ISSN: 2407-7798 DOI: 10.22146/gamajop.46363

## Perilaku Menyalip

## Hartanto 1

## Fakultas Psikologi Universitas Widya Dharma
Abstrac t. Traffic accidents due to overtaking other vehicles can cause serious injuries and even death. This research attempted to explain the effect of spatial cognition in driver when decided to overtake by investigating the characters (risk-taking and risk averse), visual types (fast and slow)  and  motorcycle  types  (manual,  matic,  and motor  bebek ).  Twenty  three  people participated in the study. Participants conducted simulation on PsychoPy. Three-way Anova was executed and resulted in 1) as predicted by theory, risk taking subjects had faster spatial cognition than risk averse subjects (F = 8.083, p = 0.005). 2) There was significantly different effect among visual types (F = 16.459, p = 7.45e-05). 3) Interaction effect was significant at factor character and visual types (F = 6.881, p = 0.009). 4) Main interaction effect yielded similar result (F  =  7.774,  p  =  0.005).  Average  probabilities  road  accident  naturally  increased  paralel  with intention  to  overtake  frequency.  Moreover,  high  chance  to  overtake  allegedly  came  from individual with risk taking character, fast visual type and riding motor bebek .
Keywords: driving; spatial cognition, traffic psychology
Abstrak. Kecelakaan lalu lintas yang disebabkan oleh perilaku menyalip dapat menyebabkan cedera  serius  dan  bahkan  hilangnya  nyawa.  Penelitian  ini  mencoba  menjelaskan  efek  dari kognisi spasial pengemudi dengan menginvestigasi karakter ( risk-taking dan risk-averse ), tipe tatapan (cepat dan lambat) dan jenis motor (manual, matic , dan bebek). Hasil anava 3 jalur, 1) sesuai teori, individu risk taking memiliki kognisi spasial lebih cepat dari risk averse ( F = 8,083, p =  0,005).  2)  Ada  efek  signifikan  antara  tipe  tatapan  ( F =  16,459, p =  7,45e-05).  Interaksi signifikan pada level karakter dan jenis tatapan ( F = 6,881, p = 0,009). 4) Interaksi utama juga signifikan ( F = 7,774, p = 0,005). Rata-rata peluang kecelakaan naik seiring seringnya perilaku menyalip  di  jalan  raya.  Lebih  dari  itu  kelompok  yang  memiliki  peluang  tinggi  untuk menyalip adalah yang memiliki karakter risk taking , tipe visual cepat, dan mengendarai motor bebek.
Kata kunci : kognisi spasial; psikologi lalu lintas; berkendara
Dalam  beberapa  tahun  belakangan  ini, kecelakaan lalu lintas diakibatkan tabrakan motor  dengan  korban  jiwa  luka  ringan (lecet),  berat  (kehilangan  anggota  badan, patah  tulang)  dan  bahkan  kematian menunjukkan kenaikan data yang fantastis. Indonesia menempati posisi tinggi diantara rata-rata  kecelakaan  lalu  lintas  diantara negara  ASEAN.  Data  oleh  Jenderal  Royke
1 Korespondensi artikel ini dapat dilakukan melalui hartantopaud@unwidha.id
Lumowa dari Kepolisian Republik Indonesia  yang  menjabat  sebagai  Kepala Korps  Lalu  Lintas  Kepolisian  Indonesia (Korlantas Polri) menyebutkan bahwa ada sekitar 28-30 ribu nyawa melayang di jalan akibat kecelakaan (Rusmin, 2017).
Memiliki  motor  atau  mobil  dan mengendarainya  di  jalan  raya  bukan berarti  tidak  membutuhkan  satu  set
kemampuan  khusus.  Jika  aturan  ini dilanggar  maka  kecelakaanlah  yang  akan terjadi. Beberapa studi secara global, secara intensif  berusaha  mengurangi  angka  laka ini dengan pendekatan tehnologi (Li, Qiao, Wang & Yu, 2017), dan membuat regulasi menjadi lebih ketat (Wali, Ahmed, Iqbal, & Hussain, 2017). Dari data yang didapatkan di  lapangan,  kecelakaan  lalu  lintas  terjadi karena  berbagai  faktor  dan  faktor  yang menyumbang  paling  besar  (sekitar  80%) adalah faktor pengemudi atau pengendara. Walaupun juga ada kontribusi laka itu dari beberapa  pengemudi  yang  baru  belajar, namun  hampir  mayoritas  laka  muncul karena  keteledoran  sang  pengemudi. Keteledoran  bisa  berarti  menyetir  dengan melakukan texting/chat , tidak fokus misalnya mengantuk, letih, capek, aggressive  driving (Stephens,  &  Groeger, 2012) atau memang terlalu berani (kurang memiliki  perhitungan  melihat  kondisi lapangan) dalam mengambil risiko misalnya  tidak  sabar  dan  agresif  (Cole, 2017; Ma, Hao, iang & Yan, 2018).
Di  Indonesia  sendiri  Kepolisian Republik  Indonesia  juga  tidak  henti- hentinya  mengupayakan  berbagai  cara untuk  semakin  meminimalisir  angka kecelakan lalu-lintas, salah satunya dengan melakukan screening  test atau  asesmen psikologi (nugroho, 2018). Namun menurut  peneliti  tes  psikologi  yang  tepat untuk  diaplikasikan  dalam  misalnya pembuatan SIM adalah tes yang  langsung menyasar  atau  mengukur  abilitas  dari peserta  asemen,  disamping  juga  ada asesmen psikologis secara umum. Dimana ide  itu  menjadi  tujuan  dari  penelitian  ini yaitu  memberikan  pendekatan  baru  yang mampu  diaplikasikan  untuk  membantu memberikan  data  yang  lebih  detail mengenai  perilaku  dijalan  raya  mengenai kecepatan  respon  reaksi.  Pada  ranah neurosains  atau  skala  neuron,  kecepatan dalam  bereaksi  dan  memutuskan  diukur
menggunakan  ukuran  waktu mil/second (ms) (Bob, 2011).
Dalam  psikologi  lalu  lintas  ada sejumlah  teori  besar  mengulas  mengenai kontribusi  atensi,  memori,  dan  tentu  saja spatial cognition pada perilaku mengendarai kendaraan  bermotor    (Trif,  2015). Spatial cognition merupakan  kemampuan  dalam membuat  terkaan  ketika  di  jalan  raya, maintaining dan  fokus  pada  beberapa stimulus  termasuk  jarak  dan  kecepatan, melakukan kontrol diri dan berpindah dari satu  atensi  objek  ke  yang  lain  (Walshe, McIntosh,  Romer,  &  Winston,  2017). Kognisi  spasial  di  atas  apabila  sudah otomatis  menjadi ability yang  menetap. Salah  satu ability yang  sangat  penting karena  mutlak  menentukan  keselamatan pengendara  dalam  mengemudi  mobil/ motor  adalah  mendahului  kendaraan lainnya/menyalip.
Apabila fungsi
eksekutifnya  bagus  dan  bekerja  secara sempurna otomatis kemampuan
spasialnya  dalam  melakukan  prediksi seperti ketika memutuskan untuk melakukan  penyalipan  ( overtaking )  akan tepat  dan  begitu  juga  sebaliknya.  Banyak sekali  laka  fatal  yang  terjadi  karena gagalnya  ketika  mendahului  kendaraan, dengan  kata  lain  sang  pengemudi  salah dalam melakukan taksiran jarak, mengenai kecepatannya,  kecepatan  kendaraan  yang ingin didahului, laju kendaraan dari depan dan  kontur  atau  kondisi  jalan  tempat menyalip.  Mempercepat  kendaraan  ketika lampu  kuning  juga  lazim  dilakukan  oleh masyarakat kita, yang di mana di satu sisi memutuskan  berhenti  mendadak  juga bukan  keputusan  yang  tepat.  Untuk membuat baseline mengenai  kecepatan respon dalam membuat keputusan apakah melakukan  penyalipan  atau  tidak  inilah yang memberikan banyak detail data yang dibutuhkan dalam pengembangan asesmen psikologi.
Kognisi  spasial  dalam  berkendara di jalan raya dari dugaan peneliti bervariasi
tiap  karakter.  Misalkan  karakter  individu yang  cenderung  menyukai  sensasi  dan risiko  akan  lebih  memiliki  frekuensi menyalip  dan  mengejar lampu  hijau  lebih tinggi  daripada  individu  dengan  karakter menjauhi  risiko.  Perilaku  berisiko  ( risk taking )  merupakan  satu  set  perilaku  dan belief /keyakinan yang muncul untuk menanggung risiko/ loss ketika menghadapi dan memutuskan akan sesuatu yang tidak pasti  ( uncertainty )  (Groot  &  Thurik,  2018). Sedangkan  perilaku  tidak  berisiko  adalah kebalikannya  ( risk  averse ).  Pengendara kendaraan bermotor akan diberikan pilihan  dengan  risiko  yang  bervariasi, namun  semua  tetap  memiliki  tujuan  yang sama yaitu selamat sampai ditujuan. Setiap pilihan ini dapat memberikan keuntungan ataupun  kerugian  yang  tidak  sama (berbelok, menerobos lalin, sampai menyalip).
Kondisi  di  jalan  setiap  saat mengalami  perubahan,  dan  menurut  teori TCI  ( Task  Capability  Interface )  kemampuan mengemudi  adalah  kemampuan  yang frekuensinya  sangat  sering  diasah  antara kapabilitas  sang  pengemudi  itu  sendiri dengan  tantangan  di  jalan  (Fuller,  2011). Dengan  begitu  mengemudi  di  jalan  itu dapat  diartikan  sebagai  memutuskan sesuatu  dibawah  kondisi  tidak  pasti. Misalnya  hari  ini  Tono  mengendarai sepeda motor dan berada di jarak 50 meter dengan  lampu  kuning,  Tono  mengerem karena  kondisi  di  depan  ada  satu  buah mobil,  namun  keesokan  harinya  Tono berada  di  jarak  100  meter  dan  lampu kuning, anehnya Tono malah mempercepat laju kendaraan karena di depan hanya ada 3 motor. Ilustrasi di atas hanya contoh kecil dari  realitas  mengendarai  kendaraan bermotor,  di  mana  sangat  tidak  pasti  dan keputusan dibuat saat itu juga dan dituntut untuk  sangat  akurat.  Ilustrasi  pertama Tono  memutuskan  untuk  menjadi save player , sedangkan kedua Tono menjadi risk taking .  Literatur  mencatat  bahwa  populasi
yang  memiliki  tingkat  risiko  tertinggi dalam beberapa hal termasuk mengendarai mobil  adalah  individu  dengan  umur remaja dan dewasa muda (Leather, 2009).
Dari  ADReS  (Assement  of  Driving Related-Skill) dan TMT (Test Making Trail) (Ott,  David,  Papandonatos,  Hewitt,  Festa, Heindel, Snellgrove & Carr, 2013), ternyata keterampilan  mengendarai  sepeda  motor berkaitan  dengan  jenis visual  search dari pengendara.  Di  jalan  aturan  baku  yang harus  dipahami  pengendara  adalah  harus fokus pada rambu-rambu dan memperhatikan pengguna jalan yang lain, namun  berbalik  dengan  aturan  tersebut, ironisnya  hanya  di  jalan  inilah  banyak sekali  orang  menjajakan  barang  dan  jasa. Hasilnya  adalah  banyak  sekali  distraksi ketika  orang  mengendari  motor  di  jalan. Ketika  pengemudi  sedikit  saja  tidak memberikan atensi atau terdistraksi atensinya  pada  kondisi  lalu  lintas  maka dapat  terjadi  kecelakaan  (Pope,  Bell,  & Stavrinos, 2016).
Berbekal  fakta  tersebut  di  atas peneliti  ingin  mengurai  tentang  dinamika visual search lebih tepatnya search asymmetries (Wolfe,  2018)  dari  pengemudi ketika  beraksi  di  jalan. Visual  search merupakan  kemampuan  spasial  individu untuk  melakukan  kalkulasi  mengenai perubahan/ threshold kondisi  lingkungan- nya  secara  visual  dan  memutuskan  mana yang  harus  lebih  dahulu  diproses  (Huang & Pashler, 2005).
Visual search ini merupakan cara yang digunakan  manusia  dalam  kesehariannya, dari  tugas  yang  mudah  seperti  misalnya memilih  makanan,  medium  memilih  rute jalan  dan  berat  yang  melibatkan  refleksi filsafat  seperti  memilih  pasangan  dan mempercayai  seseorang  (Eckstein,  2011). Visual  search rencananya  akan  dibagi menjadi  2  yaitu  tipe fast  search dengan sasaran dan tipe slow search dengan sasaran yang dibedakan dengan threshold waktu.
Beberapa  sudah  diuraikan  mengenai faktor internal, kenyataan di lapangan ada beberapa  faktor  eksternal  yang  memiliki kontribusi  dalam  perilaku  mengendarai kendaraan,  salah  satunya  adalah  tipe  dari kendaraan.  Tipe  kendaraan  mayoritas terbagi  atas  mobil  dan  motor.  Mobil memiliki  bentuk  yang  berbeda  dengan motor,  sehingga  cara  mengemudi  mobil dan  motor  juga  mengalami  perbedaan,  di mana  motor  terbagi  menjadi  setidaknya  3 tipe  yaitu  motor  kopling  bebek-otomatis, motor  kopling  manual  dan  motor  tanpa kopling  alias matic. Dengan  model  yang berbeda akan memberikan gaya mengemudi  yang  berbeda  pula,  seperti motor  kopling  manual  selalu  identik dengan  motor  laki  jadi  pengemudi  akan memposisikan  sebagai  pengendara  yang jantan,  macho  yang  berimbas  pada penggunaan  kecepatan  yang  di  atas  rata- rata.
Berbeda  lagi  pada  jenis  motor kopling  otomatis  yang  dilabeli  motor cewek  atau  "bebek".  Pengendara  dengan motor cewek cenderung kalem dan pelan- pelan.  Yang  terakhir  adalah  tipe matic di mana individu yang menggunakan tipe ini merepresentasikan  karakteristik  dan  siftat yang:  ramping,  gesit,  instan, stop and go , dan  mudah  pengunaannya.  Akibatnya pengemudi  dengan  motor  ini  cenderung melakukan zig-zag dengan  melintasi lane pengendara  yang  lain,  buru-buru  dan menganggap  mudah  perilaku  mengenda- rai sepeda motor di jalan.
Penelitian  ini  terbagi  menjadi  4 hipotesis yaitu: 1) menguji beda pengaruh antara karakter risk taking dengan risk averse terhadap  waktu  reaksi  kognisi  spasial.  2) Melihat  dan  menguraikan  keterkaitan antara  tipe fast  visual  search dengan slow visual search terhadap waktu reaksi kognisi spasial.  3)  Melihat  kontribusi  dari  faktor eksternal khususnya tipe kendaraan bermotor  pada  waktu  reaksi  kognisi spasial.  4)  Terakhir,  menguji  interaksi
antara  model  teori  dan  telaah  peneliti terhadap  data  faktual  dilapangan.  Secara umum, penelitian pionir ini akan memberikan pemahaman mengenai
kognisi spasial  dan variable-variabel  yang berkaitan  ketika  menyalip  dijalan  raya. Secara khusus, akan memberikan kontribusi fakta dan data untuk kemajuan psikologi lalu lintas di Indonesia.

## Subjek
Subjek  penelitian  terdiri  dari  30  orang terdiri dari berbagai macam elemen, yaitu mahasiswa  dan  non-mahasiswa.  Subjek sebelum mengikuti eksperimen juga diberi inform consent yang menandakan persetujuan  berpartisipasi  dalam  pene- litian.  Setelah  dilakukan  pengelompokan, eksperimen dilakukan dalam 1
kelas/ruangan  eksperimen  dan  subjek masuk  secara  berurutan.  Subjek  dalam kondisi  sehat  dan  tidak  mengalami  cacat apapun.

## Metode
Penentuan  karakter risk  taking dan risk averse dilakukan  dengan  BART  (Lejuez,
Richard,  Read,  Kahler,  &  Ramsey,  2002; Fukunaga, Brown, & Bogg, 2012) memakai Psychopy  (Pierce  &  MacAskill,  2018). Penentuan  level  dari visual  scanning dilakukan  melalui mean dari  waktu  reaksi pada  12 trial R or B Task .  Pengukuran kognisi  spasial  menggunakan image yang dikumpulkan oleh peneliti dan dipresenta- sikan menggunakan Python (van Rossum, 1995) dan Expyriment (Krause, & Lindemann, 2014). Image memiliki resolusi 1440x900  pixel  dan  kualitasnya  720p mengenai  kondisi  di  jalan  raya.  Analisis data  menggunakan  ANOVA  Faktorial  3 jalur dengan rincian 3 variabel independent/factor  (2x2;  berisiko  vs  tidak berisiko, 2x2; fast search vs slow search , 2x3; manual vs bebek vs matic ) dengan kognisi spasial RT (waktu reaksi) sebagai variabel
tergantung  (lihat  tabel  1).  Piranti  lunak yang dipakai adalah R (R core team, 2013) untuk melakukan manajemen dan analisis data.  Package  ggplot2  (Wickham,  2016) sangat berperan penting dalam memproduksi  grafik  dari  hasil  analisis data.

## Hasil
Dari 30 subjek penelitian, hanya sekitar 23 yang  bisa  memenuhi  syarat  untuk  lanjut penelitian.  Klasifikasi  karakter  risk  taking dan  risk  averse  memakai  BART  daripada IGT  karena  lebih  mudah  dan  familiar dibandingkan  IGT  (Balaguero,  Vicente, Molina,  Tormos,  &  Rovira,  2015).  Bart dilakukan modifikasi nominal dan currency -nya dalam rupiah. Total sebanyak 9  orang  memiliki  kecenderungan  pada perilaku  mencari  risiko  dan  sebanyak  11 orang  tidak  menyukai  risiko.  Pengukuran pengklasifikasian berdasarkan jumlah spasi yang ditekan dan balon yang meletus dalam 20 kali trial. Untuk visual search ( fast vs  slow )  peneliti  memakai try  out untuk mencari  titik  imbang  untuk  penentuan klasifikasi waktu reaksi. Titik batas adalah sekitar  2000  –  5000  ms  dengan  kategori cepat  dan  6000-10000  ms  dengan  kategori lambat.  Dari  hasil  tersebut  diperoleh sekitar visual fast dalam karakter risk taking sebanyak  7  orang, fast  visual  search dalam kelompok  karakter risk  averse sebanyak  4 orang, slow  visual  search pada  kelompok
berisiko sebanyak 2 orang, dan visual slow pada  kelompok  tidak  berisiko  sebanyak  7 orang.  Pada  tipe  kendaraan  bermotor terdapat 9 subjek yang memakai kendaraan bermotor  tipe matic ,  sebanyak  7  subjek memakai kendaraan motor tipe bebek atau step-through dan  sisanya  tipe  motor sport
atau  manual.  Paparan  hasil  penelitian secara  deskriptif  bisa  dilihat  pada  tabel  2, tabel 3, dan tabel 4.
Dalam  mengukur  fungsi  eksekutif untuk  memutuskan  menyalip  atau  tidak, peneliti juga memberikan alternatif jawaban melalui algoritma yang dimodifikasi, dengan begitu ada 2 analisis varian  untuk  2  keputusan  (menyalip  atau tidak  menyalip),  namun  akan  saya tekankan  pada  keputusan  individu  untuk mendahului kendaraan lain. 1) Pada anava 3 jalur poin pertama penelitian ditemukan ada  beda  yang  signifikan  antara  karakter individu  berisiko  dengan  invididu  tidak berisiko  dengan  nilai F =  8.083  dan nilai p sebesar  =  0.005  ( p <  0.01)  (lihat  tabel  5), dengan  analisis post-hoc ditemukan  hasil yang  tidak  berlainan  dengan  asumsi peneliti semula di mana kelompok berisiko memiliki waktu lebih cepat dari kelompok tidak  berisiko  ketika  memutuskan  untuk menyalip  (diff  =  -1231.081,  lwr  =  -2085.88, upp  =  -376.2831,  p  =  0.0050189).  2)  Pada bagian  jenis  tatapan  atau  visual  subjek yang dibagi antara fast search dan slow
Tabel 1.

## Formasi Variabel
Karakter / Visual Tipe Motor Manual Bebek Matic Risk Taking Fast Search overtake/ non-overtake overtake/ non-overtake overtake/ non-overtake Slow Search overtake/ non-overtake overtake/ non-overtake overtake/ non-overtake Risk Averse Fast Search overtake/ non-overtake overtake/ non-overtake overtake/ non-overtake Slow Search overtake/ non-overtake overtake/ non-overtake overtake/ non-overtake
Tabel 3. Karakter Risk Averse Tipe motor Tipe visual Menyalip % Mean RT Tidak menyalip % Mean RT Manual Fast 5 41.6% 4716 7 58.3% 7635 Bebek Fast 12 50% 16771 12 50% 18347 Matic Fast 6 50% 37982 6 50% 16741 Manual Slow 12 50% 27951 12 50% 28689 Bebek Slow 17 47.2% 60664 19 52.7% 56840 Matic Slow 13 54.2% 40414 11 45.8% 31463 Total 65 47.4% 67 49%
search  ditemukan  hasil  yang  signifikan juga  di  mana  nilai  p  untuk  null  hipotesis terlalu  kecil  untuk  menolak  ada  beda  ( F value =  16.495  dan p =  7.45e-05  ( p <  0.01). Analisis post-hoc ditemukan  beda  antara slow visual search dengan fast visual search (diff  =  1505.245,  lwr  =  923.8414,  upr  = 2086.649, p =  7e-07 ;  p <0.01).  Nilai  positif menunjukkan  pada mean pada  kelompok slow  visual memiliki  waktu  reaksi  lebih besar dibandingkan dengan kelompok fast visual  search .  3) Main  effect terakhir  adalah pada  kelompok  jenis  motor  yang  dipakai. Dari  hasil  analisis  ternyata  tidak  ada
perbedaan  kecepatan  waktu  reaksi  ketika menyalip antara tipe motor dengan nilai F value =  2.577  dan p  value =  0.079022  (p  < 0.001).  Hasil  ini  berbeda  dengan  tinjauan rasionalis  peneliti  di  mana  sepeda  motor tipe matic karena mudah digunakan maka siapapun  yang  naik  akan  berperilaku sesuai dengan "tema" motor tersebut yaitu lincah  dan  gesit.  4)  Pada  tahap  efek interaksi  antara  karakter  dengan  visual terdapat hasil yang signifikan dengan nilai F =  6.881,  dan p  value =  0.009509.  Dari kombinasi  interaksi  antara  kelompok karakter  dengan  tipe  visual  hanya  ada  3
Tabel 2.

## Karakter
Risk Taking Tipe motor Tipe visual Menyalip % Mean RT Tidak menyalip % Mean RT Manual Fast 11 91.6% 9669 1 8.3% 1109 Bebek Fast 22 91.6% 14737 2 8.3% 1868 Matic Fast 44 91.6% 38873 4 8.3% 4734 Manual Slow 9 75% 37966 3 25% 4637 Bebek Slow 18 75% 31682 6 25% 10221 Matic Slow 12 50% 60664 12 50% 41368 Total 116 80.5% 28 19.4% Tabel 4. Kategorisasi Tipe Partisipan
Karakter Visual Motor Total Karakter Visual Motor Total Risk Taking Fast Manual 1 Risk Taking Slow Manual 1 Risk Taking Fast Bebek 2 Risk Taking Slow Bebek 2 Risk Taking Fast Matic 4 Risk Taking Slow Matic 2 Risk Averse Fast Manual 1 Risk Averse Slow Manual 2 Risk Averse Fast Bebek 2 Risk Averse Slow Bebek 3 Risk Averse Fast Matic 1 Risk Averse Slow Matic 2 Total 11 12
dari  total  6  perbandingan  kelompok  yang signifikan.
Perbandingan
kelompok dengan  karakter risk  taking – visual  slow terhadap  karakter risk  taking – visual  fast memiliki  nilai  diff  =  2637.1893,  lwr  = 1211.9362,  upr  =  4062.442,  dan p =
0.0000204.  Disusul  oleh  kelompok risk averse – visual  slow dengan risk  taking – visual fast dengan nilai diff = 2217.3484, lwr =  826.2939,  upr  =  3608.403  dan  nilai p = 0.0003218.

## Tabel 5.

## Perhitungan Anava 3 Jalur Perilaku Menyalip
df Sum Square Mean Square F value P value karakter 1 6.313e+07 63134426 8.083 0.005019 visual 1 1.288e+08 128831692 16.495 7.45e-05 motor 2 4.025e+07 20124118 2.577 0.079022 karakter:visual 1 5.374e+07 53743298 6.881 0.009509 karakter:motor 2 3.100e+07 15502179 1.985 0.140602 visual:motor 2 5.867e+06 2933591 0.376 0.687453 karakter:visual:motor 2 1.214e+08 60721763 7.774 0.000589 Residuals 169 1.320e+09 7810548 Terakhir,  perbandingan  kelompok karakter risk taking – visual fast dengan risk averse – visual  slow dengan  nilai  diff  =  - 1935.7970, lwr = -3658.9800, upr = -212.614 dan  nilai p =  0.0208671.  Efek  interaksi terakhir yang melibatkan 3 faktor (karakter, visual  dan  motor)  terbukti  signifikan dengan  nilai F =  7.774,  dan p  value = 0.000589.  Perbandingan  antar  kelompok sebanyak
66 kelompok ditemukan
sebanyak  6  kelompok  yang  terbukti signifikan,  yaitu  kelompok risk  averse – visual fast – matic : risk taking – visual fast – manual dengan nilai diff = 5451.333333, lwr = 750.14667, upr = 10152.5200 dan nilai p = 0.0091243.  Kelompok  kedua  adalah risk taking – visual slow – matic : risk taking – visual  fast – manual dengan  skor  diff  = 4176.333333,  lwr  =  309.70922,  upr  = 8042.9574,  dan  p  =  0.0221116.  Kelompok ketiga adalah kelompok risk taking – visual fast – matic : risk averse – visual fast – matic dengan  nilai  diff  =  -5446.856061,  lwr  =  - 9478.09037,  upr=  -1415.6218  dan  p  = 0.0008234.  Kelompok  keempat adalah  risk averse –  visual  fast  –  bebek  :  risk  averse  – visual  fast – matic dengan  nilai  diff  =  - 4932.750000,  lwr  =  -9564.28561,  upr  =  - 301.2144  dan  p  =  0.0259354.    Kelompok
kelima terdiri dari risk taking – visual fast – bebek : risk averse – visual fast – matic dengan nilai  diff  =  5660.469697,  lwr  =  -9926.72708, upr  =  -1394.2123.  Terakhir,  perbandingan mean  kelompok  subjek risk  taking – visual fast – bebek : risk taking – visual slow – matic dan diperolah nilai diff  = -4385.469697 -lwr =  7709.71067  upr  =  -1061.2287  dan  p  = 0.0012597.

## Diskusi
Sesuai dengan teori dasar dalam psikologi lalu lintas, bahwa secara umum probabilitas  intensitas  kecelakaan  akan naik  apabila  pengendara  memutuskan untuk mendahului kendaraan lain dibandingkan ketika menggunakan kecepatan  konstan  dan  tidak  mendahului kendaraan  lain.  Secara  khusus  ada  faktor internal  yang  ikut  memengaruhi  juga, seperti  atensi  dan  kesadaran  (Ariana  & Hastjarjo, 2018), kelelahan (Gastaldi, Rossi &  Gecchele,  2014)  dan  risk  taking  (Smith, 2016).  Fokus  pada  variabel  yang  terakhir, dari analisis deskriptif, total sampel dari 23 subjek  sebanyak  80%  menyatakan  sikap untuk terus menyalip ketika berada di jalan dan  ternyata  intensi  keputusan  untuk
menyalip  ini  muncul  ketika  menghadapi kendaraan yang besar seperti truk dan bus. Hasil  pertama  mengenai  karakter  risk taking  dengan risk  averse tidak  menemui sesuatu  yang  baru.  Beberapa  literatur sudah  memaparkan  bahwa  karakteristik perilaku risk  taking memiliki  probabilitas untuk  mengalami  kecelakaan  di  jalan (Ngueutsa  &  Kouabenan,  2017).  Semua stimulus  yang  dipresentasikan  untuk mendapatkan ukuran dari fungsi eksekutif spasial dalam kondisi menyalip sebenarnya  merupakan  gambaran  kondisi jalan  yang  dari  beberapa  penilaian terbilang penuh, sesak dan ramai, walaupun  ada  beberapa  yang  lenggang namun berada di tikungan dan ada marka lurus.  Dari  sini  terlihat  bahwa  mayoritas subjek  tetap  mendahului  kendaraan  lain dan  menganggap  situasi  dalam  stimulus adalah sesuatu yang lumrah.
Hasil  kedua  menunjukkan  dalam setiap  pemrosesan  informasi,  kecepatan individu  untuk  mengenali  lebih  dari  1 objek  dalam  sekumpulan  objek  yang serupa/beragam berkaitan dengan kekuatan atensinya. Di sini ada kerja sama antara visual  working  memory dan  atensi ( selective  attention ),  yang  mengacu  pada tujuan  target,  derajat  beda  distraktor  dan target  dan  sejarah  bagaimana  atensi digunakan  (Theeuwes,  2018),  di  mana menurut  peneliti  poin  terakhir  ini  erat dengan  strategi  di  masa  lalu  antara long term memory dengan visual search .
Kecepatan  mengenali  objek  dan meniadakan  distraktor  sangat  penting ketika individu ingin menyalip kendaraan lain.  Memori  memiliki  peran  penting dalam  membuang  distraksi  dan  fokus mencari  target,  namun  dalam  beberapa individu distraksi tidak dibuang begitu saja namun  tetap  disimpan  berada  di  dalam working memory dan itu mengganggu fokus selanjutnya dalam mencari target stimulus. Fenomena  ini  disebut  sebagai low  load capacity (Fukuda  &  Vobel,  2009).  Peran
selektif  atensi  adalah  sebagai  gerbang untuk memasukkan informasi yang sesuai dengan intruksi/aturan. Menyalip membutuhkan  kecepatan  reaksi  yang cepat,  dari  hasil  diatas  mayoritas  subjek dengan tipe fast visual search memiliki high load capacity di mana sanggup meniadakan distraktor  dan  tetap  fokus  pada  sasaran yaitu kendaran di arah berlawanan.
Hasil  ketiga  menunjukkan  bahwa pada  interaksi  antara  karakter  dan  tipe visual  terbukti  bahwa  individu  dengan kecenderungan risk  taking memiliki visual search yang cepat juga. Gambaran individu tersebut  sesuai  dengan  teori  bahwa individu yang memiliki karakter risk taking cenderung  memasukkan  banyak  stimulus secara  simultan  tanpa  berpikir  panjang, dan  itu  harus  diimbangi  dengan visual search yang  berubah-ubah  juga  untuk atensinya.  Perilaku  tersebut  mungkin  bisa disebut  sebagai  perilaku  gegabah  atau serampangan  di  jalan  raya.  Walaupun tidak semua perilaku seperti ini menimbulkan kecelakaan namun hal yang pasti  adalah  menaikkan  peluang  untuk kecelakaan di jalan raya.
Interaksi  selanjutnya  berdasarkan hasil  di  atas  kelompok  subjek  dengan karakter  risk  taking,  tipe visual  fast  search dengan  motor  bebek  memiliki  fungsi eksekutif  yang  paling  cepat  ketika memutuskan untuk menyalip. Diikuti oleh kelompok  subjek  dengan  karakter risk taking , visual fast dan motor matic . Terakhir yang  paling  lambat  adalah  kelompok karakter risk  averse ,  tipe visual  fast dan motor matic .  Kelompok  dengan  karakter risk taking , tipe visual fast search dan motor bebek  diluar  dugaan  malah  memiliki waktu  reaksi  dari  fungsi  eksekutif  yang paling  tinggi  dari  6  kelompok  diatas. Memang  matic  tetap  mewakili  motor dengan tipe yang cepat dan lincah, namun dengan  beberapa  kejadian  baru-baru  ini banyak  sekali  kecelakaan  yang  terjadi diakibatkan oleh keteledoran dalam
mengendarai sepeda motor tipe matic . Hal itu memberikan pengetahuan baru kepada para subjek penelitian untuk lebih waspada ketika  mengendarai  motor  tipe matic . Berbeda  dengan  motor  bebek  yang  tetap ringkas  namun  bisa  bergerak  cepat dibandingkan dengan motor manual/ sport . Karakter individu risk taking dan tipe visual fast terpuaskan dengan model motor bebek  yang  tetap  ramping,  gesit  ketika digunakan  untuk  menyalip.  Penjelasan terakhir,  dari  kelompok  subjek  dengan karakter risk averse dan memiliki tipe visual fast dengan  motor  tipe matic ketika melakukan  penyalipan  cenderung  terlalu lama fungsi eksekutifnya dalam memutuskan,  bahkan  terlihat  ada  jeda  di jalan.  Hal  ini  juga  dianggap  sebagai perilaku yang membahayakan di jalan raya apalagi  dengan  kondisi  jalan  raya  yang penuh sesak.

## Kesimpulan
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengukur fungsi eksekutif ketika berkendara di jalan raya melalui waktu reaksi. Fungsi eksekutif digolongkan ke dalam 3 faktor, yaitu faktor kelompok,  faktor  visual,  dan  faktor kendaraan.  Kesimpulannya,  ada  interaksi pada  ketiga  faktor  terhadap  waktu  reaksi fungsi  eksekutif  di  mana  waktu  reaksi tercepat  dimiliki  oleh  karakter risk  taking , fast  visual  search dan  yang  mengendarai motor bebek.

## Saran
Penelitian  ini  masih  sangat  awal  dan memerlukan  banyak  sekali  perbaikan. Pertama, subjek terbilang tidak proporsional untuk analisis varian. Apalagi untuk faktorial banyak ( Fn ). Kedua, untuk BART  harus  melalui  uji  coba  terlebih dahulu  sehingga  mendapatkan  khas  dari budaya  tertentu.  Beberapa  subjek  juga sangat  kaget  dan  takut  melihat  balon meletus  dan  menyelesaikan  BART  dalam
waktu  yang  lumayan  lama. Visual  search sebenarnya  bisa  diukur  memakai  3  jenis metode yaitu waktu reaksi, akurasi dan eye tracking ,  di  mana  pendekatan  di  atas merupakan  model  paling  awal.  Dari  sisi subjek,  mungkin  bisa  dikembangkan dengan  memakai  subjek  dengan  umur SMP/SMA  yang  kemungkinan  besar memiliki  karakteristik  yang  berbeda dengan  subjek  mahasiswa  dan  umum. Terakhir,  kekurangan  dari image dapat diganti  dengan  klip  video  namun  ini membutuhkan cara yang ekstra untuk bisa memasukkan respons ketika video sedang berjalan.

## Daftar Pustaka
Ariana,  P.  D.,  &  Hastjarjo,  T.  D.,  (2018). Pengaruh perhatian terbagi terhadap kesadaran  situasi. Jurnal  Psikologi Universitas  Diponegoro , 17 (1),  87-96. doi: 10.14710/jp.17.1.87-96
Balaguero, M. A., Vicente, M. J., Molina, A.
G.,  Tormos,  J.  M.,  &  Rovira,  T.  R. (2016).  Balloon  analogue  risk  task  to assess  decision-making  in  acquired brain  injury. International  Journal  of Psychological Research , 9 (1), 30-39. doi:
10.21500/20112084.2098
Bob, P. (2011). Brain, mind, and consciousness advances  in  neuroscience  research .
Germany: Springer Science + Business Media. Cole, L. (2017). Commercial motor – operation safety. Diunduh dari http://commercialmotor.com
Eckstein,  M,  P.  (2011).  Visual  search:  A retrospective. Journal  of  Vision , 11 (5). doi: 10.1167/11.5.14
Fukunaga,  R.,  Brown,  J.  W.  &  Bogg,  T.
(2012).  Decision  making  in  the Balloon Analogue Risk Task (BART):
Anterior cingulate cortex signals loss- aversion  but  not  the  infrequency  of risky  choices. Cognitive  Affective  &
Behavioral  Neuroscience , 12 (3),  479-90 doi: 10.3758/s13415-012-0102-1
Fukuda, K., & Vogel, E. K. (2009). Human variation  in  overriding  attentional capture. Journal  of  Neuroscience , 29 , 8726–8733.
Fuller, R. (2011). Driver control theory from task  difficulty  homeostasis  to  risk allostasis.  In  Porter,  B.  E.  (Ed). Handbook of traffic psychology . (pp. 13- 18). UK: Academic Press.
Gastaldi,  M.,  Rossi,  R.  &  Gecchele,  G. (2014).  Effects  of  driver  task-related fatigue  on  driving  performance. Procedia  -  Social  and  Behavioral Sciences , 111, 955-964. doi:
10.1016/j.sbspro.2014.01.130
Groot,  K.  D.  &  Thurik,  R.  (2018). Disentangling  risk  and  uncertainty: When  risk-taking  measures  are  not about  risk. Frontiers  in  Psychology , 9(2194). doi: 10.3389/fpsyg.
2018.02194
Rusmin,  A.  (2017). Angka  kecelakaan  lalu- lintas  Indonesia  termasuk  tinggi  di ASEAN. Diunduh dari http://rri.co.id/post/berita/457518/sig ap_polri/angka_kecelakaan_lalulinta s_indonesia_termasuk_tinggi_di_ase an.html (diakses  pada  tanggal  9 Januari 2019).
Krause,  F.,  &  Lindemann,  O.  (2014).
Expyriment:  A  Python  library  for cognitive and neuroscientific experiments. Behavior Research Methods , 46 (2), 416-428.
Leather, N. C. (2009). Risk-taking behavior in  adolescence:  A  literature  review. Journal  of  Child  Health  Care , 13 ,    295- 304. doi: 10.1177/13674935093337443
Lejuez,  C.  W.,  Richards,  J.  B.,  Read,  J.  P., Kahler, C. W., & Ramsey, S. E.  (2002). Evaluation of a behavioral measure of risk  taking:  The  Balloon  Analogue Risk Task (BART). Journal of Experimental Psychology: Applied , 8 (2),
Li, Q., Qiao, F., Wang, X., & Yu, L. (2017). Drivers'  smart  advisory  system improves  driving  performance  at STOP  sign  intersections. Journal  of Traffic  and  Transportation  Engineering (English Edition) , 4 (3), 262-271 Ngueutsa,  R.,  &  Kouabenan,  D.  R.  (2017).
Accident history, risk perception and traffic  safe  behaviour. Ergonomics ,
60 (9), 1273-1282.
Ma,  C.,  Hao,  W.,  Xiang,  W.,  &  Yan,  W. (2018).  The  impact  of  aggressive driving  behavior  on  driver-injury severity at highway-rail grade crossings accidents. Journal of Advanced Transportation , 58 , 1-10.  doi: 10.1155/2018/9841498
Nugroho, S. A. (2018). Hari pertama simulasi uji  psikologi  SIM .  Diunduh  dari https://otomotif.kompas.com/read/20 18/06/21/180500315/hari-pertama- simulasi-uji-psikologi-sim (diakses pada tanggal 10 Januari 2019).
Ott, B. R., Davis, J. D., Papandonatos, G. D.,
Hewitt S., Festa, E. K., Heindel, W. C., Snellgrove, C. A., & Carr, D. B. (2013). Assessment  of  driving-related  skills prediction of unsafe driving in older adults in the office setting. Journal of the  American  Geriatrics  Society , 61 (7), 1164-1169.
doi: 10.1111/jgs.12306.Epub
Pope,  C.  N.,  Bell,  T.  R.,  &  Stavrinos,  D.
(2017). Mechanisms behind
distracted driving behavior: The role of  age  and  executive  function  in  the engagement  of  distracted  driving. Accident  Analysis  &  Prevention , 98 , 123–129.
doi: 10.1016/j.aap.2016.09.030
Peirce, J., & MacAskill, M. (2018). Building experiments in  PsychoPy. Perception ,
48 (2). doi: 10.1177/0301006618823976 R  Core  Team.  (2013). R:  A  language  and environment for statistical computing, R foundation  for statistical  computing .
Diunduh dari https://www.R-
project.org
Smith, A. P. (2016).  A UK survey of driving behaviour,  fatigue,  risk  taking  and road traffic accidents. BMJ Open , 6 (8). doi: 10.1136/bmjopen-2016-01146 Stephens,  A.  N.,  &  Groeger,  J.  A.  (2012). Driven  by  anger:  The  causes  and consequences of anger during virtual journeys.  In  Sullman,  M.  &  Dorn,  L. (Eds.). Advances  in  Traffc  Psychology , 1-55.  England:  Ashgate  Publishing Company.
Theeuwes,  J.  (2018).  Visual  selection:
Usually  fast  and  automatic;  seldom slow  and  volitional;  A  reply  to commentaries. Journal  of  Cognition ,
1 (1), 21. doi: 10.5334/joc.32
Trif, V. (2015). Spatial cognition: Theoritical considerations. Procedia  –  Social  and Behavioral Sciences , 187, 168-172. Van  Rossum,  (1995). Python  founder, Technical  report  CS-R9526 ,  Centrum voor Wiskunde en Informatica (CWI). Amsterdam.
Wali, B., Ahmed, A., Iqbal, S., & Hussain, A. (2017).  Effectiveness  of  enforcement levels  of  speed  limit  and  drink driving laws and associated factors e
Exploratory empirical analysis using a  bivariate  ordered  probit  model. Journal  of  Traffic  and  Transportation Engineering  (English  Edition) , 4 (3), 272-279. doi: 10.1016/j.jtte.2017.04.001 Walshe, E. A. I., McIntosh, C.,W., Romer,D. I  &  Flaura  K.  Winston,  F.  K.  (2017). Executive function capacities, negative driving behavior and crashes in young drivers. International Journal  of  Environmental  Research  and Public Health , 14 (11). doi:
10.3390/ijerph14111314
Wickham,  H.  (2016). Ggplot2:  Elegant graphics  for  data  analysis.  New  York: Springer-Verlag. Diunduh dari http://ggplot2.org
Wolfe, J. (2018). Visual search. In Wixted, J.
T.  &  Serences,  J.  T.  (Eds.), Stevens’ handbook of experimental psychology and cognitive  neuroscience (pp  569-624), Fourth  edition.  New  York  :  John Wiley & Sons,  Inc.