pISSN: 2723-3472 eISSN: 0000-0000 eISSN: 2746 -1033
Volume 2, Issue 2, September 2021, pages 87-92

## REKONSTRUKSI TADULAKO
Civil Engineering Journal on Research and Development https://new.jurnal.untad.ac.id/index.php/renstra

## Pemodelan Resiko Kecelakaan Berbasis Kondisi Kendaraan dan Pengemudi
A. Putra a dan A. Narendra a *
a Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Negeri Semarang, Semarang, Indonesia
* Corresponding author ’s e -mail: alfa.narendra@mail.unnes.ac.id
Received: 21 June 2021 ; revised: 14 July 2021 ; accepted: 16 July 2021
Abstract: Traffic accidents are particularly prone to occur mainly caused by vehicle speed, vehicle damage, alcohol influence, and fatigue. The study aims to model the risk of vehicle and driver-based accidents occurring across Queensland, Australia. The data in this study used a dataset of accident factors on Queensland state roads totaling 3412 accidents sourced from the Australian state government of Queensland. Research data period from 2001-2019. This research method uses multinomial logistic regression modeling analysis. The results of this study produced several models, namely; (1) Log odds in the risk level of death vs hospitalization will increase by 1,028 if affected by vehicle damage, increase by 0.731 if affected by fatigue, increase by 0.158 if affected by vehicle speed, increase by 0.151 if influenced by alcohol. (2) Log opportunities in the risk level of death vs. medical care will increase by 0.786 if affected by vehicle damage, increase by 0.375 if affected by fatigue, decrease by 0.003 if affected by vehicle speed, decrease by 0.078 if influenced by alcohol. (3) Log odds in the risk of death vs minor injury will increase by 0.484 if affected by vehicle damage, increase by 0.245 if affected by fatigue, decrease by 0.156 if affected by vehicle speed, decrease by 0.266 if influenced by alcohol. (4) Log odds in the risk of death vs property damage will increase by 1,254 if affected by vehicle damage, increase by 0.828 if affected by fatigue, increase by 0.185 if influenced by vehicle speed, increase by 0.128 if influenced by alcohol. The validation test value with crosstab method explains that the accuracy result of level 1 has an accuracy value of 0.99 and inaccuracy of 0.01 then the result of level 2 to level 5 has an accuracy value of 1.
Keywords: traffic accidents, multinomial logistics regression, accident risk, accident factors.
Abstrak: Kecelakaan lalu lintas sangat rentan terjadi terutama yang disebabkan oleh kecepatan kendaraan, kerusakan kendaraan, pengaruh alkohol, dan kelelahan. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan risiko kecelakaan berbasis kendaraan dan pengemudi yang terjadi di Queensland, Australia. Data dalam penelitian ini menggunakan dataset faktor kecelakan di jalan negara bagian Queensland yang berjumlah 3412 kecelakaan bersumber dari pemerintah negara bagian Queensland, Australia. Periode data penelitian dari tahun 2001-2019. Metode penelitian ini menggunakan analisis pemodelan regresi logistik multinomial. Hasil penelitian ini menghasilkan beberapa model yaitu; (1) Peluang log dalam tingkat resiko kematian vs rawat inap akan meningkat sebesar 1.028 jika dipengaruhi kerusakan kendaraan, meningkat sebesar 0.731 jika dipengaruhi kelelahan, meningkat sebesar 0.158 jika dipengaruhi kecepatan kendaraan, meningkat sebesar 0.151 jika dipengaruhi pengaruh  alkohol.  (2)  Peluang log  dalam tingkat  resiko kematian vs perawatan  medis  akan  meningkat  sebesar 0.786 jika dipengaruhi kerusakan kendaraan, meningkat sebesar 0.375 jika dipengaruhi kelelahan, menurun sebesar 0.003 jika dipengaruhi kecepatan kendaraan, menurun sebesar 0.078 jika dipengaruhi pengaruh alkohol. (3) Peluang log dalam tingkat resiko kematian vs cedera ringan akan meningkat sebesar 0.484 jika dipengaruhi kerusakan kendaraan, meningkat sebesar 0.245 jika dipengaruhi kelelahan, menurun sebesar 0.156 jika dipengaruhi kecepatan kendaraan, menurun sebesar 0.266 jika dipengaruhi pengaruh alkohol. (4) Peluang log dalam tingkat resiko kematian vs kerusakan properti akan meningkat sebesar 1.254 jika dipengaruhi kerusakan kendaraan, meningkat sebesar 0.828 jika dipengaruhi kelelahan, meningkat sebesar 0.185 jika dipengaruhi kecepatan kendaraan, meningkat sebesar 0.128 jika dipengaruhi pengaruh alkohol. Nilai uji validasi dengan metode Crosstab menjelaskan bahwa hasil akurasi level 1 memiliki nilai ketepatan 0.99 dan ketidaktepatan 0.01 kemudian hasil level 2 sampai dengan level 5 memiliki nilai ketepatan 1.
Kata kunci: kecelakaan lalu lintas, regresi logistik multinomial, resiko kecelakaan, faktor kecelakaan.

## 1. Pendahuluan
Dalam  kurun  waktu  sembilan  belas  tahun  dari  2001 hingga  2019,  telah  tercatat  3412  kasus  kecelakaan  di Queensland [1] .  Diketahui  faktor-faktor  penyebab kecelakaan  lalu  lintas  adalah  kecepatan  kendaraan, kerusakan  kendaraan,  pengaruh  alkohol,  dan  kelelahan pengemudi [1]. Semua faktor-faktor penyebab kecelakaan lalu  lintas  tersebut  sangat  berpengaruh  terhadap  tingkat resiko kecelakaan.
Dari  faktor-faktor  penyebab  kecelakaan  lalulintas terhadap  resiko  kecelakaan  ada  kecenderungan  perbedaan nilai yang mempengaruhi [2-6] . Penelitian ini menjelaskan jika  kelelahan  berpengaruh  terhadapa  resiko  kecelakan, kelelahan itu sendiri bisa diakibatkan dari jam kerja, lama waktu  mengemudi,  berkendara  di  jalan  monoton,  dan mengemudi  yang  berkelanjutan [7-10] .  Untuk  pengemudi
yang  berkendara  dipengaruhi  dengan  minuman  alkohol meningkatkan resiko kecelakaan pada cedera dan kematian [11-12] .  Faktor  lain  yang  berpengaruh  adalah  kecepatan, semakin  tinggi  kecepatan  kendaraan  dalam  berkendara maka frekuensi kecelakaan semakin meningkat [13] . Penelitian  ini  bertujuan  membangun  model  pengaruh resiko  kecelakaan  yang  disebabkan  oleh  pengemudi  dan kendaraan. Model dibangun menggunakan perangkat lunak R  dengan  perintah  multinomial  di  paket  ‘nnet’  untuk menghasilkan  model  log-linear [14-15] .  penelitian  ini dibuat untuk bahan karya tulis ilmiah skripsi sebagai syarat meraih gelar Sarjana Teknik.
2. Metode Penelitian

## 2.1. Jenis Penelitian
Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa faktor penyebab kecelakaan di Queensland, Australia pada tahun
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 2(2), September 2021
2001-2009 sejumlah 3412 baris data. Teknik analisis yang digunakan adalah pemodelan regresi logistik multinominal.

## 2.2. Variabel Penelitian
Variabel-variabel  dalam  penelitian  ini  teridiri  dari  dua variabel yaitu variabel respon (Y) dan variabel prediktor (X) seperti pada Tabel 1 . Variabel respon yang dimaksud adalah resiko  kecelakaan  (Y)  yang  terdiri  dari  kematian (Y1/sebagai  nilai  referensi),  rawat  inap  (Y2),  perawatan medis  (Y3),  cedera  ringan  (Y4),  dan  kerusakan  properti (Y5). Kemudian variabel prediktor yang digunakan sesuai data  korban  kecelakaan  di  Queensland  Australia  adalah faktor-faktor  penyebab  kecelakaan  meliputi  pengaruh alkohol (X 1 ), kecepatan kendaraan (X 2 ), kelelahan(X 3 ), dan kerusakan kendaraan (X 4 ).
Tabel 1 . Variabel penelitian Variabel Kategori Tingkat Resiko Kecelakaan (Y) 1 = Kematian/fatal 2 = Rawat Inap 3 = Perawatan Medis 4 = Cedera Ringan 5 = Kerusakan Properti
Pengaruh Alkohol (X 1 ) 1 = Yes 2 = No Kecepatan Kendaraan (X 2 ) 1 = Yes 2 = No
Kelelahan (X 3 ) 1 = Yes 2 = No
Kerusakan Kendaraan (X 4 ) 1 = Yes 2 = No

## 2.3. Metode dan Tahapan Penelitian
Prosedur  dalam  menganalisis  data  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1) Melakukan  analisis  deskriptif  data  kualitatif  untuk mengetahui  karakteristik  kecelakaan  lalu  lintas  di Queensland Australia, tahun 2001-2019.
2) Menguji  independensi  data  pada  variabel  prediktor dengan variabel respon masing-masing.
3) Menyusun model menggunakan metode analisis regresi logistik  multinomial  dengan  langkah-langkah  sebagai berikut:
a) Melakukan  estimasi  parameter  untuk  mengetahui pengaruh  variabel  respon  terhadap  masing-masing variabel prediktor.
b) Membentuk  fungsi  logit  pada  masing-masing kategori variabel respon di setiap model pada tabel estimasi parameter.
c) Melakukan uji simultan untuk mengetahui variabel prediktor  yang  mempunyai  hubungan  terhadap variabel respon secara bersama-sama.
d) Melakukan  uji  parsial  untuk  mengetahui  variabel prediktor  yang  mempunyai  hubungan  terhadap variabel respon secara sebagian.
e) Intepretasi  oods  ratio  untuk  mengetahui  model terbaik  berdasarkan  kontribusi  variabel  prediktor yang  berpengaruh  terhadap  variabel  respon  pada masing-masing model.
f) Menghitung  validasi  model  untuk  mengevaluasi model berdasarkan data dan prediksi.
g) Menghitung ketepatan klasifikasi model.
h) Membuat  kesimpulan  dan  saran  dari  analisis  hasil data .
3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Analisis Deskriptif Variabel Penelitian
Analisis  deskriptif  yang  berupa  data  kualitatif  ini dilakukan bertujuan untuk mengidentifikasi gambaran atau sebaran data sehingga menghasilkan informasi  yang jelas. Deskripsi data disajikan pada Tabel 2 .
Tabel 2 . Deskripsi data Indicator vars n Crash_Severity * 3 3412 Involving_Drink_Driving * 4 3412 Involving_Driver_Speed * 5 3412 Involving_Fatigued_Driver * 6 3412 Involving_Defective_Vehicle * 7 3412 vars mean sd 3 290.445.486.518.171 130.722.596.376.107 4 139.859.320.046.893 0.489680445332134 5 136.781.946.072.685 0.482282567759812 6 124.179.366.940.211 0.42823269070886 7 125.293.083.235.639 0.434755359614694 vars trimmed skew 3 288.058.608.058.608 0.128017482807234 4 137.326.007.326.007 0.414054021819816 5 133.479.853.479.853 0.547984970664852 6 117.728.937.728.938 120.556.258.432.194 7 119.120.879.120.879 113.625.628.919.876 13 172.347.985.347.985 453.909.897.946.913 vars kurtosis se 3 -11.129.757.007.651 0.022379282258887 4 -182.909.508.645.289 0.00838316955640603 5 -170.021.051.745.699 0.00825652030455722 6  -0.546778849329168 0.00733120403322091 7  -0.709129221474816 0.00744286999807441 vars median  mad min max range 3 3 14.826 1 5 4 4 1 0 1 2 1 5 1 0 1 2 1 6 1 0 1 2 1 7 1 0 1 2 1
Dalam  penelitian  ini,  analisis  yang  disajikan  yaitu variabel respon resiko kecelakaan lalu lintas di Queensland Australia  dan  variabel  prediktor  antara  lain  variabel minuman  alkohol  (X 1 ),  kecepatan  kendaraan  (X 2 ), kelelahan (X 3 ), dan kerusakan kendaraan (X 4 ). Dengan data penelitian  sejumlah  3412  dan  jumlah  4303  korban kecelakaan . Nomor variabel (vars) mengikuti nomor kolom dari file dataset
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development , Vol. 2(2), September 2021

## 3.2. Uji Korelasi
Uji korelasi dilakukan dengan menggunakan paket psych dalam perangkat lunak R, dengan perintah pairs.panels. Pairs.panels menunjukkan matriks scatter plot ( scatter plot of matrices (SPLOM) ), dengan plot scatter bivariate dibawah diagonal, histogram di diagonal, dan korelasi Pearson diatas diagonal.
Berdasarkan Gambar  1 ,  dapat  dilihat  variabel  resiko kecelakaan  lalu  lintas  (secara  umum)  tidak  memiliki korelasi  yang  kuat  dengan  variabel-variabel  lain.  Begitu pula  antar  variabel  yang  lain.  Hal  ini  menunjukkan  tidak adanya multicollinearity ,  sehingga  dari  data  tersebut  bisa dibangun model dengan seluruh variabel yang ada.
Gambar 1 . Uji korespondensi
3.3. Pemodelan Regresi Logistik Multinomial
1) Estimasi Parameter
Pemodelan regresi logistik multinomial untuk penelitian ini  menggunakan  metode maximum  likelihood estimation dimana prinsip utama maksimum likelihood adalah  mencari β yang  dapat  memaksimumkan  fungsi likelihood.
Tabel 3 . Estimate parameter
Summary model multinomial data Factors in road crashes
Call: multinom(formula = Crash_Severity ~ Involving_Drink_Driving + Involving_Driver_Speed + Involving_Fatigued_Driver + Involving_Defective_Vehicle, data = dataku)
Coefficients: (Intercept) Hospitalisation  -0.0756461 (B10) Medical treatment 0.1004481 (B20) Minor injury 0.1994509 (B30) Property damage only  -0.7282121  (B40) Involving_Drink_DrivingYes (X1) Hospitalisation  0.15147591 (B11) Medical treatment -0.07776278 (B21) Minor injury -0.26644147 (B31) Property damage only 0.12794956 (B41)
Lanjutan Tabel 3 . Estimate parameter Involving_Driver_SpeedYes (X2) Hospitalisation  0.158365205 (B12) Medical treatment -0.003440055 (B22) Minor injury -0.155757221 (B32) Property damage only 0.185284313 (B42) Involving_Fatigued_DriverYes (X3) Hospitalisation  0.7298788 (B13) Medical treatment 0.3752683 (B23) Minor injury 0.2453892 (B33) Property damage only 0.8275117 (B43) Involving_Defective_VehicleYes (X4) Hospitalisation  1.0282871 (B14) Medical treatment 0.7863517 (B24) Minor injury 0.4835910 (B34) Property damage only 1.2536728 (B44) Std. Errors: (Intercept) Hospitalisation  0.109367 Medical treatment 0.1083478 Minor injury 0.1084473 Property damage only 0.1283911 Involving_Drink_DrivingYes Hospitalisation  0.1120308 Medical treatment 0.1151319 Minor injury 0.1190242 Property damage only 0.1281609
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 2(2), September 2021
Lanjutan Tabel 3 . Estimate parameter Involving_Driver_SpeedYes Hospitalisation  0.1163405 Medical treatment 0.1189915 Minor injury 0.1228722 Property damage only 0.13282 Involving_Fatigued_DriverYes Hospitalisation  0.1405002 Medical treatment 0.1455458 Minor injury 0.1487147 Property damage only 0.1590068 Involving_Defective_VehicleYes Hospitalisation  0.1467726 Medical treatment 0.1496835 Minor injury 0.1556652 Property damage only 0.1611397 Weights : : 30 (20 variabel) initial value 5491.402157 iter 10 value 5384.186598 iter 10 value   5367.800790 final value 5363.888063 Convereged
Sumber : hasil analisa regeresi logistik multinomial
Hasil  nilai  estimasi  parameter  berdasarkan Tabel  3 , dapat  dituliskan  model  regresi  logistik  multinomial dengan  kematian  (Y=1)  adalah  nilai  referensi  sebagai berikut :
− Fungsi logit 1 untuk resiko kecelakaan rawat inap
ln [ 𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦=ℎ𝑜𝑠𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛) 𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑒𝑖𝑡𝑦=𝑓𝑎𝑡𝑎𝑙) ] = B10 + B11(x 1 )+ B12(x 2 ) +  B13(x 3 )+ B14(x 4 ) − Fungsi  logit  2  untuk  resiko  kecelakaan  perawatan medis
ln [ 𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦=𝑚𝑒𝑑𝑖𝑐𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑒𝑎𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡) 𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦=𝑓𝑎𝑡𝑎𝑙) ]    =    B20  +
B21(x 1 ) – B22(x 2 ) + B23(x 3 ) + B24(x 4 )
− Fungsi logit 3 untuk resiko kecelakaan cedera ringan ln [ 𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦=𝑚𝑖𝑛𝑜𝑟 𝑖𝑛𝑗𝑢𝑟𝑦) 𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦=𝑓𝑎𝑡𝑎𝑙) ] =  B30 + B31(x 1 ) + B32(x 2 ) + B33(x 3 ) + B34(x 4 ) − Fungsi  logit  4  untuk  resiko  kecelakaan  kerusakan properti
ln [ 𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦=𝑝𝑟𝑜𝑝𝑒𝑟𝑡𝑦 𝑑𝑎𝑚𝑎𝑔𝑒 𝑜𝑛𝑙𝑦)
𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦=𝑓𝑎𝑡𝑎𝑙) ]  =  B40  +
B41(x 1 ) + B42(x 2 ) + B43(x 3 ) + B44(x 4 )
Berdasarkan  model  tersebut  maka  dapat  di  jelaskan seperti pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Hubungan resiko kecelakaan (X4) (X3) (X2) (X1) Y1 vs Y2 +1.028 +0.731 +0.158 +0.151 Y1 vs Y3 +0.786 +0.375 -0.003 +0.078 Y1 vs Y4 +0.484 +0.245 -0.156 -0.266 Y1 vs Y5 +1.254 +0.828 +0.185 +0.128 Keterangan :   (+) = meningkat; (-) = menurun
Berdasarkan Tabel 4 , menjelaskan bahwa tanpa variabel independen  ( intercept  only )  nilainya  5491.402157
sedangkan dengan memasukan variabel independen ke model  (final)  terjadi  penurunan  nilai  menjadi 5363.888063.  Perubahan  ini  menunjukan  minimal  ada satu variabel bebas yang berpengaruh terhadap variabel respon yang berarti model cocok dengan data .
2) Intepretasi Odds Ratio
Pada  model  regresi  logistik  yang  digunakan  untuk intepretasi koefisien adalah odds ratio ( Tabel 5 ). Nilai odds  ratio  merupakan  rasio  probabilitas  memilih  satu kategori  atas  kemungkinan  memilih  nilai  referensi kategori yang disebut sebagai risiko relatif.
Tabel 5 . Oods ratio
Dependent variable: Hospitalisation Medical treatment (1)             (2) Minor injury    Property damage only (3)             (4)
Involving_Drink_DrivingYes 1.164      0.925     0.766**   1.136        (0.112)    (0.115) (0.119)   (0.128)
Involving_Driver_SpeedYes
1.172      0.997     0.856    1.204
(0.116)    (0.119)   (0.123)  (0.133)
Involving_Fatigued_DriverYes
2.075***   1.455***   1.278*   2.288***     (0.141)    (0.146)
(0.149)  (0.159)
Involving_Defective_VehicleYes
2.796***   2.195***   1.622*** 3.503***      (0.147)    (0.150) (0.156)  (0.161)
Constant
0.927      1.106     1.221*   0.483***      (0.109)    (0.108)
(0.108)  (0.128)
Akaike Inf. Crit.
10,767.780 10,767.780 10,767.780 10,767.780
Note:               *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01 Sumber: Hasil analisa resiko relative
Berdasarkan Tabel  6 maka  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
− Rasio risiko relatif untuk peningkatan satu unit variabel kelelahan  adalah  0.141  dan  variabel  kerusakan kendaraan adalah 0.147 pada kematian vs rawat inap
− Rasio risiko relatif untuk peningkatan satu unit variabel kelelahan  adalah  0.146  dan  variabel  kerusakan kendaraan 0.150 pada kematian vs perawatan medis
− Rasio risiko relatif untuk peningkatan satu unit variabel pengaruh  minuman  adalah  0.119,  variabel  kelelahan adalah0.149, dan variabel  kerusakan kendaraan adalah 0.156 pada kematian vs cedera ringan
− Rasio resiko relatif untuk peningkatan satu unit variabel kelelahan  adalah  0.159  dan  variabel  kerusakan kendaraan  adalah  0.161  pada  kematian  vs  kerusakan properti .
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development , Vol. 2(2), September 2021
3) Uji Validasi (ketetapan klasifikasi model)
Tabel  6a dan Tabel  6b ,  menjelaskan  data  sebesar 39,86%  dipengaruhi  alkohol,  36,78%  dipengaruhi kecepatan  kendaraan,  24,18%  dipengaruhi  kelelahan pengemudi,  dan  25,29%  dipengaruhi  kerusakan kendaraan
Tabel 6a . Uji keseusaian model untuk X1 dan X2
Y X1 % correct X2 % correct NO  YES NO  YES Y1 323  245 43,13  346  222 39,08 Y2 509  374 42,36  550  333 37,71 Y3 478  296 38,24  494  280 36,18 Y4 442  239 35,1  451  230 33,77 Y5 300  206 40,71  316  190 37,55 Jumlah 2052  1360 2157  1255 overall % 60,14 39,86 63,22 36,78 Tabel 6b . Uji keseusaian model untuk X3 dan X4 Y X3 % correct X4 % correct NO  YES NO  YES Y1 457  111 19,54  482 86 15,14 Y2 643  240 27,18  632  251 28,43 Y3 596  178 23,00  567  207 26,74 Y4 524  157 23,05  527  154 22,61 Y5 367  139 27,47  341  165 32,61 Jumlah 2587  825 2549  863 overall % 75,82 24,18 74,71 25,29 Sumber: hasil analisa pengolahan tabulasi data
Pada  pengujian  validasi  ini  dilakukan  penggunaan model terhadap data train dan data test. Untuk kemudian hasilnya  disajikan  dengan  metode  Cross  Tab. Pembagian penggunaan data sebagai berikut, 70% data untuk data training dan sisanya untuk data testing .
Tabel 7 . Hasil Uji Validasi Model Prediksi Populasi 1 2 3 4 5 1 166 1 0 0 0 2 0 259 0 0 0 3 0 0 232 0 0 4 0 0 0 204 0 5 0 0 0 0 162
Sumber: hasil Analisa data data dan prediksi
Berdasarkan Tabel  7 menjelaskan  bahwa  hasil  akurasi level 1 memiliki nilai ketepatan 0.99 dan ketidaktepatan 0.01  kemudian  hasil  level  2  sampai  dengan  level  5 memiliki nilai ketepatan 1. Dari hasil prdediksi tersebut maka  model  fungsi  logit  dapat  ditetapkan  untuk memodelkan  tingkat  resiko  kecelakaan  lalu  lintas  di Australia .
4. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  hasil  dan  pembahasan  maka  di dapat kesimpulansebagai berikut:
1) Beberapa  model  terbaik  tingkat  resiko  kecelakan  lalu lintas dengan kategori masing-masing:
− Fungsi logit 1 untuk resiko kecelakaan rawat inap ln [ 𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦=ℎ𝑜𝑠𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛)
𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑒𝑖𝑡𝑦=𝑓𝑎𝑡𝑎𝑙) ] = B10 + B11(x 1 )+
B12(x 2 ) + B3(x 3 )+ B4(x 4 )
− Fungsi  logit  2  untuk  resiko  kecelakaan  perawatan medis
ln [ 𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦=𝑚𝑒𝑑𝑖𝑐𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑒𝑎𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡) 𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦=𝑓𝑎𝑡𝑎𝑙) ]    =    B20  +
B21(x 1 ) – B22(x 2 ) + B23(x 3 ) + B24(x 4 )
− Fungsi logit 3 untuk resiko kecelakaan cedera ringan
ln [ 𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦=𝑚𝑖𝑛𝑜𝑟 𝑖𝑛𝑗𝑢𝑟𝑦)
𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦=𝑓𝑎𝑡𝑎𝑙) ] =  B30 + B31(x 1 ) +
B32(x 2 ) + B33(x 3 ) + B34(x 4 )
− Fungsi  logit  4  untuk  resiko  kecelakaan  kerusakan properti
ln [ 𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦=𝑝𝑟𝑜𝑝𝑒𝑟𝑡𝑦 𝑑𝑎𝑚𝑎𝑔𝑒 𝑜𝑛𝑙𝑦) 𝑃(𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ 𝑠𝑎𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦=𝑓𝑎𝑡𝑎𝑙) ]  =  B40  +
B41(x 1 ) + B42(x 2 ) + B43(x 3 ) + B44(x 4 )
2) Rasio risiko relatif untuk peningkatan satu unit variabel kelelahan  adalah  0.141  dan  variabel  kerusakan kendaraan  adalah  0.147  pada  kematian  vs  rawat  inap. Rasio risiko relatif untuk peningkatan satu unit variabel kelelahan  adalah  0.146  dan  variabel  kerusakan kendaraan  0.150  pada  kematian  vs  perawatan  medis. Rasio risiko relatif untuk peningkatan satu unit variabel pengaruh  minuman  adalah  0.119,  variabel  kelelahan adalah 0.149, dan variabel kerusakan kendaraan adalah 0.156  pada  kematian  vs  cedera  ringan.  Rasio  resiko relatif  untuk  peningkatan  satu  unit  variabel  kelelahan adalah 0.159 dan variabel kerusakan kendaraan adalah 0.161 pada kematian vs kerusakan properti.
3) Berdasarkan  hasil  data  tabulasi  menjelaskan  data sebesar  39,86%  dipengaruhi  alkohol,  36,78% dipengaruhi kecepatan kendaraan, 24,18% dipengaruhi kelelahan  pengemudi,  dan  25,29%  dipengaruhi kerusakan kendaraan.
4) Nilai  uji  validasi  atau  ketetapan  klasifikasi  model dengan  metode  cross  tab  menjelaskan  bahwa  hasil akurasi data vs prediksi level 1 memiliki nilai ketepatan 0.99  dan  ketidaktepatan  0.01  kemudian  hasil  data  vs prediksi  level  2  sampai  dengan  level  5  memiliki  nilai ketepatan 1.

## Daftar Pustaka
[1] https://www.data.qld.gov.au/dataset/crash-data-from- queensland-roads (diakses tanggal 29 Maret 2021)
[2] E.S. Hutabarat, “ Analisa Potensi Resiko Keselamatan Pengemudi  Barang  Bahan  Berbahaya  dan  Beracun Berdasarkan Agreement  for  Transport  of  Dangerous Goods  by  Road (ADR) ” , Jurnal  Penelitian Transportasi Darat , vol. 21, no. 2, p. 125, 2019.
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 2(2), September 2021
[3] L.A.  Nugroho,  H.  Sulistio,  and  A.  Kusuma,
“ Karakteristik  Pengemudi  dan  Model  Peluang Terjadinya  Kecelakaan  Bus  Antar  Kota  Antar Propinsi ” , Jurnal Rekayasa Sipil , vol. 6, no. 1, p. 42, 2012.
[4] D.G.N.  da  Costa, “ Analisis  Resiko  Kecelakaan Pengguna Sepeda Motor, International Symposium of the  Indonesian  inter  University  Transport  Studies ”, vol. 15, p. 1, 2012.
[5] T.  Permanawati,  H.  Sulistio,  and  A.  Wicaksono, “ Model  Peluang  Kecelakaan  Sepeda  Motor Berdasarkan  Karakteristik  Pengendara  (Studi  Kasus: Surabaya,  Malang  dan  Sragen) ”, Jurnal  Rekayasa Sipil , vol. 4, no. 3, p. 186, 2010.
[6] B.  Haryadi ,  “ Eksplorasi  Model  Tingkat  Kecelakaan Lalu Lintas”, Jurnal  Teknik  Sipil  dan  Perencanaan , vol. 13, no. 1, p. 2013.
[7] F. Wensheng and X. Jianping, “ Study on Risk Factors for Transport Crashes Involving Fatigued Professional Drivers ”, Advanced Materials Research , vol. 790, p. 458, 2013.
[8] L.A.  Rakhmat,  A.  Kusumawati,  R.B,  Frazila,  and  S.
Hendarto , “ Pengembangan Model Prediksi Kecelakaan Lalu Lintas pada Jalan Tol Purbaleunyi ”, Jurnal Teknik Sipil , vol. 19, no. 3, p. 277, 2012.
[9] V.D.  Fridayanti  and  D.  Prasetyanto ,  “ Model Hubungan  antara  Angka  Korban  Kecelakaan  Lalu Lintas  dan  Faktor  Penyebab  Kecelakaan  pada  Jalan Tol  Purbaleunyi ”, RekaRacana: Jurnal  Teknil Sipil , vol. 5, no. 2,  p. 124, 2019.
[10] W.  Wesli ,  “P engaruh  Pengetahuan  Berkendaraan Terhadap  Perilaku  Pengendara  Sepeda  Motor Menggunakan  Structural  Equation  Model  (SEM) ”,
Teras Jurnal , vol. 5, no. 2, p. 43, 2015.
[11] W.N.  Venables  and  B.D.  Ripley, Statistic  and Somputing (Edisi ke-4) , New York: Springer Science Business, 2002.
[12] Miranti,  F.Y.  Rumlawang,  F.  Kondolembang, “ Pemodelan  Faktor  -Faktor  Penyebab  Keparahan Korban  Kecelakaan  Lalu  Lintas  di  Kota  Ambon Dengan  Menggunakan  Model  Regresi  Logistik Multinomial ”, Variance , vol. 1, no. 1, p. 17, 2019.
[13] M.C. Taylor, D.A. Lynam, and A. Baruya, The Effects of Driver´s Speed on the Frequency of Road Accidents (TRL  Report  421) ,  Crowthorne:  Transport  Research Laboratory, 2000.
[14] https://media.readthedocs.org/pdf/little-book-of-r-for- multivariate-analysis/latest/little-book-of-r-for- multivariate-analysis.pdf  (diakses  pada  tanggal  09 Maret 2021)
[15] http://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf (diakses pada tanggal 08 April 2021)