analisis mikro-simulasi lalu lintas pada rencana

ANALISIS MIKRO-SIMULASI LALU LINTAS PADA

RENCANA PENGOPRASIAN UNDERPASS DI SIMPANG

MANDAI MAKASSAR

LAPORAN SKRIPSI

Oleh :

Algifar D111 12 116

JURUSAN SIPIL FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS HASANUDDIN

MAKASSAR

2017

iii

ANALISIS MIKRO-SIMULASI LALU LINTAS PADA RENCANA

PENGOPRASIAN UNDERPASS DI SIMPANG MANDAI, MAKASSAR

Algifar D111 12 116

Mahasiswa S1 Jurusan Sipil

Fakultas Teknik Universitas

Hasanuddin

Jl. Perintis Kemerdekaan Km. 10

Kampus Tamalanrea, Makassar 90245,

Sul-Sel

Email: [email protected]

Dr.Eng. Muhammad Isran Ramli,

S.T, M.T. Pembimbing I

Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin


Kampus Tamalanrea

Makassar 90245, Sul-Sel

Ir. Arifin Lipoeto, M.T.

Pembimbing II Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin


Kampus Tamalanrea


ABSTRAK

Kota Makassar merupakan kota terbesar kelima di Indonesia dan terbesar di Kawasan

Timur Indonesia yang memiliki luas areal 199.26 km2 dengan jumlah penduduk pada

tahun 2015 sebanyak 1.652.305 jiwa. (Permendagri No. 56 Tahun 2015 Kode dan Data

Wilayah Administrasi). Data Samsat Kota Makassar menjelaskan bahwa pertumbuhan

kendaraan sejak tahun 2015 hingga 2016 terdapat 1.425.151 atau bertambah sekitar

87.009 unit dari tahun 2014 yang berlalu lalang di jalan jalan Kota Makassar

(Wartaekonomi, 2017) khususnya pada jalur jalur umum. Pertumbuhan penduduk ini

menyebabkan arus urbanisasi dari beberapa daerah di Sulawesi Selatan terus meningkat

sehingga pemerintah Sulawesi Selatan harus memperbaiki arus transportasi dalam kota,

khususnya Kota Makassar agar dapat meningkatkan kenyamanan penduduk wilayah

Kota Makassar. Hal ini harus ditunjang dengan berbagai sektor, terutama jalan trans

simpang lima Mandai yang notabenenya adalah simpang terbesar pertama yang ditemui

setelah Kabupaten Maros dan sebaliknya, keluar dari Bandara Internasional Sultan

Hasanuddin, keluar dari Toll DR. Ir. Sutami, dan dari arah Jalan Dakota. Selanjutnya

dilakukan upaya rekayasa lalu lintas dengan beberapa jenis alternatif perubahan

menjadi simpang bersinyal ataupun menambah waktu siklus pergerakan dalam

simpang serta membuat jalur bawah tanah arah pergerakan lalu lintas dimana pada

penelitian ini kondisi kedepan sehingga dianggap dapat menghasilkan kinerja simpang

Mandai yang lebih baik.

Kata Kunci : Mikro-Simulasi, Parameter Model, Vissim 9

mailto:[email protected]

iv

ANALYSIS OF TRAFFIC MICRO-SIMULATION ON UNDERPASS PROCESSING

PLAN IN MANDAI INTERSECTION, MAKASSAR

Algifar D111 12 116

Mahasiswa S1 Jurusan Sipil Fakultas

Teknik Universitas Hasanuddin Jl.

Perintis Kemerdekaan Km. 10

Kampus Tamalanrea, Makassar 90245, Sul-Sel

Email: [email protected]

Dr.Eng. Muhammad Isran Ramli,

S.T, M.T. Pembimbing I

Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin


Kampus Tamalanrea


Ir. Arifin Lipoeto, M.T.

Pembimbing II Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin


Kampus Tamalanrea


ABSTRACT

Makassar City is the fifth largest city in Indonesia and the largest in Eastern Indonesia

which has a total area of 199.26 km2 with a population of 2015 as many as 1,652,305

inhabitants. (regulations of domestic Minister No. 56 Year 2015 Code and Regional Data

Administration). Data of Samsat Kota Makassar explains that vehicle growth from 2015

until 2016 is 1,425,151 or increase about 87,009 units from 2014 passing by on Makassar

City road (Wartaekonomi, 2017) especially on public lane. This population growth

causes the flow of urbanization from several areas in South Sulawesi continues to

increase so that the government of South Sulawesi must improve the flow of

transportation within the city, especially the city of Makassar in order to improve the

comfort of the inhabitants of Makassar. This should be supported by various sectors,

especially the five intersections of Mandai which are notabenenya is the first largest

intersection found after Maros Regency and vice versa, exit from Sultan Hasanuddin

International Airport, out of Toll DR. Ir. Sutami, and from Dakota Street. Furthermore,

there is a traffic engineering effort with several alternative types of changes to be a signal

intersection or increase the cycle time of movement in the intersection and make the

underground path in the direction of traffic movement where in this research the future

condition so it is considered to produce better Mandai intersection performance.

Keyword: Mikro-Simulasi, Parameter Model, Uji GEH, Vissim

mailto::%[email protected]

v

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur kehadirat Allah SWT, karena berkat rahmat dan petunjuk-Nya

sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan tugas akhir yang berjudul

“ANALISIS MIKRO-SIMULASI LALU LINTAS PADA RENCANA

PENGOPRASIAN UNDERPASS DI SIMPANG MANDAI, MAKASSAR ”,

sebagai salah satu syarat yang diajukan untuk menyelesaikan studi pada Jurusan Sipil

Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin.

Dalam penyusunan tugas akhir ini penulis banyak mengalami hambatan, namun

berkat bantuan, bimbingan dan kerjasama yang ikhlas dari berbagai pihak, akhirnya

tugas akhir ini dapat terselesaikan dengan baik. Untuk itu, dengan segala kerendahan

hati penulis menghanturkan banyak terima kasih kepada:

1. Ibu dan Bapak, saudara-saudaraku, serta keluarga tercinta atas bantuan dan

dukungannya baik spiritual maupun materil.

2. Bapak Dr. Ing. Ir. Wahyu H. Piarah, MSME, selaku Dekan Fakultas Teknik

Universitas Hasanuddin.

3. Bapak Dr. Ir. Muhammad Ramli, MT, selaku Wakil Dekan dan Pembantu

Dekan I Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin.

4. Bapak Dr. Ir. Muhammad Arsyad Thaha, MT, selaku Ketua Departemen Sipil

Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin.

5. Bapak Dr. Eng. Muhammad Isran Ramli, ST, MT selaku Kepala Lab Riset

Sistem Transportasi Departemen Sipil Fakultas Teknik Universitas

vi

Hasanuddin yang telah turut andil dalam memberikan arahan, masukan dan

nasehat dalam melaksanakan penelitian ini.

6. Bapak Dr. Eng. Muhammad Isran Ramli, S.T, M.T. selaku Dosen Pembimbing

I dan Bapak Ir. Arifin Lipueto, M.T, selaku Dosen Pembimbing II yang telah

memberikan arahan dan masukan, meluangkan waktu di tengah kesibukannya

selama penulis melaksanakan penelitian dan penyusunan tugas akhir ini, serta

mengajarkan kepada penulis tentang pentingnya kerja keras, gigih, dan teliti

dalam mengerjakan sesuatu.

7. Bapak/Ibu Dosen Fakultas Teknik Jurusan Sipil atas bimbingan, arahan,

didikan, ilmu dan motivasi yang diberikan selama kurang lebih empat tahun

perkuliahan.

8. Seluruh staff dan karyawan Jurusan Sipil Fakultas Teknik Universitas

Hasanuddin atas segala bantuannya selama penulis menempuh perkuliahan.

9. Salah Cucu Hawa yang senantiasa memberi support, motivasi, semangat dan

kesabaran dalam penulisan skripsi ini.

10. Teman-teman Asisten Laboratorium Jalan dan Aspal Kak Irfan, ST., Kak Reza,

ST., Kak Asmu, ST., Kak Rubi, ST., Kak Fahmi, ST., Kak Feto, Abe, ST.,

Iam, ST., Edo, ST., Fira, ST., Upi, Jaya, Rahmat, Kiki, Femi, dan Pak

Kanrasman yang senantiasa memberi nasehat dan motivasi.

11. Tim surveyor Adinda Adinda Sipil 2014 dan Draztiz 09 yang telah membantu

dalam penelitian ini,

12. Serta rekan-rekan mahasiswa Jurusan Sipil Angkatan 2012 Fakultas Teknik

Universitas Hasanuddin yang tak bisa disebutkan satu per satu yang telah

vii

memberikan semangat, dukungan doa, dan membantu penulis dalam

menyelesaikan Tugas Akhir ini. KEEP ON FIGHTING TILL THE END.

13. Serta semua pihak yang telah membantu penulis baik dalam bentuk materil

maupun immaterial. Semoga Allah SWT membalas budi baik dengan amalan

yang setimpal.

Penulis menyadari bahwa Tugas Akhir ini masih memiliki banyak kekurangan,

oleh karena itu penulis berharap rekan-rekan sekalian dapat memberikan kritik dan

saran yang membangun demi kesempurnaan tugas akhir ini. Akhir kata, penulis

berharap agar tugas akhir ini dapat berguna bagi kita semua, bangsa, dan negara.

Gowa, Februari 2017

Penulis

viii

DAFTAR ISI

HALAMAN SAMPUL........................................................................................ i

LEMBAR PENGESAHAN ................................................................................ ii

ABSTRAK ........................................................................................................... iii

KATA PENGANTAR ......................................................................................... v

DAFTAR ISI…………………………………………….................................... viii

DAFTAR TABEL ............................................................................................... xii

DAFTAR GAMBAR........................................................................................... xiii

BAB I PENDAHULUAN......................................................................... 1

1.1 Latar Belakang Masalah ...................................................... 1

1.2 Rumusan Masalah ................................................................ 4

1.3 Tujuan Penelitian ................................................................. 4

1.4 Batasan Masalah .................................................................. 5

1.5 Manfaat Penelitian ............................................................... 6

1.6 Sistematika Penulisan .......................................................... 6

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ............................................................... 8

2.1 Karakteristik Lalu Lintas ..................................................... 8

2.1.1 Karakteristik Makro Lalu Lintas............................... 8

2.1.2 Karakteristik Mikro Lalu Lintas ............................... 10

iii

2.2 Simpang ............................................................................... 12

2.2.1 Jenis – Jenis Simpang ............................................... 13

2.2.2 Titik Konflik Lalu Lintas Pada Simpang. ................. 15

2.3 Simpang Bersinyal .............................................................. 16

2.3.1 Arus LAlu Lintas….. ............................................... 18

2.3.2 Arus Jenuh ……………………………..…………. 19

2.3.3 Faktor Penyesuaian Gerakan Belok Kan ................ 20

2.3.4 Faktor Penyesuaian Gerakan Belok Kiri ................. 21

2.3.5 Kapasitas Simpang (C) ............................................ 22

2.3.6 Derajat Kejenuhan (DS) ........................................... 23

2.3.7 Panjang Antrian (QL) ............................................... 23

2.3.8 Angka Henti ………….………………... ................. 25

2.3.9 Tundaan ……………................................................ 26

2.3.10 Tingkat Pelayanan Simpang…………….. ................ 27

2.4 Konsepsi Model Mikro – Sumulasi ..................................... 28

2.5 Konsep Mikro Simulasi Lalu Lintas Berbasis Vissim .........30

2.6 PTV Vissim ..........................................................................32

2.6.1 Parameter Mikro –Simulasi Lalu Lintas

Berbasis Vissim........................................................ 35

2.7 Konsep Kalibrasi dan Validitas Model Simulasi ................. 37

2.8 Kajian Studi Terdahulu .......................................................... 39

iv

BAB III METODE PENELITIAN .......................................................... 43

3.1 Kerangka Kerja Penelitian................................................. 43

3.2 Lokasi Penelitian ............................................................... 43

3.3 Kondisi Geometrik Simpang ............................................. 45

3.4 Titik Konflik Lalu Lintas................................................... 46

3.5 Metode Survei ................................................................... 48

3.5.1 Jenis – Jenis Survei................................................. 48

3.5.2 Peralatan Survei ...................................................... 49

3.5.3 Penempatan Peralatan Survei ................................. 50

3.5.4 Teknik Pelaksanaan Survei..................................... 51

3.6 Metode Analisa Data ......................................................... 53

3.6.1 Kompilasi Data ....................................................... 53

3.6.2 Metode Mikro – Simulasi Menggunakan Vissim... 54

3.6.3 Kalibrasi dan Validasi Menggunakan Uji

Statistik GEH.......................................................... 55

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN .................................................. 56

4.1 Profil Arus Lalu Lintas Simpang Mandai ............... 56

4.1.1 Volume Lalu Lintas Pada Simpang Mandai........... 56

4.1.2 Komposisi Kendaraan Lalu Lintas Pada

Persimpangan......................................................... 76

4.1.3 Jenis Dan Dimensi Kendaraan Pada

Simpang Mandai................................ 104

4.1.4 Profil Kecepatan Kendaraan Lalu Lintas Di

Persimpangan......................................................... 105

v

4.2 Mikro- Simulasi Lalu Lintas Di Persimpangan ................107

4.2.1 Kalibrasi Model Mikro - Simulasi.......................... 107

4.2.2 Validasi Hasil Kalibrasi Mikro – Simulasi............. 83

4.3 Analisis Hasil Mikro- Simulasi Lalu Lintas

Kondisi Eksisting............................................................... 85

4.4 Analisis Kinerja Mikro – Simulasi Optimasi Siklus

APILL Pada Simpang ........................................................ 87

4.5 Level Of Service................................................................. 90

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN .................................................. 93

5.1 Kesimpulan............................................................................. 93

5.2 Saran ....................................................................................... 94

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN

vi

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Konversi kendaran berat, kendaraan ringan, dan sepeda motor

terhadap satuan mobil penumpang ................................................... 18

Tabel 2.2 Kriteria Tingkat Pelayanan untuk Simpang Bersinyal........................ 27

Tabel 2.3 Rumus Statistik GEH (Geoffrey E. Havers) .......................................... 38

Tabel 3.1 Kondisi Geometrik Simpang ................................................................ 45

Tabel 3.2 Alat Survei dan Fungsinya .................................................................... 49

Tabel 3.3 Matrix Rangkaian Kegiatan Survei....................................................... 53

Tabel 4.1 Type dan Dimensi Kendaraan............................................................... 105

Tabel 4.2 Nilai Kalibrasi Pada Simpang ............................................................... 81

Tabel 4.3 Hasil Kalibrasi Uji Geoffrey E. Havers pada Volume Arus

Lalu Lintas ............................................................................................ 82

Tabel 4.4 Hasil Validasi dengan Uji Chi-Square pada Panjang Antrian .............. 84

Tabel 4.5 Skenario Waktu Siklus Pada Persimpangan ......................................... 88

Tabel 4.6 Level of Service Pendekat Timur Jalan Sultan Alauddin ...................... 90

Tabel 4.7 Level of Service Pendekat Barat Jalan Sultan Alauddin ....................... 91

Tabel 4.8 Level of Service Pendekat Utara Jalan A.P.Pettarani ............................ 91

vii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Jenis-jenis simpang sebidang............................................................ …….13

Gambar 2.2 Jenis-jenis simpang tak sebidang...................................................... ……..14

Gambar 2.3 Titik Konflik pada simpang empat lengan ........................................ ……16

Gambar 2.4 Jenis-jenis simpang bersinyal....................................................................17

Gambar 2.5 Faktor penyesuaian belok kanan..............................................................21

Gambar 2.6 Faktor penyesuaian belok kiri..................................................................22

Gambar 2.7 Peluang untuk pembebanan lebih POL ........................................................25

Gambar 2.8 Ilustrasi Car Following Model................................................................... 31

Gambar 2.9 Micro - simulasi bundaran (roundabout).....................................................33

Gambar 2.10 Micro-simulasi transportasi massal ....... ....... ..........................................33

Gambar 3.1 Diagram Alir Prosedur Penelitian ...................................................... ............44

Gambar 3.2 Lokasi Penelitian ...................................................................................... 43

Gambar 3.3 Denah Simpang Mandai........................................................................... 46

Gambar 3.4. Titik Konflik Lalu Lintas Simpang Mandai ............................................ 47

Gambar 3.5 Lokasi Pos Surveyor................................................................................. 50

Gambar 3.6 Diagram Alir Micro-Simulasi PTV Vissim .............................................54

Gambar 4.1 Volume Kendaraan Pendekat Jalan Bandara Baru..........................................58

viii

Gambar 4.2 Volume Kendaraan Pendekat Jalan Bandara Baru............................ ...............62

Gambar 4.3 Volume Kendaraan Pendekat Makassar Maros............................... .................65

Gambar 4.4 Volume Kendaraan Pendekat Frontage Tol DR. Ir. Sutami...............................68

Gambar 4.5 Volume Kendaraan Pendekat Frontage Tol DR. Ir. Sutami....................72

Gambar 4.6 Volume Kendaraan Pendekat Perintis Kemerdekaan..............................75

Gambar 4.7 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Bandara Baru belok

kanan Maros............................................................................................78

Gambar 4.8 Komposisi Per-Jenis Kendaraan Pendekat Bandara Baru

lurus Tol DR. Ir. Sutami......................................................................... 80

Gambar 4.9 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Bandara Baru

lurus Frontage Tol DR. Ir. Sutami.......................................................... 82


belok kiri Perintis Kemerdekaan........................................................... 84

Gambar 4.11 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota

belok kanan Maros................................................................................ 86


lurus Tol DR. Ir. Sutami........................................................................ 88


lurus Frontage Tol DR. Ir. Sutami......................................................... 89

ix


belok kiri Perintis Kemerdekaan......................................................... 91


belok kiri Bandara Baru...................................................................... 93


belok kiri Frontage Bandara Baru....................................................... 95

Gambar 4.17 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Makassar Maros

belok kanan Tol DR. Ir. Sutami.......................................................... 97 .


kanan Frontage Tol DR. Ir. Sutami.................................................... 99


lurus Perintis Kemerdekaan.............................................................. 101


belok kiri Bandara Baru.................................................................... 103

Gambar 4.21 Profil Kecepatan Arus lalu Lintas Kendaraan di Persimpangan.......106

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Kota Makassar merupakan kota terbesar kelima di Indonesia dan

terbesar di Kawasan Timur Indonesia yang memiliki luas areal 199.26 km2

dengan jumlah penduduk pada tahun 2015 sebanyak 1.652.305 jiwa.

(Permendagri No. 56 Tahun 2015 Kode dan Data Wilayah Administrasi). Data

Samsat Kota Makassar menjelaskan bahwa pertumbuhan kendaraan sejak

tahun 2015 hingga 2016 terdapat 1.425.151 atau bertambah sekitar 87.009 unit

dari tahun 2014 yang berlalu lalang di jalan jalan Kota Makassar

(Wartaekonomi, 2017).

Pertumbuhan penduduk ini menyebabkan arus urbanisasi dari beberapa

daerah di Sulawesi Selatan terus meningkat sehingga pemerintah Sulawesi

Selatan harus memperbaiki arus transportasi dalam kota, khususnya Kota

Makassar agar dapat meningkatkan kenyamanan penduduk wilayah Kota

Makassar.

Perpindahan ini pula yang menyebabkan kemacetan di kota kota besar,

termasuk Kota Makassar. Menurut Juniardi kemacetan sering kali terjadi pada

ruas dan simpang. Kinerja suatu simpang merupakan faktor utama dalam

menentukan penanganan yang paling tepat untuk mengoptimalkan fungsi

simpang. Berbeda dengan simpang bersinyal, pengemudi di simpang tak

bersinyal dalam mengambil tindakan kurang mempunyai petunjuk yang

positif, pengemudi dengan agresif memutuskan untuk menyudahi maneuver

2

yang diperlukan ketika memasuki simpang. Kondisi lalu lintas diwarnai oleh

kepadatan yang tinggi terutama pada simpang, dengan kata lain kapasitas

simpang yang ada sudah tak sebanding dengan volume kendaraan, sehingga

mengakibatkan kemacetan pada ruas-ruas jalan utama. (Juniardi dkk, 2009)

Pengaturan persimpangan baik berupa rambu, bundaran, maupun

lampu lalu lintas kadang tidak mampu memperbaiki kemacetan yang ada yang

ditimbulkan oleh konflik kendaraan. Konflik tersebut sering kali ditunjukkan

dengan meningkatnya kemacetan maupun kecelakaan yang berarti mengurangi

tingkat pelayanan.

Untuk mengatasi permasalahan lalu lintas yang terjadi, selain dengan

pembangunan prasarana jalan yang baru, pelebaran jalan, juga dapat dilakukan

dengan memanfaatkan jaringan jalan yang ada serta pengoptimalan fasilitas-

fasilitas lalu lintas dengan baik dan efisien. Namun untuk pergerakan

kendaraan pada ruas nasional harus ada opsi khusus untuk menanganinya,

salah satunya adalah pembangunan Underpass atau jalan bawah tanah.

Bertitik tolak dari masalah tersebut maka sudah tentu diperlukan

langkah-langkah lebih lanjut bagaimana memecahkan dan mencari alternatif

untuk mengatasinya. Sebagai langkah awal dalam menghitung tingkat kinerja

dari arus lalu lintas dimulai pada persimpangan sebagai titik kritis dari sistem

lalu lintas, karena persimpangan merupakan tempat kendaraan dari berbagai

arah bertemu.

3

Arus lalu lintas Simpang Mandai yang besar dengan kondisi lalu lintas

yang padat membuat kinerja simpang ini jauh lebih sulit dihitung dan

membuat berbagai alternatif untuk meningkatkan kinerja Simpang Mandai.

Pada Simpang Mandai terdapat lima kaki simpang yang tak sebidang

yang bersinyal di kaki simpang arah Jl. Poros Maros-Makassar yang searah

dengan arah Jl. Dakota (AURI), Jl. Bandara Baru, Jl. Tol DR.Ir. Sutami dan

Jl. Poros Makassar-Maros (Perintis Kemerdekaan), namun seiring dengan

kinerja simpang yang tidak sesuai maka dibangunlah Underpass Makassar,

Mandai. Sehingga peneliti ingin mengkaji ulang kinerja lalu lintas pada

simpang tersebut. Dalam hal ini akan dianalisis dengan menggunakan

perangkat lunak berbasis model mikro – simulasi, jadi pada perhitungan

kinerja persimpangan tidak lagi menggunakan model Manual Kapasitas Jalan

Indonesia 1997 (MKJI 1997) itu karenakan model MKJI sudah sangat lama

dan tidak ada pembaharuan sehingga MKJI tidak mampu lagi mendefinisikan

kondisi simpang yang sekarang sehingga pada analisis penelitian kali ini

peneliti menggunakan perangkat lunak simulasi agar hasil bisa menghasilkan

analisis yang lebih bagus atau valid sesuai kondisi yang dilapangan.

Berdasarkan uraian diatas, penulis mencoba mengkaji lebih lanjut

permasalahan yang ada khususnya pada titik persimpangan Mandai. Maka

penulis mencoba untuk mengangkat sebuah tugas akhir dengan judul :

” ANALISIS MIKRO-SIMULASI LALU LINTAS PADA

RENCANA PENGOPRASIAN UNDERPASS DI SIMPANG

MANDAI, MAKASSAR ”.

4

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan penjelasan pada latar belakang di atas dapat dibuat

rumusan masalah terkait pada penelitian ini, adapun rumusan masalah

berdasarkan latar belakang sebagai berikut :

1. Bagaimana simulasi kondisi arus lalu lintas pada Underpass

simpang Mandai ?

2. Bagaimana kinerja lalu lintas kondisi eksisting simulasi pada

Underpass simpang Mandai ?

3. Bagaimana kinerja pergerakan lalu lintas pada Underpass simpang

Mandai untuk berbagai upaya rekayasa lalu lintas ?

1.3 Tujuan Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah di atas sehingga dapat dibangun tujuan

penulis melakukan penelitian ini, adapun tujuan penelitian sebagai berikut :

1. Mensimulasikan kondisi arus lalu lintas pada Underpass simpang

Mandai dengan menggunakan program software Vissim.

2. Menganalisis kinerja lalu lintas kondisi eksisting simulasi pada

Underpass simpang Mandai dengan menggunakan program

software Vissim.

3. Menganalisis kinerja pergerakan lalu lintas pada simpang

Mandai untuk berbagai upaya rekayasa lalu lintas dengan

menggunakan program software Vissim.

5

1.4 Batasan Masalah

Mengingat luasnya permasalahan yang akan timbul pada penulisan ini,

maka dalam penulisan tugas akhir ini hanya membahas pada masalah-

masalah sebagai berikut :

1. Penelitian dilakukan pada simpang bersinyal Underpass simpang

Mandai.

2. Analisis data menggunakan data primer berupa data yang

diperoleh pada saat survei volume lalu lintas pada simpang

tersebut.

3. Jenis kendaraan yang dianalisis pada penelitian ini yaitu kendaraan

ringan, kendaraan berat, dan sepeda motor.

4. Survei dilaksanakan pada periode pukul 06.00 - 23.00 wita selama

dua hari yaitu satu hari kerja dan hari libur.

5. Kecepatan kendaraan diukur dengan speed gun di lapangan dan

diambil secara acak pada semua jenis kendaraan.

6. Pada analisis kinerja simpang menggunakan Program PTV Vissim.

1.5 Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat, antara lain:

1. Mengetahui penggunaan alat micro –simulasi untuk menganalisis

kinerja lalu lintas

2. Mengetahui kinerja simpang setelah dikoordinasikan dengan alat

micro – simulasi.

6

3. Dapat dijadikan masukan dan pertimbangan bagi Pemerintah dan

Dinas Perhubungan Kota Makassar untuk mengeluarkan kebijakan

terkait dengan hasil penelitian tersebut untuk menghasilkan kinerja

lalu lintas yang lebih baik pada persimpangan tersebut.

1.6 Sistematika Penulisan

Dalam penelitian ini diupayakan melakukan pembahasan secara detail

dengan menyesuaikan kajian-kajian berdasarkan kegunaan dan

kepentingannya dalam bentuk sistematika pembahasan yang dijabarkan

sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini menguraikan latar belakang masalah, rumusan masalah,

maksud dan tujuan penulisan, batasan masalah, dan

sistematika penulisan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Berisi uraian tentang teori-teori yang mendukung tema yang

dibahas berasal dari buku-buku maupun dari tulisan-tulisan lain

yang ada hubungannya dengan tugas akhir yang dilakukan.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Bagian ini berisi uraian tentang metode, bahan penelitian,

peralatan penelitian, dan cara pengujian yang dilakukan.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Berisi tentang penyajian hasil penelitian dan pengolahan data

serta pembahasannya

7

BAB V PENUTUP

Bab ini memberikan kesimpulan dari hasil penelitian secara

singkat dan jelas sebagai jawaban dari masalah yang diangkat

dalam penelitian serta memberikan saran-saran sehubungan

dengan analisis yang telah dilakukan.

8

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Karakteristik Lalu Lintas

Arus lalu lintas terbentuk dari pergerakan individu pengendara yang

melakukan interaksi antara yang satu dengan yang lainnya pada suatu ruas

jalan dan lingkungannya. Karena persepsi dan kemampuan individu

pengemudi mempunyai sifat yang berbeda maka perilaku kendaraan arus lalu

lintas tidak dapat diseragamkan lebih lanjut, arus lalu lintas akan mengalami

perbedaan karakteristik akibat dari perilaku pengemudi yang berbeda yang

dikarenakan oleh karakteristik lokal dan kebiasaan pengemudi. Arus lalu

lintas pada suatu ruas jalan karakteristiknya local dan kebiasaan pengemudi.

Arus lalu lintas pada suatu ruas jalan karakteristiknya akan bervariasi baik

berdasarkan waktunya. Oleh karena itu perilaku pengemudi akan

berpengaruh terhadap perilaku arus lalu lintas secara kuantitatid dalam

rangka untuk mengerti tentang keragaman karakteristiknya dan rentang

kondisi perilakunya, maka perlu suatu parameter. Parameter didefinisikan

dan diukur oleh insinyur lalu lintas dalam menganalisis, mengevaluasi, dan

melakukan perbaikan fasilitas lalu lintas berdasarkan parameter dan

pengetahuan pelakunya. (Oglesby, C.H. & Hicks .R.G. 1982)

2.1.1 Karakteristik Makro Lalu Lintas

Lalu lintas secara makro mempelajari operasional dari keseluruhan

sostem yang ada pada lalu lintas yang mempengaruhi arus kendaraan,

9

kecepatan, serta kepadatan yang mempengaruhi kapasitas prasarana lalu

lintas secara umum. Untuk mendefinisikan makro lalu lintas secara lengkap

perlu diketahui beberapa parameter yang terkait secara langsung dengan

sistem lalu lintas. (Khisty, 2005)

a) Volume kendaraan

Volume kendaraan merupakan banyaknya kendaraan yang

melintas pada suatu titik tertentu yang dengan kuantitas arus lalu

lintas yang selalu berubah – berubah pada tiap – tiap periode tertentu

dan dinyatakan dalam satuan kendaraan/ jam atau smp/jam. (Ansyori,

2003)

Arus lalu lintas terbentuk dari pergerakan individu

pengendara dan kenderaan yang melakukan interaksi antara yang satu

dengan yang lainnya pada suatu ruas jalan dan lingkungannya.

Karena kemampuan individu pengemudi mempunyai sifat yang

berbeda maka perilaku kenderaan arus lalu lintas tidak dapat

diseragamkan lebih lanjut, arus lalu lintas akan mengalami perbedaan

karakteristik akibat dari perilaku pengemudi atau kebiasaan

pengemudi.

b) Kecepatan

Kecepatan adalah perbandingan antara jarak per satuan waktu.

Berbeda- bedanya kecepatan kendaraan di dalam arus lalu lintas

sehingga biasa digunakan istilah kecepatan rata – rata (Khisty,

10

2005). Kecepatan sangat mempengaruhi kegiatan operasional lalu

lintas karena menentukan jarak serta rute yang akan dilalui oleh

pengendara atau pengemudi kendaraan sehingga kecepatan sangat

mempengaruhi kinerja operasional jalan.

c) Kepadatan lalu lintas

Kepadatan (density) atau kerapatan diartikan sebagai arus

kendaraan yang melintas atau yang melewati panjang ruas jalan atau

lajur tertentu yang dapat dinyatakan dengan jumlah

kendaraan/satuan jarak. Kepadatan merupakan parameter yang

sangat penting dalam lalu lintas karena sangat mempengaruhi

kinerja lalu lintas itu sendiri.

2.1.2 Karakteristik Mikro Lalu Lintas

Pendekatan lalu lintas secara mikroskopik menerangkan kondisi

kendaraan secara berpisah pada penjelasan ini diterangkan bahwa pergerakan

kendaraan sangat dipengaruhi oleh perilaku kendaraan itu secara individu,

pendekatan secara mikroskopik mengkaji beberapa parameter penting yang

sangat mempengaruhi respon terhadap kendaraan itu sendiri dalam berlalu

lintas di jalan raya adapun parameter – parameter antara lain spacing,

headway, lane occupancy, dan gap (clearance) (Khisty,2005).

a) Spacing dan headway

Kedua karakteristik ini merupakan kedatangan kendaraan

secara berentetan dan dilihat berdasarkan jarak antara dua kendaraan,

11

jarak tersebut adalah jarak antara bamper depan kendaraan yang

berada di depan dengan bamper depan kendaraan yang berada di

belakang spacing bisa diukur dengan melihat jarak antar kendaraan

secara langsung di lapangan bisa lewat video maupun lewat foto citra

satelit sedangkan headway dapat didefinisikan sebagai selang waktu

kedatangan antar kendaraan secara berurutan yang melewati titik

tertentu pada suatu jalan, headway sendiri dapat diukur dengan

menggunakan stopwatch .

b) Lane Occupancy

Lane occupancy (tingkat hunian lajur) adalah salah satu

ukuran yang digunakan dalam pengawasan jalan tol. Lane occupancy

dapat juga dinyatakan sebagai perbandingan waktu ketika kendaraan

ada di lokasi pengamatan pada lajur lau lintas terhadap waktu

pengambilan sampel.

c) Clearance dan Gap

Clearance dan Gap berhubungan dengan spacing dan

headway, dimana selisih antara spacing dan clearance adalah

panjang rata-rata kenderaan. Demikian pula, selisih antar headway

dan gap adalah ekuivalen waktu dari panjang rata-rata sebuah

kendaraan.

12

2.2 Simpang

Simpang adalah bagian yang sulit dihindarkan dalam jaringan jalan,

karena persimpangan jalan merupakan tempat bertemu dan berganti arah arus

lalu lintas dari dua jalan atau lebih. Ketika berkendara di dalam kota orang

dapat melihat bahwa kebanyakan jalan didaerah perkotaan biasanya

memiliki persimpangan, dimana pengemudi dapat memutuskan untuk jalan

terus atau berbelok dan pindah jalan.

Menurut Departemen Perhubungan Direktorat Jenderal Perhubungan

Darat (1997), persimpangan adalah simpul pada jaringan jalan di mana jalan-

jalan bertemu dan lintasan kendaraan berpotongan. Lalu lintas pada masing-

masing kaki persimpangan bergerak secara bersama-sama dengan lalu lintas

lainnya. Persimpangan-persimpangan merupakan faktor-faktor yang paling

penting dalam menentukan kapasitas dan waktu perjalanan pada suatu

jaringan jalan, khususnya di daerah - daerah perkotaan.

Karena persimpangan harus dimanfaatkan bersama-sama oleh setiap

orang yang ingin menggunakannya, maka persimpangan tersebut harus

dirancang dengan hati-hati, dengan mempertimbangkan efisiensi,

keselamatan, kecepatan, biaya operasi, dan kapasitas. Pergerakan lalu lintas

yang terjadi dan urutanurutannya dapat ditangani dengan berbagai cara,

tergantung pada jenis persimpangan yang dibutuhkan (C. Jotin Khisty,

2005).

13

Khisty (2005) menambahkan, persimpangan dibuat dengan tujuan

untuk mengurangi potensi konflik diantara kendaraan (termasuk pejalan

kaki) dan sekaligus menyediakan kenyamanan maksimum dan kemudahan

pergerakan bagi kendaraan.

2.2.1 Jenis – jenis Simpang

Secara umum terdapat tiga jenis simpang, yaitu persimpangan

sebidang, pembagian jalur jalan tanpa ramp, dan simpang susun atau

interchange (Khisty, 2005). Sedangkan menurut F.D. Hobbs (1995), terdapat

tiga tipe umum pertemuan jalan, yaitu pertemuan jalan sebidang, pertemuan

jalan tak sebidang, dan kombinasi antara keduanya. Jenis – jenis

persimpangan jalan sebidang dapat dilihat pada Gambar 2.1 dan jenis-jenis

simpang tak sebidang dapat dilihat pada Gambar 2.2

Gambar 2.1 Jenis-jenis simpang sebidang

14

Gambar 2.2 Jenis-jenis simpang tak sebidang

Menurut Morlok (1988), jenis simpang berdasarkan cara

pengaturannya dapat dikelompokkan menjadi 2 (dua) jenis, yaitu :

a) Simpang jalan tanpa sinyal, yaitu simpang yang tidak memakai sinyal

lalu lintas. Pada simpang ini pemakai jalan harus memutuskan

apakah mereka cukup aman untuk melewati simpang atau harus

berhenti dahulu sebelum melewati simpang tersebut sehingga biasa

menimbulkan antrian panjang antar kendaraan karena tidak adanya

kendaraan yang mau mengalah simpang tanpa sinyal biasanya hanya

memiliki tiga kaki walaupun memiliki empat tapi arus lalu lintas

yang melewati simpang tersebut masih kurang.

b) Simpang jalan dengan sinyal, yaitu pemakai jalan dapat melewati

simpang sesuai dengan pengoperasian sinyal lalu lintas. Jadi pemakai

15

jalan hanya boleh lewat pada saat sinyal lalu lintas menunjukkan

warna hijau pada lengan simpangnya. Simpang bersinyal sangat

banyak digunakan pada jaringan jalan sehingga perlu

dipertimbangkan kinerja jaringan jalan akibat simpang bersinyal

tersebut karena seringnya terjadinya pertemuan menyilang antar

jaringan jalan (intersection).

2.2.2 Titik Konflik Lalu lintas Pada Persimpangan

Lintasan kendaraan pada simpang akan menimbulkan titik konflik

yang berdasarkan alih gerak kendaraan terdapat 4 (empat) jenis dasar titik

konflik yaitu berpencar (diverging), bergabung (merging), berpotongan

(crossing), dan berjalinan (weaving). (C.J.Khisty, 2005)

Jumlah potensial titik konflik pada simpang tergantung dari jumlah

arah gerakan, jumlah lengan simpang, jumlah lajur dari setiap lengan

simpang dan pengaturan simpang. Pada titik konflik tersebutberpotensial

terjadinya kecelakaan dan kemacetan lalu lintas. Pada simpang empat

lengan, titik-titik konflik yang terjadi terdiri dari 16 titik crossing, 8 titik

diverging dan 8 titik merging seperti ditunjukkan dalam Gambar 2.3 berikut.

16

(Sumber : MKJI, 1997)

Gambar 2.3 Titik konflik pada simpang empat lengan

Titik konflik sangat mempengaruhi kinerja simpang apalagi kalau

simpang tersebut tidak bersinyal sehingga perlu ada penanganan khusus.

Jumlah potensial titik konflik pada simpang tergantung dari jumlah arah

gerakan, jumlah lengan simpang, jumlah lajur di setiap lengan simpang dan

pengaturan simpang. Pada titik konflik tersebut berpotensial terjadinya

kecelakaan dan kemacetan lalu lintas (C.J.Khisty, 2005).

2.3 Simpang Bersinyal

Simpang bersinyal adalah suatu persimpangan yang terdiri dari

beberapa lengan dan dilengkapi dengan pengaturan sinyal lampu lalu

lintas (traffic light). Berdasarkan MKJI 1997, adapun tujuan penggunaan

sinyal lampu lalu lintas (traffic light) pada persimpangan antara lain:

a. Untuk menghindari kemacetan simpang akibat adanya

konflik arus lalu-lintas, sehingga terjamin bahwa suatu

17

kapasitas tertentu dapat dipertahankan, bahkan selama

kondisi lalu-lintas jam puncak.

b. Untuk memberi kesempatan kepada kendaraan dan/atau

pejalan kaki dari jalan simpang (kecil) untuk memotong

jalan utama.

c. Untuk mengurangi jumlah kecelakaan Ialu-lintas

akibat tabrakan antara kendaraan dari arah yang

bertentangan.

Adapun jenis-jenis gambar simpang bersinyal ditunjukkan pada Gambar

2.4 berikut.

(Sumber : MKJI 1997)

Gambar 2.4 Jenis-jenis simpang bersinyal

Ukuran kualitas dari kinerja simpang adalah dengan

menggunakan variable sebagai berikut.

18

2.3.1 Arus Lalu Lintas

Menggunakan ekivalen kendaraan penumpang (emp) untuk

masing-masing pendekat terlindung dan terlawan.

Tabel 2.1. Konversi kendaran berat, kendaraan ringan, dan sepeda

motor terhadap satuan mobil penumpang

Sumber: MKJI (1997)

Untuk menghitung arus dapat menggunakan persamaan berikut:

𝑄 = 𝑄𝐿𝑉 + 𝑄𝐻𝑉 × 𝑒𝑚𝑝𝐻𝑉 + 𝑄𝑀𝐶 ×

𝑒𝑚𝑝𝑀𝐶……………………………………………………….(2.1)

dimana :

Q = Arus lalu-lintas (smp/jam)

QLV = Arus lalu-lintas kendaraan ringan (kendaraan/jam)

QHV = Arus lalu-lintas kendaraan berat (kendaraan/jam)

QMC = Arus lalu-lintas sepeda motor (kendaraan/jam)

empHV = Arus lalu-lintas kendaraan berat

empMC = Arus lalu-lintas sepeda motor

Terlindung Terlawan

Kendaraan Berat (HV) 1,3 1,3

Kendaraan Ringan (LV) 1 1,1

Sepeda Motor (MC) 0,2 0,4

Jenis KendaraanEmp Untuk Tipe Pendekat

19

2.3.2 Arus Jenuh

Arus jenuh berdasarkan Manual Kapasitas Jalan Indonesia

(1997) didefinisikan sebagai besarnya keberangkatan rata – rata

antrian di dalam suatu pendekatan simpang selama sinyal hijau

yang besarnya dinyatakan dalam satuan smp per jam hijau

(smp/jam hijau). Arus jenuh untuk simpang bersinyal dapat

dihitung dengan persamaan berikut.

𝑆 = 𝑆0 × 𝐹𝐶𝑆 × 𝐹𝑆𝐹 × 𝐹𝐺 × 𝐹𝑅𝑇 × 𝐹𝐿𝑇 𝑠𝑚𝑝/𝑗𝑎𝑚 ℎ𝑖𝑗𝑎𝑢……(2.2)

dimana :

S = Arus jenuh (smp/jam hijau efektif)

S0 = Arus jenuh dasar (smp/jam hijau efektif)

Fcs = Faktor koreksi arus jenuh akibat ukuran kota (jumlah

penduduk)

FFS = Faktor koreksi arus jenuh akibat adanya gangguan samping

FG = Faktor koreksi arus jenuh akibat adanya kelandaian jalan

Fp = Faktor koreksi arus jenuh akibat adanya kegiatan

perparkiran dekat dengan persimpangan

FLT = Faktor koreksi arus jenuh akibat adanya pergerakan belok

kiri

20

FRT = Faktor koreksi arus jenuh akibat adanya pergerakan belok

kanan

Tipe persimpangan mempengaruhi nilai besarnya setiap faktor

koreksi arus jenuh. Penjelasan lebih rinci mengenai setiap faktor

koreksi arus jenuh dapat ditemukan dalam MKJI (1997).

2.3.3 Faktor Penyesuaian Gerakan Belok Kanan

Faktor ini ditentukan sebagai fungsi dari rasio kendaraan belok

kanan 𝑃𝑅𝑇 . Faktor penyesuaian gerakan belok kanan hanya berlaku

untuk kendaraan terlindung, tanpa median, jalan dua arah, dan

lebar efektif ditentukan oleh lebah masuk.

𝐹𝑅𝑇 = 1,0 + 𝑃𝑅𝑇 × 0,26…………..……………………..…(2.3)

dimana :

FRT = Faktor penyesuaian belok kanan

PRT = Rasio belok kanan

Faktor penyesuaian belok kanan juga dapat diperoleh nilainya

menggunakan gambar 2.5 berikut.

21

(Sumber MKJI 1997)

Gambar 2.5 Faktor penyesuaian belok kanan

2.3.4 Faktor Penyesuaian Gerakan Belok Kiri

Faktor ini ditentukan sebagai fungsi dari rasio kendaraan belok

kanan. Faktor penyesuaian gerakan belok kiri hanya untuk

pendekatan tipe p tanpa LTOR, dan lebar efektif ditentukan oleh lebah

masuk.

𝐹𝐿𝑇 = 1,0 + 𝑃𝐿𝑇 × 0,16………………………………..…(2.4)

dimana :

FLT = Faktor penyesuaian belok kiri

PLT = Rasio belok kiri

22

Faktor penyesuaian belok kanan juga dapat diperoleh nilainya

menggunakan gambar 2.6 berikut.

(Sumber MKJI 1997)

Gambar 2.6 Faktor penyesuaian belok kiri

2.3.5 Kapasitas Simpang (C)

Kapasitas adalah kemampuan simpang untuk menampung

arus lalu lintas maksimum per satuan waktu dinyatakan

dalam smp/jam hijau. Kapasitas pada simpang dihitung pada

setiap pendekat ataupun kelompok lajur didalam suatu pendekat.

Kapasitas simpang dinyatakan dengan rumus berikut.

𝐶 = 𝑆 × 𝑔

𝑐⁄ …………………………………………..…(2.5)

dimana :

C = Kapasitan (smp/jam hijau)

S = Arus jenuh (smp/jam hijau)

23

g = Waktu hijau (detik)

c = Panjang siklus

2.3.6 Derajat Kejenuhan (DS)

Derajat kejenuhan (DS) didefinisikan sebagai rasio

volume (Q) terhadap kapasitas (C). Rumus untuk menghitung

derajat kejenuhan adalah sebagai berikut.

𝐷𝑆 =𝑄

𝐶⁄ …………………………………………..…(2.6)

2.3.7 Panjang Antrian (QL)

Panjang antrian adalah banyaknya kendaraan yang berada pada

simpang tiap jalur saat nyala lampu merah (Departemen P.U.,

1997). Rumus untuk menentukan rata-rata panjang antrian

berdasarkan MKJI 1997, adalah sebagai berikut.

Untuk derajat kejenuhan (DS) > 0.5:

𝑁𝑄1 = 0,25 ∙ 𝑐 ∙ [(𝐷𝑆 − 1) +

√(𝐷𝑆 − 1)2 +8∙(𝐷𝑆−0,5)

𝐶]…..……….(2.7)

dimana:

𝑁𝑄1 = Jumlah smp yang tersisa dari fase hijau sebelumnya;

𝐷𝑆 = Derajat kejenuhan;

𝑐 = Kapasitas (smp/jam);

Untuk 𝐷𝑆 < 0,5; 𝑁𝑄1 = 0

24

Jumlah antrian selama fase merah 𝑁𝑄2

𝑁𝑄2 = 𝑐 ∙1−𝐺𝑅

1−𝐺𝑅∙𝐷𝑆∙

𝑄𝑚𝑎𝑠𝑢𝑘

3600…..……………………..………(2.8)

dimana:

𝑁𝑄2 = Jumlah smp yang tersisa dari fase merah;

𝐺𝑅 = Rasio hijau;

𝑐 = Waktu siklus (detik);

𝑄𝑚𝑎𝑠𝑢𝑘 = Arus lalu lintas yang masuk diluar LTOR

(smp/jam);

Jumlah kendaraan antri

menjadi:

𝑁𝑄 = 𝑁𝑄1 + 𝑁𝑄2…..………………..……………………(2.9)

Panjang antrian (QL) didapatkan dari perkalian (NQmax)

dengan luar rata- rata yang dipergunakan per smp (20 m2) dan

pembagian dengan lebar masuk (Wmasuk). NQmax didapat

dengan menyesuaikan nilai NQ dalam hal peluang yang

diinginkan untuk terjadinya pembebanan lebih POL (%) dengan

menggunakan grafik seperti terlihat pada Gambar 3.3 untuk

perencanaan dan desain disarakan nilai POL ≤ 5%, untuk

operasional disarankan POL = 5 – 10%.

25

𝑄𝐿 = 𝑁𝑄𝑚𝑎𝑥 + 20

𝑊𝑚𝑎𝑠𝑢𝑘…..………………………….…(2.10)

dimana :

𝑄𝐿 = Panjang antrian;

𝑁𝑄𝑚𝑎𝑥 = Jumlah antrian maksimum;

𝑊𝑚𝑎𝑠𝑢𝑘 = Lebar masuk;

(Sumber MKJI 1997)

Gambar 2.7 Peluang untuk pembebanan lebih POL

2.3.8 Angka Henti

Angka henti (NS) pada masing – masing pendekatan adalah

jumlah rata-rata kendaraan berhenti per smp, ini termasuk henti

berulang sebelum melewati gariis stop simpang. Untuk

memperoleh nilai angka henti dapat digunakan rumus berikut.

𝑁𝑆 = 0,9 × 𝑁𝑄

𝑄×𝑐× 3600…..…………….…………….…(2.11)

26

Dimana :

𝑁𝑆 = Angka henti;

𝑁𝑄 = Jumlah antrian;

𝑐 = Waktu siklus (detik);

𝑄 = Arus lalu lintas (smp/jam);

2.3.9 Tundaan

Tundaan, terdapat dua tundaan pada suatu simpang yaitu

Tundaan geometri (DG) dan Tundaan lalu lintas (DT). Sehingga

tundaan rata-rata adalah :

𝐷 = 𝐷𝐺 + 𝐷𝑇…..…………….……………………......…(2.12)

dimana:

𝐷𝑇 = 𝑐 × 0,5 × (1 − 𝐺𝑅)2(1 − 𝐺𝑅 × 𝐷𝑆) + 𝑁𝑄1 + 3600 ∙ 𝑐… (2.13)

𝐷𝑇 = (1 − 𝑃𝑆𝑉) × 𝑃𝑇 × 6 + (𝑃𝑆𝑉 × 4)…………………(2.13)

dimana:

𝐷𝐺 = Tundaan Geometri (det/smp);

𝐷𝑇 = Tundaan lalu lintas (det/smp);

𝑐 = Waktu siklus yang disesuaikan (det);

𝐺𝑅 = Rasio hijau (g/c);

𝐷𝑆 = Derajat kejenuhan;

𝑁𝑄1 = Jumlah smp yang tersisa dari fase hijau sebelumnya;

27

𝐶 = Kapasitan (smp/jam);

𝑃𝑇 = Rasio kendaraan membelok pada suatu pendekat;

𝑃𝑆𝑉 = Rasio kendaraan terhenti pada suatu pendekat;

2.3.10 Tingkat Pelayanan Simpang

Tingkat pelayanan adalah ukuran kualitas kondisi lalu lintas

yang dapat diterima oleh pengemudi kendaraan. Tingkat pelayanan

umumnya digunakan sebagai ukuran dari pengaruh yang

membatasi akibat peningkatan volume setiap ruas jalan yang dapat

digolongkan pada tingkat tertentu yaitu antara A sampai F. Apabila

volume meningkat maka tingkat pelayanan menurun, suatu akibat

dari arus lalu lintas yang lebih buruk dalam kaitannya dengan

karakteristik pelayanan. Hubungan tundaan dengan tingkat

pelayanan sebagai acuan penilaian simpang, seperti Tabel 2.2.

Tabel 2.2. Kriteria Tingkat Pelayanan untuk Simpang Bersinyal

Tundaan per

Kendaraan

(detik/kend)

Tingkat

Pelayanan

≤ 5 A

5,1-15 B

15,1-25 C

25,1-40 D

40,1-60 E

≥ 60 F

(Sumber : MKJI, 1997)

28

2.4 Konsepsi Model Mikro - Simulasi

Konsep model simulasi sangat sering sekali digunakan dalam lalu

lintas dalam merencanakan sebuah kegiatan transportasi khusunya yang

bersifat dinamis dan sangat luas, konsep lalu lintas yang sangat luas yang

mempunyai berbagai macam karakteristik serta parameter yang banyak

sehingga perlunya pendekatan model simulasi sebagai bentuk

penyederhanaan dari sebuah permasalahan kompleks tersebut.

Model sendiri dapat didefinisikan sebagai bentuk penyederhanaan

dari kondisi di lapangan model tersebut mempunyai ukuran dan bentuk yang

tergantung model yang dibangun dari suatu permasalahan, sedangkan

simulasi merupakan pendekatan yang digunakan sebagai alat bantu dalam

menginterpretasikan objek yang akan dianalisis yang memiliki tujuan untuk

membantu kita menentukan parameter – parameter terbaik berdasarkan

asumsi dasar kita dalam melakukan proses analisis.

Alasan utama untuk melakukan simulasi adalah adanya banyak

model yang tidak bisa dianalisa hanya dengan menggunakan teknik

matematika standar. Ini terjadi pada sistem-sistem yang dipengaruhi oleh

input tidak tentu (stokastik). Untuk masukan-masukan yang bersifat

stokastik, t-input yang acak atau terdistribusi kedatangan antrian harus

bersifat acak. Salah satu jenis distribusi yang sering digunakan dalam

melakukan simulasi adalah distribusi seragam Pada distribusi seragam,

frekuensi kejadian setiap nilai adalah sama. (D.Djamaru & Yuliana.L, 2012)

29

Pada dasarnya model simulasi dikelompokkan dalam tiga dimensi yaitu

(Lawand Kelton, 1991) :

a) Model Simulasi Deterministik dengan Model Simulasi Stokastik.

Model simulasi yang akan dibentuk tidak mengandung variabel yang

bersifat random, maka model simulasi tersebut dikatakan sebagi

simulasi deterministik. Sistem yang dimodelkan dalam simulasi

mengandung beberapa input yang bersifat random, maka pada sistem

seperti ini model simulasi yang dibangun disebut model simulasi

stokastik.

b) Model Simulasi Kontinu dengan Model Simulasi Diskret.

Untuk mengelompokkan suatu model simulasi apakah diskret atau

kontinyu, sangat ditentukan oleh sistem yang dikaji.

c) Model Simulasi Statis dengan Model Simulasi Dinamis. Model

simulasi statis digunakan untuk mempresentasikan sistem pada saat

tertentu atau sistem yang tidak terpengaruh oleh perubahan waktu.

Sedangkan model simulasi dinamis digunakan jika sistem yang dikaji

dipengaruhi oleh perubahan waktu.

2.5 Konsep Mikro Simulasi Lalu Lintas Berbasis Vissim

Model mikro-simulasi sebuah konsep atau sistem analisis yang

banyak digunakan saat ini karena dengan konsep ini membantu penggunanya

menentukan dan mengevaluasi parameter terbaik yang akan digunakan

dalam konteks permasalahan tertentu berbasis komputerisasi. Model

30

mikro- simulasi banyak sekali digunakan dalam penerapan kinerja lalu

lintas dalam hal ini alat mikro – simulasi membantu mengambil keputusan

penggunanya dalam menentukan perencanaan dan alternatif terbaik sebelum

di terapkan pada lapangan.

Mikro - simulasi merupakan teknik pemodelan yang beroperasi pada

tingkat unit individu seperti orang, rumah tangga, kendaraan atau

perusahaan. Dalam model setiap unit diwakili oleh catatan yang berisi

pengenal unik dan satu set atribut yang terkait - misalnya daftar orang-orang

dengan usia yang diketahui, jenis kelamin, status perkawinan dan pekerjaan;

atau daftar kendaraan dengan asal-usul dikenal, tujuan dan karakteristik

operasional.

Mikro – simulasi mampu mensimulasikan perilaku kendaraan

individu dalam jaringan jalan yang telah ditetapkan dan digunakan untuk

memprediksi kemungkinan dampak dari perubahan pola trafik yang

dihasilkan dari perubahan arus lalu lintas atau dari perubahan lingkungan

fisik. Dalam konsep mikro – simulasi dikenal model yang digunakan pada

alat mikro – simulasi yaitu car following model.

Car Following Model merupakan model yang digunakan untuk

mengontrol perilaku pengendara atau pengemudi terhadap pengendara yang

lainnya yang berada pada jalur yang sama model ini dikembangkan oleh

Gipps (1981).

31

Model CFM itu sendiri membedakan kendaraan berdasarkan

kecepatannya yaitu kecepatan kendaraan dibatasi oleh kendaraan

sebelumnnya dan kecepatan kendaraan ditentukan oleh keinginanan

pengemudi itu sendiri sehingga dapat menyebabkan kecelakaan, ketika

kendaraan yang melaju tidak dibatasi oleh kendaraan sebelumnya dianggap

kendaraan sedang melaju pada jalur bebas hambatan (freeway) (John Janson

& A. Tapani, 2004). Dalam model ini ada dua model yang digunakan pada

alat mikro –simulasi vissim yaitu Car Following weidemann 74, Car

Following weidemann 99 .

Gambar 2.8 Ilustrasi Car Following Model

a) Car Following Weidemann 74

Pada model ini banyak digunakan jalan perkotaan karena pengemudi

selalu memperhatikan kecepatan pengemudi sebelumnya sehingga terjadi

interaksi antar tiap individu – individu pengendara sehingga model simulasi

ini sangat cocok digunakan untuk jalan perkotaan atau jalan yang memiliki

hambatan yang besar.

32

b) Car Following Weidemann 99

Pada model ini banyak digunakan jalan bebas hambatan karena

pengemudi selalu dalam menentukan kecepatan tidak memperhatikan

kendaraan yang sebelumnya sehingga pengemudi bebas menentukan

kecepatannya masing – masing model ini sangat cocok untuk

mensimulasinkan kondisi jalan bebas hambatan atau umumnya digunakan

pada jalan tol.

2.6 PTV Vissim

PTV Vissim adalah perangkat lunak yang digunakan untuk simulasi arus

lalu lintas secara mikroskopis terkemuka yang dikembangkan oleh

PTV Planung Transportasi Verkehr AG di Karlsruhe, Jerman. Vissim

pertama kali dikembangkan di Jerman pada tahun 1992 yang saat ini menjadi

perangkat lunak transportasi yang paling sekarang sedang digunakan di

seluruh dunia oleh 24ector public, perusahaan dan universitas. Vissim alat

micro-simulasi lalu lintas yang digunakan untuk perencanaan dan pemodelan

lalu lintas untuk perkotaan mau pun pada pedesaan baik untuk analisis arus

kendaraan atau pun arus pejalan kaki serta memiliki kemampuan untuk

mensimulasi berbagai jenis moda lalu lintas secara bersamaan.

https://translate.googleusercontent.com/translate_c?depth=1&hl=id&prev=search&rurl=translate.google.co.id&sl=en&u=https://en.wikipedia.org/wiki/PTV_AG&usg=ALkJrhjFCRRkxFJoOO7UyQNDDVfUAzaJ9w

https://translate.googleusercontent.com/translate_c?depth=1&hl=id&prev=search&rurl=translate.google.co.id&sl=en&u=https://en.wikipedia.org/wiki/PTV_AG&usg=ALkJrhjFCRRkxFJoOO7UyQNDDVfUAzaJ9w

https://translate.googleusercontent.com/translate_c?depth=1&hl=id&prev=search&rurl=translate.google.co.id&sl=en&u=https://en.wikipedia.org/wiki/Karlsruhe&usg=ALkJrhhBuF9H5HK4l4yvAs5FaEnZGRNMGg

https://translate.googleusercontent.com/translate_c?depth=1&hl=id&prev=search&rurl=translate.google.co.id&sl=en&u=https://en.wikipedia.org/wiki/Karlsruhe&usg=ALkJrhhBuF9H5HK4l4yvAs5FaEnZGRNMGg

33

(Sumber : PTV Vissim guide first steps)

Gambar 2.9 Micro - simulasi bundaran (roundabout)

(Sumber : PTV Vissim guide first steps)

Gambar 2.10 Micro-simulasi transportasi massal

Vissim dapat digunakan untuk beberapa kasus antara lain :

a. Membangun jaringan jalan dan persimpangan

Dapat membuat jaringan jalan yang fleksibel sesuai dengan

kondisi geometri jalan yang sesungguhnya sehingga

34

memungkinkan kita untuk menduplikasi kondisi geometrik jalan

yang sesungguhnya.

Membuat berbagai macam model persimpangan dan beberapa

variasi simpul baik jenis simpang sebidang, tak sebidang, simpang

dengan kanalisasi maupun simpang tiga dan bundaran

(roundabout).

Dapat menganalisis berbagai varian perencanaan pada jaringan

jalan dan persimpangan seperti tingkat pelayanan, tundaan,

panjang antrian, keterlambatan, waktu perjalanan dan jumlah

emisi secara bersamaan artinya perangkat lunak ini berfungsi

sebagai kalkulator.

b. Perencanaan pengembangan lalu lintas

Mampu menganalisis dampak lalu lintas yang terjadi akibat

adanya pembangunan fasilitas baru pada rona transportasi

disekitar wilayah pembangunan fasilitas tersebut.

Mampu merencanakan sistem lalu lintas untuk jangka pendek

maupun jangka panjang.

Mampu mensimulasikan manajemen lalu lintas dan transportasi

cerdas.

Mampu mensimulasikan pejalan kaki baik di dalam mau pun pada

kondisi di luar bangunan.

Dapat mensimulasikan perencanaan jumlah ruang parkir pada

suatu perencanaan perparkiran.

35

c. Perencanaan transportasi massal

Mampu membuat model jenis-jenis moda transportasi massal

seperti bus, komuter kereta ringan komuter kereta api, komuter

monorail.

Mampu menciptakan alternative untuk operasional angkutan

umum.

Mampu melakukan perencanaan jaringan jalan yang dilalui oleh

angkutan umum.

2.6.1 Parameter Mikro – Simulasi Lalu Lintas Berbasis Vissim

Parameter mikro – simulasi berbasis vissim merupakan nilai

akan digunakan dalam melakukan proses kalibrasi dan validasi dalam

permodelan simulasi lalu lintas yang akan disimulasi. Pada perangkat

lunak Vissim terdapat 168 parameter yang tertanam dalam perangkat

lunak vissim dalam berdasarkan parameter tersebut dipilih beberapa

parameter yang sesuai dengan kondisi lalu lintas heterogen yang ada

di Indonesia untuk menghasilkan model yang sesuai dengan kondisi

yang dilapangan, parameter yang dipilih pada permodelan antara lain :

a. Standstill Distance in Front of Obstacle yaitu parameter jarak aman

ketika kendaraan akan berhenti akibat kendaraan yang berhenti atau

melakukan perlambatan akibat hambatan dengan satuan meter (m).

b. Observed Vehicle In Front yaitu parameter jumlah kendaraan yang

diamati oleh pengemudi ketika ingin melakukan pergerakan atau

36

reaksi. Nilai default parameter ini adalah satu, dua, tiga, dan empat

dengan satuan unit kendaraan.

c. Minimum Headway yaitu jarak minimum yang tersedia bagi

kendaraan yang didepan untuk melakukan perpindahan lajur atau

menyiap. Nilai default berkisar sampai 0.5 – 3 meter.

d. Lane Change Rule yaitu mode perilaku pengemudi pada saat

melintas, untuk lalu lintas heterogen sangat cocok menggunakan

mode Free Lane Change yang memungkinkan kendaraan menyiap

dengan bebas.

e. Overtake at Same Line yaitu perilaku pengemudi kendaraan yang

ingin menyiap pada lajur yang sama baik dari sisi sebelah kanan mau

pun sisi sebelah kiri.

f. Desired Lateral Position yaitu posisi kendaraan pada saat berada di

lajur artinya kendaraan dapat berada disamping kiri maupun samping

kanan kendaraan yang lain.

g. Lateral Minimum Distance yaitu jarak aman pengemudi pada

saat berada di samping kendaraan yang lain. Parameter ini dibagi

menjadi dua bagian yaitu jarak kendaraan ketika berada di kecepatan

0 km/jam dan 50 km/jam artinya nilai parameter untuk parameter ini

berbeda, nilai default untuk parameter ini berkisar antara 0.2 sampai

1 m .

37

h. Safety Distance Reduction yaitu jarak aman antar kendaraan didepan

dan dibelakang atau jarak gap dan clearing antar kendaraan, ini

merupakan parameter yang sangat menentukan karena tiap kondisi

lalu lintas mempunyai nilai jarak aman yang berbeda.

2.7 Konsep Kalibrasi dan Validitas Model Simulasi

Kalibrasi pada Vissim merupakan proses dalam membentuk nilai-

nilai parameter yang sesuai sehingga model dapat mereplikasi lalu lintas

hingga kondisi yang semirip mungkin. Proses kalibrasi dapat dilakukan

berdasarkan perilaku pengemudi dengan mengacu pada penelitian-penelitian

sebelumnya mengenai kalibrasi dan validasi menggunakan Vissim. Validasi

pada Vissim merupakan proses pengujian kebenaran dari kalibrasi dengan

membandingkan hasil observasi dan hasil simulasi. Proses kalibrasi dan

validasi dilakukan berdasarkan jumlah volume arus lalu lintas dan panjang

antrian (Putri, 2015).

Metode yang digunakan adalah dengan menggunakan rumus dasar

Chi-squared dan rumus statistik Geoffrey E. Havers (GEH). Uji Chi- square

dilakukan dengan membandingkan antara mean hasil simulasi dengan mean

hasil observasi. Rumus umum Chi- square (𝑥2) dapat dilihat pada

persamaan 2.15 sebagai berikut. (Sudjama dalam Saputra, 2016)

𝑥2 = ∑ |𝑜𝑖−𝐸𝑖

𝐸𝑖|

2𝑘𝑖=1 …………………..……………………………(2.15)

38

dimana :

𝑂𝑖 = Tundaan Geometri (det/smp);

𝐸𝑖 = Tundaan lalu lintas (det/smp);

Tingkat signifikan dengan derajat keyakinanan Uji Chi- square

sebesar 95 % atau α = 0.05 dan kriteria uji yaitu hasil diterima apabila hasil

hitung ≤ hasil tabel Chi- square.

Sedangkan rumus GEH merupakan rumus statistik modifikasi dari

Chi- squared dengan menggabungkan perbedaan antara nilai relatif dan

mutlak. Rumus GEH sendiri dapat dilihat pada persamaan 2.15dan memiliki

ketentuan khusus dari nilai error yang dihasilkan seperti pada Tabel 2.3.

𝐺𝐸𝐻 = √(𝑞𝑠𝑖𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑒𝑑−𝑞𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑑)2

0,5×(𝑞𝑠𝑖𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑒𝑑+𝑞𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑑)……………….………………(2.15)

dimana :

𝑞 = Data volune arus lalu lintas (kendaraan/jam)

Tabel 2.3 Rumus Statistik GEH (Geoffrey E. Havers)

Nilai Keterangan

GEH < 5,0 Diterima

5,0 ≤ GEH ≤ 10,0 Peringatan : kemungkinan model error atau data buruk

GEH > 10,0 Ditolak

39

2.8 Kajian Studi Terdahulu

Berdasarkan kajian pustaka yang dibahas pada sub-bab sebelumnya

mengacu pada beberapa studi terdahulu yang berkaitan dengan penelitian ini.

Beberapa studi terdahulu yang terkait dengan penelitian ini antara lain:

Fahmi Pratama dkk, Analisis Kinerja Simpang Bersinyal

Terkoordinasi Jl. Gunung Bawakaraeng Berbasis Mikro-Simulasi. Pada

penelitian ini bertujuan untuk : a) Menganalisis kinerja eksisting simpang

bersinyal yang terdapat di ruas Jalan Gunung Bawakaraeng dengan

pendekatan mikro-simulasi lalu lintas menggunakan Software Vissim, b)

Mengoptimasi fase lalu lintas dan waktu siklus APILL pada simpang

bersinyal yang terdapat di ruas Jalan Gunung Bawakaraeng dengan

pendekatan mikro-simulasi lalu lintas menggunakan Software Vissim, c)

Mengoptimasi fase lalu lintas dan waktu siklus APILL pada simpang

bersinyal yang terdapat di ruas Jalan Gunung Bawakaraeng secara

terkoordinasi dengan pendekatan mikro-simulasi lalu lintas menggunakan

Software Vissim. Hasil penelitian yaitu hasil mikro-simulasi Vissim

menunjukkan peningkatan kinerja simpang tidak terlalu meningkat secara

signifikan seperti antrian pada pendekat timur kondisi eksisting adalah 113

m dan kondisi setelah koordinasi adalah 98.34 m pada periode jam puncak

pagi sedangkan untuk antrian juga tidak memperlihatkan peningkatan yang

signifikan dari kondisi eksisting nilainya adalah 42.27 detik dan setelah

koordinasi adalah 38.39 detik ini menunjukkan masih perlunya peningkatan

kinerja pada simpang ini.

40

Nurhayati dkk, Analisis Kinerja Lalu Lintas Akibat Pengaturan

Sistem Pergerakan Kendaraan Pada Jl. A.P. Pettarani di Makassar.

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja lalu lintas pada Jl. A.P.

Pettarani yang meliputi : a) volume rata-rata kendaraan, b) kecepatan rata-

rata, c) kapasitas ruas jalan, d) derajat kejenuhan ruas jalan dan persimpangan

Jl. A.P. Pettarani.

Andi Auliyah Wahab dkk, Studi Manajemen Dan Rekayasa Simpang

Tiga Pettarani – Alauddin di Kota Makassar. Penelitian ini bertujuan untuk

: a) Mensimulasikan kondisi arus lalu lintas pada simpang Jalan A.P.

Pettarani – Jalan Sultan Alauddin dengan menggunakan Software Vissim. b)

Menganalisis kinerja lalu lintas kondisi eksistinf simulasi simpang Jalan A.P.

Pettarani – Jalan Sultan Alauddin dengan menggunakan Software Vissim. c)

Menganalisis kinerja pergerakan lalu lintas pada simpang Jalan A.P.

Pettarani – Jalan Sultan Alauddin untuk berbagai upaya rekayasa lalu lintas

dengan menggunakan program Software Vissim. Hasil penelitian yaitu

Kinerja simpang untuk upaya rekayasa lalu lintas dilakukan dengan 4

alternatif. Nilai panjang antrian kendaraan pada pendekat Timur Jalan Sultan

Alauddin sebesar 208.42 m; 169.47 m; 185.39 m; dan 119.65 m, pada

pendekat Barat Jalan Sultan Alauddin 139.56 m; 203.26 m; 144.14 m; dan

141.35 m, pada Barat U-Turn sebesar 5.67 m; 9.35 m; 2.08 m; dan 1.77 m,

pada pendekat Utara Jalan A.P.Pettarani sebesar 208.63 m; 205.15 m; 155.61

m; dan 146.62 m. Sehingga pada kasus ini tetap memakai alternatif kondisi

41

eksisting karena menghasilkan kinerja lalu lintas yang lebih baik daripada

fase pergerakan yang lainnya.

Nurjannah Haryanti P dkk, Mikrosimulasi Mixed Traffic Pada

Simpang Bersinyal Dengan Perangkat Lunak Vissim (Studi Kasus : Simpang

Tugu, Yogyakarta). Pada penelitian ini bertujuan untuk : a) Melihat hasil

model simulasi kinerja simpang Tugu Yogyakarta, b) Mengoptimalisasi

sinyal lampu lalu lintas pada Tugu Yogyakarta, c) Menganalisa perbedaan

kondisi antara sebelum dan sesudah dikoordinasi. Hasil penelitian yaitu

VISSIM mampu mengidentifikasi berbagai kelas kendaraan dengan berbagai

tipe dan jenis kendaraan. Selain itu proses kalibrasi pada pemodelan simulasi

menggunakan VISSIM merupakan hal yang sangat penting dan sensitif.

Khususnya untuk parameter yang tersedia pada Car Following Model dengan

tipe Wiedemann 74 yaitu average standstill distance, additive part of safety

distance dan multiplicative part of safety distance karena parameter

tersebut memberikan perubahan besar dalam proses kalibrasi hingga rerata

selisih error antara data observasi dengan data sebelum dikalibrasi mencapai

65% untuk volume arus lalu lintas dan 496% untuk panjang antrian.

Kemudian setelah dilakukan pengoptimalan lampu lalu lintas, didapatkan

bahwa terjadi pengurangan panjang antrian hingga 39% per jam.

Rama Dwi Aryandi (2014) melakukan penelitian dengan judul “

Penggunaan Software Vissim Untuk Analisis Simpang Bersinyal (Studi

Kasus Simpang Mirota Kampus Terban Yogyakarta)” . Penelitian ini

bertujuan untuk (a) mengetahui proporsi pengguna jalan meliputi kendaraan

42

tak bermotor, kendaraan bermotor, dan kendaraan umum di simpang Mirota

Kampus saat ini. (b) mengetahui panjang antrian maksimum, minimum, rata-

rata, serta tundaan pada kondisi eksisting. (c) membandingkan hasil analisis

panjang antrian maksimum, minimum, rata-rata serta tundaan dengan

menggunakan Software Vissim dan pengamatan langsung di lapangan. Hasil

yang diperoleh dari analisis tersebut yaitu bahwa panjang antrian rata-rata di

lapangan dan pemodelan atau simulasi dengan Software Vissim hampir sama,

yaitu 60 m dan 61 m. Diketahui juga bahwa terdapat perbedaan yang cukup

jauh pada antrian terpanjang dan terpendek yang terjadi berdasarkan

pengamatan langsung dan simulasi menggunakan Software Vissim, yaitu 76

m dan 64 m untuk antrian terpanjang dan 39 m dan 51 m untuk antrian

terpendek. Perbedaan ini terjadi karena adanya perbedaan penyebaran antrian

antara realita di lapangan dengan simulasi Software Vissim.

43

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Kerangka Kerja Penelitian

Skema penelitian yang akan dilakukan dapat dilihat pada bagan alir metode

penelitian sebagaimana yang dijelaskan pada Gambar 3.1

3.2 Lokasi Penelitian

Penelitian berlokasi di salah satu simpang di kota Makassar, simpang

Mandai seperti garis merah yang terlihat pada Gambar 3.2 dalam pelaksanaan

survei dapat dilakukan secara terkoordinasi dan terencana dengan baik serta

data yang dijajaki diperoleh lengkap dan akurat.

(Sumber : Google Earth, 2016)

Gambar 3.2 Lokasi Penelitian

44

Gambar 3.1 Diagram Alir Prosedur Penelitian

45

3.3 Kondisi Geometrik Simpang

Data geometrik simpang menunjukkan profil atau bagian – bagian simpang

seperti dimensi jalan, lajur, median, dan pedestrian. Berdasarkan hasil survei

inventarisasi dan gambar perencanaan yang dilaksanakan pada persimpangan

berada pada ruas Jalan Poros Makassar-Maros yang dijadikan sebagai obyek

penelitian, adapun simpang yang akan diteliti yaitu Simpang Mandai. Pada

simpang ini dilakukan pengukuran data geometrik di simpang tersebut, adapun

data tersebut akan digunakan dalam perhitungan kinerja simpang menggunakan

perangkat lunak Vissim. Berdasarkan hasil survey data geometrik simpang dapat

dilihat pada tabel 3.1 sebagai berikut :

Tabel 3.1 Kondisi Geometrik Simpang

Nama

Simpang

Nama Jalan

Jumlah Lebar

Jalur (m) Jalur Lajur

Simpang

Mandai

Jalan Poros Makassar-Maros 2 6 15.02

Jalan Poros Maros-Makassar 2 6 12.22

Tunel Poros Makassar Maros 2 4 16

Jalan Tol DR. Ir. Sutami 2 5 20.86

Frontage Tol DR. Ir. Sutami 2 4 11.14

Jalan Bandara Baru 2 6 15.24

Frontage Bandara Baru 2 4 10

Jalan Dakota (AURI) 2 2 6.34

(Sumber : Survei, 2016)

46

Denah Site Plan sebagaimana gambar 3.3 menunjukkan bahwa titik

simpang pada penelitian ini berada pada terusan Jalan Poros Makassar-Maros

dengan pendekat timur terletak pada Jalan Bandara Baru, pendekat barat daya

berada pada Jalan Tol DR. Ir. Sutami dan pendekat timur laut berada pada Jalan

Dakota (AURI).

(Sumber :Survei, 2016)

Gambar 3.3 Denah Simpang Mandai

3.4 Titik Konflik Lalu Lintas

Berdasarkan denah simpang pada Gambar 3.3. memperlihatkan adanya

pergerakan kendaraan yang melintas menyebabkan munculnya konflik pada

47

Simpang Mandai, dengan adanya titik konflik pada simpang secara langsung akan

mempengaruhi kinerja simpang. Adapun titik konflik pada simpang ini secara

visualisasi diperlihatkan pada Gambar 3.4.


Gambar 3.4 Titik Konflik Lalu Lintas Simpang Mandai

48

3.5 Metode Survei

3.5.1 Jenis – Jenis Survei

Survei pada penelitian ini bertujuan untuk mengambil data olahan

berupa data primer dan data sekunder yang digunakan untuk menganalisis

data tersebut, metode survei yang dilaksanakan yaitu survei lapangan atau

observasi, adapun jenis – jenis survei untuk penelitian ini sebagai berikut:

a) Survei Inventarisasi

Simpang Survei inventarisasi simpang adalah survei yang

dilaksanakan untuk mendapatkan informasi tentang kondisi tata

guna lahan dan profil melintang pada simpang yang berguna untuk

menganalisis data pada penelitian ini. Metode survei yang

digunakan metode manual yang artinya peneliti melakukan

pengambilan data secara langsung di lapangan.

b) Survei Arus Kendaraan

Survei yang dilakukan untuk menghitung arus kendaraan serta

komposisi kendaraan dan ratio gerakan membelok yang lewat pada

pendekat di simpang. Metode yang dipakai pada survei ini adalah

merekam menggunakan handycam / kamera survei ini dapat

digunakan untuk desain geometrik persimpangan, studi pengendalian

dan kapasistas persimpangan.

c) Survei Kecepatan Kendaraan

Survei yang dilakukan untuk mengetahui kecepatan kendaraan

pada saat melintasi tiap-tiap pendekat pada persimpangan. Pada

49

survei ini dilaksanakan secara elektronik dan alat yang digunakan

adalah Speed Gun.

3.5.2 Peralatan Survei

Peralatan survei komponen yang sangat penting dalam pelaksanaan

survei karena membantu peneliti untuk pengambilan data yang diperlukan.

Pada tabel 3.2 akan dijelaskan lebih lengkap fungsi – fungsi alat pada survei

untuk penelitian ini.

Tabel 3.2 Alat Survei dan Fungsinya

No. Alat Survei Foto Alat Fungsi Alat

1 Kamera

- Alat ini digunakan pada survei arus

kendaraan, survei panjang antrian

dan tundaan kendaraan

2 Roll Meter

- Alat ini berfungsi untuk mengukur

kondisi eksisting yang ada di lokasi

survei

- Alat ini digunakan pada survei

geometrik pada simpang

3 Laptop

- Alat ini digunakan untuk merekap

data survei dan untuk kompilasi

data semua survei baik data primer

mau pun sekunder.

- Alat ini digunakan pada semua

jenis survei yang ada

5 Speed Gun

- Alat ini digunakan untuk

mengetahui kecepatan kendaraan

kecepatan yang melalui ruas

- Alat ini digunakan pada survei

kecepatan

6 Formulir dan

Alat Tulis

- Formulir survei untuk mencatat

hasil survei secara langsung dan

formulir untuk tiap survei berbeda-

beda

- Sebagai alat untuk mencatat

- Alat ini digunakan pada semua

jenis survei untuk penelitian ini.

50

3.5.3 Penempatan Peralatan Survei

Pengambilan data primer dilakukan dengan menggunakan metode

survei langsung di lokasi penelitian. Penempatan alat pada saat pelaksanaan

survei merupakan hal yang penting oleh sebab itu sangat perlu diperhatikan

dengan baik posisi alat pada saat melakukan pengamatan baik melalui

perekaman atau pengukuran secara langsung di lokasi suvei. Data yang

diambil untuk penelitian ini adalah data volume lalu lintas kendaraan. Data

tersebut dapat diperoleh melalui survei langsung di lokasi penelitian selama

18 jam dengan jumlah surveyor 20 orang di 5 (lima) titik. Dapat dilihat

posisi penempatan alat pada Gambar 3.5.


Gambar 3.5 Lokasi Pos Surveyor

51

3.5.4 Teknik Pelaksanaan Survei

Teknis pelaksanaan survei atau pun tata cara pelaksanaan survei serta

waktu pelaksanaan survei pada penelitian ini yang melingkupi teknik

pengambilan dan pengumpulan data pada penelitian kali ini.

a) Survei Inventaris Simpang

Survei ini merupakan survei yang dilaksanakan pertama kali

pada penelitian ini. Adapun langkah–langkah survei sebagai berikut:

- Melakukan survei pendahuluan yaitu bertujuan untuk

mengetahui kebutuhan data dan alat apa yang akan digunakan

pada survei ini

- Menyiapkan alat berupa rol meter serta bahan seperti

formulir survei dan alat tulis untuk mencatat

- Kemudian kita melakukan pengukuran pada tiap – tiap

kaki simpang atau pendekat dengan mengukur penampang

melintang meliputi lebar lajur, median, drainase dan lebar

jalan secara keseluruhan pada jalan simpang tersebut

- Setelah melakukan pengukuran kemudian kita mencatat

kondisi tata guna lahan dan jenis – jenis hambatan pada tiap –

tiap pendekat simpang

- Setelah melakukan survei rekap semua data tersebut

dengan menggunakan laptop

52

b) Survei Arus Kendaraan

Survei ini dilaksanakan setelah survei inventaris

dilakukan, adapun langkah – langkah survei sebagai berikut :

- Menyiapkan alat tulis survei

- Menempatkan tim surveyor pada titik-titik strategis sebagai

pos surveyor agar dapat menghitung secara langsung

kendaraan yang lewat

- Setelah tim surveyor berada pada pos masing-masing, kita

dapat menghitung volume kendaraan mulai pukul 06.00 –

23.00 WITA

- Kemudian mencatat v o l u m e k e n d a r a a n pada

formulir survei komposisi kendaraan yang melewati

simpang tersebut

- Menginput semua data volume lalu lintas pada Microsoft

excel

c) Survei Kecepatan Kendaraan

Survei ini dilaksanakan bersamaan dengan survei arus

kendaraan, adapun langkah – langkah survei sebagai berikut :

- Alat yang digunakan yaitu speed gun

- Kita melakukan pengambilan sampel kendaraan secara acak

sesuai jenis – jenis kendaraan dengan jumlah tiap jenis

kendaraan yaitu sebanyak 100 kali semakin banyak semakin

baik

53

- Pelaksanaannya yaitu kita mengarahkan speed gun ke

kendaraan yang sedang melaju ruas menuju kaki simpang

kemudian mencatat kecepatannya

- Sebaiknya pengambilan data kecepatan dilakukan pada

malam hari, agar kita dapat mengetahui kecepatan bebas

(Free Flow Speed) kendaraan yang melalui ruas tersebut.

- Setelah itu mentabulasi datanya menggunakan laptop

Setelah penjelasan diatas mengenai langkah pelaksanaan survei

selanjutnya akan dirincikan waktu dan tempat pengambilan data, proses

pelaksanakan dua tahap yaitu tahap pertama dilaksanakan pada tanggal 22 -

23 Mei 2016 meliputi survei arus kendaraan dan tahap kedua dilaksanakan

tanggal 22 September 2016 meliputi survei kecepatan kendaraan dan

panjang antrian, sebagaimana diperlihatkan pada Tabel 3.3.

Tabel 3.3 Matrix Rangkaian Kegiatan Survei

3.6 Metode Analisis Data

3.6.1 Kompilasi Data

Kompilasi data merupakan data dari formulir survei kemudian

direkap dan ditabulasi menggunakan perangkat lunak excel berupa data

seperti data inventaris, data volume kendaraan, data kecepatan.

Nama Survei Lokasi Pengambilan Data Waktu Survei Tanggal Pengambilan Data

Survei Inventaris Pada Simpang 23.00 WITA 6-7 Oktober 2016

Survei Volume Kendaraan 06.00 – 23.00 WITA 4 Oktober 2016

Survei Kecepatan Kendaraan 20.00 – 23.00 WITA 6-7 Oktober 2016

Survei Panjang Antrian 06.00 – 23.00 WITA 6-7 Oktober 2016

Simpang Mandai, Kota Makassar

54

3.6.2 Metode Mikro – Simulasi Menggunakan Vissim

Metode penelitian ini menggunakan perangkat lunak mikro –

simulasi PTV Vissim 9 yang berfungsi untuk mensimulasikan model

persimpangan. Adapun langkah – langkah kerja program PTV Vissim

dapat dilihat pada Gambar 3.6 sebagai berikut :

Gambar 3.6 Diagram Alir Micro-Simulasi PTV Vissim

3.6.3 Kalibrasi dan Validasi Menggunakan Uji Statistik GEH

Hasil simulasi dengan menggunakan Vissim harus dikalibrasi

dahulu sebelum digunakan untuk menghitung kinerja simpang pada

studi ini, adapun parameter kalibrasi dengan menggunakan volume

kendaraan. Validasi hasil kalibrasi kemudian diuji dengan Uji GEH,

yaitu dengan membandingkan hasil model dengan hasil di lapangan

dalam Uji GEH dalam hal ini peneliti membandingkan volume

kendaraan dari hasil model dengan volume kendaraan yang ada

55

dilapangan. Uji GEH sering digunakan peneliti untuk keperluan

menganalisis kinerja lalu lintas dan teori terkait GEH lebih jelas

dijabarkan pada Bab 2.

52

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Profil Arus Lalu Lintas Simpang Mandai

4.1.1 Volume Lalu Lintas Simpang Mandai

Volume lalu lintas merupakan data primer yang digunakan untuk

menghitung kinerja persimpangan yang diperoleh dari hasil survei secara

langsung Pendekat Jalan Bandara Baru mulai dari pukul 06.00 – 23.00 .

Volume arus lalu lintas masing – masing pendekat simpang

menunjukkan arus kendaraan yang akan melintasi simpang untuk

lengkapnya akan diperlihatkan volume kendaraan secara visualisasi Gambar

4.1 Pendekat Jalan Bandara Baru, Gambar 4.2 Pendekat Jalan Dakota,

Gambar 4.3 Pendekat Jalan Poros Makassar Maros, Gambar 4.4 Pendekat

Jalan Frontage Tol DR. Ir. Sutami, Gambar 4.5 Pendekat Tol DR. Ir. Sutami,

Gambar Pendekat 4.6 Pendekat Perintis Kemerdekaan.

a. Volume Kendaraan Pendekat Jalan Bandara Baru menuju Kabupaten Maros

Gambar 4.1 (a) memperlihatkan jumlah kendaraan yang bergerak belok

kanan menuju Kabupaten Maros untuk kendaraan LV yang terbesar

53

sebesar 67 kend/jam (16.00 – 17.00) dan terendah sebesar 14 kend/jam

(22.00 – 23.00), untuk kendaraan HV yang terbesar sebesar 8 kend/jam

(14.00 – 15.00) dan terendah sebesar 1 kend/jam (21.00 – 23.00), dan untuk

kendaraan MC yang terbesar sebesar 105 kend/jam (16.00 – 17.00) dan

terendah sebesar 10 kend/jam (22.00 – 23.00).

b. Volume Kendaraan Pendekat Jalan Bandara Baru menuju Tol DR. Ir. Sutami

Gambar 4.1 (b) memperlihatkan jumlah kendaraan yang bergerak lurus

menuju Tol DR. Ir. Sutami untuk kendaraan LV yang terbesar sebesar 629

kend/jam (13.00 – 14.00) dan terendah sebesar 176 kend/jam (22.00 – 23.00).

Untuk kendaraan HV yang terbesar sebesar 18 kend/jam (16.00 – 17.00) dan

yang terendah sebesar 2 kend/jam (20.00 – 21.00).

54

c. Volume Kendaraan Pendekat Jalan Bandara Baru menuju Frontage Tol

Gambar 4.1 (c) memperlihatkan jumlah kendaraan yang bergerak lurus

menuju Frontage Tol DR. Ir. Sutami untuk kendaraan LV yang terbesar

sebesar 8 kend/jam (17.00 – 18.00) dan yang terendah sebesar 113 kend/jam

(10.00 – 11.00). Untuk kendaraan MC yang terbesar sebesar 311 kend/jam

(17.00 – 18.00) dan yang terendah sebesar 1 kend/jam (10.00 – 11.00).

d. Volume Kendaraan Pendekat Jalan Bandara Baru menuju Perintis

Kemerdekaan

Gambar 4.1 Volume Kendaraan Pendekat Jalan Bandara Baru

55

Gambar 4.1 (d) memperlihatkan jumlah kendaraan yang bergerak

lurus menuju Perintis Kemerdekaan untuk kendaraan LV yang terbesar



(08.00 – 09.00), untuk kendaraan MC yang terbesar sebesar 21 kend/jam

(08.00 – 09.00) dan yang terendah sebesar 5 kend/jam (15.00 – 16.00).

a. Volume Kendaraan Simpang Pendekat Jalan Dakota menuju Kabupaten

Maros

Gambar 4.2 (a) memperlihatkan jumlah kendaraan yang bergerak

belok kanan menuju Kabupaten Maros untuk kendaraan LV yang terbesar



(10.00 – 11.00), dan untuk kendaraan MC yang terbesar sebesar 25 kend/jam

(07.00 – 08.00).

56

b. Volume Kendaraan Simpang Pendekat Jalan Dakota menuju Tol DR.

Ir. Sutami

Gambar 4.2 (b) memperlihatkan jumlah kendaraan yang bergerak lurus

menuju Tol DR. Ir. Sutami untuk kendaraan LV yang terbesar sebesar 8

kend/jam (08.00 – 09.00) dan untuk kendaraan HV yang terbesar sebesar 5

kend/jam (09.00 – 10.00).

c. Volume Kendaraan Simpang Pendekat Jalan Dakota menuju Frontage

Tol DR. Ir. Sutami

Gambar 4.2 (c) memperlihatkan jumlah kendaraan yang bergerak lurus


sebesar 7 kend/jam (12.00 – 13.00), untuk kendaraan MC yang terbesar

57

sebesar 157 kend/jam (07.00 – 08.00) dan untuk kendaraan HV yang terbesar

sebesar 5 kend/jam (13.00 – 14.00).

d. Volume Kendaraan Simpang Pendekat Jalan Dakota menuju Perintis

Kemerdekaan

Gambar 4.2 (d) memperlihatkan jumlah kendaraan yang bergerak lurus

menuju Perintis Kemerdekaan untuk kendaraan LV yang terbesar sebesar

88 kend/jam (14.00 – 15.00) dan yang terendah sebesar 25 kend/jam (22.00

– 23.00), untuk kendaraan HV yang terbesar sebesar 9 kend/jam (10.00 –

11.00), untuk kendaraan MC yang terbesar sebesar 233 kend/jam (07.00 –

08.00) dan yang terendah sebesar 28 kend/jam (22.00 – 23.00).

e. Volume Kendaraan Simpang Pendekat Jalan Dakota menuju Bandara Baru

58

Gambar 4.2 (e) memperlihatkan jumlah kendaraan yang bergerak belok

kiri menuju Bandara Baru untuk kendaraan LV yang terbesar sebesar 23

kend/jam (10.00 – 11.00) dan yang terendah sebesar 6 kend/jam (22.00 –

23.00), untuk kendaraan HV yang terbesar sebesar 1 kend/jam (08.00 –

09.00), untuk kendaraan MC yang terbesar sebesar 21 kend/jam (08.00 –


f. Volume Kendaraan Simpang Pendekat Jalan Dakota menuju Frontage

Bandara Baru

Gambar 4.2 Volume Kendaraan Pendekat Jalan Bandara Baru

Gambar 4.2 (f) memperlihatkan jumlah kendaraan yang bergerak lurus

menuju Frontage Bandara Baru untuk kendaraan LV yang terbesar sebesar 9

kend/jam (12.00 – 13.00), untuk kendaraan HV yang terbesar sebesar 4

kend/jam (10.00 – 11.00), dan untuk kendaraan MC yang terbesar sebesar

28 kend/jam (07.00 – 08.00).

59

a. Volume Kendaraan Pendekat Makassar Maros menuju Tol DR. Ir. Sutami

Gambar 4.3 (a) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Makassar

Maros menuju Tol DR. Ir. Sutami untuk kendaraan LV yang terbesar sebesar

410 kend/jam (18.00 – 19.00) dan yang terendah sebesar 130 kend/jam (22.00

– 23.00), untuk kendaraan HV yang terbesar sebesar 72 kend/jam (11.00 –


b. Volume Kendaraan Pendekat Makassar Maros menuju Frontage Tol DR. Ir.

Sutami

Gambar 4.3 (b) memperlihatkan jumlah pendekat Makassar Maros



60


(11.00 – 12.00) dan yang terendah terjadi sebesar 16 kend/jam (18.00 –

19.00), dan untuk kendaraan MC yang terbesar sebesar 871 kend/jam (07.00

– 08.00) dan yang terendah sebesar 67 kend/jam (22.00 – 23.00).

c. Volume Kendaraan Pendekat Makassar Maros menuju Bandara Baru

Gambar 4.3 (c) memperlihatkan jumlah Makassar Maros menuju

Bandara Baru untuk kendaraan LV yang terbesar sebesar 77 kend/jam (07.00

– 08.00) dan yang terendah sebesar 2 kend/jam (15.00 – 16.00), untuk

kendaraan HV yang terbesar sebesar 10 kend/jam (06.00 – 07.00), dan untuk

kendaraan MC yang terbesar sebesar 71 kend/jam (22.00 – 23.00) dan yang

terendah sebesar 2 kend/jam (15.00 – 16.00).

61

d. Volume Kendaraan Pendekat Makassar Maros menuju Perintis Kemerdekaan

Gambar 4.3. Volume Kendaraan Pendekat Makassar Maros

Gambar 4.3 (d) memperlihatkan jumlah Makassar Maros menuju

Bandara Baru untuk kendaraan LV yang terbesar sebesar 333 kend/jam

(21.00 – 22.00) dan yang terendah sebesar 129 kend/jam (10.00 – 11.00),

untuk kendaraan HV yang terbesar sebesar 49 kend/jam (06.00 – 07.00) dan

yang terendah sebesar 13 kend/jam (17.00 – 18.00), dan untuk kendaraan

MC yang terbesar sebesar 1646 kend/jam (07.00 – 08.00) dan yang terendah

sebesar 336 kend/jam (22.00 – 23.00).

a. Volume Kendaraan Pendekat Frontage Tol DR. Ir. Sutami menuju Frontage Tol DR. Ir. Sutami

62

Gambar 4.4 (a) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Frontage

DR. Ir. Sutami menuju Frontage Masuk DR. Ir. Sutami untuk kendaraan LV

yang terbesar sebesar 48 kend/jam (07.00 – 08.00) dan yang terendah sebesar

1 kend/jam (17.00 – 18.00), untuk kendaraan HV yang terbesar sebesar 26

kend/jam (16.00 – 17.00), untuk kendaraan MC yang terbesar sebesar 194

kend/jam (07.00 – 08.00) dan yang terendah sebesar 14 kend/jam 22.00 –

23.00.

b. Volume Kendaraan Pendekat Frontage Tol DR. Ir. Sutami menuju Tol DR.

Ir. Sutami

Gambar 4.4 (b) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Frontage


yang terbesar 12.00 – 13.00 sebesar 12 kend/jam dan untuk kendaraan HV

yang terbesar 12.00 – 13.00 sebesar 5 kend/jam. Sedangkan untuk kendaraan

LV yang terendah 06.00 – 07.00 sebesar 1 kend/jam dan untuk kendaraan

HV yang terendah 22.00 – 23.00 tidak ada kendaraan yang melintas.

63

c. Volume Kendaraan Pendekat Frontage Tol DR. Ir. Sutami menuju Perintis

Kemerdekaan

Gambar 4.4 (c) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Frontage

DR. Ir. Sutami menuju Perintis Kemerdekaan untuk kendaraan LV yang

terbesar 07.00 – 08.00 sebesar 49 kend/jam, untuk kendaraan HV yang

terbesar 16.00 – 17.00 sebesar 6 kend/jam, dan untuk kendaraan MC yang

terbesar 07.00 – 08.00 sebesar 194 kend/jam. Sedangkan untuk kendaraan

LV yang terendah 21.00 – 23.00 tidak ada kendaraan yang melintas, untuk

kendaraan HV yang terendah 17.00 – 18.00 sebesar 26 kend/jam, dan untuk

kendaraan MC yang terendah 22.00 – 23.00 sebesar 1 4 kend/jam.

d. Volume Kendaraan Pendekat Frontage Tol DR. Ir. Sutami menuju Bandara

Baru

64

Gambar 4.4 (d) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Frontage

DR. Ir. Sutami menuju Bandara Baru untuk kendaraan LV yang terbesar 15.00

– 16.00 sebesar 25 kend/jam, untuk kendaraan HV yang terbesar 17.00 –

18.00 sebesar 2 kend/jam, dan untuk kendaraan MC yang terbesar 07.00 –

08.00 sebesar 66 kend/jam. Sedangkan untuk kendaraan LV yang terendah

11.00 – 12.00 sebesar 12 kend/jam, untuk kendaraan HV yang terendah

17.00 – 18.00 sebesar 2 kend/jam, dan untuk kendaraan MC yang terendah

22.00 – 23.00 tidak ada kendaraan yang melintas.

e. Volume Kendaraan Pendekat Frontage Tol DR. Ir. Sutami menuju

Kabupaten Maros

Gambar 4.4. Volume Kendaraan Pendekat Frontage Tol DR. Ir. Sutami

Gambar 4.4 (e) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Frontage

DR. Ir. Sutami menuju Kabupaten Maros untuk kendaraan LV yang terbesar

12.00 – 13.00 sebesar 162 kend/jam, untuk kendaraan HV yang terbesar

17.00 – 18.00 sebesar 94 kend/jam, dan untuk kendaraan MC yang terbesar

17.00 – 18.00 sebesar 804 kend/jam. Sedangkan untuk kendaraan LV yang

terendah 22.00 – 23.00 sebesar 24 kend/jam, untuk kendaraan HV yang

65

terendah 06.00 – 07.00 sebesar 10 kend/jam, dan untuk kendaraan MC

yang terendah 22.00 – 23.00 sebesar 1 2 1 kend/jam.

a. Volume Kendaraan Pendekat Tol DR. Ir. Sutami menuju Tol DR. Ir. Sutami

Gambar 4.5 (a) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Frontage


yang terbesar 07.00 – 08.00 sebesar 48 kend/jam, untuk kendaraan HV yang






66

b. Volume Kendaraan Pendekat Tol DR. Ir. Sutami menuju Frontage Tol DR.

Ir. Sutami

Gambar 4.5 (b) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Frontage


yang terbesar 12.00 – 13.00 sebesar 12 kend/jam dan untuk kendaraan HV

yang terbesar 12.00 – 13.00 sebesar 5 kend/jam. Sedangkan untuk kendaraan

LV yang terendah 06.00 – 07.00 sebesar 1 kend/jam dan untuk kendaraan

HV yang terendah 22.00 – 23.00 tidak ada kendaraan yang melintas.

c. Volume Kendaraan Pendekat Tol DR. Ir. Sutami menuju Perintis

Kemerdekaan

67

Gambar 4.5 (c) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Frontage

DR. Ir. Sutami menuju Perintis Kemerdekaan untuk kendaraan LV yang







d. Volume Kendaraan Pendekat Tol DR. Ir. Sutami menuju Bandara Baru

Gambar 4.5 (d) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Frontage

DR. Ir. Sutami menuju Bandara Baru untuk kendaraan LV yang terbesar 15.00





68


22.00 – 23.00 tidak ada kendaraan yang melintas.

e. Volume Kendaraan Pendekat Tol DR. Ir. Sutami menuju Kabupaten Maros

Gambar 4.5. Volume Kendaraan Pendekat Frontage Tol DR. Ir. Sutami

Gambar 4.5 (e) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Frontage

DR. Ir. Sutami menuju Kabupaten Maros untuk kendaraan LV yang terbesar

12.00 – 13.00 sebesar 162 kend/jam, untuk kendaraan HV yang terbesar

17.00 – 18.00 sebesar 94 kend/jam, dan untuk kendaraan MC yang terbesar


terendah 22.00 – 23.00 sebesar 24 kend/jam, untuk kendaraan HV yang

terendah 06.00 – 07.00 sebesar 10 kend/jam, dan untuk kendaraan MC

yang terendah 22.00 – 23.00 sebesar 1 2 1 kend/jam.

69

a. Volume Kendaraan Putar Balik Pendekat Perinttis Kemerdekaan

Gambar 4.6 (a) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Perintis

Kemerdekaan putar balik untuk kendaraan LV yang terbesar 07.00 – 08.00

sebesar 30 kend/jam, untuk kendaraan HV yang terbesar 08.00 – 09.00

sebesar 1 kend/jam, dan untuk kendaraan MC yang terbesar 06.00 – 07.00

sebesar 6 kend/jam. Sedangkan untuk kendaraan LV yang terendah 18.00 –

19.00 sebesar 6 kend/jam, untuk kendaraan HV yang terendah 22.00 – 23.00

tidak ada kendaraan yang melintas, dan untuk kendaraan MC yang terendah

16.00 – 17.00 sebesar 5 kend/jam.

b. Volume Kendaraan Pendekat Perintis Kemerdekaan menuju Bandara Baru

70

Gambar 4.6 (b) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Perintis

Kemerdekaan menuju Bandara Baru untuk kendaraan LV yang terbesar 10.00






21.00 – 2 2 .00 sebesar 6 2 kend/jam.

c. Volume Kendaraan Pendekat Perintis Kemerdekaan menuju Kabupaten

Maros

Gambar 4.6 (c) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Perintis

Kemerdekaan menuju Maros untuk kendaraan LV yang terbesar 17.00 – 18.00

sebesar 411 kend/jam, untuk kendaraan HV yang terbesar 10.00 – 11.00

sebesar 72 kend/jam, dan untuk kendaraan MC yang terbesar 17.00 – 18.00

sebesar 1224 kend/jam. Sedangkan untuk kendaraan LV yang terendah 21.00

– 22.00 sebesar 228 kend/jam, untuk kendaraan HV yang terendah 06.00 –

07.00 sebesar 26 kend/jam, dan untuk kendaraan MC yang terendah 22.00

– 23.00 sebesar 4 0 6 kend/jam.

71

d. Volume Kendaraan Pendekat Perintis Kemerdekaan menuju Tol DR. Ir.

Sutami

Gambar 4.6 (d) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Perintis

Kemerdekaan menuju Tol DR. Ir. Sutami untuk kendaraan LV yang terbesar

14.00 – 15.00 sebesar 205 kend/jam dan untuk kendaraan HV yang terbesar


terendah 22.00 – 23.00 sebesar 39 kend/jam dan untuk kendaraan HV yang

terendah 21.00 – 22.00 sebesar 1 kend/jam.

e. Volume Kendaraan Pendekat Perintis Kemerdekaan menuju Frontage Tol

DR. Ir. Sutami

Gambar 4.6. Volume Kendaraan Pendekat Perintis Kemerdekaan

72

Gambar 4.6 (e) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Perintis

Kemerdekaan menuju Frontage Tol DR. Ir. Sutami untuk kendaraan LV yang




LV yang terendah 22.00 – 23.00 sebesar 24 kend/jam, untuk kendaraan HV

yang terendah 06.00 – 07.00 sebesar 10 kend/jam, dan untuk kendaraan

MC yang terendah 22.00 – 23.00 sebesar 1 2 1 kend/jam.

Berdasarkan Gambar 4.1, Gambar 4.2, Gambar 4.3, Gambar, 4.4,

Gambar 4.5, dan Gambar 4.6 diatas memperlihatkan volume kendaraan

simpang Mandai yang melintas mulai dari pukul 06.00 – 18.00 terlihat

jumlah kendaraan yang melintas tiap periode berbeda – beda (fluktuatif).

Berdasarkan volume total kendaraan jenis LV (Kendaraan Ringan), HV

(Kendaraan Berat) dan MC (Sepeda Motor) dapat dilihat bahwa saat jam

puncak (peak hour) yaitu jam puncak pagi (Pukul 07.00 – 09.00 ), jam puncak

siang (Pukul 12.00 – 14.00 ), dan jam puncak sore (Pukul 16.00 – 18.00 )

arus kendaraan begitu besar dibanding dengan periode lain ini terjadi semua

pendekat simpang.

4.1.2 Komposisi Kendaraan Arus Lalu Lintas di Persimpangan

Komposisi kendaraan yang melintas tiap pendekat simpang akan

sangat mempengaruhi hasil perhitungan kinerja simpang khususnya panjang

antrian kendaraan sehingga perlu dihitung komposisi kendaraan yang

melintas simpang sesuai kategori atau type kendaraan, arus lalu lintas yang

73

melewati tiap-tiap pendekat atau kaki simpang. Adapun type kendaraan

dikategorikan yaitu kendaraan ringan, kendaraan berat dan sepeda motor.

Jenis kendaraan ringan dikategorikan dalam beberapa jenis yaitu City car

small, City car big, Sedan, MVP (Multi Purpose Vehicle), SUV (Sport Utility

Vehicle), Angkutan, Bus kecil, dan Pick Up. Jenis kendaraan berat

dikategorikan dalam beberapa jenis yaitu Bus, Truk 2 As 4 roda, Truk 2

As 6 roda, Truk 3 As, Truk 4 As, dan Trailer. Jenis sepeda motor

dikategorikan dalam beberapa jenis yaitu Motor Bebek, Motor Matic, dan

Motor Sport.

a. Jalan Bandara Baru

1. Belok Kanan menuju Maros

Komposisi kendaraan pendekat Bandara Baru arah pergerakan Maros

akan diperlihatkan Gambar 4.7 sebagai berikut :

a. Komposisi Kendaraan

Berdasarkan Gambar 4.7 (a) memperlihatkan komposisi kendaraan

dengan arah pergerakan dari pendekat Bandara Baru belok kanan Maros

yang terbesar yaitu kendaraan ringan 65 %, kendaraan berat 10 %, dan

74

sepeda motor 66 %. Sedangkan, komposisi kendaraan yang terkecil yaitu

kendaraan ringan 39 %, kendaraan berat 0 %, dan sepeda motor 30 %.

b. Komposisi Per-Jenis Kendaraan


belok kanan Maros

Berdasarkan Gambar 4.7 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan

ringan dengan arah pergerakan dari pendekat Bandara Baru menuju Maros

yang terbesar yaitu city car small 16 %, city car big 13 %, sedan 7 %, MVP

29 %, SUV 14 %, Angkutan 0 %, Bus Kecil 2%, dan Pick Up 5 %.

Sedangkan komposisi kendaraan ringan yang terkecil yaitu city car small 0

%, city car big 0 %, sedan 0 %, MVP 11 %, SUV 5 %, Bus Kecil 0 %,

dan Pick Up 0 %.

Kemudian, Gambar 4.7 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan berat

dengan arah pergerakan dari Bandara Baru menuju Maros yang terbesar

yaitu Bus Besar 0 %, truk 2 as 4 roda 8 %, truk 2 as 6 roda 3 %, truk 3 as

0 %, truk 4 as 0 %, dan trailer 0 %. Sedangkan komposisi kendaraan berat

yang terkecil yaitu Bus Besar 0 %, truk 2 as 4 roda 0 %, truk 2 as 6 roda 0

%, truk 3 as 0 %, truk 4 as 0 %, dan trailer 0 %.

75

Komposisi sepeda motor Gambar 4.7 (b) dengan arah pergerakan dari

pendekat Bandara Baru menuju Maros yang terbesar yaitu motor matic 23

%, motor bebek 25 %, dan motor sport 22 %. Sedangkan komposisi sepeda

motor yang terkecil yaitu motor matic 10 %, motor bebek 12 %, dan motor

sport 4 %.

2. Lurus menuju Tol DR. Ir. Sutami

Komposisi kendaraan pendekat Bandara Baru arah pergerakan Tol

DR. Ir. Sutami akan diperlihatkan Gambar 4.8 sebagai berikut :


Berdasarkan Gambar 4.8 memperlihatkan komposisi kendaraan dengan

arah pergerakan dari pendekat Bandara Baru belok kanan Maros yang

terbesar yaitu kendaraan ringan 99 %, kendaraan berat 4 %, dan tidak ada

sepeda motor. Sedangkan, komposisi kendaraan yang terkecil yaitu

kendaraan ringan 96 % dan kendaraan berat 1 %.

76


Gambar 4.8 Komposisi Per-Jenis Kendaraan Pendekat Bandara Baru lurus

Tol DR. Ir. Sutami


ringan dengan arah pergerakan dari pendekat Bandara Baru menuju Tol DR.

Ir. Sutami yang terbesar yaitu city car small 17 %, city car big 27 %, sedan

5 %, MVP 40 %, SUV 15 %, Angkutan 5 %, Bus Kecil 3 %, dan Pick Up

3 %. Sedangkan komposisi kendaraan ringan yang terkecil yaitu city car

small 15 %, city car big 23 %, sedan 0 %, MVP 36 %, Angkutan 0 %,

SUV 9 %, Bus Kecil 0 %, dan Pick Up 0 %.

Kemudian, Gambar 4.8 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan berat

dengan arah pergerakan dari Bandara Baru menuju Tol DR. Ir. Sutami yang

terbesar yaitu Bus Besar 3 %, truk 2 as 4 roda 2 %, truk 2 as 6 roda 0 %,

truk 3 as 1 %, truk 4 as 0 %, dan trailer 1 %. Sedangkan komposisi

kendaraan berat yang terkecil yaitu Bus Besar 0 %, truk 2 as 4 roda 0 %,

truk 2 as 6 roda 0 %, truk 3 as 0 %, truk 4 as 0 %, dan trailer 0 %.

77

3. Lurus menuju Frontage Tol DR. Ir. Sutami

Komposisi kendaraan pendekat Bandara Baru arah pergerakan

Frontage Tol DR. Ir. Sutami akan diperlihatkan Gambar 4.9 sebagai

berikut:



dengan arah pergerakan dari pendekat Bandara Baru belok kiri Perintis

Kemerdekaan yang terbesar yaitu kendaraan ringan 2 %, kendaraan berat 0

%, dan sepeda motor 100 %. Sedangkan, komposisi kendaraan yang

terkecil yaitu kendaraan ringan 0 %, kendaraan berat 0 %, dan sepeda

motor 97 %.

78


Gambar 4.9 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Bandara Baru lurus

Frontage Tol DR. Ir. Sutami


ringan dengan arah pergerakan dari pendekat Bandara Baru menuju

Frontage Tol DR. Ir. Sutami yang terbesar yaitu city car small 0 %, city car

big 1 %, sedan 1 %, MVP 1 %, SUV 1 %, Angkutan 0 %, Bus Kecil 0 %,

dan Pick Up 1 %. Sedangkan komposisi kendaraan ringan yang terkecil

yaitu city car small 0 %, city car big 0 %, sedan 0 %, MVP 0 %, SUV 0

%, Bus Kecil 0 %, dan Pick Up 0 %.

Kemudian, Gambar 4.9 (b) memperlihatkan tidak adanya pergerakan

kendaraan berat dengan arah pergerakan dari Bandara Baru menuju

Frontage Tol DR. Ir. Sutami.


pendekat Bandara Baru menuju Frontage Tol DR. Ir. Sutami yang terbesar

yaitu motor matic 72 %, motor bebek 43 %, dan motor sport 22 %.

Sedangkan komposisi sepeda motor yang terkecil yaitu motor matic 37 %,

motor bebek 17 %, dan motor sport 9 %.

79

4. Belok Kiri menuju Perintis Kemerdekaan

Komposisi kendaraan pendekat Bandara Baru arah pergerakan

Perintis Kemerdekaan akan diperlihatkan Gambar 4.10 sebagai berikut:



dengan arah pergerakan dari pendekat Bandara Baru belok kiri Perintis

Kemerdekaan yang terbesar yaitu kendaraan ringan 75 %, kendaraan berat

2 %, dan sepeda motor 61 %. Sedangkan, komposisi kendaraan yang


motor 25 %.


80


belok kiri Perintis Kemerdekaan


ringan dengan arah pergerakan dari pendekat Bandara Baru menuju Perintis

Kemerdekaan yang terbesar yaitu city car small 35 %, city car big 27 %,

sedan 12 %, MVP 41 %, SUV 17 %, dan Pick Up 6 %. Sedangkan

komposisi kendaraan ringan yang terkecil yaitu city car small 0 %, city car

big 5 %, sedan 0 %, MVP 15 %, SUV 0 %, dan Pick Up 0 %. Untuk

angkot dan bus kecil tidak melintas.

Kemudian, Gambar 4.10 (b) memperlihatkan pergerakan kendaraan

berat dengan arah pergerakan dari Bandara Baru menuju Perintis

Kemerdekaan hanya Truk 2 as 4 roda yang melintas sebanyak 2 %.


pendekat Bandara Baru menuju Perintis Kemerdekaan yang terbesar yaitu

motor matic 22 %, motor bebek 29 %, dan motor sport 33 %. Sedangkan

komposisi sepeda motor yang terkecil yaitu motor matic 0 %, motor bebek

0 %, dan motor sport 8 %.

b. Jalan Dakota

1. Belok Kanan menuju Maros

Komposisi kendaraan pendekat Dakota arah pergerakan Maros akan

diperlihatkan Gambar 4.11 sebagai berikut :

81



dengan arah pergerakan dari pendekat Dakota belok kanan Maros yang

terbesar yaitu kendaraan ringan 100 %, kendaraan berat 22 %, dan sepeda

motor 70 %. Sedangkan, komposisi kendaraan yang terkecil yaitu



Gambar 4.11 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota belok

kanan Maros


ringan dengan arah pergerakan dari pendekat Dakota menuju Maros yang

terbesar yaitu city car small 50 %, city car big 25 %, sedan 33 %, MVP 100

82

%, SUV 50 %, Angkutan 3 %, dan Pick Up 25 %. Sedangkan komposisi

kendaraan ringan yang terkecil yaitu city car small 0 %, city car big 0 %,

sedan 0 %, MVP 11 %, SUV 5 %, dan Pick Up 0 %, kemudian bus kecil

tidak melintas arah pergerakan ini.

Kemudian, Gambar 4.11 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan

berat dengan arah pergerakan dari Dakota menuju Maros yang terbesar yaitu

truk 2 as 4 roda 22 %. Kemudian truk 2 as 6 roda, truk 3 as, truk 4 as,

dan trailer tidak melintas arah pergerakan ini.


pendekat Dakota menuju Maros yang terbesar yaitu motor matic 60 % dan

motor bebek 26 %. Sedangkan komposisi sepeda motor yang terkecil yaitu

motor matic 0 % dan motor bebek 0 %. Kemudian motor sport tidak

melintas arah pergerakan ini.

2. Lurus Tol DR. Ir. Sutami

Komposisi kendaraan pendekat Dakota arah pergerakan Tol DR. Ir.

Sutami akan diperlihatkan Gambar 4.12 sebagai berikut :


83


dengan arah pergerakan dari pendekat Dakota lurus Tol DR. Ir. Sutami yang

terbesar yaitu kendaraan ringan 100 % dan kendaraan berat 100 %.

Sedangkan, komposisi kendaraan yang terkecil yaitu kendaraan ringan 0 %

dan kendaraan berat 0 %.


Gambar 4.12 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota lurus Tol

DR. Ir. Sutami


ringan dengan arah pergerakan dari pendekat Dakota menuju Tol DR. Ir.

Sutami yang terbesar yaitu Pick Up 100 % dan Bus Kecil 33 %. Sedangkan

komposisi kendaraan ringan yang terkecil yaitu Pick Up 0 % dan Bus Kecil

0 %. Kemudian City Car Small, City Car Big, MPV, SUV, dan Sedan tidak

melintas arah pergerakan ini.


berat dengan arah pergerakan dari Dakota menuju Tol DR. Ir. Sutami yang

terbesar yaitu bus 20 % , truk 2 as 4 roda 100 %, truk 2 as 6 roda 10 %,

truk 3 as 13 %, dan truk 4 as 25 %. Sedangkan komposisi kendaraan berat

84

terkecil yaitu bus 0 % , truk 2 as 4 roda 0 %, truk 2 as 6 roda 0 %, truk 3

as 0 %, dan truk 4 as 0 %. Kemudian truk trailer tidak melintas arah

pergerakan ini.

3. Lurus Frontage Tol DR. Ir. Sutami

Komposisi kendaraan pendekat Dakota arah pergerakan Frontage Tol




dengan arah pergerakan dari pendekat Dakota lurus Frontage Tol DR. Ir.

Sutami yang terbesar yaitu kendaraan ringan 18 %, kendaraan berat 8 %,

dan sepeda motor 99 %. Sedangkan, komposisi kendaraan yang terkecil

yaitu kendaraan ringan 0 %, kendaraan berat 0 %, dan sepeda motor 75 %.


85

Gambar 4.13 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota lurus

Frontage Tol DR. Ir. Sutami


ringan dengan arah pergerakan dari pendekat Dakota menuju Frontage Tol

DR. Ir. Sutami yang terbesar yaitu Pick Up 18 % dan Bus Kecil 1 %.

Sedangkan komposisi kendaraan ringan yang terkecil yaitu Pick Up 0 % dan

Bus Kecil 0 %. Kemudian City Car Small, City Car Big, MPV, SUV, Sedan,

dan angkot tidak melintas arah pergerakan ini.


berat dengan arah pergerakan dari Dakota menuju Frontage Tol DR. Ir.

Sutami yang terbesar yaitu bus 1 %, truk 2 as 4 roda 8 %, truk 2 as 6 roda

5%, dan truk 3 as 1 %. Kemudian truk 4 as dan trailer tidak melintas arah

pergerakan ini.


pendekat Dakota menuju Frontage Tol DR. Ir. Sutami yang terbesar yaitu




4. Belok Kiri Perintis Kemerdekaan

Komposisi kendaraan pendekat Dakota arah pergerakan Perintis

Kemerdekaan akan diperlihatkan Gambar 4.14 sebagai berikut :

86



dengan arah pergerakan dari pendekat Dakota kiri Perintis Kemerdekaan





Gambar 4.14 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota belok kiri

Perintis Kemerdekaan


ringan dengan arah pergerakan dari pendekat Dakota menuju Perintis

Kemerdekaan yang terbesar yaitu City Car Small 9 %, City Car Big 18 %,

87

MPV 28 %, SUV 19 %, Sedan 2 %, Pick Up 12 % dan Bus Kecil 2 %.

Sedangkan komposisi kendaraan ringan yang terkecil yaitu City Car Small

0 %, City Car Big 4 %, MPV 9 %, SUV 0 %, Sedan 0 %, Pick Up 0 %, dan

Bus Kecil 0 %. Kemudian angkot tidak melintas arah pergerakan ini.


berat dengan arah pergerakan dari Dakota menuju Perintis Kemerdekaan

yang terbesar yaitu bus 2 %, truk 2 as 4 roda 4%, dan truk 2 as 6 roda 1%.

Kemudian truk 3 as, truk 4 as dan trailer tidak melintas arah pergerakan

ini.

Komposisi sepeda motor Gambar 4.14 (b) dengan arah pergerakan

dari pendekat Dakota menuju Perintis Kemerdekaan yang terbesar yaitu




5. Belok Kiri Bandara Baru

Komposisi kendaraan pendekat Dakota arah pergerakan Bandara Baru

akan diperlihatkan Gambar 4.15 sebagai berikut :


88


dengan arah pergerakan dari pendekat Dakota kiri Bandara Baru yang

terbesar yaitu kendaraan ringan 100 %, kendaraan berat 13 %, dan sepeda

motor 86 %. Sedangkan, komposisi kendaraan yang terkecil yaitu




Bandara Baru


ringan dengan arah pergerakan dari pendekat Dakota menuju Bandara Baru

yang terbesar yaitu City Car Small 17 %, City Car Big 29 %, MPV 50 %,

SUV 29 %, Sedan 11 %, dan Pick Up 13 %. Sedangkan komposisi

kendaraan ringan yang terkecil yaitu City Car Small 0 %, City Car Big 0 %,

MPV 11 %, SUV 0 %, Sedan 0 %, dan Pick Up 0 %. Kemudian angkot dan

bus kecil tidak melintas arah pergerakan ini.


berat dengan arah pergerakan dari Dakota menuju Bandara Baru yang

89

terbesar yaitu truk 2 as 4 roda 13 %. Kemudian bus, truk 2 as 6 roda, truk

3 as, truk 4 as dan trailer tidak melintas arah pergerakan ini.


pendekat Dakota menuju Bandara Baru yang terbesar yaitu motor matic 31

%, motor bebek 43 %, dan motor sport 25 %. Sedangkan komposisi sepeda

motor yang terkecil yaitu motor matic 0 %, motor bebek 0 %, dan motor

sport 0 %.

6. Belok Kiri Frontage Bandara Baru

Komposisi kendaraan pendekat Dakota arah pergerakan Frontage

Bandara Baru akan diperlihatkan Gambar 4.16 sebagai berikut :



dengan arah pergerakan dari pendekat Dakota kiri Frontage Bandara Baru




90



Frontage Bandara Baru


ringan dengan arah pergerakan dari pendekat Dakota menuju Frontage

Bandara Baru yang terbesar yaitu City Car Small 14 %, City Car Big 20 %,

MPV 50 %, SUV 30 %, Sedan 10 %, angkot 6 %, dan Pick Up 43 %.


0 %, City Car Big 0 %, MPV 11 %, SUV 0 %, Sedan 0 %, angkot 0 %, dan

Pick Up 0 %. Kemudian bus kecil tidak melintas arah pergerakan ini.


berat dengan arah pergerakan dari Dakota menuju Frontage Bandara Baru

yang terbesar yaitu truk 2 as 4 roda 31 %. Kemudian bus, truk 2 as 6 roda,

truk 3 as, truk 4 as dan trailer tidak melintas arah pergerakan ini.


pendekat Dakota menuju Frontage Bandara Baru yang terbesar yaitu motor

matic 60 %, motor bebek 38 %, dan motor sport 22 %. Sedangkan

91



c. Jalan Poros Makassar Maros

1. Belok Kanan menuju Tol DR. Ir. Sutami

Komposisi kendaraan pendekat Makassar Maros arah pergerakan Tol




dengan arah pergerakan dari pendekat Makassar Maros belok kanan Tol

DR. Ir. Sutami yang terbesar yaitu kendaraan ringan 93 % dan kendaraan

berat 19 %. Sedangkan, komposisi kendaraan yang terkecil yaitu kendaraan

ringan 81 % dan kendaraan berat 7 %.

92



belok kanan Tol DR. Ir. Sutami


ringan dengan arah pergerakan dari pendekat Makassar Maros menuju Tol

DR. Ir. Sutami yang terbesar yaitu city car small 24 %, city car big 28 %,

sedan 11 %, MVP 28 %, SUV 24 %, Angkutan 1 %, Pick Up 15 %, dan bus

kecil 2 %. Sedangkan komposisi kendaraan ringan yang terkecil yaitu city

car small 8 %, city car big 14 %, sedan 0 %, MVP 19 %, SUV 5 %, Pick

Up 0 %, dan bus kecil 0 %.


berat dengan arah pergerakan dari Makassar Maros menuju Tol DR. Ir.

Sutami yang terbesar yaitu truk 2 as 4 roda 22 %. Kemudian truk 2 as 6

roda, truk 3 as, truk 4 as, dan trailer tidak melintas arah pergerakan ini.

2. Belok Kanan Frontage Tol DR. Ir. Sutami

Komposisi kendaraan pendekat Makassar Maros arah pergerakan

Frontage Tol DR. Ir. Sutami akan diperlihatkan Gambar 4.18 sebagai

berikut :

93



dengan arah pergerakan dari pendekat Dakota kanan Frontage Tol DR. Ir.

Sutami yang terbesar yaitu kendaraan ringan 21 %, kendaraan berat 16 %,

dan sepeda motor 92 %. Sedangkan, komposisi kendaraan yang terkecil

yaitu kendaraan ringan 5 %, kendaraan berat 3 %, dan sepeda motor 65 %.



kanan Frontage Tol DR. Ir. Sutami


ringan dengan arah pergerakan dari pendekat Makassar Maros menuju

Frontage Tol DR. Ir. Sutami yang terbesar yaitu City Car Small 8 %, City

94

Car Big 4 %, MPV 5 %, SUV 5 %, Sedan 1 %, Pick Up 6 %, dan Bus Kecil

1 %. Sedangkan komposisi kendaraan ringan yang terkecil yaitu City Car

Small 0 %, City Car Big 0 %, MPV 0 %, SUV 0 %, Sedan 0 %, Pick Up 0

%, dan Bus Kecil 0 %.


berat dengan arah pergerakan dari Makassar Maros menuju Frontage Tol

DR. Ir. Sutami yang terbesar yaitu truk 2 as 4 roda 2 %, truk 2 as 6 roda

10 %, truk 3 as 8 %, truk 4 as 1 %, dan truk trailer 5 %. Sedangkan

komposisi kendaraan berat terkecil yaitu truk 2 as 4 roda 0 %, truk 2 as 6

roda 1 %, truk 3 as 0 %, truk 4 as 0 %, dan truk trailer 0 %.


pendekat Makassar Maros menuju Frontage Tol DR. Ir. Sutami yang

terbesar yaitu motor matic 38 %, motor bebek 48 %, dan motor sport 21 %.



3. Lurus Perintis Kemerdekaan


Perintis Kemerdekaan akan diperlihatkan Gambar 4.19 sebagai berikut:

95



dengan arah pergerakan dari pendekat Makassar Maros lurus Perintis

Kemerdekaan yang terbesar yaitu kendaraan ringan 36 %, kendaraan berat



motor 60 %.



lurus Perintis Kemerdekaan



96

Perintis Kemerdekaan yang terbesar yaitu Pick Up 18 % dan Bus Kecil 1 %.

Sedangkan komposisi kendaraan ringan yang terkecil yaitu Pick Up 0 % dan

Bus Kecil 0 %. Kemudian City Car Small, City Car Big, MPV, SUV, Sedan,

dan angkot tidak melintas arah pergerakan ini.


berat dengan arah pergerakan dari Makassar Maros menuju Perintis

Kemerdekaan yang terbesar yaitu bus 1 %, truk 2 as 4 roda 8 %, truk 2 as

6 roda 5%, dan truk 3 as 1 %. Kemudian truk 4 as dan trailer tidak melintas

arah pergerakan ini.


pendekat Makassar Maros menuju Perintis Kemerdekaan yang terbesar

yaitu motor matic 75 %, motor bebek 41 %, dan motor sport 11 %.



4. Belok Kiri Bandara Baru


Bandara Baru akan diperlihatkan Gambar 4.20 sebagai berikut :

97


Berdasarkan Gambar 4.20 (a) memperlihatkan komposisi

kendaraan dengan arah pergerakan dari pendekat Makassar Maros kiri

Bandara Baru yang terbesar yaitu kendaraan ringan 57 %, kendaraan berat



motor 41 %.



belok kiri Bandara Baru



98

Bandara Baru yang terbesar yaitu City Car Small 9 %, City Car Big 18 %,

MPV 28 %, SUV 19 %, Sedan 2 %, Pick Up 12 % dan Bus Kecil 2 %.


0 %, City Car Big 4 %, MPV 9 %, SUV 0 %, Sedan 0 %, Pick Up 0 %, dan

Bus Kecil 0 %. Kemudian angkot tidak melintas arah pergerakan ini.


berat dengan arah pergerakan dari Makassar Maros menuju Bandara Baru

yang terbesar yaitu bus 2%, truk 2 as 4 roda 4%, dan truk 2 as 6 roda 1 %.

Kemudian truk 3 as, truk 4 as dan trailer tidak melintas arah pergerakan

ini.


pendekat Makassar Maros menuju Bandara Baru yang terbesar yaitu motor

matic 32 %, motor bebek 27 %, dan motor sport 30 %. Sedangkan



4.1.3 Jenis dan Dimensi Kendaraan Pada Simpang Mandai

Karakteristik dan type kendaraan yang melintas pada simpang

Mandai berbeda berdasarkan dimensi kendaraan, perbedaan dimensi atau

ukuran pada kendaraan akan sangat mempengaruhi hasil perhitungan

kinerja pada simpang. Adapun penggolongan kendaraan antara lain City

car small, City car big, Sedan, MVP (Multi Purpose Vehicle), SUV (Sport

Utility Vehicle), Angkutan, Pick Up, Truk 2AS, Truk 3AS, Truk 4AS,

Trailer, Bus Pariwisata, Bus Mamminasata, dan untuk sepeda motor yaitu

99

Motor Bebek, Motor Matic, dan Motor Sport, untuk lebih jelasnya

diperlihatkan type dan dimensi kendaraan pada Tabel 4.1.

Tabel 4.1 Type dan Dimensi Kendaraan

(Sumber : Wikipedia, 2016)

4.1.4 Profil Kecepatan Arus Lalu Lintas Kendaraan di Persimpangan

Kecepatan kendaraan merupakan karakteristik makro dalam lalu lintas

sebagaimana telah dijelaskan pada Bab 2 kecepatan kendaraan sangat

mempengaruhi operasional lalu lintas di persimpangan sehingga perlu

dibahas lebih lanjut terkait profil kecepatan kendaraan.

Adapun hasil survei kecepatan kendaraan di Simpang Mandai

sebagaimana diperlihatkan secara visual pada Gambar 4.21. Pada Gambar

4.21 a-c distribusi kecepatan untuk jenis kendaraan ringan, kendaraan berat,

dan kendaraan bermotor pada semua pendekat menuju Simpang Mandai.

Panjang Lebar

City Car Small 3.600 1.6

City Car Big 4.135 1.755

Sedan 4.395 1.715

MPV (Multi Purpose Vehicle ) 4.58 1.77

SUV (Sport Utility Vehicle ) 4.6 1.82

Angkutan 4.445 1.855

Pick Up 3.930 2.042

Truk 2AS 5.830 2.1

Truk 3AS 8.200 2.612

Truk 4AS 9.777 2.632

Trailer 12.283 2.640

Bus Kecil 6.711 2.303

Bus Besar 9.895 2.7

Motor Bebek 1.970 0.67

Motor Matic 1.860 0.68

Motor Sport 1.983 0.69

Dimensi Kendaraan (m)Kategori

100

Gambar 4.21 (a) Kecepatan Kecepatan Kendaraan Ringan

Gambar 4.21 (b) Kecepatan Kecepatan Kendaraan Berat

101

Gambar 4.21 (c) Kecepatan Kecepatan Kendaraan Roda dua

Pada Gambar 4.21 menunjukkan bahwa fenomena frekuensi kecepatan

kendaraan pada simpang cenderung terdistribusi dengan normal, grafik

tersebut memperlihatkan bahwa frekuensi distribusi kecepatan berdasarkan

jenis kendaraan juga hampir sama kecuali untuk jenis kendaraan truk dan

bus yang mempunyai frekuensi relatif sedikit.

4.2 Mikro – Simulasi Lalu Lintas di Persimpangan

Analisis pada simpang Jalan A.P. Pettarani – Jalan Sultan Alauddin

menerapkan model lalu lintas berbasis mikro - simulasi lalu lintas dengan

menggunakan perangkat lunak Vissim pada analisis ini. Model simulasi lalu

lintas pada simpang ini dibangun dengan membentuk parameter model

(kalibrasi) terlebih dahulu dengan membandingkan hasil model simulasi

dengan hasil survei dilapangan setelah itu melakukan analisis kinerja pada

simpang tersebut.

102

4.2.1 Kalibrasi Model Mikro – Simulasi

Untuk mengimplementasikan model mikro – simulasi agar hasil

analisis sesuai dengan realita di lapangan maka langkah awal akan dibentuk

nilai – nilai parameter dalam model simulasi yaitu proses kalibrasi dengan

metode trial and error dan hasil analisis Uji GEH (Geoffrey E. Havers).

Berdasarkan parameter yang ada pada vissim dipilih beberapa

parameter yang sesuai dengan kondisi lalu lintas heterogen kemudian

dilakukan proses kalibrasi terhadap volume kendaraan pada periode jam

puncak (peak hour) yaitu jam puncak pagi, siang, dan sore. Adapun nilai

kalibrasi dan hasil kalibrasi dalam Uji GEH diperlihatkan pada Tabel 4.2

sebagai berikut :

Tabel 4.2 Nilai Kalibrasi Pada Simpang

Parameter Periode Waktu

07.00 –08.00 12.00 –13.00 16.00 -17.00

Average

Standstill

Distance

0.3 0.5 0.5

Add. Part of

Desired Safety

Distance

0.5 0.5 0.5

No. of Observed

Vehicle 2 2 2

Minimum

Headway 0.50 0.50 0.50

Lane Change

Rule

Free Lane

Change

Free Lane

Change

Free Lane

Change

Overtake at

Same Line yes yes Yes

Desired Lateral

Position any any Any

Lateral

Distance

Standing

0.2 0.2 0.2

103

Lateral

Distance Driving

0.4 0.6 0.5

Pada Tabel 4.2 menyajikan pilihan parameter beserta nilai

kalibrasinya, pada hasil kalibrasi diatas memperlihatkan bahwa beberapa

parameter memiliki nilai yang sama pada tiap – tiap periode sedangkan

untuk parameter Average Standstill Distance dan Lateral Distance Driving

memiliki nilai yang berbeda berdasarkan periode waktu simulasi.

Nilai parameter pada model simulasi selanjutnya hasil model mikro –

simulasi harus divalidasi untuk mengukur ketepatan model dan parameter

yang sudah dibentuk sebelumnnya. Acuan dalam hasil kalibrasi model

mikro – simulasi kali ini yaitu volume kendaraan digunakan sebagai

parameter untuk mengukur model dengan membandingkan volume

kendaraan model dan hasil observasi dilapangan. Hasil kalibrasi model

mikro – simulasi disajikan dalam bentuk Tabel 4.3 uji GEH dan secara

visualisasi pada Gambar 4.37 sebagai berikut.

Tabel 4.3 Hasil Kalibrasi Uji Geoffrey E. Havers pada Volume Arus Lalu Lintas

Hasil Periode

07.00–08.00 12.00–13.00 16.00–17.00

Model

Bandara 5020 4484 4536

Dakota 253 499 673

Poros Maros 3580 3243 3653

Frontage Toll 263 479 654

Toll 4555 4103 5036

Perintis 4511 4019 4896

Observasi Bandara 5063 4548 4603

104

Dakota 268 564 735

Poros Maros 3483 3190 3557

Frontage Toll 282 589 753

Toll 4375 3807 4580

Perintis 4156 3729 4512

Uji GEH

Bandara 0.61 0.95 0.99

Dakota 0.93 2.82 2.34

Poros Maros 1.63 0.83 1.59

Frontage Toll 0.93 2.82 2.34

Toll 2.02 3.23 4.51

Perintis 2.04 3.39 4.59

Kesimpulan Diterima Diterima Diterima

a. Sebelum Kalibrasi b. Setelah Kalibrasi

Gambar 4.37 Visualisasi 3D Mikro – Simulasi Vissim Simpang Pettarani -

Alauddin

Pada Tabel 4.3 hasil kalibrasi dengan Uji Geoffrey E. Havers

menunjukkan bahwa pada simpang Jalan A.P.Pettarani – Jalan Sultan

Alauddin telah terkalibrasi dengan baik untuk semua pendekat, Gambar 4.37

juga memperlihatkan perbedaan tampilan visual pada vissim sebelum dan

sesudah kalibrasi kelihatan sebelum dikalibrasi antrian kendaraan teratur dan

berada pada lajur masing – masing kendaran sedangkan setelah proses

kalibrasi kendaraan kelihatan tidak teratur dan jarak antar kendaraan juga

telah berdekatan itu menunjukkan perilaku lalu lintas pada lalu lintas

heterogen itu artinya kondisi simulasi sesuai dengan kondisi lalu lintas

dilapangan adapun proses kalibrasi dilakukan dengan mengubah nilai

parameter perilaku pengendara (driving behavior).

105

4.2.2 Validasi Hasil Model Mikro – Simulasi

Setelah proses kalibrasi dilakukan, selanjutnya dilakukan proses

validasi terhadap model simulasi tersebut untuk mengukur ketepatan model

dan parameter yang sudah dibentuk sebelumnnya. Acuan dalam validasi kali

ini yaitu panjang antrian kendaraan dimana kita membandingkan panjang

antrian pada model simulasi dan hasil observasi dilapangan. Analisis yang

digunakan adalah dengan uji Chi- square. Dimana akan terlihat nilai

probability dari uji Chi- square tersebut. Hasil validasi disajikan dalam

bentuk Tabel 4.4 dan model Visualisasi 3D pada Gambar 4.38.

Tabel 4.4. Hasil Validasi dengan Uji Chi- square pada Panjang Antrian Kendaraan

07.00–08.00 12.00–13.00 16.00–17.00

Bandara 124.48 95.84 128.27

Dakota 31.46 29.18 10.41

Poros Maros 250.82 503.49 602.69

Frontage Toll 342.45 301.61 275.17

Toll 276.41 310.12 256.59

Perintis 245.47 327.17 372.45

Bandara 124.48 105.45 64.56

Dakota 37.69 30.14 16.25

Poros Maros 250.82 536.23 582.36

Frontage Toll 342.45 301.61 275.17

Toll 276.41 310.12 256.59

Perintis 245.47 327.17 372.45

Bandara 0.928 2.071 2.780

Dakota 0.353 0.631 0.543

Poros Maros 1.236 1.589 2.254

Frontage Toll 0.353 0.631 1.533

Toll 0.256 0.543 1.286

Perintis 0.546 2.734 0.353

Diterima Diterima Diterima

Model

Observasi

Uji Chi-

Square

Kesimpulan

HasilPeriode

106

Tabel 4.4 menunjukkan bahwa berdasarkan hasil Uji Chi – Square

dengan derajat keyakinanan Uji Chi- square sebesar 95 % atau α = 0.05, di

mana nilai tabel x2 pada tabel Chi- square adalah 11.07 sedangkan untuk

semua pendekat telah model memenuhi syarat x2 hasil hitung ≤ x2 hasil tabel

Chi- square sehingga model dinyatakan valid.

Hasil analisis simpang akan disajikan dalam bentuk grafik histogram

atau grafik batang seperti pada Gambar 4.38.

a. Kondisi Lapangan b. Visualisasi 3D Vissim

Gambar 4.38. Perbandingan Visualisasi Model dengan Kondisi

Lapangan

Visualisasi yang ditampilkan pada Gambar 4.38 memperlihatkan

gambaran model simulasi tidak terlalu jauh berbeda dengan gambaran

dilapangan menunjukkan posisi kendaraan dan jarak bamper serta headway

mau pun lateral antar kendaraan menunjukkan posisi yang hampir serupa

107

dan menunjukkan secara visual bahwa yang dibentuk atau dibangun telah

valid dan dapat digunakan untuk menganalisis kinerja lalu lintas.

108

BAB V

PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Setelah dilakukan analisis pada Bab IV dan berdasarkan hasil - hasil kajian

dari hasil analisis tersebut, maka penulis dapat merumuskan beberapa kesimpulan

yang merujuk dan terkait langsung dari penulisan skripsi sebagai berikut :

a. Hasil model mikro - simulasi kondisi lalu lintas pada Simpang Mandai

dengan menggunakan software Vissim melalui proses kalibrasi dan validasi

model simulasi dengan menggunakan volume dan panjang antrian

kendaraan di lapangan. Proses kalibrasi yaitu dengan mengubah nilai

parameter perilaku pengemudi (driving behavior) yaitu Average Standstill

Distance dan nilai Lateral Distance Driving.

b. Hasil kinerja lalu lintas kondisi eksisting pada Simpang Mandai berdasarkan

hasil mikro – simulasi pada Jalan Frontage Toll DR. Ir. Sutami panjang

antrian dan tundaan paling besar dengan nilai 342.45 meter dan 672 detik,

untuk Jalan Poros Makassar-Maros dengan nilai 582.36 meter untuk antrian

kendaraan dan 1354 detik untuk tundaan, dan pada Jalan Perintis

Kemerdekaan untuk panjang antrian dan tundaan masing – masing dengan

nilai 31.46 meter dan 4.97 detik. Level of Service pendekat timur Jalan Poros

Maros-Makassar yaitu C, pendekat Jalan Frontage Toll DR. Ir. Sutami Level

of Service Jalan pada tingkatan C, dan pendekat utara Jalan Perintis

Kemerdekaan Level of Service Jalan pada tingkatan C.

109

5.2 Saran

Berdasarkan kesimpulan diatas dapat ditarik berbagai saran yang terkait

pada penelitian skripsi ini adalah sebagai berikut :

a. Dalam melakukan kalibrasi dan validasi model mikro – simulasi

sebaiknya dilakukan untuk semua waktu sepanjang periode survei,

karena parameter pada masing – masing waktu pasti berbeda tergantung

arus lalu lintasnya.

b. Perlunya dilakukan kalibrasi dengan menggunakan panjang antrian dan

tundaan kendaraan sebagai pembanding model simulasi.

Dilakukan analisis kinerja lalu lintas pada semua simpang yang ada

sepanjang ruas Jalan Poros Makassar-Maros baik secara individu mau pun

terkoordinasi dengan menggunakan model mikro-simulasi berbasis Vissim.

DAFTAR PUSTAKA

Alamsyah, Ansyori (2003). Rekayasa Jalan Raya, Universitas Muhammadiyah

Malang

Kurniawan, Tri Yari (2017) Pertumbuhan Kendaraan di Makassar Rata-rata 7

Persen Tiap Tahun Wartaekonomi.co.id/berita127322.html (diakses tanggal

12 Mei 2017)

Direktorat Jendral Bina Marga (1997). Manual Kapasitas Jalan Indonesia. Jakarta :

Direkotrat Bina Jalan Kota

Khisty, 2005. Dasar - Dasar Rekayasa Transportasi JILID I

Lampung, B. (2015). Mikrosimulasi Mixed Traffic Pada Simpang Bersinyal Dengan

Perangkat Lunak Vissim.

Nurhayati (2013). Analisis Kinerja Lalu Lintas Akibat Pengaturan Sistem

Pergerakan Kendaraan Pada Jl. A.P.Pettarani di Makassar

Menendez, M. (n.d.). Using VISSIM to model traffic in the city of Zürich What does

the Strassenverkehrstechnik.

Morlok, E.K (1998). Pengantar Teknik dan Perencanaan Transportasi (terjemahan

John K Naimin). Jakarta : Erlangga

Oglesby, C.H. & Hicks.R.G. (1998). Teknik Jalan Raya, Penerjemah : Ir. Purwo

Setianto, Erlangga, Jakarta

Park, B., & Schneeberger, J. (2003). Microscopic Simulation Model Calibration and

Validation: Case Study of VISSIM Simulation Model for a Coordinated

Actuated Signal System. Transportation Research Record, 1856(1), 185–

192. http://doi.org/10.3141/1856-20

http://doi.org/10.3141/

Sulaksono, (2001). Catatan Kuliah Rekayasa Jalan : Institut Teknologi Bandung

T.Yulianto, B. (2013). Kalibrasi dan validasi mixed traffic vissim model, 1–10.

Tamin, O.Z., (2000). Perencanaan dan Pemodelan Transportasi. Penerbit ITB.

Bandung

Prasetya, S. W. (n.d.). Rekayasa Lalu Lintas dalam Mengelola Mobilitas Perkotaan.

Peraturan Menteri Perhubungan Nomor KM 14 tahun 2006, Manajemen

dan Rekayasa Lalu Lintas

analisis mikro-simulasi lalu lintas pada rencana

Documents