EKSPLORASI MODEL TINGKAT KECELAKAAN LALU - Haryadi, Bambang (Semarang State University, 2011)
Abstract: The objectives of the presents study wasÃ‚Â to explore mathematical models that could be usedÃ‚Â toÃ‚Â estimateÃ‚Â theÃ‚Â numberÃ‚Â ofÃ‚Â accidentsÃ‚Â onÃ‚Â interurbanÃ‚Â tollÃ‚Â roads.Ã‚Â PreditiveÃ‚Â modelsÃ‚Â were developedÃ‚Â byÃ‚Â relatingÃ‚Â trafficÃ‚Â exposureÃ‚Â (averageÃ‚Â dailyÃ‚Â trafficÃ‚Â andÃ‚Â roadÃ‚Â sectionÃ‚Â length)Ã‚Â withÃ‚Â the numberÃ‚Â ofÃ‚Â accidentsÃ‚Â perÃ‚Â unitÃ‚Â ofÃ‚Â time.Accident,Ã‚Â roadwayÃ‚Â sectionÃ‚Â andÃ‚Â trafficÃ‚Â volumeÃ‚Â dataÃ‚Â were obtainedÃ‚Â fromÃ‚Â Jagorawi,Ã‚Â JakartaCikampek,Ã‚Â padaleunyi,Ã‚Â andÃ‚Â palikanciÃ‚Â tollÃ‚Â road.Ã‚Â AccidentÃ‚Â rate models were developed from those data usingÃ‚Â generalized linear modelling (GLM) techniques. The conclusionsÃ‚Â fromÃ‚Â theÃ‚Â study were:Ã‚Â (1)Ã‚Â linierÃ‚Â regression model wasÃ‚Â notÃ‚Â appropriateÃ‚Â toÃ‚Â beÃ‚Â usedÃ‚Â to predictÃ‚Â accidentsÃ‚Â number,Ã‚Â becauseÃ‚Â accidentÃ‚Â occurenceÃ‚Â didÃ‚Â notÃ‚Â followÃ‚Â normalÃ‚Â distribution,Ã‚Â (2) Poisson regression possessed accident occurence characteristics: descrete, rare and random, and (3)Ã‚Â NegativeÃ‚Â BinomialÃ‚Â distributionÃ‚Â wasÃ‚Â moreÃ‚Â appropriateÃ‚Â toÃ‚Â representÃ‚Â accidentÃ‚Â occurence phenomenon with overdispersion. Keywords: accident rate, generalized linear modelling, Poisson regression, nagative binomial regression. Ã‚Â Abstrak: PenelitianÃ‚Â iniÃ‚Â bertujuanÃ‚Â untuk mengeksplorasi model matematisÃ‚Â yangÃ‚Â dapatÃ‚Â digunakan untukÃ‚Â meramalkanÃ‚Â jumlahÃ‚Â kecelakaan,Ã‚Â padaÃ‚Â suatuÃ‚Â ruasÃ‚Â jalanÃ‚Â tolÃ‚Â antarÃ‚Â kota.Ã‚Â ModelÃ‚Â prediksi dikembangkanÃ‚Â denganÃ‚Â menghubungkanÃ‚Â paparanÃ‚Â lalulintas,Ã‚Â yangÃ‚Â dinyatakanÃ‚Â denganÃ‚Â volume lalulintas dan panjang ruas jalan, dengan keselamatan, yang dinyatakan dalam jumlah kecelakaan per satuan waktu. DataÃ‚Â jalan, kecelakaan, danÃ‚Â lalulintas selama duaÃ‚Â tahun, diambil dariÃ‚Â jalanÃ‚Â tol antarÃ‚Â kotaÃ‚Â Jagorawi,Ã‚Â Jakarta0Cikampek,Ã‚Â PadaleunyiÃ‚Â danÃ‚Â Palikanci.Ã‚Â ModelÃ‚Â tingkatÃ‚Â kecelakaan dikembangkan dari data tersebut dengan teknik generalized linear modelling (GLM), dan dikalibrasi denganÃ‚Â menggunakanÃ‚Â teknik0teknikÃ‚Â statistik.Ã‚Â BeberapaÃ‚Â kesimpulanÃ‚Â yangÃ‚Â dapatÃ‚Â ditarikÃ‚Â dari penelitianÃ‚Â iniÃ‚Â adalah:Ã‚Â (1)Ã‚Â ModelÃ‚Â regresiÃ‚Â linierÃ‚Â denganÃ‚Â distribusiÃ‚Â normalÃ‚Â tidakÃ‚Â memadaiÃ‚Â untuk memprediksiÃ‚Â kecelakaan;Ã‚Â tingkatÃ‚Â kecelakaanÃ‚Â tidakÃ‚Â terbuktiÃ‚Â mengikutiÃ‚Â distribusiÃ‚Â normal;Ã‚Â (2) PenggunaanÃ‚Â regresi PoissonÃ‚Â lebih mencerminkan karakteristik kejadian kecelakaan: diskrit, acak, langka;Ã‚Â Ã‚Â Ã‚Â danÃ‚Â (3)Ã‚Â DistribusiÃ‚Â BinomialÃ‚Â NegatifÃ‚Â palingÃ‚Â baik merepresentasikanÃ‚Â kejadianÃ‚Â kecelakaan dengan adanya gejala overdispersi pada data. Kata kunci: tingkat kecelakaan, generalized linear modelling, regresi poisson, regresi binomial negatif.