perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac/analisis...pada alinyemen vertikal (studi kasus jalan raya...

perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id

commit to user


commit to user

iv

Kesulitan yang kita temui dalam mencapai tujuan kita adalah jalan terpendek untuk mencapainya

(Kahlil Gibran)

Sebuah keberhasilan membutuhkan proses dan perjuangan, bersabarlah karena segala sesuatu ada waktunya

(Penulis)

Karya Kecil ini aku persembahkan kepada:

Kedua Orang Tuaku yang selalu mendukungku, terima kasih atas doa, kasih sayang &

semangat dalam setiap langkahku...

MOTTO DAN PERSEMBAHAN


commit to user

v

ABSTRAK Andjar Prastowo, 2011. Analisis Hubungan Tingkat Kecelakaan Dengan V/C Rasio Pada Alinyemen Vertikal (Studi Kasus Jalan Raya Semarang-Solo Km 59+000 – 86+000). Skripsi Jurusan Teknik Sipil Universitas Sebelas Maret Surakarta.

Dalam perencanaan geometri jalan terdapat dua hal yang harus diperhatikan yaitu perencanaan alinyemen horizontal dan aliyemen vertikal. Perencanaan alinyemen vertikal berupa desain tanjakan ataupun turunan. Pada alinyemen vertikal terdapat beberapa hal yang harus diperhatikan, salah satunya yaitu mengenai perencanaan jarak pandang baik pada lengkung vertikal cembung maupun lengkung vertikal cekung. Perencanaan tersebut bertujuan untuk memastikan kenyamanan dan keselamatan pengguna jalan karena kenyataannya pada daerah tanjakan maupun turunan sering menimbulkan ketidaknyamanan bagi pengguna jalan dan bahkan terjadi kecelakaan yang disebabkan oleh ketidaktepatan desain alinyemen vertikal. Faktor lain yang bisa berpengaruh terhadap tingkat kecelakaan yaitu (v/c) rasio. (V/C) rasio mempunyai relevansi yang erat dengan tingkat kecelakaan karena kecelakaan bisa terjadi saat (v/c) rasio tinggi maupun saat (v/c) rasio rendah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan tingkat kecelakaan dengan v/c rasio dan parameter alinyemen vertikal dalam hal ini panjang lengkung vertikal sehingga dapat diketahui seberapa besar pengaruhnya terhadap tingkat kecelakaan. Data sekunder berupa data kecelakaan, data LHRT,dan data geometri jalan. Data primer hanya diperlukan untuk mencocokkan data sekunder berupa kondisi arus lalu lintas, hambatan samping dan kondisi jalan. Analisis data dilakukan dengan metode statistik untuk mengetahui hubungan antara variabel dependen (tingkat kecelakaan) dengan variabel independen (LHR, Lv dan V/C rasio). Dari hasil pengujian model dengan Analisis Generalized Linier Modelling diperoleh persamaan 实ǁR 纵米,蜜弥米邹秠剑江迷.迷迷迷秠Ǵ能迷.迷谜弥ǁR 纵石谜迷,密弥秘奖/键邹. Kesimpulannya adalah lengkung vertikal mempunyai pengaruh yang lebih signifikan terhadap tingkat kecelakaan dibandingkan dengan v/c rasio dan LHR. Kata kunci: Alinyemen vertikal, Tingkat kecelakaan, (V/C) rasio, Generalized Linier

Modelling


commit to user

vi

ABSTRACT Andjar Prastowo, 2011. The Relations Analysis of Accident Rate With V/C Ratio On Vertical Alignment (Case Study of Semarang-Solo Highway Km 59 +000 - 86 +000)). Thesis of Civil Engineering Sebelas Maret University, Surakarta.

In the planning of road geometry there are two things to be considered are planning of horizontal alignment and vertical alignment. The vertical alignment of planning a design slope or derivative. In vertical alignment, there are some things to consider, one that is about planning a good visibility on the vertical curved convex and concave curved vertical .The planning aims to ensure the comfort and safety of road users., because the reality on the incline as well as derivatives often cause inconvenience for road users and even accidents are caused by inaccuracies vertical alignment design. Other factors that also could affect the accident rate is the (v/c) ratio. (v/c) ratio has a close relevance with the accident rate because the accidents can happen when the condition (v/c) ratio of height and time (v/c) ratio is low. This research aims to determine the relations of accident rate with v/c ratio and vertical curve length so that can know how big the effect on accident rates. Secondary data are data of crash, data of LHRT, and road geometry data. Primary data is only required to match the secondary data in the form of the condition of traffic flow, side friction and road condition. Data analysis was performed with a statistical method to determine the relationship between the dependent variable (accident rate) with the independent variables (LHR, Lv and V/C ratio). From the results of modeling with Generalized Linear Modeling analysis obtained by the equation 实ǁR 纵米,蜜弥米邹秠剑江迷.迷迷迷秠Ǵ能迷.迷谜弥ǁR 纵石谜迷,密弥秘奖/键邹. The conclusion is the vertical curve had a more significant effect on accident rates as compared with (v/c) ratio and LHR. Keywords: Vertical alignment, Accident rate, (V/C) ratio, Generalized Linier Modelling


commit to user

vii

KATA PENGANTAR

Puji syukur Alhamdulillah penulis ucapkan kehadirat Allah SWT atas segala

limpahan rahmat dan hidayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan

penyusunan tugas akhir ini.

Penyusunan tugas akhir ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar

sarjana pada Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret

Surakarta. Penulis menyusun tugas akhir dengan judul “ANALISIS

HUBUNGAN TINGKAT KECELAKAAN DENGAN V/C RASIO PADA

ALINYEMEN VERTIKAL (Studi Kasus Jalan Semarang-Solo Km 59 – Km

86)”. Penulis menyadari bahwa tanpa bantuan dari berbagai pihak penulis sulit

mewujudkan laporan tugas akhir ini. Oleh karena itu, dalam kesempatan ini

penulis mengucapkan terima kasih kepada :

1. Allah SWT yang telah memberikan segala kuasa dan anugerah-Nya kepada

penulis untuk menyelesaikan tugas akhir ini.

2. Ir. Mukahar, MSCE, selaku Dekan Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret

Surakarta.

3. Ir. Noegroho Djarwanti, MT, selaku Pembantu Dekan I Fakultas Teknik

Universitas Sebelas Maret Surakarta.

4. Ir. Bambang Santosa, MT, selaku Ketua Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik

Universitas Sebelas Maret Surakarta.

5. Ir. Djumari, MT, selaku Dosen pembimbing skripsi I.

6. Ir. Agus Sumarsono, MT, selaku Dosen pembimbing skripsi II.

7. Dosen penguji yang telah memberikan segenap waktunya.

8. Ir. Agus P. Saido, MSc, selaku Dosen Pembimbing Akademik.

9. Segenap pimpinan dan staf Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret

Surakarta.

10. Adit dan Pradesa selaku rekan seperjuangan dalam tim skripsi.

11. Rekan-rekan mahasiswa Teknik Sipil Angkatan 2006.

12. Semua pihak yang telah membantu dalam penulisan skripsi ini.


commit to user

viii

Penulis menyadari bahwa tugas akhir ini masih banyak kekurangan. Oleh karena

itu, penulis mengharapkan saran dan kritik yang membangun demi kesempurnaan

penelitian selanjutnya. Penulis berharap tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi

semua pihak pada umumnya dan penulis pada khususnya.

Surakarta, Maret 2011

Penulis


commit to user

ix

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL ...............................................................................................i

HALAMAN PERSETUJUAN ...............................................................................ii

HALAMAN PENGESAHAN ................................................................................iii

MOTTO DAN PERSEMBAHAN .........................................................................iv

ABSTRAK ................................................................................................................v

KATAPENGANTAR ..............................................................................................vii

DAFTAR ISI ............................................................................................................ix

DAFTAR TABEL ....................................................................................................xii

DAFTAR GAMBAR ...............................................................................................xiii

DAFTAR LAMPIRAN ...........................................................................................xiv

DAFTAR NOTASI DAN SIMBOL ......................................................................xv

BAB 1. PENDAHULUAN

1.1. . Latar Belakang ...................................................................................................1

1.2. . Rumusan Masalah ..............................................................................................5

1.3. . Batasan Masalah ................................................................................................5

1.4. . Tujuan Penelitian ...............................................................................................6

1.5. . Manfaat Penelitian .............................................................................................6

1.5.1. Manfaat Teoritis .......................................................................................6

1.5.2. Manfaat Praktis ........................................................................................6

BAB 2. LANDASAN TEORI

2.1. Tinjauan Pustaka ................................................................................................7

2.2. Dasar Teori .........................................................................................................10

2.2.1. Kecelakaan Lalu Lintas ...........................................................................10

2.2.1.1. Tingkat Kefatalan .......................................................................12

2.2.1.2. Angka Kecelakaan Lalu Lintas .................................................12

2.2.1.3. Arus Lalu Lintas .........................................................................13


commit to user

x

Halaman

2.2.2. Geometri Jalan .........................................................................................14

2.2.2.1. Alinyemen Vertikal ....................................................................14

2.2.2.2. Kelandaian Jalan ........................................................................16

2.2.2.3. Lengkung Vertikal .....................................................................16

2.2.3. Ekuivalensi Mobil Penumpang ...............................................................18

2.2.4. Kapasitas Jalan .........................................................................................19

2.2.5. Hambatan Samping..................................................................................21

2.2.6. Volume Lalu Lintas .................................................................................22

2.2.6.1. Volume Lalu lintas Harian Rata-Rata Tahunan (LHRT) ........22

2.2.6.2. Volume Lalu Lintas Harian Rata-Rata (VLHR)......................22

2.2.7. Derajat Kejenuhan ...................................................................................23

2.3. Analisis Data.......................................................................................................24

2.3.1. Analisis Generalized Linier Regression Modelling (GLM) .................24

2.3.2. Analisis Korelasi ......................................................................................28

2.3.3. Pengujian Validasi Model .......................................................................30

2.3.4. Pengujian Signifikansi Model .................................................................30

2.3.5. Pengujian Hipotesis .................................................................................31

BAB 3. METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Umum..................................................................................................................32

3.2. Lokasi Penelitian ................................................................................................32

3.3. Pengumpulan Data .............................................................................................33

3.3.1. Data Primer ..............................................................................................33

3.3.2. Data Sekunder ..........................................................................................34

3.4. Tahap Penelitian .................................................................................................34

3.5. Metode Analisis Data .........................................................................................35

3.5.1. Metode Penentuan Satuan Mobil Penumpang (smp) ............................36

3.5.2. Metode Penentuan Kapasitas Jalan.........................................................36

3.5.3. Metode Analisis Fungsi (v/c) Rasio dan Angka Kecelakaan................36

3.5.4. Analisis Generalized Linier Modelling ..................................................37

3.6. Diagram Alir Penelitian .....................................................................................38


commit to user

xi

Halaman

BAB 4. ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

4.1. Hasil Pengumpulan Data ...................................................................................40

4.1.1. Data Kecelakaan ......................................................................................40

4.1.2. Data Volume Lalu Lintas ........................................................................42

4.1.2.1. Komposisi Kendaraan ................................................................42

4.1.3. Data Geometri Jalan ................................................................................43

4.1.4. Analisis V/C Rasio ..................................................................................47

4.1.5. Analisis Angka Kecelakaan (AR)...........................................................49

4.2. Analisis dan Pembahasan...................................................................................50

4.2.1. Input Data Untuk Pengujian Model ........................................................51

4.2.2. Analisis Korelasi ......................................................................................53

4.2.3. Pengujian Model ......................................................................................54

4.2.4. Pengujian Validasi Model .......................................................................54

4.2.5. Pengujian Signifikansi Model .................................................................55

4.2.6. Pengujian Hipotesis .................................................................................55

BAB 5. KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan .........................................................................................................57

5.2. Saran....................................................................................................................57

DAFTAR PUSTAKA ..............................................................................................59

LAMPIRAN


commit to user

xiii

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1. Lengkung Vertikal Cembung.......................................................... 15

Gambar 2.2. Lengkung Vertikal Cekung ............................................................. 15

Gambar 2.3. Lengkung Vertikal Cembung.......................................................... 18

Gambar 2.4. Lengkung Vertikal Cekung ............................................................. 18

Gambar 2.5. Penentuan variabel (variable view) ................................................ 24

Gambar 2.6. Input data (data view) ...................................................................... 25

Gambar 2.7. Type of Model .................................................................................. 25

Gambar 2.8. Response ........................................................................................... 26

Gambar 2.9. Predictors ......................................................................................... 26

Gambar 2.10. Model ................................................................................................ 27

Gambar 2.11. Estimation ........................................................................................ 27

Gambar 2.12. Statistics ........................................................................................... 28

Gambar 3.1. Lokasi Penelitian ............................................................................. 33

Gambar 3.2. Diagram Alir Penelitian .................................................................. 39


commit to user

xiv

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran A Data Sekunder Penelitian :

A-1. Data Kecelakaan (1-7)

A-2. Data LHRT (1-4)

A-3. Analisa Data Komposisi Kendaraan (1-4)

A-4. Perhitungan V/C Rasio (1-2)

A-5. Gambar Geometri Jalan (1-21)

Lampiran B Data Primer Penelitian :

B-1. Rekapitulasi Perhitungan Kapasitas Jalan

B-2. Data Pendukung Untuk Penentuan Faktor Penyesuaian Akibat

Hambatan Samping

Lampiran C Out Put Pemodelan dengan SPSS (C1-C5)

Lampiran D Kelengkapan Administrasi (1-14)


commit to user

xii

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1. Kelandaian Maksimum yang Diizinkan ............................................ 16

Tabel 2.2. Penentuan Faktor Penampilan Kenyamanan (Y) .............................. 17

Tabel 2.3. Panjang Minimum Lengkung Vertikal .............................................. 18

Tabel 2.4. Faktor Penyesuaian Kapasitas Akibat Hambatan Samping ............. 21

Tabel 2.5. Tingkat Pelayanan Jalan ..................................................................... 23

Tabel 4.1. Data Kecelakaan Tahun 2008 dan 2009 ............................................ 41

Tabel 4.2. Data LHRT .......................................................................................... 42

Tabel 4.3. Prosentase Komposisi Kendaraan ...................................................... 43

Tabel 4.4. Data Geometri Jalan ........................................................................... 43

Tabel 4.4. Data Geometri Jalan (Lanjutan) ......................................................... 44

Tabel 4.5. Data Lengkung Vertikal Jalan............................................................ 44

Tabel 4.5. Data Lengkung Vertikal Jalan (Lanjutan) ......................................... 45

Tabel 4.6. Panjang Ruas Jalan yang Ditinjau ..................................................... 45

Tabel 4.7. Kapasitas Jalan .................................................................................... 46

Tabel 4.8. V/C Rasio Tahun 2008 ....................................................................... 47

Tabel 4.8. V/C Rasio Tahun 2008 (Lanjutan)..................................................... 48

Tabel 4.9. V/C Rasio Tahun 2009 ....................................................................... 48

Tabel 4.10. V/C Rasio Rata-rata ............................................................................ 48

Tabel 4.10. V/C Rasio Rata-rata (Lanjutan) ......................................................... 49

Tabel 4.11. Angka Kecelakaan (AR)..................................................................... 49

Tabel 4.12. Input Data Untuk Pengujian Model ................................................... 52

Tabel 4.13. Hasil Koefisien Korelasi..................................................................... 53


commit to user

xv

DAFTAR NOTASI DAN SIMBOL

V/C = Rasio derajat kejenuhan

km = Kilometer

LHRT = Lalu Lintas Harian Rata-rata Tahunan

V = Volume lalu lintas

C = Kapasitas jalan

Lv = Panjang lengkung vertikal

GLM = Generalized Linier Regression Modelling

AR = Angka kecelakaan total per kilometer setiap tahun

A = Jumlah total dari kecelakaan yang terjadi setiap tahun

L = Panjang dari bagian jalan yang ditinjau

k = Faktor pengali LHRT untuk menentukan volume pada jam puncak

S = Jarak pandang henti

Y = Faktor penampilan kenyamanan

smp = Satuan Mobil Penumpang

emp = Ekuivalensi Mobil Penumpang

Co = Kapasitas dasar

FCw = Faktor penyesuaian kapasitas akibat lebar jalur lalu lintas

FCsp = Faktor penyesuaian kapasitas akibat pemisahan arah

FCsf = Faktor penyesuaian kapasitas akibat hambatan samping

DS = Derajat kejenuhan

E (Y) = Tingkat kecelakaan yang diprediksi

a0 = Koefisien parameter model



bj = Koefisien parameter model

% = Prosentase/persen

r = Koefisien korelasi

R2 = Koefisien determinasi

SD = Scaled Deviance

n = Banyak data


commit to user

xvi

yi = Tingkat kecelakaan yang diamati pada lokasi i

E(Λi) = Tingkat kecelakaan yang diprediksi pada lokasi i

var (Yi) = Selisih frekuensi kecelakaan pada lokasi i

VR = Kecepatan rencana

t = t hitung

ƅ = Koefisien regresi

β = Slope garis regresi sebenarnya

Sb = Kesalahan standar koefisien regresi

Se = Standar estimasi

H0 = Sampel ditarik dari populasi dengan distribusi tertentu

H1 = Sampel ditarik bukan dari populasi dengan distribusi tertentu

X1 = Variabel bebas 1



MC = Sepeda motor

LV = Kendaraan ringan (mobil penumpang, pick up,oplet)

HV = Kendaraan berat (bus, truk 2 as, truk 3 as, truk kombinasi)

exp = Eksponensial


commit to user

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Kecelakaan lalu lintas merupakan masalah yang serius di indonesia. Persentase

terbesar kerugian dan kehilangan nyawa dalam kecelakaan disumbang oleh

kecelakaan di jalan raya. Jumlah korban yang meninggal pada kecelakaan di jalan

raya sepanjang tahun 2006 sebanyak 11.736 orang, sedangkan untuk korban yang

mengalami luka berat sebanyak 22.496 orang. Jumlah ini lebih tinggi bila

dibandingkan dengan tahun sebelumnya. Pada tahun 2005, jumlah korban yang

meninggal dunia sebanyak 11.610 orang, untuk yang luka-luka sebanyak 22.217

orang. Hal ini belum mendapat perhatian secara lebih proporsional. Sementara,

dewasa ini kesadaran dan perhatian terhadap kecelakaan jalan raya mulai

meningkat dengan adanya tekanan dari publik dan media yang semakin besar.

Permasalahan yang dihadapi indonesia adalah jumlah kecelakaan lalu lintas yang

cenderung meningkat dari tahun ke tahun dengan jumlah kejadian kecelakaan

yang cukup tinggi. Ketidakpastian terhadap tingkat keselamatan pada jalan ini

perlu mendapat perhatian dan penanganan secara komprehensif, sistimatik dan

berkelanjutan. Dalam pembangunan jalan sangat diperlukan suatu perencanaan

yang matang. Perencanaan geometri yang akurat akan berdampak pada

keselamatan pengguna jalan mengingat angka kecelakaan yang terus bertambah.

Perencanaan geometrik harus memenuhi persyaratan keselamatan, keamanan,

kenyamanan, dan efisien.

Penyebab kecelakaan lalu lintas tidak hanya dari faktor manusia melainkan juga

dari faktor kendaraan jalan dan lingkungan. Beberapa kendala yang harus

mendapat perhatian demi tercapainya transportasi yang diinginkan adalah

tercampurnya penggunaan jalan dan tata guna lahan di sekitarnya (mixed used)

sehingga menciptakan adanya lalu lintas campuran (mixed traffic). Faktor mixed


commit to user

used dan mixed traffic tersebut dapat mengakibatkan peningkatan jumlah

kecelakaan lalu lintas, dan tentunya juga adanya peningkatan kemacetan. Desain

geometrik yang tidak memenuhi syarat (di jalan yang sudah ada) sangat potensial

menimbulkan terjadinya kecelakaan, seperti tikungan yang terlalu tajam atau

kombinasi antara tikungan dan tanjakan/turunan yang kurang tepat.

Seperti halnya permasalahan yang terjadi pada jalan Semarang-Solo. Jalan

Semarang-Solo merupakan jalan utama yang menjadi akses perjalanan darat yang

menghubungkan salah satu kota besar di Jawa Tengah yaitu Solo dengan ibukota

Jawa Tengah, Semarang. Jumlah kecelakaan pada jalan ini setiap tahunnya

mengalami peningkatan yang signifikan. Data kecelakaan yang diperoleh dari

Unit Laka Satlantas Polres Boyolali menunjukkan bahwa pada tahun 2004 tercatat

sebanyak 15 kejadian kecelakaan, tahun 2005 sebanyak 23 kejadian kecelakaan,

tahun 2006 sebanyak 154 kejadian kecelakaan dan pada tahun 2007 sebanyak 236

kejadian kecelakaan yang semuanya ini terjadi di jalan Semarang-Solo km 59 –

km 86. Hal lain yang perlu diketahui, jalan ini memiliki kondisi geometrik yang

beragam mulai dari kondisi jalan yang datar hingga berbukit.

Jalan raya Semarang-Solo merupakan salah satu jalan nasional dengan tingkat

pelayanan tinggi dan menjadi salah satu jaringan jalan antar kota di wilayah Jawa

Tengah yang melintasi daerah perbukitan. Kombinasi antara alinyemen horizontal

dan vertikal banyak terdapat di sepanjang jalan Semarang-Solo khususnya di

wilayah Boyolali sampai dengan Ungaran. Jalan ini banyak memiliki tanjakan dan

turunan dengan kelandaian yang berbeda-beda. Jaringan jalan ini tergolong sangat

padat karena kendaraan-kendaraan besar seringkali melewati jalan tersebut. Hal

ini yang akan menyebabkan lalu lintas campuran (mixed traffic) pada jalan

Semarang-Solo.Keadaan ini tentunya akan sangat berdampak pada laju bagi

kendaraan besar. Selain sebagian besar jalan terdiri dari satu lajur, kendaraan

besar juga harus lebih mengontrol kecepatannya terutama di daerah tanjakan dan

turunan. Kendaraan besar akan cenderung melambat (mengurangi kecepatan) pada

daerah tanjakan. Hal ini seringkali menimbulkan antrian bagi kendaraan-

kendaraan lain dibelakangnya.


commit to user

Dalam perencanaan geometri jalan terdapat dua hal yang harus diperhatikan yaitu

perencanaan alinyemen horizontal dan aliyemen vertikal. Perencanaan alinyemen

horizontal yaitu berupa desain tikungan sedangkan perencanaan alinyemen

vertikal berupa desain tanjakan/turunan. Pada alinyemen vertikal terdapat

beberapa hal yang harus diperhatikan, salah satunya yaitu mengenai perencanaan

jarak pandang baik pada lengkung vertikal cembung maupun lengkung vertikal

cekung. Jarak pandang harus memenuhi persyaratan yang telah ditentukan

sehingga akan tercapai tujuan dari perencanaan geometrik yaitu selamat, aman,

nyaman, efisien.

Faktor kemiringan jalan juga salah satu hal penting yang perlu diperhatikan dalam

perencanaan alinyemen vertikal. Hal ini hendaknya disesuaikan dengan fungsi

jalan. Berbagai jenis kendaraan terdapat pada jalan arteri. Mulai dari sepeda

motor, kendaraan ringan hingga kendaraan berat dapat melintasi jalan arteri.

Kemiringan jalan yang terlalu besar akan menghambat laju dari kendaraan. Pada

kendaraan ringan dan sepeda motor, hal ini mungkin akan tidak terlalu berdampak

besar. Akan tetapi, kemiringan jalan yang terlalu besar akan sangat berdampak

pada kendaraan berat. Pengemudi kendaraan berat harus lebih berhati-hati

mengendalikan kendaraannya pada saat melewati tanjakan maupun turunan..

Selain itu, hal ini juga bisa menjadi pemicu terjadinya kecelakaan karena saat

terjadi antrian maka kondisi lalu lintas menjadi padat sehingga kemungkinan akan

terjadi kecelakaan juga semakin besar.

Kecelakaan lalu lintas jalan raya terjadi karena berbagai faktor. Beberapa faktor

diantaranya driver behaviour, kondisi lalu lintas, kondisi cuaca, kondisi

kendaraan, kondisi jalan, rambu atau alat pengendali lalu lintas, obyek lain di

jalan raya dan perencanaan geometri jalan yang tidak tepat, atau bisa juga dari

kombinasi faktor-faktor tersebut menjadi penyebab terjadinya kecelakaan. Namun

dari berbagai faktor tersebut, kondisi lalu lintas merupakan faktor yang sangat

penting dan dominan yang menyebabkan tingginya tingkat kecelakaan karena

merupakan akumulasi interaksi dari berbagai karakteristik pengemudi, kendaraan,

jalan, maupun karakteristik lingkungan.


commit to user

Penelitian-penelitian terhadap kecelakaan yang dilakukan di berbagai negara telah

mengidentifikasikan adanya hubungan antara kondisi lalu lintas dengan tingkat

kecelakaan. Salah satu kondisi lalu lintas tersebut adalah derajat kejenuhan jalan

atau (v/c) rasio,yaitu jumlah arus lalu lintas yang ditampung pada suatu kapasitas

jalan. Derajat kejenuhan (v/c) rasio mempunyai relevansi yang erat dengan tingkat

kecelakaan karena parameter (v/c) rasio lebih mewakili karakteristik kinerja lalu

lintas dibandingkan dengan arus lalu lintas. Setiap tahun kepemilikan kendaraan

cenderung semakin meningkat jumlahnya. Hal ini mengakibatkan pula

peningkatan volume lalu lintas kendaraan di jalan raya. Kondisi ini sering kali

tidak diimbangi dengan usaha peningkatan kapasitas jalan. Sebagaimana yang

terjadi pada jalan Semarang-Solo, jalan ini bisa dikategorikan memiliki (v/c) rasio

yang tinggi karena kondisi lalu lintasnya yang padat sedangkan jalan ini hanya

memiliki kapasitas yang terbatas sehingga sering terjadi arus yang tidak stabil dan

terjadi hentian sewaktu-waktu. (v/c) rasio bisa berpengaruh terhadap tingkat

kecelakaan di jalan raya. Kecelakaan bisa terjadi pada berbagai kondisi (v/c) rasio,

baik itu saat kondisi (v/c) rasio tinggi maupun saat (v/c) rasio rendah.

Dengan melihat kondisi dan karakteristik pada jalan Semarang-Solo Km 59+000 –

Km 86+000 maka hal inilah yang mendorong peneliti melakukan suatu penelitian

lebih lanjut untuk mengetahui bagaimana hubungan tingkat kecelakaan dengan

(v/c) rasio pada alinyemen vertikal sebagai acuan dalam peramalan untuk upaya

mengurangi tingkat kecelakaan sekaligus untuk bahan pertimbangan dalam

menjawab tentang bagaimana pola hubungan antara aspek keselamatan lalu lintas

yang diwakili oleh tingkat kecelakaan dengan kondisi lalu lintas yang diwakili

oleh (v/c) rasio dan aspek geometri jalan yang dalam hal ini diwakili parameter

pada alinyemen vertikal yaitu lengkung vertikal (Lv).


commit to user

1.2. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan diatas, dapat dirumuskan

permasalahannya yaitu:

Bagaimana hubungan tingkat kecelakaan dengan (v/c) rasio dan parameter

geometri jalan khususnya pada alinyemen vertikal di jalan Semarang-Solo Km

59+000 s/d Km 86+000 ?

1.3. Batasan Masalah

Pokok-pokok permasalahan yang dipakai sebagai kriteria untuk analisis pada

lokasi kajian meliputi:

a. Studi kasus ini dilakukan pada wilayah alinyemen vertikal (tanjakan dan

turunan) di beberapa ruas jalan dan, Km 59+000 sampai dengan 86+000

Semarang-Solo.

b. Lokasi yang dipakai dalam penelitian adalah alinyemen vertikal yang

memiliki karakteristik hampir sama satu dengan yang lain (misal untuk

daerah tanjakan dan turunan tanpa median.

c. Data geometrik jalan dan Lalu Lintas Harian Rata-rata Tahunan (LHRT)

merupakan data sekunder yang diperoleh dari instansi Pusat Pengembangan

Jaringan Jalan (P2JJ) Semarang. Data LHRT tahun 2010 dianalogikan dengan

data LHRT 2008 dan 2009 dikarenakan berdasarkan informasi dari instansi

P2JJ Semarang, pada rentang waktu antara tahun 2008 sampai dengan 2010

tidak terjadi perubahan geometri jalan pada lokasi studi.

d. Data volume lalu lintas (V) diperoleh dari analisis data LHRT, sedangkan

data kapasitas jalan (C) diperoleh melalui perhitungan sesuai dengan data

pengamatan langsung di lapangan dan keadaan jalan yang ada sekarang.

e. Data kecelakaan dalam penelitian ini merupakan data sekunder dari Unit

Laka Satlantas Polres Boyolali.

f. Data kecelakaan yang dipakai adalah kejadian kecelakaan yang terjadi di

tanjakan dan turunan serta kejadian kecelakaan yang terjadi dalam radius

1(satu) km sebelum dan sesudah tanjakan maupun turunan.


commit to user

g. Pendekatan yang digunakan dalam pengujian model yaitu dengan analisis

Generilized Linier Regression Modelling (GLM).

h. Analisis data menggunakan bantuan paket program komputer yaitu Statistical

Product and Service Solution (SPSS).

1.4. Tujuan Penelitian

Mengetahui hubungan tingkat kecelakaan dengan (v/c) rasio dan panjang

lengkung vertikal di jalan Semarang-Solo Km 59+000 s/d Km 86+000.

1.5. Manfaat Penelitian

1.5.1. Manfaat Teoritis

Meningkatkan pengetahuan dan pemahaman di bidang perencanaan dan

keselamatan transportasi terutama yang berkaitan dengan tingkat kecelakaan

dalam kaitannya dengan derajat kejenuhan (v/c rasio) dan panjang lengkung

vertikal.

1.5.2. Manfaat Praktis

Hasil penelitian yang diperoleh dapat digunakan untuk memberikan informasi

kepada institusi pengelola jalan raya Semarang-Solo tentang potensi kecelakaan

yang mungkin akan terjadi pada berbagai kondisi derajat kejenuhan lalu lintas,

sehingga dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan operasional jalan raya

dalam upaya meningkatkan keselamatan pada masa yang akan datang.


commit to user

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1. Tinjauan Pustaka

Kecelakaan lalu lintas adalah suatu peristiwa yang terjadi akibat adanya kesalahan

pada sistem pembentuk lalu lintas yaitu ; manusia, kendaraan, jalan dan

lingkungan ( Carter dan Homburger, 1978 ).

Kecelakaan lalu lintas paling sedikit melibatkan satu kendaraan yang

menyebabkan kerusakan yang merugikan pemiliknya ( Baker, 1975 ).

Kecelakaan lalu lintas juga dapat didefinisikan suatu peristiwa tidak diharapkan

yang melibatkan paling sedikit satu kendaraan bermotor dan mengakibatkan

kerugian material bahkan sampai menelan korban jiwa ( Kadiyali, 1973 ).

Ogden (1996) memberikan definisi kecelakaan yaitu “Suatu kejadian yang bersifat

jarang, acak, dan dipengaruhi banyak faktor serta selalu didahului oleh situasi satu

atau beberapa orang gagal menyesuaikan diri dengan lingkungannya”. Walaupun

pengertian tersebut sering dipakai dalam definisi umum, akan tetapi tidak

sepenuhnya benar, karena dalam istilah sederhana kecelakaan lalu-lintas tidak

bersifat jarang maupun acak melainkan mempunyai kecenderungan terhadap

faktor-faktor penyebab terjadinya kecelakaan.

Banyak penelitian yang telah dilakukan untuk mencoba mengidentifikasi

hubungan kondisi lalu lintas dengan tingkat kecelakaan :

Belmont (1953) menemukan untuk dua lajur kecelakaan meningkat hampir secara

linear dengan arus lalu-lintas.Tetapi pada jalan 4 lajur Gwynn (1967) yang

melakukan penelitian tersebut sepanjang 5,9 km di New Jersey antara tahun 1959-

1963 telah menyimpulkan hubungan tersebut membentuk kurva U.


commit to user

Cerder and Livenh (1982) juga mendapatkan kecenderungan yang sama yaitu

membentuk kurva U dimana tingkat kecelakaan merupakan fungsi dari volume

per jam.

Hall And Pendelton (1989) menyimpulkan bahwa tingkat kecelakaan berkurang

dengan meningkatnya volume lalu lintas.

Min And Sisopiku (1997) mendapatkan hubungan yang membentuk kurva U

antara v/c dan tingkat kecelakaan pada hari kerja dan akhir pekan pada berbagai

tipe kendaraan.

Chang (2000) yang meneliti hubungan v/c rasio yang mewakili kondisi jalan raya

dengan angka kecelakaan yang mewakili tingkat keselamatan. Penelitian tersebut

dilakukan dari tahun 1992-1997 di Shingal-Ansan Jalan bebas hambatan di Korea,

pada berbagai fasilitas jalan berbasis ruas, terowongan dan gerbang tol. Hasil

penelitian menyimpulkan bahwa tingkat kecelakaan paling tinggi terjadi pada jam

v/c yang rendah dan angka kecelakaan menurun pada saat peningkatan v/c dan

kemudian meningkat lagi pada v/c rasio terus meningkat. Dan untuk jalan bebas

hambatan basis ruas, terowongan dan gerbang tol mempunyai angka kecelakaan

minimum ketika v/c berturut-turut adalah 0.78, 0.75, dan 0,57.

Handjar Dwiantoro (2006) melakukan penelitian pada di Jalan Tol Jakarta-

Cikampek mengemukakan bahwa kecenderungan hubungan v/c rasio dan tingkat

kecelakaan membentuk pola parabolik positif (titik balik maksimum), dimana

pada v/c rendah peningkatan v/c rasio berpengaruh terhadap peningkatan angka

kecelakaan dan pada v/c yang terus meningkat angka kecelakaan menurun. Hasil

analisis dengan agregat tahun menunjukkan bahwa hubungan antara angka

kecelakaan dan v/c adalah fungsi polinomial positif dengan titik balik maksimum

pada v/c antara 0,6 sampai 0,7 dengan persamaan Y = -86,75X2 + 127,4x + 0,13

(R2=0,5003).


commit to user

Anderson et all, 1999, dalam Ng dan Sayed, 2004, mengemukakan bahwa rasio

antara radius lengkung horisontal individual dengan radius rata-rata alinyemen

pada suatu segmen jalan dilambangkan dengan CRR (Curve Radius Ratio).

CRR = (2.1)

Dalam penelitian ini, model yang akan digunakan adalah model matematik dan

statistik dalam bentuk persamaan regresi. Pegujian model menggunakan analisis

Generilized Linier Regression Modelling (GLM). Alasan penggunaan analisis

Generilized Linier Modelling ini karena dalam penelitian ini menggunakan data

kecelakaan yang sifatnya acak dan model ini memiliki beberapa kelebihan dalam

memprediksi tingkat kecelakaan dibandingkan penggunaan analisis regresi

konvensional, karena sifat data kecelakaan yang rare, discrete, and nonnegative

events. (Jovanis & Chang 1986, Saccomanno & Buyco 1988, dalam Ng, 2004).

Bentuk umum dari GLM adalah sebagai berikut:

(2.2)

Dimana:

E (Y) = variabel terikat yang diprediksi ( tingkat kecelakaan)

V = variabel bebas 1

L = variabel bebas 2

Xj = variabel tambahan yang diinginkan

a0, a1, a2 dan bj = koefisien parameter model

Penelitian Analisis hubungan tingkat kecelakaan dengan v/c rasio pada alinyemen

vertikal ini berbeda dengan penelitian sebelumnya. Pada penelitian sebelumnya

hanya difokuskan pada pengaruh v/c rasio terhadap tingkat kecelakaan saja

sedangkan pada penelitian ini menggunakan parameter alinyemen vertikal dalam

hal ini panjang lengkung vertikal. Lokasi yang dipakai dalam penelitian adalah

alinyemen vertikal yang memiliki karakteristik hampir sama satu dengan yang

lain (misal untuk daerah tanjakan dan turunan tanpa median).


commit to user

2.2. Dasar Teori

2.2.1. Kecelakaan Lalu Lintas

Kecelakaan lalu lintas merupakan suatu peristiwa yang tidak disengaja dan

disangka-sangka melibatkan kendaraan dengan atau tanpa pemakai jalan lainnya,

yang mengakibatkan korban manusia (mengalami luka berat, luka ringan, dan

meninggal dunia) dan kerugian harta benda.

Kejadian kecelakaan lalu lintas sangat beragam baik dari proses kejadian maupun

faktor penyebab. Menurut proses kejadiannya, kecelakaan lalu lintas dapat

dikelompokkan sebagai berikut :

a. Kecelakaan tunggal yaitu peristiwa kecelakaan yang hanya melibatkan satu

kendaraan.

b. Kecelakaan ganda yaitu peristiwa kecelakaan yang melibatkan dua

kendaraan.

c. Kecelakaan beruntun atau karambol yaitu peristiwa kecelakaan yang

melibatkan tiga kendaraan atau lebih.

Pada umumnya kecelakaan lalu-lintas dapat disebabkan oleh banyak faktor.

Faktor-faktor tersebut dapat dikategorikan menjadi tiga yaitu :

a. Keadaan pengemudi

- Keadaan tubuh

Keadaan pengemudi yang memiliki kekurangan fisik dalam penglihatan,

pendengaran dan sebab lainnya merupakan salah satu penyebab

kecelakaan karena mereka sukar untuk mengetahui keadaan jalan dengan

sempurna.

- Reaksi

Pengemudi harus menghadapi keadaan lalu lintas pada waktu harus

mengambil keputusan. Hal ini penting karena pengemudi lebih cepat

mengambil keputusan atau bereaksi sehingga kemungkinan akan

terjadinya kecelakaan lebih kecil.


commit to user

- Gangguan terhadap perhatian

Gangguan terhadap perhatian dapat menyebabkan terjadinya kecelakaan

karena disebabkan adanya kelengahan yang berlangsung beberapa detik

saja. Hal ini menyebabkan pengemudi tidak menguasai panca indera dan

anggota badannya. Pengemudi dalam keadaan yang seperti ini mudah

mendapat kecelakaan. (H.S. Djayoeman, 1976)

b. Keadaan kendaraan

Kerusakan pada bagian kendaraan seringkali menyebabkan kecelakaan. Oleh

karena itu perlu dilakukan pengecekan secara menyeluruh pada semua bagian

kendaraan.

c. Keadaan jalan dan lingkungan

- Keadaan jalan

Keadaan jalan yang kurang sempurna sering menimbulkan kecelakaan.

misal : jalan yang licin saat hujan, adanya jalan yang berlubang yang sulit

dihindari pengemudi, dan jalan yang rusak atau tidak sempurna.

- Geometri jalan kurang sempurna

Perencanaan geometri jalan yang kurang sempurna, misal :superelevasi

pada tikungan terlalu curam atau landai, jari-jari tikungan terlalu kecil,

pandangan bebas pengemudi terlalu sempit, kombinasi alinyemen

horisontal dan vertikal kurang sesuai, contoh : penurunan atau penaikan

jalan yang terlalu curam dapat menyebabkan kecelakaan.

- Penghalang Pemandangan

Umumnya ini terdiri dari kendaraan-kendaraan lain yang sedang berjalan

maupun berhenti, pohon-pohon, dan penghalang lainnya yang tidak

memungkinkan bagi pengemudi mempunyai pandangan yang luas dan

bebas atas jalan yang dilaluinya sehingga hal ini juga bisa menimbulkan

kecelakaan.

- Keadaan lingkungan jalan

Keadaan sekeliling jalan yang harus diperhatikan adalah penyeberang

jalan baik manusia atau kadang-kadang binatang. Lampu penerangan jalan

perlu ditangani secara seksama, baik itu jarak penempatannya maupun

kekuatan cahayanya.


commit to user

Berbagai faktor lingkungan jalan sangat berpengaruh dalam kegiatan

berlalu lintas, hal ini mempengaruhi pengemudi dalam mengatur

kecepatan (mempercepat, memperlambat, berhenti) jika menghadapi

situasi seperti:

a. Kondisi geometri jalan (alinyemen horizontal dan alinyemen vertikal)

b. Lokasi jalan

c. Iklim

d. Volume lalu lintas (semakin padat lalu lintas, makin banyak pula

kecelakaan yang terjadi)

(Departemen Perhubungan Direktorat Jenderal Perhubungan Darat Direktorat

Keselamatan Transportasi Darat Satuan Kerja Peningkatan Keselamatan

Transportasi Darat, 2006)

2.2.1.1. Tingkat Kefatalan

Tingkat kefatalan adalah keadaan atau kondisi korban akibat dari adanya

kecelakaan dimana kondisi korban mengalami luka ringan, luka berat dan

meninggal dunia. Tingkat kefatalan dapat dibagi menjadi beberapa tipe yaitu :

a. Sangat ringan yaitu korban kecelakaan tidak mengalami luka apapun.

b. Ringan yaitu korban kecelakaan mengalami luka ringan.

c. Berat yaitu korban kecelakaan mengalami luka berat.

d. Fatal yaitu korban kecelakaan meninggal dunia.

2.2.1.2. Angka Kecelakaan Lalu Lintas

Definisi kecelakaan menurut Peraturan Pemerintah No 43 Tahun 1993 adalah

suatu peristiwa yang tidak disangka-sangka dan tidak disengaja melibatkan

kendaraan dan atau tanpa pemakai jalan yang lainnya, mengakibatkan korban

manusia atau kerugian harta benda. Korban kecelakaan dapat berupa korban mati,

korban luka berat dan korban luka ringan.


commit to user

Angka kecelakaan (accident rate) biasanya digunakan untuk mengukur tingkat

kecelakaan pada satu satuan ruas jalan. Banyak indikator angka kecelakaan yang

telah diperkenalkan, Pignataro (1973) memberikan persamaan matematis untuk

menghitung angka kecelakaan sebagai berikut :

1. Angka kecelakaan lalu lintas per kilometer

adalah jumlah kecelakaan per kilometer dengan rumus :

AR = A / L ( 2.3 )

Keterangan :

AR = Angka kecelakaan total per kilometer setiap tahun

A = Jumlah total dari kecelakaan yang terjadi setiap tahun

L = Panjang dari bagian jalan yang dikontrol/ditinjau (km)

2. Angka kecelakaan lalu lintas berdasarkan kendaraan km perjalanan

AR = ( 2.4 )

Keterangan :

AR = Angka kecelakaan berdasarkan kendaraan km perjalanan

A = Jumlah total kecelakaan

AADT/LHRT = Volume lalu lintas harian rata-rata tahunan

T = Waktu periode pengamatan

L = Panjang ruas jalan (km)

2.2.1.3. Arus Lalu-Lintas

Arus lalu lintas menunjukkan jumlah kendaraan yang melintasi satu titik pada

jalan dalam satu satuan waktu yang dinyatakan dalam kendaraan/jam atau

emp/jam atau AADT. Arus atau volume dapat dikelompokkan menjadi 2 jenis

yaitu berdasarkan arah arus dan jenis kendaraan.


commit to user

Terminologi yang biasa digunakan untuk arus lau lintas atau volume lalu lintas

adalah :

1. ADT (Averaga Daily Traffic) atau dikenal juga dengan LHR (Lalu lintas

Harian Rata-rata) yaitu volume lalu lintas harian rata-rata berdasrkan

pengumpulan data selama χ hari, dengan ketentuan 1<χ<365.

2. AADT (Averaga Annual Daily Traffic) atau dikenal juga dengan LHRT (Lalu

lintas Harian Rata-rata Tahunan), yaitu total volume rata-rata harian (seperti

ADT) akan tetapi pengumpulan datanya harus >365 hari (χ>365hari).

3. 30 HV (30th Highest Annual Hourly Volume) atau disebut juga DHV (Design

Hourly Volume), yaitu volume lalu lintas tiap jam yang dipakai sebagai

volume desain.

4. Rate Of Flow adalah volume yang diperoleh dari pengamatan yang lebih kecil

dari satu jam, akan tetapi kemudian dikonversikan menjadi volume satu jam

secara linear.

2.2.2. Geometri Jalan

Kondisi geometri jalan berhubungan dengan terjadinya kecelakaan. Salah satu

unsur dari geometri jalan yaitu jarak pandang henti yang merupakan salah satu

faktor penyebab terjadinya kecelakaan. Kecelakaan terjadi karena jarak henti

pengendara tidak aman sehingga waktu untuk merespon hambatan di depannya

tidak memenuhi. Aman dan tidaknya jarak henti dari pengendara dipengaruhi oleh

kecepatan operasional dan kombinasi antar alinyemen. Kecepatan operasional

yang tinggi berakibat jarak henti yang dimiliki pengendara menjadi tidak aman.

2.2.2.1. Alinyemen Vertikal

Alinyemen vertikal merupakan bagian dari geometri jalan yang terdiri dari bagian

landai vertikal dan bagian lengkung vertikal. Ditinjau dari titik awal perencanaan,

bagian landai vertikal dapat berupa landai positif (tanjakan) atau landai negatif

(turunan) atau landai nol (datar). Bagian lengkung vertikal dapat berupa lengkung

cekung atau lengkung cembung.


commit to user

PVI

PLV'

PLV

PTV'

PTVEV' EV'

EV

LV

PVI

PLV'

PLV

PTV'

PTVEV' EV'

EV

LV

Gambar 2.1. Lengkung Vertikal Cembung

Gambar 2.2. Lengkung Vertikal Cekung

Keterangan:

PLV = titik awal lengkung parabola

PTV = titik akhir lengkung parabola

PVI = titik potong kelandaian

EV = pergeseran vertikal titik tengah busur lingkaran/lengkung

EV’ = pergeseran vertikal pada titik ¼ LV

LV = panjang lengkung vertikal dihitung secara horizontal

Salah satu bagian dari alinyemen vertikal yaitu landai maksimum. Kelandaian

maksimum dimaksudkan untuk memungkinkan kendaraan bergerak terus tanpa

kehilangan kecepatan yang berarti. Kelandaian maksimum didasarkan pada

kecepatan truk yang bermuatan penuh yang mampu bergerak dengan penurunan

kecepatan tidak lebih dari separuh kecepatan semula tanpa harus menggunakan

gigi rendah.


commit to user

2.2.2.2. Kelandaian Jalan

Landai jalan adalah suatu besaran untuk menunjukkan besarnya kenaikan dan

penurunan vertikal dalam satuan jarak horizontal (mendatar) dan dinyatakan

dalam persen (%). Pada umumnya gambar rencana dibaca dari kiri ke sebelah

kanan, maka diadakan perjanjian tanda terhadap landai dari kiri ke kanan bila

merupakan pendakian diberi tanda (+) dan penurunan diberi tanda (–).

1. Landai minimum

Kelandaian jalan merupakan faktor yang perlu diperhatikan dalam perencanaan

alinyemen vertikal. Kelandaian yang bagus bagi kendaraan tentunya adalah

kelandaian yang tidak menimbulkan kesulitan dalam mengoperasikan kendaraan

yaitu kelandaian 0% (datar). Namun, untuk keperluan drainase justru kelandaian

yang tidak datar-lah yang lebih disukai.

2. Landai maksimum

Selain memiliki batasan minimum, kelandaian juga memiliki batasan maksimum

yang diizinkan. Besar kelandaian maksimum yang diizinkan bisa dilihat pada

tabel 2.1. berikut :

Tabel 2.1. Kelandaian Maksimum yang Diizinkan

VR (km/jam) 120 110 100 80 60 50 40 < 40

Kelandaian Maksimum (%) 3 3 4 5 8 9 10 10

Sumber: Tata Cara Perencanaan Geometrik Jalan Antar Kota 1997

2.2.2.3. Lengkung Vertikal

Bagian lain dari alinyemen vertikal yaitu lengkung vertikal. Lengkung vertikal

harus disediakan pada setiap lokasi yang mengalami perubahan kelandaian dengan

tujuan untuk mengurangi goncangan akibat perubahan kelandaian dan

menyediakan jarak pandang henti.


commit to user

Lengkung vertikal dalam Tata Cara Perencanaan Geometrik Jalan Antar Kota

1997 ditetapkan berbentuk parabola sederhana dengan ketentuan:

a. Jika jarak pandang henti lebih kecil dari panjang lengkung vertikal cembung

(S < L), panjangnya ditetapkan dengan rumus:

( 2.5)

b. Jika jarak pandang henti lebih besar dari panjang lengkung vertikal cekung,

(S > L), panjangnya ditetapkan dengan rumus:

(2.6)

c. Panjang minimum lengkung vertikal ditentukan dengan rumus:

(2.7)

(2.8)

Dimana:

L = panjang lengkung vertikal (m)

A = perbedaan grade (m)

S = jarak pandang henti (m)

Y = faktor penampilan kenyamanan, didasarkan pada tinggi obyek 10 cm dan

tinggi mata 120 cm

Nilai Y dipengaruhi oleh jarak pandang di malam hari, kenyamanan, dan

penampilan. Nilai faktor penampilan kenyamanan (Y) ditentukan dalam tabel

berikut :

Tabel 2.2. Penentuan Faktor Penampilan Kenyamanan, Y

Kecepatan Rencana (km/jam) Faktor Penampilan Kenyamanan, Y

< 40

40 - 60

> 60

1,5

3

8



commit to user

Jarak Pandang Henti

Tinggi Mata Penghalang

Jarak Pandang Henti

Tinggi Mata

Lampu Kendaraan Belakang

Jembatan

Panjang lengkung vertikal juga bisa ditentukan langsung sesuai dengan tabel

berikut yang didasarkan pada penampilan, kenyamanan, dan jarak pandang.

Tabel 2.3. Panjang Minimum Lengkung Vertikal

Kecepatan Rencana

(km/jam)

Perbedaan Kelandaian

Memanjang (%)

Panjang Lengkung

(m)

< 40

40 - 60

> 60

1

0,6

0,4

20 - 30

40 - 80

80 - 150


Untuk lebih jelasnya, bisa dilihat pada gambar berikut :

Gambar 2.3. Lengkung Vertikal Cembung

Gambar 2.4. Lengkung Vertikal Cekung

2.2.3. Ekuivalensi Mobil Penumpang

Setiap jenis kendaraan mempunyai karakteristik pergerakan yang berbeda karena

dimensi, kecepatan, percepatan maupun kemampuan manuver dari masing-masing

tipe kendaraan berbeda disamping juga pengaruh geometrik jalan.


commit to user

Oleh karena itu, untuk menyamakan satuan dari masing-masing jenis kendaraan

digunakan suatu satuan yang bisa dipakai dalam perencanaan lalu-lintas yang

disebut dengan ekivalensi mobil penumpang (emp), sehingga emp didefinisikan

sebagai satuan untuk arus lalu-lintas dimana arus berbagai kendaraan telah diubah

menjadi arus kendaraan ringan (termasuk mobil penumpang). Nilai ekuivalensi

mobil penumpang ini diperlukan dalam analisis perhitungan untuk konversi

terhadap satuan mobil penumpang sesuai dengan MKJI (1997).

2.2.4. Kapasitas Jalan

Berdasarkan Manual Kapasitas Jalan Indonesia (1997), kapasitas adalah arus

maksimum yang melewati suatu titik pada jalan bebas hambatan yang dapat

dipertahankan per satuan jam dalam kondisi yang berlaku. Kapasitas dasar adalah

jumlah kendaraan maksimum yang dapat melintasi suatu penampang pada suatu

jalur atau jalan selama 1 (satu) jam, dalam keadaan jalan dan lalu-lintas yang

mendekati ideal dapat dicapai.

Pengertian kapasitas juga dapat didefinisikan sebagai berikut :

• Merupakan ukuran efektifitas fasilitas lalu lintas untuk mengakomodasi lalu

lintas.

• Kapasitas adalah arus maksimum per jam dari kendaraan yang melintasi suatu

titik atau ruas jalan yang uniform pada perioda waktu tertentu dengan kondisi

jalan, lalu lintas, dan pengaturan yang ada.

• Kapasitas merupakan ukuran kuantitas dan kualitas yang memfasilitasi evaluasi

kecukupan maupun kualitas pelayanan kendaraan pada keadaan fasilitas jalan

yang ada.

Faktor yang mempengaruhi kapasitas jalan :

– Faktor Jalan:

• Lebar lajur, kebebasan lateral, bahu jalan, keberadaan median,

permukaan jalan, alinemen, kelandaian jalan, keberadaan trotoar, dll.


commit to user

– Faktor Lalu Lintas:

• Komposisi lalu lintas, volume, distribusi lajur, gangguan lalu lintas,

keberadaan kendaraan tidak bermotor, gangguan samping, dll.

– Faktor Lingkungan:

• Keberadaan pejalan kaki, pengendara sepeda, binatang menyeberang,

dll.

Besarnya kapasitas untuk jalan luar kota tak terbagi menurut MKJI (1997) dapat

dijabarkan sebagai berikut :

C = Co × FCw × FCsp × FCSF ( 2.9)

Keterangan :

C = Kapasitas sesungguhnya (smp/jam)

Co = Kapasitas dasar (smp/jam)

FCw = Faktor penyesuaian lebar jalur lalu lintas

FCsp = Faktor penyesuaian akibat pemisahan arah

FCSF = Faktor penyesuaian akibat hambatan samping

Kapasitas jalan selanjutnya merupakan masukan dalam rekayasa lalu lintas :

· Menurunnya sistem jalan yang ada, dengan evaluasi perbandingan volume (V)

dengan kapasitas (C) yaitu V/C.

· Usulan perubahan sistem kerangka jalan yang ada (geometri jalan, simpang

bersinyal, peraturan perparkiran, perubahan arah, marka).

· Perancangan fasilitas baru berdasarkan analisis kapasitas dengan kebutuhan

(demand).

· Pembandingan efektifitas relatif dari berbagai moda transportasi dalam

melayani suatu kebutuhan.


commit to user

2.2.5. Hambatan Samping

Hambatan samping adalah pengaruh kegiatan di samping ruas jalan terhadap

kinerja lalu lintas. Banyaknya kegiatan di samping jalan di Indonesia sering

menimbulkan konflik yang kadang kala berat dengan arus lalu lintas. Hambatan

samping yang telah terbukti sangat berpengaruh terhadap kapasitas dan kinerja

jalan luar kota adalah :

- Pejalan kaki

- Pemberhentian angkutan umum dan kendaraan lain

- Kendaraan lambat

- Kendaraan masuk dan keluar dari lahan di samping jalan.

Ada beberapa klasifikasi untuk kelas hambatan samping menurut MKJI

(1997),untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 2.4.

Tabel 2.4. Faktor penyesuaian kapasitas akibat hambatan samping

Tipe jalan Kelas hambatan

samping

Faktor penyesuaian akibat hambatan samping

Lebar bahu efektif ( m )

≤ 0,5 1,0 1,5 ≥ 2,0 VL (sangat rendah) 0,97 0,99 1,00 1,02

2/2 UD L (rendah) 0,93 0,95 0,97 1,00 4/2 UD M (sedang) 0,88 0,91 0,94 0,98

H (tinggi) 0,84 0,87 0,91 0,95 VH (sangat tinggi) 0,80 0,83 0,88 0,93

Sumber : MKJI (1997)

Masing-masing dari kelas hambatan samping memiliki kondisi khas yang berbeda,

dimana :

VL : Pedalaman, pertanian atau lahan yang tidak berkembang, tanpa kegiatan

L : Pedalaman, beberapa bangunan dan kegiatan di samping jalan

M : Desa, ada kegiatan dan ada angkutan lokal

H : Desa, beberapa kegiatan pasar

VH : Hampir perkotaan, pasar atau ada kegiatan perdagangan


commit to user

2.2.6. Volume Lalu Lintas Volume lalu lintas digunakan sebagai pengukur jumlah dari arus lalu lintas dengan

menunjukkan jumlah kendaraan yang melintasi satu titik pengamatan dalam satu

satuan (hari, jam, menit).

2.2.6.1. Volume Lalu Lintas Harian Rata-rata (LHRT)

Volume lalu lintas harian rata-rata tahunan (LHRT) adalah jumlah lalu lintas

kendaraan rata-rata yang melewati satu jalur jalan selama 24 jam dan diperoleh

dari data selama satu tahun penuh.

LHRT = Jumlah lalu lintas dalam satu tahun 365 LHRT dinyatakan dalam kendaraan / hari / 1 arah untuk jalur berlajur banyak

dengan median.

2.2.6.2. Volume Lalu-Lintas Harian Rata-rata (LHR)

Mengingat akan biaya yang diperlukan dan membandingkan dengan ketelitian

yang dicapai serta tidak semua tempat mempunyai data volume lalu lintas selama

satu tahun maka untuk kondisi tersebut dapat pula dipergunakan satuan lalu lintas

harian rata-rata (LHR). LHR adalah hasil bagi jumlah kendaraan yang diperoleh

selama pengamatan dan lamanya pengamatan.

LHR = Jumlah lalu lintas selama pengamatan Lamanya pengamatan Data dikatakan teliti apabila :

a. Pengamatan dilakukan pada interval-interval waktu yang cukup

menggambarkan fluktuasi arus lalu-lintas selama satu tahun.

b. Hasil LHR yang dipergunakan adalah harga rata-rata dari perhitungan LHR

beberapa kali. LHR atau LHRT untuk perencanaan jalan baru diperoleh dari

analisis data yang diperoleh dari survei asal dan tujuan serta volume lalu

lintas di sekitar jalan tersebut.


commit to user

2.2.7. Derajat Kejenuhan

Derajat kejenuhan didefinisikan sebagai rasio arus lalu lintas terhadap kapasitas.

Derajat kejenuhan digunakan sebagai faktor utama dalam penentuan tingkat

kinerja segmen jalan. Nilai (v/c) rasio menunjukkan apakah segmen jalan tersebut

mempunyai masalah kapasitas atau tidak. Derajat kejenuhan dirumuskan sebagai :

DS = V/C (2.10)

Batas lingkup V/C Rasio untuk masing-masing tingkat pelayanan beserta

karakteristiknya dapat dilihat pada tabel 2.5 di bawah ini.

Tabel 2.5. Tingkat pelayanan jalan

Tingkat Karakteristik Lalu lintas

Batas lingkup

V/C Pelayanan

A Kondisi arus lalu lintas bebas dengankecepatan

0,00 - 0,20 tinggi dan volume lalu lintas rendah

B Arus stabil, tetapi kecepatan mulai dibatasi oleh

0,20 - 0,44 kondisi arus lalu lintas

C Arus stabil, tetapi kecepatan dan gerak kendaraan

0,45 - 0,74 dikendalikan

D Arus mendekati tidak stabil, kecepatan masih

0,75 - 0,84 dapat dikendalikan, V/C masih bisa ditolerir

E Arus tidak stabil, kecepatan terkadang terhenti,

0,85 - 1,00 volume sudah mendekati kapasitas

F Arus dipaksakan, kecepatan rendah, volume

≥ 1,00 melebihi kapasitas, antrian panjang (macet)

Sumber : Traffic Planning and Engineering, 2ndedition Pergamon Press Oxword,1979


commit to user

2.3. Analisis Data

2.3.1. Analisis Generilized Linearr Regression Modelling (GLM)

Dalam penelitian ini, model yang digunakan adalah model matematik dan statistik

dalam bentuk persamaan regresi. Pengujian model menggunakan analisis

Generilized Linier Regression Modelling (GLM). Alasan penggunaan analisis

Generilized Linier Modelling karena dalam penelitian ini menggunakan data

kecelakaan yang sifatnya acak dan model ini memiliki beberapa kelebihan dalam

memprediksi tingkat kecelakaan dibandingkan dengan penggunaan analisis

regresi konvensional, karena sifat data kecelakaan yang rare, discrete, and

nonnegative events. (Jovanis & Chang 1986, Saccomanno & Buyco 1988, dalam

Ng, 2004).

Dalam penelitian ini bentuk model yang akan diuji adalah sebagai berikut:

(2.11)

Dimana:

E (Y) = tingkat kecelakaan yang diprediksi

LHR = volume lalu lintas harian rata-rata (smp/hari)

Lv = panjang lengkung vertikal (m)

V/C = rasio derajat kejenuhan jalan

a0, a1, a2, bj = koefisien parameter model

Adapun langkah-langkah yang dilakukan pada program SPSS 19 dengan analisis

Generalized Linear Models (GLM) ini adalah sebagai berikut :

a. Membuka program SPSS 19

b. Pada Variable View diberi label “y” untuk variabel terikat, sedangkan label

x1, x2, dan x3 untuk variabel bebas

Gambar 2.5. Penentuan variabel (variable view)


commit to user

c. Input data untuk pengujian model pada Data View

Gambar 2.6. Input data (data view)

d. Klik menu bar Analyze, kemudian pilih Generalized Linear Models

e. Setelah masuk pada analisis GLM, pada menu bar Type of Model pilih

custom dengan distribution poisson dan link function Log

Gambar 2.7. Type of Model


commit to user

f. Pada menu bar Response masukkan variabel terikat (tingkat kecelakaan) pada

kolom Dependent Variable

Gambar 2.8. Response

g. Pada menu bar Predictors, masukkan variabel bebas (LHR, Lv dan V/C

Rasio) pada kolom covariates

Gambar 2.9. Predictors


commit to user

h. Selanjutnya pada menu bar Model, masukkan covariates (x1, x2, x3) pada

kolom model

Gambar 2.10. Model

i. Pada menu bar Estimation, pilih method Newton-Raphson dan scale

parameter methodnya Pearson Chi-Square

Gambar 2.11. Estimation


commit to user

j. Klik menu bar Statistics, pada analysis type pilih analisis type III, sedangkan

untuk chi-square statistics pilih yang Likelihood Ratio dan untuk confidence

interval type pilih yang Profile Likelihood

Gambar 2.12. Statistics

k. Klik OK kemudian Output hasil analisis GLM akan muncul

2.3.2. Analisis Korelasi

Analisis korelasi berfungsi untuk mengetahui kuat lemahnya tingkat hubungan

linier antarvariabel. Suatu variabel dapat diramalkan dari variabel lainnya apabila

terdapat korelasi yang signifikan. Arah hubungan antar variabel (direct of

correlation) dapat dibedakan menjadi:

a. Positive corelation

Positive corelation atau korelasi positif terjadi apabila perubahan suatu

variabel diikuti perubahan lain secara beraturan dengan arah yang sama.

Misal antara variabel y dan x, kenaikan variabel y akan diikuti oleh kenaikan

variabel x dan penurunan variabel y juga diikuti penurunan x.

b. Negative corelation

Negative corelation atau korelasi negatif terjadi apabila perubahan suatu

variabel diikuti perubahan variabel lain dengan arah yang berlawanan.


commit to user

c. Null corelation

Null corelation atau korelasi nihil terjadi apabila perubahan suatu variabel

tidak diikuti perubahan variabel lain secara berurutan. Arah hubungan yang

terjadi secara acak terkadang searah dan terkadang berlawanan arah.

Pengukuran kuat atau lemahnya suatu hubungan korelasi antarvariabel dinyatakan

dalam suatu nilai yang disebut koefisien korelasi (r). Nilai koefisien korelasi

berkisar antara -1 sampai dengan +1 (-1 ≤ r ≤ +1). Koefisien korelasi yang

mendekati nilai -1 atau +1 mempunyai hubungan yang semakin kuat, sedangkan

nilai koefisien korelasi yang mendekati nilai 0 maka hubungan antarvariabel

semakin lemah. Tanda (+) dan (-) menunjukan arah hubungan antara variabel

apakah berkorelasi positif atau negatif. Koefisien korelasi dapat dicari dengan

persamaan :

r (2.12)

Dimana :

X = Variabel bebas

Y = Variabel terikat

n = Banyaknya pengamatan atau sampel

Menurut Young (1982) mengemukakan ukuran koefisien korelasi sebagai berikut:

a. 0,70 s.d. 1,00 (baik plus maupun minus) menunjukkan adanya tingkat

hubungan yang tinggi

b. 0,40 s.d. <0,70 (baik plus maupun minus) menunjukkan adanya tingkat

hubungan yang substansial

c. 0,20 s.d. 0,40 (baik plus maupun minus) menunjukkan tingkat hubungan yang

rendah

d. <0,20 (baik plus maupun minus) menunjukkan hubungan yang lemah


commit to user

2.3.3. Pengujian Validasi model

Pengujian validasi model menggunakan penilaian goodness of fit. Ketepatan

fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari goodness of

fit-nya. Secara statistik setidaknya ini dapat diukur dari statistik t,dan statistik F.

Suatu perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila nilai uji

statistiknya berada dalam daerah kritis (daerah dimana Ho ditolak), sebaliknya

disebut tidak signifikan bila hasil uji statistiknya berada dalam daerah dimana Ho

diterima. Beberapa ukuran statistik bisa digunakan untuk mengukur goodness of

fit dari model GLM. McCullagh & Nelder (1989) dalam Sawalha & Sayed (2006)

menyarankan Pearson X2 dan Scaled Deviance (SD).

Pearson X2 = (2.13)

Dimana:

yi = tingkat kecelakaan yang diamati pada lokasi i

E(Λi) = tingkat kecelakaan yang diprediksi pada lokasi i

var (Yi) = selisih frekuensi kecelakaan pada lokasi i

2.3.4. Pengujian Signifikansi Model

Uji signifikasi merupakan pengujian statistik yang bertujuan mengetahui apakah

koefisien regresi yang dihasilkan dapat diterima sebagai penaksir parameter

regresi populasi. Uji signifikasi disebut juga dengan uji parsiil atau uji-t.

Uji signifikansi merupakan uji hipotesis terhadap koefisien regresi secara individu

untuk setiap variabel bebas seihingga dapat diketahui apakah koefisien regresi

yang didapat bisa diterima sebagai penaksir parameter regresi atau ditolak.

Pengujian nilai signifikansi untuk mengetahui apakah koefisien regresi yang

dihasilkan dapat diterima sebagai penaksir parameter regresi populasi.


commit to user

2.3.5. Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis dilakukan untuk menyatakan variabel bebas yang digunakan

berpengaruh signifikan atau tidak terhadap variabel terikat (tingkat kecelakaan).

Adapun tahap pengujian yang dilakukan adalah:

1. Menentukan hipotesis yang digunakan adalah :

· H0 : β = 0, artinya koefisien regresi tidak signifikan

· H1 : β ≠ 0, artinya koefisien regresi signifikan

2. Pengambilan kesimpulan pada pengujian hipotesis adalah sebagai berikut :

· Asymp. Sig. < taraf signifikansi (α) à H0 ditolak

· Asymp. Sig. > taraf signifikansi (α) à H0 diterima

(Wahid Sulaiman, 2004)


commit to user

BAB 3

METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Umum

Penelitian ini menggunakan metode deskriptif analitis. Deskriptif berarti

pemaparan masalah yang ada di lapangan, sedangkan analitis adalah metode atau

cara untuk mengolah data yang diperoleh sesuai dengan masalah yang diteliti.

Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan data sekunder berupa data

kecelakaan lalu lintas dalam dua tahun terakhir, data LHRT, dan data geometrik

jalan. Pengumpulan data primer hanya dilakukan apabila diperlukan untuk

mencocokkan data sekunder berupa kondisi arus lalu lintas, kondisi jalan dan

kondisi lingkungan di sekitar jalan dengan pengamatan langsung di lapangan.

Data yang diperoleh kemudian akan dibuat model menggunakan analisis

generalized linear model untuk mendapatkan hubungan tingkat kecelakaan

dengan v/c rasio pada alinyemen vertikal dimana tingkat kecelakaan sebagai

variabel terikat, sedangkan LHR, (v/c) rasio dan panjang lengkung vertikal

sebagai variabel bebas.

3.2. Lokasi Penelitian

Penelitian dilakukan pada 5 (lima) lokasi yang berbeda namun dengan

karakteristik yang sama pada ruas jalan Semarang-Solo km 59+000 s/d km

86+000. Berdasarkan data kecelakaan dan survei pendahuluan maka dipilih lima

titik dengan data kecelakaan dan memiliki karakteristik yang sama. Kelima titik

tersebut mempunyai kesamaan karakteristik berupa:

1. Alinyemen vertikal (tanjakan/turunan)

2. Tanpa median

3. Lokasi sekitar berupa pemukiman dan atau lahan kosong


commit to user

Gambar 3.1. Lokasi Penelitian

Keterangan :

Ngancar

Tegalsari

Penggung

Sidomulyo

Bakalan

3.3. Pengumpulan Data

Penelitian ini sebagian besar menggunakan data sekunder. 3.3.1. Data Primer

Data primer adalah data yang diperoleh dan dikumpulkan secara langsung dari

hasil pengamatan di lapangan dengan melakukan observasi langsung pada lokasi

studi. Data primer dalam penelitian ini berupa data kapasitas jalan, hambatan


commit to user

samping, kondisi jalan dan kondisi lingkungan. Data ini diperoleh dengan cara

pengamatan langsung di lapangan. Pengumpulan data primer pada penelitian ini

hanya dilakukan apabila diperlukan untuk mencocokkan dengan data sekunder.

3.3.2. Data Sekunder

Data sekunder adalah data yang diperoleh secara tidak langsung (diperoleh dari

penelitian sebelumnya atau dari instansi terkait) yang masih berhubungan dengan

penelitian.

Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa :

1. Data geometrik jalan

Berfungsi untuk memberikan informasi awal tentang kondisi penampang

melintang daerah studi antara lain : besar kelandaian alinyemen vertikal jalan,

panjang dan lebar jalan, lebar bahu jalan, jumlah lajur jalan.

2. Data kecelakaan

Data kecelakaan yang terinci selama 2 (dua) tahun terakhir (2008-2009)

mencakup informasi tentang jumlah, lokasi, dan waktu kejadian kecelakaan.

3. Data volume Lalu Lintas

Data volume lalu lintas baik itu LHRT maupun VLHR untuk mengetahui

jumlah kendaraan yang melewati jalan raya Semarang-Solo Km 59+000

sampai dengan Km 86+000.

3.4. Tahap Penelitian

Penelitian analisis hubungan tingkat kecelakaan dengan (v/c) rasio pada

alinyemen vertikal ini dilakukan dengan melalui beberapa tahapan yaitu :

a. Observasi masalah

b. Perumusan masalah

c. Studi pustaka dan landasan teori


commit to user

d. Survei pendahuluan

Survei pendahuluan dilakukan untuk mengetahui letak dan kondisi sebenarnya

dari data lokasi-lokasi kecelakaan yang terdapat di Jalan Semarang-Solo Km

59+000 s/d 86+000.

e. Pengumpulan data sekunder

Pengumpulan data sekunder ini meliputi : data geometrik jalan, data

kecelakaan, dan data volume lalu lintas (LHRT).

f. Rekapitulasi data

Merupakan rekapitulasi data jumlah kecelakaan, data volume lalu lintas

harian rata-rata tahunan (LHRT) dan data geometrik jalan (penampang

melintang jalan).

g. Analisis data

Pada penelitian ini analisis data menggunakan analisis generalized linier

model dan Uji statistik untuk mengidentifikasi hubungan tingkat kecelakaan

dengan v/c rasio dan panjang lengkung vertikal.

h. Hasil dan Pembahasan

i. Kesimpulan

3.5. Metode Analisis Data

Tujuan tahapan analisis ini adalah untuk mendapatkan fungsi tingkat kecelakaan

terhadap (v/c) rasio dan panjang lengkung vertikal. Alasan menggunakan (v/c)

rasio dan panjang lengkung vertikal sebagai fungsi kecelakaan adalah bahwa

parameter (v/c) rasio dan panjang lengkung vertikal lebih mewakili karakteristik

kinerja lalu lintas dan aspek geometri jalan dibandingkan arus lalu lintas.

Analisis akan dilakukan pada agregat tahun. Pada agregat tahun, data kecelakaan

direkapitulasi dalam kelompok kejadian kecelakaan per tahun dan (v/c) rasio akan

direkapitulasi berdasarkan volume LHRT. Tahapan analisis dimulai dengan

rekapitulasi jumlah kecelakaan yang dipilah-pilah menurut waktu dan lokasi

kejadian kecelakaan.


commit to user

Tahap berikutnya adalah menentukan volume lalu lintas kendaraan dalam smp

kemudian menghitung kapasitas jalan pada masing-masing ruas jalan sesuai

dengan data hasil pengamatan langsung di lapangan untuk mendapatkan (v/c)

rasio pada waktu dan tempat kejadian kecelakaan.

3.5.1. Metode Penentuan Satuan Mobil Penumpang (smp)

Jenis kendaraan yang melewati jalan Semarang-Solo mempunyai karakteristik

pergerakan yang berbeda karena dimensi, kecepatan, percepatan maupun

kemampuan manuver dari masing-masing tipe kendaraan. Dalam penelitian

ini,konversi terhadap penentuan satuan mobil penumpang dilakukan

menggunakan metode proporsi atas kendaraan yang melewati jalan Semarang-

Solo dengan faktor ekuivalensi mobil penumpang sesuai MKJI (1997).

3.5.2. Metode Penentuan Kapasitas Jalan

Jalan raya Semarang-Solo merupakan salah satu jalan luar kota yang mempunyai

tingkat pelayanan tinggi, maka faktor koreksi terhadap kapasitas dasar akan

dirancang pada nilai 1, artinya kapasitas jalan berada pada kapasitas dasar. Pada

analisis ini, kapasitas jalan akan dihitung sesuai dengan MKJI (1997) dan

menyesuaikan data hasil pengamatan langsung di lapangan.

3.5.3. Metode Analisis Fungsi (v/c) Rasio dan Angka Kecelakaan

Pada penelitian ini angka kecelakaan sebagai ukuran tingkat kecelakaan akan

dihitung untuk berdasarkan jumlah kecelakaan per kilometer dengan rumus (AR)

sehingga akan diperoleh angka kecelakaan rata-rata untuk tiap rentang jarak (Km)

dan pada waktu kejadian. Misalkan hasil perhitungan angka kecelakaan pada ruas

Ngancar (Lv1) menunjukkan angka 10, berarti pada ruas tersebut setiap tahun

akan berpotensi terjadi kecelakaan sebesar 10 kejadian per kilometer. V/C rasio

akan dihitung berdasarkan volume (smp) LHRT.


commit to user

Misalkan volume pada tahun 2008 adalah 3000 smp/jam sedangkan kapasitas

jalan sebesar 4000 smp/jam, maka nilai (v/c) rasio adalah 0.75.

3.5.4. Analisis Generilized Linear Regression Modelling (GLM)

Salah satu tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperkirakan besarnya

pengaruh v/c rasio dan panjang lengkung vertikal terhadap tingkat kecelakaan.

Bentuk matematis dari model prediksi kecelakaan harus dapat diterima secara

logika, dalam hal ini model tidak memprediksi nilai negatif pada jumlah/tingkat

kecelakaan dan dipastikan bahwa nilai nol variabel bebas yang dipakai akan

menghasilkan nilai nol kecelakaan.

Untuk itu, dari kedua data tersebut akan dibuat suatu hubungan melalui pengujian

model menggunakan analisis GLM dengan LHR, v/c rasio dan panjang lengkung

vertikal (Lv) sebagai variabel bebas (x) dan tingkat kecelakaan sebagai variabel

terikat (y). Dalam analisis GLM ini ada beberapa pengujian yang akan dilakukan

diantaranya adalah :

a. Uji korelasi (r)

b. Pengujian validasi model

c. Pengujian signifikansi model

Setelah model diuji selanjutnya diadakan pengujian hipotesis, adapun hipotesis

yang digunakan adalah :

a. Hipotesis LHR

H0 : β = 0, artinya hubungan LHR dengan tingkat kecelakaan tidak signifikan

H1 : β ≠ 0, artinya hubungan LHR dengan tingkat kecelakaan signifikan

b. Hipotesis Lv

H0 : β = 0, artinya hubungan Lv dengan tingkat kecelakaan tidak signifikan

H1 : β ≠ 0, artinya hubungan Lv dengan tingkat kecelakaan signifikan

c. Hipotesis V/C Rasio

H0 : β = 0, artinya hubungan V/C dengan tingkat kecelakaan tidak signifikan

H1 : β ≠ 0, artinya hubungan V/C dengan tingkat kecelakaan signifikan


commit to user

3.6. Diagram Alir Penelitian

MULAI

PERUMUSAN MASALAH

Pengumpulan Data

Studi Pustaka dan Landasan Teori

REKAPITULASI DATA :

1. Data Kecelakaan : · Jumlah Kecelakaan

2. Data Volume Lalin : · LHRT

3. Data Geometrik Jalan : · Jumlah dan Panjang Ruas · Lebar Jalan dan Jumlah Lajur

OBSERVASI MASALAH

Survei Pendahuluan

A


commit to user

Gambar 3.2. Diagram Alir Penelitian

Variabel konsistensi perencanaan geometrik jalan

LHR, V/C Rasio, Lv,

Analisis Generalized Linear Model (GLM)

Model hubungan tingkat kecelakaan dengan (V/C)

rasio dan parameter alinyemen vertikal

PEMBAHASAN

Uji statistik untuk mengetahui signifikansi model

SELESAI

Validasi model:

Penilaian goodness of fit dengan Pearson X2 Statistic dan Scaled Deviance (SD)

(McCullagh and Nelder dalam Ng and Sayed)

ANALISIS DATA

Uji korelasi (r) untuk mengetahui keterhubungan

antar variabel

A

KESIMPULAN


commit to user

BAB 4

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

4.1. Hasil Pengumpulan Data

4.1.1. Data Kecelakaan

Kecelakaan merupakan suatu kejadian yang bersifat jarang, acak, dan dipengaruhi

banyak faktor serta selalu didahului oleh situasi satu atau beberapa orang gagal

menyesuaikan diri dengan lingkungannya. (Ogden, 1996). Kecelakaan juga

merupakan peristiwa di jalan yang tidak disangka-sangka dan tidak disengaja.

Berdasarkan pengertian tersebut dapat disimpulkan bahwa kejadian kecelakaan

tidak dapat diprediksi kapan dan dimana akan terjadi kecelakaan. Oleh karena itu,

peneliti memberikan batasan mengenai pengambilan data kecelakaan lalu lintas

yaitu kejadian kecelakaan yang diambil memiliki lokasi dengan batasan maksimal

1 km dari salah satu titik lengkung vertikal yang ditinjau.

Data kecelakaan yang diperoleh dari Unit Laka Satlantas Polres Boyolali berisi

lokasi, jumlah, dan waktu kejadian kecelakaan. Hasil rekapitulasi data kecelakaan

pada tahun 2008 dan 2009 disajikan pada tabel 4.1 dan selengkapnya ditampilkan

pada lampiran A-1. Dari tabel tersebut dapat dilihat rata-rata kejadian dari tiap

lokasi.


commit to user

Tabel 4.1. Data Kecelakaan Tahun 2008 dan 2009

No. Daerah

Jumlah dan lokasi kejadian kecelakaan

Rata-rata 2008 2009

Lokasi Jumlah Lokasi Jumlah

1. Ngancar

(Lv1)

- Bangak - RM Sari

Mulyo

1 4

- RM Sari Mulyo

1 3

2. Ngancar (Lv2)

- RSU Banyudono

- Ngancar - Ngangkruk

4 1 6

- RSU Banyudono

- Ngancar - Ngangkruk

1

4 5

11

3. Tegalsari (Lv1)

- RM Milik Kita

- SPBU Tegal Wire

5 1

- RM Milik Kita

- SMPT Byl.

3

1 5

4. Tegalsari

(Lv2) - Tegalsari - Utami

4 1

- Tegalsari - Utami

2 1 4

5. Penggung (Lv1)

- Pasar Penggung

2 - Penggung 1 2

6. Penggung

(Lv2) - - - - 0

7. Penggung (Lv3)

- - - - 0

8. Penggung

(Lv4)

- DPU - Jembatan

Pule - Kenteng

3 1 3

- DPU - Kenteng

3 2 6

9. Sidomulyo

(Lv1) - Sidomulyo 1 - Sidomulyo 1

1

10. Sidomulyo (Lv2)

- - - - 0

11. Sidomulyo

(Lv3) - Prof.

Soeharso 6 - Prof.

Soeharso 3

5

12. Sidomulyo (Lv4)

- - - - 0

13. Sidomulyo (Lv5)

- Kali keboan II

1 - - 1

14. Bakalan (Lv1)

- - - - 0

15. Bakalan (Lv2)

- KUD Ganesa Ampel

1 - Kebon Jeruk

1 1

16. Bakalan (Lv3)

- Keboan 1 - Pasar Ampel

1 1

Sumber: Unit Laka Satlantas Polres Boyolali (lampiran A-1)


commit to user

4.1.2. Data Volume Lalu Lintas

Data volume lalu lintas diperoleh dari instansi Pusat Pengembangan Jaringan

Jalan (P2JJ) Semarang. Data tersebut meliputi data volume lalu lintas harian rata-

rata tahunan (LHRT) dan komposisi jenis kendaraan yang melewati ruas jalan

Semarang-Solo Km 59 – Km 86. Data LHR tahunan yang diambil adalah data

LHR tahun 2008 dan 2009 sesuai dengan tahun kejadian kecelakaan. Untuk lokasi

penelitian Ngancar, Penggung, Sidomulyo, dan Bakalan menggunakan LHR

tahunan pada ruas Salatiga-Boyolali dan Boyolali-Salatiga, sedangkan untuk

lokasi Tegalsari menggunakan LHR tahunan pada ruas Jl. Pandanaran (Boyolali).

Data LHR tahunan yang digunakan dalam penelitian bisa dilihat pada tabel 4.2

dan selengkapnya ditampilkan pada lampiran.

Tabel 4.2. Data LHRT (Kend/hari)

Nama Ruas Tahun Rata-rata

2008 2009 2008 2009 Boyolali - Salatiga 32090 33517

32091 33063 Salatiga - Boyolali 32092 32609

Jl. Pandanaran (smg-solo) 33177 32890 33184 29311 Jl. Pandanaran (solo-smg) 33190 25732

Sumber : Traffic Report Instansi P2JJ Semarang (Lampiran A-2)

4.1.2.1. Komposisi Kendaraan

Karakteristik komposisi arus lalu lintas di ruas jalan Semarang-Solo km 59 – km

86 didominasi oleh kendaraan jenis MC, LV, dan HV. Prosentase proporsi untuk

masing-masing jenis kendaraan bervariasi. Komposisi kendaraan pada jalan

Semarang- Solo pada tahun 2008 dan 2009 dapat dilihat pada tabel 4.3 dan

selengkapnya ditampilkan pada lampiran.


commit to user

Tabel 4.3. Prosentase komposisi kendaraan

Tahun Nama Ruas Jenis Kendaraan ( % ) Rata-rata (%) MC LV HV MC LV HV

2008

Boyolali-Salatiga 48,1 27,4 24,5 48,0 27,4 24,6

Salatiga-Boyolali 47,9 27,4 24,7

Jl. Pandanaran (smg-solo) 51,5 42,4 6,1 51,5 42,4 6,1

Jl. Pandanaran (solo-smg) 51,5 42,4 6,1

2009

Boyolali-Salatiga 47,2 28,9 23,9 47,9 29,1 23,1 Salatiga-Boyolali 48,6 29,2 22,2

Jl. Pandanaran (smg-solo) 50,2 47,7 2,1 52,0 46,0 2,0

Jl. Pandanaran (solo-smg) 53,8 44,3 1,9 Sumber : Hasil Analisa Data (Lampiran A-3)

Keterangan :

MC : Sepeda motor

LV : Kendaraan ringan (kendaraan bermotor beroda empat, termasuk mobil

Penumpang, pick up, oplet)

HV : Kendaraan berat (kendaraan bermotor dengan jarak as lebih lebih dari 3,5

m, biasanya beroda lebih dari empat termasuk bus, truk 2 as, truk 3 as

dan truk kombinasi.

4.1.3. Data Geometri Jalan

Data geometri jalan diperoleh dari instansi P2JJ Semarang. Jika dirasa data kurang

lengkap, maka data dapat diperoleh dengan pengamatan dan pengukuran langsung

di lapangan dengan menggunakan rol meter dan theodolit. Data yang diperoleh

dapat dilihat pada tabel 4.4.

Tabel 4.4. Data geometri jalan

Karakteristik Lokasi 1 Lokasi 2 Lokasi 3 Lokasi 4 Lokasi 5

1. Nama Jl.Smg-Solo Jl.Smg-Solo Jl.Smg-Solo Jl.Smg-Solo Jl.Smg-Solo

2. Segmen Ngancar Tegalsari Penggung Sidomulyo Bakalan

3. Fungsi Arteri

primer

Arteri

primer

Arteri

primer

Arteri

primer

Arteri

primer

4. Tipe jalan 2/2 UD 4/2 UD 2/2 UD 2/2 UD 2/2 UD


commit to user

Tabel 4.4. Data geometri jalan (Lanjutan)

5. Lebar jalan 7.0 m 14.0 m 7.0 m 7.0 m 7.0 m

6. Median - - - - -

7. Jumlah &

lebar lajur 2x3.5m 4x3.5m 2x3.5m 2x3.5m 2x3.5m

8. Tipe medan Datar Bukit Datar Bukit Bukit

Sumber : Hasil Survey Langsung Pada Lokasi

Tabel 4.5. Data Lengkung Vertikal Jalan

No. Lokasi Panjang Lengkung Vertikal (Lv)

(m)

1. Ngancar

(Lv1) 40

2. Ngancar

(Lv2) 40

3. Tegalsari

(Lv1) 40

4. Tegalsari

(Lv2) 40

5. Penggung

(Lv1) 50

6. Penggung

(Lv2) 50

7. Penggung

(Lv3) 50

8. Penggung

(Lv4) 50

9. Sidomulyo

(Lv1) 60

10. Sidomulyo

(Lv2) 40


commit to user

Tabel 4.5. Data Lengkung Vertikal Jalan (Lanjutan)

11. Sidomulyo

(Lv3) 100

12. Sidomulyo

(Lv4) 140

13. Sidomulyo

(Lv5) 40

14. Bakalan

(Lv1) 250

15. Bakalan

(Lv2) 50

16. Bakalan

(Lv3) 150

Sumber: Gambar Perencanaan Geometri Jalan Paket Salatiga-Boyolali

Pada masing-masing lokasi penelitian yang ditinjau memiliki panjang ruas jalan

yang berbeda-beda. Hal ini disesuaikan dengan lokasi kejadian kecelakaan.

Panjang ruas jalan yang ditinjau dapat dilihat pada tabel 4.6.

Tabel 4.6. Panjang ruas jalan yang ditinjau

No Lokasi Panjang ruas

(km) 1 Ngancar 0,7

2 Tegalsari 0,5

3 Penggung 0,6

4 Sidomulyo 0,7

5 Bakalan 1,2

Sumber : Hasil Survey Langsung Pada Lokasi

Dalam hal geometri jalan, sesuai dengan TPGJAK 1997 sebagian besar ruas jalan

Semarang-Solo km 59 – km 86 termasuk dalam tipe medan bukit namun ada juga

yang datar. Hal ini dapat dilihat dari besar kelandaian jalannya yang berkisar

antara 0% - 7%.


commit to user

Dengan melihat karakteristik jalan yang ada termasuk lebar lajur, maka kapasitas

jalan ini dapat dihitung menggunakan rumus 2.9 yaitu C = Co × FCw × FCsp ×

FCSF . Hasil perhitungan kapasitas untuk tiap lokasi penelitian ini dapat dilihat

pada tabel 4.7.

Tabel 4.7. Kapasitas jalan ( smp/jam )

Lokasi Tipe Tipe C Jalan Medan (smp/jam)

Ngancar 2/2 UD Datar 3162

Lv1 Ngancar

2/2 UD Datar 3038 Lv2

Tegalsari 4/2 UD Bukit 3135

Lv1 Tegalsari

4/2 UD Bukit 3069 Lv2

Penggung 2/2 UD Datar 3100

Lv1 Penggung


Penggung 2/2 UD Datar 3038

Lv3 Penggung


Sidomulyo 2/2 UD Bukit 3000

Lv1 Sidomulyo



Lv3 Sidomulyo



Lv5 Bakalan


Bakalan 2/2 UD Bukit 2910

Lv2 Bakalan


Sumber : Hasil Perhitungan (lampiran B)


commit to user

4.1.4. Analisis V/C Rasio

Untuk memperoleh v/c rasio pada masing-masing ruas jalan yang ditinjau maka

volume lalu lintas dikalikan nilai emp sesuai jenis kendaraan. Faktor emp yang

digunakan sesuai dengan MKJI (1997) dimana, untuk kendaraan dengan jenis

MC, LV, dan HV pada ruas jalan yang bertipe bukit (Tegalsari, Sidomulyo dan

Bakalan) adalah 0,4, 1, dan 1,2. Sedangkan pada ruas jalan yang bertipe datar

(Ngancar dan Penggung) adalah 0,5, 1, dan 1,2. Nilai k sebagai volume jam

perencanaan digunakan 11% dari LHRT mengacu pada MKJI (1997).

Contoh menghitung v/c rasio tahun 2008 pada ruas Ngancar (Lv1) dengan LHRT

sebesar 32.091 kend/hari dengan komposisi kendaraan jenis MC , LV, dan HV

berturut-turut adalah 48% ,27,4 %, dan 24,6 %.

Maka jumlah smp pada ruas tersebut adalah :

32.091 ×(48%×0,5)+( 27,4%×1)+(24,6%×1,2) = 25.968 smp/hari

Hasilnya dikalikan nilai k sebesar 11% untuk memperoleh volume (emp) jam

perencanaan menjadi 25.968 × 11% = 2856,5 smp/jam. Sehingga besarnya v/c

rasio bisa diketahui dengan volume per jam dibagi besar kapasitas jalan pada ruas

tersebut menjadi 2856,5/3162 =0,9034.

Rekapitulasi data v/c rasio dalam smp pada tiap ruas jalan yang ditinjau dapat

dilihat pada tabel 4.8 – 4.10

Tabel 4.8. V/C Rasio tahun 2008

No Lokasi LHRT V C

V/C (kend/hari) (smp/jam) (smp/jam)

1 Ngancar (Lv1) 32091 2856,5 3162 0,90 2 Ngancar (Lv2) 32091 2856,5 3038 0,94 3 Tegalsari (Lv1) 33184 2566,85 3135 0,82 4 Tegalsari (Lv2) 33184 2566,85 3069 0,84 5 Penggung (Lv1) 32091 2856,5 3100 0,92 6 Penggung (Lv2) 32091 2856,5 3069 0,93 7 Penggung (Lv3) 32091 2856,5 3038 0,94 8 Penggung (Lv4) 32091 2856,5 3038 0,94


commit to user

Tabel 4.8. V/C Rasio tahun 2008 (Lanjutan)

9 Sidomulyo (Lv1) 32091 2687 3000 0,90 10 Sidomulyo (Lv2) 32091 2687 3000 0,90 11 Sidomulyo (Lv3) 32091 2687 2910 0,92 12 Sidomulyo (Lv4) 32091 2687 3000 0,90 13 Sidomulyo (Lv5) 32091 2687 2940 0,91 14 Bakalan (Lv1) 32091 2687 2940 0,91 15 Bakalan (Lv2) 32091 2687 2910 0,92 16 Bakalan (Lv3) 32091 2687 3000 0,90

Sumber : Hasil Perhitungan (lampiran A-4)

Tabel 4.9. V/C Rasio tahun 2009

No Lokasi LHRT V C

V/C (kend/hari) (smp/jam) (smp/jam)

1 Ngancar (Lv1) 33063 2937,5 3162 0,93 2 Ngancar (Lv2) 33063 2937,5 3038 0,97 3 Tegalsari (Lv1) 29311 2231,15 3135 0,71 4 Tegalsari (Lv2) 29311 2231,15 3069 0,73 5 Penggung (Lv1) 33063 2937,5 3100 0,95 6 Penggung (Lv2) 33063 2937,5 3069 0,96 7 Penggung (Lv3) 33063 2937,5 3038 0,97 8 Penggung (Lv4) 33063 2937,5 3038 0,97 9 Sidomulyo (Lv1) 33063 2763,34 3000 0,92 10 Sidomulyo (Lv2) 33063 2763,34 3000 0,92 11 Sidomulyo (Lv3) 33063 2763,34 2910 0,95 12 Sidomulyo (Lv4) 33063 2763,34 3000 0,92 13 Sidomulyo (Lv5) 33063 2763,34 2940 0,94 14 Bakalan (Lv1) 33063 2763,34 2940 0,94 15 Bakalan (Lv2) 33063 2763,34 2910 0,95 16 Bakalan (Lv3) 33063 2763,34 3000 0,92

Sumber : Hasil Perhitungan (lampiran A-4)

Tabel 4.10. V/C Rasio Rata-rata

No Lokasi V/C Rasio

V/C Rata-rata 2008 2009

1 Ngancar (Lv1) 0,90 0,93 0,92 2 Ngancar (Lv2) 0,94 0,97 0,95 3 Tegalsari (Lv1) 0,82 0,71 0,76 4 Tegalsari (Lv2) 0,84 0,73 0,78


commit to user

Tabel 4.10. V/C Rasio Rata-rata (Lanjutan)

5 Penggung (Lv1) 0,92 0,95 0,93 6 Penggung (Lv2) 0,93 0,96 0,94 7 Penggung (Lv3) 0,94 0,97 0,95 8 Penggung (Lv4) 0,94 0,97 0,95 9 Sidomulyo (Lv1) 0,90 0,92 0,91 10 Sidomulyo (Lv2) 0,90 0,92 0,91 11 Sidomulyo (Lv3) 0,92 0,95 0,93 12 Sidomulyo (Lv4) 0,90 0,92 0,91 13 Sidomulyo (Lv5) 0,91 0,94 0,92 14 Bakalan (Lv1) 0,91 0,94 0,92 15 Bakalan (Lv2) 0,92 0,95 0,93 16 Bakalan (Lv3) 0,90 0,92 0,91

Sumber : Hasil Perhitungan

Hasil rekapitulasi data v/c rasio pada ke 4 (empat) lokasi yaitu Ngancar,

Penggung, Sidomulyo dan Bakalan menunjukkan angka yang relatif tinggi,

dimana v/c rasio tertinggi adalah sebesar 0,95 sedangkan yang terendah yaitu pada

ruas Tegalsari sebesar 0,76. Nilai V/C rasio yang relatif tinggi menunjukkan

kondisi arus lalu lintas yang sudah mendekati jenuh khususnya pada saat jam

sibuk.

4.1.5. Analisis Angka Kecelakaan (AR)

Angka kecelakaan sebagai ukuran tingkat kecelakaan akan dianalisis pada tiap

lokasi yang ditinjau selama 2 (dua) tahun. Selain dipengaruhi oleh jumlah

kejadian kecelakaan, nilai AR juga dipengaruhi oleh panjang ruas jalan yang

ditinjau.

Perhitungan angka kecelakaan (AR) menggunakan rumus 2.3 yaitu :

AR = A / L

Contoh perhitungan besarnya nilai AR pada ruas Ngancar (Lv1) tahun 2008

adalah sebagai berikut :

Jumlah kecelakaan = 5 kejadian

Panjang ruas jalan yang ditinjau = 0,7 km


commit to user

AR = 5/0,7 → AR = 7,14 ~ 8 , artinya pada ruas jalan ini setiap tahunnya

berpotensi terjadi kecelakaan sebanyak 8 kejadian tiap km. Rekapitulasi

perhitungan nilai AR untuk tiap ruas jalan yang ditinjau selama 2 tahun disajikan

pada tabel 4.11.

Tabel 4.11. Angka Kecelakaan (AR)

No Lokasi Σ Kecelakaan Panjang

Ruas AR AR

Th 2008

Th 2009 (Km)

Th 2008

Th 2009 Rata-rata

1 Ngancar (Lv1) 5 1 0,7 8 2 5 2 Ngancar (Lv2) 11 10 0,7 16 15 16 3 Tegalsari (Lv1) 6 4 0,5 12 8 10 4 Tegalsari (Lv2) 5 3 0,5 10 6 8 5 Penggung (Lv1) 2 1 0,6 4 2 3 6 Penggung (Lv2) 0 0 0,6 0 0 0 7 Penggung (Lv3) 0 0 0,6 0 0 0 8 Penggung (Lv4) 7 5 0,6 12 9 11 9 Sidomulyo (Lv1) 1 1 0,7 2 2 2 10 Sidomulyo (Lv2) 0 0 0,7 0 0 0 11 Sidomulyo (Lv3) 6 3 0,7 9 5 7 12 Sidomulyo (Lv4) 0 0 0,7 0 0 0 13 Sidomulyo (Lv5) 1 0 0,7 2 0 1 14 Bakalan (Lv1) 0 0 1,2 0 0 0 15 Bakalan (Lv2) 1 1 1,2 1 1 1 16 Bakalan (Lv3) 1 1 1,2 1 1 1

Sumber : Hasil Perhitungan

4.2. Analisis dan Pembahasan

Analisis data bertujuan untuk menguji model yang digunakan yaitu persamaan

antara variabel terikat dan variabel bebas. Variabel terikat yaitu tingkat kejadian

kecelakaan dimana angka kecelakaan sebagai ukurannya. Variabel terikat

diperoleh melalui data sekunder dari dinas/instansi terkait (Satlantas Unit Laka

Polres Boyolali). Variabel bebas diperoleh dari data sekunder yaitu dari gambar

perencanaan geometri jalan paket salatiga-boyolali dan data LHR yang sudah

tersedia di instansi P2JJ Semarang.


commit to user

4.2.1. Input Data Untuk Pengujian Model

Lokasi yang ditinjau dalam penelitian ini adalah segmen jalan antar kota

Semarang-Solo. Sebagian besar segmen jalan merupakan jalan antar kota, hanya

sebagian kecil yang menjadi bagian jalan perkotaan Kabupaten Boyolali.

Data LHR (dalam smp/hari) untuk input data pengujian model :

Ruas Salatiga-Boyolali dan Boyolali-Salatiga :

Prosentase rata-rata jenis kendaraan (MC) tahun 2008 dan tahun 2009 :

(48% +47,9%)/2 = 47,95%

Prosentase rata-rata jenis kendaraan (LV) tahun 2008 dan tahun 2009 :

(27,4% +29,1%)/2 = 28,25%

Prosentase rata-rata jenis kendaraan (HV) tahun 2008 dan tahun 2009 :

(24,6% +23,1%)/2 = 23,85%

(32091+33063)/2 = 32577 kend/hari

LHR = 32577×(0,5×47,95%)+(1×28,25%)+(1,2×23,85%) = 26336,5 smp/hari

LHR = 32577×(0,4×47,95%)+(1×28,25%)+(1,2×23,85%) = 24774,81 smp/hari

Ruas Jl. Pandanaran (Smg-Solo) dan Jl. Pandanaran (Solo-smg) :

Prosentase rata-rata jenis kendaraan (MC) tahun 2008 dan tahun 2009 :

(51,5% +52%)/2 = 51,75%

Prosentase rata-rata jenis kendaraan (LV) tahun 2008 dan tahun 2009 :

(42,4% +46%)/2 = 44,2%

Prosentase rata-rata jenis kendaraan (HV) tahun 2008 dan tahun 2009 :

(6,1% +2%)/2 = 4,05%

(33184+29311)/2 = 31247,5 kend/hari

LHR = 31247,5×(0,4×51,75%)+(1×44,2%)+(1,2×4,05%) = 21797,91 smp/hari

Data-data yang digunakan untuk pengujian model disajikan pada tabel 4.12.


commit to user

Tabel 4.12. Input Data Untuk Pengujian Model

No. Lokasi

Lengkung Vertikal

Tingkat Kecelakaan

LHR (smp/hari)

Lv (m)

V/C

(y) (x1) (x2) (x3)

1. Ngancar

1 5 26336,5 40 0,92

2. Ngancar

2 16 26336,5 40 0,95

3. Tegalsari

1 10 21797,91 40 0,76

4. Tegalsari

2 8 21797,91 40 0,78

5. Penggung

1 3 26336,5 50 0,93

6. Penggung

2 0 26336,5 50 0,94

7. Penggung

3 0 26336,5 50 0,95

8. Penggung

4 11 26336,5 50 0,95

9. Sidomulyo

1 2 24774,81 60 0,91

10. Sidomulyo

2 0 24774,81 40 0,91

11. Sidomulyo

3 7 24774,81 100 0,93

12. Sidomulyo

4 0 24774,81 140 0,91

13. Sidomulyo

5 1 24774,81 40 0,92

14. Bakalan

1 0 24774,81 250 0,92

15. Bakalan

2 1 24774,81 50 0,93

16. Bakalan

3 1 24774,81 150 0,91

Sumber : Hasil Rekapitulasi Input Data Pengujian Model (lampiran C-1)


commit to user

4.2.2. Analisis Korelasi

Pengujian korelasi menggunakan tool (mekanisme hitungan) pada software SPSS.

Pengujian ini menghasilkan koefisien korelasi antara variabel terikat dengan

variabel bebas dan koefisien korelasi antar variabel bebas. Hasil koefisien korelasi

disajikan pada tabel 4.13.

Tabel 4.13. Hasil koefisien korelasi

Korelasi Tingkat

LHR Lv V/C Kecelakaan

Tingkat 1 -0,119 -0.347 -0.246

Kecelakaan

LHR

1 -0,043 0,926

Lv

1 0,126

V/C

1

Sumber: Hasil Perhitungan SPSS 19 (Lampiran C -5)

Nilai koefisien korelasi yang dihasilkan antara variabel bebas (LHR) dengan

variabel terikat (tingkat kecelakaan) yaitu 0,119. Koefisien korelasi antara

variabel terikat (tingkat kecelakaan) dengan variabel bebas (Lv) yaitu 0,347.

Koefisien korelasi antara variabel terikat (tingkat kecelakaan) dengan variabel

bebas (V/C) yaitu 0,246. Hubungan antar variabel bebas mempunyai hubungan

yang bervariasi yaitu antara 0,119 – 0,926.

Nilai koefisien korelasi yang dihasilkan menunjukkan nilai yang rendah, dimana

koefisien korelasi dengan nilai antara 0,1-0,4 (baik positif maupun negatif)

menunjukkan suatu hubungan yang rendah atau lemah.

Nilai korelasi antara tingkat kecelakaan dengan LHR dan V/C rasio yaitu 0,119

dan 0,246. Nilai korelasi ini lebih kecil dari nilai korelasi antara tingkat

kecelakaan dengan Lv yaitu 0,347. Hal ini menunjukkan bahwa Lv cenderung

lebih berperan terhadap terjadinya kecelakaan.


commit to user

4.2.3. Pengujian Model

Pengujian model dalam penelitian ini menggunakan analisis Generalized Linier

Model (GLM). Data tingkat kecelakaan, LHR, Lv, dan V/C Rasio dianalisis,

dimana rata-rata tingkat kecelakaan sebagai variabel terikat (y), dan LHR, Lv, dan

V/C Rasio sebagai variabel bebas (x1, x2, x3). Input data yang digunakan dalam

pengujian model ini telah disajikan pada tabel 4.12. Pengolahan data ini

menggunakan software SPSS 19. Hasil pengujian model menggunakan analisis

Generalized Linier Model (GLM) sesuai dengan output SPSS pada tabel

Parameter Estimates yang ada pada lampiran C-4 adalah sebagai berikut :

y = exp (3,723) LHR0,000 Lv -0,012 exp (-10,824 V/C)

Dimana :

Y : Tingkat kecelakaan

LHR : Volume Lalu lintas harian rata-rata (smp/hari)

Lv : Penjang lengkung vertikal (m)

V/C : Rasio derajat kejenuhan

Nilai koefisien pada variabel LHR adalah 0 (nol), artinya bahwa berapapun nilai

LHR bila dipangkatkan nol akan bernilai 1 sehingga bisa dikatakan bahwa nilai

LHR tidak berpengaruh terhadap nilai tingkat kecelakaan.

4.2.4. Pengujian Validasi Model

Beberapa ukuran statistik bisa digunakan untuk mengukur goodness of fit dari

model GLM. McCullagh & Nelder (1989) dalam Sawalha & Sayed (2006)

menyarankan Pearson X2 dan Scaled Deviance (SD). Dari hasil pengujian validasi

model pada tabel Goodness of Fit lampiran C-3 menunjukkan nilai Pearson X2

adalah 74,107, nilai ini kemudian dibandingkan dengan nilai pada tabel chi-

square dimana nilai untuk d.f. = 12 dan α = 0,05 adalah 21,0261 , artinya nilai

Pearson X2 > nilai pada tabel chi-square sehingga bisa dikatakan bahwa model ini

tingkat validitasnya kurang dan berdasarkan nilai Scaled Deviance (SD) model ini

mempunyai nilai error sebesar 70,765.


commit to user

4.2.5. Pengujian Signifikansi Model

Hasil dari pengujian model di atas selanjutnya dapat digunakan dalam pengujian

signifikansi model. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh tiap

variabel bebas terhadap variabel terikat. Dalam pengujian signifikansi model ini

menggunakan nilai taraf signifikansi (α) sebesar 5%.

4.2.6. Pengujian Hipotesis

Hasil pengujian model di atas selanjutnya dapat kita pakai untuk uji hipotesis

yang menyatakan variabel bebas yang digunakan berpengaruh signifikan atau

tidak terhadap variabel terikat (tingkat kecelakaan), adapun hipotesis yang

digunakan adalah :

- Hipotesis LHR

H0 : β = 0, artinya hubungan LHR dengan tingkat kecelakaan tidak signifikan

H1 : β ≠ 0, artinya hubungan LHR dengan tingkat kecelakaan signifikan

- Hipotesis Lv

H0 : β = 0, artinya hubungan Lv dengan tingkat kecelakaan tidak signifikan

H1 : β ≠ 0, artinya hubungan Lv dengan tingkat kecelakaan signifikan

- Hipotesis V/C Rasio

H0 : β = 0, artinya hubungan V/C dengan tingkat kecelakaan tidak signifikan

H1 : β ≠ 0, artinya hubungan V/C dengan tingkat kecelakaan signifikan

A. Hipotesis LHR

Dari tabel Test of Model Effects pada lampiran C-3 diketahui nilai Sig. dari

variabel LHR = 0.194. Nilai signifikansi tersebut kemudian dibandingkan dengan

taraf signifikansi (α) sebesar 0.05 diperoleh 0.194 > 0.05. Karena nilai Sig. > α

maka dapat disimpulkan bahwa kita menerima H0 yang artinya bahwa hubungan

variabel bebas (LHR) dengan variabel terikat (tingkat kecelakaan) tidak

signifikan, sehingga bisa dikatakan bahwa LHR tidak mempunyai pengaruh yang

signifikan terhadap tingkat kecelakaan. Hal ini terjadi karena data LHR yang


commit to user

digunakan adalah data sekunder yang menunjukkan volume lalu lintas di segmen

atau ruas jalan bukan pada lokasi studi.

B. Hipotesis Lv


variabel Lv = 0.004. Nilai signifikansi tersebut kemudian dibandingkan dengan

taraf signifikansi (α) sebesar 0.05 diperoleh 0.004 < 0.05. Karena nilai Sig. < α

maka dapat disimpulkan bahwa kita menolak H0 yang artinya bahwa hubungan

variabel bebas (Lv) dengan variabel terikat (tingkat kecelakaan) signifikan

sehingga, bisa dikatakan bahwa Lv mempunyai pengaruh yang signifikan

terhadap tingkat kecelakaan.

C. Hipotesis V/C Rasio


variabel V/C = 0.096. Nilai signifikansi tersebut kemudian dibandingkan dengan

taraf signifikansi (α) sebesar 0.05 diperoleh 0.096 > 0.05. Karena nilai Sig. > α

maka dapat disimpulkan bahwa kita menerima H0 yang artinya bahwa hubungan

variabel bebas (V/C rasio) dengan variabel terikat (tingkat kecelakaan) tidak

signifikan sehingga bisa dikatakan bahwa V/C rasio tidak mempunyai pengaruh

yang signifikan terhadap tingkat kecelakaan.


commit to user

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

1. Hubungan tingkat kecelakaan dengan v/c rasio dan panjang lengkung vertikal

dapat diketahui dengan melakukam pengujian model menggunakan analisis

Generalized Linear Model dimana hasilnya adalah sebagai berikut: 枠实㛀ǁǑ 纵米,蜜弥米邹许剑江迷.迷迷迷许Ȭ能迷.迷谜弥㛀ǁǑ 纵石谜迷,密弥秘奖/键邹 Keterangan:

y : Tingkat kecelakaan

LHR : Volume lalu lintas harian rata-rata (smp/hari)

Lv : Panjang lengkung vertikal (m)

V/C : Rasio derajat kejenuhan

2. Variabel bebas yang mempunyai pengaruh paling signifikan terhadap tingkat

kecelakaan adalah lengkung vertikal (Lv). Hubungan antara tingkat

kecelakaan dengan lengkung vertikal (Lv) adalah berbanding terbalik artinya

jika lengkung vertikal semakin besar maka tingkat kecelakaan akan menurun.

5.2. Saran

Dari hasil analisis dan pembahasan dapat disampaikan beberapa saran yaitu:

1. Desain alinyemen vertikal, dalam hal ini lengkung vertikal sebaiknya perlu

diperhatikan mengenai panjang lengkung vertikalnya karena jika panjang

lengkung vertikalnya semakin besar maka akan menambah jarak pandang dan

rasa aman bagi pengemudi.

2. Kinerja jalan Semarang-Solo khususnya pada km 59+000 s/d km 86+000

secara keseluruhan kurang optimal. Hal ini disebabkan karena fungsi jalan


commit to user

pada jalan ini adalah arteri primer dengan kondisi LHR saat ini yang lebih

dari 25.000 smp/hari dimana menurut TPGJAK, lebar jalur minimal untuk

fungsi jalan arteri primer adalah 14 meter sehingga untuk ke depannnya

disarankan untuk meningkatkan kapasitas jalannya dengan melakukan

langkah-langkah penanganan seperti pelebaran jalan, perbaikan kualitas bahu

jalan sehingga dapat berfungsi secara optimal.

perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac/analisis...pada alinyemen vertikal (studi kasus jalan raya...

Documents