FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA MEDAN PADA TAHUN 2015 TUGAS AKHIR

TAHUN 2015

TUGAS AKHIR

GINTA PUJA SUBAGYA GINTING 132407115

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2016

FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA MEDAN PADA

TAHUN 2015

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya

GINTA PUJA SUBAGYA GINTING 1324070115

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

Judul : Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Medan Pada Tahun 2015

Kategori : Tugas Akhir

Nama : Ginta Puja Subagya Ginting

Nomor Induk Mahasiswa : 132407115 Program Studi : D3 Statistika Departemen : Matematika

Fakultas : Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara

Diluluskan di Medan, Juli 2016

Disetujui oleh:

Program Studi D3 Statistika FMIPA USU Pembimbing, Ketua,

Dr. Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si Asima Manurung S.si, M.si NIP. 19531218 198003 1 003 NIP. 19730315 199903 2 001

PERNYATAAN

FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA MEDAN PADA

TAHUN 2015

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa Tugas Akhir ini adalah hasil karya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juli 2016

GINTA PUJA SUBAGYA GINTING 132407115

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpahan karunia-Nya Penulis dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini dengan Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Medan Pada Tahun 2015.

Terimakasih penulis sampaikan kepada ibu Asima Manurung S.si,M.Si selaku pembimbing yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan tugas akhir ini. Terimakasih kepada Bapak Dr. Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si selaku Ketua Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si dan Ibu Dr. Mardiningsih, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU, Bapak Dr. Kerista Sebayang MS selaku Dekan FMIPA USU, seluruh Staff dan Dosen Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, pegawai FMIPA USU dan rekan-rekan kuliah. Akhirnya tidak terlupakan kepada Bapak Paham Ginting, Ibu Radiyahta Bangun selaku keluarga yang selama ini memberikan dukungan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya.

Penulis,

Ginta Puja Subagya Ginting

DAFTAR ISI

Halaman

PERSETUJUAN i

PERNYATAAN PENGHARGAAN

ii iii DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR

iv vi vii

BAB 1 PENDAHULUAN 1

1.1 Latar Belakang 2

1.2 1.3

Rumusan Masalah Batasan Masalah

2 2

1.4 Maksud dan Tujuan Penelitian 2

1.5 Metodologi Penelitian 3

1.6 Tinjauan Pustaka 4

BAB 2 LANDASAN TEORI 5

2.1 Pengertian Korelasi 5

2.2 Kegunaan Korelasi Pearson Product Moment ( PPM ) 5

2.3 Pola Atau Bentuk Hubungan Antara 2 Variabel 6

2.4 Menghitung Nilai Koefisien Korelasi ( r ) 7

2.5 Uji Keberartian Koefisien Korelasi 8

BAB 3 PENGOLAHAN DATA 9

3.1 Data yang Deperoleh 9

3.2 3.3 3.4 Persamaan Korelasi Pearson Product Moment Perhitungan Korelasi Antara Variabel Terikat ( dependent dengan variabel bebas ( independent ) Uji Keberartian Koefisien Korelasi 10

13

BAB 4 IMPLEMENTASI SISTEM 21

4.1 Pengertian Implementasi Sistem 21

4.2 Sekilas Tentang SPSS 21

4.3 Pengolahan Data Dengan SPSS 22

17

5.2 Saran 28 DARTAR PUSTAKA LAMPIRAN

29

DAFTAR TABEL

Nomor JudulHalaman Tabel

2.1 Interpretasi Koefisien Korelasi nilai ( r ) 8 3.1 Jumlah Kecelakaan Berdasarkan Faktor Kecelakaan Lalu Lintas di

Kota Medan Pada Tahun 2015 10 3.3 Nilai – nilai Yang Diperlukan Untuk Menghitung Korelasi

Pearson Product Moment 11

Nomor Judul Halaman Gambar

4.1 Tampilan Pada Monitor Untuk Membuka SPSS 22

4.2 Tampilan Jendela Variable View Dalam SPSS 23

4.3 Tampilan Pengisian Data View Dalam SPSS 24

4.1 Tampilan Menu Analyze 25

4.5 Tampilan Kotak Dialog Bivariate Correlation 26

4.6 Tampilan Output 27

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Kota Medan adalah ibukota di provinsi Sumatera Utara, Indonesia. Kota ini merupakan kota terbesar di luar pulau jawa dan kota metropolitan terbesar ketiga di indonesia setelah Jakarta dan Surabaya Kota Medan merupakan kota metropolitan dengan angka kecelakaan lalu lintas yang tinggi. Hal ini disebabkan banyaknya kendaraan bermotor yang beroperasi setiap harinya baik itu roda dua atau roda empat, Sementara ruang gerak bagi kendaraan semakin berkurang.

Dengan kata lain peningkatan sarana transportasi tidak seimbang dengan ketersedian prasarananya. Disamping itu kurangnya disiplin pengemudi kendaraan bermotor di jalan, Akhirnya menimbulkan persoalan lalu lintas yang berhubungan dengan keselamatan yaitu kecelakaan lalu lintas.

Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu penyebab utama kematian terbesar yang dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti jumlah pelanggaran rambu rambu lalu lintas yang dilakukan oleh pengemudi, jumlah kendaraan, dan kondisi jalan. Seberapa besar faktor faktor tersebut merupakan permasalahan yang harus diketahui oleh petugas lalu lintas dan pemerintah Kota Medan untuk mengurangi tingkat kecelakaan lalu lintas.

Pengaruh dari faktor-faktor inilah yang akan dianalisa dan juga hubungan fungsionalnya terhadap tingkat tingkat kecelakaan lalu lintas. Bentuk penduga yang akan digunakan dalam penulisan ini adalah Analisa Korelasi antara jumlah kecelakaan lalu lintas terhadap faktor-faktor yang mempengaruhinya.

maka penulis memilih judul Tugas Akhir ini: “FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA MEDAN PADA TAHUN 2015’’.

1.2 Rumusan Masalah

Kecelakaan lalu lintas yang terjadi di Kota Medan mengalami peningkatan setiap tahunnya, terutama di jalan lintas yang menghubungkan Kota Medan dengan Kota-kota lainnya. Hal ini tentunya tidak lepas dari faktor-faktor yang mempengaruhi hal tersebut. Yang menjadi masalah dalam tulisan ini adalah menentukan faktor apa saja yang paling berpengaruh, dan menentukan seberapa besar faktor tersebut berpengaruh terhadap tingkat kecelakaan lalu lintas di Kota Medan.

1.3 Batasan Masalah

Sebagai pembatas masalah ini adalah menganalisa faktor-faktor yang mempengaruhi secara signifikan dan mempunyai hubungan erat terhadap angka kecelakaan lalu lintas di Kota Medan. Data yang di analisa adalah data kecelakaan lalu lintas tahun 2015.

1.4 Maksud dan Tujuan Penelitian

Maksud dari penelitian ini adalah untuk dapat mengaplikasikan ilmu pengetahuan terutama ilmu Statistika yang telah dipelajari selama perkuliahan dengan cara pengumpulan, mengamati dan memberikan penyajian data yang diharapkan dapat dipergunakan seefisien mungkin agar pihak yang membutuhkannya dapat mengambil suatu keputusan yang bersifat membangun, untuk memberikan informasi tentang kecelakaan lalu lintas di Kota Medan serta faktor-faktor yang mempengaruhinya, sebagai sarana meningkatkan pengetahuan dan wawasan pembaca mengenai analisa korelasi, serta sebagai acuan bagi Pemerintah untuk mengurangi tingkat kecelakaan di Kota Medan.

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah:

1. Untuk mengetahui faktor yang sangat berpengaruh terhadap tingginya tingkat kecelakaan lalu lintas di Kota Medan.

2. Untuk mengetahui seberapa besar faktor-faktor tersebut mempengaruhi kecelakaan lalu lintas.

3. Untuk tambahan literatur dan pengetahuan pembaca yang sedang mempelajari analisa data yang menggunakan analisa korelasi.

3

1.5 Metode Penelitian

Metode yang digunakan penulis dalam melaksanakan penelitian diantaranya adalah:

1. Metode Penelitian Kepustakaan (Studi Literatur)

Dalam hal ini penelitian dilakukan dengan membaca dan mempelajari buku- buku ataupun literatur pelajaran yang didapat di perkuliahan ataupun umum, serta sumber informasi lainnya yang berhubungan dengan objek yang diteliti.

2. Metode Pengumpulan Data

Pengumpulan data untuk keperluan penelitian dilakukan penulis dengan menggunakan data sekunder. Data sekunder adalah data primer yamg diperoleh oleh pihak lain yang umumnya disajikan dalam bentuk tabel-tabel atau diagram. Data sekunder yang digunakan diperoleh dari KAPOLRESTA MEDAN. Data yang telah dikumpulkan kemudian diatur, disusun dan disajikan dalam bentuk angka-angka untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang sekumpulan data tersebut.

3. Metode Analisa Data

Metode analisa data yang digunakan adalah Analisa Korelasi serta pengolahan data menggunakan program komputer SPSS dan Microsoft Excel.

Korelasi digunakan untuk mengukur keeratan hubungan antara variabel- variabel. Rumus yang digunakan adalah :

yxi =

Dimana :

yxi = Koefisien Korelasi antara X dan Y X_i = Variabel Bebas ( indipendent ) Y = Variabel Terikat ( dependent ) n = Banyak Data

1.6 Tinjauan Pustaka

Penulis menggunakan buku-buku statistika untuk mendukung serta merangkum penelitian ini, termasuk buku yang memuat informasi mengenai analisa korelasi.

Korelasi adalah salah satu analisis dalam statistik yang dipakai untuk mencari hubungan antara dua variabel yang bersifat kuantitatif. Analisis korelasi merupakan studi pembahasan mengenai derajat hubungan atau derajat asosiasi antara dua variabel, misalnya variabel X dan variabel Y. Adapun pengertian korelasi yang lebih spesifik, yaitu mengisyaratkan hubungan yang bersifat substantif numerik (angka/bilangan). Dari definisi ini, sekaligus memperlihatkan bahwa tujuan dari analisis korelasi adalah untuk melihat/menentukan seberapa erat hubungan antara dua variabel.

Menurut Karl Pearson pada awal 1900, korelasi Product Moment Pearson digunakan untuk menunjukkan besarnya keeratan antara dua variabel yang masing-masing memiliki skala pengukuran minimal interval dan berdistribusi bivariat. Hal ini dipertegas oleh Riduwan (2006, p.136), korelasi product moment pearson berguna untuk mengetahui derajat hubungan antara variabel bebas (independent variable ) dengan variabel terikat ( dependent variable ).

Menurut Sulaiman (2003, p.133), korelasi adalah salah satu teknik yang digunakan untuk mencari hubungan antara dua variabel atau lebih yang sifatnya kuantitatif dan kualitatif.

Menurut Pratisto (2005,p.83), korelasi diartikan sebagai hubungan. Analisis korelasi bertujuan untuk mengetahui pola dan keeratan hubungan antara dua atau lebih variabel. Menurut Irianto (2004, p.133), korelasi merupakan suatu hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya.

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Korelasi

Korelasi adalah istilah statistik yang menyatakan derajat hubungan linear antara dua variabel atau lebih, yang ditemukan oleh Karl Pearson pada awal 1900. Oleh sebab itu terkenal dengan sebutan Korelasi Pearson Product Moment (PPM).

Korelasi Pearson Product Moment (PPM) sering disingkat Korelasi merupakan salah satu teknik analisis statistik yang paling banyak digunakan oleh para peneliti. Karena peneliti umumnya tertarik terhadap peristiwa-peristiwa yang terjadi dan mencoba untuk menghubungkannya. Besarnya angka korelasi disebut koefisien korelasi dinyatakan dengan lambang ( r ).

Hubungan antara dua variabel di dalam teknik korelasi bukanlah dalam arti hubungan sebab akibat (timbal balik), melainkan hanya merupakan hubungan searah saja. Akibatnya, dalam korelasi dikenal penyebab dan akibatnya. Data penyebab atau yang mempengaruhi disebut variabel bebas (independent) dan data akibat atau yang dipengaruhi disebut variabel terikat (dependent). Variabel bebas (independent) dilambangkan dengan huruf X atau X1, X2, X3 ... Xn (tergantung banyaknya variabel bebas). Variabel terikat (dependent) dilambangkan dengan huruf Y.

2.2 Kegunaan Korelasi Pearson Product Moment (PPM) Adapun kegunaan dari korelasi ini adalah sebagai berikut:

1. Untuk menyatakan ada atau tidaknya hubungan yang signifikan antara variabel satu dengan yang lainnya.

2. Untuk menyatakan besarnya sumbangan variabel satu terhadap yang lainnya yang dinyatakan dalam persen. Dengan demikian, maka r² disebut koefisien determinasi atau koefisien penentu. Hal ini disebabkan r²x 100% terjadi dalam variabel terikat Y yang mana ditentukan oleh variabel X.

2.3 Pola Atau Bentuk Hubungan Antara 2 Variabel

Korelasi yang terjadi antara dua variabel adalah sebagai berikut:

1. Korelasi Linear Positif (+1)

Perubahan salah satu nilai variabel diikuti perubahan nilai variabel yang lainnya secara teratur dengan arah yang sama. Jika nilai variabel X mengalami kenaikan, maka variabel Y akan ikut naik. Jika nilai variabel X mengalami penurunan, maka variabel Y akan ikut turun.

Apabila nilai koefisien korelasi mendekati +1 (positif satu) berarti pasangan data variabel X dan variabel Y memiliki korelasi linear positif yang kuat/erat/sempurna.

2. Korelasi Linear Negatif (-1)

Perubahan salah satu nilai variabel diikuti perubahan nilai variabel yang lainnya secara teratur dengan arah yang berlawanan. Jika nilai variabel X mengalami kenaikan, maka variabel Y akan turun. Jika Nilai variabel X mengalami penurunan, maka nilai variabel Y akan naik.

Apabila nilai koefisien korelasi mendekati -1 (negatif Satu) maka hal ini menunjukan pasangan data variabel X dan variabel Y memiliki korelasi linear negatif yang kuat/erat/sempurna.

3. Tidak Berkorelasi (0)

Kenaikan nilai variabel yang satunya bisa diikut dengan penurunan variabel lainnya atau kadang-kadang diikuti dengan kenaikan variabel yang lainnya.

Arah hubungannya tidak teratur, bisa searah atau pun berlawanan.Apabila Nilai Koefisien Korelasi mendekati 0 (Nol) berarti pasangan data variabel X dan variabel Y memiliki korelasi yang sangat lemah atau berkemungkinan tidak berkorelasi.

7

2.4 Menghitung Nilai Koefisien Korelasi (r)

Untuk menghitung korelasi antara variabel bebas (independent) dengan variabel terikat (dependent) dapat digunakan rumus sebagai berikut:

yxi = 2.1

yxi = Koefisien Korelasi antara X dan Y Xi = Variabel Bebas ( indipendent ) Y = Variabel Terikat ( dependent ) n = Banyak Data

Nilai r selalu terletak antara -1 dan 1, sehingga nili r tersebut dapat ditulis:

1 1 r _.

Untuk r = +1, berarti ada korelasi positif sempurna antara X dan Y, sebaliknya jika r = -1, berarti korelasi negatif sempurna antara X dan Y, sedangkan r = 0, berarti tidak ada korelasi antara X dan Y.

Jika kenaikan didalam suatu variabel diikuti dengan kenaikan di dalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa kedua variabel tersebut mempunyai korelasi yang positif. Tetapi jika kenaikan di dalam suatu variable diikuti oleh penurunan di dalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa variable tersebut mempunyai korelasi yang negatif. Dan jika tidak ada perubahan pada variable walaupun variabel lainnya berubah maka dikatakan bahwa kedua variabel tersebut tidak mempunyai hubungan. Interpretasi harga r akan disajikan dalam tabel berikut :

Tabel 2.1 Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai r

R Interpretasi

0 0,01 – 0,20 0,21 – 0,40 0,41 – 0,60 0,61 – 0,80 0,81 – 0,99

1

Tidak berkorelasi Sangat rendah

Rendah Agak rendah

Cukup Tinggi Sangat tinggi

2.5 Uji Keberartian Koefisien Korelasi

Langkah-langkah untuk uji keberartian koefisien korelasi adalah sebagai berikut:

1. Menentukan Hipotesa

H0 : Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara variabel bebas (independent) dengan variabel terikat (dependent).

H1 : Terdapat hubungan yang signifikan antara variabel bebas (independent) dengan variabel terikat (dependent).

2. Menentukan Taraf Nyata (Significant Level) α = 0,05

dk = n-2

3. Menentukan Kriteria Pengujian

H0 ditolak jika thitung > ttabel atau thitung < ttabel

H0 diterima jika ttabel ≤ thitung ≤ ttabel 3. Menentukan Uji Statistik

t hitung dapat dicari dengan rumus:

t

hitung =

2.2 4. Membuat Kesimpulan.

Menyimpulkan tentang penerimaan atau penolakan H0 ( Sesuai dengan kriteria pengujiannya ).

1

BAB 3

PENGOLAHAN DATA

3.1 Data Yang Diperoleh

Data merupakan alat untuk pengambilan keputusan dalam memecahkan suatu persoalan. Salah satu kegunaan data adalah untuk memberikan informasi mengenai gambaran tentang suatu keadaan permasalahan.

Untuk membahas dan memecahkan permasalahan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kecelakaan lalu lintas, maka penulis mengumpulkan data yang berhubungan dengan permasalahan tersebut. Data yang akan dianalisis dalam tugas akhir ini adalah data sekunder yang dikumpulkan dari Kepolisian Negara Republik Indonesia Daerah Sumatera Utara Direktorat Lalu Lintas Resort Kota Medan mengenai jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan beserta faktor-faktor yang mempengaruhinya.

Datanya adalah sebagai berikut:

1. Jumlah Kecelakaan Lalu Lintas ( Y ) 2. Faktor Manusia ( X₁ )

3. Faktor Alam ( X2 )

4. Faktor Kendaraan ( X3 )

Tabel 3.1: Jumlah Kecelakaan Berdasarkan Faktor Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Medan Pada Tahun 2015

JUMLAH FAKTOR KECELAKAAN

NO. BULAN KECELAKAAN

MANUSIA ALAM KENDARAAN LALU LINTAS

1 JANUARI 74 74 0 0

2 FEBRUARI 106 105 1 0

3 MARET 137 133 2 2

4 APRIL 160 158 1 1

5 MEI 133 131 1 1

6 JUNI 125 123 1 1

7 JULI 119 118 0 1

8 AGUSTUS 119 119 0 0

9 SEPTEMBER 142 139 0 3

10 OKTOBER 220 217 2 1

11 NOVEMBER 151 150 0 1

12 DESEMBER 132 131 0 1

JUMLAH 1618 1598 8 12

Sumber: Kepolisian Negara Republik Indonesia Daerah Sumatera Utara Direktorat Lalu Lintas Resor Kota Medan

3.2 Persamaan Korelasi Pearson Product Moment

Untuk mencari persamaan korelasi atau hubungan faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan pangan, maka diperlukan nilai-nilai seperti Tabel 3.2 berikut:

11

Tabel 3.2 Nilai-Nilai Yang Diperlukan Untuk Menghitung Korelasi Pearson Product Moment

NO Y X1 X2 X3 YX1 YX2 YX3

1 74 74 0 0 5476 0 0

2 106 105 1 0 11130 106 0

3 137 133 2 2 18221 274 274

4 160 158 1 1 25280 160 160

5 133 131 1 1 17423 133 133

6 125 123 1 1 15375 125 125

7 119 118 0 1 14042 0 119

8 119 119 0 0 14161 0 0

9 142 139 0 3 19738 0 426

10 220 217 2 1 47740 440 220

11 151 150 0 1 22650 0 151

12 132 131 0 1 17292 0 132

Jumlah 1618 1598 8 12 228.528 1238 1740

Lanjutan tabel 3.2

n = 20 ∑ Y² = 231.506

∑Y = 1618 ∑ X12

= 225.600

∑ X₁ = 1598 ∑X₂² = 12

∑ X2 = 9 ∑X32

= 20

∑ X3 = 12

∑ YX1 = 228.528

∑ YX₂ = 1238

∑ YX₃ = 1740

No Y² X12

X22

X33

1 5476 5476 0 0

2 11236 11025 1 0

3 18769 17689 4 4

4 25600 24964 1 1

5 17689 17161 1 1

6 15625 15129 1 1

7 14161 13924 0 1

8 14161 14161 0 0

9 20164 19321 0 9

10 48400 47089 4 1

11 22801 22500 0 1

12 17424 17161 0 1

Jumlah 231.506 225.600 12 20

13

Untuk mengetahui berapa besar korelasi atau hubungan faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan pangan, maka dapat dihitung menggunakan rumus 2.1 yaitu sebagai berikut:

yxi =

yxi = Koefisien Korelasi antara X dan Y Xi = Variabel Bebas ( indipendent ) Y = Variabel Terikat ( dependent ) n = Banyak Data

3.3 Perhitungan Korelasi Antara Variabel Terikat (Dependent) Dengan Variabel Bebas (Independent)

1. Koefisien korelasi antara jumlah Kecelakaan di Kota Medan pada tahun 2015 (Y) dengan jumlah kecelakaan di Kota Medan akibat faktor manusia (X₁)

yxi =

= ^–

=

=

=

=

= 0,99

Nilai yang positif menandakan hubungan yang searah antara jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan dengan jumlah kecelakaan lalu lintasdi Kota Medan akibat faktor manusia, artinya penambahan jumlah kecelakaan Lalu Lintas oleh faktor manusia akan meningkatkan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan. Dan sebaliknya penurunan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan oleh faktor manusia akan menurunkanjumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan. Hubungan jumlah kecelakaan lalu lintas oleh faktor manusia dengan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medantergolong sangat kuat, ini ditandai dengan nilai r yang tinggi yaitu 0,99 atau dapat dibulatkan menjadi 1.

2. Koefisien korelasi antara jumlah kecelakaan di Kota Medan pada tahun 2015 (Y) dengan jumlah kecelakaan di Kota Medan akibat faktor alam (X₂)

yxi

=

=

^–

=

15

=

=

=

= 0,09

Nilai yang positif menandakan hubungan yang searah antara jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan dengan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan akibat faktor alam, artinya penambahan jumlah kecelakaan lalu lintas oleh faktor alam akan meningkatkan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan. Dan sebaliknya penurunan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan oleh faktor alam akan menurunkan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan. Akan tetapi hubungan jumlah kecelakaan lalu lintas oleh faktor alam dengan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan tergolong sangat lemah, ini ditandai dengan nilai r yang sangat rendah yaitu 0,09.

2. Koefisien korelasi antara jumlah kecelakaan di Kota Medan pada tahun 2015 (Y) dengan jumlah kecelakaan di Kota Medan akibat faktor kendaraan ( X3)

yxi

=

=

^–

=

=

=

=

= 0,37

Nilai yang positif menandakan hubungan yang searah antara jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan dengan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan akibat faktor Kendaraan, artinya penambahan jumlah kecelakaan Lalu Lintas oleh faktor Kendaraan akan meningkatkan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan. Dan sebaliknya penurunan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan oleh faktor kendaraan akan menurunkan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan. Akan tetapi hubungan jumlah kecelakaan lalu lintas oleh faktor kendaraan dengan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan tergolong lemah, ini ditandai dengan nilai r yang rendah yaitu 0,37.

17

3.4 Uji Keberartian Koefisien Korelasi

Setelah koefisien korelasi diperoleh, maka dibutuhkan suatu pengujian keberartian koefisien korelasinya dengan langkah-langkah sebagai berikut:

1. Hipotesa Pengujian

H₀ = Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara variabel X₁, X₂, X₃ Terhadap Variabel Y

H1 = Terdapat hubungan yang signifikan antara variabel X₁, X₂, X₃ Terhadap Variabel Y

2. Taraf Nyata (Significant Level) α = 0,05

α/2 = 0,025 dk = n-2 dk = 12-2 dk = 10

t

0,025 : 10 = - 2,228 ( Pengujian sisi kiri )

t

0,025 : 10 = 2,228 ( Pengujian sisi kanan )

3. Kriteria Pengujian

H0 ditolak jika

t

hitung> 2,228 atau

t

hitung < - 2,228 H0 diterima jika -2,228 ≤

t

hitung ≤ 2,228

4. Nilai Uji Statistik

t

hitung dapat dicari dengan rumus 2.2 yaitu

t

hitung =

r

Dengan menggunakan rumus 2.2 maka dapat dihitung

t

hitung antara variabel terikat ( dependent ) dengan variabel bebas ( independent )

a. Nilai t_hitung variabel Jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan pada tahun 2015 (Y) dengan jumlah kecelakaan di Kota Medan akibat faktor manusia (X₁) untuk n = 12 dan r_yx1 = 0,99

t

1

= r

=

0,99

= 0,99

= 0,99 = 0,99

= 0,99 ( 22,41) = 22,185

Maka t_hitung> t_tabel yaitu 22,185> 2,228

H₀ ditolak, berarti terdapat hubungan yang signifikan antara jumlah kecelakaan di Kota Medan akibat faktor manusia (X₁) dengan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan pada tahun 2015 (Y).

19

b. Nilai t_hitung variabel jumlah Kecelakaan lalu lintas di Kota Medan pada tahun 2015 (Y) dengan jumlah kecelakaan di Kota Medan akibat faktor alam (X₂) untuk n = 12 dan r_yx1 = 0,09

t

2

= r

= 0,09

=

0,09

= 0,09

= 0,09

= 0,09 ( 3,175 )

= 0,285

Maka t_hitung ≤ t_tabel yaitu 0,285 ≤ 2,228

H₀ ditolak, berarti terdapat hubungan yang signifikan antara jumlah kecelakaan di Kota Medan akibat faktor alam (X₂) dengan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan pada tahun 2015 (Y).

c. Nilai t_hitung variabel jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan pada tahun 2015 (Y) dengan jumlah kecelakaan di Kota Medan akibat faktor kendaraan (X₃) untuk n = 12 dan r_yx1 = 0,37

t

3

= r

= 0,37

=

0,37

= 0,37 =

0,37

= 0,37 ( 3,403 ) = 1,260

Maka t_hitung ≤ t_tabel yaitu 1,260 ≤ 2,228

H₀ ditolak, berarti terdapat hubungan yang signifikan antara Jumlah kecelakaan di Kota Medan akibat faktor kendaraan (X₃) dengan jumlah kecelakaan lalu lintas di Kota Medan pada tahun 2015 (Y).

Maka dapat disimpulkan dari ketiga variabel diatas semuanya Memiliki Hubungan yang signifikan dalam mempengaruhi Tingkat kecelakaan lalu lintas di kota medan. Karena dari ketiga Uji keberartian koefisien korelasi diatas ketiganya memiliki nilai

t

hitung yang lebih besar dari

t

tabel.

BAB 4

IMPLEMENTASI SISTEM

4.1 Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistem yang ada dalam desain sistem yang disetujui,menginstal, dan memulai baru atau sistem yang diperbaiki.

Tahapan implementasi merupakan tahapan penerapan hasil desain yang tertulis ke dalam programming. Pengolahan data pada tugas akhir ini menggunakan software yaitu SPSS 18.0 for Windows dalam memperoleh hasil perhitungan.

4.2 Sekilas Tentang Program SPSS

SPSS merupakan salah satu paket komputer yang digunakan untuk mengolah data statistik. Banyak program lain yang juga dapat digunakan untuk olah data statistik, misalnya Microstat, SAS, Statistica, SPSS-2000, dan lain-lain. Namun SPSS lebih populer dibandingkan dengan program lainnya.

SPSS (Statistical Product and Service Solution) adalah program komputer yang dipakai untuk analisis statistika. Sejak tanggal 28 Juli 2009, SPSS disebut sebagai PASW (Predictive Analytics Software), karena perusahaan ini telah dibeli oleh perusahaan IBM dengan harga US$1,2 miliar. Dengan SPSS kita dapat memakai hampir dari seluruh tipe file data dan menggunakannya untuk untuk membuat laporan berbentuk tabulasi, chart (grafik), plot (diagram) dari berbagai distribusi, statistik deskriptif dan analisis statistik yang kompleks.

SPSS pertama kali muncul dengan versi PC (bisa dipakai untuk komputer desktop) dengan nama SPSS/PC+ (versi DOS). Tetapi, dengan mulai populernya sistem operasi windows. SPSS mulai mengeluarkan versi windows (mulai dari versi 6.0 sampai versi terbaru sekarang). Pada awalnya SPSS dibuat untuk keperluan pengolahan data statistik untuk ilmu-ilmu social, sehingga kepanjangan SPSS itu sendiri adalah Statistical Package for the Social Sciens. Sekarang kemampuan SPSS diperluas untuk melayani berbagai jenis pengguna, seperti

untuk proses produksi di pabrik, riset ilmu sains dan lainnya. Dengan demikian, sekarang kepanjangan dari SPSS adalah Statistical Product and Service Solution.

(Hartono.2008).

4.3 Pengolahan Data Dengan SPSS

Secara umum ada beberapa tahapan yang harus dilakukan dalam mengoprasikan SPSS agar hasil yang diperoleh berdayaguna yakni, tahapan penyiapan data yang mencakup pemasukan (input) data, penyimpanan data, tahap proses analisis data, dan tahapan analisis hasil.

Adapun langkah-langkah pengolahan data dengan menggunakan program SPSS adalah:

1. Memulai SPSS pada Windows yaitu sebagai berikut:

a. Pilih menu Start dari Windows b. Selanjutnya pilih Program

c. Pilih SPSS Inc, PASW Statistics 18.0 Tampilannya adalah sebagai berikut:

Gambar 4.1 Tampilan pada monitor untuk membuka SPSS

23

2. Memasukan Data Kedalam SPSS

SPSS Data Editor mempunyai dua area kerja yaitu, Data View dan Variable View.

Data View merupakan suatu area untuk mengisi atau menginput data, sedangkan Variable View merupakan suatu area untuk membuat atau mendefinisikan variabel data.

Gambar 4.2 Tampilan Jendela Variable View dalam SPSS

3. Melakukan pemasukan (entry) data dengan mengklik pada icon data view pada jendela yang aktif .

Gambar 4.3 Tampilan Pengisian Data pada Data View dalam SPSS

25

4. Untuk mengolah data dengan persamaan korelasi yaitu sebagai berikut:

a. Klik menu Analyze pada baris toolbar b. Pilih menu Correlate

c. Kemudian pilih menu Bivariate, sehingga muncul kotak dialog Bivariate Correlations.

Gambar 4.4 Tampilan Menu Analyze

5. Masukkan variabel jumlah produksi padi, jumlah penduduk, stok beras, luas areal panen padi, produktivitas lahan, jumlah konsumsi beras, dan harga beras pada kotak variables, kemudian centang pearson pada correlation coefficients, dan klik two-tailed pada test of significance, klik OK.

Gambar 4.5 Tampilan Kotak Dialog Bivariate Correlation

27

6. Hasil Output Analisa Korelasi Pearson dalam SPSS

Gambar 4.6 Tampilan Output

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan, yaitu:

1. Berdasarkan perhitungan antara variabel penyebab kecelakaan terhadap variabel jumlah kecelakaan dapat disimpulkan bahwa variabel yang berkorelasi kuat terhadap variabel Jumlah Kecelakaan adalah variabel Faktor manusia.

Artinya jumlah kecelakaan di Kota Medan akibat faktor manusia berkorelasi kuat terhadap variabel jumlah kecelakaan di Kota Medan pada tahun 2015.

2. Berdasarkan perhitungan korelasi diatas antara penyebab kecelakaan terhadap jumlah kecelakaan dapat disimpulkan bahwa variabel yang berkorelasi lemah terhadap variabel Jumlah Kecelakaan adalah variabel faktor alam dan faktor kendaraan. Artinya jumlah kecelakaan di Kota Medan akibat faktor alam dan faktor kendaraan berkorelasi lemah terhadap variabel jumlah kecelakaan di Kota Medan pada tahun 2015.

3. Melalui uji keberartian koefisien korelasi bahwa nilai uji keberartian koefisien korelasi (t0) yang mempunyai hubungan yang signifikan antara variabel faktor penyebab kecelakaan terhadap variabel jumlah kecelakaan adalah semua variabel bebas yaitu t₁=22,185; t₂=0,285; t₃=-1,260; Artinya terdapat hubungan yang signifikan antara variabel jumlah kecelakaan di Kota Medan akibat faktor manusia, Jumlah kecelakaan di Kota Medan akibat faktor alam dan jumlah kecelakaan di Kota Medan akibat faktor kendaraan dengan jumlah kecelakaan di Kota Medan pada tahun 2015.

5.2 Saran

1. Kecelakaan lalu lintas merupakan suatu peristiwa di jalan yang tidak disangka- sangka maka, masyarakat Kota Medan sebaiknya mematuhi rambu-rambu lalu lintas dan berhati-hati saat mengendarai kendaraan bermotor baik roda empat maupun roda dua untuk mengurangi terjadinya kecelakaan lalu lintas dan juga

29

bagi pihak pemerintah Kota Medan seperti pihak Satuan Lalu lintas dan Dinas Perhubungan hendaklah lebih memperhatikan faktor-faktor yang menyebabkan tingginya tingkat kecelakaan lalu lintas agar bisa mengambil kebijakan untuk mengurangi kecelakaan lalu lintas tersebut demi keselamatan masyarakat dan untuk mengurangi tingkat kematian di Kota Medan yang disebabkan oleh kecelakaan lalu lintas.

2. Penelitian ini masih terbatas karena adanya keterbatasan data. Penelitian ini hanya menitik beratkan pada jumlah kecelakaan yang dipengaruhi oleh jumlah kecelakaan oleh faktor manusia , faktor alam dan faktor kendaraan di Kota Medan. Masih banyak aspek yang bisa dijadikan indikator tingkat kecelakaan lalu lintas, seperti aspek Pendidikan pengemudi, jenis kelamin pengemudi, Pelanggaran lalu lintas dan berbagai aspek lainnya yang nantinya dapat melanjutkan penelitian ini. Oleh karenanya diperlukan studi lanjutan yang lebih mendalam dengan data dan metode yang lebih lengkap, sehingga dapat melengkapi hasil penelitian yang telah ada dan hasilnya dapat dipergunakan sebagai bahan pertimbangan berbagai pihak yang berkaitan dengan usaha- usaha untuk mencapai keamanan berlalu lintas.

Gunawan,Imam.2016.Statistika inferensial.Edisi ke-1.Jakarta:PT Raja Grafindo Hadi Sutrisno.2001.Statistik.Jilid 2.Yogyakarta:Andi Yogyakarta

Kepolisian Negara Republik Indonesia Daerah Sumatera Utara Direktorat Lalu Lintas Resor Kota Medan.

Nugroho,Djuzali,Abuzar.1995.Rumus-Rumus statistika serta penerapannya Jakarta:Raja Grafindo Persada.

Sudjana.2005.Metode statistika.Edisi ke-6.Bandung:Tarsito.

Usman,Purnomo.2006.Pengantar Statistika.Edisi ke-2 Jakarta:Bumi Aksara.

KEMENTERIAN RISET, TEKNOLOGI DAN PENDIDIKAN TINGGI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM Jl. Bioteknologi No. 1 Kampus USU Padang Bulan, Medan-20155

Telp : (061) 8211050, 8214290, FAX : (061)821429O Laman : www.fmipa.usu com

SURAT KETERANGAN

Hasil Uji Implementasi Sistem Tugas Akhir

Yang bertanda tangan dibawah ini menerangkan bahwa Mahasiswa Tugas Akhir Program Studi D3 Statistika:

Nama Mahasiswa : Ginta Puja Subagya Ginting Nomor Induk Mahasiswa : 132407115

Judul Tugas Akhir : Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Medan Pada Tahun 2015.

Telah melaksanakan test program Tugas Akhir Mahasiswa tersebut di atas pada tanggal: Juni 2016

Dengan Hasil: Sukses/Gagal

Demikian diterangkan untuk digunakan melengkapi syarat pendaftaran Ujian Meja Hijau Tugas Akhir Mahasiswa bersangkutan di Departemen Matematika FMIPA USU Medan.

Medan, Juni 2016 Dosen Pembimbing

Asima Manurung S.si, M.si NIP. 19730315 199903 2 001

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM Jalan Bioteknologi No. 1 Kampus USU Padang Bulan, Medan-20155

Telp : (061) 8211050, 8214290, Fax : (061) 8214290 laman : www.fmpda.usu.ac.ig

KARTU BIMBINGAN TUGAS AKHIR MAHASISWA

Nama Mahasiswa : Ginta Puja Subagya Ginting Nomor Induk Mahasiswa : 132407115

Judul Tugas Akhir : Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Medan Pada Tahun 2015.

Dosen Pembimbing : Asima Manurung S.si, M.si Tanggal Mulai Bimbingan :

Tanggal Selesai Bimbingan : No Tanggal Asistensi

Bimbingan

Pembahasan Asitensi Pada Bab

Paraf Dosen Pembimbing

Keterangan 1

2 3 4 5 6 7

*Kartu ini harap dikembalikan ke jurusan Matematika bila bimbingan mahasiswa telah selesai

Disetujui oleh:

Program Studi D3 Statistika FMIPA USU Pembimbing Ketua

Dr. Faigiziduhu Bu’ul l , M.Si Asima Manurung S.si, M.si

NIP. 19531218 198003 1 003 NIP. 19730315 199903 2 001

KEMENTERIAN RISET, TEKNOLOGI DAN PENDIDIKAN TINGGI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM Jl. Bioteknologi No. 1 Kampus USU Padang Bulan, Medan-20155

Telp : (061) 8211050, 8214290, FAX : (061)821429O Laman : www.fmipa.usu com

SURAT KETERANGAN

Hasil Uji Implementasi Sistem Tugas Akhir

Yang bertanda tangan dibawah ini menerangkan bahwa Mahasiswa Tugas Akhir Program Studi D3 Statistika:

Nama Mahasiswa : Ginta Puja Subagya Ginting Nomor Induk Mahasiswa : 132407115

Judul Tugas Akhir : Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Medan Pada Tahun 2015.

Telah melaksanakan test program Tugas Akhir Mahasiswa tersebut di atas pada tanggal: Juni 2016

Dengan Hasil: Sukses/Gagal

Demikian diterangkan untuk digunakan melengkapi syarat pendaftaran Ujian Meja Hijau Tugas Akhir Mahasiswa bersangkutan di Departemen Matematika FMIPA USU Medan.

Medan, Juni 2015 Dosen Pembimbing

Asima Manurung S.si, M.si NIP. 19730315 199903 2 001