## ANALISIS KINERJA SIMPANG BERSINYAL PUSAT GROSIR CILILITAN (PGC) JALAN DEWI SARTIKA - JALAN RAYA BOGOR DENGAN METODE PKJI 2014 DAN PEMODELAN MENGGUNAKAN PTV VISSIM
PERFORMANCE ANALYSIS OF CILILITAN WHOLESALE CENTER (PGC) BOGOR STREET –DEWI SARTIKA STREET EAST JAKARTA WITH THE 2014 PKJI METHOD AND MODELING USING PTV
VISSIM
Azia Novia Riza 1 , Adita Utami 2 , Asep Yayat Nurhidayat 3
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Sipil, Universitas Pertamina
2 Dosen Program Studi Teknik Sipil, Universitas Pertamina
3 Perekayasa Badan Riset dan Inovasi Nasional RI, Kementrian Riset dan Teknologi RI Korespondensi: adita.utami@universitaspertamina.ac.id

## ABSTRAK
Simpang bersinyal Pusat Grosir Cililitan (PGC) merupakan salah satu dari 67 lokasi rawan macet yang berada di  Provinsi  DKI  Jakarta,  hal  ini  disebabkan  karena  di  simpang  ini  banyak  terdapat  sentra  usaha  di  Cililitan seperti pabrik, mall, UKM, pasar, pedagang kaki lima, dan sekolah yang beroperasi yang menyebabkan kinerja simpang  menjjadi  buruk.  Kinerja  simpang  yang  buruk  menyebabkan  panjang  antrian,  tundaan,  pemborosan BBM  dan  kehilangan  waktu  akibat  kemacetan.  Penelitian ini  dilakukan  untuk menganalisis  dan  optimalisasi simpang  menggunakan  metode  PKJI  2014  dan  Software  PTV  Vissim  versi  Student.  Berdasarkan  hasil penelitian didapatkan nilai derajat kejenuhan (DS) terbesar yaitu 2,298 skr/jam, panjang antrian (QL) sebesar 130,84  meter,  tundaan  simpang  rata-rata  (D)  terbesar  361,65  dt/skr.  Sedangkan  hasil  salah  satu  optimalisasi kinera  simpang  memberikan  alternatif  untuk  optimalisasi  kinerja  simpang  bersinyal  tersebut  dengan  cara merubah  fase  yang  sebelumnya  4  fase  menjadi  2  fase  dan  menghilangkan  pergerakan  belok  kanan,  dan didapatkan penurunan tundaan menjadi 48,85 detik/skr dan terjadi perubahan dalam kategori kinerja simpang dari LoS F menjadi LoS E.

## Kata Kunci: Derajat Kejenuhan, Kinerja Simpang, Kapasitas. Simpang Bersinyal Tundaan

## ABSTRACT
Pusat  Grosir  Cililitan  (PGC)  signalized  intersection  is  one  of  the  67  traffic-prone  locations  located  in  DKI Jakarta  Province,  this  is  because  in  this  intersection  there  are  many  business  centers  in  Cililitan  such  as factories,  malls,  SMEs,  markets,  street  vendors,  and  schools  that  operate  which  causes  poor  interchange performance. Poor interchange performance leads to queue length, delays, fuel wastage and time loss due to congestion. This research was conducted to analyze and optimize intersections using the PKJI 2014 method and  the  Student  version  of  PTV  Vissim  Software.  Based  on  the  results  of  the  study,  the  largest  saturation degree  (DS)  value  was  obtained,  namely  2,298  skr  /  hour,  queue  length  (QL)  of  130.84  meters,  the  largest average deviation delay (Dsimpang) of 361.65 s / skr. Meanwhile, the results of one of the optimizations of the intersection  provide  an  alternative  to  the  optimization  of  the  interchange  performance  by  changing  the previously 4-phase phase to 2-phase and eliminating the movement of the right turn, and a decrease in delay to 48.85 seconds / skr and a change in the interchange performance category from LoS F to LoS E. Keywords: Capacity, Degree of Saturation, Delay, Intersection Performance, Signaling Interchange
MEDIA ILMIAH TEKNIK SIPIL Volume 11 Nomor 3 September 2023 Hal. 189-198

## PENDAHULUAN
Cililitan merupakan salah satu pusat keramaian  di  Jakarta  timur  yang  terletak  di Kecamatan  Kramat  Jati.  Terdapat  tiga  jalan protokol di Cililitan yaitu Jalan Raya Bogor menuju arah Depok dan Bogor, Jalan Dewi Sartika menuju Ancol,  dan  Jalan  Mayjen  Sutoyo  (Mayjen  Sutoyo) menuju Cempaka Putih dan Tanjung Priok. Cililitan saat ini padat dikarenakan adanya pusat perbelanjaan  yaitu  Pusat  Grosir  Cililitan  (PGC). Selain  itu,  terdapat  banyaknya  sentra  usaha  di Cililitan  seperti  pabrik,  mall,  UKM,  pasar, pedagang  kaki  lima,  dan  sekolah  yang  beroperasi yang  menyebabkan  penumpukan  kendaraan  di Cililitan.    Simpang  Pusat  Grosir  Cililitan  (PGC) yang  terdapat  di  Cililitan  Kramat  Jati  merupakan salah  satu  dari  67  lokasi  rawan  macet  menurut data.jakarta.go.  Simpang  PGC  ini  merupakan simpang  bersinyal  yang  mempunyai  volume  lalu lintas  yang  padat  karena  pada  simpang  ini merupakan  salah  satu  akses  keluar  dan  melintasi Jakarta. Hal ini menyebabkan adanya permasalahan yang  terjadi  di  persimpangan  antara  lain  panjang antrian,  tundaan  dan  rawan  terjadinya  konflik. Akibat  dari  panjang  antrian  dan  tundaan  serta kinerja  simpang  yang  buruk  salah  satunya  adalah kerugian  ekonomi  yang  menurut  Badan  Pengelola Transportas  Jabodetabek  (BPTJ)  untuk  daerah Jabodetabek  kerugian  ekonomi  yang  diakibatkan senilai  Rp.71,4  triliun  per  tahun  yang  salah  satu penyumbangnya merupakan Simpang PGC. Hal ini disebabkan  oleh  pemborosan  bahan  bakar  minyak (BBM)  dan  menurunnya  produktivitas  dikarenakan waktu  masyarakat  yang  terbuang  akibat  terjebak macet.  Maka  dari  itu,  diperlukan  optimalisasi simpang sehingga mengurangi tundaan serta antrian lalu lintas pada persimpangan.
Pemodelan  sistem  lalulintas  merupakan  isu penting  dalam  rekayasa  transportasi  (Zhang  &  Su, 2021),  perencanaan  simpang  yang  merupakan bagian  dari  jaringan  jalan  sebagai  sumber  konflik bagi  pergerakan  lalu  lintas  sebab  merupakan bertemunya  beberapa  pergerakan  kendaraan  maka kapasitas  simpang  menjadi  berkurang  dan  sering terjadinya  kecelakaan  (Wikrama,  2011).  Dengan adanya  pengaturan  maka  konflik  bisa  dikurangi (Rorong  et  al.,  2015),  akibatnya  kapasitas  akan meningkat  dan  dapat  menekan  biaya  operasi kendaraan  dan  waktu  tempuh  (Bawangun  et  al., 2015).  Selain  itu  jika  tanpa  pengaturan  maka  arus yang  datang  dari  arah  minor  akan  sulit  menyela terutama  jika  arus  dari  arah  major  cukup  tinggi
maka arus dari arah minor akan mengalami tundaan yang besar sehingga sangat penting dalam mengatur arus  lalu  lintas,  meningkatkan  layanan  dan keselamatan pengguna jalan  (Di Stasi et al., 2022). Untuk simpang yang tidak bersinyal, lalulintas akan menjadi  rumit  dan  kacau,  resiko  keselamatan  akan turun  teutama  untuk  jalinan  kendaraan  dan  pejalan kaki    (Wang et al., 2021).
Kondisi  kemacetan  yang  terjadi  di  simpang tersebut  akan  meningkatkan  biaya  transportasi pengguna  jalan  yang  pada  ujungnya  akan menurunkan  daya  saing  ekonomi  wilayah.  Hal  ini menunjukan  bahwa  prasarana  jalan  tersebut  tidak mampu mengimbangi beban kendaraan (Suryaningsih  et  al.,  2020).  Oleh  karena  itu  perlu dicarikan  solusi  yang  sesuai  agar  kemacetan tersebut  dapat  ditangani  dengan  baik  dan  mampu memberikan  manfaat  bagi  masyarakat.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  menganalisis  kinerja  simpang bersinyal  Pusat  Grosir  Cililitan  menggunakan metode  PKJI  2014  dan  pemodelan  menggunakan software PTV VISSIM, serta memberikan alternativ perbaikan  simpang  guna  meningkatkan  layanan simpang tersebut dimasa mendatang.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Arus Jenuh Dasar
Arus  jenuh  dasar  (S 0 )  yaitu  besarnya keberangkatan  antrian  dalam  pendekat  selama kondisi ideal (skr/jam).
S 0 = 600 x Le                                      (1)

## Arus Jenuh
Arus jenuh (S, skr/jam) adalah hasil perkalian antara  arus  jenuh  dasar  (S 0 )  dengan  faktor-faktor penyesuaian untuk penyimpangan kondisi eksisting terhadap  kondisi  ideal.  S 0 adalah  S  pada  keadaan lalu  lintas  dan  geometrik  yang  ideal,  sehingga faktor-faktor penyesuaian untuk S 0 adalah satu.
𝑆 = 𝑆 0 × 𝐹 𝐻𝑆 × 𝐹 𝑈𝐾 × 𝐹 𝐺 × 𝐹 𝑃 × 𝐹 𝐵𝐾𝑖 × 𝐹 𝐵𝐾𝑎 (2)
keterangan:
F UK : faktor penyesuaian S 0 terkait ukuran kota F HS : faktor  penyesuaian  S 0 akibat  HS  lingkungan jalan
F G :  faktor  penyesuaian  S 0 akibat  kelandaian memanjang pendekat
F P : faktor penyesuaian S 0 akibat adanya jarak garis
henti F Bka :  faktor  penyesuaian  S 0 akibat  arus  lalu  lintas yang membelok ke kanan F Bki :  faktor  penyesuaian  S 0 akibat  arus  lalu  lintas yang membelok ke kiri

## Waktu Siklus
Waktu  siklus  adalah  urutan  lengkap  dari indikasi  sinyal  (antara  dua  saat  permulaan  hijau yang berurutan didalam pendekat yang sama).
Ct = (3)
Untuk waktu hijau:
Hi = (ct – HH) X (4)

## Kapasitas dan Derajat Kejenuhan
Kapasitas  (C)  adalah  jumlah  lalu  lintas maksimum  yang  dapat  ditampung  oleh  suatu pendekat  dalam  waktu  tertentu.kapasitas  untuk masing – masing pendekat adalah :
Ci = S x H/c (5)
Dimana: Ci = Kapasitas (skr/jam hijau), S = Arus jenuh (skr/jam hijau), g / H = Waktu hijau (detik), c = Panjang siklus (detik).
Derajat Kejenuhan merupakan
perbandingan  dari  perbandingan  volume  arus  lalu lintas  (Q)  terhadap  kapasitas  (C).  Berikut merupakan  persamaan  untuk  menghitung  derajat kejenuhan:
Dj = Q/C                  (6) (2.10) Keterangan: Q : Rasio Volume arus lalu lintas (skr/jam) C : Kapasitas (skr/jam)

## Kinerja Simpang
Kinerja  suatu  simpang  merupakan  suatu  hal penting  dalam  sistem  transportasi  perkotaan.. Adapun beberapa komponen yang digunakan untuk menilai  kinerja  suatu  simpang  bersinyal  meliputi kapasitas,  derajat  kejenuhan,  tundaan  dan  peluang antrian. (Kurnita, 2022)
Tingkat  pelayanan  suatu  simpang  dapat diskalakan  dengan  interval  pada  masing-masing tingkat pelayanan. Tingkat pelayanan pada simpang
tersebut  menurut  Peraturan  Menteri  Perhubungan No.96  Tahun  2015  diklasifikasikan  terdapat  pada Tabel 1.
Tabel 1 Tingkat Pelayanan Berdasarkan Nilai
Tundaan Tingkat Pelayanan  Kondisi Tundaan/kendaraan A X<5 Detik B 5 Detik >X< 15 Detik C 15 Detik > X < 25 Detik D 25 Detik > X < 40 Detik E 40 Detik < X < 60 Detik F X > 60 Detik

## Panjang Antrian
Jumlah rata-rata antrian kendaraan (skr) pada awal  isyarat  lampu  hijau  (N Q )  dihitung  sebagai jumlah  kendaraan  terhenti  yang  tersisa  dari  fase hijau sebelumnya (N Q1 ) ditambah jumlah kendaraan (skr) yang datang dan terhenti dalam antrian selama fase merah (N Q2 ), dihitung menggunakan persamaan 7 dibawah:
N Q = N Q1 + N Q2 (7)
Jika D J > 0,5; maka digunakan persamaan:
(8)
Jika  D J ≤  0,5  maka  N Q1 =    0;  digunakan persamaan:
(9)

## Rasio Kendaraan Henti
R KH ,  yaitu  rasio  kendaraan  pada  pendekat yang  harus  berhenti  akibat  isyarat  merah  sebelum melewati suatu simpang terhadap jumlah arus pada fase yang sama pada pendekat tersebut.
(10)
keterangan:
N Q : jumlah rata-rata antrian kendaraan (skr) pada awal isyarat hijau C : waktu siklus, detik
Q :  arus  lalu  lintas  dari  pendekat  yang  ditinjau, skr/jam
Jumlah  rata-rata  kendaraan  berhenti,  N H , adalah  jumlah  berhenti  rata  rata  per  kendaraan
(termasuk berhenti terulang dalam antrian) sebelum melewati  suatu  simpang,  dihitung  menggunakan persamaan 11 dibawah).
(11)

## Tundaan
Tundaan  pada  suatu  simpang  terjadi  karena dua  hal,  yaitu  1)  tundaan  lalu  lintas  (T L ),  dan  2) tundaan  geometrikk  (T G ).  Tundaan  rata-rata  untuk suatu pendekat i dihitung menggunakan persamaan:
(12)
Tundaan  lalu  lintas  rata-rata  pada  suatu pendekat i dapat ditentukan dari persamaan:
(13)
Tundaan  geometrik  rata-rata  pada  suatu pendekat  i  dapat  diperkirakan  penggunakan persamaan 23).
(14)

## PTV VISSIM
PTV VISSIM memiliki kemampuan pemodelan  antarmuka  antara  beberapa  mode  lalu lintas  dengan  lalu  lintas  mobil,  kemampuan  untuk menghasilkan  kendaraan  acak  dan  fleksibilitas dalam  pemodelan  geometri  kompleks.  Perangkat lunak PTV VISSIM dapat mensimulasikan beberapa  jenis  kendaraan  seperti  motor,  mobil, kereta,  dan  beberapa  elemen  visual  lainnya  seperti jalan,  pohon,  rambu  lalu  lintas  dan  beberapa fasilitas  jalan.  Tujuan  dari  perangkat  lunak  ini adalah  untuk  mensimulasikan  dan  menganalisis status  lalu  lintas,  termasuk  penetapan  lajur,  rambu lalu lintas, termasuk kendaraan dan pejalan kaki.

## METODE

## Pengumpulan Data
Pengambilan  data  pada  simpang  PGC diambil  melalui  survei  untuk  mendapatkan  volume lalu  lintas,  geometri  jalan,  hambatan  samping,  dan data  waktu  siklus  serta  kecepatan.  Volume  lalu lintas didapatkan dari hasil pengamatan langsung di lapangan.  Pengamatan  dilakukan  pada  jam  sibuk dengan interval waktu 15 menit selama 3 jam pada pagi  hari,  2  jam  pada  siang  hari,  dan  3  jam  pada
sore  hari.  Selanjutnya  dilakukan  konversi  jumlah kendaraan  ke  dalam  satuan  kendaraan  ringan  (skr) mberdasarkan  jenis  kendaraan  yang  melintasi simpang  Pusat  Grosir  Cililitan  (PGC)  Jakarta Timur.  Jika  data  volume  sebelumnya  yang didapatkan pada pengamatan secara langsung dalam satuan  kend/jam,  maka  pada  analisis  data  tersebut diubah  ke  dalam  skr/jam.  Pengkonversian  satuan tersebut  dilakukan  dengan  mengalikan  jumlah kendaraan  dengan  nilai  ekivalen  dari  tiap  jenis kendaraan.  Nilai  ekivalen  untuk  kendaraan  ringan adalah  1,  kendaraan  berat  adalah  1,3,  dan  untuk sepeda motor adalah 0,15. Pada PKJI 2014 simpang termasuk  dalam  kategori  simpang  bersinyal  karena memiliki  sinyal  untuk  mengatur  pergerakan kendaraan. Selanjutnya dilakukan pemodelan menggunakan perangkat lunak PTV VISSIM.

## Pemodelan PTV Vissim
Persimpangan  yang  menjadi  objek  penelitian diambil  menggunakan  gambar  udara  melalui  situs google  earth  untuk  memodelkan  dalam  Viisim, gambar  di  import  sesuai  sekala  yang  diharapkan dan  dapat  mewakili  kondisi  jalan  yang  sebenarnya seperti pada gambar dibawah. Selanjutnya mengatur  urutan  pergerakan  sesuai  dengan  urutan prioritas,  penanda  konflik  dan  garis  henti kendaraan.
• Memasukkan background yang akan digunakan untuk memasukan lokasi yang akan diteliti agar dapat  memodelkan  bentuk  geometrik  dan kondisi lingkungan sesuai di lapangan.
• Membuat  jaringan  jalan  seperti  link  dan connector yang sesuai dengan gambar background  supaya  tampak  seperti  kondisi  di lapangan.
• Membuat  rute  perjalanan  yaitu  menggunakan Vehicle  Rutes  untuk  membuat  jalur  perjalanan sesuai arah arus lalu lintas sesuai di lapangan.
• Penentuan  jenis  kendaraan  yaitu  dengan memasukan  jenis  kendaraan  hasil  survey  di lapangan,  seperti  kendaraan  berat,  kendaraan ringan,  sepeda  motor,  hingga  kendaraan  tidak bermotor.
• Melakukan  input  volume  kendaraan  hasil survey  pada  perintah  Vehicle  Input  di  setiap pendekat.
• Melakukan  kontrol  kecepatan  kendaraan  agar kecepatan pada simulasi sesuai dengan keadaan yang  di  lapangan  menggunakan  perintah desired speed distribution.
• Melakukan  pengaturan  fase  traffic  light  sesuai dengan lapangan dengan menggunakan perintah signal controllers.
• Mengatur  perilaku  pengendara  sesuai  dengan perilaku  pengendara  di  Indonesia  dengan menggunakan driving behavior.
• Untuk  mengetahui  hasil  analisisa,  membuat nodes  area  di  tempat  yang  akan  dilakukan analisis  dan  melakukan  running  analisis  untuk mendapatkan  hasil  kinerja  vissim  yang  telah dibuat.
• Data  yang  dihasilkan  oleh  Vissim  adalah tundaan,  panjang  antrean,  emisi  gas,  dan  lain sebagainya.

## Analisis Data
Pada  metode  analisis  data,  hasil  data  yang sebelumnya  telah  diamati  akan  diproses  dengan perhitungan  dengan  menggunakan  PKJI  2014  dan dibantu dengan aplikasi pendukung yaitu Microsoft Excel  adalah  analisis  volume  lalu  lintas,  kapasitas, derajat  kejenuhan,  dan  analisis  kinerja  simpang. Terdapat beberapa parameter yang perlu diperhatikan  dalam  penelitian  ini  yaitu  rasio kendaraan  yang  terhenti  pada  masing-masing pendekat  simpang,  jumlah  kendaraan  yang  terhenti pada  fase  merah,  jumlah  kendaraan  yang  telah tertinggal  dari  fase  hijau  sebelumnya.  Selanjutnya dilakukan pemodelan dengan perangkat lunak PTV VISSIM Student Version 2023.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Volume Lalulintas
Volume  lalu  lintas  didapatkan  dari  hasil pengamatan  langsung  di  lapangan.    Pengamatan dilakukan pada jam sibuk dengan interval waktu 15 menit.  Berdasarkan  Gambar  1  maka  dapat  dilihat untuk peak hour terjadi pada jam 17.00-18.00 untuk semua pendekat dengan volume lalu lintas terbesar yaitu 15.279 skr/jam.

## Arus Jenuh Dasar
Arus  jenuh  dasar  didapatkan  menggunakan perhitungan  dari  persamaan  diatas.  Adapun  contoh perhitungan  menggunakan  arah  dari  Jalan  Raya Bogor.  Adapun  rekapitulasi  setelah  perhitungan arus jenuh dasar yang terdapat pada Tabel 1.
S 0 = S 0 = 18,5 S 0 = skr/jam
Gambar 1 Grafik Volume Lalulintas
Tabel 2 Arus Jenuh Dasar Pendekat Arus Jenuh Dasar Simpang (skr/jam) Dewi Sartika 6.420 Raya Bogor 11.100 Cililitan Besar 5.100 Mayjen Sutoyo 6.900

## Arus Jenuh
Nilai  arus  jenuh  didapatkan  dari  hasil identifikasi beberapa faktor penyesuaian perhitungan persamaan 2. Setelah menentukan nilai dari beberapa faktor penyesuaian maka faktor-faktor tersebut dikalikan lalu didapatkan nilai arus  jenuh  dan  berikut  merupakan  contoh perhitungan untuk pendekat Cililitan Besar.
𝑆 = 𝑆 0 × 𝐹 𝐻𝑆 × 𝐹 𝑈𝐾 × 𝐹 𝐺 × 𝐹 𝑃 × 𝐹 𝐵𝐾𝑖 × 𝐹 𝐵𝐾𝑎 𝑆 = 5100 × 1 × 1 × 1 × 1 × 0,95 × 0,816 𝑆 =    3.953,52 skr/jam
Berikut  merupakan  hasil  rekapitulasi  pada  setiap pendekat.
Tabel 3 Arus Jenuh Pendekat Nilai Arus Jenuh Dewi Sartika 5.171,952 Raya Bogor 9.553,77 Cililitan Besar 3.953,52 Mayjen Sutoyo 5.617,635

## Waktu Siklus
Menggunakan rumus waktu siklus yang telah disesuaikan  dihitung  berdasarkan  waktu  hijau  pada simpang PGC yang telah diperoleh dan waku hilang total:
Tabel 4 Waktu Siklus Pendekat Nilai Waktu Siklus (detik) Dewi Sartika 130 Raya Bogor 130
Pendekat Nilai Waktu Siklus (detik) Cililitan Besar 130 Mayjen Sutoyo 130

## Kapasitas dan Derajat Kejenuhan
Nilai  kapasitas  Simpang  PGC  ini  nantinya akan  berpengaruh  dalam  menentukan  kinerja Simpang PGC.
Ci = S x H/c Ci = 5171,952 x 0,009/0,036 skr/jam Ci = 1369,87
Setelah  melakukan  perhitungan,  maka  data kapasitas  simpang  direkapitulasi  pada  setiap pendekat.  Hasil  rekapitulasi  tersebut  terdapat  pada Tabel 5.
Tabel 5 Kapasitas Simpang Pendekat Kapasitas Simpang (skr/jam) Dewi Sartika 1161,91 Raya Bogor 991,06 Cililitan Besar 364,28 Mayjen Sutoyo 1427,28 Untuk menentukan derajat kejenuhan digunakan  persamaan  6.  Nilai  Derajat  kejenuhan selanjutnya  akan  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  panjang  antrian.  Adapun  perhitungan derajat kejenuhan sebagai berikut:
Dj = Q/C Dj = 4167/1813,09 Dj = 2,298
Hasil  menunjukkan  bahwa  nilai  derajat kejenuhan  lebih  besar  dari  0,85  oleh  karena  itu berdasarkan  syarat  dari  PKJI  2014  Simpang  PGC termasuk simpang yang jenuh.

## Panjang Antrian
Untuk  mencari  nilai  panjang  antrian  maka sebelumnya  harus  dihitung  nilai  NQ.  Nilai  NQ sendiri  didapatkan  dari  penjumlahan  NQ 1 dan  NQ 2 menggunakan  persamaan  7.  Berikut  merupakan perhitungan  untuk  NQ 1 dan  NQ 2 dengan  D J lebih dari 0,5:
Tabel 6 Panjang Antrian Pendekat Panjang Antrian (m) Dewi Sartika 130,84 Raya Bogor 75,67 Cililitan Besar 164,70 Mayjen Sutoyo 121,74 Sumber: Hasil Analisis

## Rasio Kendaraan Henti
Nilai  rasio  kendaraan  henti  ini  akan digunakan  dalam  menentukan  jumlah  kendaraan henti. Berikut hasil analisis rasio kendaraan henti:

## Tabel 7 Rasio Kendaraan Henti
Pendekat Rasio Kendaraan Henti Dewi Sartika 2,47 Raya Bogor 1,88 Cililitan Besar 2,98 Mayjen Sutoyo 2,32 Sumber: Hasil Analisis Kendaraan Henti Untuk menentukan nilai dari jumlah kendaraan  henti  menggunakan  persamaan  10. Dalam  menentukan  nilai  jumlah  kendaraan  henti yaitu  dengan  mengalikan  rasio  kendaraan  henti dengan arus kendaraan.
Tabel 8 Kendaraan Henti Pendekat Jumlah Kendaraan Henti (skr/jam) Dewi Sartika 7775,6 Raya Bogor 7840,7 Cililitan Besar 4023,2 Mayjen Sutoyo 7287,5 Sumber: Hasil Analisis

## Tundaan
Untuk  mendapatkan  nilai  tundaan  yang merupakan  rata-rata  waktu  tunggu  untuk  tipe kendaraan  yang  masuk  ke  dalam  pendekat,  maka harus  mencari  terlebih  dahulu  komponen  tundaan yaitu tundaan lalu lintas (T L ) dan tundaan geometrik (T G ).
Tabel 9 Tundaan Pendekat Tundaan Lalu Lintas (detik/skr) Dewi Sartika 348,25 Raya Bogor 270,96 Cililitan Besar 674,02 Mayjen Sutoyo 343,86

## Sumber: Hasil Analisis

## Pemodelan dengan PTV VISSIM
Dalam  penelitian  ini,  kinerja  dari  simpang bersinyal  PGC  pada  kondisi  eksisting  dianalisis menggunakan  PKJI  2014  dan  dibantu  dengan perangkat  Lunak  PTV  VISSIM  2023 Student Version . Pemodelan dengan PTV VISSIM dilakukan  untuk  mendapatkan  gambaran  dari hasil pengamatan  secara  langsung  di  lapangan.  Berikut
merupakan tahapan pemodelan menggunakan PTV Vissim.

## Gambar 2 Pembuatan Jaringan Jalan
Gambar 3 Input Jenis Kendaraan
Gambar 4 Input Komposisi Kendaraan
Gambar 5 Input Arah Pergerakan
Gambar 6 Input Volume Lalulintas
Gambar 7 Input Waktu Siklus Gambar 8 Proses Simulasi Rangkuman untuk masing-masing hasil simulasi  kondisi  eksisting  simpang  PGC  dapat dilihat pada Tabel dibawah.
Tabel 10 LoS dan Tundaan Pendekat LoS Tundaan Dewi Sartika F 89,62138 Raya Bogor F 211,3124 Cililitan Besar F 95,50557 Mayjen Sutoyo F 90,89248

## Validasi Model
Validasi  pada  VISSIM  merupakan  proses pengujian kebenaran dari kalibrasi dengan membandingkan  volume  hasil  observasi  dan  hasil simulasi.  Dilakukan  perhitungan  untuk  validasi menggunakan  persamaan  MAPE  ( Mean  Absolute
Percentage  Error) yang  merupakan  persamaan statistik yang digunakan untuk mengukur keakuratan  suatu  model  statistik  dalam  melakukan prediksi  atau  peramalan.  Adapun  perhitungan menggunakan persamaan MAPE sebagai berikut.
MAPE =
Keterangan: n=ukuran sampel A i =nilai data aktuan F i =nilai data peramalan
Pada  perhitungan  menggunakan  persamaan MAPE,  penulis  menggunakan  bantuan  perangkat lunak excel terdapat pada Gambar 9.

## Gambar 9 Input Rumus MAPE Pada Excel
Berdasarkan  input  rumus  pada  excel, maka didapatkan hasil yang terdapat pada Tabel 11 dibawah.
Tabel 11 Hasil Perhitungan MAPE Aktual (skr/jam)  Simulasi (skr/jam) MAPE 11.802 12.384 4,93
Nilai  MAPE  sebesar  4,93  %  dapat  diartikan bahwa selisih rata-rata nilai peramalan dengan nilai sebenarnya  adalah  4,93%.  Interpretasi  nilai  MAPE dapat  dilihat  dari  interval  nilainya  yang  terdapat pada Tabel 12.
Tabel 12 Interpretasi Nilai MAPE
Nilai MAPE Interpretasi ≤ 10 Hasil peramalan sangat akurat 10 - 20 Hasil peramalan baik 20 - 50 Hasil peramalan layak (cukup baik) > 50 Hasil peramalan tidak akurat Sumber: (Anggoro & Kusuma, 2019)
Maka berdasarkan nilai MAPE, hasil simulasi dapat diterima karena memiliki nilai lebih kecil dari 10.

## Alternatif Perubahan Menjadi 2 Fase
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah didapatkan,  tingkat  kinerja  Simpang  PGC  Jakarta Timur  yang  ditinjau  dari  kecepatan,  derajat kejenuhan,  dan  nilai  tundaan  yang  didapatkan
tergolong  F.    Alternatif  pertama  yang  diambil adalah  dengan  mengubah  fase  yang  sebelumnya sejumlah  4  fase  menjadi  2  fase.  Pengubahan  fase tersebut dilakukan dengan menghilangkan pergerakan  belok  kanan  pada  setiap  pendekat simpang. Jadi, untuk kendaraan yang hendak belok kanan, maka harus belok kiri terlebih dahulu untuk putar  balik  dan  masuk  ke  jalur  belok  kanan  yang diinginkan.  Berikut  merupakan  penggambaran perubahan  menjadi  2  fase  Simpang  PGC  dan  alur untuk belok kanan yang terdapat pada Gambar 10.
Gambar 10 Perubahan Menjadi 2 Fase
Berdasarkan  hasil  analisis  derajat  kejenuhan menggunakan PKJI 2014 diperoleh sebagai berikut:
Tabel 13 LoS dan Tundaan 2 Fase Pendekat Derajat Kejenuhan Dewi Sartika 2,05 Raya Bogor 1,20 Cililitan Besar 0,78 Mayjen Sutoyo 0,81
Berdasarkan  analisis  diperoleh  tundaan simpang  rata-rata  yang  didapatkan  yaitu  sebesar 48,85  detik  maka  dapat  dinyatakan  bahwa  kinerja Simpang  Bersinyal  PGC  Jakarta  Timur  setelah alternatif perubahan 4 fase menjadi 2 fase termasuk dalam  kategori  E.  Terjadi  penurunan  nilai  tundaan dari  361,65  detik/skr  menjadi  48,85  detik/skr  dan terjadi  perubahan  dalam  kategori  kinerja  simpang dari LoS F menjadi LoS E.

## Alternatif Perubahan Menjadi 3 Fase
Selanjutnya  dilakukan  juga  perhitungan untuk  perubahan  menjadi  3  fase.  Pengubahan  fase tersebut dilakukan dengan menghilangkan pergerakan belok kanan pada pendekat Cawang dan pendekat  Raya  Bogor.  Jadi,  untuk  kendaraan  yang hendak belok kanan, maka harus belok kiri terlebih
dahulu  untuk  putar  balik  dan  masuk  ke  jalur  belok kanan yang diinginkan. Sedangkan untuk pergerakan belok kanan pada arah Halim dan Dewi Sartika tetap ada. Berikut merupakan penggambaran  perubahan  menjadi  3  fase  Simpang PGC dan alur untuk belok kanan yang terdapat pada Gambar 11.
Gambar 11 Perubahan Menjadi 3 Fase
Berdasarkan  hasil  analisis  derajat  kejenuhan menggunakan PKJI 2014 diperoleh sebagai berikut:
Tabel 14 LoS dan Tundaan 3 Fase Pendekat Derajat Kejenuhan Dewi Sartika 3,19 Raya Bogor 3,20 Cililitan Besar 1,19 Mayjen Sutoyo 3,09
Berdasarkan  analisis  diperoleh  tundaan simpang  rata-rata  yang  didapatkan  yaitu  sebesar 560,16  detik maka  dapat  dinyatakan  bahwa  kinerja Simpang Bersinyal PGC setelah alternatif perubahan  4  fase  menjadi  3  fase  termasuk  dalam kategori  F.  Terjadi  peningkatan  nilai  tundaan  dari 361,65  detik/skr  menjadi  560,16  detik/skr  dan kategori kinerja simpang tetap LoS F.

## KESIMPULAN
1) Untuk  kondisi  arus  lalu  lintas  tertinggi  pada kondisi  eksisting  simpang  bersinyal  PGC Jakarta Timur berada pada hari Kamis di sore hari  pada  pukul  17.00  –  18.00  WIB  dengan nilai  Kapaitas  untuk  setiap  pendekat  Utara, Selatan,  Timur  dan  Barat  yaitu  sebesar  3.136 skr/jam,  4.167  skr/jam,  3.149  skr/jam,  dan 1.351  skr/jam.  Untuk  nilai  derajat  kejenuhan (Dj) yang terjadi pada simpang bersinyal PGC Jakarta  Timur  pada  kondisi  eksisting  untuk pendekat  Utara,  Selatan,  Timur  dan  Barat sebesar  2,298.  Nilai  derajat  kejenuhan  (Dj) pada pendekat Utara, Selatan dan Timur yang
lebih  besar  dari  0,85  berakibat  pada  panjang antrian  yang  cukup  panjang  pada  pendekat Utara  sebesar  121,74  meter,  Selatan  sebesar 75,67  meter,  Timur  sebesar  164,7  meter  dan Barat  sebesar  130,84  meter.  Nilai  tundaan rata-rata kondisi eksisting simpang PGC yang terjadi  pada  pendekat  Utara,  Selatan,  Timur dan  Barat  sebesar  361,65  detik/skr.  Maka dapat  disimpulkan  bahwa  kinerja  Simpang PGC  berdasarkan  PKJI  2014  termasuk  dalam kategori sangat buruk (F).
2) Kinerja  Simpang  Bersinyal  PGC  berdasarkan pemodelan  menggunakan  PTV  VISSIM  2023 Student  Version didapatkan  nilai  tundaan sebesar 89,62 detik/skr dan dapat dikategorikan untuk kinerja Simpang
Bersinyal  PGC  dapat  dikategorikan  dalam kategori F (sangat buruk).
3) Alternatif  untuk  perbaikan  simpang  PGC adalah  dengan  melakukan  perubahan  4  fase menjadi  2  fase  dan  3  fase.  Analisi  2  fase dengan  menghilangkan  pergerakan  belok kanan  pada  setiap  pendekat.  Setelah  alternatif dilakukan,  maka  terjadi  penurunan  nilai tundaan pada setiap pendekat/pendekat.
Setelah optimalisasi, tundaan simpang rata-rata yang  didapatkan  yaitu  sebesar  48,85  detik maka dapat dinyatakan bahwa kinerja Simpang Bersinyal PGC Jakarta Timur setelah alternatif perubahan  4  fase  menjadi  2  fase  termasuk dalam  kategori  E.  Terjadi  penurunan  nilai tundaan  dari  361,65  detik/skr  menjadi  48,85 detik/skr dan terjadi perubahan dalam kategori kinerja simpang dari LoS F menjadi LoS E.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggoro,  D.  E.,  &  Kusuma,  A.  (2019).  Kalibrasi Mikrosimulasi  PTV  Vissim  11  pada Simpang  Bersinyal.  Prosiding  Seminar Nasional  Pascasarjana,  Departemen  Teknik Sipil FT-UI, 2, 138–148.
Bawangun,  V.,  Sendow,  T.  K.,  &  Lintong,  E.
(2015).  Analisis  Kinerja  Simpang  Tak Bersinyal  Untuk  Simpang  Jalan  W.R. Supratman dan Jalan B.W. Lapian Di Kota Manado. Jurnal Sipil Statik, 3(6), 422–434.
BPS,  B.  P.  (2021).  Jumlah  Kendaraan  Bermotor Menurut Jenis Kendaraan. Jakarta.
Di  Stasi,  L.  L.,  Angioi,  F.,  Bassani,  M.,
Diaz-Piedra,  C.,  &  Megias-Robles,  A. (2022).  The  effect  of  traffic  light  spacing and  signal  congruency  on  drivers’
responses at urban intersections. Transportation Engineering, 8(March),
100113. Kurnita. (2022). EVALUASI KINERJA SIMPANG TAK

## BERSINYAL BERDASARKAN
METODE  PKJI  2014  (Studi  Kasus:
Simpang  Rel  Kereta  Api  Desa  Geudong
Teungoh Kecamatan Kota Juang Kabupaten Bireuen). Jurnal Rekaten Universitas Almuslim .
Rorong,  N.,  Elisabeth,  L.,  &  Waani,  J.  E.  (2015). Analisis  Kinerja  Simpang  Tak  Bersinyal. 3(11). Suryaningsih,  O.  F.,  Hermansyah,  H.,  &  Kurniati,
E.  (2020).  Analisis  Kinerja  Simpang Bersinyal (Studi Kasus Jalan Hasanuddin-Jalan Kamboja, Sumbawa Besar). INERSIA: LNformasi Dan Ekspose Hasil  Riset  Teknik  SIpil  Dan  Arsitektur,
16(1), 74–84.
Wang,  Y.,  Zhang,  C.,  Ji,  P.,  Si,  T.,  &  Zhang,  Z.
(2021).  Effect  of  pedestrian  traffic  light  on traffic  flow  accompany  with  pedestrian crossing. Physica A, 576, 126059.
Wikrama,  A.  A.  N.  A.  J.  (2011).  Analisis  Kinerja Simpang  Bersinyal  (Studi  Kasus  Jalan Teuku  Umar  Barat  –  Jalan  Gunung  Salak) A.A.N.A. Jaya Wikrama. 15(1).
Zhang, Y., & Su, R. (2021). An optimization model
and  traffic  light  control  scheme  for heterogeneous
traffic
systems.
Transportation  Research  Part  C:  Emerging Technologies, 124(January), 102911.