OPTIMALISASI MANAJEMEN LALU LINTAS KAWASAN JENDERAL SUDIRMAN KOTA SALATIGA
Rahadian Pradipta 1,*) , Bambang Haryadi 2) , Ismiyati 1,**)
1) Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Tembalang, Semarang
2) Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang (UNNES), Kampus Sekaran, Gunungpati, Semarang
*) Email: richardfrans.rf@gmail.com **) Nomor ORCID: 0000-0001-7732-2292

## Abstract
The  Jenderal  Sudirman  area  has  a  strategic  function  as  a  trade  and  service  area that  gives  strong  character  in  the  Salatiga.  The  growth  of  trade  and  service activities  has  increased  to  become  a  regional  trading  area  that  is  influenced  by modern  trade.  With  the  existence  of  modern  shopping  centers,  five-star  hotels, banking  services  beside  the existing  traditional markets  affect  the increasement  of activities.  The  high  intensity  of  activities  raises  problems  related  to  traffic congestion.  The  purpose  of  this  research  is  to  determine  the  performance  of  the road  network  in  the  Jenderal  Sudirman  area  and  formulate  a  traffic  management strategy to deal with the current traffic problems. This research was conducted by analyzing  the  existing  conditions.  The  method  of  calculating  volume,  degree  of saturation,  and  speed  used  is  MKJI  1997.  This  study  uses  the  SATURN  10.4 program  to  determine  overall  network  performance.  The  results  showed  that  the existing  condition  of  the  Jenderal  Sudirman  area  undergone  problems  in  Jalan Jenderal Sudirman (2 directions) with 0.86 degree of saturation. The first scenario analysis  shows  the  value  of  the  degree  of  saturation  in  Jalan  Jenderal  Sudirman dropped  to  0.55;  The  Second  scenario  analysis  to  0.90;  and  the  third  scenario analysis  becomes  0.98.  As for  the overall network performance, first scenario has advantages  on  3  indicators,  namely  average  speed,  passenger  car  unit(pcu)-hour, pcu-rupiah.  Based  on  the  overall  analysis,  a  concept  of  handling  traffic  problems can  be  arranged  by  applying  the  traffic  management  strategy  first  scenario  and second scenario through the short-term and long-term stages.
Kata kunci : Jenderal Sudirman area, MKJI 1997, SATURN 10.4, traffic volume, degree of saturation

## PENDAHULUAN
Kawasan  Jenderal  Sudirman  merupakan pusat  perdagangan  dan  jasa  di  Kota Salatiga.  Pesatnya  pertumbuhan  volume lalu  lintas  yang  melintasi  kawasan  ini akan  berpotensi  menimbulkan  dampak kemacetan. Untuk itu diperlukan
pengaturan  dan  penataan  lalu  lintas berupa manajemen lalu lintas.
Manajemen  lalu  lintas  adalah pengelolaan dan pengendalian arus lalu lintas  dengan  melakukan  optimasi penggunaan  prasarana  yang  ada  untuk memberikan  kemudahan  kepada  lalu
lintas  secara  efisien dalam  penggunaan ruang  jalan  serta  memperlancar  sistem pergerakan.  (Abubakar  et  al.,  1995).
Lalenoh (2015) telah melakukan analisis  kapasitas  ruas  jalan  Sam Ratulangi  dengan  metode  MKJI  1997
dan PKJI 2014. Pada tahun berikutnya, Merentek (2016) menggunakan metode
MKJI 1997 untuk mengevaluasi perhitungan  kapasitas  arus  lalu  lintas pada  ruas  jalan  antar  kota  (studi  kasus
Manado  –  Bitung).  Dimana  metode MKJI 1997 meliputi kecepatan tempuh, kapasitas ruas jalan, ekivalensi kendaraan  penumpang,  dan  derajat kejenuhan. Pemodelan transportasi dilakukan untuk menyederhanakan dan mencerminkan suatu realita transportasi secara terukur (Tamin, 1997). Ramandya  (2018)  telah  melakukan simulasi analisis pengaruh pengoperasian interchange terhadap ruas  jalan  nasional  kawasan  industri Cikande dengan menggunakan
software  SATURN.  Dimana  software SATURN  merupakan  program  analisis jaringan  untuk  memprediksi  arus  lalu
lintas dan mengevaluasi kinerja jaringan. Hal ini memperkuat penelitian sebelumnya  yaitu  Dwi  (2017)  yang telah melakukan analisis bangkitan dan tarikan  (studi  kasus  pada  stasiun  LRT Kedunghalang  Kota  Bogor)  dengan bantuan  software  SATURN.  SATURN digunakan  untuk  mengetahui  seberapa besar demand  flow serta desire  line yang  terjadi  akibat  pembangunan stasiun  LRT.  Dimana  pada  tahun sebelumnya Naufal (2016) telah melakukan simulasi pemodelan transportasi pada jaringan jalan menggunakan  aplikasi  SATURN.  Dari penelitian  tersebut  diperbandingkan antara  perhitungan  secara  manual dengan  perhitungan  SATURN  dan diperoleh  nilai  konvergensi  SATURN lebih kecil sehingga perhitungan SATURN  lebih  akurat.  Pada  negara Afrika  Selatan  pemodelan  transportasi secara  mikroskopik  telah  dilakukan oleh  Heyns  (2017)  dengan  bantuan software SATURN. Dari output SATURN diperoleh beberapa alternatif geometrikal  yang  dapat  memberikan manfaat untuk daerah yang dilewati.
Gambar 1. Struktur model pembebanan dalam SATURN 10.4
Struktur model pembebanan
dalam  software  SATURN  10.4  sesuai
PERMINTAAN (MATRIKS PERJALANAN) PENAWARAN (JARINGAN JALAN) PEMILIHAN RUTE ARUS LALULINTAS (SMP/JAM) ANALISIS
pada  gambar  1.  Sebagai  input  adalah permintaan  (matriks  perjalanan)  dan penawaran  (jaringan  jalan.  Kemudian akan  diproses  dengan  pemilihan  rute dan  selanjutnya  akan  diperoleh  arus lalu lintas dalam satuan mobil penumpang tiap jam (smp/jam).
Pesatnya  pertumbuhan  volume
lalu  lintas  yang  melintasi  kawasan Jenderal Sudirman Salatiga dan dengan adanya  kemajuan  dibidang  pemodelan
transportasi, maka penelitian optimalisasi  manajemen  lalu  lintas kawasan Jenderal Sudirman kota Salatiga  dengan  bantuan  software SATURN 10.4 penting untuk
dilakukan.

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini digunakan rancangan  penelitian  yaitu  metode eksperimental.
Gambar 2. Diagram alir penelitian
Penelitian dilakukan dengan pengumpulan data primer dan sekunder  sebagai  input.  Kemudian
data  eksisting  dianalisis  dengan metode  MKJI  1997.  Pemodelan kondisi eksisting menggunakan
software SATURN 10.4 dan selanjutnya  dilakukan  validasi  serta kalibrasi.  Penelitian  akan  dilanjutkan saat  validasi  dan  kalibrasi  kondisi eksisting dengan pemodelan eksisting ada kesesuaian. Dilanjutkan dengan identifikasi permasalahan dan penataan dengan skenario manajemen  lalu  lintas.  Skenario tersebut dianalisis dengan menggunakan  software  SATURN 10.4. kemudian dilakukan perbandingan antara
kondisi eksisting  dengan  skenario  yang  telah
dianalisis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  Kondisi  Eksisting  dengan Metode MKJI 1997
Berikut  ini  adalah  data  hasil  análisis kondisi  eksisting  dengan  método MKJI  1997  :  tabel  1  menunjukkan data  karakteristik  ruas  jalan,  tabel  2 menunjukkan  data  volume  lalu  lintas di  kawasan  Jenderal  Sudirman  pada saat hari kerja dan hari libur.
Tabel 1. Karakteristik ruas jalan
Tabel 2. Volume lalu lintas di kawasan Jenderal Sudirman

## Input Pemodelan
Input data pemodelan SATURN 10.4 ditampilkan  pada  tabel  3,  dimana
terdapat variabel panjang ruas, jumlah  lajur,  arah,  kapasitas,  volume dan kecepatan.  Gambar  3 merupakan
peta  kota  Salatiga  dengan  fokus  area penelitian,  yaitu  kawasan  Jenderal
Sudirman. Peta koding pada SATURN  10.4  ditunjukkan  pada gambar  4.  Pada  tiap  ruas  jalan  telah mendapat kode masing-masing.
Tabel 3. Input Data Software SATURN 10.4
Gambar 3. Peta dasar lokasi penelitian

## Gambar 4. Peta koding SATURN 10.4
Hasil  Pemodelan  Kondisi  Eksisting, Validasi dan Kalibrasi
Hasil  kalibrasi  dan  validasi  dapat dilihat  pada  tabel  4  validasi  model kawasan Jenderal Sudirman dan grafik regresi  untuk  validasi  pada  gambar  5. Setelah  melihat  dari  tabel  4  dan gambar  5,  dapat  disimpulkan  bahwa hasil  pemodelan  belumlah  akurat, yang  berarti  hasil  pemodelan  belum signifikan  dengan  kondisi  lapangan, walaupun  nilai  R2  sudah  hampir mendekati  satu,  yaitu  sebesar  0,97. Hal ini dapat dilihat dari :
a. nilai  chi  square  masih  sebesar 474,74; dimana masih jauh di atas nilai chi square tabel yaitu sebesar 31,41  (dengan  df    =  20),  untuk taraf  signifikansi  95%  dengan batas kritis 0,05.
b. nilai  R2  sebesar  0,9713;  dimana masih belum mendekati satu. Selain  dari  kedua  nilai  uji
statistik diatas, kesimpulan keakuratan hasil  pemodelan  juga  mengacu  pada kejanggalan-kejanggalan  yang  telah disampaikan sebelumnya. Hasil pemodelan  yang  belum  mendekati akurat,  belum  dapat  digunakan  untuk dasar pembuatan skenario, oleh karena itu  harus  dilakukan  proses  kalibrasi. Dalam  penelitian  ini,  variabel  yang dikalibrasi  adalah  kecepatan  dengan asumsi pemberian penalti di ruas jalan yaitu  di  Jl.  Dr.  Muwardi,  Jl.  Taman Pahlawan, dan Jl. Buk Suling.
Sedangkan untuk kalibrasi
matriks asal tujuan, menggunakan trial and error pada elemen-elemen sebaran matriks asal tujuan . Trial and error ini didasarkan  pada  matrik  asal  tujuan hasil  proses  program  Saturn  untuk pemodelan eksisting. Berdasarkan tabel  MAT  pemodelan  eksisting, jumlah  pergerakan  perjalanan  dari Zona 111 ke Zona yang lainnya sangat kecil  sekali  dibandigkan  dengan  zona
lainnya.  Matriks  asal  tujuan  dari  hasil kalibrasi  kemudian  dijadikan  sebagai
input matrik dalam tahap
pembebanan.
Tabel 4. Validasi model kawasan Jenderal Sudirman
Gambar 5. Grafik regresi untuk validasi
Tabel 5. Matriks Asal Tujuan (MAT) Hasil Kalibrasi
Selanjunya  dilakukan  proses pembebanan  dengan  program  Saturn untuk  mendapatkan  hasil  pemodelan yang  akurat.  Dari  proses  tersebut diperoleh volume lalu lintas pemodelan yang baru dan dilakukan validasi. Hasil pemodelan  di  atas  kemudian  divalidasi seperti  pada  tabel  6  dan  gambar  6  di bawah. Di dalam tabel 6 dan gambar 6, menunjukkan  bahwa  nilai  chi  square
sebesar  65,04;  yang  lebih  mendekati nilai  chi  square  tabel  yaitu  31,41; sedangkan  grafik  regresi  mempunyai nilai  0,994;  dimana  lebih  mendekati nilai  satu.  Ini  berarti  kondisi  hasil pemodelan  sudah  dapat  dianggap seperti  kondisi  sebenarnya  (eksisting), walaupun masih ada perbedaan volume lalu  lintas.  Pada  gambar  7  merupakan hasil pemodelan setelah dikalibrasi.
Tabel 6. Validasi ruas jalan setelah kalibrasi
Gambar 6. Grafik regresi ruas jalan setelah kalibrasi
Gambar 7. Hasil pemodelan setelah kalibrasi

## Analisis Kinerja Eksisting Pemodelan
Pada gambar 8 ditampilkan kinerja lalu lintas  pemodelan  eksisting,  diperoleh kapasitas  5690,3  smp/jam,  volume 7127,7 smp/jam dan kecepatan rata-rata 47,9  km/jam.  Kinerja  ruas  jalan  masih baik,  dengan  nilai  derajat  kejenuhan (DS)  sama  dengan  0,43  yang  masih  di
bawah  0,75;  sedangkan  untuk  kinerja Simpang  Jombor  sudah  tidak  baik karena mempunyai nilai derajat kejenuhan (DS) 0,81; yang di atas 0,75. Untuk  mengatasi  masalah  tersebut, maka  di  Simpang  Jombor  dibangun simpang  tak  sebidang.  (tabel  7) Pemodelan  eksisting  kinerja  lalu  lintas ditampilkan pada gambar 9.
Gambar 8. Kinerja Lalu Lintas Pemodelan Eksisting

## Tabel 7. Kinerja ruas jalan hasil pemodelan
Gambar 9. Kinerja Lalu Lintas Pemodelan Eksisting
Skenario Manajemen Lalulintas
a. Skenario 1
1. Menghilangkan  parkir  on  street dengan  menyediakan  ruang  parkir off street  di  sekitar Kawasan Jalan Jenderal Sudirman.
2. Merelokasi aktivitas pedagang kaki lima  (PKL)  di  trotoar  khusunya
yang ada di Jalan Jenderal Sudirman. Para pedagang direlokasi  masuk  ke  dalam  los ataupun kios yang telah disediakan untuk  pedagang  di  Kawasan  Jalan Jenderal Sudirman.
b. Skenario 2
Pengaturan arus lalu lintas satu arah
di  Jalan  Jenderal  Sudirman  di perpanjang.  Arus  lalu  lintas  satu arah dimulai dari Bundaran Tamansari  sampai  dengan  Simpang Tiga  Pujasera  (Jl.  Ahmad  Yani). Dengan  perpanjangan  pengaturan arus  lalu  lintas  tersebut  maka  arus lalu  lintas  dari  arah  Selatan  yang menuju ke Utara diberikan alternatif jalur  melalui  jaringan  jalan  di  sisi Barat  Jalan Jenderal  Sudirman  yaitu Jl.  Ahmad  Yani,  Jl.  Semeru,  dan  Jl. Kesambi  sampai  dengan  Jl.  Muh. Yamin.  Sedangkan  jaringan  jalan  di sisi  Timur  Jalan  Jenderal  Sudirman yaitu  Jl.  Dr.  Muwardi,  Jl.  Taman
Pahlawan sampai dengan Jl.
Pemuda.
c. Skenario 3
Menggabungkan  skenario  1  dan skenario 2.
Perbandingan Kondisi Eksisting
dengan Skenario
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah dilakukan,  pembahasan  selanjutnya adalah  membandingkan  kinerja  antara kondisi  eksisting  dan  skenario.  Berikut disajikan  matriks  perbandingan  kinerja pemodelan  eksisting  dengan  skenario seperti  pada  tabel  8  di  bawah.  Dari tabel 8, apabila dibandingkan berdasarkan  indikator-indikator  kinerja jaringan menunjukkan  bahwa skenario
1  mempunyai  nilai  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  skenario  lainnya.
Selain membandingkan kinerja jaringan,  perlu  juga  diketahui  kinerja masing-masing  ruas  jalan  berdasarkan indikator  derajat  kejenuhan.  Untuk lebih  jelasnya,  nilai  derajat  kejenuhan pada  masing-masing  ruas  jalan  dapat dilihat pada tabel 9 di bawah.

## Pemilihan Skenario
Skenario  yang  akan  dipilih  tentunya harus  mempertimbangkan  kelebihan dan  kekurangan  serta  merupakan perwujudan  dari  transportasi  yang ramah  lingkungan  dan  hemat  bahan bakar.  Berikut  ini  disajikan  matriks kelebihan dan kekurangan dari skenario-skenario  di  atas.  Matriks kelebihan  dan  kekurangan  skenario dapat dilihat pada tabel 10 di bawah.
Apabila  melihat  tabel  matriks  di atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa skenario  yang  dipilih  adalah  skenario 2.  Pemilihan  ini  berdasarkan  atas pertimbangan-pertimbangan:
a. Skenario  2  memiliki  4  kelebihan yaitu  di  derajat  kejenuhan  (DS),
tundaan simpang, potensi kemacetan,  dan  biaya  pengadaan dibanding skenario 3.
b. Skenario
2 merupakan perwujudan transportasi yang yang  ramah  lingkungan  dan hemat  bahan  bakar,  karena  polusi udara  yang  dihasilkan  lebih  kecil dan panjang rutenya lebih pendek daripada skenario 1.
Tabel 8. Matriks kelebihan dan kekurangan skenario
Tabel 9. Perbandingan nilai derajat kejenuhan
Tabel 10. Matriks kelebihan dan kekurangan skenario
No Keterangan Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 1. Derajat kejenuhan (DS) 0,28 0,28 > 0,28 2 Potensi kemacetan Kecil Kecil Besar 3. Panjang rute 13 km 11,6 km 11,3 km 4. Biaya pengadaan Kecil Sedang Besar 5. Biaya perjalanan Besar Sedang Kecil 6. Polusi udara Besar Sedang Kecil

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  di atas, dapat  disimpulkan bahwa kondisi eksisting  pelayanan  jalan  di  Kawasan Jalan  Jenderal  Sudirman  rata-rata masih  bagus.  Untuk  tingkat  pelayanan
dengan  kategori  ‘’D’’  terdapat  satu ruas jalan yaitu Jl. Jenderal Sudirman 2 arah.  Sedangkan  untuk  kategori  ‘’C’’ terdapat  empat  ruas  jalan  yaitu  Jl. Jenderal  Sudirman  1  arah,  Jl.  Buk Suling,  Jl.  Moh.  Yamin,  Jl.  Dr.
Muwardi.
Penataan lalu lintas direncanakan dengan  menyusun  strategi  manajemen lalu  lintas  yang  terdiri  dari  3  skenario. Dimana untuk skenario 1 mengoptimalkan kapasitas jalan dengan menghilangkan hambatan samping, sedangkan skenario 2 memperpanjang  pergerakan  arus  lalu lintas  satu  arah  di  Jalan  Jenderal Sudirman. Adapun untuk skenario 3 merupakan  gabungan  dari  skenario  1 dan  skenario  2.  Skenario  Skenario  1 mempunyai keunggulan 3 nilai indikator  yaitu  kecepatan  rata-rata,
smp-jam,  dan  smp-rupiah.  Penerapan manajemen  lalu  lintas  pada  Kawasan Jenderal  Sudirman  dapat  dilakukan melalui 2 tahap dengan menggabungkan konsep skenario 1 dan skenario 2. Untuk tahap jangka pendek adalah  menerapkan  konsep  skenario  2 sedangkan untuk tahap jangka panjang adalah menerapkan skenario 1.

## DAFTAR PUSTAKA
Abubakar, I., et al., 1995, Menuju Lalu
Lintas  dan  Angkutan  Jalan  yang Tertib , Jakarta, DIRJEN Perhubungan Darat Dwi,  A.  P.,  &  Murtejo,  T.,  2017,
Analisis  Potensi  Bangkitan  dan Tarikan  (Studi  Kasus  pada
Stasiun LRT Kedunghalang Kota
Bogor), Jurnal  Rekayasa  Sipil Astonjadro, 6 (2), 104–115
Heyns, W., & Van Jaarsveld, S., 2017,
Transportation Modelling in Practice: Connecting Basic Theory  To  Practice . 100 ,  WIT Transactions  on  State  of  the  Art in  Science  and  Engineering,  3– 27.  https://doi.org/10.2495/978- 1-78466-233-2/001
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), 737–746
Merentek,  T.  G.  S.,  Sendow,  T.  K.,  &
Manoppo,  M.  R.  E,  2016, Evaluasi  Perhitungan  Kapasitas Menurut Metode MKJI Menggunakan  Analisa  Perilaku
Karakteristik  Arus  Lalu  Lintas Pada  Ruas  Jalan  Antar  Kota (Studi  Kasus  Manado  -  Bitung), Jurnal Sipil Statik, 4 (3), 187–201 Naufal, F., & Triana, S, 2016, Simulasi Pemodelan  Transportasi  pada Jaringan  Jalan  Menggunakan Aplikasi Saturn , Rekaracana, 2 (1), 72–82 Ramandya,  P.,  Muthohar,  I.,  & Dewanti, 2018, Analisis Pengaruh Pengoperasian Interchange Terhadap Ruas Jalan Nasional Kawasan Industri Cikande , Jurnal Penelitian  Transportasi  Darat,
20 (1), 49–64
Tamin,  O,  1997, Perencanaan  dan
Permodelan Transportasi . Bandung, Penerbit ITB