Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keparahan Korban Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Surabaya dengan Pendekatan Bagging Regresi Logistik Ordinal
| Main Authors: | Fitriah, Wahyu Wulan; Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Mashuri, Muhammad; Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Irhamah, Irhamah; ITS |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS
, 2012
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/view/2029 http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/view/2029/345 |
Daftar Isi:
- Kecelakaan lalu lintas adalah salah satu faktor pembunuh terbesar di Indonesia maupun di dunia. Hal ini memerlukan suatu penanganan agar korban kecelakaan tidak semakin memuncak. Oleh karena itu dilakukan penelitian untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Surabaya pada tahun 2011 dengan menggunakan analisis regresi logistik ordinal dimana keparahan korban kecelakaan dibagi menjadi tiga, yaitu meninggal, luka berat dan luka ringan. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh gambaran bahwa sebagian besar korban kecelakaan lalu lintas mengalami luka berat selanjutnya diikuti oleh korban luka ringan dan korban meninggal. Pada analisis regresi logistik ordinal diperoleh variabel prediktor yang signifikan mempengaruhi keparahan korban kecelakaan antara lain adalah jenis kecelakaan, peran korban, kendaraan lawan dan usia korban. Ketepatan klasifikasi yang dihasilkan untuk data training sebesar 50,08% dan untuk data testing sebesar 54,86%. Selanjutnya, data dianalisis dengan menggunakan bagging regresi logistik ordinal dengan harapan mampu meningkatkan ketepatan klasifikasi. Hasil analisis bagging regresi logistik ordinal pada data kombinasi 1 menunjukkan bahwa pada percobaan ke-10 untuk replikasi bootstrap 80 kali diperoleh ketepatan klasifikasi terbesar untuk data training sebesar 51,79% dan untuk data testing sebesar 56%. Hasil ini menunjukkan jikapenggunaan bagging memberikan peningkatan ketepatan klasifikasi.