## HUBUNGAN  VOLUME,  KECEPATAN  DAN  KEPADATAN  DENGAN MODEL  GREENSHIELDS,  GREENBERG,  DAN  UNDERWOOD  PADA RUAS JALAN LUAR KOTA KAWASAN GUNUNG GEURUTEE
Ari Juanda a,* , Muhammad Isya b , Noer Fadhly b a Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh
b Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh *Corresponding author, email address: arijuanda94@gmail.com
A R T I C L E     I N F O A B S T R A C T Article History: In Indonesia, Karl-L Bang research in 1994 on the relationship between traffic  parameters  was  included  in  the  Indonesian  Road  Capacity Manual 1997. The research has undergone many changes between 1994 and  2018  in  the  growth  of  traffic  that  may  affect  traffic  flow  and volume, speed and density all urban roads, roads outside the city in an area,  In  Aceh  studies  have  also  been  conducted  into  the  relationship between traffic parameters on different roads. On this basis, it is very necessary to know the characteristics of traffic flows that occur on the Banda  Aceh  -  Meulaboh  section  65+450  is  located  in  Aceh  Jaya Regency, in the province of Aceh. Given that this road is located in an extremely  mountainous  area,  where  there  are  many  very  steep  curves and  ravines  and  rocks  on  the  cliff  side  of  the  road.  Analysis  using models  Greenshields,  Greenberg,  and  Underwood.  The  results  of  the study  show  that  the  Greenshields  model  is  the  most  satisfying compared  to  the  Greenberg  model  and  the  Underwood  model  with  a coefficient of determination (R2) greater than 0.88. The model is by the traffic  conditions  on  the  Outer  City  Road.  Then  the  traffic  flow obtained can not  reach optimum conditions, namely  in  a stable traffic flow condition. The relationship between speed and density (S-D) with the model equation is S = 36,525 - 0,815 D; The volume-density (V-D) relationship with the model equation is V = 36,525 D - 0,815 D 2 ; The relationship  of  volume  -  speed  (V-S)  with  the model  equation  is  V  = 44,835 S - 1,228 S 2

## Received 08 August 2019
Accepted 25 December 2019 Online 30 December 2019
Keywords:
Speed
Density Volume Greenshields Greenberg Underwood Mountainous area
© 2019 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Pengemudi ketika melakukan pergerakan dengan pengemudi lainnya disuatu ruas jalan disebut arus lalu  lintas  (McShane,  2004).  Namun  perlu  disadari  bahwa  semakin  banyak  kendaraan  yang  dapat melewati  suatu  ruas  jalan  menunjukkan  jalan  tersebut  mempunyai  tingkat  kecepatan  yang  rendah  dan kepadatan  yang  tinggi  sebaliknya,  apabila  volume  rendah  (mendekati  nilai  nol),  maka  akan  terjadi kepadatan  lalu  lintas  yang  tinggi  sehingga  kecepatan  menjadi  menurun.  Dengan  antar  variabel  volume (volume), kecepatan (speed), dan kepadatan (density) pergerakan arus lalu lintas dapat diketahui.
Di  Indonesia  penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh  Karl-L  Bang  pada  tahun  1994  mengenai hubungan  antar  parameter  lalu  lintas  yang  dimuat  dalam  Manual  Kapasitas  Jalan  Indonesia  1997. Penelitian  tersebut  telah  banyak  terjadi  perubahan  antara  tahun  1994  –  2018  terhadap  pertumbuhan  lalu
Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan, 2(4): 287-294 (2019) https://doi.org/10.24815/ jarsp.v2i4.14945
lintas  yang  dapat  mempengaruhi  volume,  kecepatan  dan  kepadatan  baik  pada  jalan  perkotaan,  maupun jalan luar kota, atau jalan tol di suatu daerah.
Di  Provinsi  Aceh,  penelitian  mengenai  hubungan  parameter  lalu  lintas  juga  pernah  dilakukan  di beberapa  ruas  jalan,  di  antaranya  ruas  jalan  Tgk  Daud  Beureueh,  Banda  Aceh  -  Medan,  dan  Cut  Nyak Dien  yang  dilakukan  oleh  Kusuma  (2009).  Selanjutnya,  ruas  jalan  T.  Nyak  Arief  pernah  diteliti  oleh Muyassir (2014) menggunakan hubungan kecepatan, volume, kepadatan lalu lintas dengan metode MKJI dan  Greenshields.  Ariadi  (2016)  pernah  melakukan  pemodelan  hubungan  volume,  kecepatan,  dan kepadatan arus lalu lintas akibat terjadinya penyempitan jalan di ruas jalan Teuku Nyak Arief.
Berdasarkan  hal  tersebut  maka  sangat  perlu  mengetahui  karakteristik  arus  lalu  lintas  yang  terjadi pada  Ruas  Jalan  Banda  Aceh  -  Meulaboh  km.  65+450  terletak  di  Kabupaten  Aceh  Jaya  Provinsi  Aceh. Mengingat  bahwa  jalan  ini  berada  pada  kawasan  pegunungan  yang  tergolong  ekstrim,  dimana  terdapat banyak  tikungan  dan  jurang  yang  sangat  curam  serta  bebatuan  pada    sisi    tebing    jalan    re-alinyemen sangat  sulit  untuk  dilakukan  pada  lokasi tersebut.
Hasil penelitian ini menunjukkan hubungan matematis antara volume, kecepatan dan kepadatan yang bersifat  linier,  logaritma,  dan  eksponensial  melalui  pendekatan  model  Greenshields,  Greenberg,  dan Underwood.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## Parameter Arus Lalu Lintas
Parameter arus lalu lintas dikelompokkan menjadi dua, yaitu parameter makroskopik dan parameter mikroskopik. Parameter makroskopik umunya menunjukkan arus lalu lintas,  sedangkan parameter mikroskopik menunjukkan karakter individu pengendara antara satu dengan yang lainnya di suatu ruas jalan. variabel dasar, yaitu kecepatan (speed), volume (flow), dan kepadatan (density) yang dapat mencakup arus lalu lintas secara makroskopik dapat dijelaskan sebagai berikut:
a.   Volume lalu lintas
Volume  lalu  lintas  adalah  sekumpulan  kendaraan  yang  mampu  melewati  suatu  badan  jalan dalam satuan waktu tertentu dengan satuan (smp/jam atau smp/hari). Morlok (1991)
b.   Kecepatan lalu lintas
Kecepatan adalah sebuah kendaraan yang menempuh suatu jarak dalam satuan waktu (km/jam). Tamin (2008)
c.   Kepadatan lalu lintas
Kepadatan  ialah  banyaknya  kendaraan  yang  berada  pada  lajur  jalan  dengan  panjang  tertentu menggunakan  satuan  kendaran  per  mil  (kend/mil)  atau  kendaraan  per  kilometer  (kend/km). Khisty (2005)

## Hubungan Volume, Kecepatan, dan Kepadatan Lalu Lintas
Terdapat tiga jenis model yang menyajikan hubungan antar variabel tersebut antara lain:
a. Model Greenshieds
Greenshieds menyatakan bahwa hubungan matematis antara kecepatan dan kepadatan diasumsikan linear. (Tamin, 2008)
𝐒  =    𝐒 𝐟𝐟 − 𝐒 𝐟𝐟 𝐃 𝐣 . 𝐃 (1)
Dimana  S  adalah  kecepatan  (km/jam);  Sff  adalah  kecepatan  arus  bebas  (km/jam);  D  adalah  kepadatan (kend/km); Dj adalah kepadatan pada kondisi macet total (smp/km). Dapat dilihat bahwa rumus diatas pada dasarnya merupakan suatu persamaan linier, Y = a + bX,  dianggap bahwa Sff  merupakan konstanta a dan
Sff/Dj = b sedangkan S dan D masing masing merupakan variabel Y dan X. Hubungan dasar antara arus, kecepatan, dan kepadatan didasarkan pada rumus:
𝐕 =  𝐃. 𝐒 (2)
Selanjutnya, hubungan matematis antara volume-kepadatan (V-D) dapat diturunkan menjadi:
𝐒 = 𝐃.  𝐒 𝐟𝐟 − 𝐒 𝐟𝐟 𝐃 𝐣 . 𝐃 𝟐 (3)
Selanjutnya,  hubungan  matematis  antara  volume-kecepatan  (V-S)  dapat  diturunkan  melalui persamaan (3).
V = D j .S - 𝐃 𝐣 𝐒 𝐟𝐟 . S 2 (4)

## b. Model Greenberg
Greenberg mengasumsikan  bahwa  hubungan  matematis  antara  kecepatan-kepadatan  (S-D) bukan  merupakan  fungsi  linear  melainkan  fungsi  eksponensial.  Persamaan  dasar  model Greenberg dapat dinyatakan melalui persamaan (5) (Tamin, 2008).
𝐃  =    𝐂. 𝐞 −𝐛𝐒
(5)
dimana  nilai  C  dan  b  bukan  merupakan  konstanta.  Jika  persamaan  (5)  dinyatakan  dalam  bentuk logaritma  natural,  maka  hubungan  matematis  antara  kecepatan-kepadatan  (S-D)  dinyatakan  dalam persamaan (6) yang dinyatakan dalam bentuk logaritma natural.
𝐒 = 𝟏 𝐛 𝐋𝐧 𝐂 𝐃 (6)
Selanjutnya,  Hubungan  matematis  antara  volume-kepadatan  (V-D)  dapat  diturunkan  dengan menggunakan  persamaan  dasar  dan  dengan  memasukan  ( 𝑆 = 𝑉 𝐷 )  ke  persamaan  (2.6),  maka  dapat diturunkan persamaan (7).
𝐕 𝐃 = 𝐃 𝐛 𝐋𝐧 𝐂 𝐃 (7)
Selanjutnya,  hubungan  matematis  antara  volume-kecepatan  (V-S)  dapat  diturunkan  dengan menggunakan  persamaan  dasar  dan  selanjutnya  dengan  memasukkan  ( 𝐷 = 𝑉 𝑆 )  ke  persamaan  (5), maka bisa diturunkan persamaan (8).
𝐕 = 𝐒. 𝐂. 𝐞 −𝐛𝐒 (8)

## c. Model Underwood
Underwood mengasumsikan  bahwa  hubungan  matematis  antara  kecepatan-kepadatan  (S-D) bukan merupakan linear melainkan fungsi eksponensial, sebagaimana dinyatakan melalui persamaan (9).
𝑺 = 𝑺 𝐟𝐟 . 𝐞 −𝑫 𝑫𝑴 (9)
dimana S ff adalah  kecepatan  arus  bebas; D M adalah  kepadatan  pada  kondisi  volume  maksimum (kapasitas).  Jika  persamaan  (9)  dinyatakan  dalam  bentuk  logaritma  natural,  maka  hubungan matematis  antara  kecepatan-kepadatan  (S-D)  selanjutnya  dapat  juga  dinyatakan  dalam  persamaan (10).
𝐋𝐧 𝐒 = 𝐋𝐧 𝑺 𝐟𝐟 − 𝑫 𝑫 𝑴 (10)
Selanjutnya,  hubungan  matematis  antara  volume–kecepatan  (V-S)  dapat  diturunkan  ke  persamaan (11).
𝐕 = 𝐃. 𝐒 𝐟𝐟 . 𝐞 −𝐃 𝐃𝐌 (11)
Persamaan  (11)  adalah  persamaan  yang  menyatakan  hubungan  matematis  antara  volume-kepadatan (V-D).  Kondisi  volume  maksimum  (Vm)  bisa  didapat  pada  saat  kepadatan  D=Dm.  Dengan memasukkan Dm ke persamaan (11), maka Vm bisa didapat seperti terlihat dalam persamaan (12).
V M = 𝐃 𝐌 . 𝐒 𝐟𝐟 𝐞 (12)
Selanjutnya,  hubungan  matematis  antara  volume-kecepatan  (V-S)  dapat  diturunkan  ke  persamaan (13).
𝐕 = 𝐒. 𝐃 𝐌 𝐋𝐧 𝐒 𝐟𝐟 𝐒 (13)

## Analisa Regresi Linier
Menurut  Sunyoto  (2008),  analisis  regresi  adalah  untuk  mengukur  pengaruh  antara  variabel  bebas  (X) dengan variabel terikat (Y), disebut dengan analiss linier sederhana seperti yang terlihat pada persamaan (14).  Besarnya  konstanta  a  kemudian  koefisien  regresi  b  dapat  dihitung  dari  persmaan  diatas  dapat ditentukan dengan persamaan (15-16) dan menurut Santoso (2010) secara spesifik, analisis korelasi yaitu untuk melihat sejauh mana hubungan antar kedua variabel dilihat dari besar dan arah hubungannya seperti terlihat pada persamaan (17).
𝐘  =  𝐀  +  𝐁𝐗 r = 𝐧∑𝐗𝐢𝐘𝐢−(∑𝐗𝐢)(∑𝐘𝐢) √[𝐧(∑𝐗 𝐢 𝟐 )−(∑𝐗 𝐢 ) 𝟐 ] −[𝐧(∑𝐘 𝐢 𝟐 )−(∑𝐘 𝐢 ) 𝟐 ] (14) (15)
(16) (17)
dimana Y adalah peubah tidak bebas; X adalah peubah bebas; A adalah intersep atau konstanta regresi; B adalah koefisien regresi.

## 3. METODE PENELITIAN

## Metode Survei Volume Lalu Lintas
Pengumpulan data lalu lintas dilakukan secara manual dengan mencatat pada lembar formulir survei yang dilakukan  oleh  surveyor  dan  dibantu  dengan  rekaman  video  sebagai  dokumentasi.  Teknis  pelaksanaan survei dilakukan dengan meletakkan tanda di permukaan jalan dalam arah melintang (tegak lurus jalan) sebagai titik untuk menghitung jumlah kendaraan yang melindasi tanda tersebut, kemudian petugas survei merekap hasil hitungan dari berbagai macam kendaan menurut jenisnya.

## Metode Survei Kecepatan Kendaraan
Survei  kecepatan  kendaraan  dilakukan  berbarengan  dengan  survei  volume  lalu  lintas.  Menggunakan metode kecepatan setempat dengan mengukur perjalanan bergerak. Teknis pelaksanaan survei dilakukan
A =
dengan  menentukan  titik  awal  dan  titik  akhir  lintasan  dengan  menempatkan  tanda  pada  batas  penggal jalan,  kemudian  petugas  survei  menuliskan  hasil  hitungan  berdasarkan  jenis  kendaraan  yang  melintasi titik pengamatan. Kemudian petugas tersebut mengambil posisi harus dapat melihat dengan jelas kedua garis atau tanda injak roda pada jalan, sehingga saat roda depan kendaraan yang lewat menyentuh garis injak  satu  dan  saat  menyentuh  garis  injak  dua  dapat  diketahui  dengan  jelas  dan    pada  saat  roda  depan kendaraan  menyentuh  garis  injak  satu,  petugas  pengamat  kendaraan  yang  bersangkutan  menghidupkan alat  pencatat  waktu  ( stopwatch ),  dan  bila  mana  roda  depan  kendaraan  tersebut  sudah  menyentuh  garis injak dua, alat pencatat waktu  ( stopwatch ) dimatikan.

## Survei Geometrik Jalan
Survei geometrik jalan dilakukan dengan cara mengukur langsung dilapangan  yaitu panjang jalan, lebar badan  jalan, bahu  jalan,  pelengkap  jalan, diamati  dalam  situasi  yang  sangat  lengang  agar  terhindar  dari kecelakaan.

## Waktu Pelaksanaan dan Periode Pengamatan
Survei diamati dalam waktu 7 (Tujuh) hari dimulai pada hari Selasa tanggal 18 April 2017 sampai dengan hari Senin tanggal 24 April 2017. Kemudian dilakukan penambahan data dengan melakukan survei pada saat  Arus  Mudik  Lebaran  2018.  Perhitungan  dilakukan  selama  1  hari  yaitu  hari  Sabtu  9  Juni  2018. Pengambilan data dilakukan pada periode waktu pencacahan 15 menit yaitu: (pagi pukul 08.00 – 10.00); (siang pukul 12.00 – 14.00); (sore pukul 16.00 – 18.00).

## Analisis Hubungan Volume, Kecepatan dan Kepadatan
Analisis  hubungan  antara  volume,  kecepatan,  dan  kepadatan,  dengan  pendekatan  Model Greenshields, Greenberg dan Underwood .  Dilakukan  pengolahan  data  menggunakan  Program Microsoft  Excel . Selanjutnya  hubungan  matematis  tersebut  diplotkan  ke  dalam  grafik  hubungan,  volume,  kecepatan  dan kepadatan  maka  diketahui  nilai  parameter  model  sehingga  besarnya  nilai  kecepatan  pada  kondisi  arus bebas,  kepadatan  arus  jenuh  akan didapat  dan  dipergunakan  untuk  mengetahui  model  yang  terbaik  dari lokasi penelitian. Pemilihan model dilakukan dengan memilih model terbaik berdasarkan uji statistik dari analisis  model  hubungan  yang  telah  perkirakan  sebelumnya.  Indikator  tersebut  adalah  nilai  koefisien determinasi terbesar (R 2 )
Tabel 1. Tabel persmaan hasil analisis pada arus puncak kondisi normal
No Model Hubungan Arah BNA-MBO Arah MBO-BNA 1 Greenshields S - D S = 36.902 - 0,812 x D S = 36.881 - 1.017 x D V -D V = 36.902 x D - 0.812 x D2 V = 36.881 x D - 1.017 x D 2 V - S V = 45.458 x S - 1.232 x S 2 V = 36.267 x S - 0.983 x S 2 2 Greenberg S - D S = 47,879 - 9,754 x Ln D S = 47,879 - 9,754 x Ln D V -D V = 47,879 x D -9,754 x D Ln D V = 47,879 x D -9,754 x D Ln D V - S V = 135,463 x S x e -S/-9,754 V = 135,463 x S x e -S/-9,754 3 Underwood S - D S = 43,314 x e -D/21,489 S = 43,314 x e -D/21,489 V -D V = 43,314 x D x e -D/21,489 V = 43,314 x D x e -D/21,489 V - S V = 21,489 x S x Ln (43,314/S) V = 21,489 x S x Ln (43,314/S)
Keterangan: BNA (Banda Aceh); MBO (Meulaboh)

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## Arus Lalu lintas Puncak Kondisi Normal
Dari hasil analisis menggunakan model Greenshields, Greenberg , dan Underwood maka persamaan dan nilai maksimum yang diperoleh dari kedua arah menggunakan data arus lalu lintas puncak kondisi normal dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 2. Tabel nilai maksimum pada arus puncak kondisi normal
Model Arah V m (smp/jam) D m (smp/km) S m (km/jam) D j (smp/km) S ff (km/jam) Greenshields BNA - MBO 419,38 22,73 18,45 36,90 45,46 MBO - BNA 334,39 18,13 18,44 36,88 36,27 Greenberg BNA - MBO 15224,25 3587,94 4,24 ∞ ∞ MBO - BNA 13303,32 3259,27 4,08 ∞ ∞ Underwood BNA - MBO 532,01 38,81 13,71 ∞ ∞ MBO - BNA 389,28 28,19 13,81 ∞ ∞

## Arus Lalu lintas Saat Mudik Lebaran
Dari hasil analisis menggunakan model Greenshields, Greenberg , dan Underwood maka persamaan dan nilai  maksimum  yang  diperoleh  dari  kedua  arah  menggunakan  data  arus  lalu  lintas  saat  mudik  lebaran dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 3. Tabel persamaan hasil analisis pada arus lalu lintas saat mudik lebaran
No Model Hubungan Arah BNA-MBO Arah MBO-BNA 1 Greenshields S - D S = 35,410 - 0,640 x D S = 37.008 - 0.954 x D V -D V = 35,410 x D - 0.640 x D 2 V = 37.008 x D - 0.954 x D 2 V - S V = 55.317 x S - 1.562 x S 2 V = 38.802 x S - 1.048 x S 2 2 Greenberg S - D S = 38.461 - 4228 x Ln D S = 37.700 - 4.086 x Ln D V -D V = 38.461 x D - 4.228 x D Ln D V = 37.700 x D - 4.086 x D Ln D V - S V = 8925.44 x S x e -S/-0.237 V = 10158.309 x S x e -S/-0.245 3 Underwood S - D S = 35.799 x e -D/0.0215 S = 37,417 x e -D/0.0310 V -D V = 35,799 x D x e -D/0.0215 V = 37.417 x D x e -D/0.0310 V - S V = 46.521 x S x Ln (35.799/S) V = 32.210 x S x Ln (37.417/S) Tabel 4. Tabel nilai maksimum pada arus lalu lintas saat mudik lebaran
Model Arah V m (smp/jam) D m (smp/km) S m (km/jam) D j (smp/km) S ff (km/jam) Greenshields BNA - MBO 489,68 27,66 17,71 55,32 33,41 MBO - BNA 358,99 19,40 18,50 37,01 38,80 Greenberg BNA - MBO 13882,72 3283,49 4,23 ∞ ∞ MBO - BNA 15,270,45 3737,03 4,09 ∞ ∞ Underwood BNA - MBO 612,67 46,52 13,17 ∞ ∞ MBO - BNA 443,37 32,21 13,77 ∞ ∞
Tabel 5. Tabel persamaan hasil analisis gabungan data arus lalu lintas puncak kondisi normal dan arus lalu lintas saat mudik lebaran
No Model Hubungan Arah BNA-MBO & Arah MBO-BNA 1 Greenshields S - D S = 36.525 - 0.815 x D V -D V = 36.525 x D - 0.815 x D 2 V - S V = 44.835 x S - 1.228 x S 2 2 Greenberg S - D S = 37.590 - 3.854 x Ln D V -D V = 37.590 x D - 3.854 x D Ln D V - S V = 17226.330 x S x e -S/-0.259 3 Underwood S - D S = 32.816 x e -D/0.0126 V -D V = 32.816 x D x e -D/0.0126 V - S V = 79.675 x S x Ln (32.816/S)
Tabel 6. Tabel Nilai Maksimum gabungan data arus lalu lintas puncak kondisi normal dan arus lalu lintas saat mudik lebaran
Model V m (smp/jam) D m (smp/km) S m (km/jam) D j (smp/km) S ff (km/jam) Greenshields 409,04 22,42 18,26 36,52 44,84 Greenberg 24422,10 6337,21 3,86 ∞ ∞ Underwood 961,85 79,68 12,07 ∞ ∞
Tabel 7. Rekapitulasi hasil analisis regresi linier
No Kondisi Arah Parameter Model Greenshield Greenberg Underwood 1 Arus Lalu Lintas Puncak Kondisi Normal BNA - MBO Intercept 36.902 38.975 3.618 Coeff. X -0.812 -4.243 -0.026 R2 0.932 0.899 0.937 F 300.490 195.910 325.314 T 114.354 72.855 367.521 MBO - BNA Intercept 36.881 37.100 3.626 Coeff. X -1.017 -4.082 -0.035 R2 0.970 0.786 0.958 F 719.753 80.742 496.565 T 176.211 60.046 412.383 2 Arus Lalu Lintas Saat Mudik Lebaran BNA - MBO Intercept 35.410 38.461 3.578 Coeff. X -0.640 -4.228 -0.021 R2 0.755 0.727 0.756 F 67.761 58.447 68.246 T 52.673 35.215 159.057 MBO - BNA Intercept 37.008 37.700 3.622 Coeff. X -0.954 -4.086 -0.031 R2 0.975 0.880 0.978 F 873.680 161.329 985.572 T 198.884 80.070 635.149 3 Data Gabungan BNA - MBO dan MBO - BNA Intercept 36.525 37.590 3.610 Coeff. X -0.815 -3.854 -0.027 R2 0.885 0.799 0.871 F 724.954 373.926 636.715 T 176.903 113.625 495.461
Gabungan Data Arus Lalu Lintas Puncak Kondisi Normal Dan Arus Lalu Lintas Saat Mudik Lebaran Dari hasil analisis menggunakan model Greenshields, Greenberg , dan Underwood maka persamaan dan nilai  maksimum  yang  diperoleh  dari  kedua  arah  menggunakan  Gabungan  data  arus  lalu  lintas  puncak kondisi  normal  dan  arus  lalu  lintas  saat  mudik  lebaran  dapat  dilihat  pada  Tabel  5.  Hasil  model  terbaik dipilih melalui uji statistik dari analisis model hubungan karakteristik lalu lintas dapat dilihat pada Tabel 7.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah dilakukan analisis terhadap data-data yang diperoleh, maka karakteristik arus lalu lintas pada ruas jalan Banda Aceh – Meulaboh kawasan Gunung Geurutee adalah sebagai berikut:
1. Jalan  Banda  Aceh  –  Meulaboh  kawasan  Gunung  Geurutee  Model  Greenshields  dapat  dikatakan paling memenuhi dibandingkan Model Greenberg dan Model Underwood. Model tersebut sudah sesuai dengan kondisi lalu lintas pada Jalan Luar Kota.
2. Dari  hasil  analisis  dapat  diperoleh  bahwa  Jalan  Banda  Aceh  –  Meulaboh  kawasan  Gunung Geurutee  menggunakan  data  arus  lalu  lintas  puncak  kondisi  normal  dan  arus  lalu  lintas  saat mudik lebaran tidak dapat mencapai kodisi optimum yaitu dalam kondisi arus lalu lintas stabil.
3. Persamaan  model  hubungan  antara  volume,  kecepatan  dan  kepadatan  berdasarkan  hasil  analisis model yang terpilih adalah sebagai berikut: Hubungan kecepatan dengan kepadatan (S-D) adalah S = 36,525 – 0,815 D; Hubungan volume dengan kepadatan (V-D) adalah V = 36,525 D – 0,815 D2; Hubungan volume dengan kecepatan (V-S) adalah V = 44,835 S – 1,228 S2.
Saran yang dapat diambil dari hasil penelitian ini adalah penelitian ini belum dapat mencapai kondisi lalu lintas optimum, maka diharapkan penelitian dapat  dilanjutkan pada masa yang akan datang dengan kondisi lalu lintas padat  atau macet  total. Penelitian selanjutnya disarankan untuk melakukan penelitian berdasarkan  model  yang  lebih  beragam  seperti  model  tiga  dimensi  agar  dapat  mengetahui  model hubungan karakteristik lalu lintas secara visual berbentuk tiga dimensi.

## DAFTAR PUSTAKA
Khisty,  C.  Jotin.,  Lall,  B.  Kent.  2005. Dasar-dasar  rekayasa  transportasi  jilid  1 .  Penerbit  Erlangga, Jakarta.
McShane,  W.R.,  Roess,  R.P.,  Prassas,  E.S.  2004. Traffic  engineering,  3 rd edition. Prentice  Hall,  Inc, Uppes Saddle River, New Jersey.
Morlok, Edward K. 1991. Pengantar teknik dan perencanaan transportasi . Erlangga, Jakarta. Tamin, O. Z. 2008. Pemodelan transportasi teori dan pratek . Institut Teknologi Bandung, Bandung.
Santoso,  Singgih.  2010. Statistik  parametrik,  konsep  dan  aplikasi  dengan  SPSS .  Cetakan  Pertama,  PT Elex Media Komputindo, PT Gramedia, Jakarta.
Sunyoto, D. 2008. Analisis regresi dan uji hipotesis . Penerbit Pressindo, Yogyakarta.