## Pemodelan Kondisi Geometrik Jalan Terhadap Potensi Kecelakaan Lalu Lintas
Yogi Oktopianto* 1 , Riza Phahlevi Marwanto 2 , Rukman 3
1,2,3 Program Studi Rekayasa Sistem Transportasi Jalan, Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan, Tegal e-mail: * yogi.oktopianto@pktj.ac.id

## Abstract
The  geometry  of  a  road  is  a  variable  that  influences  the  occurrence  of  road  traffic  accidents. Interpreting the observed crashes into an equation that can describe the crashes is one of the most difficult problems faced by scientists and engineers in any research. The traffic accident research conducted is still limited to analyzing the causes of accidents and jumping to handling strategies that do  not  reveal  how  much  geometric  influence  on  accidents  at  the  location.  This  research  was developed using a comprehensive modeling approach to illustrate how highway geometric design, in this case the alignment, influences crash rates. This study aims to analyze the influence of road geometrics on the incidence of accidents. The method used is multiple liner regression measurement model  using  R-Studio.  The  variables  to  be  studied  include  road  geometry  planning  parameters, especially  horizontal  alignments  which  include  stopping  sight  distance  (X1),  radius  of  horizontal curve (X2), shoulder width X3, and transition curve length (X4). The results of the study obtained a relationship  in  the  mathematical  equation  Y  =  99.55508-0.02634X1+1.17647X2-0.06999X3- 0.03906X4 with the most significant correlation value produced is the  transition curve length and radius of horizontal curve. Based on the multiple R-squareed value of 0.8775 this model has a very strong correlation category. Where the ability of X1 to X4 is able to explain Y by 80%.
Keywords:Geometric Parameters, Traffic Crashes, Geometric Design, Multiple Linear Regression

## Abstrak
Geometrik suatu jalan merupakan suatu variabel yang berpengaruh terhadap timbulnya kecelakaan lalu  lintas  di  jalan.  Menginterpretasikan  kejadian  kecelakaan  yang  diamati  ke  dalam  suatu persamaan  yang  dapat  menggambarkan  kejadian  kecelakaan  adalah  salah  satu  masalah  tersulit yang dihadapi oleh para ilmuwan dan engineer dalam setiap penelitian. Penelitian kecelakaan lalu lintas yang dilakukan masih terbatas pada analisis penyebab kecelakaan dan melompat ke strategi penanganannya  tidak  mengungkap  seberapa  besar  pengaruh  geometrik  terhadap  kecelakaan dilokasi.  Penelitian  ini  dikembangkan  menggunakan  pendekatan  pembentukan  model  yang komprehensif  untuk  menggambarkan  bagaimana  desain  geometrik  jalan  raya  dalam  hal  ini alinyemen  memberikan  pengaruh  pada  tingkat  kecelakaan . Penelitian  ini  bertujuan  unutuk menganalisis  pengaruh  geometrik  jalan  terhadap  kejadian  kecelakaan.  Metode  yang  digunakan model  pengukuran  regresi  liner  berganda  menggunakan  R-Studio.  Variabel  yang  akan  ditinajau meliputi parameter perencanaan geometri jalan khususnya alinyemen horizontal yang meliputi jarak pandang  henti  (X1),  radius  tikungan  (X2),  lebar  bahu  X3,  dan  panjang  tikungan  (X4).  Hasil penelitian didapatkan hubungan dalam persamaan matematis Y = 99.55508- 0.02634X1+1.17647X2-0.06999X3-0.03906X4  dengan  nilai  korelasi  yang  dihasilkan  yang  paling signifikan  adalah  panjang  tikungan  dan  radius  tikungan.  Berdasarkan  nilai  multiple  R-squareed sebesar 0.8775 model ini memiliki katagori korelasi sangat kuat. Dimana kemampuan X1 sampai X4 mampu menjelaskan Y sebesar sebesar 80%.
Kata  kunci : Parameter  Geometrik,  Kecelakaan  Lalu  Lintas,  Desain  Geometrik,  Regresi  Linier Berganda

## 1. Pendahuluan
Infrastruktur  jalan  memiliki  dampak  terhadap  terjadinya  kecelakaan  lalu  lintas  jalan.  Geometrik suatu jalan merupakan suatu variabel yang berpengaruh terhadap timbulnya kecelakaan lalu lintas di jalan. Menginterpretasikan kejadian kecelakaan yang diamati ke dalam suatu persamaan yang dapat menggambarkan  kejadian  kecelakaan  adalah  salah  satu  masalah  tersulit  yang  dihadapi  oleh  para ilmuwan  dan  engineer  dalam  setiap  penelitian.  Pada  dasarnya,  menggambarkan  kejadian  secara keseluruhan  sangat  sulit  dan  biasanya  membutuhkan  banyak  usaha  untuk  mendapatkan  suatu persamaan,  tetapi  kita  dapat  menambahkan  beberapa  asumsi  sederhana  untuk  menggambarkan persamaan (Palenewen et al., 2014). Untuk menyelesaikan masalah ini, perlu menemukan variabel- variabel penting dan mengetahui bagaimana mereka berhubungan satu sama lain. Untuk membangun sebuah  model  matematika,  asumsi-asumsi  dan  hubungan  yang  kita  buat  adalah  dasar  pemodelan. Asumsi dan hubungan antar variable mengarahkan kita ke suatu persoalan matematika yang dapat kita selesaikan secara numerik atau secara analitik.
Penelitian kecelakaan lalu lintas yang dilakukan di Indonesia masih terbatas pada analisis penyebab kecelakaan  dan  strategi/kebijakan  bagaimana  mengatasinya.  Penelitian  sebelumnya  menganalisis penyebab  kecelakaan  di  jalan  tol,  lokasi  blackspot,  dan  cara  penanganan.  Penelitian  terbatas  pada upaya mengkategorisasi kecelakaan dan melompat ke strategi penanganannya. Begitu Juga dengan penelitian serupa tentang analisis daerah rawan kecelakaan (black site) dan titik rawan kecelakaan (black  spot) dengan  hasil  titik-titik  daerah  rawan  dan  penanganan  (Oktopianto  et  al.,  2021) (Suryadarmawan et al., 2022) (Prakarsa et al., 2022). Penelitian ini tidak mengungkap seberapa besar pengaruh geometrik terhadap kecelakaan dilokasi penelitian. Pada ruas jalan tol penelitian lain juga membahas  daerah  lokasi  rawan  kecelakaan  dengan  hasil  terbatas  pada  rekomendasi  penanganan (Fahza  &  Widyastuti,  2019)  (Hanafi  et  al.,  2020)  (Darmawan  &  Arifin,  2020)  (Oktopianto  & Pangesty, 2021). Semua penelitian terbatas pada penentuan lokasi rawan kecelakaan dan  langsung pada rekomendasi penangananya.
Penelitian-penelitian sebelumnya dalam banyak hal belum mengupayakan pembentukan model yang komprehensif  untuk  menggambarkan  bagaimana  desain  geometrik  jalan  raya  dalam  hal  ini alinyemen  memberikan  pengaruh  pada  tingkat  kecelakaan.  Penelitian  ini  dikembangkan menggunakan  pendekatan  yang  dimulai  dengan  membatasi  pada  beberapa  variabel,  dengan menggunakan  basis  data  kondisi  geometrik.  Variabel  yang  hendak  diteliti  dalam  studi  ini  adalah tingkat  kecelakaan  sebagai  variabel  bebas.  Sedangkan  variabel  terikat  nya  adalah  parameter perencanaan  geometri  jalan  khususnya  alinyemen  horizontal  yang  meliputi  jarak  pandang  henti, radius  putar  atau  lazim  disebut  jari-jari  tikungan  (R),  lebar  bahu  dan  panjang  tikungan.  Geometri alinyemen horizontal memiliki hubungan kuat dengan kecelakaan lalu lintas (Shiomi et al., 2017) (Sun  et  al.,  2022)  (Jima  &  Sipos,  2022)  hal  serupa  disimpulkan  bahwa  pengaruh  geometrik  jalan berpengaruh signifikan terhadap terjadinya kecelakaan (Abebe, 2019). Penelitian serupa menyatakan radius tikungan mempengaruhi frekuensi kecelakaan (Park et al., 2018). Radius tikungan dan jumlah jarak  pandang  pada  lengkung  horizontal  merupakan  faktor  utama  terjadinya  kecelakaan  fatal  dan cedera pada daerah blackspot di jalan raya (B. H. Lemena et al., 2020) (B. Lemena & Kuleno, 2021). Parameter  alinyemen  horizontal  memiliki  hubungan  paling  erat  dengan  tingkat  kecelakaan (Kriswardhana et al., 2020). Pentingnya mempertimbangkan berbagai elemen geometrik jalan raya dalam merancang jalan raya yang lebih aman dan menerapkan tindakan keselamatan yang tepat untuk mengurangi tingkat kecelakaan (Garnaik et al., 2023).
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi desain alinyemen horisontal pada daerah blackspot di  tikungan  dan  selanjutnya  merumuskan  hubungan  tingkat  kecelakaan  dengan  desain  alinyemen horisontal. Sehingga pada akhirnya dapat ditunjukkan bahwa geometrik design yang tidak konsisten
dapat  menjadi  penyebab  tingginya  tingkat  kecelakaan  disamping  penyebab-penyebab  lain. Karakteristik  geometrik  rute  jalan,  memiliki  hubungan  yang  erat  antara  ketidakkonsistenan  rute geometrik dan terjadinya kecelakaan lalu lintas (Wilches et al., 2020). Dengan membentuk model yang  lebih  sesuai  untuk  kondisi  geometrik  jalan  maka  dapat  diperoleh  deskripsi  yang  lebih  jelas. Pada akhirnya model ini dapat dipakai sebagai dasar pengambil kebijakan sehingga secara jumlah kecelakaan dapat ditekan. Penelitian ini sangat penting untuk memperjelas hubungan antara jumlah kecelakaan lalu lintas dan kondisi geometrik jalan untuk mengurangi kecelakaan dan menyediakan lingkungan berkendara yang aman.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan di kawasan pariwisata international Geopark Cileuteh. Dengan panjang ruas jalan  yang  ditinjau  10  Km  dengan  titik  awal  di  Tanjakan  Dini  dan  titik  akhir  di  Puncak  Darma. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian adalah sebagai berikut:
1. Identifikasi  parameter-parameter  geometrik  yang  didapat  dari  hasil  survey  penelitian  yang meliputi, Jarak pandang henti (JPH), Radius tikungan, Lebar Bahu , Panjang Tikungan
2. Pengumpulan  data  yang  meliputi  data  primer  dan  data  skunder.  Analisis  data  penelitian dilakukan  dengan  menggunakan  4  sumber.  Sumber  pertama  menggunakan  bantuan  situs pemerintah  untuk  mendapatkan  data  peta  jalan  sesuai  dengan  data  yang  ada.  Sumber  kedua dengan convert data tersebut menggunakan Autocad Map. Sumber ketiga dengan Analisis jari- jari tikungan dengan bantuan Autocad 2010, dan sumber ke empat menggunakan data geometrik berdasarkan hasil Hawkeye.
3. Penentuan standar geometrik yang digunakan. Standar ini diambil sebagai acuan pengukuran di lapangan  dengan  penyimpangan  yang  terjadi  dari  standar  yang  sudah  ditentukan.  Dari  data survey  yang  di  dapat  dikonversi  nilai  parameter  kedalam  bentuk  persentase.  Dalam  nilai prosentasi diambil nilai penuh (100%) dari standar geometrik yang diambil sebagai tolok ukur dari berbagai badan standardisasi, seperti AASHTO 2001, Badan Standar Nasional Indonesia dan Manual Kapasitas Jalan Indonesia dan Pedoman Desain Geometrik Jalan 2021.
4. Pemodelan Parameter  Geometrik Terhadap Kecelakaan. Data-data yang sudah kita dapat dan kumpulkan kemudian dianalisa dengan menggunakan metode Analisis Regresi Linear Berganda untuk mendapatkan suatu model matematik yang mendekati secara model tentang realita jumlah kecelakaan  di  lapangan  dengan  pengaruh  parameter-parameter  kondisi  geometrik  di  lokasi penelitian.  Untuk  penyelesaian  pemodelan,  penelitian  ini  menggunakan  bantuan  program  R- STUDIO  untuk  mendapatkan  rumus  matematik  hubungan  kejadian  kecelakaan  dengan  JPH (X1), Radius Tikungan (X2), Lebar Bahu (X3) dan Panjang Tikungan (X4)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analisis Parameter Geometrik
Parameter-parameter yang akan digunakan terdiri dari Jarak pandang henti (JPH) , Radius tikungan , Lebar  Bahu , Panjang  Tikungan.  Hasil  analisis  data  geometrik  berdasarkan  hasil  Hawkeye, pengamatan kondisi eksisting dan menggunakan  Autocad dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Survei Primer dan Sekunder Tentang Jumlah Kecelakaan dan Parameternya
Tikungan Geopark Ciletuh JPH Radius Tikungan Lebar Bahu Panjang Tikungan Jumlah Kecelakaan Tikungan 1 28 21,5 0,4 90 4 Tikungan 2 27 19 0,5 80 5
Tikungan Geopark Ciletuh JPH Radius Tikungan Lebar Bahu Panjang Tikungan Jumlah Kecelakaan Tikungan 3 36 25 0,4 81 4 Tikungan 4 40 28 0,5 92 3 Tikungan 5 30 20 0,3 88 3 Tikungan 6 41 26,5 0,4 90 3 Tikungan 7 31 28 0,5 75 4 Tikungan 8 35 30 0,6 95 2 Tikungan 9 34 32 0,5 92 2 Tikungan T10 37 22 0,3 92 3 Tikungan T11 30 21 0,4 80 4

## 3.2 Analisis Standar Geometrik
Dalam  penentuan  standar  geometrik  jalan,  peneliti  mengambil  dari  beberapa  referensi  standar geometrik  nasional  maupun  international  seperti  yang  ada  di  tabel  2.  Standar  ini  diambil  sebagai acuan  pengukuran  di  lapangan  dengan  penyimpangan  yang  terjadi  dari  standar  yang  sudah ditentukan.

## Tabel 2. Karakteristik Standar Geometrik
Karakteristik Geometrik JPH (m)* Radius Tikungan Rmin (m)** Lebar Bahu (m)*** Panjang Tikungan (m)**** Standar Geometrik 75 700 2 45
Keterangan  :  *AASHTO  2001    **Badan  Standar  Nasional  Indonesia  ***Manual  Kapasitas  Jalan Indonesia ****Pedoman Desain Geometrik Jalan, 2021
Dari data pada Tabel 1 dikonversi nilai parameter kedalam bentuk prosentasi. Dalam nilai prosentasi diambil nilai penuh (100%) dari standar geometrik yang diambil sebagai tolok ukur dari berbagai badan standardisasi, seperti AASHTO 2001, Badan Standar Nasional Indonesia, Manual Kapasitas Jalan  Indonesia  dan  Pedoman  Desain  Geometrik  Jalan  2021.  Untuk  melihat  penyimpangan  nilai antara  standar  dengan  kondisi  eksisting  dilakukan  pengurangan  untuk  mendapatkan  selisi  atkual. Selisih antar standar dan kondisi pengukuran dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3. Nilai Selisih Karakteristik Standar Geometrik
Tikungan Geopark Ciletuh JPH Radius Tikungan Lebar Bahu Panjang Tikungan Jumlah Kecelakaan Tikungan T1 47 678,5 1,6 45 4 Tikungan T2 48 681 1,5 35 5 Tikungan T3 39 675 1,6 36 4 Tikungan T4 35 672 1,5 47 3 Tikungan T5 45 680 1,7 43 3 Tikungan T6 34 673,5 1,6 45 3 Tikungan T7 44 672 1,5 30 4 Tikungan T8 40 670 1,4 50 2 Tikungan T9 41 668 1,5 47 2 Tikungan T10 38 678 1,7 47 3 Tikungan T11 45 679 1,6 35 4
Dari nilai selisih dikonversi nilai setiap parameter kedalam bentuk prosentase. Dalam nilai prosentasi diambil nilai penuh (100%) dari standar geometrik yang diambil sebagai tolok ukur dari berbagai badan standardisasi.
Tabel 4. Data Survei Primer dan Sekunder yang parameternya sudah dikonversi penyimpangannya
kedalam prosentase (%) Tikungan Geopark Ciletuh JPH Radius Tikungan Lebar Bahu Panjang Tikungan Jumlah Kecelakaan X1 X2 X3 X4 Y Tikungan T1 62,67 96,93 80,00 100,00 4 Tikungan  T2 64,00 97,29 75,00 77,78 5 Tikungan  T3 52,00 96,43 80,00 80,00 4 Tikungan  T4 46,67 96,00 75,00 104,44 3 Tikungan  T5 60,00 97,14 85,00 95,56 3 Tikungan  T6 45,33 96,21 80,00 100,00 3 Tikungan  T7 58,67 96,00 75,00 66,67 4 Tikungan  T8 53,33 95,71 70,00 111,11 2 Tikungan  T9 54,67 95,43 75,00 104,44 2 Tikungan T10 50,67 96,86 85,00 104,44 3 Tikungan  T11 60,00 97,00 80,00 77,78 4
Untuk  penyelesaian  pemodelan,  penelitian  ini  menggunakan  bantuan  program  R-STUDIO  untuk mendapatkan  rumus  matematik  hubungan  kejadian  kecelakaan  dengan  parameter  geometrik  jalan yang diteliti.

## 3.3 Pemodelan Kecelakaan dan Geometrik
Eksplorasi  atau  visualiasi  data  dilakukan  untuk  mengenal  data  dan  pola  hubungan  antar  variable. Ekplorasi data dilakukan dengan ggplot jumlah kecelakaan  dengan variabel JPH, radius tikungan, lebar bahu, dan panjang tikungan.
a. Hubungan jumlah kecelakaan dengan jarak pandang henti (JPH)
Gambar 2. Hubungan Kecelakaan dengan JPH
Berdasarkan  pola  diatas  dimana  titik-titik  membentuk  suatu  garis  lurus,  diduga  variabel  jumlah kecelakaan memiliki hubungan dengan variabel JPH.
b. Hubungan jumlah kecelakaan dengan Radius Tikungan
Gambar 3. Hubungan Kecelakaan dengan Radius Tikungan
Berdasarkan  pola  diatas  dimana  titik-titik  membentuk  suatu  garis  lurus,  diduga  variabel  jumlah kecelakaan memiliki hubungan dengan variabel radius tikungan.
c. Hubungan jumlah kecelakaan dengan Lebar Bahu
Gambar 4. Hubungan Kecelakaan dengan Lebar Bahu
Berdasarkan pola diatas, titik-titik menyebar dan tidak membentuk suatu garis lurus, diduga variabel jumlah kecelakaan tidak memiliki hubungan dengan lebar bahu.
d. Hubungan jumlah kecelakaan dengan Panjang Tikungan
Gambar 5. Hubungan Kecelakaan dengan Panjang Tikungan
Berdasarkan  pola  diatas  dimana  titik-titik  membentuk  suatu  garis  lurus,  diduga  variabel  jumlah kecelakaan memiliki hubungan dengan variabel panjang tikungan.

## 3.4 Pemodelan Kecelakaan Terhadap Geometrik
Pemodelan  regresi  linier  berganda  akan  dilakukan  dengan  membuat  model  yang  mencakup keseluruhan  variabel  independent  (JPH,  Radius  Tikungan,  Lebar  Bahu  dan  Panjang  Tikungan). Pemodelan  dibangun  menggunakan  R-Studio,  sehingga  di  dapat  model  parameter  geometrik terhadap kecelakaan sebagai berikut:

## Y = -99.55508-0.02634X1+1.17647X2-0.06999X3-0.03906X4
Dari persamaan model matematis di atas, dapat dijelaskan nilai (-99.55508) konstanta regresi yang didapat termasuk besar. Hal ini mengindikasikan bahwa selain parameter yang ditentukan sejak awal ada  hal  lain  yang  mempengaruhi  secara  signifikan  akan  kejadian  kecelakaan  di  jalan  raya.  Nilai koefisien  regresi  untuk  variabel  Jarak  Pandang  Henti  (X1)  yaitu  sebesar  -0.02634.  Nilai  tersebut menunjukkan pengaruh negatif (berlawanan arah) antara variabel Jarak Pandang Henti dan Jumlah Kecelakaan. Hal ini artinya jika variabel Jarak Pandang Henti mengalami kenaikan sebesar 1%, maka sebaliknya variabel jumlah kecelakaan akan mengalami penurunan sebesar -0.02634. Dengan asumsi bahwa variabel lainnya tetap konstan.
Nilai koefisien regresi untuk variabel Radius Tikungan (X2) memiliki nilai positif sebesar 0.02634. Hal ini menunjukkan jika Radius Tikungan mengalami kenaikan 1%, maka jumlah kecelakaan akan dapat  direduksi  sebesar  0.02634  dengan  asumsi  variabel  independen  lainnya  dianggap  konstan. Hubungan ini dapat diterima logika, di mana meningkatnya radius tikungan akan berdampak pada penurunan jumlah kecelakaan.  Hasil analisis  mendukung penelitian sebelumnya yang menyatakan radius tikungan mempengaruhi frekuensi kecelakaan (Park et al., 2018). Radius tikungan dan jumlah jarak  pandang  pada  lengkung  horizontal  merupakan  faktor  utama  terjadinya  kecelakaan  fatal  dan cedera pada daerah blackspot di jalan raya (B. H. Lemena et al., 2020) (B. Lemena & Kuleno, 2021).
Borneo Engineering: Jurnal Teknik Sipil                                                          Vol. 7 No. 3 Desember 2023
Nilai  koefisien  regresi  untuk  variabel  lebar  bahu  (X3)  yaitu  sebesar  -0.06999.  Nilai  tersebut menunjukkan pengaruh negatif (berlawanan arah) antara variabel lebar bahu dan Jumlah Kecelakaan. Hal ini artinya jika variabel lebar bahu mengalami kenaikan sebesar 1%, maka sebaliknya variabel jumlah  kecelakaan  akan  mengalami  penurunan  sebesar  sebesar  -0.06999.  Dengan  asumsi  bahwa variabel  lainnya  tetap  konstan. Nilai  koefisien  regresi  untuk variabel  panjang  tikungan  (X3)  yaitu sebesar  -0.03906.  Nilai  tersebut  menunjukkan  pengaruh negatif  (berlawanan  arah)  antara  variabel panjang tikungan dan Jumlah Kecelakaan. Hal ini artinya jika variabel panjang tikungan mengalami kenaikan  sebesar  1%,  maka  sebaliknya  variabel  jumlah  kecelakaan  akan  mengalami  penurunan sebesar sebesar -0.03906. Dengan asumsi bahwa variabel lainnya tetap konstan.
Koefisien  parameter  regresi  X1,  X2,  X3  dan  X4  cukup  berpengaruh  terhadap  angka  kecelakaan dengan nilai berturut yaitu sebesar: 0.02634, 1.17647, 0.06999 dan 0.03906. Jika dilihat berdasarkan nilai multiple R-squareed sebesar 0.8775 model ini memiliki katagori korelasi sangat kuat. Dimana kemampuan x1 sampai x4 mampu menjelaskan atau mempengaruhi Y sebesar 0,7959 atau sebesar 80%. Dimana 20% kecelakaan dipangaruhi oleh faktor lain diluar penelitian ini. Hasil ini mendukung penrnyataan  dari  hasil  penelitian  sebelumnya  bahwa  geometri  alinyemen  horizontal  memiliki hubungan kuat dengan kecelakaan lalu lintas (Shiomi et al., 2017) (Sun et al., 2022) (Jima & Sipos, 2022)  hal  serupa  disimpulkan  bahwa  pengaruh  geometrik  jalan  berpengaruh  signifikan  terhadap terjadinya kecelakaan (Abebe, 2019).
Di luar faktor geometrik yang belum dimasukkan, yaitu faktor alam, sikap perilaku pengemudi dalam mentaati  rambu-rambu  lalu  lintas,  kondisi  kendaraan  dan  kemahiran  serta  kesigapan  seorang pengemudi mengendarai kendaraan, juga termasuk kondisi pengemudi (tidak dalam keadaan sakit, ngantuk dan dipengaruhi  minuman  beralkohol).  Untuk  mendapatkan model  matematik  yang  lebih akurat  atau  mendekati  realita  angka  kejadian  kecelakaan  di  lapangan,  harus  ada  standarisasi  akan parameter faktor alam, kendaraan dan manusia.
Gambar 6. Koefisien Korelasi yang signifikan
Koefisien Korelasi yang signifikan ditunjukkan pada koefisien korelasi yang memiliki tanda bintang merah. Semakin signifikan nilainya maka semakin banyak bintangnya. Berdasarkan gambar 8 terlihat bahwa variabel yang paling signifikan terhadap jumlah kecelakaan adalah panjang tikungan dengan nilai -0,99 dan radius tikungan dengan nilai 0,89.

## 4. Kesimpulan
Koefisien  parameter  regresi  JPH,  radius  tikungan,  lebar  bahu  dan  panjang  tikungan  cukup berpengaruh  terhadap  angka  kecelakaan  dengan  nilai  berturut  yaitu  sebesar  0.02634,  1.17647, 0.06999 dan 0.03906. Jika dilihat berdasarkan nilai multiple R-squareed sebesar 0.8775 model ini memiliki katagori korelasi sangat kuat. Dimana kemampuan x1 sampai x4 mampu menjelaskan atau mempengaruhi Y sebesar 0,7959 atau sebesar 80%. Dimana 20% kecelakaan dipangaruhi oleh faktor lain  diluar  penelitian  ini.  Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan  di  dapatkan  model  matematis hubungan antara kondisi geometrik dengan jumlah kecelakaan
Y = -99.55508-0.02634X1+1.17647X2-0.06999X3-0.03906X4
Nilai korelasi yang dihasilkan dari hubungan variabel jumlah kecelakaan dengan variable geometrik pada alinyemen horizontal yang paling signifikan adalah panjang tikungan dengan nilai korelasi  - 0,99 dan radius tikungan dengan nilai korelasi 0,89. Untuk mendapatkan model matematik yang lebih akurat  atau  mendekati  realita  angka  kejadian  kecelakaan  di  lapangan,  penelitian  ini  dapat dikembangkan dengan parameter faktor alam, kendaraan dan manusia. Misalnya disiplin pengemudi, kondisi  kendaraan,  dan    kondisi  pengemudi  (tidak  dalam  keadaan  sakit,  ngantuk dan  dipengaruhi minuman beralkohol).

## Daftar Pustaka
Abebe, M. T. (2019). Quantifying the Influence of Road Geometric Parameters on Road Safety (Case Study:  Hawassa-Shashemene-Bulbula  Rural  Two-Lane  Highway,  Ethiopia). Journal  of Transportation Technologies , 09 (03). https://doi.org/10.4236/jtts.2019.93023
Darmawan,  A.,  &  Arifin,  Z.  N.  (2020).  ANALISIS  DAERAH  RAWAN  KECELAKAAN (BLACKSPOT)  DI  JALAN  TOL  JAGORAWI. Construction  and  Material  Journal , 2 (1). https://doi.org/10.32722/cmj.v2i1.1256
Fahza, A., & Widyastuti, H. (2019). Analisis Daerah Rawan Kecelakaan Lalu Lintas pada Ruas Jalan
Tol Surabaya-Gempol. Jurnal Teknik ITS , 8 (1).
https://doi.org/10.12962/j23373539.v8i1.42123
Garnaik, M. M., Giri, J. P., & Panda, A. (2023). Impact of highway design on traffic safety: How geometric
elements
affect accident
risk. Ecocycles , 9 (1). https://doi.org/10.19040/ecocycles.v9i1.263
Hanafi,  H.,  Rusgiyarto,  F.,  &  Pratama,  R.  (2020).  Analisis  Tingkat  Keselamatan  Jalan  Tol Berdasarkan  Metode  Pembobotan  Korlantas  (Studi  Kasus:  Jalan  Tol  Cipularang). Jurnal Teknik: Media Pengembangan Ilmu Dan Aplikasi Teknik , 18 (2). https://doi.org/10.26874/jt.vol18no2.106
Jima,  D., & Sipos,  T.  (2022).  The  Impact  of Road  Geometric  Formation  on Traffic  Crash and  Its Severity Level. Sustainability (Switzerland) , 14 (14). https://doi.org/10.3390/su14148475
Kriswardhana, W., Hasanuddin, A., & Palestine, I. M. (2020). Modelling road traffic accident rate and  road  geometric  parameters  relationship. AIP  Conference  Proceedings , 2278 . https://doi.org/10.1063/5.0014530
Lemena, B. H., Quezon, E., & Durga. (2020). Influence of Traffic Access Control Devices and Road Geometric  Characteristics  on  Traffic  Crashes  along  Rural  Two-Lane  Road:  Case  Study  in Gedeo Zone, Ethiopia .
Lemena, B., & Kuleno, M. (2021). The Influence Of Traffic Control Devices And Road Geometric Characteristics On Traffic Crushes Of Rular Two Lane Road . 23 , 557–565.
Oktopianto,  Y.,  &  Pangesty,  S.  (2021).  Analisis  Daerah  Lokasi  Rawan  Kecelakaan  Jalan  Tol Tangerang-Merak. Jurnal  Keselamatan  Transportasi  Jalan  (Indonesian  Journal  of  Road Safety) , 8 (1), 26–37. https://doi.org/10.46447/ktj.v8i1.301 Oktopianto,  Y.,  Shofiah,  S.,  Rokhman,  F.  A.,  &  Pangestu,  K.  (2021).  Analisis  Daerah  Rawan Kecelakaan  (  Black  Site  )  Dan  Titik  Rawan  Kecelakaan  (  Black  Spot  )  Provinsi  Lampung. Borneo Engineering: Jurnal Teknik Sipil , 5 (1), 40–51. https://doi.org/10.35334/be.v5i1.1777 Palenewen,  S.  N.,  Timboeleng,  J.  A.,  &  Jansen,  F.  (2014).  Pemodelan  Matematis  Kejadian Kecelakaan Di Ruas Jalan a. a. Maramis Kota Manado. Jurnal Ilmiah Media Engineering , 4 (4). Park, M., Lee, D., & Park, J. J. (2018). An Investigation of the Safety Performance of Roundabouts in Korea Based on a Random Parameters Count Model. Journal of Advanced Transportation , 2018 . https://doi.org/10.1155/2018/5628293
Prakarsa, A. D., Dewi, C., & Rahmadi, E. (2022). Kajian Penentuan Lokasi Rawan Kecelakaan Lalu Lintas Di Jalan Yos Sufarso Kota Bandar Lampung. Datum Journal of Geodesy and Geomatics , 2 (1).
Shiomi,  Y.,  Watanabe,  K.,  Nakamura,  H.,  &  Akahane,  H.  (2017).  Assessing  Safety  of  Signalized Intersections:  Influence  of  Geometric  Attributes  and  Regionality  on  Traffic  Accident  Risk. Transportation Research Record , 2659 (1). https://doi.org/10.3141/2659-08
Sun, X., Hu, H., Ma, S., Lin, K., Wang, J., & Lu, H. (2022). Study on the Impact of Road Traffic Accident Duration Based on Statistical Analysis and Spatial Distribution Characteristics: An Empirical
Analysis
of Houston. Sustainability (Switzerland) , 14 (22). https://doi.org/10.3390/su142214982
Suryadarmawan,  I.  G.  A.  G.,  Sudipta  Giri,  I.  K.,  &  Tri  Putera  Utama,  K.  A.  (2022).  Tingkat Kecelakaan  dan  Lokasi  Daerah  Rawan  Kecelakaan  pada  Jalan  Nasional  di  Kabupaten Karangasem. Jurnal Ilmiah Kurva Teknik , 11 (1). https://doi.org/10.36733/jikt.v11i1.3935
Wilches, F. J., Argoty Burbano, J. L., & Millán-Páramo, C. (2020). Influence of the inconsistency of the geometric layout on the road accident rate in a stretch of road with mountainous topography in southern Colombia. International Journal of Engineering Research and Technology , 13 (11). https://doi.org/10.37624/ijert/13.11.2020.3893-3898

## LAMPIRAN