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

## Pengaruh  Hambatan  Samping  terhadap  Kapasitas  Dasar  Jalan  Perkotaan  Kota Balikpapan dengan Pendekatan Simulasi Mikroskopik
Muhammad Hadid 1,* , Arum Prastiyo Putri 1
Jurusan Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Kalimantan, Balikpapan 1 Koresponden*, Email: hadid@lecturer.itk.ac.id
Info Artikel Abstract
Diajukan                        16 Februari 2021
Diperbaiki                     19 Februari 2021 Disetujui                        20 Februari 2021 Keywords: Basic Capacity, Side Friction, Urban Road, Simulation
the research aim is to show the impact of the side friction on basic capacity on the urban road based on a microscopic simulation approach. Simulation  using software PTV VISSIM. the kind of side frictions that use is parking/stop vehicle (PSV), slow vehicle (SMW), and entry/exit vehicle (EEV). Simulation divided into 2 steps are the first is to gain the basic model and the second is to gain the impact of side friction to ideal capacity. The result shows that the side friction that gives the highest impact to basic capacity is entry/exit vehicle (EEV), especially on an undivided road. The other result shows that the combination of side friction is not give a cumulative impact on decreasing basic capacity. That indicates the combination side friction simulation has a proportional impact on the decreasing of basic capacity. This research can be an alternative method to analyze the urban traffic characteristics in Indonesia.
Kata kunci: Hambatan Samping, Jalan Perkotaan, Kapasitas Dasar, Simulasi
Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  pengaruh  hambatan  samping  terhadap perubahan  kapasitias  dasar  jalan  perkotaan  dengan  pendekatan  simulasi  mikroskopik. Simulasi  dilakukan  dengan  menggunakan  program  PTV  VISSIM.  Hambatan  samping yang  diperhitungkan  adalah  kendaraan  berhenti  atau  parkir  (PSV),  kendaraan  lambat (SMW), dan kendaraan keluar dan masuk (EEV). Simulasi dibagi menjadi 2 tahapan yakni tahap  pertama  untuk  mendapatkan  model  dasar  dan  tahap  kedua  untuk  mendapatkan pengaruh  hambatan  samping  terhadap kapasitas  dasar.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah aktifitas ambatan samping yang paling berpengaruh adalah kendaraan keluar dan masuk jalan  (EEV)  khususnya  pada  jalan  yang  tidak  terbagi.  Selain  itu,  simulasi  dengan kombinasi  hambatan  samping  tidak  menunjukan  kumulatif  dari  pengaruh  penurunan kapasitas per jenis hambatan samping. Hal ini mengindikasikan bahwa simulasi dengan kombinasi  hambatan  samping  memiliki  faktor  bobot  terhadap  pengaruh  penuruanan kapasitas dasar. Penelitian ini dapat menjadi alternatif dalam menganalisis karakteristik jalan perkotaan di Indonesia.

## 1. Pendahuluan
Hambatan  samping  merupakan  aktifitas  yang  berada  di sisi jalan dari suatu ruas jalan. Sesuai MKJI 1997 (Manual Kapasitas  Jalan  Indonesia  Tahun  1997)  yang  digunakan untuk menganalisis karakteristik lalu lintas jalan perkotaan di Indonesia, aktifitas yang termasuk hambatan samping antara lain adalah pejalan kaki, kendaraan parkir tepi jalan ( on street parking ),  volume  kendaraan  keluar  masuk  pada  segemen jalan,  dan  kendaraan  lambat  seperti  sepeda,  gerobak,  dan lainnya.  Adanya  aktifitas  hambatan  samping  dan  kegiatan lalu  lintas  masyarakat  di  sepanjang  jalan  dapat  mebrikan dampak pada karakteristik lalu lintas segmen jalan tersebut.
Seperti  yang  telah  dijelaskan  di  atas  bahwa  untuk menganalisis karakteristik atau kinerja lalu lintas digunakan panduan MKJI 1997. MKJI 1997 menggunakan pendekatan makroskopik berdasarkan pengamatan di beberapa kota besar di  Indonesia.  Seiring  berkembangnya  sarana  dan prasarana
transportasi  serta  meningkatnya  aktifitas  manusia  mencip- takan pola kehidupan baru dari segi kuantitas dan kualitas[1]. Terjadinya perubahan karakteristik lalu lintas ini disebabkan pula  akibat  karakteristik  aliran  lalu  lintas  yang  tidak  lagi homogen. Dalam pendekatan makroskopik aliran lalu lintas diasumsikan  seperti  aliran  fluida  yang  memiliki  kecepatan yang  seragam.  Sedangkan  yang  terjadi  di  Indonesia  bela- kangan  ini  dengan  pertumbuhan  kendaraan  bermotor  yang tinggi  khususunya  jenis  motor  menyebabkan  aliran  pada jalan khususnya jalan perkotaan menjadi aliran heterogenus. Hal  ini  ditunjukan  oleh  penelitian  yang  dilakukan  oleh Halim,  dkk  di  jalan  perkotaan  Kota  Makassar.  Hasil  dari penelitian  tersebut  menunjukan  bahwa  terjadi  pergeseran antara  analisis  menggunakan  MKJI  1997  dengan  kondisi sesunguhnya[2].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Munawar pada  tahun  2011  di  jalan  perkotaan  Kota  Yogyakarta mengindikasikan  perbedaan  antara  perhitungan  dengan
Muhammad Hadid dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 1, Februari (65-72) 66
menggunakan  MKJI  dengan  hasil  observasi  di  lapangan ditinjau  dari kecepatan hasil pengukuran  dengan kecepatan prediksi  oleh  MKJI  1997[3].  Penelitian  tersebut  pula menghasilkan  bahwa  di  jalan  perkotaan  Kota  Yogyakarta faktor yang mempengaruhi adalah kendaraan parkir atau stop pada badan jalan[3]. Pengaruh dari hambatan samping dapat menurunkan  kecepatan  arus  pada  jalan  perkotaan  Kota Yogyakarta[3].
Dapat  ditarik  sebuah  kesimpulan  sederhana  bahwa diperlukan  suatu  metode  untuk  menganalisis  karakteristik jalan  dengan  perubahan  karakteristik  aliran  lalu  lintas  di Indonesia.  Salah  satu  alternatif  pendekatan  yang  dapat dilakukan  adalah  dengan  menggunakan  simulasi  mikros- kopik.  Berbeda  dengan  pendekatan  makroskopik  yang menganalogikan  aliran  kendaraan  sebagai  aliran  fluida dengan kecepatan yang sama, pendekatan mikroskopik lebih menitikberatkan  pada  prilaku  berkendara  tiap  jenis kendaraan  pada  arus  lalu  lintas.  Hal  ini  adapat mengakomodasi kecepatan yan bersifat heterogen dari suatu aliran di jalan perkotaan di Indonesia. Tidak semua kondisi di  lalu  lintas  dapat  dianaslisis  dengan  menggunakan  MKJI 1997. Hadid, dkk melakukan penelitian terhadap penyediaan lajur  tambahan  jalinan  tunggal  pada  U-turn  Kota  Surabaya dengan simulasi tingkat kedatangan menggunakan distribusi Poisson[4].  Hasil  simulasi  didapatkan  panajang  kebutuhan lajur tambahan untuk mengakomodasi panjang antrian yang terjadi pada sistem U-turn[4]. Dengan melakukan pendekatan mikroskopik  berbasis  simulasi  dapat  dilakukan  aktualisasi kondisi ril lapangan ke dalam model sehingga hasil analisis lebih mendekati kondisi ril.
Salah  satu  program  yang  dapat  digunakan  adalah  PTV VISSIM. program ini menggunakan pendekatan mikroskopik untuk  mensimulasikan  kondisi  suatu  ruas  jalan  beserta lingkungan yang mempengaruhi arus kendaraan.
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  awal  untuk mengidentifikasi  pengaruh  hambatan  samping  yang  ada  di jalan  perkotaan  dengan  menggunakan  pendekatan  simulasi mikroskopik.  Pendekatan  mikrosimulasi  digunakan  karena dapat  memasukan  parameter  prilaku  pengendara  dan kejadian  yang  ada  di  tepi  jalan  pada  model.  Namun kekurangan  dari  penelitian  ini  adalah  belum  dapat memasukan volume pejalan kaki karena terbatasnya software yang  digunakan.  Sehingga  jenis  aktifitas  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  antara  lain  adalah  jumlah  kendaraan parkir,  jumlah kendaraan  yang keluar/masuk segmen jalan, dan kendaraan lambat.
Lokasi  yang  dijadikan  objek  studi  adalah  jalan  M.T Haryono, Kota Balikpapan. Jalan M.T. Haryono merupakan jalan  perkotaan  dengan  4  lajur  untuk  2  jalur  ( Gambar  1 ).
Pemilihan Jalan M.T. Haryono karena pada jalan ini terdapat aktifitas  tepi  jalan  atau  hambatan  samping  yang  mempe- ngaruhi arus lalu lintas pada jam puncak baik pagi dan sore. Banyaknya  pusat  kegiatan  perdangangan  seperti  pertokoan membuat  jalan  ini  terdapat  parkir  tepi  jalan  yang  dapat mengurangi  kapasitas  jalan.  Selain  itu,  terdapat  Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) yang sering terjadi antrian  kendaraan  akibat  aktifitas  keluar  masuk  kendaraan dari atau menuju SPBU.
MKJI  1997  menyebutkan  bahwa  penilaian  hambatan samping dilakukan pada setiap 200 meter. Dengan panjang segmen  Jalan  M.T.  Haryono  1000  meter  maka  dilakukan pembagian jalan menjadi 5 segmen dengan panjang masing- masing  segmen  adalah  200  meter.  Segmen  1,  3,  dan  5 memiliki  tipe  jalan  4  lajur  dengan  2  jalur  dengan  pemisah arah  (median).  Segmen  2  dan  segmen  3  merupakan  jalan dengan tipe 4 lajur untuk 2 jalur tanpa menggunakan pemisah arah  (median)  jalan.  Kelima  segmen  jalan  tersebut  akan disimulasikan  untuk  mendapatkan  pengaruh  tiap  hambatan samping pada tiap segmen.
Gambar 1 . Citra Object Penelitian Jalan M.T. Haryono

## 2. Metode
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah dengan  memodelkan  volume  arus  maksimum  yang  dapat ditampung oleh jalan berdasarkan kapasitas dasar MKJI 1997 untuk  jalan  perkotaan  dan  jumlah  aktifitas  tepi  jalan  pada program  bantu  PTV  VISSIM.  Data  yang  diperlukan  pada penelitian ini antara lain geometrik jalan, hambatan samping, dan data kecepatan arus bebas. Data hambatan samping yang digunakan  terdiri  dari  aktifitas  parkir  tepi  jalan,  aktifitas kendaraan keluar/masuk segmen jalan, dan kendaraan lambat tanpa  mempertimbangkan  pengaruh  dari  pejalan  kaki (pedestrian). Hasil dari simulasi kemudian dikalibrasi dengan metode GEH (Geoffrey E. Havers) untuk mengetahui apakah simulasi  dapat  diterima  dan  dilanjutkan  untuk  dilakukan analisis  pengaruh  dari  hambatan  samping  terhadap karakteristik lalu lintas.

## 2.1. Data Hambatan Samping
Menurut MKJI 1997 bahwa penilaian hambatan samping dilakukan  per  200-meter  segemen  jalan.  Aktifitas  yang termasuk hambatan samping pada MKJI 1997 adalah kenda- raan parkir tepi jalan, aktifitas kendaraan yang keluar/masuk, kendaraan lambat, dan pejalan kaki[5]. Namun, pada pene- litian  ini  hanya  menggunakan  kendaraan  parkir  tepi  jalan ( PSV ), kendaraan lambat ( SMW ), dan kendaraan keluar dan masuk ( EEV ).
Pengumpulan  data  untuk  hambatan  samping  dilakukan pada  saat  pelaksanaan  survey  volume  kendaraan.  Pengum- pulan  data  hambatan  samping  dibagi  per  200-meter  sesuai MKJI 1997. Sehingga, ruas Jalan M.T. Haryono akan dibagi menjadi 5 segmen dengan panjang tiap segmen adalah 200 meter.

## 2.2. Data Kecepatan Kendaraan
Parameter  yang  digunakan  dalam  simulasi  mikroskopik adalah  data  kecepatan.  Kecepatan  yang  digunakan  dalam simulasi adalah kecepatan saat kondisi free flow atau disebut juga  kecepatan  arus  bebas  ( uf ).  Kecepatan  saat free  flow merupakan  kecepatan  dimana  pengendara  dapat  menggu- nakan keecpataan yang diinginkan tanpa ada pengaruh dari lingkungan atau lingkungan memberi pengaruh tyang kecil dalam penentuan kecepatan kendaraan. Dalam mendapatkan data kecepatan free flow tidak dilakukan bersamaan dengan pengumpulan  data  volume  kendaraan  dan  hambatan  sam- ping.  Pengambilan  data  kecepatan  dilakukan  pada  saat off peak atau  pada  saat  kondisi  lalu  lintas  renggang.  Data kecepatan  arus  bebas  atau free  flow  speed yang  diambil adalah  data  kecepatan  setiap  jenis  kendaraan  yang  akan digunakan  dalam  simulasi  yakni  kendaraan  ringan  (LV), kendaraan berat (HV), dan motor (MC).
Jumlah  sampel  ( n )  yang  digunakan  berdasarkan  rumus slovin  pada persamaan (1) dengan  dengan margin  error ( e ) yang digunakan adalah 5% dan jumlah populasi ( N ).
𝑛 = ( × ) (1)
Data kecepatan arus bebas ini akan digunakan pada simu- lasi  dengan  volme  jam  puncak.  Sehingga  untuk  penentuan populasi  ( N )  yang  digunakan  untuk  menentukan  sampel adalah  volume  kendaraan  tiap  jenis  kendaraan  pada  jam puncak. Hasil dari pengambilan data keceaptan arus bebas ini adalah distribusi kecepatan tiap jenis kendaraan.
2.3. Simulasi
Simulasi  pada  penelitian  seperti  yang  telah  dijelaskan sebelumnya  menggunkan  program  bantu  PTV  Vissim. Berbeda dengan MKJI 1997 yang menggunakan pendekatan
makroskopik program ini menggunakan pendekatan mikros- kopik. Simulasi dilakukan untuk 5 segmen jalan yang terbagi ke dalam 2 tipe jalan. Tipe yang pertama adalah tipe jalan 4 lajur untuk 2 arah dengan pemisah (median) untuk segmen 1, 4, dan 5. Tipe jalan yang kedua adalah tipe jalan 4 lajur untuk 2 arah tanpa pemisah (median). Permodelan segmen 1, 2, 3, 4,  dan  5  secara  berurutan  ditunjukan  pada Gambar  2 , Gambar 3 , Gambar 4 , Gambar 5 , dan Gambar 6 .
Simulasi pada penelitian ini terbagi menjadi dua tahapan. Tahapan pertama adalah simulasi untuk mendapatkan model dasar.  Pada  tahapan  ini  data  kendaraan  yang  diinputkan adalah  sejumlah kapasitas dasar  untuk  jalan dengan 4  lajur untuk  2  arah  yakni  3,300  smp/jam  tiap  arah.  Tujuan  dari tahapan ini adalah untuk memastikan bahwa kapasitas dasar dari jalan telah sesuai dengan kapasitas dasar tyang terdaapat pada MKJI 1997. Sehingga pada metode ini tidak diinputkan data  hambatan  samping  yang  mengartikan  bahwa  simulasi dilakukan  pada  kondisi  ideal  tanpa  ada  pengaruh  dari aktifitas sisi jalan.
Gambar 2 . Permodelan untuk Segmen 1
Gambar 3 . Permodelan untuk Segmen 2
Setelah  tahap  pertama  selesai  dan  mendapatkan  model dasar yang telah sesuai, dilakukan simulasi tahap kedua. Pada simulasi  tahap  kedua,  diinputkan  data  hambatan  samping berdasarkan  data  yang  di  ambil  pada  jalan  M.T.  Haryono
Muhammad Hadid dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 1, Februari (65-72) 68
Balikpapan. Simulasi tahap dua bertujuan untuk mendapat- kan  perubahan  arus  lalu  lintas.  Perubahan  yang  dimaksud adalah  pengurangan  kendaraan  hasil  simulasi  akibat pengaruh  hambatan  samping.  Apabila  terjadi  pengurangan jumlah  kendaraan  hasil  simulasi  program  PTV  VISSIM mengindikasikan penurunan kapasitas dasar.
Gambar 4 . Permodelan untuk Segmen 3
Gambar 5 . Permodelan Segmen 4
Gambar 6 . Permodelan Segmen 5
Sesuai  dengan  FHWA  dalam  melakukan  simulasi mikroskopik dengan bantuan program bantu perlu ada waktu tambahan  yang  diistilahkan  dengan warming  up  time atau waktu pemanasan. Hal ini karena pada kondisi ril ruas jalan terus terisi oleh kendaraan dengan variasi kepadatan berda- sarkan perubahan waktu. Warming up time ini dimaksudkan untuk  membuat  kondisi  jalan  saat  dibebankan  volume
kendaraan simulasi telah terisi dengan arus lain yang meng- gambarkan kondisi ril di lapangan. Lama waktu warming up ini  disebutkan  adalah  15  menit[6].  Sehingga  lama  lama simulasi  yang  digunakan  adalah  75  menit.  Untuk  menda- patkan model yang konsisten maka dalam tiap tahap simulasi yang dilakukan sebanyak 10 simulasi.
Gambar 2 hingga Gambar 6 terdapat model jalan akses menuju  jalan  M.T.  Haryono  atau  kelar  dari  Jalan  M.T. Haryono dan area parkir. Pada simulasi tahap pertama data data  parkir  atau  kendaraan  berhenti,  kendaraan  keluar  dan masuk  ke  Jalan  M.T.  Haryono,  dan  data  kendaraan  lambat belum dimasukan ke dalam model.

## 2.4. Kalibrasi
Kalibrasi  merupakan  cara  untuk  mengetahui  apakah model  simulasi  dapat  diterima  atau  tidak.  Kalibrasi  yang digunakan pada panelitian ini adalah metode GEH (Geoffrey E.  Havers).  Metode  kalibrasi  ini  membandingkan  jumlah kendaraan yang diobservasi ( qobs ) dengan jumlah kendaraan hasil simulasi ( qsim ). Dari hasil kalibrasi dapat diidentifikasi apakah model dapat diterima atau tidak. Nilai kalibrasi GEH dapat  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  (2). Simulasi  dikategorikan  dapat  diterima  apabila  nilai  GEH adalah dibawah 5.0 (GEH < 5.0). Model hasil dsimulasi perlu dievaluasi dan siperbaiki apabila nilai GEH lebih dari sama dengan 5 dan kurang dari sama dengan 10 (5 < GEH < 10). Kondisi ini dimungkinkan terdapat data yang kurang sesuai sehingga  model  yang  didapatkan  tidak  sesuai.  Sedangkan untuk  nilai  GEH  lebih  dari  10  (GEH  >  10)  menyatakan bahwa model ditolak sehingga perlu dilakukan permodelan ulang.
𝐺𝐸𝐻 = ( ) . ×( ) (2)
Untuk mendapatkan nilai GEH yang baik  yakni jumlah kendaraan  hasil  dari  simulasi,  hal  yang  dapat  dilakukan adalah  melakukan  try  error  faktor  prilaku  berkendara  pada PTV  VISSIM.  prilaku  berkendara  yang  dilakukan penyesuaian pada fungsi driving behavior antara lain average standstill distance , Add. Part of desired safety distance , Mul. Part  of  desired  Safety  Distance , No.  of  observed  vehicle , lateral  distance  driving , lateral  distance  dtanding , safety distance reduction factor , dan minimum headway .
3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Data Kecepatan Arus Bebas
Data  kecepatan  diambil  menggunakan  alat speed  gun sehingga  data  kecepatan  yang  ada  adalah  data  kecepatan rerata  waktu  ( ut ).  Data  ini  kemudian  didistribusikan
berdasarkan kelas interval yang ada. Gambar 1 dan Gambar 2 menunjukkan  grafik  distribusi  kecepatan  untuk  Jl.  MT. Haryono arah Utara-Selatan dan Selatan-Utara.
Gambar  7. Grafik  Distribusi  Kecepatan  Kendaraan  Arah Utara-Selatan
Gambar  8. Grafik  Distribusi  Kecepatan  Kendaraan  Arah Selatan-Utara
Data  kecepatan  berupa  grafik  distribusi  kumulatif kemudian  dimasukan  kedalam  fungsi desired  speed pada program PTV VISSIM. Distribusi kecepatan ini merepresen- tasikan  kecepatan  yang heterogen pada  aliran  lalu  lintas  di jalan perkotaan.
3.2. Data Hambatan Saming
Segmen  Jalan  M.T.  Haryono  yang  digunakan  untuk mengamati hambatan samping adalah kedua sisi jalan dengan rentan  200  meter  setiap  jamnya.  Hambatan  samping  pada lokasi  penelitian  dengan  panjang  jalan  1,000  meter  dibagi menjadi 5 segmen dengan panjang segmen 200 meter. Data hambatan  pada Tabel  1 samping  yang  didapatkan  dari lapangan antara lain adalah data jumlah kendaraan berhenti atau  parkir  ( PSV ),  jumlah  kendaraan  lambat  ( SMW ),  dan jumlah kendaraan keluar/masuk jalan ( EEV ). 3.3. Parameter Prilaku Berkendara
Parameter  pengemudi  dilakukan  try  and  error  untuk mendapatkan  hasil  permodelan  yang  sesuai.  Dari  hasil try
and error pada  fungsi driving  behavior PTV  VISSIM didapatkan parameter driving behavior yang ditunjukan pada Tabel 2 .
Tabel 1 . Data hambatan samping pada segmen jalan Parameter Segmen 1 2 3 4 5 PSV 69 110 108 50 25 SMW 8 6 3 3 3 EEV 56 1515 1195 190 972 Tabel 2. Parameter Driving Behavior yang digunakan pada
PTV VISSIM Parameter Nilai Average Standsill Distance 1 Add. Part of Desired Safety Distance 1 Mul. Part of Desired Safety Distance 2 No. of Observed Vehicle 2 Lateral Distance Driving 1 Lateral Distance Standing 0.2 Safety Distance Reduction Factor 0.6 Minimum Headway 0.5 3.4. Simulasi,  Kalibrasi,  dan  Pengaruh  Hambatan Samping
Seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  bagian  simulasi sebelumnya  bahwa  terdapat  2  tahapan  simulasi  yang dilakukan. Tahap pertama adalah simulasi tanpa memasuk- kan data hambatan samping dan tahap kedua adalah simulasi dengan memasukkan data hambatan samping.
Simulasi  tahap  pertama  dilakukan  dengan  memasukan volume  arus  kendaraan  sejumlah  kapasitas  dasar  untuk mendapatkan model dasar simulasi dan memastikan bahwa pada  simulasi  yang  memasukan  data  hambatan  samping kapasitas  dasar  telah  tercapai  sehinga  memudahkan  dalam pengukuran  pengaruh  hambatan  samping.  Simulasi  dilaku- kan pada semua segmen jalan M.T. Haryono. Pada ruas jalan M.T. Haryono terdapat 2 tipe jalan, yakni tipe jalan dengan 4 lajur  untuk 2 arah dengan  menggunakan pemisah (median) atau  disebut  dengan  jalan  terbagi  ( divided )  yakni  pada segmen  jalan  1,  4,  dan  segmen  5.  Tipe  jalan  yang  lainnya adalah segmen 2 dan segmen 3 dengan 4 lajur untuk 2 arah tanpa  pemisah  (median)  atau  disebut  dengan  jalan  tidak terbagi ( undivided ).
Berdasarkan  MKJI  1997  bahwa  kapasitas  dasar  ( C0 ) untuk  jalan  dengan  4  lajur  terbagi  dan  tidak  terbagi  secara berurutan  adalah  1,650  smp/jam/lajur  dan  1,500  smp/jam/- lajur.  Sehingga  arus  kendaraan  yang  diinputkan  untuk segmen jalan terbagi per arahnya adalah 3,300 smp/jam/arah dan 3,000 smp/jam/arah untuk jalan tidak terbagi. Kapasitas
Muhammad Hadid dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 1, Februari (65-72) 70
dasar ini kemudian dimasukkan ke dalam program VISSIM sebagai  arus  kendaraan  yang  akan  melewati  segmen  yang ada.  Simulasi  dilakukan  terpisah  tiap  segmen  jalan  dengan tujuan untuk mendapatkan pengaruh yang lebih spesifik per 200-meter dan tanpa terganggu dari pengaruh segmen sebe- lum dan sesudahnya yang ditunjukan pada Tabel 3 .
Tabel 3 . Hasil Simulasi Tahap 1 (tanpa hambatan samping)
Parameter Segmen 1 2 3 4 5 Arah Utara-Selatan qobs 3,300 3,000 3,000 3,300 3,000 qsim U-S 3,283 2,979 2,978 3,274 3,281 GEH U-S 0.296 0.384 0.402 0.453 0.209 Arah Selatan-Utara qobs 3,300 3,000 3,000 3,300 3,000 qsim S-U 3,300 2,996 2,995 3,299 3,281 GEH S-U 0.000 0.073 0.091 0.017 0.331 Δq rata- rata (%) 0.26%  0.42%  0.45%  0.41%  0.47%
Berdasarkan Tabel 3 didapatkan nilai GEH untuk semua segmen  menunjukan nilai di bawah 5.0.  Dengan demikian, model simulasi dasar dapat diterima dan dapat dilanjutkan ke tahap kedua.
Simulasi  tahap  kedua  adalah  dengan  memasukan  data hambatan  samping  berdasarkan  data  yang  diambil  pada setiap semen jalan. Simulasi dengan hambatan samping yang dimasukkan ke dalam model dilakukan dibagi 2 yakni simu- lasi per jenis hambatan samping dan simulasi untuk semua jenis hambatan samping. Hasil simulasi tiap jenis hambatan samping dan keseluran hambatan samping ditunjukan pada Tabel 4 .
Berdasarkan hasil kalibrasi GEH pada Tabel 4 arus lalu lintas hasil simulasi dengan arus input sebesar kapasitas dasar dengan  pengaruh  hambatan  samping  menunjukan  keselu- ruhan simulasi dapat diterima (GEH<5). Tabel 4 menunjuk- kan  bahwa  pada  simulasi  dengan  memasukan  per  jenis hambatan samping, jenis hambatan samping yang memberi dampak  yang  paling besar  untuk  total kedua arah  terhadap penurunan kapasitas adalah hambatan samping dengan jenis kendaraan keluar atau masuk segmen jalan (EEV). Pengaruh terbesar  dari  dari  kendaraan  keluar  masuk  segmen  jalan (EEV)  ini  terjadi  pada  seluruh  segmen  jalan  yang  diteliti. Penurunan  kapasitas  (%)  akibat  aktifitas  kendaraan  keluar dan  masuk  segmen  jalan  (EEV)  untuk  segmen  1  hingga segmen  5  secara  berurutan  adalah  0.41%,  6.10%,  4.97%, 1.14%, dan 3.15%. Dampak terbesar akibat aktifitas kenda- raan keluar masuk (EEV) terjadi pada segmen 2 dengan tipe jalan 4 lajur untuk 2 arah tidak terpisah.
Tabel 4 . Hasil Simulasi Tahap 2 Parameter Segmen 1 2 3 4 5 Arah Utara-Selatan SMW qobs 3,300 3,000 3,000 3,300 3,300 qsim 3,295 2,978 2,977 3,248 3,260 GEH 0.09 0.40 0.49 0.91 0.70 PSV qobs 3,300 3,000 3,000 3,300 3,300 qsim 3,278 2,959 2,973 3,274 3,214 GEH 0.38 0.75 0.49 0.45 1.51 EEV qobs 3,300 3,000 3,000 3,300 3,300 qsim 3,280 2,824 2,893 3,293 3,115 GEH 0.35 3.26 1.97 0.12 3.27 ALL qobs 3,300 3,000 3,000 3,300 3,300 qsim 3,248 2,757 2,861 3,217 2,844 GEH 0.91 4.53 2.57 1.45 4.92 Arah Selatan-Utara SMW qobs 3,300 3,000 3,000 3,300 3,300 qsim 3,282 2,994 2,986 3,296 3,308 GEH 0.31 0.11 0.26 0.07 0.14 PSV qobs 3,300 3,000 3,000 3,300 3,300 qsim 3,296 2,990 2,971 3,306 3,265 GEH 0.07 0.18 0.53 0.10 0.61 EEV qobs 3,300 3,000 3,000 3,300 3,300 qsim 3,293 2,810 2,809 3,232 3,277 GEH 0.12 3.53 3,54 1.19 0.40 ALL qobs 3,300 3,000 3,000 3,300 3,300 qsim 3,263 2,785 2,775 3,217 3,367 GEH 0.65 4.00 4.19 1.45 1.16 Penurunan Kapasitas (%) SMW 0.35 0.47 0.62 0.85 0.48 PSV 0.39 0.85 0.93 0.30 1.83 EEV 0.41 6.10 4.97 1.14 3.15 ALL 1.35 7.63 6.07 2.27 5.89
Pada  segmen  jalan  ini  terdapat  jalan  akses  menuju perumahan  dan  pusat  pendidikan  yakni  Universitas Balikpapan.  Berdasarkan  data  hambatan  samping  pada segmen 2 jumlah kejadian kendaraan yang keluar dan masuk segmen  jalan  sejumlah  1,515  kejadian/jam/200  meter. Penurunan yang terjadi akibat aktifitas kendaraan keluar dan masuk terhadap penurunan kapasitas dasar adalah 6.10%.
Pengaruh  terkecil  akibat  aktifitas  kendaraan  keluar  dan masuk  segmen  jalan  (EEV)  adalah  pada  segmen  1  dengan tipe jalan 4 lajur untuk 2 arah dengan pemisah arah (median). Pada segmen ini kendaraan yang keluar atau  masuk sangat kecil. Sesuai pada Tabel 1 jumlah aktifitas kendaraaan keluar masuk  hanya  56  kejadian/jam  dengan  penurunan  kapasitas akibat aktifitas ini adalah 0.41%. berdasarkan Tabel 4 juga mengindikasikan  bahawa  pengaruh  terbesar  penurunan kapasitas  dalam  persen  akibat  aktifitas  keluar  dan  masuk kendaraan  di  jalan  terjadi  pada  segmen  jalan  dengan  tipe tidak  terbagi.  Aktifitas  kendaraan  keluar  masuk  dari  arah berlawan yang memotong arus utama menjadi faktor penentu tingginya  penuruna  kapasitas.  Kondisi  ini  berdampak  pada pola pergerakan pada titik tersebut menjadi seperti simpang tak bersinyal. Kondisi ini menyebabkan  terjadinya tundaan dan antrian pada titik tersebut baik pada arus yang searah atau yang berlawanan sehingga meningkatkan pengaruh terhadap penurunan  kapasitas  dasar.  Berbeda  dengan  jalan  dengan terbagi, aktifitas kendaraan keluar dan masuk segmen jalan hanya  terjadi  pada  arus  utama  dimana  kendaraan  di  arus utama  keluar  dan  kendaraan  masuk  menuju  arus  utama. Perbedaan  ini  memberikan  prilaku  tundaan  yang  berbeda. Pada jalan terbagi aktifitas kendaraan keluar dan masuk jalan menyebabkan  terjadinya  tundaan  dan  antrian  pada  kedua arah,  sedangkan  untuk  jalan  terbagi  tundaan  dan  antrian hanya terjadi pada arus tertentu saja tanpa mengganggu arus yang lain.
Aktifitas  hambatan  samping  yang  memberi  pengaruh paling  kecil  adalah  hambatan  samping  dengan  jenis kendaraan lambat. Penurunan kapasitas (%) akibat kendaraan lambat  (SMW)  untuk  segmen  1  hingga  segmen  5  secara berurutan adalah 0.35%, 0.47%, 0.62%, 0.85%, dan 0.48%. Pengaruh  terbesar  terjadi  pada  segmen  3,  meskipun  total kejadian  kendaraan  lambat  berdasarkan Tabel  1 hanya  3 kejadian/jam  namun  memberikan  dampak  penurunan kapasitas  dasar  sebesar  0.85%.  nilai  penurunan  terkecil adalah  pada  segmen  1  dimana  dengan  jumlah  kendaraan lambat  paling  besar  yakni  8  kejadian  dampak  penurunan akibat  kendaraan  lambat  (SMW)  hanya  0.35%.  Hasil  yang didapatkan  dari  segmen  jalan  1  dan  3  dimana  segmen  1 memiliki  kejadian  terbesar  namun  pengaruh  kecil  dan segmen  3  dengan  jumlah  kejadian  yang  sedikit  namun memberikan  pengaruh  yang  tinggi  dapat  disebabkan  oleh lebar jalan pada segmen 1 dan 3 dimana pada segmen jalan 1 memiliki lebar jalur 5.50 meter dan segmen 3 memiliki lebar jalur 8.40 meter.
Pengaruh kendaraan berhenti atau parkir (PSV) terhadap penurunan  kapasitas  jalan  (%)  untuk  segmen  1  hingga segmen  5  secara  berurutan  adalah  0.39%,  0.85%,  0.93%,
0.30%, dan 1.83%. pengaruh terbesar terjadi pada segmen 5 dengan pengaruh penurunan terhadap kapasitas dasar sebesar 1.83%. Segmen 5 merupakan jalan dengan tipe 4 lajur untuk 2  arah  dengan  pemisah  (median).  Tingginya  pengaruh disebabkan akibat lebar jalan 5 meter dengan 2 meter diguna- kan untuk  parkir on street. Dengan digunakannya sebagian badan  jalan  untuk  parkir  dapat  mengganggu  arus  utama. Sehingga  maskipun  dengan  jumlah  kejadian  antrian  25 kejadian/jam dapat memberikan pengaruh yang besar diban- dingkan  dengan  segmen  lain.  Namun  sebaliknya  pada segmen 2 dan 3 dengan jumlah kejadian kendaraan berhenti atau  parkir  (PSV)  secara  berurutan  adalah  110  dan  108 kejadian/jam  memberikan  pengaruh  yang  kecil  karena pengaruh dari lebar jalan yang mencapai 8.4 meter.
Pengaruh hambatan samping kombinasi dari seluruh jenis hambatan  samping  tidak  menunjukan  penjumlahan  dari pengaruh penurunan kapasitas dasar dari tiap jenis hambatan. Dari hasil simulasi kombinasi hambatan samping segmen 1 hingga  segmen  5  didapatkan  pengaruh  penurunan  secara berurutan sebesar 1.35%, 7.63%, 6.07%, 2.27%, dan 5.89%. Urutan 3 besar  penurunan  kapasitas  dasar akibat hambatan samping.  Hasil  yang  ditunjukan  pada Tabel  4 mengindi- kasikan  adanya  perbedaan  bobot  hambatan  samping  bila dikombinasikan. Hal ini sejalan dengan analisis pada MKJI 1997  yang  memberi  faktor  bobot  terhadap  jenis  hambatan samping.  MKJI  menyebutkan  bahwa  faktor  bobot  untuk kendaraan berhenti atau parkir adalah sebesar 1.0, kendaraan keluar dan masuk sebesar 0.7, dan kendaraan lambat sebesar 0.4[5].  Hasil  simulasi  tahap  2  menunjukan  bahwa  bila dilakukan  pembobotan  jenis  hambatan  samping,  maka aktifitas  keluar  dan  masuk  (EEV)  jalan  merupakan  jenis hambatan  samping  yang  memiliki  faktor  bobot  terbesar diikuti oleh kendaraan berhenti atau parkir (PSV) dan yang terakhir  adalah  kendaraan  lambat  (SMW).  Maka  perlu dilakukan penelitian  lanjutan untuk  mengidentifikasi  bobot tiap  jenis  hambatan  samping.  Pengunaan  jalan  dengan geometric  sesuai  dengan  hirarki  minimal  jalan  perkotaan yang ada di Indonesia dengan variasi jumlah jenis hambatan samping  dan  variasi  jumlah  kombinasi  hambatan  samping dapat dilakukan kedepannya.

## 4. Simpulan
Kesimpulan yang dapat didapatkan dari  hasil penelitian ini diantaranya adalah dengan menggunakan simulasi dapat diindikasikan  bahwa  jenis  hambatan  samping  aktifitas kendaraan  keluar/masuk jalan memberikan kontribusi yang besar  terhadap  penurunan  kapasitas  jalan.  Selain  itu, kombinasi hambatan samping juga mengindikasikan bahwa
terjadi pengaruh berbeda diberikan oleh tiap jenis hambatan samping.
Saran yang dapat digunakan dalam penelitian selanjutnya adalah dengan menggunakan jalan dengan geometric sesuai dengan hirarki jalan untuk mendapatkan pengaruh yang lebih terukur  kemudian  dapat  dibandingkan  dengan  studi  kasus untk jalan perkotaan yang ada. Penambahan jenis hambatan samping pejalan kaki perlu dilakukan mengingat pejalan kaki merupakan  komponen  lalu  lintas  yang  diperhitungkan,  na- mun  dengan  keterbatasan  software  yang  digunakan  belum dapat  melakukan  simulasi  sejumlah  lalu  lintas  orang  yang ada.  Maka,  perlu  penambahan  program  yakni  PTV  VIS- WALK untuk diintegrasikan dengan PTV VISSIM sehingga dapat dilakukan simlasi pejalan kaki

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  Terima  kasih kepada  PTV  VISSIM  atas  lisensi yang diberikan untuk kelancaran penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] E.  Kusnandar,  “Pengkinian  Manual  Kapasitas  Jalan Indonesia  1997,” J.  Jalan  Jemb. ,  vol.  26,  pp.  1–11, 2009.
[2] H. Halim, S. A.  Adisasmita,  M. I. Ramli, and S. H. Aly,  “The  relationship  of  volume  and  headway  on heterogen  traffic  conditions  in  Makassar  City,” IOP
Conf.  Ser.  Earth  Environ.  Sci. ,  vol.  419,  p.  012105, Feb. 2020.
[3] A. Munawar, “Speed and Capacity for Urban Roads, Indonesian Experience,” Procedia - Soc. Behav. Sci. , vol. 16, pp. 382–387, Jan. 2011.
[4] M.  Hadid,  H.  Widyastuti,  and  W.  Herijanto,  “A suggested model to simulate storage lane for vehicle queue on urban road u-turn,” ARPN J. Eng. Appl. Sci. , vol. 11, no. 24, pp. 14391–14397, Dec. 2016.
[5] Direktorat  Jenderal  Bina  Marga, Manual  Kapasitas Jalan Indonesia , Cetakan Pe. Jakarta, 1997.
[6] Federal  Highway  Administration, Traffic  Analysis Toolbox Volume III: Guidelines for Applying Traffic Microsimulation  Modeling  Software ,  First  Edit. Virginia: U.S. Department of Transportation, 2004.