• Tidak ada hasil yang ditemukan

Menentukan Volume Jam Puncak

DAFTAR LAMPIRAN

FASE 1 TIMUR FASE 2 SELATAN

4.2.1. Menentukan Volume Jam Puncak

Analisis data diambil pada periode jam puncak yaitu 17:30-18:30 dengan total volume kendaraan 10395 kend/jam. Menurut MKJI (1997) arus lalu lintas (Q) kend/jam pada setiap gerakan (belok kiri QLT, lurus QST, dan QRT) dikonversikan dari kendaraan per jam menjadi satuan mobil penumpang (smp) per jam dengan menggunakan ekivalen kendaraan penumpang (emp) untuk kondisi terlindung dan terlawan.

 Contoh Analisis untuk mendapatkan Smp/jam Utara Diketahui:

- Emp Terlindung

Emp LV : 1,0 Emp HV: 1,3 Emp MC: 0,2 - LT ↖ (LV)

Smp/jam = Kend/jam x emp = 289 x 1,0 = 289 - LT ↖ (HV)

Smp/jam = Kend/jam x emp = 22 x 1,3 = 29

IV-23 - LT ↖ (MC)

Smp/jam = Kend/jam x emp = 661 x 0,2 = 132 - Total kendaraan (MV)

MV = LV smp/jam + HV smp/jam + MC smp/jam

= 289 + 29 + 132

= 450 smp/jam

Tabel 4.24. Hasil Perhitungan Ekivalen Kendaraan Penumpang

(Sumber: Hasil Analisis Smp/jam (Q)

4.2.2. Analisis rasio kendaraan berbelok

1. Rasio kendaraan berbelok PLT dan PRT bisa dilihat pada Tabel 4.2.3. dengan perhitungan:

o Rasio kendaraan berbelok PLT Utara

PLT =

Terlindung Terlawan Terlindung Terlawan Terlindung Terlawan Terlindung Terlawan

LT ↖ 289 289 289 22 29 29 661 132 264 972 450 582

ST ↑ 1922 1922 1922 38 49 49 3141 628 1256 5101 2600 3228

RT ↗ 203 203 203 24 31 31 450 90 180 677 324 414

Total 2414 2414 2414 84 109 109 4252 850 1701 6750 3374 4224

LT ↖ 272 272 272 22 29 29 728 146 291 1022 446 592

ST ↑ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

RT ↗ 374 374 374 34 44 44 708 142 283 1116 560 701

Total 646 646 646 56 73 73 1436 287 574 2138 1006 1293

LT ↖ 65 65 65 26 34 34 274 55 110 365 154 208

ST ↑ 343 343 343 36 47 47 756 151 302 1135 541 692

RT ↗ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Total 408 408 408 62 81 81 1030 206 412 1500 695 901

LT ↖ ST ↑ RT ↗ Total S

T U

B

Kendaraan Ringan (LV) Kendaraan berat (HV) Sepeda Motor (MC) Kendaraan bermotor

kend/jam Kode

Pendekat Arah emp terlindungan = 1,0 emp terlindung = 1,3 emp terlindung = 0,2 ARUS LALULINTAS KENDARAAN BERMOTOR (MV)

Smp/jam

kend/jam Smp/jam

kend/jam Smp/jam

Total

emp terlawan = 1,0 emp terlawan = 1,3 emp terlawan = 0,4 MV

kend/jam Q/Smp/jam

IV-24

=

= 0,13

o Rasio kendaraan berbelok PLT Selatan

PLT =

=

= 0,44

o Rasio kendaraan berbelok PLT Selatan

PLT =

=

= 0,22

Tabel 4.25. Data rasio kendaraan berbelok

(Sumber: Hasil Analisis Rasio Kendaraan berbelok)

LT/LTOR 0.13

RT 0.10

Total 0.13 0.10

LT/LTOR 0.44

RT 0.54

Total 0.44 0.54

LT/LTOR 0.22

RT -

Total 0.22 -

LT/LTOR RT Total T

B

Kode Pendekat Arah

U

S

Rasio berbelok

PLT PRT

IV-25 4.2.3. Arus jenuh (S)

Ditentukan dengan mengalikan arus jenus dasar (So) dengan faktor koreksi/penyesuaian yaitu faktor penyesuaian ukuran kota (FCS), hambatan samping (FSF), penyesuaian kelandaian (FG), penyesuaian parkir (FP), factor penyesuaian belok kiri (FLT), factor penyesuaian belok kanan (FRT) . o Analisis arus jenuh arah Utara

So = 600 x We

= 600 x 14,3

= 8.580 m

o Analisis arus jenuh arah Selatan So = 600 x We

= 600 x 13,4

= 8.070 m

o Analisis arus jenuh arah Timur So = 600 x We

= 600 x 11,8

= 7.080 m

o Analisis arus jenuh arah Barat So = 600 x We

= 600 x 7,9

= 4.740 m

IV-26 Tabel 4.26. Hasil Arus jenuh dasar

Kode pendekat We Lebar efektif (m).

So

U 14.3 8,580

S 13.45 8,070

T 11.8 7,080

B 7.9 4,740

(Sumber: Hasil Analisis Arus jenuh dasar) Tabel 4.27. Hasil Analisis Arus Jenuh

(Sumber: Hasil Analisis Arus jenuh) 4.2.4. Rasio Arus Jenuh

1. Rasio Arus Jenuh (FR)

Rasio arus jenuh didefenisikan sebagai besarnya keberangkatan antrian pada suatu pendekat selama kondisi yang ditentukan.

o Analisis Rasio Jenuh (FR) Arah Utara FR = Q / S

= 3374 / 7979,4

= 0,423

F CS F SF F G F P F RT F LT

U 8580 1 0.93 1 1 1 1 7979.4

S 8070 1 0.96 1 1 1 1 7747.2

T 7080 1 0.91 1 1 1 1 6442.8

B 4740 1 0.90 1 1 1 1 4550.4

Belok kiri Kode pendekat

Lebar efektif (m).

So

S Nilai dasar

smp/jam hijau

So Semua tipe pendekat Hanya tipe P

Hambatan

samping Parkir Belok

kanan Ukuran kota Kelandaian

Arus jenuh smp/jam hijau Faktor-faktor penyesuaian

IV-27

o Analisis Rasio Jenuh (FR) Arah Utara FR = Q / S

= 1006 / 7747,2

= 0,130

o Analisis Rasio Jenuh (FR) Arah Utara FR = Q / S

= 901 / 6442,8

= 0,108 2. Rasio Arus Simpang (IFR)

Rasio arus simpang merupakan jumlah dari rasio kritis (= tertinggi) untuk semua fase sinyal yang berurutan dalam semua siklus.

o Analisis Rasio Simpang (IFR) Utara IFR = FR /

= 0,423 / 0,660

= 0,611

o Analisis Rasio Simpang (IFR) Selatan IFR = FR /

= 0,130 / 0,660

= 0,188

o Analisis Rasio Simpang (IFR) Timur IFR = FR /

= 0,140 / 0,660

= 0,202

𝐹𝑅𝑐𝑟𝑖𝑡

𝐹𝑅𝑐𝑟𝑖𝑡

𝐹𝑅𝑐𝑟𝑖𝑡

IV-28 Tabel 4.28. Rasio Arus Jenuh

Kode pendekat

Nilai disesuaikan smp/jam hijau

Arus lalu lintas

smp/jam Rasio arus Rasio fase PR

= FRcrit

S Q FR IFR

U 7979,4 3374 0,423 0,611

S 7747,2 1006 0,130 0,188

T 6442,8 695 0,140 0,202

B 4550,4 0 0 0

(Sumber: Hasil Analisis Arus jenuh) 4.2.5. Kapasitas (C)

o Analisis kapasitas (C) Arah Utara C = S x g / c

= 7979,4 x 65 / 140 = 3.705 smp/jam

o Analisis kapasitas (C) Arah Selatan C = S x g / c

= 7747,2 x 35 / 140 = 1.937 smp/jam

o Analisis kapasitas (C) Arah Selatan C = S x g / c

= 6442,8 x 35 / 140 = 1.611 smp/jam

IV-29 Tabel 4.29. Hasil analisis Kapasitas

Kode pendekat

Nilai disesuaikan smp/jam hijau

(S)

Waktu hijau (det) (g)

Waktu siklus penyesuaian

(c)

Kapasitas (C)

U 7979,4 65 140 3705

S 7747,2 35 140 1937

T 6442,8 35 140 1611

B 4550,4 0 0 0

(Sumber: Hasil Analisis Kapasitas) 4.2.6. Derajat kejenuhan (DS).

o Menghitung Derajat kejenuhan (DS) Utara DS = Q / C

= 3374 / 3705 = 0,911

o Menghitung Derajat kejenuhan (DS) Selatan DS = Q / C

= 1006 / 1937 = 0,519

o Menghitung Derajat kejenuhan (DS) Timur DS = Q / C

= 695 / 1611 = 0,431

IV-30 Tabel 4.30. hasil analisis derajat kejenuhan

Kode pendekat

Arus lalu lintas Smp/jam

(Q)

Kapasitas (Smp/jam)

(C)

Derajat kejenuhan (DS)

U 3374 3705 0,911

S 1006 1937 0,519

T 695 1611 0,431

B 0 0 0

(Sumber: Hasil Analisis Kapasitas) 4.2.7. Panjang Antrian (QL)

Jumlah kendaraan antri (NQ1) arah utara

NQ1 = 0,25 × C × DS-1)+√

NQ1 = 0,25 × 3705 × 0,911-1)+√

 = 4,473 Smp

Jumlah kendaraan antri (NQ1) arah Selatan

NQ1 = 0,25 × C × DS-1)+√

NQ1 = 0,25 × 1937 × 0,519-1)+√

= 0.040 Smp

Jumlah kendaraan antri (NQ1) arah timur

NQ1 = 0,25 × C × DS-1)+√

NQ1 = 0,25 × 1611 × 0,431-1)+√

= 0.025 Smp

IV-31

Data hasil perhitungan derajat kejenuhan (DS), kemudian digunakan sebagai perhitungan jumlah antrian (NQ2) yaitu jumlah antrian kendaraan yang datang selama fase merah.

Jumlah kendaraan antri (NQ2) arah Utara NQ2 = c ×

NQ2 = 140 ×

NQ2 = 121.764 smp

Jumlah kendaraan antri (NQ2) arah Selatan NQ2 = c ×

NQ2 = 140 ×

NQ2 = 33.720 smp

Jumlah kendaraan antri (NQ2) arah Timur NQ2 = c ×

NQ2 = 59 ×

NQ2 = 22.707 smp

Perhitungan NQtotal kondisi eksisting diambil pada pendekat bagian barat dengan persamaan:

Total NQ1 dan NQ2 arah Utara NQtotal = NQ1 + NQ2

= 4,473 + 51,229

= 126,237 Smp

IV-32

Grafik penentuan nilai NQmax dengan POL =5% dan nilai NQ 126,237 Sehingga diperoleh NQmax = 80 dan diketahui Wmasuk = 14,3

QL =

QL =

QL = 112 o Total NQ1 dan NQ2 arah Selatan

NQtotal = NQ1 + NQ2

= 0,040 + 33,720

= 33,761 Smp

Grafik penentuan nilai NQmax dengan POL =5% dan nilai NQ 33,761 Sehingga diperoleh NQmax = 48, dan diketahui Wmasuk = 6,7

QL =

QL =

QL = 143

Total NQ1 dan NQ2 arah Utara NQtotal = NQ1 + NQ2

= 0,025 + 22,707

= 22,732 Smp

Grafik penentuan nilai NQmax dengan POL =5% dan nilai NQ 22,732 Sehingga diperoleh NQmax = 32, dan diketahui Wmasuk = 6,7

QL =

QL =

QL = 103

IV-33 Tabel 4.31 Hasil Analisis Panjang antrian QL

(Sumber: Hasil Analisis Panjang antrian QL) 4.2.8. Tundaan (D)

Perhitungan tundaan terbagi menjadi dua yaitu tundaan lalu lintas rata-rata (DT) dan tundaan geometri (DG).

a. Arah Utara

 Menghitung rasio kendaraan stop/smp (NS) Diketahui :

NQ = 126,237 smp Q = 3374 smp/jam C = 140 det NS = 0,9 x

NS = 0,9 x

= 0,866 smp

 Jumlah kendaraan terhenti (NSV) NSV = NS x Q

= 0,866 x 3374

= 2921 smp/jam

DS GR

= = QL

Q C Q/C g/c

U 3374 3705 0.911 0.46 4.473 121.764 126.237 80 112

S 1006 1937 0.519 0.25 0.040 33.720 33.761 48 71

T 695 1611 0.431 0.25 0.025 22.707 22.732 32 54

B 0 0 0.000 0.00 0.000 0.000 0.000 0 0

Panjang antrian

(m)

N1 N2

NQ max (lihat pada grafik) Kode

pendekat

Arus lalulintas smp/jam

Kapasitas

smp/jam Total NQ1

+ NQ2 = NQ Derajat

kejenuhan Rasio hijau

Jumlah kendaraan antri (smp)

IV-34

 Tundaan lalulintas rata-rata (DT) Diketahui :

c = 140 det NQ1 = 4,473 smp C = 3705 GR = 0,46 DS = 0,911

DT = c x

+

= 140 x

+

= 39,2

 Tundaan Geometri (DG) Diketahui:

NS = 0,866 PRT = 0,10

DG = (1-NS) × PRT × 6 + (NS×4)

= (1 – 0,866) × 0,10 × 6 + (0,866× 4)

= 3,5 det/smp

 Tundaan rata-rata D = DT + DG

= 39,2 + 3,5

= 42,7 det/smp

 Tundaan total Dtot = D x Q Dtot = 42,7 x 3374

IV-35 Dtot = 144.026 smp/det b. Arah Selatan

 Menghitung rasio kendaraan stop (NS) Diketahui :

NQ = 33,761 smp Q = 1006 smp/jam c = 140 det NS = 0,9 x

NS = 0,9 x

= 0,777 smp

 Jumlah kendaraan terhenti (NSV) NSV = NS x Q

= 0,777 x 1006

= 781 smp/jam

 Tundaan lalulintas rata-rata (DT) Diketahui :

c = 140 det NQ1 = 0,040 smp C = 1937 GR = 0,25 DS = 0,519

DT = c x

+

= 140 x

+

= 45,3 det/smp

IV-36

 Tundaan Geometri (DG) Diketahui:

NS = 0,777 PRT = 0,56

DG = (1-NS) × PRT × 6 + (NS×4)

= (1 - 0,777) × 0,56 × 6 + (0,777 × 4)

= 3,9 det/smp

 Tundaan rata-rata D = DT + DG

= 45,3 + 3,9

= 49,2 det/smp

 Tundaan total Dtot = D x Q Dtot = 49,2 x 1006 Dtot = 49,473 smp/det c. Arah Timur

 Menghitung rasio kendaraan stop/smp (NS) Diketahui :

NQ = 22,732 smp Q = 695 smp/jam c = 140 det NS = 0,9 x

NS = 0,9 x

= 0,757 smp

IV-37

 Jumlah kendaraan terhenti (NSV) NSV = NS x Q

= 0,757 x 695

= 526 smp/jam

 Tundaan lalulintas rata-rata (DT) DT = c x

+ Diketahui :

c = 140 det NQ1 = 0,025 smp C = 1611 GR = 0,25 DS = 0,431 DT =

+

=

+

= 44,2 det/smp

 Tundaan Geometri (DG) Diketahui:

NS = 0,757 PRT = 0

DG = (1-NS) × PRT × 6 + (NS×4)

= (1 - 0,757) × 0 × 6 + (0,757 × 4)

= 3,0 det/smp

IV-38

 Tundaan rata-rata D = DT + DG

= 44,2 + 3,0

= 47,2 det/smp

 Tundaan total Dtot = D x Q Dtot = 47,2 x 695 Dtot = 32.798 smp/det Tabel 4.32. Hasil Analisis Tundaan

Kode pendekat

Tundaan

D rata-rata Tundaan

lalulintas rata-rata det/smp

Tundaan geometik rata-rata det/smp

Tundaan rata-rata det/smp D

Tundaan total smp.det

DT DG DT + DG D x Q

U 39.1 3,2 42.7 144.026

75.433

S 45.3 3,9 49.2 49.473

T 44.2 3,0 47.2 32.798

B 0,0 0,0 0,0 0

Tingkat Pelayanan Simpang F

(Sumber: Hasil Analisis Tundaan)

Penilaian kualitas kinerja suatu simpang itu mengacu kepada parameter derajat kejenuhan (DS) yang dimana dari hasil analisis perhitungan menunjukan nilai DS > 0,85 pada atau hampir lewat-jenuh sehingga kondisi Jl. Usman Salengke Utara masih belum layak dalam memenuhi persyaratan pelayanan operasional tetapi pada

IV-39

Jl. Poros Malino dan Jl Usman Salengke selatan menunjukan nilai DS < 0,85 masih layak.

4.3. ANALISIS KINERJA DENGAN SOFTWARE VISSIM

Proses simulasi pada VISSIM dijalankan dengan tombol simulation run.

Evaluasi yang digunakan adalah Node Evaluation dan Queue Counter. Node Evaluation akan menghasilkan evaluasi simpang secara keseluruhan seperti Level Of Services (LOS) atau Indeks Tingkat Pelayanan, dan tundaan lengan maupun simpang. Sedangkan, Queue Counter akan menghasilkan evaluasi berupa Panjang antrian pada masing-masing lengan.

4.3.1. Pengaturan Node Evaluation

Gambar 4.10. Pengaturan Node Evaluation (Sumber : Hasil Simulasi PTV Vissim)

IV-40

Pengaturan Node Evaluation, diatur pada tengah-tengah simpang dan masing-masing lengan masuk pada garis hitam Node Evaluation dapat dilihat pada Gambar 4.10.

4.3.2. Pengaturan Queue Counter

Pengaturan Queue Counter dipasang pada masing-masing lengan, warna untuk Queue Counter diwarnakan dengan warna ungu muda. Pengaturan Queue Counter dapat dilihat pada Gambar 4.11.

Gambar 4.11. Pengaturan Queue Counter pada Jl. Poros Malino 4.3.3. Pengaturan Driving behavior

Proses kalibrasi model mikro – simulasi dilakukan agar hasil model simulasi sesuai dengan realita di lapangan. Nilai parameter perilaku pengemudi (driving behavior) dalam model diubah sesuai dengan perkiraan kondisi di lapangan yang ada atau menggunakan perilaku yang umum di Indonesia.

IV-41

Tabel 4.33. Data Kalibrasi Model Driving Behavior di Indonesia

Parameter Perilaku Pengendara Nilai parameter Car

Following model

Average Standstill Distance 0,60 m Additive Part of Safety Distance 0,60 m Mutiplicative Part of Safety Distance 1,00 m

Lane Change General Behavior Free lane selection

Minimum Clearance 0,50 m

Lateral Desired Position at Free Flow any Overtake at Same Lane (left) On Overtake at Same Lane (right) on

Minimum Lateral Distance (driving 0,45 km/jam Minimum Lateral Distance (standing) 1,00 m Signal

Control Behaviour at Red/Amber Signal Go (Same as Green) (Sumber: Data driving behavior umum di Indonesia)

Gambar 4.12 Sebelum Kalibrasi Gambar 4.13 Setelah Kalibrasi (Sumber: Hasil simulasi Software Vissim)

Pada Gambar 4.12 dan Gambar 4.13 memperlihatkan perbedaan tampilan visual pada model Vissim sebelum dan setelah dikalibrasi. Dapat dilihat sebelum dikalibrasi antrian kendaraan teratur dengan jarak antar kendaraan yang cukup besar dan berorientasi pada tengah lajur masing–masing sedangkan setelah proses kalibrasi kendaraan kelihatan tidak teratur dengan jarak antar kendaraan sangat berdekatan, hal ini kondisi simulasi sesuai dengan kondisi lalu lintas di lapangan.

IV-42

Rangkuman untuk masing-masing hasil simulasi kondisi eksisting simpang empat Jl.Poros Malino- Jl. Usman Salengke-JL. Wahid Hasyim dapat dilihat pada Tabel 4.34

Tabel 4.34. Hasil Simulasi Kondisi Eksisting

(Sumber : Hasil Simulasi PTV Vissim)

4.4. PERBANDINGAN ANALISIS MKJI 1997 DENGAN PTV VISSIM

Perbandingan hasil analisis dari kedua acuan yang digunakan dalam perhitungan kinerja simpang yaitu Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) 1997 dan Software PTV VISSIM.

4.4.1. Panjang Antrian

Perbandingan Panjang Antrian hasil analisa metode MKJI, hasil simulasi VISSIM, dan hasil survei lapangan dapat dilihat pada tabel 4.33 berikut.

Tabel 4.35. Perbandingan Panjang Antrian pada Kondisi Eksisting (detik).

Nama Jalan Kode pendekat

Panjang Antrian (M)

MKJI VISSIM LAPANGAN

Usman Salengke U 112 110 102

Usman Salengke S 71 92 89

Poros Malino T 54 36 31

Wahid Hasyim B 0 0 0

(Sumber : Hasil Simulasi PTV Vissim dan Analisis MKJI)

Nama Jalan Panjang

Antrian Tundaan Tingkat Pelayanan JL. POROS MALINO (TIMUR) - JL. USMAN SALENGKE (SELATAN) 44 LOS_E

JL. POROS MALINO (TIMUR) -JL. WAHID HASYIM (BARAT) 46 LOS_E

JL. USMAN SALENGKE (SELATAN) - JL. POROS MALINO (TIMUR) 79 LOS_F JL. USMAN SALENGKE (SELATAN) - JL. WAHID HASYIM (BARAT) 51 LOS_E JL. USMAN SALENGKE (UTARA) - JL. POROS MALINO (TIMUR) 63 LOS_F JL. USMAN SALENGKE (UTARA) - JL. USMAN SALENGKE (SELATAN) 86 LOS_F

JL. USMAN SALENGKE (UTARA) - JL. WAHID HASYIM BARAT 87 LOS_F

Rata-rata 79 63 F

36

92

110

IV-43

Hasil perbandingan panjang antrian antara simulasi VISSIM dan analisa MKJI terhadap hasil panjang antrian lapangan terlihat bahwa hasil simulasi VISSIM lebih mendekati kondisi lapangan, Maka bisa disimpulkan bahwa hasil simulasi VISSIM yang telah didapat lebih akurat daripada hasil analisa dengan metode MKJI.

4.4.2. Tundaan

Perbandingan Tundaan antara hasil analisa dengan metode MKJI dan simulasi dengan VISSIM tidak dapat dibandingkan secara keseluruhan karena hasil tundaan dari metode MKJI hanya mencakup tundaan simpang itu sendiri, tidak termasuk tundaan masing-masing lengan simpang. Sedangkan hasil dari simulasi VISSIM dapat mencakup semua lengan dan simpang yang dianalisa. Perbandingan Tundaan hasil analisa metode MKJI, dan hasil simulasi VISSIM, dapat dilihat pada Tabel 4.36.

Tabel 4.36. Perbandingan Tundaan pada Kondisi Eksisting (detik).

Nama Jalan Kode pendekat

Tundaan MKJI

Smp/det

VISSIM Kend/det Usman Salengke U

75.433

79

Usman Salengke S 65

Poros Malino T 45

Wahid Hasyim B 0

Rata-rata 63

(Sumber : Hasil Simulasi PTV Vissim dan Analisis MKJI)

Hasil perbandingan tundaan simpang antara analisa MKJI dan simulasi VISSIM berbeda dan hasil simulasi VISSIM jauh lebih unggul karena dapat menghitung tundaan masing-masing lengan dan simpang yang disimulasikan.

IV-44 4.4.3. Indeks Tingkat Pelayanan (ITP)

Sama dengan perbandingan tundaan, perbandingan Indeks Tingkat Pelayanan (ITP) antara hasil analisa dengan metode MKJI dan simulasi dengan VISSIM tidak dapat dibandingkan secara keseluruhan karena hasil indeks tingkat pelayanan dari metode MKJI hanya mencakup indeks tingkat pelayanan simpang itu sendiri, tidak termasuk ITP masing-masing lengan simpang. Sedangkan hasil dari simulasi VISSIM dapat mencakup semua lengan dan simpang yang dianalisa.

Perbandingan tundaan hasil analisa metode MKJI, dan hasil simulasi VISSIM, dapat dilihat pada tabel 4.35 berikut.

Tabel 4.37. Perbandingan ITP Kondisi Eksisting Nama Jalan Kode

pendekat

Indeks Tingkat Pelayanan

MKJI VISSIM

Usman Salengke U

F

F

Usman Salengke S F

Poros Malino T E

Wahid Hasyim B -

Rata-rata F

(Sumber : Hasil Simulasi PTV Vissim dan Analisis MKJI)

Hasil perbandingan indeks tingkat pelayanan simpang antara analisa MKJI dan simulasi VISSIM hasilnya berbeda dan hasil simulasi VISSIM jauh lebih unggul karena dapat menghitung indeks tingkat pelayanan masing-masing lengan dan simpang yang disimulasikan.

4.5. SOLUSI ALTERNATIF MENGGUNAKAN SOFTWARE VISSIM

Setelah mengevaluasi kinerja simpang empat bersinyal Jl. Poros Malino-Jl.

Usman Salengke–Jl. K.H. Wahid Hasyim dengan simulasi pada kondisi eksisting maka perlu dilakukan perbaikan dengan alternatif solusi. Alternatif solusi yang akan

IV-45

dicoba simulasikan ialah pengaturan waktu siklus dari 140 detik diatur menjadi 135 detik. Berikut ini adalah hasil simulasi alternatif pengaturan waktu siklus:

Tabel 4.38. Waktu siklus Alternatif Kode

Pendekat

Waktu Nyala (Detik) Waktu Siklus (detik) Hijau Kuning Merah Allred

TIMUR 28 3 101 3 135

SELATAN 35 3 94 3 135

UTARA 54 3 75 3 135

Gambar 4.13. Fase Simpang alternatif

IV-46

Gambar 4.14. Diagram Sinyal Lalu Lintas Alternatif Tabel 4.39. Hasil Simulasi Alternatif

(Sumber : Hasil Simulasi PTV Vissim)

Tabel 4.40. Perbandingan Panjang Antrian Kondisi Eksisting Dan Alternatif Pada Simulasi Software Vissim

Kode Panjang Antrian (M) Selisih (%)

Tundaan kend/detik Selisih Eksisting Alternatif Eksisting ITP Alternatif ITP (%)

U 110 98 11% 79 F 55 E 30%

S 92 82 11% 65 F 62 F 5%

T 36 34 5% 45 E 44 E 2%

B 0 0 - 0 - 0 - -

Rata-

rata 79 71 10% 63 F 54 E 14%

(Sumber : Hasil Simulasi PTV Vissim dan Analisis MKJI)

KETERANGAN :

SEMUA MERAH MERAH FASE 1 TIMUR

FASE 2 SELATAN

FASE 3 UTARA

HIJAU

KUNING

28 3 101

35 3 60

34

54 3

75

0 30 33 135

0

0

37 72 75 135

75 130 135

3

3

3 3

34

78

Nama Jalan Panjang

Antrian Tundaan Tingkat Pelayanan JL. POROS MALINO (TIMUR) - JL. USMAN SALENGKE (SELATAN) 42 LOS_E

JL. POROS MALINO (TIMUR) -JL. WAHID HASYIM (BARAT) 46 LOS_E

JL. USMAN SALENGKE (SELATAN) - JL. POROS MALINO (TIMUR) 72 LOS_F JL. USMAN SALENGKE (SELATAN) - JL. WAHID HASYIM (BARAT) 52 LOS_E JL. USMAN SALENGKE (UTARA) - JL. POROS MALINO (TIMUR) 34 LOS_D JL. USMAN SALENGKE (UTARA) - JL. USMAN SALENGKE (SELATAN) 66 LOS_F JL. USMAN SALENGKE (UTARA) - JL. WAHID HASYIM BARAT 65 LOS_F

Rata-rata 71 54 E

82

98 34

IV-47

Dari tabel diatas dapat disimpulkan solusi alternatif dengan pengaturan waktu siklus dapat digunakan sebagai salah satu solusi meningkatkan kinerja simpang. Karena mempunyai panjang antrian selisih 10% dan tundaan selisih 14%

dengan indeks tingkat penelitian berubah dari F (Sangat buruk) menjadi E (buruk) dari kondisi eksisting . Maka dari itu solusi alternatif dengan pengaturan waktu siklus dapat digunakan sebagai pertimbangan salah satu solusi yang dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja simpang yang lebih baik dari kondisi eksisting.

4.6. REKAPITULASI PANJANG ANTRIAN, DAN TUNDAAN 4.6.1. PANJANG ANTRIAN

Grafik 4.7. Rekapitulasi Panjang Antrian antar MKJI, Vissim Eksisting, Lapangan, dan Vissim permodelan Alternatif.

Dari grafik 4.7 dapat dilihat bahwa alternatif dapat digunakan menjadi salah satu solusi pada simpang karena nilai panjang antriannya mengalami penurunan dari analisis MKJI dan simulasi Vissim kondisi eksisting maupun pengukuran langsung dijalan.

102

112 110

98 89

71

92

82

59 54

36 34

20 40 60 80 100 120

LAPANGAN MKJI VISSIM EKSISTING VISSIM

PERMODELAN

PANJANG ANTRIAN

METODE ANALISIS

UTARA SELATAN TIMUR BARAT

IV-48 4.6.2. TUNDAAN

Grafik 4.8. Rekapitulasi Tundaan antar MKJI, Vissim Eksisting, dan Vissim permodelan Alternatif.

Dari grafik 4.8 dari hasil alternatif mengalami penurunan nilai Tundaan yaitu Utara 55 det/smp, Selatan 61 det/smp dan Timur 44 det/smp dari analisis MKJI dengan rata-rata Tundaan 75 det/smp, Vissim Kondisi Eksisting Utara 79 det/smp, Selatan 65 det/smp dan Timur 45 det/smp.

4.6.3. INDEKS TINGKAT PELAYANAN PELAYANAN

Tabel 4.41. Rekapitulasi Tingkat pelayanan MKJI, Vissim, dan Alternatif.

Nama Jalan Kode pendekat

Indeks Tingkat Pelayanan

MKJI VISSIM ALTERNATIF Usman Salengke U

F

F D

Usman Salengke S F E

75

79

55 65

61

45 44

30 40 50 60 70 80

MKJI VISSIM EKSISTING VISSIM PERMODELAN

TUNDAAN

METODE ANALISIS

UTARA SELATAN TIMUR SEMUA ARAH

IV-49 Nama Jalan Kode

pendekat

Indeks Tingkat Pelayanan

MKJI VISSIM ALTERNATIF

Poros Malino T F E D

Wahid Hasyim B - -

Rata-rata F E

Dari Tabel 4.41 dapat dilihat bahwa Indeks tingkat pelayanan Analisis MKJI F (Sangat buruk), dengan Vissim kondisi eksisting F (Sangat Buruk) sedangkan

Alternatif permodelan menjadi E (Buruk).

V-1 BAB V PENUTUP 5.1. KESIMPULAN

Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan Kinerja lalu lintas kondisi eksisting, simpang bersinyal Jl.Poros Malino-Jl. Usman Salengke-JL. Wahid Hasyim menggunakan software vissim dan MKJI sebagai berikut:

1. Hasil analisis menggunakan Software Vissim lebih mendekati kondisi di lapangan. Karena perilaku kendaraan dan jarak antar kendaraan dapat diatur mendekati kondisi lapangan. dan Untuk nilai tundaan vissim lebih unggul karena dapat menghitung masing-masing lengan sedangkan Perhitungan MKJI hanya Tundaan Rata-rata yang tingkat pelayanannya sama-sama menunjukkan yaitu F (sangat buruk).

2. Hasil simulasi Alternatif dengan pengaturan waktu siklus mengalami peningkatan Rata-rata Panjang antrian meningkat 10%. serta Tingkat pelayanan pada Simpang menunjukkan dari analisis kondisi eksisiting F (Arus yang terhambat, kecepatan rendah, volume dibawah kapasitas, banyak berhenti) setelah dilakukan simulasi menjadi E (Arus tidak stabil, kecepatan rendah yang berbeda-beda, volume mendekati kapasitas) dapat dilihat dari persentase peningkatan 14%.

V-2 5.2. SARAN

Saran yang dapat disampaikan penulis sebagai berikut :

1. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan peraturan yang lebih baru selain Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) 1997 mengingat peraturan harus menyesuaikan dengan kondisi dan teknologi pada saat ini dan perlunya pembaharuan.

2. Untuk meningkatkan kualitas kinerja simpang perlu dilakukan sebuah alternatif yang sudah disarankan pada simpang tersebut, sehingga tingkat kualitas pelayanan simpang tersebut dapat berubah menjadi optimal.

3. Perlu segera dilakukan evaluasi kinerja simpang oleh instansi terkait mengingat kondisi simpang Jl.Poros Malino- Jl. Usman Salengke-JL.

Wahid Hasyim yang sangat padat pada jam-jam sibuk sering terjadi tundaan yang cukup besar.

4. Penelitian dengan menggunakan software PTV Vissim disarankan menggunakan versi berbayar atau full version, agar durasi analisis tidak dibatasi.

5. Penlitian selanjutnya juga diharapkan melakukan pencarian sebanyak mungkin mengenai referensi mengenai software vissim dan Melakukan

permodelan secara teliti.

DAFTAR PUSTAKA

Direktorat Bina Marga. 2017. Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI).

Jakarta: Bina Marga

Fransisca Aria Nindia.2020. Analisis Kinerja Simpang Bersinyal Menggunakan

Sofware Vissim (Studi Kasus: Simpang Ngaben Yogyakarta).

Yogyakarta: Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Frengki Candra, Wahyu Widodo. Analisis Kinerja Simpang Bersinyal

Menggunakan Metode MKJI 1997 Dan PTV Vissim. Yogyakarta:

Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

Ganang Cucu Dwiatmaja. 2019. Analisis Efektivitas Bentuk Simpang Terhadap

Kinerja Simpang Dengan Bantuan Perangkat Lunak Vissim Student Version (Studi Kasus: Simpang Sompok, Jl.Sompok-Jl.Tentara Pelajar-Jl.Cinde Barat-Jl.Jomblang Sari, Candisari, Semarang, Jawa Tengah). Semarang: Universitas Negeri Semarang

Muhammad Rahmat Muslim. 2018. Analisis Kinerja Simpang Bersinyal Haji Bau–Jl. Cendrawasih–Jl. Arif Rate Di Makassar. Makassar: Universitas Hasanuddin

Mustafid, Ahmad Fuad, Abd Rahim Nurdin, and Tamrin Mallawangeng.

(2023)

"Peningkatan Kapasitas Jalan Kabupaten Dan Evaluasi Kelayakan Ruang Manfaat Jalan." Jurnal Penelitian Teknik Sipil Konsolidasi.

N.H. Yunianti, Abd. Rahim Nurdin, Hijriah, Prilly Pricilia 2021 Analisis Evaluasi

Kinerja Ride Sourcing Dengan Persepsi Pengguna Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Bosowa

Pebriyetti, Selamet Widodo, Akhmadali 2019.Penggunaan Software Vissim Untuk Analisa Simpang Bersinyal (Studi Kasus : Simpang Jalan Veteran, Gajahmada, Pahlawan Dan Budi Karya Pontianak, Kalimantan Barat). Pontianak, Kalimantan Barat: UNTAN

Pipit candra windarto.2016. Analisis simpang bersinyal menggunakan software

vissim. Yogyakarta: Universitas Muhammadiyah Yogyakarta Prima J. romadhona, Tsaqif Nur Ikhsan, Dika Prasetyo.2019. Aplikasi

permodelan lalu lintas PTV vissim 9.0. Yogyakarta: UII Press

Ridha Hidayati, Slamet Widodo, Sumiyattinah. Penggunaan Software Vissim Untuk Analisa Simpang Bersinyal (Studi Kasus: Jl. Sultan Hamid – Jl Tanjung Raya I – Jl. Perintis Kemerdekaan – Jl. Tanjung Raya Ii Pontianak). Pontianak, Kalimantan Barat: UNTAN

Rusmali, Bama, Abd Rahim Nurdin, and Tamrin Mallawangeng. 2023

"Analisis

Pengaruh U-Turn Terhadap Kinerja Ruas Jalan Letjen Hertasning Kota Makassar Dan Ruas Jalan Tun Abdul Razak Kabupaten Gowa." Jurnal Penelitian Teknik Sipil Konsolidasi

Dokumen terkait