## MODEL PENGARUH KOMPOSISI JUMLAH KENDARAAN TERHADAP TINGKAT KECELAKAAN PADA PROVINSI BALI
I Made Kariyana 1 , Tri Hayataning Pamungkas 2 , Tiara Ayu Anggraini 3
1 Program Studi Teknik Sipil, Universitas Ngurah Rai, Jl. Kampus Ngurah Rai No. 30 Penatih Denpasar. made.kariyana@unr.ac.id
2 Program Studi Teknik Sipil, Universitas Ngurah Rai, Jl. Kampus Ngurah Rai No. 30 Penatih Denpasar. tri.hayaniting@unr.ac.id
3 Program Studi Teknik Sipil, Universitas Ngurah Rai, Jl. Kampus Ngurah Rai No. 30 Penatih Denpasar. tiaraayu03@gmail.com
Masuk: 02-10-2023, revisi: 26-10-2023, diterima untuk diterbitkan: 30-10-2023

## ABSTRACT
Increasing the number of vehicles with various dimensions, specifications, and vehicle speeds. Also, driver behavior that is not the same, can make potentially cause events that can trigger traffic accidents on the road. Data from the Central Statistic Agency for the Province of Bali recorded an increase in the number of traffic accidents every year. This study uses a descriptive method with a quantitative approach using IBM SPSS software to obtain conclusions from the effect of the composition of the number of vehicles on the accident rate in the Province of Bali. To obtain the effect  of  the  number  of  vehicles  consisting  of  buses,  truks,  motorbikes,  and  passenger  cars  that  have  fulfilled  the classical  assumption  test,  and  simultaneously  have  a  significant  effect  on  the  occurrence  of  accidents  that  occur. Meanwhile, the number of vehicles that significantly affect the number of accidents in the province of Bali is based on the total composition of vehicles, namely the number of truks, motorcycles, and passenger cars. While the number of buses does not have a significant effect. In this modeling, the influence of the number of vehicles consisting of buses, truks, motorbikes, and passenger cars has an effect of 82.8% on the occurrence of traffic accidents based on vehicle composition
Keywords: Regression; Composition; Vehicle; Accident

## ABSTRAK
Peningkatan  jumlah  kendaraan  dengan  beragam  dimensi,  spesifikasi,  maupun kecepatan  kendaraan.  Serta  perilaku pengemudi yang tidak sama dapat berpotensi menimbulkan kejadian yang dapat memicu terjadinya kecelakaan lalu lintas di jalan. Data dari Badan Pusat Statistik Provinsi Bali tercatat adanya peningkatan jumlah kecelakaan lalu lintas setiap tahunnya. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan kuantitatif menggunakan software IBM  SPSS  untuk  memperoleh  kesimpulan  dari  pengaruh  komposisi  jumlah  kendaraan  terhadap  tingkat  kejadian kecelakaan  pada  Provinsi  Bali.  Sehingga  diperoleh  pengaruh  jumlah  kendaraan  yang  terdiri  dari  bus,  truk,  sepeda motor  serta  mobil  penumpang  telah  memenuhi  uji  asumsi  klasik,  serta  secara  simultan  berpengaruh  signifikan terhadap kejadian kecelakaan yang terjadi. Sedangkan secara jumlah kendaraan yang berpengaruh secara signifikan terhadap jumlah kejadian kecelakaan pada provinsi Bali berdasarkan jumlah komposisi kendaraan yaitu jumlah truk, sepeda  motor  serta  mobil  penumpang.  Sedangkan  jumlah  bus  tidak  memberikan  pengaruh  secara  signifikan.  Pada pemodelan  ini  pengaruh  jumlah  kendaraan  yang  terdiri  dari  bus,  truk,  sepeda  motor,  serta  mobil  penumpang memberikan pengaruh sebesar 82,8% terhadap terjadinya kecelakaan lalu lintas berdasarkan komposisi kendaraan.
Kata kunci: Regresi; Komposisi; Kendaraan; Kecelakaan.

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (2023) di Indonesia terjadi peningkatan jumlah penduduk tiap tahunnya, yang dapat  dihitung  rata-rata  peningkatan  setiap  tahunnya  sebesar  1  persen  dengan  jumlah  penduduk di  Indonesia  yang tercatat  pada  tahun  2020  sebanyak  270.203.900  jiwa,  kemudian  pada  tahun  2021  sebanyak  272.682.500  jiwa  dan tahun 2022  sebanyak  275.773.800  jiwa.  Peningkatan  jumlah  penduduk  tersebut  tentunya  meningkatkan  kebutuhan akan pergerakan yang ditandai dengan peningkatan jumlah kendaraan setiap tahunnya.
Peningkatan jumlah kendaraan salah satunya terjadi di Provinsi Bali yang merupakah salah satu destinasi wisata di Indonesia. Jumlah kendaraan di Provinsi Bali dari tahun 2016 hingga 2021 berdasarkan data Badan Pusat Statistik (2023) yang tediri dari kendaraan berupa bus, truk, sepeda motor dan mobil penumpang  tercatat sebagai berikut:
Tabel 1. Data jumlah kendaraan (Badan Pusat Statistik Provinsi Bali, 2023) Tahun Kuantitas Kendaraan 2021 4.510.791 2020 4.438.695 2019 4.330.987 2018 4.096.134 2017 3.885.009 2016 3.703.007
Pada Tabel 1 terlihat bahwa jumlah kendaraan pada Provinsi Bali meningkat setiap tahunnya, dengan  peningkatan rerata tiap tahunnya sebesar 3,8 persen. Salah satu resiko yang ditimbukan dengan adanya pergerakan yakni adanya kecelakaan.  Hal  ini  diperkuat  dengan  rata-rata  peningkatan  jumlah  kecelakaan  rata-rata  sebesar  4  persen  setiap tahunnya.
Berdasarkan Badan Pusat Statistik (2023), pada tahun 2022 Provinsi Bali termasuk pada 10 besar provinsi dengan jumlah perjalanan wisatawan terbanyak di Indonesia, dengan jumlah perjalanan wisatawan pada tahun 2022 sebanyak 11.132.389.  Dengan  banyaknya  jumlah  perjalanan  wisatawan  pada  Provinsi  Bali,  sudah  menjadi  hal  yang  wajar apabila  sektor  pariwisata  menjadi  salah  satu  sumber  mata  pencarian.  Disisi  lain,  sangat  disayangkan  saat  sektor pariwisata  dapat  menjadi  sumber  mata  pencarian  yang  notabene  dipengaruhi  oleh  jumlah  pergerakan  justru  dirasa kurang aman dikarenakan meningkatnya jumlah kejadian kecelakaan lalu lintas setiap tahunnya. Oleh karena itu, perlu dilakukannya penelitian terkait dengan kecelakaan lalu lintas pada Provinsi Bali.
Peningkatan  jumlah  kendaraan  serta  bervariasinya  jenis  kendaraan  dengan  ragam  dimensi,  spesifikasi,  maupun kecepatan  kendaraan  dan  perilaku  pengemudi  yang  tidak  sama,  dapat  berpotensi  menimbulkan  kejadian  yang mengarah  pada  terjadinya  kecelakaan  lalu  lintas.  Data  dari  Badan  Pusat  Statistik  di  Provinsi  Bali  tercatat  setiap tahunnya kejadian kecelakaan cenderung mengalami peningkatan,
Manusia, kendaraan serta lingkungan merupakan faktor-faktor yang menyebabkan terjadinya kecelakaan (Pignataro et al.,1973). Telah dilakukan beberapa penelitian mengenai faktor penyebab terjadinya kecelakaan di Provinsi Bali, dengan hasil penelitian diantaranya:
1. Jumlah kecelakaan lalu lintas yang terjadi di 57 kecamatan yang ada di Provinsi Bali dipengaruhi secara dominan oleh faktor curah hujan rata-rata serta penduduk berusia 15-29 tahun (Utari et al, 2019).
2. Faktor – faktor yang dominan mempengaruhi tingkat kecelakaan lalu lintas pada ruas Tohpati – Kusamba di Jalan Prof. Ida Bagus adalah pengguna jalan dan geometri jalan (Hermawati & Aryawan, 2011)
Selain itu beberapa hasil penelitian lainnya mengenai faktor-faktor penyebab kecelakaan yang terjadi di luar Provinsi Bali, diantaranya:
1. Tingkat kecelakaan pada jalan tol Surabaya – Gempol secara signifikan dipengaruhi oleh kendaraan tipe IIA dan IIB (Junaidi & Hardjono, 2013).
2. Pengguna jalan, kendaraan, jalan dan lingkungan merupakan unsur-unsur pembentuk lalu lintas. Jika salah satu dari unsur tersebut tidak menjalankan perannya dengan baik, maka kecelakaan dapat terjadi (Hadisuwito, 2020).
Dari  penelitian  diatas  dapat  diketahui  sudah  banyak  dilakukan  penelitian  mengenai  faktor  –  faktor  penyebab kecelakaan,  akan  tetapi  belum  adanya  penelitian  mengenai  pengaruh  jumlah  kenaikan  kendaraan  terhadap  jumlah kecelakaan pada Provinsi Bali.  Permasalahan yang timbul yakni dalam memprediksi tingkat kejadian kecelakaan lalu lintas  dan  arus  lalu  lintas  apakah  dapat  dipengaruhi  oleh  jumlah  dari  kelompok  jenis  kendaraan,  yang  pada kenyataannya kendaraan yang melintas di jalan raya beragam baik dari dimensi, kecepatan, maupun jenisnya, sehingga dapat mempengaruhi keselamatan lalu lintas secara berbeda.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperkirakan  model  hubungan  antara  frekuensi  kecelakaan  dengan  jumlah kendaraaan lalu lintas yang ada. Analisis keterkaitan antara komposisi volume kendaraan dengan tingkat kecelakaan bergantung kepada kelengkapan dan kebutuhan data (data kecelakaan lalu lintas Provinsi Bali). Pada penelitian ini dibangun dengan pendekatan regresi linear berganda dengan menggunakan software SPSS.

## Kecelakaan lalu lintas
Kecelakaan  lalu  lintas  di  jalan  raya  dapat  mengakibatkan  kematian,  cedera  dan  atau  rusaknya  harta  benda,  dapat disebabkan oleh kegagalan kinerja dari satu atau lebih komponen pengendara. Dimana kecelakaan pada jalan raya serta  pada  jalan biasa  dapat dikategorikan  dalam  beberapa kategori, diantaranya:  kecelakaan  beruntun,  kecelakaan kendaraan tunggal, kecelakaan antara kendaraan dengan pejalan kaki, dan kecelakaan antara kendaraan dengan objek (Khristy & Lall, 2003). Teori domino yang merupakan salah satu teori kecelakaan, meninjau bahwa suatu kecelakaan dikarenakan  kondisi  serta  tindakan  yang  tidak  aman.  Oleh  karenanya  diperlukan  memutus  mata  rantai  kecelakaan yakni  penyebab  langsung  kondisi  dan  tindakan  yang  tidak  aman  tersebut  guna  menekan  angka  kecelakaan  secara efektif. (Fadhil et al., 2022).
Korban kecelakaan lalu lintas diklasifikasikan menjadi 3 klasifikasi, yakni: korban meninggal dunia yang dipastikan meninggal dalam waktu maksimal 30 hari setelah kejadian kecelakaan, korban luka berat yang menderita cacat tetap atau korban yang perlu perawatan minimal 30 hari setelah kejadian kecelakan, serta korban luka ringan ( Indonesia, P. R ., 1993). Dalam penelitian terdahulu disimpulkan prosentase kemungkinan korban kecelakaan lalu lintas mengalami kondisi luka ringan sebesar 37,9 persen, luka berat sebesar 42,5 persen dan meninggal dunia sebesar 19,6 persen pada Kota Denpasar (Kariyana, 2017).

## Analisa regresi
Teknik statistik yang digunakan untuk menentukan hubungan fungsional linier antara variabel respon dan variabel prediktor disebut analisis regresi. Analisis yang digunakan untuk mengukur keeratan hubungan antara dua variabel adalah  analisis  korelasi.  Variabel  dapat  diartikan  sebagai  karakteristik  dari  subjek  penelitian.  Terdapat  dua  jenis variabel,  yakni  variabel dependent atau  yang  biasanya  di  lambangkan  dengan  huruf  (Y)  adalah  variabel  respon, variabel respon (Y) adalah variabel yang dipengaruhi oleh variabel independent yang dilambangkan dengan huruf (X) yang  merupakan  variabel predictor .  Dalam  Analisa  regresi  terdapat  dua  jenis  analisis  regresi  linier  yaitu  analisis regresi linier sederhana yang melibatkan satu variabel predictor dan analisis regresi linier berganda dengan dua atau lebih variabel predictor (Sulistiyowati & Astuti, 2017).

## Analisis regresi linear
Persamaan  analisis  regresi  linier  sederhana  telah  dinyatakan  pada  persamaan  1.  Dimana  hanya  melibatkan  satu variabel predictor dan satu variabel respon dalam hubungan fungsional linear.
𝑌 = 𝛼 + 𝛽𝑥
(1)
Pada analisis regresi linier sederhana bentuk α dan β diperkirakan dengan a dan b menggunakan data sampel, akibatnya bias untuk respon (Y) diterangkan sebagaimana persamaan 2 sebagai berikut:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏 𝑥 (2)
Dengan α merupakan konstanta sedangkan b merupakan koefisien regresi variabel x pada persamaan
Intercept/konstanta (α) merupakan besaran rata - rata variabel terikat (Y) saat variabel bebas (X) bernilai 0.  Dengan slope  (b)  merupakan  besaran  pengaruh  variabel independent /bebas  (X)  terhadap  variabel dependent/ terikat  (Y). Berbeda  dengan  analisis  analisis  regresi  linier  sederhana  yang  melibatkan  satu  variabel  bebas  (X),  dalam  analisa regresi  linear  berganda  variabel  bebas  (X)  yang  terlibat  lebih  dari  satu.  Metode  Analisa  yang  digunakan  untuk mengetahui hubungan  fungsi  linear  dari  variabel independent /bebas  (X)  dan  variabel  dependent/terikat  (Y)  adalah anisa  regresi  linear.  Persamaan  regresi  berganda yang  melibatkan 3  variabel  bebas  serta n  variabel  bebas menurut Walpole, R. E. (1995) digambarkan pada persamaan 3 dan persamaan 4 sebagai berikut:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2 + 𝑏 3 𝑋 3 𝑌 = 𝑎 + 𝑏 1 𝑋 1 + ⋯ + 𝑛𝑋 𝑛 (3) (4)

## Pengujian asumsi klasik
Dalam  model  perlu dilakukan  pengujian  terhadap data yang  diperoleh,  tujuan pengujian  adalah  untuk  memastikan bahwa pendugaan  persamaan regresi yang diperoleh akurat, konsisten dan tidak bias. Untuk menguji asumsi dasar dalam  analisis  regresi  adalah  uji  normalitas,  uji  non  heteroskedastisitas,  uji  non  autokorelasi  dan  uji  non multikolinearitas (Sulistiyowati & Astuti, 2017). Fase pengujian hipotesis klasik meliputi:
1. Uji Normalitas
Uji  normalitas  diperlukan  untuk  mengetahui  apakah  dalam  model  regresi,  variabel  residual  atau  perancu mengikuti  distribusi  normal.  Karena  residual  diasumsikan  berdistribusi  normal  pada  uji  parsial  (uji-t)  dan  uji simultan/serentak (uji-f), sehingga jika tidak berdistribusi normal maka uji statistik yang dilakukan menjadi tidak (Pamungkas et al., 2016).
2. Uji Non - Multikolinearitas
Dalam model regresi yang baik, seharusnya tidak ada korelasi, jika ada korelasi antar variabel bebas maka model tersebut memiliki gejala multikolinearitas (Pamungkas et al., 2016).
3. Uji Non - Heteroskedastisitas
Dalam model regresi perlu dilakukan pengujian variabel residual dari pengamatan satu dan pengamatan lainnya apakah terjadi perbedaan. Apabila terdapat ketidaksamaan variabel residual maka dapat diartikan bahwa model tersebut terjadi heterokedastisitas. Sedangkan dalam model yang baik yakni tidak terjadi heteroskedastisitas atau dalam kata lain model yang baik yakni saat nilai satu dari pengamatan satu ke lainnya terjadi homokedastisitas (Sulistiyowati & Astuti, 2017).
4. Uji Non - Autokorelasi
Dalam analisis regresi diperlukan pengujian guna mengetahui apakah residul berdifat bebas atau tidak terdapat korelasi  diantara  variabel.  Jika  ada  korelasi  model  tersebut  memiliki  masalah  autokorelasi,  sedangkan  Ketika tidak ada autokorelasi, maka model tersebut merupaan model yang baik (Sulistiyowati & Astuti, 2017).

## Pengujian hipotesis
1. Uji Parsial (Uji T)
Dalam model regresi, variabel dependent adalah variabel yang dipengaruhi oleh variabel independent . Sehingga perlu dilakukan pengujian untuk mengetahui apakah tiap-tiap variabel independent (X) memilik pengaruh pada variabel denpendent (Y) yakni melalui uji parsial (uji T).
2. Uji Simultan (Uji F)
Setelah dilakukan pengujian secara parsial pada setiap variabel untuk mengetahui adanya pengaruh tiap variabel bebas, maka diperlukan pengujian lainnya untuk mengetahui apakah variabel independent (X) tersebut bekerja atau berpengaruh secara serempak pada variabel dependent (Y).
3. Koefisien Determinasi
Setelah diketahui adanya pengaruh  variabel independent (X) secara bersama terhadap variabel dependent (Y), maka untuk mengetahui peresense besarnya pengaruh tersebut dapat memalui koefisien determinasi.

## 2. METODE PENELITIAN

## Lokasi penelitian
Lokasi  penelitian  yakni  pada  Provinsi  Bali,  yang  terdiri  dari  8  kabupaten  (Badung,  Bangli,  Buleleng,  Gianyar, Jembrana, Karangasem, Klungkung dan Tabanan) dan 1 kota (Kota Denpasar).

## Jenis, sumber dan variabel data
Dalam penelitan ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Bali (2023). Data yang  digunakan  berupa  kejadian  kecelakaan  dan  jumlah  kendaraan  dari  tahun  1996  sampai  dengan  tahun  2021. Variabel  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  jumlah  kejadian  kecelakaan  lalu  lintas  sebagai  variabel dependent (Y) dan jumlah kendaraan sebagai variabel indenpent (X), yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Variabel independent yang diamati
Variabel Jumlah Kendaraan Jumlah bus Kuantitatif Jumlah truk Kuantitatif Jumlah sepeda motor Kuantitatif Jumlah mobil penumpang Kuantitatif

## Metodelogi penelitian
Mengutip  metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitain  serupa  yang  di  lakukan  pada  jalan  Tol  Surabaya  – Gempol guna mengetahui komposisi kendaraan terhadap tingkat kecelakaan oleh Nur Setiaji Pamungkas et al. (2016) yakni  menggunakan  metode  deskriptif  dengan  pendekatan  kuantitatif  kemudian  diolah  sehingga  memperoleh kesimpulan.  Maka  penelitian  ini  menerapkan  metode  serupa  yaitu  pemodelan  regresi  linear  berganda  yang  akan diproses  menggunakan  aplikasi  IBS  SPSS,  dengan  harapan  dapat  mengetahui  bagaimana  perngaruh  variabel independent terhadap variabel dependent . sehingga dapat diketahui hubungan signifikan antar  variabel yang diteliti dan menjelaskan mengenai objek yang diteliti. Penelitian ini dilakukan sesuai dengan bagan penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir penelitian
Identifikasi masalah
Hipotesis :
• Terdapat pengaruh secara signifikan anatara komposisi jumlah kendaraan terhadap tingkat kejadian kecelakaan lalu lintas
Pengumpulan data :
• Data jumlah kejadian kecelaan pada Provinsi Bali tahun
1996 - 2021
• Data jumlah kendaraa pada Provinsi Bali tahun 1996 - 2021
Anlisi data
• Uji asumsi klasik yang terdiri dari uji normalitas, uji non- multikolinearitas, uji non-heterokedastisitas dan uji non- autokorelasi
• Uji hipotesis yang terdiri dari uji parsial dan uji simultan
Intrepetasi hasil Kesimpulan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengumpulan data
Data  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Bali  (2023)  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  data kecelakaan  lalu  lintas  sertaa  data  jumlah  kendaraan.  Untuk  selengkapnya,  data  kecelakaan  lalu  lintas,  dan  jumlah kendaraan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data jumlah kejadian kecelakaan dan jumlah kendaraan di Provinsi Bali (Badan Pusat Statistik, 2023)
No Tahun Jumlah Bus Jumlah Truk Jumlah Sepeda Motor Jumlah Mobil Penumpang Jumlah Kejadian Kecelakaan 1 1996 4.543 33.605 436.552 67.910 638 2 1997 4.746 39.184 494.057 74.718 1.084 3 1998 5.536 38.426 544.877 85.782 729 4 1999 5.466 37.337 530.226 93.621 677 5 2000 3.368 38.489 578.182 104.824 643 6 2001 3.474 43.921 680.371 115.139 585 7 2002 3.585 45.965 734.919 118.080 364 8 2003 3.543 47.733 773.653 120.222 320 9 2004 3.673 50.705 898.675 128.141 492 10 2005 3.817 54.388 1.035.516 141.800 675 11 2006 3.730 53.981 1.088.627 141.949 1.583 12 2007 3.564 54.951 1.157.205 148.885 1.419 13 2008 3.480 56.305 1.227.617 158.743 1.469 14 2009 3.516 58.240 1.317.026 168.863 1793 15 2010 3.731 65.754 1.449.279 196.911 2.441 16 2011 5.605 88.843 2.154.568 245.462 3.003 17 2012 5.983 101.509 2.374.604 267.068 2.730 18 2013 6.533 113.937 2.586.715 296.403 2.166 19 2014 7.090 123.609 2.811.192 326.180 1.737 20 2015 7.532 132.773 3.015.287 350.351 1.441 21 2016 7.791 138.297 3.184.947 371.972 1.580 22 2017 8.223 142.780 3.337.326 396.680 1.827 23 2018 8.643 148.238 3.516.415 422.838 1.824 24 2019 9.088 153.722 3.718.636 449.541 2.462 25 2020 9.205 156.624 3.811.957 460.909 1.787 26 2021 8.911 159.003 3.877.595 465.282 1.984

## Analisa data uji asumsi klasik
1. Uji normalitas
Gambar 3. Diagram hasil pengujian normalitas
Tabel 4. Hasil uji normalitas menggunakan Kolmogorov-Smirnov test Kejadian kecelakaan Jumlah bus Jumlah truk Jumlah sepeda motor Jumlah mobil penumpang Exact sig. (2-tailed) 0,404 0,143 0,064 0,228 0,189
Berdasarkan hasil output diatas dapat dilihat pada gambar 3 bahwa titik mengikuti garis diagonal, serta pada tabel 4 di peroleh nilai exact sig > 0,05 pada setiap variabel. Sehingga data tersebut sudah lolos uji normalitas.
2. Uji non-multikolinaeritas
Tabel 5. Hasil uji multikolinearitas menggunakan metode Pairwise Correlation Model Jumlah Mobil penumpang Jumlah Bus Jumlah Truk Jumlah Sepeda Motor Correlations Jumlah mobil penumpang (X4) 1,000 -0,023 -0,133 -0,588 Jumlah Bus (X1) -0,023 1,000 -0,568 0,374 Jumlah Truk (X2) -0,133 -0,568 1,000 -0,712 Jumlah sepeda motor (X3) -0,588 0,374 -0,712 1,000
Berdasarkan output pada tabel 5 di atas, diperoleh korelasi antar variabel independent <0,90 sehingga dapat diartikan bahwa data tidak mengalami gejala multikolinearitas atau lulus uji non-heterokedastisitas.
3. Uji non-heterokedastisitas
Tabel 6. Hasil uji heteroskedastisitas dengan menggunakan program SPSS
Model Nilai Sig. (Constant) 0,23 Bus 0,451 Truk 0,352 Sepeda motor 0,719 Mobil penumpang 0,433
Berdasarkan  output  pada  tabel  6  di  atas,  diperoleh  nilai  signifikansi  >  0,05  untuk  masing-masing  variabel,  dapat diartikan bahwa data tersebut tidak heteroskedastisitas atau lolos uji non heterokedastisitas.
4. Uji non-autokorelasi
Pada  pengujian  non-autokorelasi  dengan  diperoleh  nilai  Durbin-Watson  sebesar  1,798  dengan  nilai  dU  pada  tabel sebesar 1,7591 serta nilai 4-dU pada tabel yakni 2,2409.  maka nilai 4-DU tabel > Nilai DU hasil > nilai DU tabel sehingga data tersebut sudah lolos uji autokorelasi.

## Analisa data uji hipotesis
1. Uji T (uji parsial)
Tabel 7. Hasil uji parsial Model Nilai Sig. (Constant) 0,000 Bus 0,545 Truk 0,000 Sepeda motor 0,000 Mobil penumpang 0,004
Berdasarkan hasil uji pada tabel 6, diperoleh bahwa jumlah truk, jumlah sepeda motor dan jumlah mobil penumpang memberikan pengaruh secara signifikan, sedangkan jumlah bus tidak memberikan pengaruh. Hal tersebut disebabkan karena proporsi bus yang melintas di jalan di Provinsi Bali jumlahnya sedikit.  Jumlah angkutan umum di Provinsi
Bali  sangatlah  sedikit  dibandingkan  angkutan  pribadi,  hal  ini  dikarenakan  masyarakat  Bali  lebih  memilih menggunakan angkutan pribadi baik roda 2 maupun roda 4 dibandingkan angkutan umum.
2. Uji F
Tabel 8. Hasil uji autokorelasi Durbin-Watson Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 12221535,484 4 3055383,871 25,194 0,000 Residual 2546777,016 21 121275,096 Total 14768312,500 25
Berdasarkan hasil output programm SPSS di atas diketahui nilai signifikansi untuk pengaruh jumlah bus, jumlah truk, jumlah  sepeda  motor  dan  jumlah  mobil  penumpang  pada  jumlah  kecelakaan  adalah  sebesar  0,000  <  0,05  secara simultan,  disimpulkan  bahwa  jumlah  bus,  truk,  sepeda  motor  dan  mobil  penumpang  berpengaruh  secara  simultan terhadap jumlah kecelakaan.
3. Koefisien determinasi
Tabel 9. Hasil output program SPSS Model R R 2 Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 0.910 0.828 0.795 348.246 1.798
Berdasarkan hasil keluaran program SPSS pada tabel 9 diperoleh nilai R 2 sebesar 0,828 yang artinya bahwa pengaruh jumlah bus, jumlah truk, jumlah sepeda motor dan jumlah mobil penumpang memberikan pengaruh secara simultan terhadap jumlah kejadian kecelakaan sebesar 82,8%. Sehingga secara keseluruhan, model yang dihasilkan memiliki validitas yang siginifikan.
4. Persamaan regresi
Berdasarkan analisa menggunakan SPSS, diperoleh model persamaan 5 sebagai berikut:
𝑌 = 2987,816 + 0,061𝑋 1 − 0,117𝑋 2 + 0,007𝑋 3 − 0,22𝑋 4 (5)
Dengan Y = Kejadian kecelakaan, X 1 = Jumlah bus, X 2 = Jumlah truk, X 3 = Jumlah sepeda motor, X 4 = Jumlah mobil penumpang.

## Interpretasi model
Dari persamaan 5 diperoleh nilai konstanta 2987,816 yang artinya jika variabel bebas (X1X2, X3 dan X4) bernilai 0 maka variabel terikat bernilai 2987,816 yang dapat disebabkan oleh variabel bebas lainnya. Untuk koefisien variabel regresi X1 dan X3 bernilai posifif (+) maka dapat diartikan jika pada variabel bebas tersebut meningkat maka variabel terikat akan turut serta ikut meningkat. Sedangkan pada variabel bebas X2 dan X4 bernilai negative (-) maka dapat diartikan jika pada variabel bebas tersebut meningkat maka variabel terikat akan menurun. Semakin banyak jumlah bus  dan  jumlah  sepeda  motor  kejadian  kecelakaan  semakin  tinggi,  hal  ini  disebabkan  karena  perilaku  pengendara sepeda  motor  maupun  bus  pada  umumnya  kurang  menaati  peraturan  lalu  lintas.  Semakin  banyak  jumlah  truk  dan jumlah kendaraan penumpang maka jumlah kejadian kecelakaan semakin menurun, ini disebabkan karena pengendara mobil penumpang/kendaraan pribadi lebih berhati hati dalam mengemudi.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Mengutip  hasil  penelitian  yang  dilakukan  terdahulu  pada  Jalan  Tol  Surabaya  –  Gempol  dengan  hasil  tingkat kecelakaan pada jalan tersebut secara signifikan di pengaruhi oleh kendaraan tipe IIA dan IIB (Junaidi & Hardjono, 2013). Dengan lokasi, klasifikasi jalan serta jenis kendaraan yang berbeda. Pada penelitian ini komposisi jumlah truk, jumlah sepeda motor, serta jumlah mobil penumpang, secara parsial berpengaruh terhadap model sedangkan jumlah bus tidak memberikan pengaruh secara signifikan terhadap jumlah kejadian kecelakaan di Provinsi Bali.
Secara simultan pengaruh komposisi jumlah bus, jumlah truk, jumlah sepeda motor, serta jumlah mobil penumpang memberikan  pengaruh  sebesar  82,8%  terhadap  terjadinya  kecelakaan,  sedangkan  sisanya  sebesar  17,2%  kejadian kecelakaan dipengaruhi oleh faktor penyebab yang lain.
Hasil penelitian ini tentunya memiliki kekurangan dikarenakan keterbatasan waktu, pengetahuan, data maupun biaya, sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut untuk dapat menyempurnakan rancangan hasil penelitian ini.
Model prediksi kecelakaan yang dianalisis pada penilitian ini hanya mempertimbangkan komposisi pengguna jalan berupa  bus,  truk,  sepeda  motor  dan  mobil  penumpang.  Sehingga  model  dapat  dikembangkan  lebih  lanjut memperhatikan komposisi pengguna jalan lainnya seperti pejalan kaki, maupun jenis kendaraan lainnya, mengingat beragamnya dimensi dan kecepatan kendaraan yang ada. Selain itu juga dapat dipertimbangkan mengenai karakteristik geometrik  jalan,  karakteristik  lalu  lintas  serta  perilaku  dari  pengguna  jalan  untuk  mendapatkan  model  kejadian kecelakaan yang lebih teliti.
Disarankan instansi-instansi yang terkait seperti dinas perhubungan, ataupun yang lainnya, dapat mengkaji mengenai jenis kendaraan yang dapat dikembangkan sebagai sarana transportasi dengan resiko kejadian kecelakaan lalu lintas yang minim, dengan tidak mengesampingkan kenyamanan dari pengguna transportasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik Provinsi Bali. (2023). Bali dalam Angka 2023 . Denpasar
Fadhil,  A.,  Anggraini,  R.,  &  Sugiarto,  S.  (2022). Analisi  Hubungan  Kesalahan,  Penyimpangan  dan  Pelanggaran Pengguna Roda Dua Terhadap Keselamatan Berkendara . Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan 5(1), pp. 203-212
Hadisuwito,  S.  A.  (2020). Faktor  –  Faktor  Terjadinya  Kecelakaan  Lalu  Lintas  di  Wilayah  Polres  Temanggung . Universitas Muhammadiyah Magelang.
Hermawati,  P  &  Aryawan,  M.  O.  A.  (2011).  A nalisi  Penyebab  Kecelakaan  Lalu  Lintas  di  Jalan  Prof.  Ida  Bagus Mantra (Ruas Tohpati – Kusamba) . Politeknik Negeri Bali. Kariyana,  I.  M.  (2017). Aplikasi  Regresi  Mulitinomial  Logit  Untuk  Analisa  Pengaruh  Faktor-Faktor  Kecelakaan Terhadap Korban Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Denpasar. Jurusan Teknik Gradien Khristy, J, C., & Lall, K. B. (2003). Dasar – Dasar Rekayasa Transportasi. Penerbit Erlangga, Bandung Pamungkas,  N.  S.,  Junaidi.,  &  Hardono,  T.  S.  (2013). Model  Regresi  Linear  Pengaruh  Komposisi  Kendaraan Terhadap Tingkat Kecelakaan Pada Jalan Tol Surabaya – Gempol . Wahana Teknik Sipil
Peraturan Pemerintah Republik Indonesia. (1993). PP. No. 43 Tahun 1993 Tentang Prasaran dan Lalu Lintas Jalan . Jakarta. Pignatoro, L. (1973). Traffic Engineering, theory and practice . Pratice Hall. Inc, New Jersey.
Sulistiyowati, W & Astuti, C. C. (2017). Statistika Dasar Konsep dan Aplikasinya , Sidorajo: Umsida Press. Utari, N. K. E. Y., Srinadi, I. G. A., & Susilawati, M. (2019). Model Geographically Weighted Regression (GWR) Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Kecelakaan Lalu Lintas di Provinsi Bali Universitas Udayana.
Walphole, R.E. (1995). Pengantar Statistika . Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.