Nyono, - (2014) Pemodelan Kecelakaan Kereta Api Pada Perlintasan Sebidang Di Jawa Timur. Doktor thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Pertumbuhan pergerakan kereta api yang semakin meningkat dan pertumbuhan pergerakan aktivitas masyarakat disekitar jalan kereta api akan meningkatkan frekuensi lalu lintas pada perlintasan sebidang yang berpotensi meningkatnya jumlah kejadian kecelakaan di perlintasan sebidang. Prediksi jumlah kejadian kecelakaan pada perlintasan sebidang ini sangat dipengaruhi oleh beberapa faktor yang terkait dengan perilaku psikologis sensoris dan persepsi pengemudi yang melintasi perlintasan sebidang. Pembangunan berbagai model prediksi kecelakaan kereta api di perlintasan sebidang telah dikembangkan. Federal Railroad Administration Amerika (FRA), telah melakukan penelitian terhadap kejadian kecelakaan di perlintasan sebidang dengan mengakomodir variabel – variabel antara lain perkalian faktor LHR jalan raya dan Lalu lintas kereta api yang lewat, jumlah kereta api yang lewat perhari, kecepatan kereta api yang lewat, Jumlah track/sepur, jumlah jalur pada jalan raya dan tipe perkerasan jalan raya terbukti berpengaruh terhadap jumlah kejadian kecelakaan pada perlintasan sebidang. Pengamatan dilakukan pada 33 titik perlintasan tanpa palang pintu di DAOP VIII Surabaya Timur. Jumlah kecelakaan kereta api di perlintasan sebidang akan ditentukan oleh tiga faktor yaitu rekayasa fitur kereta api, rekayasa fitur jalan raya dan lingkungan. Variabel penelitian yang ada dalam penelitian ini terdiri atas variabel penjelas dan variabel responsif. Faktor rekayasa fitur kereta api yang terdiri atas variabel : lebar perlintasan, jumlah track, kecepatan kereta api,volume kereta api yang melintas, rambu di perlintasan, sudut perlintasan dengan jalan, jarak rambu dari perlintasan, pandangan bebas masinis, guardril di perlintasan, adanya lampu flashing, Sirine. Faktor rekayasa fitur jalan raya yang terdiri atas variabel : lebar jalan, jumlah lajur, lalu lintas harian rata – rata kendaraan, klas jalan, kerataan permukaan jalan, tipe konstruksi jalan, rambu dan marka jalan, trotoar jalan. Faktor Lingkungan yang terdiri atas variabel : area pertanian, bisnis, perumahan, industri dan penerangan jalan. Pemodelan jumlah kecelakaan menggunakan analisis regresi Poisson dan dihitung dengan software statistic GenStat. Hasil pemodelan regresi Generalized Poisson diperoleh 7 (tujuh) faktor penentu kecelakaan yaitu kecepatan kereta api, volume kereta api, jarak rambu ke perlintasan, pandangan bebas masinis, lampu flashing, jumlah lajur jalan dan LHR terbukti berpengaruh jumlah kejadian kecelakaan pada perlintasan sebidang tanpa palang pintu, kecepatan kereta api mempunyai sensitifitas paling tinggi terhadap jumlah kecelakaan. Selain pengaturan kecepatan kereta api pengadaan dan pemasangan lampu flashing / lampu kedip dan Early Warning System (EWS), pemasangan jarak rambu yang agak jauh dari perlintasan,memberikan jarak pandang yang bebas terhadap masinis, serta penempatan penjaga pada jam – jam sibuk pagi maupun sore juga efektif untuk menghambat terjadinya kecelakaan. Dari hasil pemodelan terhadap jumlah kecelakaan, peneliti memberikan beberapa rekomendasi pemasangan lampu kedip pada perlintasan sebidang tanpa palang pintu terbukti memberikan kontribusi terhadap penurunan jumlah kejadian kecelakaan maka direkomendasikan disetiap perlintasan sebidang tanpa palang pintu seyogyanya dipasang lampu kedip atau lampu flashing, memasang rambu dan marka secara lengkap sesuai ketentuan pada jarak yang tidak terlalu dekat dengan perlintasan, memberikan jarak pandang yang bebas kepada masinis serta agar ditempatkan penjaga pada jam – jam sibuk pagi dan sore. Mengoptimalkan keikutsertaan masyarakat sekitar perlintasan dalam mematuhi pelaksanaan marka dan rambu – rambu peringatan atau fasilitas keselamatan lainnya serta memberikan sosialisasi bagi masyarakat sekitar dalam rangka peningkatan keikutsertaan untuk pengamanan dan keselamatan perjalanan kereta api di perlintasan sebidang tanpa palang pintu.
English Abstract
The growing train movement and people activities around the railroad will increase the frequency of traffic in railway crossing. This potentially results in the increase in traffic accidents. The prediction of the number of such accidents is influenced by some factors dealing with variables on sensory psychological behaviors and the perception of the drivers passing the crossings. Various models of prediction of train accidents in railway crossing have been developed. Federal Railroad Adminstration (FRA) of America has studied accidents in railway crossings by accomodating variables among others multiplication of the average daily traffic factor in roads and traffic of the trains that passed, the number of the passing trains per day, the speed of the trains, the number of tracks, the number of lanes in roads and types of road hardening prove to influence the number of accidents in railway crossings. Observations were made at 33 points railway crossing with not guard in East Surabaya DAOP VIII. The responsive variables are determined by the explaining variables namely the number of train accidents in railway crossing. The explaining variables are those determining the value of responsive variables, consisting of three factors namely train engineering features, road engineering features and environment. The train engineering features factor contains variables of the width of crosing, number of track, speed of train, volume of passing train, sight distance, guardril in the crossing, the existence of flashing lamp and siren. The road engineering features factors consist of agricultural areas, business, residence, industrial and road lights. In the modelling of the number of accidents, a Poisson regresion analysis calculated using a statistical software GenStat. The last Generalized Poisson regression model possesses seven determining variables significant with the number of accidents, that is the train speed, volume of passing train, the distance of signs and the railway crossing, sight distance, flashing lamps, number of lanes and the average daily traffic. The train speed seems to be a primary factor contributing to the high level of accidents. The results of sensivity analysis show that if the train speed increases of 50%, the number of accidents will increase 40%. Facilities that should be quickly provided are among others: provision and installation of flashing lamps and Early Warning System (EWS). From the results of modelling to the number of accidents, some reccomendations are offered. Installing flashing lamps, Reducing the train speed when approaching railway crossing, further distance traffic sign installation before railway crossing, give save and free sight distance, flashing light maintenance for its good function, railway crossing guard stationing at unmanned railway crossing especially at the busy hours in the morning and evening in each railway crossing with not guard proves to contribute to the decrease in the number of accidents. So it is recommended that in each railway crossing without guard be put in flashing lamps. It should optimize the participation of the people living around railway crossings to maintain the warning signs or other safety facilities in railway crossing with no gate. Any activity of socialization to people living around the crossings should be made in roder to improve their participation in keeping the security and safety in the crossings.
Item Type: | Thesis (Doktor) |
---|---|
Identification Number: | DES/385.312/NYO/p/061401597 |
Subjects: | 300 Social sciences > 385 Railroad transportation > 385.3 Facilities and vehicles |
Divisions: | S2/S3 > Doktor Teknik Sipil, Fakultas Teknik |
Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
Date Deposited: | 23 Jun 2014 10:26 |
Last Modified: | 14 Jun 2023 02:26 |
URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/161004 |
![]() |
Text
Nyono.pdf Download (5MB) |
Actions (login required)
![]() |
View Item |