ANALISIS POLA SPASIAL KASUS KECELAKAAN LALU LINTAS DI PROVINSI D.I. YOGYAKARTA

https://doi.org/10.22146/jisph.74602

Rizky Yuspita Sari(1*)

(1) Universitas Gadjah Mada
(*) Corresponding Author

Abstract


Latar Belakang: Kasus kecelakaan lalu lintas perlu perhatian khusus karena sering mengakibatkan kematian, cedera atau kematian manusia di seluruh dunia. Kematian akibat kecelakaan lalu lintas berada diurutan ke delapan dari total kematian dunia dan menjadi penyebab utama kematian pada usia muda. Sudah banyak penelitian kasus Kecelakaan di beberapa Kabupaten di Provinsi DIY yang menggunakan pemetaan untuk melihat sebaran dan pengelompokkan kasus, namun sejauh ini belum ada yang memanfaatkan data SPGDT Provinsi DIY untuk kasus seluruh Provinsi DIY. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi persebaran kasus kecelakaan lalu lintas dan pelayanan ambulan darurat untuk menurunkan kasus kecelakaan lalu lintas di Provinsi DIY.

Metode: Penelitian ini menggunakan data Kecelakaan lalu lintas pada SPGDT Provinsi DIY tahun 2019-2020 dan survei lapangan pada Januari- April 2022. Jenis penelitian deskriptif kuantitatif menggunakan metode spasial autokorelasi (Moran's I) yang di petakan dalam bentuk peta tematik.

Hasil: Pola persebaran kasus kecelakaan lalu lintas di Provinsi DIY berdasarkan analisis spasial autokorelasi Morans'Saya menunjukkan pola mengelompokkan. Daerah yang memiliki kerawanan tinggi berada di kecamatan Bantul. Selain itu, hasil pemetaaan menunjukkan fasilitas kesehatan dan darurat darurat masih belum merata di seluruh daerah di Provinsi DIY.

Kesimpulan: Terdapat pengelompokan kasus kecelakaan lalu lintas di Kabupaten Bantul berdasarkan analisa spasial. Perlu dilakukan intervensi lebih lanjut terkait variabel lain yang menyebabkan kasus kerawanan kecelakaan lalu lintas


Keywords


Sistem informasi geografis, Moran's I, Kecelakaan Lalu Lintas




DOI: https://doi.org/10.22146/jisph.74602

Article Metrics

Abstract views : 324 | views : 203

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Copyright (c) 2023 Journal of Information Systems for Public Health

shopify traffic stats View My Stats