Analisis Karakteristik dan Biaya Kecelakaan Lalu Lintas di Kabupaten Jember

Abstract

Kabupaten Jember memiliki penduduk yang bertambah setiap tahunnya, sehingga menyebabkan kepadatan lalu lintas. Namun, pertumbuhan sarana dan prasarana yang ada tidak sejalan dengan pertumbuhan lalu lintas, mengakibatkan bertambahnya kecelakaan lalu lintas. Selama tahun 2017-2019 kecelakaan lalu lintas pada Kabupaten Jember berjumlah 3.543 kejadian. Dampak dari kecelakaan lalu lintas yaitu kenaikan pada angka kemiskinan karena menimbulkan banyak pengeluaran biaya, seperti biaya ketika kecelakaan maupun biaya sesudah terjadi kecelakaan, serta biaya hilangnya produktivitas akibat terjadinya kecelakaan. Kerugian yang dialami akibat kecelakaan lalu lintas berdampak pada kondisi ekonomi sosial wilayah tersebut. Penelitian ini menggunakan 2 metode, yang pertama yaitu untuk menghitung banyaknya kerugian biaya yang ditimbulkan akibat kecelakaan lalu lintas yang didapat dari menganalisis karakteristik kecelakaan berdasarkan keadaan korban dengan menggunakan metode Gross Output (Human Capital). Metode yang kedua yaitu metode Willingness to Pay yang digunakan untuk mengetahui probabilitas pengendara kendaraan untuk bersedia membayar lebih guna menurunkan resiko kecelakaan lalu lintas dengan menggunakan metode regresi logistik biner. Hasil dari metode Gross Output (Human Capital) diperoleh angka biaya korban kecelakaan di Kabupaten Jember selama tiga tahun (2017-2019) sebesar Rp. 162.010.233.179 dan angka biaya kecelakaan lalu lintas di Kabupaten Jember selama tiga tahun (2017-2019) sebesar Rp. 192.779.704.983. Hasil dari metode Willingness to Pay diperoleh variabel-variabel yang dapat memprediksi keinginan untuk membayar lebih guna mengurangi angka kecelakaan lalu lintas, yaitu jenis kelamin (β = -0,914; p = 0,006 < 0,1), pendapatan (β = -1,996), jumlah kecelakaan (β = -0,632), status pernikahan (β = -2,028), dan keterangan tinggal (β = -0,693). Model regresi logistik yang diperoleh yaitu: Logit (p) = ln (p/1-p) = 7,903 – 0,914 JK – 1,996 PT – 0,632 KC – 2,028 ST – 0,693 KT. Model regresi logistik yang diperoleh, memberikan kesimpulan yaitu jenis kelamin, jumlah pendapatan, status pernikahan, keterangan masih tinggal bersama orang tua, dan pengalaman mengalami kecelakaan menghasilkan probabilitas bersedia membayar lebih untuk menurunkan resiko kecelakaan sebesar 42,36% (bagi pengendara yang pernah mengalami kecelakaan satu kali) dan 58,03% (bagi pengendara yang pernah mengalami kecelakaan dua kali).