T hitung 12.261 2,91999 maka Ho ditolak dan menerima Ha
dimana adanya pengaruh yang signifikan antara variabel Waktu Gelap X dengan variabel Jumlah Kecelakaan
Y.
IV.3.2 Analisa Hubungan Jumlah Kecelakaan dengan Pelaku Kecelakaan Jenis Kelamin
1. Analisa Uji Korelasi a.
Laki-laki
Correlations
JumlahKecelaka anJenisKelamin
Laki JumlahKecelakaanJenisKela
min Pearson Correlation
1 .999
Sig. 2-tailed .000
N 5
5 Laki
Pearson Correlation .999
1 Sig. 2-tailed
.000 N
5 5
. Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.
b. Perempuan
Correlations
JumlahKecelaka anJenisKelamin
Perempuan JumlahKecelakaanJenisKela
min Pearson Correlation
1 .998
Sig. 2-tailed .000
N 5
5 Perempuan
Pearson Correlation .998
1 Sig. 2-tailed
.000 N
5 5
Universitas Sumatera Utara
Correlations
JumlahKecelaka anJenisKelamin
Perempuan JumlahKecelakaanJenisKela
min Pearson Correlation
1 .998
Sig. 2-tailed .000
N 5
5 Perempuan
Pearson Correlation .998
1 Sig. 2-tailed
.000 N
5 5
. Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.
Dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa hubungan antara Jumlah Kecelakaan dengan Pelaku Kecelakaan Laki-laki atau Perempuan di Kota
Pematang Siantar sangat kuat, yang ditunjukkan dengan angka pearson correlation untuk jenis kelamin laki-laki sebesar 0,999 dan untuk jenis kelamin
perempuan 0,998. Hal ini berarti jumlah kecelakaan mempunyai hubungan yang signifikan dengan jenis kelamin pelaku kecelakaan Laki-laki atau Perempuan.
2. Analisa Regresi Linier a. Laki-laki
Y = Jumlah Kecelakaan
X = Laki-laki
Variables EnteredRemoved
b
Model Variables
Entered Variables
Removed Method
1 Laki
a
. Enter
Universitas Sumatera Utara
Variables EnteredRemoved
b
Model Variables
Entered Variables
Removed Method
1 Laki
a
. Enter a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: JumlahKecelakaanJenisKelamin
Model Summary
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.999
a
.999 .999
12.03574 a. Predictors: Constant, Laki
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
400030.623 1
400030.623 2.762E3
.000
a
Residual 434.577
3 144.859
Total 400465.200
4 a. Predictors: Constant, Laki
b. Dependent Variable: JumlahKecelakaanJenisKelamin
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -32.563
9.063 -3.593
.037 Laki
1.493 .028
.999 52.550
.000 a. Dependent Variable: JumlahKecelakaanJenisKelamin
Universitas Sumatera Utara
Dari output pengujian analisa regresi linier diatas didapat beberapa hasil sebagaimana berikut :
• Didapat persamaan regresi :
Y= - 32.563 + 1.493 X + e
Angka korelasi 1.493 diartikan bahwa dengan adanya kenaikan 1 satu satuan variabel X Laki-laki maka disertai dengan kenaikan
variabel Y Jumlah Kecelakaan sebesar 1.493 satuan. •
Uji distribusi t t-test Pengujian ini berguna untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh
antara faktor-faktor variabel independen X terhadap variabel dependen Y.
Dalam pengujian ini hipotesis yang digunakan adalah : Ho = tidak adanya pengaruh yang signifikan antara variabel X
terhadap Y Ha = adanya pengaruh yang signifikan antara variabel X terhadap Y
Maka : Ho diterima apabila: t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel
Ho ditolak apabila: t hitung t tabel atau t hitung t tabel
T tabel diketahui dengan melihat distribusi tabel distribusi t statistik yang mengacu kepada signifikansi 0.05 dan derajat kebebasan df = n-
k, dimana n adalah jumlah observasi dan k adalah jumlah varibel dependen dan independen. Jadi df = 5 – 2 = 3 , maka dari tabel statistik
didapat angka distribusi t = 2,35336.
Laki-laki
Universitas Sumatera Utara
T hitung 52.550 2,35336 maka Ho ditolak dan menerima Ha dimana adanya pengaruh yang signifikan antara variabel jenis
kelamin Laki-laki X dengan variabel Jumlah Kecelakaan
Y.
b. Perempuan
Y = Jumlah Kecelakaan
X = Perempuan
Variables EnteredRemoved
b
Model Variables
Entered Variables
Removed Method
1 Perempuan
a
. Enter a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: JumlahKecelakaanJenisKelamin
Model Summary
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.998
a
.996 .994
24.28130 a. Predictors: Constant, Perempuan
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
398696.456 1
398696.456 676.236
.000
a
Residual 1768.744
3 589.581
Total 400465.200
4
Universitas Sumatera Utara
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
398696.456 1
398696.456 676.236
.000
a
Residual 1768.744
3 589.581
Total 400465.200
4 a. Predictors: Constant, Perempuan
b. Dependent Variable: JumlahKecelakaanJenisKelamin
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 67.898
15.366 4.419
.022 Perempuan
3.007 .116
.998 26.005
.000 a. Dependent Variable: JumlahKecelakaanJenisKelamin
Dari output pengujian analisa regresi linier diatas didapat beberapa hasil
sebagaimana berikut : •
Didapat persamaan regresi :
Y= 67.898 + 3.007 X + e
Angka korelasi 3.007 diartikan bahwa dengan adanya kenaikan 1 satu satuan variabel X Perempuan maka disertai dengan kenaikan
variabel Y Jumlah Kecelakaan sebesar 3.007 satuan. •
Uji distribusi t t-test Pengujian ini berguna untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh
antara faktor-faktor variabel independen X terhadap variabel dependen Y.
Universitas Sumatera Utara
Dalam pengujian ini hipotesis yang digunakan adalah : Ho = tidak adanya pengaruh yang signifikan antara variabel X
terhadap Y Ha = adanya pengaruh yang signifikan antara variabel X terhadap Y
Maka : Ho diterima apabila: t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel
Ho ditolak apabila: t hitung t tabel atau t hitung t tabel
T tabel diketahui dengan melihat distribusi tabel distribusi t statistik yang mengacu kepada signifikansi 0.05 dan derajat kebebasan df = n-
k, dimana n adalah jumlah observasi dan k adalah jumlah varibel dependen dan independen. Jadi df = 5 – 2 = 3 , maka dari tabel statistik
didapat angka distribusi t = 2,35336.
Perempuan T hitung 26.005
2,35336 maka Ho ditolak dan menerima Ha dimana adanya pengaruh yang signifikan antara variabel jenis
kelamin Perempuan X dengan variabel Jumlah Kecelakaan
Y.
Universitas Sumatera Utara
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
V.1 Kesimpulan
Hasil analisis terhadap kecelakaan lalu lintas di Kota Pematang Siantar
didapat kesimpulan sebagai berikut :
1. Selama periode 2007-2011 di Kota Pematang Siantar terjadi sebanyak 744
kecelakaan lalu lintas, dengan karateristik sebagai berikut : a.
Hari Sabtu sebanyak 241 kecelakaan dengan persentase 32,40 . b.
Waktu Terang 06.00-18.00 sebanyak 396 kecelakaan dengan persentase 53,22 .
c. Kecelakaan Fatal sebanyak 437 kecelakaan dengan persentase 58,74
. d.
Tabrakan Depan-Depan sebanyak 243 kecelakaan dengan persentase 31,72 .
e. Sepeda Motor sebanyak 552 unit dengan persentase 63,59
f. Luka Ringan LR sebanyak 612 orang dengan persentase 55,18 .
g. Jenis kelamin laki-laki sebanyak 1.283 orang dengan persentase 73,18
. h.
Usia diantara 16-30 tahun sebanyak 963 orang dengan persentase 55,80.
i. Jenis pekerjaan peg. swastakaryawan sebanyak 526 orang dengan
persentase 27,61 .
Universitas Sumatera Utara
