## http://jurnal.polimdo.ac.id/

## Jurnal TEKNIK SIPIL TERAPAN

## Analisis Pengaruh Arus Menyilang ( Weaving )
Terhadap Kinerja Jalan Arteri Primer (Studi Kasus: Jalan Ahmad Yani Manado)
Belinda Septiani Pesik 1 , Semuel Yacob Recky Rompis 2 , Audie Lexie Egbert Rumayar 3 Program Studi Magister Teknik Sipil, Jurusan Teknik Sipil, Universitas Sam Ratulangi, Kota Manado 1,2,3 E-mail: belindapesik@gmail.com

## Abstrak
Efisiensi  kinerja  jalan  dipengaruhi  oleh  arus  menyilang  yang  mengganggu  lalu  lintas akibat perpindahan lajur. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui pengaruh weaving terhadap kapasitas  jalan  arteri  primer,  membuat  simulasi  dan  kalibrasi  data  lapangan  menggunakan SUMO,  menentukan  rekomendasi  pengendalian  arus  menyilang.  Sampai  saat  ini  belum  ada penelitian tentang analisis arus menyilang pada jalan arteri primer yang menggunakan analisa karakteristik  lalu  lintas  yang  dikalibrasi  menggunakan  aplikasi  SUMO.  Hasil  penelitiannya adalah nilai kapasitas pada segmen non-weaving lebih besar jika dibandingkan dengan kapasitas pada  segmen  weaving  sehingga  dapat  diinterpretasikan  bahwa  arus  menyilang  menyebabkan penurunan kapasitas jalan arteri primer. Data lapangan menghasilkan nilai kecepatan rata-rata sebesar 5,18 meter/detik. Hasil simulasinya 1,21 meter/detik dengan kesesuaian terhadap data lapangan 23,39%. Ouput kalibrasi 4,98 meter/detik memiliki kesesuaian dengan data lapangan sebesar 96,06%. Rekomendasi pengendalian arus menyilang untuk mereduksi kemacetan adalah penggunaan median jalan dengan kecepatan rata-rata meningkat sebesar 61,14% pada segmen non-weaving dan 56,81% pada segmen weaving. Penelitian lebih lanjut dapat dilakukan untuk tipe konfigurasi yang lain karena model pada penelitian hanya untuk konfigurasi segmen weaving tipe  A  sesuai  HCM,  pengaruh  jumlah  dan  model  perubahan  jalur  dari  weaving,  pengaruh weaving  pada  persimpangan  dengan  APILL,  dan  interaksi  beberapa  segmen  weaving  yang berdekatan atau berada dalam satu area.
Kata Kunci: Arus menyilang, jalan arteri, kalibrasi, kapasitas, sumo.

## Abstract
The efficiency of road performance is affected by crossing flows that disrupt traffic due to lane shifting. This study aims to determine the effect of  weaving on the capacity of primary arterial roads, simulate and calibrate field data using SUMO, and determine recommendations for controlling crossing flows. Until now has there been no research on analyzing crossing flows on  primary  arterial  roads  using  traffic  characteristics  analysis  calibrated  using  the  SUMO application. The result of the study obtained that the capacity value on the non-weaving segment is greater than the capacity on the  weaving segment, so it can be interpreted that the crossing flow causes a decrease in the capacity of the primary arterial road. Field data achieve an average speed  value  of  5.18  meters/second.  The  simulation  result  is  1.21  meters/second  with  23.39% conformity to field data. The calibration output of 4.98 meters/second corresponds with field data of 96.06%. The recommendation to control the crossing flow to reduce congestion is using road medians with an average speed increase of 61.14% in the non-weaving segment and 56.81% in
the  weaving  segment.  Further  research  can  be  carried  out  for  other  types  of  configurations because the model in the study is only for the configuration of weaving segments type A according to HCM, the effect of the number and lane change model of  weaving, the effect of weaving on intersections  with  traffic  signals,  and  the  interaction  of  several  weaving  segments  that  are adjacent or in one area.
Keywords: Cross weaving, arterial road, calibration, capacity, sumo.

## 1. PENDAHULUAN
Kemacetan lalu lintas merupakan isu utama dalam perencanaan lalu lintas. Deteksi dini masalah kemacetan sangat penting dan harus dicari pemicunya agar dapat diantisipasi, ditangani dan dikelola dengan baik (Tamin, 2000). Kecelakaan, kerusakan kendaraan, kegiatan konstruksi, penutupan jalan, penyeberang jalan, perilaku pengemudi yang menyebabkan titik konflik berupa weaving dan faktor lainnya dapat menyebabkan kemacetan.
Arus menyilang atau weaving didefiniskan sebagai crossing dari dua atau lebih arus lalu lintas  yang  bergerak  ke  arah  yang  sama  pada  panjang  jalan  tertentu  tanpa  bantuan  perangkat kontrol  lalu  lintas  kecuali  rambu-rambu  petunjuk.  Efisiensi  kinerja  jalan  salah  satunya dipengaruhi oleh arus menyilang yang biasanya diasosiasikan dengan gangguan lalu lintas akibat intensitas  manuver  perpindahan  lajur  yang  tinggi.  Masalah  lalu  lintas  akan  timbul  ketika perpindahan  lajur  oleh  pengemudi  yang  relatif  tinggi.  Jarak weaving yang  lebih  pendek  dapat menyebabkan berkurangnya aktivitas berpindah lajur karena pengemudi tidak bisa memilih untuk melakukan  manuver weaving pada  segmen weaving yang  lebih  pendek  karena  akan  memaksa pengemudi untuk melakukan manuver yang cepat dalam situasi yang lebih padat dimana risiko terjadi kecelakaan sangat besar (Prasetijo dkk., 2018).
Pengemudi  yang  agresif akan  keluar masuk lajur  dengan jarak  yang  tampaknya hanya beberapa  sentimeter  antar  kendaraan.  Reaksi  umum  pengemudi  lain  terhadap  weaving  adalah menginjak rem secara tiba-tiba, yang menimbulkan bahaya tabrakan dari belakang, atau menjadi agresif sendiri dan akibatnya menambah masalah yang sudah ada. Pengemudi yang tidak sabar cenderung akan berpindah lajur, apalagi pada jalan dengan kecepatan tinggi dapat mengakibatkan kecelakaan bahkan kematian.
Dalam rangka efisiensi arus lalu lintas, dibutuhkan pemahaman tentang pengaruh arus menyilang (weaving) terhadap  suatu  ruas  jalan.  Analisis  arus  menyilang  terhadap  suatu  jalan dapat  berpengaruh  terhadap  antrian  kendaraan  agar  tidak  bertambah  panjang  sehingga  dapat menghemat waktu dan pengeluaran ongkos bahan bakar serta mengurangi resiko tabrakan antar kendaraan.
Tujuan  yang  hendak  dicapai  adalah  mengetahui  pengaruh  weaving  terhadap  kapasitas dari  jalan  arteri  primer,  membuat  simulasi  pengaruh  arus  menyilang (weaving) terhadap  jalan arteri  primer  menggunakan  aplikasi Simulation  of  Urban  Mobility  (SUMO) ,  dan  melakukan kalibrasi  antara  hasil  perhitungan  analitis  dan  output  pada  aplikasi  SUMO.  Penelitian  ini diharapkan  memberi  kontribusi  pada  kajian  mengenai  pengaruh  arus  menyilang (weaving) terhadap  jalan  arteri  sebagai  upaya  untuk  efisiensi  arus  lalu  lintas  dan  memaksimalkan keselamatan pengemudi.
Lokasi penelitian terletak di Jalan Ahmad Yani Manado dengan lebar jalan 10 meter dan panjang  segmen  weaving  ialah  210  meter.  Segmen  weaving  terbentuk  ketika  area  gabungan dengan dekat diikuti oleh area memisah (TRB, 2000) . Alasan pemilihan lokasi ini adalah karena
terdapat banyak kendaraan yang melakukan arus menyilang pada titik sebelum simpang tiga Jalan Ahmad Yani ke arah RS ODSK dan RM Sate Pelmas Tanta Olla.
Penelitian  yang  dilakukan  (Yang  dkk.,  2012)  dengan  mengemukakan  metode  dan prosedur  untuk  melakukan  estimasi  terhadap  kapasitas  dari  expressway  weaving  segments menggunakan  VISSIM  simulation  model.  Telah  dilakukan  kalibrasi  model  simulasi  terhadap karakteristik  kendaraan  dan  perilaku  mengemudi  dan  menetapkan  model  simulasi  yang  sesuai berdasarkan karakteristik lalu lintas utama di Beijing. Namun sampai saat ini belum ada penelitian tentang analisis arus menyilang pada jalan arteri primer yang menggunakan analisa karakteristik lalu  lintas  model Greenshield , Greenberg ,  dan Underwood yang  dikalibrasi  menggunakan aplikasi SUMO. Diketahui bahwa arus pergerakan lalu lintas pada weaving section bukan hanya memiliki  pengaruh  pada  jalan  bebas  hambatan  melainkan  juga  memiliki  pengaruh  pada  jalan perkotaan  (Ramadan  dkk.,  2022).  Weaving  section  arteri  perkotaan  telah  dianggap  sebagai penyempitan (bottleneck) dalam sistem jalan perkotaan, yang merupakan salah satu faktor utama penyebab terjadinya fenomena penurunan kapasitas (Liu dkk., 2019).
(Mohamed  dkk.,  2020)  melakukan  penelitian  untuk  menganalisis  kinerja  operasi  lalu lintas  pada  segmen  weaving  dan  non-weaving  dengan  menyarankan  metode  untuk  merancang persimpangan bundaran dalam menentukan desain geometrik yang sesuai. Pemodelan dilakukan berdasarkan data lapangan untuk pengembangan hubungan antara desain geometri dengan hasil pengukuran  seperti  nilai  kapasitas  dan  tundaan  menggunakan  VISSIM  sedangkan  pemodelan pada penelitian ini dengan ground truth adalah volume lalu lintas menggunakan SUMO. Hasil dari  penelitiannya  adalah  estimasi  kecepatan  rata-rata  dan  kepadatan  pada  weaving  section memiliki akurasi yang baik terhadap desain simpang bundaran.
(Rumengan & Panginan, 2021) melakukan penelitian mengenai Analisis Pengaruh Arus Menyilang (Weaving) Terhadap  Kinerja  Lalu  Lintas  Simpang  Tak  Bersinyal  diperoleh  hasil derajat kejenuhan diperoleh sebesar 0,94 dengan tingkat pelayanan E artinya volume lalu lintas mendekati kapasitas ruas jalan, kecepatan dibawah 40 km/jam, dan mobilitas lalu lintas kadang tersendat penelitian tersebut selama 14 hari pada jam sibuk saja yaitu pukul 07.00-09.00, 12.00- 14.00  WITA,  dan  17.00-19.00,  sedangkan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  selama  3  hari  pada pukul  06.00-18.00.  Ada  pula  perbedaan  pada  metode  analisanya  menggunakan  analisa  tingkat pelayanan  simpang  berdasarkan  metode  MKJI  1997  sedangkan  penelitian  ini  menggunakan analisa  karakteristik  lalu  lintas  dengan  metode Greenshield,  Greenberg,  dan  Underwood . Penemuan utama dari hasil penelitian (Sulejic dkk., 2017) dengan judul Optimization of Lane- Changing  Distribution  for  a  Motorway  Weaving  Segment adalah  algoritma  teknik  optimisasi untuk  masalah  distribusi  perubahan  lajur  pada  segmen weaving .  Penelitian  ini  sama-sama memiliki variabel segmen weaving namun tidak meneliti perubahan jalur.
Segmen weaving membutuhkan manuver perubahan lajur baik karena pengemudi harus mengakses lajur yang sesuai dengan titik exit yang diinginkan. Perubahan lajur merupakan kunci dari pergerakan weaving yang terjadi ketika pengemudi bergerak antar lajur. Seorang pengemudi dapat memotong pengemudi lain atau mencoba masuk ke ruang atau jarak yang tidak cukup luas untuk bergabung (merging). Pengemudi sering melakukan manuver menyilang dalam lalu lintas karena  adanya  pertimbangan  akan  terjadi  penghematan  waktu.  Masalah  yang  terjadi  adalah seberapa banyak ruang yang tersisa di antara kendaraan saat satu kendaraan berjalan di belakang yang lain karena ada kendaraan yang harus berhenti.
Beberapa masalah yang memengaruhi lalu  lintas  dan  karakteristik  mengemudi  seperti, arus lalu lintas, geometrik jalan, akselerasi dan lokasi perubahan lajur. Mengemudi pada segmen weaving melibatkan interaksi car-following dan perubahan lajur yang kompleks. Munculnya lajur
bantu  pada weaving  section memberikan  peluang  lagi  untuk  menunda  pergantian  lajur,  yang memengaruhi  kinerja  lalu  lintas.  Adanya  lajur  bantu  pada weaving  section memberikan kesempatan kepada pengemudi yang berpindah lajur yang direncanakan untuk bersantai daripada memaksakan  untuk  berpindah  jalur  di  awal  merging  area.  Kendaraan  dengan  lebih  dari  satu perubahan lajur dapat mengubah lajur  ke  lajur  target baik secara langsung  maupun  bergantian (Kusuma dkk., 2014).
Aspek  paling  krusial  dalam  pergerakan  arus  menyilang  adalah  perubahan  lajur  pada segmen  weaving.  Kendaraan  dengan  arus menyilang,  harus memotong  jalan  untuk masuk  dari bagian  kiri  jalan  dan  keluar  ke  bagian  kanan  jalan  atau  sebaliknya  sehingga  kendaraan  harus menyelesaikan  manuver  ini  dengan  membuat  perubahan  lajur  yang  sesuai.  Konfigurasi  dari segmen weaving yang berhubungan dengan penempatan dari lajur masuk dan keluar, memiliki efek yang besar terhadap jumlah perubahan lajur yang di butuhkan oleh weaving vehicles untuk dengan  tepat  menyelesaikan  manuvernya.  Menurut  (Al-jameel,  2011),  hasil  analisa  data mengindikasikan bahwa frequency of lane changes (FLC) berbeda berdasarkan konfigurasi dari weaving section dengan panjang efektif yang digunakan oleh weaving vehicles juga dipengaruhi oleh tipe konfigurasi weaving.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam rangka melihat keadaan lalu lintas pada lokasi penelitian, maka pengambilan data dilakukan  selama  3  hari  mulai  pukul  06.00  WITA  hingga  18.00  WITA.  Pengumpulan  data lapangan  menggunakan Closed  Circuit  Television  (CCTV) yang  dipasang  pada  2  titik  untuk menghitung volume dan kecepatan pada segmen weaving dan segmen non-weaving serta melihat perilaku kendaraan yang melakukan weaving . Adapun data yang diperoleh dari rekaman cctv pada lokasi penelitian, yakni volume kendaraan pada segmen weaving , volume kendaraan pada segmen non-weaving , data waktu tempuh kendaraan pada segmen weaving , data waktu tempuh kendaraan pada segmen non-weaving . Data berupa video yang telah diperoleh dari CCTV dihitung secara manual menggunakan PC dan alat bantu lainnya. Hasil perhitungan digunakan untuk menganalisa karakteristik lalu lintas.
Gambar 2. Bagan Alir Penelitian
Pengolahan  data  merujuk  pada  Gambar  2  diawali  menghitung  nilai  volume  kendaraan dalam  satuan  smp/jam.  data  kendaraan  tiap  15  menit dari  hasil survei dikalikan dengan faktor ekivalensi  mobil  penumpang  (emp)  menurut  Manual  Kapasitas  Jalan  Indonesia  (Direktorat Jenderal Bina Marga, 1997) untuk tiap jenis kendaraan dan di jumlahkan, maka diperoleh volume lalu lintas tiap 15 menit. Data kecepatan diperoleh dari waktu tempuh setiap 15 menit kemudian dirata-ratakan berdasarkan banyaknya sampel yang diambil, kemudian dibagi jarak tempuh dalam satuan km/jam. Nilai kepadatan diperoleh dengan cara melakukan pembagian antara volume dan kecepatan.
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  hubungan  matematis  dari  volume,  kecepatan,  dan kepadatan dengan model Greenshield, Greenberg , dan Underwood (Khisty & Lall, 2005; May, 1990). Model-model tersebut akan menghasilkan hubungan karakteristik Kepadatan-Kecepatan, Kepadatan-Volume, Kecepatan-Volume, volume maksimum (V M ), kecepatan pada kondisi arus maksimum  (S M ),  dan  kepadatan  saat  mencapai  kondisi  arus  maksimum  (D M )  (Khisty  &  Lall, 2005;  Suyono,  2015).  Laju  arus  maksimum  (V M )  pada  hubungan  antara  volume  -  kepadatan merupakan arus lalu lintas tertinggi yang mampu ditangani oleh jalan raya. Ini disebut sebagai volume  puncak  arus  lalu  lintas  atau  kapasitas  dari  suatu  ruas  jalan  atau  kapasitas  arus  yang
dinyatakan  dalam  satuan  kendaraan/jam  (Mannering  &  Washburn,  2020).  Nilai  volume maksimum (V M ) yang diperoleh merupakan nilai kapasitas dari segmen non-weaving dan segmen weaving .  Kedua  nilai  kapasitas  pada  dua  kondisi  ini  dibandingkan  untuk  melihat  apakah  ada pengaruh weaving pada lokasi penelitian.
Langkah berikutnya adalah membuat simulasi pada aplikasi SUMO. Simulation of Urban Mobility (SUMO) merupakan open-source software yang dibuat untuk merancang simulasi lalu lintas untuk menangani sebuah jaringan jalan yang besar (Gudwin, 2016). Input dari simulasi ini adalah  data  volume  tertinggi  sepanjang  periode  survei  pada  segmen non-weaving dengan parameter yang lain mengikuti nilai default dari SUMO. SUMO akan menghasilkan output nilai meanSpeed dari  detektor loop yang  dipasang  pada  setiap  lajur.  Hasil  simulasi  berupa  output meanSpeed  akan  dibandingkan  dengan  perhitungan  nilai  kecepatan  rata-rata  data  lapangan, sehingga dapat dilihat perbedaan antara hasil simulasi pada SUMO dan perhitungan data lapangan secara manual.
Selanjutnya  nilai  output  meanSpeed  berdasarkan  hasil  simulasi  atau  pemodelan  akan dikalibrasi  hingga  nilai  kecepatan  rata-rata pada hasil perhitungan  data lapangan sama  dengan nilai kecepatan rata-rata pada ouput SUMO. Tujuan kalibrasi model adalah untuk menemukan kombinasi parameter terbaik yang meminimalkan jumlah perbedaan antara data yang dimodelkan dan  data  lapangan  yang  diamati  yaitu  kecepatan  rata-rata.  Hal  ini  dilakukan  dalam  rangka meminimalkan jumlah perbedaan data yang dimodelkan dengan data lapangan untuk mengetahui sejauh mana model yang dibuat sudah mendekati kenyataan yang terjadi di lapangan. Kalibrasi model dilakukan berdasarkan metodologi trial-and-error . Parameter yang akan dikalibrasi adalah kecepatan rata-rata. Proses kalibrasi memerlukan percobaan beberapa kali hingga nilai kecepatan rata-rata pada hasil perhitungan data lapangan sama dengan nilai kecepatan rata-rata pada ouput SUMO.  Input  dari  simulasi  ini  adalah  data  volume  tertinggi  sepanjang  periode  survei  pada segmen non-weaving karena  segmen  ini  tidak  dipengaruhi  oleh  arus  menyilang  ( weaving ). Kalibrasi dilakukan dengan cara membuat variasi input nilai departSpeed pada simulasi dimana departSpeed menentukan kecepatan kendaraan saat masuk pada ruas jalan yang disimulasikan. Hasil  yang  diperoleh  setelah  kalibrasi  adalah  perbandingan  nilai  kecepatan  rata-rata  ( output meanSpeed ) berdasarkan hasil hasil perhitungan data lapangan dengan nilai kecepatan rata-rata ( output meanSpeed ) hasil kalibrasi. Persentase kesesuaian yang diinginkan antara nilai kecepatan rata-rata pada hasil perhitungan data lapangan dan output somo adalah minimal 90% yang artinya margin ketidaksesuaian tidak melebihi 10%.
Analisis  diakhiri  dengan  pemilihan  metode  pengendalian  arus  menyilang  yang  akan disimulasikan pada SUMO. Kemudian akan dilakukan perbandingan output sebelum dan sesudah dilakukan  pengendalian  terhadap  konflik  arus  menyilang  ( weaving ).  Hasil  yang  akan  didapat berupa  perbandingan  nilai  kecepatan  rata-rata  data  lapangan  sebelum  dilakukan  pengendalian weaving dan nilai kecepatan rata-rata setelah dilakukan pengendalian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Pengaruh Arus Menyilang
Analisis  pengaruh  arus  menyilang  ( weaving )  pada  jalan  arteri  primer  dapat  dilakukan setelah  parameter  kapasitas  melalui  analisis  hubungan  arus,  kecepatan,  dan  kepadatan  telah dihitung.  Tabel  1  menunjukkan  nilai  kapasitas  atau  volume  maksimum  pada  kedua  segmen selama  penelitian  berlangsung  dimana  kapasitas  pada  segmen non-weaving lebih  besar  jika
dibandingkan  dengan  kapasitas  pada  segmen weaving sehingga  dapat  diinterpretasikan  bahwa arus menyilang ( weaving ) memiliki pengaruh terhadap jalan arteri primer.
Tabel 1. Nilai kapasitas pada segmen non-weaving dan segmen weaving Hari/Tanggal Model Nilai Kapasitas (Vm) Segmen Non-Weaving Segmen Weaving Selasa, 30 Mei 2023 Greenshield 2569,549 2551,674 Greenberg 2799,728 2550,367 Underwood 2542,590 2466,051 Rabu, 31 Mei 2023 Greenshield 2555,235 2355,708 Greenberg 3115,645 2976,100 Underwood 2601,929 2474,332 Kamis, 1 Juni 2023 Greenshield 2201,920 2183,301 Greenberg 2942,094 2364,527 Underwood 2241,100 2159,001

## 3.2. Kalibrasi antara data lapangan dengan simulasi menggunakan SUMO
Simulasi  merupakan  pemodelan  yang  dibuat  berdasarkan  sistem  yang  ada  pada  dunia nyata. Pemodelan mewakili perilaku dan karakteristik utama dari proses atau sistem. Data yang digunakan dalam simulasi ini adalah data lapangan yang diperoleh dari hasil survei selama 3 hari. Data yang digunakan adalah volume tertinggi sepanjang periode survei pada segmen non-weaving pada  Tabel  2  diperoleh  dari  hasil  survei  hari  Rabu,  31  Mei  2023  pukul  17.00-18.00.  Proses simulasi data lapangan sebelum kalibrasi pada Tabel 2 ditunjukkan pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Tabel 2. Data volume kendaraan untuk simulasi pada SUMO Periode LV (kend/jam)  HV (kend/jam)  MC (kend/jam) 17.00-17.15 457 12 535 17.15-17.30 404 11 553 17.30-17.45 408 12 562 17.45-18.00 439 10 550 Total 1708 45 2200
Gambar 3. Simulasi pada segmen non-weaving sebelum kalibrasi
Gambar 4. Simulasi pada segmen weaving sebelum kalibrasi
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, diperoleh data kecepatan rata-rata yaitu 5,18 meter/detik. Data yang telah dianalisis digunakan dalam pengembangan model lalu lintas mikro simulasi  menggunakan  simulator  lalu  lintas  SUMO.  Hasil  setelah  kalibrasi  pada  Tabel  3 ditunjukkan  prosesnya  pada  Gambar  5  dan  Gambar  6  dengan  presentasi  kesesuaian  sebesar 96,06%.
Tabel 3. Perbandingan hasil analisis dan output SUMO pada segmen non-weaving Kecepatan rata-rata (m/det) Persentase Kesesuaian (%) Persentase Ketidaksesuaian (%) Hasil Analisis Output SUMO Sebelum kalibrasi 5,18 1,21 23,39 76,61 Setelah kalibrasi 5,18 4,98 96,06 3,94
Gambar 5. Simulasi pada segmen non-weaving setelah kalibrasi
Gambar 6. Simulasi pada segmen weaving setelah kalibrasi

## 3.3. Simulasi Pengendalian Arus Menyilang
Semakin besar jumlah titik konflik yang terbentuk pada suatu ruas jalan akan semakin menghambat  proses  pergerakan  arus  lalu  lintas  dan  hal  ini  akan  menyebabkan  kemungkinan terjadinya  kecelakaan.  Jumlah  dan  jenis  konflik  yang  terjadi  akan  menghasilkan  titik  konflik setelah bertemu dengan pergerakan arus lalu lintas lainnya. Pengendalian konflik lalu lintas untuk arus menyilang yang dipilih adalah penggunaan median jalan. Simulasi dilakukan pada aplikasi SUMO  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  7  dan  Gambar  8.  Berdasarkan  hasil  simulasi merujuk pada Tabel 4, diperoleh nilai kecepatan rata-rata pada segmen weaving menjadi sebesar 40,43 km/jam dibandingkan dengan hasil analisa sebesar 17,46 km/jam dan segmen non-weaving meningkat  dari  18,66  km/jam  menjadi  48,37  km/jam.  Peningkatkan  kecepatan  rata-rata  yang terjadi karena penggunaan median jalan dapat mereduksi kemacetan akibat arus menyilang.
Tabel 4. Perbandingan hasil analisis dan hasil pengendalian arus menyilang
Kecepatan rata-rata (km/jam) Peningkatan kecepatan (%) Hasil Analisis Hasil Pengendalian Segmen weaving 17,46 40,43 56,81 Segmen non-weaving 18,66 48,37 61,41
Gambar 7. Simulasi Metode Pengendalian Arus Menyilang pada Segmen Non-Weaving
Gambar 8. Simulasi Metode Pengendalian Arus Menyilang pada Segmen Weaving

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa analisis  hubungan  arus,  kecepatan,  dan  kepadatan  telah  dilakukan  dan  menghasilkan  nilai kapasitas  atau  volume  maksimum.  Nilai  kapasitas  pada  segmen non-weaving lebih  besar  jika dibandingkan  dengan  kapasitas  pada  segmen weaving sehingga  dapat  diinterpretasikan  bahwa arus menyilang ( weaving ) menyebabkan kemacetan sehingga berpengaruh terhadap kapasitas dari jalan arteri primer. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, diperoleh nilai kecepatan rata- rata yaitu 5,18 meter/detik. Data yang telah dianalisis disimulasikan menggunakan SUMO dengan ouput kecepatan  rata-rata  sebesar  1,21  meter/detik  dengan  persentase  kesesuaian  yang  rendah yaitu  sebesar  23,39%.  Melalui  proses  kalibrasi  berdasarkan  metodologi trial-and-error pada aplikasi  SUMO,  diperoleh  nilai  ouput  sebesar  4,98  meter/detik  dengan  perolehan  persentase kesesuaian dengan data lapangan adalah sebesar 96,06%. Rekomendasi pengendalian konflik lalu lintas  untuk  arus  menyilang  yang  dipilih  adalah  penggunaan  median  jalan.  Berdasarkan  hasil
simulasi, nilai kecepatan rata-rata pada segmen weaving naik sebesar 56,81% dan untuk segmen non-weaving meningkat  sebesar  61,14%  sehingga  penggunaan  median  jalan  dapat  mereduksi kemacetan yang terjadi pada lokasi penelitian. Hasil penelitian ini bisa dijadikan acuan dan bahan pertimbangan bagi pihak terkait tentang identifikasi kemacetan yang diakibatkan oleh konfigurasi weaving .  Namun  model  yang  dikembangkan,  di  sisi  lain,  memiliki  keterbatasan.  Model  ini dikembangkan  untuk  konfigurasi  segmen weaving tipe  A  sesuai Highway  Capacity  Manual . Penelitian lebih lanjut dapat dilakukan untuk tipe konfigurasi yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-jameel, H. (2011). Al-Jameel, Hamid A. (2011). Empirical Features of Weaving Sections. In: Proceeding  of  10th  International  Postgraduate  Research  Conference  (IPGRC), Manchester, 14-15th September, 2011, University of Salford, UK.
Direktorat Jenderal Bina Marga. (1997). Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) . Departemen Pekerjaan Umum. https://pu.go.id/pustaka/biblio/manual-kapasitas-jalan-indonesia- mkji/DLKBL8
Gudwin,  R.  R.  (2016).  Urban  Traffic  Simulation  with  SUMO. A  Roadmap  for  the  Beginners. DCAFEEC-UNICAMP .
Khisty, C. J., & Lall, B. K. (2005). Dasar-dasar rekayasa transportasi. Jakarta: Erlangga , 1–23. Kusuma, A., Liu, R., Choudhury, C., & Montgomery, F. (2014). Analysis of the driving behaviour at  weaving  section  using  multiple  traffic  surveillance  data. Transportation  Research Procedia , 3 , 51–59.
Liu, W., Chen, K., Tian, Z. Z., & Yang, G. (2019). Capacity of urban arterial weaving sections under lane signal control strategy. Transportation research record , 2673 (12), 69–77. Mannering,  F.  L.,  &  Washburn,  S.  S.  (2020). Principles  of  highway  engineering  and  traffic analysis . John Wiley & Sons.
May, A. D. (1990). Traffic flow fundamentals .
Mohamed, A. I. Z., Ci, Y., & Tan, Y. (2020). A novel methodology for estimating the capacity and  level  of  service  for  the  new  mega  elliptical  roundabout  intersection. Journal  of Advanced Transportation , 2020 , 1–18.
Prasetijo, J., Baba, I., Nurul, E. A. A., & Alvin, J. L. M. S. (2018). Weaving length and lane- changing behavior at two-sided weaving section along federal road FT050: jalan kluang– ayer hitam. MATEC Web of Conferences , 181 , 06002.
Ramadan, I., Abdel-Monem, M., & Ibrahim, M. A. (2022).  Studying The Level Of Service Of Two Sided Weaving Section On Urban Roads. Engineering Research Journal-Faculty of Engineering (Shoubra) , 51 (3), 67–75.
Rumengan,  Y.,  &  Panginan,  R.  G.  (2021).  Analisis  Pengaruh  Arus  Menyilang  (Weaving) Terhadap  Kinerja  Lalu  Lintas  Simpang  Tak  Bersinyal. Journal  of  Applied  Civil  and Environmental Engineering , 1 (1), 86–90.
Sulejic,  D.,  Jiang,  R.,  Sabar,  N.  R.,  &  Chung,  E.  (2017).  Optimization  of  lane-changing distribution for a motorway weaving segment. Transportation Research Procedia , 21 , 227– 239.
Suyono, M. S. (2015). Analisis Regresi untuk Penelitian . Deepublish. Tamin, O. Z. (2000). Perencanaan dan pemodelan transportasi . Penerbit ITB.
TRB, N. (2000). Highway capacity manual. Transportation Research Board. Nacional Research Council, Washington, DC .
Yang, C., Shao, C., & Liu, L. (2012). Study on capacity of urban expressway weaving segments. Procedia-Social and Behavioral Sciences , 43 , 148–156.