## PERMODELAN EMPAT TAHAPAN DALAM ANALISIS DAMPAK LALU LINTAS KAMPUS UNIVERSITAS ISLAM MAKASSAR
Andi Alifuddin * , Muhammad Ridha Kasim, Mukti Maruddin
Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Muslim Indonesia, Makassar *Corresponding author, email address: andi.alifuddin@umi.ac.id
A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T
Article History: Traffic  Impact Analysis  (TIA)  in  Indonesian,  called ANDALALIN,  is used to determine traffic impacts that occur as a result of the construction or development of a building and area. Theoretically, it shows that the change  in  land  use  or  new  development  will  still  have  an  impact  on traffic. The most frequently used transportation planning concept is the four step model which consists of trip generation, trip distribution, mode split, and trip assignment. The four steps models are also included in the analysis  items  in  the  Andalalin  document.  The  preparation  of  the Andalalin  Documents  for  the  University  Islam  Makassar  (UIM)  was carried out due to the construction of a new campus building in the form of  a  library  building  and  rectorate  building.  The  existence  of  this development certainly has an impact on traffic, although the results of the impact calculation show that the new traffic volume generated is not significant  and  only  reduces  the  V/C  ratio  by  0.02  from  the  existing condition. Received 2 June 2023 Accepted 15 March 2024 Online 30 March 2024

## Keywords:
Traffic Impact Analysis
Universitas Islam Makassar Four step models
© 2024 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Dalam perencanaan transportasi di perkotaan, diperlukan permodelan untuk memprediksi kebutuhan dan ketersediaan transportasi (Waghmare dkk., 2022). Dalam  perkembangan tata guna lahan diperlukan integrasi  dengan  jaringan  transportasi  pada  kawasan  tersebut  (Sumajouw  dkk.,  2013).  Perubahan  guna lahan  baik  bentuk  ataupun  luasannya  akan  secara  langsung  memberikan  dampak  terhadap  lalu  lintas (Firdaus,  2017).  Besar dan  kecilnya  luasan  guna  lahan  yang  baru  dan  berubah tetap akan  menimbulkan dampak terhadap lalu lintas eksisting (Hadi, 2022).
Studi khusus dapat  dilakukan untuk menilai  dampak yang timbul  akibat dari pembangunan gedung atau kawasan baru dan dapat meminimalisir dampak negatif yang ditimbulkan (Roza dkk., 2020). Analisis dampak lalu lintas dapat digunakan untuk menilai efek yang ditmbulkan berupa bangkitan dan tarikan baru dan terhadap pembebanan pada jaringan jalan disekitarnya (Wicaksono dkk., 2021). Pembebanan jaringan tersebut dapat berupa adanya beban lintas yang baru, yang beralih atau oleh kendaraan keluar-masuk dari/ke lahan pembangunan tersebut baik pada masa konstruksi maupun saat operasional (Nurdin dkk., 2022).
Permasalahan  pada  analisis  dampak  lalu  lintas  pada  umumnya  terkait  dengan  potensi  gangguan keamanan, keselamatan, ketertiban dan kelancaran lalulintas di  sekitarnya (Wahab dkk., 2022). Namun, tidak menutup kemungkinan dari hasil evaluasi dampak adanya pembangunan atau pengembangan guna lahan menimbulkan dampak negatif atau dampak yang signifikan terhadap jaringan jalan eksisting (Atmaja, 2019; Septiadi dkk., 2022). Selain kinerja lalu lintas (Kumalawati dkk., 2021), pengaturan parkir di dalam kawasan juga perlu dilakukan (Kasim dkk., 2021), berikut dengan pengaturan parkir on street yang dapat mengurangi  kinerja  jalan secara langsung  (Kasim,  Alifuddin,  dkk.,  2023).  Beberapa isu  penting  lainnya

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP) Journal of Archive in Civil Engineering and Planning
E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index
terkait transportasi adalah kerusakan jalan (Jihad dkk., 2023), penyediaan angkutan umum (Kasim, Akram, dkk., 2023; Kasim & Gunawan, 2022), dan penyediaan jalur pejalan kaki dan jalur disabilitas (Anies & Kasim, 2022).
Analisis Dampak Lalu Lintas (ANDALALIN) berfungsi untuk menilai dampak adanya kegiatan baru atau yang telah beroperasi terhadap kondisi dan kinerja lalu lintas pada daerah terdampak (Alifuddin dkk., 2023).  Salah  satu  analisis  yang  digunakan  dalam  Andalalin  adalah  analisis  4  step  model.  Analisis  ini dimulai  dari  tahapan  pertama  yaitu  analisis  bangkitan  tarikan,  analisis  sebaran  pergerakan,  analisis pemilihan moda, dan terakhir analisis pembebanan jaringan. Pembuatan analisis 4 step ini dapat digunakan untuk  memprediksi  bangkitan  dan  tarikan  akibat  adanya  kampus,  kemudian  dapat  memprediksi penggunaan moda dari  dan  menuju  kampus  serta  dapat memprediksi  pembebanan  lalu lintas  pada  jalan terdampak  akibat  adanya  operasional  Kampus  UIM. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan analisis  permodelan  empat  tahapan  terkait  operasional  Kampus  Universitas  Islam  Makassar.  Para stakeholder dapat  mengambil kebijakan atau membuat  program berdasarkan masukan dari hasil  analisis ini.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Model perencanaan transportasi yang paling sering digunakan di Indonesia merujuk kepada 4 tahapan yang merupakan konsep pilihan permodelan (Karim dkk., 2023). Pemodelan dalam transportasi dilakukan untuk dapat menyelesaikan permasalahan transportasi yang diprediksi akan timbul dengan pergerakan baru (Naufal & Triana, 2016). Empat model tradisional pada tahapan perencanaan transportasi yang dimulai dari perencanaan  trip  generation  (bangkitan  tarikan),  trip  distribution  (sebaran  pergerakan),  moda  split (pemilihan  moda),  hingga  trip  assigment  (pembebanan  jaringan);  (Agrawal  dkk.,  2018; Ahmed,  2012; Nurhidayah  &  Pattisinai,  2021).  Dalam  Analisis  dampak  lalu  lintas  juga  mengisyarakatkan  adanya  4 tahapan prencanaan transportasi tersebut (Jinata dkk., 2018; Kementerian Perhubungan, 2021; Larastiti & Yulianto, 2018; Rahman dkk., 2018; Styawan dkk., 2019; Suthanaya dkk., 2019).
Model  bangkitan  tarikan  untuk  kawasan  sekolah  dan  kampus  secara  signifikan  dipengaruhi  oleh jumlah  dosen  dan  karyawan  serta  jumlah  kelas  yang tersedia.  Model  tersebut  dapat  dipisahkan  menjadi bangkitan dan tarikan (Huntoyungo, 2018). Perhitungan bangkitan dan tarikan untuk bangunan yang telah beroperasi dapat dilakukan dengan enghitung jumlah kendaraan yang keluar dan masuk (Nurdin dkk., 2022) serta dapat pula mengunakan model analisis untuk mengetahui bangkitan-tarikan eksisting dan meramalkan bangkitan tarikan pada masa yang akan datang (Kula dkk., 2022; Ramdhani & Tisnawan, 2018).
Prediksi  bangkitan  dan  tarikan  dapat  dilakukan  berbasis  zona  sehingga  menghasilkan  data  Matriks Asal-Tujuan (MAT) (Akbar dkk., 2020; Dwi & Murtejo, 2017). Matriks asal tujuan merupakan keluaran dari analisis sebaran pergerakan yang dilakukan setelah memodelkan bangkitan dan tarikan (Apriliansyah & Herman, 2015). Data sebaran pergerakan bertujuan untuk mengelompokkan pergerakan berdasarkan asal dan tujuan, dan berdasarkan jumlah pergerakan (Astutik, 2020).
Pemilihan  moda  sangat  mempertimbangkan  tujuan  perjelanan,  jarak  dan  waktu  tempuh  perjalanan, biaya perjalanan serta fasilitas yang tersedia (Michael dkk., 2019). Sebagian besar penduduk di perkotaan di Indonesia masih memilih kendaraan pribadi untuk bergerak (Lestari & Aldino, 2020) hal tersebut juga terjadi di Kota Makassar (Anies & Kasim, 2022; Kasim dkk., 2019; Kasim & Gunawan, 2022). Semakin banyak  penggunaan  kendaraan  pribadi,  semakin  besar  pula  permasalahan  transportasi  yang  akan  terjadi seperti  kemacetan  (Taufik  &  Sibuea,  2019)  dan  ketidakmampuan  fasilitas  parkir  untuk  menampung kendaraan (Kasim dkk., 2021) Semakin tinggi penggunaan transportasi umum/publik maka pembebanan jaringan akan semakin kecil (Alkam & Said, 2018; Saputra dkk., 2017).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1  Lokasi Penelitian
Lokasi  pembangunan  Kampus  Universitas  Islam  Makassar  berada  pada  Ruas  Jalan  Perintis Kemerdekaan  KM  9,  Kelurahan  Tamalanrea  Indah,  Kecamatan  Tamalanrea,  Kota  Makassar,  Provinsi Sulawesi Selatan. Gambar 1 merupakan gambar wilayah studi yang diambil dari google maps Tahun 2023.
Gambar 1 . Lokasi Kampus UIM

## 3.2  Metode Analisis
Klasifikasi  pergerakan dikelompokkan berdasarkan tujuan pergerakan, waktu terjadinya pergerakan dan jenis atau tipe orang yang melakukan pergerakan (Ofyar Z. Tamim, 2003):
1. Berdasarkan  tujuan  pergerakan  Suatu  model  bangkitan  perjalanan  akan  lebih  baik  bila  ada pemisahan  tujuan  perjalanan.  Pergerakan  yang  berasal  dari  rumah  dikategorikan  sebagai berikut:
 Pergerakan ke tempat kerja
 Pergerakan ke sekolah atau universitas (pergerakan dengan tujuan pendidikan)
 Pergerakan ketempat belanja
 Pergerakan untuk kepentingan sosial dan rekreasi
2. Berdasarkan  waktu  Berdasarkan  waktu  pergerakan,  biasanya  dikelompokan  menjadi pergerakan  di  jam  sibuk  dan  pergerakan  pada  jam  tidak  sibuk.  Proporsi  pergerakan  yang dilakukan oleh setiap tujuan pergerakan sangat berfluktuasi atau bervariasi sepanjang hari.
3. Berdasarkan  jenis  /  Tipe  Orang  Hal  ini  merupakan  salah  satu  jenis  pengelompokan  yang penting karena perilaku pergerakan individu sangat dipengaruhi oleh atribut sosio-ekonomi.
Pada  analisis  4  tahapan  ini,  dilakukan  perbandingan  antara  kondisi  eksisting  (yang  disebut  masa eksisting) saat ini dan prediksi saat Kampus UIM beroperasional (yang disebut masa operasional kampus). Analisis  Bangkitan  Dan  Tarikan  Lalu  Lintas  didasarkan  pada  jumlah  mahasiswa,  dosen  dan  tenaga kependidikan.  Data  jumlah  pergerakan  didapatkan  dari  frekuensi  mahasiswa,  dosen  dan  tenaga kependidikan  menuju  kampus  dalam  satu  minggu.  Selain  itu  juga  diklasifikasikan  jumlah  pergerakan berdasarkan  waktu  pagi,  siang  atau  sore  hari.  Hal  ini  dikarenakan  dalam  kehidupan  kampus  khususnya mahasiswa  memiliki  waktu  yang  cukup  fleksibel  menuju  kampus,  berbeda  dengan  dosen  dan  tenaga kependidikan  yang  biasanya  datang  ke  kampus  pagi  hari  dan  keluar  dari  kampus  pada  sore  hari  karena absensi harian.
Analisis distribusi perjalanan dan sebaran pergerakan merupakan tahapan kedua dalam 4 step model. Analisis  ini  digunakan  untuk  mengetahui  sebaran  pergerakan  dari  zona  asal  dan  tujuan.  Dalam
mengidentifikasi asal dan tujuan pergerakan, wilayah wilayah administrasi akan dibagi menjadi zona-zona pergerakan. Secara administrasi, wilayah Kota Makassar terdiri dari 15 kecamatan yang kemudian di bagi menjadi 6 zona. Pembagian zona ini didasarkan pada karakteristik masing-masing kecamatan, jalan yang dilalui,  serta  rencana  struktur  ruang  berdasarkan  RTRW  Kota  Makassar  2015-2034.  Zona-zona  tersebut terdiri dari:
1.  Zona 1 yaitu Kecamatan Tamalanrea dan Biringkanaya
2.  Zona 2 yaitu Kecamatan Panakkukang dan Manggal
3.  Zona 3 yaitu Kecamatan Makassar dan Ujung Pandang
4.  Zona  4  yaitu  Kecamatan  Ujung Tanah,  Kecamatan  Bontoala,  Kecamatan Tallo,  dan  Kecamatan Wajo
5.  Zona 5 yaitu Kecamatan Mamajang, Kecamatan Mariso, Kecamatan Rappocini
6.  Zona 6 yaitu Kecamatan Tamalate
Untuk  lebih  jelasnya,  berikut  merupakan  peta  pembagian  zona  pergerakan  Kota  Makassar  seperti ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Pembagian Zona Matriks Asal-Tujuan (MAT)
Analisis pemilihan moda digunakan untuk mengetahui pemilihan moda yang digunakan oleh masing- masing  pengguna.  Survey  untuk  melihat  pemilihan  moda  yang  digunakan  adalah  menggunakan  survey tingkat keterisian pada masing-masing jenis kendaraan. Tingkat keterisian adalah jumlah penumpang dibagi dengan  kapasitas  penumpangnya.  Berdasarkan  hasil  survei  okupansi  kendaraan  pada  ruas  jalan  Perintis Kemerdekaan di depan Kampus Universitas Islam Makassar diperoleh data sebagai berikut:
 Sepeda motor
: 1,6 orang
 Mobil penumpang pribadi
: 2,6 orang
 Pick-up
: 1,3 orang
 Truk ringan : 1,7 orang
 Truk besar : 1,8 orang
 Mikrolet
: 4,4 orang
 Bus/Minibus
: 11,3 orang
Pembebanan lalu lintas pada kondisi eksisting diperoleh berdasarkan survei lalu lintas pada ruas jalan
terdampak dan pada ruas jalan lokasi Kampus Universitas Islam Makassar. Analisis pembebanan jaringan dapat dilihat dari nilai  Ds atau nilai V/C rasio.  Semakin mendekati 1 dan semakin besar  nilainya, maka dapat diasumsikan nilai beban dari ruas jalan tersebut semakin besar. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Analisis Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1   Analisis Bangkitan-Tarikan
Analisis bangkitan dan tarikan merupakan analisis yang digunakan untuk memperkirakan berapa besar bangkitan dan tarikan pergerakan yang dihasilkan akibat dari adanya pembangunan Kampus Universitas Islam Makassar. Bangkitan dan tarikan ini dihitung di dasarkan pada jumlah pengguna Kampus Universitas Islam  Makassar.  Berdasarkan  data  yang  di  dapatkan,  jumlah  dosen,  karyawan  dan  mahasiswa  baik  itu mahasiswa program sarjana dan pascasarjana mencapai hampir 6.000 orang. Tabel 1 merupakan jumlah dosen, karyawan, dan mahasiswa yang terdaftar pada Universitas Islam Makassar.
Tabel 1. Jumlah Dosen, Karyawan, dan Mahasiswa Universitas Islam Makassar
No Jenis Pekerjaan Jumlah Orang I Kepegawaian Pegawai Struktural 110 Pegawai Non Struktural 53 Tenaga Dosen 190 II Kemahasiswaan Program Profesi dan S1 5274 Program Pasca 305 Total 5932
Berdasarkan Tabel 1 dapat dilihat bahwa jumlah yang paling mendominasi adalah mahasiswa dengan presentase mencapai 90 persen lebih terhadap semua orang. Kemudian untuk pegawai dan dosen memiliki jumlah orang yang hampir sama. Data dari jumlah orang tersebut kemudian digunakan dalam menghitung proyeksi bangkitan dan tarikan akibat adanya Kampus Universitas Islam Makassar.
Selain  dari  data  jumlah  orang  yang  akan  beraktivitas  di  Kampus  Universitas  Islam  Makassar,  juga dilakukan  survey  mengenai  karakteristik  pergerakan  di  Kampus  Universitas  Islam  Makassar.  Survey tersebut dilkukan dengan wawancara langsung kepada dosen, karyawan dan mahasiswa yang beraktivitas di  Kampus  Universitas  Islam  Makassar  terkait  dengan  moda  kendaraan  yang  digunakan,  frekuensi
pergerakan  menuju  kampus  dalam  satu  minggu,  serta  waktu  pergerakan  dari  dan  menuju  kampus.  Data mengenai karakteristik penggunaan berdasarkan hasil survey karakteristik dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Penggunaan Kendaraan pada Kampus UIM No Proporsi Kendaraan Penggunaan Kendaraan (%) 1 Mobil 22,0% 2 Motor 44,5% 3 Angkutan Umum 9,5% 4 Jalan Kaki 6,5% 5 Ojek 12,0% 6 Taksi 5,5% Total 100%
Dari Tabel 2 dapat dilihat bahwa jenis kendaraan yang digunakan dari dan menuju kampus terdiri dari 6 jenis yaitu mobil, motor, angkutan umum, berjalan kaki, ojek dan taksi online. Kolom rata-rata merupakan rata-rata  dari  karakteristik  pergerakan  kampus  UIM,  kemudian  digunakan  untuk  menghitung  jumlah pergerakan di Kampus UIM dalam mengkonversi satuan orang menuju satuan Satuab Mobil Penumpang. Dari Tabel 2 dapat dilihat bahwa kendaraan yang paling banyak digunakan menuju kampus adalah motor 44%, kemudian mobil sebesar 22%. Sisanya hampir tersebar merata dibawah 12%. Yang menjadi catatan menarik adalah penggunaan ojek dan taksi online juga cukup besar, yakni mencapai 17% jika dijumlahkan keduanya.  Setelah  mengetahui  jenis  penggunaan  kendaraan,  kemudian  dilakukan  perhitungan  terhadap bangkitan dan tarikan Kampus UIM berdasarkan hasil data survey tersebut. Data tersebut dijelaskan pada Tabel 3.
Tabel 3 . Bangkitan dan Tarikan Kampus Universitas Islam Makassar (SMP) No Proporsi Kendaraan Penggunaan Kendaraan (%) Bangkitan-Tarikan UIM Proporsi Pembulatan SMP 1 Mobil 22,0% 1305,04 1306 1306 2 Motor 44,5% 2639,74 2640 792 3 Angk Umum 9,5% 563,54 564 564 4 Jalan Kaki 6,5% 385,58 386 0 5 Ojek 12,0% 711,84 712 214 6 Taksi 5,5% 326,26 327 327 Total 100% 5932 5935 3.203
Dari Tabel 3 dapat dilihat bahwa jumlah pergerakan sebesar 5.932 jika diasumsikan akan bergerak dari dan menuju Kampus Universitas Islam Makassar akan menghasilkan bangkitan dan tarikan sebesar 3.203 SMP. Bangkitan dan tarikan yang terbesar dihasilkan oleh kendaraan mobil, kemudian kendaraan motor dan  terakhir  adalah  kendaraan  angkutan  umum.  Perhitungan  Tabel  3  merupakan  perhitungan  pada  hari weekday,  sedangkan  untuk  perhitungan  di  hari  weekend  akan  berbeda  dikarenakan  kampus  yang  hanya beroperasi secara normal pada hari senin-jumat. Data mengenai pergerakan atau frekuensi pergerakan dari mahasiswa diperlihatkan pada Tabel 4.
Tabel 4 . Frekuensi Pergerakan Menuju Kampus No Jumlah Pergerakan dalam 1 minggu Frekuensi Pergerakan Mingguan (%) 1 1-2 kali 8,5% 2 3-4 kali 29,5% 3 4-5 kali 48,5% 4 6-7 kali 13,5% Total 100,0%
Dari  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  hanya  terdapat  13,5%  dari  total  yang  tetap  ke  kampus  pada  hari weekend. Jumlah 13,5% dari 6.900an orang adalah sekitar 800 orang. 800 orang ini juga kemudian akan menjadi bangkitan dan tarikan yang digunakan pada saat weekend .

## 4.2 Analisis Sebaran Pergerakan
Distribusi perjalanan menggunakan pendekatan berdasarkan hasil survei wawancara rumah tangga dan plat  matching  pada lingkup  wilayah  terkena  dampak  lalu  lintas  oleh  pembangunan  Kampus  Universitas Islam  Makassar.  Berdasarkan  hasil  analisis  selanjutnya  disusun  matrik  distribusi  lalu  lintas  antar  zona kondisi eksisting. Hasil perhitungan matrik distribusi lalu lintas kondisi eksisting ditunjukkan seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Matriks Distribusi Lalu Lintas Eksisting (SMP/Jam) MAT Ekssting Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Zona 6 Total Zona 1 475 412 306 325 210 1728 Zona 2 541 678 321 222 110 1872 Zona 3 442 656 345 432 213 2088 Zona 4 284 198 321 199 334 1336 Zona 5 213 154 287 205 453 1312 Zona 6 103 188 221 321 433 1266 Total 1583 1671 1919 1498 1611 1320 9602
Dari Tabel 5 dapat diketahui bahwa lokasi Kampus Universitas Islam Makassar yang berada pada zona 1 yaitu di Kecamatan Tamalanrea. Pergerakan dari dan menuju zona 1 yang paling besar adalah dari zona 2 yaitu dari Kecamatan Panakkukang dan Manggala yang berada tepat di sebelah barat wilayah zona 1. Selanjutnya daerah dari dan menuju zona 6 merupakan wilayah dengan asal dan tujuan yang terkecil. Total pergerakan dari zona 1 menuju zona lain adalah 1.728 smp/jam sedangkan pergerakan menuju zona 1 adalah sebesar 1.583 smp/jam.
Setelah  mengetahui  sebaran  pergerakan  pada  masing-masing  zona,  selanjutnya  dilakukan  proyeksi sebaran pergerakan dengan jumlah total pergerakan dari hasil proyeksi bangkitan tarikan. Berdasarkan hasil survey  langsung  dengan  wawancara  pada  pengguna  kendaraan  diketahui  sebaran  pergerakan  dari  dan menuju  Universitas  Islam Makassar. Tabel 6 menjelaskan  sebaran pergerakan dari  dan menuju  Kampus UIM.
Tabel 6 . Proporsi Sebaran Pergerakan Dari dan Menuju Kampus UIM Asal Tujuan Persentase (%) Pergerakan Pembulatan Zona 1 37% 1184,9 1185 Zona 2 28% 896,7 897 Zona 3 11% 352,2 353 Zona 4 10% 320,2 321 Zona 5 8% 256,2 257 Zona 6 6% 192,1 193 Total 100% 3.202 3206
Proporsi tersebut kemudian didistribusikan kedalam matrik asal tujuan eksisiting untuk mendapatkan matriks asal tujuan hasil proyeksi.  Hasil  dari matriks sebaran pergerakan pada saat operasional Kampus Universitas Islam Makassar dapat dilihat pada Tabel 7.
Sama seperti pada Tabel eksisting, zona 1 menuju zona 2 dan sebaliknya masih menjadi wilayah yang memiliki  interaksi  terbesar  antara  semua zona  zona lain.  Pergerakan internal  juga  cukup besar terutama pada kondisi mahasiswa yang tingga di rumah atau kamar sewa yang teridentifikasi berlokasi dekat atau berada di wilayah sekitar Kampus Universitas Islam Makassar.
Tabel 7 . Matriks Distribusi Lalu Lintas Masa Operasional (SMP/Jam)
MAT Ops Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Zona 6 Total Zona 1 1372 765 627 582 403 3749 Zona 2 1438 0 678 321 222 110 2769 Zona 3 795 656 0 345 432 213 2441 Zona 4 605 198 321 0 199 334 1657 Zona 5 470 154 287 205 0 453 1569 Zona 6 296 188 221 321 433 0 1459 Total 3604 2568 2272 1819 1868 1513 13644

## 4.3 Analisis Pemilihan Moda
Berdasarkan  data  okupansi  kendaraan  tersebut  dapat  diketahui  jumlah  orang  yang  menggunakan kendaraan, dalam hal ini akan dikonversi dari tingkat okupansi dan jumlah kendaraan berdasarkan volume lalu lintas yang lewat. Tabel 8 merupakan pemilihan moda pada kndisi eksisitng.
Tabel 8 . Pemilihan Moda pada Kondisi Eksisittng No Jenis Kendaraan Load Factor Rata-rata (orang/kendaraan) VJP (kendaraan/jam) Moda Split Orang % A Kendaraan Pribadi 9203,75 20774 92,50 1 Motor 1,6 3155,75 5049 2 Mobil Penumpang Pribadi 2,6 6048 15725 B Kendaraan Barang 426,6 652 2,90 1 Pick Up 1,3 189 246 2 Truk Ringan 1,7 213,6 363 3 Truk Besar 1,8 24 43 C Angkutan Umum 219,6 1032 4,60 1 Mikrolet 4,4 210 924 2 Bus/Minibus 11,3 9,6 108 Jumlah 9849,95 22459 100,00
Berdasarkan data dari volume lalu lintas, secara umum terdapat tiga jenis kendaraan yang lewat yaitu kendaraan pribadi, kendaraan barang, dan angkutan umum. Dapat dilihat pada Tabel 8 bahwa penggunaan kendaraan pribadi sangat mendominasi yaitu sebesar 92,5% dari total. Sementara untuk kendaraan barang dan  kendaraan  umum  memiliki  nilai  yang  hampir  sama.  Pada  tahap  operasional,  sebelum  melakukan proporsi  terhadap  pemilihan  moda  terlebih  dahulu  dilakukan  prediksi  terhadap  kendaraan  yang  akan digunakan dari dan menuju kampus. Hal ini didapatkan dari hasil perbandingan pada analisis bangkitan dan tarikan pada subbab sebelumnya.
Tabel 9 . Penggunaan Moda Eksisitng Proporsi Kendaraan Rata-Rata (%) SMP Mobil 22,0% 1306 Motor 44,5% 792 Angk Umum 9,5% 564 Jalan Kaki 6,5% 0 Ojek 12,0% 214 Taksi 5,5% 327 Total 100% 3203
Setelah  teridentifikasi  jenis  kendaraan  yang  digunakan  seperti  ditunjukkan  oleh Tabel  9,  kemudian kendaraan tersebut dikelompokkan hanya menjadi 3 jenis yakni mobil, motor, dan angkutan umum. Karena diasumsikan  tidak  ada  angkutan  barang  yang  digunakan  menuju  kampus.  Ojek  online  dalam  hal  ini dimasukkan  ke  dalam  jenis  kendaraan  motor,  kemudian  penggunaan  taksi  online  akan  dimasukkan  ke dalam kendaraan mobil, dan pengguna angkutan umum diasumsikan adalah angkutan umum jenis mikrolet. Tabel 10 memperlihatkan proporsi kendaraan berdasarkan penggabungan beberapa jenis kendaraan.
Tabel 10 . Penggunaan Kendaraan Pada Masa Operasional Proporsi Kendaraan Rata-Rata (%) Motor 1006 Mobil 1633 Angk Umum 564 Total 3203
Jumlah rata-rata volume kendaraan dalam satuan SMP seperti dijabarkan pada Tabel 10 selanjutnya dimasukkan  ke  dalam  kolom  Volume  Jam  Puncak  (VJP)  untuk  dikalikan  dengan  tingkat  okupansi kendaraan atau load factor pada masing-masing jenis kendaraan. Perhitungan penggunaan moda pada masa operasional  dapat  dilihat  pada  Tabel  11.  Dari Tabel 11  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  pengguna kendaraan pribadi  adalah  sebesar  70 persen  dan  pengguna angkutan  umum  30 persen.  Dari  hal  ini  dapat  diketahui bahwa sebenarnya kebijakan penggunaan apabila dikembangkan lebih baik akan membuat penggunanya semakin  banyak,  khususnya  para  mahasiswa. Tetapi  untuk  saat  ini  mungkin  penggunaan  ojek  dan  taksi online masih menjadi pilihan utama bagi masyarakat apabila tidak menggunakan kendaraan pribadi.
Tabel 11. Penggunaan Moda pada Masa Operasional
No Jenis Kendaraan Load Factor Rata-rata (orang/kendaraan) VJP (kendaraan/jam) Moda Split Orang % A Kendaraan Pribadi 2639 5855 70,23 1 Motor 1,6 1006 1610 2 Mobil Penumpang Pribadi 2,6 1633 4246 B Angkutan Umum 564 2482 29,77 1 Mikrolet 4,4 564 2482 Jumlah 3203 8337 100,00

## 4.4 Analisis Pembebanan Jaringan
Perhitungan pembebanan jaringan terbagi menjadi 2 yakni weekend dan weekday dikarenakan nilai bangkitan dan tarikan prediksi pada kedua hari ini memiliki perbedaan yang cukup signifikan. Oleh karena itu,  untuk  lebih  memperjelas  dan  mendetailkan  pembahasan  dilakukan  perhitungan  pada  kedua  waktu tersebut. Adapun perhitungan pembebanan tersebut dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Pembebanan Lalu Lintas pada Kondisi Eksisitng
Waktu VJP Eksisitng Kapasitas V/C Ratio Pagi Siang Sore Pagi Siang Sore Weekend 5067,8 6303,3 7879,1 9028,8 0,56 0,70 0,87 Weekday 5451,6 6780,6 8475,7 9028,8 0,60 0,75 0,94
Dapat dilihat bahwa nilai yang paling tinggi adalah nilai V/C rasio pada sore hari dikarenakan volume lalu lintas pada sore hari juga mencapai titik puncaknya. Sementara untuk kapasitas dalam analisis ini tidak mengalami perubahan baik itu pada saat eksisitng maupun pada saat operasional nanti Analisis pembebanan jaringan pada masa operasional pada dasarnya hanya menjumlahkan bangkitan dan tarikan dalam satuan SMP dengan volume kendaraan dalam satuan SMP eksisiting. Tabel 13 merupakan hasil proyeksi bangkitan dan tarikan akibat dari pembangunan Kampus Universitas Islam Makassar.
Selanjutnya setelah mengetahui prediksi bangkitan tarikan masa operasional, dilakukan perhitungan pembebanan  jaringan  pada  ruas  Jalan  Perintis  Kemerdekaan.  Tabel  14  merupakan  perhitungan  dari pembebanan jaringan pada masa operasional.
Dapat  dilihat  bahwa  dengan  kapasitas  kurang  lebih  9000  SMP/Jam,  volume  kendaraan  pada  saat weekday di sore hari sudah tidak dapat di tampung lagi oleh ruas jalan, sehingga nilai V/C rasionya lebih dari 1. Kenaikan beban lalu lintas akibat dari adanya Kampus Universitas Islam Makassar ini diprediksi
akan menaikkan V/C ratio sekurang-kurangnya adalah 0,02 (pada siang hari weekend) dan paling tinggi adalah 0,18 (pada sore hari weekday).
Tabel 13. Prediksi Bangkitan dan Tarikan Masa Operasional Kampus UIM Waktu Pagi Siang Sore Total Weeday 1088,9 768,6 1345,1 3203 Weekend 272,3 192,2 336,4 801 Tabel 14. Pembebanan Lalu Lintas pada Operasional Waktu VJP Eksisitng Kapasitas V/C Ratio Pagi Siang Sore Pagi Siang Sore Weekend 5067,8 6303,3 7879,1 9028,8 0,56 0,70 0,87 Weekday 5451,6 6780,6 8475,7 9028,8 0,60 0,75 0,94 Adanya Kampus Weekend 5340,2 6495,5 8215,5 9028,8 0,59 0,72 0,91 Weekday 6540,5 7549,2 9820,8 9028,8 0,72 0,84 1,09

## 5 KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis 4 tahapan perencanaan transportasi, dapat diprediksi bahwa akan bergerak dari dan menuju Kampus Universitas Islam Makassar  akan menghasilkan bangkitan dan tarikan sebesar 3.203 SMP. zona 1 menuju zona 2 dan sebaliknya masih menjadi wilayah yang memiliki interaksi terbesar antara semua zona zona lain. Pergerakan internal juga cukup besar terutama pada kondisi mahasiswa yang tingga di rumah atau kamar sewa yang teridentifikasi berlokasi dekat atau berada di wilayah sekitar Kampus Universitas Islam Makassar. Kemudian untuk pemilihan moda, pengguna kendaraan pribadi adalah sebesar 70 persen dan pengguna angkutan umum 30 persen. Kenaikan beban lalu lintas akibat dari adanya Kampus Universitas Islam Makassar ini diprediksi akan menaikkan V/C ratio sekurang-kurangnya adalah 0,02 (pada siang hari weekend) dan paling tinggi adalah 0,18 (pada sore hari weekday).

## DAFTAR PUSTAKA
Agrawal, A., Udmale, S. S., & Sambhe, V. K. 2018. Extended Four-Step Travel Demand Forecasting Model For Urban Planning. Lecture Notes In Networks And Systems . 10, 191–198.
https://doi.org/10.1007/978-981-10-3920-1_19.
Ahmed,  B.  2012.  The  Traditional  Four  Steps  Transportation  Modeling  Using  A  Simplified  Transport Network:  A  Case  Study  Of  Dhaka  City,  Bangladesh. International  Journal  Of Advanced  Scientific Engineering And Technological Research . 1(1), 19-40.
Akbar,  M.,  Nababan,  D.  S.,  &  Kholid,  M.  I.  2020.  Analisis  Pola  Bangkitan  Lalu  Lintas  Dengan
Menggunakan Metode Matriks Asal-Tujuan. Mustek Anim Ha . 9(02), 56–66.
https://doi.org/10.35724/MUSTEK.V9I02.3317
Alifuddin, A., Kasim, M. R., Gunawan, A. B., & Anies, M. K. 2023. Pendampingan Penyusunan Andalalin Cafe  Dan  Resto  Di  Kota  Makassar. Community  Development  Journal :  Jurnal  Pengabdian Masyarakat . 4(2), 3727–3734. https://doi.org/10.31004/CDJ.V4I2.15130
Alkam, R. B., & Said, L. B. 2018. Pemilihan Moda Transportasi Menuju Kampus Mahasiswa Universitas Muslim Indonesia. Jurnal Transportasi , 18(3), 201–210. https://doi.org/10.26593/JTRANS.V18I3.3158.201-210
Anies,  M. K., &  Kasim, M, R. 2022. Level  Of Service Pedestrian  In Makassar To Support  Multimodal Transportation. International  Journal  Of  Innovative  Science  And  Research  Technology .  7(3). https://doi.org/10.1068/a38377
Apriliansyah, T., & Herman, H. 2015. Perkiraan Distribusi Pergerakan Penumpang Di Provinsi Jawa Barat Berdasarkan  Asal  Tujuan  Transportasi  Nasional. Rekaracana:  Jurnal  Teknil  Sipil .  1(1),  29. https://doi.org/10.26760/REKARACANA.V1I1.29
Astutik, H. P. 2020. Pergerakan Distribusi Matrik Asal Tujuan Transportasi Barang Internal Di Provinsi Daerah  Istimewa  Yogyakarta. Jurnal  Kacapuri :  Jurnal  Keilmuan  Teknik  Sipil .  3(2),  8–15. https://doi.org/10.31602/JK.V3I2.4063
Atmaja, Y. N. 2019. Analisis Dampak Lalu Lintas Bandara Kulon Progo. Warta Penelitian Perhubungan . 27(4), 221. https://doi.org/10.25104/warlit.v27i4.786
Dwi, A. P., & Murtejo, T. 2017. Analisis Potensi Bangkitan Dan Tarikan   (Studi Kasus Pada Stasiun LRT Kedunghalang Kota Bogor). ASTONJADRO . 6(2), 104–114. https://doi.org/10.32832/ASTONJADRO.V6I2.2267
Firdaus,  O.  2017.  Analisis  Dampak  Lalu  Lintas  (Andalalin)  Kawasan  Kampus  Universitas  Bangka Belitung. Proceedings  Of  National  Colloquium  Research  And    Community  Service .  1. https://doi.org/10.33019/SNPPM.V1I0.560
Hadi,  W.  2022.  Analisis  Dampak  Lalu  Lintas  Kawasan  Kampus  A  Universitas  Negeri  Jakarta  Jakarta Timur. LOGISTIK . 15(02), 135–154. https://doi.org/10.21009/LOGISTIK.V15I02.29494
Huntoyungo,  S.  2018.  Analisis  Model  Bangkitan  Tarikan  Pengaruh  Pada  Zona  Jalan  Jaksa  Agung Soeprapto  Kota  Gorontalo. Radial :  Jurnal  Peradaban  Sains,  Rekayasa  Dan  Teknologi .  6(2),  134– 145. https://doi.org/10.37971/RADIAL.V6I2.172
Jihad, A., Kasim, M. R., B, B., & Mahendra, M. I. 2023. Analisis Tingkat Kerusakan Flexible Pavement Dengan  Menggunakan  Metode  Surface  Distress  Index  (Sdi)  Dalam  Penentuan  Penanganan  Jalan. Jurnal Cahaya Mandalika ISSN 2721-4796 (Online) . 3(2), 1825–1831.
Jinata,  B.  C.,  Timboeleng,  J.  A.,  &  Pandey,  S.  V.  2018.  Analisis  Dampak  Lalu  Lintas  Akibat  Adanya Transmart Carrefour Bahu Mall. Jurnal Sipil Statik . 6(3), 145–152.
Karim, A., Lesmini, L., Sunarta, D. A., Suparman, A., Yunus, A. I., Khasanah, Marlita, D., Saksono, H., Asniar, N., Andari, T. 2023. Manajemen Transportasi . I. P. Kusuma (Ed.). Cetakan Pertama. Yayasan Cendikia Mulia Mandiri.
Kasim, M. R., Akram, A. M., Ramadhan, R., & Fauzan, A. 2023. Analisis Integrasi Angkutan Kota Sebagai Feeder  Angkutan  Bus  Trans  Mamminasata. Syntax  Literate ;  Jurnal  Ilmiah  Indonesia .  8(6),  3962– 3974. https://doi.org/10.21009/JMENARA.V18I2.35495
Kasim, M. R., Alifuddin, A., Maruddin, M., Burhanuddin, S., Kunci:, K., Kejenuhan, D., Jalan, K., Di, P., & Jalan, B. 2023. Pengaruh Parkir On Street Terhadap Kapasitas Dan Derajat Kejenuhan Jalan (Studi Kasus : Jalan KH Ramli Kota Makassar). Menara: Jurnal Teknik Sipil . 18(2), 87–95.
Kasim, M. R., Anies, M. K., & Springfield, D. 2021. Parking And Queue Analysis. International Journal Of Innovative Science And Research Technology . 6 (7) .
Kasim, M. R., & Gunawan, A. B. 2022. Evaluasi Skala Pelayanan Dan Rencana Penambahan Halte Untuk Pengembangan  Transportasi  Multimoda  Di  Kota  Makassar. Jurnal  Teknik  Sipil .  29(1),  99–106. https://doi.org/10.5614/JTS.2022.29.1.10
Kasim,  M.  R.,  Waloeja,  B.  S.,  &  Agustin,  I.  W.  2019.  Comparative  Study  Of  BRT  And  Multimodal Transportation In Makassar City And Rio De Jenairo City. International Journal Of Innovative Science And Research Technology . 4.
Kementerian  Perhubungan.  2021. Peraturan  Menteri  Perhubungan  Nomor  17  Tahun  2021 . https://hubdat.dephub.go.id/id/peraturan/pm-17-tahun-2021/
Kula, R. M., Pandey, S. V., &  Rumayar, A. L. E. 2022. Analisis Bangkitan Dan Tarikan Perjalanan Di Kecamatan Ratahan, Kabupaten Minahasa Tenggara. TEKNO . 20(82), 895–903.
Kumalawati, A., Utomo, S., Frans, J. H., & Nasjono, J. K. 2021. Hubungan Volume Dan Kecepatan Lalu Lintas  Terhadap Kinerja Jalan Ahmad Yani Kota Kupang. Jurnal Teknik Sipil . 10(2), 139–150.
Larastiti, S., & Yulianto, B. 2018. Kinerja Analisis Dampak Lalu Lintas (Andalalin) Di Kota Surakarta. FSTPT International Symposium .
Lestari, F., & Aldino, A. A. 2020. Pemilihan Moda Dan Preferensi Angkutan Umum Khusus Perempuan Di Kota Bandar Lampung. Jurnal Teknik Sipil : Rancang Bangun . 6(2), 57–62.
https://doi.org/10.33506/RB.V6I2.1143
Michael, R., Semuel, S., Rompis, Y. R., & Lefrandt, L. I. R. 2019. Model Pemilihan Moda Transportasi Online Di Kota Manado. Jurnal Sipil Statik . 7(1), 35–48.
Naufal,  F.,  &  Triana,  S.  2016.  Simulasi  Pemodelan  Transportasi  Pada  Jaringan  Jalan  Menggunakan Aplikasi Saturn. Rekaracana: Jurnal Teknil Sipil . 2(1), 72. https://doi.org/10.26760/REKARACANA.V2I1.72
Nurdin,  R.  D.,  Said,  L.  B.,  &  Alifuddin,  A.  2022.  Kajian  Dampak  Lalulintas  Pasca  Pengembangan Kapasitas  Gedung  Rumah Sakit  Ibnu  Sina Makassar. Jurnal  Konstruksi:  Teknik,  Infrastruktur  Dan Sains . 1(1), 33–43.
Nurhidayah,  A.  A.,  &  Pattisinai,  A.  R.  2021.  Rekayasa  Model  Perencanaan  Transportasi  Dalam Menciptakan  Mobilitas  Yang  Aman  Pada  Masa  Pandemi  Covid  19  (Studi  Kasus :  Mobilitas Mahasiswa  Di  Jawa  Timur). Proceedings  Series  On  Physical  &  Formal  Sciences .  1,  191–198. https://doi.org/10.30595/PSPFS.V1I.153
Rahman,  A.,  Machsus,  M.,  Mawardi,  A.  F.,  &  Basuki,  R.  2018.  Analisis  Dampak  Lalu  Lintas  Akibat Pembangunan Apartemen Puncak Dharmahusada Surabaya. Jurnal Aplikasi Teknik Sipil . 16(2), 69– 76. https://doi.org/10.12962/J2579-891X.V16I2.3833
Ramdhani, F., & Tisnawan, R. 2018. Analisis Model Bangkitan Dan Tarikan Pergerakan Kabupaten Rokan Hulu. Racic : Rab Construction Research . 3(01), 314–331.
Roza,  A.,  Wahab,  W.,  &  Prices,  A.  P.  2020.  Studi  Analisis  Dampak  Lalu  Lintas  Akibat  Pembangunan Kampus Ii Institut Teknologi Padang (Studi Kasus Jalan Dpr Air Pacah Kota Padang). Racic : Rab Construction Research . 5(2), 100–114. https://doi.org/10.36341/RACIC.V5I2.1551
Saputra, R., Anggraini, R., & Isya, M. 2017. Analisa Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pemilihan Moda Menuju Tempat Kerja Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process. Jurnal Teknik Sipil . 1(1), 99–218.
Septiadi, S., T, M. N., & Hamsyah. 2022. Studi Analisis Dampak Lalu Lintas Pengembangan Kampus Iain Parepare. Jurnal Karajata Engineering . 2(2), 19–30. https://doi.org/10.31850/KARAJATA.V2I2.1746
Styawan,  A.,  Cahyo,  Y.  S.,  Ridwan,  A.,  Teknik,  F.,  &  Kadiri,  U.  2019.  Analisis  Dampak  Lalu  Lintas Revitalisasi Pasar Sumbergempol Kabupaten Tulungagung. Jurnal Manajemen Teknologi Dan Teknik Sipil (JURMATEKS) . 2(2), 190–202. https://doi.org/10.30737/JURMATEKS.V2I2.511
Sumajouw, J., Sompie, B. F., & Timboeleng, J. A. 2013. Analisis Dampak Lalu Lintas (Andalalin) Kawasan Kampus Universitas Sam Ratulangi. Jurnal Ilmiah Media Engineering . 3(2).
Suthanaya, P. A., Made, D., Wedagama, P., Gusti, D. I., & Satriyadi, B. 2019. Analisis Dampak Lalu Lintas Akibat Pengoperasian Taman Rama School. Jurnal Spektran . 7(1).
Taufik, D., & Sibuea, A. 2019. Studi Karakteristik Pengguna Angkutan Umum  Dalam Pemilihan Moda Transportasi. Educational Building: Jurnal Pendidikan Teknik Bangunan Dan Sipil . 5(2 DES), 64–72. https://doi.org/10.24114/EBJPTBS.V5I2
Waghmare, A., Yadav, G., & Tiwari, K. 2022. International Journal Of Multidisciplinary Research Four Step  Travel  Demand  Modeling  For  Urban  Transportation  Planning. Science,  Engineering  And Technology . 5(6), 1248. https://doi.org/10.15680/IJMRSET.2022.0506044
Wahab, W., Momon, M., & Rusli, A. M. 2022. Studi Analisis Dampak Lalulintas  Terhadap Pembangunan Gedung Fakultas Teknik Universitas Negeri Padang. Jurnal Teknik Sipil  Institut Teknologi Padang . 9(2). https://doi.org/10.21063/JTS.2022.V902.07
Wicaksono, H., Syaiful Amal, A., Person, K., & Wicaksono Jl Raya Tlogomas, H. 2021. Analisa Dampak Lalu Lintas (Andalalin) Akibat Pembangunan Gedung Laboratorium Fakultas Kesehatan Universitas Kadiri  Di  Kota  Kediri. Seminar  Keinsinyuran  Program  Studi  Program  Profesi  Insinyur .  1(2). https://doi.org/10.22219/SKPSPPI.V2I1.4310