POLA TINGKAT KEPARAHAN KORBAN KECELAKAAN LALU LINTAS POLA TINGKAT KEPARAHAN KORBAN KECELAKAAN LALU LINTAS DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL (STUDI KASUS: KECELAKAAN LALU LINTAS DI SURABAYA) sE Oleh: Laylia Nur Afidah . Laylia Nur Afidah Dosen Pembimbing: Dra. Destri Susilaningrum, M.Si. JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2011
33
Embed
POLA TINGKAT KEPARAHAN KORBAN KECELAKAAN LALU …digilib.its.ac.id/public/ITS-Undergraduate-16073-1307100027... · Estimasi parameter diperoleh dari turunan pertama di atas. ... Dengan
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
POLA TINGKAT KEPARAHAN KORBAN KECELAKAAN LALU LINTASPOLA TINGKAT KEPARAHAN KORBAN KECELAKAAN LALU LINTASDENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL (STUDI KASUS: KECELAKAAN LALU LINTAS DI SURABAYA)
sEOleh:Laylia Nur Afidah
.
Laylia Nur Afidah
Dosen Pembimbing:Dra. Destri Susilaningrum, M.Si.
JURUSAN STATISTIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAMINSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBERSURABAYA2011
LATAR BELAKANG
Tahun 2009 terjadi
57.726PERMASALAHAN
PENELITIAN
57.726kasus kecelakaan lalulintas di Indonesia(Dephub, 2010)
TUJUAN PENELITIAN
MANFAAT
Tahun 1998 penyebabkematian tertinggi ke‐9 di dunia adalah PENELITIAN
BATASAN MASALAH
di dunia adalah
KECELAKAAN LALU LINTAS
Kecelakaan lalu lintas di Surabaya tahun 2010 menyebabkan:•Meninggal dunia: 324 korban
Prediksi WHO: tahun 2020 kecelakaan lalu
lintas penyebab kematian tertinggi ke‐3 dunia
•Luka berat: 240 korban•Luka ringan: 377 korbanSedangkan di kawasan hukumJ j P l b S b
Uji independensi bertujuan untuk mengetahui adanya hubungan j p j g y gantara dua variabel. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut (Agresti, 2002). H0 : Tidak ada hubungan antara variabel Y dan X H1 : Ada hubungan antara variabel Y dan X Statistik uji yang digunakan pada uji independensi adalah uji Pearson Chi‐square berikut.
dengan J = banyaknya kategori variabel Y I = banyaknya kategori variabel XI = banyaknya kategori variabel X
Regresi Multinomial membentuk fungsi logit,dengan membandingkan Y=1 dan Y=2 terhadap Y=0
Probabilitas respon atau model regresi logistik membandingkan Y=1 dan Y=2 terhadap Y=0. Bentuk model regresi logistik yang berupa fungsi peluang dengan p variabel prediktor: Regresi logistik multinomial
merupakan perluasan dari
multinomial dengan variabel respon berskala nominal tiga kategori :
Transformasi logit akan menghasilkan dua fungsi logit sebagai berikut, dengan menetapkan bahwa .
merupakan perluasan dariregresi logistik dengan responbiner yang dapat menangani
berikut, dengan menetapkan bahwa .
biner yang dapat menanganivariabel respon dengank t i l bih d i d
Statitik uji yang digunakan adalah statistik uji Wald Statitik uji yang digunakan adalah statistik uji Wald sebagai berikut (Hosmer dan Lemeshow, 2000).
Dengan adalah taksiran standar error parameter H ditolak jika atau parameter. H0 ditolak jika atau
Untuk mengetahui apakah model yang diperoleh telah sesuai atau tidak.
H0 : model sesuai (tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model)observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model)
H1 : model tidak sesuai (ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model)
Statistik uji Chi‐square seperti pada persamaan berikut.
Dengan j = 0, 1, 2; dan = pearson residual.
H ditolak jika dengan db =
15
H0 ditolak jika dengan db = .
TINJAUAN STATISTIKA TINJAUAN NON STATISTIKA
INTERPRETASI MODELUJI KESESUAIAN MODELINTERPRETASI MODELUJI KESESUAIAN MODEL
M ki k b bMenggunakan
Odds ratio
Memperkirakan berapa besarkemungkinan risiko variabel‐variabel prediktor terhadap
variabel respon.Odds ratio variabel respon.
(Hosmer dan Lemeshow, 2000)
16
TINJAUAN STATISTIKA TINJAUAN NON STATISTIKA
KECELAKAAN LALU LINTASKECELAKAAN LALU LINTAS
Tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintasKecelakaan lalu lintas adalah suatu peristiwa di jalan yang tidak disangka‐sangka dan tidak disengaja melibatkan kendaraandengan atau tanpa pemakai jalan lainnya, mengakibatkan korban
Tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas
g p p j y , gmanusia atau kerugian harta benda.(PP Nomor 43 Tahun 1993 Pasal 93 dalam Undang‐Undang Nomor 22 Tahun 2009 )
Meninggal dunia Luka berat Luka ringan
Korban yang dipastikan meninggaldunia sebagai akibatkecelakaan lalu lintas
Korban yang karenaluka‐lukanya
menderita cacattetap atau harus
Korban yang tidaktermasuk dalamkecelakaan lalu lintas
dalam jangka waktupaling lama 30 harisetelah kecelakaan
tetap atau harusdirawat dalam jangkawaktu lebih dari 30 hari sejak terjadi
kategori korbanmeninggal dan
korban luka berat.
17
tersebut. kecelakaan.
PP Nomor 43 Tahun 1993 Pasal 93
TINJAUAN STATISTIKA TINJAUAN NON STATISTIKA
FAKTOR‐FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KECELAKAAN LALU LINTASKECELAKAAN LALU LINTASKECELAKAAN LALU LINTAS
Lainnya 0,438 0,344 0,218Lainn a Pen endara 0 673 0 194 0 133Lainnya Pengendara 0,673 0,194 0,133
Penumpang 0,484 0,317 0,199
Lainnya 0,786 0,124 0,090
28
KETEPATAN KLASIFIKASIINTERPRETASI MODEL SERENTAK
Observasi Prediksi Ketepatan (%)Meninggal Luka Luka (%)Meninggal
DuniaLuka Berat
Luka Ringan
Meninggal Dunia 84 72 37 43,5%
Luka Berat 40 112 36 59 6%
C
Luka Berat 40 112 36 59,6%
Luka Ringan 24 56 46 36,5%
Ketepatan K l h (%)
29,2% 47,3% 23,5% 47,7%Keseluruhan (%)
Kurang dari 50%
Kemungkinan disebabkan:d d l k
29
•Metode pemodelan kurang tepat•Variabel prediktor kurang
KESIMPULANSARAN
1. Korban kecelakaan lalu lintas di Surabaya untuk kawasan hukum Jajaran2 Variabel yang berpengaruh terhadap keparahan korban berdasarkan penelitian ini adalah jenis3. Peran korban sebagai lainnya, yaitu korban yang 1. Korban kecelakaan lalu lintas di Surabaya untuk kawasan hukum Jajaran
Polrestabes Surabaya pada tahun 2010, dari sebanyak 507 korban:
• 38 persen meninggal dunia, 37 persen luka berat, dan 25 persen luka ringan.
2. Variabel yang berpengaruh terhadap keparahan korban berdasarkan penelitian ini adalah jeniskecelakaan dan peran korban saat terjadi kecelakaan. fungsi logit yang dihasilkan:
g y y y gmerupakan pengguna jalan selain penggunakendaraan seperti penyeberang jalan atau pejalan
• 32 persen mengalami tabrak depan. • 69 persen korban berjenis kelamin laki‐laki• usia terbanyak korban adalah usia paruh baya (36 sampai 58 tahun).
Dengan ketepatan klasifikasi hanya sebesar 47,7%.
kaki, memiliki peluang meninggal dunia terbesarpada semua jenis kecelakaan. Sedangkan perankorban sebagai penumpang memiliki peluang• mayoritas korban adalah pengendara.
• 79 persen korban menggunakan sepeda motor • Korban terbanyak justru mengalami kecelakaan pada jam sepi• 6 persen korban kecelakaan mengalami kecelakaan pada libur Hari Raya
korban sebagai penumpang memiliki peluangmengalami luka berat dan luka ringan terbesar padasetiap jenis kecelakaan. • 6 persen korban kecelakaan mengalami kecelakaan pada libur Hari Raya
Idul Fitri, Natal, dan tahun baru• 94 persen korban lainnya mengalami kecelakaan pada hari biasa.
p j
30
KESIMPULANSARAN
Model yang dihasilkan dalam penelitian iniModel yang dihasilkan dalam penelitian inimenghasilkan ketepatan klasifikasi yang kecil, sehingga dalam penelitian berikutnya, gg p ydisarankan untuk memodelkan dengan metode lain yang kemungkinan dapat menghasilkan ketepatanklasifikasi yang lebih besar seperti memodelkandengan metode bagging regresi logistikmultinomialmultinomial.
31
Agresti A 2002 Categorical Data Analysis Second EditionIsmail N dan Jemain A A 2005 Generalized PoissonAgresti, A., 2002. Categorical Data Analysis, Second Edition. New York: John Wiley & Sons, Inc.
Alleyne R., 2010. Middle Age Begins at 35 and Ends at 58. (O li ) (htt // t l h k/h lth/h lth /
Ismail, N. dan Jemain, A. A., 2005. Generalized Poisson Regression: an Alternative for Risk Classification. Jurnal Teknologi Universiti Teknologi Malaysia, 43(C): 39–54.
2010 l l l i(Online). (http://www.telegraph.co.uk/health/healthnews/7458147/Middle-age-begins-at-35-and-ends-at-58. html). Diakses Senin, 13 Juni 2011 pukul 20:32.
Kasman, D., 2010. Kampanye Keselamatan Berlalu Lintas.(Online). (http://www. probolinggokab.go.id/site/index.php?option=com_content&task=view&id=2363&Itemid=
Andi, 2010. Empat Faktor yang Mempengaruhi Kecelakaan Lalulintas. (Online). (http://ditlantaspoldariau.com/pro/index.php?option=com content&view=article&id=178:e
p p p _92). Diakses Jumat 3 Desember 2010 pukul 15:42.
Rachman, R. R., 2010. Evaluasi Accident Cost MahasiswaUniversitas Airlangga Surabaya. Skripsi tidak diterbitkan.p p p _mpat-faktor-yang-mempengaruhi-kecelakaan-lalu lintas&catid=37:infoma syarakat&Itemid=64). Diakses Jumat 3 Desember 2010 pukul 13:14
Universitas Airlangga Surabaya. Skripsi tidak diterbitkan.Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh NopemberSurabaya.
Rashid M 2008 Inference on Logistic Regression ModelsJumat, 3 Desember 2010 pukul 13:14.Anonim1, 2010. Explorer Lalu Lintas, Road Safety. (Online).
(http://satlantaspolresrejanglebong.blogspot.com/p/peneml l l li t ht l) Di k S l 16 N b
Rashid, M., 2008. Inference on Logistic Regression Models. Disertasi. Ohio: Department of Mathematics andStatistics at Bowling Green State University.
32
u-lampu-lalu lintas.html). Diakses Selasa, 16 November 2010 pukul 23:59.
Anonim2, 2010. Tekan Korban Kecelakaan, Polda Buat Zona
g yUndang-Undang Nomor 22 Tahun 2009 tentang Lalu Lintas dan
Angkutan Jalan. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 14 Tahun 1992