TEKNIK, 44 (1), 2023, 70 - 76
doi: 10.14710/teknik.v43i1.38285               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Metode Weight In Motion (WIM) dalam Menentukan Indikator Utama Penyebab Kongesti Perjalanan Truk Petikemas dari Pelabuhan Tanjung Emas ke Wilayah Hinterland
Edward D.P. Napitupulu 1 *, Muhammad Yamin Jinca 2 , Bambang Riyanto 1
1 Departemen Teknik Sipil, Universitas Diponegoro, Semarang Jl. Prof. Soedarto, SH,Tembalang,Semarang, Jawa Tengah, Indonesia,50275
2 Perencanaan Wilayah dan Masyarakat, Universitas Hasanuddin, Jl. Perintis Kemerdekaan Km 10, Tamalanrea, Makassar, Indonesia, 90245

## Abstrak
Kelancaran lalu lintas petikemas terutama dari pelabuhan menuju lokasi hinterland dan begitu pula arah sebaliknya  merupakan  harapan  dari  semua  pihak  terkait.  Perlu  sinergi  komponen  system  transportasi antara pelabuhan, fasilitas jalan dan truk petikemas. Sinergi yang terjadi guna meminimalisasi kongesti atas pergerakan petikemas dengan moda transportasi darat khususnya melalui truk petikemas. Indikator utama    terjadinya  kongesti  adalah  faktor  tanjakan  sebagaimana  hasil  penelitian  tahun  2013  atas  faktor kongesti perjalanan truk dari Pelabuhan Tanjung Emas ke wilayah hinterlan yaitu Ungaran, Kabupaten Semarang..  Hasil  tersebut  tetap  sama  untuk  hasil  penelitian  dan  tahun  2019.    Dampak  adanya  faktor tanjakan  ini  adalah  penurunan  kecepatan  tempuh  ideal  yang  semestinya  dialami  oleh  truk  petikemas. Penelitian ini bertujuan menemukan besaran waktu tempuh di tanjakan dan karakteristik yang timbul atas dinamika perbedaan slope pada tanjakan dari hasil 60 sampling truk petikemas pada tahun 2019. Analisis dilakukan melalui metode Weight In Motion (WIM) dengan pengolahan persamaan regresi deskriptif dan uji model dengan software Minitab 18. Indikator tanjakan memberikan kontribusi kongesti sebesar 34,36% dibandingkan indikator lainnya sedangkan variabel yang mempengaruhi faktor tanjakan adalah kecepatan truk dan length of segment. Nilai perlambatan kecepatan tempuh yang terjadi sebesar 21,59 km/jam dengan konsumsi bahan bakar minyak sebesar 1,9 km per liter.
Kata kunci: kongesti; truk petikemas; geometrik jalan; tanjakan jalan; kecepatan; slope

## Abstract
[Title:  Determining  the  Main  Indicators  Causing  Congestion  of  Container  Truck  Trip  from  Tanjung Emas Port to the Hinterland Region By Weight In Motion (WIM) Method] The fluency of container traffic, especially  from  the  port  to  the  hinterland  location  and  return,  is  the  hope  of  all  parties  involved.  There needs to be synergy between the interaction of the components of the transportation system between ports, road facilities, and container trucks. The synergy that occurs is to minimize congestion on the movement of containers by land transportation modes, primarily through container trucks. The most significant indicator of congestion is the incline factor, as the results of research in 2013 and 2019 on the congestion factor for truck travel from the Port of Tanjung Emas to the hinterland area, namely Ungaran, Semarang Regency. The  impact  of  the  influence  of  this  incline  factor  is  a  decrease  in  the  ideal  travel  speed  that  should  be experienced by container trucks. This study aims to find the travel time on an incline and the characteristics that  arise  from  the  dynamics  of  differences  in  slope  on  inclines  from  the  results  of  60  container  truck sampling  in  2019.  The  analysis  was  carried  out  through  the  Weight  In  Motion  (WIM)  method  with descriptive  regression  equation  processing  and model testing with Minitab 18 software. The incline indicator  contributes  to  congestion  by  34  .36% compared  to  other  indicators,  while  the  variables that affect the incline factor are truck speed and the
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi.
E-mail: edward.napitupulu@pelindo.co.id
length of a segment. The deceleration value of the travel speed was 21.59 km/h, with a fuel oil consumption of 1.9 km per liter.
Keywords : congestion, container trucks, road geometric, road grade, speed, slope

## 1. Pendahuluan
Provinsi  Jawa  Tengah,  berdasarkan  data  Biro Pusat  Statistik  (BPS)  Nasional,  memiliki  jumlah penduduk  sebesar  34.718.204  jiwa  pada  tahun  2019. Sebanyak  1.814.110  jiwa  diantaranya  berada  di  Kota Semarang.  Provinsi  tersebut  memiliki  pelabuhan  laut yaitu  Pelabuhan  Tanjung  Emas,  yang  melayani  kapal internasional dan domestik. Berada pada posisi di tengah pulau  Jawa,  nilai  pelabuhan  bagi  provinsi  ini  sangat strategis,  terutama  dalam  mendukung  pemenuhan kebutuhan  masyarakat  dan  industri  yang  berada  dalam wilayah  tersebut.  Terdapat  3  (tiga)  Kawasan  industri besar  seperti  Tugu,  Candi  dan  Terboyo,  disamping kawasan  industri  lainnya  yang  sedang  berkembang seperti  Batang  dan  Kendal.  Salah  satu  bentuk  layanan barang  oleh  Pelabuhan  Tanjung  Emas  adalah  barang dalam kontainer atau petikemas.
Terminal  Petikemas  Semarang  memiliki  rerata pertumbuhan sebesar 668.940 TEUs ( Twenty Equivalent Units ) per tahun atau tumbuh 3,36% pertahun sejak 2015 dan  pada  tahun  2020,  arus  petikemas  telah  mencapai 717.062 TEUs.  Bila  dibandingkan  dengan  pertumbuhan petikemas  dunia  pada  Tahun  2018,  arus  lalu  lintas petikemas mencapai 793.260.606 TEUs dengan pertumbuhan    4.7%  yoy.  Arus  petikemas  Indonesia sebesar  14.060.600  TEUs  dengan  tingkat  pertumbuhan 4,54%  atau  sebesar  1,77%  dari  total  petikemas  dunia (UNCTAD, 2010, 2020)
Keberadaan barang petikemas yang masuk/keluar Terminal  Petikemas  Semarang  akan  membutuhkan  alat transportasi menuju lokasi hinterlannya yang merupakan bagian  dari  sistem  transportasi  dalam  kesatuan  sistem logistik.  Kehandalan  pengiriman  petikemas  sering  kali melalui  kondisi  kongesti  berupa  terjadinya  penurunan kecepatan  tempuh  dari  yang  diharapkan  oleh  pelaku usaha.
Hal yang mendasar berkaitan dengan permasalahan  kongesti  yaitu  ketidakseimbangan  antara jumlah  kendaraan  bermotor  dan  kapasitas  jalan  atau Volume/Capacity atau  V/C  ratio  (Morlok,  1995). Keterbatasan daya tampung jalan terhadap pertumbuhan kendaraan yang tinggi khususnya dimensi truk petikemas dibanding  dengan  dimensi  jalan    (Boarnet  et  al.,  1998; Jinca,  2001).  Penyebab  lain  dari  kongesti  adalah permukaan jalan dengan tingkat gradien atau slope jalan yang  tinggi  berupa  alinyemen  horisontal  dan  vertikal (Bhoraskar, 2019; Jinca, 2001; Napitupulu, E. D. P. et al., 2022; Okamura et al., 2009).
Slope vertikal  yang  tinggi  membentuk  kontur permukaan jalan yang menanjak dan membuat kecepatan
setiap kendaraan menjadi lambat. Undang Undang Jalan Nomor  38  Tahun  2004  dan  PP  Nomor  34  Tahun  2006 Tentang  Jalan  dan  Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum Nomor  19  Tahun  2011,  bahwa  desain  jalan  arteri  dan kolektor  primer  disusun  pada  kecepatan  rencana  paling rendah  40  km/jam  dengan  lebar  badan  jalan  pada  dua jalur paling sedikit 18 meter. Kriteria kongesti pada jalan raya  yang  menjadi  standar  baku  internasional  dalam Victoria  Transport  Policy  Institute /  VTPI,  2016, menyebutkan  antara  33  km/jam  sampai  dengan  37 km/jam.
Waktu  tempuh  rerata  kendaraan  truk  di  kota Bandung  pada  lokasi  Kiaracondong,  Djunjunan  dan Cihampelas,  akibat  kongesti  sebesar  20,95  Km/jam. Untuk kota Yogyakarta pada ruas jalan Gejayan sebesar 13,23 km/jam (Basuki & Siswadi, 2008; Lumba, 2009). Hasil  penelitian  tahun  2013  dan  2019,  untuk  rerata kecepatan truk petikemas pada Tahun 2013 sebesar 26,33 km/jam dan Tahun 2019 sebesar  26,83 km/jam. Terjadi penurunan waktu tempuh perjalanan sebesar 33% apabila dibandingkan kecepatan normal freeflow truk sebesar 40 km/jam  untuk  jarak  30  km.  Indikator  tersebut menempatkan indikator tanjakan sebagai faktor terbesar yang menjadi penyebab kongesti selain indikator lainnya yaitu  kegiatan,  dimensi,  simpangan  dan  pintu  tol  untuk jalur  truk  petikemas  dari  Pelabuhan  Tanjung  Emas menuju  kawasan  industri  Ungaran    dengan  kontribusi kongesti  sebesar  34,36%    (Napitupulu,  2022).  Hal  ini menjadi  daya  tarik  penelitian  untuk  mendalami  nilai kontribusi  indikator  tanjakan  dalam  sistem  jaringan infrastruktur  transportasi  yang  komprehensif  (Straus  & Semmens,  2006)  terutama  yang  berhubungan  langsung dengan angkutan truk petikemas. Tujuan dari penelitian ini adalah menemukan dan memahami indikator terbesar pembentuk kongesti lalu lintas petikemas pada ruas jalan yang  dilewati  dari  pelabuhan  sampai  dengan  kawasan industri tertentu.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  dilakukan  secara  kuantitatif  dan kualitatif,  melalui  pengumpulan  data  primer  berupa survey  tahun  2013.  Survey  dilakukan  terhadap  30  truk dan pada tahun 2019 sebanyak 60 sampling truk, dengan estimasi  muatan  antara  15  ton  sampai  dengan  30  ton. Lokasi penelitian pada jalur jalan dari Pelabuhan Tanjung Emas dengan elevasi +2 Mlws, Semarang, menuju pabrik industri yang berada di Ungaran, Kabupaten Semarang di Jawa Tengah, pada elevasi +361 Mlws.
Pengamatan  menggunakan  metode Weigh  in Motion  (WIM) yaitu  menempatkan surveyor pada
kendaraan untuk mengikuti truk petikemas yang menjadi obyek  penelitian  dan  dilengkapi  dengan  alat Global Positioning  System (GPS)  untuk  mengukur  waktu perjalanan,  kemiringan  jalan  dan  lokasi  pergerakan kendaraan truk (Napitupulu, E. D. P. et al., 2022; Wheeler &  Figliozzi,  2011).  Analisis  data  untuk  mendapatkan persamaan  deskriptif  dengan  bantuan software Minitab 18  dan  Excel,  yaitu  persamaan  variabel  yang berpengaruh,  nilai  rerata  waktu  tempuh,  info  grafis  dan komparasi  antara  pengaruh slope dengan  waktu  tempuh beserta  kecepatannya.  Pengambilan  sampling  dilakukan dengan kriteria : (1) Hari sibuk yaitu Kamis, Jumat, Sabtu dan Minggu; (2) Hari non sibuk yaitu Senin, Selasa dan Rabu;  (3)  Jam  sibuk  yaitu  07.00  sd  10.00  dan  16.00  sd 19.00; dan (4) Jam non sibuk yaitu di luar jam sibuk.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Tabel  1,  merupakan  hasil  pengumpulan  dan analisa dari berbagai sumber literatur. Indikator kongesti yaitu faktor tanjakan termasuk dalam kategori aliyemen vertikal yang sifatnyapermanen. Perencanaan, penetapan dan  pembangunan  lokasi  industri  tanpa  memperhatikan karakter  dan  geometrik  jalan,  dipastikan  menimbulkan
permasalahan yang lebih besar dan berpengaruh terhadap biaya  transportasi  logistik.  Lokasi  industri  yang  telah berdiri  dengan  kondisi  geometrik  jalan  menanjak merupakan  satu  tantangan  tersendiri  bagi  pelaku  usaha yang  bergerak  pada  bidang  angkutan  maupun  pemilik pabrik.  Kendala  kelancaran  arus  lalulintas  semakin terbebani apabila terjadi penambahan indikator kongesti lainnya  seperti  dimensi  jalan  yang  tidak  sesuai  standar, adanya  kegiatan  masyarakat  yang  memakan  bahu  jalan, volume arus lalu lintas yang tinggi dengan pencampuran antara jenis kendaraan mulai dari ringan sampai dengan kendaraan berat dan banyaknya titik persimpangan. 3.1  Data  Indikator  Kongesti  Pada  Faktor  Tanjakan Tahun 2013 dan Tahun 2019
Penelitian faktor tanjakan terjadi pada tahun 2013 dan tahun 2019 dengan gambar peta lokasi sebagaimana Gambar1.  Data  kecepatan,  kondisi  geometrik  jalan  dan waktu tempuh per segment ruas jalan dihitung dan dicatat melalui  sejumlah  sampling  data  yaitu  tahun  2013  dan tahun 2019. Pada Gambar 1, terdapat 7 (tujuh) titik lokasi yang  memiliki  ketinggian  tertentu  dengan  satuan  Mlws ( Meter lower water spring atau ketinggian dari muka air terendah).
Gambar 1. Garis Kuning terputus peta jalur perjalanan dari pelabuhan-lokasi industri (Google, 2019)
Hasil  survei  pada  Tabel  2,  terdapat  perbedaan waktu  tempuh  truk  petikemas  pada  saat  melewati tanjakan  dalam  kurun  waktu  sampling  tahun  2013  dan tahun  2019.  Rerata  waktu  tempuh  tanjakan  tahun  2013 cenderung  lebih  lama  atau  sebesar  887,84  detik  jika dibandingkan  tahun  2019  sebesar  214,48  detik  dan  hal tersebut dapat tergambarkan pada pola pergerakan grafik Gambar 2. Nilai tertinggi waktu tempuh tahun 2013 dapat mencapai  1646,40  detik  sedangkan  pada  tahun  2019 mengalami penurunan 391,20 detik.
3.2 Pengaruh Kecepatan dan Length of Segment Pada Faktor Tanjakan Tahun 2019
Hasil  penurunan  waktu  tempuh  yang  signifikan pada  tahun  2019  menjadi  fokus  untuk  mengetahui variabel  penentu  yang  mempengaruhi  faktor  tanjakan.
Sebanyak  60  data  yang  dianalisa  menggunakan  model regresi, ternyata memiliki asumsi non heteroskedastisitas yang tidak terpenuhi dengan  asumsi P-Value = 0,000 < 0,05  sehingga  untuk  mengatasi  masalah  tersebut dilakukan  pendeteksian outlier dengan  menghapus  data ke  8,  25  dan  38.  Adapun  hasil  persamaan  adalah persamaan 1.
=  69,9 27,81 +  0,2840 (1)
dimana  Y      adalah  waktu  tempuh  tanjakan  (detik);  V adalah  kecepatan  (Km/jam);  dan  Ls    adalah Length  of Segment (Meter).
Persamaan  1  menunjukkan  bahwa  waktu  tempuh ditanjakan  sangat  dipengaruhi  oleh  kecepatan  dan  jarak
Tabel 1. Faktor Penyebab Kongesti
FAKTOR % Volume Kendaraan Petikemas di Jalan Jumlah persimpangan Karakteristik dan Geometri Jalan
VARIA BEL Volume kendaraan petikemas Kapasitas Jalan Alinyemen vertikal Volume arus lalu lintas Waktu antrian Alinyemen Horisontal Berat ganda kendaraan angkut petikemas Jumlah titik persimpangan Jumlah titik kerusakan jalan atau luasan kerusakan Umur kendaraan Dimensi Jalan Kegiatan (Sumber: Arnott, 2001; Boyce, 2004; Napitupulu, 2022; Okamura et al., 2009; Straus & Semmens, 2006) Tabel 2. Indikator Tanjakan (detik) Tahun 2013 dengan  Data N= 30 Tahun 2019 dengan Data N= 60 StDev 259,05 55,71 Mean 887,84 214,48 Min 506,37 91,60 Max 1.646,40 391,20 Tabel 3. Nilai Koefisien, R-Sq Variabel Kecepatan dan VIF Term Coef SE Coef T-Value P-Value VIF Constant 69.9 28.6 2.44 0.018 Kecepatan -27.81 1.50 -18.49 0.000 1.03 Length of segment 0.2840 0.0235 12.10 0.000 1.03 S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred) 15.4595 91.58% 91.27% 88.12% Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value Regression 2 140386 70193.0 293.70 0.000 Kecepatan 1 81666 81666.3 341.71 0.000 Length of segment 1 34964 34964.2 146.30 0.000 Error 54 12906 239.0 Total 56 153292 Durbin-Watson Statistic = 1.92349
doi: 10.14710/teknik.v44i1.50957               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
tanjakan  yang  dilalui  truk.  Semakin  cepat  kendaraan maka  memberikan  waktu  pengurang  kongesti  dan semakin  panjang  jarak  tanjakan  maka  memberikan kontribusi  pada  kongesti  tanjakan.  Hal  ini  dibuktikan pada Tabel 3.
Nilai R 2 pada Tabel 3, dari model regresi tersebut menunjukkan R-Square sebesar  91.27%  yang  artinya secara  bersama  –  sama  variabel  kecepatan, length  of segment , mempengaruhi faktor tanjakan sebesar 91.27%. Sebaran nilai residual data menunjukkan posisi di sekitar garis regresi  dengan keputusan bahwa P-value = (0,131) >  α  =  0.05,  sehingga  menerima  H 0 dengan  asumsi berdistribusi normal sebagaimana  pada Gambar 3.
3.2. Statistik uji
Hasil  perhitungan  atas  Uji  T  pada  Tabel  4., menyatakan bahwa variabel bebas Kecepatan dihasilkan nilai  t  hitung  sebesar  –  18.49  yang  lebih  kecil dibandingkan  dengan  –  t  tabel  yaitu  -2.005  sehingga dapat disimpulkan bahwa Kecepatan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap waktu tempuh yang terjadi pada indikator kongesti faktor tanjakan. Koefisien regresi pada variabel  kecepatan  yang  memiliki  arah  negatif menjelaskan  bahwa  apabila  kecepatan  truck  semakin tinggi  pada  tanjakan  yang  dilalui  maka  waktu  tempuh akan  pendek.  Variabel  bebas Length  of  segment atau dihasilkan  nilai  t  hitung  sebesar  12.10  yang  lebih  besar dibandingkan dengan t tabel yaitu 2.005 sehingga dapat disimpulkan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap waktu  tempuh  yang  terjadi  pada  tanjakan.  Koefisien regresi  pada  variabel length  of  segment memiliki  arah positif  menjelaskan  bahwa  semakin  panjang  truk
melintasi  tanjakan  akan  berpotensi  menambah  waktu tempuh.
Hasil  Persamaan  1  menunjukkan  korelasi  yang kuat  dengan  grafik  Gambar  4.  Kecepatan  truk  akan menurun  seiring  dengan  peningkatan slope tanjakan terlebih  dengan  jarak  per  segmen  ( length  of  segment) yang semakin pendek. Kecepatan rerata atas slope yang terjadi adalah 5,813% sebesar 16,4 km/jam, slope 2,947% sebesar 26,89 km/jam; slope 3,81% sebesar 11,7 km/jam; slope 3,929%  sebesar  19,28  km/jam; slope 4,667% sebesar 33,7 km/jam. Apabila memiliki slope yang tinggi maka  diharapkan length  of  segment tanjakan  cukup panjang untuk membantu kinerja truk dalam berakselerasi,  sebagaimana  tanjakan  Watugong.  Hasil penelitian menunjukkan range slope 2,947% sd. 5,813% selain  memberikan  keterlambatan  juga  berdampak kepada konsumsi Bahan Bakar Minyak (BBM) berlebih. Bina Marga mengeluarkan perhitungan kebutuhan BBM dengan  rumus  (Direktorat  Bina  Teknik,  1997),  seperti terlihat pada Persamaan 2.
=  0,21557 24,17699    +  947,80862 (2)
dimana Y adalah konsumsi BBM (Liter per 1000 km) dan S adalah kecepatan (km/jam).
Rerata  kecepatan  truk  atas  rentang slope yang terjadi  sebesar  21,59  km/jam  dan  menghasilkan kebutuhan  BBM  untuk  1  liter  sejauh  1,9  km.    Hasil konsumsi BBM tersebut mendekati hasil penelitian Oak Ridge National Laboratory bahwa kondisi pertama untuk slope 1%  sd.  4%  menyerap  41%  konsumsi  BBM  lebih besar  jika  dibandingkan  kondisi  jalan  yang  rata  (<  1%)
Gambar 2. Grafik Waktu Tempuh Truk Petikemas Faktor Tanjakan
Tabel 4. Hasil Uji t Variabel Yang Berpengaruh Pada Variabel Tanjakan
Variabel Bebas t hitung t tabel P-value Keterangan Kecepatan -18.49 2.005 0.000 Koef. β1 signifikan terhadap model Length of segment 12.10 2.005 0.000
Koef. β2 signifikan terhadap model 0 500 1000 1500 2000 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 Wak tu Te mpu h Tan jak an (detik) Truk Petikemas (unit) Data Tahun 2013
Tanjakan Data Tahun 2019 Tanjakan
dan  kondisi  kedua  untuk slope lebih  besar  dari  4% menyerap BBM 60% lebih tinggi dari kondisi jalan rata dengan  asumsi  pemakaian  BBM  sebesar  7,3  miles  per galon atau setara 1  liter untuk 3,1 km (Franzese, 2011). Kondisi pertama menghasilkan 2,91 km/liter dan kondisi kedua sebesar 1,93 km/liter.

## 4. Kesimpulan
Kondisi geometrik jalan yang terwakili oleh faktor tanjakan merupakan penentu signifikan sebagai indikator utama  kongesti.    Posisi  penentu  ini  tidak  berubah  dari hasil survei tahun 2013 dan tahun 2019 walaupun terjadi penurunan  waktu  tempuh  di  tahun  2019.  Variabel kecepatan  dan length  of  segment ,  merupakan  variabel yang  berpengaruh  dalam  menentukan  waktu  tempuh  di tanjakan, terutama fluktuasi nilai slope . Analisis Weight In Motion (WIM) dengan pengolahan persamaan regresi deskriptif  dan  uji  model  dengan software Minitab  18 menunjukkan  bahwa  indikator  tanjakan  memberikan kontribusi  kongesti  sebesar  34,36%  dibandingkan indikator lainnya sedangkan variabel yang mempengaruhi faktor tanjakan adalah kecepatan truk dan length of segment. Nilai perlambatan kecepatan tempuh yang  terjadi  sebesar  21,59  km/jam  dengan  konsumsi bahan  bakar  minyak  sebesar  1,9  km  per  liter.  Nilai koefisien  negatip  27,81  pada  variabel  kecepatan merupakan  indikator  yang  menunjukkan  pentingnya kinerja  truk  dalam  menentukan  capaian  besaran kecepatan  kendaraan  sehingga  mampu  menurunkan kongesti  di  tanjakan.  Kongesti  yang  rendah  nantinya berdampak  dalam  keekonomisan  produksi  barang sebagai  bagian  yang  menjadi  harapan  positip  pada rangkaian supply chain sistem logistik.

## Daftar Pustaka
Arnott,  R.  J.  (2001). The  Economic  Theory  of  Urban Traffic  Congestion:  A  Microscopic  Research Agenda .
http://ideas.repec.org/p/boc/bocoec/502.html Basuki,  I.,  &  Siswadi.  (2008).  Biaya  Kemacetan  Ruas Jalan  Kota  Yogyakarta. Jurnal  Teknik  Sipil Univesitas Atma Jaya Yogyakarta , 9 (1), 71–80.
Bhoraskar, A. (2019). Prediction of Fuel Consumption of Long  Haul  Heavy  Duty  Trucks  Using  Machine Learning  and  Comparison  of  the  Performance  of Various Learning Techniques . 9 (1). https://www.victorknoop.eu/research/theses/thesis _bhoraskar.pdf
Boarnet,  M.  G.,  Kim,  E.  J.,  &  Parkany,  E.  (1998). Measuring Traffic Congestion .
Boyce,  D.  (2004). Forecasting  Travel  on  Congested Urban  Transportation  Networks :  Review  and Prospects  for  Network  Equilibrium  Models .  The Fifth  Triennial  Symposium  on  Transportation Analysis.
Direktorat  Bina  Teknik.  (1997). Biaya  Operasi Kendaraan  (BOK)  Untuk  Jalan  Perkotaan  di Indonesia.
Franzese,  O.  (2011). Effect  of  Weight  and  Roadway Grade  on  the  Fuel  Economy  of  Class-8  Freight Trucks . http://cta.ornl.gov/cta/Publications/Reports/ORNL _TM_2011_471.pdf
Google. (2019). Google Earth . Jinca, M. Y. (2001). Antisipasi Perkembangan Teknologi
Gambar 3. Grafik Uji Normalitas Faktor Tanjakan
Gambar 4. Komparasi Pola Antara Rerata Kecepatan, Slope Dan Jarak Pengamatan Hasil Survei Tahun 2019
26.89 16.43 11.70
33.70 19.28 - 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 40.00 Rerata Kec epat an Truk (km/jam) Lokasi (Slope% dan Jarak Per Segmen Pengamatan-Meter)

## TEKNIK, 44 (1), 2023, 76
Petikemas  Terhadap  Prasarana  dan  Sarana Transportasi Multimoda . Universitas Hasanuddin.
Lumba, P. (2009). Analisis Kinerja Jaringan Jalan Kota Bandung  Setelah  Beroperasinya  Flyover  Pasupati dan  Flyover  Kiaracondong. Analisis  Kinerja Jaringan Jalan Kota Bandung , 1 (50–59). Morlok,  E.  K.  (1995). Pengantar  Teknik  dan Perencanaan Transportasi . McGraw Hill Inc. Napitupulu, E. D. P., Jinca, M. Y., & Riyanto, B. (2022). The Congestion Factors of Container Truck Travel from Tanjung Emas Port to the Hinterland Region. Civil  Engineering  and  Architecture , 10 (6),  2706– 2712. https://doi.org/10.13189/cea.2022.100634 Napitupulu, E. D. P. (2022). Pengaruh Sistemik Kongesti
Transportasi Petikemas Terhadap Biaya Transportasi Pada Jaringan Jalan Kota Semarang . Universitas Diponegoro.
Okamura, H., Watanabe, S., & Watanabe, T. (2009). An Empirical Study on the Capacity of Bottlenecks on
the Basic Suburban Expressway Sections in Japan. Proceedings of the 4th International Symposium on Highway Capacity , 120–129. Straus, S. H., & Semmens, J. (2006). Estimating the Cost of  Overweight  Vehicle  Travel  on  Arizona Highways .
UNCTAD.  (2010). Review  Of  Marine  Transpotation . United Nations.
UNCTAD. (2020). Review of Maritime Transport 2020. In Journal of Chemical Information and Modeling . United Nations.
https://unctad.org/system/files/official- document/rmt2020_en.pdf
Wheeler,  N.,  &  Figliozzi,  M.  (2011).  Multicriteria freeway  performance  measures  for  trucking  in congested  corridors. Transportation  Research
Record , 2224 , 82–93. https://doi.org/10.3141/2224-10 .