Analisis Keparahan Korban Kecelakaan Lalu Lintas Di Surabaya Tahun 2012, Analisa Statistik Log Linear Dan Logistik

Saragih, Septy Riayanti (2014) Analisis Keparahan Korban Kecelakaan Lalu Lintas Di Surabaya Tahun 2012, Analisa Statistik Log Linear Dan Logistik. Other thesis, Insititut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 1311106001_Undergraduate_Thesis_urang Cover.pdf] Text
1311106001_Undergraduate_Thesis_urang Cover.pdf

Download (1MB)

Abstract

Kecelakaan lalu lintas merupakan penyebab terbanyak terjadinya cedera di seluruh dunia. Menurut World Health Organization (WHO) dan World Bank, jumlah orang meninggal dalam kecelakaan lalu lintas setiap tahun diperkirakan mencapai hampir 1,2 juta jiwa. Selama tahun 2012 di Surabaya terjadi kecelakaan lalu lintas sebanyak 1.136 kejadian dan jumlah korban sebanyak 1.599 orang. Hal ini membuat penulis tertarik untuk melakukan penelitian tentang kecelakaan lalu lintas. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor apa yang mempengaruhi tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas, karakteristik kecelakaan dan untuk mengetahui besar resiko kecelakaan. Variabel pada penelitian ini adalah jenis kelamin, umur, pekerjaan, jenis kendaraan, jenis tabrakan, peran pengemudi/korban, waktu kecelakaan dan hari kecelakaan. Metode analisis yang digunakan adalah analisis model log linear dan analisis regresi logistik multinomial. Tingkat keparahan korban memiliki hubungan yang signifikan dengan umur, jenis kend raan, jenis tabrakan, peran korban, waktu kecelakaan dan hari kecelakaan. Berdasarkan analisis regresi multinomial korban yang rentan meninggal dunia adalah umur lanjut usia, peluang sebesar 0,612 dengan jenis kecelakaan hilang kendali. Sedangkan korban yang mengalami luka berat adalah umur lanjut usia juga, nilai peluang sebesar 0,469 dengan jenis kecelakaan tabrak depan. Korban anak- anak dan remaja memiliki peluang yang tinggi untuk mengalami luka ringan dengan kecelakaan tabrak lari nilai peluang sebear 0,625.
=============================================================================================================================
Traffic accidents are the leading cause of injury around the world. According to the World Health Organization (WHO) and the World Bank, the number of people killed in traffic accidents every year is estimated to reach 1.2 million people. During the year 2012 traffic accidents as much as 1,136 events and the number of casualties as many as 1,599 people in Surabaya. It makes the writer interested research on traffic accidents. The purpose of this study was to determined what factors influence the severity of traffic accident victims, accident and to determine the characteristics of a great risk of accidents. This study using variables are gender, age, job, type of vehicle, type of collision, the role of the driver / victim, time of the accident and day the accident. The analytical method using is log linear model analysis and multinomial logistic regression analysis. The severity of the victims have a significant with age, type of vehicle, type of collision, victim role, time of the accident and day the accide nt Based on the multinomial regression analysis vulnerable victims died were elderly, the probability of 0.612 with the type of accident is lost control. While the victim is seriously injured elderly age also, the probability of 0.469 with a kind of front-end collisions. Victim's children and teens have high chances for accidents suffered minor injuries in a hit and run, the probability of 0.625.

Item Type: Thesis (Other)
Additional Information: RSSt 519.537 Sar a-1, 2014
Uncontrolled Keywords: Analisis Model Log Linear, Analisis Regresi Logistik Multinomial, Kecelakaan Lalu Lintas, Surabaya,
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA401 Mathematical models.
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Mr. Marsudiyana -
Date Deposited: 05 Jan 2024 07:11
Last Modified: 05 Jan 2024 07:11
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/105378

Actions (login required)

View Item View Item