<![CDATA[Kecelakaan lalu lintas merupakan permasalahan keselamatan publik yang serius di Indonesia karena menimbulkan dampak sosial dan ekonomi yang besar. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh faktor manusia, kendaraan, jalan, dan lingkungan terhadap tingkat kecelakaan lalu lintas di Indonesia periode 2018–2023. Penelitian menggunakan pendekatan mixed methods dengan desain explanatory sequential, di mana analisis kuantitatif dilakukan terlebih dahulu untuk mengidentifikasi pola dan hubungan antarvariabel, kemudian diperdalam dengan analisis kualitatif untuk menjelaskan temuan statistik. Data kuantitatif dianalisis menggunakan korelasi Pearson, regresi linier berganda, dan analisis spasial, sedangkan data kualitatif dianalisis secara tematik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor manusia merupakan penyumbang terbesar kecelakaan lalu lintas dengan kontribusi 81,5%, diikuti oleh faktor jalan (40%), kendaraan (28%), dan lingkungan. Analisis regresi menunjukkan bahwa keempat faktor tersebut secara simultan berpengaruh signifikan terhadap tingkat kecelakaan dengan nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,72. Temuan ini menegaskan secara empiris pengaruh terpadu keempat faktor dalam kerangka sistem keselamatan jalan (Safe System). Implikasi kebijakan penelitian ini menekankan pentingnya prioritas intervensi keselamatan berbasis faktor dominan melalui peningkatan edukasi dan penegakan hukum, pengawasan kelaikan kendaraan, serta perbaikan infrastruktur pada titik rawan kecelakaan berbasis data. Traffic accidents represent a serious public safety issue in Indonesia, generating significant social and economic impacts. This study aims to analyze the influence of human, vehicle, road, and environmental factors on the level of traffic accidents in Indonesia during the 2018–2023 period. The research employs a mixed methods approach with an explanatory sequential design, where quantitative analysis is conducted first to identify patterns and relationships among variables, followed by qualitative analysis to further explain the statistical findings. Quantitative data were analyzed using Pearson correlation, multiple linear regression, and spatial analysis, while qualitative data were examined through thematic analysis. The results indicate that human factors are the dominant contributor to traffic accidents, accounting for 81.5%, followed by road factors (40%), vehicle factors (28%), and environmental factors. Regression analysis shows that these four factors simultaneously have a significant effect on traffic accident levels, with a coefficient of determination (R²) of 0.72. These findings empirically confirm the integrated influence of the four factors within the road safety Safe System framework. The policy implications highlight the need to prioritize safety interventions based on dominant factors, including enhanced education and law enforcement, stricter vehicle roadworthiness supervision, and data-driven improvements to infrastructure at accident-prone locations. ]]>
