## ANALISIS KINERJA JALAN MENGGUNAKAN MODEL SIMULASI LALULINTAS
(KAJIAN STUDI: SEGMEN JALAN DEPAN USM)
Iin Irawati 1* , Agus Muldiyanto 2
Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Semarang (USM)
Jalan Arteri Sukarno Hatta – Semarang
e-mail : iin.irawati5477@gmail.com

## ABSTRACT
The generation and pull that create traffic densities in a zone are influenced by the function of the land use. Land use with the traffic system has interlocking attachments. One area that has a high  level  of  compliance  is  the  education  area.  One  of  the  education  areas  which  has  a  high density level is Semarang Universit). Traffic congestion which often causes traffic congestion, is found in the afternoon until the evening (during regular afternoon class learning activities. This research is focused on the performance of existing road segments, so the purpose of this study is to analyze road performance with the Level of Service (LOS) indicator The method chosen in the form of traffic microsimulation with VISSIM tools based on human behavior in the theory of pysco physical models by Wiedemann. From the results of simulation modeling obtained delay value at 59.10 seconds so that the road performance is at LOS E.
Keywords: performance; segment; simulation; level of service

## ABSTRAK
Bangkitan dan tarikan  yang menciptaakan kepadatan lalulintas  dalam suatu  zona dipengaruhi oleh  fungsi  dari  tata  guna  lahan  (landuse).  Tata  guna  lahan  dengan  sistem  lalulintas  memiliki keterikatan yang saling mempengaruhi. Salah satu kawasan yang memiliki tingkat kepadaatan yang tinggi adalah kawasan pendidikan. Salah satu kawasan pendidikan yang memiliki tingkat kepadatan yang cukup tinggi adaalah Universitas Semarang (USM). Kepadatan lalulintas yang sering  menyebabkan  kemacetan,  dijumpai  pada  sore  hari  sampai  malam  hari  (saat  kegiatan belajar  kelas  reguler  sore.  Penelitian  ini  difokuskan  pada  performa  segmen  jalan  yang  ada, sehingga tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis kinerja jalan dengan indikator Level of Service (LOS). Metode yang dipilih berupa mikrosimulasi lalulintas dengan alat bantu VISSIM yang berbasis perilaku manusia dalam teori pysco physical models oleh Wiedemann. Dari hasil pemodelan simulasi diperoleh nilai tundaan saat macet 59.10 detik sehingga kinerja jalan berada pada LOS E.
Kata kunci : kinerja; segmen; simulasi; tingkat pelayanan jalan

## PENDAHULUAN
Tata  guna  lahan (land  use) adalah  suatu  upaya  dalam  merencanakan  penggunaan lahan dalam suatu kawasan yang meliputi pembagian wilayah untuk pengkhususan fungsi- fungsi tertentu (Wendika et.al, 2012). Dalam suatu fungsi tata guna lahan akan tercipta suatu bangkitan dan tarikan dalam suatu zona. Pergerakan manusia yang merupakan akibat dari sistem aktifitas yang saling berhubungan dari satu tempat dengan tempat lain, selalu dikaitkan dengan pola hubungan antara distribusi spasial dengan tata guna lahan yang terdapat di suatu wilayah  (Akbardin,  2013).  Salah  satu  kawasan  yang  memiliki  bangkitan  dan  tarikan  cukup tinggi adalah kawasan pendidikan.
USM merupakan salah satu kawasan pendidikan yang terletak di jalan arteri Sukarno Hatta.  Karena  memiliki  letak  yang  strategis,  maka  USM  menjadi  salah  satu  kawasan  yang memiliki  bangkitan  dan tarikan  yang  tinggi.  Jumlah  mahasiswa  USM  yang melebihi  14.000 orang, juga merupakan faktor tingginya bangkitan dan tarikan di kawasan tersebut. Tingginya bangkitan  dan  tarikan  tersebut  memberikan  dampak  terhadap  kondisi  di  sekitar  kampus. Dampak yang ditimbulkan karena adanya ketidakseimbangan antara jumlah kendaraan dan prasarana  adalah  kemacetan  lalulintas  (Irawati,  2017).  Sedangkan  Hidayat  et.al,  2011;
aktivitas  pendidikan  dapat  memberikan  pengaruh  terhadap  lingkungan  sekitarnya.  Pusat  – pusat  aktivitas  masyarakat  seperti  pusat  perkantoran,  pusat  perdagangan,  industri,rekreasi dan sarana pendidikan akan menjadi penarik perjalanan dan merupakan penyebab terjadinya hambatan  samping  (Yasa  dan  Sutapa,  2011).  Hambatan  samping  yang  terjadi  di  depan kampus USM pada sore hingga malam hari dipicu oleh berbagai aktivitas samping pada sisi jalan,  antara  lain  :  kendaraan  keluar  masuk  kampus,  kendaraan  yang  menaikkan  dan menurunkan penumpang, kendaraan yang bergerak melambat, pejalan kaki, kendaraan parkir serta adanya pedagang kaki lima (PKL). Hambatan samping yang tinggi akan memberikan pengaruh  terhadap kinerja  suatu ruas jalan,  yaitu  berupa  penurunan kecepatan kendaraan yang melintas serta tingginya nilai derajat kejenuhan ( degree of saturation / DS) .
Tingginya  bangkitan  dan  tarikan  yang  ada  serta  jenis  hambatan  samping  yang bervariatif  dengan  bobot frekwensi  yang  tinggi, maka  diperlukan suatu  strategi manajemen lalulintas ( traffic management ) supaya tercipta keamanan dan kenyamanan lalulintas di depan kampus. Penentuan strategi dalam manajemen lalulintas dilakukan setelah adanya evaluasi kinerja jalan pada kondisi existing.
Evaluasi kinerja jalan dapat dilakukan dengan berbagai metode. Salah satunya adalah dengan  menggunakan  metode  pendekatan  secara  mikroskopik  melalui  model  simulasi lalulintas.  Pendekatan  yang  dilakukan  didasarkan  pada  perilaku  pengemudi  ( driving behaviour ) dengan indikator kinerja jalan berupa kecepatan serta tundaan rata – rata yang terjadi. Perilaku pengemudi dipilih sebagai parameter penentu dalam membentuk kinerja jalan karena  karakteristik  lalulintas  yang  ada  di  Indonesia  adalah  bersifat  heterogen. Fazalmohammed  dan  Dave,  2014,  ciri  karakter  lalulintas  heterogen  adalah  setiap  lajur kendaraan  terdiri  dari  berbagai  macam  variasi  jenis  kendaraan  yang  melintas,  komposisi kendaraan yang berubah – ubah, serta pengguna jalan yang cenderung tidak tertib sehingga menghasilkan perilaku yang kompleks. Kondisi serta karakter lalulintas akan mempengaruhi pola aliran arus lalulintas, sehingga studi karakteristik arus lalulintas merupakan pra- syarat untuk perencanaan yang efektif terhadap desain, operasi serta pengelolaan sistem lalulintas (Radhakrishnan dan Mathew, 2009).
Salah satu alat bantu (tools) yang dipilih untuk dalam membuat model simulasi lalulintas adalah  VISSIM  yang  berbasis  pada  teori psycho-physical  spacing  models oleh Wiedeman. VISSIM  dipilih  sebagai  alat  bantu  karena  VISSIM  merupakan  salah  satu  bahasa pemrograman yang dapat membangun sistem dinamik dalam skala yang kompleks, dengan memberikan  solusi  desain  yang  akurat  dan  secara  cepat  dapat  membangun  prototipe  dari sistem dinamis (Siemens, 2012).
Berdasarkan  hal  tersebut  di  atas,  maka  tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan  adalah menganalisis kinerja pada segmen jalan yang berada di kawasan pendidikan dengan wilayah kajian  studi  adalah  segmen  jalan  depan  USM.  Indikator  kinerja  segmen  berupa  Tingkat Pelayanan  Jalan  ( Level  of  Service /LOS).  LOS  dipilih  sebagai  indakator  dengan  mengacu pada Peraturan Menteri Perhubungan Republik Indonesia Nomor PM 96 Tahun 2015 Tentang Pedoman Pelaksanaan Manajemen dan Rekayasa Lalulintas.

## METODOLOGI
Metodologi  berisi  tentang  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dari  awal  sampai pengambilan kesimpulan. Secara terperinci, tahapan penelitian dipaparkan pada Gambar 1.
TAHAP I TAHAP II TAHAP III TAHAP IV          TAHAP V
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Sumber : Hasil Analisis Tahapan Penelitian, 2020

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian untuk data primer dilakukan pada sore hingga malam hari dari jam 17.00 – 18.00 dan 18.15 – 19.15, dari hari Senin dan Rabu. Pengambilan waktu penelitian di sore hari didasarkan  pada  banyaknya  kendaraan  yang  keluar  masuk  pada  jam  –  jam  tersebut dibandingkan  dengan  kondisi  di  pagi  hari.  Setelah  data  terkumpul,  selanjutnya  dilakukan ekstraksi data untuk mengelompokkan  serta menyaring data mentah berdasarkan variannya. Data yang dikumpulkan berupa data geometrik jalan, volume tiap jenis kendaraan, kecepatan kendaraan serta hambatan samping.
Jenis kendaraan yang melewati lokasi studi tediri dari kendaraan ringan ( light vehicle (LV)), kendaraan berat ( heavy vehicle (HV)), sepeda motor ( motor cycle (MC)) dan kendaraan tak  bermotor  ( unmotor  cycle (UMC)).  Untuk  keperluan  analisis,  dipilih  volume  kendaraan tertinggi selama satu jam dari survei yang dilakukan. Jumlah atau volume tiap jenis kendaraan ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Volume Tiap Jenis Kendaraan
Jumlah Jenis Kendaraan LV HV MC UMC Ke Arah Pedurungan 658 15 3874 2 Ke Arah Citarum 564 19 2441 3 Sumber : Data Survei Primer, 2020
Komposisi tiap kendaraan dari hasil survei tertera pada Gambar 2 berikut ini.
1. Observasi lapangan untuk mengakaji permasala- han  lalulintas depan kampus USM.
2. Menetap-
kan rumusan ,tujuan serta batasan masalah. 1. Mengkaji teori dan hasil – hasil penelitian baik yang berupa jurnal dan buku – buku yang relevan dengan evaluasi kinerja jalan melalui pemodelan simulasi lalulintas 1. Menentukan waktu penelitian. 2. Menentukan instrument penelitian.
3. Menentukan survey data primer dan data sekunder. 1.Membuat ekstraksi data. 2. Melakukan analisis data dengan membuat model mikrosimul asi lalulintas.
1.Penarikan kesimpulan dari analisis data.
Gambar 2. Komposisi Tiap Kendaraan
Sumber : Hasil Rekapitulasi Data Tim Peneliti, 2020
Selain itu ada data kecepatan yang dibutuhkan untuk analisis. Data kecepatan tersebut adpat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Data Kecepatan Kendaraan

## Sumber : Rekapitulasi Data Primer oleh Tim Peneliti, 2020
Berdasarkan pengamatan di lapangan, jenis hambatan hambatan samping di wilayah kajian studi terdiri dari kendaraan yang keluar masuk, kendaraan parkir pada sisi jalan, pejalan kaki, angkot  atau  bis  yang  berhenti  pada  sisi  jalan  serta  kendaraan  yang  bergerak  melambat. Rekapitulasi Hambatan samping ditunjukkan Gambar 4 berikut ini.

## Gambar 4. Jenis Hambatan Samping

## Sumber : Rekapitulasi Data Hambatan Samping, 2020
Data yang sudah diekstraksi tersebut, selanjutnya dianalisis dengan menggunakan software VISSIM. Tahapan pemodelan VISSIM adalah sebagai berikut :
1.  Membuat background images pada kajian wilayah studi yang diambil dari google map seperti dalam gambar tampilan Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Background Image s pada VISSIM Sumber : Tim Peneliti, 2020
2.  Geometrik jalan yang meliputi tipe jalan, lebar lajur, lebar jalur berdasarkan arah pada segmen jalan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan Geometrik pada VISSIM
Sumber : Tim Peneliti, 2020
3. Input tipe dan kelas kendaraan, seperti yang tertera pada Gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan Jenis pada VISSIM
Sumber : Tim Peneliti, 2020
4.  Volume tiap jenis kendaraan sebagai vehicle inputs , seperti yang ditunjukkan pada Gambar 8 berdasarkan jumlah kendaraan yang melewati jalur pada segmen jalan.
Gambar 8. Tampilan Vehicle Inputs pada VISSIM Sumber : Tim Peneliti, 2020
5.  Rute kendaraan (vehicle routes) berdasarkan arah pergerakan kendaraan seperti yang ada pada Gambar 9.
Sumber : Tim Peneliti, 2020
6. Conflict area ditentukan berdasarkan data lokasi titik – titik konflik yang terjadi seperti pada tampilan Gambar 10.

## Gambar 10. Tampilan Titik Konflik pada VISSIM
Sumber : Tim Peneliti, 2020
7.  Setelah  dilakukan  input  data  berdasarkan  uraian  tersebut,  maka  dilakukan  running program untuk mendapatkan model simulasi dan results untuk kondisi existing.
8.  Hasil simulasi selanjutnya dikalibrasi berdasarkan parameter driving behavior.
9.  Output model simulasi ditunjukkan Gambar 11.
Gambar 11. Output Models atau Results pada VISSIM Sumber : Tim Peneliti, 2020
Dari hasil simulasi diperoleh tundaan rata – rata yang merupakan salah satu indikator kinerja ruas jalan sebesar 59.10 detik, sehingga kinerja jalan saat peak hour berada pada Level of Service (LOS) E.

## KESIMPULAN
Dari hasil analisis diperoleh kesimpulan bahwa kinerja pada segmen jalan depan USM pada saat perkuliahan kelas sore berada pada LOS E dengan indikator nilai tundaan 59.10 detik.  Indikator  yang  lain  adalah  adanya  kepadatan  lalulintas  yang  tinggi  akibat  adanya hambatan samping.

## DAFTAR PUSTAKA
Akbardin, J. (2013). Kajian Model Bangkitan Pergerakan Kawasan Pendidikan Jalan Sultan Fatah Kota Demak. Jurnal Kokoh, Volume 11 Nomor 1, Januari 2013.
Fazalmohammed, S.M. and Dave,H.K. (2014). Effect of Heterogenous Traffic on Saturation Flow . International Journal  of  Engineering Technical  Research , Vol.2,  Issue  3,  March 2014.
Hidayat,  T.R.A.  dan  Kurniawan,  B.S.  (2011). Pengaruh  Keberadaan  Kampung  Inggris Terhadap Guna Lahan Dan Sosial Ekonomi Masyarakat Di Desa Tulung Rejo dan Desa Pelem , Kabupaten Kediri. Jurnal Tata Kota dan Daerah, Volume 3, Nomor 1, Juli 2011. Irawati,  I.(2017). Analisis  Performa  Jalan  dengan  Menggunakan  Metode  pada  Kawasan Pecinan – Pati Sebagai Pengaruh Restrukturisasi Pasar Rogowangsan. Jurnal Teknika, Vol. 12, No. 1, 2017.
Menteri Perhubungan Republik Indonesia. (2015). Peraturan Menteri Perhubungan Republik Indonesia Nomor PM 96 Tahun 2015 Tentang Pedoman Pelaksanaan Manajemen dan Rekayasa Lalulintas. Kementerian Perhubungan Republik Indonesia, 2015.
Radhakrishnan, P. and Mathew, V. T. (2009). Passenger Car Unit and Saturation Flow Models For  Highly  Heterogenous  Traffic  at  Urban  Signalized  Intersection .  Transportmedica, 2009.
Siemens.  (2012). Microschopic  Traffic  Simulation  with  VISSIM .  Simulation  of  Multimodal Traffic Flow Made Easy, 2012.
Wendika, D.Y., Soeryamassoeka, B.S., Yuniarti, E. (2012). Pengaruh Perubahan Tata Guna Lahan  Terhadap  Besarnya  Debit  (  Q  )  Pada  suatu  Kawasan  (Studi  Kasus  Pasar Flamboyan) , Jurnal Teknik Sipil UNTAN, Volume 12 Nomor 2, Desember 2012.
Yasa,  T.M.I.  dan  Sutapa,  K.I.  (2011). Pengaruh  Hambatan  Samping  Terhadap  Kapasitas Ruas  Jalan  Cokroaminoto  Denpasar  (  Studi  Kasus  Depan  Sekolah  Taman  Mahatma Gandhi ). Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Prasarana Wilayah, 2011.