Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Analisa Kebisingan di Ruas Jalan Arteri Kota Surabaya Serta Korelasinya Dengan Nilai Volume Lalu Lintas
Zetta Rasullia K 1 ,Cintantya Budi C. 2 ,Hendrata Wibisana 3,*
Program Studi Teknik Sipil UPN Veteran Jawa Timur ,Surabaya 1,2,3

## Koresponden*, Email: hendrata2008@gmail.com
Info Artikel Abstract
Diajukan                            15 Juli 2019
Diperbaiki                    31 Januari 2020 Disetujui                              8 Juli 2020
Keywords: noise level, degree of saturation, multiple regression, sound level meters.
Sound pollution is a negative impact that occurs from the accumulation of the number of vehicles  on  a  road  where  vehicles  with  each  other  crammed  together  to  be  able  to  drive without  slowing  down.  This  study  aims  to  map  the  value  of  noise  caused  by  motorized vehicles on arterial roads in the West Surabaya region. As for the method used to do the mapping  is  the  application  of  geographic  information  systems  based  on  primary  data obtained in the form of vehicle volume and noise values measured by the tool sound level meter, analysis is done using multiple regression and correlation analysis with distribution t. The results obtained from this study are mathematical models of noise on various types of vehicles as well as a correlation model of noise with a degree of saturation. From this study it can be concluded that there is a positive correlation of noise with the degree of saturation where the mathematical model obtained Noise = 137.45 * DS + 34.76, for each increase in the degree of saturation will increase the noise value, in other words the degree of saturation is directly proportional to noise
Kata  kunci:  nilai  kebisingan,  derajad kejenuhan,  regresi  berganda,  sound  level meter
Abstrak
Polusi  suara  merupakan  dampak  negatip  yang  terjadi  dari  penumpukan  jumlah kendaraan pada suatu ruas jalan dimana kendaraan yang satu dengan yang lainnya saling berjejal  untuk  dapat  melaju  tanpa  adanya  perlambatan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memetakan nilai kebisingan yang diakibatkan oleh kendaraan bermotor pada ruas jalan arteri  di  wilayah  Surabaya  Barat,  adapun  metode  yang  digunakan  untuk  melakukan pemetaan  adalah  dengan  aplikasi  sistem  informasi  geografis  berbasis  data  primer  yang diperoleh dilapangan berupa volume kendaraan dan nilai kebisingan yang diukur dengan alat  sound  level  meter  ,  analisis  dilakukan  dengan  menggunakan  regresi  berganda  dan analisa korelasi dengan distribusi t . Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah model matematis  kebisingan  terhadap  berbagai  jenis  kendaraan  serta  model  korelasi  antara kebisingan dengan derajad kejenuhan. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa ada korelasi  yang  positip  kebisingan  dengan  nilai  derajad  kejenuhan  dimana  dari  model matematis  yang  diperoleh  Noise  =  137.45*DS  +  34.76,  untuk  tiap  kenaikan  derajad kejenuhan  akan  memperbesar  nilai  kebisingan  (Noise),  dengan  kata  lain  derajad kejenuhan berbanding lurus dengan kebisingan.
1. Pendahuluan
Surabaya  Barat  merupakan  daerah  yang  memiliki dinamisasi pertumbuhan lalu lintas yang cukup pesat. Hal ini ditandai dengan semakin banyaknya pembangunan peruma- han  dan  pertokoan  serta  keberadaan  mal,  disamping  itu pertumbuhan kendaraan yang melintas pada daerah tersebut relative berkembang pesat dari tahun ke tahun. Efek samping dari  pertumbuhan  kendaraan  yang  pesat  adalah  semakin banyaknya jumlah kendaraan yang melintar pada jalur jalan arteri  di  wilayah  Surabaya  Barat  khususnya  pada  jam-jam sibuk baik di pagi hari saat berangkat untuk bekerja maupun saat  sore  hari  pada  saat  pulang  kerja.  Dengan  semakin banyaknya  kendaraan  yang  melintar  pada  ruas  jalan  arteri maka dapat dipastikan bahwa kemacetan akan sering terjadi, kendaraan yang melintas memiliki kecepatan yang berbeda- beda  tergantung  kepada  perilaku  pengemudi  kendaraan,
sehingga  dengan  perbedaan  kecepatan  kendaraan  maka volume kendaraan yang ada pada ruas jalan akan bervariasi, dan  fenomena  inilah  yang  sering  menyebabkan  kemacetan dimana  pengemudi  yang  tergesa-gesa  tidak  akan  memper- lambat  kendaraan  namun  akan  menaikkan  kecepatan kendaraan  yang  beresiko  terjadinya  kecelakaan  ataupun perlambatan  kendaraan  lainnya  [1]–[3].  Sudah  banyak peneliti  yang  membahas  kemacetan  kendaraan  dengan mengambil  sampel  volume  kendaraan  pada  jam-jam  sibuk, demikian juga dengan penelitian mengenai angka kecelakaan yang  terjadi di  ruas  jalan  arteri  yang melibatkan kendaraan dengan  kendaraan  yang  lainnya  maupun  kendaraan  dengan pejalan kaki ataupun dengan pedagang kaki lima.
Adanya  kemacetan  seringkali  disertai  dengan  penum- pukan  jumlah  kendaraan  pada  rentang  ruas  jalan  yang  ada atau  dapat  dikatakan  jumlah  satuan  mobil  penumpang  per
Zetta Rasullia K dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2018 (329-336) 330
kilometernya sudah mencapai titik jenuhnya. Dan fenomena ini bila dibiarkan terjadi secara terus menerus dengan rentang waktu yang lama akan mengakibatkan kerugian dan dampak polusi lainnya, salah satunya adalah polusi suara yang akan merugikan  para  pengendara  pada  ruas  jalan  tersebut  serta para pejalan kaki disepanjang ruas jalan tersebut  [4]–[6], hal ini  akan  diperparah  apabila  disepanjang  ruas  jalan  tersebut memiliki  perkantoran,  apartemen  dan  mall,  dimana  pada situasi  jalan  tersebut  akan  ramai  dengan  berbagai  jenis kendaraan dengan berbagai tujuan yang mana pada akhirnya akan  terjadi  perlambatan  kendaraan  pada  ruas  jalan  yang berdekatan  dengan  obyek  perkantoran,  apartemen  ataupun mall.
Telah  banyak  penelitian  dilakukan  mengenai  dampak kebisingan akibat transportasi dan volume lalu lintas, dimana hasil yang diperoleh menunjukkan adanya kerugian terhadap para  pengendara  dalam  kendaraan  yang  terbuka  seperti sepeda  motor  maupun  para  pedestrian  [5],  [7],  [8].  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  memetakan  nilai  kebisingan  pada masing-masing  ruas  jalan  arteri  baik  primer  maupun sekunder yang berdekatan atau berhubungan dengan adanya mall dan apartemen atau ruko-ruko. Dimana parameter yang diukur adalah nilai kebisingan dari volume kendaraan yang ada  pada  ruas  jalan  tersebut  serta  nilai  derajad  kejenuhan yang dihitung dari perbandingan volume lalu lintas dan nilai kapasitas masing-masing jalan yang diteliti.

## 2. Metode

## 2.1 Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  mengambil  lokasi  di  wilayah  Surabaya Barat , dimana ruas jalan yang dipilih adalah ruas jalan yang memiliki  volume  lalu  lintas  yang  cukup  tinggi  serta berdekatan  dengan  lingkungan  super  mall,  apartemen  dan pertokoan  besar.  Adapun  ruas  jalan  yang  dimaksud  adalah Jalan Raya Lontar, Jalan Raya HR. Muhammad, Jalan Raya Yono  Suwoyo,  Jalan  Raya  Mayjen  Sungkono  serta  jalan Graha Bukit Darmo seperti yang terlihat pada Gambar 1 .
Untuk titik pengambilan data ditentukan dengan bantuan GPS  navigasi  pada  jalan  raya  yang  diteliti,  dimana  titik tersebut dicatat pada saat pengambilan data lapangan. Titik tersebut berupa koordinat geografis yang terdiri dari lintang dan bujur seperti yang diperlihatkan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Koordinat pengambilan data lapangan Nama Jalan Lintang Bujur Raya Lontar 7 o 17' 1.88" 112 o 40' 4.99" Mayjen Yono Suwoyo 7 o 16' 44.34" 112 o 41' 15.07" H.R.Muhammad 7 o 17' 8.40" 112 o 41' 51.12" Mayjen Sungkono 7 o 17'31.46" 112 o 43' 19.22" Graha Bukit Darmo 7 o 17' 29.84" 112 o 41' 10.52" Raya Dukuh Kupang Barat 7 o 17' 12.35" 112 o 42' 52.99"

## 2.2 Pengukuran Volume Lalu Lintas
Volume  lalu  lintas  diukur  dengan  cara  mencatat pergerakan  kendaraan  di  ruas  jalan  arteri  yang  sudah ditabelkan  pada Tabel  1 .  Masing-masing  tipe  kendaraan seperti  motor  cycle  (MC),  light  vehicle  (LV)  maupun  high vehicle  (HV)  dicatat  selang  waktu  10  menit  dengan  lama pengukuran  2  jam  (120  menit)  sehingga  dari  data  akan diperoleh 12 data dalam satuan kendaraan per 10 menit yang selanjutnya  dikonversi  menjadi  kendaraan/jam.  Setelah  itu satuan kendaraan dikonversi dengan Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) untuk masing-masing tipe kendaraan dan dilakukan perhitungan ulang sehingga diperoleh volume lalu lintas dalam satuan smp/jam.

## 2.3 Pengukuran Kebisingan
Pengukuran kebisingan dilakukan dengan menggunakan alat  Sound  Level  Metering  dengan  satuan  decibel  yang disingkat  db.  Pengukuran  dilakukan  pada  titik  yang  sudah ditentukan  pada  ruas  jalan  yang  dipilih Tabel  1 ,  dimana pengukuran dilakukan sebanyak 3 kali selang 10 menit dan dirata-rata  untuk  kebisingan  yang  terjadi.  Pencatatan dilakukan  selama  2  jam  sehingga  diperoleh  12  data kebisingan.  Data  kebisingan  ini  dianggap  sebagai  variable terikat (dependen variable) dan akan dilakukan perhitungan dengan  analisa  regresi  berganda  dengan  variable  x  adalah jenis kendaraan yang melintas.
Rumus  yang  diajukan  untuk  menganalisa  korelasi  antara kebisingan dengan volume kendaraan adalah : 𝑑𝑏 = 𝑎. 𝑀𝐶 + 𝑏. 𝐿𝑉 + 𝑐. 𝐻𝑉 …………………….……(1) Dimana : db= tingkat kebisingan MC = sepeda motor LV= kendaraan ringan HV= kendaraan berat
a, b, c= koefisien dari masing-masing variable

## 3. Hasil dan Analisa
Dari  hasil  pengukuran  di  lapangan  terhadap  ruas  jalan arteri  yang  diuji  maka  diperoleh  data  untuk  dilakukan perhitungan  untuk  derajad  kejenuhan  dan  data  tersebut dipakai  untuk  mencari  algoritma  matematis  yang  dapat menggambarkan  korelasi  antara  masing-masing  jenis kendaraan dengan kebisingan yang terjadi.
3.1 Pengukuran Derajad Kejenuhan
Hasil yang didapatkan dari pengukuran volume lalu lintas untuk  masing-masing  jenis  kendaraan  diperlihatkan  pada Tabel  2 .  Dimana  pada Tabel  2 tersebut  sudah  merupakan konversi dari satuan kendaraan/jam menjadi smp/jam sesuai dengan aturan konversi yang ada pada MKJI.
Tabel 2. Nilai volume kendaraan untuk tipe kendaraan yang berbeda (MC, LV, HV )
Nama Jalan MC (smp/jam) LV (smp/jam) HV (smp/jam) Raya Lontar 1645 428 14 Mayjen Yono Suwoyo 1258 724 12 H.R.Muhammad 3542 932 24 Mayjen Sungkono 4385 1278 26 Graha Bukit Darmo 852 478 2 Raya Dukuh Kupang Barat 1065 622 4
Dari Tabel  2 terlihat  bahwa  ruas  jalan  yang  memiliki volume  lalu  lintas  terbesar  untuk  tiap  jam  aktifitas  adalah jalan  Mayjen  Sungkono,  dimana  jalan  Mayjen  sungkono adalah  ruas  jalan  utama  yang  menghubungkan  kawasan Surabaya selatan dengan Surabaya barat, disepanjang sisi kiri dan  kanan  dari  ruas  jalan  ini  dipenuhi  dengan  mall  dan pertokoan  yang  relative  besar  sehingga  pergerakan kendaraan yang memadati ruas jalan ini sangat dinamis. Ruas  jalan  yang  tidak  terlalu  ramai  adalah  Graha  Bukit Darmo,  walaupun  termasuk  jalan  utama  untuk  masuk  ke dalam  lingkungan  real  estate  Graha  Family  tetapi  kondisi jalan ini relative tidak banyak dilalui oleh kendaraan besar, lebih banyak didominasi oleh kendaraan ringan dan sepeda motor Tabel 2 .
Tabel 3. Perhitungan Nilai Volume (Q) dan Derajat kejenu- han (DS) [9]
Nama Jalan Q (smp/jam) DS Raya Lontar 2087 0.72 Mayjen Yono Suwoyo 1994 0.34 H.R.Muhammad 4498 0.78 Mayjen Sungkono 5689 0.98 Graha Bukit Darmo 1332 0.46 Raya Dukuh Kupang Barat 1691 0.58
Tabel  3 memuat  tampilan  nilai  volume  lalu  lintas  dan nilai  DS  dari  masing-masing  ruas  jalan  yang  diteliti.  Dari hasil  tersebut  terlihat  bahwa  jalan  Mayjen  Sungkono memiliki nilai DS mendekati 1 yaitu sebesar 0,98. Hal dapat dijelaskan bahwa dengan nilai yang besar mendekati 1 maka jalan Mayjen Sungkono merupakan jalan arteri yang paling padat volume lalu lintasnya dibandingkan dengan jalan yang lainnya,  sedangkan  jalan  raya  Lontar  dan  jalan  H.R. Muhammad  nilai  DS  relative  hampir  sama  mendekati  nilai jenuhnya yaitu 0,8.
Dari Tabel  2 nilai  volume  untuk  masing-masing  jenis kendaraan dilakukan analisa regresi berganda untuk melihat pengaruh dari tipe kendaraan terhadap nilai DS pada Tabel 3 .  untuk  masing-masing  ruas  jalan  yang  ada.  Hasil  dari perhitungan regresi berganda diperlihatkan pada Gambar 1- 3 . Gambar  1 adalah  hasil  perhitungan  derajad  kejenuhan terhadap nilai kendaraan sepeda motor (MC).
Gambar  1. Grafik korelasi antara sepeda motor dengan derajad kejenuhan
Dari Gambar  1 terlihat  bahwa  nilai  DS  hasil  hitungan regresi (predicted DS) tidak selalu lebih tinggi dari DS hasil hitungan insitu, untuk nilai DS yang tertinggi pada Gambar
0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 16 45 12 58 35 42 43 85 85 2 10 65 DS MC DS Predicted DS
Zetta Rasullia K dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2018 (329-336) 332
tersebut terlihat bahwa DS hasil hitungan regresi lebih kecil dibandingkan dengan DS insitu.
Gambar  2. Grafik korelasi antara kendaraan ringan dengan derajad kejenuhan
Gambar  2 memperlihatkan  hasil  yang  relative  sama dengan Gambar 1 sebelumnya dimana nilai DS untuk tipe kendaraan LV, hasil hitungan regresi untuk histogram yang tertinggi  menunjukkan  nilai  yang  lebih  kecil  dibandingkan dengan nilai lapangan (insitu).
Gambar  3 . Grafik korelasi antara kendaraan berat  dengan derajad kejenuhan
Gambar  3 menunjukkan  bahwa  untuk  nilai  HV  yang tinggi  akan  menunjukkan  nilai  DS  yang  tinggi  pula, sedangkan untuk perbandingan antara DS insitu dan DS hasil hitungan  regresi  terlihat  bahwa  pada  histogram  untuk  DS mendekati 1 nilai hitungan regresi menunjukkan hasil yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai DS lapangan. Secara keseluruhan hasil untuk regresi berganda dari masing- masing tipe kendaraan terhadap DS adalah sebagai berikut: DS= 0.00036.MC - 0.000576.LV - 0.0178.HV + 0.548 (2) Dimana: DS= derajad kejenuhan MC = sepeda motor LV = kendaraan ringan HV= kendaraan berat
Nilai korelasi regresi R 2 = 0.88 dengan Standart error sebesar = 0.12 Dari  nilai  R 2 tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  keterwakilan data  lapangan  terhadap  hitungan  regresi  berganda  adalah sebesar  88%  dari  data  lapangan  yang  dapat  diwakilkan kedalam garis regresi yang sudah ditampilkan pada Gambar 1-3 .
Lebih  lanjut  untuk  dapat  mengetahui  mana  nilai  DS  yang melebihi  ekspektasi  dan  mana  yang  kurang  dilakukan perhitungan  analisa  residual,  dimana  hasil  dari  perhitungan tersebut ditampilkan pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Resume Nilai Residual DS lapangan dengan DS
regresi Observation DS Predicted DS regresi Residuals 1 0.72 0.646 0.073 2 0.34 0.372 -0.028 3 0.78 0.863 -0.087 4 0.98 0.932 0.048 5 0.46 0.545 -0.086 6 0.58 0.504 0.080 Sumber : Hasil perhitungan
Dari Tabel 4 dapat dilihat bahwa untuk pengamatan titik ke  1,  4,  dan  6  memiliki  nilai  yang  positip,  hal  ini  dapat dijelaskan  bahwa  nilai  DS  lapangan  melebihi  dari  nilai  DS hasil  regresi,  sedangkan  untuk  titik  ke  2,  3,  dan  5 nilai  DS lapangan  lebih  kecil  dari  nilai  DS  regresi,  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  pada  titik  pengamatan  tersebut  nilai  DS lapangan tidak sesuai ekspektasi sebenarnya.
Pada  persamaan  (2),  model  derajad  kejenuhan  memiliki nilai konstanta sebesar 0,548 disamping nilai koefisien tipe jenis kendaraan. Nilai konstanta 0,548 merupakan nilai awal atau nilai error garis regresi berganda dan bukan merupakan nilai  dari  DS  saat  semua  variable  berharga  nol,  karena  hal tersebut  tidak  dimungkinkan  terjadi,  untuk  fenomena kepadatan jalan jika semua variable kendaraan berharga nol atau  tidak  ada  kendaraan  yang  lewat  pada  ruas  jalan  maka harga DS harusnya juga nol.
Untuk  itu  analisa  lebih  lanjut  perhitungan  dilakukan dengan analisa regresi tanda melibatkan konstanta, dan dari perhitungan  diperoleh  hasil  model  matematis  yang diformulakan adalah:
DS= 0.000103.MC + 0.000554.LV - 0.00274.HV       (3)
0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 42 8 72 4 93 2 12 78 47 8 62 2 DS LV DS Predicted DS 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 14 12 24 26 2 4 DS HV DS Predicted DS
Zetta Rasullia K dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2018 (329-336)
Nilai korelasi regresi R 2 = 0.93 dengan standart error sebesar = 0.25
Pada  persamaan  (3)  dapat  dijelaskan  bahwa  dengan melihat  besaran  nilai  koefisien  masing-masing  tipe  jalan maka yang memiliki pengaruh signifikan terhadap nilai DS adalah kendaraan berat (HV) dengan nilai koefisien sebesar 0.00274.
Adapun gambaran  untuk  masing-masing  tipe kendaraan terhadap nilai DS ditampilkan pada Gambar  4-6 .
Gambar  4. Grafik hubungan antara nilai DS dengan sepeda motor (MC)
Pada Gambar  4 terlihat  bahwa  sama  seperti  analisa dengan melibatkan konstanta, maka pada Gambar 4 nilai DS regresi  (predicted)  tidak  semuanya  melebihi  nilai  DS lapangan,  terlihat  pada  titik  ke  3,  4,  dan  5  nilai  DS  regresi lebih  tinggi  dari  DS  lapangan,  sedangkan  titik  1,  5,  dan  6 terjadi sebaliknya.
Gambar  5. Grafik Hubungan antara nilai DS dengan kenda- raan ringan (LV)
Pada Gambar 5 nilai dari DS regresi memiliki ciri yang sama dengan Gambar 4 sebelumnya, dimana pada titik 2, 3, dan 4 nilai DS lapangan lebih kecil dari nilai DS regresi. Hal ini  juga  dapat  dijelaskan  bahwa  nilai  DS  lapangan  belum cukup untuk mencapai nilai DS hasil hitungan regresi dengan tingkat kesalahan alpha sebesar 5%.
Gambar  6. Grafik hubungan antara nilai DS dengan kendaraan berat (HV)
Gambar  6 memiliki  nilai  yang  hampir  sama  dengan Gambar  4-5 ,  dimana  nilai  DS  regresi  melebihi  nilai  DS lapangan terdapat pada titik pengamatan 2,3 dan 4. Sehingga dari  gabungan Gambar  4-6 dapat  dikatakan  bahwa karakteristik  kenaikan  dan  penurunan  nilai  DS  dipengaruhi oleh semua tipe jenis kendaraan, hanya saja dari persamaan (2) dapat dilihat bahwa kendaraan berat memiliki pengaruh yang  relative  lebih  tinggi  dibandingan  tipe  kendaraan lainnya.  Untuk  resume  nilai  DS  lapangan  dengan  DS  hasil hitungan regresi ditampilkan pada Tabel 5 .
Tabel 5. Resume nilai DS lapangan dengan DS regresi (predicted)
Observation DS Predicted DS lapangan Residuals 1 0.72 0.369 0.351 2 0.34 0.498 -0.155 3 0.78 0.817 -0.041 4 0.98 1.090 -0.109 5 0.46 0.347 0.112 6 0.58 0.444 0.139

## Sumber: Hasil perhitungan
Pada tabel tersebut terlihat jelas bahwa untuk titik 2,3 dan 4  yaitu  untuk  jalan  Mayjen  Yono  Suwoyo,  Jalan  HR Muhammad dan Jalan Mayjen Sungkono nilai DS lapangan lebih kecil daripada nilai DS hasil regresi, hal yang berbeda diperlihatkan pada titik 1, 5 dan 6 dimana nilai DS lapangan lebih besar dibandingkan dengan DS hasil hitungan regresi.
3.2 Hasil Analisa Kebisingan
Untuk  hasil  pengukuran  kebisingan  diperlihatkan  pada Tabel 6 . Pada tabel tersebut terlihat bahwa ruas jalan yang
0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1645 1258 3542 4385 852 1065 DS MC DS Predicted DS 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 428 724 932 1278 478 622 DS LV DS Predicted DS
0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 14 12 24 26 2 4 DS HV DS Predicted DS
Zetta Rasullia K dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2018 (329-336) 334
memiliki kebisingan terbesar  berada pada ruas jalan Lontar dan jalan Mayjen Sungkono dengan nilai masing-masing 63 dan 68.
Tabel 6 . Hasil kebisingan pada ruas jalan arteri di Surabaya Barat
Nama Jalan MC LV HV Noise (db) Raya Lontar 1645 428 14 63 Mayjen Yono Suwoyo 1258 824 12 51 H.R.Muhammad 3542 764 24 54 Mayjen Sungkono 4385 1278 26 68 Graha Bukit Darmo 852 478 2 48 Raya Dukuh Kupang Barat 1065 622 4 50

## Sumber: Hasil pengukuran lapangan
Dengan melakukan perhitungan regresi berganda pada Tabel 6 diperoleh  hasil  berupa  model  matematis  yang  menggam- barkan hubungan volume kendaraan dengan nilai kebisingan.
Noise = 0.00112.MC - 0.00037.LV + 0.439.HV + 37.544  (4) R2 = 0.534
Pada rumus (4) terlihat model matematika untuk nilai volume masing-masing  tipe  kendaraan  sebagai  variabel  tidak tergantung  dengan  kebisingan  (noise)  sebagai  variabel tergantung. Nilai koefisien yang terbesar tanpa melihat tanda negatip dan positip dan konstanta diperoleh nilai 0,439 yang dimiliki oleh variabel kendaraan berat (HV).
Hal  ini  dapat  dijelaskan  bahwa  dengan  pertambahan  satu satuan  dari  kendaraan  berat  maka  nilai  kebisingan  akan meningkat sebesar 0,439.
Gambaran  hubungan  antara  kebisingan  dengan  masing- masing tipe kendaraan diperlihatkan pada Gambar 7-9 .
Gambar  7. Grafik regresi antara kebisingan (noise) dengan sepeda motor (MC)
Gambar 7 memperlihatkan hubungan kebisingan dengan tipe  kendaraan  MC,  dimana  dari  gambar  tersebut  dapat dilihat  bahwa  kebisingan  insitu  memiliki  nilai  yang  lebih besar  dibandingkan  dengan  kebisingan  dari  regresi  multi variabel.
Gambar  8. Grafik regresi antara kebisingan (noise) dengan kendaraan ringan (LV)
Gambar  8 memperlihatkan  hasil  hubungan  kebisingan dengan kendaraan ringan (LV), dimana dari gambar tersebut terlihat bahwa untuk semua titik pengamatan nilai kebisingan insitu  lebih  besar  daripada  nilai  kebisingan  hasil  hitungan regresi multi variabel.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 1645125835424385 852 1065 N o ise (d b ) MC Noise (db) Predicted Noise (db) 0 10 20 30 40 50 60 70 80 428 824 764 1278 478 622 N o ise (d b ) LV Noise (db) Predicted Noise (db)
Zetta Rasullia K dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2018 (329-336)
Gambar  9. Grafik regresi antara kebisingan (noise) dengan kendaraan berat (HV)
Gambar  9 memperlihatkan  grafik  hubungan  antara kebisingan  dengan  kendaraan  berat  (HV),  dimana  seperti yang  berlakuk  untuk  kendaraan  ringan  dan  sepeda  motor, maka  kendaraan  berat  nilai  kebisingan  yang  diperoleh  dari lapangan  (insitu)  secara  keseluruhan  memiliki  nilai  lebih tinggi dibandingkan dengan kebisingan hasil hitungan regresi multi  variabel. Tabel  7 memperlihatkan  resume  dari pengukuran  kebisingan  lapangan  dengan  kebisingan  dari regresi berganda.
Tabel  7. Resume  dari  kebisingan  insitu  dengan  nilai kebisingan hasil regresi multi variabel
Observation Noise (db) Predicted Noise (db) Residuals 1 63 45.39 7.61 2 51 43.92 -2.92 3 54 51.79 -7.79 4 68 53.43 4.57 5 48 39.21 -1.21 6 50 40.27 -0.27 Sumber: hasil perhitungan
Tabel 7 memperlihatkan juga nilai selisih pada masing- masing kebisingan di ruas jalan yang diteliti, dimana untuk ruas jalan yang memiliki nilai negatip yaitu pada titik 2,3  5 dan  6.  Tanda  negatip  dapat  dijelaskan  disini  bahwa  nilai kebisingan  pada  ruas  jalan  tersebut  belum  mencapai  nilai regresinya  atau  nilai  yang  sebenarnya  hasil  olahan  regresi berganda.  Adapun  untuk  ruas  jalan  1  dan  4  masing-masing untuk  jalan  Lontar  dan  Mayjen  Sungkono  memiliki  nilai kebisingan diatas nilai yang diperoleh dari regresi berganda, hal ini member arti bahwa kebisingan pada ruas jalan tersebut diluar dari ambang batas kewajaran dari kebisingan disuatu ruas jalan.
Gambar    10. Grafik  Hubungan  antara  Angka  Kebisingan dengan Derajad Kejenuhan Model Linier
Gambar  10 memperlihatkan  korelasi  diantara  nilai kebisingan  dengan  derajad  kejenuhan  pada  masing-masing ruas jalan yang diteliti. Model matematis yang diperlihatkan adalah model linier dengan persamaan:
𝑁𝑜𝑖𝑠𝑒 = 29.93 ∗ 𝐷𝑆 + 37.03 (5) dengan nilai R 2 = 0.689
Gambar    11 .  Grafik  hubungan  antara  angka  kebisingan dengan derejad kejenuhan model eksponen
Gambar  11 menunjukkan  hasil  korelasi  antara  angka kebisingan  dengan  derajad  kejenuhan  dimana  model matematis  yang  digunakan  adalah  model  eksponen  dengan persamaan:
𝑁𝑜𝑖𝑠𝑒 = 39.94. 𝑒 0.502.𝐷𝑆 (6) Dengan nilai R2 = 0.688

## 4. Simpulan
Dari  hasil  yang  diperlihatkan  pada  masing-masing  ruas jalan arteri maka dapat disimpulkan ruas jalan yang memiliki derajad  kejenuhan  tertinggi  adalah  ruas  jalan  Mayjen Sungkono dengan nilai 0,98. Dan yang memiliki nilai derajat
0 10 20 30 40 50 60 70 80 14 12 24 26 2 4 N o ise (d b ) HV Noise (db) Predicted Noise
(db)
Zetta Rasullia K dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2018 (329-336) 336
kejenuhan terkecil adalah ruas jalan Mayjen Yono Suwoyo dengan nilai derajat kejenuhan 0,34.
Kebisingan  yang  tertinggi  diperoleh  pada  ruas  jalan Mayjen Sungkono dan jalan Raya Lontar dengan nilai rata- rata  68  dan  63,  hal  ini dapat disimpulkan  bahwa  ruas  jalan yang memiliki volume yang tinggi dengan jumlah kendaraan berat  yang  tinggi  pula  akan  memberikan  sumbangan kebisingan yang besar pula.
Nilai  kebisingan  dan  derajad  kejenuhan  memiliki  nilai korelasi  yang  cukup  signifikan  dengan  nilai  korelasi  R2 sebesar  0,689  atau  dapat  dikatakan  ada  sekitar  68.9%  dari data  lapangan  yang  dapat  dijelaskan  kedalam  model persamaan regresi berganda.

## Daftar Pustaka
[1] K.  Mizuno,  “Sae  Technical  The  Effect  of  Vehicle Mass in Car-to-Car Collisions,” Traffic , 1996.
[2] D. Pal and D. Bhattacharya, “Effect of Road Traffic Noise  Pollution  on  Human  Work  Efficiency  in Government  Offices,  Private  Organizations,  and Commercial Business Centres in Agartala City Using Fuzzy  Expert  System:  A  Case  Study,” Adv.  Fuzzy
Syst. , vol. 2012, Jan. 2012.
[3] H.  Wibisana,  N.  Utomo,  and  D.  Wibowo,  “Analisa Perlambatan  Kecepatan  Kendaraan  Di  Penghujung
Traffic Light
Perempatan
Jalan Dengan Menggunakan  Persamaan  Differensial  Derajad  Satu
.,” vol. 15, pp. 61–66, 2017.
[4] E. Göçmen and R. Erol, “The Problem of Sustainable Intermodal  Transportation:  A  Case  Study  of  an International Logistics Company, Turkey,”
Sustainability , vol. 10, no. 11, p. 4268, Nov. 2018.
[5] V.  Pathak,  B.  D.  Tripathi,  and  V.  kumar  Mishra, “Evaluation of traffic noise pollution and attitudes of exposed  individuals  in  working  place,” Atmos. Environ. , vol. 42, no. 16, pp. 3892–3898, May 2008.
[6] J. Andersson, A. Oudin, A. Sundström, B. Forsberg, R. Adolfsson, and M. Nordin, “Road traffic noise, air pollution,  and  risk  of  dementia  –  results  from  the Betula project,” Environ. Res. , vol. 166, p. 334–339, Oct. 2018.
[7] R.  F.  Resende,  P.  T.  V.,  &  Benekohal,  “Effects  of Roadway  Section  Length  on  Accident  Modeling.,” Proc.  Traffic  Congest.  Traffic  Saf.  21st  Century. ,  p. 403–409, 1997.
[8] J. Ma, C. Li, M.-P. Kwan, and Y. Chai, “A Multilevel Analysis  of  Perceived  Noise  Pollution,  Geographic Contexts  and  Mental  Health  in  Beijing,” Int.  J. Environ. Res. Public Health , vol. 15, no. 7, p. 1479, Jul. 2018.
[9] D.  P.  Umum, Manual  Kapasitas  Jalan  Indonesia . Jakarta: Dirjen Bina Marga, 1999.