Simulasi 3 Skenario Perbaikan Kemacetan Jagir Wonokromo:

## Dampak dan Implementasi
Adrianus Novaldo 1 , Ivan Gunawan 2* , Charisma Rahma 3 , Ryan Dwi 4 , Feliana Tri 5 , Yanuar Dwi 6 , Johan Alfian Pradana 7 indeng.adrianus.n.20@ukwms.ac.id *1 , ivangunawan@ukwms.ac.id 2 , charismarahma13@gmail.com 3 , alamatruangpelajar@gmail.com 4 , felianatw@gmail.com 5 ,  yanuarbona26@gmail.com 6 , zoehuntz34@gmail.com 7 1,2,3,4,5,6 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Widya Mandala
Surabaya
7 Program Studi Profesi Insinyur, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya
I n f o r m a s i  A r t i k e l

## A b s t r a c t
Riwayat Artikel : Received  : 23  –  Oktober  –  2023
Revised  : 19  –  Januari  –  2024 Accepted : 20 – Januari – 2024
Traffic congestion in Indonesian cities is a major problem, due to uneven  mobility.  The  Jagir  Wonokromo  intersection,  one  of  the busiest intersections  in  Surabaya, experiences  traffic  congestion during rush hour. This congestion can have a variety of negative impacts,  such  as  air  pollution  and  queues  at  each  intersection. This  study  analyzes  the traffic  congestion  problems  at  the Jagir Wonokromo  intersection  and  proposes  the  appropriate improvement scenario. A simulation design was developed to test three  traffic  congestion  improvement  scenarios  at  the  Jagir Wonokromo  intersection in Surabaya.  The  study  sample  was  40 vehicles  that  passed  through  during  rush  hour.  The  simulation results  showed  that  scenario  3  is  the  most  appropriate improvement  scenario.  This  scenario  successfully  reduced  the time in the system by 20.2% compared to the initial condition. The impact of scenario 3 is that traffic congestion at the intersection is reduced, but the travel time of vehicles from the DTC direction to Jalan Jagir Wonokromo also increases. Scenario 3 is considered to be in accordance with the conditions of the intersection and can be easily implemented. The study of traffic congestion at the Jagir Wonokromo intersection offers opportunities for the government and  the  public  to  address  traffic  congestion  with  effective simulation of improvement scenarios. Keywords  : Improvement Scenarios, Negative  Impacts,  queues  at each intersection, Traffic
Congestion, Uneven Mobility

## A b s t r a k
Untuk melakukan sitasi pada  penelitian  ini  dengan format :
Novaldo, A., Gunawan, I., Rahma, C., Dwi, R., Tri, F., Dwi,
Y.,  &  Pradana,  J.  A.  (2024). Simulasi  3  Skenario  Perbaikan Kemacetan  Jagir  Wonokromo Dampak dan Implementasi. JURMATIS
(Jurnal  Manajemen  Teknologi Dan Teknik Industri) , 6 (1).
Kemacetan kota besar Indonesia, karena mobilitas tidak merata. Persimpangan Jalan Jagir Wonokromo, salah satu persimpangan tersibuk di Surabaya, mengalami kemacetan pada jam-jam sibuk. Kemacetan  ini  dapat  menimbulkan  berbagai  dampak  negatif, seperti emisi gas buang dan antrean di tiap simpangan. Studi ini menganalisis  permasalahan  kemacetan  di  persimpangan  Jalan Jagir  Wonokromo  dan  mengusulkan  skenario  perbaikan  yang tepat.  desain  simulasi  untuk  menguji  3  skenario  perbaikan kemacetan di persimpangan Jagir Wonokromo Surabaya. Sampel penelitian  adalah  40  kendaraan  yang  melintas  pada  jam-jam sibuk. Hasil simulasi menunjukkan bahwa skenario 3 merupakan skenario  perbaikan  yang  paling  tepat.  Skenario  ini  berhasil mengurangi  waktu  dalam  sistem  sebesar  20,2%  dibandingkan dengan  kondisi  awal.  Dampak  dari  skenario  3  adalah berkurangnya kemacetan di persimpangan tersebut, namun juga
Tersedia secara online di http://ojs.unik-kediri.ac.id/index.php/jurmatis/index

## JURMATIS
Jurnal Manajemen Teknologi dan Teknik Industri
bertambahnya  waktu  tempuh  kendaraan  dari  arah  DTC  yang ingin  menuju  ke  Jalan  Jagir  Wonokromo.  Skenario  3  dinilai sesuai dengan kondisi persimpangan dan dapat diimplementasikan dengan mudah. Studi kemacetan persimpangan  Jagir  Wonokromo  berpeluang  bagi  pemerintah dan  masyarakat  untuk  mengatasi  kemacetan  dengan  simulasi skenario perbaikan yang efektif.

## 1. Pendahuluan
Kemacetan  di  kota  besar  Indonesia  disebabkan  oleh  pertumbuhan  jumlah kendaraan  yang  tidak  merata  dengan  pertumbuhan  infrastruktur  [1]. Dampak  negatif kemacetan  antara  lain  frustasi,  kerugian  finansial,  kehilangan  waktu,  konsumsi  bahan bakar  berlebihan,  dan  emisi  karbon  [2]–[4]. Pengurangan  kemacetan  diprediksi  dapat dilakukan dengan meningkatkan kualitas akses jalan dan mengoptimalkan durasi antrean disetiap persimpangan jalan [5], [6].
Kemacetan merupakan permasalahan yang penting dan mendesak untuk diatasi. Khususnya, persimpangan jalan Jagir Wonokromo merupakan salah  satu persimpangan tersibuk  di  Surabaya  [7].  Persimpangan  ini  menghubungkan  Jalan  Jagir  Wonokromo, Jalan  Ngagel,  dan  Jalan  Raya  Gubeng  [8].  Volume  kendaraan  yang  tinggi  di persimpangan  tersebut  menyebabkan  kemacetan  pada  jam-jam  sibuk.  Kemacetan  di persimpangan  Jalan  Jagir  Wonokromo  dapat  menimbulkan  berbagai  dampak  negatif, emisi  gas  buang  dan  antrean  di  tiap  simpangan  [9],  [10].  Oleh  karena  itu,  diperlukan penelitian  untuk  mengatasi  permasalahan  kemacetan  di  persimpangan  Jalan  Jagir Wonokromo.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  permasalahan  kemacetan  di persimpangan  Jalan  Jagir  Wonokromo  dan  mengusulkan  skenario  perbaikan  untuk mengatasi permasalahan tersebut.
Kemacetan  di  wilayah  Pakistan  sangat  bergantung  pada  konektivitas  jaringan yang  belum  mampu  diprediksi  sebesar  5%  [11],  [12].  Studi  ini  juga  mengungkap, ketidakpastian terkait adopsi teknologi masa depan yang sulit untuk memprediksi akurasi model dalam skenario dengan persentase kendaraan otonom yang lebih tinggi atau lebih rendah [13]. Oleh sebab itu, kendaraan otonom perlu mempertimbangan persimpangan untuk  identifikasi  tunggu  rata-rata,  hari  libur,  dan  curah  hujan,  kecelakaan,  acara, konstruksi, dan perilaku pengemudi dengan prediksi 97,6% [6], [14]. Identifikasi inilah yang berperan untuk menghasilkan dinamika lalu lintas nyata pada pola pergerakan yang tidak  mempertimbangkan  kapasitas  penumpang  dan  tingkat  kemacetan  pada  area  3,26 km 2 [15],  [16].  Luasan  tersebut  menyebabkan  pentingnya  monitoring  keamanan  tiap persimpangan terhadap kemacetan yang terjadi sepanjang 700 m dengan dinamika mulai
8km/  jam  hingga  ada  yang  mencapai  kecepatan  117  km/  jam  [17].  Papan  informasi berbasis  platform  sangat  utama  dengan  model  dashboard  ditiap  persimpangan  dengan teknik simulasi lalu lintas [18]. Simulasi umumnya dengan pengujian 1000 kali khusus pada kendaraan otonom bersama di wilayah Brussel [19]. Namun, terdapat skenario real- time  algoritma k-shortest  path hingga  1800  kali  simulasi  pada  jarak  maksimum  2600 meter [20].
Terdapat perbaikan yang menjadi peluang utama dari studi ini, pertama perlunya mendesain  simulasi  dengan  beberapa  skenario  yang  tepat  dan  menguji  skenario menggunakan parsial berpasangan dan simultan antar kondisi eksisting dengan kondisi skenario. Skenario melibatkan software Arena karena terdapat fitur transportasi dengan spesifikasi  model  kendaraan,  model  persimpangan  dan  model  lalu  lintas  yang  akan disimulasikan  [21],  [22].  Perbaikan  yang  diusulkan  tersebut  dilakukan  untuk meningkatkan  akurasi  dan  efektivitas  analisis  kemacetan  lalu  lintas  di  wilayah Persimpangan  Jalan  Jagir  Wonokromo  Surabaya.  Dengan  mendesain  simulasi  dengan beberapa  skenario  yang  tepat,  dapat  di  ketahui  dampak  berbagai  faktor  penyebab kemacetan,  seperti  kapasitas  jalan,  jumlah  kendaraan,  pola  perjalanan,  dan  kebijakan transportasi.
Studi  ini  mengidentifikasi  permasalahan  kemacetan  dengan  3  desain  skenario yang  tepat  dalam  meminimasi  kemacetan  di  persimpangan  Jalan  Jagir  Wonokromo Suarabaya.
Studi  akan  menggunakan  metode  simulasi  Arena  untuk  menganalisis permasalahan kemacetan di persimpangan Jalan Jagir Wonokromo dengan data observasi langsung,  melalui  langkah-langkah  pengumpulan  data,  konstruksi  model  simulasi, verifikasi dan validasi model simulasi, pembuatan skenario perbaikan, simulasi skenario perbaikan,  evaluasi  3  skenario  perbaikan  dengan  pengujian  statistik  untuk  menguji tingkat signifikansi skenarionya.
Studi  ini  berpeluang  bagi  pemerintah  dan  masyarakat  dalam  mengatasi permasalahan  kemacetan  di  persimpangan  Jalan  Jagir  Wonokromo  dan  keberlanjutan simulasi dalam bidang transportasi dengan skenario perbaikan yang efektif.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Desain Penelitian
Desain penelitian menggunakan simulasi [23]–[25]. Desain ini dipilih karena skenario perbaikan tidak dapat diuji secara lapangan sebelum menghasilkan skenario – skenario yang tepat dengan tingkat akurasi dan prediksi yang lebih baik [26]–[28].
Keunggulannya  terkait  dengan  sistem  yang  kompleks  yang  dipengaruhi  oleh  faktor durasi  lampu  merah,  antrean  di  persimpangan  di  Persimpangan  Jalan  Jagir Wonokromo Surabaya.

## 2.2 Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  semua  kendaraan  yang  melintas  di persimpangan  Jalan  Jagir  Wonokromo.  Oleh  karena  itu,  ukuran  sampel  adalah  40 kendaraan  yang  melintas  di  persimpangan  Jalan  Jagir  Wonokromo  pada  jam-jam sibuk, yaitu pada hari Senin, 15 Mei 2023 pada rentang waktu 17.30 s/d 18.00 WIB. Sampel ini dipilih secara haphazard , yaitu dengan mengamati keadaan lalu lintas di persimpangan tersebut dan mengumpulkan data-data yang tersedia secara acak.

## 2.3 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian adalah alat yang digunakan untuk mengumpulkan data dalam  penelitian.  Observasi  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data  struktural,  data operasional, dan data numerik. Data struktural diperoleh dengan menganalisis desain eksisting persimpangan Jalan Jagir Wonokromo. Data operasional diperoleh dengan mengamati pergerakan kendaraan di persimpangan tersebut. Data numerik diperoleh dengan mengukur durasi lampu lalu lintas, waktu antar kedatangan, dan waktu dalam sistem. Komponen observasi yang dihasilkan sebagai berikut.
Gambar 1. Sistem Antrian Persimpangan Jagir Wonokromo Sumber: Google Earth , 2023
Tabel 1. Komponen Observasi Keterangan Lokasi Kode Durasi Penyebab Perpindahan Kedatangan kendaraan Jagir Wonokromo a Random Expo (3 detik) Tidak ada Kedatangan kendaraan dari Darmo Trade Center (DTC) b Random Expo (5 detik) Tidak ada Lampu Merah Jagir c Konstan (93 detik) Aturan lalu lintas Lampu Merah DTC d Konstan (110 detik) Aturan lalu lintas Lampu hijau Jagir e Konstan (46 detik) Aturan lalu lintas Lampu hijau DTC f Konstan (76 detik) Aturan lalu lintas Cross-junction g Konstan (1,22 detik) Rute pengendara Palang kereta h 4.03+4.44*BETA(1.01,0.756) menit Rute pengendara Lama kereta melintas i 2.14+0.72*BETA(1.13,0.895) menit Rute pengendara
Sumber: observasi, 2023
Software Arena  digunakan  untuk  membuat  model  simulasi  persimpangan Jalan  Jagir  Wonokromo.  Model  simulasi  ini  digunakan  untuk  menguji  3  skenario perbaikan yang diusulkan.

## 2.4 Prosedur Penelitian
Model  simulasi  dilakukan  diverifikasi  dan  divalidasi.  Verifikasi  bertujuan untuk membuktikan bahwa model sudah sesuai dengan harapan pemodel, sedangkan validasi memastikan model simulasi sesuai dengan kondisi nyata. Verifikasi dilakukan dengan memastikan bahwa model dapat berjalan baik tanpa mengalami error. Validasi dilakukan dengan membandingkan rata-rata dari kondisi nyata dengan model simulasi. Dalam penelitian ini, validasi dilakukan dengan menggunakan uji 2 sampel t dengan jumlah replikasi sebanyak 10 kali.
Setelah  model  simulasi  dinyatakan  valid,  selanjutnya  dibuat  skenario perbaikan melalui rekayasa lalu lintas untuk mengatasi masalah kemacetan. Skenario perbaikan yang diusulkan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Skenario  1:  Menghilangkan  jalur  dari  arah  DTC  menuju  ke  Jalan  Jagir Wonokromo.
b. Skenario 2: Mengurangi durasi lampu merah.
c. Skenario 3: Gabungan dari skenario 1 dan 2.
Kondisi acuan terdapat yang menggunakan 10 skenario [13], 3 skenario [11], 4 skenario [17] dan 2 skenario [17]. Keputusan usulan 3 skenario dikarenakan terdapat 2
faktor terkait kebutuhan menghilangkan jalur arah DTC dan mengurangi durasi lampu merah,  namun  skenario  3  adalah  gabungan  keduanya  dari  kondisi  eksisting  dan mengacu temuan Saleem et al [11].
Uji validasi skenario perbaikan dilakukan dengan menggunakan uji 2 sampel t berpasangan  dengan  jumlah  replikasi  sesuai  hasil  yang  telah  diperoleh  sebelumnya.
Untuk menemukan skenario mana yang paling baik, dilakukan uji dengan menggunakan Analysis of Variance (ANOVA) pada semua skenario yang ada.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Desain Eksisting
Desain  eksisting  direkam  menggunakan  Google  Maps  pada  tanggal  16  Juli 2023  dengan  editing  sistem  antrean  persimpangan  Jagir  Wonokromo  Surabaya. Terdapat  dua  lampu  lalu  lintas  di  persimpangan  Jalan  Ngagel  dan  Jalan  Jagir Wonokromo  (Gambar 1). Lampu  lalu  lintas pertama  berada di arah DTC, sedangkan lampu lalu lintas kedua berada di arah Jalan Jagir Wonokromo. Pada lampu lalu lintas pertama, waktu lampu merah adalah 110 detik dan waktu lampu hijau adalah 72 detik. Pada  lampu  lalu  lintas  kedua,  waktu  lampu  merah  adalah  93  detik  dan  waktu  lampu hijau  adalah  46  detik.  Penumpukan  kendaraan  terjadi  pada  pagi  hari  dan  sore  hari.
Penyebab  penumpukan  kendaraan  adalah  volume  kendaraan  yang  tinggi,  konfigurasi lampu lalu lintas yang tidak ideal, dan adanya perlintasan kereta api. Dalam waktu 30 menit,  kereta  api  melintas  sebanyak  lima  kali.  Rata-rata  waktu  kereta  api  melintas adalah tiga  menit. Saat kereta api  melintas, akan  terjadi kemacetan di persimpangan. Hal ini disebabkan oleh kendaraan dari arah Jalan Jagir Wonokromo yang lurus tertahan oleh kereta api. Di waktu yang bersamaan, kendaraan dari arah DTC tidak  bisa  lurus atau ke kanan karena adanya penumpukan kendaraan di persimpangan.

## 3.2 Simulasi Desain Eksisting
Tahap awal dilakukan uji  verifikasi untuk  memastikan  bahwa  model simulasi yang dibuat telah berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Verifikasi dapat dilakukan dengan berbagai cara, salah satunya dengan melakukan debugging. Debugging adalah proses untuk menemukan dan memperbaiki kesalahan ( error) pada program komputer.
Uji verifikasi model simulasi persimpangan Jalan Jagir Wonokromo, dilakukan debugging  untuk  memastikan  bahwa  model  tidak  mengalami  error  baik  syntax  error maupun  semantic  error.  Syntax  error  adalah  kesalahan  pada  tata  bahasa  program, sedangkan semantic error adalah kesalahan pada makna program. Debugging dilakukan dengan  melakukan  run  pada  model.  Jika  model  tidak  mengalami  error,  maka  model dapat dikatakan telah terverifikasi
Gambar 3. Kondisi Awal (a)

## Gambar 4. Kondisi Awal (b)
Uji  validasi  model  simulasi  persimpangan  Jalan  Jagir  Wonokromo (Ganbar  3 dan 4), dilakukan perbandingan antara kondisi nyata dan output simulasi menggunakan uji t. Uji t berpasangan adalah uji statistik yang digunakan untuk membandingkan dua rata-rata  sampel.  Uji  validasi  ini,  digunakan  tingkat  kepercayaan  95%.  Nilai  α  untuk tingkat  kepercayaan 95% adalah 0,05. Hasil uji  validasi  menunjukkan bahwa p-value sebesar 0,153. P-value adalah nilai peluang untuk menolak hipotesis nol (H0) jika H0 benar. Hipotesis nol (H0) adalah bahwa rata-rata data simulasi sama dengan data asli, karena p-value lebih besar dari nilai α, maka hipotesis nol gagal ditolak. Artinya, rata- rata data simulasi sama dengan data asli.

## 3.3 Model Perbaikan Desain Eksisting
Dengan adanya model simulasi yang valid, maka dapat dilakukan simulasi untuk menguji  3  skenario  alternatif  perbaikan  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  terjadi pada persimpangan tersebut.
Skenario 1 ini dilakukan dengan menghilangkan jalur dari arah DTC menuju ke jalan Jagir Wonokromo.

## Gambar 5. Skenario 1
Skenario  1  mengurangi  jumlah  kendaraan  yang  melintas  di  persimpangan tersebut  (Gambar  5).  Dengan  menghilangkan  lampu  lalu  lintas,  maka  kendaraan  dari arah  DTC  dapat  langsung  menuju  ke  jalan  Ngagel  tanpa  harus  berhenti.  Hal  ini diharapkan  dapat  mengurangi  waktu  tunggu  kendaraan  dan  kemacetan  di persimpangan.
Skenario 2 ini dilakukan dengan mengubah konfigurasi waktu lampu lalu lintas dan cross junction.
Gambar 6. Skenario 2
Skenario 2 untuk mengatur aliran kendaraan agar lebih teratur dan mengurangi penumpukan kendaraan (Gambar 2). Skenario 2 dilakukan dengan mencari konfigurasi waktu lampu  lalu  lintas dan cross  junction. Waktu lampu  lalu  lintas akan  mengalami pengurangan dengan penambahan durasi cross junction . Waktu lampu lalu lintas yang dikurangi yaitu lama lampu lalu lintas menyala merah di Jalan Jagir Wonokromo, lampu lalu lintas menyala merah di DTC dan lampu lalu lintas menyala hijau di DTC.
Gambar 7. Konfigurasi Waktu Lampu Lalu Lintas dan Cross Junction Sumber: olah data, 2023
Waktu pengurangan yang dipilih dilakukan dengan memperhitungkan terlebih dahulu  di  waktu  berapa  kemacetan  bisa  mengalami  penurunan  paling  rendah. Perhitungan  dilakukan  dengan  penambahan  0,005  detik  pada  cross  junction,  karena setiap terjadi pengurangan pada lampu hijau DTC sebanyak 1 detik maka cross junction akan bertambah 0,005 detik.

## Gambar 8. Skenario 3
Dengan demikian, didapatkan pengurangan waktu terbaik yaitu selama 15 detik yang membuat waktu di cross junction dari 1,22 detik menjadi 1,295 detik (Gambar 8).
Skenario  3  ini  menggabungkan  kedua  skenario  sebelumnya,  yaitu menghilangkan  lampu  lalu  lintas  dari  arah  DTC  dan  mengubah  konfigurasi  waktu lampu lalu lintas dan cross junction .
Gambar 9. Perbandingan Rata-Rata Waktu dalam Sistem Setiap Skenario Sumber: olah data, 2023
Skenario ini diharapkan dapat memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan  kedua  skenario  sebelumnya.  skenario  3  memberikan  hasil  yang  paling  baik dibandingkan  dengan  kedua  skenario  sebelumnya.  Skenario  3  berhasil  mengurangi waktu  dalam  sistem  sebesar  20,2%  dibandingkan  dengan  kondisi  awal.  Skenario  3 merupakan  skenario  perbaikan  yang  paling  tepat  untuk  mengatasi  permasalahan kemacetan di persimpangan Jalan Jagir Wonokromo.

## 3.4 Sampel T Berpasangan dan Analysis of Variance
Dilakukan uji 2 sampel T  Sampel Berpasangan untuk mengetahui apakah ada perbedaan dari masing-masing skenario yang telah diusulkan. Masing-masing skenario akan diuji terhadap model simulasi awal.
Tabel 2. Uji T Berpasangan Sampel 1 Sampel 2 P-value Kondisi Awal Skenario 1 0,0000 Kondisi Awal Skenario 2 0,0007 Kondisi Awal Skenario 3 0,0000
Sumber: Olah data, 2023
Uji  T  berpasangan  menunjukkan  bahwa  Skenario  1,  2,  dan  3  berbeda  secara signifikan dengan kondisi awal dengan p-value < 0,05, dinyatakan terdapat perbedaan dari uji kondisi awal dengan skenario 1, skenario 2 dan skenario 3. Skenario 1 dan yang skenario 3 karena bernilai p-value < 0,000.
Gambar 10. Interval Plot Rata-Rata Waktu dalam Sistem untuk Semua Skenario Sumber: Olah data, 2023
Namun,  efektifitas  skenario  3  lebih  kompleks  yang  didukung  dengan  nilai persimpangan  Jagir  Wonokromo  karena  rata-rata  waktu  dalam  sistem  paling  rendah yakni 2,22 menit.
Hasil dari ketiga skenario perbaikan kemudian diuji menggunakan Analysis of Variance (ANOVA). Hipotesis yang digunakan sebagai berikut:
H0 = rata-rata waktu dalam sistem untuk semua skenario simulasi sama
H1 = paling tidak ada salah satu skenario simulasi yang berbeda
Hasil uji ANOVA dengan nilai p-value (0,00) < 0,05 sehingga ada cukup bukti untuk menolak H0 dan dapat disimpulkan ada skenario yang memiliki perbedaan rata- rata waktu dalam sistem cukup signifikan.
Tabel 3.Analysis of Variance Sumber variasi Derajat bebas Jumlah kuadrat Rata-rata kuadrat F-Value P-value Hipotesis Antar grup 3 7,016 2,33877 96,89 0,00 H1 diterima
Sumber: Olah data, 2023
Dampak dari  skenario 3  menghilangkan  jalur dari arah DTC  menuju ke Jalan Jagir  Wonokromo.  Hal  ini  akan  berdampak  pada  arus  lalu  lintas  di  persimpangan tersebut. Kendaraan dari arah DTC yang ingin menuju ke Jalan Jagir Wonokromo harus lurus terlebih dahulu kemudian putar balik di Jalan Ngagel. Hal  ini dapat menambah waktu tempuh  kendaraan  tersebut.  Namun,  skenario  3  juga  akan  mengurangi  jumlah kendaraan  yang  melintas  di  persimpangan  tersebut.  Hal  ini  dapat  meningkatkan
kapasitas persimpangan dan mengurangi penumpukan kendaraan. Secara keseluruhan, dampak  skenario  3  terhadap  arus  lalu  lintas  di  persimpangan  tersebut  dapat  bersifat positif  dan  negatif.  Dampak  positifnya  adalah  berkurangnya  kemacetan  di persimpangan  tersebut.  Dampak  negatifnya  adalah  bertambahnya  waktu  tempuh kendaraan dari arah DTC yang ingin menuju ke Jalan Jagir Wonokromo.
Kesesuaian  skenario  3  dengan  kondisi  persimpangan  dinilai  sesuai  dengan kondisi  persimpangan  Jalan  Jagir  Wonokromo  telah  sejalan  karena  mampu meningkatkan  akurasi  kendali  kemacetan  sebesar  95%  dengan  tingkat  kesalahan  5% [11]. Skenario ini tidak membutuhkan perubahan infrastruktur yang signifikan, karena sesuai dengan temuan throughput sebesar 30% dengan kematangan skenario meningkat dari 3% mencapai 50%  [5], [27]. Skenario  ini  juga tidak akan  menimbulkan dampak negatif yang signifikan terhadap arus lalu lintas di persimpangan tersebut.
Skenario  3  merupakan  skenario  perbaikan  yang  paling  tepat  untuk  mengatasi permasalahan kemacetan di persimpangan Jalan Jagir Wonokromo. Skenario ini dinilai sesuai dengan kondisi persimpangan dan dapat diimplementasikan dengan mudah.

## 4. Kesimpulan
Skenario  3  sebagai  soluasi  perbaikan  yang  paling  tepat  untuk  mengatasi permasalahan  kemacetan  di  persimpangan  Jalan  Jagir  Wonokromo.  Skenario  ini berhasil mengurangi waktu dalam sistem sebesar 20,2% dibandingkan dengan kondisi awal.  Dampak  dari  skenario  3  adalah  berkurangnya  kemacetan  di  persimpangan tersebut. Namun, skenario 3 juga akan menambah waktu tempuh kendaraan dari arah DTC  yang  ingin  menuju  ke  Jalan  Jagir  Wonokromo.  Kesesuaian  skenario  3  dengan kondisi  persimpangan  dinilai  sesuai  dengan  kondisi  persimpangan  Jalan  Jagir Wonokromo. Skenario ini tidak membutuhkan perubahan infrastruktur yang signifikan dan tidak akan menimbulkan dampak negatif yang signifikan terhadap arus lalu lintas di  persimpangan  tersebut. Pemerintah  dan  masyarakat  dapat  mempertimbangkan skenario 3 untuk mengatasi kemacetan di persimpangan Jagir Wonokromo. Pemerintah perlu melakukan studi lebih lanjut untuk mengkaji dampak skenario 3 terhadap arus lalu lintas di persimpangan tersebut.

## Daftar Pustaka
[1] Z. A. Haqie, R. E. Nadiah, and O. P. Ariyani, “Inovasi Pelayanan Publik Suroboyo Bis Di Kota Surabaya,” JPSI (Journal Public Sect. Innov. , vol. 5, no. 1, p. 23, 2020, doi: 10.26740/jpsi.v5n1.p23-30.
[2] M.  D.  Willis et  al. ,  “A  population-based  cohort  study  of  electronic  tolling,  traffic congestion, and adverse birth outcomes,” Environ. Int. , vol. 183, no. August 2023, p.
108355, 2024, doi: 10.1016/j.envint.2023.108355.
[3] X. Wei, Y. Ren, L. Shen, and T. Shu, “Exploring the spatiotemporal pattern of traffic congestion  performance  of  large  cities  in  China:  A  real-time  data  based investigation,” Environ. Impact Assess. Rev. , vol. 95, no. May, p. 106808, 2022, doi: 10.1016/j.eiar.2022.106808.
[4] K.  Bo,  J.  Teng,  X.  Liu,  H.  Liu,  and  H.  Shi,  “Dissipating  traffic  congestion  of emergency events through information guidance on mobile terminals,” Transp. Res. Procedia , vol. 25, pp. 1276–1289, 2017, doi: 10.1016/j.trpro.2017.05.149.
[5] I.  Overtoom,  G.  Correia,  Y.  Huang,  and  A.  Verbraeck,  “Assessing  the  impacts  of shared autonomous vehicles on congestion and curb use: A traffic simulation study in The Hague, Netherlands,” Int. J. Transp. Sci. Technol. , vol. 9, no. 3, pp. 195–206, 2020, doi: 10.1016/j.ijtst.2020.03.009.
[6] N.  Avogadro,  S.  Birolini,  R.  Redondi,  and  P.  Deforza,  “Assessing  airport  ground access interventions: An integrated approach combining mode choice modeling and microscopic traffic simulation,” Transp. Policy , 2024, doi: 10.1016/j.tranpol.2024.01.013.
[7] A. A. Putra and Y. Risdianto, “Analisis Kemacetan Lalu Lintas Di Ruas Jalan Raya Menganti Lidah Kulon Surabaya,” Ejournal.Unesa.Ac.Id , 2020, [Online]. Available: https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/rekayasa-teknik- sipil/article/view/53279%0Ahttps://ejournal.unesa.ac.id/index.php/rekayasa-teknik- sipil/article/view/53279/43614.
[8] E.  Hany  Fanida,  “Strategi  Dinas  Perhubungan  Kota  Surabaya  Untuk  Mengurangi Kemacetan  Jalan  Raya  Kota  Surabaya,” J.  Mhs. ,  p.  7,  2015,  [Online].  Available: http://jurnalmahasiswa.unesa.ac.id/index.php/publika/article/download/11930/1104 2.
[9] J. A. Pradana, “Utility 1 Server On Queue Service (Study:  Bank Account Number Conversion),” AJIM (Airlangga J. Innov. Manag. , vol. 2, no. 2, pp. 187–193, 2021, [Online]. Available: https://www.e-journal.unair.ac.id/AJIM/article/view/30232.
[10]  J. A. Pradana, K. Sukma, Yunastrian, and M. F. Abdullah, “Integrasi Waiting Line dan Fishbone Diagram Sebagai Optimasi Jumlah Fasilitas Antrean Migrasi Rekening Bank,” J. INTECH Tek. Ind. Univ. Serang Raya , vol. 08, no. 01, pp. 1–9, 2022.
[11]  M. Saleem, S. Abbas, T. M. Ghazal, M. Adnan Khan, N. Sahawneh, and M. Ahmad, “Smart cities: Fusion-based intelligent traffic congestion control system for vehicular networks using  machine learning techniques,” Egypt. Informatics J. , vol. 23, no. 3, pp. 417–426, 2022, doi: 10.1016/j.eij.2022.03.003.
[12]  N.  L.  Rachmawati  and  P.  A.  Dianisa,  “Model  Simulasi  Sistem  Diskrit  untuk Meminimasi  Rata-rata  Waktu  Tunggu  Truk  (Studi  Kasus  PT.  XYZ),” JURMATIS (Jurnal  Manaj.  Teknol.  dan  Tek.  Ind. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  122,  2022,  doi: 10.30737/jurmatis.v4i2.2371.
[13]  M.  Gallo,  “Models,  algorithms,  and  equilibrium  conditions  for  the  simulation  of autonomous vehicles in exclusive and mixed traffic,” Simul. Model. Pract. Theory , vol. 129, no. October, p. 102838, 2023, doi: 10.1016/j.simpat.2023.102838.
[14]  W. Fahs et al. , “Traffic Congestion Prediction Based on Multivariate Modelling and Neural Networks Regressions,” Procedia Comput. Sci. , vol. 220, no. 2019, pp. 202–
209, 2023, doi: 10.1016/j.procs.2023.03.028.
[15]  Z.  Lin,  C.  Feng,  L.  Zhang,  X.  Fan,  and  B.  Zhao,  “An  Effect  Evaluation  of  the Predictive Open Communities Based on Simulation Techniques - Taking the Traffic Congestion in Wuhan as an Example,” Procedia Eng. , vol. 198, no. September 2016, pp. 332–353, 2017, doi: 10.1016/j.proeng.2017.07.090.
[16]  K.  Mohammed  Almatar,  “Traffic  congestion  patterns  in  the  urban  road  network: (Dammam metropolitan area),” Ain Shams Eng. J. , vol. 14, no. 3, p. 101886, 2023, doi: 10.1016/j.asej.2022.101886.
[17]  W.  Andreas,  W.  Shangbo,  H.  Bruck  Guido,  and  J.  Peter,  “Traffic  congestion estimation service exploiting mobile assisted positioning schemes in GSM networks,” Procedia  Earth  Planet.  Sci. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1385–1392,  2009,  doi: 10.1016/j.proeps.2009.09.214.
[18]  J. Jung, T. Oh, I. Kim, and S. Park, “Open-sourced real-time visualization platform for  traffic  simulation,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  220,  pp.  243–250,  2023,  doi: 10.1016/j.procs.2023.03.033.
[19]  J.  Li,  E.  Rombaut,  and  L.  Vanhaverbeke,  “Simulation  of  Shared  Autonomous Vehicles  Operations  with  Relocation  Considering  External  Traffic:  Case  Study  of Brussels,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  220,  pp.  686–691,  2023,  doi: 10.1016/j.procs.2023.03.089.
[20]  C. Wang, T. Atkison, and H. Park, “Dynamic adaptive vehicle re-routing strategy for traffic congestion mitigation of grid network,” Int. J. Transp. Sci. Technol. , no. xxxx, 2023, doi: 10.1016/j.ijtst.2023.04.003.
[21]  A.  S.  M.  E.  Dias et  al. ,  “Utilization  of  the  Arena  simulation  software  and  Lean improvements in the  management of metal surface treatment processes,” Procedia Comput. Sci. , vol. 204, no. 2021, pp. 140–147, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2022.08.017.
[22]  A.  Oktaviani,  H.  Subawanto,  and  H.  H.  Purba,  “The  Implementation  of  ABC Classification and (Q, R) with Economic Order Quantity (EOQ) Model on the Travel Agency,” ComTech  Comput.  Math.  Eng.  Appl. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  45,  2017,  doi: 10.21512/comtech.v8i1.3778.
[23]  F.  Hofinger et  al. ,  “3-Step  Calibration  Process  of  a  Microscopic  Traffic  Flow Simulation Platform for Mixed Traffic Scenarios,” Transp. Res. Procedia , vol. 72, no. 2022, pp. 1778–1785, 2023, doi: 10.1016/j.trpro.2023.11.653.
[24]  J. Cheng, L. Wu, Y. Gao, and X. Tian, “A  multi-agent  model of traffic  simulation around urban scenic spots: From the perspective of tourist behaviors,” Heliyon , vol. 9, no. 10, p. e20929, 2023, doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e20929.
[25]  I.  K.  Hutomo,  K.  Hosana,  I.  Gunawan,  and  L.  P.  S.  Hartanti,  “Optimasi  Waktu Penyelesaian  Kuota  Vaksin  pada  Layanan  Vaksinasi  di  Pusat  Perbelanjaan  dengan Simulasi Kejadian Diskrit,” J. INTECH Tek. Ind. Univ. Serang Raya , vol. 9, no. 1, pp. 13–21, 2023, doi: 10.30656/intech.v9i1.5045.
[26]  F.  Gazzawe  and  M.  Albahar,  “Reducing  traffic  congestion  in  makkah  during  Hajj through the  use  of  AI  technology,” Heliyon ,  vol.  10,  no.  1,  p.  e23304,  2024,  doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e23304.
[27]  M.  Arun  and  R.  Jayanthi,  “An  adaptive  congestion  and  energy  aware  multipath routing  scheme  for  mobile  ad-hoc  networks through  stable  link  prediction,” Meas. Sensors , vol. 30, no. October, p. 100926, 2023, doi: 10.1016/j.measen.2023.100926.
[28]  M. K. Fauzi, H. B. Santoso, and S. Rahayuningsih, “Analisis Kepadatan Lalu Lintas Berdasarkan Pengaturan Traffic Light (Studi Kasus Perempatan Bandar Kidul Kota Kediri),” JATI UNIK  J. Ilm. Tek. dan Manaj. Ind. , vol. 1, no. 2, pp. 97–108, 2018, doi: 10.30737/jatiunik.v1i2.116.