Upload
others
View
11
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
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
Jl. Perintis Kemerdekaan Km. 10
Kampus Tamalanrea
Makassar 90245, Sul-Sel
Ir. Arifin Lipoeto, M.T.
Pembimbing II Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin
Jl. Perintis Kemerdekaan Km. 10
Kampus Tamalanrea
Makassar 90245, Sul-Sel
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
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
Jl. Perintis Kemerdekaan Km. 10
Kampus Tamalanrea
Makassar 90245, Sul-Sel
Ir. Arifin Lipoeto, M.T.
Pembimbing II Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin
Jl. Perintis Kemerdekaan Km. 10
Kampus Tamalanrea
Makassar 90245, Sul-Sel
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
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
Gambar 4.10 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Bandara Baru
belok kiri Perintis Kemerdekaan........................................................... 84
Gambar 4.11 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota
belok kanan Maros................................................................................ 86
Gambar 4.12 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota
lurus Tol DR. Ir. Sutami........................................................................ 88
Gambar 4.13 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota
lurus Frontage Tol DR. Ir. Sutami......................................................... 89
ix
Gambar 4.14 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota
belok kiri Perintis Kemerdekaan......................................................... 91
Gambar 4.15 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota
belok kiri Bandara Baru...................................................................... 93
Gambar 4.16 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota
belok kiri Frontage Bandara Baru....................................................... 95
Gambar 4.17 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Makassar Maros
belok kanan Tol DR. Ir. Sutami.......................................................... 97 .
Gambar 4.18 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Makassar Maros
kanan Frontage Tol DR. Ir. Sutami.................................................... 99
Gambar 4.19 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Makassar Maros
lurus Perintis Kemerdekaan.............................................................. 101
Gambar 4.20 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Makassar Maros
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.
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.
(Sumber :Survei, 2016)
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.
(Sumber :Survei, 2016)
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
sebesar 32 kend/jam (18.00 – 19.00) 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 – 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
sebesar 17 kend/jam (06.00 – 07.00) dan yang terendah sebesar 2 kend/jam
(20.00 – 21.00), untuk kendaraan HV yang terbesar sebesar 4 kend/jam
(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
menuju Frontage Tol DR. Ir. Sutami untuk kendaraan LV yang terbesar
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 –
09.00) dan yang terendah sebesar 5 kend/jam (15.00 – 16.00).
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 –
12.00) dan yang terendah sebesar 26 kend/jam (17.00 – 18.00).
b. Volume Kendaraan Pendekat Makassar Maros menuju Frontage Tol DR. Ir.
Sutami
Gambar 4.3 (b) memperlihatkan jumlah pendekat Makassar Maros
menuju Frontage Tol DR. Ir. Sutami untuk kendaraan LV yang terbesar
sebesar 71 kend/jam (12.00 – 13.00) dan yang terendah sebesar 16 kend/jam
60
(22.00 – 23.00), untuk kendaraan HV yang terbesar sebesar 48 kend/jam
(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
DR. Ir. Sutami menuju Frontage Masuk DR. Ir. Sutami untuk kendaraan LV
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
DR. Ir. Sutami menuju Frontage Masuk DR. Ir. Sutami untuk kendaraan LV
yang terbesar 07.00 – 08.00 sebesar 48 kend/jam, untuk kendaraan HV yang
terbesar 16.00 – 17.00 sebesar 1 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.
66
b. Volume Kendaraan Pendekat Tol DR. Ir. Sutami menuju Frontage Tol DR.
Ir. Sutami
Gambar 4.5 (b) memperlihatkan jumlah kendaraan pendekat Frontage
DR. Ir. Sutami menuju Frontage Masuk DR. Ir. Sutami untuk kendaraan LV
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
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 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
– 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
68
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 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
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
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
– 11.00 sebesar 189 kend/jam, untuk kendaraan HV yang terbesar 12.00 –
13.00 sebesar 16 kend/jam, dan untuk kendaraan MC yang terbesar 12.00 –
13.00 sebesar 149 kend/jam. Sedangkan untuk kendaraan LV yang terendah
17.00 – 18.00 sebesar 89 kend/jam, untuk kendaraan HV yang terendah
20.00 – 21.00 sebesar 3 kend/jam, dan untuk kendaraan MC yang terendah
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
10.00 – 11.00 sebesar 11 kend/jam. Sedangkan untuk kendaraan LV yang
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
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 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
Gambar 4.7 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Bandara Baru
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 :
a. Komposisi Kendaraan
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
b. Komposisi Per-Jenis Kendaraan
Gambar 4.8 Komposisi Per-Jenis Kendaraan Pendekat Bandara Baru lurus
Tol DR. Ir. Sutami
Berdasarkan Gambar 4.8 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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:
a. Komposisi Kendaraan
Berdasarkan Gambar 4.9 (a) memperlihatkan komposisi kendaraan
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
b. Komposisi Per-Jenis Kendaraan
Gambar 4.9 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Bandara Baru lurus
Frontage Tol DR. Ir. Sutami
Berdasarkan Gambar 4.9 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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.
Komposisi sepeda motor Gambar 4.9 (b) dengan arah pergerakan dari
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:
a. Komposisi Kendaraan
Berdasarkan Gambar 4.10 (a) memperlihatkan komposisi kendaraan
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
terkecil yaitu kendaraan ringan 39 %, kendaraan berat 0 %, dan sepeda
motor 25 %.
b. Komposisi Per-Jenis Kendaraan
80
Gambar 4.10 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Bandara Baru
belok kiri Perintis Kemerdekaan
Berdasarkan Gambar 4.10 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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 %.
Komposisi sepeda motor Gambar 4.10 (b) dengan arah pergerakan dari
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
a. Komposisi Kendaraan
Berdasarkan Gambar 4.11 (a) memperlihatkan komposisi kendaraan
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
kendaraan ringan 26 %, kendaraan berat 0 %, dan sepeda motor 0 %.
b. Komposisi Per-Jenis Kendaraan
Gambar 4.11 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota belok
kanan Maros
Berdasarkan Gambar 4.11 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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.
Komposisi sepeda motor Gambar 4.11 (b) dengan arah pergerakan dari
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 :
a. Komposisi Kendaraan
83
Berdasarkan Gambar 4.12 (a) memperlihatkan komposisi kendaraan
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 %.
b. Komposisi Per-Jenis Kendaraan
Gambar 4.12 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota lurus Tol
DR. Ir. Sutami
Berdasarkan Gambar 4.12 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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.
Kemudian, Gambar 4.12 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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
DR. Ir. Sutami akan diperlihatkan Gambar 4.13 sebagai berikut :
a. Komposisi Kendaraan
Berdasarkan Gambar 4.13 (a) memperlihatkan komposisi kendaraan
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 %.
b. Komposisi Per-Jenis Kendaraan
85
Gambar 4.13 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota lurus
Frontage Tol DR. Ir. Sutami
Berdasarkan Gambar 4.13 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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.
Kemudian, Gambar 4.13 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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.
Komposisi sepeda motor Gambar 4.13 (b) dengan arah pergerakan dari
pendekat Dakota menuju Frontage Tol DR. Ir. Sutami yang terbesar yaitu
motor matic 75 %, motor bebek 41 %, dan motor sport 11 %. Sedangkan
komposisi sepeda motor yang terkecil yaitu motor matic 45 %, motor bebek
25 %, dan motor sport 0 %.
4. Belok Kiri Perintis Kemerdekaan
Komposisi kendaraan pendekat Dakota arah pergerakan Perintis
Kemerdekaan akan diperlihatkan Gambar 4.14 sebagai berikut :
86
a. Komposisi Kendaraan
Berdasarkan Gambar 4.14 (a) memperlihatkan komposisi kendaraan
dengan arah pergerakan dari pendekat Dakota kiri Perintis Kemerdekaan
yang terbesar yaitu kendaraan ringan 57 %, kendaraan berat 7 %, dan
sepeda motor 75 %. Sedangkan, komposisi kendaraan yang terkecil yaitu
kendaraan ringan 25 %, kendaraan berat 0 %, dan sepeda motor 41 %.
b. Komposisi Per-Jenis Kendaraan
Gambar 4.14 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota belok kiri
Perintis Kemerdekaan
Berdasarkan Gambar 4.14 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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.
Kemudian, Gambar 4.14 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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
motor matic 32 %, motor bebek 27 %, dan motor sport 30 %. Sedangkan
komposisi sepeda motor yang terkecil yaitu motor matic 19 %, motor bebek
9 %, dan motor sport 9 %.
5. Belok Kiri Bandara Baru
Komposisi kendaraan pendekat Dakota arah pergerakan Bandara Baru
akan diperlihatkan Gambar 4.15 sebagai berikut :
a. Komposisi Kendaraan
88
Berdasarkan Gambar 4.15 (a) memperlihatkan komposisi kendaraan
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
kendaraan ringan 14 %, kendaraan berat 0 %, dan sepeda motor 0 %.
b. Komposisi Per-Jenis Kendaraan
Gambar 4.15 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota belok kiri
Bandara Baru
Berdasarkan Gambar 4.15 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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.
Kemudian, Gambar 4.15 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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.
Komposisi sepeda motor Gambar 4.15 (b) dengan arah pergerakan dari
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 :
a. Komposisi Kendaraan
Berdasarkan Gambar 4.16 (a) memperlihatkan komposisi kendaraan
dengan arah pergerakan dari pendekat Dakota kiri Frontage Bandara Baru
yang terbesar yaitu kendaraan ringan 90 %, kendaraan berat 31 %, dan
sepeda motor 100 %. Sedangkan, komposisi kendaraan yang terkecil yaitu
kendaraan ringan 0 %, kendaraan berat 0 %, dan sepeda motor 0 %.
90
b. Komposisi Per-Jenis Kendaraan
Gambar 4.16 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Dakota belok kiri
Frontage Bandara Baru
Berdasarkan Gambar 4.16 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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 %.
Sedangkan komposisi kendaraan ringan yang terkecil yaitu City Car Small
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.
Kemudian, Gambar 4.16 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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.
Komposisi sepeda motor Gambar 4.16 (b) dengan arah pergerakan dari
pendekat Dakota menuju Frontage Bandara Baru yang terbesar yaitu motor
matic 60 %, motor bebek 38 %, dan motor sport 22 %. Sedangkan
91
komposisi sepeda motor yang terkecil yaitu motor matic 0 %, motor bebek
0 %, dan motor sport 0 %.
c. Jalan Poros Makassar Maros
1. Belok Kanan menuju Tol DR. Ir. Sutami
Komposisi kendaraan pendekat Makassar Maros arah pergerakan Tol
DR. Ir. Sutami akan diperlihatkan Gambar 4.17 sebagai berikut :
a. Komposisi Kendaraan
Berdasarkan Gambar 4.17 (a) memperlihatkan komposisi kendaraan
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
b. Komposisi Per-Jenis Kendaraan
Gambar 4.17 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Makassar Maros
belok kanan Tol DR. Ir. Sutami
Berdasarkan Gambar 4.17 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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 %.
Kemudian, Gambar 4.17 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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
a. Komposisi Kendaraan
Berdasarkan Gambar 4.18 (a) memperlihatkan komposisi kendaraan
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 %.
b. Komposisi Per-Jenis Kendaraan
Gambar 4.18 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Makassar Maros
kanan Frontage Tol DR. Ir. Sutami
Berdasarkan Gambar 4.18 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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 %.
Kemudian, Gambar 4.18 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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 %.
Komposisi sepeda motor Gambar 4.19 (b) dengan arah pergerakan dari
pendekat Makassar Maros menuju Frontage Tol DR. Ir. Sutami yang
terbesar yaitu motor matic 38 %, motor bebek 48 %, dan motor sport 21 %.
Sedangkan komposisi sepeda motor yang terkecil yaitu motor matic 16 %,
motor bebek 31 %, dan motor sport 3 %.
3. Lurus Perintis Kemerdekaan
Komposisi kendaraan pendekat Makassar Maros arah pergerakan
Perintis Kemerdekaan akan diperlihatkan Gambar 4.19 sebagai berikut:
95
a. Komposisi Kendaraan
Berdasarkan Gambar 4.19 (a) memperlihatkan komposisi kendaraan
dengan arah pergerakan dari pendekat Makassar Maros lurus Perintis
Kemerdekaan yang terbesar yaitu kendaraan ringan 36 %, kendaraan berat
5 %, dan sepeda motor 87 %. Sedangkan, komposisi kendaraan yang
terkecil yaitu kendaraan ringan 11 %, kendaraan berat 1 %, dan sepeda
motor 60 %.
b. Komposisi Per-Jenis Kendaraan
Gambar 4.19 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Makassar Maros
lurus Perintis Kemerdekaan
Berdasarkan Gambar 4.19 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
ringan dengan arah pergerakan dari pendekat Makassar Maros menuju
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.
Kemudian, Gambar 4.19 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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.
Komposisi sepeda motor Gambar 4.19 (b) dengan arah pergerakan dari
pendekat Makassar Maros menuju Perintis Kemerdekaan yang terbesar
yaitu motor matic 75 %, motor bebek 41 %, dan motor sport 11 %.
Sedangkan komposisi sepeda motor yang terkecil yaitu motor matic 45 %,
motor bebek 25 %, dan motor sport 0 %.
4. Belok Kiri Bandara Baru
Komposisi kendaraan pendekat Makassar Maros arah pergerakan
Bandara Baru akan diperlihatkan Gambar 4.20 sebagai berikut :
97
a. Komposisi Kendaraan
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
7 %, dan sepeda motor 75 %. Sedangkan, komposisi kendaraan yang
terkecil yaitu kendaraan ringan 25 %, kendaraan berat 0 %, dan sepeda
motor 41 %.
b. Komposisi Per-Jenis Kendaraan
Gambar 4.20 Komposisi Per-jenis Kendaraan Pendekat Makassar Maros
belok kiri Bandara Baru
Berdasarkan Gambar 4.20 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
ringan dengan arah pergerakan dari pendekat Makassar Maros menuju
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 %.
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.
Kemudian, Gambar 4.20 (b) memperlihatkan komposisi kendaraan
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.
Komposisi sepeda motor Gambar 4.20 (b) dengan arah pergerakan dari
pendekat Makassar Maros menuju Bandara Baru yang terbesar yaitu motor
matic 32 %, motor bebek 27 %, dan motor sport 30 %. Sedangkan
komposisi sepeda motor yang terkecil yaitu motor matic 19 %, motor bebek
9 %, dan motor sport 9 %.
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
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