Adaptasi Perilaku Berkendara Motor yang Agresif Menggunakan PCA dan Manova - Gultom, Zuli Agustina; Tanjung, Mahardika Abdi Prawira; Hamidy, Al (Blend Sains Jurnal Teknik, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perilaku berkendara agresif di kalangan pengendara motor menggunakan teknik analisis multivariat, termasuk Principal Component Analysis (PCA), klastering, dan Multivariate Analysis of Variance (MANOVA). Survei dilakukan pada 130 responden untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku berkendara, seperti kelalaian, perilaku agresif, dan kesalahan persepsi. Hasil PCA mengidentifikasi tiga faktor utama yang mempengaruhi perilaku berkendara agresif, yaitu kelalaian dan ketidakfokusan (kontribusi terbesar), perilaku agresif/pelanggaran aturan, dan kesalahan persepsi/pengendalian kendaraan. Komponen pertama menjelaskan 65% dari varians data, dengan titik elbow ditemukan pada komponen ketiga. Uji KMO menunjukkan nilai 0,743, yang menandakan bahwa data sampel cukup representatif untuk dianalisis, sementara uji Bartlett's Test of Sphericity dengan p-value 0,000 mengindikasikan korelasi signifikan antar variabel. Uji MANOVA menunjukkan bahwa faktor kelalaian dan ketidakfokusan tidak berpengaruh signifikan terhadap keselamatan berkendara (p = 0,104), sementara perilaku agresif/pelanggaran aturan memiliki pengaruh moderat (p = 0,215) terhadap salah satu variabel dependen. Faktor kesalahan persepsi juga tidak berpengaruh signifikan (p = 0,061). Uji Levene mengungkapkan varians tidak homogen untuk faktor kelalaian (p = 0,028), sedangkan varians untuk faktor perilaku agresif dan kesalahan persepsi homogen. Temuan ini mengindikasikan bahwa kelalaian dan kesalahan persepsi berperan lebih dominan dalam mempengaruhi risiko kecelakaan lalu lintas. Penelitian ini memberikan wawasan penting untuk pengembangan kebijakan keselamatan berkendara, terutama dalam menangani faktor kelalaian dan pengendalian persepsi pengemudi.