Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Evaluasi  Nilai  Ekivalen  Mobil  Penumpang  (EMP)  Berdasarkan  Okupansi  dan Komposisi Kendaraan pada Bundaran Tirosa Kota Kupang
Amy Wadu 1,* , Mateus Sodanango 1 , Obed Nenobais 1 , Ludofikus Dumin 1
Jurusan Teknik Sipil, Politeknik Negeri Kupang, Kupang 1 Koresponden*, Email: awd.ub15@gmail.com
Info Artikel Abstract
Diajukan              26 Juni 2023
Diperbaiki           07 September 2023 Disetujui             27 Februari 2024 Keywords: roundabouts, occupancy, composition, traffic, MKJI, PKJI.
The necessity to assess Passenger Car Equivalent (PCE) values based on vehicle occupancy and  composition  has  arisen  due  to  increasingly  complicated  traffic  conditions.  This  study responds to the key issues in traffic performance assessment. The objective of this study is to determine  whether  this  approach  more  accurate  than  the  MKJI  1997  approach.    Traffic performance  was  calculated  with  heavy  vehicle (HV)  and  motorcycle (MC)  PCEs  based  on occupancy time and vehicle composition data at the Kupang City roundabout. Data collection methods involved field observations and traffic analysis software. The results showed that the traffic performance evaluation based on vehicle occupancy and composition data resulted in a level of service of C. Meanwhile based on MKJI 1997, the level of service was obtained at level F. Therefore, this study shows that the approach using vehicle occupancy and composition is more  accurate  in  assessing  traffic  performance  in  Kupang  City.  To  assure  an  optimal utilization of road resources, this method should be used in traffic planning and management.
Kata kunci: bundaran, okupansi, komposisi, lalu lintas, MKJI, PKJI

## Abstrak
Kondisi lalu lintas yang semakin kompleks menimbulkan kebutuhan untuk mengevaluasi nilai  ekivalen  mobil  penumpang  (EMP)  dengan  berdasarkan  okupansi  dan  komposisi kendaraan. Penelitian ini merespon masalah pokok dalam penilaian kinerja lalu lintas dan tujuannya  adalah  untuk  menentukan  pendekatan  ini  lebih  akurat  daripada  pendekatan pada MKJI 1997.   Kinerja lalu lintas dihitung dengan  EMP kendaraan berat (HV) dan sepeda motor (MCyang mengacu pada data waktu okupansi dan komposisi kendaraan di bundaran Kota Kupang. Metode pengumpulan data melibatkan pengamatan lapangan dan penggunaan perangkat lunak analisis lalu lintas. Hasil penelitian menunjukkan Evaluasi kinerja  lalu  lintas  berdasarkan  data  okupansi  dan  komposisi  kendaraan  menghasilkan tingkat  pelayanan  C,  sementara  berdasarkan  MKJI  1997,  tingkat  pelayanan  diperoleh pada  tingkat  F.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  pendekatan  yang menggunakan okupansi dan komposisi kendaraan lebih akurat dalam menilai kinerja lalu lintas di Kota Kupang. Direkomendasikan penggunaan metode ini dalam perencanaan dan manajemen lalu lintas untuk memastikan pemanfaatan optimal fasilitas jalan.

## 1. Pendahuluan
Bundaran  merupakan  daerah  jalinan  majemuk  yang mampu mengalirkan arus lalu lintas dengan volume rendah hingga medium. Pada kondisi arus lalu lintas dengan volume medium, bundaran lebih efektif dalam mengurangi tundaan lalu lintas bila dibandingkan dengan simpang tanpa APILL [1].  Pada  umumnya,  diberbagai  negara,  bundaran  diaplika- sikan sebagai alternatif simpang tanpa APILL pada arus lalu lintas campuran maupun homogen. Pada lalu lintas rendah, bundaran memberikan kapasitas yang lebih baik bila diban- dingkan dengan simpang tanpa APILL [2]. Salah parameter yang  sangat  penting  dalam  menganalisis  kinerja  bundaran adalah Ekivalen Mobil Penumpang (emp).
Emp digunakan untuk mengubah satuan kendaraan cam- puran  menjadi  satuan  mobil  penumpang  yang  setara  dan untuk menganalisis kapasitas dan tingkat pelayanan jalan dan
persimpangan [3]. Kebanyakan pedoman bundaran mengu- sulkan nilai konstan untuk emp tetapi nilai emp tunggal dapat mengakibatkan  ketidaksesuaian  dalam  kondisi  lalu  lintas yang heterogen di lapangan. EMP harus bervariasi  disesuai- kan dengan kondisi lalu lintas dan jalan sehingga emp dapat diterapkan pada kondisi lalu lintas yang tidak jenuh. Diban- dingkan  dengan  persimpangan  sebidang  lainnya,  interaksi antara kinerja operasional lalu lintas campuran dan fitur geo- metrik di bundaran dapat menghasilkan dampak yang signi- fikan pada jalur kendaraan berat dan operasi lalu lintas karena sifat  desain  bundaran  yang  melengkung  [4].  Bukti  empiris menunjukkan bahwa struktur pola lalu lintas membuat kon- disi operasional di jalan raya, jalan raya dan persimpangan jauh dari kondisi ideal seperti yang dijelaskan oleh Manual Kapasitas Jalan Raya [5][6]. Heterogenitas pengemudi, peng- guna, dan kendaraan yang berinteraksi satu sama lain dalam
lalu lintas berdampak pada tingkat kualitas operasional dan kondisi keselamatan entitas jalan [7][8]. Interaksi antar ken- daraan  yang memiliki berbagai ukuran, dan fitur statis dan dinamis  juga  dapat  memengaruhi  keakuratan  penilaian  dan aplikasi manajemen  lalu lintas apa pun [9]. Pada dasarnya, interaksi  antara  pola  lalu  lintas,  desain  bundaran yang  me- lengkung, heterogenitas pengemudi, kendaraan, dan fitur ja- lan  dapat  signifikan  memengaruhi  operasi  lalu  lintas  dan keselamatan jalan. Inilah yang menjadi latar belakang pene- litian tentang ini dilakukan di berbagai penjuru dunia
Pada penelitian yang dilakukan di Bundaran lambaro, Ka- bupaten Aceh besar, Nilai EMP  yang  diperoleh  dari  meng- gunakan  metode  waktu  okupansi  adalah 0,16 untuk sepeda motor (MC), 0,59 untuk becak motor (RS), 1,07 untuk mobil pick-up,  1,91  untuk  kendaraan  sedang  (MV),  dan  3,76 untuk  kendaraan  berat  (HV) sedangkan untuk metode regre- si linier adalah 0,20 untuk MC dan 2,18 untuk HV [10]. Se- dangkan pada penelitian yang dilakukan di Bundaran Joglo, Kota Solo, nilai  emp  dengan  menggunakan  metode  Rasio Headway  untuk  sepeda  motor  adalah  sebesar  0,44,  se- dangkan  untuk  HV sebesar 1,58. Nilai emp untuk MC de- ngan  menggunakan  metode  analisis  regresi  linier  adalah sebesar 0,17, dengan nilai koefisien korelasi diantara -0,6781 s/d  -0,8216.  Nilai  EMP  untuk  HV  sebesar  1,47,  dengan nilai  koefisien  korelasi  diantara  -0,1146  s/d  -0,5168  [11]. Pada penelitan yang dilakukan pada Bundaran Chomu House Circle Dan Chakka di India, faktor penyesuaian multiplikasi disarankan  untuk  digunakan  pada  persamaan  HCM  2010 langsung di lapangan untuk memperkirakan arus masuk pada kondisi lalu lintas yang heterogen Selanjutnya, nilai rata-rata dari semua faktor penyesuaian, diamati sebagai 1,1, direko- mendasikan  sebagai  faktor  perkalian  umum  untuk  estimasi kapasitas masuk di bawah skenario lalu lintas heterogen [2]. Secara keseluruhan, penelitian ini menghasilkan nilai  EMP untuk  tiap  jenis  kendaraan  dengan  menggunakan  berbagai metode analisis di lokasi yang berbeda, yang akan menjadi acuan penting dalam pemahaman dan perencanaan lalu lintas Hasil  penelitian  ini  akan  menghasilkan  nilai  emp  yang cocok  untuk  merevisi  kode  pada  Manual  Kapasitas  Jalan Indonesia (MKJI) 1997 tentang Jalinan Majemuk, dan bergu- na  untuk  upaya  tingkat  nasional  yang  sedang  berlangsung dalam mengembangkan Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia [12].  Dengan  demikian,  pembaruan  MKJI  penting  untuk menjaga  infrastruktur  jalan  yang  efisien,  aman,  dan  sesuai dengan  perkembangan  terkini  dalam  transportasi  dan teknologi.

## 2. Metode
Pengambilan  data  pergerakan  lalu  lintas  dilakukan  de- ngan menggunakan rekaman video menggunakan drone DJI Mavic Air 2 di Bundaran Tirosa yang beralamat di Jl. Bund. PU  No.1,  Tuak  Daun  Merah,  Kec.  Oebobo,  Kota  Kupang, Nusa  Tenggara  Timur  dengan  asumsi  hari  Senin  mewakili hari  kerja,  hari  Sabtu  mewakili weekend ,  dan  hari  Minggu mewakili  hari  dimana  mayoritas    masyarakat  kota  kupang melakukan  aktivitas beribadah. Rincian  pengambilan video sebagai berikut :
 Video 1 : Senin, 20 Februari 2023 Pukul 08.00 WITA
 Video 2 : Senin, 20 Februari 2023 Pukul 16.30 WITA
 Video 3 : Sabtu, 25 Februari 2023Pukul 08.00 WITA
 Video 4 :  Sabtu 25 Februari 2023 Pukul 16.30 WITA
 Video 5 : Minggu, 26 Februari 2023 Pukul 08.00 WITA
 Video 6 : Minggu 26 Februari 2023 Pukul 16.30 WITA
Data arus lalu lintas diperoleh dengan cara mengekstrak rekaman video untuk mendapatkan waktu okupansi dan kom- posisi  kendaraan,  yang  kemudian  akan  digunakan  untuk menganalisa kinerja bundaran.
Data okupansi bundaran diperoleh dari hasil pengamatan rekaman video di lapangan, di mana yang diamati waktu mu- lai dari ujung depan kendaraan memasuki wilayah bundaran sampai dengan ujung belakang kendaraan yang sama keluar dari  daerah  bundaran  tersebut,  dihitung  dengan  bantuan Stopwatch
Analisis  waktu  okupansi  dilakukan  untuk  menentukan ekivalensi  mobil  penumpang,  yaitu  untuk  mengukur  nilai satuan  mobil  penumpang  atau Passenger  Car  Unit (PCU), seperti  pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  [13] pada  Bundaran  berkaki  empat  di  Aceh  Besar  berdasarkan data waktu hunian pada operasi lalu lintas kompleks. [2] [14] mendefinisikan  pada  metode  ini,  kendaraan  tidak  hanya diklasifikasikan  sesuai  tipenya,  tetapi  juga  dikelompokkan berdasarkan  jenis  pergerakannya,  dalam  hal  ini  belok  kiri, lurus,  dan  belok  kanan.  Nilai  ekivalensi  mobil  penumpang menggunakan metode waktu okupansi kendaraan dapat dihi- tung menggunaakan persamaan (1).
𝑃𝐶𝑈 = 𝑥 (1)
PCU i adalah nilai emp kendaraan i, T i adalah rata-rata waktu okupansi kendaraan i (s), T c adalah rata-rata waktu okupansi mobil  penumpang  standar  (s),  A i adalah  proyeksi  luasan kendaraan  i  (m 2 ),  A c proyeksi  luasan  mobil  penumpang standar (m 2 ).
Analisis  komposisi  kendaraan  untuk  mendapatkan  nilai emp yaitu dengan menggunakan regresi linear ganda. Dalam regresi  linear  ganda  ini,  yang  dijadikan  sebagai  variabel dependen (Y) adalah mobil penumpang dan sebagai variabel independen (X) adalah jenis kendaraan yang lain [15].
Setiap  jenis  kendaraan  memiliki  pengaruh  masing-ma- sing terhadap jenis kendaraan lainnya, oleh karena itu maka perhitungan  menggunakan analisis regresi  linier sederhana. Dengan bentuk umumnya pada persamaan 2 dan persamaan 3 [16] :
𝑌 = 𝑏 + 𝑏 ∗ 𝑥 (2) 𝑌 = 𝑏 + 𝑏 ∗ 𝑥 (3)
Y adalah jumlah kendaraan ringan (LV) pada periode m, b 0 adalah Konstanta regresi, b 1 adalah jumlah kendaraan berat (HV) pada periode m, b 2 adalah jumlah sepeda motor (MC) pada  periode  m,  dan  x 1 merupakan  EMP  kendaraan  berat (HV) atau koefisien regresi, sedangkan x 2 adalah Ekivalensi
Mobil Penumpang sepeda (EMP) motor (MC) atau koefisien regresi
3. Hasil dan Pembahasan
A. Kondisi Geometrik Bundaran
Data  geometrik  bundaran  diperoleh  langsung  melalui pengukuran langsung di Bundaran Tirosa. Data yang diukur meliputi lebar lengan simpang, lebar jalinan, panjang jalinan, dan  jari-jari  bundaran.  Sesuai  arahan  MKJI  1997,  jika terdapat  parkir  di  jalan,  lebar  lengan dikurangi  2  m.  Hasil pengukuran    kondisi    geometrik    Bundaran    Tirosa    dapat dilihat  pada Tabel  1 dan  pada Tabel  2 adalah  dimensi kendaraan  berdasarkan jenisnya di Indonesia.
Tabel 1. Geometrik Bundaran Tirosa Lengan A (Jalan Bund. PU) B (Jalan Frans Seda) C (Jalan Pulau Indah) D (Jalan Piet A. Tallo) Tipe 2/2UD 4/2D 2/2UD 4/2D Lebar approach 7,30 6,00 6,60 6,00 Lebar Exit 8,20 8,20 9,20 8,20 Lebar Jalinan 14,17 17,30 17,30 12,00 Panjang Jalinan 25,40 28,40 17,00 46,00 Tabel 2. Dimensi Kendaraan Berdasarkan Jenisnya Jenis Kendaraan Dimensi (m) Lebar Panjang Luas MC 0,68 1,92 1,31 LV 1,66 4,19 6,96 HV 2,43 8,52 20,70

## B. Ekivalensi Mobil Penumpang Berdasarkan Okupansi
Waktu  okupansi  dihitung  berdasarkan  waktu  kendaraan melintasi bundaran.  Berdasarkan tipe  pergerakannya waktu okupansi paling rendah adalah kendaraan dengan pergerakan belok  kiri  dengan  7,02  detik  kemudian  diikuti  dengan pergerakan  lurus  21,46  detik,  dan  paling  lambat  dengan waktu 33,33 detik seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 . Berdasarkan  jenis  kendaraan,  waktu  okupansi  paling rendah  adalah  jenis  kendaraan  sepeda  motor  (MC)  dengan 16,13 detik, kemudian diikuti dengan kendaraan berat (HV) 22,81 detik dan jenis kendaraan ringan (LV) dengan 22,86 detik seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2 . Perhitungan emp jenis kendaraan dengan metode waktu okupansi dihitung berdasarkan  Persamaan  (1).  Hasil  perhitungan  ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar  3 menunjukkan  bahwa  nilai  EMP  untuk  jenis kendaraan HV adalah 2,97 yang artinya 1 unit kendaraan HV bisa disetarakan dengan 2,97 unit kendaraan LV, sedangkan nilai EMP MC adalah 0,13 yang artinya 1 unit kendaraan MC bisa disetarakan dengan 0,13 unit kendaraan LV. Nilai EMP ini juga jika  mengacu  pada  nilai EMP pada MKJI  1997, maka terdapat selisih 1,67 untuk nilai EMP HV dan terdapat selisih  0,37  untuk  EMP  MC.  Hal  ini  didukung  dengan penelitian  [2]  yang  dilakukan  perhitungan  dengan  metode okupansi dimana didapatkan hasil emp kendaraan berat pada bundaran Jaipur dan Thiruvananthapuram dengan nilai 4,02 dan 4,06, yang artinya nilai emp yang disajikan oleh MKJI jauh dibawah angka emp tersebut.
Amy Wadu dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 22, Nomor 1, Februari 2024 (17-22)
Gambar 1. Waktu Okupansi Berdasarkan Arah Pergerakan
Gambar 2. Waktu Okupansi Berdasarkan Jenis Kendaraan

## C. Komposisi Kendaraan
Pada Tabel  3 menunjukkan  persamaan  regresi  linear hubungan antara komposisi arus lalu lintas jenis kendaraan HV  terhadap  jenis  kendaraan  LV  dan  jenis  kendaraan  MC terhadap jenis kendaraan  LV dari setiap sampel video.
Tabel 3. Persamaan Linier HV dan MC terhadap LV Data HV MC Video 1 y = -3,2727x + 281,8 y = -0,2039x + 388,15 Video 2 y = -3,2672x + 307,63  y = -0,2553x + 408,28 Video 3 y = -2,5185x + 329,93  y = -0,2212x + 437,29 Video 4 y = -2,2273x + 281,55  y = -0,1591x + 317,82 Video 5 y = -3,2093x + 262,4 y = -0,1261x + 287,14
Video 6 y = -2,3684x + 272
y = -0,1326x + 319,71
Nilai EMP untuk jenis kendaraan HV adalah 2,81, yang artinya jumlah 1 unit jenis kendaraan HV bisa dissetarakan dengan 2,81 unit jenis kendaraan LV. Sedangkan EMP untuk jenis  kendaraan  MC  adalah  0,18,  yang  artinya  1  unit  jenis kendaraan  MC  bisa  disetarakan  dengan  0,18  unit  jenis kendaraan LV. Nilai EMP ini juga jika  mengacu  pada  nilai
EMP pada MKJI  1997, maka terdapat selisih 1,51 untuk nilai EMP HV dan terdapat selisih 0,32 untuk EMP MC. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3 , nilai EMP berdassarkan metode  komposisi  kendaraan  dan  waktu  okupansi  tidak terdapat perbedaan besar, hal ini berbeda jika dibandingkan dengan nilai EMP yang disajikan oleh MKJI yang memiliki selisih yang lebih besar. Hal ini didukung dengan penelitian [17]  di  Kolkata  yang  didapatkan  emp  untuk  MC  0,28 sedangkan  EMP  untuk  LV  didapatkan  2,7  yang  berbeda dengan nilai EMP yang disajikan oleh MKJI 1997.
Gambar 3. Ekivalen Mobil Penumpang Setiap Metode

## D. Kinerja Lalu Lintas Bundaran
Penilaian perilaku lalu lintas berdasarkan tingkat pelaya- nan menurut derajat kejenuhan hasil perhitungan EMP waktu okupansi, EMP komposisi kendaraan dan EMP MKJI 1997. Berdasarkan Tabel  4 ,  derajat  kejenuhan  (DS)  berdasarkan waktu  okupansi  mendapatkan  nilai  0,74  dengan  tundaan sebesar 11,1 detik per kendaraan yang berada pada tingkat pelayanan  C.  sedangkan  derajat  kejenuhan  berdasarkan komposisi  kendaraan  mendapatkan  nilai  0,79  dengan tundaan  sebesar  12,6  detik  per  kendaraan  dan  berada  pada tingkat  pelayanan  C.  Tingkat  pelayanan  C  disini  berarti kondisi  arus  lalulintas  masih  dalam  batas  stabil,  kecepatan operasi  mulai  dibatasi  dan  hambatan  dari  kendaraan  lain semakin besar [18] [19]. Sedangkan derajat kejenuhan (DS) berdasarkan  MKJI  1997  mendapatkan  nilai  1,10  dengan tundaan sebesar 61,73 detik per kendaraan dan berada pada tingkat  pelayanan  F  dengan  arus  lalulintas  berada  dalam keadaan dipaksakan, kecepatan relatif rendah, arus lalu lintas
7,02 21,46 33,33 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 Kiri Lurus Kanan W ak tu O ku pa ns i (d et ik ) Arah Pergerakan 16,13 22,81 22,86 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 LV HV LV W ak tu O ku pa ns i ( de tik ) Jenis Kendaraan 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 MC LV HV E M P Jenis Kendaraan Okupansi Komposisi Kendaraan
MKJI
sering  terhenti  sehingga  menimbulkan  antrian  kendaraan yang Panjang  [18] [20]. Hal ini menunjukkan bahwa peri- laku  lalu  lintas  berdasarkan  perhitungan  EMP  waktu okupansi  dan  komposisi  kendaraan  dianggap  lebih  akurat dibandingkan  dengan  perhitungan  berdasarkan  EMP  MKJI 1997, karna berdasarkan Gambar 5 menunjukkan arus lalu lintas  masih  stabil  dan  volume  lalu  lintas  belum  melebihi kapasitas bundaran. Sedangkan berdasarkan emp MKJI 1997 memiliki tingkat pelayanan F dengan karakteristik arus yang terhambat, kecepatan rendah, volume di atas kapasitas, sering terjadi kemacetan pada waktu yang cukup lama [21][22]. Hal ini semakin dikuatkan dengan penelitiannya [23] [24] bahwa pendekatan mikroskopis terbukti sebagai alat yang berguna untuk mengevaluasi variasi kualitas lalu lintas dengan adanya komposisi kendaraan yang heterogen.
Tabel 4. Perilaku Lalu Lintas Bundaran EMP Derajat kejenuhan Tundaan (detik/kendaraan) Peluang antrian (%) Waktu Okupansi 0,73 11,10 15-34 Komposisi Kendaraan 0,78 12,60 18-40 MKJI 1997 1,08 61,73 57-107
Gambar  5. Aerial  View Kondisi  Jam  Puncak  Bundaran Tirosa

## 4. Simpulan
Berdasarkan  Waktu  Okupansi  nilai  Ekivalen  Mobil Penumpang  (EMP)  untuk  jenis  kendaraan  HV  dan  MC adalah 2,97 dan 0,13. Berdasarkan komposisi kendaraan nilai Ekivalen  Mobil  Penumpang  (EMP)  untuk  jenis  kendaraan HV  dan  MC  adalah  2,81  dan  0,32.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa  nilai  emp  kendaraan  berat  (HV)  berdasarkan  waktu okupansi  hanya  selisih  0,16  sedangkan  nilai  emp  untuk sepeda motor (MC) hanya selisih 0,19. Ini merupakan selisih paling  kecil  jika  dibandingkan  dengan  emp  berdasarkan
MKJI  1997.  Kinerja  lalu  lintas  berdasarkan  okupansi  dan komposisi  kendaraan  masuk  dalam  tingkat  pelayanan  C, sedangkan  berdasarkan  MKJI  1997  masuk  dalam  tingkat pelayanan  F.  Disesuaikan  dengan  kondisi  lapangan  maka, kinerja  lalu  lintas  berdasarkan  okupansi  dan  komposisi kendaraan  lebih  akurat  bila  dibandingkan  dengan  emp berdasarkan MKJI 1997. Oleh karena itu penggunaan MKJI 1997  sebagai    panduan  perhitungan  kinerja  lalu  lintas  di bundaran perlu di tinjau ulang.

## Daftar Pustaka
[1] A.  K.  Patnaik,  L.  A.  Agarwal,  M.  Panda,  and  P.  K. Bhuyan,  “Entry  capacity  modelling  of  signalized roundabouts under heterogeneous traffic conditions,” Transp.  Lett. ,  vol.  12,  no.  2,  2020,  doi:  10.1080/- 19427867.2018.1533160.
[2] M.  Sonu,  A.  Dhamaniya,  S. Arkatkar,  and  G.  Joshi, “Time occupancy as measure of PCU at four legged roundabouts,” Transp.  Lett. ,  2016,  doi:  10.1080/- 19427867.2016.1154685.
[3] M. Sharma and S. Biswas, “Estimation of Passenger Car  Unit  on  urban  roads:  A  literature  review,” International Journal of Transportation Science and Technology , vol. 10, no. 3. 2021, doi: 10.1016/j.ijtst.- 2020.07.002.
[4] O. Giuffrè, A. Granà, T. Giuffrè, M. L. Tumminello, and  F.  Acuto,  “Passenger  car  equivalents  for  heavy vehicles  at  roundabouts.  A  synthesis  review,” Frontiers  in  Built  Environment ,  vol.  5.  2019,  doi:
10.3389/fbuil.2019.00080.
[5] D. C. Washington, “HCM 2016 :  Highway Capacity Manual,” Transp. Res. Board , 2016.
[6] P. Ryus, M. Vandehey, L. Elefteriadou, R. Dowling G, and B. Ostrom K, “New TRB Publication: Highway Capacity Manual 2010,” TR News , no. 273, 2011.
[7] S. K. M. and A. Verma, “Review of Studies on Mixed Traffic Flow: Perspective of Developing Economies,” Transp.  Dev.  Econ. ,  vol.  2,  no.  1,  2016,  doi: 10.1007/s40890-016-0010-0.
[8] G.  Asaithambi,  H.  S.  Mourie,  and  R.  Sivanandan, “Passenger  car  unit  estimation  at  signalized intersection  for  non-lane  based  mixed  traffic  using microscopic  simulation  model,” Period.  Polytech. Transp.  Eng. ,  vol.  45,  no.  1,  2017,  doi:  10.3311/- PPtr.8986.
[9] P. Raj, K. Sivagnanasundaram, G. Asaithambi, and A. U. Ravi Shankar, “Review of Methods for Estimation of Passenger Car Unit Values of Vehicles,” J. Transp.
Eng.  Part  A  Syst. ,  vol.  145,  no.  6,  2019,  doi:
Amy Wadu dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 22, Nomor 1, Februari 2024 (17-22) 22
10.1061/jtepbs.0000234.
[10]  T. D. Rosadi, “Penggunakan Okupansi dan Komposisi Kendaraan  untuk  Menentukan  Ekivalensi  Mobil Penumpang  (EMP)  Pada  Lalu  Lintas  Campuran  Di Bundaran  Empat  Lengan,” TERAS  J. ,  vol.  9,  no.  2, 2019, doi: 10.29103/tj.v9i2.191.
[11]  P.  K.  Utami,  “Penentuan  Nilai  Ekuivalensi  Mobil Penumpang  (Emp)  Pada  Bundaran  (  Studi  Kasus Bundaran Joglo ),” Universitas Sebelas Maret, 2010.
[12]  PKJI, “Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia,” Pandu. Kapasitas Jalan Indones. , 2014.
[13]  S. Sugiarto, F. Apriandy, R. Faisal, and S. M. Saleh, “Measuring Passenger Car Unit (PCU) at Four Legged Roundabout  using  Time  Occupancy  Data  Collected from Drone,” Aceh Int. J. Sci. Technol. , vol. 7, no. 2, 2018, doi: 10.13170/aijst.7.2.8587.
[14]  A. Ahmad and R. Rastogi, “An Approach to Deal with Heterogeneity on Roundabouts,” Int. J. Civ. Eng. , vol. 15, no. 4, 2017, doi: 10.1007/s40999-017-0189-4.
[15]  Risdiyanto, Rekayasa  dan  Manajemen  Lalu  Lintas : Teori dan Aplikasi , no. January. 2014.
[16]  K.  Tyagi,  C.  Rane,  Harshvardhan,  and  M.  Manry, “Regression  analysis,”  in Artificial  Intelligence  and Machine Learning for EDGE Computing , 2022.
[17]  S. Mondal, S. Chakraborty, S. K. Roy, and A. Gupta, “Estimation  of  passenger  car  unit  for  heterogeneous traffic  stream  of  urban  arterials:  case  study  of Kolkata,” Transp.  Lett. ,  2017,  doi:  10.1080/- 19427867.2017.1293313.
[18]  O. Z. Tamin, “Perencanaan, Pemodelan, dan Rekayasa
Transportasi,” in ITB Press , 2019.
[19]  A.  Pandey  and  S.  Biswas,  “Assessment  of  Level  of Service on urban roads: a revisit to past studies,” Adv. Transp.  Stud. ,  vol.  57,  2022,  doi:  10.53136/- 97912218000674.
[20]  M. Manoj Kumar, S. Hari Prasanna Rao, B. Lalithya, P.  Sai  Bhargavi,  and  A.  Pavan  Kumar,  “Level  of service  of  roads  in  Vijayawada,” Int.  J.  Recent Technol.  Eng. ,  vol.  8,  no.  2,  2019,  doi:  10.35940/- ijrte.B2027.078219.
[21]  J. Raj and P. Vedagiri, “Modeling Level of Service of Urban Roads Based on Travelers’ Perceptions,” Eur. Transp.  - Trasp. Eur. ,  no. 89, 2022, doi: 10.48295/- ET.2022.89.1.
[22]  A.  M.  Ekasari,  O.  Odah,  and  V.  Damayanti,  “The impact of online transportation growth on the level of road  services,”  in Journal  of  Physics:  Conference Series ,  2020,  vol.  1469,  no.  1,  doi:  10.1088/1742- 6596/1469/1/012033.
[23]  O.  Giuffrè,  A.  Granà,  M.  L.  Tumminello,  and  A. Sferlazza, “Estimation of Passenger  Car  Equivalents for single-lane roundabouts using a microsimulation- based  procedure,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  79,  2017, doi: 10.1016/j.eswa.2017.03.003.
[24]  A. Khan, A. Dhamaniya, and S. Arkatkar, “Effect of two-wheeler  proportion  on  passenger  car  units  at roundabout  in  Indian  urban  scenario,” Transp.  Lett. ,
2021, doi: 10.1080/19427867.2021.1919455.