Identifikasi Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas Pada Ruas Jalan Luar Kota Banjarbaru
Utami Sylvia Lestari * 1 , Annisa Khairat 2
1 Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Lambung Mangkurat
2 Mahasiswa Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas, Lambung Mangkurat E-mail: * utami.s.lestari@ulm.ac.id
Received 28 February 2021; Reviewed 19 March 2021; Accepted 15 July 2021 Journal Homepage: http://jurnal.borneo.ac.id/index.php/borneoengineering

## Abstract
The number of traffic accidents in South Kalimantan Province continues to increase, including in The City of Banjarbaru. The factors that cause traffic accidents are closely related to the constituent elements of traffic, namely road users, vehicles, roads, and the environment. The data collection technique for this study used a questionnaire, while the measurement scale in this study used the Likert scale. The data analysis stage was using the regression analysis test, namely, the logistic regression test using the SPSS (Statistical  Product  and  Service  Solution)  Version  25  program  by  using  the  coefficient  (B)  and  the significance value of the results of the Variable in Equation. The results of the identification of the most dominant in each factor are caused by fatigue and drowsiness in human factors. The most dominating vehicle factor is damage to the traffic light system. Meanwhile, environmental factors are the animals roaming the streets. The dominant indicator is obtained from the results of logistic regression analysis in the variable table in the equation based on the coefficient value (B) for each factor.

## Keywords: Traffic Accidents; Logistic Regression; SPSS

## Abstrak
Angka  kecelakaan  lalu  lintas  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan  terus  meningkat,  termasuk  di  Kota Banjarbaru. Faktor-faktor penyebab terjadinya kecelakaan lalu lintas berkaitan erat dengan unsur-unsur pembentuk lalu lintas yaitu pemakai jalan, kendaraan, jalan, dan lingkungan. Teknik pengumpulan data untuk  penelitian  ini  menggunakan  kuesioner,  sedangkan  skala  pengukuran  dalam  penelitian  ini menggunakan  Skala  likert.  Tahap  analisis  data  dengan  uji  analisis  regresi  yaitu  uji  regresi  logistik dengan  alat  bantu  program  SPSS  (Statistical  Product  and  Service  Solution)  Versi  25  dengan menggunakan  angka  koefisien  (B)  dan  nilai  signifikansi  hasil  Variabel  in  Equation.  Hasil  identifikasi yang paling dominan pada masing-masing faktor disebabkan oleh kelelahan dan mengantuk pada faktor manusia. Pada faktor kendaraan yang paling mendominasi adalah kerusakan pada sistem lampu lalu lintas. Sedangkan pada faktor lingkungan adalah binatang yang berkeliaran di jalan. Indikator dominan diperoleh dari hasil analisis regresi logistik dalam tabel variabel in equation berdasarkan besaran nilai koefisien (B) pada masing-masing faktor.
Kata kunci : Kecelakaan Lalu Lintas; Regresi Logistik; SPSS

## 1. Pendahuluan
Peningkatan  jumlah  penduduk  memberikan  sejumlah  efek  negatif  dalam  berbagai  aspek.  Salah satunya adalah peningkatan angka kecelakaan lalu lintas yang menjadi penyebab kematian terbesar yang disebabkan kejadian yang tidak disengaja (Syahriza, 2019). Jumlah penduduk yang mengalami
peningkatan  mengakibatkan  terjadinya  peningkatan  kepemilikan  kendaraan  yang  juga  akan meningkatkan angka kecelakaan lalu lintas (Lestari & Novianty, 2019). Kecelakaan lalu lintas adalah penyebab kematian nomor satu untuk anak-anak dan orang dewasa produktif di bawah umur 30 tahun (World  Health  Organization,  2018).  Angka  kematian  yang  semakin  meningkat  akibat  kecelakaan lalu lintas  juga  akan menyebabkan  kerugian  dalam bidang ekonomi  sehingga  perlu  menjadi  issue penting  dan  menjadi  prioritas  bagi  semua  pihak  untuk  segera  ditangani  (Syahriza,  2019). Permasalahan fatalitas akibat kecelakaan lalu lintas harus segera diatasi melalui kerjasama seluruh pihak  terkait  baik  pemerintah,  kepolisian,  akademisi,  masyarakat  umum  ataupun  pihak  lainnya (Enggarsasi & Sa’diyah, 2017) .
Kecelakaan dapat ditafsirkan sebagai suatu peristiwa tidak diharapkan yang melibatkan paling sedikit satu kendaraan bermotor dan mengakibatkan kerugian material sampai menelan korban jiwa (UU RI No.22 Tahun 2009). Beberapa penelitian faktor yang menjadi menyebab kecelakaan lalu lintas sudah pernah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti.  Di  Kabupaten  Malang,  kecelakaan  lalu  lintas  paling dominan disebabkan oleh faktor manusia (Marsaid et al., 2013). Di Kota Samarinda, faktor penyebab kecelakaan  yang  dominan untuk  siswa SMA adalah  perilaku  yang melanggar  peraturan  pada saat berkendara  (Setyowati  et  al.,  2018).  Sedangkan  penelitian  lainnya  yang  dilakukan  di  Kecamatan Banjarmasin Tengah Kota Banjarmasin didapatkan bahwa faktor dominan yang menjadi penyebab kecelakaan adalah faktor manusia, kendaraan dan jalan (Azizirrahman et al., 2015).
Kota Banjarbaru sebagai salah satu kota terbesar di Kalimantan Selatan tentunya memiliki berbagai macam  aktivitas  seperti  kawasan  perkantoran,  kawasan  perniagaan,  kawasan  pendidikan  dan kawasan wisata. Peningkatan jumlah penduduk setiap tahunnya mengalami peningkatan yang cukup signifikan. Dengan adanya berbagai macam aktivitas tersebut akan menarik pergerakan kendaraan (lalu lintas) yang bergerak menuju dan dari kawasan tersebut sehingga ruas jalan menuju dan dari kota Banjarbaru sering menjadi tempat terjadinya kecelakaan lalu lintas, yang mengakibatkan angka kecelakaan berlalu lintas di Kota Banjarbaru juga ikut meningkat. Angka kematian akibat kecelakaan lau  lintas  yang  terjadi  di  Kota  Banjarbaru  perlu  ditekan  supaya  dapat  berkurang.  Untuk  itu  hal pertama yang pelu dilakukan adalah mengetahui faktor dominan penyebab kecelakaan yang terjadi melalui  penelitian  ini.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  meminta  pendapat  masyarakat  sebagai pengguna  jalan  untuk  berpartisipasi  dalam  memberikan  masukan  terhadap  faktor-faktor  yang menyebabkan kecelakaan lalu lintas. Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi dan  menganalisis  faktor-faktor  yang  menyebabkan  kecelakaan  lalu  lintas  di  ruas  jalan  luar  Kota Banjarbaru serta mengidentifikasi indikator yang dominan dari faktor-faktor tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Teknik pengumpulan data untuk penelitian ini menggunakan kuesioner. Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada  responden  untuk  dijawab  (Sugiyono,  2013).  Tujuan  utama  dalam  pembuatan  kuesioner adalah  untuk  (a)  memperoleh  informasi  yang  relevan  dengan  tujuan  survei,  (b)  memperoleh informasi  dengan  reliabilitas  dan  validitas  setinggi  mungkin  (Singarimbun  dan  Effendi,  2006). Kuesioner tepat digunakan bila jumlah responden cukup besar dan tersebar di wilayah yang luas. Kuesioner  berisi  pertanyaan  bersifat  klarifikasi  dan  konfirmasi  dengan  mengunakan  skala Likert , dimana setiap butir pertanyaan dibagi menjadi dua skala ukuran yaitu setuju dan tidak setuju. Skala ordinal digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial (Sugiono, 2017). Dengan terukurnya sikap, pendapat, dan persepsi, maka variabel  yang  dinilai  dapat  dijabarkan  menjadi  indikator  variabel  dimana  responden  dalam
menentukan  jawaban  dengan  mengikuti  pertanyaan-pertanyaan  yang  sebelumnya  telah  disusun melalui  item-item  yang  ditentukan.  Jenis  penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif.  Karena dalam penelitian ini menjelaskan fakta yang menentukkan beberapa faktor yang dapat mempengaruhi kecelakaan  lalu  lintas.  Berdasarkan  latar  belakang  dan  rumusan  masalah  yang  ada,  karakteristik masalah yang diteliti dalam penelitian ini menjelaskan tentang menguji beberapa variabel melalui pengujian hipotesis.
Pengambilan data untuk penelitian ini dilakukan kepada para pengguna jalan di ruas Jalan A Yani Km 33 - 63 yaitu ruas jalan Banjarbaru menuju Pelaihari yang termasuk dalam Jalan Nasional dengan nomor ruas 005. Suatu studi transportasi disarankan mempunyai ukuran sampel antara 300 sampai dengan  400  responden  (Pearmin et  al .,  1991).  Sehingga  dalam  penelitian  ini  ditentukan  jumlah sampel  sebanyak  300  sampel  yaitu  responden  yang  memiliki  Surat  Ijin  Mengemudi  (SIM). Pemilihan  responden  penelitian  dipertimbangkan  berdasarkan  pengetahuan  dan  pemahaman  yang dimiliki responden terhadap kecelakana lalu lintas di luar kota Banjarbaru yang dimaksudkan agar dapat  memberikan  jawaban  kuisioner  yang  benar  dan  mencerminkan  pendapat  yang  sebenar- benarnya dari responden yang bersangkutan terhadap dimensi dan indikator variabel penelitian.
Analisis data yang dilakukan menggunakan regresi logistik, merupakan salah satu model regresi yang dapat  menjelaskan  hubungan  antara  variabel  respon  yang  bersifat  kategorik  dikotomus  (berskala nominal atau ordinal terdiri dari dua kategori) dan polikotomus (berskala nominal atau ordinal lebih dari dua kategori) dengan satu atau lebih variabel prediktor yang bersifat kategorik  dan atau kontinu. Dan dibantu dengan uji kesesuaian model, yang dilakukan untuk mengetahui apakah ada perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model. Teknik analisis dalam mengolah data  ini  tidak  memerlukan  uji  normalitas  dan  uji  asumsi  klasik  pada  variabel  independennya (Ghozali, 2011).
Faktor-faktor penyebab terjadinya kecelakaan berkaitan dengan unsur-unsur pembentuk lalu lintas yaitu  pengguna  jalan  (pengemudi),  kendaraan,  jalan,  dan  lingkungan.  Faktor-faktor  tersebut kemudian dibagi menjadi beberapa indikator (Kadiyali, 1973), (Narang &  Radam, 2019). Salah satu analisis yang bisa digunakan untuk menentukan faktor yang menjadi penyebab kecelakaan adalah dengan menggunakan regresi logistik (Sari & Radam, 2019). Data primer yang digunakan sebagai variabel  penelitian  terdiri  atas  variabel  tidak  bebas  (dependen)  dan  variabel  bebas  (independen). Adapun  yang  termasuk  variabel  tidak  bebas  dan  variabel-variabel  bebas  yang  dijadikan  acuan sebagai data primer penelitian ini diantaranya (Narang & Radam, 2019):
a. Variabel respon / tidak bebas (Y) adalah kecelakaan lalu lintas dengan kategori:
0 = Tidak Terjadi Kecelakaan Lalu Lintas
1 = Terjadi Kecelakaan Lalu Lintas
b. Variabel-variabel bebas (X i ) yang diduga mempengaruhi terjadinya kecelakaan lalu lintas yaitu:
- Faktor Manusia/Pengemudi (X 1 – X 6 )
- Faktor Kendaraan (X 7 - X 12 )
- Faktor Jalan (X 13 - X 18 )
- Faktor Lingkungan (X 19 – X 22 )
Langkah  pertama  yang  dilakukan  dalam  analisis  regresi  logistik  adalah  menilai  kelayakan  model regresi. Syarat nilai signifikansi yang ditunjukkan uji ini adalah harus lebih besar 5% atau lebih dari 0,05 sehingga goodness of fit model baik dan model regresi untuk uji tes ini dapat diterima. Tahap selanjutnya dalam analisis regresi logistik adalah menilai keseluruhan model regresi ( overall model fit ) dan uji koefisien determinan. Adapun kriteria uji kesesuaian model dapat dilihat dari beberapa pengujian  diantaranya  pengujian Hosmer  Lemeshow , Omnibus  Test  of  Model  Coefficients dan Negalgarke R-Square (Hayati, 2014). Hasil analisis penelitian ini adalah didapatkannya faktor yang mempengaruhi terjadinya kecelakaan lalu lintas.
Adapun diagram alir penelitian dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini,
Gambar 1.  Diagram alir penelitian

## Gambar 1. Diagram alir penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Analisis Data Penelitian
3.1.1 Analisis Regresi Logistik (Model 1)
1. Menilai Goodness of Fit Model Penelitian Langkah pertama yang dilakukan dalam analisis regresi logistik adalah menilai kelayakan model regresi.  Untuk  menilai  kelayakan  model  regresi  ( Goodness  of  fit )  yakni  dengan Hosmer  and Lemeshow Test . Adapun hasil Hosmer and Lemeshow Test digambarkan dalam tabel 1.
Tabel 1. Goodness of Fit (Model 1)
Step Chi-square df Sig. 1 .000 8 1.000
Tabel 1 menunjukkan bahwa nilai signifikansi adalah 1,000. Nilai signifikansi yang ditunjukkan dalam tabel tersebut adalah lebih besar 5% atau lebih dari 0,05 sehingga goodness of fit model baik dan model regresi untuk uji tes ini dapat diterima.
2. Menilai Overall Model Keseluruhan Model
Tahap  selanjutnya  dalam  analisis  regresi  logistik  adalah  menilai  Keseluruhan  Model  regresi ( overall model fit ). Untuk menilai Keseluruhan Model regresi yakni dengan memperhatikan nilai -2log  likelihood  block  number =0  dan block  number =1.  Adapun  nilai -2log  likelihood block number =0 dan block number =1 disajikan dalam tabel 2.
Tabel 2. Overall Model Fit (Model 1) Iteration History -2 Log Likelihood Step 0 Step 1 831,777 186,772
Mengacu pada Tabel 2 nilai - 2log likelihood pada block number = 0 adalah 831,777sedangkan nilai - 2log likelihood pada block number = 1 adalah 186,772. Dengan demikian, model regresi secara keseluruhan layak karena terjadi penurunan nilai -2log likelihood pada block number 1.
3. Menilai Omnibus Tests of Model Coefficients Model
Adapun omnibus test sof model coefficients dalam analisis regresi logistik bertujuan untuk mengetahui apakah semua variabel bebas atau salah satu satu variabel bebas berpengaruh terhadap variabel dependen. Hasil omnibus tests of model coefficients ditunjukkan oleh tabel 3.
Tabel 3. Omnibus Tests of Model (Model 1)
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  nilai  signifikansi  model  adalah  0,000  yang  menunjukan  bahwa tingkat signifikansi berada di bawah 5% atau 0,05 yang berarti variabel bebas yang digunakan pada penelitian ini secara bersama-sama berpengaruh terhadap kecelakaan lalu lintas pada ruas jalan luar kota Banjarbaru.
4. Menilai Koefisien Determinan Penelitian
Penilaian koefisien determinan penelitian dilakukan dengan uji Cox dan Snell RSquare serta Nagelkerke  RSquare adalah  untuk  mengetahui  kofisien  determinan  dari  faktor- faktor yang digunakan dalam penelitian sebagai variabel independen terhadap terjadinya kecelakaan di ruas jalan luar kota Banjarbaru dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Cox &Snell R Square dan Nagelkerke R Square (Model 1)
No. Deskripsi Value 1. Cox & Snell R-Square 0,750 2. Nagelkerke R-Square 1,000 Chi-square Df Sig. Step 1 Step Block Model 831,777 831,777 831,777 22 22 22 .000 .000 .000
Sumber: Hasil Analisis, 2021
Sumber: Hasil Analisis, 2021
Berdasarkan tabel 4, nilai Cox & Snell R-Square sebesar 0,750 menunjukkan bahwa faktor-faktor sebagai variabel independent yang dikemukakan dalam penelitian ini memiliki keterkaitan yang erat dengan penyebab terjadinya kecelakaan lalu lintas pada ruas jalan luar kota Banjarbaru, yaitu sebesar 75,0%. Sedangkan nilai Nagelkerke RSquare sebesar 1,000 menunjukkan bahwa seluruh faktor-faktor sebagai variabel independen pada penelitian ini berpengaruh sebesar 100%.

## 5. Analisis Pengaruh Faktor penelitian
Hasil pengujian pengaruh kelelahan dan mengantuk, berkendara dengan kecepatan tinggi, kurangnya  konsentrasi  akibat  faktor  internal,  kurangnya  konsentrasi  akibat  faktor eksternal,  kurang  disiplin,  kurang  keahlian  dalam  mengemudi,  kegagalan  fungsi  rem, gangguan  ban,  kelebihan  muatan,  kerusakan  sistem  lampu,  kerusakan  system  kemudi, ketidaklengkapan  bagian  kendaraan,  kondisi  perkerasan,  kondisi  tikungan,  jalan  licin disaat  hujan,  penerangan  jalan  umum,  permukaan  jalan  beerbatu  licin  akibat  oli  atau minyak, perlengkapan jalan, cuaca/ iklim, binatang berkeliaan dijalan, hambaan samping, dan kepadatan lingkungan terhadap terjadinya kecelakaan lalu lintas berdasarkan asumsi responden adalah dengan menganalisis hasil variable in the equation , seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian Pengaruh Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas pada Ruas
Jalan Luar Kota Banjarbaru (Model 1) Faktor Pengaruh Indikator Koefisien Exp (B) Sig. Keterangan Faktor Manusia (Pengemudi) X1. Kelelahan dan mengantuk 10.475 35406 .996 Tidak X2. Berkendara dengan kecepatan tinggi -2.912 .054 .999 Tidak X3. Kurangnya konsentrasi akibat faktor internal -1.580 .206 1.000 Tidak X4. Kurangnya konsentrasi akibat faktor eksternal -2.109 .121 1.000 Tidak X5. Kurang disiplin 8.654 5732 .997 Tidak X6. Kurang keahlian dalam mengemudi 2.762 15.838 .999 Tidak Faktor Kendaraan X7. Kegagalan fungsi rem 1.202 3.328 1.000 Tidak X8. Gangguan ban 2.769 15.950 .999 Tidak X9. Kelebihan muatan -.081 .922 1.000 Tidak X10. Kerusakan sistem lampu 5.080 160.83 .999 Tidak X11. Kerusakan system kemudi .722 2.060 1.000 Tidak X12. Ketidaklengkapan bagian kendaraan 1.427 4.164 1.000 Tidak Faktor Jalan X13. Kondisi perkerasan 3.045 21.005 1.000 Tidak X14. Kondisi tikungan -4.885 .008 .998 Tidak X15. Jalan licin disaat hujan -1.994 .136 .999 Tidak X16. Penerangan jalan umum -2.245 .106 .999 Tidak X17. Permukaan jalan beerbatu, licin akibat oli atau minyak -.880 .415 1.000 Tidak X18. Perlengkapan jalan .376 1.457 1.000 Tidak Faktor Lingkungan X19. Cuaca/ iklim 1.492 4.445 1.000 Tidak X20. Binatang berkeliaan dijalan 4.762 116.93 .999 Tidak X21. Hambaan samping 5.565 261.09 .999 Tidak X22. Kepadatan lingkungan 2.206 9.082 .999 Tidak Konstanta -115.319 Sumber: Hasil Analisis, 2021
Berdasarkan Tabel 5 hasil uji variabel in equation tersebut, maka persamaan regresi logistik dapat disusun sebagai berikut.
Ln 𝑝 1−𝑝 =  –  115.319    –  2,912 kelelahan –  1,580 kecepatan  tinggi –  2,109 faktor  internal +    8,654 faktor  eksternal + 2,762 kurang disiplin + 1,202 kurang keahlian + 2,769 kegagalan rem + 1,202 gangguan ban – 0,081 kelebihan muatan + 5,080 kerusakan  lampu +  0,722 kerusakan  kemudi +  1,427 ketidaklenggkapan  part +  3,045 kondisi  perkerasan – 4,885 kondisi  tikungan –  1,994 jalan  licin –  2,245 PJU –  0,880 permukaan  jalan +  0,376 Perlengkapan  jalan + 1,492 cuaca + 4,762 binatang liar – 5,565 hambatan samping + 2,206 Kepadatan lingkunggan
Dari analisis tersebut didapatkan nilai signifikan adalah sebesar 0,000 dimana nilai tersebut lebih kecil dari nilai α (0,05) sehingga dapat dinyatakan bahwa hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh  variabel  penelitian  pada  uji  model  1  ini  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap terjadinya kecelakaan lalu lintas di ruas jalan luar kota, yang berarti hasil tersebut tidak memenuhi syarat yang telah ditentukan.

## 3.1.2 Analisis Regresi Logistik (Model 2)
Berdasarkan hasil uji regresi logistik pada model 1, maka dilakukan analisis regresi logistik model 2 dengan melakukan kombinasi antara variabel bebas yang berpengaruh, dengan melihat nilai korelasi dari variabel bebas pada model 1, dan dengan menggunakan metode trial and error. Variabel yang diuji  adalah  variabel  yang  mempunyai  nilai  korelasi  antar  variabel  yang  rendah,  sehingga  dari analisis tersebut didapat variabel-variabel bebas yang berpengaruh dan memenuhi syarat untuk suatu persamaan. Adapun hasil analisis yang dihasilkan dari  pengembangan model 2 untuk mengetahui tingkat signifikan dari faktor-faktor penelitian, adalah sebagai berikut:.

## 1. Menilai Goodness of Fit Model Penelitian
Untuk  menilai  kelayakan  model  regresi  ( Goodness  of  fit )  yakni  dengan Hosmer  and Lemeshow Test . Adapun hasil Hosmer and Lemeshow Test digambarkan dalam tabel 6.
Tabel 6. Goodness of Fit (Model 2)
Tabel 6 menunjukkan bahwa nilai signifikansi adalah 0,328. Nilai signifikansi yang ditunjukkan dalam tabel tersebut adalah lebih besar 5% atau lebih dari 0,05 sehingga goodness of fit model baik dan model regresi untuk uji tes ini dapat diterima.
2. Menilai Overall Model Keseluruhan Model
Tahap  selanjutnya  dalam  analisis  regresi  logistik  adalah  menilai  Keseluruhan  Model regresi  ( overall  model  fit ).  Untuk  menilai  Keseluruhan  Model  regresi  yakni  dengan memperhatikan nilai -2log likelihood block number =0 dan block number =1. Adapun nilai -2log likelihood block number =0 dan block number =1 disajikan dalam tabel 7.

## Tabel 7. Overall Model Fit (Model 2)
Iteration History -2 Log Likelihood Step 0 Step 1 831,777 234,254
Mengacu pada tabel 7, nilai -2log likelihood pada block number = 0 adalah 831,777 sedangkan
Step Chi-square df Sig. 1 0,092 7 1.000
Sumber: Hasil Analisis, 2021
Sumber: Hasil Analisis, 2021
nilai -2log likelihood pada block number = 1 adalah 234,254. Dengan demikian, model regresi secara keseluruhan layak karena terjadi penurunan nilai -2log likelihood pada block number 1.
3. Menilai Omnibus Tests of Model Coefficients Model Adapun omnibus test sof model coefficients dalam analisis regresi logistik bertujuan untuk mengetahui apakah semua variabel bebas atau salah satu satu variabel bebas berpengaruh terhadap  variabel  dependen.  Hasil omnibus  tests  of  model  coefficients pada  model  2 ditunjukkan oleh tabel 8.
Tabel 8. Omnibus Tests of Model (Model 2)
Tabel  8  menunjukkan  bahwa  nilai  signifikansi  model  adalah  0,000  yang  menunjukkan  bahwa tingkat signifikansi berada di bawah 5% atau 0,05 yang berarti variabel bebas yang digunakan pada penelitian ini secara bersama-sama berpengaruh terhadap kecelakaan lalu lintas pada ruas jalan luar kota Banjarbaru.
4. Menilai Koefisien Determinan Penelitian
Penilaian koefisien determinan penelitian dilakukan dengan uji Cox dan Snell RSquare serta Nagelkerke RSquare yang hasilnya dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Cox &Snell R Square dan Nagelkerke R Square (Model 2) No. Deskripsi Value 1. Cox & Snell R-Square 0,742 2. Nagelkerke R-Square 0,990
Berdasarkan Tabel 9, nilai Cox & Snell R-Square sebesar 0,742 menunjukkan bahwa faktor-faktor sebagai  variabel  independent  memiliki  keterkaitan  yang  erat  dengan  penyebab  terjadinya kecelakaan lalu lintas pada ruas jalan luar kota Banjarbaru, yaitu sebesar 74,2%. Sedangkan nilai Nagelkerke  RSquare sebesar  0,990  menunjukkan  bahwa  seluruh faktor-faktor  sebagai  variabel independen  berpengaruh  sebesar  99,0%  dan  selebihnya  sebesar  1,0%  dipengaruhi  oleh  faktor- faktor lain yang tidak dikemukakan dalam penelitian ini.

## 5. Analisis Pengaruh Faktor penelitian
Hasil  pengujian  pengaruh  berkendara  dengan  kecepatan  tinggi,  kurang  disiplin, kegagalan fungsi rem, dan kelebihan muatan terhadap terjadinya kecelakaan lalu lintas berdasarkan asumsi responden adalah dengan menganalisis hasil variable in the equation , seperti pada tabel 10.
Berdasarkan  Tabel  10  hasil  uji variabel  in  equation tersebut,  maka  persamaan  regresi  logistik dapat disusun sebagai berikut.
Ln 𝑝 1−𝑝 =–33.573α+2,674 kecepatan tinggi +3,163 kurang disiplin +2,164 kegagalan rem + 2,543 kelebihan muatan
Chi-square Df Sig. Step 1 Step Block Model 813,705 813,705 813,705 11 11 11 .000 .000 .000
Sumber: Hasil Analisis, 2021
Sumber: Hasil Analisis, 2021
Tabel 10. Hasil Pengujian Pengaruh Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas pada Ruas Jalan Luar Kota Banjarbaru (Model 2)
Faktor Pengaruh Indikator Koefi sien Exp (B) Sig. Keterangan Faktor Manusia (Pengemudi) X2. Berkendara dengan kecpatan tinggi 2.674 14.505 .008 Berpengaruh X5. Kurang disiplin 3.163 23.630 .000 Berpengaruh Faktor Kendaraan X7. Kegagalan fungsi rem  2.164 8.704 .008 Berpengaruh X9. Kelebihan muatan 2.543 12.717 .000 Berpengaruh Konstanta -33.573
Deskripsi hasil:
a. Nilai  konstanta  sebesar  -33,573  menunjukkan  bahwa  apabila  seluruh  faktor  penelitian  dalam variabel independen tidak mengalami perubahan (tidak terjadi peningkatan maupun penurunan) maka  nilai  terjadinya  kecelakaan  lalu  lintas  berdasarkan  asumsi  jawaban  responden  terhadap pertanyaan  penelitian  adalah  sebesar  33,573  (nilai  minus  pada  koefisien  tidak  dicantumkan karena nilai α merupakan koefisien yang berpindah ke ruas kiri dan menjadi plus).
b. Nilai  koefisien  X 2 sebesar  2,674  menunjukkan  bahwa  peningkatan  pada  faktor  kecepatan berkendaraan akan berdampak pada peningkatan kemungkinan terjadinya kecelakaan lalu lintas pada ruas jalan sebesar 267,4%.
c. Nilai koefisien X 5 sebesar 3.163 menunjukkan bahwa peningkatan pada faktor kurang disiplin akan berdampak pada peningkatan kemungkinan terjadinya kecelakaan lalu lintas pada ruas jalan sebesar 316,3%.
d. Nilai  koefisien  X 7 sebesar  1,040  menunjukkan  bahwa  apabila  terjadi  kegagalan  fungsi  rem kendaraan  akan  berdampak  pada  peningkatan  kemungkinan  terjadinya  kecelakaan  lalu  lintas pada ruas jalan sebesar 104%.
e. Nilai  koefisien  X 9 sebesar  2,543  menunjukkan  bahwa  peningkatan  muatan  kendaraan  atau kendaraan  mengalami overload akan  berdampak  pada  peningkatan  kemungkinan  terjadinya kecelakaan lalu lintas sebesar 254,3%

## 3.2 Pembahasan Penelitian
Dari  hasil  analisis  menggunakan  metode  regresi  logistik  dengan  program  SPSS  versi  25 diperoleh  indikator-indikator  yang  berpengaruh  terhadap  terjadinya  kecelakaan  lalu  lintas seperti dalam Tabel 11.
Tabel 11. Indikator yang Mempengaruhi Faktor Kecelakaan Lalu Lintas Pada Ruas Jalan Luar Kota Banjarbaru
Faktor pengaruh Indikator Kode Faktor Manusia (pengemudi) Berkendara dengan kecepatan tinggi X 2 Kurang disiplin X 5 Faktor Kendaraan Kegagalan fungsi rem X 7 Kelebihan muatan ( Overload ) X 9

## 3.2.1 Kecelakaan Lalu Lintas yang Dipengaruhi oleh Faktor Manusia/ Pengemudi
Faktor Manusia yang berpengaruh pada Kecelakaan Lalu Lintas di ruas jalan luar kota Banjarbaru dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Mengemudi dengan kecepatan (X 2 )
Mengemudi dengan kecepatan berlebihan (melebihi batas kecepatan) atau dengan kecepatan yang tidak tepat (mengemudi terlalu cepat untuk kondisi saat itu, tetapi tidak melebihi batas kecepatan 2. Kurang Disiplin (X 5 )
Sumber: Hasil Analisis, 2021
Sumber: Hasil Analisis, 2021
Kurang  disiplin  merupakan  suatu  bentuk  keengganan  seorang  pengemudi  untuk  mematuhi peraturan  yang  telah  ditetapkan.  Perilaku  kurang  disiplin  diantaranya  menerobos  lampu  lalu lintas,  sengaja  melanggar  rambu  lalu  lintas  dan  belum  memiliki  SIM  serta  bentuk  ketidak disiplinan berkendara lainnya.

## 3.2.2 Kecelakaan Lalu Lintas yang Dipengaruhi Oleh Faktor Kendaraan
Fakta ini menyatakan bahwa Faktor Kendaraan sangat dominan menyebabkan terjadinya kecelakaan di ruas jalan luar kota Banjarbaru dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Gangguan Sistem Rem (X 7 )
Gangguan sistem rem adalah suatu keadaan dimana sistem perlambatan kendaraan tidak berkerja sebagaimana  mestinya  atau  tidak  mampu  memperlambat/menghentikan  laju  kendaraan, diantaranya rem blong, rem lengket, rem kurang pakem (titik henti terlalu jauh).
2. Kelebihan Muatan ( Overload ) (X 9 )
Overload adalah suatu kondisi dimana kendaraan mengakomodir beban yang melebihi standar yang  telah  ditentukan  pabrikasi  dan  cenderung  pada  ketidakmampuan  mengakomodasi  beban yang dibawanya.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  faktor  penyebab  kecelakaan  lalu  lintas  pada  ruas  jalan  luar  kota  Banjarbaru diperoleh 4 indikator yang berpotensial mempengaruhi tingkat kecelakaan lalu lintas di ruas jalan luar kota Banjarbaru. Terdapat dua indikator yang disebabkan dari faktor manusia atau pengemudi, yaitu berkendara dengan kecepatan tinggi, serta kurang disiplin. Dari faktor kendaraan terdapat dua indikator yang berpotensial mengakibatkan kecelakaan lalu lintas, yaitu kegagalan fungsi rem, dan kelebihan muatan (overload). Sedangkan pada faktor jalan dan lingkungan tidak terdapat indikator potensial  yang  mengakibatkan  kecelakaan  lalu  lintas  di  ruas  jalan  luar  kota  Banjarbaru.  Untuk memperoleh indikator yang paling dominan pada masing-masing faktor ditentukan dengan besaran koefisien (B) tertinggi. Kecelakaan lalu lintas yang disebabkan berkendara dengan kecepatan tinggi menjadi  indikator  paling  dominan  pada  faktor  manusia.  Pada  faktor  kendaraan  ada  dua  indikator yang  berpotensi  menyebabkan  kecelakaan  lalu  lintas  namun  kelebihan  muatan  yang  lebih mendominasi. Indikator dominan diperoleh dari hasil analisis regresi logisik dalam tabel variabel in equation berdasarkan besaran nilai koefisien (B) pada masing-masing faktor.

## Daftar Pustaka
Azizirrahman, M., Normelani, E., & Arisanty, D., 2015, Faktor Penyebab Terjadinya Kecelakaan Lalu  Lintas  pada  Daerah  Rawan  Kecelakaan  di  Kecamatan  Banjarmasin  Tengah  Kota Banjarmasin, Jurnal Pendidikan Geografi, 2(3), 20–37.
Enggarsasi, U., & Sa’diyah, N. K., 2017, Kajian Terhadap Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas Dalam Upaya Perbaikan Pencegahan Kecelakaan Lalu Lintas, Perspektif, 22(3), 228.
Ghozali,  Imam,  2011,  Aplikasi  Analisis  Multivariate  Dengan  Program  SPSS,  Semarang,  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hayati, Erna, 2014, Analisis Regresi Logistik untuk Mengetahui Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Frekuensi Kedatangan Pelanggan di Pusat Perbelanjaan “X”, Jurnal Ekbis, 12(3), 1-18.
Marsaid, Hidayat, M., & Ahsan, 2013, Faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Kecelakaan Lalu Lintas  pada  Pengendara  Sepeda  Motor  di  Wilayah  Polres  Kabupaten  Malang,  Jurnal  Ilmu Keperawatan, 1(2), 98–112.
Narang,  R.  I.,  &  Radam,  I.  F.,  2019,  The analysis  of  The  Causative  Factors  of  Traffic  Accidents Rural Roads in Buntok, Global Journal of Engineering Science and Researches, 6(October), 21–29.
Kadiyali, 1973, Traffic Engineering and Transportation Planning, Khanna Pub.
Sari, N., & Radam, I. F. ,2019,  Factors Affecting the Willingness of Using Parking Area in Shopping Area in Banjarmasin, 04(02), 529–536.
Republik  Indonesia,  Undang-Undang  Nomor  22  Tahun  2009  Tentang  Lalu  Lintas  dan  Angkutan Jalan,  Lembaran  Negara  Republik  Indonesia  Nomor  96  Tahun  2009,  Tambahan  Lembaran Negara Republik Indonesia Nomor 5025.
Lestari, U. S., & Novianty, N., 2019, Analisis Penanganan Daerah Rawan Kecelakaan di Ruas Jalan Ahmad Yani Kabupaten Tapin (Km 82–Km 114), Prosiding Forum Studi Transportasi Antar Perguruan Tinggi Ke-21, 19–20.
Setyowati, D. L., Firdaus, A. R., & Rohmah, N., 2018,  Factor Cause of Road Accidents at Senior High  School  Students  in  Samarinda,  The  Indonesian  Journal  of  Occupational  Safety  and Health, 7(March), 329–338.
Sugiyono,  2013,  Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D, Bandung, CV. Alfabeta.
Sugiyono, 2017,  Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D, Bandung, CV. Alfabeta.
Syahriza, M., 2019, Kecelakaan Lalulintas : Perlukah Mendapatkan Perhatian Khusus?, Averrous: Jurnal Kedokteran Dan Kesehatan Malikussaleh, 5(2), 89.
Pearmain, D., Swanson, J., Bradley, M. & Kroes, E., 1991, Stated Preference Techniques: A Guide to  Practice  (2nd  edn),  Rotterdam,  Netherlands:  Steer Davies  Gleave and  Hague Consulting Group.
World  Health  Organization,  2018,  Global  Status  Report  On  Road  Safety  2018,  World  Health Organization , Vol. 151 Issue 2.