## Analisa Karakteristik Kecelakaan Lalu Lintas di Jalan Ahmad Yani Surabaya melalui Pendekatan

## Knowledge Discovery in Database
Analysis of Traffic Accident Characteristic on Ahmad Yani Road Surabaya through Knowledge Discovery in Database Approach
Arvian Zanuardi 1,a ) & Hitapriya Suprayitno 2,b )
1) Pusat Litbang Kebijakan dan Penerapan Teknologi, Badan Litbang, Kementerian PUPR
2) Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Koresponden    : a ) arvian_arch@yahoo.com & b ) suprayitno .hita@gmail.com

## ABSTRAK
Analisa karakteristik kecelakaan merupakan tahapan audit keselamatan jalan sebagai bagian manajemen operasional aset jalan. Melalui data kecelakaan terdahulu, informasi penting  dan  bermanfaat  dapat  diketahui.  Studi  bertujuan  menganalisa  karakteristik kecelakaan lalu lintas di Jl. Ahmad Yani Surabaya meliputi analisa situasi, identifikasi blackspot ,  faktor  pemicu  dan  karakteristik  kecelakaan.  Metode  yang  digunakan  adalah Knowledge  Discovery  in  Databases dengan data  mining didukung  aplikasi  SPSS  dan RapidMiner. Baseline data diambil dari rekaman laka lantas Polrestabes Surabaya tahun 2015 s.d Agustus 2017. Hasil analisa menunjukkan peningkatan angka kecelakaan di Jl. Ahmad Yani paska dibangunnya frontage disebabkan oleh faktor kedisiplinan pengguna jalan. Tiga lokasi utama blackspot adalah sekitar Royal Plaza, pertigaan Margorejo dan Rumah  Sakit  Angkatan  Laut  (RSAL).  Analisa  karakteristik  kecelakaan  mendapati beberapa hasil antara lain : 85,9% kecelakaan  jamak; potensi kecelakaan terbesar pada hari  Senin  pukul  20:00-21:00;  pihak  terlibat  kecelakaan  didominasi  sepeda  motor (69,61%)  ;  dan  75,9%  tingkat  fatalitas  masih  rendah.  Biaya  kecelakaan  meliputi  biaya korban dan kerugiaan materiil selalu meningkat setiap tahun. Peningkatan terbesar tejadi pada  kerugian  materiil  dari  tahun  2015  ke  2016  (466,49%).  Perhitungan  total  biaya kecelakaan  selama  periode  pengamatan  mencapai  Rp.  10,78  Triliun.  Oleh  karenanya, audit keselamatan jalan dan tindakan pencegahan secara komprehensif (aspek teknis dan non teknis) perlu segera dilakukan.
Kata Kunci : manajemen  aset  infrastruktur,  manajemen  operasi,  infrastruktur  jalan, karakteristik kecelakaan lalu lintas, Jl. Ahmad Yani Surabaya, Knowledge Discovery in Databases

## PENDAHULUAN
Penyelenggara jalan perlu menerapkan manajemen aset  infrastruktur  dalam  pegelolaan aset jalan di bawah kewenangannya. Manajemen operasi menjadi salah satu bagian manajemen aset  infrastruktur  yang  bertujuan  untuk  memastikan  tercapainya  pelayananan  optimal  dari infrastruktur  jalan.  Faktor  penting  yang  menentukan  baik  tidaknya  operasional  jalan  adalah aspek geometri serta perkerasan jalan yang baik dan ekonomis. Widayanti dkk (2017) pernah mengkaji tentang perkerasan jalan yang ekonomis ini dengan pemanfaatan reclaimed asphalt sebagai bahan konstruksi jalan.
(e)ISSN 2615-1847    (p)ISSN 2615-1839 Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas – Vol. 2, No. 1, Maret 2018
Suprayitno  (2015)  menyatakan  penilaian  kualitas  jaringan  jalan  berkaitan  erat  dengan kelancaran lalu lintas, keselamatan dan kenyamanan. Tercapainya keselamatan para pengguna jalan  menjadi  salah  satu  parameter  mendasar  keberhasilan  manajemen  operasi  jalan. Pengendara  kendaraan  harus  dipastikan  dengan  selamat  melakukan  perjalanan  dari  asal keberangkatan sampai dengan tujuan lokasi yang diinginkan. Selain itu, aspek keselamatan ini juga perlu dipastikan bagi pengguna jalan non pengendara kendaraan, seperti pejalan kaki dan aktivitas  lain  yang  berlangsung  di  sekitar  jalan.  Kecelakaan  lalu  lintas  adalah  kejadian  yang harus  dihindari  dalam  manajemen  operasi  jalan  karena  dapat  mengancam  keselamatan pengguna jalan.
Kecelakaan  lalu  lintas  menjadi  ekses  negatif  dari  pemanfaatan  infrastruktur  jalan. Kejadian  kecelakaan  beresiko  terhadap  keselamatan  pengguna  jalan  serta  kerugian  materiil akibat kerusakan kendaraan dan barang. Dalam kecelakaan yang fatal, munculnya korban jiwa menjadi  kerugian  yang  tidak  ternilai  karena  tidak  dapat  tergantikan.  Oleh  karenanya,  audit keselamatan jalan sangat penting dilakukan guna meminimalisir potensi terjadinya kecelakaan lalu lintas. Audit keselamatan jalan menjadi salah satu bentuk manajemen operasional dalam pengelolaan aset jalan.
Salah  satu  tahapan  audit  keselamat  jalan  adalah  menganalisa  karakteristik  kecelakaan dengan  obyek  studi  ruas  jalan  atau  titik  rawan  laka  ( blackspot ).  Melalui  rekaman  data kronologis kecelakaan periode tertentu, informasi penting tentang kejadian kecelakaan dapat dikenali.  Faktor  penyebab  kecelakaan  kemudian  dapat  diprediksikan  dan  diambil  langkah strategis penanganannya.
Jalan di perkotaan memiliki potensi kecelakaan yang lebih besar dibandingkan jalan luar kota. Hal ini dikarenakan jalan perkotaan menjadi wadah berbagai tujuan aktivitas transportasi dengan  tingkat  kepadatan  lalu  lintas  yang  tinggi.  Hal  ini  mendasari  dipilihnya  Jalan  Ahmad Yani Surabaya sebagai obyek studi kasus. Indriastuti (2011) menyatakan tingkat kecelakaan di Jl. Ahmad Yani merupakan yang tertinggi dibandingkan ruas jalan lain dengan klasifikasi status dan fungsi yang sama di Surabaya. Sampai dengan akhir Agustus 2017, tercatat sudah terjadi 220 kejadian laka lantas di jalan tersebut sejak tahun 2015, dengan 14,55% diantaranya adalah kecelakaan fatal (Satlantas Polrestabes Surabaya, 2017).
Studi tentang karakteristik kecelakaan pada Jl. Ahmad Yani Surabaya memang bukan hal yang  baru.  Namun,  permasalahan  menjadi  semakin urgent dengan  peningkatan  angka kecelakaan  paska  dibangunnnya frontage  road .  Sebagai  penguatan  orisinalitas  dan  kebaruan studi, digunakan pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang implementasinya belum banyak ditemukan pada topik serupa. Metode proses yang digunakan adalah data mining dan data plotting .
Tujuan dari studi ini adalah menganalisa karakteristik kecelakaan lalu lintas di Jl. Ahmad Yani Surabaya melalui pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD) untuk menggali informasi penting seperti angka kecelakaan dan tingkat fatalitas, titik rawan laka ( blackspot ), faktor pemicu, serta pola kejadian kecelakaan dalam beberapa atribut data. Hasil studi dapat dimanfaatkan  sebagai preliminary  study dalam  audit  keselamatan  jalan  guna  pengambilan kebijakan-kebijakan penanganan yang diperlukan.

## STUDI PUSTAKA

## Karakteristik Kecelakaan Lalu Lintas
Analisa  dan  identifikasi  terhadap  penyebab  kecelakaan  menjadi  dasar  dilakukannya penanganan. Penyebab kecelakaan lalu lintas antara lain kelalaian pengemudi, kerusakan jalan, faktor  kendaraan,  kondisi  cuaca  dan  kurangnya  prasarana  jalan  (Putri,  2014).  Kecelakaan
didominasi  akibat  dari  faktor  manusia  sebagai  pengendara  dibandingkan  faktor  kendaraan maupun faktor lingkungan (Pamungkas, 2014).
Jl. Ahmad Yani menjadi jalur utama penghubung kota Surabaya sehingga hampir setiap hari mengalami kemacetan dan kemungkinan terjadinya kecelakaan cukup tinggi pada jam-jam sibuk.  Faktor utama penyebab kecelakaan adalah kurangnya kedisiplinan pengguna jalan dan penyeberang jalan (Tahir, 2006). Indriastuti dkk (2011) menyatakan kecelakaan di Jl. Ahmad Yani Surabaya sebagian besar (83%) disebabkan oleh faktor manusia, yakni dengan pengemudi melewati batas kecepatan (28%) dan pengemudi tidak mendahulukan penyeberang jalan (25%).
Pengumpulan  informasi  kecelakaan  sangat  penting  sebagai  pangkalan  data  untuk memperbaiki sistem keselamatan lalu lintas dan menurunkan resiko fatalitas yang lebih besar di masa mendatang. Pada studi keselamatan jalan, akurasi data pokok penting untuk hasil studi yang  baik  sesuai  dengan  kondisi  faktual  yang  terjadi  (Agus,  2016).  Data  mining  pada  data kecelakaan digunakan untuk mengetahui pola kecelakaan kendaraan bermotor, seperti jumlah kejadian berdasarkan atribut data tertentu (Aribowo, 2012).

## Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  merupakan  proses  analisa  terstruktur  untuk memperoleh informasi yang benar, baru, bermanfaat dan menemukan pola dari data yang besar dan komplek. Data mining (DM) menjadi inti dari proses KDD, yakni dengan menggunakan algoritma tertentu untuk mengeksplorasi data, membangun model dan menemukan pola yang belum diketahui. Model digunakan untuk memahami fenomena data, analisa maupun prediksi. Secara umum proses KDD meliputi 9 langkah seperti dijelaskan pada Gambar 1 (Maimon dan Lior, 2010).
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery in Databases (Maimon dan Lior, 2010)
Silwattananusarn  dan  Kulthida  (2012)  menjelaskan  bahwa  proses data  mining dapat dilakukan  dengan  beberapa  teknik  seperti classification (memetakan  data  menjadi  beberapa kelas  yang  telah  ditentukan), clustering (mengkategorisasikan  dan  menggolongkan  data berdasarkan  kesamaan/kemiripan  dalam  atribut  data  tertentu),  dan dependency  modelling (membangun model yang secara signifikan menjelaskan hubungan antar atribut).

## PENGUMPULAN DATA
Studi dilakukan dengan pendekatan kuantitatif melalui proses data mining dan plotting , yang didukung analisa kualitatif untuk pendeskripsian fenomena masalah. Metode data mining menggunakan  algoritma  statistik  seperti trendline , cross-tab , scattering , clustering ,  dsb. Sedangkan data plotting menggunakan stritmap jalan untuk pemetaan lokasi blackspot . Basis
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas – Vol. 2, No. 1, Maret 2018
data sebagai baseline adalah data kronologis kecelakaan lalu lintas pada ruas Jl. Ahmad Yani Surabaya yang tercatat sejak tahun 2015 s.d Agustus 2017 dari Satlantas Polrestabes Surabaya. Rincian parameter dan atribut data yang akan dianalisis dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter dan Atribut Data untuk Data Mining and Plotting Basis Data Parameter Atribut Skala/Tipe Data Keterangan Data kronologis laka lantas Jl. Ahmad Yani (Januari 2015 s.d Agustus 2017) Waktu Jam Interval/String per 1 jam Hari Ordinal/String Senin s.d Minggu Bulan Ordinal/String Januari s.d Desember Tahun Ordinal/Integer 2015; 2016; 2017 Lokasi Jalur jalan Ordinal/String Utama; Frontage Titik kejadian Ordinal/String Detail lokasi Pihak terlibat Jenis laka Ordinal/String Tunggal; Jamak Kendaraan Ordinal/String R2; R4; Non-K Fatalitas Jumlah korban Nominal/Integer dalam Orang Fatalitas korban Ordinal/String MD; LB; LR Biaya kecelakaan Biaya korban Nominal/Integer dalam Rp. Kerugian materiil Nominal/Integer dalam Rp.
Berdasarkan hasil pengumpulan data yang dilakukan pada September 2017, didapatkan gambaran data baseline untuk kebutuhan analisis sebagai berikut :
Tabel 2. Gambaran Data Baseline Kronologis Laka Lantas di Jl. Ahmad Yani
Tahun Jumlah Kejadian Laka Prosentase Laka Fatal Jumlah Laka Fatal dan Korban Jiwa 2015 63 13,20% 7 laka, 7 korban jiwa 2016 53 9,52% 6 laka, 10 korban jiwa 2017* 104 12,50% 13 laka, 15 korban jiwa Jumlah satuan data : 220 26 laka, 32 korban jiwa *) s.d bulan Agustus (rekaman 8 bulan)
Proses data mining didukung aplikasi olah data  IBM SPSS v.22 dan RapidMiner v8.0. Penggunaan software tersebut dimaksudkan untuk memudahkan proses operasi algoritma dan visualisasi  hasil  analisa.  Aplikasi  RapidMiner  memiliki  kelebihan  dalam  kemampuan text mining sehingga data kronologis kecelakaan berupa tekstual ( string data type ) dapat dianalisa.

## ANALISIS PENELITIAN

## Analisa Situasi : Laka Lantas Paska Operasi Frontage Road
Jl. Ahmad Yani  berstatus  sebagai  jalan nasional dan berfungsi  sebagai  arteri  primer di kota  Surabaya.  Jalan  ini  memiliki  panjang  mencapai  5,14  kilometer  pada  sta.6560  s.d  sta. 11700. Lokasinya yang strategis menjadikan Jl. Ahmad Yani memiliki peran penting sebagai gerbang utama kota Surabaya dan menjadi bagian dari Jalur Lintas Utara Jawa. Peranan tersebut berdampak pada volume lalu lintas yang tinggi di jalan tersebut, sehingga pada jam-jam sibuk sangat rawan terjadi kemacetan.
Untuk mengatasi kemacetan, Jl. Ahmad Yani didukung frontage road di kedua sisi yang beroperasi  akhir  tahun  2016.  Pembangunan frontage dimaksudkan  untuk  meningkatkan kapasitas jalan dan memberikan jalur lambat bagi aktivitas lokal/setempat. Data menunjukkan angka kecelakaan meningkat signifikan paska dioperasikannya jalur frontage ini. Selama tahun 2016 terjadi 53 kejadian laka, sedangkan s.d Agustus 2017 kecelakakaan sudah mencapai 104 kejadian (meningkat 96,22%). Sebagian besar kecelakaan diakibatkan pengendara kendaraan
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas – Vol. 2, No. 1, Maret 2018
dan  penyeberang  jalan  yang  tidak  disiplin  berlalu-lintas.  Tabel  2  menunjukkan  standar operasional untuk Jl. Ahmad Yani dan bentuk-bentuk pelanggaran yang sering terjadi.
Tabel 3. Standar Operasi Jl. Ahmad Yani dan Bentuk Pelanggaran yang Terjadi
Aspek/Kriteria Jl Ahmad Yani Surabaya Jalur Utama Jalur Frontage
ST A N D A R O P ER A SI Status
Jalan Arteri Primer Jalur Lambat (Pendukung Arteri) Kecepatan Ideal 60 – 80 km/jam 40 – 60 km/jam Batas Kecepatan* 80 km/jam 60 km/jam Jumlah Lajur Min. Min. 2 lajur (untuk kebutuhan mendahului) Min. 2 lajur (untuk toleransi hambatan) Akses Akses langsung sangat dibatasi Akses langsung dibebaskan (jalur disediakan untuk akses) Lalu lintas dilayani Lalu lintas umum, menerus, jarak jauh dan berkecepatan tinggi Lalu lintas umum, menerus dan setempat, kecepatan sedang/rendah Hambatan Hambatan harus dalam klasifikasi rendah Toleransi hambatan pada lajur sisi terluar (untuk aktivitas parkir dan akses lahan di sekitar jalan)
B EN T U K PE L A N G G A R A N Pengendara Kendaraan
- Kendaraan bergerak lambat pada kondisi arus bebas - Kendaraan berhenti/parkir di badan jalan
- Menerobos lampu merah pada penyeberangan pejalan kaki - Berpindah lajur mendadak atau tanpa memberi sinyal - Melaju dengan kecepatan tinggi (jauh di atas batas 60 km/jam) - Pengereman mendadak (untuk parkir atau mengakses lokasi) - Keluar-masuk badan jalan tanpa memberi sinyal Pengguna Jalan Non Pengendara Kendaraan - Menyeberang di luar zebra cross bersinyal - Tidak menggunakan jembatan penyeberangan yang disediakan - Menyeberang di luar zebra cross
bersinyal
- Memaksakan diri menyeberang pada kondisi tidak memungkinkan
*) batas kecepatan diberlakukan saat ini adalah sebesar 40 km/jam pada kedua jalur. sumber : analisis (dari berbagai sumber)
Mengingat  penting  dan  strategisnya  fungsi  Jl.  Ahmad  Yani,  kondisi  fisik  jalan  selalu dijaga dalam kondisi mantap. Penilikan jalan s.d semester I tahun 2017 menunjukkan kerusakan dalam SDI ( Surface Distress Index ) tidak pernah bernilai di atas 10 (dari skala 1-200) (Data Satker PJN Metro I Surabaya, 2017). Oleh karenanya, faktor yang lebih mendominasi penyebab kecelakaan di Jl. Ahmad Yani adalah faktor manusia (kedisiplinan pengguna jalan).
Gambar 2. Visualisasi Jl.Ahmad Yani Surabaya (dokumentasi pribadi, 27/08/2017)
Kondisi perkerasan jalan Ahmad Yani dalam kondisi baik (tanpa kerusakan)
Jalur Utama Frontage
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas – Vol. 2, No. 1, Maret 2018
Preferensi  pengendara  banyak  beralih  dari  jalur  utama  ke  jalur frontage karena  badan jalan  yang  lebih  lebar  dan  konstruksinya  lebih  baru.  Selain  itu,  pengemudi  sering  memacu kendaraan  dengan  kecepatan  sangat  tinggi  (jauh  melebihi  batas  kecepatan).  Padahal frotage road disediakan sebagai jalur lambat untuk aktivitas sekitar jalan seperti parkir, pejalan kaki dan akses keluar-masuk  lokasi  tertentu.  Akibatnya, antisipasi  pengemudi terhadap hambatan mendadak/tiba-tiba sangat kurang dan potensi kecelakaan menjadi sangat besar.
Hambatan  yang  bersifat  tiba-tiba  muncul  dari  pengendara  yang  berpindah  lajur  atau berpindah jalur dari utama ke frontage , dan sebaliknya. Selain itu, jalur frontage juga belum seluruhnya  dilengkapi  zebra  cross  bersinyal  atau  jembatan  penyeberangan.  Cukup  banyak kecelakaan yang terjadi di frontage melibatkan pejalan kaki yang ingin menyeberang jalan.
Sebagai tindakan pencegahan kecelakaan, dapat dilakukan rekayasa teknis maupun lalu lintas untuk membatasi laju kendaraan sesuai jalur pergerakan yang digunakan. Rekayasa teknis dapat  dilakukan  dengan  pemberian  marka  kejut  dan  marka  kendaraan  wajib  melambat. Sedangkan rekayasa lalin dapat dilakukan dengan penertiban pelanggar (yang melebihi batas kecepatan) dan pengarahan kendaraan berkecepatan tinggi pada jalur utama.

## Identifikasi Lokasi Rawan Laka (Blackspot)
Dengan melakukan plotting data (atribut jalur dan titik kejadian) terhadap model stritmap, dapat dikenali lokasi rawan laka ( blackspot ) di Jl. Ahmad Yani. Selain itu, melalui text mining pada  data  yang  sama,  didapatkan  beberapa  katakunci  mewakili  lokasi  yang  menjadi  modus kejadian laka lantas. Hasil analisa lokasi blackspot diperlihatkan pada Gambar 3 berikut :
Hasil Plotting Data pada Stritmap Jl. Ahmad Yani Surabaya
Gambar 3. Lokasi Blackspot Jl. A. Yani Surabaya
Jalan di sekitar Royal Plaza, pertigaan Margorejo dan RSAL menjadi lokasi paling rawan laka lantas. Beberapa faktor pemicu kerawanan pada blackspot tersebut antara lain :
- banyaknya aktivitas keluar-masuk kendaraan dan pejalan kaki (penyeberang jalan) di sekitar pusat kegiatan (mall dan rumah sakit);
- terdapat percabangan jalur jalan sehingga terjadi pertemuan arah pergerakan kendaraan yang berbeda (termasuk variasi pada kecepatan laju kendaraan);
- kendaraan yang berpindah lajur secara mendadak atau tanpa sinyal (biasanya untuk berbelok arah, mengakses lokasi tujuan atau pindah jalur jalan).
Hasil Text Mining :

## Karakteristik Kecelakaan
Analisa  karakteristik  kecelakaan  melalui data  mining dikategorisasikan  berdasarkan parameter data yang digunakan (waktu, lokasi, pihak terlibat, fatalitas dan biaya kecelakaan). Namun  atribut  dalam  parameter  berbeda  juga  dapat  dikaitkan  untuk  mendapatkan  informasi yang lebih jelas. Karakteristik kecelakaan berdasarkan parameter lokasi tidak dibahas karena telah dijelaskan dalam hasil identifikasi lokasi blackspot .
a) Karakteristik Kecelakaan dalam Parameter Waktu
Analisa  data  kecelakaan  dalam  atribut  bulan  (Gambar  4)  menunjukkan  peningkatan frekuensi kejadian terjadi sejak Agustus 2016. Kondisi ini dapat dikaitkan dengan frontage road mulai  difungsikan  dan  dampaknya  terhadap  lalu  lintas  di  Jl.  Ahmad  Yani  (telah  dibahas sebelumnya).  Akibatnya  frekuensi  kecelakaan  di  tahun  2017  paling  tinggi  dibanding  tahun sebelumnya. Fluktuasi jumlah kecelakaan tidak menunjukkan pola pada bulan-bulan tertentu, misalnya  saat  hari  raya  besar  atau  libur  panjang  sekolah. Trendline peningkatan  kecelakan menjadi sulit diprediksikan karena bersifat moving average . Namun, terlihat pada akhir tahun (bulan Desember) angka kecelakaan cenderung naik dan memiliki nilai tertinggi.
Gambar 4. Grafik frekuensi kejadian kecelakaan dalam parameter bulanan (analisis)
Gambar 5. Clustering Data dalam Atribut Jenis Laka, Jam dan Hari (analisis)
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas – Vol. 2, No. 1, Maret 2018
Hasil clustering data  dalam  atribut  jenis  laka,  jam  dan  hari  kejadian  (pada  Gambar  5) menunjukkan  sebagian  besar  kecelakaan  bersifat  jalak.  Dominasi  faktor  pelanggaran kedisiplinan berlalu-lintas (pengendara kendaraan maupun penyeberang jalan) sebagai pemicu, menyebabkan  kecelakaan  melibatkan  lebih  dari  satu  pihak.  Kecelakaan  tunggal  lebih  jarang terjadi  karena  umumnya  hanya  diakibatkan  faktor  kendaraan,  kondisi  jalanatau  pun  faktor kelalaian.
Pengamatan  data  dalam  atribut  hari  tidak  menunjukkan  adanya  nilai  signifikan  karena prosentase kejadian tidak berbeda jauh dan dalam kisaran 10-16 persen. Kejadian kecelakaan paling  banyak  terjadi  pada  hari  Rabu  (15,9%).  Namun,  bila  atribut  dikaitkan  dengan  jam kejadian,  maka  waktu  paling  berpotensi  kecelakaan  adalah  hari  Senin  pukul  20:00-21:00 (malam). Bila dicermati, kejadian kecelakaan tidak banyak terjadi pada  jam-jam sibuk ( peak hour ).  Kemacetan  tidak  memberikan  peningkatan  terhadap  potensi  laka  lantas.  Kecelakaan terdominasi  pada  jam-jam  lalu  lintas  lenggang,  yakni  pukul  20:00-22:00  (9,5%)  dan  11:00- 12:00 (7,7%). Pada waktu tersebut kondisi arus bebas tercapai dan menyebabkab pengendara melaju dengan kecepatan tinggi, khususnya pada frontage road .
b) Karakteristik Kecelakaan dalam Parameter Pihak Terlibat dan Fatalitas
Sepeda  motor  menjadi  mayoritas  pihak  yang  terlibat  kecelakaan  dengan  prosentase mencapai 69,61%, baik dalam laka tunggal maupun jamak. Sepeda motor memang memiliki kelebihan dalam kemudahan bermanuver dan melewati celah diantara antrian kendaraan mobil. Namun,  sepeda  motor  cenderung  tidak  stabil  dan  susah  dikendalikan  pada  saat  dilakukan pengereman mendadak. Akibatnya, kecelakaan dengan terjatuh atau pun menabrak lebih mudah terjadi.
Gambar 6. Karakteristik Pihak yang Terlibat dalam Kecelakaan (analisis)
Data memperlihatkan terdapat dua kejadian kecelakaan  yang melibatkan kereta api. Jl. Ahmad Yani pada jalur utama dan frontage memang berhimpitan langsung dengan jalur kereta api  Sidoarjo-Surabaya.  Akibatnya  banyak  titik-titik  perlintasan  sebidang  di  sepanjang  jalan tersebut.  Saat  ini,  beberapa  titik  perlintasan  sudah  ditutup  dan  tidak  difungsikan,  khususnya yang berukuran kecil dan tanpa pagar pengamanan.
Gambar 7. Karakteristik Fatalitas Kejadian Kecelakaan (analisis)
Dari seluruh data kecelakaan yang ada, fatalitas kecelakaan masih dominan pada skala rendah (75,9%), dimana korban kecelakaan sebagian besar hanya luka ringan (79,38%). Namun dengan masih adanya korban jiwa mencapai angka 10%, maka sebaiknya kejadian kecelakaan fatal  perlu  diminimalkan.  Analisa  korelasi  pada  atribut  fatalitas  kecelakaan  terhadap  jumlah korban menunjukkan nilai  positif dan hasil  yang signifikan,  yakni Pearson =.298 (sig.0.00); Kendall’s tau =.241 (sig.000); dan Sparman’s rho =.256 (sig.0.00).
c) Karakteristik Kecelakaan dalam Parameter Biaya Kecelakaan
Biaya kecelakaan dikategorisasikan menjadi 2 (dua) jenis biaya, yaitu biaya korban dan kerugian materiil. Biaya korban merupakan biaya yang timbul untuk penanganan dan perawatan korban kecelakaan. Sedangkan biaya kerugian materiil dihitung dari kerusakan kendaraan dan barang angkutan  yang perlu diperbaiki/digantikan. Dalam laporan data kronologis kecelakan Satlantas,  biaya  kerugian  materiil  umumnya  sudah  diestimasikan.  Sedangkan  biaya  korban kecelakaan perlu diestimasikan secara manual berdasarkan tingkat fatalitasnya.
Analisa biaya korban  didasarkan pada  Pedoman  perhitungan besaran biaya kecelakaan lalu  lintas  dengan  menggunakan  metoda the  gross  output/human  capital (Departemen Pekerjaan  Umum,  2005).  Untuk  mendapatkan  taksiran  nilai  biaya  korban  yang  lebih  aktual, maka biaya satuan korban dalam pedoman tersebut dihitung present value -nya dengan asumsi inflasi bernilai 6,5% dan bersifat linear.
Tabel 4. Biaya Satuan Korban Kecelakaan berdasarkan Fatalitasnya
Fatalitas Fatalitas Korban Biaya Satuan Korban Kecelakaan (Rp/orang) sesuai Pedoman (2003) Estimasi Present Value  (2017)* Meninggal Dunia (MD) 119.016.000 = 119.016.000 x ((1 + 0,11)^(2017-2003)) = 119.016.000 x 2,4149 = 287.408.665,95 Luka Berat (LB) 5.826.000 = 5.826.000 x ((1 + 0,11)^(2017-2003)) = 5.826.000 x 2,4149 = 14.069.057,00 Luka Ringan (LR) 1.045.000 = 1.045.000 x ((1 + 0,11)^(2017-2003)) = 1.045.000 x 2,4149 = 2.523.543,52
*) present value dengan inflasi tetap 6,5% sumber : DPU, Pedoman No. Pd T-02-2005-B (dimodifikasi)
Gambar 8. Karakteristik Biaya Kecelakaan (analisis)
Analisa menunjukkan bahwa biaya korban dan kerugian materiil terus meningkat dengan signifikan, meskipun pada tahun 2016 kejadian kecelakaan menurun frekuensinya. Prosentase peningkatan kerugian materiil lebih besar dibandingkan biaya korban kecelakaan. Peningkatan kerugian materiil terbesar mencapai 466,49% (dari tahun 2015 ke 2016). Namun secara nominal rupiah,  biaya  korban  kecelakaan  memiliki  nilai  yang  jauh  lebih  besar  daripada  kerugian materiil. Hal ini dikarenakan korban kecelakaan membutuhkan biaya penanganan (evakuasi dan mobilisasai), perawatan (tindakan dan obat), atau penanganan korban jiwa (santunan keluarga dan proses pemakaman).
Perhitungan kerugian kecelakaan di Jl. Ahmad Yani selama periode data menunjukkan nilai  yang  sangat  besar,  yakni  mencapai  nilai  Rp.  10,78  Triliun.  Kondisi  ini  mendasari pentingnya dilakukan audit keselamatan jalan dan tindakan pencegahan secara komprehensif (aspek teknis dan non teknis). Selain itu, adanya korban jiwa sebenarnya merupakan kerugian yang jauh tidak ternilai, mengingat nyawa manusia bukanlah barang yang dapat diperbaiki atau pun digantikan.

## KESIMPULAN
Analisa karakteristik kecelakaan lalu lintas di Jl. Ahmad Yani Surabaya dilakukan dengan pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD) melalui metode data mining dan data plotting . Beberapa analisa yang digunakan meliputi trendline, crosstab, scattering, clustering dan stritmap plotting . Hasil analisa menunjukkan angka kecelakaan meningkat signifikan paska difungsikannya frontage road (triwulan akhir tahun 2016). Penyebab utamanya adalah faktor kurang disiplinnya pengguna jalan, yakni dengan pengemudi yang melaju kendaraan melebihi batas  kecepatan  dan  penyeberang  jalan  yang  kurang  berhati-hati.  Berdasarkan data  plotting pada stritmap dan text mining, teridentifikasi tiga lokasi paling rawan kecelakaan ( blackspot ) berada di sekitar Royal Plaza, pertigaan Margorejo dan RSAL.
Data  kecelakaan  dalam  parameter  waktu  tidak  menunjukkan  pola trendline tertentu, namun  nilainya  cenderung  naik  pada  akhir  tahun.  Sebagian  besar  (85,9%)  kecelakaan melibatkan banyak pihak (bukan laka tunggal). Kecelakaan tidak banyak terjadi pada jam-jam sibuk ( peak hour ) dan waktu paling banyak mencatat kejadian kecelakaan pada hari Senin pukul 20:00-21:00.  Pada  jam-jam  lalu  lintas  lenggang,  kondisi  arus  bebas  tercapai  sehingga pengendara sering melaju dengan kecepatan tinggi, khususnya pada frontage road .
Pihak yang terlibat kecelakaan masih didominasi oleh sepeda motor (69,61%) pada laka tunggal  maupun jamak.  Fatalitas  kecelakaan sebagian besar masih berada pada skala rendah (75,9%)  dengan  korban  luka  ringan  (79,38%).  Korelasi  antara  fatalitas  laka  dengan  jumlah koran menunjukkan nilai positif dan hasil signifikan.
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas – Vol. 2, No. 1, Maret 2018
Biaya kecelakaan meliputi biaya korban dan kerugian materiil. Kedua aspek biaya selalu menunjukkan  peningkatan,  meski  frekuensi  kejadian  kecelakaan  menurun.  Peningkatan terbesar pada kerugian materiil yang mencapai 466,49% dari tahun 2015 ke 2016. Perhitungan kerugian kecelakaan di Jl. Ahmad Yani selama periode pengamatan mencapai nilai Rp. 10,78 Triliun. Oleh karena itu audit keselamatan jalan dan tindakan pencegahan secara komprehensif (aspek teknis dan non teknis) mutlak untuk segera dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
Agus,  Supratman  (2016).  “Variabel  untuk  Prediksi  Fatalitas  Kecelakaan  Lalu  Lintas Berdasarkan  Karakteristik  Demografi  Wilayah  dan  Infrastruktur  Jalan  di  Indonesia”. Jurnal Transportasi . Vol. 16, No. 3, Desember 2016, hal. 203-212.
Aribowo, Agus S. (2012). “Analisa Asosiasi Data Mining untuk Mengetahui Pola Kecelakaan Lalu Lintas”. Jurnal Telematika . Vol. 8, No. 2, Januari 2012, hal. 117-122. Departemen Pekerjaan Umum (2005). Pedoman Perhitungan Besaran Biaya Kecelakaan Lalu Lintas dengan Menggunakan Metoda The Gross Output (Human Capital) . Pd T-02-2005- B. DPU. Jakarta.
Indriastuti, A.K, Yessy F. dan Edy P. (2011). “Karakteristik Kecelakaan dan Audit Keselamatan Jalan pada Ruas Ahmad Yani Surabaya”. Jurnal Rekayasa Sipil . Vol. 5, No. 1, hal. 40- 44.
Maimon, Oded dan Lior Rokach (2010). “ Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, Second Edition ”. Springer. New York.
Pamungkas,  Nur  S.  (2014).  “Mengenal  Perilaku  Pengendara  Kendaraan  dalam  Upaya Mencegah  Terjadinya  Kecelakaan  di  Jalan  Raya”. Jurnal  Teknis .  Vol.  9,  No.  1,  April 2014, hal. 13-18.
Putri, Cahaya E. (2014). “Analisis Karakteristik Kecelakaan dan Faktor Penyebab Kecelakaan pada Lokasi Blackspot di Kota Kayu Agung”. Jurnal Teknik Sipil dan Lingkungan. Vol. 2, No. 1, hal. 154-161.
Satuan  Kerja  Pelaksana  Jalan  Nasional  Metro  I  Surabaya  (2017). Laporan  Hasil  Penilikan Jalan  Nasional  PPK  22  :  Surabaya-Waru,  Periode  Semester  I  2017 .  Surabaya  (tidak dipublikasikan).
Silwattananusarn, Tipawan dan Kulthida Tuamsuk (2012). “Data Mining and Its Applications for Knowledge Management : A Literature Review from 2007 to 2012”. International Journal of Data Mining and Knowledge Management Process (IJDKP) . Vol. 2, No. 5, hal. 13-24.
Suprayitno , Hita (2015). “Traffic Flow Quality as Part of Network Quality for a Space Road Network”. Procedia Engineering . Vol. 125 (2015), hal. 564 570.
Tahir,  Anas  (2006).  “Studi  Penyebab  Kecelakaan  Lalu  Lintas  di  Kota  Surabaya”. Majalah Ilmiah Mektek . Vol. 8, No. 2, Mei 2016, hal. 91-99.
Widayanti, Ari, Ria Asih A.S. dan Hitapriya S. (2017). “Karakteristik Material Pembentuk Reclaimed Asphalt dari Jalan Nasional di Provinsi Jawa Timur”. Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur  & Fasilitas . Vol. 1, No. 1, Desember 2017, hal. 11-22.