## PROYEKSI PANJANG ANTRIAN PADA BUNDARAN KELAPA GADING DENGAN MENGGUNAKAN PTV VISSIM
Harwidyo Eko Prasetyo 1 , Andika Setiawan 2 , Irnanda Satya Soeratmodjo 3 dan Pungky Tarsiah Pamungkas 4
1 Prodi Teknik Sipil, Universitas Muhammadiyah Jakarta, Jl. Cempaka Putih Tengah 27, Jakarta, 10510 Email: harwidyo.eko@umj.ac.id
2 Prodi Teknik Sipil, Universitas Muhammadiyah Jakarta, Jl. Cempaka Putih Tengah 27, Jakarta, 10510 Email korespondensi: andika.setiawan@umj.ac.id
3 Prodi Teknik Sipil, Universitas Muhammadiyah Jakarta, Jl. Cempaka Putih Tengah 27, Jakarta, 10510 Email : irnanda.satya@umj.ac.id
4 Prodi Teknik Sipil, Universitas Muhammadiyah Jakarta, Jl. Cempaka Putih Tengah 27, Jakarta, 10510 Email : 2018410029@ftumj.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  dilakukan  pada  bundaran  di  Kelapa  Gading,  Jakarta.  Secara  prinsip  akan dilakukan simulasi pada kondisi eksisting untuk mengetahui nilai kepadatan lalu lintas yang terjadi.  Pada  penelitian  dilakukan  proyeksi  sampai  tahun  ke-5  untuk  melihat  panjang antrian  yang  akan  terjadi  pada  bundaran  tersebut.  Pada  pelaksanaan  penelitian  ini dibutuhkan survei yang mendetail berkaitan dengan volume kendaraan yang akan ditinjau. Dalam survei akan dibentuk 4 tim survei dengan beranggotakan masing-masing 3 orang. Sebelum melakukan proyeksi pada tahun ke-5 di bundaran Kelapa Gading, maka dilakukan terlebih  dahulu  analisa  pada  kondisi  eksisting.  Analisa  kondisi  eksisting  dengan menggunakan PTV VISSIM perlu melakukan validasi dan kalibrasi. Fungsi dari validasi dan kalibrasi adalah untuk menyamakan volume kendaraan antara hasil survei dengan keluaran volume dari PTV VISSIM. Nilai validasi dengan regresi didapat sebesar 0,9949. Dengan nilai tersebut maka dapat dilihat untuk output panjang antrian dengan panjang 0 m. Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan PTV VISSIM dapat dilihat bahwa tidak terjadi panjang antrean akibat volume kendaraan yang memasuki bundaran tersebut. Dengan data kondisi eksisting yaitu panjang antrean maka pada kondisi eksisting masih dalam kondisi sangat layak. Berdasarkan simulasi pada tahun ke-5 didapat kepadatan lalu lintas sampai berhenti. Pada tahun ke-5 dilakukan alternatif berupa ERP ( Electronic Road Pricing ) Pada alternatif berupa ERP dibuat 2 kondisi reduksi yaitu 10%  dan 30%.  Dengan panjang antrian pada reduksi 10%  didapat panjang  antrian rata-rata sebesar 34,95 m.Dengan panjang antrian pada reduksi 30% didapat panjang antrian rata-rata sebesar 0 m.
Kata kunci : panjang antrian, proyeksi, PTV VISSIM

## ABSTRACT
This  research  was  conducted  at  the  roundabout  in  Kelapa  Gading,  Jakarta.  In  principle,  a simulation will be carried out in the existing conditions to determine the value of the traffic density that occurs. In this study, projections were made up to the 5th year to see the length of the queue that would occur at the roundabout. In carrying out this research a detailed survey is needed related to the volume of vehicles to be reviewed. In the survey, 4 survey teams will be formed with 3 members each. Before making projections in the 5th year at the Kelapa Gading roundabout,  an  analysis  of  the  existing  conditions  is  carried  out  first.  Analysis  of  existing conditions  using  PTV  VISSIM  needs  to  be  validated  and  calibrated.  The  function  of  the validation and calibration is to equalize the vehicle volume between the survey results and the volume output from PTV VISSIM. The validation value with regression was obtained at 0.9949. With this value, it can be seen that the queue length output is 0 m long. Based on the results of the analysis using PTV VISSIM, it can be seen that there are no long queues due to the volume of vehicles entering the roundabout. With data on existing conditions, namely the length of the
queue, the existing conditions are still in very decent condition. Based on the simulation in the 5th year, the traffic density is obtained until it stops. In the 5th year, an alternative in the form of  Electronic  Road  Pricing  (ERP)  was  carried  out.  In  the  alternative  in  the  form  of  ERP,  2 reduction conditions were made, namely 10% and 30%. With a queue length of 10% reduction, an average queue length of 34.95 m is obtained. With a queue length of 30% reduction, an average queue length of 0 m is obtained.
Keywords: queue length, projections, PTV VISSIM

## 1. PENDAHULUAN
Pada lalu lintas yang ada di Jakarta sering terjadinya  kepadatan  lalu  lintas  yang menyebabkan  waktu  tempuh  lebih  lama dan  kecepatan  kendaraan  yang  sangat rendah bahkan mendekati berhenti atau 0 km/jam.  Kemacetan  lalu  lintas  sendiri merupakan suatu keadaan dimana volume lalu lintas lebih besar dari kapasitas jalan. Kemacetan sering terjadi pada akses jalan utama bagi aktivitas masyarakat perkotaan.  Di  bundaran,  konflik  muncul yang terjadi pada kendaraan yang berbeda tujuan,  asal,  dan  kepentingan.  Dalam kaitan  ini,  desain  pada  bundaran  harus dikaji secara matang agar tidak menimbulkan permasalahan, seperti antrean lalu lintas.
Penelitian  yang  dilakukan  terdahulu meninjau  pada  panjang  antrian  dimana Dengan  tinjauan  dari  panjang  antrian tersebut bisa  menjadi  dasar  acuan  dalam kemacetan dan membuat manajemen atau rekayasa.  Hal  ini  untuk  menurunkan panjang  antrian  pada  bundaran.  Untuk melihat  panjang  antrian  dan  kapasitas bundaran sesungguhnya maka digunakan program PTV VISSIM [4].
Penelitian ini dilakukan pada bundaran di Kelapa  Gading,  Jakarta.  Secara  prinsip akan  dilakukan  simulasi  pada  kondisi eksisting untuk mengetahui nilai kepadatan  lalu  lintas  yang  terjadi.  Dalam menganalisa  proyeksi  ke  depan  maka dibutuhkan evaluasi pada kondisi eksisting  berdasarkan  hasil  survei  dan perhitungan  hasil  dari  PTV  VISSIM. Program dari PTV VISSIM berfungsi untuk membantu  mempermudah  hasil  evaluasi dan  berbagai  kegunaan  lain  untuk membuat  skenario  dalam  memperlancar arus  kendaraan.  PTV  VISSIM  melakukan
simulasi kondisi eksisting dengan menginput  data  volume  kendaraan  dan lainnya.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka hasil  dari  program  tersebut  dapat digunakan  untuk  melihat  hasil  simulasi khususnya pada panjang antrean.
Pada  penelitian  dilakukan  proyeksi sampai tahun ke-5 untuk melihat panjang antrian  yang  akan  terjadi  pada  bundaran tersebut. Pada hasil kajian pada tahun ke- 5  akan  membuat  skenario  untuk  dapat mengurai kemacetan tersebut.
Setelah  evaluasi  pada  bundaran  tersebut dilakukan pada program PTV VISSIM maka dilakukan  rekapitulasi  dengan  data  yang didapatkan  yaitu  kecepatan,  tundaan  dan panjang  antrean.  Setelah  dilakukan evaluasi  berdasarkan  data  tersebut dilakukan  proyeksi  ke  depan  untuk melihat  dan  membandingkan  perbedaan antara data pada kondisi eksisting dengan proyeksi  kedepan.  Proyeksi  dilakukan pada  5  tahun  kedepan.  Berdasarkan proyeksi tersebut dilakukan juga beberapa alternatif  untuk  memperlancar  arus  lalu lintas tersebut.

## Lalu lintas
Menurut (MKJI, 1997) menyatakan bahwa arus  lalu  lintas  ialah  jumlah  unsur  lalu- lintas  yang  melalui  titik  tak  terganggu  di hulu,  pendekat  per  satuan  waktu  (sbg. contoh:  kebutuhan  lalu-lintas  kend./jam; smp/jam).  Untuk  perhitungan  pada  arus lalu  lintas  dengan  peraturan    MKJI,  pada satu  periode  waktu  atau  lebih  dapat dihitung setiap jamnya. Misalnya, gunakan mobil  penumpang  setara  (emp)  untuk setiap pendekat terlindung dan terhalang berdasarkan  kondisi  arus  lalu  lintas  (Q) untuk setiap pergerakan belok kiri, belok
kanan,  dan  lurus.  Pada  arus  lalu  lintas dengan  menggunakan  PTV  VISSIM dilakukan  dengan  memasukkan  volume kendaraan  pada  1  jam  puncak.  Pada penelitian  ini  meninjau  dengan  proyeksi pada tahun ke-5 dengan meninjau panjang antrian  yang  akan  terjadi  pada  bundaran tersebut.  Panjang  kemacetan  adalah lamanya kemacetan yang diakibatkan oleh banyaknya kendaraan sehingga kecepatan pada  ruas  jalan  tersebut  berkurang  atau berhenti [7]. Untuk maksud pada panjang antrian  ialah  panjang  antrian  yang  akan masuk ke suatu titik baik berupa bundaran maupun berupa simpang.

## Bundaran
Bagian  jalinan  atau  biasa  disebut  sebagai bundaran  merupakan  suatu  aturan  lalu lintas  di  Indonesia  dengan  kondisi memberikan jalan pada kendaraan di lajur kiri. Bundaran secara garis besar di sering digunakan  untuk  ikon  suatu  daerah. Secara  prinsip  rekayasa  lalu  lintas, bundaran  dapat  digunakan  alternatif. Persimpangan  antara  jalan  yang  lebih besar,  penutupan  daerah  jalinan  mudah terjadi  dan  keselamatan  bundaran menurun [9]. Desain pada bundaran yang dapat
dilakukan dengan sesuai karakteristik  dan  juga  volume  kendaraan yang  akan  melintasi  bundaran  tersebut. Dengan  adanya  bundaran  tersebut diharapkan  dapat  mengurangi  kepadatan lalu lintas di lokasi tersebut [7]. Bundaran secara garis besar merupakan bentuk dari rekayasa  geometrik  yang  salah  satunya mengurangi kepadatan lalu lintas dengan kecepatan  yang  sesuai  dengan  kondisi geometrik  tersebut.  Diharapkan  dengan adanya  bundaran  tundaan  dan  panjang antrian  dapat  tereduksi  yang  secara prinsip  dapat  dilihat  pada  kecepatan kendaraan  [2].  Bundaran  diharapkan dalam mengurai kepadatan lalu lintas baik dari  sisi  kecepatan  mau  panjang  antrian yang  akan  terjadi.  Dengan  geometrik tersebut  kendaraan  yang  menuju  pada suatu  lengan  masih  tetap  berjalan berkeliling  bundaran  agar  dapat  menuju ke lengan yang diinginkan.
Gambar 1. Bundaran di Kelapa Gading Sumber : wikipedia, 2012.
Bundaran  merupakan  suatu  perubahan geometrik  pada  jalan  untuk  mengurai suatu  volume  lalu  lintas  pada  simpang tersebut.  Tidak  dapat  dipungkiri  bahwa volume yang besar dapat juga menyebabkan  kemacetan  di  bundaran tersebut. Pada bundaran yang mengalami kemacetan  diperlukan  rekayasa  atau manajemen  lalu  lintas  agar  dapat mengurai  kemacetan  tersebut.  Bundaran tersebut  sering  menjadi  ikon  suatu  kota untuk  menarik  wisata  atau  menjadi tempat bermain/taman kota.

## Rekayasa dan manajemen lalu lintas
Rekayasa  lalu  lintas merupakan  suatu perubahan  yang  berkaitan  dengan perencanaan,  desain  geometris  dan pengoperasian  lalu  lintas  jalan  dan jaringannya,  terminal,  penggunaan  lahan dan keterkaitannya dengan moda transportasi  lainnya.  Untuk  itu  rekayasa lebih  menekankan  dalam  perubahan geometrik  pada  jalan.  Perancangan  ulang pada  geometrik  merupakan  kegiatan rekayasa lalu lintas untuk dapat mengurai kemacetan  atau  kepadatan  lalu  lintas. Beberapa  hal  dapat  dilakukan  rekayasa dengan melihat kecukupan lahan di sekitar simpang atau ruas jalan tersebut. Dengan rekayasa  tersebut  secara  prinsip  dapat menambah kapasitas jalan agar mengurai lalu lintas tersebut.
Pada  strategi  dan  manajemen  lalu  lintas dalam  hubungan  yang  sangat  luas, Manajemen  lalu  lintas  digambarkan sebagai  proses  penerapan  teknologi
sistem  jalan  untuk  mencapai  tujuan tertentu  dengan  memperbaiki,  mengatur, atau  mengubah  penggunaan  sistem  jalan yang  ada  untuk  sebagian  atau  semua pengguna  jalan,  tanpa  bergantung  pada keberadaan  struktur  jalan  baru.  Dalam strategi  dan  manajemen  dibuat  skenario dengan  menggunakan  kondisi  eksisting, sehingga  analisis  harus  melihat  jaringan jalan  atau  kondisi  lainnya,  misalnya dengan membuat transportasi publik yang lebih  baik  sehingga  kendaraan  pribadi tidak  memasuki  ruas  jalan  tersebut. Manajemen  lalu  lintas  yang  dilakukan dapat  berupa  ganjil  genap, three  in  one , penutupan  jalan  dan  lain  sebagainya. Manajemen  dilakukan  akibat  ruas  atau simpang  yang  ada  tidak  dapat  memadai untuk melakukan rekayasa atau perubahan geometrik pada jalan tersebut.

## PTV VISSIM
Perangkat lunak yang dikembangkan oleh PTV Planning  Transport  Verkehr  AG di Karlsruhe, yang dapat melakukan simulasi untuk  lalu  lintas  multimoda  mikroskopis, angkutan  umum,  dan  pejalan  kaki.  PTV adalah perangkat lunak yang digunakan di sektor  transportasi  yang  mensimulasikan situasi lalu lintas serta tampilan lalu lintas alternatif dalam format 2D dan 3D. Secara prinsip PTV VISSIM yang digunakan pada penelitian ini merupakan program analisa dibidang  transportasi  moda  darat  yang berhubungan  dengan  lalu  lintas  dengan tinjauan  mikroskopik  baik  untuk  melihat dari  lalu  lintas,  pejalan  kaki  dan transportasi  umum  [7].  Untuk  program PTV  VISSIM  sebagai  pembantu  simulasi pada  lalu  lintas  baik  pada  simpang,  ruas jalan  ataupun  bundaran.  PTV  VISSIM merupakan  program  untuk  melihat  hasil simulasi  dengan  memasukkan  kendaraan dan  geometrik  serta  komponen  lainnya untuk  diterjemahkan  baik  dalam  animasi maupun data output untuk melihat kinerja pada lalu lintas tersebut. Secara mendasar perangkat  lunak  PTV  VISSIM  dapat melakukan  simulasi  seperti  pada  kondisi eksisting untuk lalu lintas. Keluaran pada PTV  VISSIM  salah  satunya  tundaan,
panjang antrean, kecepatan, berhenti dan waktu  tempuh  yang  berguna  dalam melakukan  rekayasa  pada  lalu  lintas  [8]. PTV  Vissim  adalah  program  simulasi mikroskopis terkemuka untuk memodelkan operasi transportasi multimoda dan termasuk dalam perangkat lunak Vision Traffic Suite [5]. Simulasi dan melihat  efektivitas  dari  alternatif  yang dilakukan  dengan  menggunakan  PTV VISSIM memudahkan dalam pengambilan keputusan berkaitan alternatif tersebut.
Driving behavior (perilaku berkendara) Perilaku pengemudi merupakan karakteristik  individu  yang  mungkin terjadi di lapangan akibat interaksi dengan faktor  lain  seperti  jarak  kendaraan, percepatan,  perlambatan,  dan  peraturan lalu lintas yang berlaku. Pada PTV VISSIM dapat  diatur  sifat  perilaku  pengemudi dengan menentukan parameter- parameternya  berdasarkan car  following model  and  following  behavior (model mengikuti  kendaraan  dan  mengikuti perilaku), lane  change  behavior (perilaku berpindah lajur), lateral behavior (perilaku  menjaga  jarak  lateral  antar kendaraan)  dan behavior  at  signal controllers (perilaku  pengemudi  saat  di simpang  bersinyal). Car  following  model merupakan  perilaku  pengemudi  dalam mengikuti  kendaraan  satu  sama  lain. Model  arus  lalu  lintas  VISSIM  berbasis waktu
dengan stochasticity memperlakukan  unit  kendaraan  sebagai individu,  sehingga  tiga  model  berikut kendaraan  disediakan  dalam  pemodelan untuk  mengatur  perilaku  pengemudi, yaitu  tidak  ada  interaksi,  Wiedemann  74 dan  Wiedemann  99.  No  interaction digunakan  untuk  kendaraan  yang  tidak mengenali kendaraan lainnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  survei volume  lalu  lintas  untuk  mendapatkan besaran volume kendaraan yang melewati bundaran tersebut. [3]. Pada pelaksanaan
penelitian  ini  dibutuhkan  survei  yang mendetail  berkaitan  dengan  volume kendaraan  yang  akan  ditinjau.  Dalam survei akan dibentuk 4 tim survei dengan beranggotakan  masing-masing  3  orang.
Tim tersebut untuk menghitung kendaraan dari pukul 07.00 sampai 20.00. Lokasi  penelitian  berada  di  bundaran kelapa  gading  dengan  4  titik  sebagai pengambilan  data  volume  kendaraan. Berikut lokasi penelitian sebagai berikut.
Gambar 2. Titik Lokasi Survei Volume
Kendaraan Pada  gambar  diatas  diinformasikan  titik lokasi  pada  tim  yang  akan  menghitung kendaraan yang lewat.
Teknis pengambilan  data  ialah  setiap  15  menit dengan  menghitung  tipe  kendaraan  yang lewat. Untuk kendaraan yang ditinjau ialah kendaraan  ringan,  kendaraan  berat  dan sepeda motor.
Survei  lalu  lintas  yang  telah  dilakukan, kemudian  diproses  untuk  mendapatkan waktu  puncak  setiap  ruas  jalan  yang memasuki  bundaran.  Pengolahan  ini untuk  mengumpulkan  data  jumlah kendaraan  terbanyak  pada  saat  survei. Volume  puncak  satu  jam  dimasukkan  ke dalam  program  PTV  VISSIM  untuk dianalisis  dalam  kondisi  aktual  di lapangan.  Data  yang  didapatkan  maka dimasukkan  ke  program  PTV  VISSIM untuk  dilakukan  analisis.  Sistem  analisis dan  outputnya  untuk  membandingkan kondisi eksisting dengan yang dikeluarkan
oleh  PTV  VISSIM.  Kondisi  ini  sering disebut  sebagai  validasi  dan  kalibrasi.
Validasi dan kalibrasi dalam penelitian ini menggunakan metode regresi, menggunakan  excel  dan  tinjauan  pada volume.  Setelah  validasi  dan  kalibrasi, tahap  selanjutnya  dapat  berupa  rekayasa atau  proyeksi.  Dalam  penelitian  ini dilakukan  peramalan  untuk  5  tahun  ke depan.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Sebelum  melakukan  proyeksi  pada  tahun ke-5  di  bundaran  Kelapa  Gading,  maka dilakukan  terlebih  dahulu  analisa  pada kondisi eksisting. Fungsi dari analisa pada kondisi  eksisting  untuk  mengetahui kinerja  untuk  panjang  antrian  sebelum dilakukan  proyeksi.  Dengan  melakukan analisa  kondisi  eksisting  maka  dapat memberikan  alternatif  untuk  mengurai panjang  antrian  pada  tahun  ke-5.  Analisa kondisi  eksisting  dengan  menggunakan PTV VISSIM perlu melakukan validasi dan kalibrasi. Fungsi dari validasi dan kalibrasi adalah  untuk  menyamakan  volume kendaraan  antara  hasil  survei  dengan keluaran volume dari PTV VISSIM. Dalam melakukan  kalibrasi  membandingkan antara penelitian terdahulu dengan lokasi di bundaran HI [7] dengan lokasi saat ini. Berikut tabel perbandingan untuk kalibrasi pada PTV VISSIM.

## Tabel 1. Kalibrasi Dengan Menggunakan PTV VISSIM
Jenis Driving Behavio r Parame ter Driving Behavi our Nilai Defau lt VISSI M Refere nsi kalibra si Kali bras i Peny esua ian Car Followin g Average standsill distance 2 m 0.45 m 0.55 m Additive part of 2 m 0.45 m 0.25 m
Jenis Driving Behavio r Parame ter Driving Behavi our Nilai Defau lt VISSI M Refere nsi kalibra si Kali bras i Peny esua ian safety distance Multipli cative part of safety distance
3 m 1 m 1 m Lateral Desired position at free flow Middl e of Lane Any Any Distanc e standin g 1 m 0.3 m 0.2 m Distanc e driving 1 m 0.5 m 0.4 m Sumber: Analisis, 2022 Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  dilihat antara  nilai  kalibrasi  pada  penelitian terdahulu dengan kalibrasi yang disesuaikan dengan beberapa kali percobaan  didapat  perbedaan.  Pada analisis atau perubahan nilai untuk driving
behavior diperlukan  percobaan  beberapa kali sehingga mendapatkan nilai ideal yang dapat mengimplementasikan antara kondisi aktual di lapangan dengan simulasi pada  program  tersebut. Driving  behavior merupakan  suatu  menu  yang  berguna untuk menyesuaikan dengan karakteristik pengemudi  yang  terjadi  pada  bundaran Kelapa  Gading.  Dengan  karakteristik tersebut maka hasil yang diperoleh antara kondisi eksisting dengan output dari PTV VISSIM  akan  disandingkan  terhadap kondisi di lapangan.
Hasil  tersebut  diperlukan  validasi  dan untuk  mengetahui  validitas  dari  output yang  dikeluarkan  oleh  VISSIM  dalam
bentuk  regresi  yang  ditampilkan  sebagai berikut.

## Gambar 3. Validasi dan Kalibrasi pada
Bundaran Kelapa Gading
Sumber: Analisis, 2022
Pada  grafik  tersebut  maka  dapat disimpulkan  bahwa  kondisi  pemodelan PTV  VISSIM  dengan  kondisi  yang  terjadi pada bundaran Kelapa Gading di lapangan dapat dinyatakan valid. Hal ini dikarenakan  nilai  r2  sebesar  0,9949. Dengan  nilai  tersebut  maka  dapat  dilihat untuk  output  panjang  antrian  yang ditampilan pada grafik berikut.
Gambar 4. Panjang Antrean Kendaraan pada Kondisi Eksisting Bundaran
Sumber: Analisa, 2022
Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan  PTV  VISSIM  dapat  dilihat bahwa  tidak  terjadi  panjang  antrean akibat volume kendaraan yang memasuki bundaran  tersebut.  Dengan  data  kondisi eksisting yaitu panjang antrean maka pada kondisi  eksisting  masih  dalam  kondisi
y = 0.9473x + 72.072 R² = 0.9949 0 500 1000 1500 2000 2500 0 500 1000 1500 2000 2500 Validasi dan Kalibrasi 0 0 0 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 J L . B O U L E V A R D R A Y A - B U N D A R A N J L . B O U L E V A R D B A R A T - B U N D A R A N J L . B O U L E V A R D G A D IN G R A Y A - B U N D A R A N J L . B O U L E V A R D T IM U R - B U N D A R A N ME TE R RUTE

## P A N J A N G   A N T R E A N
sangat  layak.  Hal  ini  dikarenakan  tidak adanya  panjang  antrean.  Hasil  analisis kondisi  eksisting  tersebut  akan  menjadi acuan  dalam  membuat  proyeksi  pada tahun ke-5.
Pada kondisi
eksisting tersebut disimpulkan  bahwa  volume  di  bundaran masih  memenuhi  kapasitas  jalan  dengan tidak adanya panjang antrean. Berdasarkan hal tersebut maka dilakukan proyeksi  untuk  tahun  ke-5  berdasarkan volume hasil survei. Berikut perbandingan volume eksisting dan proyeksi pada tahun ke-5.
Tabel  2.  Volume  Eksisting  dan  Volume
Proyeksi Lokasi Volume eksisting Proyeksi tahun ke-5 Jl.  Boulevard  Kelapa Gading  Raya  menuju Jl.  Boulevard  kelapa Gading 1465 2055 Jl.  Boulevard  Kelapa Gading  Barat  menuju Jl.  Boulevard  Kelapa Gading Timur 2240 3142 Jl.  Boulevard  Kelapa Gading  menuju  Jl. Boulevard Kelapa Gading Raya 1453 2037 Jl.  Boulevard  Kelapa Gading Timur menuju Jl.  Boulevard  Kelapa Gading Barat 1900 2665 Sumber: Analisis, 2022
Pada  volume  proyeksi  pada  tahun  ke-5 tersebut  dimasukkan  kedalam  program PTV  VISSIM.  Pada  hasil  simulasi  dengan program  tersebut  dapat  dilihat  bahwa kendaraan  mengalami  kemacetan  sampai tidak bergerak. Hal ini menginformasikan bahwa  pada  volume  proyeksi  tersebut tidak dapat ditampung oleh ruas jalan dan bundaran tersebut. Berikut hasil simulasi PTV  VISSIM  pada  bundaran  dengan volume proyeksi tahun ke-5.
Gambar 5. Simulasi Proyeksi Tahun ke-5 Sumber: Analisis, 2022
Dapat  terlihat  bahwa  kendaraan  yang masuk  ke  bundaran  tidak  bergerak  di bundaran Kelapa Gading. Berdasarkan hal ini perlu dilakukan alternatif untuk dapat mengurai  kemacetan  tersebut.  Dengan adanya  alternatif  tersebut  diharapkan dapat mengurai kemacetan pada tahun ke- 5 pada bundaran kelapa gading tersebut.
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan alternatif  berupa  ERP  ( Electronic  Road Pricing ).  Berdasarkan  penelitian  yang telah dilakukan [6] bahwa penelitian yang dilakukan di bundaran HI untuk program manajemen  tersebut  lebih  efisien  dalam penggunaannya karena peralatan infrastruktur  pendukung  lebih  mudah dalam pelaksanaannya. Diharapkan dengan  adanya  ERP  dapat  mereduksi kendaraan sampai 30%. Pada penelitian di bundaran Kelapa Gading tersebut disimulasikan reduksi akibat ERP sebesar 10%.  Hal  ini  dikarenakan  lokasi  tersebut merupakan  pusat  kegiatan  di  Kelapa Gading sehingga diasumsikan masyarakat mampu  membayar  ERP  tersebut.  Untuk penerapan  ERP  yang  dilakukan  hanya pada Jl. Boulevard Barat dan Jl. Boulevard Timur  yang  menuju  bundaran.  Untuk  Jl. Boulevard  Raya  dan  Jl.  Boulevard  Gading Raya  tidak  dilakukan  ERP  karena  pada ruas  jalan  tersebut  volume  kendaraan lebih  rendah.  Pada  alternatif  ini membandingkan dengan reduksi 30% dan 10%  untuk  membandingkan  panjang antrean  yang  terjadi.  Pada  analisis selanjutnya  berupa  panjang  antrean  di bundaran  kelapa  gading  ditampilkan grafik sebagai berikut.

## Gambar 6. Panjang Antrean pada
Bundaraan dengan ERP
Sumber: Analisis, 2022
Pada  panjang  antrean  dengan  reduksi sebesar  10%  di  bundaran  terdapat panjang  antrean  yang  terjadi  pada bundaran  tersebut.  Panjang  antrean terbesar  terjadi  pada  Jl.  Boulevard  barat dengan  panjang  antrian  sebesar  61  m. Untuk reduksi volume sebesar 30% tidak mengalami panjang antrean. Berdasarkan hal  tersebut  maka  dengan  volume berkurang  30%  diharapkan  dapat  terjadi saat  ERP  tersebut  diterapkan.  Jika  ERP dapat  mereduksi  sampai  30%  maka panjang antrian pada kondisi di lapangan bisa tidak terjadi.
Gambar 7. Kondisi dengan ERP Sumber: Analisis PTV VISSIM, 2022
Berdasarkan  panjang  antrean  yang dilakukan  simulasi  maka  diharapkan dengan  adanya  ERP  tersebut  dapat mereduksi  sampai  30%.  Hal  ini  dapat dilihat  bahwa  jika  ERP  dapat  mereduksi sebesar  30%  maka  kecepatan,  tundaan dan panjang antrean dapat optimal.

## 4. KESIMPULAN
a. Pada  kondisi  eksisting  yang  telah dilakukan dengan menggunakan program  PTV  VISSIM  tidak  terdapat tundaan  dan  panjang  antrian  pada bundaran tersebut.
b. Berdasarkan simulasi pada tahun ke-5 didapat  kepadatan  lalu  lintas  sampai berhenti.
c. Pada  tahun  ke-5  dilakukan  alternatif berupa ERP ( Electronic Road Pricing ).
d. Pada  alternatif  berupa  ERP  dibuat  2 kondisi reduksi yaitu 10% dan 30%.
e. Dengan panjang antrian pada reduksi 10%  didapat  panjang  antrian  rata- rata sebesar 34,95 m.
f. Dengan panjang antrian pada reduksi 30%  didapat  panjang  antrian  rata- rata sebesar 0 m.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Aryandi,  R.  D.,  dan  Munawar,  A. (2014). “ Penggunaan Software Vissim  Untuk  Analisis  Simpang Bersinyal  (Studi  Kasus :  Simpang Mirota Kampus Terban Yogyakarta) ”. The  17th  FSTPT International Symposium, Vol. 2 No. 1, 338 – 347.
[2]  Buwono,  H.  K.,  Setiawan,  A.,  dan Damarwulan, O. (2022). “ Pemodelan Polinomial  Kecepatan  Kendaraan Ringan  Pada  Bundaran ”. Agregat, Vol. 7 No. 1, 642 – 648.
[3]  Prasetyo,  H.  E.,  Setiawan,  A.,  dan Pradana, A. (2022). “ Kinerja Simpang  Empat  Tak  Bersinyal Berdasarkan  Derajat  Kejenuhan
Pada  Jalan  Raya  Mabes  Hankam – Jalan Raya Setu ”. Konstruksia, Vol. 13 No. 2, 135 – 145.
[4]  Prasetyo,  H.  E.,  Setiawan,  A.,  Trijeti, Rahayu,  T.,  dan  Ramadhona,  A. (2021). “T he Performance Of Queue Length Of Vehicle On The Roundabout  At  Selamat  Datang Monument Using PTV VISSIM” . Int. J. Civ. Eng. Infrastruct., Vol. 1 No. 2, 10 –
16.
11.42 61.54 23.35 43.50 0 0 0 0 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 Jl . B o u lev ar d R ay a- B u n d ar an Jl . B o u lev ar d B ar at - B u n d ar an Jl . B o u lev ar d G ad in g R ay a- B u n d ar an Jl . B o u lev ar d Ti m u r- B u n d ar an Me ter Rute PANJANG ANTREAN Reduksi 10% Reduksi 30%
[5]  PTV  Group.  (2018).  PTV  VISSIM  11 User Manual. PTV AG, Germany.
[6] Setiawan,  A.  (2021).  “ Optimalisasi Kecepatan  Kendaraan  Di  Bundaran HI  Menggunakan  PTV  VISSIM Dengan  Electronic  Road  Price (ERP) ”. Majalah Lintas, Jakarta, 176 – 179.
[7] Setiawan,  A.  (2021).  “ Proyeksi Kinerja  Tundaan  Pada  Bundaran Monumen Selamat Datang, Jakarta”. Konstruksia, Vol. 13 No. 1, 128 – 136.
[8]  Setiawan, A., dan Susilo, B. H. (2020). “ Evaluasi  Kinerja  Bundaran  HI Dengan Menggunakan Program PTV VISSIM ”. Universitas Trisakti.
[9]  Sumina.  (2015). “Analisis  Simpang Tak  Bersinyal  Dengan  Bundaran” .  J.
Tek. Sipil Dan Arsit., Vol. 17 No. 21, 1 – 12.