Ch. 6, pp. 697-706, ISBN: 979-95721-2-19
697
Forum Studi Transportasi antar Perguruan Tinggi
STUDI IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN KECELAKAAN PADA RUAS JALAN CASABLANCA
Wiena Murdianasari Departemen Teknik Sipil
Fakultas Teknik Universitas Indonesia wienamurdianasari15@gmail.com
Martha Leni Siregar Departemen Teknik Sipil
Fakultas Teknik Universitas Indonesia
leni@eng.ui.ac.id
Tri Tjahjono Departemen Teknik Sipil
Fakultas Teknik Universitas Indonesia tri.tjahjono@yahoo.com
Abstract
The number of vehicles passing on the road of Casablanca as of high due on this road there are a number of events such as office space, residences, and the shopping area. Due to the high number of vehicles, it is often the cause of the accident on this road. Therefore this research was conducted with the aim to find out the location of which are prone to an accident, how the condition of the path geometry, signs and markings as well as the other components on the road of Casablanca, then giving some recommendations in accordance with the conditions of the roads and accidents happened. The methods used in this research are a method based on KORLANTAS, the method of AEK, and method of RSI. Based on those three methods, the crash-prone locations are at STA 0+400 to STA 1 + 150 and STA 1+300 to STA 1+650. With the recommendations that given, it is expected there are safety improvements on the road of Casablanca.
Keywords: Accidents prone; AEK method; Casablanca Road; KORLANTAS; RSI method
Abstrak
Jumlah kendaraan yang melintas pada ruas Jalan Casablanca terhitung tinggi dikarenakan pada ruas jalan ini terdapat sejumlah pusat kegiatan seperti perkantoran, tempat tinggal, dan kawasan perbelanjaan. Dikarenakan jumlah kendaraan yang tinggi, hal ini sering kali menyebabkan terjadinya kecelakaan pada ruas jalan ini. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui lokasi mana sajakah yang rawan akan kecelakaan, bagaimana kondisi geometri jalannya, rambu dan marka serta komponen lainnya pada Jalan Casablanca, kemudian memberikan rekomendasi akan penanganan-penanganan yang sesuai dengan kondisi ruas jalan dan kecelakaan-kecelakaan yang terjadi. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode bedasarkan KORLANTAS, metode AEK, dan metode RSI. Bedasarkan ketiga metode tersebut lokasi yang rawan akan kecelakaan adalah pada STA 0+400 hingga STA 1+150 dan STA 1+300 hingga STA 1+650. Dengan adanya rekomendasi akan penanganan diharapkan adanya peningkatan akan keselamatan pada ruas Jalan Casablanca.
Kata kunci: Daerah Rawan Kecelakaan; Jalan Casablanca; KORLANTAS; Metode AEK; Metode RSI
PENDAHULUAN
Transportasi merupakan salah satu kegiatan yang selalu dilakukan oleh manusia untuk berpindah dari suatu titik awal menuju titik akhir atau titik yang dituju. Sejalan dengan berkembangnya kehidupan manusia maka kebutuhan akan moda, jaringan, dan juga fasilitas transportasi pun meningkat. Dengan meningkatnya jumlah moda transportasi maka diperlukannya juga adanya penambahan jaringan serta fasilitas jalan untuk mengatasi agar
698
jalan yang sudah ada tidak “mampet”. Namun, pembangunan akan penambahan jaringan jalan tersebut, harus menyesuaikan dengan kondisi eksisting yang sudah ada sehingga seringkali jalan yang akan dibangun itu seperti dipaksakan dan tidak memenuhi standar-standar yang ada dan hal ini yang memicu terjadinya kecelakaan. Kecelakaan pada ruas suatu jalan dapat terjadi tidak hanya disebabkan oleh kondisi jalan itu sendiri saja, melainkan kondisi dari pengguna jalan itu pun juga dapat mempengaruhi akan terjadinya suatu kecelakaan lalu lintas (Warpani, 2001).
Pada Derah JABODETABEK terdapat 85 daerah lokasi rawan kecelakaan salah satunya adalah pada ruas Jalan Casablanca (Edo Rusyanto 2012). Penyebab utama dari kecelakaan-kecelakaan ini dikarenakan jumlah kendaraan yang melintas pada ruas jalan ini cukup tinggi. dan pada ruas jalan ini merupakan kawasan dengan aktivitas yang tinggi Hal ini ditunjang dengan adanya pemberitaan pada media cetak maupun media elektronik, serta data kecelakan yang ada seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Kecelakaan Pada Ruas Jalan Casablanca
Tahun 2012 2013 2014 2015
Jumlah Kecelakaan (Kasus)
2 4 6 11
Sumber: Korlantas Polda Metro Jaya Diolah kembali oleh penulis
Pada peninjauan yang dilakukan pada ruas Jalan Casablanca ini selain bertujuan untuk menentukan titik atau lokasi mana sajakah yang terkategorikan sebagai blackspot adalah diberikannya penanganan yang sesuai dengan kondisi ruas jalan tersebut dan penyebab- penyebab yang mengakibatkan kecelakaan itu terjadi, sehingga tidak terulang kembali kecelakaan-kecelakaan tersebut.
TINJAUAN TEORITIS
Pengertian Kecelakaan Lalu Lintas
Bedasarkan UU No. 22 Tahun 2009 tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan, kecelakaan adalah suatu peristiwa di jalan yang tidak diduga dan tidak disengaja melibatkan kendaraan dengan atau tanpa pengguna jalan lain yang mengakibatkan korban manusia dan/atau kerugian harta benda.
Kecelakaan-kecelakaan yang terjadi tersebut, dapat dikelompokkan dalam berbagai jenis kecelakaan dan bentuk kecelakaan itu sendiri, seperti berapa jumlah korban yang terlibat, jenis tabrakan pada saat kecelakaan, kondisi cuaca dan waktu pada saat kecelakaan tersebut terjadi. Suatu kecelakaan yang terjadi biasanya disebabkan oleh satu atau berbagai hal, faktor- faktor yang mengakibatkan kecelakaan adalah faktor dari pengguna jalan baik pengemudi maupun pejalan kaki, faktor jalan, faktor kendaraan, dan faktor lingkungan.
Bedasarkan PP No. 43 tahun 1993 tentang Prasarana dan Lalu Lintas Jalan, kondisi korban kecelakaan dapat dikategorikan menjadi tiga kondisi, yaitu kecelakaan yang menyebabkan adanya korban meninggal dunia, luka berat, dan luka ringan. Kondisi dari korban dapat dinyatakan apakah meninggal dunia maupun luka berat adalah kondisi terakhir dari korban 30 hari setelah kecelakaan itu terjadi. Kemudian korban dikategorikan sebagai luka ringan apabila korban tersebut tidak mengalami luka yang membahayakan dan tidak membutuhkan adanya perawatan dari rumah sakit setelah kecelakaan itu terjadi.
699 Pengertian Daerah Rawan Kecelakaan
Daerah rawan kecelakaan adalah suatu lokasi dimana sering terjadinya kecelakaan lalu lintas dengan tolak ukur yang berbeda-beda bedasarkan pembobotan yang digunakan, dimana titik awal dan titik akhir dari suatu ruas jalan yang ditinjau mempunyai panjang yang berbeda- beda. Terdapat tiga pengkategorian akan daerah rawan kecelakaan yaitu:
1. Blackspot merupakan daerah rawan kecelakaan berbasis lokasi tunggal dimana lokasi- lokasi yang terjadi kecelakaan adalah spesifik seperti persimpagan, jembatan, maupun ruas jalan dengan panjang antara 300 hingga 500 m.
2. Blacklink merupakan daerah rawan kecelakaan berbasis ruas jalan dengan jarak peninjauan adalah dengan panjang antara 1 hingga 20 km.
3. Blacklength merupakan daerah rawan kecelakaan yang berada pada kawasan maupun wilayan tertentu dengan karakteristik yang sama dan tidak hanya terdiri dari satu ruas jalan yang sama, contoh: pada suatu kecamatan, kabupaten, atau kota. Sehingga harus diperlakukan pengaturan dan manajemen lalu lintas.
Identifikasi Daerah Rawan Kecelakaan
Identifikasi daerah rawan kecelakaan adalah peninjauan untuk mengetahui peringkat lokasi mana sajakah yang berbahaya pada suatu ruas jalan. Hasil dari dilakukannya pemeringkatan tersebut digunakan untuk kemudian diberikan penanganan yang sesuai dalam mengurangi jumlah kecelakaan yang ada. Untuk melakukan identifikasi akan daerah rawan kecelakaan tersebut, terlebih dahulu dilakukan pengelompokkan akan data kecelakaan bedasarkan segmen yang telah ditentukan dengan menggunakan metode sliding window (HSM 2010). Panjang window yang digunakan kemudian digeser secara berkala dimulai dari titik awal hingga titik akhir peninjauan. Kemudian untuk menentukan daerah mana sajakah yang berbahaya, dilakukan pembobotan seperti dengan menggunakan metode AEK, metode bedasarkan Korlantas, dan metode RSI untuk setiap segmen yang telah dikelompokkan bedasarkan metode sliding window.
Penanganan Daerah Rawan Kecelakaan
Dari hasil pembobotan yang telah dilakukan, dapat diketahui lokasi mana sajakah yang merupakan kawasan berbahaya. Bedasarkan hasil peninjauan tersebut kemudian diberikan rekomendasi perbaikan-perbaikan yang sekiranya dapat mengurangi kecelakaan-kecelakaan yang terjadi. Rekomendasi yang diberikan untuk mengurangi kecelakaan pada ruas jalan yang ditinjau mengacu kepada persamaan Crash Modification Factor (CMF) serta penanganan yang sekiranya perlu dalam mengurangi kecelakaan pada ruas jalan tersebut.
Selain sebagai acuan dalam penanganan, penggunaan CMF juga digunakan untuk mengukur bedasarkan penanganan yang diberikan berapakah jumlah kecelakaan yang dapat tereduksi.
METODE PENULISAN
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, bagaimana cara dalam menentukan daerah yang merupakan kawasan rawan kecelakaan sepanjang ruas Jalan Casablanca. Pada
700
peninjauan ini, menggunakan window dengan panjang 350 m dengan pergeseran setiap 100m.
Metode sliding window ini digunakan karena menggunakan prinsip continuous basis yang memiliki keterkaitan untuk setiap segmennya sehingga dapat ditemukannya informasi- informasi yang tidak terlihat dan bersifat lebih akurat.
Tabel 2. Hasil Pengelompokkan Menggunakan Metode Sliding Window Sub
segmen
Titik Awal
Titik Akhir
Jumlah Kecelakaan
Kecelakaan Berat dan
Ringan
Rugi Materi
Tidak Diketahui
MD LB LR
1 0 350 3 3 0 0 0 2 1
2 100 450 4 3 1 0 1 1 1
3 200 550 4 3 1 0 1 1 1
4 300 650 3 2 1 0 1 0 1
5 400 750 6 4 2 0 1 1 2
6 500 850 8 4 3 1 0 2 3
7 600 950 9 5 3 1 1 2 4
8 700 1050 9 5 3 1 1 1 4
9 800 1150 6 5 1 0 1 2 4
10 900 1250 4 3 0 1 0 2 2
11 1000 1350 5 4 0 1 0 2 3
12 1100 1450 6 4 1 1 0 2 3
13 1200 1550 4 2 2 0 0 0 2
14 1300 1650 5 3 2 0 1 0 2
Dari hasil pengelompokkan data pada tabel 2, dapat dilihat pada masing-masing segmen tersebut berapa jumlah kecelakaan yang terjadi. Pada segmen tujuh dan delapan dapat dilihat bahwa lokasi tersebut mempunyai angka kecelakaan tertinggi yaitu sejumlah sembilan kecelakaan. Meskipun segmen tersebut mempunyai angka kecelakaan paling tinggi, tetapi lokasi tersebut tidak langsung dapat disimpulkan sebagai lokasi yang berbahaya. Perlu dilakukan peninjauan lebih lanjut dengan adanya pembobotan dengan berbagai metode yang telah dipilih.
Metode AEK
Berikut adalah persamaan dari metode AEK
(1)
Pembobotan dengan metode ini dilakukan bedasarkan jumlah korban yang disebabkan oleh kecelakaan-kecelakaan yang terjadi pada masing-masing segmen yang ada, sehingga semakin banyak korban yang ditimbulkan maka semakin besar juga angka pembobotan yang dihasilkan. Hasil dari pembobotan dengan metode AEK akan dipaparkan dalam tabel 4 berikut.
701
Tabel 3. Hasil Pembobotan dengan Metode AEK Sub segmen Titik
Awal
Titik Akhir
Jumlah Kecelakaan
Kecelakaan Berat dan
Ringan
Rugi Materi
Tidak Diketahu
i
MD LB LR Nilai
Pembobot- an
1 0 350 3 3 0 0 0 2 1 9
2 100 450 4 3 1 0 1 1 1 19
3 200 550 4 3 1 0 1 1 1 19
4 300 650 3 2 1 0 1 0 1 16
5 400 750 6 4 2 0 1 1 2 23
6 500 850 8 4 3 1 0 2 3 18
7 600 950 9 5 3 1 1 2 4 33
8 700 1050 9 5 3 1 1 1 4 30
9 800 1150 6 5 1 0 1 2 4 31
10 900 1250 4 3 0 1 0 2 2 12
11 1000 1350 5 4 0 1 0 2 3 15
12 1100 1450 6 4 1 1 0 2 3 16
13 1200 1550 4 1 2 0 0 0 1 5
14 1300 1650 5 2 2 0 1 0 1 17
Bedasarkan hasil pembobotan dengan metode AEK pada tabel 3 diatas, dinilai bahwa lokasi yang paing berbahaya adalah pada segmen tujuh. Hal ini dikarenakan pada lokasi tersebut memiliki jumlah korban yang paling banyak akibat kecelakaan-kecelakaan yang terjadi.
Metode Pembobotan Bedasarkan Korlantas Berikut adalah persamaan dari metode Korlantas
(2)
Dengan menggunakan metode yang dikeluarkan oleh korlantas, pembobotan dilakukan dengan mengalikan faktor pengali dengan jumlah masing-masing tingkat keparahan kecelakaan yang berada pada tiap segmen. Bedasarkan metode ini, lokasi yang dianggap sebagai lokasi yang berbahaya apabila pembobotan yang dihasilkan mencapai angka 30 atau lebih. Berikut adalah hasil pembobotan bedasarkan metode korlantas yang tertera pada tabel 5
702
Tabel 4. Hasil Pembobotan dengan Metode yang dikeluarkan oleh Korlantas Sub
seg men
Titik Awal
Titik Akhir
Jumlah Kecelaka-
an
Kecelakaan Meninggal
Dunia
Kecelakaa n Berat
Kecelakaan Ringan
Kecelakaa n Rugi Materi
Tidak Diketahui
Nilai Pembobot-
an
1 0 350 3 0 2 1 0 0 11
2 100 450 4 1 1 1 1 0 16
3 200 550 4 1 1 1 1 0 16
4 300 650 3 1 0 1 1 0 11
5 400 750 6 1 1 2 2 0 17
6 500 850 8 0 2 2 3 1 12
7 600 950 9 1 2 2 3 1 22
8 700 1050 9 1 1 3 3 1 18
9 800 1150 6 1 2 2 1 0 22
10 900 1250 4 0 2 1 0 1 11
11 1000 1350 5 0 2 2 0 1 12
12 1100 1450 6 0 2 2 1 1 12
13 1200 1550 4 0 0 1 2 0 1
14 1300 1650 5 1 0 1 2 0 11
Dilihat dari Tabel 4 diatas, dapat dilihat bahwa bedasarkan metode korlantas tidak terdapat daerah yang dianggap sebagai daerah yang rawan akan kecelakaan dikarenakan hasil pembobotan diberikan tidak mencapai angka 30.
Metode RSI
Berikut adalah acuan biaya yang digunakan dalam pembobotan dengan metode RSI
Tabel 5. Satuan biaya Kerugian Akibat Kecelakaan Tingkat
Kecelakaan
Korban Mati (Rupiah)
Korban Luka Berat (Rupiah)
Korban Luka Ringan (Rupiah)
Biaya Kendaraan
Total (Rupiah) Meninggal
Dunia
426846981 6703585 11817425 180063000 631430990
Berat 0 128485373 4664773 120000000 253150145
Ringan 0 0 42604926 41700000 84304926
Kendaraan 0 0 0 40000000 40000000
Sumber: Pengkinian Biaya Kecelakaan Lalu Lintas Tahun 2013
Dengan menggunakan metode ini, pemeringkatan dilakukan dengan menghitung jumlah kerugian yang diakibatkan oleh kecelakaan-kecelakaan yang terjadi. Untuk menentukan satuan biaya yang digunakan, dari setiap segmen dicari tingkat kecelakaan yang paling parah. Tingkat keparahan tersebut yang kemudian digunakan sebagai satuan
acuan biaya kerugian akibat kecelakaan-kecelakaan yang terjadi. Jumlah pembobotan tersebut kemudian dikalikan dengan jumlah korban masing-masing tingkat keparahan. Pada tabel 6 berikut adalah hasil pembobotan bedasarkan metode RSI.
703
Tabel 6. Hasil pembobotan dengan Metode RSI Sub
Seg- men
Titik Awal
Titik Akhir
Jumlah Kecelakaan
Tingkat Kecelakaan Total Ket.
Berat Sedang Ringan Rugi Materi
Tidak Diketahui
1 0 350 3 0 2 1 0 0 261635519
2 100 450 4 1 1 1 1 0 625430991
3 200 550 4 1 1 1 1 0 625430991
4 300 650 3 1 0 1 1 0 618727406
5 400 750 6 1 1 2 2 0 817311416
6 500 850 8 0 2 2 3 1 626300292
7 600 950 9 1 2 2 3 1 101589542
6
Blackspot
8 700 1050 9 1 1 3 3 1 840946266
9 800 1150 6 1 2 2 1 0 487523851
10 900 1250 4 0 2 1 0 1 266300292
11 1000 1350 5 0 2 2 0 1 270965065
12 1100 1450 6 0 2 2 1 1 390965065
13 1200 1550 4 0 0 2 2 0 285209852
14 1300 1650 5 1 0 1 2 0 770607831
Berdasarkan hasil pembobotan diatas diketahui bahwa segmen yang paling berbahaya adalah segmen 7.
ANALISA HASIL PENINJAUAN
Dari hasil pembobotan pada bab sebelumnya, bedasarkan ketiga metode tersebut diketahui lokasi mana sajakah yang berbahaya. Namun, hasil yang diberikan tidaklah sama bedasarkan setiap pembobotannya. Sehingga dari ketiga hasil pembobotan tersebut dilakukan penetapan kembali batasan mana sajakah yang merupakan kawasan atau daerah rawan kecelakaan dengan menggunakan distribusi poisson. Pada tabel 7 berikut ini merupakan hasil penentuan kawasan yang berbahaya setelah ditentukan dengan distribusi poisson.
Tabel 7. Kawasan rawan Kecelakaan dengan penetapan menggunakan distribusi poisson Sub
Segmen
Titik Awal Titik Akhir
Keterangan
1 0 350
2 100 450
3 200 550
4 300 650
5 400 750 Blackspot
6 500 850
7 600 950 Blackspot
8 700 1050 Blackspot
9 800 1150 Blackspot
10 900 1250
11 1000 1350
12 1100 1450
13 1200 1550
14 1300 1650 Blackspot
704
Dari tabel 7 diatas, sudah dipastikan lokasi-lokasi mana sajakah yang rawan kecelakaan. Dapat dilihat lokasi yang memang rawan adalah segmen 5 hingga 9 dan segmen 14. Pada posisi segmen 5 hingga 9, tersebut jumlah kendaraan memang cukup padat dikarenakan pada segmen delapan merupakan kawasan Mall Kota Kasablanka dan pada segmen tujuh adalah merupakan pertemuan antara ujung dari jalan layang non tol Tanah Abang – Kampung Melayu dengan Jalan Casablanca. Sedangkan pada segmen 14, kawasan tersebut dianggap rawan dikarenakan adanya putaran balik yang dianggap tidak terlalu terlihat dan terdapat kawasan parkir liar dari kawasan perkantoran yang berada pada ruas jalan tersebut. Untuk menangggulangi dan mengurangi jumlah kecelakaan yang ada penanganan yang disarankan diberikan pada segmen-segmen berbahaya tersebut. Berikut adalah penanganan yang diberikan
Tabel 8. Rekomendasi penanganan sub-segmen 5 hingga sub-segmen 9
No. Masalah Resiko Rekomendasi
1 Pejalan kaki menyebrang pada sembarang tempat
Tinggi
Pemberian pagar sepanjang median agar tidak ada penyebrangan secara sembarangan
2
Tidak adanya ramp untuk tempat berhenti bus dan mikrolet
Sedang
Diberikan tempat tambahan untuk berhentinya angkutan umum
3
Terdapat Kendaraan parkir di pinggir jalan
Sedang
Diberikannya rambu peringatan penguncian roda, dan diletakkan pada lokasi yang jelas
4
Tidak adanya marka pembagi lajur
Rendah
Menambahkan marka pembagi lajur
705
Tabel 9. Hasil Perkiraan Reduksi Kecelakaan dengan Menggunakan CMF pada sub-segmen 5 hingga sub-segmen 9
Treatment CMF Tereduksi Menjadi Pemasangan Pagar 0.8 12
Penggambaran Marka
0.7 11
Pemasangan Rambu 0.85 13
Tabel 10. Rekomendasi penanganan sub-segmen 14
No. Masalah Resiko Rekomendasi
1
Putaran Balik yang tertutup semak-semak
Tinggi
Memotong hambatan yang menghalangi jarak pandang.
2
Para pedagang kaki lima menggunakan trotoar sebagai lokasi berjualan.
Sedang
Penertiban bagi para pedagang kaki lima untuk tidak menggunakan bahu jalan
3
Terdapat kendaraan parkir seceara sembarangan di pinggir jalan
Sedang
Diberikannya peringatan dan penertiban untuk lokasi tempat parkir liar tersebut 4
Kondisi Marka tertutup oleh dedaunan dari pepohonan
Tinggi
Memindahkan rambu di tempat yang agar dapat terlihat dengan jelas
5
Tidak adanya marka pembagi lajur
Rendah
Menambahkan marka pembagi lajur
706
Tabel 11. Hasil Perkiraan Reduksi Kecelakaan dengan Menggunakan CMF pada segmen 14 Treatment CMF Tereduksi
Menjadi Penggambaran
Marka
0.7 3
Pemasangan Rambu 0.85 3
KESIMPULAN
• Lokasi yang berbahaya adalah dari segmen 5 hingga 9 dan segmen 14
• Hal-hal yang menyebabkan terjadinya kecelakaan adalah dikarenakan kelalaian dari pengguna jalan itu sendiri dan dikarenakan tidak lengkapnya atribut pada ruas jalan seperti marka dan rambu.
• Kondisi geometrik pada jalan tersebut juga memberikan potensi-potensi penyebab kecelakaan seperti jumlah lajur yang berubah-ubah dan tidak ada ramp pemberhentian angkutan umum.
DAFTAR PUSTAKA
Alawiyah, Tuti. 2008. “Upaya Peningkatan Keselamatan Jalan di Kawasan Kecamatan Gringsing, Kabupaten Batang, Alas Roban, Jawa Tengah, Tinjauan dari Segi Geometrik dan Perlengkapan Jalan”. Depok: Universitas Indonesia.
American Association of State Highway and Transportation Officials. (2010). Highway Safety Manual – 1st ed. America: American Association of State Highway and Transportation Officials.
Austroads Ltd (2012). Effectiveness of Road Safety Engineering Treatments. Australia:
Austroads Ltd.
Hermariza, Uri. 2008. “Studi Identifikasi Daerah Rawan Kecelakaan di Ruas Tol Jakarta Cikampek”. Depok: Universitas Indonesia.
Rustijan. 2013. “Pengkinian Biaya Kecelakaan Lalu-Lintas”. Bandung: Kementrian Pekerjaan Umum Badan Penelitian dan Pengembangan Pusat Penelitian dan Pengembangan Jalan dan Jembatan.
