Deskripsi Korban Mati Kecelakaan Lalu Lintas yang Dikirim ke RSUD Dr. Moewardi Tahun 2016 - 2020 (Berdasarkan Ciri-Ciri Luka)

Annisa Salsabila; Hari Wujoso; Adji Suwandono

doi:10.20961/plexus.v1i4.57

Authors

Annisa Salsabila Fakultas Kedokteran, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia
Hari Wujoso Bagian Forensik dan Medikolegal, Fakultas Kedokteran, Universitas Sebelas Maret/RSUD Dr. Moewardi
Adji Suwandono Bagian Forensik dan Medikolegal, Fakultas Kedokteran, Universitas Sebelas Maret/RSUD Dr. Moewardi

DOI:

https://doi.org/10.20961/plexus.v1i4.57

Keywords:

kecelakaan lalu lintas, visum et repertum, luka, forensik patologi

Abstract

Pendahuluan: Setiap tahun, angka terjadinya kecelakaan lalu lintas selalu mengalami peningkatan seiring dengan peningkatan tingkat mobilisasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ciri-ciri luka pada korban mati akibat kecelakaan lalu lintas yang ditangani Instalasi Forensik RSUD Dr. Moewardi Surakarta.

Metode: Penelitian ini menggunakan metode deskriptif observasional dari data Visum et Repertum di RSUD Dr. Moewardi Surakarta. Teknik sampling pada penelitian ini adalah total sampling yaitu seluruh Visum et Repertum sejak Januari 2016 - Desember 2020.

Hasil: Dari data Visum et Repertum pada tahun 2016 – 2020 didapatkan sebanyak 99 kasus forensik patologi kecelakaan lalu lintas dengan ciri-ciri luka sebagai berikut: (1) Lokasi luka yang paling banyak ditemukan yaitu di kepala dan ekstremitas bawah dengan jumlah yang sama masing-masing sebanyak 89,89%; (2) Jenis luka yang paling sering ditemukan adalah jenis luka terbuka sebanyak 94,94%; (3) Dasar luka paling banyak yaitu dasar luka tulang sebanyak 43,43%; (4) Tepi luka rata didapatkan sebanyak 6,06% dan tepi luka tidak rata sebanyak 14,14%; (5) Adanya patah tulang didapatkan sebanyak 41,41%.

Kesimpulan: Lokasi luka paling banyak terdapat di kepala dan ekstremitas bawah, jenis luka yang paling sering ditemukan adalah luka terbuka, dasar luka paling banyak adalah dasar luka tulang, tepi luka paling banyak adalah tepi luka tidak rata, dan lebih banyak kasus yang tidak terdapat adanya penjelasan mengenai patah tulang.

References

Abdurrahman. (2014). Penyelesaian Kasus Kecelakaan Lalu Lintas Oleh Anak Di Bawah Umur Melalui Restorative Justice (Studi Kasus Di Polres Malang). [University of Muhammadiyah Malang.]. http://eprints.umm.ac.id/33255/
Gopalakrishnan, S. (2012). A Public Health Perspective of Road Traffic Accidents. Journal of Family Medicine and Primary Care, 1(2). https://doi.org/10.4103/2249-4863.104987
Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. (2017). Rata-Rata 3 (tiga) orang meninggal setiap jam akibat Kecelakaan Jalan. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. https://www.kemkes.go.id/article/view/17082100002/rata-rata-3-tiga-orang-meninggal-setiap-jam-akibat-kecelakaan-jalan.html
Lulie, Y. (2014). Analisis Hubungan Kecepatan Dengan Tebal Helm Yang Direkomendasikan. Paper Knowledge. Toward a Media History of Documents.
Oda, U. (2018). Peran Visum et Repertum dalam Perlindungan Hukum Korban Kecelakaan Lalu Lintas. In Universitas Muhammadiyah Surakarta. http://eprints.ums.ac.id/69127/1/NASKAH PUBLIKASI.pdf.
Ratu, R. N. D. C., Pamuttu, A., & Bension, J. B. (2021). Karakteristik Dan Pola Luka Korban Kecelakaan Lalu Lintas Di Rumah Sakit Bhayangkara Ambon Periode 2014-2017. Molucca Medica, 63–69. https://doi.org/10.30598/molmed.2021.v14.i1.63
Riandini, L. I. ., Susanti, R., & Yanis, A. (2015). Gambaran Luka Korban Kecelakaan Lalu Lintas Yang Dilakukan Pemeriksaan Di RSUP Dr. M. Djamil Padang. Jurnal Kesehatan Andalas, 4(2), 502–508.
Riyadina, W., & Subik, I. P. (2007). Profil Keparahan Cedera pada Korban Kecelakaan Sepeda Motor di Instalasi Gawat Darurat RSUP Fatmawati. Universa Medicina, 26(2), 64–72.
Rizki, V. (2015). Gambaran Korban Kasus Kecelakaan Lalu Lintas Di RSUD Cibabat Kota Cimahi Periode Januari-Desember 2015. University Jenderal Achmad Yani, 6(2), 19–24.
Rukmana P, A. D., & Burhanuddin, L. (2011). Jenis Kekerasan Dan Pola Luka Pada Korban Mati Kecelakaan Lalu Lintas Di RSUD Arifin Achmad. University of Riau, 420(1), 1–9.
Sari, C. F. (2018). Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Gambar X-Ray Patah Tulang Lengan Manusia. Universitas Islam Indonesia, 1–5.
Statistik Badan Pusat. (2020). Statistik Kecelakaan Lalu Lintas 2020 di Jawa Tengah.
Tim Penyusun Modul Balai Diklat Kejaksaan R.I. (2019). Modul Kedokteran Forensik. Badan Pendidikan dan pelatihan Kejaksaan Republik Indonesia.