Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Vol. 2 No. 10,Halaman: 90 – 100, Bulan, 200XISSN 2338-4247 (Cetak) ISSN 2721-7248 (Online) Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan

## EVALUASI EFEKTIFITAS PENGATURAN SINYAL PADA SIMPANG 5 BALAPAN UNTUK MENINGKATKAN KINERJA SIMPANG DENGAN PENDEKATAN PKJI 2023 DAN VISSIM
Aswin Badarudin Atmajaya 1 , Dwi Wahyu Hidayat 2 , Putu Eka Suartawan 3 , I Kadek Arta Bawa 4
1,2,3,4 Politeknik Transportasi Darat Bali, Jl. Cempaka Putih, Samsam, Kec. Tabanan, Kabupaten Tabanan, Bali 82111 e-mail: 1 aswin@poltradabali.ac.id , 2 dwi.wahyu@poltradabali.ac.id ,
3 putu.eka@poltradabali.ac.id , 4 artabawa236@gmail.com
Received 12 Februari 2024 ; Reviewed 12 Februari 2024 ; Accepted 22 Februari 2024 Journal Homepage: http://ktj.pktj.ac.id/index.php/ktj DOI: 10.46447/ktj.v10i2.568

## Abstract
Simpang 5 Balapan is an intersection located in Surakarta City. Based on the analysis of the Surakarta City PKL Team, Simpang 5 Balapan has less than optimal performance, which has the highest degree of saturation on the east approach reaching 0.99, a queue length of 168 m  and  a  delay  of  165.94  sec/smp.  So  the  purpose  of  this  research  is  to  evaluate  the performance  of  the  intersection  and  to  optimize  it  so  that  its  performance  is  better.  The calculation method used is the PKJI 2023 approach and the Vissim microsimulation. The PKJI 2023  approach  is  used  to  look  for  performance  indicators  of  degree  of  saturation,  queue length, and delays. Whereas Vissim is used to find queue lengths and delays, and get the simulation results. The results of the study showed that the existing performance at 05.00- 10.00 (plan 1), 10.00-14.00 (plan 2), and at 14.00-19.30 (plan 3) has not optimal performance because it has a degree of saturation that exceeds 0.85 so it is necessary evaluation is carried out. The results after evaluating with PKJI 2023 and Vissim, namely in plan 1, plan 2, and plan 3, the best performance improvement is carried out by rearranging the cycle time. Improved performance is evident from decreasing queue length and delays.

## Keywords: PKJI 2023, Intersection, Vissim, Optimization

## Abstrak
Simpang 5 Balapan merupakan simpang yang terletak di Kota Surakarta. Berdasarkan analisis Tim PKL Kota Surakarta, Simpang 5 Balapan memiliki kinerja yang kurang optimal, dimana memiliki derajat kejenuhan tertinggi pada pendekat timurnya mencapai 0,99, panjang antrian 168 m serta tundaan sebesar 165,94 det/smp. Sehingga tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kinerja simpang serta melakukan optimalisasi agar lebih baik kinerjanya dengan metode pendekatan PKJI 2023 dan Vissim. Pendekatan PKJI 2023 digunakan untuk mencari indikator kinerja derajat kejenuhan, panjang antrian, serta tundaan. Sedangkan untuk Vissim digunakan  untuk  mencari  panjang  antrian  dan  tundaannya,  serta  mendapatkan  hasil simulasinya. Kedua pendekatan ini digunakan untuk melihat perbedaan hasil kinerja rencana
Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Vol. 2 No. 10,Halaman: 90 – 100, Bulan, 200XISSN 2338-4247 (Cetak)
ISSN 2721-7248 (Online) Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan
perbaikan yg diusulkan. Hasil dari penelitian didapatkan kinerja eksisting pada pukul 05.00- 10.00 (plan 1), 10.00-14.00 (plan 2), dan pada pukul 14.00-19.30 (plan 3) memiliki kinerja yang belum optimal karena memiliki derajat kejenuhan yang melebihi 0,85 sehingga  perlu dilakukan evaluasi.  Adapun hasil setelah dilakukan evaluasi dengan PKJI 2023 maupun Vissim yaitu pada plan 1, plan 2, dan plan 3 peningkatan kinerja terbaik dilakukan dengan pengaturan ulang  waktu  siklus.  Peningkatan  kinerja  terbukti  dari  menurunnya  panjang  antrian  dan tundaannya.
Kata kunci : PKJI 2023, Simpang, Vissim, Optimasi

## PENDAHULUAN
Kota  Surakarta  adalah  salah  satu  kota  yang  berada  di  Provinsi  Jawa  Tengah. Dengan  jumlah  penduduk  sejumlah  583.961  jiwa,  Kota  Surakarta  memiliki  luas administratif  sebesar  46,72  Km2  yang  terdiri  dari  5  kecamatan  dan  54  Kelurahan (Badan Pusat Statistik 2023). Kota Surakarta masuk kedalam peringkat kota terbesar ketiga di Pulau Jawa bagian selatan menurut jumlah penduduknya. Dengan ramainya kota Surakarta tersebut, itu membuat mobilitas di kota surakarta juga tinggi, baik yang melakukan  perjalanan  internal-internal,  internal  eksternal  atau  sebaliknya,  ataupun dari  eksternal-eksternal.  Kota  Surakarta  yang  merupakan  CBD  atau  pusat  dari beberapa wilayah sekitarnya seperti Kabupaten Karanganyar, Sukoharjo, dan Boyolali, membuat tarikan perjalanan ke dalam kota surakarta tinggi.
Dari kondisi tersebut, tentunya berdampak juga terhadap transportasi yang ada di Kota Surakarta. Permasalahan transportasi yang umum terjadi adalah kemacetan, tundaan,  dan  pencemaran  udara  (Hidayati  et  al.,  2018).  Salah  satu  penyebab kemacetan di Kota Surakarta disebabkan oleh kinerja simpang yang belum optimal. Persimpangan jalan merupakan suatu daerah atau tempat dimana dua atau lebih jalan raya  bertemu  atau  berpotongan,  termasuk  fasilitas  jalan  dan  sisi  jalan  untuk pergerakan  lalu  lintas  pada  daerah  itu  (Wulandari  &  Muchlisin,  2021).  Berdasarkan hasil  analisis  Tim  PKL  Kota  Surakarta,  salah  satu  simpang  yang  mengalami permasalahan adalah Simpang 5 Balapan.
Simpang  5  Balapan  merupakan  simpang  yang  terletak  pada  Kecamatan Banjarsari,  berada  di  perbatasan  Kelurahan  Kestalan,  Banjarsari,  dan  Kelurahan Gilingan. Berdasarkan analisis Tim PKL Kota Surakarta Tahun 2023, Simpang 5 Balapan memiliki kinerja yang buruk. Pendekat utara Simpang 5 Balapan adalah Jalan Letjen S. Parman 3 yang memiliki DS 0,56 dengan panjang antrian 79 m dengan tundaan 36,48 det/smp. Pendekat selatan merupakan jalan Letjen S. Parman 2 yang memiliki DS  0,83  dengan  panjang  antrian.  45  m  dengan  tundaan  71,83  det/smp.  Pendekat Timur merupakan jalan Monginsidi 2 yang memiliki DS 0,99 dengan Panjang antrian 168 m serta tundaan 165,94 det/smp.Pendekat barat merupakan jalan Monginsidi 1 yang memiliki DS 0,86 dengan panjang antrian. 77 m, serta tundaan 75,44 det/smp. Pengaturan fase sinyal yang belum efektif membuat kinerja simpang menjadi buruk.
Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Vol. 2 No. 10,Halaman: 90 – 100, Bulan, 200XISSN 2338-4247 (Cetak)
ISSN 2721-7248 (Online) Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan
Dilihat  dari  kinerjanya,  Simpang  5  Balapan  ini  merupakan  simpang  yang  perlu dilakukan upaya penanganan karena memiliki DS yang lebih dari 0,85.
Penelitian terkait peningkatan kinerja sudah terdapat di berbagai jurnal, seperti penelitian dari (Amal 2017) yang berjudul “Analisis Kinerja Simpang Empat Bersinyal” (Studi Kasus Simpang Empat Taman Dayu Kabupaten Pasuruan). Dimana metode yang digunakan pada peningkatan kinerja simpang dilakukan dengan pedoman MKJI 1997 yang merubah jumlah fase simpang. Kemudian ada penelitian dari (Risky et al., 2022) yang berjudul Analisis Kinerja Simpang Bersinyal Menggunakan Software Vissim Pada Perpotongan Jalan Prof. Dr. H.B Jassin dan Jalan Jendral Sudirman. Dimana metode yang  digunakan  adalah  dengan  pendekatan  Vissim,  dimana  berisi  mengenai penyesuaian  driving  behavior  pada  simpang.  Sehingga  dalam  hal  ini,  penulis  akan meningkatkan kinerja simpang dengan menggunakan dua metode yaitu dengan Vissim untuk  mendapatkan  kinerja  beserta  simulasinya  pendekatan  PKJI  2023  yang merupakan pembaruan dari MKJI 1997 (Negara, 2022). Dari uraian tersebut, maka penelitian  dilakukan  untuk  meningkatkan  kinerja  simpang  dengan  judul  “Evaluasi Efektivitas Pengaturan Sinyal pada Simpang 5 Balapan untuk  Meningkatkan Kinerja Dengan Pendekatan PKJI 2023 dan Vissim.

## METODE PENELITIAN Lokasi Penelitian
Penelitian  dilakukan  pada  Simpang  5  Balapan  yang  terletak  pada  Kecamatan Banjarssari,  berada  di  perbatasan  Kelurahan  Kestalan,  Banjarsari,  dan  Kelurahan Gilingan.

## Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, adapun data yang diperlukan dapat berasal dari data primer dan data sekuder
1. Data Sekunder
Data Sekunder yang didapatkan berupa waktu siklus simpang, dan data jumlah penduduk
2. Data Primer
Pengumpulan data primer dilakukan melalui observasi dan survei secara langsung ke lapangan. Berikut ini merupakan data primer yang diambil pada lokasi studi
a. Inventarisasi simpang
Data inventarisasi meliputi data geometri simpang seperti lebar pendekat,lebar efektif  setiap  pendekat,  yang  berguna  dalam  mencari  kapasitas  suatu simpang.
b. Volume Simpang Data volume  simpang didapat dari survei CTMC selama 16 jam, yaitu pada pukul 05.00-21.00 pada hari senin, 3 Juli 2023.
c. Kecepatan
Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Vol. 2 No. 10,Halaman: 90 – 100, Bulan, 200XISSN 2338-4247 (Cetak)
ISSN 2721-7248 (Online) Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan
Data kecepatan didapat dari survei spot speed yang dilakukan pada jam 07.15, jam 13.00 dan jam 17.00
d. Panjang antrian
Panjang antrian di ukur di setiap kaki simpang secara langsung ke lapangan. Survei  panjang  antrian  ini  dilakukan  pada  pagi  hari  pukul  07.30  kemudian siang  hari  pukul  13.00,  dan  sore  hari  pada  pukul  17.00.  Penentuan  waktu survei  panjang  antrian  ini  dilakukan  berdasarkan  jam  puncak  tiap  plan. Pengukuran panjang antrian ini dilakukan selama 6x pada setiap akhir waktu merah di masing-masing pendekat.

## Alur Penelitian
1. Tahap awal
Pada tahap awal penelitian dilakukan identifikasi masalah, kemudian melakukan studi  literatur  dengan  mengumpulkan  berbagai  referensi  terkait  sesuai  dengan topik penelitian
2. Tahap pengumpulan data
Semua data yang diperlukan dalam analisis baik data sekunder dan data primer di kumpulkan. Untuk lebih rincinya sudah terdapat pada penjelasan di atas.
3. Tahap analisis data Tahap  analisis  data  menggunakan  dua  metode,  yaitu  dengan  pendekatan  PKJI 2023  untuk  mencari  output  derajat  kejenuhan,  panjang  antrian,  dan  tundaan. Sedangkan dengan Vissim digunakan untuk mencari output panjang antrian dan tundaan. Sebelum Vissim dapat dijadikan untuk analisis simpang, maka diperlukan proses  kalibrasi  terhadap  driving  behavior  agar  permodelan  pada  vissim  sesuai dengan kondisi eksisting di lapangan. Validasi pada vissim menggunakan variabel volume kendaraan dan panjang antrian yang kemudian diuji validitas dengan uji statistik Geoffrey E. Havers (GEH).
4. Tahap tahap pembahasan Tahap pembahasan adalah mendeskripsikan hasil analisis yang dilakukan sehingga mendapatkan hasil dari analisis data yang telah dilakukan
5. Kesimpulan
Mendapatkan hasil akhir, yaitu usulan terkait perbaikan kinerja simpang
(1)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil CTMC
Berikut ini merupakan fluktuasi volume simpang selama 16 jam, yaitu pada pukul 05.00-21.00
Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Vol. 2 No. 10,Halaman: 90 – 100, Bulan, 200XISSN 2338-4247 (Cetak) ISSN 2721-7248 (Online) Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan

## Gambar 1. Fluktuasi Volume Simpang
Dilihat  dari  fluktuasi  volume  diatas,  dapat  ditentukan  bahwa  selama  16  jam, pengaturan sinyal pada Simpang 5 Balapan memiliki 4 Plan sebagai berikut 1.  Plan 1 (06.00-09.00) Penerapan plan 1 dilakukan pada pukul 06.00-09.00 2.  Plan 2 (09.00-15.30)
Penerapan plan 2 dilakukan pada pukul 09.00-15.30
3.  Plan 3 (15.30-19.30)
Penerapan plan 3 dilakukan pada pukul 15.30-19.30 4.  Plan 4 (05.00-06.00) & (19.30-21.00)
Penerapan plan 4 dilakukan pada pukul 05.00-06.00 serta 19.30-21.00

## Kondisi Eksisting Simpang dengan Pendekatan PKJI 2023
Setelah  dilakukan  analisis  dengan  menggunakan  (Pedoman  Kapasitas  Jalan Indonesia, 2023), berikut ini merupakan tabulasi kinerja Simpang 5 Balapan eksisting dari rentan pukul 05.00 – 21.00. dari hasil analisis yang telah dilakukan, 3 plan yaitu plan 1. Plan 2, dan plan 3 memiliki kinerja yang kurang optimal karena memiliki derajat kejenuhan lebih dari 0,85. Dimana untuk plan 1 terdapat pendekat selatan, pendekat timur, dan pendekat barat yang memiliki derajat kejenuhan lebih dari 0,85. Pada plan 2 terdapat pendekat timur yang memiliki derajat kejenuhan lebih dari 0,85, serta plan 3 pada pendekat timurnya memiliki derajat kejenuhan yang melebihi 0,85. Sehingga 3 plan tersebut perlu dilakukan optimalisasi.

## Tabel 1. Tabulasi Kinerja Simpang Eksisting dengan Perhitungan PKJI 2023
Simpang 5 Balapan Kaki Simpang Kapasitas (smp/jam) Derajat Kejenuhan Panjang Antrian (m) Tundaan Total (det/smp) Plan 1 05.00-10.00 Utara 966 0,52 64,6 28,78 Selatan 302 0,91 50,7 95,55 Timur 194 0,98 78,9 154,22 Barat 234 0,90 68,3 101,17 Utara 830 0,57 72,9 37,83
Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Vol. 2 No. 10,Halaman: 90 – 100, Bulan, 200XISSN 2338-4247 (Cetak)
ISSN 2721-7248 (Online) Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan
Simpang 5 Balapan Kaki Simpang Kapasitas (smp/jam) Derajat Kejenuhan Panjang Antrian (m) Tundaan Total (det/smp) Plan 2 10.00-14.00 Selatan 386 0,69 41,5 66,30 Timur 252 0,97 95,7 133,42 Barat 283 0,85 73,4 84,57 Plan 3 14.00-19.00 Utara 804 0,59 69,5 36,92 Selatan 305 0,85 44,7 83,69 Timur 257 0,99 95,9 132,48 Barat 287 0,72 52,0 62,83 Plan 4 19.00-21.00 Utara 655 0,42 37,6 38,03 Selatan 371 0,63 32,7 48,94 Timur 338 0,79 68,0 55,94 Barat 294 0,54 34,7 51,37

## Validasi Vissim
Sebelum  vissim  bisa  digunakan  umtuk  analalisis  dan  permodelan  maka  perlu dilakukan  kalibrasi  driving  behavior  agar  permodelan  yang  dibuat  dapat menggambarkan keadaan di lapangan. Berikut ini merupakan hasil dari validasi volume kendaraan dengan uji statistik GEH

## Tabel 2. Uji GEH pada Volume Kendaraan
Pendekat q Eksisting q Simulasi Selisih Uji GEH Keterangan Barat 1284 1321 -37 1,03 Diterima Utara 3042 3055 -13 0,24 Diterima Selatan 976 961 15 0,48 Diterima Timur 1167 1120 47 1,39 Diterima
Dari Tabel 2 dapat dilihat hasil uji validasi menyatakan variable kecepatan dinyatakan diterima atau valid. Berikutnya ini merupakan hasil validasi panjang antrian dengan uji statistik GEH

## Tabel 3. Uji GEH pada Panjang Antrian
Pendekat  Hasil Simulasi Eksisting  Hasil Uji Geh Barat 78 77 0,11 Utara 119 99 1,92 Selatan 47 59 1,64 Timur 215 150 4,13
Dari Tabel 3 dapat dilihat bahwa hasil uji validasi dengan variabel panjang antrian model dinyatakan valid. sehingga dengan melihat hasil uji variabel volume dan panjang antrian dapat dinyatakan model Vissim yang telah dibangun valid dan dapat digunakan sebagai  model  analisa.  Setelah  melakukan  validasi  permodelan  vissim,  selanjutnya
Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Vol. 2 No. 10,Halaman: 90 – 100, Bulan, 200XISSN 2338-4247 (Cetak)
ISSN 2721-7248 (Online) Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan
model  vissim  dapat  digunakan  untuk  analisis  kinerja  berupa  panjang  antrian  dan tundaan, baik pada kondisi eksisting maupun perencanaan.

## Kondisi Eksisting Simpang dengan Pendekatan Vissim
Berikut ini merupakan kinerja eksisting Simpang 5 Balapan pada plan 1 (05.00- 10.00)
Tabel 4. Kinerja Eksisting Simpang Plan 1 dengan Vissim
Pendekat Panjang Antrian Rata-Rata (m) Tundaan (detik/kendaraan) Timur 127,46 290,16 Utara 75,41 68,67 Selatan 128,6 293,58 Barat 149,78 346,02
Berikut ini merupakan kinerja eksisting Simpang 5 Balapan pada plan 2 (10.00- 14.00)
Tabel 5. Kinerja Eksisting Simpang Plan 2 dengan Vissim Pendekat Panjang Antrian Rata-Rata (m) Tundaan (detik/kendaraan) Timur 154,25 283,53 Utara 58,42 81,12 Selatan 67,68 179,51 Barat 155,8 332,65
Berikut ini merupakan kinerja eksisting Simpang 5 Balapan pada plan 3 (14.00- 19.00)

## Tabel 6. Kinerja Eksisting Simpang Plan 3 dengan Vissim
Pendekat Panjang Antrian Rata-Rata (m) Tundaan (detik/kendaraan) Timur 215,31 453,03 Utara 130,14 194,45 Selatan 51,67 123,65 Barat 77,36 130,32
Berikut ini merupakan kinerja eksisting Simpang 5 Balapan pada plan 4 (19.00- 21.00)
Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Vol. 2 No. 10,Halaman: 90 – 100, Bulan, 200XISSN 2338-4247 (Cetak) ISSN 2721-7248 (Online) Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan

## Tabel 7. Kinerja Eksisting Simpang Plan 4 dengan Vissim
Pendekat Panjang Antrian Rata-Rata (m) Tundaan (detik/kendaraan) Timur 16,9 31,58 Utara 9,34 14,13 Selatan 27,93 74,17 Barat 16,33 30,06

## Kinerja Hasil Optimalisasi dengan Pendekatan PKJI 2023
Perencanaan  pertama  dilakukan  dengan  penyesuaian  distribusi  waktu  hijau dengan waktu siklus yang tetep. Penentuan distribusi waktu hijau ini menggunakan perhitungan waktu hijau pada PKJI 2023. Berikut ini merupakan kinerja simpang pada plan 1, plan 2, dan plan 3 setelah dilakukan perencanaan 1.

## Tabel 8. Kinerja Simpang dengan Perencanaan 1
Simpang 5 Balapan Kaki Simpang Kapasitas (smp/jam) Derajat Kejenuhan Panjang Antrian (m) Tundaan Total (det/smp) Plan 1 06.00-09.00 Utara 704 0,71 70,7 39,46 Selatan 357 0,77 36,5 60,34 Timur 258 0,71 40,6 58,23 Barat 292 0,75 48,3 57,39 Total 1612,4 2,9 196,0 215,4 Plan 2 09.00-15.30 Utara 653 0,73 68,4 42,06 Selatan 344 0,77 35,7 61,86 Timur 321 0,76 54,3 58,40 Barat 317 0,76 52,8 56,75 Total 1634,7 3,0 211,2 219,1 Plan 3 15.30-19.30 Utara 627 0,76 76,9 47,83 Selatan 353 0,74 36,7 62,61 Timur 348 0,73 58,0 56,67 Barat 286 0,73 48,5 59,30 Total 1614,0 2,9 220,1 226,4
Perencanaan kedua adalah perubahan waktu siklus, dimana dilakukan trial and error  untuk  mendaoat  waktu  siklus  yang  terbaik.  Berikut  ini  merupakan  kinerja simpang setelah dilakukannya perubahan waktu siklus.

## Tabel 9. Kinerja Simpang dengan Perencanaan 2
Simpang 5 Balapan Kaki Simpang Kapasitas (smp/jam) Derajat Kejenuhan Panjang Antrian (m) Tundaan Total (det/smp) Plan 1 06.00-09.00 Utara 704 0,71 70,7 39,46 Selatan 357 0,77 36,5 60,34
Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Vol. 2 No. 10,Halaman: 90 – 100, Bulan, 200XISSN 2338-4247 (Cetak)
ISSN 2721-7248 (Online) Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan
Simpang 5 Balapan Kaki Simpang Kapasitas (smp/jam) Derajat Kejenuhan Panjang Antrian (m) Tundaan Total (det/smp) Timur 258 0,71 40,6 58,23 Barat 292 0,75 48,3 57,39 Total 1612,4 2,9 196,0 215,4 Plan 2 09.00-15.30 Utara 653 0,73 68,4 42,06 Selatan 344 0,77 35,7 61,86 Timur 321 0,76 54,3 58,40 Barat 317 0,76 52,8 56,75 Total 1634,7 3,0 211,2 219,1 Plan 3 15.30-19.30 Utara 627 0,76 76,9 47,83 Selatan 353 0,74 36,7 62,61 Timur 348 0,73 58,0 56,67 Barat 286 0,73 48,5 59,30 Total 1614,0 2,9 220,1 226,4

## Perbandingan Kinerja dengan Pendekatan PKJI 2023
Setelah mengetahui perbandingan kinerja  derajat kejenuhan, panjang antrian, dan tundaan, selanjutnya adalah menentukan usulan paling optimal untuk diterapkan pada  setiap  plan.  Metode  yang  digunakan  adalah  dengan  penentuan  poin  secara sederhana dengan membandingkan kinerja usulan 1 dan usulan 2, dimana usulan yang lebih efektif mendapatkan poin 1, dan setalah itu adalah membandingkan poin totalnya untuk menentukan usulan terbaik, berikut ini adalah hasilnya:
Tabel 10. Perbandingan Kinerja Simpang dengan Pendekatan PKJI 2023
Plan  Perencanan Dj rata- rata Penurunan Panjang Antrian rata- rata (m) Penurunan Tundaan rata-rata (det/smp) Penurunan  Poin 1 Eksisiting 0,83 66 94 1 0,71 15% 56 15% 58 38% 1 2 0,74 11% 49 25% 54 43% 2 2 Eksisiting 0,77 71 81 1 0,72 7% 64 10% 62 23% 1 2 0,75 2% 53 26% 55 32% 2 3 Eksisiting 0,79 66 79 1 0,73 8% 59 10% 60 24% 1 2 0,74 2% 55 16% 57 28% 2
Dari hasil diatas, didapatkan untuk plan 1, plan 2 dan plan 3 , perencanaan yang paling optimal adalah dengan usulan 2 yaitu melalui pengaturan ulang waktu siklus.

## Perbandingan Kinerja dengan Pendekatan Vissim
Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Vol. 2 No. 10,Halaman: 90 – 100, Bulan, 200XISSN 2338-4247 (Cetak) ISSN 2721-7248 (Online) Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan
Berikut ini merupakan perbandingan kinerja panjang antrian dan tundaan dengan pendekatan Vissim
Tabel 11. Perbandingan Kinerja dengan Pendekatan Vissim
Plan Perencanan Panjang Antrian rata- rata (m) Penurunan Tundaan rata-rata (det/smp) Penurunan  Poin 1 Eksisiting 120 249 1 93 23% 151 39% 0 2 76 37% 135 46% 2 2 Eksisiting 109 219 1 97 11% 174 21% 0 2 92 16% 169 23% 2 3 Eksisiting 118 225 1 113 4% 213 5% 0 2 98 17% 190 16% 2
Dari hasil diatas, didapatkan untuk plan 1, plan 2 dan plan 3 perencanaan yang paling optimal adalah dengan usulan 2 yaitu melalui pengaturan ulang waktu siklus.

## SIMPULAN
Setelah  membandingkan  kinerja  hasil  optimalisasi  yaitu  antara  perencanaan  1 (penyesuaian  distribusi  waktu  hijau)  dan  perencanaan  2  (perubahan  waltu  siklus) maka didapat hasil terbaik pada setiap plan baik dengan pendekatan PKJI dan Vissim. Berikut merupakan hasil perencanaan terbaik dengan pendekatan PKJI 2023
1. Plan 1 (06.00-09.00)
Perencanaan 2 yaitu dengan pengaturan ulang waktu siklus memiliki kinerja lebih baik daripada perencanaan 1 yaitu dengan penyesuaian distribusi waktu hijau karena dapat  menurunkan  derajat  kejenuhan  sebesar  11%,  menurunkan  panjang  antrian sebesar  25%,  serta  tundaan sebesar  43%.  Sedangkan  dengan  perencanaan  1  bisa menurunkan derajat kejenuhan sebesar 15%, menurunkan panjang antrian sebesar 15%, serta tundaan sebesar 38%
2. Plan 2 (09.00-15.30)
Perencanaan 2 yaitu dengan pengaturan ulang waktu siklus memiliki kinerja lebih baik daripada perencanaan 1 yaitu dengan penyesuaian distribusi waktu hijau karena dapat  menurunkan  derajat  kejenuhan  sebesar  2%,  menurunkan  panjang  antrian sebesar  26%,  serta  tundaan sebesar  32%.  Sedangkan  dengan  perencanaan  1  bisa menurunkan  derajat  kejenuhan  sebesar  7%,  menurunkan  panjang  antrian  sebesar 10%, serta tundaan sebesar 23%
3. Plan 3 (15.30-19.30)
Perencanaan 2 yaitu dengan pengaturan ulang waktu siklus memiliki kinerja lebih baik daripada perencanaan 1 yaitu dengan penyesuaian distribusi waktu hijau karena dapat  menurunkan  derajat  kejenuhan  sebesar  2%,  menurunkan  panjang  antrian sebesar  16%,  serta  tundaan sebesar  28%.  Sedangkan  dengan  perencanaan  1  bisa
Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Vol. 2 No. 10,Halaman: 90 – 100, Bulan, 200XISSN 2338-4247 (Cetak)
ISSN 2721-7248 (Online) Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan
menurunkan  derajat  kejenuhan  sebesar  8%,  menurunkan  panjang  antrian  sebesar 10%, serta tundaan sebesar 24%
Berikut merupakan hasil perencanaan terbaik dengan pendekatan Vissim
1. Plan 1 (06.00-09.00)
Perencanaan 2 yaitu dengan pengaturan ulang waktu siklus memiliki kinerja lebih baik daripada perencanaan 1 yaitu dengan penyesuaian distribusi waktu hijau karena dapat menurunkan menurunkan panjang antrian sebesar 37%, serta tundaan sebesar 46%. Sedangkan dengan perencanaan 1 bisa menurunkan panjang antrian sebesar 23%, serta tundaan sebesar 39%
2. Plan 2 (09.00-15.30)
Perencanaan 2 yaitu dengan pengaturan ulang waktu siklus memiliki kinerja lebih baik daripada perencanaan 1 yaitu dengan penyesuaian distribusi waktu hijau karena dapat menurunkan menurunkan panjang antrian sebesar 16%, serta tundaan sebesar 23%. Sedangkan dengan perencanaan 1 bisa menurunkan panjang antrian sebesar 11%, serta tundaan sebesar 21%
3. Plan 3 (15.30-19.30)
Perencanaan 2 yaitu dengan pengaturan ulang waktu siklus memiliki kinerja lebih baik daripada perencanaan 1 yaitu dengan penyesuaian distribusi waktu hijau karena dapat menurunkan menurunkan panjang antrian sebesar 17%, serta tundaan sebesar 16%. Sedangkan dengan perencanaan 1 bisa menurunkan panjang antrian sebesar 4%, serta tundaan sebesar 5%

## DAFTAR PUSTAKA
Direktorat Jenderal Bina Marga. (2023). Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia. Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat, 1 – 353.
Hidayati, R., Slamet, W., & Sumiyattinah. (2018). Penggunaan Software Vissim Untuk Analisa Simpang Bersinyal (Studi Kasus: Jl. Sultan Hamid – Jl. Tanjung Raya I – Jl. Perintis Kemerdekaan – Jl. Tanjung Raya II Pontianak). JeLAST: Jurnal PWK, Laut, Sipil, Tambang, 5.3 , l , 102 – 152.
Negara, R. P. (2022). Analisis Kinerja Simpang Tak Bersinyal Metode PKJI 2014 . 1 (3).
Reza Yoga Anindita. (2022). Analisis Time Series Menggunakan Pemodelan Fungsi ARIMA Pada Ruas Jalan Mayjen Sungkono Kota Surabaya.Vol. 5 No. 1 (2022): Journal Of Mathematics Education And Science,73 – 77.https://doi.org/10.32665/james.v5i1.399
Risky, M. R. I., Kadir, Y., & Desei, F. L. (2022). Analisis Kinerja Simpang Bersinyal Menggunakan Software Vissim  Pada  Perpotongan  Jalan  Prof.  Dr.  Hb  Jassin  Dan  Jalan  Jenderal  Sudirman. Composite Journal , 2 (1), 37 – 46.
Wulandari, A., & Muchlisin, M. (2021). Analisis Simpang Simpang Empat Bersinyal Wirobrajan Akibat Perubahan  Urutan  Fase  Menggunakan  PTV  VISSIM. Bulletin  of  Civil  Engineering , 1 (1),  13 – 18. https://doi.org/10.18196/bce.v1i1.11055
Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Vol. 2 No. 10,Halaman: 90 – 100, Bulan, 200XISSN 2338-4247 (Cetak) ISSN 2721-7248 (Online) Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan
Aswin Badarudin Atmajaya 1 , Dwi Wahyu Hidayat 2 , Putu Eka Suartawan 3 , I Kadek Arta Bawa 4 101