Analisis Faktor-Faktor dan Peluang yang Berpengaruh terhadap Tingkat Keparahan Korban Kecelakaan Lalu Lintas di Sleman Yogyakarta Menggunakan Regresi Logistik Ordinal

Abstract

Regresi logistik ordinal merupakan salah satu metode statistika yang menggambarkan hubungan antara suatu variabel dependen dengan lebih dari satu variabel independen, dimana variabel dependen memiliki lebih dari dua kategori dan skala pengukuran bersifat ordinal. Regresi logistik ordinal dapat diaplikasikan pada bidang kecelakaan lalu lintas. D.I Yogyakarta dikenal dengan kota pendidikan, pariwisata dan kebudayaan memiliki jumlah kecelakaan yang terbilang tinggi. Dengan wilayah meliputi 4 Kabupaten dan 1 Kota, Kabupaten Sleman merupakan wilayah dengan tingkat kecelakaan lalu lintas yang tergolong tinggi dengan kerugian materil paling banyak pada tahun 2016 berdasarkan data kantor Dirlantas Yogyakarta. Penelitian ini bertujuan untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat keparahan korban dan peluang berdasarkan faktor yang ada. Dari penelitian diketahui bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas adalah Usia, Jenis Kelamin, Peran Korban, Jenis Kecelakaan, Profesi, Kendaraan Korban dan Kendaraan Lawan. Dari tingkat ketepatan klasifikasi model tepat menerangkan keparahan korban kecelakaan sebesar 90,5%.

Ordinal logistic regression is one of the statistical methods that describes the relationship between a dependent variable with more than one independent variable, where the dependent variable has more than two categories and the measurement scale is ordinal. Ordinal logistic regression can be applied to the area of traffic accidents. D.I Yogyakarta is known as the city of education, tourism and culture has a number of accidents are fairly high. With the region covering 4 districts and 1 city, Sleman regency is an area with high traffic accident level with the biggest material loss in 2016 based on data of Yogyakarta Dirlantas office. This study aims to see the factors that affect the severity of victims and opportunities based on existing factors. From the research note that the factors that influence the severity of traffic accident victims are Age, Sex, Role of Victim, Type of Accident, Profession, Vehicle Victim and Vehicle Opponent. From the level of accuracy of the exact model classification explains the severity of casualty victims by 90.5%.