## ANALISIS KESELAMATAN LALU LINTAS BERDASARKAN PEMAHAMAN BERKENDARA TERHADAP SIMBOL RAMBU LALU LINTAS (STUDI KASUS: DATA’E, LAINUNGAN, KABUPATEN SIDENRENG RAPPANG)
Jumadil 1* , Hakzah 2 , Mustakim 3
1,2,3 Program Studi Teknik Sipil, Universitas Muhammadiyah Parepare, Indonesia
Informasi Artikel ABSTRACT Riwayat Artikel: Dikirim: 15 Juli 2022
Revisi: 19 Juli 2022
Diterima: 28 Juli 2022 Tersedia online : 29 Juli 2022 One of the factors in the occurrence of accidents in driving is because they do not understand the  symbols  of  traffic  signs,  commit  violations  and  do  not  pay  attention  to  road  markings. This study aims to determine the characteristics of truck transportation operators, the level of understanding  of  traffic  signs,  the  influence  of  driving  behavior,  discipline  and  safety.  The survey was conducted by distributing questionnaires to 200 respondents from September to November 2020 for later analysis using the SPSS program. The results of the study for the characteristics of respondents aged 21-35 years as many as 60%, who have a B1 SIM as much as  98%,  while  those  who  have  had  an  accident  1-3  times  are  5%.  There  are  56%  of respondents  who  understand  traffic  sign  symbols  and  43%  who  do  not.  Driving  behavior, discipline  and  knowledge  of  traffic  signs  can  affect  driving  safety  by  51%  and  the  rest  is explained by other variables .
Keywords:
Accident, Truck Operators, Traffic
Signs, SPSS ABSTRAK
* Penulis Korespondensi:
Jumadil, Program Studi Teknik Sipil, Universitas Muhammadiyah Parepare, Jl Jenderal Ahmad Yani KM. 6, Kota Parepare, Indonesia. Email: jumadil018@gmail.com
Faktor  terjadinya  kecelakaan  dalam  berkendara  karena  tidakpahaman  terhadap simbol  rambu  lalu  lintas,  tidak  disiplin  dan  tidak  berperilaku  baik  pada  saat berkendara.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  karakteristik  operator transportasi truk, tingkat pemahaman terhadap rambu lalu lintas, pengaruh perilaku berkendara,  kedisiplinan  dan  keselamatan.  Survey  dilakukan  dengan  membagikan angket kepada 200 orang responden mulai dari bulan September sampai November 2020 untuk kemudian dianalisis menggunakan program SPSS dengan model regresi logistik menggunakan Goodness  of  Fitness  Test .  Hasil  penelitian  untuk  karakteristik yaitu  responden  dengan  usia  21-35  tahun  sebanyak  60%,  yang  memiliki  SIM  B1 sebanyak 98%, sedangkan yang pernah mengalami kecelakaan 1-3 kali sebanyak 5%. Adapun responden yang memahami simbol rambu lalu lintas sebesar 56% dan yang tidak  sebesar  43%.  Perilaku  berkendara,  kedisiplinan  dan  pengetahuan  rambu  lalu lintas  mampu  mempengaruhi  keselamatan  berkendara  sebesar  51%  dan  sisanya dijelaskan oleh variabel-variabel lain.
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Di  dalam  rutinitas  kita  tak  pernah  lepas  dari transportasi. Transportasi merupakan sebuah kebutuhan  dari  setiap  individu.  Dengan  demikian maka  kita  tidak  asing  lagi  dengan  istilah  rambu  lalu lintas.  Rambu  lalu  lintas  adalah  bagian  dari perlengkapan jalan dalam bentuk simbol, huruf, angka, kalimat,  atau  kombinasi  dari  hal  tersebut  yang berfungsi  untuk  memberikan  pesan  atau  berbagai informasi bagi pengguna jalan seperti pesan peringatan bahaya  atau  tempat  berbahaya  pada  jalan  di  depan pemakai  jalan,  pesan  larangan  perbuatan  yang  tidak boleh  dilakukan  oleh  pemakai  jalan,  dan      perintah atau  petunjuk  yang  wajib  dilakukan  oleh  pemakai
jalan.  Pesan  atau  informasi  tersebut  akan  berfungsi secara efektif jika dipatuhi oleh pengguna jalan, namun kepatuhan  bisa  terjadi  jika  pengguna  jalan  cukup memiliki  pemahaman  terhadap  arti  atau  makna  dari rambu  lalu  lintas  yang  dilihatnya.  Jalan  poros  Sidrap- Parepare  di  wilayah  Data’e,  Lainungan,  Kabupaten Sidenreng Rappang merupakan jalan dengan aksesibilitas  yang  tinggi  dan  sering  dilalui  angkutan barang sehingga menimbulkan beberapa permasalahan mulai  dari  kemacetan,  maupun  kerusakan  jalan  akibat tingginya tekanan kendaraan yang melewati daerah ini dengan  kondisi  rawan  terjadi  kecelakaan.  Kondisi  ini didukung  oleh  banyaknya  kecelakaan  lalu  lintas angkutan  barang  di  lokasi  tersebut.  Meningkatnya jumlah kecelakaan lalu lintas tidak terlepas dari faktor-
faktor  yang  mempengaruhi  kecelakaan  lalu  lintas seperti faktor pengemudi, faktor kendaraan dan faktor jalan.  Banyaknya  jumlah  kendaraan  angkutan  barang yang  beroperasi  dijalan  tersebut  terkadang  tidak  di ikuti dengan kesadaran pengguna jalan untuk menaati rambu-rambu  lalu  lintas  atau  saling  menghormati sesama  pengguna  jalan.  Ketidakdisiplinan  pengguna jalan tentu dapat membahayakan pengguna jalan lain.

## A. Kajian Literatur
1) Jalan: Jalan  merupakan  prasarana  transportasi yang sangat penting untuk menunjang segala aktivitas manusia. Namun seiring berjalannya waktu pertumbuhan manusia yang semakin meningkat diikuti pula  pertumbuhan  kendaraan  semakin  tinggi  tidak diimbangi dengan pembangunan prasarana transportasi  yang  tidak  memadai.  Jumlah  kendaraan yang  semakin  tinggi  setiap  tahunya  mengakibatkan sering  terjadinya  kerusakan  jalan  di  beberapa  wilayah Indonesia [8].
2) Software  SPSS ( Statistic  Product  and  Service Solution) : merupakan program aplikasi komputer untuk menganalisis data statistik. Di bawah operasi windows, SPSS  menawarkan  banyak  kemudahan  dalam pengoperasiannya seperti pada menu pull down dengan dialog Box interface, pembaca banyak dimanjakan dalam merekam  data  ( data  entry). Memberikan  perintah,  dan subperintah analisis, serta menyajikan hasil analisis [6].
3) Keselamatan  Berkendara: Keselamatan  adalah suatu  keadaan  aman  dalam  kondisi  yang  mana  secara fisik,  sosial,  spiritual,  finansial,  politis,  emosional, pekerjaan,  psikologi,  ataupun  pendidikan  dan terhindar  dari  ancaman  terhadap  faktor  kecelakaan. Untuk mencapai hal ini, dapat dilakukan perlindungan terhadap  suatu  kejadian  yang  memungkinkan terjadinya  kerugian  ekonomis  atau  kesehatan. Keselamatan  berkendara  ( safety  riding )  merupakan upaya  yang  dilakukan  untuk  mengurangi  angka kecelakaan  lalu  lintas  dan  dampak  akibat  kecelakaan lalu lintas [3].
4) Analisis Statistik Inferensial : Penelitian
menggunakan  analisis  regresi  logistik (logistic regression) karena  variabel  dependen  bersifat dummy . Regresi  logistik  hampir  sama  dengan  analisis deskriminan  yaitu  digunakan  untuk  menguji  apakah probabilitas terjadinya variabel terikat dapat diprediksi oleh  variabel  bebasnya.  Pengujian  digunakan  apabila variabel bebasnya merupakan kombinasi antara metrik dan  non  metrik  (nominal).  Regresi  logistik  adalah regresi  yang  di  gunakan  untuk  menguji  apakah probabilitas  terjadinya  variabel  dependen  dapat diprediksi  oleh  varibel  independen.  Pada  teknik analisis  regresi  logistik  tidak  memerlukan  lagi  uji normalitas dan uji asumsi klasik pada varibel bebasnya [6].

## B. Penelitian Terdahulu
1) Peningkatan  Kemampuan  Pemahaman  Tentang
Rambu  Lalu  Lintas  Melalui  Penerapan  Metode  Simulasi Pada Murid Tunagrahita Ringan Kelas Dasar II SLBN Tana Paser Kabupaten Paser Kalimantan Timur: Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  kemampuan  pemahaman  rambu lalu lintas pada murid tunagrahita ringan kelas dasar II SLBN  Tana  Paser  Kabupaten  Paser  Kalimantan  Timur sebelum  penerapan  metode  simulasi  berada  pada kategori  rendah.  Kemampuan  pemahaman  rambu  lalu lintas  pada  murid  tunagrahita  ringan  kelas  dasar  II SLBN  Tana  Paser  Kabupaten  Paser  Kalimantan  Timur sesudah  penerapan  metode  simulasi  berada  pada kategori tinggi [7].
2) Analisis  Pemahaman  Dan  Pelanggaran  Early Warning  System  (EWS)  Terhadap  Angka  Kecelakaan  Di Perlintasan  Sebidang  Dengan  Metode  Chi-Square: Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  pemahaman  EWS memiliki  hubungan  yang  sangat  lemah  dan  searah dengan  angka  kecelakaan  di  perlintasan  sebidang,  hal ini  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  tingkat pemahaman  EWS  seorang  pengendara,  maka  akan dapat  menekan  atau  meminimalisir  jumlah  kecelakaan yang  terjadi  di  perlintasan  sebidang  yang  memiliki EWS dan jumlah pelanggaran memiliki hubungan yang sedang  dan  searah  dengan  angka  kecelakaan  di perlintasan  sebidang,  hal  ini  menunjukkan  bahwa semakin  tinggi  jumlah  pelanggaran,  maka  akan semakin meningkatkan jumlah kecelakaan [1].
3) Pengaruh  Pemahaman  Peraturan  Dan  Persyaratan Teknis  Berkendara  Pengguna  Sepeda  Motor  Terhadap Kepatuhan Lalu Lintas Di Kota Bandung: Hasil  penelitian mengenai  pemahaman  peraturan  t hitung >  t tabel (3,538  > 1,98472)  artinya  Ho  ditolak  dapat  disimpulkan pemahaman peraturan berpengaruh signifikan terhadap  kepatuhan  lalu  lintas  sedangkan  mengenai persyaratan teknis t hitung > t tabel (2,040 > 1,98472) artinya Ho  ditolak  dapat  disimpulkan  persyaratan  teknis berpengaruh  signifikan  terhadap  kepatuhan  lalu  lintas secara  parsial.  Dan  nilai  F hitung >  F tabel (12,041  >  3,09) dapat  disimpulkan  pemahaman  peraturan  dan persyaratan  teknis  berpengaruh  signifikan  terhadap kepatuhan lalu lintas secara simultan [9].
4) Pengaruh  Media  Puzzle  Terhadap  Pemahaman Rambu Lalu Lintas Dalam Mata Pelajaran Bahasa Indonesia Siswa  Kelas  Iii  Madrasah  Ibtidaiyah  Negeri  1  Ponorogo: Berdasarkan analisis data ditemukan bahwa penggunaan  media  puzzle  pada  materi  pengenalan rambu  lalu  lintas  termasuk  dalam  kategori  cukup efektif  yang  menunjukkan  pada  persentase  58,2%, sedangkan  pembelajaran  pada  kelas  kontrol  tergolong tidak efektif yang menunjukkan pada persentase 29,5%. Selain  itu  terdapat  perbedaan  pemahaman  siswa  yang signifikan antara kelas eksperimen dan kontrol setelah
diberikan  perlakuan  dalam  pembelajaran  dimana  nilai t hitung yang  bernilai  7,122  lebih  besar  dari  nilai  t tabel sebesar 2,00172 [13].
5) Pemahaman  tentang  Semboyan  dan  Rambu  untuk
Meningkatkan  Keselamatan  di  Perlintasan  Sebidang :  Hasil dari  pengabdian  masyarakat  ini,  masyarakat  lebih paham  dan  mentaati  rambu-rambu  yang  berada  di perlintasan  sebidang  sehingga  terjadilah  keselamatan di perkeretaapian [10].
6) Game  Edukasi  Lalu  Lintas  Berbasis  Web  untuk
Meningkatkan  Pemahaman  Rambu  Lalu  Lintas :  Dari  hasil pengujian  game  edukasi  rambu  lalu  lintas  ini  dapat membantu  guru  dan  siswa  dalam  mengubah  cara belajar  mengenal  rambu  lalu  lintas  dan  memudahkan siswa  untuk  belajar  mengenal   rambu  -  rambu  beserta fungsinya,  mencocokkan  gambar  dan  mencoba mengaplikasikan dengan simulasi coba berkendara [8].
7) Rancang  Bangun  Aplikasi  Pembelajaran  Rambu- Rambu  Lalu  Lintas  Dan  Marka  Jalan  Untuk  Peningkatan Kesadaran
Berlalu
Lintas : Untuk menciptakan masyarakat  yang  sadar  berlalu  lintas  maka  perlu diadakan  edukasi  tentang  berlalu  lintas,  salah  satunya diberikan  pengajaran  tentang  rambu-rambu  lalu  lintas dan  marka  jalan.  Dengan  adanya  pemahaman  tentang rambu-rambu  lalu  lintas  dan  marka  jalan  dapat meminimalisasi  terjadinya  pelanggaran  berlalu  lintas [4].

## 8)
Implementasi  Teknologi  Augmented  Reality  Untuk
Peningkatan  Pemahaman  Rambu-Rambu  Lalu  Lintas: Penelitian  ini  memberikan  solusi  bagi  permasalahan tersebut  dengan  memanfaatkan smartphone dan teknologi augmented  reality (AR).  Teknologi  AR  telah banyak  dimanfaatkan  sebagai  media  pembelajaran salah  satunya  sebagai  media  pengenalan  rambu  lalu lintas. Melalui kemampuan AR dalam menggabungkan dunia  nyata  dan  dunia  maya  dalam  satu  waktu, aplikasi  AR  yang  dihasilkan  penelitian  ini  mampu meningkatkan  pemahaman  masyarakat  mengenai rambu  lalu lintas dengan  lebih  interaktif,  menarik  dan praktis [5].
9)
Analisis  Pemahaman  Pelajar  Pada  Rambu  Lalu
Lintas: Setelah dilakukan sosialisasi tentang keselamatan  berkendara  dan    rambu  rambu  lalu lintas dengan baik pengetahuan siswa SMP dapat meningkat. Dibuktikan dengan nilai hasil postest yang meningkat. Hasil dari uji paired T test penelitian ini menunjukkan bahwa  responden  mampu  memahami  materi  yang telah diberikan dan sosialisasi berhasil [2].
10) Karakteristik Kecelakaan Lalu Lintas Di Jalan Poros Sidrap-Enrekang  Kecamatan  Maiwa  Kabupaten  Enrekang: Terdapat  10  kasus  kecelakaan  yang  terjadi  antara berbagai  jenis  kendaraan.  Faktor  utama  penyebab kecelakaan  yaitu  faktor  manusia  sebesar  60%,  jalan
sebesar  30%  dan  kendaraan  sebesar  10%.  Pengguna jalan yang tidak tertib disertai kondisi jalan yang rusak dapat memperparah kecelakaan yang terjadi [14].
C. Tujuan Umum Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini untuk  mengetahui karakteristik  pengendara  moda  transportasi  truk, tingkat  pemahaman  operator  pengendara  truk terhadap  rambu  lalu  lintas,  pengaruh  perilaku berkendara,  kedisiplinan  berkendara  dan  pemahaman rambu lalu lintas terhadap  keselamatan berkendara.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Jenis Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif  berupa metode penelitian yang banyak menuntut penggunaan angka  mulai  dari  pengumpulan  data,  penafsiran terhadap data tersebut, populasi dan sampel.

## B. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di sepanjang ruas jalan di Desa Data’e, Jl. Parepare - Sidrap,  Lainungan, Watang pulu, Kab. Sidenreng Rapppang. Titik koordinat berada pada 3°54'55.0"S  119°42'29.6"E  sampai  dengan  3°59'02.1"S 119°39'07.2"E  sekitar  11,4  km.  Adapun  penelitian  ini diselesaikan  selama  ±  2  bulan,  dari  bulan  September  - November 2020.

## Gambar 1.  Lokasi Penelitian

## C. Teknik Pengumpulan Data
1) Data  Primer :  Data  primer  adalah  data  yang diperoleh  dari  survey  secara  langsung  di  lapangan melalui  kegiatan  observasi,  wawancara  dan  kuesioner. Untuk  observasi,  peneliti  menggunakan  seluruh  indra yang  ada  dan  alat  atau  media  untuk  mempermudah pengambilan  data  guna  menganalisa  pemahaman operator  kendaraan  terhadap  rambu  lalu  lintas  serta karakteristik  pengendara.  Kemudian  wawancara dilakukan  dengan  cara  tanya  jawab  secara  langsung kepada responden untuk mendapatkan informasi yang masih  kurang.  Untuk  kuesioner  (angket)  disebar kepada  masyarakat  yang  memiliki  kendaraan  atau yang melintas.
2) Data  Sekunder :  Yaitu  sumber  informasi eksplorasi  yang  tidak  langsung  memberikan  informasi kepada pengumpulan informasi.

## D. Teknik Analisis Data
Analisis  regresi  logistik  di  gunakan  untuk  menguji apakah  variabel-  variabel  reputasi  auditor, disclosur , audit client tenure dan ukuran perusahaan berpengaruh terhadap opini audit going concern . Model regresi yang di kembangkan dalam penelitian ini sebagai berikut:
GC= α+β ₁ (REP) + β ₂ (DISC) +β ₃ (TENURE) +β ₄ (SIZE) +ε (1)
Pada  persamaan  1),  GC  merupakan opinion  going concern (variabel dummy ,  1  jika  opini going  concern ,  0 jika non  going  concern ).  Kemudian  α  adalah  konstan, REP  adalah  reputasi  auditor  (1  untuk  KAP  yang berasosiasi  dengan big  four dan 0  untuk  KAP  lainnya), DISC  adalah disclosure (tingkat  pengungkapan), TENURE  adalah  lama  perikatan  audit  dengan  KAP, SIZE  adalah  ukuran  perusahaan  klien  diukur  dengan log total aset, β ₁ -β ₂ adalah koefisien regresi dan ε adalah koefisien error.

## F. Bagan Alir Penelitian
Gambar 2. Bagan Alir Penelitian

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Karakteristik Responden
Responden yang dilibatkan dalam penelitian ini adalah pengendara  yang  melintas  di  Data’e  yang  dipilih berdasarkan random  sampling .  Terdapat  39  item pertanyaan  sehingga  diperoleh  sampel  sebanyak  195 sampel  (39  item  pertanyaan  x  5)  maka  dibulatkan menjadi 200 orang. Karakteristik responden dikelompokkan menurut usia, jenis kelamin, kepemilikan  SIM  dan  pengalaman  berkendara.  Untuk memperjelas  karakteristik  responden  yang  dimaksud, maka  disajikan  tabel  mengenai  responden  seperti dijelaskan pada tabel berikut ini:

## 1) Usia Responden

## Tabel 1. Usia Responden
Usia Jumlah (orang) 17 – 20 tahun 51 21 – 35 tahun 119 36 – 45 tahun 16 >46 tahun 14 Total 200

## Gambar 3. Diagram Usia Responden
Dari  data  karakteristik  responden  berdasarkan  usia pada  Gambar  diatas,  maka  jumlah  responden  terbesar adalah  responden  yang  berusia  21-35  tahun  sebanyak 60%  atau  119  orang,  dan  responden    berusia  17-20 tahun  yaitu  sebanyak  25%  atau  51  orang,  serta  36-45 tahun  orang  8%  atau  sebanyak  16,  sedangkan responden  terendah  pada  usia  >45  tahun  yaitu sebanyak  7%  atau  sebanyak  14  orang.  Maka  dapat disimpulkan  bahwa  sebagian  besar  responden  adalah yang berusia 21-35 tahun.
2) Kepemilikan SIM Tabel 2. Kepemilikan SIM SIM Jumlah (orang) SIM B1 174 SIM B2 26 Total 200
25% 60% 8% 7% Usia 17 - 20 tahun 21 - 35 tahun 36 - 45 tahun > 46 tahun Mulai Hasil Menentukan Rumusan Masalah dan Tujuan Data Sekunder 1. Populasi Data Primer 1. Wawancara
2. Observasi lapangan 3. Kuesioner (angket) Responden/Pengendara Survei Analisis Data (Program SPSS)

## Gambar 4. Diagram Kepemilikan SIM
Jenis SIM yang di gunakan dalam penelitian ini adalah SIM  B1  dan  SIM  B2  yang  mana  SIM  B1  dipakai  untuk yang  mengemudikan  mobil  penumpang  dan  barang perseorangan  dengan  berat  lebih  dari  3.500  kg, sedangkan  SIM  B2  untuk  yang  mengemudikan kendaraan  alat  berat,  penarik,  atau  truk  gandeng perseorangan  untuk  berat  maksimal  berat  kendaraan penarik lebih dari 1.000 kg. Kepemilikan SIM  terbesar yaitu SIM B1 sebanyak 98% atau 196 orang, dan SIM B2 sebanyak  2%  atau  4  orang.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa sebagian besar responden memiliki SIM B1.

## 3) Pengalaman Berkendara

## Tabel 3. Pengalaman Berkendara
Pengalaman Berkendara Jumlah (orang) 1 – 3 tahun 42 4 – 7 tahun 97 8 – 10 tahun 46 >11 tahun 15 Total 200

## Gambar 5. Diagram Pengalaman Berkendara
Jumlah  responden  terbesar  yaitu  responden  dengan pengalaman  berkendara  pada  4-7  tahun  sebanyak  97 orang atau 48%, 8-10 tahun sebesar 23% atau sebanyak 46 orang, 1-3 tahun sebesar 21% atau sebanyak 42 orang dan  yang  terendah  adalah  responden  dengan pengalaman berkendara > 11 tahun sebanyak 15 orang atau  8%.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  responden dengan  pengalaman  berkendara  terbesar  berada  pada durasi 4-7 tahun.

## 4) Tingkat Usia Kendaraan
Tabel 4. Usia Kendaraan Responden Usia Kendaraan Jumlah (orang) 1 – 3 tahun 72 4 – 7 tahun 80 8 – 10 tahun 36 >11 tahun 12 Total 200

## Gambar 6. Diagram Usia Kendaraan
Jumlah  responden  terbesar  yaitu  responden  dengan tingkat  usia  kendaraan  pada  4-7  tahun  sebanyak  80 orang  atau  40%,  1-3  tahun  sebesar  36%  atau  sebanyak 72  orang,  8-10  tahun  sebesar  18%  atau  sebanyak  36 orang  dan  yang  terendah  adalah  responden  dengan usia  kendaraan  >11  tahun  sebanyak  12  orang  atau sebesar 6%. Maka dapat disimpulkan bahwa responden paling  banyak  memiliki  usia  kendaraan  4-7  tahun lahan.

## 5) Pelanggaaran Rambu Lalu Lintas

## Tabel 5. Melanggar Rambu Lalu Lintas
Pelanggaran Rambu Lalu Lintas Jumlah (orang) 1 – 5 kali 45 6 – 10 kali 102 >11 kali 53 Total
200
87% 13% Kepemilikan SIM SIM B1 SIM B2 21% 48% 23% 8% Pengalaman Berkendara 1 - 3 tahun 4 - 7 tahun 8 - 10 tahun > 11 tahun 36% 40% 18% 6% Usia kendaraan 1 - 3 tahun 4 - 7 tahun 8 - 10 tahun > 11 tahun 22% 51% 27% Pelanggaran Rambu Lalu Lintas 1 - 5 kali 6 - 10 kali
> 10 kali
Dari data karakteristik berdasarkan pelanggaran rambu lalu  lintas,  maka  jumlah  responden  terbesar  yaitu responden  dengan  pelanggaran  sebanyak  6-10  kali yang berjumlah 102 orang atau 51%, sedangkan 1-5 kali pelanggaran sebesar 22% atau sebanyak  45 orang, >10 kali  pelanggaran  sebesar  27%  atau  sebanyak  53  orang. Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  responden  dengan tingkat  pelanggaran  terbesar  memiliki  pelanggaran sebanyak 6-10 kali.

## 6) Pernah Mengalami Kecelakaan

## Tabel 6. Pernah Mengalami Kecelakaan
Pernah Mengalami Kecelakaan Jumlah (orang) Tidak pernah 191 1 – 3 kali 9 >4 kali 0 Total 200

## Gambar 8. Diagram Pernah Mengalami Kecelakaan
Dari  data  karakteristik  kecelakaan  lalu  lintas,  maka jumlah  responden  terbesar  yaitu  responden  dengan tingkat  kecelakaan  pada  tidak  pernah  mengalami kecelakaan  sebesar  95%  atau  sebanyak  191  orang, sedangkan 1-3 kali sebesar 5% atau sebanyak  9 orang.

## B. Tingkat Pemahaman Pengendara Terhadap Rambu Lalu Lintas
Pada  tabel  di  bawah  menunjukkan  data  hasil pemahaman  responden  terhadap  simbol  rambu  lalu lintas  yang  ada  di  kawasan  Data’e  Kabupaten  Sidrap. Hasil  perhitungan  menunjukkan  rata-rata  persentase responden  yang  memahami  simbol  rambu  lalu  lintas yang  ada  pada  kawasan  Data’e  adalah  56.34%  dan tingkat ketidakpahaman sebesar 43.66%.
Tabel 7. Pernah Mengalami Kecelakaan
No. Simbol Rambu Arti Rambu Lalu lintas Presentase Pemahaman Responden Presentase Ketidak pahaman Respoden 1 Jalan menanjak lundai 44.5% 55.5% 2 Tikungan kiri 63.0% 37.0%
3 Jalan menurun landau 39.0% 61.0% 4 Persimpangan tiga berganda 50.0% 50.0% 5 Tikungan tajam kiri 43.5% 54.5% 6 Banyak tikungan 79.0% 21.0% 7 Persimpangan tajam 71.0% 29.0% 8 Hati-hati 74.0% 26.0% 9 Sekolah 57.5% 42.5% 10 Rambu pengarah tikungan kiri dan kanan 51.5% 48.5% 11 Penyebrangan pejalan kaki 44.0% 56.0% 12 Jembatan 61.0% 39.0% 13 Dapat dilintasi oleh kendaraan 45.5% 54.5% 14 Dilarang melintasi garis tersebut untuk melewati kendaraan lain 54.5% 45.5% 15 Dilarang melintasi pengendara lain disaat tikungan 66.0% 40.0% 16 Masjid 78.0% 22.0% 17 Batas minimum kecepatan delapan puluh km/jam 56.5% 43.5% Persentase rata-rata pemahaman responden pada simbol rambu lalu lintas 57.55% 42.45%

## C. Hasil Analisis  Data Dengan Menggunakan SPSS
1) Uji  Validitas: Digunakan  untuk  mengetahui valid  atau  tidaknya  kuesioner  yang  dibagikan  kepada responden.  Untuk  mengetahui  suatu  kuesioner  dapat dikatakan  valid  apabila  nilai  r hitung >  r tabel .  Cara menentukan r tabel df = n – 2. Adapun dalam penelitian ini  jumlah  data  yang  digunakan  sebanyak  200 kuesioner,  maka  df  =  200  –  2  =  198    dengan  tingkat kepercayaan ( ɑ =5%), sehingga nilai r tabel dari 198 adalah
95% 5% 0%

## Pernah Mengalami Kecelakaan
tidak pernah 1 - 3 kali > 4
0,1818.  Uji  validitas  ini  menggunakan  aplikasi  SPSS versi 24 . Berikut  hasil uji validitasnya:

## Tabel. 8 Uji Validitas
P R Hitung R Tabel Hasil X1.1 0.588 0,1818 Valid X1.2 0.7 0,1818 Valid X1.3 0.568 0,1818 Valid X1.4 0.553 0,1818 Valid X1.5 0.794 0,1818 Valid X1.6 0.874 0,1818 Valid X1.7 0.797 0,1818 Valid X1.8 0.816 0,1818 Valid X1.9 0.665 0,1818 Valid X1.10 0.568 0,1818 Valid X1.11 0.529 0,1818 Valid X1.12 0.553 0,1818 Valid X1.13 0.596 0,1818 Valid X1.14 0.668 0,1818 Valid X1.15 0.758 0,1818 Valid X1.16 0.816 0,1818 Valid X1.17 0.874 0,1818 Valid X2.1 0.646 0,1818 Valid X2.2 0.67 0,1818 Valid X2.3 0.626 0,1818 Valid X2.4 0.67 0,1818 Valid X2.5 0.579 0,1818 Valid X2.6 0.493 0,1818 Valid X2.7 0.461 0,1818 Valid X2.8 0.432 0,1818 Valid X3.1 0.491 0,1818 Valid X3.2 0.71 0,1818 Valid X3.3 0.652 0,1818 Valid X3.4 0.635 0,1818 Valid X3.5 0.592 0,1818 Valid X3.6 0.662 0,1818 Valid X3.7 0.614 0,1818 Valid X3.8 0.662 0,1818 Valid Y.1 0.556 0,1818 Valid Y.2 0.461 0,1818 Valid Y.3 0.556 0,1818 Valid Y.4 0.429 0,1818 Valid Y.5 0.517 0,1818 Valid Y.6 0.517 0,1818 Valid
Dengan  melihat  tabel  8  dapat  diketahui  bahwa besarnya  koefisien  korelasi  dari  seluruh  butir pertanyaan  variabel-variabel  penelitian.  Berdasarkan
hasil  perhitungan  koefisien  korelasi  seluruh  butir pertanyaan memiliki signifikan pearson correlation lebih besar dari r tabel sebesar 0,1818 (r hitung > r tabel ). Maka dari itu  dapat  disimpulkan  item  pertanyaan  tersebut dinyatakan  valid  dan  dilanjutkan  dengan  uji realiabilitas.
2) Uji  Reliabilitas :  Harus  dilakukan  hanya  pada pertanyaan  yang  telah  memiliki  atau  memenuhi  uji validitas.  Berikut  hasil  dari  uji  reliabilitas  terhadap butir-butir pertanyaan yang valid :
Tabel 9. Uji Reliabilitas Variabel Cronbach's Alpha Hasil Perilaku Berkendara 0,835 Reliabel Kedisiplinan Pengendara 0,871 Reliabel Pengetahuan tentang Rambu Lalu Lintas 0,941 Reliabel Keselamatan Berkendara 0,963 Reliabel
Jika  nilai Cronbach’s  Alpha lebih  besar  dari  0,6,  maka kuesioner  penelitian  bersifat  reliabel.  Diketahui bahwa kuesioner  bersifat  reliabel,  karena  seluruh  nilai Cronbach’s Alpha lebih besar dari 0,6.
3) Menguji  Model  Fit  (Overall  Model  Fit  Test):
Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai antara -2  log  likelihood pada  awal  ( block  number =  0) dengan nilai -2 log likelihood pada akhir ( block number = 1).  Nilai -2log  likelihood awal  pada block  number  =  0 , dapat ditunjukkan melalui tabel berikut ini.
Tabel 10. Nilai -2 Log likelihood (-2 LL Awal)
Iteration History a,b,c Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant Step 0 1 155.565 1.500 2 150.790 1.885 3 150.708 1.945 4 150.708 1.946 5 150.708 1.946
Tabel 11. Nilai -2 Log likelihood (-2 LL Akhir)
Iteration History a,b,c,d Iteration -2 Log likelih ood Coefficients Consta nt Perilaku Berkend ara Kedisiplinan Berkendara Pengetahuan Rambu Lalu Lintas Step 1 1  113.62  -1.886 .182 .184 .105 2  92.005  -3.323 .311 .301 .167 3  87.992  -4.305 .395 .378 .211 4  87.700  -4.668 .425 .405 .227 5  87.697  -4.706 .428 .408 .229 6  87.697  -4.706 .429 .408 .229
Tabel 12. Menguji Model Fit Nilai - 2Loglikelihood Keterangan Awal Akhir 150,708 87,697 Adanya  penurunan  nilai  antara  - 2LL awal  ( initial-2LL  function )  dengan nilai -2LL pada langkah berikutnya ( - 2LL akhir)  menunjukkan  bahwa model  yang  dihipotesiskan fit dengan  data  Penurunan  nilai -2  log likelihood menunjukkan bahwa model penelitian  ini  dinyatakan fit ,  artinya penambahan-penambahan  variabel bebas  yaitu  perilaku  berkendara,
kedisiplinan berkendara, pengetahuan  rambu  lalu  lintas  ke dalam model penelitian akan memperbaiki  model fit dalam penelitian ini.
Adanya  penurunan  nilai  antara  - 2LL awal  ( initial-2LL function )  dengan  nilai -2LL pada  langkah  berikutnya  ( - 2LL akhir)  menunjukkan  bahwa  model  yang dihipotesiskan fit dengan  data.  Penurunan  nilai -2  log likelihood menunjukkan  bahwa  model  penelitian  ini dinyatakan fit ,  artinya  penambahan-penambahan variabel  bebas  yaitu  perilaku  berkendara,  kedisiplinan berkendara,  pengetahuan  rambu  lalu  lintas  ke  dalam model  penelitian  akan  memperbaiki  model fit dalam penelitian ini.
4) Menguji  Kelayakan  Model  Regresi  Logistik:
Pengujian  kelayakan  model  regresi  logistik  dilakukan dengan  menggunakan Goodness  of  Fitness  Test yang diukur berdasarkan nilai Chi-Square pada Tabel Hosmer and Lemeshow Test.

## Tabel 13. Hosmen and Lemeshow

## Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square Df Sig. 1 8.751 8 .364
Berdasarkan tabel 13, diketahui nilai statistik Chi-Square adalah 8,751 dan nilai Sig 0,364. Perhatikan bahwa nilai Sig 0,364 > 0,05, maka disimpulkan bahwa model layak dalam mencocokkan/ fit data.
5) Uji  Signifikansi  Pengaruh  Simultan  (Omnibus
Test): Selanjutnya dilakukan pengujian pengaruh secara simultan dengan uji Omnibus.

## Tabel 14. Omnibus Test

## Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square Df Sig. Step 1  Step 63.011 3 .000 Block 63.011 3 .000 Model 63.011 3 .000
Berdasarkan tabel 14, diketahui nilai Sig adalah 0.000 < 0,05,  maka  disimpulkan  perilaku  berkendara, kedisiplinan  berkendara,  pengetahuan  rambu  lalu lintas secara bersama-sama atau simultan berpengaruh signifikan terhadap keselamatan berkendara.
6) Koefisien Determinasi ( Nagelkerke R Square): Nilai statistik  dari Nagelkerke’s 𝑅 𝑁 2 dapat  diinterpretasikan sebagai  suatu  nilai  yang  mengukur  kemampuan variabel-variabel  bebas  dalam  menjelaskan  atau menerangkan variabel tak bebas.

## Table 15. Nagelkerke R Square
Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 87.697 a .270 .511
a. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than ,001.
Nilai  statistik Nagelkerke  R  Square 0,511.  Nilai  tersebut diinterpretasikan sebagai kemampuan perilaku berkendara,  kedisiplinan  berkendara,  pengetahuan rambu  lalu  lintas  dalam  mempengaruhi  keselamatan berkendara  sebesar  51,1%,  sisanya  48,9%  dijelaskan oleh variabel-variabel atau faktor-faktor lain.
7) Uji  Signifikansi  Pengaruh  Parsial  (Uji  Wald): Dalam  uji  Wald,  statistik  yang  diuji  adalah  statistik Wald  ( Wald  statistic ).  Nilai  statistik  dari  uji  Wald berdistribusi  chi-kuadrat.  Pengambilan  keputusan terhadap hipotesis dapat dilakukan dengan menggunakan  pendekatan  nilai  probabilitas  dari  uji Wald.  Berikut  aturan  pengambilan  keputusan berdasarkan pendekatan nilai probabilitas.

## Tabel 16. Uji Signifikansi Pengaruh Parsial
Variables in the Equation
B S.E.  Wald  df  Sig. Exp (B) 95% C.I.for EXP(B) Lower  Upper Step 1 a Perilaku Berkendara .429  .121  12.538  1  .000  1.535  1.211  1.946 Kedisiplinan Berkendara .408  .119  11.818  1  .001  1.504  1.192  1.898 Pengetahuan Rambu Lalu lintas .229  .055  17.349  1  .000  1.257  1.129  1.400 Constant -4.70 1.097  18.398  1  .000  .009
a.  Variable(s)  entered  on  step  1:  Perilaku  Berkendara, Kedisiplinan Berkendara, Pengetahuan Rambu Lalu Lintas.
Berdasarkan  tabel  di  atas  diperoleh  persamaan  regresi logistik sebagai berikut.
In ( y 1 − y ) = −4.706 + 0,429 perilaku
+ 0.408kedisiplinan + 0,229 pengetahuan
Perilaku  berkendara  berpengaruh  signifikan  terhadap keselamatan  berkendara  dengan  nilai  Sig  0,000  <  0,05. Kedisiplinan  berkendara  berpengaruh  signifikan terhadap  keselamatan  berkendara  dengan  nilai  Sig 0,001  <  0,05.  Pengetahuan  rambu  lalu  lintas berpengaruh signifikan terhadap keselamatan berkendara dengan nilai Sig 0,000 < 0,05.

## IV. S IMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  penelitian  diperoleh kesimpulan  yaitu  jumlah  responden  sebanyak  200 orang dengan karakteristik dengan usia kebanyakan 21- 35  tahun,  sedangkan  kepemilikan  SIM  terbanyak  pada SIM  B1,  tingkat  pengalaman  berkendara    pada  4  -7 tahun,  dengan  tingkat  pelanggaran  rambu  lalu  lintas rata-rata    6-10  Kali  pelanggaran  sebesar  51%  atau  102 0rang  sedangkan  tingkat  mengalami  kecelakaan  pada 1-3 kali kecelakaan sebanyak 5% atau 9 orang. Tingkat pemahaman  responden  terhadap  simbol  rambu  lalu lintas  yang  ada  di  kawasan  Data’e  Kabupaten  Sidrap. Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  rata-rata persentase  responden  yang  memahami  simbol  rambu lalu  lintas  yang  ada  pada  kawasan  Data’e  Kabupaten Sidrap  adalah  56.34%  dan  tingkat  ketidakpahaman pengendara  sebesar  43.66%.  Perilaku  berkendara, kedisiplinan  berkendara,  pengetahuan  rambu  lalu lintas  mampu  mempengaruhi  keselamatan  berkendara sebesar  51,1%,  sisanya  48,9%  dijelaskan  oleh  variabel- variabel atau faktor-faktor lain.

## R EFERENSI
[1] A.  P.  Iswanto,  N.  A.  Imron,  dan  S.  Priyanto.  “Analisis Pemahaman  Dan  Pelanggaran  Early  Warning  System  (EWS) Terhadap  Angka  Kecelakaan  Di  Perlintasan  Sebidang  Dengan Metode  Chi-Square,”  vol.  5  no,  1,  hlm.  10,  Maret  2021,  ISSN: 2656-8780. DOI: https://doi.org/10.37367/jpi.v5i1.133
[2] A.  Soimun,  A.  Leliana,  E.  I.  Ulmi,  D.  H.  Ziantono  dan  H. Widyastuti.  “Analisis  Pemahaman  Pelajar  Pada  Rambu  Lalu
Lintas”  vol.  1  no.  2,  hlm.  91,  Desember  2020,  ISSN:  2716-2990 . https://jurnal.poltradabali.ac.id/jttl/article/view/13
[3] Direktorat  Jendral  Bina  Marga.  “Kelas  Lalu  Lintas  Untuk Pekerjaan Pemeliharaan”. Departemen Pekerjaan Umum Republik Indonesia (2019)
[4] F.  Leisyalika,  dan  D.  N.  Rahayu.  “Rancang  Bangun  Aplikasi Pembelajaran  Rambu-Rambu  Lalu  Lintas  Dan  Marka  Jalan Untuk  Peningkatan  Kesadaran  Berlalu  Lintas,”  vol.  14  no.  1, April 2019, ISSN: 2621-1106. DOI: https://doi.org/10.35969/interkom.v14i1.45
[5] F.  Noviyana,  T.  M.  Akhrizal,  dan  E.  Farida. “Implementasi Teknologi Augmented Reality Untuk Peningkatan Pemahaman Rambu-Rambu  Lalu  Lintas”  hlm.  4,  Desember  2019. https//ejournal.itn.ac.id/index.php/seniati/article/view/1515
[6] Ghozali. Aplikasi  Analisis  Multivariabel  degan  program  IBM SPSS25 . Semarang, Indonesia: Universitas Diponegoro, 2013
[7] I.  Dewi. “ Peningkatan  Kemampuan  Pemahaman  Tentang Rambu  Lalu  Lintas  Melalui  Penerapan  Metode  Simulasi  Pada Murid  Tunagrahita  Ringan  Kelas  Dasar  Ii  Slbn  Tana  Paser Kabupaten  Paser  Kalimantan  Timur,”  hlm.  3,  Januari  2022. Http://Eprints.Unm.Ac.Id/21826/
[8] L. Amalia, M. S. Khairy, F. Ulfa, D. S. Charlinawati, C. P. Dewi, dan  E.  Pristiyaningrum.  “Game  Edukasi  Lalu  Lintas  Berbasis Web  Untuk  Meningkatkan  Pemahaman  Rambu  Lalu Lintas. Smartics,”  vol.  6  no.  1,  hlm.  41,  2020.  ISSN:  2476-975. https://ejournal.unikama.ac.id/index.php/jst/article/view/4537
[9] Maziyyah dan Ahyaita. “ Pengaruh Pemahaman Peraturan Dan Persyaratan  Teknis  Berkendara  Pengguna  Sepeda  Motor Terhadap  Kepatuhan  Lalu  Lintas  Di  Kota  Bandung,” April 2021. Http://Eprints.Itenas.Ac.Id/1466/
[10] N.  F.  Rachman,  W.  T.  Adi,  A.  Aghastya,  dan  F.  Rozaq. “Pemahaman  Tentang  Semboyan  Dan  Rambu  Untuk Meningkatkan Keselamatan Di Perlintasan Sebidang,” vol. 1 no.
1, hlm. 7, April 2021, https://jurnal.ppi.ac.id/JPM/article/view/141/90 [11] M.  Yani .  Manajemen  Sumber  Daya  Manusia. Jakarta,  Indonesia: Mitra Wacana Media, 2018
[12] Peraturan  Mentri  Perhubungan  Nomor  PM  13  tahun  2014 Tentang Rambu Lalu Lintas (2014)
[13] F. A. Rachma . “Pengaruh Media Puzzle Terhadap Pemahaman Rambu  Lalu  Lintas  Dalam  Mata  Pelajaran  Bahasa  Indonesia Siswa Kelas III Madrasah Ibtidaiyah Negeri 1 Ponorogo,” hlm. 2, Jun 2021. http://etheses.iainponorogo.ac.id/14486/
[14] Takwin,  Rahmawati  dan  Hamka.  “Karakteristik  Kecelakaan Lalu Lintas Di Jalan Poros Sidrap-Enrekang Kecamatan Maiwa Kabupaten  Enrekang,”  vol.  2  no.  1,  hlm.  31,  Mei  2022,  ISSN 2775-5266,
https://jurnal.umpar.ac.id/index.php/karajata/article/view/1595