb. Siliwangi, Kecamatan Coblong, Kota Bandung, Jawa Barat 40132 Email: nabiladearmijefri@gmail.com, maryani.anny@gmail.com, hiridias@vt.edu

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  faktor-faktor  perilaku  berisiko  pengendara sepeda motor di Indonesia yang berhubungan dengan risiko terjadinya kecelakaan lalu lintas. Tujuan  tersebut  akan  dicapai  melalui  dua  tahap  penelitian.  Tahap  pertama  adalah mengembangkan instrumen survei berupa kuesioner yang representatif dan tervalidasi untuk menilai  perilaku  berkendara  pengendara  sepeda  motor  di  Indonesia.  Kuesioner  disusun berdasarkan studi penelitian terdahulu mengenai motorcycle rider behaviour questionnaire (MRBQ). Tahap kedua adalah melakukan survei dengan penyebaran kuesioner di Indonesia. Penelitian ini menggunakan 75 indikator untuk mengukur delapan variabel yang diteliti yaitu traffic  error,  control  error,  traffic  violation,  speed  violation,  safety  equipment,  safety violation, stunts, dan local behaviour . Sebanyak 370 data berhasil dikumpulkan berdasarkan teknik sampling  homogeneous  purposive  sampling dan  diolah  menggunakan  teknik  PLS- SEM. Hasil pengolahan data dengan PLS-SEM menunjukkan ke-8 faktor secara signifikan berpengaruh  terhadap risky  rider  behaviour dimana  komponen traffic  violation memiliki pengaruh paling tinggi pada aspek perilaku berisiko pengendara sepeda motor di Indonesia.
Kata  kunci: perilaku  berisiko  berkendara;  pengendara  sepeda  motor;  kecelakaan  sepeda motor; PLS-SEM; local behavior

## Abstract
This study aims to identify the factors that cause traffic accidents on motorcycle, especially on aspects of risky rider behavior in Indonesia and will be achieved through two stages of research. The first stage is to develop a survey instrument in the form of a representative and  validated  questionnaire  to  assess  the  rider  behavior  in  Indonesia.  The  questionnaire was prepared based on previous research studies regarding the motorcycle rider behavior questionnaire  (MRBQ).  The  second  stage  is  conducting  a  survey  by  distributing questionnaires  in  Indonesia.  This study uses 75 indicators  to  measure the eight variables studied,  namely  traffic  errors,  control  errors,  traffic  violations,  speed  violations,  safety equipment, safety violations, stunts, and local behavior. A total of 370 data were successfully collected based on the homogeneous purposive sampling technique and processed using the PLS-SEM technique. The results of data processing using PLS-SEM show that the 8 factors significantly  influence  risky  rider  behavior  where  the  traffic  violation  component  has  the highest influence.
Keywords: motorcycle risky riding behaviour; rider; motorcycle accidents; PLS-SEM; local behavior

## PENDAHULUAN
Salah  satu  isu  global  dalam  beberapa  tahun  terakhir  yang  hangat  diperbincangkan yaitu terkait kecelakaan  dan keselamatan jalan di lalu lintas. Berdasarkan data yang telah dicatat World Health Organization (WHO) pada tahun 2018 bahwa kecelakaan lalu lintas
menjadi  penyebab  kematian  pada  peringkat  8  di  dunia.  Angka  tersebut  didominasi  oleh pengendara  sepeda  motor  dengan  persentase  fatalitas  kecelakaan  jalan  raya  sebesar  74%. Hal  ini  terjadi  karena  sepeda  motor  tidak  memiliki  banyak  perlindungan  apabila  terlibat dalam kecelakaan (Rezapour et al., 2020), sehingga pengendara sepeda motor memiliki 27 kali  risiko  kematian  dalam  kecelakaan  lalu  lintas  (Li  et  al.,  2021).  Data  ini  menunjukkan bahwa pengendara sepeda motor berada pada kondisi yang membahayakan.
Di Indonesia kecelakaan sepeda motor juga merupakan salah satu penyebab cedera dan  kematian  terbesar.  Jumlah  korban  kecelakaan  sepeda  motor  di  Indonesia  mencapai 173.358 orang dengan total luka ringan sebanyak 130.571, luka berat sebanyak 13.315, dan total  korban  meninggal  dunia  sebanyak  29.472.  Jumlah  korban  yang  meninggal  dunia mengalami kenaikan sebesar 1,02 % dari tahun 2014. Berdasarkan data tersebut, setiap jam diperkirakan  ada  3-4  orang  meninggal  dunia  akibat.  kecelakaan  sepeda  motor  dengan kerugian  materi  sekitar  Rp  213  886.000.  Pulau  Jawa  dan  Sumatera  menempati  posisi tertinggi  secara  jumlah  kejadian  kecelakaan  per  tahun  selama  lima  tahun  terakhir  (2016- 2021).  Rata-rata  kecelakaan  sepeda  motor  di  Pulau  Jawa  dan  Sumatera  per  tahun  yaitu 83.413 dan 22.773 kejadian (Badan Pusat Statistik, 2021).
Berdasarkan  data  Kepolisian  Republik  Indonesia  (2019),  faktor  penyebab kecelakaan  lalu  lintas  terbesar  adalah  faktor  manusia  yaitu  sebesar  61%.  Faktor  manusia tersebut  merupakan  kemampuan  serta  perilaku  berkendara  yang  berisiko.  Hal  ini  sejalan dengan hasil dari berbagai  penelitian terdahulu  yang menyatakan bahwa  faktor kesalahan manusia  atau  perilaku  berkendara  berisiko  memiliki  keterkaitan  dibalik  tingginya  angka kecelakaan  lalu  lintas,  terutama  yang  melibatkan  sepeda  motor    (Andrijanto  et  al.,  2022; Putranto & Alyandi, 2019; Susilo et al., 2015).
Perilaku  berkendara  berisiko  adalah  perilaku  yang  dapat  melukai  dan membahayakan kesehatan pengemudi, penumpang, serta pejalan kaki (Tabary et al., 2021) (Tabary  et  al.,  2021)  .  Secara  umum,  perilaku  berkendara  yang  melanggar  peraturan  lalu lintas dapat dikategorikan sebagai perilaku berkendara berisiko, karena peraturan lalu lintas merupakan  bagian  dari  upaya  penegakan  keselamatan  berkendara.  Perilaku  berkendara berisiko sudah banyak ditelaah dalam berbagai studi empiris. Jenis-jenis perilaku berkendara berisiko seperti membuat putaran U, lalu tiba-tiba memotong jalur tanpa menilai situasi ini akan  meningkatkan  kemungkinan  terjadinya  kecelakaan  parah  dan  dapat  melibatkan kendaraan lainnya (Andrijanto et al., 2022). Berkendara pada batas kecepatan tinggi akan meningkatkan  kemungkinan  kecelakaan  parah  terlepas  dari  apakah  kecelakaan  itu  adalah kecelakaan  sepeda  motor  tunggal  atau  kecelakaan  yang  melibatkan  kendaraan  lainnya (Elliott et al., 2007; Putranto, 2014; Uttra et al., 2020).
Jenis  perilaku  berkendara  ini  dapat  dilakukan  secara  sengaja,  seperti  pelanggaran, maupun  tidak  sengaja  berupa  kesalahan/ error (Tabary  et  al.,  2021).  Penelitian  ini menjelaskan bahwa perilaku berkendara yang disengaja merupakan hasil dari emosi negatif seperti  suasana  hati  yang  buruk,  amarah,  maupun  agresif.  Beberapa  perilaku  berkendara berisiko  juga  berkaitan  dengan  ciri  psikologis  tertentu  pada  manusia,  seperti  misalnya sensation  seeking  personality atau competitive  personality .  Namun  terdapat  pula pelanggaran yang tidak berhubungan dengan emosi maupun psikis, pelanggaran seperti ini biasanya dilakukan untuk mendapatkan kemudahan maupun keuntungan tertentu, misalnya seperti  menerobos  lampu  merah  ketika  sedang  terburu-buru  maupun  mengemudi  di  atas batas kecepatan karena berpendapat batas kecepatan yang ditetapkan terlalu lambat.
Berdasarkan  studi  literatur  mengenai  metode  penilaian  perilaku  berkendara pengendara  sepeda  motor,  metode  yang  umum  digunakan  adalah  survei  menggunakan kuesioner.  Kuesioner tersebut dikenal dengan nama motorcycle rider behaviour questioner (MRBQ).  MRBQ  ini  memiliki  kelebihan  yaitu  dapat  menilai  faktor-faktor  perilaku  yang
mempengaruhi  risiko  kecelakaan  pengendara  sepeda  motor.  Penelitian  awal  MRBQ dilakukan  oleh  (Elliott  et  al.,  2007)  dengan  memperhatikan  43  item  pertanyaan  dan  lima faktor  yaitu traffic  errors,  speed  violations,  stunts,  control  errors dan safety  equipment. MRBQ  cukup  banyak  digunakan  oleh  peneliti  di  berbagai  negara  dengan  melakukan modifikasi  faktor  dan  item  pertanyaan,  hal  ini  dilakukan  karena  adanya  perbedaan karakteristik  pengendara  sepeda  motor  di  setiap  negara.  Perubahan  item  pertanyaan dilakukan  dengan  mengurangi  item  pertanyaan  yang  tidak  relevan,  menambah  item pertanyaan  yang  relevan  atau  mengatur  ulang  kalimat  item  pertanyaan  agar  lebih  mudah dimengerti.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Trung  Bui  et  al.,  2020)  di  Vietnam  tidak menggunakan  faktor speed  violations dan stunt namun  menambahkan  faktor speed dan alcohol related violation . (Trung Bui et al., 2020) melakukan hal tersebut karena perilaku pelanggaran  kecepatan  erat  kaitannya  dengan  konsumsi  alkohol.  Sedangkan  (Uttra  et  al., 2020) di Thailand tidak menggunakan faktor speed violation dan tidak ada menambahkan faktor  baru.  Hal  ini  dilakukan  karena speed  violation dikelompokkan  dalam traffic  error olehnya.
Di  Indonesia,  inisiasi  penelitian  mengenai  perilaku  pengendara  sepeda  motor dilakukan  oleh  (Putranto,  2014)  melakukan  penyesuaian  faktor  dalam  MRBQ  untuk pengendara Indonesia misalnya adanya perilaku memakai rok panjang atau gamis lebar saat berkendara maupun sebagai penumpang. Penelitian lainnya yang dilakukan (Putranto, 2014) menyusun MRBQ versi Indonesia dengan menggunakan faktor traffic errors, control errors, speed  violations,  traffic  errors,  safety  violations dan stunts. Kuesioner  tersebut menggunakan  faktor  seperti  MRBQ  awal    (Elliott  et  al.,  2007).  Namun  kekurangan  dari kedua penelitian ini hanya melibatkan responden dosen dan mahasiswa. Responden tersebut dinilai  tidak  mewakili  perilaku  pengendara  sepeda  motor  pada  umumnya  di  Indonesia. Sehingga  kuesioner  yang  dihasilkan  belum  dapat  divalidasi  untuk  digunakan  pada pengendara sepeda motor secara umum di Indonesia.
Penelitian mengenai perilaku berkendara pengendara sepeda motor di Indonesia juga dilakukan  oleh  (Susilo  et  al.,  2015)  dan  (Andrijanto  et  al.,  2022).  Keunggulan  penelitian (Susilo  et  al.,  2015)adalah  mempertimbangkan  faktor  pelaporan  perilaku  pelanggaran berulang serta faktor sosio-demografis individu dan karakteristik perjalanan yang khas. Oleh karena  itu  kuesioner  (Susilo  et  al.,  2015)berisi  cukup  banyak  perilaku  khas  pengendara sepeda  motor  di  Indonesia,  misalnya  melalui  celah  (gang)  kecil,  merokok,  menggunakan telepon genggam saat berkendara, melawan arus, melewati trotoar, dan lain-lain. Kemudian, penelitian ini menggunakan responden yang sangat banyak hingga mencapai 2.700 orang di tiga kota yaitu Bandung, Surabaya dan Yogyakarta. Namun demikian, kuesioner (Susilo et al., 2015) masih dapat dikembangkan dengan menambahkan perilaku lain yang terdapat di MRBQ.
Selanjutnya,  (Andrijanto  et  al.,  2022)  dalam  penelitiannya  berfokus  pada  upaya perbaikan  budaya  keselamatan  pengendara  sepeda  motor  dengan  perbaikan  perilaku pengendara. Penelitian ini menggunakan kuesioner yang memuat aspek etika, kemampuan berkendara, kepatuhan pada peraturan, kesadaran dan mengupayakan keselamatan bersama, serta tanggung jawab. (Andrijanto et al., 2022) menghasilkan kuesioner yang cukup banyak mencantumkan  perilaku  khas  pengendara  Indonesia,  misalnya  berteriak  pada  pengendara lain,  mengobrol  dengan  pengendara  lain  atau  penumpang,  membunyikan  klakson berlebihan,  tidak  membiarkan  kendaraan  lain  menyalip  dan  lain-lain.  Namun,  responden yang digunakan hanya sedikit yaitu 97 responden dan masih ada beberapa item pertanyaan yang belum dimasukkan, seperti perilaku pengendara menyalip di area dilarang menyalip, adanya pengaruh pengendara lain yang membahayakan, dan lain-lain.
Berdasarkan studi literatur dan analisa kondisi real di Indonesia, dapat disimpulkan belum  ada instrument yang comprehensive untuk  menilai  perilaku  pengendara  berisiko sepeda  motor.  Misalnya  penelitian  (Susilo  et  al.,  2015)  yang  hanya  mempertimbangkan faktor perilaku berdasarkan model TPB, (Andrijanto et al., 2022) yang hanya menggunakan sedikit  responden  yaitu  97  orang,  sehingga  dinilai  kurang  representatif  dalam  merekam perilaku  pengendara  di  Indonesia.  Kemudian,  Putranto  (2014)  yang  tidak  memasukkan beberapa perilaku khas pengendara di Indonesia, seperti tidak memperhatikan pejalan kaki, pengemis, pengamen, dan pedagang asongan yang berada di sekitar lampu merah.
Sehingga  diperlukan instrument survei  berupa  kuesioner  yang  representatif  untuk menilai perilaku pengendara sepeda motor di Indonesia. Kuesioner yang dibutuhkan adalah yang merepresentasikan perilaku pengendara sepeda motor di Indonesia yang memilki ciri khas dibandingkan pengendara lain. Perilaku tersebut diantaranya memuat penumpang/beban melebihi batas, meletakkan penumpang/ barang di bagian depan motor, menyalip dari sisi yang salah, tidak menggunakan helm karena menggunakan hiasan kepala dan  lain-lain.  Contoh  insiden  tragis  dari  perilaku  lokal  Indonesia  yaitu  seorang  ibu  dan anaknya  di  Kabupaten  Garut  pada  tahun  2018  tewas  akibat  gamis  terlilit  rantai  motor (Korlantas,  2018).  Membawa  anak  kecil  duduk  di  depan  motor  seringkali  jadi  alternatif untuk menghindari anak terjatuh atau kehilangan keseimbangan saat duduk di belakang dan penumpang perempuan yang duduk miring.
Hal ini sudah menjadi kebiasaan dan sebenarnya tetap berbahaya untuk dilakukan, karena  dapat  mengganggu  keleluasaan  pengemudi  dalam  berkendara.  Oleh  karena  itu, berdasarkan buku petunjuk tata cara bersepeda motor di Indonesia penumpang harus duduk sejajar  dengan  pengemudi  di  belakang  (Dishub,  2018).  Perilaku  lokal  lainnya  yaitu berkendara berkelompok yang akan menyulitkan kendaraan lain dan hal ini juga berbahaya bagi pengguna jalan, karena sulit untuk mengantisipasi apabila ada trigger untuk terjadinya kecelakaan.  Berdasarkan  Peraturan  Menteri  Perhubungan  Republik  Indonesia  Nomor  60 Tahun  2019  Pasal  3  Bab  II  Angkutan  Barang  dengan  Kendaraan  Bermotor,    membawa hewan hidup dan muatan berat merupakan tindakan berbahaya, karena sepeda motor tidak memenuhi  desain  kendaraan  dan  persyaratan  teknis  dalam  memuat  barang  (Peraturan Menteri  Perhubungan  Republik  Indonesia,  2019).  Etika  berkendara  pengendara  sepeda motor adalah tidak menggunakan paying pada saat berkendara, tidak melewati garis marka jalan/ stop line, dan tidak berjalan dengan zig-zag (Korlantas, 2019).
Pada penelitian ini memiliki tujuan utama yaitu menentukan faktor-faktor perilaku berisiko pengendara sepeda motor di Indonesia yang berhubungan dengan risiko terjadinya kecelakaan lalu lintas. Validasi kuesioner hanya dilakukan pada Pulau Jawa dan Sumatera, karena kedua daerah tersebut menempati posisi tertinggi secara jumlah kejadian kecelakaan sepeda motor per tahun selama lima tahun terakhir (2016 -2021). Kemudian, hasil tersebut akan  digunakan  untuk  menelaah  perilaku  berkendara  berisiko  sebagai  penyebab  utama kecelakaan lalu lintas dan bentuk ketidakpatuhan terhadap aturan lalu lintas yang dilakukan pengendara sepeda motor di  Indonesia beserta faktor-faktor yang memengaruhinya. Lalu, juga  akan  ditinjau  urutan  pengaruh  faktor  yang  menyebabkan  perilaku  berisiko  di  Pulau Jawa dan Sumatera.

## TINJAUAN PUSTAKA Statistik Kecelakaan Sepeda Motor di Indonesia
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  Korlantas  POLRI  (2022),  Pulau  Jawa menempati posisi tertinggi secara jumlah kejadian kecelakaan per tahun selama lima tahun. Rata-rata kecelakaan sepeda motor di Pulau Jawa per tahun 83.413 kejadian dan merupakan 63% dari keseluruhan kecelakaan sepeda motor di Indonesia. Kecelakaan sepeda motor di
Pulau  Maluku  tercatat  paling  sedikit  dengan  rata-rata  651  kejadian  kecelakaan  per  tahun, setara  dengan  0,5%  dari  keseluruhan  kecelakaan  sepeda  motor  di  Indonesia.  Namun berdasarkan indeks kecelakaan sepeda motor per 10.000 sepeda motor, maka Pulau Papua dan Pulau Sulawesi memiliki nilai rata-rata tertinggi yaitu 30,1 dan 21,59.
Pulau Papua memiliki nilai indeks yang tinggi dipengaruhi oleh rendahnya jumlah sepeda  motor,  sedangkan  Pulau  Sulawesi  karena  jumlah  kecelakaan  yang  cukup  tinggi. Kalimantan memiliki indeks kecelakaan per 10.000 sepeda motor terendah dengan rata-rata 4,86 yang didukung oleh rendahnya jumlah kecelakaan dibandingkan dengan jumlah sepeda motor.  Berdasarkan  indeks  kecelakaan  per  100.000  penduduk,  maka  Pulau  Sulawesi memiliki  nilai  rata-rata  tertinggi  yaitu  70.  Hal  ini  terjadi  karena  jumlah  kecelakaan  yang cukup  tinggi  dibandingkan  dengan  jumlah  penduduk.  Pulau  Maluku  memiliki  indeks kecelakaan per 100.000 penduduk terendah dengan rata-rata 21,3. Kondisi ini didukung oleh rendahnya jumlah kecelakaan kerja dibandingkan dengan jumlah penduduk.

## Motorcycle Rider Behaviour Questionnaire (MRBQ)
Kuesioner Perilaku Pengendara Sepeda Motor (MRBQ) dipelajari  dan dibuat oleh (Elliott et al., 2007) pertama kali sebagai alat untuk memahami perilaku pengendara berisiko sepeda  motor  di  UK.  (Elliott  et  al.,  2007)  mengembangkan  MRBQ  berdasarkan Driver Behaviour Questionnaire (DBQ) yang telah dirancang oleh (Reason et al., 1990). (Elliott et al.,  2007)  mengembangkan  43  indikator  MRBQ  dengan  kriteria  (1  =  tidak  pernah,  2  = kadang-kadang, 3 = jarang, 4 = sering, 5 = selalu). Perilaku pengendara sepeda motor diukur dalam  lima  faktor  pengukuran,  yaitu traffic  errors,  speed  violations,  stunts,  safety equipment,  dan  control  errors . Traffic  error merupakan  faktor  utama  terjadinya  perilaku berisiko berkendara sepeda motor yang terdiri dengan 13 indikator. Kemudian faktor kedua yang menyebabkan perilaku berisiko pengendara sepeda motor adalah perilaku berkendara melebihi batas kecepatan adalah “ speed violation ” yang terdiri dari 12 indikator. Selain itu, perilaku  ceroboh  pengendara  sepeda  motor  ditentukan  oleh  faktor “stunts”, dengan  7 indikator.  Penggunaan  perlengkapan  keselamatan  untuk  meningkatkan  keselamatan  saat berkendara  tergolong  dalam  faktor  “ safety  equipment ”,  dengan  8  indikator.  Terakhir,
" control  error "  yaitu  kesalahan  dalam  pengendalian  kendaraan  sepeda  motor,  dengan  7 indikator  (Elliott  et  al.,  2007).  Selanjutnya,  dalam  MRBQ  ini  juga  memuat  informasi responden berupa jenis kelamin, usia, dan  latar belakang pendidikan.
MRBQ cukup banyak digunakan oleh peneliti di berbagai negara dengan melakukan modifikasi  faktor  dan  item  pertanyaan,  hal  ini  dilakukan  karena  adanya  perbedaan karakteristik  pengendara  sepeda  motor  di  setiap  negara.  Perubahan  item  pertanyaan dilakukan  dengan  mengurangi  item  pertanyaan  yang  tidak  relevan,  menambah  item pertanyaan  yang  relevan  atau  mengatur  ulang  kalimat  item  pertanyaan  agar  lebih  mudah dimengerti.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Trung  Bui  et  al.,  2020)  di  Vietnam  tidak menggunakan  faktor speed  violations dan stunt namun  menambahkan  faktor speed dan alcohol related violation. (Trung Bui et al., 2020) melakukan hal tersebut karena perilaku pelanggaran  kecepatan  erat  kaitannya  dengan  konsumsi  alkohol.  Sedangkan  (Uttra  et  al., 2020) di Thailand tidak menggunakan faktor speed violation dan tidak ada menambahkan faktor  baru.  Hal  ini  dilakukan  karena speed  violation dikelompokkan  dalam traffic  error olehnya.  Di  Indonesia,  inisiasi  penelitian  mengenai  perilaku  pengendara  sepeda  motor dilakukan  oleh  Putranto  (2014)  dengan  menambahkan  faktor  dalam  MRBQ  untuk pengendara  Indonesia  yaitu breaking  error , external  human  disturbance ,  dan selfish behaviour .  Penambahan  faktor  ini  dilakukan  untuk  menyesuaikan  kondisi  transportasi  di Indonesia, misalnya adanya perilaku memakai rok panjang atau gamis lebar saat berkendara maupun sebagai penumpang. Penelitian lainnya yang dilakukan Putranto (2014) menyusun
MRBQ  versi  Indonesia  dengan  menggunakan  faktor traffic  errors,  control  errors,  speed violations,  traffic  errors,  safety  violations dan stunts. Kuesioner  tersebut  menggunakan faktor seperti MRBQ awal (Elliott et al., 2007). Namun kekurangan dari kedua penelitian ini hanya  melibatkan  responden  dosen  dan  mahasiswa.  Responden  tersebut  dinilai  tidak mewakili  perilaku  pengendara  sepeda  motor  pada  umumnya  di  Indonesia.  Sehingga  4 kuesioner yang dihasilkan belum dapat divalidasi untuk digunakan pada pengendara sepeda motor secara umum di Indonesia.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Alat penilaian yang digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  kuesioner.  Kuesioner  menggambarkan  kumpulan pertanyaan yang sudah diformulasikan sebelumnya yang merekam jawaban dari responden. Penilaian  data  dengan  kuesioner  dapat  dilakukan  secara  langsung  atau  tidak  langsung melalui telepon atau media internet. Pada penelitian ini, pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan  kuesioner online melalui  media  internet  berupa google  form kepada responden (Uma Sekaran, 2016).
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  metode  survei berbasis  kuesioner.  Kuesioner  terbagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu:  bagian  pertama  berisi pertanyaan berupa data umum responden dan bagian kedua mengenai pernyataan responden yang  merepresentasikan  persepsi  responden  terhadap  konstruk  penelitian.  Bagian  kedua terdiri  dari  75  pertanyaan,  yang  sesuai  dengan  jumlah  indikator  pada  operasionalisasi konstruk.
Pernyataan-pernyataan pada kuesioner diadopsi dari beberapa penelitian sebelumnya sesuai dengan indikator atau konstruk yang ingin diuji. Beberapa penelitian tersebut antara lain yaitu  (Andrijanto et al., 2022; Elliott et al., 2007; Putranto & Alyandi, 2019; Trung Bui et al., 2020; Uttra et al., 2020). Selanjutnya, kuesioner dalam Bahasa Indonesia dirancang dalam  bentuk  kuesioner online menggunakan Google  Form dan  disebarkan  kepada  calon responden yaitu pengendara sepeda motor aktif selama 12 bulan terakhir yang mengendarai sepeda motor manual maupun matic dengan spesifikasi motor 110 CC, 125 CC, 150 CC, dan 160 CC . Pengumpulan data awal dilakukan pada tanggal 30 Desember 2022. Berdasarkan  permasalahan  atau gap penelitian  yang  telah  dikaji  sebelumnya, penelitian ini terdiri dari lima tahap utama yaitu studi pendahuluan, pengembangan model, perancangan instrument penelitian, pengumpulan data, pengolahan data, serta tahap analisis dan kesimpulan. Pada studi pendahuluan merupakan tahap awal penelitian yang bertujuan untuk  menggali  permasalahan-permasalahan  empiris,  penelitian-penelitian  yang  telah berlalu berkaitan dengan masalah yang digali, serta posisi dan kontribusi penelitian. Setelah dilakukan  tahap  pendahuluan,  tahap  berikutnya  adalah  tahap  pengembangan  model  yang terdiri dari studi literatur, penentuan model dan referensi penelitian, pengembangan model penelitian,  pengembangan  hipotesis,  dan  operasionalisasi  konstruk  penelitian.    Kemudian model tersebut dikembangkan menjadi instrumen survei berupa kuesioner yang representatif dan tervalidasi oleh expert judgment untuk menilai perilaku berkendara pengendara sepeda motor  di  Indonesia.  Kuesioner  disusun  berdasarkan  studi  penelitian  terdahulu  mengenai motorcycle rider behaviour questionnaire (MRBQ). Selanjutnya, dilakukan survei dengan penyebaran  kuesioner.  Keseluruhan  alur  metodologi  penelitian  terdapat  pada  Gambar  1 sebagai berikut.

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Pada penelitian ini, terdapat delapan konstruk utama yang terdiri dari traffic errors, traffic violation, speed violations, stunts, control errors, safety equipment, safety violation, dan local behaviour. Setiap konstruk kemudian ditentukan hipotesis yang akan diuji dengan penjelasan sebagai berikut.
a. Traffic Error
Traffic error yaitu perilaku error pengendara sepeda motor terhadap kondisi lalu lintas.
H1:  Faktor traffic error berpengaruh positif terhadap risky rider behaviour b. Control Error
Control error yaitu kemampuan pengendara sepeda motor dalam berkendara . H2:  Faktor control error berpengaruh positif terhadap risky rider behaviour
c. Traffic Violation
Traffic violation yaitu pelanggaran pengendara sepeda motor terhadap rambu-rambu lalu lintas.
H3:  Faktor traffic violation berpengaruh positif terhadap risky rider behaviour
d. Speed Violation
Speed violation yaitu pelanggaran pengendara sepeda motor terhadap kecepatan.
H4:  Faktor speed violation berpengaruh positif terhadap risky rider behaviour
e. Safety Equipment Safety  equipment, yaitu pelanggaran  pengendara  sepeda  motor  terhadap  penggunaan peralatan keselamatan pada saat berkendara.
H5:  Faktor safety equipment berpengaruh positif terhadap risky rider behaviour
f. Safety Violation
Safety violation, yaitu pelanggaran pengendara sepeda motor terhadap aspek keselamatan pada saat berkendara.
H6:  Faktor safety violation berpengaruh positif terhadap risky rider behaviour g. Stunt
Stunt yaitu tindakan membahayakan yang disengaja oleh pengendara sepeda motor.
Studi Pendahuluan Mulai Observasi dan Studi Literatur Awal Penyusunan Latar Belakang Perumusan Masalah Penentuan Tujuan dan Manfaat Penelitian Penentuan Batasan dan Asumsi Penelitian S t ud i P e nd a hu lua n A Kajian Penelitian Terdahulu Sintesis State of The Art Penelitian Penentuan Model Acuan dan Pengembangan Model Pengembangan Konstruk/ Variabel Penelitian
Penyusunan Hipotesis dan Operasionalisasi Konstruk B P engem ba ng an K on s t ruk , H ipo t es is , da n K er an gk a Model P e n e li t ian A Interpretasi dan Analisis Kesimpulan dan Saran B Validasi isi Kuesioner ( Expert Judgment) Pengumpulan Data Awal Uji Validitas dan Reliabilitas Valid dan Reliabel? Pengumpulan Data Pengolahan Data : Pengujian Hipotesis dengan PLS-SEM Perancangan Kuesioner Selesai Iya Tidak P era nc ang an Ins trum em ent P ene lit ia n (K ue sion er ) P eng um pu la n , P eng ol aha n , da n Ana lis is D at a K es im p ul an da n Sa ra n
H7:  Faktor stunt berpengaruh positif terhadap risky rider behaviour
h. Local behaviour Local  behaviour merupakan  faktor  yang  ditambahkan  dalam  penelitian  ini  untuk merekam perilaku pengendara sepeda motor yang hanya ada di Indonesia. Menurut KBBI lokal adalah terjadi (berlaku, ada, dan sebagainya) di  satu tempat. Perilaku berkendara adalah perilaku yang dipraktikkan secara teratur oleh pengemudi dan menjadi kebiasaan sehingga  memiliki  motivasi  atau  sikap  terhadap  perilaku  tersebut.  Jadi,  perilaku  lokal adalah perilaku yang dipraktikkan secara teratur oleh pengemudi dan menjadi kebiasaan di satu tempat yang dipengaruhi oleh karakteristik lalu lintas.  Isi indikator dalam faktor ini dilakukan dengan expert judgment .
H8:  Faktor local behaviour berpengaruh positif terhadap risky rider behaviour

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Model Perilaku Berisiko Pengendara Sepeda Motor di Indonesia
Model  hasil  pengembangan  memiliki R  Square tinggi  yaitu  0,98,  sehingga  model tergolong fit . Berikut model perilaku berisiko pengendara sepeda motor di Indoensia. Dapat dilihat  pada  Gambar  2  menunjukkan  ke-8  faktor  secara  signifikan  berpengaruh  terhadap risky rider behaviour . Faktor traffic violation memiliki pengaruh paling tinggi pada aspek perilaku berisiko pengendara sepeda motor di Indonesia.

## Gambar 2 . Model hasil pengembangan penelitian

## Model Perilaku Berisiko Pengendara Sepeda Motor di Jawa dan Sumatera
Pulau Jawa dan Sumatera memiliki kesamaan dalam faktor yang memiliki pengaruh paling  tinggi  terhadap  perilaku  berkendara  berisiko  yaitu traffic  violation. Berikut  urutan faktor perilaku berisiko Pulau Jawa berdasarkan nilai koefisien jalur dari terbesar ke terkecil terdiri  dari  (1) traffic  violation (0,445),  (2) local  behaviour (0,301),  (3) safety  violation (0,294), (4) speed violation (0,267), (5) control error (0,115), (6) stunts (0,076), (7) safety equipment (0,072),  dan  (8) traffic  error (0,026).    Pulau  Sumatera  memiliki  urutan  faktor perilaku berisiko berdasarkan nilai koefisien jalur dari terbesar ke terkecil yaitu (1) traffic violation (0,276), (2) speed violation (0,265), (3) local behaviour (0,232), (4) safety violation (0,178), (5) control error (0,155), (6) traffic error (0,131), (7) stunts (0,116), dan (8) local behaviour (0,072).

## Gambar 3 . Model perilaku berkendara berisiko sepeda Motor Pulau Jawa dan Sumatera

## PENUTUP

## Simpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  disimpulkan  bahwa  semua  faktor berpengaruh memengaruhi  perilaku berisiko  pengendara sepeda motor yaitu faktor traffic error,  control  error,  traffic  violation,  speed  violation,  safety  violation,  safety  equipment, stunt, dan local  behaviour .  Pengaruh  yang  lebih  besar  dalam  menyebabkan  perilaku berkendara berisiko adalah traffic violation dengan nilai koefisien jalur sebesar 0,461. Kesimpulan kedua yaitu Pulau Jawa dan Sumatera memiliki kesamaan dalam faktor yang  memiliki  pengaruh  paling  tinggi  terhadap  perilaku  berkendara  berisiko  yaitu traffic violation. Berikut  urutan  faktor  perilaku  berisiko  Pulau  Jawa  berdasarkan  nilai  koefisien jalur  dari  terbesar  ke  terkecil  terdiri  dari  (1) traffic  violation (0,445),  (2) local  behaviour (0,301), (3) safety violation (0,294), (4) speed violation (0,267), (5) control error (0,115),
(6) stunts (0,076), (7) safety equipment (0,072), dan (8) traffic error (0,026).  Pulau Sumatera memiliki  urutan  faktor  perilaku  berisiko  berdasarkan  nilai  koefisien  jalur dari  terbesar  ke
terkecil yaitu (1) traffic violation (0,276), (2) speed violation (0,265), (3) local behaviour (0,232), (4) safety violation (0,178), (5) control error (0,155), (6) traffic error (0,131), (7) stunts (0,116), dan (8) local behaviour (0,072).

## Saran
Berdasarkan  keterbatasan  penelitian  yang  telah  dijelaskan  pada  subbab  V.4,  maka terdapat beberapa saran perbaikan untuk penelitian selanjutnya yaitu dapat mengkaji faktor- faktor  yang  menyebabkan  kecelakaan  sepeda  motor  yaitu    kendaraan (vehicle) meliputi ukuran  mesin  dan  kondisi  kendaraan(Li  et  al.,  2021),  (2)  jalan (road) termasuk  kondisi jalan(Farid & Ksaibati, 2021) dan karakter jalan (Abdul Manan & Várhelyi, 2012; Abrari Vajari et al., 2020; Farid & Ksaibati, 2021; Ospina-Mateus & Quintana Jiménez, 2019) (3) tipe kecelakaan (crash type) terdiri dari kondisi pre-crash (Li et al., 2021; Wu & Loo, 2016) jenis kecelakaan dan karakter kecelakaan  (Asgharpour et al., 2020; Farid & Ksaibati, 2021) serta (4) lingkungan (environment) meliputi cuaca, cahaya dan waktu (Abrari Vajari et al., 2020).
Penelitian  selanjutnya  dapat  membangun  model  yang  kuat  dalam  menjelaskan perilaku manusia menggunakan Theory of Planned Behavior (TPB). TPB merupakan salah satu  teori  perilaku  yang  digunakan  untuk  mempelajari  faktor  yang  mendukung  niat melakukan perilaku berisiko saat berkendara (Musselwhite et al., 2012; Özkan et al., 2012; Susilo et al., 2015). Penelitian selanjutnya dapat dilakukan pengambilan data yang lebih luas untuk  memperoleh  gambaran  perilaku  berisiko  di  masing-masing  daerah.  Penelitian selanjutnya  dapat  melakukan  starategi  mitigasi  usulan  intervensi  untuk  memperbaiki perilaku yang menjadi faktor memengaruhi kecelakaan sepeda motor.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdul  Manan,  M.  M.,  &  Várhelyi,  A.  (2012).  Motorcycle  fatalities  in  Malaysia. IATSS Research , 36 (1), 30–39. https://doi.org/10.1016/j.iatssr.2012.02.005
Abrari Vajari, M., Aghabayk, K., Sadeghian, M., & Shiwakoti, N. (2020). A multinomial logit model of motorcycle crash severity at Australian intersections. Journal of Safety Research , 73 , 17–24. https://doi.org/10.1016/j.jsr.2020.02.008
Andrijanto,  Itoh,  M.,  &  Sianipar,  F.  S.  (2022).  Behavioral  aspects  of  safety  culture: Identification of critical safety-related behaviors of motorcyclists in Indonesia’s urban areas  via  the  application  of  behavioral-based  safety  programs. IATSS  Research . https://doi.org/10.1016/j.iatssr.2022.04.001
Asgharpour,  S.,  Javadinasr,  M.,  Bayati,  Z.,  Kouros,  A.  (,  &  Mohammadian,  ).  (2020). Investigating Severity of Motorcycle-Involved Crashes in a Developing Country . Elliott, M. A., Baughan, C. J., & Sexton, B. F. (2007). Errors and violations in relation to motorcyclists’  crash  risk. Accident  Analysis  and  Prevention , 39 (3),  491–499. https://doi.org/10.1016/j.aap.2006.08.012
Farid, A., & Ksaibati, K. (2021). Modeling severities of motorcycle crashes using random parameters. Journal  of  Traffic  and  Transportation  Engineering  (English  Edition) , 8 (2), 225–236. https://doi.org/10.1016/j.jtte.2020.01.001
Li,  X.,  Liu,  J.,  Zhang,  Z.,  Parrish,  A.,  &  Jones,  S.  (2021).  A  spatiotemporal  analysis  of motorcyclist injury severity: Findings from 20 years of crash data from Pennsylvania. Accident Analysis and Prevention , 151 . https://doi.org/10.1016/j.aap.2020.105952 Musselwhite, C. B. A., Avineri, E., Susilo, Y. O., & Bhattachary, D. (2012). Public attitudes towards motorcyclists’ safety: A qualitative study from the United Kingdom. Accident Analysis and Prevention , 49 , 105–113. https://doi.org/10.1016/j.aap.2011.06.005 Ospina-Mateus, H., & Quintana Jiménez, L. A. (2019). Understanding the impact of physical
fatigue and postural comfort experienced during motorcycling: A systematic review. In Journal  of  Transport  and  Health (Vol.  12,  pp.  290–318).  Elsevier  Ltd. https://doi.org/10.1016/j.jth.2019.02.003
Özkan,  T.,  Lajunen,  T.,  Dogruyol,  B.,  Yildirim,  Z.,  &  Çoymak,  A.  (2012).  Motorcycle accidents,  rider  behaviour,  and  psychological  models. Accident  Analysis  and Prevention , 49 , 124–132. https://doi.org/10.1016/j.aap.2011.03.009
Putranto, L. S., & Alyandi, Y. F. (2019). The relationship between children education in the family  and  car  driving  and  motorcycle  riding  behaviour  in  Indonesia. International Journal of Integrated Engineering , 11 (6), 254–267. https://doi.org/10.30880/ijie.2019.11.06.027
Reason,  J.,  Manstead,  A.,  Stephen,  S.,  Baxter,  J.,  &  Campbell,  K.  (1990).  Errors  and violations  on  the  roads:  A  real  distinction? Ergonomics , 33 (10–11),  1315–1332. https://doi.org/10.1080/00140139008925335
Rezapour,  M.,  Mehrara  Molan,  A.,  &  Ksaibati,  K.  (2020).  Analyzing  injury  severity  of motorcycle  at-fault  crashes  using  machine  learning  techniques,  decision  tree  and logistic  regression  models. International  Journal  of  Transportation  Science  and Technology , 9 (2), 89–99. https://doi.org/10.1016/j.ijtst.2019.10.002 Suryo Putranto  Ni LuhPutuShintaEkaSetyarini, L., &  Rudy Bunawan Senior Lecturer, R. (2014). MOTORCYCLE RIDER BEHAVIOUR OF TARUMANAGARA UNIVERSITY LECTURER AND EMPLOYEE .
Susilo, Y. O., Joewono, T. B., & Vandebona, U. (2015). Reasons underlying behaviour of motorcyclists  disregarding  traffic  regulations  in  urban  areas  of  Indonesia. Accident Analysis and Prevention , 75 , 272–284. https://doi.org/10.1016/j.aap.2014.12.016 Tabary, M., Ahmadi, S., Amirzade-Iranaq, M. H., Shojaei, M., Sohrabi Asl, M., Ghodsi, Z., Azarhomayoun,  A.,  Ansari-Moghaddam,  A.,  Atlasi,  R.,  Araghi,  F.,  Shafieian,  M., Heydari, S. T., Sharif-Alhoseini, M., O’Reilly, G., & Rahimi-Movaghar, V. (2021). The  effectiveness  of  different  types  of  motorcycle  helmets  –  A  scoping  review. Accident Analysis and Prevention , 154 . https://doi.org/10.1016/j.aap.2021.106065 Trung Bui,  H., Saadi,  I., &  Cools, M. (2020). Investigating on-road crash risk and traffic offences  in  Vietnam  using  the  motorcycle  rider  behaviour  questionnaire  (MRBQ). Safety Science , 130 . https://doi.org/10.1016/j.ssci.2020.104868
Uma Sekaran, R. B. (2016). Research Methods . 1–23.
Uttra, S., Jomnonkwao, S., Watthanaklang, D., & Ratanavaraha, V. (2020). Development of self-assessment  indicators  for  motorcycle  riders  in  Thailand:  Application  of  the otorcycle rider behavior questionnaire (MRBQ). Sustainability (Switzerland) , 12 (7). https://doi.org/10.3390/su12072785
Wu, C. Y. H., & Loo, B. P. Y. (2016). Motorcycle safety among motorcycle taxi drivers and nonoccupational  motorcyclists  in  developing  countries:  A  case  study  of  Maoming, South China.
Traffic Injury
Prevention , 17 (2), 170–175.
https://doi.org/10.1080/15389588.2015.1048336