ANALISIS MODEL PREDIKSI KECELAKAAN DENGAN POLA LALU LINTAS PADA JALAN TOL (STUDI KASUS : JALAN TOL SEMARANG ABC)

NURROHMAN, HAFIDZ (2026) ANALISIS MODEL PREDIKSI KECELAKAAN DENGAN POLA LALU LINTAS PADA JALAN TOL (STUDI KASUS : JALAN TOL SEMARANG ABC). Diploma thesis, POLITEKNIK KESELAMATAN TRANSPORTASI JALAN.

	Text (ABSTRAK) 22011010-SKRIPSI-ABSTRAK.pdf Download (922kB)
	Text (BAB 1) 22011010-SKRIPSI-BAB1.pdf Download (136kB)
	Text (BAB 2) 22011010-SKRIPSI-BAB2.pdf Restricted to Registered users only Download (516kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) 22011010-SKRIPSI-BAB3.pdf Restricted to Registered users only Download (386kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) 22011010-SKRIPSI-BAB4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 5) 22011010-SKRIPSI-BAB5.pdf Download (182kB)
	Text (LAMPIRAN) 22011010-SKRIPSI-LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Kecelakaan lalu lintas di Jalan Tol Semarang ABC mencatat total 735 kejadian selama periode 2021–2025, dengan Jalur B mendominasi sebesar 57,9% dari total kejadian dan KM 430 Jalur B sebagai lokasi paling kritis (EAN = 537). Penelitian ini bertujuan menganalisis karakteristik dan faktor penyebab kecelakaan di daerah rawan kecelakaan, membangun model prediksi frekuensi kecelakaan, serta menyusun alternatif penanganan berbasis hasil pemodelan. Data yang digunakan meliputi data sekunder kecelakaan dari BUJT Jalan Tol Semarang ABC periode 2021–2025 serta data primer hasil survei kecepatan kendaraan menggunakan metode floating car dan survei traffic counting, dengan identifikasi daerah rawan kecelakaan menggunakan metode Equivalent Accident Number (EAN) dan Upper Control Limit (UCL), serta pemodelan dilakukan melalui Regresi Poisson dan Regresi Binomial Negatif menggunakan IBM SPSS Statistics. Hasil penelitian mengidentifikasi 6 segmen black spot gabungan dan membuktikan bahwa Model Regresi Binomial Negatif lebih unggul dibandingkan Regresi Poisson berdasarkan penurunan AIC dari 1.342,993 menjadi 1.284,252 dan Likelihood Ratio Test (LR = 58,74; p < 0,001), dengan persamaan model yang dihasilkan \log\funcapply(\widehat{AR})=-22,636+\beta_{\mathrm{Penyebab}}+\beta_{\mathrm{JenisLaka}}+\beta_{\mathrm{Lingkungan}}+\beta_{\mathrm{NLajur}}+\beta_{\mathrm{KombAlinemen}}+\beta_{\mathrm{Kendaraan}}+0,008\times MP+0,008\times KS+0,011\times TB+0,008\times BB-0,001\times\mathrm{Volume}+2,197\times VC serta 10 variabel berpengaruh signifikan, di mana V/C Ratio merupakan prediktor paling sensitif (IRR = 8,999; p = 0,049) setiap kenaikan 0,1 satuan meningkatkan risiko kecelakaan sebesar 24,5% dan kecepatan Truk Besar sebagai variabel kecepatan paling berpengaruh (IRR = 1,011). Analisis regresi berganda menghasilkan model pendukung \hat{Y}=-471,32+48,30(VC)+6,08(\mathrm{Kecepatan}) dengan R² = 0,502 (p = 0,0005), yang mengkonfirmasi bahwa kondisi free flow pada V/C rendah mendorong kecepatan tinggi sebagai mekanisme utama peningkatan risiko kecelakaan di ruas Jalan Tol Semarang ABC.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	black spot, Binomial Negatif, Regresi Poisson, jalan tol, kecelakaan lalu lintas, model prediksi kecelakaan.
Subjects:	H Social Sciences > HE Transportation and Communications Q Science > Q Science (General)
Divisions:	Rekayasa Sistem Transportasi Jalan > Rekayasa Sistem Transportasi Jalan
Depositing User:	Hafidz Nurrohman
Date Deposited:	25 May 2026 00:11
Last Modified:	25 May 2026 00:11
URI:	http://eprints.pktj.ac.id/id/eprint/4409

Actions (login required)

View Item