commit to user
i
STUDI KINERJA SIMPANG TAK BERSINYAL PASAR
NANGKA ATAS DASAR OBSERVASI EKUIVALENSI MOBIL
PENUMPANG
studies of performance unsignalized intersection pasar nangka on the basis of observation passenger car equivalent (pce)
SKRIPSI
Disusun untuk memenuhi persyaratan memperoleh gelar sarjana teknik pada Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik
Universitas Sebelas Maret
Disusun oleh :
YASINTHA IKA PRAMESTI I1106062
JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA
2011
commit to user
ii
STUDI KINERJA SIMPANG TAK BERSINYAL PASAR
NANGKA ATAS DASAR OBSERVASI EKUIVALENSI MOBIL
PENUMPANG
studies of performance unsignalized intersection pasar nangka on the basis of observation passenger car equivalent (pce)
Disusun oleh :
YASINTHA IKA PRAMESTI I1106062
Telah disetujui untuk dipertahankan dihadapan tim penguji pendadaran Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret
Persetujuan Dosen Pembimbing
Pembimbing 1 Pembimbing 2
Ir. Agus Sumarsono, MT S.J Legowo, ST. MT
commit to user
iii
SKRIPSI
STUDI KINERJA SIMPANG TAK BERSINYAL PASAR NANGKA ATAS DASAR OBSERVASI EKUIVALENSI MOBIL PENUMPANG
studies of performance unsignalized intersection pasar nangka on the basis of observation passenger car equivalent (pce)
Disusun oleh:
YASINTHA IKA PRAMESTI NIM. I1106062
Telah dipertahankan dihadapan tim penguji pendadaran Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta dan diterima guna memenuhi sebagai persyaratan untuk mendapatkan gelar sarjana Teknik Pada hari : Kamis Tanggal : 21 Juli 2011
Ir. Agus Sumarsono, MT ( )
NIP. 19570814 198601 1 001
Slamet Jauhari Legowo, ST,MT ( ) NIP 19670413 199702 1 001
Ir. Djoko Sarwono, MT ( )
NIP. 19600415 199201 1 001
Dewi Handayani, ST, MT ( ) NIP. 19710919 199512 2 001
Mengetahui, Disahkan, Disahkan,
a.n Dekan Fakultas Teknik Ketua Jurusan Ketua Program S1 Universitas Sebelas Maret Teknik Sipil Non-Reguler Jurusan Pembantu Dekan I Fakultas Teknik UNS Teknik Sipil
Kusno A. Sambowo, ST,M.Sc, Ph.D Ir. Bambang Santosa, MT Edy Purwanto, ST, MT NIP. 19691026 199503 1 002 NIP. 19590823 198601 1 001 NIP. 19680912 199702 1 001
commit to user
iv MOTTO
Hidup adalah pilihan. (NN)
Janganlah hendaknya kamu kuatir tentang apapun juga, tetapi nyatakanlah dalam segala hal keinginanmu kepada Allah dalam doa dan permohonan dalam ucapan syukur. (Filipi 4:6)
Tuhan membuat segala sesuatu indah pada waktunya (Pengkhotbah 3:11) Kegagalan adalah rencana alam untuk mempersiapkan kita agar lebih bertanggungjawab (Napoleon Hill)
Cara paling bagus untuk keluar dari masalah adalah menyelesaikannya. (Alan Saporta)
PERSEMBAHAN
Tuhan Yesus Kristus yang selalu memberikan terang dan pengharapan-Nya. Almarhumah Nenekku (Antonia Katiyem) Terimakasih atas cinta-Nya yang membuatku ingat untuk segera bangkit saat terjatuh. Ibu dan Bapakku tercinta (Dyah Retno Wulandari dan Yasin Eko Sisworo) Tidak ada kehidupan tanpa beliau sekalian, tidak ada cinta seperti cinta beliau sekalian. Adikku tersayang (Yudha Baladhika) Walaupun sering merepotkan, terimakasih telah menjadi saudaraku yang setia dan selalu membuatku tertawa.
commit to user
v ABSTRAK
Yasintha Ika Pramesti, 2011. Studi Kinerja Simpang Tak Bersinyal Pasar Nangka Atas Dasar Ekuivalensi Mobil Penumpang.Skripsi, Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Surakarta.
Salah satu jenis simpang adalah simpang tak bersinyal. Simpang tak bersinyal Pasar Nangka merupakan simpang empat lengan yang terdapat di wilayah Pasar Nangka. Simpang ini merupakan pertemuan antara jalan Sultan Hasanudin dan jalan Raden Mas Said. Simpang ini berbatasan dengan perlintasan kereta api secara langsung dan tidak ada pembatasan kendaraan yang melewatinya, hal ini menyebabkan arus pada persimpangan sangat padat. Berdasarkan kondisi tersebut, perlu dilakukan perhitungan emp dan analisis kinerja pada simpang tak bersinyal tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai emp dan kinerja simpang tak bersinyal Pasar Nangka pada saat ini.
Metode penelitian ini adalah survei lapangan yaitu penelitian yang dilakukan dengan meneliti lapangan secara langsung untuk mendapatkan data – data yang dibutuhkan. Perhitungan data untuk mengetahui nilai emp yaitu dengan menggunakan analisis regresi linier dan time headway, dan untuk perhitungan data kinerja simpang menggunakan metode MKJI 1997.
Nilai emp dengan metode regresi linier untuk sepeda motor (MC) bernilai 0,12 dengan koefisien korelasi antara 0,159 – 0,896 dan 2,04 untuk kendaraan berat (HV) dengan koefisien korelasi -0.065 – 0,291. Metode time headway
menghasilkan nilai emp 0,4 untuk sepeda motor (MC) dan 2,38 untuk kendaraan berat (HV). Dari hasil analisis data diperoleh nilai Derajat Kejenuhan (DS) dengan menggunakan emp dari MKJI 1997 sebesar 0,70, dengan menggunakan emp dari metode regresi linier sebesar 0,41 dan dengan menggunakan emp dari metode rasio headway sebesar 0,83. Tundaan yang didapat dengan menggunakan emp MKJI 1997 yaitu 11,52 smp/dtk, tundaan menggunakan emp regresi linier yaitu 13,23 smp/dtk, tundaan menggunakan emp time headway 13,70 smp/dtk. Kata kunci : emp, metode regresi linier, metode time headway, simpang tak bersinyal, derajat kejenuhan, tundaan.
commit to user
vi ABSTRACT
Yasintha Ika Pramesti, 2011. Studies of Performance Unsignalized Intersection Pasar Nangka on the Basis of Observation Passenger Car Equivalence. Script, Civil Engineering Faculty Of Engineering, Sebelas Maret University, Surakarta.
One type of intersection is unsignalized intersection. Unsignalized intersection Pasar Nangka is an intersection of four arm contained in Pasar Nangka. This intersection area is the meeting between Sultan Hasanudin street and Raden Mas Said street. Intersection is adjacent to the railway crossing directly and no restrictions on passing vehicle, this led to the current in this junction is very solid.
Based on condition, necessary done calculation pce and performance analysis in unsignalized intersection. This research aims to detect value pce and performance unsignalized intersection Pasar Nangka at the moment.
This research method is field survey that is research which done with canvass field directly to get a data. Data calculation for detect pce value that is by using linear regression analysis and time headway, and for unsignalized intersection performance data calculation uses MKJI 1997.
Value pce with linear regression method for motorcycle (MC) valuable 0,12 with corelation coeficien 0,159 – 0,896 and 2,04 for heavy vehicle (HV) with correlation coeficien -0,065 – 0,291. Time headway method produce value pce 0,4 for motorcycle (MC) and 2,38 for heavy vehicle (HV). From data analysis result is got saturation degree value (DS) by using pce from MKJI 1997 is 0,70, by using pce from linear regression method is 0,41 and by using pce from time headway is 0,83. Delay that got by using pce MKJI 1997 that is 11,52 pcu/sec, delay use pce linear regression that is 13,23 pcu/sec, delay use pce time headway 13,70 pcu/sec.
keyword: pce, linear regression method, time headway method, unsignalized intersection, saturation degree, delay.
commit to user
vii
KATA PENGANTAR
Segala puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas curahan rahmat-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi berjudul “Studi Kinerja Simpang Tak Bersinyal Pasar Nangka Atas Dasar Ekuivalensi Mobil Penumpang” dengan baik.
Penulisan skripsi ini merupakan salah satu syarat yang harus ditempuh guna meraih gelar Sarjana Teknik pada Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta. Melalui penyusunan skripsi mahasiswa diharapkan mempunyai daya analisis yang tajam serta dapat memperdalam ilmu yang telah diperoleh selama kuliah.
Pada kesempatan ini, penulis mengucapkan terimakasih sebesar – besarnya kepada :
1. Pimpinan Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta beserta staf. 2. Pimpinan Jurusan Teknik Sipil Universitas Sebelas Maret Surakarta.
3. Pimpinan Program Non Reguler Jurusan Teknik Sipil Universitas Sebelas Maret.
4. Ir. Slamet Prayitno, MT selaku Dosen Pembimbing Akademik.
5. Ir. Agus Sumarsono, MT dan S.J Legowo, ST, MT selaku Dosen Pembimbing Skripsi.
6. Tim penguji pada ujian pendadaran skripsi.
7. Semua staf pengajar di Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta. 8. Teman – teman Teknik Sipil angkatan 2006 Universitas Sebelas Maret
Surakarta.
9. Semua pihak yang telah membantu dalam penyusunan skripsi ini yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu.
Akhir kata semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi semua pihak pada umumnya dan bagi mahasiswa teknik sipil pada khususnya.
Surakarta, Juni 2011 Penulis
commit to user viii DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL ... i HALAMAN PENGESAHAN ... ii
HALAMAN PERSETUJUAN ... iii
MOTTO ... iv
PERSEMBAHAN... v
ABSTRAK ... vi
ABSTRACT ... vii
KATA PENGANTAR ... viii
DAFTAR ISI ... ix
DAFTAR TABEL ... xii
DAFTAR GAMBAR ... xv
DAFTAR LAMPIRAN ... xvi
DAFTAR NOTASI ... xvii
BAB I PENDAHULUAN 1.1Latar Belakang Masalah ... 1
1.2Rumusan Masalah ... 3
1.3Batasan Masalah ... 3
1.4Tujuan Penelitian ... 3
1.5Manfaat Penelitian ... 4
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka ... 5
2.2 Dasar Teori ... 7
commit to user
ix
2.2.2 Karakteristik Lalu Lintas ... 9
2.2.3 Karakteristik Kendaraan ... 11
2.3. Pengertian emp ... 12
2.4. Perhitungan emp ... 12
2.4.1. Perhitungan emp regresi linier ... 12
2.4.2. Perhitungan emp metode rasio headway ... 15
2.5. Kinerja Simpang Tak Bersinyal ... 21
2.6. Prosedur Analisis Kinerja Simpang Tak Bersinyal ... Dengan MKJI 1997 ... 21
2.6.1 Data Masukan ... 21
2.6.2 Kapasitas ... 25
2.6.3 Waktu Tunda (Delay) ... 34
2.6.4 Derajat Kejenuhan ... 36
2.6.5 Peluang Antrian ... 37
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Umum ... 38
3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian ... 38
3.3 Metode Penelitian ... 38
3.4 Prosedur Survei ... 40
3.4.1 Survei Pendahuluan ... 41
3.4.2 Teknik Pengumpulan Data ... 41
3.4.3 Peralatan yang Digunakan ... 41
3.4.4 Desain Survei ... 42
3.4.5 Rekapitulasi Data ... 43
BAB IV PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Penelitian ... 45
4.2 Pengolahan Data ... 49
4.3 Perhitungan Nilai emp Kendaraan ... 50
4.3.1 Perhitungan Metode Regresi Linier ... 50
4.3.2 Perhitungan Time Headway ... 61
4.4 Penentuan Nilai EMP ... 68
commit to user
x BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan ... 89 5.2 Saran ... 90
commit to user
xi
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 emp Untuk Simpang Tak Bersinyal ...
Tabel 2.2 Klasifikasi Kendaraan ... 11
Tabel 2.3 Nilai Normal Faktor – k ... 13
Tabel 2.4 Nilai Normal Komposisi Lalulintas ... 14
Tabel 2.5 Nilai Normal Lalulintas Umum ... 14
Tabel 2.6 Kelas Ukuran Kota ... 15
Tabel 2.7 Tipe Lingkungan Jalan ... 15
Tabel 2.8 Jumlah Lajur dan Lebar Rata – rata Pendekat Jalan Minor dan Utama ... 18
Tabel 2.9 Kode Tipe Simpang ... 19
Tabel 2.10 Kapasitas Dasar Menurut Tipe Simpang ... 19
Tabel 2.11 Faktor Penyesuaian Median Jalan Utama (FM) ... 21
Tabel 2.12 Faktor Penyesuaian Ukurean Jalan Kota (FCS) ... 21
Tabel 2.13 Faktor Penyesuaian Tipe Lingkungan Jalan, Hambatan Samping, dan Kendaraan Tak Bermotor (FRSU) ... 22
Tabel 2.14 Faktor Rasio Jalan Minor ... 24
Tabel 4.1 Jumlah Kendaraan Pada Saat Jam Puncak Dari Total Ketiga Lokasi ... 45
Tabel 4.2 Jumlah Kendaraan dan Rasio Kendaraan Pada Saat Waktu Puncak ... 47
Tabel 4.3 Rasio Motorcycle (MC) terhadap Light Vehicle (LV) ... 48
Tabel 4.4 Volume Lalulintas Pada Saat Jam Puncak Siang Lokasi 1 (Jalan Hasanudin) ... 50 Tabel 4.5 Perhitungan Regresi Linier Jalan Sultan Hasanudin
commit to user
xii
Jam Puncak Siang ... 52
Tabel 4.6 Rekapitulasi Nilai emp Menggunakan Analisis Regresi Linier ... 55
Tabel 4.7 Nilai koefisien korelasi pada jam puncak pagi ... 56
Tabel 4.8 Nilai koefisien korelasi pada jam puncak siang ... 57
Tabel 4.9 Nilai koefisien korelasi pada jam puncak sore ... 57
Tabel 4.10 Nilai uji keberartian koefisien korelasi pada jam puncak pagi ... 58
Tabel 4.11 Nilai uji keberartian koefisien korelasi pada jam puncak siang ... 58
Tabel 4.12 Nilai uji keberartian koefisien korelasi pada jam puncak sore ... 59
Tabel 4.13 Nilai Uji F pada jam puncak pagi ... 60
Tabel 4.14 Nilai Uji F pada jam puncak siang ... 61
Tabel 4.15 Nilai Uji F pada jam puncak sore ... 61
Tabel 4.16 Perhitungan rata-rata senjang time headway ... 62
Tabel 4.17 Nilai Time Headway terkoreksi ... 64
Tabel 4.18 Perhitungan nilai emp Jl. RM Said jam puncak siang ... 65
Tabel 4.19 Nilai emp motorcycle dan heavy vehicle dengan time headway pada tiap jalan pendekat atau pada masing- masing jam puncak ... 68
Tabel 4.20 Perhitungan nilai emp motorcycle dari semua pendekat .... 69
Tabel 4.21 Perhitungan nilai emp heavyvehicle dari semua pendekat . 70 Tabel 4.22 Perhitungan nilai emp motorcycle dari semua pendekat .... 69
Tabel 4.23 Perhitungan nilai emp heavyvehicle dari semua pendekat . 70 Tabel 4.24 Rekap nilai emp ... 74
commit to user
xiii
Tabel 4.25 Perhitungan Arus Lalu Lintas Berdasarkan Nilai emp
Dari MKJI 1997 ... 76 Tabel 4.26 Perhitungan Arus Lalu Lintas Berdasarkan Nilai emp
Dari Regresi Linier ... 77 Tabel 4.27 Perhitungan Arus Lalu Lintas Berdasarkan Nilai emp
Dari Time Headway ... 79 Tabel 4.28 Perhitungan Kapasitas Simpang Berdasarkan Nilai emp
MKJI 1997 ... 82 Tabel 4.29 .. Perhitungan Kapasitas Simpang Berdasarkan Nilai emp
Regresi Linier ... 82 Tabel 4.30 .. Perhitungan Kapasitas Simpang Berdasarkan Nilai emp
Time Headway ... 83 Tabel 4.31 Perhitungan Kapasitas Simpang Berdasarkan Nilai emp
MKJI 1997 ... 84 Tabel 4.32 .. Perhitungan Kapasitas Simpang Berdasarkan Nilai emp
Regresi Linier ... 84 Tabel 4.33 .. Perhitungan Kapasitas Simpang Berdasarkan Nilai emp
Time Headway ... 85 Tabel 4.34 Perhitungan Tingkat Kinerja Simpang Berdasarkan Nilai
Emp MKJI 1997 ... 87 Tabel 4.35 Perhitungan Tingkat Kinerja Simpang Berdasarkan Nilai
Emp Regresi Linier ... 87 Tabel 4.36 Perhitungan Tingkat Kinerja Simpang Berdasarkan Nilai
Emp Time Headway ... 87 Tabel 4.37 Hasil Perhitungan Kapasitas dan Tingkat Kinerja
commit to user
xiv
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 1.1 Lokasi Pasar Nangka ... 2
Gambar 2.1 Lebar Rata – rata pendekat ... 17
Gambar 2.2 Jumlah Lajur dan Lebar Rata – rata Pendekat Jalan Minor dan utama ... 18
Gambar 2.3 Faktor penyesuaian lebar pendekat (FW) ... 20
Gambar 2.4 Faktor penyesuaian belok kiri (FLT) ... 23
Gambar 2.5 Faktor Rasio Arus Minor ... 24
Gambar 2.6 Tundaan Lalu lintas simpang vs Derajat Kejenuhan .... 25
Gambar 2.7 Tundaan Lalu lintas Jalan Utama vs Derajat Kejenuhan ... 26
Gambar 2.8 Rentang peluang antrian (QP%) terhadap derajat Kejenuhan (DS) ... 28
Gambar 2.9 Time Headway antara pasangan – pasangan kendaraan 32 Gambar 3.1 Diagram Alir Penelitian ... 40
Gambar 3.2 Denah Perletakan Handycam ... 42
Gambar 4.1 Penentuan jam puncak pagi ... 46
Gambar 4.2 Penentuan jam puncak siang ... 46
Gambar 4.3 Penentuan jam puncak sore ... 46
Gambar 4.4 Diagram pencar antara light vehicle dan motorcycle ... 54 Gambar 4.4 Diagram pencar antara light vehicle dan heavy vehicle 54
commit to user
xv
DAFTAR LAMPIRAN
LAMPIRAN A : Perhitungan Nilai emp dengan Metode Analisis Regresi Linier
LAMPIRAN B : Perhitungan Nilai emp dengan Metode Rasio Headway
LAMPIRAN C : 1. Perhitungan Arus Lalu Lintas Simpang 2. Perhitungan Kapasitas Simpang
3. Perhitungan Tingkat Kinerja Simpang LAMPIRAN D : Tabel Uji Statistik
commit to user
xvi
DAFTAR NOTASI
A = Time headway antara kendaraan ringan dengan kendaraan ringan yang berurutan
a = Kesalahan duga, dengan (1-a)merupaka tingkat kofidensi
B = Time headway antara kendaraan berat dengan kendaraan berat yang berurutan
BKA = Batas kontrol atas BKB = Batas kontrol bawah
0
b = Nilai emp untuk kendaraan ringan
1
b = Nilai emp untuk kendaraan berat
2
b = Nilai emp untuk sepeda motor
C = Time headway antara kendaraan berat dengan kendaraan ringan yang berurutan
C = Kapasitas (Pada kinerja simpang) CO = Kapasitas dasar
D = Time headway antara kendaraan ringan dengan kendaraan berat yang berurutan
D = Tundaan simpang
DG = Tundaan geometrik simpang DS = Derajat kejenuhan
DTI = Tundaan lalu lintas simpang DTMA = Tundaan lalu lintas jalan utama DTMI = Tundaan lalu lintas jalan minor
commit to user
xvii
e = Batas toleransi kesalahan emp = Ekuivalensi Mobil Penumpang E = Standar error
F = Faktor penyesuain kapasitas FCS = Ukuran kota
FLT = faktor penyesuaian Belok kiri
FM = faktor penyesuaian tipe median jalan utama FMI = faktor penyesuaian rasio arus jalan minor total FRSU = faktor penyesuaian tipe hambatan samping FRT = faktor penyesuaian Belok kanan
Fsmp = Faktor smp
FW = faktor penyesuaian lebar pendekat rata-rata (lebar masuk)
HV = Heavy vehicle
m
HV = Jumlah kendaraan berat pada putaran m K = Koefisien koreksi
LV = Light vehicle
m
LV = Jumlah kendaraan ringan pada putaran m
MC = Motorcycle
m
MC = Jumlah sepada motor pada putaran m MKJI = Manual Kapasitas Jalan Indonesia MV = Kendaraan tak bermotor total
commit to user
xviii
nb = Jumlah data time headway kendaraan berat diikuti kendaraan berat nc = Jumlah data time headway kendaraan ringan diikuti kendaraan berat nd = Jumlah data time headway kendaraan berat diikuti kendaraan ringan n = Jumlah sampel
n-1 = Derajat kebebasan (degree of freedom) n-2 = Derajat kebebasan (dk)
m
Q = Besarnya arus (smp/jam) pada putaran m
r = Indeks korelasi
r = Nilai koefisien korelasi hasil perhitungan R = Rentang
res
RJK = Rata-rata jumlah kuadrat regresi
a b
( )ba g
RJKRe = Rata-rata jumlah kuadrat residu s = Simpangan baku
s = Standar deviasi
smp = Satuan mobil penumpang
ta = Nilai rata-rata time headway kendaraan ringan diikuti kendaraan ringan
k
ta = Nilai rata rata time headway LV-LV terkoreksi
tb = Nilai rata-rata time headway kendaraan berat diikuti kendaraan berat
k
tb = Nilai rata rata time headway HV-HV terkoreksi
tc = Nilai rata-rata time headway kendaraan ringan diikuti kendaraan berat
commit to user
xix
k
tc = Nilai rata rata time headway LV-HV terkoreksi
td = Nilai rata-rata time headway kendaraan berat diikuti kendaraan ringan
k
td = Nilai rata rata time headway HV-LV terkoreksi UM = Kendaraan tak bermotor
1
X = Jumlah kendaraan berat pada putaran m
2
X = Jumlah sepeda motor pada putaran m
i
x = Nilai time headway ke-i
x = Nilai rata-rata sampel time headway
2
m = Batas keyakinan bawah nilai rata-rata
Y = Jumlah kendaraan ringan pada putaran m
2 , 1
m = Batas-batas interval keyakinan Q = Arus lalu lintas total
m
Q = Besarnya arus (smp/jam) pada putaran m QP% = Peluang antrian
commit to user
xx
DAFTAR PUSTAKA
Anonim. 2005. Buku Pedoman Penulisan Tugas Akhir. Surakarta: Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik UNS
_______.1997. Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) 1997. Jakarta : Direktorat Jenderal Bina Marga Departemen Pekerjaan Umum RI
Achyani Agustina Pratiwi. 2009 Penentuan Nilai Ekuivalensi Mobil Penumpang di Simpang Tak Bersinyal. Surakarta : Skripsi Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Andrita Dwijayanti. 2007. Validasi Nilai Ekuivalensi Mobil Penumpang (EMP) di Simpang Bersinyal Dengan Manual Kapasitas Jalan Indonesia 1997. Surakarta : Skripsi Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Morlok Edward K, 1991, Pengantar Teknik dan Perencanaan Transportasi, Penerbit Erlangga, Jakarta.
Oglesby, C.H. and Hick, R.G., 1982, Teknik Jalan Raya, Penerbit Erlangga, Jakarta.
Putri Khoiriyah Utami. 2010. Penentuan Nilai Ekuivalensi Mobil Penumpang Pada Bundaran. Surakarta: Skripsi Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta
Rismawan Andrianto. 2006. Studi Kinerja Simpang Tidak Bersinyal.
Surakarta : Skripsi Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta
Sudjana. 2002. Metoda Statistik, Penerbit Tarsito, Bandung
Taylor , MA.P., Young, W ., and Bonsall, Peter W. 1996. Understanding Traffic Systems, Data Analysis and Presentation. Avebury technical.
commit to user BAB I PENDAHULUAN
1.1Latar Belakang Masalah
Dewasa ini, sering terjadi permasalahan lalu lintas khususnya daerah simpang. Permasalahan ini disebabkan oleh semakin meningkatnya mobilitas penduduk yang tidak berimbang dengan perkembangan sarana dan prasarana lalulintas. Untuk itu, diperlukan manajemen lalu lintas yang tepat untuk mengatasi permasalahan lalu lintas tersebut.
Parameter yang digunakan untuk menentukan manajemen lalu lintas yang tepat untuk mengatasi permasalahan transportasi saat ini adalah dengan perhitungan kinerja simpang. Dalam perhitungan kinerja simpang, salah satu faktor yang berpengaruh adalah nilai emp. Nilai emp merupakan faktor konversi kendaraan menjadi satuan mobil kendaraan. Indonesia telah memiliki standar nilai emp yaitu standar nilai emp berdasarkan MKJI 1997. MKJI dibuat pada tahun 1997 dengan kondisi lalu lintas sesuai pada tahun tersebut. Namun, pada kenyataannya kondisi tahun 1997 diduga tidak relevan dengan kondisi saat ini. Pada tahun 1997 jumlah
motorcycle pada simpang 4 lengan diketahui sebesar 33%. Jumlah tersebut jelas tidak sesuai dengan jumlah motorcycle pada saat ini yang mencapai lebih dari 60% dari jumlah kendaraan yang melintas di jalan raya. Hal tersebut membuat penulis tertarik untuk mengetahui apakah nilai emp berdasarkan MKJI 1997 masih sesuai bila digunakan untuk saat ini.
Sejauh ini telah banyak dilakukan penelitian untuk mendapatkan nilai emp. Metode yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai emp yaitu metode semi empiris, metode Walker’s, metode headway, regresi linier, koefisien homogenic, dan metode simulasi. Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Headway dan Analisis Regresi Linier. Pada metode regresi linier tidak terpengaruh dan tidak terdeteksi adanya spacing, yaitu jarak antara kendaraan yang berurutan di dalam arus lalulintas. Maka agar nilai emp lebih logic didekati
commit to user
dengan metode rasio headway dimana pada metode ini terjadinya spacing dapat terdeteksi. Metode perhitungan emp dengan regresi linier dan rasio time headway
juga pernah dilakukan sebelumnya yaitu oleh Achyani Agustina Pratiwi di lokasi Jalan Kapt. Mulyadi-Jalan Mayor Kusmanto dan simpang Jalan dr. Radjiman-Jalan dr. Wahidin dan Putri Khoiriyah Utami di lokasi bundaran Joglo.
Emp yang diperoleh dari perhitungan nanti akan dipergunakan untuk menghitung kinerja simpang di lokasi Pasar Nangka. Dengan maksud untuk mengetahui seberapa besar perbedaan kinerja simpang Pasar Nangka berdasarkan observasi emp dari metode regresi linier dan rasio time headway dengan emp dari MKJI 1997. Perhitungan kinerja simpang akan dilakukan sesuai dengan standar perhitungan MKJI 1997.
Lokasi penelitian untuk perhitungan emp ini adalah simpang Pasar Nangka. Lokasi ini terletak di kota Surakarta yang merupakan simpang empat tak bersinyal, dimana pada saat jam puncak dan saat pintu perlintasan di tutup, terjadi antrian kendaraan yang cukup panjang di lengan utamanya. Lokasi simpang tersebut dapat dilihat pada gambar 1.1.
commit to user 1.2Rumusan Masalah
Dari latar belakang masalah yang telah diuraikan di atas, maka dapat dibuat perumusan masalah yaitu :
1. Bagaimana menghitung emp dengan menggunakan metode rasio headway, analisis regresi linier ?
2. Bagaimana menghitung kinerja simpang tak bersinyal berdasarkan metode MKJI 1997 dengan menggunakan observasi nilai emp metode rasio headway, nilai emp analisis regresi linier dan nilai emp MKJI 1997?
1.3Batasan Masalah
Masalah yang dibahas dalam penulisan skripsi ini dibatasi pada :
1. Lokasi studi adalah simpang perlintasan kereta api Pasar Nangka di Surakarta. 2. Kinerja simpang tak bersinyal dihitung berdasarkan MKJI 1997.
3. Penelitian dilakukan pada saat jam sibuk berdasarkan survei pendahuluan. 4. Jenis kendaraan yang ditinjau yaitu semua jenis kendaraan bermotor dan tidak
bermotor.
5. Data arus lalu lintas diambil pada hari Senin pukul 06.00 – 08.00 WIB, pukul 11.30 – 13.30 WIB, pukul 16.00 – 18.00 WIB.
6. Metode perhitungan nilai emp dengan rasio headway dan analisis regresi linier.
1.4Tujuan Penelitian
Tujuan dari penulisan skripsi ini adalah
1. Untuk mengetahui nilai emp pada simpang tak bersinyal di daerah Pasar Nangka.
commit to user
2. Untuk mengetahui dan membandingkan kinerja simpang tak bersinyal Pasar Nangka dengan nilai emp yang berbeda.
1.5Manfaat Penelitian
Manfaat dari hasil penelitian ini adalah : 1. Manfaat teoritis
a. Memperluas wawasan dan pengetahuan tentang cara menghitung kinerja simpang berdasarkan data-data yang diperoleh di lapangan. b. Menerapkan dan meningkatkan pemahaman ilmu yang diperoleh di
bangku kuliah. 2. Manfaat praktis
Memberikan informasi tentang bagaimana cara menghitung tingkat kinerja simpang tak bersinyal menggunakan MKJI 1997 dengan nilai emp yang bervariasi.
commit to user BAB II
LANDASAN TEORI
2.1Tinjauan Pustaka
Simpang dibedakan menjadi dua jenis yaitu simpang jalan tak bersinyal dan simpang jalan dengan sinyal. Sinyal disini adalah lampu lalu – lintas (traffic lights). Pada simpang tak bersinyal, para pemakai jalan memutuskan sendiri apakah mereka cukup aman untuk langsung melewati atau harus berhenti dahulu sebelum melewati simpang tersebut. Sedangkan yang bersinyal, para pemakai jalan harus mematuhi lampu lalu – lintas, yaitu bila menunjukan warna hijau berarti boleh melewati, warna merah berarti harus berhenti, dan warna kuning boleh melewati tetapi harus hati – hati dan siap untuk berhenti. (Morlock, E.K.1995, 240)
Pengaruh dari kendaraan tidak bermotor itu berbeda pada simpang tak bersinyal dan simpang bersinyal. Karena perbedaan inilah diperlukan adanya ekuivalensi yang berbeda pula antara simpang tak bersinyal dan simpang bersinyal. Kecepatan rata-rata mobil penumpang di arus dasar dan arus campuran dihitung dari data pengamatan di lapangan. Kendaraan tak bermotor memberi dampak yang cukup signifikan pada kecepatan rata-rata mobil penumpang pada arus campuran.(Nakamura Fumihiko, 2006)
Simpang merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari jaringan jalan. Di daerah perkotaan biasanya banyak memiliki simpang, dimana pengemudi harus memutuskan untuk berjalan lurus atau berbelok dan pindah jalan untuk mencapai satu tujuan. Simpang dapat didefenisikan sebagai daerah umum dimana dua jalan atau lebih bergabung atau bersimpangan, termasuk jalan dan fasilitas tepi jalan untuk pergerakan lalulintas di dalamnya (Khisty, 2005).
Parameter paling penting dalam perencanaan, perancangan dan pengaturan simpang adalah arus, kehilangan waktu dan satuan mobil penumpang (smp).
commit to user
Faktor tersebut merupakan patokan umum pada kebanyakan Negara dalam mencari kinerja simpang dan pada jalan umum ketika keadaan lalulintas dipenuhi dengan pergerakan kendaraan. (Hadiuzzaman, 2008)
Tundaan adalah tambahan waktu yang dibutuhkan kendaraan untuk nilai membandingkan simpang dengan nilai jalan tanpa simpang. Simpang atau pertemuan dua bagian jalur transportasi, dalam keadaan ini antara jalur jalan raya dan rel kereta api sering menyebabkan terjadinya waktu tunda. Dalam keadaan ini, beberapa simpang berdekatan dengan rel kereta api diatur dengan palang pintu otomatis. Permasalahannya adalah ketika palang pintu ditutup volume kendaraan melebihi batas, hal ini berpotensi untuk terjadinya waktu tunda dan antrian kendaraan yang panjang. (Andy Saiful Amal, 2002)
Besar nilai emp untuk ruas jalan berbeda dengan nilai emp untuk simpang. Nilai emp mempengaruhi kinerja dari sebuah ruas jalan atau suatu simpang. Oleh karena itu, agar kebijakan yang diambil dalam rangka mengatasi sebuah masalah sesuai dengan kondisi lapangan maka dibutuhkan suatu nilai emp yang sesuai dengan keadaan jalan yang sebenarnya.(Rosma Indriyani, 2007)
Penelitian untuk menentukan nilai emp pernah dilakukan oleh beberapa peneliti. Baik diruas jalan maupun simpang. Termasuk diantaranya untuk menentukan nilai emp suatu ruas jalan ataupun simpang. Nilai emp dari beberapa peneliti terdahulu dapat dilihat pada tabel 2.1.
commit to user
Tabel 2.1 Nilai emp untuk simpang tak bersinyal
No Jenis Kendaraan Nilai emp
MKJI 1997 Achyani Agustina Pratiwi Putri Khoriyah Utami Regresi Linier Time Headway Regresi Linier Time Headway 1 Kendaraan ringan 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2 Sepeda Motor 0.5 0.30-0.41 0.23-0.48 0.17 0.44 3 Kendaraan berat 1.5 1.10-1.35 1.10-1.20 1.47 1.58
Metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode yang sama dengan penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Achyani Agustina Pratiwi dan Putri Khoiriyah Utami, yaitu Metode Analisis Regresi Linier dan Metode Rasio Headway, perbedaannya terletak pada pemilihan jenis dan lokasi simpang, jenis kendaraan yang dicari nilai emp-nya dan kinerja simpang-nya.
2.2 Dasar Teori
2.2.1. Simpang
Simpang merupakan pertemuan dari ruas – ruas jalan yang berfungsi untuk melakukan perubahan arus lalulintas. Pada dasarnya persimpangan adalah bagian terpenting dari sistem jaringan jalan, yang secara umum kapasitas persimpangan dapat dikontrol dengan mengendalikan volume lalulintas dalam sistem jaringan tersebut. Pada prinsipnya persimpangan adalah pertemua dua atau lebih jaringan jalan. Pada umumnya terdapat empat macam pola dasar pergerakan lalulintas kendaraan berpotensi menimbulkan konflik, yaitu : merging (bergabung dengan jalan utama), diverging (berpisah arah dari jalan utama), weaving (terjadi perpindahan jalur/jalinan), crossing (terjadi perpotongan dengan kendaraan dari jalan lain).
commit to user
Secara umum terdapat 3 (tiga) jenis persimpangan, yaitu : simpang sebidang, pemisah jalur jalan tanpa ramp, dan interchange (simpang susun). Simpang sebidang (intersection at grade) adalah simpang dimana dua jalan atau lebih bergabung, dengan tiap jalan mengarah keluar dari sebuah simpang dan membentuk bagian darinya. Jalan-jalan ini disebut kaki simpang/lengan simpang atau pendekat. Dalam perancangan persimpangan sebidang, perlu mempertimbangkan elemen dasar yaitu :
1. Faktor manusia, seperti kebiasaan mengemudi, waktu pengambilan keputusan,
dan waktu reaksi.
2. Pertimbangan lalu lintas, seperti kapasitas, pergerakan berbelok, kecepatan kendaraan, ukuran kendaraan, dan penyebaran kendaraan.
3. Elemen fisik, seperti jarak pandang, dan fitur-fitur geometrik. 4. Faktor ekonomi, seperti konsumsi bahan bakar, nilai waktu.
Berdasarkan pengaturan lalu – lintas pada simpang, dibedakan menjadi 2 jenis, yaitu :
1. Simpang bersinyal
Pada simpang jenis ini, arus kendaraan yang memasuki persimpangan diatur secar bargantian untuk mendapatkan prioritas dengan berjalan terlabih dahulu yang dikendalikan oleh lampu lalu – lintas (Traffic Light).
2. Simpang tak bersinyal
Pada simpang tak bersinyal berlaku aturan yang disebut “General Priority Rute” yaitu kendaraan yang terlebih dahulu berada di persimpangan mempunyai hak untuk berjalan terkebih dahulu daripada kendaraan yang akan memasuki persimpangan.
Simpang tak bersinyal dikategorikan menjadi : a. Simpang tanpa pengontrol.
Pada simpang ini tidak terdapat hak berjalan (right of way) terlebih dahulu yang diberikan pada suatu jalan dari simpang tersebut. Bentuk simpang ini cocok pada simpang yang mempunyai arus lalu – lintas rendah.
commit to user
b. Simpang dengan prioritas
Simpang dengan prioritas member hak yang lebih kepada suatu jalan yang spesifik. Bentuk operasi ini dilakukan pada simpang dengan arus yang berbeda dan pada pendekat jalan yang mempunyai arus yang lebih rendah sebaiknya dipasang rambu.
c. Persimpangan dengan pembagian ruang
Simpang jenis ini memberikan prioritas yang sama dan gerakan yang berkesinambungan terhadap semua kendaraan yang berasal dari masing – masing lengan. Arus kendaraan saling berjalan pada kecepatan relatif rendah dan dapat melewati persimpangan tanpa harus berhenti. Pengendalian simpang pada jenis ini umumnya diberlakukan dengan operasi bundaran.
2.2.2 Karakteristik Lalu Lintas
Menurut Manual Kapasitas Jalan Indonesia, 1997 arus lalu lintas yaitu jumlah kendaraan bermotor yang melewati suatu titik pada jalan persatuan waktu, dinyatakan dalam kendaraan/jam (Qkend), smp/jam (Qsmp) atau LHRT (Lalulintas Harian Rata-rata Tahunan).
Arus lalu lintas yaitu jumlah kendaraan yang melintas pada suatu titik dan pada suatu jalur gerak dalam satu satuan waktu. (Morlok Edward K, 1985).
Karakteristik dasar arus lalu intas digolongkan menjadi dua kategori, yaitu : 1. Makroskopis
Arus lalulintas secara makroskopis merupakan suatu karakteristik secara keseluruhan dalam suatu lalu lintas yang dapat digambarkan dengan 4 parameter, yaitu :
a. Karakteristik Volume Lalu Lintas (flow volume)
Volume lalu lintas adalah jumlah kendaraan (mobil penumpang) yang melalui suatu titik tiap satuan waktu. Kebutuhan pemakaian jalan akan selalu berubah berdasarkan waktu dan ruang.
b. Kecepatan
Kecepatan menentukan jarak yang dijalani pengemudi kendaraan dalam waktu tertentu. Pemakai jalan dapat menaikan kecepatan untuk memperpendek waktu perjalanan.
commit to user
c. Kerapatan
Kerapatan adalah jumlah kendaraan yang menempati panjang ruas jalan tertentu atau lajur yang umumnya dinyatakan sebagai jumlah kendaraan tiap kilometer.
d. Derajat Kejenuhan
Derajat kejenuhan adalah perbandingan dari volume (nilai arus) lalu lintas terhadap kapasitasnya atau rasio dari arus lalulintas terhadap kapasitas untuk suatu pendekat.
2. Mikroskopis
Arus lalu lintas secara mikroskopis merupakan suatu karakteristik secara individual dari kendaraan yang meliputi headway dan spacing.
a. Time headway merupakan salah satu variable dasar yang digunakan untuk menjelaskan pergerakan lalu lintas. Time headway adalah interval waktu antara dua kendaraan yang melintasi suatu titik pengamatan pada jalan raya secara berurutan dalam arus lalu lintas. Pengukuran dilakukan dari bumper depan ke bumper depan kendaraan yang berurutan. Data headway diukur dengan memakai stopwatch.
b. Spacing didefinisikan sebagai jarak antara kendaraan yang berurutan di dalam arus lalu lintas, yang dihitung dari muka kendaraan yang satu dengan muka kendaraan dibelakangnya (meter/kendaraan). Data Spacing diperoleh dengan survei dari foto udara.
Volume lalu lintas tergantung pada time headway, demikian berlaku pula sebaliknya. Jika arus lalu lintas mencapai maksimum, maka time headway akan mencapai minimum dan jika volume mengecil, time headway akan mencapai maksimum.
2.2.3 Karakteristik Kendaraan
Karakteristik kendaraan berdasarkan fisiknya dibedakan berdasarkan pada dimensi, berat dan kinerja. Dimensi kendaraan mempengaruhi : lebar lajur lalu lintas, lebar bahu jalan yang diperkeras, panjang dan lebar ruang parkir. Dimensi kendaraan adalah : lebar, panjang, tinggi, radius putaran dan daya angkut dapat
commit to user
dilihat pada tabel 2.2.
Tabel 2.2. Tabel Klasifikasi Kendaraan
Klasifikasi Kendaraan
Definisi Jenis – jenis Kendaraan
Kendaraan Ringan
Kendaraan ringan (LV = Light Vahicle)
Kendaraan bermotor dua as beroda empat dengan jarak as 2 – 3 m.
Mobil pribadi, mikrobis, oplet, pick-up, truk kecil, angkutan penumpang dengan jumlah penumpang maksimum 10 orang termasuk pengemudi.
Kendaraan Umum
Kendaraan umum (HV = Heavy Vehicle)
Kendaraan bermotor dengan lebih dari empat roda.
Bus, truk 2 as, truk 3 as dan truk kombinasi sesuai system klasifikasi Bina Marga, angkutan penumpang dengan jumlah tempat duduk 20 buah termasuk pengemudi.
Sepeda Motor Sepeda motor (motorcycle) kendaraan bermotor dengan dua atau tiga roda.
Sepeda motor dan kendaraan beroda tiga sesuai sistem klasifikasi Bina Marga.
Sumber : MKJI 1997
2.3 Pengertian emp
Ekuivalensi mobil penumpang yaitu faktor yang menunjukkan pengaruh berbagai tipe kendaraan dibandingkan kendaraan ringan lainnya sehubungan dengan pengaruhnya terhadap kecepatan, kemudahan bermanufer, dan dimensi kendaraan ringan dalam arus lalulintas. (untuk mobil penumpang dan kendaraan ringan yang sasisnya mirip; emp = 1,0).
commit to user 2.4.1 Analisis Regresi Linier
Terdapat hubungan linier antara kendaraan satu dengan kendaraan yang lain sehingga terjadi interaksi peka antara kecepatan dan kerapatan dan kerapatan dan keduanya berasal dari arus yang dapat dihitung.
Perhitungan arus dari kendaraan dilakukan secara manual pada periode waktu yang ditetapkan.
Qm = pcuLV*LVm+pcuHV*HVm+pcuMC*MCm...(2.1)
(MAP Taylor, 1996) Dengan :
Qm = besarnya arus (smp/jam) pada putaran m LVm = jumlah Light Vehicle pada putaran m HVm = jumlah Heavy Vehicle pada putaran m MCm = jumlah Motorcycle pada putaran m
Jika nilai emp untuk LV=1, maka persamaan 2.14 dapat dinyatakan sebagai berikut :
LV = Qm - pcuHV*HVm - pcuMC*MCm...(2.2)
(MAP Taylor, 1996)
Dengan persamaan di atas didapatkan m persamaan yang dapat digunakan untuk menentukan nilai pcuHV dan pcuMC.
Setiap jenis kendaraan memiliki pengaruh masing – masing terhadap jenis kendaraan lainnya, maka perhitungan menggunakan analisis regresi linier sederhana. Dengan bentuk umum sebagai berikut :
Y = b0 + b1X1...(2.3)
Y = b0 +b2X2...(2.4)
Dengan :
Y = Jumlah Light Vehicle pada putaran m
X1 = Jumlah Motorcycle pada putaran m
X2 = Jumlah Heavy Vehicle pada putaran m
bo = Nilai emp untuk Light Vehicle
b1 = Nilai emp untuk Motorcycle
commit to user
Variabel – variabel dari persamaan 2.3 dan persamaan 2.4 terdiri dari satu variable bebas yaitu Y, dan dua variabel terikat yaitu b1 dan b2.
Penelitian menggunakan regresi linier seringkali dipakai untuk mengetahui bentuk hubungan antara variable dependen dan variable independen terutama untuk menelusuri pola hubungan yang modelnya belum diketahui dengan sempurna, atau untuk mengetahui bagaimana variasi dari beberapa variable independen mempengaruhi variable dependen.
Estimasi kuadrat terkecil untuk parameter βo, β1, ...,βp adalah harga-harga bo, b1, ..., bp dengan persamaan normal sebagai berikut :
nbo + b1∑X1i + b2∑ X2i+ ... +bp ∑Xpi = ∑Yi
bo∑X1i + b1∑X1i 2+ b2∑X1i ∑ X2i + ... + bp ∑X1i ∑Xpi = ∑X1i Yi
bo∑Xpi + bp ∑X1i ∑Xpi + b2i ∑X2i ∑Xpi + ... + bp ∑Xpi2 = ∑Xpi Yi ...(2.5)
Persamaan regresi linier terdiri dari satu variabel terikat dan satu variabel bebas, maka sesuai persamaan diatas diperoleh :
nbo + b1∑X1i = ∑Y...(2.6)
bo∑X1i + b1∑X1i 2= ∑X1i Yi ...(2.7)
Koefisien regresi linier bo dan b1 dapat diperoleh dengan menyelesaikan
persamaan 2.18 dan 2.19, yaitu dengan cara :
å
å
å
å å
å
-= 2 2 2 0 ) ( * * * X X n XY X X Y b ...(2.8)å
å å
å
å
-= 2 2 0 ) ( * * X X n Y X XY n b ...(2.9)Hubungan antara variable independen terhadap variable dependen dapat dilihat dengan menghitung nilai korelasi. Tinggi – rendah, kuat – lemah, atau besar – kecilnya suatu korelasi dapat diketahui dengan melihat besar kecilnya suatu koefisien yang disebut angka indeks korelasi yang disimbolkan dengan r.
Nilai koefisien korelasi di dapat dari :
( )
å
å
( )
å
å
å å
å
-= 2 2 2 2 * y y n x x n y x xy n r ...(2.10)commit to user
Dengan :
r = indeks korelasi
Harga r berkisar antara -1<0<+1, jika harga r = -1 menyatakan korelasi antara kedua variabel tersebut negatif dan arah korelasi berlawanan arah yang artinya terdapat pengaruh negatif antara variable bebas yaitu jika variable x1 yang besar
berpasangan dengan y yang kecil, ataupun sebaliknya.
Harga r = +1, menyatakan korelasi antara kedua variable tersebut positif dan arah korelasi satu arah yang artinya terdapat pengaruh positif antara variable bebas yaitu jika variable x1 yang besar berpasangan dengan y yang besar juga.
Untuk melihat keberartian koefisien korelasi dilakukan dengan uji t (t student)
dengan langkah pengujian hipotesisnya :
2 1 2 r n r thitungan -= ...(2.11)
(
)( )
dk ttabel = 1-a /2 Dengan : n = jumlah sampelr = nilai koefisien korelasi hasil perhitungan
α = kesalahan duga, dengan (1-α) merupakan tingkat konfidensi n – 2 = derajat kebebasan (dk)
nilai uji t hitungan yang dapat dibandingkan terhadap nilai ttabel, jika nilai uji t hitungan
≥t tabel maka dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan anatara variable x dan
variabel y.
Uji Regresi Linier
Untuk memastikan apakah persamaan regresi linier yang terbentuk bisa diterima atau tidak, maka persamaan tersebut diuji dengan menggunakan uji statistik F yang ditentukan oleh :
( ) res a b reg RJK RJK F = / ...(2.12)
commit to user 2 / 2 2 -÷ ÷ ø ö ç ç è æ ÷ ÷ ø ö ç ç è æ -÷÷ ø ö çç è æ -÷÷ ø ö çç è æ -=
å
å
å å
å
å
å å
n n y n y x xy b y n y x xy b F ...(2.13) Dengan :RJK res = rata – rata jumlah kadrat residu b/a
RJK reg (b/a) = rata – rata jumlah kuadrat regresi b/a
n = jumlah data
Sifat dari pengujian ini adalah dapat diterima apabila harga F > Fα (n-p-1) atau F < - Fα(n-p-1) diperoleh dari tabel distribusi F.
2.4.2 Metode Rasio Headway
Dalam bukunya yang berjudul “Highway traffic analysis and Desing”, R.J. Salter menerangkan cara menentukan nilai ekuivalensi mobil penumpang (emp). Nilai emp didapat dengan mencatat waktu antara (time headway) antara kendaraan yang berurutan pada saat kendaraan – kendaraan tersebut melewati suatu titik yang telah ditentukan.
Rasio headway yang diperlukan mencakup 4 macam kombinasi kendaraan, yaitu : 1. LV diikuti LV
2. LV diikuti HV 3. HV diikuti LV 4. HV diikuti HV
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 2.9. berikut :
A L L B H H C H L D L H
commit to user
Dengan :
LV = Light Vehicle/ kendaraan ringan. HV = Heavy Vehicle/ kendaraan berat.
A = Time headway antara Light Vehicle dengan Light Vehicle yang berurutan.
B = Time headway antara Heavy Vehicle dengan Heavy Vehicle yang berurutan.
C = Time headway antara Light Vehicle dengan Heavy Vehicle yang berurutan.
D = Time headway antara Heavy Vehicle dengan Light Vehicle yang berurutan.
Nilai emp Heavy Vehicle dihitung dengan cara membagi nilai rata-rata time headwayHeavy Vehicle diikuti Heavy Vehicle dengan nilai rata-rata time headway Light Vehicle diikuti Light Vehicle. Hasil ini benar apabila time headway Heavy Vehicle tidak tergantung pada kendaraan yang mendahuluinya maupun kendaraan yang mengikutinya. Kondisi ini didapat jika jumlah rata-rata time headway Light Vehicle diikuti Light Vehicle ditambah dengan nilai rata-rata time headway Heavy Vehicle diikuti Heavy Vehicle sama dengan jumlah dari nilai rata-rata time headway Light Vehicle diikuti Heavy Vehicle ditambah dengan nilai rata-rata time headway HeavyVehicle diikuti Light Vehicle.
Hal tersebut dapat ditulis dengan sebuah persamaan sebagai berikut:
ta + tb = tc +td……….(2.14) (R.J. Salter, 1980)
Dengan:
ta : Nilai rata-rata time headway Light Vehicle diikuti Light Vehicle
tb : Nilai rata-rata time headway Heavy Vehicle diikuti Heavy Vehicle
tc : Nilai rata-rata time headway Light Vehicle diikuti Heavy Vehicle
commit to user
Keadaan yang dapat memenuhi persamaan diatas sulit diperoleh, karena setiap kendaraan mempunyai karakteristik yang berbeda-beda. Demikian juga pengemudi memiliki kemampuan dan tingkat observasi yang berbeda-beda dalam menjalankan kendaraannya. Oleh karena itu diperlukan suatu koreksi pada nilai rata-rata time headway yang dapat dilakukan dengan persamaan sebagai berikut : Nilai tersebut adalah :
úû ù êë é -+ úû ù êë é -= úû ù êë é -+ úû ù êë é -nd k td nc k tc nb k tb na k ta ……….(2.15) (R.J Salter, 1980)
Dengan nilai koreksi k
nc nb na nd nb na nd nc na nd nc nb td tc tb ta nd nc nb na k . . . . . . . . ] .[ . . . + + + -+ = ………...(2.16) (R.J Salter, 1980) Dengan :
na = jumlah data time headway Light Vehicle dikuti Light Vehicle
nb = jumlah data time headway Heavy Vehicle dikuti Heavy Vehicle
nc = jumlah data time headway Light Vehicle dikuti Heavy Vehicle
nd = jumlah data time headway Heavy Vehicle dikuti Light Vehicle
Selanjutnya nilai rata – rata time headway pasangan kendaraan tersebut dikoreksi sebagai berikut : tak = ta na k ………...(2.17a) tbk = ta nb k …………...………..(2.17b) tck = ta - nc k ………...(2.17c) tdk = ta - nd k ………...………(2.17d)
commit to user
Selanjutnya nilai rata – rata time headway yang sudah dikoreksi tersebut, maka : tak + tbk = tck + tdk ………...……….(2.18)
(R.J Salter, 1980) Dengan :
tak = Nilai rata-rata time headway LV-LV terkoreksi tbk = Nilai rata-rata time headway HV-HV terkoreksi tck = Nilai rata-rata time headway LV-HV terkoreksi tdk = Nilai rata-rata time headway HV-LV terkoreksi
Apabila persyaratan tersebut memenuhi syarat, maka nilai ekivalensi mobil penumpang Heavy Vehicle dapat dihitung dengan persamaan :
emp Heavy Vehicle (HV) =
k ta k tb ………...(2.19) (R.J Salter, 1980)
Tinjauan Statistik Rasio Headway
Interaksi elemen-elemen hasil pengamatan arus lalu lintas jalan raya seperti perilaku pengemudi nilainya tetapi mempunyai kecendrungan tersebar dalam suatu batas nilai, kinerja kendaraan, kondisi jalan dan cuaca tidak pernah tepat tertentu. Untuk itu penggunaan teori-teori peluang diperlukan untuk dapat menggambarkan dan memperoleh nilai dalam analitis arus lalu lintas. Sebaran statistik berguna untuk menggambarkan segala kemungkinan fenomena yang mempunyai nilai secara acak yang besar. Dalam penelitian ini digunakan distribusi normal disebut distribusi t.
Distribusi normal (kurva normal) disebut juga Distribusi Gaussian. Distribusi normal adalah salah satu distribusi teoritis dengan variable random kontinyu. Untuk sejumlah sampel yang dianggap berdistribusi normal maka nilai rata-rata (mean) dianggap sebagai x dan varians dinyatakan*. Distribusi normal ini digunakan bila jumlah sampel lebih besar atau sama dengan 30 (n>30).
commit to user
Karena sampel dipilih secara acak, maka dimungkinkan adanya suatu kesalahan standar deviasi dari distribusi ini dapat dinyatakan sebagai standard error (E). selanjutnya dapat dihitung :
Standard deviasi ÷÷ ø ö çç è æ -=
å
= n i i x x n s 1 2 ) ( ) 1 ( 1 ………(2.20) Standar error E=s/n1/2………..………...(2.21) Dengan : n = Jumlah sampelxi = Nilai time headway ke-1
x = Nilai rata-rata sampel time headway
S = Standar deviasi E = Standar error
Untuk perkiraan nilai rata-rata time headway seluruh pasangan kendaraan (µ) dapat disesuaikan dengan tingkat konfidensi atau keyakinan yang diinginkan (desired level of confidence). Perkiraan ini terletak dalam suatu interval yang disebut interval keyakinan (confidence interval) yang mempunyai batas toleransi kesalahan sebesar e, dengan.
e = K . E………...(2.22)
Nilai rata-rata time headway :
µ2 = x± e.………...……..………....(2.23) µ2 = Batas keyakinan bawah nilai rata-rata
x = Nilai rata-rata sampel time headway
commit to user
Jika sampel random lebih kecil dari 30 (n<30), maka perkiraan rata-rata time headway pasangan kendaraan secara keseluruhan sebaiknya dilakukan dengan distribusi t atau disebut juga distribusi student.
Perkiraan ini rata-rata time headway seluruh pasangan kendaraan dapat ditulis sebagai berikut :
µ1,2 = x±t (a/2-1)s/n1/2 ………...(2.24) Dengan :
µ1,2 = Batas-batas interval keyakinan
x = Nilai rata-rata sampel
S = Standar deviasi n = Jumlah sampel
α = Kesalahan duga, dengan (1-α) merupakan tingkat konfidensi
2.5 Kinerja Simpang Tak Bersinyal
Kinerja simpang adalah suatu kondisi pada simpang yang harus dicari untuk mengetahui tingkat pencapaian simpang tersebut. Parameter yang harus dicari untuk mengetahui kinerja simpang adalah rasio antara kapasitas (Capacity/C) dan arus lalu-lintas yang ada (Q). Dari rasio kapasitas dan arus akan diperoleh angka derajat kejenuhan (Degree of saturation/DS). Dengan nilai derajat kejenuhan (DS) dan nilai kapasitas (C), dapat dihitung tingkat kinerja dari masing-masing pendekat maupun tingkat kinerja simpang secara keseluruhan. Adapun tingkat kinerja yang diukur pada Manual Kapasitas Jalan Indonesia 1997 adalah tundaan (Delays/D) dan peluang antrian.
2.6 Analisis Kinerja Simpang Tidak Bersinyal dengan Metode MKJI 1997 2.6.1 Data Masukan
1. Data Geometri
Data geometri yang dibutuhkan untuk membantu menganalisis simpang tak bersinyal sesuai dengan ketentuan MKJI 1997 diantaranya adalah :
commit to user
marka lajur, marka panah
b. Sketsa simpang, yang memuat nama jalan c. Kereb, lebar jalur, bahu dan median
2. Kondisi Arus Lalulintas
Data arus lalulintas dapat digunakan untuk menganalisis jam puncak pagi, jam puncak siang, jam puncak sore, dan jam lewat puncak. Data pergerakan lalulintas yang dibutuhkan yaitu volume dan arah gerakan lalulintas pada saat jam sibuk. Arus lalulintas diberikan dalam kenda/jam, jika arus diberikan dalam LHRT (Lalulintas Harian Rata – rata Tahunan) maka harus disertakan factor – k untuk menjadi arus per jam.
Klasifikasi kendaraan untuk mengkonversikan kendaraan ke dalam bentuk satuan mobil penumpang (smp) per jam. Smp merupakan satuan arus lalulintas dari berbagai tipe kendaraan yang diubah menjadi kendaraan ringan (termasuk mobil penumpang) dengan menggunakan faktor emp. Untuk mendapatkan nilai smp diperlukan faktor konversi emp. Perhitungan arus lalulintas dalam satuan mobil penumpang (smp) ditentukan sebagai berikut :
(1) Jika data arus lalulintas (kend/jam) klasifikasi per jam tersedia untuk masing – masing kendaraan. Maka arus lalulintas dikonversikan ke dalam satuan smp/jam dengan mengalikan emp untuk masing – masing klasifikasi kendaraan.
(2) Jika data arus lalulintas per jam (bukan klasifikasi) tersedia untuk masing – masing kendaraan, beserta informasi tentang komposisi lalulintas keseluruhan ke dalam %. Untuk mendapatkan arus total (smp/jam) masing – masing pergerakan dengan mengalikan arus (kend/jam) dengan Fsmp. 100 % * % * % *LV emp HV emp MC emp F LV HV MC smp + + = ………(2.25) (Sumber : MKJI,1997)
(3) Jika data arus lalulintas tersedia dalam LHRT (Lalulintas Harian Rata – rata Tahunan), maka arus lalulintas yang diberikan dalam LHRT harus
commit to user
dikonversikan ke dalam satuan kend/jam dengan mengalikan terhadap factor-k :
QDH = k*LHRT…………(2.26)
(Sumber, MKJI 1997)
Arus dalam kend/jam dikonversikan dengan factor-smp (Fsmp) untuk mendapatkan arus smp/jam.
(4) Nilai Normal Variabel Umum Lalulintas
Data lalulintas sering tidak ada atau kualitasnya kurang baik. Nilai normal yang diberikan dalam MKJI 1997 dapat digunakan sampai data yang lebih baik tersedia dapat dilihat pada tabel 2.3, tabel 2.4 dan tabel 2.5.
Tabel 2.3 Nilai Normal Faktor – k
Lingkungan Jalan Faktor – k Ukuran Kota >1 juta ≤1 juta Jalan di daerah komersial dan jalan arteri
Jalan di daerah permukiman
0.07-0.08 0.08-0.09
0.08-0.10 0.09-0.12 Sumber : MKJI, 1997
Tabel 2.4 Nilai Normal Komposisi Lalulintas Ukuran kota
juta penduduk
Komposisi Lalu Lintas Kendaraan Bermotor % Rasio
Kendaraan tak Bemotor (UM/MV) Kend. Ringan LV Kend. Berat HV Sepeda Motor MC >3 1 – 3 0.5 – 1 0.1 – 0.5 <0.1 60 55.5 40 63 63 4.5 3.5 3.0 2.5 2.5 35.5 41 57 34.5 34.5 0.01 0.05 0.14 0.05 0.05 Sumber : MKJI, 1997
commit to user
Tabel 2.5 Nilai Normal Lalulintas Umum
FAKTOR NORMAL
Rasio arus jalan minor PMI
Rasio belok kiri PLT Rasio belok kanan PRT Faktor smp Fsmp 0.25 0.15 0.15 0.85 Sumber : MKJI, 1997 3. Kondisi Lingkungan
Data kondisi lingkungan yang diperlukan untuk perhitungan meliputi : a. Kelas Ukuran Kota
Kelas ukuran suatu kota ditunjukan dalam tabel 2.6 dengan dasar perkiraan jumlah penduduk.
Tabel 2.6 Kelas Ukuran Kota
Ukuran Kota Jumlah Penduduk (juta)
Sangat kecil Kecil Sedang Besar Sangat besar <0.1 0.1– 0.5 0.5 – 1.0 1.0 – 3.0 <3.0 (Sumber :MKJI, 1997)
b. Tipe Lingkungan Jalan
Lingkungan jalan diklasifikasikan dalam kelas menurut tata guna tanahdan aksesbilitas jalan tersebut dari aktivitas di sekitarnya. Hal ini ditetapkan dengan secara kualitatif dari pertimbangan teknik lalulintas dengan bantuan
commit to user
tabel 2.7 :
Tabel 2.7 Tipe lingkungan jalan
Komersial Tata guna lahan komesial (misal : pertokoan,rumah makan, perkantoran) dengan jalan masuk langsung bagi pejalan kaki dan kendaraan
Pemukiman Tata guna lahan tempat tinggal dengan jalan masuk langsung bagi pejalan kaki dan kendaran
Akses terbatas Tanpa jalan masuk atau jalan masuk langsung terbatas (missal : karena adanya penghalang fisik, jalan samping, dsb)
(Sumber : MKJI, 1997) c. Kelas Hambatan Samping
Hambatan samping menunjukkan pengaruh aktivitas samping jalan di daerah simpang pada arus berangkat lalulintas, misalnya : pejalan kaki berjalan atau menyeberangi jalur, anguktan umum dan bis kota berhenti untuk menaikkan atau menurunkan penumpang, kendaraan masuk dan keluar halaman dan tempat parkir di luar jalur. Hambatan samping ditentukan secara kualitatif dengan pertimbangan teknik lalulintas sebagai Tinggi, Sedang atau Rendah.
2.6.2 Kapasitas
Kapasitas ruas jalan adalah arus lalulintas maksimum yang dapat melintas dengan stabil pada suatu potongan melintang jalan pada keadaan (geometric, pemisah, arah, komposisi lalulintas, lingkungan) tertentu. Untuk jalan dua arah lajur dua arah, kapasitas ditentukan untuk arus dua arah, tetapi untuk jalan dengan banyak lajur. Arus dipisahkan masing – masing arahnya dan kapasitas ditentukan tiap lajurnya.
Menurut Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI 1997), besarnya kapasitas jalan dihitung dengan menggunakan rumus 2.27 setelah terlebih dahulu menentukan lebar pendekat dan tipe samping :
C = CO*FW*FM*FCS*FRSU*FLT*FRT*FMI………(2.27)
commit to user
C = Kapasitas (smp/jam)
CO = Kapasitas Dasar
FW = Faktor penyelesaian lebar masuk
FM = Faktor penyelesaian median jalan utama FCS = Faktor penyelesaian ukuran kota
FRSU = Faktor penyelesaian tipe lingkungan jalan, hambatan samping dan kendaraan tak bermotor
FLT = Faktor penyesuaian -% belok kiri FRT = Faktor penyesuaian -% belok kanan FMI = Faktor penyesuaian rasio arus jalan minor 1. Lebar Pendekatan dan Tipe Simpang
Parameter geometrik yang di butuhkan untuk menganalisis kapasitas dengan menggunakan metoda MKJI 1997 diantaranya :
(a) Lebar rata pendekat minor (WAC) dan utama (WBD) dan Lebar rata-rata pendekat (WI)
Masing – masing pendekat diukur lebarnya, yaitu di ukur pada jarak 10 m dari garis imajiner yang menghubungkan tepi perkerasan dari jalan yang berpotongan, yang dianggap mewakili lebar pendekat efektif untuk masing-masing pendekat. Seperti ditunjukan pada Gambar 2.1.
Gambar 2.1 Lebar Rata – rata Pendekat (Sumber : Manual Kapasitas Jalan Indonesia 1997)
commit to user
Untuk pendekatan yang sering digunakan untuk parkir pada jarak kurang dari 20 meter dari garis imajiner yang menghubungkan tepi perkerasan dari jalan berpotongan, maka lebar pendekat harus dikurangin 2 m.
Lebar rata – rata pendekat pada jalan minor (WAC), dihitung dengan rumus : WAC = (WA + Wc)/2 atau WAC = (a/2 + c/2)/2….………..(2.28) (Sumber : MKJI, 1997)
Lebar rata – rata pendekat pada jalan utama (WBD), dihitung dengan rumus : WBD = (WB + WD)/2 atau WBD = (b/2 + d/2)/2………(2.29) (Sumber : MKJI, 1997)
Lebar rata – rata pendekat (W1), dihitung dengan menggunakan rumus : W1 = (WA + Wc + WB + WD ) / jumlah lengan simpang …………(2.30) (Sumber : MKJI, 1997)
Jika pada lengan B terdapat median :
WI= (a/2 + b + c/2 + d/2)/4 ………..…(2.31) (Sumber : MKJI, 1997)
Jika pendekat A hanya untuk ke luar, maka a=0 :
WI = (b + c/2 + d/2)/3………...(2.32) (Sumber : MKJI, 1997)
(b) Jumlah Lajur
Penentuan jumlah lajur yang digunakan untuk perhitungan ditentukan dari lebar rata – rata pendekat jalan minor dan jalan utama. Lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 2.2 dan Tabel 2.10 :
commit to user
Gambar 2.2 Jumlah Lajur dan Lebar Rata – rata Pendekat Jalan Minor dan Utama (Sumber : Manual Kapasitas Jalan Indonesia 1997)
Tabel 2.8 Jumlah Lajur dan Lebar Rata – rata Pendekat Jalan Minor dan Utama Lebar Rata – rata Pendekat Jalan Minor
dan Utama WAC , WBD (m)
Jumlah Lajur (Total untuk kedua arah) WBD = (b +d /2)/2 <5.5 ≥5.5 WAC = (a/2 + c/2)/2 <5.5 ≥5.5 2 4 2 4 (Sumber : MKJI, 1997) (c) Tipe Simpang
Tipe simpang ditentukan oleh 3 hal yaitu, jumlah lengan simpang, jumlah lajur jalan minor, dan jumlah lajur jalan utama. Jumlah lengan adalah jumlah lengan dengan lalu – lintas masuk atau keluar dan atau keduanya. Tipe simpang diberi kode IT dengan diikuti kode 3 angka yang dapat dilihat pada Tabel 2.9 :
commit to user
Tabel 2.9 Kode Tipe Simpang
(Sumber : MKJI, 1997)
1. Kapasitas Dasar (CO)
Penentuan nilai kapasitas dasar dengan menggunakan Tabel 2.10 dengan variabel masukan adalah tipe IT.
Tabel 2.10 Kapasitas dasar menurut tipe simpang
Tipe Simpang IT Kapasitas Dasar (CO)
322 342 324 atau 344 422 424 atau 444 2700 2900 3200 2900 3400 (Sumber : MKJI 1997)
2. Faktor Penyesuaian Lebar Pendekat
Penyesuaian lebar pendekat, (Fw), diperoleh dari Gambar 2.3. Variabel masukan adalah lebar rata-rata semua pendekat W, dan tipe simpang IT. Batas-nilai yang diberikan dalam gambar adalah rentang dasar empiris dari manual.
Kode IT Jumlah lengan Jumlah lajur jalan Jumlah lajur jalan 322 324 342 422 3 3 3 4 2 2 4 2 2 4 2 2
commit to user
Gambar 2.3 Faktor penyesuaian lebar pendekat (FW) (Sumber : Manual Kapasitas Jalan Indonesia, 1997)
3. Faktor Penyesuaian Median Jalan Utama
Pertimbangan teknik lalu-lintas diperlukan untuk menentukan faktor median. Median disebut lebar jika kendaraan ringan standar dapat berlindung pada daerah median tanpa mengganggu arus berangkat pada jalan utama. Hal ini mungkin terjadi jika lebar median 3 m atau lebih. Pada beberapa keadaan, misalnya jika pendekat jalan utama lebar, hal ini mungkin terjadi jika median lebih sempit. Faktor penyesuaian median jalan utama diperoleh dengan menggunakan Tabel 2.11. Penyesuaian hanya digunakan untuk jalan utama dengan 4 lajur. Variabel masukan adalah tipe median jalan utama.
commit to user
Tabel 2.11. Faktor penyesuaian median jalan utama (FM)
Uraian Tipe M Faktor penyesuaian
median, (FM)
Tidak ada median jalan utama Ada median jalan utama, lebar < 3 m
Ada median jalan utama, lebar ≥ 3 m Tidak ada Sempit Lebar 1,00 1,05 1,20 (Sumber : MKJI, 1997)
4. Faktor Penyesuaian Ukuran Kota
Faktor penyesuaian ukuran kota diperoleh dari tabel 2.12 dengan variable masukan adalah ukuran kota, CS.
Tabel 2.12 Faktor penyesuaian ukuran kota (Fcs)
Ukuran kota CS Penduduk (juta) Factor penyesuaian ukuran kota (Fcs) Sangat kecil Kecil Sedang Besar Sangat besat <0.1 0.1– 0.5 0.5 – 1.0 1.0 – 3.0 >3.0 0.82 0.88 0.94 1.00 1.05 (Sumber : MKJI, 1997)
5. Faktor Penyesuaian Tipe Lingkungan Jalan, Hambatan Samping, dan Kendaraan Tak Bermotor
Faktor prnyesuaian tipe lingkungan jalan, hambatan samping, dan kendaraan tak bermotor, FRSU ditentukan dengan menggunakan tabel 2.13. variabel masukan adalah tipe lingkungan jalan (RE). Kelas hambatan samping (SF), dan rasio kendaraan tak bermotor (UM/MV).
Tabel 2.13 Faktor penyesuaian tipe lingkungan jalan, hambatan samping, dan kendaraan tak bermotor FRSU
commit to user Kelas tipe lingkungan jalan (RE) Kelas Hambatan Samping (SF)
Rasio Kendaraan Tak Bermotor 0.00 0.05 0.10 0.15 0.2 0.25 Komersial Tinggi 0.93 0.88 0.84 0.79 0.74 0.70 Sedang 0.94 0.89 0.85 0.80 0.75 0.70 Rendah 0.95 0.90 0.86 0.81 0.76 0.71 Pemukiman Tinggi 0.96 0.91 0.86 0.82 0.77 0.72 Sedang 0.97 0.92 0.87 0.82 0.77 0.73 Rendah 0.98 0.93 0.88 0.83 0.78 0.7
Akses Terbatas Tinggi/sedang / rendah
1.00 0.95 0.90 0.85 0.80 0.75
(Sumber : MKJI, 1997)
Jika empUM ≠ 1,0, yang mungkin merupakan keadaan jika kendaraan tak bermotor tersebut terutama berupa sepeda maka dipakai rumus sebagai berikut : FRSU(PUM sesungguhnya) = FRSU(PUM= 0) × (1- PUM × empUM)…..(2.33)
6. Faktor Penyesuaian Belok-Kiri
Faktor penyesuaian belok-kiri ditentukan dari Gambar 2.4 di bawah. Variabel masukan adalah belok-kiri Batas-nilai yang diberikan untuk PLT adalah rentang dasar empiris dari manual.
commit to user
Gambar 2.4 Faktor penyesuaian belok kiri (FLT)
7. Faktor Penyesuaian Belok-Kanan
Untuk simpang 4-lengan FRT = 1,0.
8. Faktor Penyesuaian Rasio Arus Jalan Minor
Faktor penyesuaian rasio arus jalan minor ditentukan dari Gambar 2.5 dan tabel 2.16 di bawah. Variabel masukan adalah rasio arus jalan minor PMI dan tipe simpang IT. Batas-nilai yang diberikan untuk PMI pada gambar adalah rentang dasar empiris dari manual.
