## JURNAL TEKNIK SIPIL

## Prediksi Kebisingan Lalu Lintas Heterogen Menggunakan Aplikasi Visum

## Zulfiani AR
Jurusan Teknik Sipil Politeknik Negeri Kupang Jl. Adisucipto, Kupang 85361, Indonesia
Email: zulfiani.ar@gmail.com

## ABSTRAK
Kebisingan  merupakan  salah  satu  permasalahan  yang  berpengaruh  pada  keselamatan  lalu lintas.  Kebisingan  yang  terjadi  berasal  dari  berbagai  macam  aktivitas  lalu  lintas  di  jalan, baik  yang bersumber dari  kendaraan umum maupun kendaraan pribadi . Indonesia sebagai negara  berkembang  juga  tak  lepas  dari  masalah  kebisingan  lalu  lintas.  Kendaraan  yang bergerak  di  jalan  akan  mengeluarkan  suara  baik  itu  mesin  maupun  klakson  kendaraan. Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi  kebisingan  yang  dihasilkan  lalu  lintas  heterogen menggunakan  program  Visum. Titik  pengamatan  dilakukan  pada  37  titik  pada  ruas  jalan Kota Makassar. Waktu pengamatan dilakukan pada pukul 06.00 – 18.00 dan 06.00 – 21.00 dengan objek penelitian sepeda motor (Motorcycle), kendaraan ringan (Light Vehicle) dan kendaraan berat  (Heavy Vehicle). Data yang diamati  adalah volume lalu lintas, kecepatan kendaraan,  jumlah  klakson  dan  kebisingan  dengan  menggunakan  alat  Sound  Level  Meter Tenmars  TM-103.  Hasil  menunjukkan  bahwa  tingkat  kebisingan  hasil  prediksi menggunakan  program  Visum  dengan  model  prediksi  RLS  90  menghasilkan  nilai  tingkat kebisingan rata-rata 69,3 dB dengan korelasi pearson dan RMSE sebesar 0,71 dan 9,97.
Kata Kunci: kebisingan, lalu lintas heterogen, visum

## ABSTRACT
Noise is a one of the problem that affect to traffic safety. The noise that occurs comes from various kinds of traffic activities on the road, both from public transportation and private vehicles. Indonesia as a developing country cannot separated from traffic problem. Vehicle is moving on the road will make sounds, both engine and vehicle horns. This study aimed to predict  the  noise  generated  by  heterogeneous  traffic  using  the  Visum  program.  Points  of observation  were  taken  at  37  points  on  road  side  in  Makassar  City.  Time  of  observation done at 06.00 - 18.00 and 06.00 - 21.00 with research object are motorcycle (Motorcycle), light  vehicle  (Light  Vehicle)  and  heavy  vehicle  (Heavy  Vehicle).  The  observed  data  are traffic volume, vehicle speed, number of horn and traffic noise by using Sound Level Meter Tenmars TM-103.The result shows the prediction noise level using Visum program with RLS 90 model produces an average noise level value of 69,3 dB with Pearson’s correlation and RMSE of 0,71 and 9,97.
Keywords: noise, heterogeneous traffic, visum
1. Pendahuluan

## 1.1 Latar Belakang
Kebisingan  yang  terjadi  pada  ruas  jalan menjadi  satu  dari  berbagai  permasalahan lalu lintas yang mempengaruhi keselamatan lingkungan di berbagai negara. Penelitian di Tehran,  Iran  sebagai  negara  berkembang menunjukkan bahwa tingkat kebisingan lalu lintas  berpengaruh  terhadap  kesehatan terutama dalam hal psikologi (Alimohammadi  et  al.,  2015).  Penelitian terdahulu telah menunjukkan tingkat kebisingan  pada  ruas  jalan  Kota  Makassar sebesar  74  dB  (Hustim,  M.,  Anai,  K.  dan Fujimoto, 2011).
Kecepatan  kendaraan  adalah  salah  satu faktor  yang  yang  berpengaruh  terhadap tingkat  kebisingan  lalu  lintas.  Penelitian terdahulu  di  Kota  Manassar  menunjukkan angka di bawah 40 km/jam untuk kecepatan rata-rata kendaraan (Hustim, 2012). Tingkat polusi suara lalu lintas dari kendaraan umum di  Delhi,  India  yang  diteliti  dan  diprediksi menggunakan  Model  FHWA  ( Federal Highway  Administration )  telah  melewati batas  standar  yang  ditentukan  (CPCB Standart ) (Mishra et al., 2014).
Penelitian  yang  dilakukan  ini  bertujuan memperlihatkan  kondisi  tingkat  kebisingan ruas jalan Kota Makassar melalui penerapan metode  ASJ  RTN  2008.    Jenis  data  yang diperoleh dari hasil survei lalu lintas adalah data  volume  lalu  lintas  dan  kecepatan kendaraan.  Hasil  memperlihatkan  bahwa tingkat kebisingan pada beberapa ruas jalan sangat  tinggi bahkan  melewati  nilai  standar lingkungan,  dimana  kendaraan  bermotor menjadi dominan. Terjadi perbedaan signifikan  antara  nilai  tingkat  kebisingan prediksi  dan  pengukuran  dengan  asumsi arus lalu lintas tidak tetap.
Salah  satu  model  perhitungan  tingkat kebisingan  lainnya  adalah  Model  RLS  90 atau Richtlinien  fur  den  Larmschutz  an Straben ,  yang  merupakan  salah  satu  model prediksi yang berasal dari Jerman. Program Visum merupakan software dunia terkemuka  dalam  memodelkan  kebutuhan transportasi  secara  makroskopik  pada
jaringan  lalu  lintas,  dengan  penambahan fungsi  yang  juga  dapat  menganalisis  efek eksternal lalu lintas seperti polusi udara dan tingkat  kebisingan.  Perhitungan  kebisingan pada  program  Visum  menggunakan  model prediksi  RLS  90.  Novačko  et  al.  (2014), melakukan penelitian untuk menggambarkan  metodologi  dari  evaluasi tingkat kebisingan dengan mengimplementasikan software Visum. Maka  dari  uraian  permasalahan  tersebut, penulis  memutuskan  untuk  melakukan penelitian  berjudul  “Prediksi  Kebisingan Lalu  Lintas  Heterogen  Menggunakan Aplikasi Visum”.

## 1.2 Tujuan Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  ini  bertujuan menghasilkan prediksi tingkat kebisingan oleh lalu lintas
menggunakan Aplikasi Visum.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  diambil  dari  ruas jalan  Kota  Makassar  yang  terdiri  37  titik pengamatan,  dimana  merupakan  ruas  jalan arteri  dan  beberapa  jalan  kolektor  yang dapat dilihat pada Tabel 1. Titik pengamatan dipilih  dari  setiap  ruas  jalan  dengan mempertimbangkan beberapa faktor, diantaranya  adalah  lokasi  yang  tidak terhalang  oleh  bangunan  atau  pohon  yang tinggi, jaran antar alat ukur kebisingan yang memantulkan bunyi, lokasi penempatan alat dan surveyor yang mendukung.
Pengambilan data dilakukan dari hari Senin sampai  Jumat.  Untuk  penentuan  waktu setiap  harinya  dilakukan  dengan  interval waktu  yang  berbeda,  yang  pertama  dari pukul  06.00-18.00  dan  yang  kedua  dari pukul 06.00-21.00 untuk  kendaraan  dengan volume yang cukup tinggi.
Volume  lalu  lintas  untuk  setiap  kendaraan dilakukan dengan pengukuran
menggunakan  alat  hitung  ( counter )  dan kamera  untuk  merekam  arus  lalu  lintas. Kemudian  dari  rekaman  video  tersebut, dilakukan  pengamatan  dan  perhitungan terhadap arus lalu lintas yang melewati titik
pengamatan.  Dalam  mengukur  kecepatan lalu  lintas,  digunakan  alat  yang  bernama speed  gun .  Setelah  diarahkan  ke  kendaraan yang  lewat  maka  akan  terbaca  nilai  angka kecepatan yang merupakan kecepatan sesaat pada setiap kendaraan yang diamati.
Pengukuran  tingkat  kebisingan  dilakukan dengan  menggunakan  alat  SLM  ( Sound Level  Meter ).  Posisi  penempatan  alat  SLM adalah  diletakkan  dengan  menggunakan tripod  pada  jarak  1  meter  dari  bagian  tepi jalan.  Alat  tersebut  disetel  apada  tripod dengan  ketinggian  2  meter  dari  permukaan jalan.  Nilai  yang  dihasilkan  dari  alat  SLM
tersebut  merupakan  adalah  nilai  tingkat
bising  ( 𝐿 )  yang  diukur  selama  10  menit setiat  titik  pengamatan.  Data  yang  terekam sebanyak  600  data  dalam  10  menit.  Untuk pengukuran pada pukul 06.00-18.00, terdapat  12  kali  pengukuran  dalam  sehari sehingga data yang terekam sebanyak 7200 data,  sedangkan  untuk  pengukuran  pada pukul  06.00-21.00,  terdapat  15  kali pengukuran  dalam  sehari  sehingga  data yang terekam sebanyak 9000 data.

## 2.2 Metode Analisis Data
Nilai 𝐿 𝐴𝑒𝑞 dan 𝐿 𝐴𝑒𝑞,𝑑𝑎𝑦 (ekivalen  harian) diperoleh melalui (1) dan (2).
Tabel 1 Lokasi titik pengamatan
𝐿 𝐴𝑒𝑞 =   𝐿 50 + 0,43 (𝐿 1 +   𝐿 50 ) (1)
dimana, 𝐿 𝐴𝑒𝑞 =  angka tingkat kebisingan ekivalen (dB),
𝐿 50 =  angka tingkat bising 50% (dB),
𝐿 1 =  angka tingkat bising 99% (dB).
𝐿 𝐴𝑒𝑞,𝑑𝑎𝑦 = 10 log 10  [( 1 𝑡𝑛 ) . (10 𝐿𝑒𝑞1 10 ) +
… + (10 𝐿𝑒𝑞𝑡𝑛 10 ) ] (2) dimana, 𝐿 𝐴𝑒𝑞 =  angka tingkat kebisingan ekivalen (dB), 𝐿 𝑒𝑞 𝑡𝑛 =  angka tingkat kebisingan harian ke-n (dB),
𝑡𝑛 =  angka jumlah  pengukuran dalam 1 hari.
Rumus  dasar  perhitungan  tingkat kebisingan prediksi RLS 90 berdasarkan Quartieri, J. et al. (2009) pada (3).
𝐿 𝑚 = 𝐿 𝑚,𝐸 [25] + 𝑅 𝑆𝐿 + 𝑅 𝑅𝑆 + 𝑅 𝑅𝐹 +
𝑅 𝐸 +  𝑅 𝐷𝐴 + 𝑅 𝐺𝐴 + 𝑅 𝑇𝐵 (3)
Kode ruas Nama jalan Kode ruas Nama jalan R 01 Jln. Perintis Kemerdekaan 4 R 20 Jln. Nusantara R 02 Jln. Perintis Kemerdekaan 6 R 21 Jln. Arief Rate R 03 Jln. G. Bawakaraeng R 22 Jln. Dr. Ratulangi 2 R 04 Jln. Masjid Raya R 23 Jln. Hertasning R 05 Jln. Cakalang R 24 Jln. Aroepala R 06 Jln. Ahmad Yani R 25 Jln. Tun Abdul Razak R 07 Jln. Sungai Saddang R 26 Jln. Sultan Alauddin 2 R 08 Jln. Haji Bau R 27 Jln. Perintis Kemerdekaan 1 R 09 Jln. Penghibur R 28 Jln. Perintis Kemerdekaan 2 R 10 Jln. Cendrawasih R 29 Jln. Urip Sumoharjo 2 R 11 Jln. Dr. Ratulangi 3 R 30 Jln. Veteran Utara R 12 Jln. Kakatua R 31 Jln. Veteran Selatan R 13 Jln. Rajawali R 32 Jln. Bandang R 14 Jln. Dr. Ratulangi 1 R 33 Jln. Riburane R 15 Jln. Sultan Alauddin 1 R 34 Jln. Jend. Sudirman R 16 Jln. Perintis Kemerdekaan 3 R 35 Jln. AP. Pettarani 1 R 17 Jln. Perintis Kemerdekaan 5 R 36 Jln. AP. Pettarani 2 R 18 Jln. Urip Sumoharjo 1 R 37 Jln. Boulevard
R 19
Jln. Tentara Pelajar
dimana,
𝑅 𝑆𝐿 =  Koreksi untuk batas kecepatan, 𝑅 𝑅𝑆 =  Koreksi  untuk  permukaan jalan,  berdasarkan  pada  jenis dari  permukaan  dan  kecepatan kendaraan.  Rentang  dari  0 samapai 6 dB.
𝑅 𝑅𝑆 =  0,6 |𝑔| –  3  untuk |𝑔| >
5%
𝑅 𝑅𝑆 = 0 untuk |𝑔| ≤ 5%
𝑅 𝑅𝐹 =  Koreksi  untuk  kondisi  naik dan  turun  sepanjang  jalan (ketinggian),
𝑅 𝐸 =  Koreksi  untuk  karakteristik penyerapan  dari  permukaan bangunan,
𝑅 𝐷𝐴 =  Koefisien peredaman  yang dimasukkan ke dalam perhitungan jarak dari penerima dan penyerapan udara, 𝑅 𝐺𝐴 =  Koefisien peredaman  yang terjadi  pada  tanah  dan  kondisi udara,
𝑅 𝑇𝐵 =  Koefisien peredaman  yang terjadi  pada  topografi  dan dimensi bangunan.
Untuk  menghitung 𝑅 𝑆𝐿 digunakan  (4) dan  (5),  dimana 𝑣 𝑃𝑘𝑤 adalah  batas kecepatan dalam rentang 30 sampai 130 km/jam  untuk  kendaraan  ringan  dan 𝑣 𝐿𝑘𝑤 adalah  batas  kecepatan  dalam rentang  30  sampai  80  km/jam  untuk kendaraan berat.
𝑅 𝑆𝐿 = 𝐿 𝑃𝑘𝑤 − 37,3 +
10 log ( 100+(10 0,1𝐷 −1)𝑃 100+8,23𝑃 ) (4)
dimana,
𝐿 𝑃𝑘𝑤 = 27,7 + 10 log[1 + (0,02𝑣 𝑃𝑘𝑤 ) 3 ]
𝐿 𝐿𝑘𝑤 = 23,1 + 12,5 log(𝑣 𝑃𝑘𝑤 ) (5)
𝐷 = 𝐿 𝐿𝑘𝑤 − 𝐿 𝑃𝑘𝑤
Evaluasi 𝐿 𝑚,𝐸 [25] untuk setiap ruas dapat dilihat pada (6).
𝐿 𝑚 = 10 log[10 0,1𝐿 𝑚,𝑛 + 10 0,1𝐿 𝑚,𝑓 ] (6)
dimana 𝑛 mewakili yang lebih dekat dan 𝑓 untuk  jalur  selanjutnya  masing- masing.
Model prediksi RLS 90 dengan program Visum  membutuhkan  variabel  berupa data  karakteristik  jalan  yaitu  lebar  lajur, panjang  jalan,  volume  lalu  lintas  total yaitu  sepeda  motor,  kendaraan  ringan serta  kendaraan  berat,  persentase komposisi  kendaraan  berat,  kapasitas jalan  dan  kecepatan  arus  bebas  ruas jalan.  Perhitunggan  prediksi  kebisingan diawali  pengaturan network  setting untuk  mengatur unit  (metric) dan direction  of  traffic  (left-hand  traffic) . Kemudian  mengaktifkan background peta  dengan open  street  map kemudian menggambar nodes,  links,  zones dan connector berdasarkan  titik  pengamatan seperti pada Gambar 1.
Matriks  dibuat  berdasarkan  volume  lalu lintas yang kemudian dilakukan perhitungan  demand  data  berdasarkan matriks tersebut. Setiap link berdasarkan ruas jalan diatur dengan menginput data
nama  jalan,  sistem  transportasi  yang digunakan,  panjang  jalan,  kecepatan arus  bebas,  jumlah  lajur,  kapasitas  jalan dan  persentase  kendaraan  berat  seperti pada Gambar 2. Gambar 2 Inputan data setiap link Data  kecepatan  kendaraan  diinput  dengan menggunakan  pengaturan environmental parameters, seperti  yang  terdapat  pada
Gambar 3.
Gambar 3 Inputan data kecepatan kendaraan
Langkah terkahir adalah melakukan perintah perhitungan  prediksi  kebisingan  melalui environmental impact dengan memilih model noise-Rls90 pada Gambar 4, sehingga  terlihat  tingkat  kebisingan  pada setiap titik pengamatan pada ruas jalan.
3. Hasil dan Pembahasan 3.1 Hasil Pengukuran Volume, Kecepatan dan Tingkat Kebisingan Nilai tingkat kebisingan hasil pengukuran  dapat  dilihat  pada  Gambar 5, dimana diperoleh nilai 𝐿 𝐴𝑒𝑞,𝑑𝑎𝑦 maksimum  diperoleh  pada
Jalan Urip Sumoharjo 2 sebesar 82,4 dB. Sedangkan 𝐿 𝐴𝑒𝑞,𝑑𝑎𝑦 minimum diperoleh pada  Jalan  Haji  Bau  sebesar  74,4  dB. 𝐿 𝐴𝑒𝑞,𝑑𝑎𝑦 rata-rata  adalah  sebesar  79,1 dB.

## Gambar 5 Tingkat kebisingan hasil pengukuran
Pada Gambar 6 dapat dilihat bahwa volume kendaraan  tertinggi  diperoleh  dari  sepeda motor  dan  volume  kendaraan  terendah diperoleh  dari  kendaaran  berat.  Titik pengamatan pada ruas jalan dengan volume lalu lintas tertinggi adalah ruas Jalan Perintis Kemerdekaan  2,  sedangkan  volume  lalu lintas  terendah  adalah  ruas  Jalan  Haji  Bau.
Volume  lalu  lintas  rata-rata  untuk  sepeda motor adalah 4571 kendaraan/jam, kendaraan ringan sebesar 1795 kendaraan/jam, dan kendaraan berat sebesar 86 kendaraan/jam.
(a) (b)
Gambar 6 (a) Volume lalu  lintas  sepeda  motor (MC) dan  kendaraan  ringan (LV), (b) Volume lalu lintas kendaraan berat (HV) Kecepatan  rata-rata  pada  Gambar  7 menunjukkan  bahwa  sepeda  motor  sebesar 30 km/jam, kendaraan ringan adalah sebesar 26 km/jam serta kendaraan berat sebesar 24
66,00 70,00 74,00 78,00 82,00 86,00 R 0 1 R 0 3 R 0 5 R 0 7 R 0 9 R 1 1 R 1 3 R 1 5 R 1 7 R 1 9 R 2 1 R 2 3 R 2 5 R 2 7 R 2 9 R 3 1 R 3 3 R 3 5 R 3 7 T in g k a t k e b is ii n g a n ( d B ) Titik Pengamatan 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 R 0 1 R 0 3 R 0 5 R 0 7 R 0 9 R 1 1 R 1 3 R 1 5 R 1 7 R 1 9 R 2 1 R 2 3 R 2 5 R 2 7 R 2 9 R 3 1 R 3 3 R 3 5 R 3 7 V o lu m e ( k e n d /j a m ) Titik Pengamatan MC LV 0 50 100 150 200 250 300 R 0 1 R 0 3 R 0 5 R 0 7 R 0 9 R 1 1 R 1 3 R 1 5 R 1 7 R 1 9 R 2 1 R 2 3 R 2 5 R 2 7 R 2 9 R 3 1 R 3 3 R 3 5 R 3 7 V o lu m e ( k e n d /j a m ) Titik Pengamatan HV
km/jam.  Titik  pengamatan  pada  ruas  Jalan Sultan Alauddin 1 memiliki nilai kecepatan rata-rata  tertinggi  sebesar  32  km/jam sedangkan titik pengamatan pada ruas Jalan Mesjid  Raya  memiliki  nilai  kecepatan  rata- rata terendah sebesar 21 km/jam.
Berdasarkan hasil analisa, tingkat kebisingan  dipengaruhi  oleh  beberapa variabel  antara  lain  volume  lalu  lintas dan  kecepatan  kendaraan.  Volume  lalu lintas  pada  setiap  tipe  jalan  berbeda sehingga menghasilkan tingkat kebisingan  yang  berbeda  pula.    Selain volume  lalu  lintas,  kecepatan  kendaraan juga  mempengaruhi  tingkat  kebisingan.
Kecepatan  kendaraan  dipengaruhi  oleh kapasitas  serta  volume  pada  jalan tersebut.  Jalan  yang  memiliki  kapasitas besar  tapi  volumenya  rendah,  maka kecepatan  kendaraan  bisa  meningkat sehingga  kebisingan  juga  meningkat. Namun apabila volume tinggi,
kecepatan  kendaraan  akan  berkurang, tapi  tidak  menjamin  kebisingan  akan berkurang  karena  akibat  dari  volume lalu lintas yang tinggi. Seperti pada ruas Jalan  Veteran  Selatan  yang  termasuk tipe  jalan  besar  (6/2D),  namun  karena volume  yang  tinggi  pada  jam  sibuk mengakibatkan  kebisingan  meningkat meskipun kecepatan berkurang.
Gambar 7 Kecepatan rata-rata kendaraan

## 3.2 Tingkat Kebisingan Hasil Prediksi RLS 90 dengan Program Visum
Perbandingan  hasil  tingkat  kebisingan berdasarkan pengukuran dan hasil tingkat kebisingan berdasarkan prediksi RLS 90 dengan program Visum ditunjukkan  pada  Gambar  8.  Nilai 𝐿 𝐴𝑒𝑞,𝑑𝑎𝑦
rata-rata seluruh titik pengukuran sebesar 69,3 dB.
Gambar 8 Perbandingan 𝐿 𝐴𝑒𝑞,𝑑𝑎𝑦 pengukuran dengan 𝐿 𝐴𝑒𝑞,𝑑𝑎𝑦 prediksi RLS 90 dengan program Visum
0 5 10 15 20 25 30 35 40 R 0 1 R 0 3 R 0 5 R 0 7 R 0 9 R 1 1 R 1 3 R 1 5 R 1 7 R 1 9 R 2 1 R 2 3 R 2 5 R 2 7 R 2 9 R 3 1 R 3 3 R 3 5 R 3 7 K e c e p a ta n ( k m /j a m ) Titik Pengamatan MC LV HV 60,0 65,0 70,0 75,0 80,0 85,0 90,0 60,0 65,0 70,0 75,0 80,0 85,0 90,0 L A e q ,D a y R L S 9 0 V is u m ( d B ) L Aeq,Day Pengukuran (dB)
Berdasarkan Gambar 8, diperoleh selisih yang  cukup  besar  antara  nilai  tingkat kebisingan  lalu  lintas  hasil  pengukuran dengan  nilai  tingkat  kebisingan  lalu lintas  hasil  prediksi.  Selisih  rata-rata yang dihasilkan adalah sebesar 9,8 dB di bawah  nilai  tingkat  kebisingan  hasil pengukuran.  Berdasarkan  data  tersebut dilakukan  validasi  data  terhadap  tingkat kebisingan  hasil  prediksi  dengan  nilai korelasi pearson sebesar 0,71 dan RMSE sebesar  9,97.  Sehingga  diperoleh  hasil bahwa model RLS 90 dengan menggunakan  aplikasi  Visum  belum cukup valid digunakan untuk memprediksi  tingkat  kebisingan  lalu lintas. Nilai  tingkat  kebisingan  hasil  prediksi  RLS 90 berada jauh dari nilai  tingkat kebisingan hasil pengukuran disebabkan karena
penggunaan  program  Visum  merupakan program analisis transportasi secara makroskopik.  Program  tersebut  mengolah data  secara  garis  besar,  sehingga  ada beberapa variabel yang seharusnya diperhitungkan  untuk  memprediksi  tingkat kebisingan, namun tidak digunakan sebagai data  input  dalam  program  Visum  seperti lebar  ruas  jalan,  jarak  titik  prediksi  ke sumber bising, kecepatan rata-rata kendaaraan  pada  saat  pengukuran  dan  lain sebagainya  yang  dianggap  perlu  untuk diperhitungkan.  Selain  itu,  adanya valid range untuk  kecepatan  yang  sangat  tinggi sehingga  tidak  sesuai  dengan  kondisi heterogen di Kota Makassar. Maka dari itu, nilai  tingkat  kebisingan  hasil  prediksi  yang menggunakan  Model  RLS90  dengan program  Visum  kurang  valid  digunakan sebagai model prediksi kebisingan.

## 4. Penutup
4.1 Kesimpulan
1) Nilai  tingkat  kebisingan  hasil prediksi RLS 90 dengan menggunakan  program  Visum sebesar  69,3  dB  dengan  nilai korelasi pearson 0,71 dan
RMSE 9,97.
2) Model  prediksi  RLS  90  dengan program  Visum  kurang valid
untuk digunakan untuk memprediksi  tingkat  kebisingan karena adanya beberapa variabel yang  seharusnya  diperhitungkan dalam  prediksi  namun  tidak digunakan dalam program tersebut.

## 4.2 Saran
1) Dalam memprediksi kebisingan,
agar menggunakan aplikasi yang  memperhitungkan  kondisi wilayah setempat. 2) Untuk  peneliti  selanjunya,  agar memperhatikan faktor-faktor koreksi di sekitar titik pengamatan pada saat pengukuran yang dapat mempengaruhi hasil tingkat
kebisingan.

## Daftar Pustaka
Alimohammadi,  I.,  Zokaei,  M.,  & Sandrock, S. (2015). The Effect of
Road  Traffic  Noise  on  Reaction Time. Health Promotion Perspectives , 5 (3), 207–214. https://doi.org/10.15171/hpp.2015.
025
Hustim,  M.,  Anai,  K.  dan  Fujimoto,  K. (2011).  Survey  on  Road  Traffic Noise  in  Makassar  City  Indonesia. Inter  Noise  Kyushu  University, Japan .
Hustim,  M.  (2012). Road  Traffic  Noise under Heterogeneous Traffic Condition  in  Makassar  City  , Indonesia  Muralia  HUSTIM . 4 (1),
109–118.
Mishra, R. K., Shukla, A., Parida, M., &
Rangnekar,  S.  (2014). EIA  Based Comparative  Urban  Traffic  Noise Analysis  Between  Operational  and Under  Construction  Phase . 4 (3),
352–362.
Novačko,  L.,  Petrović,  M.,  &  Barić,  D.
(2014). Application of Macroscopic Modelling in Assessing. International  Journal for Traffic and Transport
Engineering , 4 (1), 117–127.
Quartieri,  J.,  Mastorakis,  N.,  Iannone,
G.,  Guarnaccia,  C.,  D’Ambrosio, S.,  Troisi,  A.,  dan  Lenza,  T. (2009). A Review of Traffic Noise Predictive Models. Recent Advances in Applied and Theoretical Mechanics , (december) .