Pemodelan statistik dengan pelarasan kepada kemalangan jalan raya tidak terlapor

Abstract

Pemodelan statistik adalah penting dan digunakan dengan meluas dalam analisis data kemalangan jalan raya. Antara masalah dalam analisis data bilangan kemalangan jalan raya adalah kewujudan lebihan sifar dari keadaan terkurang lapor. Masalah tidak melaporkan kemalangan akan menyumbang kepada masalah terkurang anggar bilangan kemalangan sebenar di sesuatu lokasi. Objektif utama kajian ini adalah untuk membina satu model dengan mengambil kira maklumat kemalangan tidak terlapor. Bagi mencapai objektif ini, satu instrumen telah dibina bagi mengumpulkan data kemalangan tidak terlapor di Malaysia. Data dicerap dari 2000 pemandu Malaysia yang disampel secara berstrata. Sebanyak 662 kemalangan tidak terlapor direkodkan dan didapati pemandu yang berbangsa Melayu berumur antara 60-69, menetap di kawasan luar bandar serta bujang dan penunggang motosikal mempunyai kecenderungan yang lebih tinggi untuk tidak melaporkan sesuatu kemalangan. Dapatan kajian juga menunjukkan kemalangan yang melibatkan orang bujang, kenderaan rosak, jumlah kerugian, objek yang terlibat, kemasukan ke hospital dan lokasi luar bandar adalah lebih banyak tidak dilaporkan. Seterusnya, beberapa ukuran bagi kemalangan tidak terlapor diusulkan iaitu bilangan, nisbah dan perkadaran. Taburan bagi ukuran ini dikenal pasti dan ukuran terbaik iaitu perkadaran dipilih untuk diintegrasikan ke dalam pembinaan model. Berdasarkan taburan yang disuaikan, perkadaran bagi kemalangan tidak terlapor adalah 0.33 untuk mati, 0.54 untuk serius dan 0.58 untuk ringan. Pembinaan model baharu dilaksanakan dengan mengambil kira kadar kemalangan tidak terlapor ke dalam min bagi model regresi linear Poisson teritlak dan binomial negatif. Perkadaran kemalangan terlapor dianggarkan menggunakan kaedah kebolehjadian maksimum. Ketepatan jangkaan pekali regresi dinilai menerusi beberapa siri simulasi, yang mana menunjukkan hasil suaian model ini adalah memuaskan dengan parameter b0 yang ditetapkan iaitu 0.3 selari dengan pelarasan perkadaran. Model yang diusulkan ini kemudiannya disuaikan kepada data sebenar iaitu data kemalangan jalan raya tahun 2016 dan 2017 yang direkodkan oleh Polis Diraja Malaysia (PDRM). Empat jenis model iaitu Poisson asas, binomial negatif asas, Poisson terlaras dan binomial negatif terlaras disuaikan kepada data ini. Didapati model terbaik bagi tahap kemalangan mati dan serius ialah Poisson terlaras, manakala untuk kemalangan ringan ialah model binomial negatif terlaras. Kajian ini menyumbang kepada pembinaan model kembangan yang dapat menganggarkan bilangan sebenar kemalangan iaitu 728 untuk mati, 394 untuk serius dan 839 untuk ringan dengan melaraskan min kepada kadar kemalangan tidak terlapor. Dua maklumat kemalangan iaitu yang dilaporkan dan tidak terlapor diintegrasikan dalam satu model. Dicadangkan pelarasan model ini dilanjutkan kepada model regresi linear teritlak berdasarkan taburan lain seperti Poisson teritlak dan binomial negatif-Lindley.