UI - Tesis Membership :: Kembali

UI - Tesis Membership :: Kembali

Analisis kecelakaan lalu lintas fatal sebelum dan selama masa pandemi COVID-19 di Jepang = Fatal traffic accident analysis before and during COVID-19 pandemic in Japan

Muhammad Husnul Khuluqi; L. Meily Kurniawidjaja, supervisor; Indri Hapsari Susilowati, examiner; Zulkarnain, examiner; Herika Muhammad Taki, examiner; Ananda Setiyo Ivannanto, examiner (Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia, 2021)

 Abstrak

Kecelakaan lalu lintas telah mengakibatkan kematian sekitar 1,35 juta orang di seluruh dunia setiap tahun dan menjadi beban aspek kesehatan masyarakat di negara maju dan berkembang. Pembatasan mobilitas di masa pandemi COVID-19 di Jepang berpengaruh pada kepadatan arus lalu lintas. Data kecelakaan lalu lintas dari National Police Agency menunjukkan adanya peningkatan jumlah kasus di masa pandemi. Rancangan studi adalah cross sectional, analisis deskriptif kuantitatif dengan tujuan menganalisis kecelakaan lalu lintas fatal sebelum dan selama masa pandemi di Jepang. Penerapan model prediksi kecelakaan lalu lintas dapat dijadikan acuan untuk meminimalisir terjadinya kecelakaan di waktu yang akan datang. Ditemukan hubungan signifikan antara variabel usia, penggunaan sabuk keselamatan, penggunaan alkohol, kecepatan tinggi, tipe kendaraan, waktu kecelakaan, tipe area jalan, dan bentuk jalan dengan kejadian kecelakaan lalu lintas fatal pada kedua periode. Hasil penelitian menunjukkan terjadinya peningkatan proporsi pada kasus terkait dengan kecepatan tinggi dari 4,5% menjadi 6% di masa pandemi. Terjadi peningkatan proporsi tipe kendaraan sepeda dari 6% menjadi 7,4%, serta penurunan proporsi secara signifikan pada tipe kendaraan mobil pribadi dan mobil umum sebagai penyebab utama kecelakaan. Jumlah kasus kecelakaan lalu lintas fatal diprediksi akan mengalami penurunan, tertinggi di Desember 2022 dengan 295 kasus dan terendah di Mei 2022 dengan 172 kasus.

Traffic accidents have resulted in the death of around 1.35 million people worldwide every year and become a burden on public health aspects in developed and developing countries. Restrictions on mobility during the COVID-19 pandemic in Japan have an effect on traffic density. Traffic accident data from the National Police Agency shows an increase in the number of cases during the pandemic. The study design was a cross sectional, quantitative descriptive analysis with the aim of analyzing fatal traffic accidents before and during the pandemic in Japan. The application of the traffic accident prediction model can be used as a reference to minimize the occurrence of accidents in the future. A significant relationship was found between variables of age, use of seat belts, use of alcohol, high speed, type of vehicle, time of accident, type of road area, and road shape with the incidence of fatal traffic accidents in both periods. The results showed a significant increase in the proportion of cases associated with high speed from 4.5% to 6% during the pandemic. There was an increase in the proportion of bicycle types from 6% to 7.4%, as well as a significant decrease in the proportion of private cars and public cars as the main causes of accidents. The number of fatal traffic accident cases is predicted to decrease, with the highest number of cases occurring in December 2022 with 295 cases and the lowest in May 2022 with 172 cases.

 File Digital: 1

Shelf
 T-Muhammad Husnul Khuluqi.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

Jenis Koleksi : UI - Tesis Membership
No. Panggil : T-pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Program Studi :
Subjek :
Penerbitan : Depok: Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia, 2021
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource
Deskripsi Fisik : xv, 86 pages : illustration + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI
  • Ketersediaan
  • Ulasan
  • Sampul
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
T-pdf 15-22-51628933 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20525114
Cover