http://jurnal.polimdo.ac.id/ JTST, 6 (1), 2024, 21-32

## Jurnal TEKNIK SIPIL TERAPAN

## Mikrosimulasi Kinerja Ruas Jalan
(Studi Kasus: Jalan Raya Kawangkoan-Tomohon)
Gisela Ondang 1 , Lucia Ingrid Regina Lefrandt 2 , Audie Lexie Egbert Rumayar 3 Program Studi Magister Teknik Sipil, Universitas Sam Ratulangi, Manado 1,2,3 E-mail: lala.ondang@gmail.com

## Abstrak
Kemacetan yang sering terjadi di ruas Jalan Raya Kawangkoan Tomohon merupakan dampak dari industri kuliner di kawasan tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji kinerja ruas  jalan  yang  dapat  diukur  dari  Tingkat  Pelayanan  (Level  of  Service)  jalan.  Dari  survei lapangan  diperoleh  data  volume  lalu  lintas,  kecepatan  kendaraan  dan  hambatan  samping kemudian dianalisa menggunakan Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI 1997). Untuk hasil yang  lebih  relevan  seiring  dengan  perkembangan  ilmu  transportasi  dilakukan  pemodelan mikrosimulasi  menggunakan  software  VISSIM  dengan  menginput  data  volume  kendaraan  dan kecepatan  kendaraan  pada  jam  sibuk.  Model  yang  di  dapatkan  kemudian  di  kalibrasi  pada parameter driving behavior untuk menyesuaikan dengan kondisi eksisting agar dapat mewakili kondisi lapangan. Setelah itu dilakukan validasi model dengan uji statistik Geoffrey E. Havers (GEH)  dan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE).  Berdasarkan  hasil  analisa  ruas  Jalan Raya  Kawangkoan-Tomohon  dengan  metode  MKJI  Tingkat  Pelayanan  B,  sedangankan  dari mikrosimulasi  model  pada  software  VISSIM  Tingkat  Pelayanan  A.  Artinya  ruas  jalan  Raya Kawangkoan-Tomohon mampu melayani arus lalu lintas yang ada namun untuk kualitas kinerja jalan  yang  lebih  baik  diperlukan  lahan  parkir  tambahan,  larangan  berheti  kendaraan  di sembarang tempat serta meningkatkan disiplin pejalan kaki.

## Kata Kunci: Kinerja ruas Jalan, MKJI 1997, Software Vissim, Tingkat Pelayanan

## Abstract
The traffic jams that often occur on Kawangkoan-Tomohon Road result from the culinary industry in that area. This research was conducted to examine the performance of road sections, which can be measured from the Service Level of the road. Data on traffic volume, vehicle speed, and side friction from the field survey were obtained and then analyzed using the Indonesian Road Capacity Manual (MKJI 1997). For results that are more relevant in line with the development of transportation science, microsimulation modeling is carried out using the VISSIM software by inputting  data  on  vehicle  volume  and  speed  during  rush  hour.  The  obtained  model  is  then calibrated on the driving behavior parameters to adjust to the existing conditions to represent field conditions. After that, model validation was carried out using the Geoffrey E. Havers (GEH) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) statistical tests. Based on the results of the analysis of the Kawangkoan-Tomohon road section with the MKJI Service Level B method, while from the microsimulation  model  on  the  VISSIM  software  Service  Level  A  additional  parking  areas, prohibition of stopping vehicles anywhere and increasing pedestrian discipline.
Keywords: Analize the operational, MKJI 1997, Software Vissim, Service Level.

## 1. PENDAHULUAN
Tingkat  Tingkat  pelayanan (level  of  service) adalah  ukuran  kinerja  ruas  jalan  yang dihitung berdasarkan tingkat penggunaan jalan, kecepatan, kepadatan dan hambatan yang terjadi
(Adie  dkk.,  2021)  Tingkat  pelayanan  ( level  of  service) dari  suatu  ruas  jalan  dipengaruhi  oleh berkembangnya suatu kawasan yang mencakup ruas jalan tersebut. Kawasan yang memiliki daya tarik dari suatu tata guna lahan dapat menyebabkan jumlah pergerakan kendaraan yang melewati ruas jalan di kawasan tersebut semakin meningkat.
Letak  geografis  yang  strategis  serta  berbagai  kuliner  khas  menjadi  daya  tarik  yang berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  industri  kuliner  di  Kecamatan  Kawangkoan  Raya  dan diantara beberapa Kawasan kuliner yang ada, kawasan kuliner yang paling berkembang adalah di  Kelurahan  Talikuran  Utara  sepanjang  ruas  Jalan  Kawangkoan  -  Tomohon.  Bukan  hanya masyarakat lokal tetapi juga masyarakat dari luar daerah  yang sengaja datang maupun yang hanya sekedar  mampir  untuk  menikmati  kuliner  Kawangkoan.  Hal  ini  dilihat  sebagai  peluang  oleh masyarakat lokal untuk membuka usaha dibidang kuliner seperti Rumah Makan dan Rumah Kopi. Kondisi  tersebut  membuat  kawasan  kuliner  ini  semakin  diminati  dan  ramai  dikunjungi, pergerakan kendaraan di kawasan tersebut pun meningkat menyebabkan tarikan perjalanan yang cukup tinggi, antrian kendaraan yang keluar masuk lahan parkir  bertambah banyak, begitupun kendaraan  yang  membutuhkan  lahan  parkir,  namun  disisi  lain  luas  lahan  yang  tersedia  tidak berubah sehingga tidak adanya keseimbangan antara sarana dan prasarana transportasi dan telah berdampak pada penurunan kinerja lalu lintas.
Penelitian  terkait  daya  tarik  dari  suatu  tata  guna  lahan  yang  dilakukan  oleh  (Femina Katihokang James Timboeleng & Sendouw, 2016), berjudul “Dampak Pusat Perbelanjaan Sakura Mart  Terhadap  Kinerja  Ruas  Jalan  Trans  Sulawesi  di  Kota      Amurang”.  Dari  penelitian  ini diketahui kapasitas, derajat kejenuhan dan kondisi hambatan samping menjadi parameter untuk menilai kinerja dari ruas jalan.
Manual  Kapasitas  Jalan  Indonesia  (MKJI)  1997  merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan  dalam  menganalisa  kinerja  ruas  jalan,  namun  dalam  penelitian  yang  dilakukan (Munawar  &  Winnetou,  2015),  yang  berjudul  “Penggunaan  Software  Vissim  Untuk  Evaluasi Hitungan MKJI 1997 Kinerja Ruas Jalan Perkotaan (Studi Kasus: Jalan Affandi, Yogyakarta)” dikatakan seiring dengan perkembangan transportasi di Indonesia, MKJI 1997 dianggap sudah kurang  relevan  sehingga  perlu  dievaluasi  kembali.  Untuk  perbandingan  MKJI  1997,  terdapat simulasi software transportasi bernama VISSIM yang dapat mensimulasikan menyerupai kondisi tranportasi  di lapangan.  Model simulasi lalu  lintas  merupakan sebuah  pendekatan  yang  efektif untuk menganalisis operasi lalu lintas karena bisa menghasilkan output yang relatif mendekati kondisi  nyata    (Romadhona  dkk.,  2019).  Analisis  karakteristik  lalu  lintas  dengan  metode mikroskopik  menjadi  lebih  sesuai  karena  metode  ini  memperlakukan  setiap  jenis  kendaraan sebagai individu itu sendiri  (Irawan dkk., 2015). VISSIM adalah perangkat lunak mikroskopis yang  telah  banyak  digunakan  untuk  menilai  kondisi  lalu  lintas  yang  kemudian  berguna  untuk mengevaluasi  berbagai  skenario  alternatif  terbaik  dan  tindakan  optimalisasi  sebelum diimplementasikan di lapangan (Lin dkk., 2013).
Penelitian terkait yang dilakukan oleh (Sonny, 2019), berjudul “Simulasi Model Kinerja Pelayanan Ruas Jalan di Jakarta Menggunakan Aplikasi VISSIM Studi Ruas Jalan Diponegoro” bertujuan memodelkan pergerakan lalu lintas di ruas jalan diukur berdasarkan derajat kejenuhan, kecepatan  tempuh,  waktu  tempuh  dan  tingkat  pelayanan  ( level  of  service ),  selanjutnya dimodelkan menggunakan aplikasi VISSIM. Hasil yang didapat adalah VCR pada jam sibuk rata- rata melebihi nilai 1 dan derajat kejenuhan mencapai tingkatan terendah, yaitu F, yang dipicu oleh aktivitas kegiatan sepanjang ruas jalan.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  dan  permasalahan  kemacetan  yang  terjadi,  maka kemudian  dilakukan  kajian  mengenai  kinerja  lalu  lintas  di  ruas  Jalan  Raya  Kawangkoan-
Memenuhi syarat Belum memenuhi syarat
Belum memenuhi syarat
Tomohon.  Dalam  menganalisa  kinerja  ruas  jalan  digunakan  metode  Manual  Kapasitas  Jalan Indonesia  (MKJI)  1997,  namun  perlu  untuk  adanya  simulasi  model  sehingga  dapat menggambarkan  kondisi  sebenarnya  di  lapangan  dengan  menggunakan  software  VISSIM. Sehingga hasil analisa nantinya akan dikomparasi dengan model simulasi di software VISSIM. Maka  penelitian  ini  tepat  untuk  memberikan  solusi  dalam  mengatasi  permasalahan  kemacetan dan digunakan dalam meningkatkan kinerja dari suatu ruas jalan.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini sumber data yaitu data primer dan sekunder. Data primer diperoleh dari pengukuran langsung di lapangan dan melakukan survei lalu lintas selama 3 hari, yaitu Jumat, 30  April,  Sabtu  1  Mei  dan  Senin,  3  Mei  tahun  2021.  Sedangkan  data  sekunder  diperoleh  dari Badan Pusat Statistik berupa jumlah penduduk dan Google Earth berupa peta lokasi penelitian.
Identifikasi Masalah Studi Literatur Survei dan pengumpulan data 1. Data Primer (Geometrik Jalan, Volume Lalu Lintas, Kecepatan Kendaraan, Hambatan Samping)
2. Data Sekunder (Peta Lokasi, Jumlah Penduduk) MKJI 1997 Observasi langsung Simulasi Vissim Simulasi Vissim
1.input background 2. membuat jaringan jalan 3. menentukan jenis  kendaraan 4. mengisi vehicle input 5. mengisi vehicle classes 6. input desired speed distributions
7. input vehicle compositions
8. menentukan titik pengambilan data dengan data collection Kalibrasi Data (Driving behaviour) Input Data 1. Volume Lalu Lintas 2. Kecepatan Kendaraan 3. Hambatan Samping Kepadatan Lalu Lintas Validasi Data 1. Uji Statistik GEH (Volume Lalu Lintas) 2. Uji Statistik MAPE (Kecepatan kendaraan) Kapasitas Jalan Derajat Kejenuhan Tingkat Pelayanan (Level of service) Alternatif Solusi Kinerja Lalu Lintas Yang Diharapkan Selesai Mulai A A
Gambar 1. Bagan Alir Penelitian
Sedangkan  tingkat  pelayanan  jalan (Level  of  Service) merupakan  suatu  ukuran  dalam menyatakan tingkat kualitas arus lalu lintas yang terjadi. Tingkatan ini dinilai oleh pengemudi atau  penumpang  berdasarkan  tingkat  kemudahan  dan  kenyamanan  pengemudi.  Penilaian kenyamanan  pengemudi  sendiri,  dilakukan  berdasarkan  kebebasan  memilih  kecepatan  dan kebebasan bergerak  (Fitriah dkk., 2018).
Tabel berikut ini menunjukkan beberapa batas lingkup V/C Ratio untuk masing-masing tingkat pelayanan beserta karakteristiknya dalam penentuan kualitas tingkat pelayanan jalan.
Tabel 1 . Tingkat Pelayaan Jalan Tingkat Pelayanan Kondisi Arus Lalu lintas Batas Lingkup V/C A Kondisi arus lalu lintas bebas dengan kecepatan tinggi dan volume lalu lintas rendah 0,00 – 0,20 B Arus stabil, tetapi kecepatan operasi mulai dibatasi oleh kondisi lalu lintas 0,20 – 0,44 C Arus stabil, tetapi kecepatan dan gerak kendaraan dikendalikan 0,45 – 0,74 D Arus mendekati stabil, kecepatan masih dapat dikendalikan. V/C masih dapat ditolerir 0,75 – 0,84 E Arus tidak stabil kecepatan terkadang terhenti, permintaan sudah mendekati kapasitas 0,85 – 1,00 F Arus dipaksakan, kecepatan rendah, volume diatas kapasitas, antrian panjang (macet) ≥ 1,00

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Kinerja Ruas Jalan Metode MKJI 1997

## 3.1.1 Perhitungan Volume Lalu Lintas
Survei yang dilakukan adalah menghitung semua jenis kendaran yang melewati ruas jalan raya  Kawangkoan-Tomohon  dengan  interval  waktu  15  menit  yang  kemudian  diklasifikasikan menjadi 4 (empat) jenis kendaraan yaitu kendaraan berat ( heavy vehicle ), kendaraan ringan ( light vehicle ), sepeda motor ( motorcycle ) dan kendaraan tidak bermotor ( unmotorized ).
Dari data survei setiap jenis kendaraan dalam waktu 15 menit tersebut dikalikan dengan ekivalensi mobil penumpang (emp) menurut MKJI 1997. Adapun perbandingan nilai ekivalensi mobil penumpang untuk jalan dua arah yaitu : Kendaraan Berat (HV) = 1,3; Kendaraan Ringan (LV) = 1,0; Sepeda Motor (MC) = 0,5. Kemudian volume kendaran dalam smp/menit dikonversi untuk mendapatkan nilai volume kendaraan dalam smp/jam.
Berikut disajikan resume jam puncak volume kendaraan berdasarkan hasil perhitungan volume kendaraan pada masing-masing arah selama 3 hari penelitian.
Tabel 2 . Resume Volume Kendaraan Pada Jam Puncak
ARAH HARI WAKTU VOLUME (smp/jam) Jumat, 30 April 2021 09.45-10.00 463,2

## 3.1.2 Perhitungan Kecepatan Kendaraan
Kecepatan  adalah  jarak  tempuh  kendaraan  yang  melaju  dibagi  dengan  waktu  tempuh (Ofansha dkk., 2017). Karena beragamnya kecepatan individual dalam lalu lintas, maka biasanya menggunakan  kecepatan  rata-rata.  Berikut  persamaan  yang  digunakan  untuk  memperoleh kecepatan rata-rata :
V = L TT (1)
Dimana :
V =  Kecepatan rata-rata (m/s) L = Panjang segmen jalan raya (km) TT
=  Waktu rata-rata kendaraan (jam)
Dalam  penelitian  ini  waktu  tempuh  kendaraan  diambil  sebanyak  10  sampel  dengan interval waktu selama 15 menit dengan jarak tempuh sepanjang 50 meter.
Tabel 3 . Resume Kecepatan Maksimum Kendaraan ARAH LOKASI HARI WAKTU KECEPATAN Kawangkoan- Tomohon POS 2 Jumat, 30 April 2021 12.45-13.00 27,812 Sabtu, 1 Mei 2021 08.45-09.00 28,125 Senin, 3 Mei 2021 08.00-08.15 25,925 POS 3 Jumat, 30 April 2021 08.15-08.30 31,78 Sabtu, 1 Mei 2021 08.45-09.00 30,431 Senin, 3 Mei 2021 09.00-09.15 38,33 POS 4 Jumat, 30 April 2021 09.00-09.15 26,754 Sabtu, 1 Mei 2021 08.30-08.45 29,354 Senin, 3 Mei 2021 08.30-08.45 29,354 Tomohon- Kawangkoan POS 6 Jumat, 30 April 2021 08.15-08.30 29,014 Sabtu, 1 Mei 2021 13.15-13.30 29,093 Senin, 3 Mei 2021 16.00-16.15 32,028 POS 7 Jumat, 30 April 2021 14.30-14.45 29,571 Sabtu, 1 Mei 2021 08.45-09.00 28,338 Senin, 3 Mei 2021 14.30-14.45 32,937 POS 8 Jumat, 30 April 2021 11.30-11.45 26,092 Sabtu, 1 Mei 2021 13.00-13.15 28,311 Senin, 3 Mei 2021 12.45-13.00 26,914 Kawangkoan- Tomohon (Pos 1) Sabtu, 1 Mei 2021 10.15-10.30 515,6 Senin, 3 Mei 2021 12.45-13.00 654 Tomohon- Kawangkoan (Pos 5) Jumat, 30 April 2021 17.30-17.45 632 Sabtu, 1 Mei 2021 17.45-18.00 684,4 Senin, 3 Mei 2021 13.45-14.00 529,2

## 3.1.3 Perhitungan Kepadatan Lalu Lintas
Kepadatan lalu lintas merupakan jumlah kendaraan yang menempati suatu panjang tertentu dari jalur  atau  jalan.  Kepadatan  dapat  dihitung  dengan  cara  membagi  variabel  volume  lalu  lintas dengan variabel kecepatan dengan menggunakan persamaan berikut.
D = V S (2)
Dimana:
D = Kepadatan lalu lintas (smp/km) V = Volume lalu lintas/kapasitas lalu lintas (smp/jam) S = Kecepatan kendaraan (km/jam)
Berikut resume hasil perhitungan kepadatan lalu lintas maksimum untuk masing-masing arah selama 3 hari penelitian yaitu pada 30 April 2021, 1 Mei 2021 dan 3 Mei 2021.
Tabel 4 . Resume Kepadatan Maksimum Lalu Lintas
ARAH LOKASI HARI WAKTU KEPADATAN Kawangkoan- Tomohon POS 2 Jumat, 30 April 2021 19.30-19.45 31,146 Sabtu, 1 Mei 2021 17.30-17.45 31,146 Senin, 3 Mei 2021 12.45-13.00 33,699 POS 3 Jumat, 30 April 2021 18.15-18.30 33,847 Sabtu, 1 Mei 2021 17.45-18.00 35,657 Senin, 3 Mei 2021 12.45-13.00 34,884 POS 4 Jumat, 30 April 2021 16.15-16.30 30,106 Sabtu, 1 Mei 2021 15.45-16.00 54,416 Senin, 3 Mei 2021 16.00-16.15 84,178 Tomohon- Kawangkoan POS 6 Jumat, 30 April 2021 17.30-17.45 47,656 Sabtu, 1 Mei 2021 17.45-18.00 115,918 Senin, 3 Mei 2021 13.45-14.00 32,86 POS 7 Jumat, 30 April 2021 17.30-17.45 27,039 Sabtu, 1 Mei 2021 17.45-18.00 152,165 Senin, 3 Mei 2021 21.15-21.30 40,083 POS 8 Jumat, 30 April 2021 18.00-18.15 33,885 Sabtu, 1 Mei 2021 17.45-18.00 35,186 Senin, 3 Mei 2021 20.00-20.15 33,793

## 3.1.4 Perhitungan Hambatan Samping
Hambatan  samping  adalah  dampak  terhadap  kinerja  lalu  lintas  dari  aktifitas  samping segmen jalan. Aktivitas yang terjadi di samping jalan sangat berpengaruh terhadap kinerja lalu lintas di Indonesia. (Warnantyo dkk., 2021).
Data hambatan samping diperoleh dari survei yang dilakukan selama 3     hari yaitu Jumat, Sabtu dan Senin. Ditinjau dengan periode waktu selama 16 jam dengan interval waktu 15 menit per 200 meter. Data hambatan samping dengan interval waktu 15 menit per 200 meter tersebut kemudian dikonversi dengan cara dijumlahkan menjadi data kejadian hambatan samping per 200 meter per jam. Kemudian mengalikan frekuensi kejadian hambatan samping dengan bobot  relatif
dari  masing  –  masing  tipe  kejadian  hambatan  samping  tersebut.  Dari  total  frekuensi  berbobot dapat ditentukan kelas hambatan samping (SFC).

## 3.1.5 Kapasitas Jalan
Kapasitas didefinisikan sebagai arus maksimum melalui suatu titik di jalan yang dapat dipertahankan per satuan jam pada kondisi tertentu (Kolinug dkk., 2013). Jenis jalan yang diteliti dalam penelitian ini adalah jalan dua- lajur dua-arah (2/2 UD) sehingga kapasitas ditentukan untuk arus dua arah (kombinasi dua arah).
Persamaan dasar untuk menghitung kapasitas jalan yaitu sebagai berikut:
C = CO  ×  FCW  ×  FCSP   ×  FCSF  ×  FCCS
(3)
Dari persamaan diatas maka berikut adalah langkah-langkah dalam menghitung kapasitas jalan:
1. Langkah  pertama  adalah  menentukan  kapasitas  dasar  (CO).  Kapasitas  dasar ditentukan berdasarkan tipe jalan dua-lajur tak-terbagi (2/2 UD) dan kapasitas dasar 2900 smp/jam.
2. Faktor penyesuaian kapasitas untuk lebar jalur lalu lintas (FCW) untuk tipe jalan dua-lajur tak-terbagi  (2/2  UD)  dan   lebar  jalur  efektif  total  dua  arah  sebesar  5,18  meter,  maka diperoleh FCW = 0,56.
3. Faktor penyesuaian kapasitas untuk pemisah arah (FCSP) dengan pemisahan arah 50-50 maka nilai FCSP = 1,00.
4. Penentuan  faktor  penyesuaian  kapasitas  untuk  hambatan  samping  (FCSF)  dilihat berdasarkan  tipe  jalan,  kelas  hambatan  samping  dan  lebar  bahu  efektif  (WS).  Pada segmen jalan yang diteliti, kelas hambatan samping masih dikategorikan sedang dengan tipe jalan dua arah 2 lajur tidak terpisah (2/2 UD) dan lebar bahu efektif = 1 m. Dengan data tersebut, diperoleh nilai FCSF = 0,94.
5. Faktor  penyesuaian  yang  terakhir  adalah  ukuran  kota.  Dengan  jumlah penduduk Kecamatan  Kawangkoan  Raya  sebanyak  72.552  jiwa,  faktor  penyesuaian  ukuran  kota didapat = 0,86.
Setelah  semua  faktor  penyesuaian  kapasitas  didapat,  maka  substitusikan  dalam  persamaan dasar kapasitas yaitu:
C = 2900 × 0,56 × 1,00 × 0,94 × 0,86

## C = 1312,842 smp/jam

## 3.1.6 Derajat Kejenuhan
Derajat kejenuhan adalah perbandingan dari nilai volume (nilai arus) lalu lintas terhadap kapasitasnya.Ini merupakan gambaran apakah suatu ruas jalan mempunyai masalah atau tidak, berdasarkan asumsi jika ruas jalan makin dekat dengan kapasitasnya kemudahan bergerak makin terbatas  (Lalenoh  dkk.,  2015).  Jika  kapasitas  segmen  jalan  sudah  telah  didapat,  maka  derajat kejenuhan dapat di hitung. Derajat kejenuhan dapat dihitung berdasarkan persamaan berikut:
𝐷𝑆 = 𝑄 𝐶 (4)
Dimana:
DS = derajat kejenuhan
Q = arus (smp/jam);
C = kapasitas (smp/jam).
Tabel 5. Perhitungan Derajat Kejenuhan Arah Kawangkoan-Tomohon Waktu Total (Q) Kapasitas (C) Derajat Kejenuhan Tingkat Pelayanan smp/jam smp/jam 06.00-07.00 229,0 1312,8416 0,17 A 07.00-08.00 219,8 1312,8416 0,17 A 08.00-09.00 322,7 1312,8416 0,25 B 09.00-10.00 378,3 1312,8416 0,29 B 10.00-11.00 394,7 1312,8416 0,30 B 11.00-12.00 324,6 1312,8416 0,25 B 12.00-13.00 318,1 1312,8416 0,24 B 13.00-14.00 334,9 1312,8416 0,26 B 14.00-15.00 218,7 1312,8416 0,17 A 15.00-16.00 264,0 1312,8416 0,20 B 16.00-17.00 389,4 1312,8416 0,30 B 17.00-18.00 321,6 1312,8416 0,24 B 18.00-19.00 361,8 1312,8416 0,28 B 19.00-20.00 349,7 1312,8416 0,27 B 20.00-21.00 270,5 1312,8416 0,21 B 21.00-22.00 199,2 1312,8416 0,15 A
Dari  hasil  perhitungan  derajat  kejenuhan  maka  dapat  dilihat  klasifikasi  dari  tingkat pelayanan jalan Arah Kawangkoan-Tomohon pada hari Jumat, 30 April 2021.

## 3.2 Simulasi Model Menggunakan PTV VISSIM

## 3.2.1 Langkah-langkah Simulasi Model
Simulasi model menggunakan PTV Vissim membutuhkan data dari hasil survei lapangan yakni berupa data volume arus lalu lintas jam puncak dan data kecepatan kendaraan. Berikut ini adalah langkah – langkah untuk menjalankan simulasi pemodelan vissim.
1. Input  Background  Image  menggunakan  peta  lokasi  penelitian  yang  didapat  dari Google Earth.
2. Set Scale yaitu pengaturan skala perbandingan antara peta Google Earth dan lebar jalan asli.
3. Membuat Link atau jalur jalan pada ruas dan Connector sebagai penghubung antar jalan yang satu dengan jalan yang lain.
4. Vehicle  Inputs untuk  menginput  berapa  banyak  kendaraan  yang  akan  melewati  jalan tersebut . Selain volume kendaraan, dibutuhkan pula komposisi dari setiap jenis kendaraan pada jam puncak yang akan dimasukkan pada pengaturan Vehicle Composition. Selanjutnya membuat Vehicle  Routes (rute  kendaraan).  Rute  berfungsi  untuk  membuat  pergerakan kendaraan.
5. Node  Data  Collection  Points berfungsi  untuk  membaca  hasil  volume  kendaraan  yang melewati  link/jalan  per  lajur  pada  titik  yang  ditentukan  dan Queue  Counters untuk menghitung  panjang  antrean  kendaraan  yang  terjadi  pada  jalur/ link yang  dipasang Queue Counters.
6. Evaluation  Configuration digunakan  untuk mengatur  parameter  yang akan  dipakai  dalam proses running .
7. Input Pedestrian dan membuat area parkir, dan parking routing decisions untuk rute parkir.
8. Running untuk untuk memulai simulasi model yang telah dibuat. Untuk hasil running berupa ouput ditampilkan pada data collections dan node result .
Gambar 3. Model Simulasi Ruas Jalan Raya Kawangkoan-Tomohon

## 3.2.2 Kalibrasi
Menurut  Jepriadi  (Keselamatan  Transportasi  Jalan,  2022),  Kalibrasi  pada  Vissim dilakukan dengan mengubah nilai pada parameter-parameter yang terdapat pada driving behavior. Pross  kalibrasi  dilakukan  secara  trial  and  error  pada  parameter-parameter  tersebut  sehingga perilaku pada Vissim dapat menggambarkan perilaku seperti di lapangan.
Beberapa parameter dalam melakukan kalibrasi pada Driving Behaviour.
• Desired  position at  free  flow digunakan  untuk  mengatur  disebelah manakan kendaraan akan berjalan (tengah/kanan/kiri/bebas).
• Overtake  on  same  lane digunakan  untuk  mengatur  kebebasan  pengemudi  untuk melakukan gerakan menyalip/menyiap kendaraan lain. On left untuk menyiap dari sebelah kiri sedangkan On Right untuk menyiap dari sebelah kanan.
• Distance  standing digunakan  untuk  mengatur  jarak  aman  lateral  pengemudi  dengan pengemudi  lain  dengan  kecepatan  0  km/h  (berhenti)  sedangkan Distance  driving digunakan untuk mengatur jarak aman lateral pengemudi dalam menyiap kendaraan lain dengan kecepatan 50 km/h (Romadhona dkk., 2019).

## 3.2.3 Validasi
• Uji Statistik GEH ( Geo ﬀ rey E. Havers)
Uji  Statistik  GEH  untuk  membandingkan  volume  lalu  lintas  hasil  survei  dan  hasil simulasi dengan software VISSIM. GEH merupakan rumus statistik modifikasi dari Uji T dengan menggabungkan perbedaan antara nilai relatif dan mutlak(Halim dkk., 2019b). Dengan persamaan sebagai berikut.
GEH = √ 2 (M−C) 2 M+C (5)
Dimana :
M : Jumlah kendaraan yang terhitung oleh VISSIM
C  : Jumlah kendaraaan yang dapat dikeluarkan dalam running
Dari hasil uji GEH didapat nilai < 5 yang berarti kondisi terpenuhi. Berikut hasil uji GEH dan volume arus lalu lintas.
Tabel 6. Uji Statistik GEH Hari Arah Jumlah Kendaraan uji GEH Lapangan VISSIM  Hasil Keterangan Jumat, 30 April 2021  Kawangkoan-Tomohon 512 458 2,452 diterima Tomohon-Kawangkoan 750 604 5,061 diterima Sabtu, 1 Mei 2021 Kawangkoan-Tomohon 590 472 5,012 diterima Tomohon-Kawangkoan 711 580 5,015 diterima Senin, 3 Mei 2021 Kawangkoan-Tomohon 588 517 3,021 diterima Tomohon-Kawangkoan 563 452 4,927 diterima
• Uji Statistik MAPE ( Mean Absolute Percentage Error)
Uji statistik MAPE yang juga dikenal sebagai rata-rata deviasi persentase absolut adalah persentase perbedaan antara data yang sebenarnya dengan data perkiraan  (Halim dkk., 2019a). Pada penelitian ini uji statistik MAPE untuk mengukur keakuratan model simulasi menggunakan software  VISSIM dengan  kecepatan  rata-rata  kendaraan  lapangan.  Persamaan  yang  digunakan sebagai berikut.
MAPE = 1 n ∑ | A t −F t A t | n t=1 × 100 (6)
Dimana: n adalah ukuran sampel At adalah nilai data aktual Ft adalah nilai data peramalan
Hasil uji MAPE yang didapat < 10% yang kemudian dapat disimpulkan bahwa model sudah valid atau sudah dapat menggambarkan kondisi di lapangan. Berikut hasil uji MAPE dan kecepatan rata-rata.
Tabel 7. Uji Statistik MAPE Hari Kendaraan Kecepatan (km/jam) Kawangkoan-Tomohon Uji MAPE Tomohon-Kawangkoan Uji MAPE Lapangan Vissim Lapangan Vissim Jumat, 30 April 2021 Sepeda Motor (MC) 16,321 14,67 0,044% 19,731 14,5 0,141% Kendaraan Ringan (LV) 21,686 17,11 0,104% 21,369 15,33 0,154% Kendaraan Berat (HV) 21,946 17,55 0,098% 21,109 15,3 0,148% Sabtu, 1 Mei 2021 Sepeda Motor (MC) 14,730 14,7 0,001% 11,710 14,54 0,076% Kendaraan Ringan (LV) 18,269 16,68 0,037% 17,715 15,23 0,064% Kendaraan Berat (HV) 19,770 16,75 0,070% 19,534 14,84 0,124% Senin, 3 Mei 2021 Sepeda Motor (MC) 16,107 14,72 0,037% 17,611 14,86 0,072% Kendaraan Ringan (LV) 19,605 16,73 0,067% 20,510 15,72 0,119% Kendaraan Berat (HV) 20,062 17,38 0,060% 20,258 15,75 0,112%

## 4. KESIMPULAN
A rus  lalu  lintas  maksimum  di  ruas  Jalan  Raya  Kawangkoan-Tomohon  pada  hari  kerja ( weekday ) terjadi pada jam 12.00-13.00. Sedangkan pada hari libur ( weekend ) terjadi pada jam 17.00-18.00. Model mikrosimulasi yang digunakan dinyatakan valid dengan indikasi nilai GEH < 5 dan MAPE < 10%, maka dapat mempresentasikan kondisi eksisting dan digunakan sebagai acuan  pada  penelitian  selanjutnya,  Komparasi  antara  analisis  berdasarkan  MKJI  1997  dan simulasi  model  menggunakan  VISSIM  tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  mengenai Kinerja Lalu Lintas. Berdasarkan nilai derajat kejenuhan pada analisa metode MKJI didominasi nilai 0,20-0,44 maka kategori Tingkat Pelayanan (Level of Service) B, sedangkan hasil simulasi model di VISSIM setelah dilakukan kalibrasi pada parameter driving behaviour didapat kategori Tingkat Pelayanan (Level of Service) A. Mengingat bahwasannya penelitian ini dilakukan pada waktu  Covid-19  mewabah  dipastikan  terjadi  peningkatan  volume  kendaraan  dalam  situasi normal, maka diharapkan kepada stakeholder memfasilitasi sosialisai untuk pengendara dan juga masyarakat  tentang  rambu  –  rambu  lalu  lintas,  memperbaiki  tingkat  pelayanan  jalan  seperti pemasangan  rambu  –  rambu  lalu  lintas  (dilarang  berhenti)  pada  beberapa  titik,  melakukan pelebaran  geometrik  jalan  serta  menambahkan  lokasi  untuk  parkir  agar  tidak  terjadi  parkir  di badan jalan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adie,  M.,  Tanggara,  P.,  Agustin,  I.  W.,  Hariyani,  S.,  Perencanaan,  J.,  &  Dan  Kota,  W.  (t.t.). Kinerja Jalan Di Kota Surabaya Berdasarkan Tingkat Pelayanan Jalan . Analisis Hambatan Samping Terhadap Tingkat Pelayanan Jalan Poros Polewali Mandar . (t.t.).
Dirjen  Bina  Marga.,  (1997),  Manual  Kapasitas  Jalan  Indonesia,  MKJI-1997,  Departemen Pekerjaan Umum Dirjen Bina Marga, Jakarta.
Femina  Katihokang  James  Timboeleng,  M.  A.,  &  Sendouw,  T.  K.  (2016).  Dampak  Pusat Perbelanjaan  Sakura  Mart Terhadap  Kinerja  Ruas  Jalan  Trans  Sulawesi  Di  Kota  Amurang. Jurnal Sipil Statik , 4 (12), 787–794.
Halim,  H.,  Mustari,  I.,  &  Zakariah,  A.  (2019a).  Analisis  Kinerja  Operasional  Ruas  Jalan  Satu Arah dengan Menggunakan Mikrosimulasi Vissim (Studi Kasus : Jalan Masjid Raya di Kota Makassar). Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas , 3 .
https://doi.org/10.12962/j26151847.v3i2.5884
Halim,  H.,  Mustari,  I.,  &  Zakariah,  A.  (2019b).  Analisis  Kinerja  Operasional  Ruas  Jalan  Satu Arah dengan Menggunakan Mikrosimulasi Vissim (Studi Kasus : Jalan Masjid Raya di Kota Makassar)  Operational  Performance  Analysis  of  One  Way  Road  by  using  Vissim Microsimulation  (Case  Study :  Masjid  Raya  Street  in  Makassar  City).  Dalam Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas (Vol. 3, Nomor 2).
Irawan, M. Z., Nurjannah, D., & Putri, H. (t.t.). Kalibrasi Vissim Untuk Mikrosimulasi Arus Lalu Lintas  Tercampur  Pada  Simpang  Bersinyal  (Studi  Kasus:  Simpang  Tugu,  Yogyakarta) Calibration Of Vissim For Mixed Traffic Microsimulation At Signalized Intersection (A Case Of Tugu Intersection, Yogyakarta) .
Keselamatan  Transportasi  Jalan,  P.  (2022).  Kalibrasi  dan  Validasi  Model  Vissim  untuk Mikrosimulasi  Lalu  Lintas  pada  Ruas  Jalan  Tol  dengan  Lajur  Khusus  Angkutan  Umum (LKAU) Kornelius Jepriadi. Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety , 9 (2), 110–118. https://doi.org/10.46447/ktj.v9i2.439
Kolinug, L. A., Sendow, T. K., Jansen, F., & Manoppo, M. R. E. (2013). Analisa Kinerja Jaringan Jalan Dalam Kampus Universitas Sam Ratulangi. Jurnal Sipil Statik , 1 (2).
Lalenoh, R. H., Sendow, T. K., & Jansen, F. (2015). Analisa Kapasitas Ruas Jalan Sam Ratulangi Dengan Metode Mkji 1997 Dan Pkji 2014. Jurnal Sipil Statik , 3 (11).
Lin, D., Yang, X., & Gao, C. (2013). VISSIM-based Simulation Analysis on Road Network of CBD  in  Beijing,  China. Procedia  -  Social  and  Behavioral  Sciences , 96 ,  461–472. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.08.054
Munawar, A., & Winnetou, I. A. (2015). Penggunaan software vissim untuk evaluasi hitungan MKJI 1997 kinerja ruas jalan perkotaan (studi kasus: Jalan Affandi, Yogyakarta). dalam The 18th FSTPT International Symposium, Bandar Lampung .
Ofansha,  R.,  Sugiarto,  S.,  &  Anggraini,  R.  (2017).  Analisis  Tingkat  Pelayanan  Jalan  WR Supratman  Akibat  Aktivitas  Parkir  Di  Pasar  Peunayong,  Banda  Aceh. Jurnal  Teknik  Sipil , 1 (1), 187–198.
Romadhona, P. J., Ikhsan, T. N., & Prasetyo, D. (2019). Aplikasi Permodelan Lalu Lintas: PTV VISSIM 9.0 . UII Press. Yogyakarta.
Sonny,  I.  (2019).  Simulasi  Model  Kinerja  Pelayanan  Ruas  Jalan  Di  Jakarta  Menggunakan Aplikasi  Vissim  Studi  Ruas  Jalan  Diponegoro. Warta  Penelitian  Perhubungan , 27 ,  85. https://doi.org/10.25104/warlit.v27i2.775.