Pemodelan Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas Berdasarkan Metode Geographically Weighted Regression di Jawa Timur

Abstract

Provinsi Jawa Timur menempati urutan pertama sebagai provinsi yang mengalami kecelakaan lalu lintas paling banyak di Indonesia pada tahun 2011, 2012, 2013. Berdasarkan fakta dan penelitian terdahulu, diketahui bahwa kecelakaan lalu lintas dipengaruhi oleh faktor yang bervariasi di setiap daerah, sehingga digunakan pemodelan menggunakan metode Geographically Weighted Regression. Variabel yang diduga mempengaruhi angka kecelakaan lalu lintas di 38 kabupaten/kota di Jawa Timur adalah kepadatan penduduk, persentase usia remaja, persentase kecelakaan terjadi di kawasan jalan kabupaten/kota, persentase pendidikan terakhir pelaku kecelakaan di atas SMP, rasio jenis kelamin dan persentase kecelakaan terjadi pada waktu gelap. Berdasarkan hasil analisis, data telah memenuhi asumsi heterogenitas spasial pada pengujian Breusch Pagan dengan P-value sebesar 0,009. dan terdapat dependensi spasial berdasarkan uji Moran’s I dengan P-value sebesar 0,03. Fungsi pembobot yang digunakan pada penelitian ini adalah fungsi pembobot Fixed Bisquare dengan bandwidth sebesar 1,67 . Terjadi peningkatan nilai R² menjadi 52,80 persen pada model GWR dan penurunan nilai SSE menjadi 14,22. Sehingga, pada kasus ini model GWR lebih baik dalam memodelkan dibanding model OLS. Faktor kepadatan penduduk dan persentase pendidikan terakhir pelaku kecelakaan di atas SMP menjadi faktor yang signifikan mempengaruhi kecelakaan lalu lintas di setiap kabupaten/kota di Jawa Timur dengan taraf signifikansi sebesar 5 persen.