Модель прогнозування дорожньо-транспортних пригод за економічними і водійськими факторами

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.263651

Ключові слова:

дорожньо-транспортні пригоди, мотоцикліст, поведінка, демографічні характеристики, моделювання структурних рівнянь (SEM), SmartPLS (Partial Least Square)

Анотація

Кількість моторизованих транспортних засобів, особливо мотоциклів, також має вплив на зростання кількості дорожньо-транспортних пригод. Як відомо, дорожньо-транспортні пригоди суттєво залежать від чотирьох взаємопов'язаних факторів: поведінки людини, ефективності транспортних засобів, умов довкілля та особливостей інфраструктури. Проте більшість нещасних випадків пов'язані з першими трьома чинниками та майже завжди – з неналежною поведінкою користувачів. Це дослідження спрямоване визначення соціально-економічних характеристик мотоциклістів та поведінки залежно від інтенсивності дорожньо-транспортних пригод. Місце дослідження знаходиться на національній дорозі Пандаан-Пурвосарі, Регентство Пасуруан, ділянка 094098 (Сурабайя-Маланг). 340 респондентів – мотоциклісти, які побували в аваріях на цій ділянці. Метод дослідження – інтерв'ю та анкетування – аналіз даних із використанням моделювання структурних рівнянь з використанням програмного забезпечення SmartPLS.

Результат моделювання аварії Y=0.299X1+0.154X2+0.077X3+0.554X4. Перший найбільший вплив на ймовірність аварії мають характеристики поведінки при водінні (Х4), що перевищують швидкість (Х4.10). Чим частіше мотоцикліст перевищує норму, тим вища ймовірність аварії. Другим за значимістю впливом соціально-економічних характеристик (Х1) є віковий показник (Х1.2), чим більша рухливість у працездатному віці, тим вищий ризик нещасних випадків

Спонсор дослідження

  • I am very grateful to Dr. Ir. M. Zainul Arifin, MT, and Prof. Dr. Ludfi Djakfar MSCE., PhD., IPU, for the guidance given and sound advice during my studies, and I am grateful to my parents, brothers and sisters, and my friends who have helped pray and encourage in the making of this article.

Біографії авторів

Friska Putri, Brawijaya University

Bachelor of Engineering

Department of Civil Engineering

Muhammad Arifin, Brawijaya University

Doctor of Civil Engineering

Department of Civil Engineering

Ludfi Djakfar, Brawijaya University

Professor of Civil Engineering

Department of Civil Engineering

Посилання

  1. Van Elslande, P., Elvik, R. (2012). Powered two-wheelers within the traffic system. Accident Analysis & Prevention, 49, 1–4. doi: https://doi.org/10.1016/j.aap.2012.09.007
  2. Retallack, A. E., Ostendorf, B. (2020). Relationship Between Traffic Volume and Accident Frequency at Intersections. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17 (4), 1393. doi: https://doi.org/10.3390/ijerph17041393
  3. Pervez, A., Lee, J., Huang, H. (2021). Identifying Factors Contributing to the Motorcycle Crash Severity in Pakistan. Journal of Advanced Transportation, 2021, 1–10. doi: https://doi.org/10.1155/2021/6636130
  4. Nunn, S. (2011). Death by Motorcycle: Background, Behavioral, and Situational Correlates of Fatal Motorcycle Collisions. Journal of Forensic Sciences, 56 (2), 429–437. doi: https://doi.org/10.1111/j.1556-4029.2010.01657.x
  5. Suraji, A., Djakfar, L., Wicaksono, A., Marjono, M., Putranto, L. S., Susilo, S. H. (2021). Analysis of intercity bus public transport safety perception modeling using conjoint. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (3 (112)), 36–42. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.239255
  6. Najmy, A. (2018). Identification the effect of Behaviour on Traffic Accident Level with Stuctural Equation Modelling (SEM). International Journal of Engineering Research And, V7 (08). doi: https://doi.org/10.17577/ijertv7is080012
  7. Bathan, A., de Ocampo, J., Ong, J., Gutierrez, A. M. J., Seva, R., Mariano, R. (2018). A predictive model of motorcycle accident involvement using Structural Equation Modeling considering driver personality and riding behavior in Metro Manila. Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management. Bandung, 1783–1804. Available at: http://ieomsociety.org/ieom2018/papers/500.pdf
  8. Chavan, E., Roopa, M. (2020). Automatic crash guard for motorcycles. International Journal of Electrical Engineering and Technology (IJEET), 11 (2), 17–26. Available at: https://sdbindex.com/Documents/index/00000003/00000-04007
  9. Machsus, M., Sulistio, H., Wicaksono, A., Djakfar, L. (2014). Generalized Linear and Generalized Additive Models in Studies of Motorcycle Accident Prediction Models for The North-South Road Corridor in Surabaya. The 17thFSTPT International Symposium. Jember University, 976–986. Available at: https://jurnal.unej.ac.id/index.php/PFSTPT/article/view/2921/2347
  10. Atombo, C., Wu, C., Tettehfio, E. O., Agbo, A. A. (2017). Personality, socioeconomic status, attitude, intention and risky driving behavior. Cogent Psychology, 4 (1), 1376424. doi: https://doi.org/10.1080/23311908.2017.1376424
  11. Ding, C., Rizzi, M., Strandroth, J., Sander, U., Lubbe, N. (2019). Motorcyclist injury risk as a function of real-life crash speed and other contributing factors. Accident Analysis & Prevention, 123, 374–386. doi: https://doi.org/10.1016/j.aap.2018.12.010
  12. Suparmadi, Y., Riyadi, S., Junaidy, D. W. (2021). Indonesian Consumer Preference on Electric Motorcycle Design with Kansei Engineering Approach. Journal of Visual Art and Design, 13 (1), 1–17. doi: https://doi.org/10.5614/j.vad.2021.13.1.1
  13. Elvik, R. (2013). Risk of road accident associated with the use of drugs: A systematic review and meta-analysis of evidence from epidemiological studies. Accident Analysis & Prevention, 60, 254–267. doi: https://doi.org/10.1016/j.aap.2012.06.017
  14. Murphy, P., Morris, A. (2020). Quantifying accident risk and severity due to speed from the reaction point to the critical conflict in fatal motorcycle accidents. Accident Analysis & Prevention, 141, 105548. doi: https://doi.org/10.1016/j.aap.2020.105548
  15. Mohamed, M., Bromfield, N. F. (2017). Attitudes, driving behavior, and accident involvement among young male drivers in Saudi Arabia. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 47, 59–71. doi: https://doi.org/10.1016/j.trf.2017.04.009
  16. Zhang, G., Yau, K. K. W., Chen, G. (2013). Risk factors associated with traffic violations and accident severity in China. Accident Analysis & Prevention, 59, 18–25. doi: https://doi.org/10.1016/j.aap.2013.05.004
  17. Sehat, M., Naieni, K. H., Asadi-Lari, M., Foroushani, A. R., Malek-Afzali, H. (2012). Socioeconomic status and incidence of traffic accidents in Metropolitan Tehran: A population-based study. International Journal of Preventive Medicine, 3 (3), 181–190. Available at: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3309632/pdf/IJPVM-3-181.pdf
  18. Fan, Y., Chen, J., Shirkey, G., John, R., Wu, S. R., Park, H., Shao, C. (2016). Applications of structural equation modeling (SEM) in ecological studies: an updated review. Ecological Processes, 5 (1). doi: https://doi.org/10.1186/s13717-016-0063-3
  19. Hassan, H. M. (2015). Investigation of the self-reported aberrant driving behavior of young male Saudi drivers: A survey-based study. Journal of Transportation Safety & Security, 8 (2), 113–128. doi: https://doi.org/10.1080/19439962.2015.1017782
  20. Stanojević, P., Jovanović, D., Lajunen, T. (2013). Influence of traffic enforcement on the attitudes and behavior of drivers. Accident Analysis & Prevention, 52, 29–38. doi: https://doi.org/10.1016/j.aap.2012.12.019
  21. Shah, S., Ahmad, N., Shen, Y., Pirdavani, A., Basheer, M., Brijs, T. (2018). Road Safety Risk Assessment: An Analysis of Transport Policy and Management for Low-, Middle-, and High-Income Asian Countries. Sustainability, 10 (2), 389. doi: https://doi.org/10.3390/su10020389
  22. Arifin, M., Wicaksono, A., Sulistyono, S. (2019). Motorcycle Accident Probability Based on Characteristics of Socio-Economic, Movement and Behaviors in Surabaya City. Proceedings of the 11th Asia Pacific Transportation and the Environment Conference (APTE 2018). doi: https://doi.org/10.2991/apte-18.2019.29
  23. Yuniar, D., Djakfar, L., Wicaksono, A., Efendi, A. (2021). Model of Truck Travel Timeliness Based on Driver Environment Psychology and Technical Factor: A Warp.PLS-SEM Approach. Journal of Physics: Conference Series, 1783 (1), 012100. doi: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1783/1/012100
  24. Kim, K., Pant, P., Yamashita, E. (2011). Measuring Influence of Accessibility on Accident Severity with Structural Equation Modeling. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2236 (1), 1–10. doi: https://doi.org/10.3141/2236-01
  25. Hosking, J., Ameratunga, S., Exeter, D., Stewart, J., Bell, A. (2013). Ethnic, socioeconomic and geographical inequalities in road traffic injury rates in the Auckland region. Australian and New Zealand Journal of Public Health, 37 (2), 162–167. doi: https://doi.org/10.1111/1753-6405.12034
  26. De Oña, J., de Oña, R., Eboli, L., Forciniti, C., Mazzulla, G. (2014). How to identify the key factors that affect driver perception of accident risk. A comparison between Italian and Spanish driver behavior. Accident Analysis & Prevention, 73, 225–235. doi: https://doi.org/10.1016/j.aap.2014.09.020

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-08-31

Як цитувати

Putri, F., Arifin, M., & Djakfar, L. (2022). Модель прогнозування дорожньо-транспортних пригод за економічними і водійськими факторами. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(3(118), 27–33. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.263651

Номер

Том 4 № 3(118) (2022): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2022 Friska Putri, Muhammad Arifin, Ludfi Djakfar

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.