BAB 1 PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Berdasarkan data perkembangan jumlah kendaraan bermotor menurut jenis kendaraannya pada tahun 1987-2013 oleh Badan Pusat Statistik Indonesia, tercatat bahwa pada setiap tahunnya terjadi perubahan jumlah kendaraan bermotor di Indonesia yang cenderung meningkat seperti pada Gambar 1.1. Selama 27 tahun tersebut menunjukkan bahwa komposisi jumlah kendaraan bermotor menurut jenis kendaraannya terbilang stabil seperti pada Gambar 1.2 dengan perbandingan rata-rata jumlah mobil penumpang, bus, truk dan sepeda motor berturut-turut adalah 0,13; 0,03; 0,07 dan 0,77. Jelas terlihat bahwa sepeda motor sangat mendominasi transportasi darat di Indonesia, sehingga kasus kecelakaan sepeda motor pula yang paling banyak terjadi di jalan.
Gambar 1.1. Data Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis Kendaraan Tahun 1987-2013.
(Sumber: Badan Pusat Statistik, 2014)
10.000.000 20.000.000 30.000.000 40.000.000 50.000.000 60.000.000 70.000.000 80.000.000 90.000.000 1 9 8 7 1 9 8 8 1 9 8 9 1 9 9 0 1 9 9 1 1 9 9 2 1 9 9 3 1 9 9 4 1 9 9 5 1 9 9 6 1 9 9 7 1 9 9 8 1 9 9 9 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3
Gambar 1.2. Komposisi Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis Kendaraan Tahun 1987-2013.
Meningkatnya jumlah kendaraan di Indonesia dengan kapasitas jalan yang tetap akan mengakibatkan kemacetan sehingga berdampak pada peningkatan biaya perjalanan, pemanfaatan energi yang sia-sia, penurunan tingkat produktivitas kerja serta penurunan tingkat kesehatan manusia dan kualitas lingkungan. Dampak-dampak tersebut berakibat buruk untuk lingkungan maupun manusia baik secara fisik dan/atau mental. Dalam usaha mengurangi kerugian akibat peningkatan jumlah kendaraan yang terjadi di Indonesia tersebut, solusi awal yang diberikan adalah berupa rekayasa lalu lintas. Rekayasa lalu lintas merupakan cabang ilmu teknik sipil untuk efisiensi dan efektivitas pergerakan dan transportasi orang dan barang di jalan raya. Rekayasa lalu lintas berhubungan dengan bagian fungsional dari sistem transportasi.
Dalam Penelitian ini, studi kasus dipilih di Daerah Istimewa Yogyakarta, dimana merupakan salah satu dari 34 provinsi di Indonesia. D.I.Yogyakarta adalah salah satu daerah yang berpotensi besar untuk dikunjungi oleh pendatang dari luar kota. Selain dijuluki sebagai Kota Pelajar karena banyak instansi pendidikan yang
0,15 0,16 0,15 0,13 0,11 0,05 0,04 0,03 0,03 0,03 0,11 0,10 0,08 0,08 0,06 0,69 0,70 0,73 0,76 0,80 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 1987-1993 1994-1998 1999-2003 2004-2008 2009-2013 Mobil Penumpang Bus Truk Sepeda Motor
berdiri di daerah ini, Yogyakarta juga memiliki adat istiadat yang masih sangat kental sehingga menjadi kawasan wisata favorit. Para pendatang khususnya pelajar dan mahasiswa yang menetap di Yogyakarta sebagian besar membawa kendaraan pribadi dari daerah asalnya masing-masing, sehingga kepadatan lalu lintas jalan di Yogyakarta menjadi tak terhindari, namun tidak memungkinkan pula untuk mencegah pertambahan volume kendaraan dari berbagai daerah tersebut. Dikarenakan adanya permasalahan tersebut maka dilakukan penelitian untuk menyelesaikannya dengan metode mikrosimulasi yang bertujuan untuk memperkirakan kinerja lalu lintas jalan atau sistem jaringan jalan. Simulasi mikroskopik atau yang biasa disebut dengan mikrosimulasi ini dimaksudkan sebagai setiap jenis moda transportasi dan juga pejalan kaki yang disimulasikan tersebut dapat mewakili secara individual itu sendiri, sehingga perlu mempertimbangkan seluruh parameter yang berpengaruh pada simulasi.
Di jaman serba elektronik ini semakin banyak program atau perangkat lunak yang dapat membantu segala pekerjaan di bidang apapun. Untuk bidang transportasi Teknik Sipil, terdapat beberapa perangkat lunak seperti KREISIG, EMME2, AIMSUN, VISSIM dan lain sebagainya. Pada penelitian ini, VISSIM merupakan perangkat lunak yang dipilih untuk melakukan mikrosimulasi dan kemudian dilakukan suatu perubahan agar dapat mengurangi masalah kemacetan. VISSIM dipilih karena keunggulannya yang dapat memodelkan mixed traffic dan karakteristik dari pergerakan di dalam pengaturannya menyerupai di Indonesia.
1.2. Rumusan Masalah
Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah:
a. Bagaimana persebaran pengguna jalan berdasarkan jenis kendaraan yang digunakan di kawasan Simpang Tugu Yogyakarta pada umumnya?
b. Bagaimana proses pemodelan simulasi mixed traffic dengan menggunakan perangkat lunak VISSIM?
c. Bagaimana proses kalibrasi dan validasi pada simulasi mikroskopik sesuai dengan perilaku pengemudi di Indonesia menggunakan perangkat lunak VISSIM?
d. Apakah waktu siklus pada suatu simpang bersinyal sudah efektif dan bagaimana cara pengoptimalannya dengan menggunakan perangkat lunak VISSIM?
1.3. Tujuan Penelitian
Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk:
a. Mengetahui persebaran pengguna jalan berdasarkan jenis kendaraan yang digunakan di kawasan Simpang Tugu Yogyakarta pada umumnya.
b. Melakukan pemodelan simulasi mixed traffic dengan menggunakan perangkat lunak VISSIM.
c. Melakukan kalibrasi dan validasi pada simulasi mikroskopik sesuai dengan perilaku pengemudi di Indonesia menggunakan perangkat lunak VISSIM. d. Menganalisis keefektifan waktu siklus pada suatu simpang bersinyal dan
melakukan pengoptimalan dengan menggunakan perangkat lunak VISSIM.
1.4. Batasan Masalah
Agar penelitian ini mempunyai arah yang jelas sesuai tujuan penelitian, maka batasan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Lokasi penelitian berada di Simpang Bersinyal Tugu, Daerah Istimewa Yogyakarta.
b. Sampel data kecepatan kendaraan diambil secara acak pada Ruas Jalan A.M.Sangaji pada kedua jalurnya.
c. Karakteristik hambatan samping dan pejalan kaki diasumsikan.
d. Pergerakan pada pertokoan, perumahan dan bangunan umum (hotel, spbu, kantor) tidak dimodelkan.
e. Pergerakan dari jalan minor (cabang ruas jalan A.M.Sangaji seperti Jalan Kranggan, Poncowinatan dan Pakuningratan) dimodelkan menjadi satu sebagai jalan mayor terdekat (arah Utara Simpang Tugu).
f. Menghitung waktu siklus efektif dengan menggunakan MKJI 1997.
1.5. Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah untuk:
a. Membandingkan pergerakan dari berbagai jenis kendaraan di daerah Yogyakarta, antara hasil observasi dengan hasil model simulasi menggunakan perangkat lunak VISSIM.
b. Memberikan petunjuk pelaksanaan pemodelan simulasi menggunakan perangkat lunak VISSIM.
c. Mengoptimalkan kinerja suatu simpang bersinyal.
d. Mengetahui arahan perbaikan terbaik yang dapat dilakukan untuk mengurangi kemacetan.
1.6. Keaslian Penelitian
Berdasarkan literatur yang dipelajari, ditemui penelitian sejenis yang diringkas pada Tabel 1.1. Persamaan dengan penelitian terdahulu tersebut terletak pada:
a. Tinjauan hasil penelitian, dimana panjang antrian menjadi variabel pembanding antara hasil observasi dan model simulasi.
b. Metode dalam menyelesaikan masalah, yaitu melakukan pemodelan simulasi mikroskopik dengan menggunakan suatu perangkat lunak.
Perbedaan dengan penelitian terdahulu tersebut terletak pada:
a. Spesifikasi perangkat lunak yang digunakan, yaitu terdapat KREISIG, OSCADY 4, AIMSUN 6.1 dan VISSIM 6. Sedangkan penelitian ini menggunakan VISSIM 7.
b. Studi kasus Simpang, yaitu pada Simpang Jetis, Kawasan Janti dan Simpang Mirota Kampus Terban yang berada di Yogyakarta, serta persimpangan Jalan
Gatot Subroto – H.R. Rasuna Said di Jakarta.. Sedangkan penelitian ini berlokasi di Simpang Tugu, Yogyakarta.
Selain itu terdapat perbedaan yang khusus dibandingkan dengan penelitian Aryandi (2014) karena menggunakan perangkat lunak yang sama dengan penelitian ini yaitu VISSIM.
a. Pendekat simpang yang ditinjau.
Penelitian ini meninjau empat lengan dari simpang empat lengan. Sedangkan penelitian sebelumnya meninjau satu lengan dari simpang empat lengan. b. Pengelompokkan jenis kendaraan.
Penelitian ini meninjau seluruh jenis kendaraan yang dikelompokkan berdasarkan modelnya (sedan, citycar, MPV, SUV, dll). Sedangkan penelitian sebelumnya mengelompokkan kendaraan berdasarkan golongannya (LV, MV, HV, UM).
c. Parameter kalibrasi dan validasi.
Penelitian ini mengubah parameter perilaku pengemudi secara lebih spesifik. d. Tinjauan kalibrasi dan validasi.
Penelitian ini membandingkan hasil model simulasi dari volume arus lalu lintas, panjang antrian dan waktu tempuh dengan hasil observasi. Sedangkan penelitian sebelumnya membandingkan hasil panjang antrian dan tundaan. e. Metode validitas dan reliabilitas (pengujian statistik data)
Penelitian ini menggunakan metode Geoffrey E. Havers (GEH) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk validitas dan reliabilitas. Sedangkan penelitian sebelumnya menggunakan koefisien determinasi atau
Tabel 1.1. Keaslian Penelitian. Peneliti Hendra Suryadharma (1997) Thaibur (2003) Agung Trianto Hehakaya (2013) Rama Dwi Aryandi (2014) Judul Penelitian Tundaan dan Panjang Antrian pada Simpang Bersinyal dengan Model Simulasi Tinjauan Pelbagai Alternatif Penanganan Manajemen Lalulintas di Suatu Kawasan Pemodelan Lalu Lintas Simpang Bersinyal di Provinsi DKI Jakarta dengan Program AIMSUN Versi 6.1 Penggunaan Software VISSIM untuk Analisis Simpang Bersinyal Lokasi Penelitian Simpang Jetis, Yogyakarta Kawasan Janti, Yogyakarta Persimpangan Jalan Gatot Subroto – Jalan H.R. Rasuna Said, Jakarta Simpang Mirota Kampus Terban, Yogyakarta Tinjauan Hasil Penelitian Panjang Antrian, Tundaan Panjang Antrian, Tundaan, Derajat Jenuh, Waktu Siklus Panjang Antrian, Tundaan, Kecepatan Panjang Antrian, Tundaan Software yang Digunakan
KREISIG OSCADY 4 AIMSUN 6.1 VISSIM 6
Hasil Penelitian Program KREISIG yang telah dimodifikasi ini dapat digunakan untuk perencanaan sinyal simpang empat tanpa bundaran, mengevaluasi sinyal lalu lintas, serta mengoptimalkan simpang Manajemen lalu lintas dapat mengurangi kemacetan dengan berkurangnya tundaan hingga 30% akibat pengoptimalan sinyal lampu lalu lintas disertai koordinasi Setelah dilakukan beberapa skenario manajemen dan rekayasa lalu lintas, peningkatan kinerja terbaik yaitu saat dilakukan perubahan arus dan perbaikan geometrik berupa bottle neck. Tidak ada perbedaan yang signifikan antara simulasi dengan hasil di lapangan, namun terdapat perbedaan yang cukup signifikan pada deviasi (penyebaran) hasil antrian
