STUDI KINERJA SIMPANG TAK BERSINYAL PASAR NANGKA ATAS DASAR OBSERVASI EKUIVALENSI MOBIL PENUMPANG

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

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

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)

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.

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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

commit to user

[image:31.595.119.521.119.529.2]

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 :

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 t_hitungan

-= ...(2.11)

(

)( )

dk

t_tabel = 1-a /2

Dengan :

n = jumlah sampel

r = 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

commit to user 2 / 2 2 -÷ ÷ ø ö ç ç è æ ÷ ÷ ø ö ç ç è æ -÷ ÷ ø ö ç ç è æ -÷ ÷ ø ö ç ç 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

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

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 sampel

xi = 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 –

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

[image:42.595.110.520.177.677.2]

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

[image:43.595.106.509.94.565.2]

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

commit to user

[image:44.595.112.518.114.505.2]

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

[image:45.595.112.512.85.647.2]

masing-masing pendekat. Seperti ditunjukan pada Gambar 2.1.

Gambar 2.1 Lebar Rata – rata Pendekat

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 :

W_AC = (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 :

W_BD = (WB + WD)/2 atau WBD = (b/2 + d/2)/2………(2.29)

(Sumber : MKJI, 1997)

Lebar rata – rata pendekat (W1), dihitung dengan menggunakan rumus :

W_{1 = (WA} + Wc + WB + WD ) / jumlah lengan simpang …………(2.30)

(Sumber : MKJI, 1997)

Jika pada lengan B terdapat median :

W_I= (a/2 + b + c/2 + d/2)/4 ………..…(2.31)

(Sumber : MKJI, 1997)

Jika pendekat A hanya untuk ke luar, maka a=0 :

W_{I = (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

[image:47.595.110.495.239.490.2]

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)

W_BD = (b +d /2)/2 <5.5

≥5.5 W_AC = (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

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

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

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

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