## ANALISIS KINERJA SIMPANG BERSINYAL BERDASARKAN PERHITUNGAN ULANG EKIVALENSI MOBIL PENUMPANG PADA SIMPANG BERSINYAL AMD DAN LHONG RAYA
Muhammad Dani Auliya 1 , Sugiarto 2 , Yusria Darma 3
1,2,3 Jurusan Teknik Sipil, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh 23111 Indonesia Email: 1 daniauliya@mhs.unsyiah.ac.id , 2 sugiarto@usk.ac.id , 3 yusriadarma@usk.ac.id

## Abstract
An intersection is a transport node consisting of several approaches. Some of these approaches converge and intersect as road users leave the intersection. The intersection is divided into a non-signalized intersection and a signalized intersection. Signalized intersections are equipped with Traffic Signaling Tool (APILL) which aim to reduce conflicts and make the flow at intersections run properly which is calculated using the Indonesian Road Capacity Guidelines (PKJI, 2023). It is necessary to recalibrate PKJI 2023 to meet the current standards for  the  effectiveness  of  signaling  intersections.  To  solve  this  problem,  research  must  be  carried  out  on  the equivalence value of passenger cars. According to the Indonesian Road Capacity Guidelines (PKJI, 2023) the equivalence value of passenger cars with motorcycles (SM) is 0.15; light vehicle (KR) 1.00; and large vehicles (KB) 1.30; But this is not always workable, since it can be modified. Therefore, the purpose of this study is to recalibrate  the  equivalence  value  of  passenger  cars  in  PKJI  2023.  This  research  was  conducted  at  two signalized  intersections,  AMD  Batoh  intersection  and  Lhong  Raya  intersection.  This  study  was  conducted using  simple  linear  regression.  The  results  of  this  study  show  that  the  resulting  passenger  car  equivalence value  model  can  be  used  to  predict  intersection  capacity,  especially  for  intersection  design  and  operation purposes. The calibration of this model is formulated with a motorcycle (SM) 0.12; light vehicle (KR) 1.00; rickshaw (BM) 0.64; and large vehicles (KB) 1.61; Acceptable with an accuracy level for significance testing ≤ 5% and determination coefficient testing ≥ 75%. This model is also validated for intersections of 3.5-9.5 m.
Keywords: Passenger Car Equivalence, Linear Regression, Signalized Intersection, AMD Batoh Intersection, Lhong Raya Intersection, Calibration.

## Abstrak
Persimpangan adalah suatu simpul transportasi yang terdiri dari beberapa pendekat. Beberapa dari pendekatan ini bertemu dan memotong saat pengguna jalan meninggalkan persimpangan. Persimpangan dibagi menjadi simpang tidak bersinyal dan simpang bersinyal. Simpang bersinyal dilengkapi dengan Alat Pemberi Isyarat Lalu  Lintas  (APILL)  yang  bertujuan  untuk  mengurangi  konflik  dan  membuat  arus  pada  simpang  berjalan dengan  semestinya  yang  dihitung  menggunakan  Pedoman  Kapasitas  Jalan  Indonesia  (PKJI,  2023).  Perlu dilakukannya pengkalibrasian ulang PKJI 2023 guna memenuhi standar efektifitas simpang bersinyal saat ini. Untuk memecahkan masalah ini, maka harus dilakukan penelitian terhadap nilai ekivalensi mobil penumpang. Menurut Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI, 2023) nilai ekivalensi mobil penumpang dengan sepeda motor (SM) 0,15; kendaraan ringan (KR) 1,00; dan kendaraan besar (KB) 1,30; tetapi ini tidak selalu dapat diterapkan,  karena  dapat  dimodifikasi.  Oleh  sebab  itu  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan pengkalibrasian ulang nilai ekivalensi mobil penumpang pada PKJI 2023. Penelitian ini dilakukan pada dua simpang  bersinyal  yaitu  Simpang  AMD  Batoh  dan  Simpang  Lhong  Raya.  Penelitian  ini  dilakukan menggunakan regresi linear sederhana. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model nilai ekivalensi mobil penumpang yang dihasilkan ini dapat digunakan untuk memprediksi kapasitas simpang, terutama untuk tujuan desain  dan  pengoperasian  simpang.  Kalibrasi  model  ini  dirumuskan  dengan  sepeda  motor  (SM)  0,12; kendaraan ringan (KR) 1,00; becak motor (BM) 0,64; dan kendaraan besar (KB) 1,61; dapat diterima dengan tingkat keakuratan untuk pengujian signifikansi ≤ 5% dan pengujian koefisien determinasi ≥ 75%. Model ini juga tervalidasi untuk simpang berlengan pendekat 3,5-9,5 m.
Kata  Kunci: Ekivalensi  Mobil  Penumpang,  Regresi  Linier,  Simpang  Bersinyal,  Simpang  AMD  Batoh, Simpang Lhong Raya, Kalibrasi.

## 1.  Pendahuluan
Simpang  merupakan  titik  pertemuan  dari sebagian ruas jalan yang terdiri dari dua cabang ataupun  lebih.  Pertemuan  dari  sebagian  ruas jalan pada simpang ini menimbulkan terjadinya konflik serta kemacetan yang diakibatkan oleh berbagai  pergerakan.    Untuk  mencegah  atau mengurangi terjadinya kecelakaan, kemacetan, dan meningkatkan kapasitas dari persimpangan yang arusnya padat maka dikendalikan dengan lampu lalu lintas. (Susilo & Solihin, 2011).
Di  kala  ini  dengan  terus  bertambahnya percepatan  pertumbuhan  serta  meningkatnya taraf ekonomi masyarakat yang diiringi dengan pertumbuhan  kepemilikan  kendaraan  di  Kota Banda  Aceh  menimbulkan  kualitas  simpang yang  dinilai  semakin  buruk.  Kualitas  dan tingkat  pelayanan  simpang  dapat  dinilai  dari kemampuan simpang melayani kelancaran arus lalu  lintas  dan  meminimalkan  tundaan  yang dirasakan  oleh  pengemudi  menjadi  tolak  ukur dengan  mengkaji  pengoperasian  simpang tersebut.
Di  Kota  Banda  Aceh  memiliki  arus  lalu lintas campuran (mixed traffic) serta didominasi oleh kendaraan roda dua. Pergerakan arus lalu lintas  pun  tidak  bergerak  dalam  satu  baris, kerap  ditemukan  perilaku  pengemudi  yang melakukan  tindakan  perpindahan  antar  lajur (lane changing) ataupun mendahului kendaraan lain (over taking) sangat sering terjadi terutama oleh pengendara roda dua. Kenyataannya pada persimpangan kerap dijumpai pengendara roda dua  yang  berupaya  mengisi  antrian  paling depan pada garis berhenti persimpangan, pada bahu  jalan  yang  masih  bisa  dilalui  oleh kendaraan  roda  dua  dan  tidak  beraturan proporsinya. Keadaan ini sangat mempengaruhi pelepasan  arus (discharge  flow) paling  utama pada simpang kecil.
Dalam  mempermudah  perencanaan  serta menganalisa  kinerja  simpang  maka  komposisi kendaraan yang bermacam-macam (heterogen) tersebut  harus  diseragamkan  terlebih  dahulu menjadi  Satuan  Mobil  Penumpang  (SMP). Ragam  jenis  kendaraan  ini  menjadi  Satuan Mobil Penumpang (SMP) perlu faktor konversi yang  disebut  Ekivalensi  Mobil  Penumpang (EMP).  Pemakaian  nilai  Ekivalensi  Mobil Penumpang  (EMP)  selama  ini  hanya  diadopsi
dari Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI, 2023).  (PKJI,  2023)  sendiri  mengadopsi  dari Highway  Capacity  Manual (HCM,  1985) didasarkan  pada  keadaan  arus  lalu  lintas seragam (homogenous traffic) serta didominasi oleh  kendaraan  mobil  penumpang  dengan konsep pergerakan kendaraannya iring-iringan perlajur (lane based) .
Konsep teori dari negara maju tidak dapat diterapkan  langsung  di  negara  berkembang sehingga  ini  menjadi  permasalahan  mendasar dalam perencanaan simpang bersinyal. Bersumber latar belakang yang telah dijabarkan menjadikan  landasan  awal  yang  hendak digunakan untuk memaksimalkan kapasitas dan persinyalan  pada  simpang  yang  ditinjau. Adapun metode yang digunakan adalah metode Regresi  Linier  untuk  mengestimasi  parameter model  dari  Ekivalensi  Mobil  Penumpang (EMP)  dengan  menggunakan  data  video  yang direkam pada simpang di lokasi penelitian.

## 2.  Metodologi Penelitian

## 2.1  Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada dua simpang bersinyal  yang  sebidang  tanpa  bundaran  di Kota Banda Aceh. Lokasi penelitian ini terpilih dari  beberapa  lokasi  simpang  memiliki karakteristik  yang  sama  yaitu  bersinyal  dan berlengan  4  (empat)  kemudian  dari  sejumlah simpang  tersebut  terpilihlah  2  (dua)  simpang yang  mewakili  kondisi  arus  jenuh  dasar  yang teramati berdasarkan penilaian kondisi arus lalu lintas.

## 2.2  Alat Bantu Penelitian
Alat  bantu  survei  yang  akan  digunakan untuk  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini diantaranya:
1.  Kamera video (drone) untuk merekam arus lalu  lintas,  dengan  bantuan drone untuk mendapatkan sudut pandang yang baik dan mampu  mencakup  keseluruhan  lengan simpang  dan  dapat  merekam  seluruh aktifitas  kendaraan  yang  melalui  simpang tersebut;
2. Stopwatch untuk mengukur waktu hijau;
3. Laptop untuk  mongolah  data  yang  telah dikumpulkan dari kamera video (drone) ;
4.  Pita  meter  untuk  mengukur  kondisi geometrik bundaran (lebar lengan simpang,  lebar  jalinan,  panjang  jalinan, dan jari-jari bundaran);
5.  Alat tulis untuk pencatatan data.
2.3  Metode Pengumpulan Data

## 2.3.1 Data Primer
Data  primer  adalah  data  yang  diperoleh langsung  dari  hasil  pengamatan  di  lapangan. Adapun  data  yang  diambil  langsung  di lapangan yaitu:
1.  Geometrik  simpang  diperoleh  dengan mengukur menggunakan pita meter;
2.  Waktu hijau setiap lengan simpang;
3.  Komposisi arus lalu lintas.

## 2.3.2 Data Sekunder
Data sekunder adalah data yang diperoleh dari  berbagai  sumber  referensi  penelitian terdahulu  dan  melalui  instansi-instansi  terkait, meliputi:
1.  Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI, 2023);
2.  Peta  Kota  Banda  Aceh  dan  lokasi penelitian dapat dilihat pada Lampiran A.

## 2.3.3 Pelaksanaan Pengamatan
Surveyor melakukan pengamatan, pencatatan, dan pemotretan lokasi survei untuk gambar  kondisi  nyata  lapangan.  Data  situasi eksisting diperoleh dengan survei dalam waktu 2  hari.  Pengumpulan  data  arus  lalu  lintas dilaksanakan  dengan  menggunakan  kamera video. Kamera video disangkutkan pada drone yang  diterbangkan  pada  suatu  titik  dengan ketinggian  tertentu,  sehingga  dapat  merekam arus  lalu  lintas  dengan  pandangan  yang  baik dan  dapat  memantau  pergerakan  setiap kendaraan  yang  melewati  area  bundaran  dan persimpangan.  Kamera  video  yang  merekam kondisi  lalu  lintas  ini  harus  mampu  merekam setiap  antrian  paling  depan  sampai  antrian terakhir  pada  masing-masing  lengan  simpang. Survei ini dilakukan pada saat jam puncak pagi 06.45-08.30 WIB dan jam puncak sore 16.45- 18.30  WIB.  Adapun  pengamatan  yang dilakukan sebagai berikut:
1.  Lampu  hijau  pada  masing-masing  lengan simpang;
2.  Penempatan  kamera  video  yang  diawasi oleh surveyor untuk merekam kondisi lalu lintas pada jam puncak.

## 2.5  Metode Pengolahan Data
Pada  penelitian  ini  pengolahan  data dilakukan dari hasil rekaman video arus jenuh teramati  yang  akan  dikumpulkan  selama  30 siklus  waktu  hijau  di  setiap  lengan  simpang. Kedua  lokasi  simpang  yang  diteliti  memiliki empat lebar pendekatan, maka total siklus yang diamati dalam penelitian ini adalah 240 siklus.
Proses ekstraksi data yang dilakukan terdiri dari  menghitung  jumlah  kendaraan  yang melewati  garis  henti  pada  arah  lurus,  belok kanan,  dan  belok  kiri  saat  waktu  hijau. Komposisi pergerakan kendaraan yang melewati  garis  henti  dihitung  dan  dicatat berdasarkan  klasifikasi  Sepeda  Motor  (SM), Kendaraan  Ringan  (KR),  Kendaraan  Berat (KB), dan Becak Mesin (BM).

## 2.6  Analisis Data
Data yang telah diperoleh dan di ekstraksi pada  kedua  simpang  yang  ditinjau  maka analisis  data  dapat  dilakukan  kalibrasi  nilai Ekivalensi  Mobil  Penumpang  (EMP)  dengan menggunakan metode regresi linier. Metode ini digunakan  untuk  menghitung  jumlah  setiap kendaraan  lepas  dari  garis  henti  simpang bersinyal  terhadap  lama  waktu  jenuh  yang teramati  dilapangan.  Waktu  jenuh  selanjutnya diregresikan terhadap variabel bebasnya.
Y  = AX + €……………..…................. (1) Dimana: Y  = Peubah tidak bebas X  = Peubah bebas A  = Koefisien regresi ε  = Residual ( error term )
Model  persamaan  regresi  yang  dihasilkan kemudian digunakan sebagai tolak ukur dalam menghitung nilai Ekivalensi Mobil Penumpang (EMP). Nilai EMP untuk setiap jenis kendaraan dapat dihitung dengan membandingkan koefisien  regresi  masing-masing  kendaraan terhadap  koefisien  regresi  Mobil  Penumpang (MP).  Nilai  EMP  ini  kemudian  divalidasi dengan  nilai  EMP  yang  diberikan  oleh  (PKJI,
2023).  Uji  korelasi  dan  proses  kalibrasi  akan dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan software Microsoft
Excel. Sistematika pengolahan dan analisis data.

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1  Penentuan Nilai EMP
Dari  hasil  analisis  dengan  menggunakan regresi  linier  maka  diperoleh  nilai  koefisien regresi  untuk  empat  jenis  kendaraan  yaitu  a 1 merupakan koefisien regresi untuk jenis Sepeda Motor  (SM),  a 2 merupakan  koefisien  regresi untuk  Kendaraan  Ringan  (KR),  a 3 merupakan koefisien regresi untuk Becak Mesin (BM), a 4 merupakan  koefisien  regresi  untuk  Kendaraan Berat  (KB),  dimana  a 0 sebagai intercept . Koefisien a 1 , a 2 , a 3 , dan a 4 merupakan prediksi nilai  headway.  Prediksi  nilai  headway  ini didapatkan  dari  hasil  analisis  regresi  linier, karena sangat sulit unutk menghitung prediksi headway  secara  langsung  dilapangan  karena kondisi arus lalu lintas Kota Banda Aceh yang tergolong lalu lintas campuran ( mixed traffic ). Tabel  4.1  di  bawah  ini  memperlihatkan  hasil kalibrasi  pada  Simpang  AMD  Batoh  dengan menggunakan metode regresi linier.
Tabel 4.1 Hasil Kalibrasi Model EMP
ID Simpang Variabel Koef. Regresi t-value P-value AMD Intercept 7,12 27,80 0,00 SM 0,14 8,94 0,00 KR 1,12 36,93 0,00 BM 0,73 4,57 0,00 KB 1,58 7,03 0,00 Goodness of Fit (GoF) Jumlah Sampel (n) 120 Siklus Adjusted R Square 0,94 Significance F- test 0,0000
Dari Tabel 4.1 di atas dengan nilai kalibrasi model memperlihatkan nilai Adjusted R square 0,94  atau  ≥  0,75 significance F-test 0,000000000000276  yang  sangat  baik  dengan asumsi  tingkat  kepercayaan  95%  atau  ≤  5% untuk  model  yang  dikembangkan.  Hal  ini didapatkan dengan metode regresi linier dengan bantuan  dari software  Microsoft  Excel .  Tabel 4.2 di bawah ini memperlihatkan hasil kalibrasi pada  Simpang  Lhong  Raya  dengan  metode regresi linier.
Tabel 4.2 Hasil Kalibrasi Model EMP
ID Simpang Variabel Koef. Regresi t-value P-value Lhong Raya Intercept 12,38 31,79 0,00 SM 0,06 4,45 0,00 KR 0,60 10,97 0,00 BM NA NA NA KB 1,10 2,67 0,01 Goodness of Fit (GoF) Jumlah Sampel (n) 120 Siklus Adjusted R Square 0,47 Significance F- test 0,0000 Ket: NA = Not Applicable
Dari Tabel 4.2 di atas dengan nilai kalibrasi model memperlihatkan nilai Adjusted R square sebesar 0,47 dan significance F-test 0,0000000000149  yang  sangat  baik  dengan asumsi  tingkat  kepercayaan  95%  atau  ≤  5% untuk  model  yang  dikembangkan.  Untuk  nilai uji  t  yang  sangat  rendah,  maka  parameter tersebut dikeluarkan dari model. Jenis kendaraan Becak Mesin (BM) memiliki nilai t yang  sangat  rendah  di  Simpang  Lhong  Raya dikarenakan pada saat pengamatan ini dilakukan  jumlah  kendaraan  tersebut  sangat sedikit.  Hal  ini  didapatkan  dengan  metode regresi  linier  dengan  bantuan  dari software Microsoft Excel .

## Tabel 4.3 Nilai EMP Terkalibrasi
Jenis Kendaraan Nama Simpang Rata-rata AMD Lhong Raya (SM) 0,13 0,10 0,12 (KR) 1,00 1,00 1,00 (BM) 0,64 NA 0,64 (KB) 1,40 1,81 1,61 Ket: NA = Not Applicable
Dari  Tabel  4.3  diatas  terlihat  bahwa  nilai EMP  untuk  jenis  Kendaraan  Berat  (KB)  lebih besar pada Simpang Lhong Raya dibandingkan dengan  Simpang  AMD  Batoh.  Hal  ini dikarenakan  adanya  perbedaan  volume  dan komposisi setiap jenis kendaraan yang menjadi variabel  pada  kedua  simpang  tersebut.  Nilai EMP  yang  diperoleh  untuk  setiap  jenis kendaraan  pada  kedua  simpang  hasil  analisis dalam penelitian ini adalah rata-rata nilai EMP pada kedua simpang.

## 3.2.1 Pemodelan Nilai EMP
Y 1 =7,12+0,14x 1 +1,12x 2 +0,73x 3 +1,58x 4 ...(4.1) Y 2 =12,38+0,06x 1 +0,60x 2 +1,10x 4 ………..(4.2)
Nilai a 0 sebagai intercept dalam persamaan di  atas  memiliki  kondisi  paling  ideal  untuk waktu  jenuh  masing-masing  simpang.  Dengan variasi  dari  jumlah  Sepeda  Motor  (SM), Kendaraan  Ringan  (KR),  Becak  Mesin(BM), dan  Kendaraan  Berat  (KB),  maka  kondisi paling  ideal  waktu  jenuh  dalam  120  siklus untuk  Simpang  AMD  Batoh  terjadi  rata-rata selama  7,12  detik  dan  untuk  Simpang  Lhong Raya terjadi rata-rata selama 12,38 detik. Nilai koefisien pada kedua model persamaan regresi linier  yang  diperoleh  bernilai  positif.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  hubungan  antar  waktu jenuh sebagai variabel terikat yang diregresikan terhadap  jumlah  dan  jenis  kendaraan  yang teramati  sebagai  variabel  bebas  adalah  positif. Pada simpang AMD setiap penambahan 1 unit SM  akan  menaikkan  0,14  detik  waktu  hijau efektif,  setiap  penambahan  1  unit  KR  akan menaikkan  1,12  detik  waktu  hijau  efektif, setiap penambahan 1 unit BM akan menaikkan 0,73  detik  waktu  hijau  efektif,  setiap penambahan  1  unit  KB  akan  menaikkan  1,58 detik waktu hijau efektif. Pada Simpang Lhong Raya  setiap  penambahan  1  unit  SM  akan menaikkan  0,06  detik  waktu  hijau  efektif, setiap penambahan 1 unit KR akan menaikkan 0,6 detik waktu hijau efektif, setiap penambahan  1  unit  KB  akan  menaikkan  1,1 detik waktu hijau efektif.

## 3.3  Perhitungan Arus Jenuh Dasar Baru
Data  arus  jenuh  dasar  lapangan  yang diperoleh  merupakan  arus  lalu  lintas  arus keberangkatan maksimum yang dapat dihasilkan dari suatu lengan pada simpang yang diteliti  selama  selang  waktu  hijau  (smp/waktu hijau) yang merupakan fungsi dari lebar efektif lengan  persimpangan.  Nilai  arus  jenuh  dasar teramati  menggunakan  EMP  Baru  pada lapangan  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.4  untuk rekapitulasi  eksisting  pada  Simpang  AMD Batoh dan Simpang Lhong Raya.
Tabel 4.4 Arus Jenuh Dasar Teramati
Simpang Pendekat Lebar Efektif (m) Jo Teramati EMP Baru AMD Utara 9,50 2.807 AMD Barat 6,70 2.222 AMD Selatan 7,06 2.952 AMD Timur 6,58 2.279 Lhong Raya Utara 9,15 2.371 Lhong Raya Barat 3,46 1.688 Lhong Raya Selatan 8,85 2.886 Lhong Raya Timur 3,94 1.451
Nilai arus jenuh dasar menggunakan EMP PKJI  2023  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.5 untuk rekapitulasi  eksisting  pada  Simpang  AMD Batoh dan Simpang Lhong Raya.
Tabel 4.5 Arus Jenuh Dasar EMP PKJI
Simpang Pendekat Lebar Efektif (m) Jo (Auliasyah, 2023) AMD Utara 9,50 3.316 AMD Barat 6,70 2.338 AMD Selatan 7,06 2.464 AMD Timur 6,58 2.296 Lhong Raya Utara 9,15 3.193 Lhong Raya Barat 3,46 1.208 Lhong Raya Selatan 8,85 3.089 Lhong Raya Timur 3,94 1.375

## 3.4  Perhitungan Arus Jenuh Baru
Nilai  arus  jenuh  teramati  menggunakan EMP  Baru  pada  lapangan  dapat  dilihat  pada Tabel  4.6  untuk  rekapitulasi  eksisting  pada Simpang  AMD  Batoh  dan  Simpang  Lhong Raya.
Tabel 4.6 Arus Jenuh Teramati
Simpang Pendekat Jo Teramati EMP Baru J Teramati EMP Baru AMD Utara 2.807 1.883 AMD Barat 2.222 1.875 AMD Selatan 2.952 1.888 AMD Timur 2.279 1.597 Lhong Raya Utara 2.371 1.595 Lhong Raya Barat 1.688 1.218 Lhong Raya Selatan 2.886 2.050 Lhong Raya Timur 1.451 765
Nilai perhitungan arus jenuh menggunakan EMP  PKJI  2023  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.7 berikut ini:

## Tabel 4.7 Arus Jenuh EMP PKJI
Simpang Pendekat Jo (Auliasyah, 2023) J (Auliasyah, 2023) AMD Utara 3.316 2.224 AMD Barat 2.338 1.973 AMD Selatan 2.464 1.576
AMD Timur 2.296 1.609 Lhong Raya Utara 3.193 2.148 Lhong Raya Barat 1.208 871 Lhong Raya Selatan 3.089 2.194 Lhong Raya Timur 1.375 725

## 3.5  Kapasitas Simpang Bersinyal
Dapat dilihat pada Tabel 4.8 menunjukkan data  lapangan  untuk  kapasitas  simpang bersinyal  dengan  menggunakan  arus  jenuh teramati  EMP  Baru  dan  data  dari  hasil  survei langsung pada lokasi penelitian.

## Tabel 4.8 Kapasitas Simpang Teramati
Pendekat Jo Teramati EMP Baru J Teramati EMP Baru C Teramati EMP Baru AMD Utara 2.807 1.883 514 Barat 2.222 1.875 218 Selatan 2.952 1.888 554 Timur 2.279 1.597 186 Lhong Raya Utara 2.371 1.595 305 Barat 1.688 1.218 191 Selatan 2.886 2.050 392 Timur 1.451 765 153
Dapat dilihat pada Tabel 4.9 menunjukkan hasil  perhitungan  kapasitas  simpang  bersinyal EMP  PKJI  menggunakan  arus  jenuh  EMP PKJI.

## Tabel 4.9 Kapasitas Simpang EMP PKJI
Pendekat Jo (Auliasyah, 2023) J (Auliasyah, 2023) C (Auliasyah, 2023) AMD Utara 3.316 2.224 607 Barat 2.338 1.973 230 Selatan 2.464 1.576 462 Timur 2.296 1.609 187 Lhong Raya Utara 3.193 2.148 411 Barat 1.208 871 136 Selatan 3.089 2.194 420 Timur 1.375 725 145

## 3.6  Penentuan Arus Jenuh Dasar Kalibrasi
Kalibrasi  model  dilakukan  dengan  data dari  kedua  simpang  bersinyal.  Data  yang  di regresi dengan metode regresi linier adalah data arus jenuh kendaraan termati dan lebar lengan simpang  efektif  pada  lapangan.  Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan dilapangan yaitu pada  jam  puncak  pagi  dan  jam  puncak  sore
setiap lengan simpang yang diteliti mengalami arus  jenuh.  Hal  ini  didasarkan  dengan pengamatan  pada  jam  puncak  pagi  dan  jam puncak sore sebanyak 30 siklus disetiap lengan simpang.  Selanjutnya,  kalibrasi  dilakukan dengan  menggunakan  teknik  regresi  linier sederhana.  Arus  jenuh  kendaraan  digunakan sebagai  variabel  terikat  dan  lebar  pendekat digunakan sebagai variabel bebas.
Tabel 4.10 Hasil Kalibrasi Arus Jenuh Dasar
Model Parameter Kalibrasi Adjusted R Square Std. Error α β Waktu Jenuh Koefisien - 326 0,97 20,61 t- value - 15,82
Dari  hasil  pengkalibrasian  model  dengan menggunakan  regresi  linier  semua  pendekat pada simpang berhasil terkalibrasi. Didapatkan nilai arus jenuh dasar terkalibrasi yaitu 326.
Tabel 4.11 Indeks Goodness of Fit Deskripsi Nilai Koefisien Kalibrasi t-value P-value Le 326 0,0000 0,0000 Goodness of Fit (GoF) R 2 0,97 F-test 0,0000 Dengan nilai Kalibrasi model memperlihatkan  nilai Adjusted  R  square / koefisien determinasi 0,97 atau ≥ 0,75, Anova test / significance F- test 0,000000000404 dan t- value 0,000000000978  yang  sangat  baik dengan asumsi tingkat kepercayaan 95% atau ≤ 5%  untuk  model  yang  dikembangkan.  Hal  ini didapatkan dengan metode regresi linier dengan bantuan dari software Microsoft Excel.

## 3.6.1 Arus Jenuh Dasar Terkalibrasi
Didapatkan  hasil  dari  perhitungan  ulang untuk setiap lebar pendekat pada simpang yang diteliti rekapitulasi arus jenuh dasar terkalibrasi dengan menggunakan EMP Baru dapat dilihat pada Tabel 4.12.
Tabel 4.12 Arus Jenuh Dasar Terkalibrasi
Simpang Pendekat Lebar Efektif (m) Jo Kalibrasi AMD Utara 9,50 3.097 AMD Barat 6,70 2.184 AMD Selatan 7,06 2.301 AMD Timur 6,58 2.145
Lhong Raya Utara 9,15 2.982 Lhong Raya Barat 3,46 1.128 Lhong Raya Selatan 8,85 2.885 Lhong Raya Timur 3,94 1.284

## 3.6.2 Arus Jenuh Terkalibrasi
Nilai arus jenuh terkalibrasi menggunakan EMP Baru dapat dilihat pada Tabel 4.13 untuk rekapitulasi  eksisting  pada  Simpang  AMD Batoh dan Simpang Lhong Raya.

## Tabel 4.13 Arus Jenuh Terkalibrasi
Simpang Pendekat Jo Kalibrasi J Kalibrasi AMD Utara 3.097 2.077 AMD Barat 2.184 1.843 AMD Selatan 2.301 1.472 AMD Timur 2.145 1.503 Lhong Raya Utara 2.982 2.006 Lhong Raya Barat 1.128 813 Lhong Raya Selatan 2.885 2.049 Lhong Raya Timur 1.284 677

## 3.6.3 Kapasitas Simpang Terkalibrasi
Dapat  dilihat  di  Tabel  4.14  menunjukkan data  lapangan  untuk  kapasitas  simpang bersinyal  yang  menggunakan  arus  jenuh terkalibrasi EMP Baru.

## Tabel 4.14 Kapasitas Simpang Terkalibrasi
Pendekat Jo Kalibrasi J Kalibrasi C Kalibrasi AMD Utara 3.097 2.077 567 Barat 2.184 1.843 215 Selatan 2.301 1.472 432 Timur 2.145 1.503 175 Lhong Raya Utara 2.982 2.006 384 Barat 1.128 813 127 Selatan 2.885 2.049 392 Timur 1.284 677 135

## 3.7  Analisis Deviasi Kapasitas Simpang
Rekapitulasi data deviasi kapasitas simpang menggunakan arus jenuh dengan EMP Model Terkalibrasi terhadap kapasitas simpang menggunakan  arus  jenuh  teramati  EMP  Baru dan  kapasitas  simpang  menggunakan  arus jenuh  EMP  PKJI  terhadap  kapasitas  simpang dengan  arus  jenuh  teramati  dapat  dilihat  pada Tabel 4.15.
Tabel 4.14 Kapasitas Simpang EMP Kalibrasi
Pendekat C Kalibrasi Terhadap C Teramati C (Auliasyah, 2023) Terhadap C Teramati
AMD Utara 9% 15% Barat 2% 5% Selatan 28% 20% Timur 6% 1% Lhong Raya Utara 20% 33% Barat 50% 48% Selatan 0% 11% Timur 13% 19% Rata-rata 16% 19%

## 4.  Kesimpulan dan Saran

## 4.1  Kesimpulan
Berikut adalah kesimpulan dari hasil dalam penelitian ini:
1.  Kapasitas  simpang  bersinyal  di  Kota Banda  Aceh  berdasarkan  nilai  EMP  PKJI 2023 mendapatkan hasil kapasitas simpang menggunakan  arus  jenuh  dengan  EMP PKJI  2023  pada  Simpang  AMD  Batoh adalah  1.487  dan  nilai  kapasitas  simpang menggunakan  arus  jenuh  dengan  EMP PKJI  2023  pada  Simpang  Lhong  Raya adalah 1.215.
2.  Kapasitas  simpang  bersinyal  di  Kota Banda Aceh berdasarkan nilai model EMP Terkalibrasi  mendapatkan  hasil  kapasitas simpang menggunakan arus jenuh dengan model  EMP  Terkalibrasi  pada  Simpang AMD  Batoh  adalah  1.388  dan  nilai kapasitas  simpang  menggunakan  arus jenuh  dengan  model  EMP  Terkalibrasi pada Simpang Lhong Raya adalah 1.038.
3.  Model nilai Ekivalensi Mobil Penumpang yang  diajukan  dapat  digunakan  untuk memprediksi  arus  jenuh  dasar  dan kapasitas  simpang,  terutama  untuk  tujuan desain  dan  pengoperasian  simpang.  Hasil validasi  menunjukkan  bahwa  nilai  setiap kendaraan  Sepeda  Motor  (SM)  0,12; Kendaraan  Ringan  (KR)  1,00;  Becak Motor  (BM)  0,64;  dan  Kendaraan  Besar (KB)  1,61  dapat  diterima  dengan  baik dibandingkan  dengan  nilai  Ekivalensi Mobil  Penumpang  PKJI  untuk  Simpang AMD  Batoh  dan  Simpang  Lhong  Raya. Hasil  validasi  nilai  arus  jenuh  terkalibrasi menunjukkan  bahwa  Jo  =  326  Le  dapat diterima dengan baik untuk simpang AMD Batoh dan simpang Lhong Raya.

## 4.2  Saran
Adapun  beberapa  saran  yang  diberikan pada penelitian ini:
1.  Penelitian dapat dilanjutkan dengan mengakomodir faktor lain seperti geometrik  simpang  ataupun  komposisi kendaraan  yang  dapat  digunakan  untuk model  nilai  Ekivalensi  Mobil  Penumpang sesuai kondisi aktual.
2.  Model Ekivalensi Mobil Penumpang dapat digunakan  untuk  mendesain  kapasitas simpang  yang  lebih  efektif  sesuai  dengan kondisi lalu lintas yang teramati saat ini di Kota Banda Aceh.
Daftar Kepustakaan [ 1 ] Auliasyah, M. F. (2023). Analisis Kinerja Simpang Bersinyal
Berdasarkan Perhitungan  Ulang  Arus  Jenuh  Dasar
Pada  Simpang  Bersinyal  (Studi  Kasus Simpang AMD Batoh Dan Simpang Lhong Raya). Banda  Aceh:  Skripsi,  Universitas
Syiah Kuala
[2]  Branston, D. M., & Gipps, P. (1981). Some Experience  With  a  Multiple  Linear
Regression Method of Estimating Parameters of the Traffic Signal Departure
Process. Transportation Research, 6 , 445- 458.
[3]  Branston,  D.  M.,  &  Van  Zuylen,  J.  H.
(1978). The Estimation of Saturation Flow, Effective  Green  Time  and  Passenger  Car
Equivalents at Traffic Signals by Multiple Linear Regression.
Transportation
Research, 12 , 33-47.
[4]  Bukhari,  R.  A.,  &  Saleh,  S.  M.  (2002). Rekayasa  Lalu  Lintas  1. Banda  Aceh: Universitas Syiah Kuala.
[5]  Direktorat  Jenderal  Bina  Marga.  (2023). Pedoman  Kapasitas  Jalan  Indonesia (PKJI).  Jakarta:  Departemen  Pekerjaan Umum
[6]  Hadiuzzaman, M. D. (2008). Development of  Saturation  Flow  and  Delay  Models  for SignalisezIntersection  in  Dhaka  City.
Dhaka: Departement of Civil Engineering
Bangladesh  University  of  Engineering Technology.
[7]  Hariyanto, I. (2004). Sistem Pengendalian Lalu  Lintas  Pada  Pertemuan  Jalan Sebidang. Jurnal  Universitas  Sumatera Utara, PP 10 .
[8]  Kementerian  Pekerjaan  Umum.  (2014). Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI) Kapasitas Jalan Perkotaan. Jakarta: Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat.
[9]  Khisty, C. J., & Lall B. K. (2003). Dasar- Dasar  Rekayasa  Transportasi  Edisi  Ke-3 Jilid 1. Jakarta: Erlangga.
[10] Lendeng,  L.  E.,  Lalamentik,  L.  G.,  & Pandey,  S.  V. (2018).  Analisa  Nilai Ekivalensi  Mobil  Penumpang  (emp) Dengan  Metode  Time  Headway  Dan Regresi  Linear  Berganda  (Studi  Kasus: Jalan Raya Tomohon). Jurnal Sipil Statik, 6 (10) .
[11] Mohan, M., & S, Chandra. (2016). “Three Method of PCU Estimation at Unsignalized Intersections”.
Transportation  Letters  The  International Journal of Transportation Research .
[12] Morlok,  E.  K.  (1984). Pengantar  Teknik dan  Perencanaan  Transportasi. Jakarta: Erlangga.
[13] Palilingan,  A.  G.,  Pandey,  S.  V.,  & Rumayar,  A.  L. (2018).  Studi  Penetapan Nilai EMP dengan Metode Rasio Headway dan  Analisa  Regresi  Linier. Jurnal  Sipil Statik, 6 (5) .
[14] Rahmat, K. (2016). Studi Ekivalensi Mobil Penumpang  pada  Simpang  Bersinyal dengan Lengan Efektif Satu Lajur di Banda Aceh. Banda  Aceh:  Skripsi,  Universitas Syiah Kuala.