ANALISIS KECELAKAAN LALU LINTAS PADA RUAS JALAN NASIONAL DI KOTA SURABAYA
Abstract: Jalan Nasional Kota
Surabaya memiliki kejadian kecelakaan lalu lintas paling tinggi diantara ruas
jalan lainnya. Faktor penyebab tingginya angka kecelakaan berasal dari kondisi
eksisting ruas jalan, perilaku pengemudi dan kondisi lingkungan disekitar.
Melihat kondisi tersebut diperlukan upaya untuk mengetahui klasifikasi
kecelakaan, titik rawan kecelakaan dan penanggulangan kecelakaan.
Analisa ini menggunakan data sekunder dari Polrestabes Surabaya berupa
data kecelakaan tahun 2010-2015 yang terjadi di kota Surabaya dan Data
Inventory. Data tersebut di analisa mencari angka kecelakaan tertinggi yang
kemudian di identifikasi sebagai ruas rawan kecelakaam (Blacksite) dan
menentukan titik rawan kecelakaan (Blackspot) dengan metode pengumpulan data
primer dan sekunder. Sedangkan analisa penyebab dan penanggulan kecelakaan
menggunakan metode analisa deskriptif dari data Inventory.
Hasil analisa menunjukkan bahwa klasifikasi kecelakaan yang paling banyak
terjadi berdasarkan korban adalah luka ringan, berdasarkan hari adalah hari
jumat, berdasarkan jam adalah jam 06.00-12.00, berdasarkan bulan adalah bulan
Desember, berdasarkan cuaca adalah cuaca cerah, kendaraan SPM vs SPM. Titik
rawan kecelakaan Jl. A. Yani pada STA 000+200 dan STA 1000+1200, Jl.
Kenjeran Blackspot terletak pada STA 1000+1200 dan STA 1600+1800,
Jl. Ngagel Blackspot terletak pada STA
000+200 dan STA 400+600, Jl. Diponegoro Blackspot terletak pada STA 450+600, Jl. Demak
Blackspot terletak pada STA 1200+1350,
Jl.Ir. Sukarno Blackspot terletak pada
STA 2400+2600, Jl. Kedung Cowek Blackspot
terletak pada STA 050+100. Penyebab kecelakaan berasal dari kondisi
eksisting jalan yang kurang mewadai, penanggulan berupa perbaikan jalan.
Penulis: NUNUNG FADYLAH, Anita
Susanti
Kode Jurnal: jptsipildd170054
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjGj4FQv1aMKKBVC4_mesGV_ZBAKWTejNaV2HxifdICn1Si6-Cbih_Nn3RHQNCq1oxvhyRv2U9yPX6t4k-PCOSIkqYXB__v7DbFjwnVn73zgsW72l7sqKX5dvQ2XVxnqcLrw2CvPzs63oA/s320/E+JURNAL.gif)