doi: mkts.v27i2.29834

## Dampak Junction Metering dalam Meningkatkan Kinerja Simpang Menggunakan Piranti Lunak Vissim
* Anton Budiharjo, Pipit Rusmandani, Keke Inggriani, Mohammad Archi Maulyda Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan, Tegal, 4 Universitas Mataram, Mataram
*) anton@pktj.ac.id
Received: 30 April 2020 Revised: 6 Desember 2021 Accepted: 7 Desember 2021

## Abstract
Sight distance that’s not suitable with the standard, the queue time and the low awareness of vehicle users to give priority to other road users is the reasons for the hampered of traffic movements and reducing the use of intersections.  The  majority  of  vehicles  for  or  on  minor  road  use  the  opponent’s  lane  because  there  are  no markers, this causes conflict crossing and merging.   The researchers conducted study of  Junction Metering which  consisted  of  control  and  sensor  settings  to  improve  safety  for  road  users.  The  method  that  used  for analysis of intersection performance using calculation by software Vissim Full Version and Gap Raff and Hunt. Data  collected  in  this  study  consisted  of  four  aspects,  (1)  inventory  of  intersections;  (2) traffic  volume;  (3) traffic  speed;  and  (4)  timelapse.  Then  alternative  junction  metering  carried  out  with  existing  condition. Variable  of  comparison  are  level  of  service,  queue  length  and  vehicle  delay.  The  Effectiveness  alternative treatment  using  junction  metering  can  reduce  the  queue  length  by 75%  and  vehicle delay  by  17%  with  the average level of service is A.
Keywords: Conflict, junction metering, vissim, LOS A

## Abstrak
Jarak  pandang  yang  tidak  sesuai  standar,  waktu  antrian  dan  rendahnya  kesadaran  pengguna  kendaraan bermotor untuk memberikan prioritas kepada pengguna jalan lain merupakan suatu penyebab terhambatnya pergerakan lalu lintas dan mengurangi kinerja  persimpangan. Mayoritas kendaraan ketika menuju ataupun pada jalan minor menggunakan lajur lawan karena tidak terdapat marka pembagi, hal tersebut menyebabkan terjadinya konflik berupa crossing dan merging. Berdasarkan hal tersebut maka peneliti melakukan penelitian mengenai Junction Metering yang terdiri dari pengaturan kontrol dan sensor untuk meningkatkan keselamatan bagi pengguna jalan. Metode yang digunakan dalam analisis kinerja simpang adalah  dengan menggunakan bantuan software PTV Vissim Full Version dan perhitungan Gap Raff and Hunt. Data yang dikumpulkan dalam peneitian ini terdiri dari  empat aspek, (1)  inventarisasi simpang; (2) volume lalu lintas; (3) kecepatan lalu lintas;  dan  (4)  selang  waktu.  Penanganan  dari  permasalahan  berupa  junction  metering  yang  kemudian dilakukan perbandingan dengan kondisi eksisting. Variabel pembanding berupa tingkat pelayanan, panjang antrian  dan  waktu  tundaan.  Efektifitas  penanganan  simpang  menggunakan  junction  metering  dapat mengurangi panjang antrian menjadi 75% dan waktu tundaan 17% dengan klasifikasi tingkat pelayanan rata- rata simpang adalah A.
Kata kunci: Konflik, junction metering, vissim, LOS A

## Pendahuluan
Kota  Malang  disebut  sebagai  kota  pendidikan dengan  tingkat  mobilitas  tinggi.  Berdasarkan  data Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kota  Malang  Tahun 2017,  jumlah  sepeda  motor  tercatat  476.017  unit dan total kendaraan roda empat dan kendaraan besar lainnya  sebanyak  116.755  unit.  Sedangkan  ruas
jalan  terdiri  atas  2.960  ruas  dengan  panjang mencapai 1.221.316,58 meter. Peningkatan pergerakan  arus  lalu  lintas  disebabkan  oleh pengeporasian jalan yang tidak efektif. Persimpangan  merupakan  salah  satu  hambatan dalam jaringan lalu lintas jalan perkotaan (Suriwati et  al .,  2004).  Ertugay  (2019)  menyatakan  bahwa angka  kecelakaan  pada  simpang  tak  bersinyal
diperkirakan sebesar 0,60 kecelakaan/juta kendaraan,  dikarenakan  kurangnya  perhatian pengemudi terhadap rambu yield dan rambu stop .
Geometrik  persimpangan  yang  tidak  memenuhi standar  juga  menjadi  permasalahan  serius,  salah satunya  adalah  jarak  pandang  ( sight  distance ) pengguna jalan yang terbatas karena terhalang oleh suatu bangunan ataupun hambatan samping lainnya (Shmal et  al .,  2018).  Persimpangan  merupakan sumber permasalahan lalu lintas serius apabila tidak dilakukan  penanganan  dengan  baik  (Amal,  2019). Hal  tersebut  dapat  meningkatkan  waktu  tundaan dan meningkatkan kemacetan lalu lintas (Kin et al ., 2018). Simpang prioritas (tak bersinyal) merupakan simpang  yang  sangat  berbahaya,  karena  tidak  ada kontrol  lalu  lintas  dilokasi  tersebut,  hanya tergantung  dari  perilaku  pengguna  jalan.  Apabila perilakunya buruk, maka lokasi tersebut berbahaya dan menjadi ancaman yang nyata bagi keselamatan berlalu  lintas  (Department  of  Transportation (DOT), 2009)
Simpang  tiga  tak  bersinyal  Pasar  Oro-Oro  Dowo merupakan  salah  satu  simpang  yang  masuk  dalam kategori black spot di Kota Malang. Permasalahan utamanya  adalah  jarak  pandang  pengguna  jalan yang  terbatas  dan  terhalang  oleh  bangunan  warga sekitar,  sehingga  sering  menimbulkan  konflik  lalu lintas bahkan tak jarang menjurus ke konflik yang serius  (kecelakaan).  Sehingga  persimpangan  ini perlu  adanya  kajian  khusus  yang  nantinya  bisa memberikan  solusi  dan  rekomendasi  penanganan terhadap permasalahan yang ada.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  membahas mengenai persimpangan antara lain penelitian dari (Wicaksono et  al .,  2017)  yang  dilakukan  di  Kota Semarang dengan hasil perlu adanya skenario untuk melakukan  upaya  manajemen  lalu  lintas  dan dievaluasi berdasarkan pola pergerakan yang selalu dinamis.  Dalam  penelitian  (Listiana  &  Sudibyo, 2019)  menyebutkan  bahwa  untuk  meningkatkan tingkat pelayanan simpang menjadi B perlu upaya- upaya antara lain melarang angkutan umum untuk berhenti  menunggu  penumpang  di  area  mulut simpang  dan  melarang  pedagang  kaki  lima  yang melebihi  bahu  jalan.  Selain  itu  menurut  penelitian (Kuncoro et  al .,  2019)  mendapatkan  hasil  bahwa salah  satu  strategi  untuk  meningkatkan  kinerja simpang  tak  bersinyal  adalah  memasang  lampu traffic light / alat pemberi isyarat lalu lintas (APILL) apabila  derajat  kejenuhannya  sudah  melampaui angka satu.
Dari penelitian yang ada memang belum pernah ada yang  membahas  mengenai  strategi  menajemen persimpangan  menggunakan  alat  yang  disebut dengan junction  metering .  Alat  ini  merupakan  ide
orisinil  dari  penulis  melihat  dari  aplikasi  ramp metering yang banyak dipasang dijalan-jalan di luar negeri. salah satunya adalah penelitian dari (Liu & Wang, 2013) di Califirnia (USA) yang mengatakan bahwa ramp  metering bertujuan  untuk  mengatur pergerakan di jalan minor yang akan bergabung ke jalan  utama  atau  mayor,  sehingga  tercipta keselamatan dan kelancaran berlalu lintas.  Sampai saat  ini  belum  ada  yang  mengimplementasikan model  alat  tersebut  di  persimpangan. Ramp metering jamak  dipasang  di  ruas  jalan,  baik  jalan arteri  maupun  jalan  tol  /bebas  hambatan  di  luar negeri.  Oleh  karena  itu  penulis  melakukan penelitian  alat ramp  metering di  simulasikan  di persimpangan.
Cara kerja ramp metering adalah ketika kendaraan dari jalan arteri membentuk antrian dibelakang garis henti kemudian kendaraan tersebut di lepas secara individual  ke  jalur  utama  dengan  pengaturan control signal pada ramp yang terkoordinasi dengan detector (Sanggawuri & Handajani, 2019).
Berbeda dengan kinerja menggunakan APILL yang membagi penggunaan ruang lalu lintas berdasarkan waktu  yang  ada  yaitu  berupa  waktu  siklus  yang terbagi  menjadi  beberapa  tahap  sinyal  lampu (Austroads, 2020). Penggunaan APILL yang tidak tepat  dapat  memperburuk  keadaan  simpang tersebut.  Penggunaan  waktu  harus  dapat  terbagi dengan  baik,  sehingga  didapatkan  proporsi  antara waktu  siklus  optimum  dan  tundaan  ( delay ) minimum (Salter, 2013).
Demi  tercipta  keselamatan  dan  kelancaran  lalu lintas  dilokasi  penelitian  serta  tersinspirasi  dari manfaat ramp  metering yang  sudah  disebutkan sebelumnya,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  penggunaan  ramp  metering  di persimpangan dengan menggunakan mikrosimulasi Vissim .  Dari  hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat bermanfaat  bagi  kepentian  dunia  akademisi  yaitu dapat  memperkaya  kajian  manajemen  lalu  lintas serta dapat bermanfaat bagi Pemerintah, khususnya untuk  Dinas  Perhubungan  Kota  Malang  dalam memberikan penanganan lalu lintas di simpang tiga tak bersinyal Pasar Oro-Oro Dowo.

## Metode
Metode penelitian yang digunakan seperti ditunjukkan  pada  bagan  alir  dalam  Gambar  1. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukan survei inventarisasi simpang pada lokasi penelitian dengan target data yang akan didapatkan yaitu data lebar  simpang,  lebar  jalur  efektif  persimpangan, lebar  bahu  jalan,  lebar  median,  lebar  trotoar,  jenis perkerasan jalan, tipe jalan, fungsi jalan dan status jalan dan perlengkapan jalan.
Survei  volume  lalu  lintas  di  persimpangan dilakukan  dengan  cara  survei classified  turning movement counting (CTMC).  Survei  CTMC dilaksanakan  dengan  melakukan  pengamatan  dan pencacahan langsung pada tiap-tiap kaki persimpangan pada waktu jam sibuk dengan tujuan guna  mendapatkan  data  volume  lalu  lintas  paling padat. Data kecepatan lalu lintas didapatkan dengan cara  survei  kecepatan  sesaat  ( spotspeed ).  Survei tersebut mengacu dan telah sesuai dengan  (Garber & Hoel, 2009).
Analisis gap kritis  diperoleh  dalam  penelitian  ini menggunakan model Deterministrik. Beberapa gap kritis  telah  digunakan,  seperti  median,  mean,  atau ukuran gap tertentu di mana persentase penolakan dan penerimaan adalah sama. Data yang diplotkan dalam metode ini merupakan data gap ditolak dan gap diterima, sebagaimana persamaan 1.
𝑡 𝑐 = 𝑡 1 ∆𝑡(𝑟−𝑚) (𝑛−𝑝)+(𝑟−𝑚) (1)
Dimana  t c adalah gap kritis  dalam  satuan  detik,  m adalah  jumlah gap /lag  yang diterima  <t1, r  adalah jumlah gap /lag  yang  ditolak  >t1,  n  adalah  jumlah gap /lag  yang  diterima  <t1  serta  p  adalah  jumlah gap /lag yang ditolak >t1.
Sedangkan data yang digunakan untuk analisis gap adalah  data  volume  lalu  lintas, gap .  Data gap diambil  dari  video,  kemudian  data  ini  di  analisis menggunakan metode Raff dan Hunt dan di sajikan dalam bentuk tabel dan grafik distribusi kumulatif untuk gap/lag yang  diterima  dan  yang  ditolak (Ashalatha  &  Chandra,  2011).  Analisis  yang digunakan  untuk  desain  letak detector  junction metering menggunakan analisis jarak pandang henti dan  algoritma  simulasi vissim  vehicle  actuated programming (VisVap),  letak stop  bar  line menggunakan peraturan yang berlaku.
Setelah output data Vissim kondisi  eksisting  dan desain  ideal  yang  akan  diterapkan  sudah didapatkan.  Maka  tahap  selanjutnya  adalah melakukan  analisis  efektifitas  penerapan junction metering  dengan piranti  lunak  ( software PTV. Vissim)  full  version pada  persimpangan  yang nantinya  akan  menghasilkan  animasi  2D  dan  3D sesuai  dengan  petunjuk  dalam  buku  manual  yang dikeluarkan oleh (PTV, 2017).

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian  dilakukan  pada  simpang  tiga  tak bersinyal Pasar Oro-Oro Dowo Kota Malang yang memiliki  tiga  kaki  simpang  yaitu  kaki  simpang sebelah utara dan selatan merupakan Jalan Brigjen Slamet  Riadi  dan  kaki  simpang  sebelah  barat merupakan  Jalan  Guntur.  Jalan  Brigjen  Slamet
Mulai Identifikasi masalah Studi literatur
Tujuan penelitian Data primer 1. Inventarisasi jalan 2. Classified turning movement countung 3. Kecepatan lalu lintas 4. Selang waktu ( gap ) Data sekunder 1. Peta jaringan jalan 2. Tata guna lahan Pengumpulan data Analisis data Data gap kritis
1. Volume lalu lintas
2. Selang waktu ( gap )
Analisis gap kritis
Metode raff & hants Gap kritis Data vissim: 1. Inventarisasi jalan 2. Volume lalu lintas 3. Kecepatan lalu lintas Analisis kondisi eksisting Imput data esksisting: 1. Background 2. Jaringan jalan 3. Rute perjalanan 4. Kecepatan 5. Komposisi kendaraan 6. Volume lalu lintas Mengatur perilaku pengguna Simulasi simpang Kalibrasi model Validasi model Output Input data output
Analisis kondisi eksisting vissim
Alternantif penanganan junction matering Output
Input data output
Kesimpulan dan saran
Selesai
Riadi  merupakan  jalan  mayor  atau  utama  dengan pergerakan  lalu  lintas  satu  arah  dan  Jalan  Guntur merupakan  jalan  minor  dengan  pergerakan  lalu lintas  dua  arah.  Kendaraan  di  bagi  menjadi  MC ( motorcycle /sepeda  motor),  LV  ( light  vehicle / kendaraan  ringan),  HV  (heavy  vehicle/  kendaraan berat)  serta  UM  ( unmotorized /kendaraan  tak bermotor). Karakteristik simpang ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Inventarisasi pendekatan simpang tiga
Nama pendekat Status jalan Tipe jalan Lebar (meter) Utara Kota 2/2 UD 6,9 Selatan Kota 2/2 UD 6,9 Barat Kota 2/2 UD 7,2
U-S U-B B-S
MC 3023 196 1053 LV 712 37 508 HV 18 0 3 UM 1 1 4 Total 3.754 234 1.568

## Gambar 2. Sistem sirkulasi dan volume lalu lintas
Sesuai dengan Gambar 2, hasil analisis perhitungan volume  lalu  lintas,  diketahui  bahwa  volume  jam puncak  atau peak  hour adalah  pukul  06:45-07:45 dengan  total  kendaraan  5.556  kendaraan  dan didominasi oleh kendaraan sepeda motor. Pergerakan lalu lintas pada simpang ini berupa lurus dan  belok  kanan  pada  jalan  Brigjen  Slamet  Riadi
dengan rasio kendaraan 16:1 dan pada jalan Guntur hanya  diperbolehkan  belok  kanan.  Pergerakan kendaraan  pada  kaki  simpang  ini  tidak  beraturan karena tidak terdapat marka pembagi lajur pada kaki simpang  barat.  Maka  ketika  kendaraan  memasuki kaki  simpang  maka  mayoritas  menggunakan  lajur lawan  dan  mengakibatkan  terjadinya  konflik crossing dan merging, hal  ini  sejalan  dengan penelitian dari (Pratama & Elkhasnet, 2019) .
Dari hasil perhitungan Gap didapatkan bahwa pada simpang  tiga  tak  bersinyal  Pasar  Oro-Oro  Dowo memiliki gap kritis  sebesar  3,5  detik  seperti  yang ditunjukan pada Gambar 3.
Gambar 3. Gap diterima dan ditolak
Tabel 2. Kalibrasi parameter driving behaviour
Parameter yang diubah Nilai Sebelum  Sesudah Car Following Model 1. Average standstill distance 2 0,6 2. additive part of safety distance 2 0,6 3. Multiplicativepart of safety distance 3 1 Lateral behavior 4 Desired position at free flow Middle of lane any 5. Overtake on same lane: on left & on right off on 6. Distance standing (at 0 km/h) (m) 1 0,2 7. Distance driving (at 50 km/h) (m) 1 0,4
Untuk  mendapatkan  model  perilaku  pengemudi, maka perlu dilakukan kalibrasi dengan metode trial and  error  hingga  mencapai  hasil  yang  mendekati kondisi  lapangan  agar  dapat  diterima  ketika melakukan  uji  GEH  dan  MAPE  (Park  &  Bhavsar, 2019). Nilai parameter perilaku pengemudi diubah sesuai dengan kondisi di lapangan. Sesuai Tabel 2,
0 6 22 24 21 29 30 27 21 18 11 2 0 0 0 5 10 15 20 25 30 35 1 2 3 4 5 6 7 Gap Diterima Gap Ditolak
parameter Average standstill distance nilai sebelum di  kalibrasi  adalah  dua  dan  sesudah  dikalibrasi menjadi 0,6. Nilai ini diperoleh melalui pengamatan dilapangan,  begitu  pula  dengan  parameter  yang lainnya.
Kalibrasi  model Vissim yang  didasarkan  pada volume lalu lintas menurut Shi, You, Feng, & Yang (2019) model dikatakan valid apabila nilai GEH < 5,0 seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  3. Mean absolute percentage (MAPE) merupakan pengukuran  kesalahan  yang  menghitung  ukuran persentase penyimpangan antara data aktual dengan data simulasi.
Kemampuan  peramalan  sangat  baik  jika  memiliki nilai  MAPE  kurang  dari  10%  dan  mempunyai kemampuan peramalan yang baik jika nilai MAPE kurang  dari  20%  dan  kategori  hasil  uji  MAPE berada  pada  rentang  ini  seperti  ditunjukkan  pada Tabel 4, hal ini telah sejalan dengan penelitian dari (Irawan & Putri, 2015) .
Pada  kaki  simpang  arah  lurus  dan  belok  kanan memiliki tingkat pelayanan simpang A. Sedangkan pada kaki simpang barat arah belok kanan memiliki tingkat  pelayanan  D  artinya  kondisi  tundaan mencapai dengan kondisi  di  lapangan  berdasarkan hasil  analisis  yaitu  28,65  detik  perkendaraan  yang membuat  pengemudi  memiliki  kebebasan  yang sangat terbatas dalam menjalankan kendaraan.
Antrian  terpanjang  yaitu  32,10  meter  karena  tidak terdapat  pengaturan  berupa  kontrol  pada  kaki
simpang  dengan  kesadaran  pengguna  jalan  yang rendah  untuk  memberikan  kesempatan  kepada pengguna  jalan  minor  untuk  memasuki  kaki simpang mayor. Hasil output analisis menggunakan Vissim kinerja simpang eksisting dapat dilihat pada Tabel 5.
Selanjutnya adalah analisa letak detector . Detector ini  akan  memberikan  informasi  adanya  kendaraan kepada alat junction metering yang berada di kaki simpang  barat  (Jalan  Guntur)  agar  informasi tersebut  sampai  kepada  pengguna  jalan  melalui warna  lampu.  Peletakan detector menggunakan perhitungan yang sama dengan median.
Detector dipasang  pada  awal  kaki  simpang  utara sepanjang  47,2  meter  dan  dari  awal  kaki  simpang utara menuju tengah simpang sepanjang 7,8 meter, jadi total panjang detector adalah 55 meter. Dalam pembuatan detector pada Vissim menggunakan logika  program  VisVap  sebagai  pendefinisi  cara kerja detector dalam  bentuk  diagram  alur (Fabianova et al ., 2020).
Sesuai  hasil  simulasi junction  metering pada Tabel 6, khusus belok kanan tingkat pelayanan rata- rata simpang adalah A dengan waktu tundaan untuk arah  lurus  8,46  detik  dan  panjang  antrian  3,09 meter.  Tingkat  pelayanan  A  artinya  dengan alternatif penanganan ini mengakibatkan kepadatan menjadi  sangat  rendah  dan  pengemudi  dapat mempertahankan kecepatan yang diinginkan tanpa atau dengan sedikit tundaan.
Tabel 3. Hasil uji GEH vissim
Kaki simpang Arah lalu lintas Volume kendaraan GEH Observasi Vissim Hasil Keterangan Brigjen Slamet Riadi Lurus 3754 3984 3,70 Terima Belok Kanan 234 207 1,81 Terima Guntur Belok Kanan 1568 1512 1,44 Terima Tabel 4. Hasil uji MAPE Kaki Simpang Arah lalu lintas Volume kendaraan Uji MAPE (%) Keterangan Observasi Vissim Brigjen Slamet Riadi Lurus 3754 3984 6,13 Sangat Baik Belok Kanan 234 207 11,49 Baik Guntur Belok Kanan 1568 1512 3,60 Sangat Baik
Tabel 5. Output kinerja simpang kondisi ekstisting menggunakan vissim
Kaki Simpang Arah lalin Panjang Antrian (meter) Waktu Tundaan (detik) LOS Brigjen Slamet Riadi Lurus 3,38 2,92 A Belok kanan 2,30 8,74 A Guntur Belok kanan 32,10 28,65 D Simpang 3 Pasar Oro-Oro Dowo 12,59 10,21 B

## Tabel 6. Output simulasi junction metering
Kaki Simpang Arah lalin Panjang Antrian (meter) Waktu Tundaan (detik) LOS Brigjen Slamet Riadi Lurus 1,12 6,35 A Belok Kanan 0,00 0,26 A Guntur Belok Kanan 11,23 15,00 B Simpang 3 Pasar Oro-Oro Dowo 3,09 8,46 A Tabel 7. Perbandingan panjang antrian Kaki Simpang Arah lalin Panjang antrian (m) Persentase Eksisting Junction Metering Brigjen Slamet Riadi Lurus 3,38 1,12 67% Belok Kanan 2,30 0,00 100% Guntur Belok Kanan 32,10 11,23 65% Simpang Tiga Pasar Oro-Oro Dowo 12,59 3,09 75% Tabel 8. Perbandingan waktu tundaan Kaki Simpang Arah lalin Waktu tundaan (detik) Persentase Eksisting Junction Metering Brigjen Slamet Riadi Lurus 2,92 6,35 -117% Belok Kanan 8,74 0,26 97% Guntur Belok Kanan 28,65 15,00 48% Simpang 3 Pasar Oro-Oro Dowo 10,21 8,46 17% Tabel 9. Perbandingan tingkat pelayanan simpang Kaki Simpang Arah pergerakan lalin LOS Kondisi eksisting Junction metering Jl Brigjen Slamet Riadi Lurus A A Belok kanan A A Jl Guntur Belok kanan D B Simpang 3 Pasar Oro-Oro Dowo B A
Pada kondisi ini, pendekat utara yaitu Jalan Brigjen Slamet Riadi pada arah belok kanan maupun lurus memiliki  tingkat  pelayanan  A  dengan  waktu tundaan di bawah 10 dan panjang antrian di bawah 2 meter. Hal ini terjadi karena tingkat volume belok kanan Jalan Brigjen Slamet Riadi dan Jalan Guntur memiliki  perbandingan  1:7,  maka  waktu  tundaan pada  Jalan  Guntur  yang  diatur  oleh signal  control tidak  begitu  lama  dan  mampu  mengurangi  waktu tundaan  dan  panjang  antrian,  waktu  hijau disesuaikan  dengan  pergerakan  kendaraan  pada detector .
Tabel 7 menunjukkan panjang antrian pada tiap kaki simpang,  simpang  utara  arah  belok  kanan  tidak terjadi  antrian  karena  telah  dilakukan  pemisahan arus  pada  55  meter  sebelum  kaki  simpang,  pada kondisi  eksisting  salah  satu  penyebab  terjadinya antrian pada kaki simpang arah belok kanan adalah bercampurnya  pergerakan  kendaraan  baik  yang lurus maupun yang akan belok kanan.
Pada  kaki  simpang  utara  arah  lurus,  setelah dilakukan simulasi penanganan ini terjadi penurunan  panjang  antrian  sebesar  67%  karena dengan  pemisah  arah  membuat  pergerakan homogen  berdasarkan  arah  pergerakan  lalu  lintas yang.  Kaki  simpang  barat  pada  kondisi  eksisting harus memprioritaskan kendaraan pada jalan mayor yang  membuat  pada  kondisi  eksisting  panjang antrian  menjadi  32,10  meter,  setelah  dilakukan simulasi  penerapan junction  metering mengalami penurunan  panjang  antrian  menjadi  11,23  meter dengan  persentase  keberhasilan  penurunan  yaitu sebesar 65%.
Persentase penurunan waktu tundaan simpang tiga Pasar  Oro-Oro  Dowo  adalah  17%.  Kondisi eksisting waktu tundaan rata-rata adalah 10,21 detik setelah  dilakukan  simulasi junction  metering mengalami penurunan waktu tundaan menjadi 8,46 detik. Keberhasilan penurunan terbesar terjadi pada Jalan  Bridgen  Slamet  Riadi  arah  belok  kanan
dengan  persentase  penurunan  waktu  tundaan yaitu sebesar 97%.
Hal  ini  terjadi  karena  telah  dilakukan  pemisahan arah  lurus  dan  belok  kanan  agar  arah  lalu  lintas menjadi  lebih  terarah  dan  mampu  mengurangi gangguan ketika akan belok kanan. Pada arah belok kanan  jalan  Guntur  mengalami  penurunan  waktu tundaan  48%,  pada  kondisi  eksisting  waktu tundaannya  adalah  8,74  detik  sedangkan  ketika penerapan simulasi ini menjadi 15 detik.
Keberhasilan  penurunan  ini  terjadi  karena  setelah dilaksanakan pemisahan arah menyebabkan perbandingan volume kendaraan pada belok kanan Jalan Brigjen Slamet Riadi dan Guntur adalah 1:7, detector pada arah belok kanan jalan Brigjen Slamet Riadi  mampu  memberikan  informasi  kepada pengontrol pada jalan Guntur dengan waktu siklus disesuaikan  dengan  pergerakan  kendaraan  pada Jalan Brigjen Slamet Riadi. Maka ketika tidak ada kendaraan  yang  melewati detector pengontrol simpang menjadi hijau dan waktu siklus berkurang menjadi 15 detik.
Pada Jalan Brigjen Slamet  Riadi arah lurus terjadi penambahan waktu tundaan, pada kondisi eksisting waktu  tundaan  terjadi  selama  2,92  detik  setelah dilakukan penanganan menjadi 6,35 detik. Penambahan  waktu  tundaan  pada  arah  lurus disebabkan volume kendaraan saat peak hour arah lurus adalah 3.753 kendaraan per/jam dengan lebar lajur kiri setelah diterapkan median yaitu 3,25 meter menyebabkan pergerakan kendaraan sedikit berkurang.  Tetapi  penurunan  ini  dikatakan  masih sangat wajar dengan pembuktian pada Tabel 8.
Sesuai  Tabel  9  menunjukkan  data  rata-rata  LOS kaki  simpang  Pasar  Oro-Oro  Dowo  mengalami perubahan  yaitu  dari  B  menjadi  A.  Pada  kaki simpang jalan Slamet Riadi tidak terjadi perubahan LOS yaitu A. Sedangkan pada kaki simpang  Jalan Guntur  mengalami  perubahan  yang  cukup  baik dengan  LOS  pada  kondisi  eksisting  yaitu  D  dan pada penanganan menjadi LOS B.
Desain  dan  simulasi junction  metering jika dibandingkan  dengan  variabel  waktu  tundaan, panjang  antrian  dan  LOS  pada  kondisi  eksisting dinyatakan efektif karena hasil analisis mikrosimulasi menggunakan software PTV. Vissim full  version menyatakan  bahwa  telah  terjadi penurunan pada ketiga variabel perbandingan yang sudah dijelaskan pada poin-poin diatas.
Tingkat efektifitas tersebut terbukti pada persentase penurunan panjang antrian rata-rata pada persimpangan  yaitu  75%  dan waktu  tundaan yaitu 17%  dengan  LOS  rata-rata  persimpangan  pada
penerapan junction  metering yaitu  LOS  A  dengan panjang antrian 3,09 meter dan waktu tundaan 8,46 detik. Hal ini telah membuktikan bahwa penggunaan alat junction metering di simpang tiga tak bersinyal Pasar Oro-Oro Dowo di Kota Malang efektif, karena dapat menaikkan tingkat pelayanan di simpang tersebut.

## Kesimpulan
Pemasangan alat junction metering dapat meningkatkan  kinerja  simpang  tak  bersinyal  Pasar Oro-Oro  Dowo.  Tingkat  pelayanan  rata-rata simpang A dengan penurunan waktu tundaan 17% yaitu  8,46  detik  dan  panjang  antrian  mengalami penurunan  menjadi  75%  yaitu  3,09  meter  serta dengan LOS paling rendah adalah B. Penelitian ini dapat  menjadi  referensi  sebagai  pengaturan simpang  menggunakan  sensor  dan  kontrol.  sensor berupa detector yang peletakannya diperhitungkan menggunakan  jarak  pandang  henti  dan  kontrol sebagai  pengatur  pergerakan  kendaraan  untuk meningkatkan  keselamatan  pada  persimpangan. Perlu  adanya  penelitian  lanjutan  terkait  penerapan junction  metering berupa  pembuatan prototype yang  akan  diterapkan  secara  langsung  dilapangan guna melihat langsung dampak penerapannya.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Direktur Politeknik  Keselamatan  Transportasi  Jalan  dan kepada  Kepala  Dinas  Perhubungan  Kota  Malang beserta  jajarannya  yang  telah  membantu  dan mendukung  penelitian  ini.  Semoga  penelitian  ini dapat  bermanfaat  untuk  mewujudkan  transportasi yang selamat,aman dan berkelanjutan.

## Daftar Pustaka
Amal, A. S. (2019). Analisis kinerja simpang empat bersinyal  (persimpangan  Jalan  Raya  Mojoagung  – Jalan  Raya  Sumobito  –  Jalan  Raya  Mojowarno) Performance  analysis  of  four-signal  intersections (Intersection of Mojoagung Road - Sumobito Road - Mojowarno Road). Media Teknik Sipil , 17 (2), 23– 28.
Ashalatha,  R.,  &  Chandra,  S.  (2011).  Critical  gap through clearing behavior of drivers at unsignalised intersections. KSCE  Journal  of  Civil  Engineering , 15 (8), 1427–1434. https://doi.org/10.1007/s12205-011-1392-5
Austroads.  (2020).  Transport  Control  Systems- Strategies and Operations. In Austroads Publications, 7 (2).
Department  of  Transportation  (DOT).  (2009).
Traffic  signs  manual  chapter  8  part  1  road  works and temporary situations: designs .
Ertugay, K. (2019). A simulation-based accessibility  modeling  approach  to  evaluate performance  of  transportation  networks  by  using directness  concept  and  GIS. International  Journal of  Architecture  &  Planning , 7 (2),  460–486. https://doi.org/10.15320/ICONARP.2019.93-E- ISSN
Fabianova, J., Michalik, P., Janekova, J., & Fabian, M.  (2020).  Design  and  evaluation  of  a  new intersection  model  to  minimize  congestions  using VISSIM software. De Gruyter , 10 (1), 48–56.
Garber,  N.  J.,  &  Hoel,  L.  a.  (2009).  Traffic  and highway engineering. In Usa .
Irawan,  M.  Z.,  &  Putri,  N.  H.  (2015).  Kalibrasi vissim untuk  mikrosimulasi  arus  lalu  lintas tercampur  pada  simpang  bersinyal  (studi  kasus: Simpang  Tugu,  Yogyakarta). Jurnal  Penelitian Transportasi Multimoda , 13 (3), 97–106.
Kin,  B.,  Ambra,  T.,  Verlinde,  S.,  &  Macharis,  C. (2018). Tackling fragmented last mile deliveries to nanostores by utilizing spare transportation capacity a simulation study. Sustainability , 10 (653), 1–15. https://doi.org/10.3390/su10030653
Kuncoro, H. B. B., Intari, D. E., & Rahmayanti, R. (2019). Analisis kinerja simpang tiga tak bersinyal (  Studi  Kasus :  Simpang  Tiga  Jalan  Raya  Serang Km 24 – Jalan Akses Tol Balaraja Barat, Balaraja, Kabupaten  Tangerang,  Banten  ). Jurnal  Fondasi ,
8 (1), 61–69. https://doi.org/10.36055/jft.v8i1.5402
Listiana, N., & Sudibyo, T. (2019). Analisis kinerja simpang  tak  bersinyal  Jalan  Raya  Dramaga- Bubulak  Bogor,  Jawa  Barat. Jurnal  Teknik  Sipil Dan Lingkungan , 4 (1), 69–78. https://doi.org/10.29244/jsil.4.1.69-78
Liu,  C.,  &  Wang,  Z.  (2013).  Ramp  metering influence  on  freeway  operational  safety  near  on- ramp exits. International Journal of Transportation Science and Technology , 2 (2), 87–94. https://doi.org/10.1260/2046-0430.2.2.87
Park,  S.,  &  Bhavsar,  P.  (2019).  Simulation-based framework  for  estimating  crash  modification factors (CMFs): A case study for ITS Countermeasures. Journal of Advanced
Transportation , 23 (2), 1–13.
Pratama, M. D. M., & Elkhasnet, E. (2019). Analisis kinerja simpang tak bersinyal jalan a.h. nasution dan Jalan  Cikadut,  Kota  Bandung.  (Hal.  116-123). RekaRacana: Jurnal Teknil Sipil , 5 (2), 116. https://doi.org/10.26760/rekaracana.v5i2.115
PTV. (2017). PTV VISSIM  10 User Manual . 265– 297.
R.J.Salter.  (2013).  Traffic  engineering  Worked Examples,  Second  Edition.  In JUniversity  of Bradford (Vol. 53, Issue 9).
Sanggawuri,  R.,  &  Handajani,  M.  (2019). Penerapan  manajemen  resiko  pada  pembangunan proyek  perpanjangan  dermaga  log  (Studi  Kasus : pelabuhan dalamTanjung Emas Semarang). Jurnal MKTS: Media Komunikasi Teknik Sipil , 25 (2), 209– 220.
Shi,  H.,  You,  Z.,  Feng,  Z.,  &  Yang,  Y.  (2019). Numerical  simulation  and  spatial  distribution  of transportation  accessibility in the regions involved in  the  belt  and  road  initiative. Sustainability , 11 (6187), 1–14.
Shmal,  V.,  Prokofieva,  E.,  &  Aysina,  L.  (2018). Determining  the  available  throughput  capacity  of the  railways  using  simulation  for  intelligent management of the transportation process. MATEC Web of Conferences , 2 (239), 1–7.
Suriwati,  L.  M.,  Osawa,  T.,  &  Mahendra,  M.  S. (2004). Study of total suspended matter transportation  and  circulation  in  jakarta  bay  using numerical simulation and satellite data. Ecotrophic ,
5 (1), 51–56.
Wicaksono, Y. I., Indriastuti, A. K., & Riyanto, B. (2017).  Perubahan  pola  pergerakan  pada  Simpang Kalibanteng akibat penerapan manajemen dua arah pada  flyover. Media  Komunikasi  Teknik  Sipil , 23 (1), 48.
https://doi.org/10.14710/mkts.v23i1.14695