## OPTIMASI WAKTU HIJAU PERSIMPANGAN BERSINYAL DI WILAYAH PERKOTAAN

## (Studi Kasus Persimpangan Jalan Ir. H. Juanda –Siliwangi)
(Optimization of Green Time Signalized Intersection in Urban Area)
Andrean Maulana 1 , Ki Agus Aldriansyah 1
1 Program Studi Teknik Sipil Institut Teknologi Nasional Bandung E-mail: andreanmaulana@itenas.ac.id
Diterima 7 Maret 2020, Disetujui 9 April 2020

## ABSTRAK
Bandung  merupakan  kota  metropolitan  terbesar  di  Provinsi  Jawa  Barat  yang  kepadatan  penduduknya  terus meningkat setiap tahun. Kondisi ini berakibat terhadap peningkatan pergerakan masyarakat dan kemacetan lalu lintas pada  jaringan  jalan.    Salah  satu  persimpangan  jalan  di  kota  Bandung  yang  sering  mengalami  kemacetan  adalah pesimpangan jalan Ir. H. Juanda – Siliwangi. Permasalahan yang terjadi yaitu besarnya volume lalu lintas  sehingga menyebabkan  panjang  antrian  dan  tundaaan  yang  besar.  Usaha  untuk  menurunkan  panjang  antrian  dan  tundaan salah satunya dengan optimasi waktu hijau persimpangan bersinyal. Penilaian kinerja simpang dilakukan dengan alat bantu  model  mikrosimulasi.  Hasil  penelitian  ini  adalah  terdapat  perubahan  panjang  antian  dan  tundaan  setelah dilakukan optimasi waktu hijau yaitu terdapat penurunan panjang antrian dan tundaan pada jalan Ir. H. Juanda (utara) dan  peningkatan  panjang  antrian  dan  tundaan  pada  jalan  Ir.  H.  Juanda  (selatan).  Proses  optimasi  waktu  hijau menunjukkan  dari  empat  lengan  pendekat  yang  dilihat,  dua  pendekat,  yaitu  dari  arah  Utara  dan  Timur  mengalami penurunan antrian;tundaan, secara berturut-turut adalah 28%;71% dan 30%;36%..
Kata Kunci: antrian, tundaan, mikrosimulasi, optimasi, waktu hijau

## ABSTRACT
Bandung is the largest metropolitan city in West Java Province whose population density continues to increase every year.  This  condition  results  in  increased  movements  and  traffic  congestion  on  the  road  network.  One  of  the intersection in the Bandung city which often traffic congestion is the signalized intersection of Ir. H. Juanda - Siliwangi. The  problem  that  occurs  is  the  large  volume  of  traffic,  causing  long  queues  and  large  delays.  One  of  the  efforts  to reduce  the  length  of  queues  and  delays  is  by  optimizing  the  green  time  of  signal  intersections.  The  intersection performance assessment was carried out with microsimulation model. The results of this study are there are changes in the length of the queue and the delay after optimization of the green time ie there is a decrease in the length of the queue and the delay on the Ir. H. Juanda (north) and increasing queue length and delays on Ir. H. Juanda (south). The  green  time  optimization  process  shows  that  of  the  four  approach,  two  approaches,  namely  from  the  North  and East directions, have decreased queues; 28% delay each; 71% and 30%; 36% .
Keywords: queue, delay, microsimulation, optimization, main subject
Optimasi Waktu Hijau Persimpangan………………………………………..….…………….…..…………………..…………………..Andrean M, Ki Agus A

## PENDAHULUAN
Bandung  merupakan  kota  metropolitan  terbesar  di Provinsi  Jawa  Barat  (Statistik,    2018),    kepadatan penduduk  di  Kota  Bandung  terus  meningkat  setiap tahunnya.  Menurut  data  yang  bersumber  dari  Badan Pusat Statistika Kota Bandung, kepadatan penduduk di Kota  Bandung  tahun  2011  tercatat  2.429.176  jiwa, sedangkan  pada  tahun  2019  jumlah  penduduk  di  Kota Bandung mencapai 2.490.622 jiwa. Adanya Perkembangan  penduduk  yang  terus  berkembang pada  suatu  wilayah  akan  berbanding  lurus  dengan peningkatan pergerakan masyarakat.
Akibat  peningkatan  pergerakan  masyarakat  maka muncul  kemacetan  lalu  lintas  pada  jaringan  jalan. Pesimpangan  merupakan  bagian  dari  jaringan  jalan yang sering mengami  konflik antara kendaraan dengan kendaraan  lainnya  sehingga  sering  terjadi  kecelakaan dan  kemacetan  pada  persimpangan.  Salah  satu persimpangan  jalan  di  Kota  Bandung  yang  sering mengalami  kemacetan  adalah  persimpangan  jalan  Ir. H. Juanda – Siliwangi.
Pada  persimpangan  Jalan  Ir.  H.  Juanda –Siliwangi faktor yang menyebabkan terjadinya kemacetan adalah volume  lalu  lintas  yang  besar  dan  pengaturan  waktu siklus  lampu  lalu  lintas    yang  kurang  sesuai.    Dalam mengatasi  masalah  kemacetan  tersebut  diperlukan manajemen  lalu  lintas.  Salah  satu  metode  dalam manajemen  lalu  lintas  adalah  dengan  mengoptimasi waktu hijau untuk  memberikan pelayanan  yang optimal kepada pergerakan kendaraan di simpang.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  waktu  hijau optimum  pada  total  waktu  siklus  yang  ada  dan melakukan  penilaian  kinerja  Persimpangan  Jalan  Ir.  H. Juanda –Siliwangi.

## METODE
Persimpangan jalan yang diamati adalah Persimpangan Jalan Ir. H. Juanda-Siliwangi di Kota Bandung  yang  memiliki  empat  pendekat,  yang mana  bersebelahan  dengan  simpang  lain,  seperti yang  tersaji  pada  gambar  berikut  ini.  Pendekat utara  dan  selatan  adalah  Jalan  Ir.  H.  Juanda  (tipe jalan  4/2  Terbagi)  dengan  lebar  pendekat  14  m. Pendekat  barat  adalah  Jalan  Silwangi  (tipe  jalan 2/2 Terbagi) dengan lebar pendekat 8 m. Pendekat timur  adalah  Jalan  Dipati  Ukur  (tipe  jalan  4/2) dengan  lebar  pendekat  12  m.  Gambar  1  dan  2 menunjukkan  lokasi  dan  data  geometrik  simpang yang diamati.
Gambar 1.  Lokasi Penelitian
Gambar 2.  Data Geometrik Persimpangan Jalan Ir. H. Juanda-Siliwangi
Konflik  yang  terjadi  di  Persimpangan  Jalan  Ir.  H. Juanda-Siliwangi  dan  adanya  keterkaitan  dengan simpang terdekat,  maka perlu dilakukan analisis secara jaringan  dengan  menggunakan  model  transportasi. Pemodelan mikroskopik sering digunakan untuk  menilai kinerja  jaringan  jalan  secara  mikro,  seperti  yang dilakukan  oleh  Aryandi  (2014),  Maulana  (2017), Kumaravel  (2020),  Irawan  (2017),  Shahdah  (2015), Susilo  (2018)  dan  Halim  (2019).  Yang  (2016)  juga melakukan optimasi sinyal terhadap empat aspek, yaitu waktu  hijau  dan  merah,  pengaturan  konflik  dan pergerakan  arus  lalu  lintas,  yang  dapat  mengurangi kemacetan  di  persimpangan  bersinyal.  Begitu  juga Vuong  (2018),  yang  melakukan  penelitian  tentang kinerja simpang bersinyal.
Pemodelan mikrosimulasi dilakukan dengan penggambaran  jaringan  jalan,  pengaturan  perilaku kendaraan  dan  perkiraan  pergerakan  lalu  lintas  di jaringan  jalan.  Jaringan  jalan  dibuat  sesuai  dengan sketsa  yang  tersaji  pada  Gambar  2.  Hasil  pemodelan jaringan jalan dapat dilihat pada Gambar 3.
Lokasi Penelitian
Gambar 3 .  Pemodelan Jaringan Jalan Persimpangan Jalan Ir. H. Juanda-Siliwangi
Data  masukan  model  mikrosimulasi  didapatkan  dari data  volume  pergerakan  lalu  lintas  di  Persimpangan Jalan  Ir.H.  Juanda-Siliwangi.  Data  volume  lalu  lintas dibedakan  menjadi  tiga,  yaitu  kendaraan  ringan  (LV), kendaraan  berat  (HV),  dan  sepeda  motor  (MC). Sepeda  motor  menjadi  moda  mayoritas  yang  melintas (55%), kendaraan ringan (LV)  menjadi moda terbanyak selanjutnya  (43,8%).  Data  yang  disajikan  merupakan total  dari  pergerakan,  dengan  rata-rata  proporsi  belok kiri (27%), kanan (29%) dan lurus (44%). Selengkapnya data volume lalu lintas dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1. Data  Lalu  Lintas  pada  Jam  Puncak Persimpangan Jalan Ir. H. Juanda-Siliwangi
Dalam  Vuong  (2018),  proporsi  sepeda  motor  (MC) tinggi  (lebih  dari  50%).  VISSIM  digunakan  oleh  Vuong menjadi  alat  bantu  optimasi  sinyal  lalu  lintas  untuk meningkatkan  kinerja  simpang,  dengan  parameter perilaku  kendaraan  yang  diteliti  oleh  Minh  (2005). Begitupun  dengan  data  distribusi  kecepatan  yang diperoleh dari Minh (2005) dengan rata-rata kecepatan pengendara  jalan  tak  terbagi  kondisi mixed  traffic untuk sepeda motor (MC) adalah 21,1 km/jam.
Kasus  yang  diteliti  akan  menggunakan  distribusi kecepatan  yang  didapatkan  dari  survey  spot  speed pada Jalan Ir. Juanda. Rata-rata kecepatan kendaraan ringan  (LV)  yang  diperoleh  adalah  30,56  km/jam. Distribusi hasil survey kecepatan yang diperoleh dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 .  Distribusi Kecepatan Kendaraan Ringan
Parameter  perilaku  kendaraan  yang  digunakan  pada penelitian ini mengacu kepada Irawan (2017). Dilakukan beberapa  percobaan  terhadap  parameter  utamar perilaku  kendaraan  yaitu standstill  distance. Oregon (2011)  menjelaskan  bahwa standstill  distance (CC0) adalah  jarak  bumper-belakang  yang  diinginkan  dengan bumper-depan  antara  mobil  yang  berhenti.  Parameter ini  memiliki  dampak  yang  lebih  besar  pada  jarak  aman yang diinginkan (laju aliran maksimum) ketika lalu lintas dalam  kondisi  macet  (kecepatan  sama  dengan  nol). Ilustrasi standstill distance dapat dilihat pada Gambar 5 (Oregon, 2011).
Gambar 5 .  Ilustrasi Nilai Standstill Distance
Waktu  siklus  yang  digunakan  berdasarkan  hasil pengamatan  pada  jam  sibuk.  Terdapat  empat  dengan total  waktu  siklus  243  detik,  waktu  kuning  2  detik  dan waktu all  red 2  detik.  Masukan  waktu  dan  fase  siklus dapat dilhat pada Gambar 6 dan 7.
Gambar 6 .  Data Waktu Siklus Eksisting
Gambar 7 .  Data Fase Siklus Eksisting
Usulan  peningkatan  kinerja  lalu  litas  dilakukan  dengan menggunakan  optimasi  waktu  hijau  pada  total  waktu
Pendekat Jenis Kendaraan Volume (kend/jam) Kiri Lurus Kanan Ir. H. juanda (utara) LV 206 635 182 MC 728 1.335 623 HGV 7 10 7 Ir. H. juanda (selatan) LV 46 690 15 MC 83 1.270 61 HGV 2 6 7 Dipati ukur (timur) LV 33 110 185 MC 123 383 508 HGV 1 2 5 Siliwangi (barat) LV 448 127 87 MC 1.545 788 169 HGV 12 4 3
Optimasi Waktu Hijau Persimpangan………………………………………..….…………….…..…………………..…………………..Andrean M, Ki Agus A
siklus  yang  sama.  Hasil  yang  sama  didapatkan  oleh Maulana (2019)  yang  menemukan bahwa  peningkatan kinerja  simpang  setelah  adanya  perubahan  waktu siklus, dapat menurunkan nilai tundaan rata-rata 29,84 detik  dan  antrian  24,24  meter  Ini  juga  dilakukan  oleh Vuong (2018) dengan optimasi waktu yang meminimumkan  waktu  tundaan.  Didapatkan  hasil antara  hasil  eksisting  dan  hasil  optimasi  dengan penurunan nilai tundaan rata-rata sebesar 23,9%.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Validasi  dilakukan  untuk  menguji  kebenaran  hasil kalibrasi  yang  telah  diterapkan  pada  pemodelan.  Proses validasi  yang  dilakukan  yaitu  dengan  membandingkan hasil  keluaran  volume  lalu  lintas  pemodelan  dengan volume lalu lintas  survei.  Metode yang digunakan adalah rumus  statistik  Geoffrey  E.  Havers  (GEH),  yang  dapat dilihat pada persamaan 1.
…(1)
keterangan : q = arus lalu lintas
Tabel  2  menjelaskan  nilai  GEH  yang  diperoleh.  Model mikrosimulasi  yang  baik  memiliki  nilai  GEH  <  5,  dengan penjelasan deviasi antara hasil model dan lapangan tidak banyak  berbeda.  Ketika  didapatkan  nilai  GEH  >  5,  perlu dilakukan  kalibrasi  data  lalu  lintas,  jaringan  jalan  atau perilakuk kendaraan pada model mikrosimulasi.

## Tabel 2. Deskripsi Nilai GEH
Nilai GEH Keterangan < 5,0 Diterima 5,0 ≤ GEH ≤ 10,0 Peringatan: kemungkinan model error atau data buruk GEH > 10 Ditolak
Dari hasil validasi yang ditunjukan dari Tabel 3, pendekat timur  memiliki  nilai  GEH  terkecil  dengan  nilai  0,24  dan pendekat  utara  memiliki  nilai  GEH  terbesar  dengan  nilai 4,74.  Hasil  model  yang dikeluarkan  harus lebih dicermati untuk  nilai  GEH  yang  besar,  yaitu  di  pendekat  utara. Penilaian  GEH  dilakukan  secara  keseluruhan.  Dengan indikator  nilai  GEH  pada  setiap  pendekat  kurang  dari  5 memenuhi persyaratan, artinya pemodelan dapat dikatakan sesuai dengan kondisi yang terjadi di lapangan.
Tabel 3. Hasil Validasi Anatara Model dan Survey Pendekat Simpang Volume Lalu Lintas (kend/jam) Uji GEH Hasil Survei Hasil Pemodelan Ir. H. Juanda (Utara) 3.449 3.733 4,74 Ir. H. Juanda (Selatan) 2.307 2.180 2,68 Dipati ukur (Timur) 1.359 1.350 0,24 Siliwangi (Barat) 3.000 3.183 3,29
Bedasarkan  hasil  pemodelan  software  Vissim  panjang antrian  terpanjang  terjadi  pada  jalan  siliwangi  yaitu
sebesar 221,32 m dan tundaan tertingi terjadi pada jalan Dipati  ukur  yaitu  sebesar  178,44  detik,  sedangkan panjang  antrian  dan  tundaan  terkecil  terjadi  pada  jalan Ir.  H.  Juanda  (selatan)    yaitu  sebesar  188,44  m  dan 69,39 detik. Hasil kinerja simpang eksisting selengkapnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.  Ilustrasi  pada model mikrosimulasi dapat dilihat pada Gambar 7.
Tabel 4. Analisis Kinerja Persimpangan Kondisi Eksisting Jalan Panjang Antrian Maksimum (m) Tundaan (detik) Ir. H. Juanda (Utara) 207,45 138,82 Ir. H. Juanda (Selatan) 188,44 69,39 Dipati ukur (Timur) 209,47 178,44 Siliwangi (Barat) 221,32 117,99
Gambar 7 .  Visualisasi Hasil Pemodelan Jaringan Jalan Persimpangan Jalan Ir. H. Juanda-Siliwangi Pada Kondisi Eksisting
Optimasi  dilakukan  dengan  mencari  nilai  waktu  hijau terbaik  tanpa  mengubah  waktu  siklus  dan  jumlah  fase. Iterasi  dilakukan  dengan  menggunakan  alat  bantu  PTV VISSIM.  Waktu  hijau  hasil  optimasi  dapat  dilihat  pada Gambar 8 dan Tabel 5.
Gambar 8 .  Data Waktu Siklus Hasil Optimasi
Tabel 5. Hasil Optimasi Waktu Hijau
Jalan Waktu Hijau (detik) Waktu Hijau Hasil Optimasi (detik) Ir. H. Juanda (Utara) 53 54 Ir. H. Juanda (Selatan) 48 44 Dipati ukur (Timur) 38 70
Optimasi Waktu Hijau Persimpangan………………………………………..….…………….…..…………………..…………………..Andrean M, Ki Agus A
Jalan Waktu Hijau (detik) Waktu Hijau Hasil Optimasi (detik) Siliwangi (Barat) 80 51
Berdasarkan  hasil  pemodelan  kondisi  optimasi  waktu hijau  panjang  antrian  terpanjang  terjadi  pada  jalan siliwangi  yaitu  sebesar  227,78  m  dan  tundaan  tertingi terjadi  pada  jalan  Ir.  H.  Juanda  (selatan)  yaitu  sebesar 158,07  detik,  sedangkan  panjang  antrian  dan  tundaan terkecil  terjadi  pada  jalan  Ir.  H.  Juanda  (utara)    yaitu sebesar 127,74 m dan 40,89 detik.
Terdapat perubahan panjang antrian dan tundaan pada setiap  lengan  simpang  setelah  diakukan  optimasi waktu. Pada jalan Ir. H juanda (utara) terjadi penurunan panjang  antrian  79,71  m    dan  waktu  tundaan  97,93 detik, Pada  jalan Ir. H  juanda (selatan) terjadi kenaikan panjang  antrian  38,79  m    dan  waktu  tundaan  88,68 detik,  Pada  jalan  Dipati  Ukur  (timur)  terjadi  penurunan panjang  antrian  61,84  m  dan  waktu  tundaan  63,73 detik,  dan  pada  Pada  jalan  Siliwangi  (barat)  terjadi kenaikan  panjang  antrian  5,96  m  dan  waktu  tundaan 1,21  detik.  Kinerja  persimpangan  setelah  optimasi waktu hijau dapat dilihat selengkapnya pada Tabel 6.
Tabel 6. Analisis Kinerja Persimpangan Kondisi Skenario
Jalan Panjang Antrian Maksimum (m) Tundaan (detik) Ir. H. Juanda (Utara) 127,74 40,89 Ir. H. Juanda (Selatan) 227,23 158,07 Dipati ukur (Timur) 147,63 114,71 Siliwangi (Barat) 227,78 119,29 Rekapitulasi  perubahan  kinerja  simpang  ditunjukkan pada Tabel 7. Proses optimasi waktu hijau menunjukkan  dari  empat  lengan  pendekat  yang  dilihat, dua  pendekat,  yaitu  dari  arah  Utara  dan  Timur mengalami penurunan antrian;tundaan, secara berturut- turut  adalah  28%;71%  dan  30%;36%..  Satu  pendekat dari  arah  selatan  mengalami  peningkatan  antrian  dan tundaan  ,  dengan  nilai  21%  dan  128%..  Satu  pendekat lagi  cenderung  tetap  nilai  antrian  dan  tundaannya. Dengan  hasil  ini,  maka.dinilai  optimasi  waktu  hijau meningkatkan  kinerja  simpang  karena  lebih  banyak pendekat  yang  mengalami  penurunan  panjang  antrian maksimum dan tundaan.
Tabel  7. Perubahan  Kinerja  Simpang  Setelah  Optimasi Waktu Hijau Jalan Panjang Antrian Maksimum (m) Tundaan (detik) Ir. H. Juanda (Utara) 38% 71% Ir. H. Juanda (Selatan) -21% -128% Dipati ukur (Timur) 30% 36%
Jalan Panjang Antrian Maksimum (m) Tundaan (detik) Siliwangi (Barat) -3% -1%

## KESIMPULAN
Hasil  pemodelan  menunjukkan  bahwa  waktu  hijau optimum terjadi dengan rincian, pada pendekat Jalan Ir.  H.  Juanda  (utara)  waktu  hijau  70  detik  dan  124 detik  (tanpa  belok  kanan),  Jalan  Ir.  H.  Juanda (selatan)  waktu  hijau  51  detik,  Jalan  Dipati  ukur (timur)  waktu  hijau  54  detik  dan  Jalan  Siliwangi waktu  hijau  44  detik,  yang  dapat  meningkatkan kinerja simpang dengan indikasi penurunan maksimum pada panjang antrian maksimum sebesar 44%.

## REFERENSI
Aryandi,  R.  D.,  &  Munawar,  A. (2014,  August). Penggunaan  Software  Vissim  untuk  Analisis Simpang  Bersinyal  (Studi  Kasus  Simpang  Mirota Kampus  Terban  Yogyakarta).  In  Prosiding  The 17th  FSTPT  International  Symposium  (pp.  22- 24).
Halim, H., Mustari, I., & Zakariah, A. (2019). 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(2).
Irawan, M. Z., & Putri, N. H. (2017). Kalibrasi Vissim Untuk  Mikrosimulasi  Arus  Lalu  Lintas  Tercampur Pada  Simpang  Bersinyal  (Studi  Kasus:  Simpang
Tugu, Yogyakarta). Jurnal Transportasi
Multimoda, 13(3), 97-106. Kumaravel,  S.  D.,  &  Ayyagari,  R. (2020).  A Decentralized Signal Control for Non-Lane-Based Heterogeneous Traffic Under V2I
Communication.  IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.
Maulana,  A. (2017).  Pengaruh  Kebijakan  ““4  in  1”” terhadap Kinerja Persimpangan Jl Dr. Djunjunan – Tol  Pasteur  dengan  Menggunakan  Simulasi Mikro.  Rekayasa  Hijau:  Jurnal  Teknologi  Ramah Lingkungan, 1(1).
Maulana,  A. (2017).  Analisis  Kinerja  Bundaran dengan  Menggunakan  Simulasi  mikro.  Jurnal Kajian Teknik Sipil, 2(1), 31-39.
Maulana,  A.,  &  Nugraha,  F.  A. (2019).  Studi Mikrosimulasi  Penilaian  Kinerja  Persimpangan Bersinyal Jalan Ir. H Juanda-Cikapayang. Journal of Civil Engineering, 26(2), 183-188.
Minh, C. C., Sano, K., & Matsumoto, S. (2005). The speed, flow and headway analyses of motorcycle traffic.  Journal  of  the  Eastern  Asia  Society  for Transportation Studies, 6, 1496-1508.
Optimasi Waktu Hijau Persimpangan………………………………………..….…………….…..…………………..…………………..Andrean M, Ki Agus A
Oregon,  D.  O.  T. (2011).  Protocol  for  VISSIM simulation. Oregon Department of
Transportation.  Papageorgiou,  M.,  Diakaki,  C., Dinopoulou, V., Kotsialos, A., & Wang, Y.(2003). Review of road traffic control strategies. Proceedings of the IEEE, 91(12), 2043-2067. Shahdah,  U.,  Saccomanno,  F.,  &  Persaud,  B.
(2015).  Application  of  traffic  microsimulation  for evaluating safety performance of urban signalized intersections.
Transportation
Research  Part  C:  Emerging  Technologies,  60, 96-104.
Statistik,  B.  P. (2018).  Provinsi  Jawa  Barat  dalam
Angka. Bandung: Badan Pusat Statistik.
Susilo,  B.  H.,  &  Imanuel,  I. (2018).  Analisis  Lalu Lintas  Penerapan  Sistem  Satu  Arah  di  Kawasan Dukuh  Atas,  Jakarta.  Jurnal  Teknik  Sipil,  14(2), 105-114.
Yang,  Y.,  &  Yang,  G. (2016).  Study  of  Intersection Optimization  Near  Transportation  Hub  Based  on VISSIM. International  Journal  of  Signal  Processing, Image  Processing  and  Pattern  Recognition , 9 (6), 323-332.
Vuong,  X.  C.,  Mou,  R.  F.,  Nguyen,  H.  S.,  &  Vu,  T.  T.
(2018,  October).  Signal  Timing  Optimization  of Isolated  Intersection  for  Mixed  Traffic  Flow in  Hanoi City  of  Vietnam  Using  VISSIM.  In International Conference  on  Smart  Vehicular  Technology,
Transportation, Communication and Applications (pp. 133-139). Springer, Cham.