: JURNAL PENELITIAN DOSEN FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS DARWAN ALI

(1)

(2)

ISSN : 2089-3949

JURNAL PENELITIAN DOSEN

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS DARWAN ALI

1. Analisa Perbandingan Perhitungan Kapasitas

Metode MKJI 1997 Dengan Perhitungan Kapasitas

menggunakan Metode Greenshields, Greenberg

dan Underwood (Donny DJ Leihitu, ST, MT)

2. Perilaku Kolom Baja Profil Siku Tersusun Empat

Menggunakan Software ANSYS 11 ( Lilis Indriani,

ST, MT)

3. Analis Tarif Angkutan Kapal Layar Motor di

Pelabuhan Laut Kuala Pembuang Kabupaten

Seruyan (Studi Kasus Kapal Layar Motor 36 GT)

(Bagus Subaganata, ST, MT)

4. Penggunaan Abu Sekam Padi Sebagai Filler Pada

Campuran Hot Roller Sheet (HRS) ( Siti Nurraj’ah

Wati, ST)

TAHUN

2012

VOL 1

FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL

UNIVERSITAS DARWAN ALI

VOL 1 EDISI JANUARI 2012 – APRIL 2012

(3)

(4)

DEWAN REDAKSI

JURNAL PENELITIAN DOSEN FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS DARWAN ALI

1. KETUA

: DONNY DJ LEIHITU, ST,MT

2. SEKRETARIS : LILIS INDRIANI, ST, MT

3. ANGGOTA : 1. BAGUS SUBAGANATA, ST, MT

2. SITI NURRAJ’AH WATI, ST

3. BUDI TJAHJONO, SSi, ST

(5)

KATA PENGANTAR

Puji Syukur Kehadirat Tuhan Yang Maha Esa atas berkah rahmat dan

karunia – Nya sehingga Jurnal dengan judul “Jurnal Penelitian Dosen

Fakultas Teknik Universitas Darwan Ali Volume 1”. dapat diselesaikan.

Terima kasih penulis ucapkan kepada semua pihak yang telah banyak

membantu dalam pembuatan Jurnal ini sehingga dapat diselesaikan dengan

baik.

Penulis menyadari, meskipun dalam penyusunan Jurnal ini sudah

berusaha semakimal mungkin tetapi tetap tidak luput dari kekurangan,

kelemahan dan bahkan kekeliruan. Oleh karenanya segala kritik dan saran

yang bersifat membangun bagi kesempurnaannya sangat diharapkan dan

akan diterima dengan tangan terbuka.

Akhir kata, semoga Jurnal ini bermanfaat bagi kita semua.

Kuala Pembuang, Januari 2012

(6)

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL

DEWAN REDAKSI

DAFTAR ISI

1. Analisa Perbandingan Perhitungan Kapasitas Metode MKJI 1997

Dengan Perhitungan Kapasitas Menggunakan Metode

Greenshields, Greenberg dan Underwood (Donny DJ Leihitu, ST, MT)

2. Permodelan Kolom Baja Profil Siku Tersusun Dengan Variasi Pelat

Kopel Menggunakan Software ANSYS 11 (Lilis Indriani, ST, MT)

3. Analis Tarif Angkutan Kapal Layar Motor di Pelabuhan Laut

Kuala Pembuang Kabupaten Seruyan (Studi Kasus Kapal Layar

Motor 34 GT) (Bagus Subaganata, ST, MT)

4. Penggunaan Abu Sekam Padi Sebagai Filler Pada Campuran

Hot Roller Sheet (HRS) (Siti Nurraj’ah Wati, ST)

i

ii

1 iii

10

11

20

(7)

JURNAL PENELITIAN DOSEN FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS DARWAN ALI, VOL 1 EDISI JANUARI 2012 – APRIL 2012 Page 1

ANALISA PERBANDINGAN PERHITUNGAN KAPASITAS METODE MKJI 1997

DENGAN PERHITUNGAN KAPASITAS MENGGUNAKAN METODE

GREENSHIELDS, GREENBERG

DAN UNDERWOOD

Oleh : Donny Dwy Judianto Leihitu, ST, MT

Staf Pengajar di Fakultas Teknik Program Studi Teknik Sipil Unversitas Darwan Ali

Jl. Ahmad Yani No 1 Kuala Pembuang Kabupaten Seruyan e- mail : donny_djleihitu@yahoo.com

Abstrak

Perhitungan Kapasitas suatu jalan diperlukan untuk mendapatkan hasil berupa kemampuan ruas jalan untuk menampung arus atau volume lalu lintas yang ideal dalam satuan waktu tertentu, dinyatakan dalam jumlah kendaraan yang melewati potongan jalan tertentu dalam satu jam (kend/jam), atau dengan mempertimbangan berbagai jenis kendaraan yang melalui suatu jalan digunakan satuan mobil penumpang sebagai satuan kendaraan dalam perhitungan kapasitas maka kapasitas menggunakan satuan mobil penumpang per jam atau (smp)/jam.

Manual Kapasitas Jalan Indonesia 1997 dan model pendekatan lalu lintas melalui model Linier Greenshields, Greenberg dan Underwood memberikan pedoman – pedoman untuk mendapatkan Kapasitas dari suatu ruas jalan.

Dari hasil penelitian di Jalan Ahmad Yani Kuala Pembang Kabupaten Seruyan model Linier Greenshields dengan R2 = 0.86899 mendapatkan kapasitas/volume maksimum = 91.07672 smp/jam, model Greenberg dengan nilai R2 = 0.74716 mendapatkan kapasitas/volume maksimum = 103.951816 smp/jam, dan model Underwood dengan Nilai R2 = 0.85919, mendapatkan kapasitas/volume maksimum = 85.703698 smp/jam, sedangkan dengan menggunakan metode Manual Kapasitas Jalan Indonesia MKJI – 1997 mendapatkan nilai Kapasitas sebesar = 2480.412 smp / jam. Terdapat perbedaan yang cukup signifikan antara perhitungan Kapasitas Jalan dengan menggunakan Manual Kapasitas Jalan Indonesi (MKJI – 1997) dengan Pemodelan Linier Greenshields, Model Greenberg dan Model Underwood. Ini disebabkan latar belakang pemodel yang digunakan banyak yang berasal dari penelitian jalan – jalan di luar negeri sedangkan untuk Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI – 1997) menggunakan penelitiannya menggunakan karateristik jalan yang ada di Indonesia.

I. PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang

Pergerakan kendaraan, manusia dan barang dari suatu tempat ke tempat yang lainnya memerlukan penyediaan sarana dan prasarana Transportasi yang memadai dan maksimal , yang diharapkan dapat menunjang kemajuan pembangunan di suatu daerah baik perkotaan maupun pedesaan. Bidang transportasi dengan berbagai macam permasalahannya perlu mendapat perhatian yang serius dari semua pihak baik masyarakat sebagai pengguna maupun pemerintah sebagai penyelenggara.

Kuala Pembuang sebagai ibu kota kabupaten Seruyan merupakan salah satu daerah yang berkembang dengan adanya percepatan pembangunan disegala bidang, diantaranya pembangunan pasar Saik, pembangunan pelabuhan Segintung dan pengembangan bandar udara Kuala Pembuang. Kondisi ini menyebabkan terjadinya peningkatan kegiatan transportasi khususnya peningkatan volume lalu lintas, apalagi dengan terbukanya akses jalan dan jembatan Sei Seruyan menuju ke Kuala Pembuang.

Sebagai kota yang belum banyak mengalami permasalahan serius mengenai arus lalu lintas, Kuala Pembuang perlu mendapatkan management lalu lintas mulai dari sekarang dengan memperhitungkan kondisi volume, kecepatan dan

kepadatan lalu lintas yang ada sehingga kapasitas jalan yang tidak seimbang dengan arus lalu lintas yang menjadi permasalahan dalam bidang transportasi bisa diantisipasi sejak dini.

Jalan Ahmad Yani dipilih sebagai lokasi penelitian dikarenakan jalan ini adalah jalan utama di Kota Kuala Pembuang yang merupakan urat nadi pergerakan transportasi dan ekonomi yang perlu mendapat perhatian dalam management lalu lintas.

I.2 Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang diatas, maka dapat dirumuskan permasalah sebagai berikut : Seberapa besar perbandingan Perhitungan kapasitas jalan dengan menggunakan metode Greenshield, Greenberg dan Underwood dan perhitungan Kapasitas Jalan dengan menggunakan Manual Kapasitas Jalan Indonesia tahun 1997 di ruas jalan Ahmad Yani Kuala Pembuang Kabupaten Seruyan

I.3 Pembatasan Masalah

Ruang lingkup permasalah pada penelitian ini perlu diadakan pembatasan dikarenakan adanya keterbatasan waktu, tenaga serta biaya, adapun pembatasan masalah pada penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Penelitian hanya dilakukan pada ruas jalan AhmadYani Kuala Pembuang Kabupaten Seruyan

(8)

2. Perhitungan Kapasitas Jalan dilakukan dengan menggunakan metode Greenshield, Greenberg dan Underwood serta Manual Kapasitas Jalan Indonesia tahun 1997 (MKJI 1997).

I.4 Tujuan Penelitian

Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui kapasitas jalan Ahmad Yani Kuala Pembuang Kabupaten Seruyan dengan menggunakan metode Greenshield, Greenberg dan Underwood dan dibandingkan dengan kapasitas jalan yang dihitung dengan menggunakan Manual Kapasitas Jalan Indonesia tahun 1997 (MKJI 1997)

I.5 Manfaat Penelitian

1. Memberikan informasi Kapasitas jalan Ahmad Yani kepada Pemerintah Kabupaten Seruyan yang nantinya dapat dipergunakan dalam managemen lalu lintas yang efektif dan efisien.

2. Mengetahui perbandingan perhitungan kapasitas yang menggunakan metode Greenshield, Greenberg dan Underwood dengan perhitungan kapasitas yang dengan menggunakan Manual Kapasitas Jalan Indonesia tahun 1997 (MKJI 1997).

3. Dapat digunakan sebagai referensi bagi penelitian – penelitian selanjutnya

II. TINJAUAN PUSTAKA II.1 Volume

Volume lalu lintas adalah jumlah kendaraan yang melewati suatu titik pada segmen jalan dalam interval waktu tertentu yang dinyatakan dalam kendaraan per satuan waktu. Satuannya adalah kendaraan/jam atau kendaraan/hari.

II.2. Kecepatan

Kecepatan menggambarkan tingkat pergerakan kendaraan yang dinyatakan dalam jarak tempuh persatuan waktu atau nilai perubahan jarak terhadap waktu. Satuannya adalah kilometer/jam, meter/detik.

II.3. Kepadatan

Kepadatan diartikan sebagai jumlah kendaraan yang ada pada satu ruas jalan raya atau lajur biasanya dinyatakan dalam rata – rata jumlah kendaraan persatuan panjang jalan.

Kepadatan sukar diukur secara langsung tetapi dapat dihitung dari kecepatan dan volume dengan : Volume/ Kecepatan

II.4. Kapasitas

Kapasitas adalah arus lalu lintas maksimum yang melewati suatu titik jalan yang dapat dipertahankan pada suatu bagian jalan dalam kondisi tertentu (misalnya : rencana geometrik, lingkungan, komposisi lalu lintas dan sebagainya) Kapasitas suatu jalan biasanya dinyatakan dalam kendaraan/jam atau satuan mobil penumpang/jam (smp/jam).

II.5. Derajat Kejenuhan

Derajat kejenuhan adalah rasio arus lalu lintas terhadap kapasitas, digunakan sebagai faktor utama dalam penentuan tingkat kinerja simpang dan segmen jalan. Nilai derajat kejenuhan menunjukkan apakah segmen jalan tersebut mempunyai masalah kapasitas atau tidak. Derajat kejenuhan dihitung

dengan menggunakan arus dan kapasitas dinyatakan dalam smp/jam. Derajat kejenuhan digunakan untuk untuk analisa perilaku lalu lintas berupa kecepatan. II.6. Kendaraan Bermotor (Satuan Mobil Penumpang)

Satuan mobil penumpang adalah satuan arus lalu lintas, dimana arus dari berbagai tipe kendaraan telah diubah menjadi kendaraan ringan (termasuk mobil penumpang) dengan menggunakan Ekivalensi Mobil Penumpang (EMP) (MKJI 1997).

Penggunaan ini dimaksudkan agar analisis lalu lintas mudah dilakukan. Faktor satuan mobil penumpang (smp) masing-masing kendaraan bermotor menurut Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI 1997), untuk jalan perkotaan adalah sebagai berikut:

1. Kendaraan Berat (HV) = 1,30

2. Kendaraan Ringan (LV) = 1,00

3. Sepeda Motor (MC) = 0,40

4. Kendaraan tidak bermotor = 1,00

II.7. Perhitungan Kapasitas Ruas Jalan

Persamaan umum untuk menghitung kapasitas suatu ruas jalan menurut Manual Kapasitas Jalan Indonesia 1997 (MKJI 1997) untuk daerah perkotaan adalah sebagai berikut:

Dimana:

C = Kapasitas (smp/jam) C0 = Kapasitas Dasar (smp/jam)

FCW = Faktor Penyesuaian Lebar Jalur

Lalu-Lintas

FCSP = Faktor Penyesuaian Pemisah Arah

(hanya untuk jalan tak terbagi) FCSF = Faktor Penyesuaian Hambatan Samping

FCCS = Faktor Penyesuaian Ukuran Kota

II.8. Hubungan Matematis Volume, Kecepatan, dan Kepadatan Lalu Lintas

Karakteristik arus lalu lintas sangat perlu dipelajari dalam menganalisis arus lalu lintas. Untuk dapat mempresentasikan karakteristik arus lalu lintas dengan baik, dikenal tiga parameter utama yang saling berhubungan secara matemastis satu dengan yang lainnya

Hubungan matematis antara kecepatan, arus, dan kepadatan dapat dinyatakan dengan persamaan (2.1) berikut: ……….(2.1) Dimana: V = Arus (smp/jam) D = Kepadatan (kend/km) S = Kecepatan (Km/Jam)

Hubungan matematis antar parameter tersebut dapat juga dijelaskan dengan menggunakan Gambar 2.1 yang memperlihatkan bentuk umum hubungan matematis antara Kecepatan – Kepadatan (S – D), Arus – Kepadatan (V – D), dan Arus – Kecepatan (V – S).

C = C

0

x FC

w

x FC

SP

x FC

SF

x FC

CS

(9)

Gambar 2.1 Hubungan matematis antar arus/volume, kecepatan dan kepadatan.

Dimana:

Vmaks = Kapasitas atau volume maksimum Sm = Kecepatan pada kondisi volume lalu

lintas maksimum

Dm = Kepadatan pada kondisi volume lalu lintas maksimum

Sff = Kecepatan pada kondisi volume lalu lintas sangat rendah

Dj = Kepadatan kondisi volume lalu lintas macet total.

Hubungan matematis antara kecepatan – kepadatan monoton ke bawah yang menyatakan bahwa apabila kepadatan lalu lintas meningkat, maka kecepatan akan menurun. Volume lalu lintas akan menjadi nol apabila kepadatan sangat tinggi sedemikian rupa sehingga tidak memungkinkan kendaraan untuk bergerak lagi. Kondisi seperti ini dikenal dengan kondisi macet total. Apabila kepadatan meningkat dari nol, maka kecepatan akan menurun sedangkan volume lalu lintas akan meningkat. Apabila kepadatan terus meningkat, maka akan dicapai suatu kondisi dimana peningkatan kepadatan tidak akan meningkatkan volume lalu lintas, malah sebaliknya akan menurunkan volume lalu lintas (lihat gambar 2.1). titik maksimum volume lalu lintas tersebut dinyatakan dengan kapasitas arus.

Ada tiga jenis model yang dapat digunakan untuk mempresentasikan hubungan matematis antara ke tiga parameter tersebut, yaitu:

II.9. Model Greenshields

Greenshields merumuskan bahwa hubungan matematis antara Kecepatan–Kepadatan diasumsikan linear (Ofyar Tamin, 2000), seperti yang dinyatakan dalam persamaan (2.2).

S = Sff − . D……….………...(2.2) Dimana:

S = Kecepatan (km/jam)

Sff = Kecepatan pada saat kondisi lalu lintas sangat rendah atau pada kondisi kepadatan mendekati nol atau kecepatan mendekati nol atau kecepatan arus bebas (km/jam)

Dj = Kepadatan pada kondisi arus lalu lintas macet total (kend/km)

Hubungan matematis antara Arus– Kepadatan dapat diturunkan dengan menggunakan persamaan dasar (2.1), dan selanjutnya dengan memasukan persamaan (2.2) ke persamaan (2.1), maka bisa diturunkan persamaan (2.3) – (2.4).

S = ………..……(2.3)

= Sff − . D……….…(2.4) V = D . Sff − . D² ………….………(2.5)

Persamaan (2.5) adalah persamaan yang menyatakan hubungan matematis antara Arus-Kepadatan. Kondisi arus maksimum (VM) bisa

didapat pada saat arus D = DM. Nilai D = DM bisa di

dapat melalui persamaan.

Hubungan matematis antara Arus-Kecepatan dapat diturunkan dengan menggunakan persamaan dasar (2.1), dan dengan memasukan ke dalam persamaan (2.6) ke persamaan (2.6), maka bisa diturunkan melalui persamaan (2.7) – (2.9). D = ………. (2.6) S = Sff − . ……….……..………. (2.7)

. = Sff − S ……… (2.8) V = Dj . S − . S²………..………….. (2.9) Persamaan (2.9) adalah persamaan yang menyatakan hubungan matematis antara Arus–Kecepatan. Kondisi arus maksimum/ Kapasitas (VM) didapat

dengan persamaan:

V = ………….………..……….(2.10)

Kondisi kepadatan maksimum (DM) didapat dengan

persamaan:

D = ………..…………..……….(2.11) Kondisi kecepatan pada saat arus maksimum (SM)

didapat dengan persamaan:

S = ………(2.12)

II.10. Model Greenberg

Greenberg mengasumsikan bahwa hubungan matematis antara Kecepatan–Kepadatan bukan merupakan fungsi linear melainkan fungsi logaritmik (Ofyar Tamin, 2000).

D = C. e ……….…(2.13) Dimana C dan b bukan merupakan konstanta.

Jika persamaan (2.13) dinyatakan dalam bentuk logaritma natural, maka persamaan (2.13) dapat dinyatakan kembali sebagai persamaan (2.14), sehingga hubungan matematis antara Kecepatan – Kepadatan selanjutnya dinyatakan dalam persamaan (2.16).

Ln D = Ln C + bS………..………(2.14) bS = Ln D − Ln C0 ………..…….(2.15)

S = − ………..………(2.16)

Hubungan matematis antara Arus – Kepadatan dapat diturunkan dengan menggunakan persamaan dasar (2.1), dan dengan memasukan persamaan (2.16) ke persamaan (2.20), maka bisa diturunkan persamaan (2.17) – (2.18).

= − ……….………(2.17)

V = . ………..……..(2.18)

Persamaan (2.18) adalah persamanan yang menyatakan hubungan matematis antara Arus – Kepadatan.

Hubungan matematis antara Arus – Kecepatan dapat diturunkan dengan menggunakan persamaan dasar (2.1), dan selanjutnya dengan memasukkan persamaan (2.6) ke persamaan (2.16), maka bisa diturunkan persamaan (2.19) - (2.20).

= C. e ………(2.19) V = S. C. e

………..………...(2.20) Persamaan (2.20) adalah persamaan yang menyatakan hubungan matematis antara Arus – Kecepatan (Kapasitas).

(10)

Model Greenberg tidak valid untuk kepadatan yang kecil, untuk D = ∞ (mendetaki nol), S = ∞.

Kondisi kepadatan maksimum (DM) didapat dengan

persamaan:

D = e ………(2.21)

Kondisi kecepatan pada saat arus maksimum (SM)

S = − ………(2.23) II.10. Model Underwood

Underwood mengasumsikan bahwa hubungan matematis antara Kecepatan – Kepadatan bukan merupakan fungsi linear melainkan fungsi eksponensial (Ofyar Tamin,2000). Persamaan dasar model Underwood dapat dinyatakan melalui persamaan (2.24).

S = S . e ……….……(2.24)

Dimana:

Sff = Kecepatan arus bebas

DM = Kepadatan pada kondisi arus maksimum

Jika persamaan (2.24) dinyatakan dalam bentuk logaritma natural, maka persamaan (2.24) dapat dinyatakan kembali sebagai persamaan (2.25) sehingga hubungan matematis antara Kecepatan – Kepadatan, selanjutnya dapat juga dinyatakan dalam persamaan (2.25).

Ln S = Ln Sff − ..….………(2.25) Hubungan matematis antara Arus – Kepadatan dapat diturunkan dengan menggunakan persamaan dasar (2.1) dan dengan memasukkan persamaan (2.3) ke persamaan (2.4), bisa diturunkan persamaan (2.26) – (2.27).

= S . e ……….…(2.26)

V = D. S . e ………..….……(2.27)

Persamaan (2.27) adalah persamaan yang menyatakan hubungan matematis antara Arus – Kepadatan.

Hubungan matematis antara Arus – Kecepatan dapat diturunkan dengan menggunakan persamaan dasar (2.1), dan selanjutnya dengan memasukan persamaan (2.6) ke persamaan (2.16), bisa diturunkan persamaan (2.280) – (2.31).

S = S . e . _{……….……….(2.28)}

Ln S = Ln Sff −

. ..….……….…(2.29)

= Ln S − Ln S……….…….……(2.30) V = S. D (Ln S − Ln S) …….….…….…(.2.31)

Persamaan (2.31) adalah persamaan yang menyatakan hubungan matematis antara Arus – Kecepatan (Kapasitas).

Model Underwood tidak valid untuk kepadatan yang tinggi, karena kecepatan tidak pernah mencapai nol pada saat kepadatan yang tinggi.

Kondisi kecepatan pada saat arus maksimum (SM)

S = e ……….……….(2.32)

III. METODOLOGI PENELITIAN III.1. Metode Penelitian

Untuk mencapai tujuan dalam penulisan ini maka metode yang digunakan penulis adalah : 1. Studi literatur

2. Survey lapangan di Jalan Ahmad Yani Kuala Pembuang Kab Seruyan untuk mendapatkan data primer berupa : volume lalulintas, kecepatan kendaraan ringan, dan data geometrik jalan.

3. Mencari data sekunder mengenai jumlah penduduk kota Kuala Pembuang di Biro Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Seruyan.

III.2. Pekerjaan Persiapan Lapangan

Sebelum pengambilan data dilapangan maka dilakukan persiapan terlebih dahulu berupa pembuatan batas awal dan akhir pada jalan Ahmad Yani Kuala Pembuang, diusahkan tanda pembatas yang baik untuk 100 m dapat dilihat oleh pengamat dimana tanda tersebut dibuat dengan menggunakan cat warna merah yang dioleskan pada tempat – tempat yang terlihat oleh pengamat.

III.3. Waktu Pengambilan Data

Pengambilan data primer berupa volume lalu lintas, kecepatan kendaraan ringan, dilakukan secara bersamaan di lokasi penelitian di jalan Ahmad Yani selama 5 hari dari jam 06.00 Wib sampai dengan 17.00 Wib, mulai dari tanggal 19 Desember sampai dengan 23 Desember 2011. Sedangkan pengambilan data geometrik jalan berupa lebar jalur lalulintas (m), lebar jalan masuk ke jalan utama m), kereb , jarak kereb – penghalang (m) dilakukan pada malam sehingga tidak menggangu aktifitas lalulintas pada saat penelitian.

III.4. Teknik Pengambilan Data

1. Data Lalulintas kendaraan didapatkan dengan melakukan survey secara manual dijalan Ahmad Yani pada dua jalur jalan mempunyai panjang 100 m. Jalan Ahmad Yani merupakan jalan dengan 4 lajur dan 2 arah, jadi untuk setiap jalur jalan ditempatkan 2 orang pengamat dengan arah yang berbeda dimana mereka bertugas mengamati dan mencatat jenis – jenis kendaraan yang lewat beserta jumlahnya pada formulir yang telah disiapkan.

2. Data kecepatan didapatkan dengan metode kendaraan contoh berdasarkan “Panduan Survey” dan “Perhitungan Waktu Perjalanan” lalu lintas yang dikeluarkan oleh Direktorat Jenderal Bina Marga Direktorat Pembinaan Jalan Kota yaitu dengan menetapkan titik awal dan titik akhir dari rute yang disurvey untuk memperkirakan kondisi lalulintas yang ada, kemudian pegamat yang berada dalam dikendaraan contoh menjalankan stopwacth ketika kendaraan melewati titik awal survey, selanjutnya kendaraan contoh bergerak berjalan pada segmen jalan yang ditentukan yaitu sepanjang 100 m setelah kendaraan melewati titik akhir survey maka stop watch dihentikan dan catat waktu total perjalanan. Karena lokasi survey yang diambil berdekatan maka perhitungan kecepatan dilakukan secara bersamaan dengan masing – masing segmen jalan 000 m .

3. Data Geometrik Jalan didapat melalui pengukuran langsung dilapangan, pengukuran meliputi : lebar jalur lalulintas, jumlah dan lebar lajur, jarak antar persimpangan, kondisi kereb, trotoar dan rambu atau marka jalan.

(11)

4. Data Populasi jumlah penduduk Kuala Pembuang didapatkan melalui Kantor Biro Pusat Statistik Kabupaten Seruyan

III.5 Metode Analisa Data

1. Analisa Regresi Linier

Analisis regresi Linier adalah metode statistik yang dapat digunakan untuk mempelajari hubungan antarsifat permasalahan yang sedang diselidiki. Model analisis regresi linier dapat memodelkan hubungan antara dua peubah atau lebih. Pada model ini terdapat peubah tidak bebas (y) yang mempunyai hubungan fungsional dengan satu atau lebih peubah bebas (xi). Dalam kasus yang paling sederhana,

hubungan secara umum dapat dinyatakan dalam persamaan berikut berikut:

Y = A + BX ……….…..…….. (3.1) Dimana: Y = Peubah tidak b

X = Peubah bebas A = Konstanta regresi B = Koefisien Regresi

Konstanta A dan koefisien regresi B dapat dihitung dari persamaan normal sederhana:

∑ = . + . ∑ ………(3.2) ….…. (3.2)

∑ = . ∑ + . ∑ …………..(3.3) ……...(3.3)

Dimana: n = banyaknya sampel

Parameter A dan B dapat diperkirakan dengan menggunakan metode kuadrat terkecil yang meminimumkan total kuadratis residual antara hasil model dengan hasil pengamatan. Nilai Parameter A dan B bisa didapatkan dari persamaan (3.4) dan (3.5) berikut (Tamin, 2000).

= ∑ ( ) ∑ ( ).∑ ( )

∑ ( ) (∑ ( )) …….(3.4)

=(∑ .∑ ) …………..…….(3.5) Cara di atas disebut metode kwadrat terkecil (least

square method).

2. Analisa Korelasi

Derajat atau tingkat hubungan antara dua variabel diukur dengan Indeks Korelasi, yang disebut sebagai koefisien korelasi dan ditulis dengan symbol R. apabila nilai koefisien korelasi tersebut dikuadratkan (R2), maka disebut sebagai koefisien

determinasi yang berfungsi untuk melihat sejauh

mana ketepatan fungsi regresi.

Nilai koefisien korelasi dapat dihitung dengan memakai rumus :

……….……….(3.6) Dimana :

R = koefisien korelasi R2 = koefisien determinasi

3. Analisa Regresi Non Linier/Kurva Estimasi Di samping peramalan dengan analisa regresi linier juga dalam penelitian ini dipakai metode regresi non linier atau disebut juga kurva estimasi. Regresi non linier merupakan suatu cara membuktikan suatu hipotesis jika regresi liniernya tidak didapat yaitu dilihat letak titik-titik liniernya dalam diagram sangat menyimpang dari letak titik-titik yang sebenarnya.

Oleh karena itu perlu memperbaikinya dengan regresi non linier. Berikut ini adalah beberapa bentuk metode regresi non linier:

a. Metode Exponensial

Perkiraan untuk model ini, yang persamaannya adalah :

Y = abx……….. (3.7)

Ternyata dapat dikembalikan kepada model linier apabila diambil logaritmanya. Sehingga dalam logaritma persamaannya menjadi :

Log Y = Log a + (log b)X

……….…..…..(3.8)

Dan apabila diambil Y = Log Y ; a = Log a ; dan b = Log b, maka diperoleh model liniernya :

Y = a + bX ………..(3.9)

b. Metode Logaritmic

Taksiran untuk model ini dapat diperoleh dengan persamaan sebagai berikut :

Y = a + b Ln X ……….…….. (3.10)

IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

IV. 1. Data Volume Lalu Lintas

Pengambilan data volume lalu lintas dibagi dalam 4 kelompok lalu lintas yang memberikan pengaruh yang berbeda yaitu : kendaraan ringan (LV), kendaraan berat (HV), sepeda motor (MC) dan kendaraan tak bermotor. Data pengamatan dicatat dan dikelompokkan pada setiap arah pergerakan di lembar pengisian data jumlah kendaraan yang sudah disiapkan. Data volume lalu lintas dalam satuan kend / jam dan kemudian dikalikan dengan faktor ekivalen mobil penumpang (emp) sebagai berikut :

1. Kendaraan ringan = 1,0

2. Kendaraan berat = 1.3

3. Sepeda motor = 0,4

4. Kendaraan tak bermotor = 1,0 Dari hasil perkalian tersebut didapatkan data volume lalu lintas di jalan Ahmad Yani Kuala Pembuang .

IV.2. Data Waktu Tempuh Kendaraan

Data waktu tempuh kendaraan didapatkan dengan cara manual. Perhitungan kecepatan kendaraan didapat dengan menggunakan rumus :

t

d

S 

……….…..……(4.1) Dimana : S = Kecepatan (Km/jam) d = Jarak Tempuh (m)

t = Waktu tempuh kendaraan (det)

IV.3. Kepadatan

Kepadatan kendaraan dihitung dengan membagi volume lalu lintas dengan variabel kecepatan rata-rata dengan menggunakan persamaan di bawah ini:

S

V

D 

……….………..(4.2) Dimana:

D = Kepadatan lalu lintas (kendaraan/km) V = Volume lalu lintas (kendaraan/jam) S = Kecepatan kendaraan (km/jam)







   



 



_





_

 

_

 









2 2 2 2

Yi

n

Xi

n

Yi

Xi

XiYi

n

R

(12)

IV.4. Perhitungan Kapasitas ( C ) MKJI 1997

Persamaan yang digunakan C = C0 x FCw x FCSP x FCSF x FCCS

Dimana :

C = Kapasitas (smp/jam)

Co = Kapasitas Dasar (smp/jam). Digunakan jalan empat-lajur dua-arah terbagi dengan kapasitas dasar menurut tabel kapasitas dasar maka didapat, Co = 1650/lajur.

FCW = Faktor Penyesuaian Lebar Jalan.

Menurut tabel Faktor Penyesuaian Kapasitas Untuk Pengaruh Lebar Jalan Lalu-Lintas Perkotaan. Untuk jalan empat-lajur terbagi dengan masing-masing lajur 3 meter, FCw = 0,92

FCSP = Faktor Penyesuaian Pemisah Arah,

untuk jalan dengan pembatas median faktor penyesuaian kapasitas pemisahan arah digunakan FCSP =

1,00

FCSF = Faktor Penyesuaian Hambatan

Samping dan Bahu Jalan/Kerb. Untuk faktor penyesuaian hambatan samping digunakan faktor penyesuaian hambatan samping untuk jalan dengan kerb, dengan kelas hambatan samping sangat rendah dan dengan jarak antara kerb dan penghalang (pohon) 0,3 meter maka diperoleh FCSF = 0,95

FCCS = Faktor Penyesuaian Ukuran Kota.

Menurut tabel Faktor Penyesuaian Kapasitas Untuk Ukuran Kota (FCCS)

dengan jumlah penduduk Kuala Pembuang pada tahun 2010 yang berjumlah 29.456 jiwa, maka digunakan faktor penyesuaian ukuran kota FCCS = 0,86

C = (1650 x 2) x 0.92 x 1 x 0.95 x 0.86 = 2480.412 smp/jam

IV.5 Hubungan Matematis Volume, Kecepatan dan Kepadatan dengan Model Linier Greenshields

a. Hubungan Kecepatan (S) – Kepadatan (D) S = − .

Dengan melakukan transformasi linier, persamaan tersebut dapat disederhanakan dan ditulis kembali dengan persamaan linier Y = A + BX dengan mengasumsikan S = Y dan D = X. Dengan mengetahui beberapa set data S dan D yang bisa di dapat dari hasil perhitungan kecepatan dan kerapatan lalu lintas, maka dengan menggunakan bantuan program komputer program SPSS v.17.0, parameter A dan B dapat dihitung menggunakan model linier Greenshields.

A. Untuk Hari Senin, 19 Desember 2011 (arah Bundaran I – Bundaran II)

Perhitungan hubungan Volume, Kecepatan dan Kepadatan lalu lintas dapat dilihat selengkapnya di bawah ini :

Dari perhitungan analisa regresi didapat nilai : Nilai A = 36.05779

Nilai B = - 3.56887

Sehingga dihasilkan nilai A = Sff =

36,05779

nilai Dj = − = − ₍ ._. ₎ = 10.10342 smp/jam

Dengan menggunakan nilai Sff dan nilai Dj, maka

dapat ditentukan hubungan matematis antar parameter sebagai berikut :

b. Hubungan Kecepatan (S) – Kepadatan (D) Dengan menggunakan persamaan (2.2) dibawah ini didapat hubungan kecepatan – kepadatan :

S = Sff − . D = 36,05779 − ,

. D

………. (5.1)

Hubungan Volume (V) – Kepadatan (D)

Dengan menggunakan persamaan (2.5) didapat hubungan volume – kepadatan :

V = D . Sff − . D2

V = D . 36,05779 − ,_. D2

c. Hubungan Volume (V) – Kecepatan (S)

Dengan menggunakan persamaan (2.9) didapat hubungan volume – kecepatan :

V = Dj . S− . S2 V = 10.10342. S − . . S 2 ……… (5.3) Kepadatan Maksimum (DM) = = . = 5.05171 smp/km Kecepatan saat volume maksimum

(SM) = = . = 17,4388 km/jam Volume Maksimum (VM) = . = . . = 91.07672 smp/jam

Kapasitas (C) = Volume Maksimum = 91.07672 smp/jam

IV.6. Hubungan Matematis Volume, Kecepatan dan Kepadatan dengan Model Greenberg

Greenberg mengasumsikan bahwa hubungan matematis antara Kepadatan dan Kecepatan merupakan fungsi eksponensial. Persamaan dasar model Greenberg dapat dinyatakan melalui persamaan (2.18):

= .

Dimana: D = Kepadatan Lalu lintas e = Eksponensial

S = Kecepatan lalu lintas C dan b = Konstanta

A = dan B = sehingga akhirnya didapat nilai b = dan nilai

C = e- A/B

Dengan transformasi linier, persamaan ini dapat disederhanakan dan ditulis kembali dengan persamaan linier Y = A + BX dengan mengasumsikan S = Y dan LnD = X. Dengan mengetahui beberapa set data S dan D yang bisa didapat dari hasil perhitungan kecepatan dan kerapatan lalu lintas, maka dengan menggunakan bantuan program komputer SPSS v.17.0, parameter

S = 36,05779 - 3,568871 D

V = 10.10342 S – 0.280201 S2

(13)

A dan B dapat dihitung menggunakan model Greenberg.

B. Untuk Hari Senin, 19 Desember 2011 (arah Bundaran I – Bundaran II)

Perhitungan hubungan Volume, Kecepatan dan Kepadatan lalu lintas dapat dilihat selengkapnya di bawah ini :

Dari hasil perhitungan analisa regresi didapat nilai : Nilai A = 34.56810

Nilai B = -10.49839 Sehingga dihasilkan nilai b =

. = - 0,095253

nilai C = e (-34.568104/ -10.498388) = 26,91559

dengan menggunakan nilai b dan C, maka dapat ditentukan hubungan matematis antar parameter sebagai berikut :

Hubungan Kecepatan (S) – Kepadatan (D)

Dengan menggunakan persamaan (2.16) didapat hubungan kecepatan – kepadatan :

S = − = -10,498388 + 34.56810355

……..………...……..… (5.7) Hubungan Volume (V) – Kepadatan (D)

V = −

= - 10,498388 D + 34,56810355 D2

………..……...…. (5.8)

Hubungan Volume (V) – Kecepatan (S)

V = S . C . ebS

= 26.91559143.S e-0.095253 S Kepadatan maksimum

(DM) = eLn C – 1 = eLn 26,91559– 1 = 25,91559 smp/km

Kecepatan saat volume Maximum

(SM) = -1 / b= - (1/-0,095253) = 10,498388 km/jam Volume Maximum (VM) = 26,91559143 x 10.498388 e-(0,095253x 10,498388 ) = 103,951816 smp/jam Kapasitas (VM) = 103.951816 smp/jam

IV.7. Hubungan Matematis Volume, Kecepatan dan Kepadatan dengan Model Underwood

Underwood mengasumsikan bahwa hubungan matematis antara kecepatan dan kepadatan bukan merupakan fungsi linier melainkan fungsi eksponensial. Persamaan dasar model Underwood dapat dinyatakan melalui persamaan (2.27):

= .

Dimana: DM = Kerapatan pada kondisi arus

maksimum

Sff = Kecepatan arus bebas

Jika persamaan di atas dinyatakan dalam bentuk logaritma natural, maka persamaan tersebut dapat dinyatakan kembali dengan persamaan di bawah ini sehingga hubungan matematis antara kecepatan – kerapatan dinyatakan pada persamaan (2.29) di bawah ini.

= −

Dengan melakukan transformasi linier, persamaan di atas dapat disederhanakan dan ditulis kembali sebagai persamaan linier Yi = A + BXi dengan mengetahui beberapa set data Si dan Di yang bisa didapat dari hasil perhitungan kecepatan dan

kerapatan lalu lintas, maka dengan menggunakan bantuan program komputer SPSS v.17.0, parameter A dan B dapat dihitung dan dihasilkan beberapa nilai berikut:

A = Ln Sff dan

M

D

B





1

sehingga didapat nilai

B

D

_M





1

dan nilau Sff = eA

A. Untuk hari Senin, 19 Desember 2011 (Bundaran I ke Bundaran II)

Perhitungan hubungan volume, kecepatan dan kepadatan lalu lintas dapat dilihat selengkapnya di bawah ini :

Dari hasil analisa regresi didapat nilai-nilai parameter A dan B sebagai berikut :

Nilai A = 3,73439 Nilai B = - 0.17969 Sehingga dihasilkan nilai

DM = − _, = 5.565044 smp/km

nilai Sff = e (3,73439) = 41,86253

Dengan menggunakan nilai Sff dan DM, maka dapat

ditentukan hubungan matematis antarparameter sebagai berikut :

Hubungan Kecepatan (C) – Kepadatan (D)

Dengan menggunakan persamaan (2.28) didapat hubungan kecepatan – kepadatan :

Ln S = Ln Sff − = 3,734391 – 0,179693

Hubungan Volume (V) – Kepadatan (D)

V = D . Sff . e −

= 41,86253 D e (-0,17969. D)

………... (5.14)

Hubungan Volume (V) – Kecepatan (S)

V = S . DM (Ln Sff – Ln S)

= (S . DM (Ln Sff)) – (S . DM (Ln S)

………. (5.15)

Kepadatan Maksimum (DM) = 5.565044156 smp /

km

Kecepatan saat volume maksimum (SM) = e Ln Sff – 1

= e Ln (40,05179)-1 = 14,7339 km/jam

Volume Maksimum didapat persamaan

= 41,86252587 – 5.565044156.e -0.17969 . 5.565044156

= 85.703698 smp/jam

Kapasitas (VM) = 85.703698 smp/jam

V. KESIMPULAN DAN SARAN V.1. Kesimpulan

Dari hasil penelitian yang dilakukan di jalan Ahmad Yani Kuala Pembuang , maka diperoleh kesimpulan bahwa :

1. Perhitungan Kapasitas Jalan dengan menggunakan Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI-1997) mendapatkan nilai

S = 34.56810355 – 10.498388 Ln D

V = 34,56810355 D – 10,498388 D Ln D

Ln S = 3,734391 – 0,17969 D

S = 41,86253 e

(-0,17969 D)

V = 41,86253 D e

(-0,17969. D)

V = 20,7820511 S – 5,565044 S Ln S

(14)

Kapasitas Jalan Ahmad Yani Kuala Pembuang = 2480.412 smp / jam

2. Untuk Perhitungan Kapasitas Jalan dengan menggunakan model Linier Greenshileds, Greenberg dan Underwood yang mempunyai nilai koefisien determinasi tertinggi adalah terjadi pada hari Senin tanggal 19 Desember 2011 dengan persamaan :

a. Model Linier Greenshields Nilai R2 = 0.86899

Hubungan Kecepatan (S) – Kepadatan (D) S = 36,05779 - 3,568871 D

Hubungan Volume (V) – Kepadatan (D) V = 36.05779 D – 3.568871 D2

Hubungan Volume (V) – Kecepatan (S) V = 10.10342 S – 0.280201 S2

Kapasitas / Volume Maksimum = 91.07672 smp/jam, Kepadatan Maksimum (DM) =

5.05171 smp / km dan Kecepatan saat volume maksimum (SM)= 17.4388 km/jam.

b. Model Greenberg Nilai R2 = 0.74716

Hubungan Kecepatan (S) – Kepadatan (D) S = 34.56810355 – 10.498388 Ln D Hubungan Volume (V) – Kepadatan (D)

V = 34,56810355 D – 10,498388 D Ln D Hubungan Volume (V) – Kecepatan (S) V = 26,91559143.S e-0,095253. S

c. Model Underwood Nilai R2 = 0.85919

Hubungan Kecepatan (S) – Kepadatan (D) S = 41,86253 e(-0,17969 D)

Hubungan Volume (V) – Kepadatan (D) V = 41,86253 D e (-0,17969. D)

Hubungan Volume (V) – Kecepatan (S) V = 20,7820511 S – 5,565044 S Ln S

3. Terdapat perbedaan yang cukup signifikan antara perhitungan Kapasitas Jalan dengan menggunakan Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI – 1997) dengan Pemodelan Linier Greenshields, Model Greenberg dan Model Underwood. Ini disebabkan latar belakang pemodel yang digunakan banyak yang berasal dari penelitian jalan – jalan di luar negeri sedangkan untuk Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI – 1997) penelitiannya menggunakan karateristik jalan yang ada di Indonesia.

V.2. Saran

1. Analisa perbandingan perhitungan kapasitas dengan menggunakan Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI – 1997) dan Pemodelan Linier Greenshields, Model Greenberg dan Model Underwood perlu di teliti lagi dengan kondisi lalu lintas yang padat dan hambatan samping yang tinggi

2. Belum diperlukan pembenahan manajemen lalu lintas di Jalan Ahmad Yani Kota Kuala Pembuang Kab Seruyan karena volume lalu lintas masih sangat rendah.

3. Menanbahkan pembanding model lalu lintas yang lebih lagi untuk perhitungan kapasitas jalan seperti Model Nortwestern.

DAFTAR PUSTAKA

Anonim, 1990. Panduan Survei dan Perhitungan Waktu Perjalanan Lalu Lintas, Januari 1990, Dirjen Bina Marga Direktorat Pembinaan Jalan Kota, Jakarta

Anonim, 1990. Tata Cara Pelaksanaan Survei Perhitungan Lalu Lintas Cara Manual, Januari 1990, Dirjen Bina Marga Direktorat Pembinaan Jalan Kota, Jakarta

Anonim, 1997. Manual Kapasitas Jalan Indonesia, February 1997, Dirjen Bina Marga Departemen Pekerjaan Umum, Jakarta Anonim, 1999. Rekayasa Lalu Lintas, Direktorat

Jenderal Perhubungan Darat, Cetakan Pertama, Jakarta

Hobbs, F.D. 1995. Perencanaan Teknik Lalu Lintas, Gadjah Mada University Press, Edisi Kedua, Yogyakarta

Khysty, J.C. 1990. Transportation Engineering An Introduction, Prentice Hall, New Jersey May, A.D. 1990. Trafic Flow Fundamentals,

Prentice-Hall, New Jersey

Tamin, O.Z. 1991. Hubungan Volume, Kecepatan dan Kepadatan Lalu Lintas, Jurnal Teknik Sipil ITB No.3

Wells, G.R. 1969. Traffic Engineering Griffin London.

Leihitu Donny DJ, 2001. Skripsi, Studi Hubungan Volume, Kecepatan dan Kepadatan Lalu Lintas dengan Model Linier Greenshileds Lehitu Donny DJ, 2004. Thesis, Analisis Pengaruh

Hambatan Samping Terhadap Kinerja Jalan Di Kota Manado (Studi Kasus Jalan Sam Ratulangi)

(15)

PERILAKU KOLOM BAJA PROFIL SIKU TERSUSUN EMPAT

DENGAN MENGGUNAKAN SOFTWARE ANSYS

Lilis Indriani, ST, MT,

E-mail: indrianililis@yahoo.com

Abstract

At the design standard longitudinal section don’t demand rules as pressure axial, so some longitudinal section can bunch become one by connection plate until shape built up column. It give large area, built up column can restrain load and stiffness more great than column singular. Purpose research is know influence configuration profile built up to capacity column built up, know behavior built up column to force pressure axial ultimate, know influence increment variation space couple plate to stiffness column, know pattern stress strain built up column to force pressure axial, pound coefficient factor length buckling

(K

)

result influence increment variation space couple plate to capacity built up column.

Analysis built up column, use model built up column long 1000 mm

(L

)

with couple plate result experimental (Basuki,2007) and variation with Finite Element Analysis (FEA) used ANSYS Ed.9.0 by element SOLID45 for spacing couple plate 1000 mm, spacing variation couple plate 500 mm, 500 mm; spacing variation couple plate 333,33 mm, 333,33 mm, 333,333 mm; spacing variation couple plate 200 mm, 300 mm, 500 mm; spacing variation couple plate 308 mm, 308 mm, 384 mm and variation cross section column. Steel stress yield

f

y = 322,02 MPa and Modulus Elastisitas

E

= 228404,9 MPa.

Find result from Finite Element Analysis: column model A shape box four profile angel with inersia moment 1.063.333,33 mm4 to column model B shape box four profile angel up side down with inersia moment 930.523,6 mm4, ratio inersia moment 1,143 will increase load critical 0,865%, load yield 0,219%, load ultimate 0,701% and stiffness 1,962% model A than model B. Column with used four couple plate distance uniform will load critical increase 13,636%, load yield increase 0,291%, load ultimate down 0,319% and stiffness increase 5,686% from column with used four couple plate distance not uniform. Stress softening column used two couple plate to strain more 0,200 and stress softening column used more two couple plate distance not uniform to strain less 0,200. Coefficient factor length buckling for load yield 0,629.

L

model A and 0,630.

L

model B, coefficient factor length buckling for load ultimite 0,521.

L

model A and 0,522.

L

model B.

Keyword: Steel Column, Built Up Column Profile Angel, Couple Plate

PENDAHULUAN

Fenomena tekuk berkaitan dengan kekakuan elemen struktur. Suatu elemen yang mempunyai kekakuan kecil lebih mudah mengalami tekuk dibandingkan dengan elemen yang mempunyai kekakuan besar. Untuk menghindari kegagalan akibat tekuk pada kolom, maka luas tampang tekan dan bentuk dari tampang harus dipilih secara benar. Momen inersia menjadi salah satu pertimbangan yang penting dalam pemilihan tampang, maka nilai momen inersia dapat ditingkatkan dengan menyebarkan luas tampang dalam batas-batas praktis sejauh mungkin dari sumbunya. Salah satu alternatif untuk meningkatkan momen inersia adalah dengan membuat penampang bentukkan yang dikenal dengan kolom batang tersusun. Selain memberikan luasan yang lebih besar, kolom

tersusun juga dapat menahan beban dan kekakuan lebih besar dibandingkan dengan kolom tunggal.

PERUMUSAN MASALAH

Bentuk dan ukuran profil standar (rolled

section) adalah terbatas, dikarenakan adanya

pertimbangan ekonomis dan faktor kesulitan dalam proses manufakturnya. Saat tampang standar sudah tidak mencukupi persyaratan sebagai batang tekan yang diinginkan, maka beberapa tampang dapat dirangkai menjadi satu agar didapat suatu bentuk tampang yang diinginkan dengan dihubungkan oleh pelat sehingga membentuk kolom batang tersusun.

Berdasarkan uraian diatas maka perlu dibuat sebuah permodelan untuk dapat mengetahui perilaku dan kekuatan dari kolom batang tersusun dengan menggunakan analisis

(16)

metode elemen hingga dengan bantuan software ANSYS ED Version 9.0.

TUJUAN PENELITIAN

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk: a. Mengetahui pengaruh konfigurasi profil

tersusun terhadap kapasitas kolom baja profil siku tersusun.

b. Mengetahui perilaku kolom baja profil siku tersusun terhadap gaya aksial tekan ultimit. c. Mengetahui pengaruh penambahan variasi

jarak pelat kopel terhadap kekakuan kolom baja profil siku tersusun.

d. Mengetahui pola stress-strain kolom baja profil siku tersusun terhadap gaya aksial tekan.

e. Mendapatkan koefisien faktor panjang tekuk akibat pengaruh variasi jarak antara pelat kopel terhadap kapasitas kolom baja profil siku tersusun.

BATASAN MASALAH

Pada penelitian ini dilakukan pembatasan yaitu:

a. Kolom batang tersusun yang dibahas terdiri dari empat profil siku L 20 x 20 x 2 mm dan pelat kopel 30 x 3 mm

b. Variasi jarak pengaku adalah 1000 mm, 500 mm, 333,3 mm, variasi jarak 200 mm, 300 mm, 500 mm dan variasi jarak 308 mm, 308 mm, 385 mm.

c. Kolom dibuat dengan ukuran yang sama, yaitu kolom batang tersusun persegi dengan ukuran b = 100 mm, h = 100 mm dan L = 1000 mm

d. Peraturan konstruksi mengacu pada Standar Nasional Indonesia (SNI 03-1729-2002). e. Mutu baja yang digunakan

f

_y= 322,02 MPa

dan E = 228404,9 MPa.

f. Beban yang bekerja adalah beban aksial tekan sentris.

g. Tumpuan ujung kolom dianggap sebagai sendi sendi. Kekuatan kolom mengasumsikan ujung sendi di mana tidak ada kekangan rotasional momen.(Charles G. Salmon, 1992). h. Kekuatan las pada sambungan pelat pengaku dianggap mampu menahan beban yang bekerja.

i. Momen pada kolom tidak dibahas, karena kekangan momen pada ujung – ujung batang benar – benar ada sehingga menyebabkan titik momen nol dan bergerak menjauhi ujung – ujung yang ditahan.

ANALISIS KOMPONEN STRUKTUR TERSUSUN YANG TIDAK MEMPUNYAI SUMBU BAHAN

Berdasarkan SNI-03-1729-2002, analisis komponen struktur tersusun yang tidak mempunyai sumbu bahan adalah sebagai berikut: a. Komponen struktur tersusun dari beberapa

elemen yang disatukan pada seluruh panjangnya boleh dihitung sebagai komponen struktur tunggal.

b. Suatu komponen yang mengalami gaya tekan konsentris akibat beban terfaktor,

N

_u, harus memenuhi persyaratan sebagai berikut:

u

N

N 



(1)

Dimana:



= Faktor reduksi kekuatan (Tabel 6.4-2 SNI 03-1729-2002)

n

N

= Kuat tekan nominal komponen struktur (N)

Daya dukung nominal komponen struktur : n

N

=

A

g.

f

cr=



y g

f

A .

(2) cr

f

=



y

f

(3) Dimana: g

A

= Luas penampang tersusun (mm²) y

f

= Tegangan leleh baja (MPa)



= Koefisien tekuk

c. Kelangsingan ideal dari komponen struktur tersusun yang tidak mempunyai sumbu bahan terhadap sumbu x dan sumbu y dihitung sebagai berikut: ix

 =

2 2

2

l x

m



 

(4) iy



= 2 2

2

l y

m







(5) l



= min

r

L

_l (6) x



= x kx

r

L

(7)

(17)

y



= y ky

r

L

(8) Dimana : l

L

= spasi antar pelat kopel pada arah komponen struktur tekan, mm ky

L

= panjang tekuk komponen struktur tersusun pada arah tegak lurus

sumbu y-y, dengan

memperhatikan pengekang lateral yang ada dari kondisi jepitan ujung-ujung komponen struktur, mm

kx

L

= panjang tekuk komponen struktur tersusun pada arah tegak lurus

sumbu x-x, dengan

memperhatikan pengekang lateral yang ada, dari kondisi jepitan ujung-ujung komponen struktur, mm

x

r

= jari-jari girasi komponen struktur tersusun terhadap sumbu x-x, mm y

r

= jari-jari girasi komponen struktur tersusun terhadap sumbu y-y, mm

min

r

= jari-jari girasi elemen komponen struktur terhadap sumbu yang memberikan nilai yang terkecil (sumbu

l 

l

), mm

m

= konstanta

d. Kekuatan Nominal batang tekan tersusun selanjutnya dapat dihitung dengan Persamaan (2) dan (3), dengan nilai parameter kelangsingan (



_c), koefisien tekuk (



) dihitung berdasarkan persamaan-persamaan berikut :

E

f

y iy c







1

(9) Dimana: iy



= Angka kelangsingan c



= Faktor angka kelangsingan

E

= Modulus elastisitas baja

(MPa) y

f

= Tegangan leleh baja (MPa)

Untuk



_c



0,25 maka 1 Untuk 0,25 <  <1,2 maka _c c   67 , 0 6 , 1 43 , 1   Untuk



c



1,2 maka



1,25



2c

ANALISIS BEBAN KRITIS KOLOM TERSUSUN

Besarnya beban kritis yang dapat dipikul oleh kolom tersusun adalah sebagai berikut:

              y d e e kritis I E L t a b E L b t E a L LK I E LK I E P P P P . . 24 . . . . 56 , 1 . . . 2 . ) ( . . 1 ) ( . . 1 1 12 3 1 2 2 2 2   .(10) Dimana: kritis

P

= Beban kritis pada batang (N)

E

= Modulus Elastisitas Baja (N/mm²)

I

= Inersia gabungan penampang batang (mm4)

L

= Panjang batang (mm)

K

= Faktor tekuk batang

1

L

= Jarak antar kopel terpanjang (mm)

a

= Jarak antara sumbu penampang batang (mm)

t

= Lebar pelat kopel (mm)

b

= Tebal pelat kopel (mm) y

I

= Inersia gabungan pelat kopel (mm4)

ANALISIS DEFLEKSI LELEH

Besarnya nilai defleksi pada kolom akibat beban leleh ditentukan berdasarkan perbandingan antara beban leleh dengan modolus elastisitas bahan dan luas penampang serta faktor panjang tekuk kolom. Nilai defleksi dapat ditentukan dengan Persamaan:

E

x

A

L

x

K

x

P

profil total n y Y





(11) Dimana : y

P

= Beban leleh (N)

K

= Panjang faktor tekuk ditentukan berdasarkan perletakan kolom. n

L

= Jarak bersih antara pelat kopel (mm)

profil total

(18)

E

= Modolus Elastisitas (N/mm²)

Finite Element Analysis Menggunakan ANSYS

Pada penelitian ini model kolom baja profil siku tersusun menggunakan analisis model elemen hingga dengan bantuan program komputasi ANSYS Ed.9.0. Dalam program ANSYS, model elemen hingga dibuat menggunakan graphical

user interface (GUI

).

1. Model Baja

Model baja pada model kolom baja profil siku tersusun menggunakan elemen model elemen

bricknode8 SOLID45 dari struktur yang padat.

2. Model Tumpuan

Model tumpuan kolom baja profil siku dalam penelitian ini sifat regangan dan tegangan sama dengan model baja.

METODE PENELITIAN 1. Perancangan Model

Analisis model kolom baja profil siku tersusun

menggunakan analisis elemen hingga dengan bantuan komputasi ANSYS. Model baja menggunakan material bricknode8 SOLID45. Langkah pertama yang dilakukan adalah memodelkan Kolom baja profil siku tersusun empat dengan data input yang sesuai dengan hasil uji eksperimental terdahulu.

Gambar 1. Profil Siku L.20.20.2

Gambar 2.Konfigurasi Model Profil Siku Tersusun (mm)

a. Kurva tegangan regangan baja untuk baja paduan rendah berkekuatan tinggi yang memiliki tegangan leleh antara 275 MPa sampai dengan 480 MPa dapat dilihat pada Gambar 3.

Gambar 3. Kurva Tegangan Regangan Mutu Baja

f

_y=322,02 Mpa b. Nilai beban pada FEM diperoleh dari hasil

konversi beban terpusat eksperimental menjadi beban merata dengan luas pelat tumpuan sebagai pembagi. Sebagai contoh untuk model LA2 beban terpusat eksperimental adalah 55000 N, dengan ukuran pelat 100 mm x 100 mm, maka beban merata menjadi 5,5 N/mm2 demikian untuk model selanjutnya.

(19)

2. Jumlah Model

Jumlah model ditentukan berdasarkan variasi bentuk penampang dan jarak antara kopel, adapun jumlah model analisis elemen hingga menggunakan ANSYS adalah:

a. Model A

Bentuk penampang A dapat dilihat seperti gambar 3

Gambar 3. Bentuk Penampang A Variasi jarak dari bentuk penampang A adalah:

1) LA1 jarak 1000 mm 2) LA2 jarak 500mm ;500mm

3) LA3 jarak 333,33 mm ; 333,33 mm dan 333,33 mm

4) LA4 jarak 200 mm ; 300 mm dan 500 mm

5) LA5 jarak 308 mm ; 308 mm dan 384 mm

b. Model B

Bentuk penampang B dapat dilihat seperti gambar 4

Gambar 4. Bentuk Penampang B Variasi jarak dari bentuk penampang B adalah: 1) LB1 jarak 1000 mm 2) LB2 jarak 500mm ;500mm 3) LB3 jarak 333,33 mm ; 333,33 mm dan 333,33 mm 4) LB4 jarak 200 mm ; 300 mm dan 500 mm 5) LB5 jarak 308 mm ; 308 mm dan 384 mm

Pembagian jarak pelat kopel dapat dilihat pada Gambar 5.

Gambar 5. Pembagian Jarak Pelat Kopel

(20)

3. Bagan Alir Penelitian

Mulai

Element type: SOLID45

Real constant: SOLID45

Material model: SOLID45

A

ModelingcreateKeypoint

(sesuai dengan model eksperimental)

ModelingcreateAreas ArbitraryThrough KPs

ModelingoperateExtrude AreasBy XYZ Offset

B

Mesh attribute: SOLID45

Mesh: SOLID45

A

Loads: SOLID45

Define loads: apply

Analysis type: solution and control

Time at end of loadstep Automatic time stepping

Number of substep Max no. Of substep Min no. Of substep

Modelingoperatebooleansglue

Volume: Pick all

Selesai Tidak Validasi Beban Kritis dengan eksperimental Ya Plotting grafik Pressure:

On area Displacement: _{On Area}

Solving: current LS B

Validasi Beban Leleh dan Beban Ultimit

dengan Hasil Perhitungan Manual

Ya Rumus Koefisien Panjang Tekuk Kolom

Kesimpulan Tidak

(21)

Hasil analisis model elemen hingga yang sudah diolah akan dilakukan validasi model. Validasi model dengan membandingkan hasil analisis model menggunakan ANSYS dengan hasil eksperimental dengan tingkat kesalahan validasi maksimal 10% dari analisis tersebut. Jika tingkat kesalahan validasi lebih dari 10%, maka perlu dilakukan pengecekan kembali terhadap input data ke program komputasi ANSYS. Sedangkan validasi antara hasil analisis model menggunakan ANSYS dengan perhitungan manual adalah kurang dari 20%. Jika hasil tersebut telah tervalidasi semua, maka dapat digunakan mengambil kesimpulan dari model tersebut dan dilanjutkan dengan pembuatan model dengan variasi yang telah ditetapkan dalam batasan penelitian. Tetapi apabila hasil tersebut tidak tervalidasi, maka dibuatlah sebuah persamaan koefisien panjang faktor tekuk

(K

)

, sehingga hasil perhitungan manual tervalidasi terhadap hasil FEM. Adapun langkah pembuatan persamaan (curve fitting) adalah sebagai berikut:

1. Mendifinisikan persamaan

L

1 dengan

menggunakan Persamaan 6.

2. Membuat persamaan kelangsingan arah sumbu y-y dengan menggunakan Persamaan 7.

3. Membuat persamaan kelangsingan ideal dengan menggunakan Persamaan 4.

4. Membuat persamaan faktor angka kelangsingan kolom



_cdengan menggunakan Persamaan 9.

5. Menentukan nilai koefisien tekuk

)

(



berdasarkan nilai beban hasil FEM 6. Diperoleh matrik dari tiga persamaan untuk

model LA3, model LA4 dan model LA5. 7. Didapat nilai koefisien panjang faktor tekuk

)

(K

8. Validasi nilai beban hasil FEM dan hasil perhitungan manual, jika tervalidasi maka nilai koefisien panjang faktor tekuk.

HASIL DAN KESIMPULAN 1. Validasi

Validasi terhadap hasil eksperimental hanya untuk tiga model kolom baja profil siku tersusun yaitu model LA2, LA3 dan LA4. Sedangkan validasi hasil FEM dengan hasil perhitungan manual dibandingkan untuk semua model.

Tabel 1.Validasi Nilai Beban Kritis dan Defleksi Kritis pada Model Hasil FEM Terhadap Hasil Eksperimental dan Perhitungan Manual

No Model

Validasi Beban Kritis dan Defleksi Kritis FEM Perhitungan Manual Eksperimental cr

P

(KN) cr



(mm) cr

P

(KN) cr



(mm)

P

cr (KN)



cr (mm)

1 LA1 28,000 0,157 28,825 0,158 N/A N/A

2 LA2 65,000 0,364 53,903 0,366 55,000 3,400

3 LA3 77,000 0,463 75,594 0,464 75,000 1,340

4 LA4 61,000 0,367 53,903 0,366 45,000 1,750

5 LA5 72,000 0,433 67,368 0,430 N/A N/A

6 LB1 28,000 0,155 28,336 0,157 N/A N/A

7 LB2 65,000 0,352 52,668 0,351 N/A N/A

8 LB3 76,000 0,410 73,349 0,410 N/A N/A

9 LB4 60,000 0,322 52,668 0,351 N/A N/A

(22)

Gambar 6. Validasi Nilai Beban Kritis dan Defleksi Kritis pada Model Hasil FEM Terhadap Hasil Eksperimental dan Perhitungan Manual

2. Perilaku

Model A mempunyai luas penampang 308 mm² dengan nilai momen inersia 1.0633.333,333 mm4 sedangkan model B mempunyai luas penampang 308 mm² dengan nilai momen inersia 930.523,6 mm4. Jadi rasio perbandingan nilai momen inersia model A sebesar 1,143 terhadap nilai momen inersia model B. Rekapitulasi perilaku batang kolom profil siku pada semua model adalah:

a. Model LA1

Kolom baja profil siku dengan dua pelat kopel akan mengalami tekuk lateral ke arah x 46,470 mm dan arah y 47,290 mm. Nilai Beban ultimit sebesar 393,940 KN dan deformasi ultimit sebesar 190,802 mm. Tegangan ultimit terjadi pada batang kolom dengan nilai regangan maksimum 0,231.

Gambar 7. Hasil ANSYS model LA1

b. Model LA2

Kolom baja profil siku dengan tiga pelat kopel akan mengalami tekuk lateral ke arah x 12,874 mm dan arah y 12,875 mm. Nilai Beban ultimit sebesar 387,300 KN dan deformasi ultimit sebesar 168,743 mm. Tegangan ultimit terjadi pada batang kolom dengan nilai regangan maksimum 0,214.

Gambar 8. Hasil ANSYS model LA2 c. Model LA3

Kolom baja profil siku dengan empat pelat kopel dengan jarak yang seragam akan tertekuk lateral ke arah x 9,129 mm dan arah y 9,492 mm. Nilai Beban ultimit sebesar 384,550 KN dan defleksi ultimit sebesar 163,272 mm. Tegangan ultimit terjadi pada batang kolom dengan nilai regangan maksimum 0,208.

(23)

Gambar 9. Hasil ANSYS model LA3 d. Model LA4

Kolom baja profil siku dengan empat pelat kopel dengan jarak yang variasi akan tertekuk lateral ke arah x 11,812 mm dan arah y 11,812 mm. Nilai Beban ultimit sebesar 379,780 KN dan defleksi ultimit sebesar 156,486 mm. Tegangan ultimit terjadi pada batang kolom dengan nilai regangan maksimum 0,191.

Gambar 10. Hasil ANSYS model LA4 e. Model LA5

Kolom baja profil siku dengan empat pelat kopel dengan jarak yang hampir seragam akan tertekuk lateral ke arah x 9,725 mm dan arah y 9,725 mm. Nilai Beban ultimit sebesar 385,780 KN dan defleksi ultimit sebesar 165,052 mm. Tegangan ultimit terjadi pada batang kolom dengan nilai regangan maksimum 0,208.

Gambar 11. Hasil ANSYS model LA5 f. Model LB1

Kolom baja profil siku dengan dua pelat kopel akan mengalami tekuk lateral ke arah x 24,270 mm dan arah y 43,235 mm. Nilai Beban ultimit sebesar 392,540 KN dan deformasi ultimit sebesar 187,380 mm. Tegangan ultimit terjadi pada batang kolom dengan nilai regangan maksimum 0,224.

Gambar 12. Hasil ANSYS model LB1 g. Model LB2

Kolom baja profil siku dengan tiga pelat kopel akan mengalami tekuk lateral ke arah x 7,097 mm dan arah y 13,746 mm. Nilai Beban ultimit sebesar 385,100 KN dan defleksi ultimit sebesar 166,496 mm. Tegangan ultimit terjadi pada batang kolom dengan nilai regangan maksimum 0,214.

(24)

Gambar 13. Hasil ANSYS model LB2 h. Model LB3

Kolom baja profil siku dengan empat pelat kopel dengan jarak yang seragam akan tertekuk lateral ke arah x 4,631 mm dan arah y 4,631 mm. Nilai Beban ultimit sebesar 382,550 KN dan defleksi ultimit sebesar 159,109 mm. Tegangan ultimit terjadi pada batang kolom dengan nilai regangan maksimum 0,199

.

Gambar 14. Hasil ANSYS model LB3 i. Model LB4

Kolom baja profil siku dengan empat pelat kopel dengan jarak yang variasi akan tertekuk lateral ke arah x 6,450 mm dan arah y 11,973 mm. Nilai Beban ultimit sebesar 376,020 KN dan defleksi ultimit sebesar 150,016 mm.

Tegangan ultimit terjadi pada batang kolom dengan nilai regangan maksimum 0,176.

Gambar 15. Hasil ANSYS model LB4 j. Model LB5

Kolom baja profil siku dengan empat pelat kopel dengan jarak yang hampir seragam akan tertekuk lateral ke arah x 5,354 mm dan arah y 9,762 mm. Nilai Beban ultimit sebesar 381,650 KN dan defleksi ultimit sebesar 157,679 mm. Tegangan ultimit terjadi pada batang kolom dengan nilai regangan maksimum 0,185.