2020 : Analisa Usabilitas Rambu Lalu Lintas untuk Mengurangi Tingkat Resiko Kecelakaan Transportasi di Jalan Raya

Dyah Santhi Dewi S.T, M.Eng.Sc, Ph.D
Ratna Sari Dewi S.T, M.T, Ph.D
Anny Maryani ST., M.T.

External link

Type

RESEARCH

Keywords

-


Abstract

Menurut Kepolisian Negara Republik Indonesia, terdapat beberapa faktor yang menyebabkan pengguna jalan mengalami kecelakaan lalu lintas di jalan, yakni faktor alam sebesar 1,03%, faktor jalan sebesar 7,75%, faktor pengemudi sebesar 88,04%, dan faktor kendaraan sebesar 31,8%. Tingginya potensi faktor pengemudi sebagai salah satu penyebab kecelakaan di jalan raya dikarenakan mengemudi merupakan aktivitas kognitif kompleks dimana selama berkendara pengemudi dituntut untuk mendefinisikan informasi/kondisi yang hadir di jalan dengan cepat, kemudian melaksanakan keputusan yang tepat agar terhindar dari kecelakaan lalu lintas. Kondisi ini tentu saja akan memberikan beban kerja kognitif yang tinggi pada pengemudi. Rambu-rambu lalu lintas pada dasarnya dipasang di jalan raya dengan tujuan untuk mengurangi beban kerja kognitif tersebut. Namun demikian, tidak semua rambu-rambu lalu lintas tersbut dapat dipahami dengan baik oleh para pengemudi. Alih-alih meringankan beban kerja kognitif pengemudi, desain rambu lalu lintas yang kurang baik dapat menyebabkan meningkatnya resiko kecelakaan. Oleh karenanya, dalam penelitian ini akan dievaluasi usabilitas rambu-rambu lalu lalu lintas yang umumnya ada di jalan raya Indonesia. Karena tiap rambu memiliki format yang berbeda, sebelum dilakukan evaluasi, tiap rambu akan diklasifikasikan menjadi 7 jenis yaitu image-related, concept related, semi-abstract, arbitrary, word, abbreviation, dan combined sebagaimana diusulkan oleh Chi & Dewi (2014). Tingkat recognition dari rambu-rambu tersebut akan dievaluasi dengan matching test dan cognitive sign feature evaluation. Proses redesign rambu lalu lintas yang memiliki tingkat recognition rendah akan memanfaatkan hasil evaluasi yang dilakukan dengan teknologi ¬eye dengan mempertimbangkan aspek smallest graphical details.