## ANALISIS KAPASITAS DAN KINERJA LALU LINTAS DI JALAN H.R. RASUNA SAID JAKARTA
Edmund Surya Jaya 1 dan Najid 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta
Edmund.325150129@stu.untar.ac.id
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta najid@ft.untar.ac.id
Masuk: 12-01-2021, revisi: 04-03-2021, diterima untuk diterbitkan: 05-03-2021

## ABSTRACT
Some of the main roads in South Jakarta, one of which is Jalan H.R. Rasuna Said, which is always crowded with passing  vehicles,  both  residents  of  Jakarta  and  Jabodetabek,  traffic  on  Jalan  HR  Rasuna  Said  Jakarta  often experiences  congestion,  one  of  the  causes  is  the  increase  in  the  number  of  vehicles  in  the  city  and  also  traffic performance which is not matched by an increase in number. road users. The increase in the volume of traffic will cause  a  change  in  behavior  towards  traffic  performance,  based  on  the  guidelines  of  MKJI  1997  (Manual  of Indonesian Road Capacity) the value of road capacity is C = 6968 pcu/km with a free flow speed of Fv = 59,55 km/hour while the capacity Greenberg's selected model produces a capacity of C = 11384 pcu/km with a free flow speed of Sff = 49,72 km/hour while the condition of the passing vehicle exceeds the basic capacity based on MKJI 1997, namely the maximum volume of V = 10635 pcu/km and with a speed of S = 18,25 km/hour so that the research model that will be used as a reference for the next calculation is the Greenberg model.
Keywords: Greenshield; Greenberg; Underwood; Capacity; MKJI 1997

## ABSTRAK
Beberapa ruas jalan raya di Jakarta Selatan salah satunya adalah jalan H.R. Rasuna Said yang selalu dipadati dengan kendaraan  yang  melintas  baik  itu  warga  Jakarta  maupun  dari  Jabodetabek,  lalu  lintas  di  Jalan  H.R  Rasuna  Said Jakarta sering sekali mengalami kemacetan salah satu penyebabnya adalah peningkatan jumlah kendaraan di dalam kota  dan  juga  kinerja  lalu  lintas  yang  tidak  diimbangi  oleh  meningkatnya  jumlah  pengguna  jalan.  Peningkatan jumlah volume lalu lintas akan menyebabkan perubahan perilaku terhadap kinerja lalu lintas, berdasarkan pedoman MKJI  1997  (Manual  Kapasitas  Jalan  Indonesia)  nilai  kapasitas  ruas  jalan  sebesar  C  =  6968  smp/km  dengan kecepatan  arus  bebas  sebesar  Fv  =  59,55  km/jam  sedangkan  kapasitas  model  terpilih Greenberg menghasilkan kapasitas C = 11384 smp/km dengan kecepatan arus bebas Sff = 49,72 km/jam sedangkan kondisi kendaraan yang melintas melebihi kapasitas dasar bedasarkan MKJI 1997 yaitu volume maksimum sebesar V = 10635 smp/km dan dengan kecepatan S = 18,25 km/jam sehingga model penelitian yang akan digunakan sebagai acuan perhitungan selanjutnya adalah model Greenberg .
Kata kunci: Greenshield; Greenberg; Underwood; Kapasitas ; MKJI 1997

## 1. PENDAHULUAN
Kota administrasi Jakarta Selatan merupakan salah satu daerah yang terletak di provinsi DKI Jakarta dan sekaligus menjadi  wilayah  elit  di  Provinsi  DKI  Jakarta,  bedasarkan  data  dari  badan  pusat  statistik  DKI  Jakarta,  diketahui adanya kepadatan penduduk yang pesat dikarenakan bukan hanya sebagai daerah permukiman tetapi juga sebagai lokasi pusat perniagaan dan perkantoran, tercatat jumlah penduduk pada tahun 2018 sebanyak 2.296.977 jiwa atau 21,94% dari total penduduk DKI Jakarta. Jalan H.R Rasuna Said sendiri merupakan jalan protokol yang terletak di Kecamatan Menteng Jakarta Selatan, nama jalan ini diambil dari nama seorang pahlawan nasional indonesia yaitu Rasuna Said. Jalan ini membentang sepanjang 4,9 kilometer dari Menteng Jakarta Pusat sampai Tendean Mampang Prapatan  Jakarta  Selatan,  setiap  harinya  kegiatan-kegiatan  di  Jalan  Rasuna  Said  menghasilkan  sirkulasi  atau pergerakan secara terus-menerus baik pagi, siang, sore maupun malam hari. Karena merupakan salah satu jalur lalu- lintas dengan sirkulasi yang besar, sehingga jalan H.R Rasuna Said ini mempunyai sejumlah masalah lalu-lintas. Tingginya sirkulasi ini ditandai banyaknya jumlah kendaraan yang melintasi jalan tersebut, baik pergerakan menerus maupun pergerakan lokal yang menggunakan lahan disekitar ruas jalan tersebut. Langkah yang biasanya ditempuh
yaitu  dengan  meningkatkan  efisiensi  penggunaan  ruang  jalan,  mengurangi  angkutan  yang  tidak  efisien  dalam penggunaan ruang jalan. Untuk itu langkah yang dilakukan yakni dengan meningkatkan kapasitas infratruktur yang ada, membatasi dan mengendalikan penggunaan kendaraan pribadi serta mendorong penggunaan angkutan umum (Iskandar, 2012).
Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut:
o Untuk menentukan kapasitas jalan bedasarkan MKJI.
o Untuk menentukan kecepatan arus bebas bedasarkan MKJI.
o Untuk membuat model hubungan kepadatan lalu lintas dan kecepatan lalu lintas.
o Untuk mengevaluasi kapasitas dan kecepatan arus bebas bedasarkan MKJI.
o Untuk menganalisis kinerja lalu lintas dengan berbagai kondisi.

## Parameter arus lalu lintas
Terdapat  beberapa  variabel  atau  ukuran  dasar  yang  digunakan  untuk  menjelaskan  arus  lalu  lintas.  Tiga  variabel utama adalah volume (q), kecepatan (v), dan kepadatan (k). Variabel lainnya yang digunakan dalam analisis lalu lintas adalah headway (h), spacing (s), dan occupancy (R).

## Volume lalu lintas (v)
Volume lalu lintas adalah banyaknya kendaraan yang melewati suatu titik atau garis tertentu pada suatu penampang melintang  jalan.Data  pencacahan  volume  lalu  lintas  adalah  informasi  yang  diperlukan  untuk  fase  perencanaan, desain, manajemen sampai pengoperasian jalan (Sukirman, 1994).

## Ekivalen Mobil Penumpang (EMP)
Dalam rekayasa lalu lintas, arus kendaraan yang bersifat campuran karena keragaman tipe kendaraan perlu diubah dalam suatu arus yang setara dengan acuan jenis kendaraan tertentu yang dalam hal ini adalah mobil penumpang sehingga  selanjutnya  dinyatakan  dalam  satuan  mobil  penumpang.  Dengan  demikian  arus  dari  berbagai  tipe kendaraan  harus  diubah  menjadi  kendaraan  mobil  penumpang  dengan  menggunakan  suatu  nilai  konversi  yang disebut dengan ekivalensi mobil penumpang (Putranto, 2008). Nilai dari ekivalen mobil penumpang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Nilai ekivalensi jenis kemdaraan (EMP) No. Jenis Kedaraan Satuan Mobil Penumpang 1 Sepeda Motor 0,3 2 Mobil Penumpang 1 3 Truck Ringan 1,2 4 Truck Sedang 2,5 5 Bus 1,2 6 Truck Berat 3 (Sumber: MKJI, 1997)

## Kecepatan
Kecepatan adalah jarak yang dapat ditempuh dalam satuan waktu tertentu, biasa dinyatakan dalam satuan km/jam. Pemakai  jalan  dapat  menaikkan  kecepatan  untuk  memperpendek  waktu  perjalanan,  atau  memperpanjang  jarak perjalanan.  Nilai  perubahan  kecepatan  adalah  mendasar  tidak  hanya  untuk  berangkat  dan  berhenti  tetapi  untuk seluruh arus lalu lintas yang dilalui.

## Kecepatan arus bebas
Kecepatan arus bebas adalah kecepatan rata-rata teoritis (km/jam) lalu lintas pada kerapatan sama dengan nol, yaitu tidak  ada  kendaraan  yang  lewat.  Kecepatan  arus  bebas  merupakan  kecepatan  (km/jam)  kendaraan  yang  tidak dipengaruhi oleh kendaraan lain (yaitu kecepatan dimana pengendara merasakan perjalanan yang nyaman, dalam kondisi geometrik, lingkungan dan pengaturan lalu lintas yang ada, pada segmen jalan dimana tidak ada kendaraan yang  lain  (MKJI,  1997).Penentuan  kecepatan  arus  bebas  pada  kondisi  sesungguhnya  dapat  dihitung  dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
(1)
dengan FV = kecepatan arus bebas kendaraan ringan (km/jam), FVo = kecepatan arus bebas dasar kendaraan ringan (km/jam), FVw = penyesuaian lebar jalur lalu lintas efektif (km/jam), FFVsf = faktor penyesuaian kondisi hambatan samping (perkalian), FFVcs = faktor penyesuaian ukuran kota (perkalian).

## Kepadatan (D)
Kepadatan  didefenisikan  sebagai  jumlah  kenderaan  yang  menempati  suatu  panjang  tertentu  dari  lajur  atau  jalan, dirata-ratakan  terhadap  waktu,  biasanya  dinyatakan  dengan  kenderaan  per  km  (kend/km).  Penentuan  kepadatan dapat dihitung dengan cara berikut:
D = V S (2)
dengan D = kepadatan lalu lintas (kend/km), V = volume lalu lintas/kapasitas lalu lintas (kend/jam), S = kecepatan lalu lintas (km/jam, m/det).

## Kapasitas jalan (C)
Kapasitas  satu  ruas  jalan  dalam  satu  sistem  jalan  raya  adalah  jumlah  kendaraan  maksimum  yang  memiliki kemungkinan  yang  cukup  untuk  melewati  jalan  tersebut  (dalam  satu  maupun  kedua  arah)  dalam  periode  waktu tertentu dan dibawah kondisi jalan dan lalu lintas yang umum, (Oglesby, C.H, 1993).Besarnya kapasitas dipengaruhi oleh kapasitas dasar, faktor penyesuaian lebar jalur lalu lintas, faktor penyesuaian pemisah arah, faktor penyesuaian hambatan  samping  dan  faktor  penyesuaian  ukuran  kota  (MKJI,  1997).Maka  penentuan  kapasitas  pada  kondisi sesungguhnya dapat dihitung dengan rumus:
C = C o x FC w x FC sp x FC sf x FC c (3)
dengan C = kapasitas (smp/jam), Co = kapasitas dasar (smp/jam), FCw  = faktor penyesuaian lebar jalur lalu lintas, FCsp  =  faktor  penyesuaian  pemisahan  arah,  FCsf  =  faktor  penyesuaian  hambatan  samping,  FCcs  =  faktor penyesuaian ukuran kota.

## Hambatan samping
Hambatan samping yakni aktivitas samping yang dapat menimbulkan konflik dan berpengaruh terhadap pergerakan arus lalu lintas serta menurunkan kinerja jalan.Adapun tipe kejadian hambatan samping adalah:
o Jumlah pejalan kaki berjalan atau menyebrang sepanjang segmen jalan.
o Jumlah kendaraan berhenti dan parkir.
o Jumlah kendaraan bermotor yang masuk dan keluar dari lahan samping jalan dan jalan samping.
o Arus kendaraan lambat yaitu arus total (kend/jam) sepeda, becak, delman, pedate dan sebagainya.

## Hubungan volume, kecepatan, dan kepadatan
Dalam  hubungan  antara  parameter-parameter  lalu  lintas,  terdapat  3  komponen  parameter  penting  adalah  sebagai berikut:
o Volume ( Flow) : Jumlah kendaraan yang melewati suatu titik tinjau tertentu  pada suatu ruas jalan. o Kecepatan (Speed): Jarak yang dapat ditempuh suatu kendaraan pada ruas jalan per satuan waktu.
o Kepadatan (Density) : Jumlah kendaraan per satuan panjang jalan tertentu.

## Model hubungan karakteristik arus lalu lintas
Studi hubungan aliran lalu lintas telah banyak dilakukan oleh para ahli transportasi, hasil studi ini dituangkan dengan model matematis. Terdapat 3 model yang dikenal antara lain:
o Model Greenshield . o Model Greenberg . o Model Underwood .

## Model Greenshield
Pemodelan  ini  merupakan  model  dengan  kondisi  ideal  ( ideal  state )  atau  tanpa  gangguan  dan  tanpa  hambatan samping,  hubungan  linear  antara  kecepatan  dan  kerapatan  ini  menjadi  hubungan  yang  paling  popular  dan  alam tinjauan pergerakan lalu lintas (Ofyar Tamin, 2000). Adapun persamaan hubungan kecepatan dan kepadatan adalah sebagai berikut:
S = Sff - 𝑆𝑓𝑓 𝐷𝑗 . 𝐷 (3)
Dimana Sff = adalah kecepatan pada kondisi lalu lintas sangat rendah atau pada kondisi kepadatan mendekati nol atau kecepatan arus bebas (km/jam), Dj = adalah kepadatan pada kondisi arus lalu lintas macet total ( kend/km ).
Adapun  persamaan  kondisi-kondisi  lain  yang  dapat  dipergunakan  juga,  sebagai  contoh  kondisi  arus  maksimum/ kapasitas  (Vm),  kondisi  kepadatan  maksimum  (Dm),  Kondisi  kecepatan  pada  saat  arus  maksimum  (Sm).  Dari kondisi-kondisi tersebut dapat dicari dengan rumus sebagai berikut:
Vm = 𝐷𝑗 𝑥 𝑆𝑓𝑓 4 (4)
Dm = 𝐷𝐽 2 (5)
Sm = 𝑆𝑓𝑓 2 (6)

## Model Greenberg
Hubungan ini dibuat dengan mengasumsikan bahwa arus lalu lintas mempunyai kesamaan dengan arus fluida. Pada tahun 1959 Greenberg menyelidiki aliran arus lalu lintas yang dilakukan pada bagian utara terowongan Lincoln di kota  New  York  dan  menganalisis  hubungan  antara  kecepatan  dan  kerapatan  dengan  mempergunakan  asumsi kontinuitas  dari  persamaan  gerakan  benda  cair.  Adapun  persamaan  hubungan  kecepatan  dan  kepadatan  adalah sebagai berikut:
S = ln D b − ln C b (7)
Adapun persamaan kondisi-kondisi lain yang dapat dipergunakan juga, sebagai berikut:
Vm = Sm.C. e Sm (8)
Dm = 𝑒 𝐿𝑛𝐶−1 (9)
Sm = - 1 𝑏 (10)

## Model Underwood
Underwood mengasumsikan  bahwa  hubungan  matematis  antara  kecepatan  –  kepadatan  bukan  merupakan  fungsi linear melainkan fungsi eksponensial (Ofyar Tamin, 2000). Persamaan yang menyatakan hubungan antara kecepatan dan kepadatan dapat dinyatakan sebagai berikut:
LnS = LnSff - D Dm (11)
Adapun persamaan kondisi-kondisi lain yang dapat dipergunakan juga, sebagai berikut:
D M = - 1 𝐵 (12)
Sm = 𝑒 𝐿𝑛 𝑆𝑓𝑓−1 (13) Vm= 𝐷𝑚 .𝑆𝑓𝑓 𝑒 (14)

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu:
o Studi  literatur  atau  perpustaakaan,  dengan  sumber  seperti  buku,  jurnal-jurnal  ilmiah  yang  ada hubungannya dengan yang akan dibahas, artikel- artikel dan sebagainya.
o Pendekatan metode survei.
o Metode survei pada jalan yang ditinjau dengan cara memperhatikan dan menghitung jumlah kendaraan yang melintas dalam kurun waktu lebih 2 jam per sesi.
o Menganalisis data pengamatan dengan membuat model aliran transportasi dan grafik hubungan  antara kecepatan, kepadatan dan volume serta membuat hasil kinerja lalu lintas yang meliputi tingkat pelayanan ruas jalan tersebut.

## Metode pengumpulan data
Survei yang akan dilaksanakan dengan cara pengamatan secara langsung dilokasi adalah salah satu metode primer yang mencangkup seperti kapasitas jalan, kecepatan rata–rata, volume lalu lintas.

## Metode analisis statistik regresi linear
Regresi linear adalah metode statistika yang digunakan untuk membentuk model hubungan antara variabel terikat (dependen; responden;Y) dengan satu atau lebih variabel bebas (independen; prediktor; X). Analisis regresi setidak- tidaknya memiliki 3 kegunaan, yaitu untuk tujuan deskripsi dari fenomena data atau kasus yang sedang diteliti, untuk tujuan kontrol, serta untuk tujuan prediksi.
Dari variabel-variabel bebas yang digunakan untuk membentuk model regresi tersebut, bentuk persamaan regresi linear sebagai berikut:
B = 𝑁 .  ( 𝑋𝑖.𝑌𝑖)−  𝑋𝑖 .  𝑌𝑖 𝑁.  𝑋𝑖 2 −(  𝑋𝑖) 2 (15)
Y = A + B.X (16)
dengan  Y  =  variabel hasil prediksi.  A  =  konstanta  kurva  linear,  B  = koefisien  parameter  laju,  X  = pertumbuhan beban variabel.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik lokasi penelitian
Karakteristik ruas jalan lokasi penelitian dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Karakteristik ruas jalan lokasi penelitian No Uraian Keterangan 1 Lebar jalan 17,5 m 2 Jumlah lajur 2 lajur 1 arah 3 Tipe ruas jalan 4/2 D 4 Lebar Trotoar 1,5 m 5 Lebar median 1 m 6 Lebar bahu jalan 0,5 m 7 Parkir pinggir jalan Tidak ada 8 Jembatan penyebrangan Tersedia 9 Ukuran kota Besar 10 Tipe daerah Komersial dan perkantoran
Dari data yang dapat dilihat pada tabel 2, kondisi ruas jalan yang penulis analisis hanya satu arah dan jalur cepat saja  dengan  tipe  ruas  jalan  4/2  D  atau  jalan  satu  arah  tepat  di  depan  RS  MMC  ( Metropolitan  Medical  Center Hospital ) dengan arah lalu lintas dari Menteng Jakarta Pusat menuju Mampang Prapatan Jakarta Selatan. Adapun lokasi data lalu lintas yang diambil dapat diakses melalui link google maps (https://www.google.com/maps/place/Metropolitan+Medical+Centre+(MMC)+Hospital/@6.234788,106.8395576, 13.33z/data=!4m5!3m4!1s0x2e69f3ef1dd2565b:0x92260e34f4f59617!8m2!3d-6.2199783!4d106.8322992)  akses menuju lokasi penelitian dapat ditempuh menggunakan transportasi umum yaitu bus Transjakarta dengan turun di halte GOR Sumantri atau menggunakan transportasi lainnya yaitu taksi dan transportasi online lainnya.
Kondisi disekitar lokasi penelitian banyak gedung-gedung perkantoran dan juga pusat perbelanjaan, salah satunya gedung duta besar Malaysia dan juga RS Mayapada.

## Analisis EMP, volume, kecepatan dan kepadatan
Hasil analisis volume yang sudah dikalikan dengan faktor konversi EMP dapat dilihat pada tabel 3 sampai tabel 5 berikut ini:
Tabel 3. Data volume lalu lintas pada jam sibuk pagi Data Volume Per jam Volume smp/jam Kecepatan Rata-Rata (km/jam) Kepadatan (smp/km) Pagi Waktu Data 1 07.00-08.00 8125,6 25,25 321,8 Data 2 07.15-08.15 7996 24,5 326,4 Data 3 07.30-08.30 7532,5 25,25 298,3 Data 4 07.45-08.45 7572,2 27,5 275,4 Data 5 08.00-09.00 7509 28,25 265,8 Maksimum 8125,6 28,25 Minimum 7509 24,5
Hasil analisis tabel 3, dapat dilihat bahwa terjadi kepadatan tertinggi pada jam sibuk pagi pukul 07.15-08.15 yaitu sebesar D = 326,4 smp/km dengan kecepatan rata-rata S = 24,5 km/jam.
Tabel 4. Data volume lalu lintas pada jam sibuk siang Data Volume Per jam Volume smp/jam Kecepatan Rata-Rata (km/jam) Kepadatan (smp/km) Siang Waktu Data 1 12.00-13.00 5587,9 35,25 158,5 Data 2 12.15-13.15 5954,5 35 170,1 Data 3 12.30-13.30 5995,9 34,25 175,1 Data 4 12.45-13.45 6149,4 33,75 182,2 Data 5 13.00-14.00 6083,5 34 178,9 Maksimum 6149,4 35,25 Minimum 5587,9 33,75
Hasil analisis tabel 4, dapat dilihat bahwa terjadi kepadatan tertinggi pada jam sibuk siang pukul 12.45-13.45 yaitu sebesar D = 182,9 smp/km dengan kecepatan rata-rata S = 33,75 km/jam.
Tabel 5. Data volume lalu lintas pada jam sibuk sore Data Volume Per jam Volume smp/jam Kecepatan Rata-Rata (km/jam) Kepadatan (smp/km) Sore Waktu Data 1 16.00-17.00 9167 26,75 342,6915888 Data 2 16.15-17.15 9730,3 24,75 393,1434343 Data 3 16.30-17.30 9880,1 23 429,5695652 Data 4 16.45-17.45 10099,6 20,75 486,7277108 Data 5 17.00-18.00 10635 18,25 582,739726 Maksimum 10635 26,75 Minimum 9167 18,25
Hasil analisis tabel 5, dapat dilihat bahwa terjadi kepadatan tertinggi pada jam sibuk sore pukul 17.00-18.00 yaitu sebesar D = 582,73 smp/km dengan kecepatan rata-rata S = 18,25 km/jam.

## Analisis kecepatan arus bebas
Dalam Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI 1997) kecepatan arus bebas dasar kendaraan ringan dipilih sebagai kriteria dasar untuk kinerja segmen jalan pada arus sama dengan nol. Perhitungan kecepatan arus bebas di ruas jalan HR Rasuna Said selegkapnya sebagai berikut:
FV = (FV 0 + FV W ) × FFV SF × FFV CS
Pada persamaan diatas nilai-nilai FVo, FVw, FFVsf dan FFVcs dapat dilihat pada MKJI 1997, sebagai berikut:
− FV 0
= kecepatan arus bebas dasar kendaraan ringan untuk jalan empat-lajur terbagi (4/2 D)
55 km/jam − FV W = penyesuain kecepatan untuk lebar jalan adalah (4 km/jam)
− FFV SF = faktor penyesuain kondisi hambatan samping adalah (0,98)
− FFV CS = faktor penyesuain kecepatan untuk ukuran kota adalah (1,03) Sehingga : FV = (FV 0 + FV W ) × FFV SF × FFV CS = (55 + 4) × 0,98 × 1,03 = 59,55 km/jam Rangkuman hasil perhitungan kecepatan arus bebas (F V ) dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Analisis kecepatan arus bebas
Fwo FVw (Fwo + FVw) FFVsf FFVcs FV 55 4 59 0,98 1,03 59,55
Dari  hasil  analisis  kecepatan  arus  bebas  pada  tabel  6,  dapat  diketahui  bahwa  bedasarkan  manual  kapasitas  jalan Indonesia  1997  kecepatan  arus  bebas  pada  ruas  jalan  H.R  Rasuna  Said  tepatnya  pada  lokasi  penelitian  memiliki kecepatan arus bebas sebesar Fv = 59,55 km/jam.

## Analisis kapasitas ruas jalan
Dalam  perhitungan  kapasitas  ruas  jalan,  langkah-langkah  perhitungannya  adalah  menentukan  nilai-nilai  yang dijadikan  dasar  perhitugan  kapasitas  yaitu  kapasitas  dasar  dan  dan  beberapa  factor  penyesaian.  Berikut  analisis kapasitas ruas jalan:
C = C O × FC W × FC SP × FC SF × FC CS (18)
Rangkuman komponen-komponen seperti Co, FCw, FCsp, FCsf, dan FCcs dapat dilihat pada tabel 7 berikut:
Tabel 7. Analisis kapasitas ruas jalan H.R Rasuna said
Co Faktor Penyesuaian C FCw FCsp FCsf FCcs 6600 1,08 1 0,94 1,04 6968,3328
Dari hasil analisis kapasitas pada tabel 7, dapat diketahui bahwa bedasarkan manual kapasitas jalan Indonesia 1997 kapasitas pada ruas jalan H.R Rasuna Said tepatnya pada lokasi penelitian memiliki kecepatan arus bebas sebesar C = 6968,3328 smp/km.

## Contoh analisis model Greenshield jam sibuk pagi
Contoh analisis regresi pada model Greenshield dapat dilihat pada tabel 8 dan rangkuman pada tabel 9 berikut ini:
Tabel 8. Regresi model Greenshield Data Volume Per jam Kecepatan Rata-Rata (km/jam) (S=Y1) Kepadatan (smp/km) (D=X1) Y1^2 X1^2 X1*Y1 Pagi Waktu Data 1 07.00-08.00 25,25 321,81 637,56 103559,06 8125,6 Data 2 07.15-08.15 24,5 326,37 600,25 106515,65 7996 Data 3 07.30-08.30 25,25 298,32 637,56 88992,93 7532,5 Data 4 07.45-08.45 27,5 275,35 756,25 75819,12 7572,2 Data 5 08.00-09.00 28,25 265,81 798,06 70652,46 7509 Σ 130,75 1487,65 3429,69 445539,23 38735,3 Rata-rata 26,15 297,53
Dari data tabel 8 regresi Greenshield maka didapat nilai-nilai parameter sebagai berikut:
Tabel 9. Data hasil regresi model Greenshield N A B Sff Dj Dm Sm Vm 5 43,13665348 -0,057092308 43,14 755,56 377,78 21,57 8148,080381
Dari data  volume  dan  analisis  data maka  rekapitulasi dan persamaan  regresi  model Greenshield, Greenberg dan Underwood pada beberapa rentang waktu dapat dilihat pada tabel 10 untuk waktu pagi siang dan sore, tabel 11 untuk waktu gabungan pagi-sore adalah sebagai berikut:
Tabel 10. Rekapitulasi persamaan hubungan kecepatan dan kepadatan model Greenshield , Greenberg dan Underwood periode pagi siang sore Model Persamaan Model Pagi Siang Sore Greenshield S = 43,1366 – 0,05709D S = 45,9243 – 0,06634 D S = 38,6917 – 0,03578 D Greenberg S = 122,84745 – 16,9865 Ln D S = 92,14127 – 11,19797 Ln D S = 122,28123 – 16,36276 Ln D Underwood LnS = 3,88644 – 0,00217 D LnS = 3,85053 – 0,00192 D LnS = 3,81549 – 0,00162 D
Tabel 11. Rekapitulasi persamaan hubungan kecepatan dan kepadatan Model Greenshield , Greenberg dan Underwood periode pagi - sore Waktu Persamaan Model Pagi - Sore Greenshield Greenberg Underwood S = 40,4533 – 0,0414842 D S = 101,39537 – 13,04704 Ln D LnS = 3,78128 – 0,00156 D
Persamaan-persamaan yang didapat pada analisistabel 10 dan tabel 11, dapat digunakan dalam kegiatan perhitungan selanjutnya  yaitu  mencari  data  kecepatan  atau  kepadatan  yang  berhubungan  dengan  persamaan  regresi  linear sederhana.
Setelah didapat model persamaan kecepatan dan kepadatan dalam berbagai kondisi waktu yang berbeda, maka dapat dilanjutkan untuk mencari nilai-nilai dari parameter-parameter nilai yang lainnya yaitu Dm, Sm dan Vm. Berikut rekapitulasi hasil analisis nilai parameter Dm, Sm dan Vm pada tabel 12 dan pada tabel 13 untuk periode gabungan:
Tabel 12. Rekapitulasi hasil analisis nilai Dm, Sm dan Vm periode pagi, siang dan sore
Model Waktu R2 Dm Sm Vm Greenshield Pagi 0,87678 377,78 21,57 8148,080381 Siang 0,7426 346,14 22,96 7948,161 Sore 0,9856 540,72 19,34 10460,76 Greenberg Pagi n.a 508,519 16,98 8638,01 Siang n.a 1378 11,19 15430,83 Sore 0,8466 647,5 16,36 10595,72 Underwood Pagi 0,0391 172,09 18,29 8447,72 Siang n.a 520,66 17,66 9197,51 Sore 0,8113 617,28 17,06 10541,42
Dapat dilihat pada tabel 12 bahwa nilai faktor determinasi R 2 terbaik terdapat pada model Greenshield pada waktu sore dengan nilai R 2 = 0,9856. Dengan nilai Dm = 540,72 smp/km, Sm = 19,34 km/jam dan juga Vm = 10460,76 smp/km. Dengan begitu maka model acuan yang dapat digunakan untu perhitungan periode pagi, siang dan sore dapat menggunakan model dari analisis Greenshield.
Tabel 13. Rekapitulasi hasil analisis nilai Dm, Sm dan Vm periode pagi, siang dan sore Model Waktu R2 Dm Sm Vm Greenshield Pagi - Sore 0,9216 487,58 20,23 9862,12 Greenberg 0,98149 872,27 13,04 11384,82 Underwood 0,9585 642,19 16,13 10364,9
Dari hasil analisis data gabungan pada tabel 13, didapat nilai R 2 terbaik yaitu pada model Greenberg sebesar R 2 = 0,98149 sehingga model Greenberg dapat menjadi acuan dalam perhitungan selanjutnya.

## Grafik model hubungan kecepatan dan kepadatan
Hasil  dari  analisis  model  hubungan  kecepatan  dan  kepadatan,  maka  dapat  dituangkan  kedalam  grafik  hubungan kecepatan dan kepadatan, grafik yang akan ditampilkan hanya grafik pada periode gabungan data pagi – sore. Hasil perhitungan  model Greenshield dapat  dilihat  pada  grafik  1,  untuk  model Greenberg pada  grafik  2  dan  model Underwood pada grafik 3 sebagai berikut:
Grafik 1. Hubungan kecepatan dan kepadatan Greenshield periode data gabungan
Dari data grafik 1 hasil analisis data gabungan menunjukan model Greenshield menghasilkan garis lurus yang linear, dengan data lapangan yang tidak terlalu menyimpang terhadap data dari model.
Grafik 2. Hubungan kecepatan dan kepadatan Greenberg periode data gabungan
0.0 100.0 200.0 300.0 400.0 500.0 600.0 700.0 0 10 20 30 40 Kepadat an Kecepatan Kecepatan Dan Kepadatan Data Lapangan 0.0 100.0 200.0 300.0 400.0 500.0 600.0 700.0 0 10 20 30 40 Kepadat an Kecepatan Kecepatan Dan Kepadatan Data Lapangan
Dari data grafik 2 hasil analisis data gabungan menunjukan model Greenberg menghasilkan garis parabola, hal ini disebabkan  karena  model Greenberg merupakan  model  perhitungan  dengan  metode  logaritmik  dan  juga  data lapangan yang tidak terlalu menyimpang terhadap data dari model.
Grafik 3. Hubungan kecepatan dan kepadatan Underwood periode data gabungan
Dari data grafik 3 hasil analisis data gabungan menunjukan model Underwood menghasilkan garis parabola, hal ini disebabkan  karena  model Underwood merupakan  model  perhitungan  dengan  metode  exponensial  dan  juga  data lapangan yang tidak terlalu menyimpang terhadap data dari model.

## Evaluasi model terbaik periode pagi, siang dan sore
Pemilihan  model  terbaik  ini  dimaksudkan  untuk  mendapatkan  model  terbaik  untuk  dapat  dipergunakan  sebagai acuan  perhitungan  kinerja  lalu  lintas  pada  ruas  jalan  yang  dipilih.  Pemilihan  ini  dilakukan  dengan  cara membandingkan beberapa model dengan volume aktual serta MKJI. Hasil dari perhitungan pada periode jam sibuk pagi ini yaitu terpilih model pendekatan Greenshield dari ketiga model lainnya, dengan faktor determinasi R 2 = 0,88 dan juga kapasitas yang mendekati volume aktual di lapangan di banding kapasitas dasar MKJI. Hasil lengkapnya analisis dapat dilihat pada tabel 14 berikut.
Tabel 14. Evaluasi model terbaik periode pagi 07.00 – 09.00
Model R 2 Kapasitas model (smp/km) Kapasitas MKJI (smp/km) Volume aktual (smp/km) Model terpilih Greenshield 0,88 8148,08 6968,33 8125,6 ✓ Greenberg n.a 8638,01 6968,33 8125,6 ✗ Underwood 0,04 8447,72 6968,33 8125,6 ✗
Dapat  dilihat  pada  tabel  14  model Greenshield mendominasi  model  terbaik  pada  periode  pagi,  dengan  nilai  R 2 terbesar dan juga kapasitas mendekati volume aktual lapangan. Untuk evaluasi model terbaik periode lainnya dapat dilihat pada tabel 15 untuk periode pukul 12.00-14.00, dan juga tabel 16 untuk periode pukul 16.00-18.00.
Tabel 15. Evaluasi model terbaik periode siang 12.00 – 14.00
Model R 2 Kapasitas (smp/km) Kapasitas MKJI (smp/km) Volume aktual (smp/km) Model terpilih Greenshield 0,74 7948,16 6968,33 6149,4 ✓ Greenberg n.a 15430,83 6968,33 6149,4 ✗ Underwood n.a 9197,51 6968,33 6149,4
✗
0.0 100.0 200.0 300.0 400.0 500.0 600.0 700.0 0 10 20 30 40 Kepadat an Kecepatan Kecepatan Dan Kepadatan Data Lapangan
Dapat dilihat bahwa pada tabel 15 model Greenshield mendominasi model terbaik pada periode siang, dengan nilai R 2 terbesar dan juga kapasitas mendekati volume aktual lapangan.
Tabel 16. Evaluasi model terbaik periode siang 16.00 – 18.00
Model R2 Kapasitas (smp/km) Kapasitas MKJI (smp/km) Volume aktual (smp/km) Model terpilih Greenshield 0,99 10460,77 6968,33 10635 ✓ Greenberg 0,85 10595,72 6968,33 10635 ✗ Underwood 0,81 10541,42 6968,33 10635 ✗
Dapat dilihat bahwa pada tabel 16 model Greenshield mendominasi model terbaik pada periode sore, dengan nilai R 2 terbesar dan juga kapasitas mendekati volume aktual lapangan.
Sedangkan model terbaik pada periode gabungan dapat dilihat pada tabel 17, yaitu periode gabungan pukul 07.00- 18.00.
Tabel 17. Evaluasi model terbaik periode gabungan 07.00 – 18.00 Model R 2 Kapasitas (smp/km) Kapasitas MKJI (smp/km) Volume aktual (smp/km) Model terpilih Greenshield 0,92 9862,12 6968,33 10635 ✗ Greenberg 0,98 11384,82 6968,33 10635 ✓ Underwood 0,96 10364,9 6968,33 10635 ✗
Dapat dilihat bahwa terdapat perbedaan hasil terbaik pada periode gabungan dengan periode jam sibuk pagi, siang dan sore, pada periode gabungan justru model terbaik adalah Greenberg dengan nilai R 2 = 0,98 dengan kapasitas C = 11.382,82 smp/km terbesar dan juga mendekati volume aktual, hal ini menandakan model pendekatan Greenberg dapat digunakan sebagai acuan model untuk perhitungan kinerja lalu lintas ruas jalan H.R. Rasuna Said.

## Evaluasi kecepatan arus bebas ruas Jalan Rasuna Said
Dari hasil analisis bedasarkan Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI, 1997) pada ruas jalan Rasuna Said didapat nilai kecepatan arus bebasnya adalah Fv = 54,9505 km/jam. Kecepatan arus bebas ini harus dievaluasi dengan hasil dari  model  perhitungan  matematis  yang  menggunakan  data  aktual  dilapangan.  Hasil  dari  analisis  tersebut  dapat dilihat pada tabel 18 dan pada tabel 19 untuk data periode gabungan.
Tabel 18. Evaluasi kecepatan arus bebas menggunakan metode pendekatan Greenshield, Greenberg dan Underwood Periode Metode Kecepatan arus bebas model (km/jam) Kecepatan arus bebas (FV) MKJI (km/jam) Pagi Greenshield 43,14 59,5546 Greenberg n.a 59,5546 Underwood 49,74 59,5546 Siang Greenshield 45,92 59,5546 Greenberg n.a 59,5546 Underwood 48,02 59,5546 Sore Greenshield 38,69 59,5546 Greenberg n.a 59,5546 Underwood 46,39 59,5546
Tabel 19. Lanjutan evaluasi kecepatan arus bebas menggunakan metode pendekatan Greenshield,
Greenberg dan Underwood Periode Model Kecepatan arus bebas model (km/jam) Kecepatan arus bebas (FV) MKJI (km/jam) Data Gabungan pagi - sore Greenshield 40,45 59,5546 Greenberg n.a 59,5546 Underwood 43,87 59,5546
Pada  tabel  18  dan  tabel  19  evaluasi  kecepatan  arus  bebas  dengan  menggunakan  model  pendekatan Greenshield , Greenberg dan Underwood didapat bahwa model Underwood dengan periode pagi yaitu Sff = 49,74 km/jam. Ini berarti bahwa kondisi ruas jalan H.R Rasuna Said dapat masuk kondisi kepadatan minimum atau sama dengan nol dengan kecepatan 49,74 km/jam.

## Rasio V/C pada hasil analisis dengan model terpilih
Rasio V/C ini dimaksudkan untuk mengetahui rasio perbandingan antara volume aktual dengan kapasitas maksimum model yang dipilih. Angka rasio ini berada berkisar 0 – 1, bila hasil rasio mendekati 1 maka ruas jalan H.R Rasuna Said sudah jenuh dan mudah terjadi kemacetan. Analisis selengkapnya dapat dilihat pada tabel 20.
Tabel 20. Rasio V/C Periode Volume maksimum (smp/jam) Kecepatan (km/jam) Kapasitas dasar MKJI (smp/km) Kapasitas model terpilih (smp/km) Rasio V/C Pagi 8125,6 25,25 6968,33 - 1,166 8125,6 25,25 - 11384,82 0,714 Siang 6149,4 33,75 6968,33 - 0,882 6149,4 33,75 - 11384,82 0,54 Sore 10635 18,25 6968,33 - 1,526 10635 18,25 - 11384,82 0,934
Dari hasil analisis pada tabel 20, lebih relavan menggunakan kapasitas dari model yang dipilih karena rasio V/C masih berada dibawah 1 artinya kondisi jalan masih dalam kondisi tidak jenuh namun dapat terjadi penumpukan kendaraan.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarakan hasil analisis pada bab sebelumnya, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Volume maksimum  periode  pagi pukul  07.00  –  09.00 pada  ruas  jalan  Rasuna  Said  terjadi  pada  pukul 07.00 – 08.00 yaitu sebesar 8125,6 smp/jam sehingga kepadatan lalu lintas sebesar 321,8 smp/km, dengan kecepatan kendaraan rata-rata sebesar 25,25 km/jam.
2. Hubungan kecepatan dan kepadatan di ruas jalan Rasuna Said dengan hasil akhir hubungan matematis antara kecepatan dan kepadatan pada data pagi - sore menggunakan model Greenshield dimana semakin tinggi kecepatan maka semakin rendah kepadatan dengan persamaan model S = 40,4533 – 0,04148 dan model Greenberg dengan  nilai  S  =  101,39  –  13,047  LnD,  sedangkan Underwood dengan  nilai  Lns  = 3,7812 – 0,00156.D
3. Pada Jalan Rasuna Said model Greenberg merupakan model terbaik untuk dapat dipergunakan sebagai acuan perhitungan dan dengan nilai R 2 = 0,98.
4. Pada analisis model periode pagi, siang dan sore. Model yang di dapat adalah Greenshield , namun hasil analisis  menggunakan  data  gabungan  pagi  –  sore  model  yang  di  dapat  adalah Greenberg ,  hal  ini menunjukan  bahwa  kondisi  Jalan  H.R  Rasuna  Said  berada  dalam  gangguan  jika  di  lihat  secara keseluruhan dan oleh karena itu tidak dapat dipergunakan model linear Greenshield .
5. Bedasarkan hasil analisis kapasitas menggunakan MKJI 1997 didapat kapasitas C = 6968,3328 smp/km, hasil ini menunjukan bahwa bedasarkan MKJI 1997 nilai kapasitas yang dapat ditampung oleh ruas jalan adalah sebesar C = 6968,3328 smp/km.
6. Bedasarkan hasil analisis kecepatan arus bebas menggunakan MKJI 1997 didapat Fv = 59,55 km/jam, hasil ini menunjukan bahwa bedasarkan MKJI 1997 nilai kecepatan arus bebas yang terjadi pada ruas jalan H.R Rasuna Said adalah sebesar 59,55 km/jam.

## Saran
Adapun saran dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Untuk  penelitian  berikutnya,  secara  khusus  perlu  dibentuk  tim surveyor agar  lebih  fokus  dalam mengambil data untuk mengurangi kesalahan-kesalahan dalam pengambilan data.
2. Perlu melakukan survei lalu lintas satu hari penuh untuk mendapatkan lebih banyak variasi kondisi lalu lintas.

## DAFTAR PUSTAKA
Abubakar, Iskandar. Manajemen Lalu Lintas . Jakarta: Trasindo Gastama, 2012. Departemen Pekerjaan Umum. Manual Kapasitas Jalan Indonesia . Direktorat Jenderall Bina Marga. 1997. Jakarta. Oglesby, C. H. Teknik Jalan Raya . Jakarta: Erlangga, 1993. Putranto, L. S. Rekayasa Lalu Lintas . Jakarta: Indeks, 2008. Sukirman, S. Dasar-Dasar Perencanaan Geometrik Jalan Raya. Bandung: Nova, 1994. Tamin, O. Z.  . Perencanaan dan  Permodelan  Transportasi .  Bandung:  Edisi  Kedua Jurusan  Teknik  Sipil  Institut Teknologi Bandung, 2000.