## PEMROSESAN JUMLAH DAN JENIS KENDARAAN BERDASARKAN VIDEO IMAGES (STUDI KASUS: JLN. T. NYAK ARIEF JEULINGKE,
KOTA BANDA ACEH)
Said Amir Azan a,* , Yusria Darma a , Furi Nurul Akla b , Aqlima Putri a a Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh
b Mahasiswa Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh *Corresponding author, email address: saidamirazan@usk.ac.id
A R T I C L E     I N F O

## A B S T R A C T
Article History: Transportation  problems  are  currently  getting  more  complicated  and complex  so  it  will  be  very  difficult  if  you  still  rely  on  conventional management,  so  information  technology  applications  are  needed  to  help the  traffic  control  process.  One  of  them  is  the  use  of  video  cameras  in monitoring and monitoring traffic on the road. This study aims to obtain a system  to  detect  the  number  and  type  of  vehicles  using  software  Matlab Simulink  based  on  video  images.  The  data  used  in  this  study  are  traffic recording data on Jalan T. Nyak Arief, Jeulingke, Banda Aceh City. Data were collected on Saturday, June 20, 2020. Data analysis was carried out by two methods, namely by manual calculation and using software Matlab Simulink and the duration of the video input used for analysis between the two  methods  for  5  minutes.  The  results  of  analysis  based  on  manual calculations obtained data on the number and types of vehicles as a whole amounted  to  182  vehicles,  where  the  number  of  light  vehicles  /Light Vehicle (LV) 60 vehicles, heavy vehicles /Heavy Vehicle (HV) 1 vehicle, and motorcycle /Motor Cycle (MC) 121 vehicles. While the results of the analysis based Software Matlab Simulink obtained data on the number and types of vehicles as a whole amounted to 170 vehicles where the number of  light  vehicles  /Light  Vehicle  (LV)  65  vehicles, heavy  vehicles  /Heavy Vehicle (HV) 1 vehicle, and motorcycle /Motor Cycle (MC ) 104 vehicles. Based  on  the  MAPE  equation  for  the  number  of vehicles,  the  percentage level  of  accuracy  between  manual  calculations  using  software  Matlab Simulink  for  lane  1  is  99.03%,  lane  2  is  98.18%  and  lane  3  is  99.30%. while  the  percentage  obtained  for  the  types  of  vehicles  for  light  vehicles /Light  Vehicle  amounted  to  99.25%,  for  heavy  vehicles  /Heavy  Vehicle (HV) of 100%, and for motorcycle /Motor Cycle (MC) 98.49%. Based on the  percentage  results  obtained,  it  can  be  concluded  that  the  program created  using  the  software  Matlab  Simulink  can  be  used  to  measure  the number and type of vehicles.
Received 27 November 2023 Accepted 20 December 2023 Online 30 December 2023

## Keywords:
Traffic Monitoring System Count of Vehicles Types of Vehicles Matlab Simulink Mean Absolute Percentage
Error (MAPE)
©2023 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Intelligent  transportation  systems (ITS)  dikembangkan  dengan  proses  integrasi  dari  teknologi, telekomunikasi,  elektronika  dan  informatika  melalui software atau hardware dengan  rekayasa transportasi,  untuk    merencanakan,  merancang,  mengoperasikan,  memelihara  serta  mengelola  sistem transportasi  guna  memecahkan  masalah  terkait  transportasi.  Pelaksanaan  penataan  ruang  adalah  upaya pencapaian tujuan penataan ruang melalui  pelaksanaan perencanaan tata ruang, pemanfaatan ruang, dan pengendalian  pemanfaatan  ruang  (Anonim,  2009).  Pemanfaatan  jalan  sangat  tergantung  kepada

## 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
kemampuan  dan  keterbatasan  manusia  sebagai  pemakai  jalan,  baik  sebagai  pengendara  kendaraan, ataupun sebagai pejalan kaki ( pedestrian ) (Prasetyanto, 2019).
Komponen utama dari ITS adalah pengamatan lalu lintas, pengendalian dan manajemen waktu nyata ( real  time ),  serta  teknologi  deteksi  dan  pengawasan  kendaraan.  Pengembangan  sistem  seperti  ini  telah berevolusi  untuk  menangani  masalah  lalu  lintas  yang  dapat  membantu  mengurangi  kemacetan,  waktu tempuh perjalanan, meningkatkan keselamatan lalu lintas dan sistem pemantauan kendaraan dalam waktu nyata ( real time ) (Azan dan Malahayati, 2000).
Implementasi  ITS  di  Negara  maju,  terbukti  bisa  memberikan  hasil  yang  cukup  signifikan  terhadap peningkatan  kinerja  sistem  jaringan  transportasi  jalan,  seperti  peningkatan  akan  hal;  mobilitas, aksesibilitas,  dan  pengurangan  kecelakaan,  serta  ramah  terhadap  lingkungan  (Vanderschuren  dan Muberuka,  2007).  ITS  diperlukan  karena  dapat  mengefisienkan  sistem  transportasi  jalan  serta meningkatkan kapasitas jalan yang ada.
Dalam  dekade  mendatang,  permasalahan  transportasi  semakin  rumit  dan  kompleks  sehingga  akan sangat  sulit  jika  masih  mengandalkan  manajemen  konvensional,  maka  diperlukan  aplikasi  teknologi informasi  untuk  membantu  proses  pengendalian  lalu  lintas  (Hobbs,  1995).  Salah  satu  permasalahan  di Kota Banda Aceh saat ini adalah kurangnya pengelolaan sistem transportasi sehingga menyebabkan para pengguna jalan kekurangan informasi mengenai keadaan lalu lintas dalam waktu nyata (real tim e). Oleh karena  itu  perlu  diubah  teknologi  informasi  dengan  cara  menerapkan  sistem  transportasi  cerdas  dengan menyediakan informasi  perjalanan secara real  time . Maka permasalahan yang akan dibahas  dalam studi ini  adalah  penerapan  sistem  transportasi  cerdas  untuk  mendeteksi  jumlah  dan  jenis  kendaraan  sehingga para pengguna jalan mendapatkan informasi perjalanan secara real time yang dapat diakses setiap saat.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1  Volume Lalu Lintas
Volume lalu lintas diartikan sebagai jumlah kendaraan yang melintasi  suatu titik di  jalan per  lajur atau dalam interval waktu tertentu (Roger dkk., 2004:106). Satuan volume dinyatakan dalam kendaraan persatuan  waktu  (jam/hari).  Aliran  lalu  lintas  pada  suatu  pias  jalan  terdapat  bermacam-macam  jenis kendaraan,  baik  kendaraan  ringan,  kendaraan  berat  dan  juga  kendaraan  tidak  bermotor.  Sesuai  MKJI 1997 (Direktorat Bina Marga, 1997), komposisi lalu lintas terdiri dari:
1. Kendaraan ringan/ Light Vehicle (LV)
2. Kendaraan berat/ Heavy Vehicle (HV)
3. Sepeda motor/ Motor Cycle (MC)
4. Kendaraan tidak bermotor/ Un Motorized (UM)

## 2.2  Kecepatan Lalu Lintas
Menurut    Roger  dkk.  (2004:  106),  kecepatan  didefinisikan  sebagai  laju  pergerakan  dalam  jarak persatuan  waktu.  Kendaraan  yang  bergerak  dalam  suatu  aliran  lalu  lintas  memiliki  kecepatan  yang berbeda sehingga aliran lalu lintas memiliki bentuk distribusi kecepatan kendaraan individual. Kecepatan dapat didefinisikan dengan persamaan 1.
= (1)
Keterangan :
S   = Kecepatan Lalu Lintas (km/jam) d = Jarak tempuh kendaran (km, m )
t = Waktu tempuh kendaraan (jam)

## 2.3  Kepadatan/ density
Kepadatan  didefinisikan  sebagai  jumlah  kendaraan  yang  menempati  suatu  panjang  jalan  atau  lajur pada  suatu  waktu  tertentu.  Kepadatan  rata-  rata  dinyatakan  dalam  kendaraan  per  mil  (kend/mil). Kepadatan sulit diukur secara langsung di lapangan, sehinga kepadatan dihitung dari nilai kecepatan dan arus, menurut  Tamin  (2003),  hubungan antara  kecepatan,  volume  dan kepadatan  lalu lintas  ditunjukkan oleh persamaan 2.
= (2)
Keterangan:
V   = arus lalu lintas (smp/jam)
D   = kepadatan lalu lintas (smp/km) S   = kecepatan kendaraan (km/jam)

## 2.4  Teori Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Menurut  Pakaja  dkk.  (2012), Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  merupakan  pengukuran kesalahan yang menghitung ukuran penyimpangan/ error antara data aktual dengan data peramalan. Mean Absolute  Percentage  Error dihitung  dengan  menggunakan  kesalahan  absolut  pada  tiap  periode  dibagi dengan  nilai  observasi  yang  nyata  untuk  periode  waktu  tertentu.  Kemudian  merata-ratakan  kesalahan persentase absolut tersebut. Persamaan 3 memperlihatkan rumus Mean Square Error .
= ∑ | | 100% = ∑ | − | 100% (3)
Keterangan:
Xi   = data aktual pada periode i Fi   = data yang dihitung menggunakan model ( software ) n = banyaknya data

## 2.5  Video Image Processing
Menurut Arsyad (2011 :  49)  menyatakan bahwa video merupakan gambar-gambar dalam frame , di mana frame demi frame diproyeksikan  melalui  lensa  proyektor  secara  mekanis  sehingga  pada  layar terlihat gambar hidup. Video adalah teknologi untuk menangkap, merekam, memproses, mentransmisikan dan menata ulang gambar bergerak. Video juga bisa diartikan sebagai gabungan dari gambar-gambar mati yang  dibaca  secara  berurutan  dalam  suatu  waktu  dengan  kecepatan  tertentu.  Sebuah  video  memiliki beberapa gambar yang terurut dengan jumlah frame tertentu tiap detik.
Menurut  Hanafiah  (2013),  sensor  kamera  penghitung  kendaraan  otomatis  adalah  sensor  pendeteksi kendaraan  berupa virtual  loop sehingga  akan  mempermudah  proses setting karena  tidak  akan mengganggu sesuatu di permukaan perkerasan. Alatnya akan dipasang di atas ruas yang akan ditinjau dan cara perhitungannya adalah dengan membaca panjang kendaraan.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1  Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  ruas  Jalan  T.  Nyak  Arief,  Jeulingke  Kota  Banda  Aceh,  Indonesia, seperti  diperlihatkan  oleh  Gambar  1.  Dengan  tipe  jalan  enam  lajur  terbagi  (6/2  D),  kelas  jalan  I, merupakan  jalan  arteri  primer  (Kementerian  Perhubungan,  2000).  Perlu  untuk  mengetahui  kondisi lapangan yang sebenarnya agar dalam melakukan pengambilan data dapat menghasilkan data yang akurat.

## 3.2  Jenis dan Sumber Data
Terdapat dua jenis data dalam penelitian ini  yaitu data primer dan data sekunder. Data primer yang dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data  lalu  lintas  pada  ruas  Jalan  T.  Nyak  Arief,  Jeulingke  Kota
Banda  Aceh.  Yang  kedua  yaitu  data  sekunder  merupakan  data  yang  diperoleh  dari  instansi  terkait. Berdasarkan  Keputusan  Menteri  Perhubungan  No.1  Tahun  2000  dan  Qanun  Kota  Banda  Aceh  No  4 Tahun 2009, jalan T. Nyak Arief dikelompokkan ke dalam jalan kelas III, merupakan jalan utama yang berfungsi sebagai Arteri Sekunder.
Gambar 1. Lokasi Penelitian (Jalan T. Nyak Arief)

## 3.3  Teknik Pengumpulan Data
Pengambilan  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dilakukan  pada  hari  Sabtu  tanggal    20  Juni 2020 pada pukul 12.00 – 13.00 WIB, dimana data rekaman tidak dipengaruhi oleh bayangan. Alat yang diperlukan diantaranya adalah alat ukur seperti meteran untuk mendapatkan jarak yang digunakan untuk penentuan daerah Region Of Interest yaitu daerah yang diinginkan dalam proses pendeteksian kendaraan dan  juga  kamera  video  untuk  merekam  arus  lalu  lintas.  Terdapat  beberapa  langkah  yang  perlu dipersiapkan sebelum melaksanakan survei, antara lain:
1. Menentukan daerah yang diinginkan untuk proses pendeteksian;
2. Mempersiapkan kamera video;
3. Menetapkan waktu pengambilan data survei; dan
4. Melaksanakan survei dengan cara merekam arus lalu lintas.

## 3.4  Teknik Analisis
Analisis data pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Software Matlab sebagai perangkat lunak.  Didalam  program  Matlab  terdapat  program  tambahan  yaitu Simulink yang  digunakan  untuk pendeteksian  jumlah  dan  jenis  kendaraan.  Secara  garis  besar  sistem  yang  dibangun  disajikan  dalam bentuk diagram blok yang ditunjukan seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram blok sistem untuk pemantauan parameter lalu lintas.
Komputer  mengolah data dari kamera
Output berupa jenis dan jumlah
kendaraan Proses Komputansi Kamera merekam video lalu lintas
Berdasarkan gambar diatas dapat dijelaskan bahwa sistem pemantauan lalu lintas untuk mendeteksi jumlah dan jenis kendaraan dimulai dengan merekam  kondisi lalu lintas pada ruas Jalan T. Nyak Arief, Jeulingke Kota Banda Aceh menggunakan kamera video. Tahapan selanjutnya yaitu menginput data lalu lintas dari kamera ke komputer untuk di  proses. Hasil dari proses komputerisasi didapatkan jumlah dan jenis kendaraan yang terdeteksi di daerah penelitian.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1  Perhitungan Manual
Analisis data secara manual  dilakukan dengan mengkalkulasi data yang telah didapat. Pengamatan dilakukan  dengan  menghitung  jumlah  dan  jenis  kendaraan  pada  masing-masing  lajur  yang  dipantau melalui rekaman video pada lokasi penelitian. Terdapat 3 lajur dalam penelitian ini, dimana lebar setiap lajurnya yaitu 3,5 m. Hasil rekapitulasi perhitungan jumlah dan jenis kendaraan berdasarkan perhitungan manual dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1 . Rekapitulasi jumlah kendaraan berdasarkan perhitungan manual
Periode (detik) Jumlah Kendaraan Total kend/menit Lajur 1 Lajur 2 Lajur 3 00.00-00.59 4 12 3 19 00.59-01.59 12 26 17 55 01.59-02.59 4 10 7 21 02.59-03.59 7 17 12 26 03.59-04.59 10 19 22 51 Total 37 84 61 182
Tabel 2 . Rekapitulasi jenis kendaraan berdasarkan perhitungan manual Periode (detik) Jenis Kendaraan Total kend/menit Lajur 1 Lajur 2 Lajur 3 MC LV HV MC

## LV
HV MC LV HV 00.00-00.59 4 0 0 10 2 0 1 2 0 19 00.59-01.59 12 0 0 22 4 0 5 12 0 5 01.59-02.59 4 0 0 8 2 0 2 5 0 21 02.59-03.59 7 0 0 13 4 0 5 6 1 36 03.59-04.59 9 1 0 11 8 0 8 14 0 51 Total 36 1 0 64 20 0 21 39 1 182

## 4.2  Hasil Perhitungan Matlab Simulink
Sistem  deteksi  lalu lintas  yang  dikembangkan  pada  penelitian  ini  mengiplementasikan  penggunaan kamera  untuk mempelajari arus lalu lintas. Garis-garis imajiner digunakan sebagai sensor di jalan raya. Garis-garis imajiner tersebut kemudian dimasukkan ke dalam gambar video sebagai garis referensi untuk mempersentasikan  sensor,  seperti  tertera  pada  Gambar  3.  Gambar  direkam  dengan  kamera  CCTV  dan kemudian difilter. Blockset permrosesan video kemudian digunakan untuk memproses gambar sehingga didapatkan  informasi  lalu  lintas,  seperti  tertera  pada  Gambar  4.  Program  digunakan  untuk  menghitung jumlah dan jenis kendaraan.

## 4.2.1  Jumlah Kendaraan
Pada  simulasi  program ini,  model akan menghitung  jumlah  kendaraan  saat kendaraan  menyentuh garis referensi. Dalam hal ini garis referensi yang digunakan untuk menghitung jumlah kendaraan yaitu
line  1.  Model  bekerja  berdasarkan  waktu,  t  penghitung  dimulai  ketika  kendaraan  di  tempat  kejadian menyentuh  garis  referensi.  Jika  t  lebih  besar  dari  0,  model  akan  dihitung  sebagai  satu  kendaraan.  Jika kendaraan menyentuh  dua garis  acuan  diantara  dua  garis,  jumlah  kendaraan  akan  dihitung  sebagai  dua, tetapi nantinya program akan berkurang menjadi satu karena tidak mungkin ada dua kendaraan pada titik yang  sama.  Hasil rekapitulasi  perhitungan jumlah  dan  jenis  kendaraan menggunakan software disajikan dalam Tabel 3 dan Tabel 4.
Gambar 3. Ilustrasi Sensor Garis Imajiner dalam Gambar Video
Gambar 4. Model Hitungan Jumlah Kendaraan Termasuk  Deteksi Zigzag

## 4.2.2  Jenis Kendaraan
Identifikasi jenis kendaraan didasarkan pada jumlah garis acuan yang disentuh kendaraan pada saat bersamaan. Untuk sepeda motor, ada dua garis; untuk mobil terdiri dari tiga jalur dan truk serta bus akan menyentuh  semua  jalur  pada  saat  yang  bersamaan.  Garis  referensi  untuk  menghitung  mulai  dari  line  2, line 3, dan sampai line 6.
1. Sepeda Motor/ Motor Cycle
Untuk mendeteksi sepeda motor, model ini bekerja berdasarkan line 2 (a2, b2, c2, d2, e2, f2) – line 3 (a3, b23, c3, d3, e3, f23), line 1 dan line 4 harus nol sebagai jarak antara kendaraan berikut. Untuk model ini line 5 dan line 6 bebas.
2. Kendaraan ringan/ Light Vehicle
Untuk mendeteksi sebuah mobil, model ini bekerja bedasarkan line 2 (a2, b2, c2, d2, e2, f2) – line 3 (a3, b3, c3, d3, e3, f3) – line 4 (a4, b4, c4, d4, e4, f4) – line 5(a5, b5, c5, d5, e5, f5)  nilainya lebih besar dari 0, line 1 dan line 6 harus nol sebagai jarak antara kendaraan berikut.
3. Kendaraan berat/ Heavy Vehicle
Untuk  mendeteksi  bus/truk,  model  ini  bekerja  berdasarkan semua jalur  dimulai  dari  line  1  (a1,  b1, c1, d1, e1, f1) – line 6 (a6, b6, c6, d6, e6, f6), nilainya lebih besar 0.
Tabel 3 . Hasil rekapitulasi jumlah kendaraan menggunakan software Periode (detik) Jumlah Kendaraan Total kend/menit Lajur 1 Lajur 2 Lajur 3 00.00-00.59 3 14 7 24 00.59-01.59 12 26 16 56 01.59-02.59 5 14 5 24 02.59-03.59 7 11 14 32 03.59-04.59 4 12 18 34 Total 31 79 60 170 Tabel 4 . Hasil rekapitulasi jenis kendaraan menggunakan software Periode (detik) Jenis Kendaraan Total kend/menit Lajur 1 Lajur 2 Lajur 3 MC LV HV MC LV HV MC LV HV 00.00-00.59 3 0 0 11 3 0 3 4 0 24 00.59-01.59 12 0 0 21 7 0 4 12 0 56 01.59-02.59 5 0 0 11 3 0 0 5 0 24 02.59-03.59 7 0 0 8 3 0 6 7 1 32 03.59-04.59 3 1 0 5 7 0 5 13 0 54 Total 30 1 0 56 23 0 18 41 1 170
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  dan  analisis  data  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  maka  pada bagian  ini  dapat  dilakukan  pembahasan  mengenai  jumlah  dan  jenis  kendaraan  pada  ruas  Jalan  T.  Nyak Arief,  Jeulingke  Kota  Banda  Aceh  berdasarkan  hasil  perhitungan  manual  dan  dengan  menggunakan simulasi  matlab  Simulink.  Penelitian  dilakukan  dengan  interval  waktu  yang  sama  antara  perhitungan manual  dan  perhitungan  menggunakan Software Matlab Simulink .  Waktu  diatur  selama  5  menit  (300 detik) untuk pengumpulan data. Semua data dikumpulkan dengan kondisi yang sama di tiga lajur. sistem ini mampu  mendeteksi setiap  jumlah  dan jenis  kendaraan  yang melewati sensor.  Data aktual  kendaraan yang  diperoleh  dengan  perhitungan  manual  dari  rekaman  video  kemudian  dibandingkan  dengan perhitungan yang didapatkan dari Software Matlab Simulink seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5 dan 6.
Tabel 5 . Perbandingan dan tingkat keakuratan dalam menghitung Jumlah Kendaraan Jumlah kendaraan Manual Software Lajur 1 Lajur 2 Lajur 3 Lajur 1 Lajur 2 Lajur 3 Total 37 84 61 31 79 60 MAPE 0.97 1.82 0.70 % Akurat 99.03 98.18 99.30 Tabel 6 . Perbandingan dan tingkat keakuratan dalam menghitung Jenis Kendaraan Jenis kendaraan Manual Software MC LV HV MC LV HV Total 121 60 1 104 65 1 MAPE 1.51 0.75 0.00 % Akurat 98.49 99.25 100.00
Berdasarkan persamaan Mean Absolut Percentage Error (MAPE) untuk jumlah kendaraan diperoleh persentase  tingkat  keakuratan  hasil  antara  perhitungan  manual  dengan  menggunakan Software Matlab Simulink untuk lajur 1 sebesar 99.03%, untuk lajur 2 sebesar 98.18% dan untuk lajur 3 sebesar 99.30%. Sedangkan  untuk  kendaraan  ringan/ Light  Vehicle (LV)  sebesar  99.25%,  untuk  kendaraan  berat/ Heavy Vehicle (HV) sebesar 100%, dan untuk sepeda motor/ Motor Cycle (MC) sebesar 98.49%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian dan pengolahan data yang telah diteliti pada bab-bab sebelumnya, menghasilkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  berhasil  mendapatkan  suatu  sistem  untuk  mendeteksi  jumlah  dan  jenis  kendaraan menggunakan Software Matlab Simulink berdasarkan video images .
2. Hasil jumlah dan jenis kendaraan yang didapat menggunakan Software Matlab Simulink selama 300 detik  berjumlah  170  kendaraan  dimana  kendaraan  ringan/ Light  Vehicle (LV)  berjumlah  65 kendaraan,  kendaraan  berat/ Heavy  Vehicle (HV)  berjumlah  1  kendaraan,  dan  sepeda  motor/ Motor Cycle (MC) berjumlah 104  kendaraan.
3. Hasil jumlah dan jenis kendaraan yang didapat dari perhitungan manual secara keseluruhan selama lima menit berjumlah 182 kendaraan dimana jumlah kendaraan ringan/ Light Vehicle (LV) berjumlah 60 kendaraan, kendaraan berat/ Heavy Vehicle (HV) berjumlah 1 kendaraan, dan sepeda motor/ Motor Cycle (MC) berjumlah 121 kendaraan.
4. Berdasarkan  persamaan  MAPE  untuk  jumlah  kendaraan  diperoleh  persentase  tingkat  keakuratan hasil  antara  perhitungan  manual  dengan  menggunakan Software Matlab Simulink untuk  lajur  1 sebesar 99.03%, untuk lajur 2 sebesar 98.18% dan untuk lajur 3 sebesar 99.30%.
5. Berdasarkan persamaan MAPE untuk jenis kendaraan diperoleh persentase tingkat keakuratan hasil antara  perhitungan  manual  dengan  menggunakan Software Matlab Simulink untuk  kendaraan ringan/ Light  Vehicle (LV)  sebesar  99.25%,  untuk  kendaraan  berat/ Heavy  Vehicle (HV)  sebesar 100%, dan untuk sepeda motor/ Motor Cycle (MC) sebesar 98.49%.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  saran  yang  diberikan  untuk  penelitian  selanjutnya  yang  berhubungan dengan penelitian ini sebagai berikut:
1. Diharapkan penelitian ini dapat dilanjutkan oleh peneliti lainnya untuk mengukur parameter arus lalu lintas yang lain menggunakan Software Matlab Simulink.
2. Diharapkan penelitian ini dapat dilanjutkan untuk menghitung jenis kendaraan lainnya karena dalam penelitian ini masih terdapat keterterbatasan dalam klasifakasi jenis kendaraan.
3. Sebagai  referensi  untuk  penelitian  sejenis  oleh  peneliti  selanjutnya  dan  sebagai  wadah  ilmu  yang bermanfaat kepada pembaca.
4. Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  masukan  terhadap  pihak  terkait  dalam  perhitungan parameter lalu lintas.
5. Hasil dari penelitian ini dapat dikombinasikan dengan data lainnya sehingga dapat bermanfaat untuk peningkatan  kinerja  sistem  jaringan  transportasi  jalan  yaitu;  mobilitas,  aksesibilitas,  pengurangan kecelakaan, serta ramah terhadap lingkungan.
6. Dapat  melihat  faktor  pengaruh  kepemilikan  kendaraan  bermotor  (kendaraan  pribadi)  terhadap penggunaan biaya transportasi yang dikeluarkan setiap bulannya (Putri dkk., 2020).

## DAFTAR PUSTAKA
Anonim. 2009. Qanun Kota Banda Aceh No 4 Tahun 2009 Tentang Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Banda Aceh , Banda Aceh.
Arsyad, A. 2011. Media Pembelajaran . PT. Raja Grafindo Persada. Jakarta.
Azan,  S.  A.,  Malahayati,  N.  2000. Sistem  Pemantauan  Lalu  Lintas  Secara  Automatic  dan  Real-Time . Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala.
Direktorat Bina Marga, Departemen Pekerjaan Umum. 1997. Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) , Jakarta.
Hanafiah, D. 2013. Evaluasi Model Fisik System Informasi Dini Lalu Lintas . Adika CV, Bandung. Hobbs, F. D. 1995. Perencanaan dan Teknik lalu lintas . Penerbit Gadjah Mada, Yogyakarta.
Kementerian Perhubungan. 2000. Keputusan Menteri Perhubungan No.1 Tahun 2000 Tentang Penetapan Kelas Jalan di Pulau Sumatera . Jakarta.
Pakaja, F., Naba, A., Purwanto. 2012. Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor. Jurnal EECCIS . 6(1).
Putri, A., Sugiarto, S., Saleh, S. M., Basrin, D. 2020. Travel Cost Budget Distributions among Household Life Stages  Considering Bus Users in  Banda Aceh. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering . 933, 012012.
Prasetyanto, D. 2019. Rekayasa Lalu Lintas dan Keselamatan Jalan . Penerbit Itenas. Bandung.
Roger P., Prassas, Elena S., McShane, W. R. 2004. Traffic Engineering . Third Edition. Pearson Education Inc., Upper Saddle River, New Jersey, USA.
Tamin, O. Z. 2003. Perencanaan dan Pemodelan Transportasi . Institut Teknologi Bandung, Bandung. Vanderschuren,  M.,  Muberuka,  M.  2007.  Micro-Simulation  Modelling  Of  ITS  Measures  On  The  Ben Schoeman  Highway. Proceedings  of  the  26th  Southern  African  Transport  Conference .  9-12  July, Pretoria, South Africa.