SURABAYA
TUGAS AKHIR
Untuk memenuhi sebagian persyaratan dalam memperoleh Gelar SarjanaTeknik Sipil (S-1)
`
OLEH :
IRSYADATU ROHABAH NPM : 0953010024
PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL
FAKULTAS TEKNIK SIPIL DAN PERENCANAAN
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN”
J AWA TIMUR
2013
KINERJ A LALU LINTAS TERHADAP PEMBANGUNAN J EMBATAN FLY
OVER PASAR KEMBANG SURABAYA
Telah dipertahankan dihadapan dan diterima oleh Tim Penguji Tugas Akhir
Progam Studi Teknik Sipil FTSP UPN “Veteran” Jawa Timur
Pembimbing Utama
Ibnu Sholichin, ST.,MT., NPT. 3 7109 99 0167 1
Pembimbing Pendamping
Nugroho Utomo, ST.,MT., NPT. 3 7501 04 0195 1
Tim Penguji
Penguji I
Masliyah, ST., MT.,
Penguji II
Iwan Wahjudijanto, ST.,MT., NPT. 3 7102 99 0167 1
Penguji III
Ir. Hendrata Wibisana, MT., NIP. 19651208 199103 1 00 1
Mengetahui,
Dekan Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan
ii
melimpahkan rahmat dan hidayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan
penyusunan tugas akhir ini dengan judul ” Kinerja Lalu Lintas Jalan Diponegoro –
Jalan Pasar Kembang Terhadap Pembangunan Jembatan Fly Over Pasar Kembang
Surabaya“.
Penyusunan tugas akhir ini dilakukan guna memenuhi salah satu persyaratan
untuk menyelesaikan pendidikan Strata 1 (S-1) di Fakultas Teknik Sipil dan
Perencanaan UPN ”Veteran” Jawa Timur.
Dalam menyesaikan tugas akhir ini penulis banyak mendapat bimbingan
serta bantuan yang sangat bermanfaat untuk menyelesaikannya. Oleh karena itu pada
kesempatan ini penulis ingin mengucapkan rasa terima kasih yang sebesar-besarnya
kepada :
1. Ibu Ir. Naniek Ratni Juliardi AR, M.Kes. selaku Dekan Fakultas Teknik
Sipil dan Perencanaan Universitas Pembangunan Nasional ”Veteran”
Jawa Timur.
2. Bapak Ibnu Sholichin, ST., MT. selaku Ketua Program Studi Teknik Sipil
Universitas Pembangunan Nasional ”Veteran” Jawa Timur.
3. Para dosen dan staff pengajar yang telah memberikan bekal ilmu dan
pengetahuan yang amat berguna.
4. Teman – teman yang sangat membantu dalam penyelesaian tugas akhir
ini.
Dan sebagai akhir kata penulis harapkan agar tugas akhir ini dapat
bermanfaat bagi penulis pada khususnya dan para pembaca pada umumnya.
Surabaya, 13 November 2013
Penyusun
ABSTRAK ... i
2.4.1 Karakteristik arus lalu lintas ... 7
2.4.2 Volume arus lalu lintas... 8
2.4.3 Kapasitas jalan ... 9
2.4.4 Klasifikasi jalan ... 13
2.4.5 Jalan perkotaan ... 13
2.4.6 Tingkat pelayanan jalan ... 13
2.4.7 Derajat kejenuhan ... 15
2.4.8 Hambatan samping... 17
iv
BAB III METODE PENELITIAN ... 24
3.1 Identifikasi permasalahan ... 24
3.2 Pengumpulan data ... 24
3.3 Tahap pembahasan (analisa data) ... 24
3.4 Flow chart ... 25
BAB IV ANALISA DATA ... 26
4.1 Analisa regresi ... 26
4.2 Data Sekunder Dari Tahun 2008-2012 ... 27
4.3 Perhitungan regresi linier. ... 28
4.3.1 Pertumbuhan Kendaraan Pada Jalan Diponegoro ... 28
4.3.2 Pertumbuhan Kendaraan Pada Jalan Pasar Kembang .... 40
4.4 Perhitungan volume lalu lintas ... 55
4.4.1 Hambatan samping ... 53
4.4.2 Analisa kinerja lalu lintas pada segmen jalan Diponegoro sebelum adanya fly over kondisi eksisting . 53 4.4.3 Analisa kinerja lalu lintas pada segmen jalan Pasar Kembang sebelum adanya fly over kondisi eksisting .... 56
4.4.4 Analisa kinerja lalu lintas pada segmen jalan Diponegoro setelah adanya fly over dan umur rencana pada tahun 2018 .... ... 58
Tabel 2.1 Kapasitas dasar Co untuk jalan perkotaan ... 10
Tabel 2.2 Penyesuaian kapasitas FCw untuk pengaruh lebar jalur lalu lintas untuk jalan perkotaan ... 10
Tabel 2.3 Faktor penyesuaian kapasitas untuk pemisah arah (FCsp) ... 11
Tabel 2.4 Faktor penyesuaian FCsf untuk pengaruh hambatan samping dan lebar bahu pada kapasitas jalan perkotaan ... 11
Tabel 2.5 Faktor penyesuaian FCcs untuk pengaruh ukuran kota pada kapasitas jalan perkotaan ... 12
Tabel 2.6 Nilai tingkat pelayanan berdasarkan tingkat kejenuhan lalu lintas .. 15
Tabel 2.7 Nilai ekuivalen mobil penumpang (EMP) untuk jalan perkotaan tak terbagi ... 16
Tabel 2.8 Nilai ekuivalen mobil penumpang (EMP) untuk jalan perkotaan terbagi dan satu arah ... 16
Tabel 2.9 Kelas hambatan samping ... 17
Tabel 2.10 Penentuan tipe frekwensi hambatan samping ... 17
Tabel 4.1 Jumlah kendaraan di jalan Diponegoro tahun 2008-2012 ... 27
Tabel 4.2 Jumlah kendaraan di jalan Pasar Kembang tahun 2008-2012 ... 27
Tabel 4.3 Perhitungan regresi linier kendaraan sepeda motor jalan Diponegoro ... 28
Tabel 4.4 Data prediksi kendaraan sepeda motor per tahun pada jalan Diponegoro ... 30
Tabel 4.5 Perhitungan regresi linier kendaraan ringan jalan Diponegoro ... 32
Tabel 4.6 Data prediksi kendaraan ringan per tahun pada jalan Diponegoro .. 34
Tabel 4.7 Perhitungan regresi linier kendaraan berat jalan Diponegoro ... 36
Tabel 4.8 Data prediksi kendaraan berat per tahun pada jalan Diponegoro .... 38
Tabel 4.9 Perhitungan regresi linier kendaraan sepeda motor jalan Pasar Kembang ... 40
Tabel 4.10 Data prediksi kendaraan sepeda motor per tahun pada jalan Pasar Kembang ... 42
vi
Tabel 4.13 Perhitungan regresi linier kendaraan berat jalan Pasar Kembang ... 48
Tabel 4.14 Data prediksi kendaraan berat per tahun pada jalan Pasar
Kembang ... 50
Tabel 4.15 Persentase pertumbuhan kendaraan bermotor sampai tahun
rencana (tahun 2018) ... 51
Tabel 4.16 Tingkat hambatan samping di wilayah studi ... 53
Tabel 4.17 Jumlah kendaraan tahun 2014 dan tahun 2018 pada jalan
Diponegoro ... 58
Tabel 4.18 Jumlah total kendaraan tahun 2014 dan tahun 2018 jalan
Diponegoro ... 60
Tabel 4.19 jumlah kendaraan tahun 2014 dan tahun 2018 jalan Psar
Kembang ... 62
Tabel 4.20 Jumlah total kendaraan tahun 2014 dan tahun 2018 pada jalan
Pasar Kembang ... 64
Tabel 4.21 Nilai hasil perhitungan kendaraan pada tahun 2013, tahun 2014
dan tahun 2018 pada jalan Diponegoro ... 66
Tabel 4.22 Nilai hasil perhitungan kendaraan pada tahun 2013, tahun 2014
dan tahun 2018 pada jalan Pasar Kembang ... 66
Gambar 4.1 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan sepeda motor (MC)
pada jalan Diponegoro tahun 2008-2012 ... 29
Gambar 4.2 Grafik jumlah kendaraan sepeda motor (MC) pada jalan
Diponegoro tahun 2013-2018 ... 30
Gambar 4.3 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan ringan (LV) pada
jalan Diponegoro tahun 2008-2012 ... 33
Gambar 4.4 Grafik jumlah kendaraan ringan (LV) pada jalan Diponegoro
tahun 2013-2018 ... 34
Gambar 4.5 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan berat (HV) pada
jalan Diponegoro tahun 2008-2012 ... 37
Gambar 4.6 Grafik jumlah kendaraan berat (HV) pada jalan Diponegoro
tahun 2013-2018 ... 38
Gambar 4.7 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan sepeda motor (MC)
pada jalan Pasar Kembang tahun 2008-2012 ... 41
Gambar 4.8 Grafik jumlah kendaraan sepeda motor (MC) pada jalan Pasar
Kembang tahun 2013-2018... 42
Gambar 4.9 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan ringan (LV) pada
jalan Pasar Kembang tahun 2008-2012 ... 45
Gambar 4.10 Grafik jumlah kendaraan ringan (LV) pada jalan Pasar Kembang
tahun 2013-2018 ... 46
Gambar 4.11 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan berat (HV) pada
jalan Pasar Kembang tahun 2008-2012 ... 49
Gambar 4.12 Grafik jumlah kendaraan berat (HV) pada jalan Pasar Kembang
viii
Gambar 1.1 Peta lokasi studi di ruas jalan Diponegoro-jalan Pasar Kembang ... 4
Gambar 2.1 Persimpangan tidak sebidang bercabang tiga ... 19
Gambar 2.2 Persimpangan tidak sebidang bercabang empat ... 19
Gambar 2.3 Persimpangan tidak sebidang dengan 2 jalur penghubung ... 19
Gambar 2.4 Persimpangan tidak sebidang dengan 3 jalur penghubung ... 20
Gambar 2.5 Persimpangan tidak sebidang dengan 4 jalur penghubung ... 20
Gambar 3.1 Diagram alur penelitian ... 29
KEMBANG SURABAYA puncak dikarenakan adanya hambatan samping dan daerah simpang sebidang antara Jalan Diponegoro – Jalan Banyu Urip – Jalan Pasar Kembang – Jalan Pandegiling. Hal ini mengakibatkan terhambatnya pergerakan lalu lintas. Maka perlu adanya evaluasi ulang pada ruas jalan tersebut. Dalam hal ini dibutuhkan sebuah data, yaitu sekunder dari Dinas Pekerjaan Umum Bina Marga yang berupa data lalu lintas harian rata-rata (LHR). Dalam penyelesaian dipergunakan metode regresi linear dan perhitungan derajat kejenuhan (DS).
Dari hasil perhitungan volume lalu lintas pada segmen jalan Diponegoro sebelum adanya fly over diperoleh jumlah kendaraan total (Q) 3206 smp/jam, jumlah kapasitas jalan (C) 4839 smp/jam dan derajat kejenuhan (DS) nya 0.66. Pada segmen jalan Pasar Kembang jumlah kendaraan total (Q) 2825 smp/jam, jumlah kapasitas jalan (C) 4654 smp/jam dan derajat kejenuhan (DS) nya 0.61.
Kondisi volume lalu lintas setelah adanya fly over pada tahun 2014 di segmen jalan Diponegoro diperoleh jumlah kendaraan total (Q) 3234 smp/jam, jumlah kapasitas jalan (C) 6452 smp/jam dan derajat kejenuhan (DS) nya 0.50. Pada segmen jalan Pasar Kembang diperoleh jumlah kendaraan total (Q) 2919 smp/jam, jumlah kapasitas jalan (C) 6205 smp/jam dan derajat kejenuhan (DS) nya 0.47. Maka dari hasil perhitugan dapat disimpulkan bahwa dengan adanya pembanguan jembatan fly over dapat mengurangi kepadatan kendaraan pada segmen jalan tersebut dan juga dapat menstabilkan kinerja lalu lintas pada segmen jalan Diponegoro – jalan Pasar Kembang.
ii
ABSTRAK ... i
2.4.1 Karakteristik arus lalu lintas ... 7
2.4.2 Volume arus lalu lintas... 8
2.4.3 Kapasitas jalan ... 9
2.4.4 Klasifikasi jalan ... 13
2.4.5 Jalan perkotaan ... 13
2.4.6 Tingkat pelayanan jalan ... 13
2.4.7 Derajat kejenuhan ... 15
2.4.8 Hambatan samping... 17
iv
BAB III METODE PENELITIAN ... 24
3.1 Identifikasi permasalahan ... 24
3.2 Pengumpulan data ... 24
3.3 Tahap pembahasan (analisa data) ... 24
3.4 Flow chart ... 25
BAB IV ANALISA DATA ... 26
4.1 Analisa regresi ... 26
4.2 Data Sekunder Dari Tahun 2008-2012 ... 27
4.3 Perhitungan regresi linier. ... 28
4.3.1 Pertumbuhan Kendaraan Pada Jalan Diponegoro ... 28
4.3.2 Pertumbuhan Kendaraan Pada Jalan Pasar Kembang .... 40
4.4 Perhitungan volume lalu lintas ... 55
4.4.1 Hambatan samping ... 53
4.4.2 Analisa kinerja lalu lintas pada segmen jalan Diponegoro sebelum adanya fly over kondisi eksisting . 53 4.4.3 Analisa kinerja lalu lintas pada segmen jalan Pasar Kembang sebelum adanya fly over kondisi eksisting .... 56
4.4.4 Analisa kinerja lalu lintas pada segmen jalan Diponegoro setelah adanya fly over dan umur rencana pada tahun 2018 .... ... 58
Tabel 2.1 Kapasitas dasar Co untuk jalan perkotaan ... 10
Tabel 2.2 Penyesuaian kapasitas FCw untuk pengaruh lebar jalur lalu lintas untuk jalan perkotaan ... 10
Tabel 2.3 Faktor penyesuaian kapasitas untuk pemisah arah (FCsp) ... 11
Tabel 2.4 Faktor penyesuaian FCsf untuk pengaruh hambatan samping dan lebar bahu pada kapasitas jalan perkotaan ... 11
Tabel 2.5 Faktor penyesuaian FCcs untuk pengaruh ukuran kota pada kapasitas jalan perkotaan ... 12
Tabel 2.6 Nilai tingkat pelayanan berdasarkan tingkat kejenuhan lalu lintas .. 15
Tabel 2.7 Nilai ekuivalen mobil penumpang (EMP) untuk jalan perkotaan tak terbagi ... 16
Tabel 2.8 Nilai ekuivalen mobil penumpang (EMP) untuk jalan perkotaan terbagi dan satu arah ... 16
Tabel 2.9 Kelas hambatan samping ... 17
Tabel 2.10 Penentuan tipe frekwensi hambatan samping ... 17
Tabel 4.1 Jumlah kendaraan di jalan Diponegoro tahun 2008-2012 ... 27
Tabel 4.2 Jumlah kendaraan di jalan Pasar Kembang tahun 2008-2012 ... 27
Tabel 4.3 Perhitungan regresi linier kendaraan sepeda motor jalan Diponegoro ... 28
Tabel 4.4 Data prediksi kendaraan sepeda motor per tahun pada jalan Diponegoro ... 30
Tabel 4.5 Perhitungan regresi linier kendaraan ringan jalan Diponegoro ... 32
Tabel 4.6 Data prediksi kendaraan ringan per tahun pada jalan Diponegoro .. 34
Tabel 4.7 Perhitungan regresi linier kendaraan berat jalan Diponegoro ... 36
Tabel 4.8 Data prediksi kendaraan berat per tahun pada jalan Diponegoro .... 38
Tabel 4.9 Perhitungan regresi linier kendaraan sepeda motor jalan Pasar Kembang ... 40
Tabel 4.10 Data prediksi kendaraan sepeda motor per tahun pada jalan Pasar Kembang ... 42
vi
Tabel 4.13 Perhitungan regresi linier kendaraan berat jalan Pasar Kembang ... 48
Tabel 4.14 Data prediksi kendaraan berat per tahun pada jalan Pasar
Kembang ... 50
Tabel 4.15 Persentase pertumbuhan kendaraan bermotor sampai tahun
rencana (tahun 2018) ... 51
Tabel 4.16 Tingkat hambatan samping di wilayah studi ... 53
Tabel 4.17 Jumlah kendaraan tahun 2014 dan tahun 2018 pada jalan
Diponegoro ... 58
Tabel 4.18 Jumlah total kendaraan tahun 2014 dan tahun 2018 jalan
Diponegoro ... 60
Tabel 4.19 jumlah kendaraan tahun 2014 dan tahun 2018 jalan Psar
Kembang ... 62
Tabel 4.20 Jumlah total kendaraan tahun 2014 dan tahun 2018 pada jalan
Pasar Kembang ... 64
Tabel 4.21 Nilai hasil perhitungan kendaraan pada tahun 2013, tahun 2014
dan tahun 2018 pada jalan Diponegoro ... 66
Tabel 4.22 Nilai hasil perhitungan kendaraan pada tahun 2013, tahun 2014
dan tahun 2018 pada jalan Pasar Kembang ... 66
Gambar 4.1 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan sepeda motor (MC)
pada jalan Diponegoro tahun 2008-2012 ... 29
Gambar 4.2 Grafik jumlah kendaraan sepeda motor (MC) pada jalan
Diponegoro tahun 2013-2018 ... 30
Gambar 4.3 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan ringan (LV) pada
jalan Diponegoro tahun 2008-2012 ... 33
Gambar 4.4 Grafik jumlah kendaraan ringan (LV) pada jalan Diponegoro
tahun 2013-2018 ... 34
Gambar 4.5 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan berat (HV) pada
jalan Diponegoro tahun 2008-2012 ... 37
Gambar 4.6 Grafik jumlah kendaraan berat (HV) pada jalan Diponegoro
tahun 2013-2018 ... 38
Gambar 4.7 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan sepeda motor (MC)
pada jalan Pasar Kembang tahun 2008-2012 ... 41
Gambar 4.8 Grafik jumlah kendaraan sepeda motor (MC) pada jalan Pasar
Kembang tahun 2013-2018... 42
Gambar 4.9 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan ringan (LV) pada
jalan Pasar Kembang tahun 2008-2012 ... 45
Gambar 4.10 Grafik jumlah kendaraan ringan (LV) pada jalan Pasar Kembang
tahun 2013-2018 ... 46
Gambar 4.11 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan berat (HV) pada
jalan Pasar Kembang tahun 2008-2012 ... 49
Gambar 4.12 Grafik jumlah kendaraan berat (HV) pada jalan Pasar Kembang
viii
Gambar 1.1 Peta lokasi studi di ruas jalan Diponegoro-jalan Pasar Kembang ... 4
Gambar 2.1 Persimpangan tidak sebidang bercabang tiga ... 19
Gambar 2.2 Persimpangan tidak sebidang bercabang empat ... 19
Gambar 2.3 Persimpangan tidak sebidang dengan 2 jalur penghubung ... 19
Gambar 2.4 Persimpangan tidak sebidang dengan 3 jalur penghubung ... 20
Gambar 2.5 Persimpangan tidak sebidang dengan 4 jalur penghubung ... 20
Gambar 3.1 Diagram alur penelitian ... 29
1.1. Latar Belakang
Sistem transportasi jalan raya sangat berguna untuk pendorong, penggerak
dan penunjang pembangunan nasional dengan tujuan untuk mewujudkan lalu lintas
dan angkutan jalan dengan selamat, aman, cepat, lancar, tertib, teratur dan efisien.
Selain itu diharapkan mampu memadukan moda transportasi lainnya dan dapat
menjangkau seluruh wilayah pelosok daratan. Akan tetapi, permasalahan muncul
pada lalu lintas dan angkutan jalan di Indonesia, yaitu pelanggaran lalu lintas,
kemacetan lalu lintas dan kecelakaan lalu lintas. Dari ketiga masalah tersebut,
kemacetan lalu lintas adalah permasalahan yang sering terjadi di daerah Surabaya.
Kemacetan adalah suatu hal yang tidak diinginkan, tetapi dapat terjadi kapan saja,
dimana saja dan dapat menimpa siapa saja.
Kemacetan lalu lintas bukanlah hal yang asing dalam permasalahan
transportasi, seperti yang ada di ruas Jalan Diponegoro – Jalan Pasar Kembang. Ruas
jalan yang berada di kota Surabaya tersebut merupakan tempat pusat bisnis dan
perdagangan di kawasan Surabaya, di antaranya banyak pertokoan dan aktifitas
pasar. Sehingga terjadi peningkatan pada jumlah kendaraan.
Secara garis besar meningkatnya laju pertumbuhan jumlah kebutuhan
kendaraan akan mengakibatkan terhambatnya pergerakan lalu lintas (kemacetan) di
suatu daerah, apabila tanpa didukung sarana dan prasarana yang memadai.
Kemacetan terjadi karena adanya hambatan samping dan daerah simpang tak
Pandegiling, persimpangan tersebut tidak berfungsi semestinya akibat volume
kendaraan yang melebihi kapasitas jalan. Sehingga mengakibatkan kemacetan pada
ruas jalan Diponegoro – ruas jalan Pasar Kembang.
Banyaknya aktifitas dan variasi kegiatan yang dilakukan di pusat bisnis dan
perdagangan Pasar Kembang Surabaya sering kali menimbulkan kemacetan pada
hari-hari biasa dan jam-jam tertentu. Seperti halnya saat ini banyak aktifitas pasar
pada daerah tersebut, apalagi dengan adanya persimpangan tak sebidang yang tidak
berfungsi seperti semestinya yang berada di antara jalan Diponegoro – jalan Pasar
Kembang. Dengan adanya aktifitas pasar menyebabkan laju kendaraan terhambat
(pergerakan lalu lintasnya) dan pada persimpangan tersebut menyebabkan antrian
kendaraan yang melebihi kapasitas jalan, persimpangan tersebut berada di daerah
Pasar Kembang.
Dengan kondisi seperti itu, maka perlu segera diatasi dan dicari solusi yang
terbaik agar arus transportasi pada ruas jalan tersebut berjalan lancar, di antaranya
dengan melakukan analisa kinerja lalu lintas terhadap pembangunan jembatan Fly
Over Pasar Kembang untuk mengetahui seberapa besar pengaruh jembatan Fly Over
pada tingkat kepadatan lalu lintas di ruas jalan Diponegoro – jalan Pasar Kembang.
1.2. Rumusan Masalah
Adapun yang menjadi rumusan masalah pada tugas akhir ini adalah :
1. Bagaimanakah kinerja lalu lintas Jalan Diponegoro – Jalan Pasar Kembang
sebelum adanya pembangunan Jembatan Fly Over Pasar Kembang pada
kondisi eksisting.
2. Bagaimanakah kinerja lalu lintas Jalan Diponegoro – Jalan Pasar Kembang
setelah adanya Jembatan Fly Over Pasar Kembang pada tahun 2014 dan
setelah beroperasi Jembatan Fly Over Pasar Kembang pada tahun 2018.
1.3. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian tugas akhir ini sebagai berikut :
1. Untuk mengetahui kinerja lalu lintas Jalan Diponegoro – Jalan Pasar
Kembang sebelum adanya pembangunan Jembatan Fly Over Pasar Kembang
pada kondisi eksisting.
2. Untuk mengetahui kinerja lalu lintas Jalan Diponegoro – Jalan Pasar
Kembang setelah adanya Jembatan Fly Over Pasar Kembang pada tahun
2014 dan setelah beroperasi Jembatan Fly Over Pasar Kembang pada tahun
2018.
1.4 Batasan Masalah
Adapun batasan masalah dalam tugas akhir ini sebagai berikut :
1. Lokasi penelitian ini di Jalan Diponegoro – Jalan Pasar Kembang.
2. Data – data LHR yang digunakan adalah 5 tahun terakhir yaitu tahun 2008 –
2012 yang berasal dari Dinas Pekerjaan Umum Bina Marga Surabaya.
3. Tidak membahas perhitungan struktur jalan dan jembatan.
1.5 Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian ditunjukkan pada peta berikut:
Gambar 1.1 Peta lokasi studi di Jalan Diponegoro – Jalan Pasar Kembang
LOKASI STUDI
BAB II
TINJ AUAN PUSTAKA
2.1. Umum
Suatu teori penunjang diperlukan sebagai pembahasan keseluruhan masalah
yang akan timbul dalam penulisan tugas akhir ini. Dasar teori ini berisikan dasar –
dasar teori penunjang penulisan dibidangnya masing-masing yang mana hasilnya
telah melalui tahapan, pengkajian dan penelitian.
2.2. Unsur-Unsur Lalu Lintas
Unsur-unsur lalu lintas adalah semua elemen yang dapat berpengaruh
terhadap lalu lintas dimana elemen-elemen tersebut saling terikat antara satu sama
lain. (Andra Eka Putra, 2002 : Tugas Akhir)
1. Pemakai Jalan
2. Kendaraan
3. Jalan
4. Lingkungan
2.2.1. Pemakai J alan
Pemakai jalan adalah semua orang yang menggunakan fasilitas jalan secara
langsung, seperti pengemudi. Pengemudi adalah orang yang mengemudikan
kendaraan bermotor atau orang yang secara langsung mengawasi calon pengemudi
yang sedang belajar mengemudikan kendaraan bermotor. Kedudukan pengemudi
lalu lintas, dapat dilihat karakteristik dari setiap pengemudi yang satu dengan yang
lainnya cukup beragam.
2.2.2. Kendar aan
Kendaraan adalah sarana angkutan yang membantu manusia dalam mencapai
tujuan atau tempat lokasi dengan cepat, selamat dan ekonomis. Kendaraan sebagai
produk industri harus mampu memberikan jaminan atas nilai keamanan dan
kenyamanan. Standar-standar perlengkapan dari kendaraan dalam menunjang
keamanan dan kenyamanan tentunya harus diperhatikan kualitasnya.
2.2.3. J alan
Jalan adalah sebagai landasan bergeraknya suatu kendaraan, maka perlu
dilakukan perencanaan/desain yang cermat dan teliti yang mengacu pada gambaran
perkembangan di masa mendatang, karena apabila ada terjadi kesalahan dalam
perencanaan ataupun dalam memperhitungkan perkembangan untuk masa yang
akan datang tentunya akan sulit untuk merubahnya dan juga akan mempengaruhi
perilaku kendaraan yang melewatinya. Hal – hal yang menentukan pada perencanaan
jalan raya adalah kecepatan rencana, volume lalu lintas, karakteristik kendaraan dan
komposisi kendaraan yang lewat.
2.2.4. Lingkungan
Faktor lingkungan sebagai penyebab kemacetan lalu lintas yang dimaksud
adalah kondisi tata guna lahan dan pengaturan lalu lintas. Perilaku pengemudi pada
daerah tikungan sangat berbeda dengan apa yang dilakukan pada daerah yang lurus
pada suatu jalan. Selain itu kondisi pengaturan lalu lintas yang homogen akan
mempengaruhi perilaku pengemudi.
2.3. Arus Lalu Lintas
2.3.1 Karakteristik Arus Lalu Lintas
Arus lalu lintas adalah gerak kendaraan sepanjang jalan. Arus lalu lintas
diukur berdasarkan jumlah kendaraan yang melewati titik tertentu selama selang
waktu tertentu, biasanya dinyatakan dengan “lalu lintas harian rata-rata” (Leksmono
Surya Putranto, 2008). Arus lalu lintas pada suatu lokasi tergantung pada faktor yang
berhubungan dengan kondisi tempat. Besaran ini sangat bervariasi pada setiap jam
dalam sehari, tiap hari dalam seminggu, tiap bulan dalam setahun. Demikian juga
karakternya pun berubah hal ini berhubungan dengan aktivitas penduduk di sekitar
jalan tersebut.
Nilai arus lalu lintas (Q) mencerminkan komposisi lalu lintas, dengan
menyatakan arus dalam satuan mobil penumpang (smp). Semua nilai arus lalu lintas
(per arah total) diubah menjadi satuan mobil penumpang (smp) dengan mengalikan
data jumlah kendaraan dengan faktor ekuivalen pada tiap jenis kendaraan yang
kemudian diturunkan secara empiris untuk tipe kendaraan sebagai berikut :
1. Kendaraan ringan (LV) (termasuk mobil penumpang, pick-up, sedan).
2. Kendaraan berat menengah (HV) (termasuk bis, Trailer dan truck kombinasi).
3. Kendaraan motor (MC) ( sepeda motor)
4. Kendaraan tak bermotor (UM) (becak, sepeda, kereta kuda dan dorong)
Pengaruh kendaraan tak bermotor dimasukkan sebagai kejadian terpisah
dalam faktor penyusuaian hambatan samping. Ekuivalen mobil penumpang untuk
masing-masing tipe kendaraan tergantung pada tipe jalan dan arus lalu lintas total
8 2.3.2 Volume Lalu Lintas
Volume arus lalu lintas adalah jumlah dari kendaraan yang melewati suatu
titik pengamatan di jalan atau pada suatu lajur jalan selama interval waktu tertentu.
Satuan yang dipakai dalam pengukuran volume lalu lintas adalah kendaraan/jam.
Basis pengukuran volume arus lalu lintas adalah volume arus lalu lintas harian.
Ada 4 komponen pengukuran volume arus lalu lintas harian (Leksmono Surya
Putranto, 2008), yaitu :
1. Averange Daily Traffic atau Volume Arus Lalu Lintas Harian Rata-Rata, yakni
jumlah rata-rata volume arus lalu lintas selama 24 jam pada lokasi jalan yang
telah ditentukan.
2. Volume Lalu Lintas Mingguan Rata-Rata, yakni jumlah rata-rata volume arus lalu
lintas selama 24 jam pada 1 minggu pada lokasi jalan yang telah ditentukan.
3. Volume Lalu Lintas Harian Rata-Rata Tahunan, yakni jumlah rata-rata volume
arus lalu lintas selama 24 jam pada lokasi jalan yang telah ditentukan pada 1 tahun
dibagi dengan 365 hari (untuk tahun kabisat dibagi dengan 366 hari).
4. Volume Arus Lalu Lintas Mingguan Rata-Rata Tahunan, yakni jumlah rata-rata
volume arus lalu lintas selama 24 jam tiap 1 minggu pada lokasi jalan yang telah
ditentukan pada 1 tahun dibagi dengan jumlah minggu selama 1 tahun.
Pada pengukuran volume arus lalu lintas harian, terdapat jam-jam tertentu
yang mempunyai volume arus lalu lintas tertinggi. Inilah yang disebut dengan
volume arus lalu lintas jam puncak. Volume arus lalu lintas jam puncak ini biasanya
dipakai sebagai dasar referensi atau acuan dalam analisis perencanaan dan
operasional dalam rekayasa lalu lintas, yakni jam puncak pagi maupun jam puncak
sore.
2.3.3. Kapasitas
Kapasitas didefinisikan sebagai arus maksimum melalui suatu titik di jalan
yang dapat dipertahankan persatuan jam pada kondisi tertentu. Nilai kapasitas
diamati melalui pengumpulan data di lapangan selama memungkinkan, karena lokasi
yang mempunyai arus mendekati kapasitas segmen jalan sedikit (sebagaimana
terlihat dari kapasitas sepanjang jalan), kapasitas juga diperkirakan dari analisa
kondisi ringan lalu lintas.
Kapasitas total adalah hasil perkalian antara kapasitas dasar (Co) untuk
kondisi tertentu (ideal) dan faktor-faktor korelasi (F) dengan memperhitungkan
pengaruh terhadap kapasitas, kapasitas dinyatakan dalam satuan mobil penumpang
(smp). Adapun persamaan dasar untuk menentukan kapasitas adalah :
C = Co x FCw x FCsp x FCsf x FCcs
Dimana :
C = Kapasitas sesungguhnya (smp/jam)
Co = Kapasitas dasar (ideal) untuk kondisi ideal tertentu (smp/jam)
FCw = Faktor Penyesuaian untuk kapasitas
FCsp = Faktor penyesuaian untuk kapasitas pemisah arus
FCsf = Faktor penyesuaian untuk kapasitas hambatan samping 2 bahu jalan.
FCcs = Faktor penyesuaian untuk kapasitas ukuran kota.
Untuk faktor penyesuaian didapat dari tabel jika kondisi sesungguhnya sama dengan
Nilai dari Co atau kapasitas dasar (ideal) untuk kondisi (ideal) tertentu
(smp/jam) dapat dilihat pada tabel 2.1 berikut ini :
Tabel 2.1 Kapasitas dasar Co untuk jalan perkotaan
Tipe Jalan Kapasitas dasar
(SMP/jam)
Faktor penyesuaian lebar jalan ditentukan berdasarkan lebar jalan efektif
yang dapat dilihat pada tabel 2.2 berikut ini :
Tabel 2.2 Penyesuaian kapasitas FCw untuk pengaruh lebar jalur lalu lintas untuk jalan perkotaan
Tipe Jalan Lebar jalur lalu lintas efektif (Wc) (M)
FCw
Empat lajur terbagi atau jalan satu arah Empat lajur tak terbagi Per Lajur
3,00 Dua lajur tak terbagi Per Lajur
5
Sumber : MKJI 1997 hal.5-51
Faktor penyesuaian pembagian arah jalan berdasarkan pada kondisi dan
distribusi arus lalu-lintas dari kedua arah jalan atau untuk tipe jalan tanpa pembatas
median. Untuk jalan satu arah adalah 1.0 faktor penyesuaian pemisah jalan dapat
dilihat pada tabel 2.3 berikut ini :
Tabel 2.3 Faktor penyesuaian kapasitas untuk pemisah arah (FCsp) Pemisah arah
Sumber : MKJI 1997 hal.5-52
Nilai dari faktor penyesuaian untuk pengaruh hambatan samping dan bahu
jalan (FCSF) dapat ditentukan dari tabel 2.4 sebagai berikut :
Tabel 2.4 Faktor penyesuaian FCSF untuk pengaruh hambatan samping dan lebar
bahu pada kapasitas jalan perkotaan dengan bahu
Tipe Jalan Kelas Hambatan Samping (SFC)
Faktor penyesuaianuntuk hambatan samping dan lebar bahu (FCw)
Lebar bahu efektif rata-rata Ws (M)
<0,5 M 1,0 M 1,5 M >2 M
Faktor penyesuaian FC6SF untuk jalan enam lajur
Faktor penyesuaian kapasitas untuk 6 lajur dapat ditentukan dengan
menggunakan nilai FC4SF untuk jalan empat lajur yang diberikan pada tabel 2.4,
sebagaimana ditunjukkan di bawah ini :
FC6SF = 1 – 0,8 ( 1 – FC4SF )
Dimana :
FC6SF = faktor penyesuaian kapasitas untuk jalan enam lajur
FC4SF= faktor penyesuaian kapasitas untuk jalan empat lajur
Nilai dari faktor penyesuaian untuk ukuran kota (FCCS) dapat ditentukan dari
tabel 2.5 di bawah ini :
Tabel 2.5 Faktor penyesuaian FCcs untuk pengaruh ukuran kota pada kapasitas jalan perkotaan
Ukuran Kota (Juta Penduduk) Faktor Penyesuaian untuk ukuran kota
(FCcs)
Sumber : MKJI 1997 hal.5-55
2.3.4. Klasifikasi J alan
Menurut Peraturan Bina Marga No 38 / 2004 Undang-Undang Tentang Jalan,
mengelompokkan jalan menjadi 3 kategori berdasarkan fungsinya yaitu:
1. Jalan arteri yaitu jalan yang melayani angkutan utama, dengan cirri-ciri :
perjalanan jarak jauh, kecepatan rata -rata tinggi, jumlah jalan dibatasi secara
efisien
2. Jalan kolektor yaitu jalan yang melayani angkutan dengan pengumpulan/
pembagian, dengan ciri-ciri : perjalanan jarak sedang, kecepatan rata-rata
sedang dan jumlah jalan masuk dibatasi
3. Jalan local yaitu jalan yang melayani angkutan setempat, dengan ciri-ciri :
perjalanan dekat, kecepatan rata-rata rendah dan jumlah jalan masuk tidak
dibatasi
2.3.5. J alan Per kotaan
Daerah perkotaan atau semi perkotaan adalah karakteristik arus lalu lintas
puncak pada pagi dan sore hari, secara umum lebih tinggi dan terdapat perubahan
komposisi lalu lintas dengan persentase kendaraan pribadi dan sepeda motor yang
lebih tinggi, dan persentase truk berat yang lebih rendah dalam arus lalu lintas).
Peningkatan arus yang berarti pada jam puncak biasanya menunjukkan perubahan
distribusi arah lalu lintas (tidak seimbang), dan karena itu batas segmen jalan harus
dibuat antara segmen jalan luar kota dan jalan semi perkotaan.
2.3.6. Tingkat Pelayanan J alan
Pada suatu kendaraan dengan volume lalu lintas yang rendah, pengemudi
akan merasa lebih nyaman mengendarai kendaraan dibandingkan jika berada pada
sebanding dengan bertambahnya volume lalu lintas, dengan kata lain rasa nyaman
dan volume lalu lintas berbanding terbalik.
Untuk mengukur pelayanan dari ruas jalan adalah dengan menggunakan
tingkat pelayanan, dimana parameter kualitas ruas jalan tersebut antara lain :
1. Kecepatan
2. V / C rasio
3. Tingkat Pelayanan (Level of Service)
Highway Capacity Manual membagi tingkat pelayanan jalan atas 6 keadaan (Silvia
Sukirman,1994) yaitu :
1. Tingkat pelayanan A, dengan ciri – ciri :
a. Arus lalu lintas bebas tanpa hambatan.
b. Volume dan kepadatan lalu lintas rendah.
2. Tingkat pelayanan B, dengan ciri – ciri :
a. Arus lalu lintas stabil.
b. Kecepatan mulai dipengaruhi oleh keadaan lalu lintas.
3. Tingkat pelayanan C, dengan ciri – ciri :
a. Arus lalu lintas masih stabil.
b. Kecepatan dan kebebasan bergerak sudah dipengaruhi oleh besarnya
volume lalu lintas sehingga pengemudi tidak dapat lagi memilih
kecepatan yang diinginkan.
4. Tingkat pelayanan D, dengan ciri – ciri :
a. Arus lalu lintas sudah mulai tidak stabil.
b. Perubahan volume lalu lintas sangat mempengaruhi besarnya kecepatan
perjalanan.
5. Tingkat pelayanan E, dengan ciri – ciri :
a. Arus lalu lintas sudah tidak stabil.
b. Volume kira – kira sama dengan kapasitas, sering terjadi kemacetan.
6. Tingkat pelayanan F, dengan ciri – ciri :
a. Arus lalu lintas tertahan pada kecepatan rendah.
b. Sering terjadi kemacetan.
Nilai dari setiap tingkat pelayanan dapat dilihat pada tabel 2.6. berikut :
Tabel 2.6 Nilai Tingkat Pelayanan Berdasarkan Tingkat Kejenuhan Lalu Lintas Tingkat
Sumber : C Jotin Khisty hal.226
2.4.7. Derajat kejenuhan
Derajat kejenuhan (DS) merupakan rasio arus terhadap kapasitas yang
digunakan sehingga faktor utama dalam penentuan tingkat kinerja dan segmen jalan,
nilai derajat kejenuhan juga menunjukkan apakah segmen jalan tersebut mempunyai
masalah kapasitas atau tidak. Derajat kejenuhan pada jalan tertentu dihitung sebagai
Q = emp LV x LV(kend/jam)+ emp HV x HV(kend/jam)+emp MC x MC(kend/jam)
Untuk nilai emp, masing-masing kendaraan didapat dari tabel emp seperti berikut.
Tabel 2.7 Nilai ekuivalen mobil penumpang (EMP) untuk jalan perkotaan tak terbagi
Tipe jalan Arus lalu
Dua-lajur satu arah (2/1 D)
Dan
0 1,3 0,4
Empat-lajur terbagi (4/2 D) > 1050 1,2 0,25
Tiga-lajur satu arah (3/1 D)
Dan
0 1,3 0,4
Enam-lajur terbagi (6/2 D) >1100 1,2 0,25
Sumber : MKJI 1997 hal. 5-38
2.4.8. Hambatan Samping
Hambatan samping ialah dampak terhadap kinerja lalu-lintas dari aktivitas
samping segmen jalan, seperti pejalan kaki, kendaraan lain berhenti,kendaraan
masuk atau keluar sisi jalan dan kendaraan lambat.Untuk penentuan kelas hambatan
samping ditunjukkan pada tabel 2.9 berikut ini.
Tabel 2.9 Kelas Hambatan Samping
Kelas Hambatan
Daerah komersial ; aktivitas sisi jalan tinggi
Daerah komersial ; aktivitas pasar sisi jalan
Sumber : MKJI 1997 hal. 5-39
Adapun faktor – faktor yang mempengaruhi nilai kelas hambatan samping
dengan frekwensi bobot kejadian per jam per 200 meter dari segmen jalan yang
diamati, pada kedua sisi jalan. Seperti tabel 2.10 berikut ini.
Tabel 2.10 Penentuan tipe frekwensi hambatan samping
Tipe kejadian hambatan samping Simbol Faktor bobot
Jumlah pejalan kaki PED 0.5
Jumlah kendaraan berhenti PSV 1.0
Jumlah kendaraan keluar samping jalan EEV 0.7
Jumlah kendaraan lambat SMV 0.4
2.5. Persimpangan Tidak Sebidang (interchange)
Apabila volume arus lalu lintas yang melalui suatu pertemuan jalan atau
persimpangan jalan sudah mencapai kapasitas pelayanan jalannya, maka arus lalu
lintas tersebut harus mengalami hambatan yang disebabkan oleh arus lalu lintas dari
jalan lain, berupa arus lalu lintas menerus atau membelok sehingga diperlukan suatu
persimpangan tak sebidang.
Pada persimpangan tak sebidang ini, ujung-ujung jalan bertemu tidak secara
langsung, tetapi menggunakan suatu jalur-jalur penghubung (ramps) yang terpisah
sehingga ada kemungkinan untuk berganti arah atau berpindah jalur dari jalan yang
satu ke jalan yang lain dengan melalui jalur-jalur penghubung (ramps) tersebut.
Menurut fungsi jalur-jalur jalan di dalam daerah interchange dapat dibagi sebagai
berikut :
1. Jalur utama (main lane) : jalur untuk lalu lintas utama.
2. Jalur kolektor/jalur distributor : merupakan jalur pengumpul atau pembagi
arus lalu lintas menuju atau keluar jalur utama
3. Jalur perlambatan/jalur percepatan (speed change lane) : suatu jalur dengan
panjang terbatas dan terletak tepat di sebelah jalur cepat (merupakan
penambahan lebar jalur cepat) dan berfungsi sebagai tempat pengguna jalan
menyesuaikan kecepatannya, dari situasi di belakangnya ke situasi di
depannya.
4. Jalur perhubungan (ramps) : suatu jalur yang berfungsi sebagai penghubung
antara jalan-jalan utama yang bertemu.
a. Persimpangan tidak sebidang bercabang tiga :
umumnya hanya mempunyai satu bangunan persilangan, kecuali bila terjadi
hubungan langsung antar jalur yang ada.
Gambar 2.1Persimpangan tidak sebidang bercabang tiga
b. Persimpangan tidak sebidang bercabang empat
1). 1 jalur penghubung (1 ramps)
Gambar 2.2 Persimpangan tidak sebidang bercabang empat
2). 2 Jalur penghubung (2 ramps)
20 3). 3 jalur penghubung (3 ramps)
Gambar 2.4 Persimpangan tidak sebidang dengan 3 jalur penghubung
4). 4 Jalur penghubung
Gambar 2.5 Persimpangan tidak sebidang dengan 4 Jalur penghubung
2.6. Definisi Kemacetan Lalu Lintas
Kemacetan lalu lintas adalah merupakan suatu keadaan kondisi jalan bila
tidak ada keseimbangan antara kapasitas jalan (kapasitas/C) dengan jumlah kendaran
yang lewat (Volume/V). Gejala ini ditandai dengan kecepatan yang rendah sampai
berhenti, jarak antara kendaraan yang satu dengan kendaraan yang lain rapat,
pengemudi tidak dapat menjalankan kendaraan dengan kecepatan yang diinginkan.
Volume lalu lintas mendekati kapasitas jaringan jalan sebagai akibat ketidak
seimbangan antara mediaan berupa kapasitas jaringan jalan dengan permintaan yakni
volume lalu lintas terutama kendaraan.
Dari beberapa pengertian di atas dapat mengambil kesimpulan bahwa
kemacetan adalah keadaan dominan tingkat pemakaian jalan yang telah melebihi
kapasitas yang ada. Kemacetan lalu lintas juga merupakan akibat dari besarnya
volume lalu lintas yang tidak mampu dikomodasi oleh ruas jalan yang
mengakibatkan tingginya waktu perjalanan dan rendahnya kecepatan rata-rata.
Kemacetan lalu lintas terjadi karena ruas jalan tersebut sudah mulai tidak
mampu menerima/melewatkan luapan arus kendaraan yang datang secara lancar, hal
ini dapat terjadi karena pengaruh gangguan/hambatan samping (Side Friction) yang
tinggi, sehingga mengakibatkan penyempitan ruas jalan (bottleneck), seperti : parkir
di badan jalan (on road parking), berjualan/pasar di trotoar dan badan jalan,
pangkalan becak dan angkutan di badan jalan (berhenti dan parkir).
2.7. Sur vei Volume Lalu Lintas (Traffic Volume Sur vey)
Data jumlah kendaraan yang melewati suatu jalur dari segmen jalan selama
periode waktu tertentu. Survei ini dilakukan untuk memperoleh data :
1. Jumlah volume lalu lintas pada tiap-tiap jampuncak (pagi hari atau sore hari).
Data volume ini digunakan untuk :
a. Desain geometrik jalan dengan memperhatikan jumlah dan lebar lajur
lalu lintas, kebutuhan mengetahui karakter jalan, dan desain
persimpangan jalan.
b. Mendesain dan menetapkan penempatan peralatan pengatur lalu lintas
seperti lampu pengatur lalu lintas, rambu-rambu lalu lintas dan marka
lalu lintas pada atau persimpangan jalan.
c. Mengembangkan program operasional lalu lintas pendukung, seperti
penetapan jalan dengan 1 arah.
2. ADT (Average Daily Traffic) atau LHR (Lalu Lintas Harian Rata-rata)
adalah jumlah volume lalu lintas rata-rata selama 1 hari.
Nilai ADT atau LHR ini dipakai untuk menghitung nilai AADT yaitu jumlah
volume lalu lintas rata-rata selama 1 tahun. Data-data volume lalu lintas rata-rata
tahunan ini digunakan untuk :
a). Acuan kegiatan perencanaan dan pengembangan sistem jalan bebas hambatan
dan sistem jalan arteri di masa mendatang, dan pemilihan rute perjalanan
terbaik.
b). Mengukur tingkat kebutuhan pelayanan jalan dan estimasi pembiayaannya.
c). Menentukan kebutuhan dan prioritas pada pengembangan jalan
d). Evaluasi arus lalu lintas secara terpadu pada jalan atau pada sistem jalan raya,
yakni pengawasan terhadap kemungkinan perubahan karakter perjalanan dan
penentuan alternatif penyelesaiannya.
e). Mengetahui tingkat rawan kecelakaan lalu lintas dan penentuan alternatif
solusi keamanan, keselamatan dan kelancaran perjalanan.
Metode standar dalam survei volume lalu lintas ini adalah dengan cara
perhitungan manual. Jenis perhitungan ini mengharuskan pengamat lapangan untuk
memperoleh data volume arus lalu lintas dengan mempergunakan alat pencatat
mekanis berupa ‘counter checker’ atau ‘tally counter’. Jumlah volume arus lalu
lintas mempunyai komposisi arus lalu lintas yang terdiri atas :
1). Kendaraan ringan (LV) : kendaraan bermotor 2 sumbu beroda 4 dengan jarak
antara sumbu roda 2,0 – 3,0 m
Contoh : mobil penumpang (sedan, station wagon/van), dan mobil pick-up
sesuai sistem klasifikasi Bina Marga
2). Kendaraan berat (HV) : kendaraan bermotor 2 as atau lebih dengan jarak
antara sumbu roda lebih dari 3,0 m
Contoh : bis, truk 2 as, truk 3 as/semi trailer dan truk 4 as/trailer sesuai sistem
klasifikasi Bina Marga
3) Sepeda motor (MC) : kendaraan bermotor beroda 2 atau 3
Contoh : sepeda motor dan sepeda motor dengan side-passengers vehicle
(kendaraan penumpang samping)
4). Kendaraan tak bermotor (UM) : kendaraan beroda yang menggunakan tenaga
manusia/hewan
Contoh : sepeda, becak, kereta kuda dan kereta dorong. (Sumber : Manual
Kapasitas Jalan Indonesia, 1997)
Karakteristik dari volume arus lalu lintas dapat diketahui melalui pola arus
lalu lintas, yaitu data-data dalam tabel/grafik yang menyatakan fluktuasi volume arus
lalu lintas selama periode waktu tertentu. Pola arus lalu lintas ini dapat ditentukan
menurut tingkatan waktu, yaitu setiap jam (pola arus lalu lintas tiap jam), setiap hari
(pola arus lalu lintas harian), setiap minggu (pola arus lalu lintas mingguan) dan
24 BAB III
METODE PENELITIAN
3.1. Identifikasi Per masalahan
Identifikasi masalah dilakukan karena adanya kemacetan pada ruas jalan
tersebut, terutama pada jam – jam sibuk dan pada saat aktivitas pasar dimulai. Pada
saat itu terjadi adanya antrian kendaraan yang panjang dan melebihi kapasitas jalan.
Dengan kondisi jalan yang seperti ini maka dilakukanlah survei pada lokasi tersebut
untuk mengetahui permasalahan yang terjadi dan selanjutnya dianalisa untuk
diselesaikan.
3.2. Pengumpulan Data.
Pada tahap ini yang harus dilakukan dalam melaksanakan penelitian adalah
melakukan pengamatan secara langsung di lokasi studi guna pengumpulan data
untuk keperluan analisa, data-data yang dibutuhkan adalah data sekunder. Data
Sekunder, yaitu data yang diperoleh dari Dinas Pekerjaan Umum Bina Marga
Surabaya dari tahun 2008-2012 yaitu berupa data lalu lintas harian rata-rata (LHR).
3.3. Tahap Pembahasan (Analisa Data)
Setelah memperoleh data yang dibutuhkan selanjutnya dilakukan
pengelompokan dan pengolahan data sesuai dengan identifikasi permasalahan pada
ruas jalan Diponegoro – jalan Pasar Kembang Surabaya, maka pada tahap ini
dianalisa dan dihitung sesuai dengan rumus yang telah ditentukan. Berpedoman pada
Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) 1997 dengan bertujuan memperoleh
pemecahan dari permasalah tersebut dan dapat mengetahui kinerja lalu lintas pada
Fly Over Pasar Kembang. Pada analisa data ini di antaranya menghitung kapasitas
jalan Diponeoro dan jalan Pasar Kembang, menghitung jumlah volume lalu lintas
dan derajat kejenuhan.
3.4. Flow Chart
Berikut diagram alurnya :
Gambar 3.1 Diagr am Alur Penelitian MULAI
Identifikasi Masalah : - Sering tejadi kemacetan lalu lintas. - Adanya antrian kendaraan yang panjang
dan melebihi kapasitas jalan.
Pengumpulan Data
Analisa Hasil Pengolahan Data
- Perhitungan volume lalu lintas kondisi sebelum adanya
fly over pada tahun 2013 pada ruas jalan Diponegoro dan jalan Pasar Kembang
- Perhitungan volume lalu lintas kondisi setelah adanya
fly over pada tahun 2014 dan umur rencana tahun 2018 pada ruas jalan Diponegoro dan jalan Pasar Kembang
Data Sekunder : Data lalu lintas harian rata-rata (LHR)
Kesimpulan dan Sar an
BAB IV
ANALISA DATA
4.1 Analisa Regresi
Analisa regresi adalah salah satu analisa yang paling populer dan luas dalam
pemakaiannya. Analisa regresi dipakai untuk melakukan prediksi dan ramalan (Duwi
Priyatno, 2010), sehingga menunjukkan hubungan sebab-akibat antara satu variabel
bebas dengan variabel terikat.
Pada analisa ini mengunakan dua variabel yaitu variabel x adalah tahun dan
variabel y adalah jumlah kendaraan. Metode analisa ini akan meramalkan
pertumbuhan dari jumlah kendaraan di masa yang akan datang. Dengan bentuk
umum dari persamaan analisa regresi linier (Pangestu Subagyo, 2005) adalah sebagai
berikut :
Keterangan : a dan b = angka koefisien regresi
n = jumlah data pengamatan
x = variabel bebas/tahun
y = varibel terikat/jumlah kendaraan
r = nilai koefisien korelasi (-1 < r < 1)
26
4.2 Data Sekunder Dari Tahun 2008-2012
Data sekunder adalah data jumlah kendaraan ringan (LV), kendaraan berat
(HV) dan sepeda motor (MC) pada jalan Diponegoro dan jalan Pasar Kembang
selama 5 tahun yaitu dari tahun 2008 sampai dengan tahun 2012 yang berasal dari
Dinas Pekerjaan Umum Bina Marga Surabaya, seperti ditunjukkan pada tabel 4.1 dan
tabel 4.2 sebagai berikut :
Tabel 4.1 Jumlah Kendaraan di Jalan Diponegoro
Jenis Kendaraan
Jumlah Kendaraan (kend/jam)
2008 2009 2010 2011 2012
Sepeda Motor
100548 108795 116571 148706 124537
(MC)
Sumber : Dinas Pekerjaan Umum Bina Marga Surabaya
Tabel 4.2 Jumlah Kendaraan di Jalan Pasar Kembang
Jenis Kendaraan
4.3 Perhitungan Regr esi Linier
Dalam pengerjaan tugas akhir ini regresi linier dipergunakan untuk
meramalkan pertumbuhan kendaraan bermotor pada tahun 2013 sampai tahun 2018,
yang bertujuan untuk mengetahui volume lalu-lintas pada tahun 2013 dan tahun
2018.
4.3.1 Pertumbuhan Kendar aan pada J alan Diponegoro
4.3.1.1 Pertumbuhan Kendar aan Sepeda Motor (MC)
Dalam perhitungan ini, dipergunakan analisa regresi dengan progam
Microsoft Excel sehingga dapat diketahui jumlah pertumbuhan kendaraan sepeda
motor (MC) di masa yang akan datang.
Tabel 4.3 Perhitungan Regresi Linier Kendaraan Sepeda Motor Jalan Diponegoro
No X Y X.Y X² Y²
(Tahun) (Kendar aan)
1 2008 100548 201900384 4032064 10109900304
2 2009 108795 218569155 4036081 11836352025
3 2010 116571 234307710 4040100 13588798041
4 2011 148706 299047766 4044121 22113474436
5 2012 124537 250568444 4048144 15509464369
Σ 10050 599157 1204393459 20200510 73157989175
Sumber :Hasil perhitungan regresi linier
Maka didapatkan persamaan y = - 17545858 + 8788 (x)
Persamaan telah memenuhi karena nilai r = 0.753 → ( -1< r < 1 )
Dengan mempergunakan progam Microsoft Excel diperoleh nilai r2 = 0,567
yang ditunjukkan pada gambar 4.1 sebagai berikut :
Gambar 4.1 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan sepeda motor (MC) pada jalan Diponegoro tahun 2008-2012
Dari hasil perhitungan, diperoleh persamaan y = - 17545858+ 8788 (x).
Sehingga dapat dihitung pertumbuhan kendaraan sepeda motor (MC) Jalan
Diponegoro. Sebagai contoh perhitungan pertumbuhan kendaraan sepeda motor
(MC) pada tahun 2013 sebagai berikut :
y = - 17545858+ 8788 (x)
y = - 17545858+ 8788 (2013)
Untuk mempermudahkan dalam perhitungan, maka dipergunakan progam
Microsoft Excel. Dengan hasil yang ditunjukkan pada tabel 4.4 sebagai berikut :
Tabel 4.4 Data prediksi kendaraan sepeda motor per tahun pada jalan Diponegoro
No. Tahun J umlah Kendar aan
1 2013 144386
2 2014 153174
3 2015 161962
4 2016 170750
5 2017 179538
6 2018 188326
Sumber : Hasil perhitungan dengan Microsoft Excel
Dari hasil perhitungan di atas, maka diperoleh grafik pertumbuhan kendaraan
sepeda motor (MC) pada tahun 2013-2018 yang ditunjukkan pada gambar 4.2
sebagai berikut :
Gambar 4.2 Grafik jumlah kendaraan sepeda motor (MC) pada jalan Diponegoro tahun 2013-2018
Untuk mengetahui persentase pertumbuhan jumlah kendaraan sepeda motor
dari hasil perhitungan di atas dapat dihitung dengan menggunakan rumus :
F = P ( 1 + i )n
F = Jumlah kendaraan tahun rencana
P = Jumlah kendaraan tahun eksisting
n = Jumlah tahun yang direncanakan
i = Faktor pertumbuhan
Maka persentase pertumbuhan kendaraan sepeda motor untuk 5 tahun ke depan
adalah :
188326 = 153174( 1 + i )5
4.3.1.2 Pertumbuhan Kendar aan Ringan (LV)
Dalam perhitungan ini, dipergunakan analisa regresi linier sehingga dapat
diketahui jumlah pertumbuhan kendaraan ringan (LV) di masa yang akan datang.
Maka didapatkan hasil pada tabel 4.5 sebagai berikut :
Tabel 4.5 Perhitungan Regresi Linier Kendaraan Ringan Jalan Diponegoro
No
X Y
X.Y X² Y²
(Tahun) (Kendar aan)
1 2008 31394 63039152 4032064 985583236
2 2009 28988 58236892 4036081 840304144
3 2010 30265 60832650 4040100 915970225
4 2011 31802 63953822 4044121 1011367204
5 2012 33620 67643440 4048144 1130304400
Σ 10050 156069 313705956 20200510 4883529209
Sumber : Hasil perhitungan regresi linier
Maka didapatkan persamaan y = (x)
Persamaan telah memenuhi karena nilai r = 0.662 → ( -1< r < 1 )
Dengan mempergunakan progam Microsoft Excel diperoleh nilai r2 = 0,439
yang ditunjukkan pada gambar 4.3 sebagai berikut :
Gambar 4.3 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan ringan (LV) pada jalan
Diponegoro tahun 2008-2012
Dari hasil perhitungan, maka diperoleh persamaan y = - 1429252 + 727 (x).
Sehingga dapat dihitung pertumbuhan kendaraan ringan (LV) Jalan Diponegoro.
Sebagai contoh perhitungan pertumbuhan kendaraan ringan (LV) pada tahun 2013
sebagai berikut :
y = - 1429252 + 727 (x)
y = - 1429252 + 727 (2013)
Untuk mempermudahkan dalam perhitungan, maka dipergunakan progam
Microsoft Excel. Dengan hasil yang ditunjukkan pada tabel 4.6 sebagai berikut :
Tabel 4.6 Data prediksi kendaraan ringan per tahun pada jalan Diponegoro
No. Tahun J umlah Kendar aan
1 2013 34199
2 2014 34926
3 2015 35653
4 2016 36380
5 2017 37107
6 2018 37834
Sumber : Hasil perhitungan dengan Microsoft Excel
Dari hasil perhitungan di atas, maka diperoleh grafik pertumbuhan kendaraan
ringan (LV pada tahun 2013-2018 yang ditunjukkan pada gambar 4.4 sebagai
berikut :
Gambar 4.4 Grafik jumlah kendaraan ringan (LV) pada jalan Diponegoro tahun
2013-2018
Untuk mengetahui persentase pertumbuhan jumlah kendaraan ringan dari
hasil perhitungan di atas dapat dihitung dengan menggunakan rumus :
F = P ( 1 + i )n
F = Jumlah kendaraan tahun rencana
P = Jumlah kendaraan tahun eksisting
n = Jumlah tahun yang direncanakan
i = Faktor pertumbuhan
Maka persentase pertumbuhan kendaraan ringan untuk 5 tahun ke depan adalah :
37834 = 34926 ( 1 + i )5
4.3.1.3 Pertumbuhan Kendar aan Berat (HV)
Dalam perhitungan ini, dipergunakan analisa regresi linier sehingga dapat
diketahui jumlah pertumbuhan kendaraan Berat (HV) di masa yang akan datang.
Maka didapatkan hasil pada tabel 4.7 sebagai berikut :
Tabel 4.7 Perhitungan Regresi Linier Kendaraan Berat Jalan Diponegoro
No
X Y
X.Y X² Y²
(Tahun) (Kendar aan)
1 2008 3154 6333232 4032064 9947716
2 2009 3134 6296206 4036081 9821956
3 2010 3045 6120450 4040100 9272025
4 2011 3276 6588036 4044121 10732176
5 2012 3317 6673804 4048144 11002489
Σ 10050 15926 32011728 20200510 50776362
Sumber : Hasil perhitungan regresi linier
Maka didapatkan persamaan y = - 90883 + 47 (x)
Dengan mempergunakan progam Microsoft Excel diperoleh nilai r2 = 0,448
yang ditunjukkan pada gambar 4.5 sebagai berikut :
Gambar 4.5 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan berat (HV) pada jalan
Diponegoro tahun 2008-2012
Dari hasil perhitungan, maka diperoleh persamaan y = - 90883 + 47 (x).
Sehingga dapat dihitung pertumbuhan kendaraan berat (HV) Jalan Diponegoro.
Sebagai contoh perhitungan pertumbuhan kendaraan berat (HV) pada tahun 2013
sebagai berikut :
y = - 90883 + 47 (x)
y = - 90883 + 47 (2013)
y = 3728
Untuk mempermudahkan dalam perhitungan, maka dipergunakan progam
Microsoft Excel. Dengan hasil yang ditunjukkan pada tabel 4.8 sebagai berikut :
Tabel 4.8 Data prediksi kendaraan beratper tahun pada jalan Diponegoro
No. Tahun J umlah Kendar aan
1 2013 3728
2 2014 3775
3 2015 3822
4 2016 3869
5 2017 3916
6 2018 3963
Sumber : Hasil perhitungan dengan Microsoft Excel
Dari hasil perhitungan di atas, maka diperoleh grafik pertumbuhan kendaraan
berat (HV) pada tahun 2013-2018 yang ditunjukkan pada gambar 4.6 sebagai
berikut :
Gambar 4.6 Grafik jumlah kendaraan berat (HV) pada jalan Diponegoro tahun
Untuk mengetahui persentase pertumbuhan jumlah kendaraan berat (HV) dari
hasil perhitungan di atas dapat dihitung dengan menggunakan rumus :
F = P ( 1 + i )n
F = Jumlah kendaraan tahun rencana
P = Jumlah kendaraan tahun eksisting
n = Jumlah tahun yang direncanakan
i = Faktor pertumbuhan
Maka persentase pertumbuhan kendaraan berat (HV) untuk 5 tahun ke depan adalah :
3963 = 3775 ( 1 + i )5
i = 1%
4.3.2 Pertumbuhan Kendar aanPada J alan Pasar Kembang
4.3.2.1 Pertumbuhan Kendar aan Sepeda Motor (MC)
Dalam perhitungan ini, dipergunakan analisa regresi linier sehingga dapat
diketahui jumlah pertumbuhan kendaraan sepeda motor (MC) di masa yang akan
datang. Maka didapatkan hasil pada tabel 4.9 sebagai berikut :
Tabel 4.9 Perhitungan Regresi Linier Kendaraan Sepeda Motor (MC) Jalan Pasar
Kembang
No
X Y
X.Y X² Y²
(Tahun) (Kendar aan)
1 2008 99561 199918488 4032064 9912392721
2 2009 110675 222346075 4036081 12248955625
3 2010 101838 204694380 4040100 10370978244
4 2011 104176 209497936 4044121 10852638976
5 2012 125736 252980832 4048144 15809541696
Σ 10050 541986 1089437711 20200510 59194507262
Sumber : Hasil perhitungan regresi linier
Maka didapatkan persamaan y = - 9107654 + 4585 (x)
Dengan mempergunakan progam Microsoft Excel diperoleh nilai r2 = 0,472
yang ditunjukkan pada gambar 4.7 sebagai berikut :
Gambar 4.7 Grafik nilai koefisien korelasi r2 kendaraan sepeda motor (MC)
pada jalan Pasar Kembang tahun 2008-2012
Dari hasil perhitungan, maka diperoleh persamaan y = - 9107654+ 4585 (x).
Sehingga dapat dihitung pertumbuhan kendaraan sepeda motor (MC) Jalan Pasar
Kembang. Sebagai contoh perhitungan pertumbuhan kendaraan sepeda motor (MC)
pada tahun 2013 sebagai berikut :
y = - 9107654+ 4585 (x)
y = - 9107654+ 4585(2013)
y = 121951
Untuk mempermudahkan dalam perhitungan, maka dipergunakan progam
Microsoft Excel. Dengan hasil yang ditunjukkan pada tabel 4.10 sebagai berikut :
Tabel 4.10 Data prediksi kendaraan Sepeda Motor per tahun pada jalan Pasar Kembang
No. Tahun J umlah Kendar aan
1 2013 121951
2 2014 126536
3 2015 131121
4 2016 135706
5 2017 140291
6 2018 144876
Sumber : Hasil perhitungan dengan Microsoft Excel
Dari hasil perhitungan di atas, maka diperoleh grafik pertumbuhan kendaraan
sepeda motor (MC) pada tahun 2013-2018 yang ditunjukkan pada gambar 4.8
sebagai berikut :
Untuk mengetahui persentase pertumbuhan jumlah kendaraan sepeda motor
(MC) dari hasil perhitungan di atas dapat dihitung dengan menggunakan rumus :
F = P ( 1 + i )n
F = Jumlah kendaraan tahun rencana
P = Jumlah kendaraan tahun eksisting
n = Jumlah tahun yang direncanakan
i = Faktor pertumbuhan
Maka persentase pertumbuhan kendaraan sepeda motor (MC) untuk 5 tahun ke depan
adalah :
144876=126536( 1 + i )5
i = 3%
4.3.2.2 Pertumbuhan Kendar aan Ringan (LV)
Dalam perhitungan ini, dipergunakan analisa regresi linier sehingga dapat
diketahui jumlah pertumbuhan kendaraan ringan (LV) di masa yang akan datang.
Maka didapatkan hasil pada tabel 4.11 sebagai berikut :
Tabel 4.11 Perhitungan Regresi Linier Kendaraan Ringan Jalan Pasar Kembang
No
X Y
X.Y X² Y²
(Tahun) (Kendar aan)
1 2008 26863 53940904 4032064 721620769
2 2009 24212 48641908 4036081 586220944
3 2010 28826 57940260 4040100 830938276
4 2011 28797 57910767 4044121 829267209
5 2012 29494 59341928 4048144 869896036
Σ 10050 138192 277775767 20200510 3837943234
Sumber : Hasil perhitungan regresi linier
Maka didapatkan persamaan y = - 1951609 + 985 (x)
Dengan mempergunakan progam Microsoft Excel diperoleh nilai r2 = 0,523
yang ditunjukan pada gambar 4.9 sebagai berikut :
Gambar 4.9 Grafik nilai koefisien korelasi r2 kendaraan ringan (LV) pada jalan
Pasar Kembang tahun 2008-2012
Dari hasil perhitungan, maka diperoleh persamaan y = - 1951609 + 985 (x).
Sehingga dapat dihitung pertumbuhan kendaraan ringan (LV) Jalan Pasar Kembang.
Sebagai contoh perhitungan pertumbuhan kendaraan ringan (LV) pada tahun 2013
sebagai berikut :
y = - 1951609 + 985 (x)
y = - 1951609 + 985 (2013)
y = 31196
Untuk mempermudahkan dalam perhitungan, maka dipergunakan progam
Microsoft Excel. Dengan hasil yang ditunjukan pada tabel 4.12 sebagai berikut :
Tabel 4.12 Data prediksi kendaraan ringan per tahun pada jalan Pasar Kembang
No. Tahun J umlah Kendar aan
1 2013 31196
2 2014 32181
3 2015 33166
4 2016 34151
5 2017 35136
6 2018 36121
Sumber :Hasil perhitungan dengan Microsoft Excel
Dari hasil perhitungan di atas, maka diperoleh grafik pertumbuhan kendaraan
ringan (LV) pada tahun 2013-2018 yang ditunjukkan pada gambar 4.10 sebagai
berikut :
Untuk mengetahui persentase pertumbuhan jumlah kendaraan kendaraan
ringan (LV) dari hasil perhitungan di atas dapat dihitung dengan menggunakan
rumus :
F = P ( 1 + i )n
F = Jumlah kendaraan tahun rencana
P = Jumlah kendaraan tahun eksisting
n = Jumlah tahun yang direncanakan
i = Faktor pertumbuhan
Maka persentase pertumbuhan kendaraan ringan untuk 5 tahun ke depan adalah :
36121 = 32181 ( 1 + i )5
i = 2%
4.3.2.3 Pertumbuhan Kendar aan Berat (HV)
Dalam perhitungan ini, dipergunakan analisa regresi linier sehingga dapat
diketahui jumlah pertumbuhan kendaraan berat (HV) di masa yang akan datang.
Maka didapatkan hasil pada tabel 4.13 sebagai berikut :
Tabel 4.13 Perhitungan Regresi Linier Kendaraan Berat (HV) Jalan Pasar Kembang
No
X Y
X.Y X² Y²
(Tahun) (Kendar aan)
1 2008
2619 5258952 4032064 6859161
2 2009
2534 5090806 4036081 6421156
3 2010
2543 5111430 4040100 6466849
4 2011
2655 5339205 4044121 7049025
5 2012
2786 5605432 4048144 7761796
Σ 10050 13137 26405825 20200510 34557987
Sumber : Hasil perhitungan regresi linier
Persamaan telah memenuhi karena nilai r = 0.703 → ( -1< r < 1 )
Dengan mempergunakan progam Microsoft Excel diperoleh nilai r2 = 0,494
yang ditunjukkan pada gambar 4.11 sebagai berikut :
Gambar 4.11 Grafik nilai koefisien korelasi (r2) kendaraan berat (HV) pada jalan
Pasar Kembang tahun 2008-2012
Dari hasil perhitungan, maka diperoleh persamaan y = + 46 (x).
Sehingga dapat dihitung pertumbuhan kendaraan berat (HV) Jalan Pasar Kembang.
Sebagai contoh perhitungan pertumbuhan kendaraan berat (HV) pada tahun 2013
sebagai berikut :
y = + 46 (x)
y = + 46(2013)
y = 3770
Untuk mempermudahkan dalam perhitungan, maka dipergunakan progam
Microsoft Excel. Dengan hasil yang ditunjukkan pada tabel 4.14 sebagai berikut :
Tabel 4.14 Data prediksi kendaraan berat per tahun pada jalan Pasar Kembang
No. Tahun J umlah Kendar aan
1 2013 3770
2 2014 3816
3 2015 3862
4 2016 3908
5 2017 3954
6 2018 4000
Sumber : Hasil perhitungan dengan Microsoft Excel
Dari hasil perhitungan di atas, maka diperoleh grafik pertumbuhan kendaraan
berat (HV) pada tahun 2013-2018 yang ditunjukkan pada gambar 4.12 sebagai
berikut :
Untuk mengetahui persentase pertumbuhan jumlah kendaraan berat (HV) dari
hasil perhitungan di atas dapat dihitung dengan menggunakan rumus :
F = P ( 1 + i )n
F = Jumlah kendaraan tahun rencana
P = Jumlah kendaraan tahun eksisting
n = Jumlah tahun yang direncanakan
i = Faktor pertumbuhan
Maka persentase pertumbuhan kendaraan berat untuk 5 tahun ke depan adalah :
4000 =3816( 1 + i )5
i = 1%
Tabel 4.15 Persentase pertumbuhan kendaraan bermotor sampai tahun rencana (tahun 2018)
Jenis Kendaraan
Persentase Pertumbuhan Kendaraan tahun 2018
Jalan Diponegoro Jalan Pasar Kembang
Sepeda Motor (MC) 4% 3%
Kendaraan Ringan (LV) 2% 2%
Kendaraan Berat (HV) 1% 1 %
Sumber : Hasil Perhitungan
4.4 Perhitungan Volume Lalu Lintas
Perhitungan volume lalu lintas dilakukan untuk mengetahui kinerja lalu lintas
dari suatu segmen jalan dengan memperhitungan kapasitas dan derajat kejenuhan
(DS). Dalam perhitungan ini mempergunakan data yang sudah dikonversikan
kedalam satuan mobil penumpang/jam (smp/jam). Agar jumlah kendaraan dalam
satuan smp/jam, maka data jumlah kendaraan harus dikalikan faktor ekuivalen pada
tiap jenis kendaraan.
Adapun untuk menentukan koefisien ekuivalen mobil penumpang (EMP)
untuk jalan tak terbagi dan terbagi, yang sesuai dengan tabel 2.7 dan tabel 2.8, maka
diperoleh tipe jalan pada wilayah studi sebagai berikut:
1. Jalan Diponegoro dengan tipe jalan Enam-lajur terbagi (6/2 D), lebar jalur 3.5 m
2. Jalan Pasar Kembang dengan tipe jalan Enam-lajur terbagi (6/2 D), lebar jalur
4.4.1 Hambatan Samping
Perhitungan hambatan samping dilakukan untuk mengetahui kelas hambatan
samping.Adapun faktor-faktor yang mempengaruhi nilai kelas hambatan samping
dengan frekwensi bobot kejadian per jam per 200 meter dari segmen jalan yang
diamati, pada kedua sisi jalan. Dengan hasil survei pada tabel 4.16 sebagai berikut :
Tabel 4.16 Tingkat hambatan samping di wilayah studi
Ruas jalan
Sumber : hasil survei lapangan
4.4.2 Analisa Kinerja Lalu Lintas Pada Segmen J alan Diponegor o Sebelum
Adanya Fly Over Kondisi Eksisting
Analisa kinerja pada segmen jalan Diponegoro ini mempergunakan data
sekunder. Data jumlah kendaraan yang diperoleh kemudian diolah dan dianalisa
dengan menggunakan rumus dan dasar teori rekayasa lalu lintas. Untuk hitungnnya
dijelaskan sebagai berikut :
Jumlah kejadian untuk menentukan tingkat hambatan samping pada ruas Jalan
Diponegoro pada segmen yang ditinjau.
Jumlah pejalan kaki = 75x bobot 0.5 = 37.5
Jumlah kendaraan berhenti = 85x bobot 1.0 = 85
