Perpustakaan Digital ITB

Sepeda motor merupakan salah satu moda transportasi utama di Indonesia dan memiliki tingkat fatalitas yang tinggi ketika terlibat dalam kecelakaan. Kecelakaan sepeda motor dapat disebabkan oleh berbagai faktor, antara lain faktor manusia, kendaraan, lingkungan jalan, serta interaksi antarpengguna jalan. Di antara berbagai faktor tersebut, faktor manusia sering dianggap sebagai salah satu penyebab utama, terutama karena berkaitan langsung dengan perilaku pengendara dalam merespon kondisi lalu lintas. Keunikan perilaku pengendara sepeda motor dan kondisi lalu lintas di Indonesia, yang didominasi oleh lalu lintas campuran, berpotensi meningkatkan risiko terjadinya kecelakaan maupun kejadian hampir celaka. Penelitian terkait perilaku pengendara sepeda motor umumnya dilakukan melalui pendekatan kuesioner, wawancara, simulasi, atau analisis data kecelakaan. Meskipun metode tersebut memberikan informasi penting, pendekatan tersebut masih memiliki keterbatasan dalam menggambarkan perilaku pengendara dan kondisi lalu lintas secara nyata di lapangan. Naturalistic Driving Study (NDS) menjadi salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk mengamati perilaku berkendara dalam kondisi alamiah, sehingga memungkinkan identifikasi situasi berkendara berisiko secara lebih objektif. Penelitian NDS telah banyak dilakukan di berbagai negara, seperti Prancis, Amerika Serikat, Jepang, dan Malaysia. Namun, hasil penelitian tersebut belum sepenuhnya merepresentasikan karakteristik pengendara sepeda motor di Indonesia yang memiliki perbedaan dalam aspek budaya berkendara, kondisi infrastruktur, kepadatan lalu lintas, serta pola interaksi antarpengguna jalan. Berdasarkan kondisi tersebut, penelitian ini bertujuan untuk memetakan karakteristik perilaku pengendara sepeda motor dan kondisi lalu lintas di Indonesia menggunakan pendekatan NDS. Penelitian ini berangkat dari asumsi bahwa kecelakaan maupun kejadian hampir celaka tidak hanya dipengaruhi oleh satu faktor tunggal, tetapi merupakan hasil interaksi antara perilaku pengendara, perilaku pengguna jalan lain, kondisi kendaraan, kondisi jalan, dan lingkungan lalu lintas. Penelitian dilakukan secara bertahap, dimulai dari studi pendahuluan untuk iv mengidentifikasi faktor-faktor penyebab kecelakaan sepeda motor berdasarkan data sekunder, literatur, dan informasi pendukung lainnya. Faktor-faktor yang teridentifikasi kemudian digunakan sebagai dasar dalam penyusunan variabel pengamatan dan dikaji lebih lanjut melalui pendekatan NDS berbasis kendaraan. Data utama dalam penelitian ini diperoleh dari rekaman video perjalanan pengendara sepeda motor dalam kondisi berkendara sehari-hari. Rekaman tersebut dianalisis untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan situasi berkendara berisiko (SBB). Dalam penelitian ini, SBB didefinisikan sebagai perilaku, kondisi, atau interaksi lalu lintas yang berpotensi membahayakan pengendara maupun pengguna jalan lain, termasuk kejadian hampir celaka. Setiap SBB yang teridentifikasi diklasifikasikan berdasarkan jenis kejadian dan variabel konteks yang menyertainya, seperti penyebab kejadian, tipe perjalanan, kondisi jalan, kondisi lalu lintas, waktu kejadian, keterlibatan pengguna jalan lain, serta karakteristik pengendara. Hasil identifikasi SBB kemudian divalidasi melalui penilaian analis dan pihak terkait untuk meningkatkan keakuratan interpretasi terhadap kejadian yang diamati. Pada studi pertama, pengamatan NDS dilakukan di beberapa kota di Indonesia dengan tujuan mengeksplorasi berbagai jenis SBB. Penilaian tingkat risiko setiap SBB juga dilakukan oleh para ahli keselamatan berkendara. Kedalaman hasil eksplorasi diperkuat melalui wawancara dengan pengguna jalan serta pengendara yang memiliki pengalaman kecelakaan. Melalui triangulasi antara data hasil pengamatan NDS, penilaian ahli, dan hasil wawancara, studi pertama menghasilkan klasifikasi SBB berdasarkan tingkat risiko tinggi, sedang, dan rendah. Pada studi kedua, pengamatan NDS dilakukan dengan durasi perekaman yang lebih panjang serta melalui proses pengamatan dan penilaian yang lebih terstandardisasi dan terkendali. Studi ini bertujuan memvalidasi dan memperinci jenis SBB beserta variabel konteks yang menyertai setiap kejadian. Data yang diperoleh kemudian dikuantifikasi dan dianalisis menggunakan metode statistik serta model prediktif untuk memberikan gambaran yang lebih terukur mengenai faktor-faktor yang berkaitan dengan tingkat risiko SBB. Hasil akhir studi kedua mengidentifikasi 18 jenis SBB dan 14 variabel konteks. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SBB dengan frekuensi kejadian tinggi tidak selalu memiliki tingkat risiko yang tinggi. SBB yang paling sering ditemukan berkaitan dengan aktivitas menyalip kendaraan di depan, baik dari sisi kanan maupun kiri, serta perilaku melawan arah. Sebaliknya, SBB yang paling banyak dikategorikan berisiko tinggi meliputi menyalip di belokan, melakukan manuver di area blind spot, dan memotong lajur pengguna jalan lain. Temuan ini menunjukkan bahwa frekuensi kejadian dan tingkat risiko merupakan dua dimensi yang perlu dipertimbangkan secara bersamaan dalam menentukan prioritas mitigasi keselamatan berkendara. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan pemetaan karakteristik perilaku berkendara dan kondisi lalu lintas yang lebih sesuai dengan konteks pengendara sepeda motor di Indonesia. Identifikasi SBB dan variabel konteks yang menyertainya dapat digunakan sebagai dasar dalam merancang mitigasi, kebijakan, maupun intervensi keselamatan yang lebih tepat sasaran. Selain itu, hasil penelitian ini juga berpotensi menjadi dasar pengembangan alat ukur atau indikator penilaian perilaku berkendara sepeda motor yang lebih detail, kontekstual, dan akurat dalam menggambarkan risiko berkendara di Indonesia.