## SIMULASI PENERAPAN CHICANE DENGAN MENGGUNAKAN SOFTWARE VISSIM

## Naomi Srie Kusumastutie, Pipit Rusmandani, Mohamad Kusuma Pradana,
Wisnu Pamungkas, Masayu Silvi Ersamaulia
Progam Studi Manajemen Keselamatan Transportasi Jalan Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan Jalan Semeru No.3 Kota Tegal, Jawa Tengah 52125 E-mail: naomi@pktj.ac.id
Abstrak
Chicane merupakan salah satu perangkat traffic calming yang banyak digunakan di negara maju.  Penelitian  mengenai  efektivitas chicane  sebagai  perangkat  traffic  calming  telah dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya  dengan  menggunakan  simulasi  lapangan.  Penelitian  ini bertujuan untuk menyediakan alternatif cara simulasi yang lebih efisien dan aman, disamping juga  bisa  dapat  menganalisis Measure  of  effectiveness  (MOE)  dengan  lebih  komprehensif. Dengan  menggunakan  data  sekunder  berupa  data  observasi  geometrik  jalan,  volume kendaraan, komposisi kendaraan, dan kecepatan kendaraan maka dibuatlah model penerapan chicane dengan menggunakan VISSIM. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan yang sejalan dengan penelitian sebelumnya. Hal ini menunjukkan bahwa VISSIM dapat digunakan untuk mensimulasikan penerapan traffic calming, dalam hal ini chicane. MOE yang dihasilkan adalah kecepatan setempat, kecepatan tempuh, kepadatan dan tundaan. Dengan demikian terbuka peluang  untuk  dapat  memanfaatkan  VISSIM  sebagai  alat  bantu  penerapan traffic  calming, maupun pengembangan chicane secara khusus.
Kata kunci : Chicane, Measure of effectiveness (MOE), traffic calming,VISSIM

## PENDAHULUAN
Kecepatan  kendaraan  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat  meningkatkan kemungkinan  keterlibatan  dalam  tabrakan  maupun  menambah  keparahan  korban (Global Road Safety Partnership, 2008). Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengelola kecepatan kendaraan adalah dengan melalui pemasangan traffic calming. Salah  satu  jenis traffic  calming  adalah  chicane  yang  dapat  dipasang  di  jalan  lokal. Penerapan chicane dicatat dapat mengurangi kecepatan sebanyak 8 km/jam sampai dengan 21 km/jam pada area chicane, dan 2 km/jam sampai dengan 10 km/jam pada area sekitar chicane. Selain itu, chicanes juga mampu mengurangi volume lalu lintas sebanyak  20%  (Pennsylvania  Department  of  Transportation,  2012).  Dengan pengurangan volume sebagai dampak perubahan pemilihan rute oleh pengemudi ini, maka chicane  dapat  mengembalikan  fungsi  jalan  lokal.  Disamping  kedua  manfaat tersebut, chicane  juga  dapat  menambah  estetika  pada  ruas  jalan  diterapkannya chicane.
Di Indonesia penerapan chicane telah diatur dalam Pedoman Perencanaan Fasilitas Pengendali Kecepatan Lalu Lintas (Departemen Permukiman dan Prasarana Wilayah, 2004) sebagai  adopsi  dari  UK  Department  for  Transport. Disana  disebutkan  bahwa chicane  merupakan  fasilitas  pengendali  kecepatan  lalu  lintas  yang  bertujuan  untuk memaksa pengendara menurunkan kecepatan dengan gangguan fisik.
Gangguan fisik yang dimaksudkan berupa dua atau lebih penyempitan, selang-seling di  sisi  jalan,  sebagai  perluasan  bahu  jalan  atau  trotoar,  untuk  membentuk  suatu defleksi  horisontal.  Pada  pedoman ini  diatur  mengenai  kriteria lokasi,  tipikal  desain chicane, spesifikasi material, serta kebutuhan rambu dan marka untuk chicane. Dengan melihat adanya best practice penerapan chicane di negara maju dan untuk memberikan  alternatif  jenis traffic  calming  di  Indonesia,  Ersamaulia  (2018)  telah meneliti mengenai efektivitas penerapan chicane di Indonesia dengan mengambil studi kasus di Jalan Pemuda Kabupaten Kebumen dengan metode simulasi lapangan ( field simulation). Dua model chicane diterapkan secara bergantian di ruas jalan tersebut, yaitu chicane model 1 yang dibuat menurut model chicane dari Pedoman Perencanaan Fasilitas Pengendali Kecepatan Lalu Lintas (Departemen Permukiman dan Prasarana Wilayah,  2004)  dan chicane  model  2  yang  dibuat  menurut  model  chicane  dari Pennsylvania’s Traffic Calming Handbook (Pennsylvania Department of Transportation, 2012).
Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut, chicane  terbukti  efektif  untuk  mereduksi kecepatan  kendaraan  (Ersamaulia,  2018).  Pada  penerapan chicane  model  1, Kecepatan p85 kendaraan berkurang dari 55 km/jam menjadi 44 km/jam untuk arah utara ke selatan dan dari 53 km/jam menjadi 43 km/jam  untuk arah selatan ke utara. Penurunan  kecepatan  juga  terjadi  pada  penerapan chicane  model  2,  yaitu  dari kecepatan  55  km/jam  menjadi  34  km/jam  untuk  arah  utara  ke  selatan  dan  dari kecepatan 53 km/jam turun menjadi 32 km/jam untuk arah selatan ke utara. Namun demikian  tingkat  pelayanan  jalan  (LOS/ Level  of  Service)  yang  semula  berada  pada level B menurun menjadi D pada penerapan chicane model 2, dan bertahan pada level B pada penerapan chicane model 1. Penentuan LOS dalam penelitian ini menggunakan perhitungan MKJI (Direktorat Jendral Bina Marga, 1997) dan berdasarkan Peraturan Menteri Perhubungan No KM 14 Tahun 2006 Tentang Manajemen dan Rekayasa Lalu Lintas di Jalan (Kementerian Perhubungan, 2006).
Penelitian tersebut telah membuktikan bahwa chicane dapat menjalankan fungsinya dalam mereduksi kecepatan kendaraan, namun masih menyisakan permasalahan yang belum  terjawab.  Reduksi  kecepatan  kendaraan  yang  dihasilkan  melalui  penerapan chicane  model  1  masih  cukup  jauh  dari  target  kecepatan  aman  30  km/jam (Kementerian Perhubungan Republik Indonesia, 2015). Di sisi lain, reduksi kecepatan yang dihasilkan oleh chicane model 2 telah mendekati target kecepatan aman tersebut, namun sayangnya berdampak pada turunnya LOS menjadi D. Parameter kinerja jalan yang  digunakan  dalam  penelitian  inipun  hanyalah  LOS  sedangkan  kinerja  jalan hendaknya juga diukur berdasarkan parameter yang lain agar mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif. Sebagai catatan, penelitian ini mengukur LOS berdasarkan Peraturan  Menteri  Perhubungan  No  KM  14  Tahun  2006  Tentang  Manajemen  dan Rekayasa Lalu Lintas di Jalan (Kementerian Perhubungan, 2006), sedangkan peraturan tersebut telah diperbarui menjadi Peraturan Menteri Perhubungan No KM 96 Tahun 2015 Tentang Pedoman Pelaksanaan Kegiatan Manajemen dan Rekayasa Lalu Lintas (Kementerian Perhubungan, 2015).
Dengan  demikian  masih  terdapat  beberapa  beberapa  catatan  dalam  penelitian tersebut,  yaitu:  1)  penggunaan  metode  simulasi  lapangan  yang  kurang  efisien,  2) masih  perlunya  perhitungan  kinerja  ruas  jalan  dengan  parameter  yang  lain  selain tingkat pelayanan, dan 3) perlunya upaya optimalisasi penerapan chicane sehingga
kinerja jalan dapat terpenuhi baik dari aspek keselamatan maupun aspek kelancaran. Untuk itu masih diperlukan penelitian lanjutan dari penelitian tersebut.
Penelitian  ini  akan  berusaha  untuk  menjawab  beberapa  catatan  dalam  penelitian tersebut,  dengan  menggunakan  bantuan  software  VISSIM.  VISSIM  merupakan perangkat lunak simulasi lalu lintas secara mikroskopik (Irawan & Putri, 2015; Yulianto & Munawar, 2017). VISSIM sebagai alat bantu pemodelan lalu lintas telah digunakan secara  luas.  Di  Indonesia  juga  telah  banyak  diketemukan  penelitian  mengenai penggunaan  VISSIM.  Jika  dilihat  dari  lokasinya,  maka  mayoritas VISSIM  digunakan untuk memodelkan arus lalu lintas di simpang (Basrin, Sugiarto, & Anggraini, 2017; Irawan & Putri, 2015; Misdalena, 2019; Pamusti, Maulana, & Herman, 2017; Putra & Ramanda,  2018;  Putri  &  Irawan,  2015;  Sugiarto,  Faisal,  &  Reyhan,  2018;  Utomo, Yulianyahya,  &  Fauziah,  2016).  Parameter  yang  diuji  pada  penelitian-penelitian tersebut,  diantaranya  adalah  panjang  antrian,  tundaan,  dan  kecepatan  perjalanan. Selain  itu  terdapat  pula  penelitian  mengenai  penggunaan  VISSIM  di  ruas  jalan (Romadhona, 2018; Romadhona & Fauzi, 2018; Winnetou & Munawar, 2015) dan jalan tol  (Yulianto & Munawar, 2017). Penelitian-penelitian tersebut menunjukkan bahwa VISSIM telah terbukti cocok untuk dapat digunakan untuk memodelkan karakteristik lalu lintas di Indonesia, terutama dengan kondisi lalu lintas tercampurnya.
Dalam  penelitian  ini  akan  dibuat  tiga  model  simulasi,  yaitu  kondisi  eksisting,  pada penerapan chicane  model  1,  dan  chicane  model  2.  Setelah  masing-masing  model dibuat  maka  akan  diukur  validasi  model  tersebut  dengan  membandingkan  output VISSIM dengan hasil observasi. Validasi akan dilakukan dengan menggunakan rumus GEH  dan  MAPE.  Dengan  model  yang  telah  tervalidasi  maka  selanjutnya  akan dibandingkan output kinerja ruas dengan parameter kecepatan setempat, kecepatan tempuh,  dan  kepadatan.  Dengan  demikian  akan  diperoleh  gambaran  yang  lebih komprehensif mengenai efektivitas penerapan chicane di Indonesia.

## METODE PENELITIAN Lokasi Penelitian
Ersamaulia (2018) melakukan penelitiannya di Jalan Pemuda di Kabupaten Kebumen, Jawa  Tengah,  Indonesia.  Karakteristik  lokasi  tersebut  dinilai  memiliki  kesesuaian dengan kriteria lokasi chicane. Peta lokasi penelitian ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian (Ersamaulia, 2018)
Jalan Pemuda mempunyai panjang jalan 1,6 kilometer dan lebar jalan 10 meter dengan kemiringan  jalan  2%  (Ersamaulia,  2018).  Tipe  jalan  Pemuda  adalah  2/2  UD  yang artinya adalah dua lajur dengan dua arah tanpa median. Lebar bahu kanan 0,9 meter
dan lebar bahu kiri 0,4 meter. Trotoar pada sisi kanan memiliki lebar 1,5 meter dan trotoar pada sisi kiri memiliki lebar 1,7 meter. Pada jalan Pemuda terdapat drainase pada sisi sebelah kiri atau timur dengan lebar 4 meter. Pada lokasi penelitian tidak terdapat  pengaturan  parkir.  Kondisi  perkerasan  Jalan  Pemuda  dalam  kondisi  baik. Kendaraan yang melintas di Jalan Pemuda didominasi sepeda motor dan kendaraan ringan. Kondisi lokasi dan ditunjukkan oleh Gambar 4.
Gambar 2. Kondisi lokasi penelitian (Ersamaulia, 2018)

## Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder dari penelitian mengenai efektivitas penerapan chicane untuk mengurangi kecepatan kendaraan yang dilakukan oleh Ersamaulia (2018). Data inilah yang akan dipakai dalam pembuatan model  simulasi  lalu  lintas  serta  validasinya  dalam  penelitian  ini.  Adapun  data-data tersebut adalah data geometrik jalan, volume lalu lintas, dan kecepatan kendaraan.

## Metode Analisis Data
Dalam penelitian ini data akan dianalisis secara deskriptif. Adapun  langkah-langkah yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Data sekunder dari penelitian Ersamaulia (2018) berupa data geometrik, volume kendaraan, data kecepatan sebelum maupun setelah penerapan chicane, direkap menggunakan Ms. Excel dalam bentuk tabel dan grafik.
b. Pembuatan model simulasi VISSIM, yaitu dengan cara:
1) Membuat link dan connector
2) Menginput base data, yaitu jenis kendaraan pada 2D/3D models, vehicle types dan vehicle classes, desired speed distribution serta vehicle compositions
3) Menginput volume lalu lintas pada vehicle inputs
4) Menentukan rute perjalanan pada static vehicle routing decisions
5) Melakukan  kalibrasi  dengan  metode trial  and  error  dengan  mengubah  nilai parameter perilaku pengemudi ( driving behavior)
6) Menjalankan simulasi
c. Melakukan validasi model dengan menggunakan rumus GEH dan MAPE
d. Melakukan  perbandingan  kinerja  lalu  lintas  pada  kondisi  eksisting  maupun penerapan  kedua  model chicane,  dengan  parameter  kecepatan  tempuh  dan kepadatan. Validasi model akan dilakukan dengan menggunakan rumus GEH dan MAPE (dalam Putri & Irawan, 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pembuatan Model
Langkah pertama dalam pembuatan model dengan menggunakan software VISSIM ini adalah  membuat link  dan  connector yang  kemudian  dilanjutkan  dengan menginput
database. Link yang dibuat sesuai dengan lokasi studi pada penelitian sebelumnya oleh Ersamaulia (2018), yaitu sepanjang 300 meter. Data yang digunakan juga merupakan data  hasil  survei  pada  penelitian  tersebut.  Data  yang  digunakan  meliputi  data geometrik jalan, komposisi kendaraan, volume kendaraan, dan kecepatan kendaraan. Data-data  tersebut  dimasukkan  dalam  menu vehicle  types,  vehicle  classes,  desired speed distribution, vehicle compositions, serta volume lalu lintas. Setelah itu dilakukan penentuan rute perjalanan pada static vehicle routing decisions.
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  kalibrasi  dengan  mengubah  nilai  parameter perilaku pengemudi  ( driving behavior). Penelitian ini mengacu pada nilai parameter perilaku  pengemudi  dalam  studi  (Putri  &  Irawan,  2015).  Validasi  model  dilakukan dengan membandingkan volume dan kecepatan hasil observasi dengan output model menggunakan rumus GEH dan MAPE. Proses kalibrasi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Proses Kalibrasi (Putri & Irawan, 2015) Kalibrasi ke- Parameter yang diubah Nilai Sebelum Sesudah 1 1. Desired position at free flow Middle of lane Any 2. Overtake on same lane: on left & on right Off On 2 (lanjut dari trial ke-1) 1. Distance standing (at 0 km/h) (m) 1 0,2 2. Distance driving (at 50 km/h) (m) 1 0,4 3 (lanjut dari trial ke-2) 1. Average standstill distance 2 1 2. Additive part of safety distance 2 1 3. Multiplicative part of safety distance 3 2 4 (lanjut dari trial ke-3) 1. Average standstill distance 1 0,5 2. Additive part of safety distance 1 0,5 3. Multiplicative part of safety distance 2 1 5 (lanjut dari trial ke-4) 1. Average standstill distance 0,5 0,6 2. Additive part of safety distance 0,5 0,6 3. Multiplicative part of safety distance 1 1
Sebagaimana telah disampaian di atas, setelah kalibrasi dilakukan maka selanjutnya dilakukan validasi model, yaitu dengan cara membandingkan volume dan kecepatan kendaraan hasil observasi dengan output model menggunakan rumus GEH dan MAPE. Hasil kalibrasi yang disampaikan disini adalah hasil kalibrasi terbaik, yaitu trial kelima yang  telah  disampaikan  sebelumnya  pada  Tabel  1.  Hasil  uji  GEH  dan  MAPE  untuk volume dan kecepatan pada simulasi kondisi eksisting dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Hasil Uji GEH dan MAPE untuk volume kendaraan pada simulasi
kondisi eksisting
Kondisi  Kendaraan Hasil Uji GEH Kesimpulan Uji MAPE Kesimpulan Arah U-S Arah S-U Arah U-S Arah S-U Default Sepeda motor 654,59  30,81 Ditolak 42%  32% Diterima Kendaraan ringan 60,25 13,16 42%  23% Kendaraan berat 0,11 1,64 10%  43% Total 713,29  321,22 41%  31% Hasil kalibrasi Sepeda motor 0,05 0,03 Diterima 0% 0% Diterima Kendaraan ringan 0,03 0,22 1% 3% Kendaraan berat 0,78 1,64 30%  43% Total 0,01 0,01 0% 0%
Tabel 3. Hasil Uji GEH dan MAPE untuk kecepatan kendaraan pada simulasi kondisi eksisting Kondisi  Kendaraan Hasil Uji GEH Hasil Uji MAPE Arah U-S Arah S-U Kesimpulan Arah U-S Arah S-U Kesimpulan Default   Sepeda motor 5,40  3,89 Diterima 31% 27%  Diterima Kendaraan ringan 2,82  2,59 24% 23% Kendaraan berat 1,54  0,83 19% 14% Total 2,71  1,79 24% 20% Hasil kalibrasi Sepeda motor 0,28  0,10 Diterima 8% 5% Diterima Kendaraan ringan 0,19  0,08 6% 4% Kendaraan berat 0,37  0,38 9% 10% Total Kend.  0,01  0,08 2% 5%
Berdasarkan Tabel 2 dan Tabel 3 di atas, diketahui bahwa hasil validasi baik untuk hasil  kalibrasi  volume  maupun  kecepatan,  baik  untuk  uji  GEH  maupun  MAPE, mendapat  hasil  diterima.  Hal  ini  ditunjukkan  dari  nilai  GEH  volume  dan  kecepatan kurang  dari  5  dan  nilai  MAPE  kurang  dari  50%.  Hal  ini  berlaku  untuk  setiap  jenis kendaraan maupun total kendaraan.
Hasil uji GEH untuk volume default masih menunjukkan nilai >5 untuk sepeda motor, kendaraan ringan dan total kendaraan. Hasil uji MAPE sebenarnya sudah menunjukkan nilai  kurang  dari  50%,  namun  karena  validasi  dilakukan  melalui  uji  GEH dan  MAPE
maka model hasil kalibrasi yang akan digunakan. Demikian pula dengan kecepatan, walaupun uji GEH dan MAPE sudah dapat diterima pada kondisi default, namun karena model hasil kalibrasi menunjukkan hasil yang lebih baik (nilai lebih kecil) maka yang digunakan adalah model hasil kalibrasi. Visualisasi model hasil kalibrasi pada kondisi eksisting dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 3 . Visualisasi hasil kalibrasi kondisi eksisting
Langkah-langkah dalam pembuatan model penerapan chicane model 1 dan chicane model 2 sama dengan pembuatan model pada kondisi eksisting. Hanya saja terdapat penerapan chicane  yang  menggunakan  dimensi  chicane  sebagaimana  telah disampaikan di atas. Pada area 1, 2, dan 3 di daerah chicane diterapkan reduced speed area  sebesar  pengurangan  kecepatan  sebagaimana  pada  penelitian  Ersamaulia (2018). Area 1 merupakan area sepanjang 50 meter sebelum memasuki chicane, area 2 merupaka area sepanjang 10 meter di dalam chicane, dan area 3 merupakan area sepanjang 50 meter setelah keluar dari chicane. Tabel 4 menunjukkan pengurangan kecepatan yang digunakan dalam pembuatan simulasi chicane model 1 dan model 2.
Tabel 4. Pengurangan kecepatan
Model Arah Pengurangan Kecepatan (%) Area 1 Area 2 Area 3 Model 1 U-S 7 20 15 S-U 6 17 13 Model 2 U-S 20 38 20 S-U 17 40 23
Proses  kalibrasi  dilakukan  dengan  mengubah  nilai  parameter  perilaku  pengemudi ( driving behavior) dengan menggunakan parameter yang sama dengan simulasi pada kondisi eksisting. Selanjutnya juga dilakukan validasi dengan menguji menggunakan rumus GEH dan MAPE baik untuk volume maupun kecepatan. Hasil uji GEH dan MAPE untuk volume dan kecepatan pada simulasi penerapan chicane model 1 dapat dilihat pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 5. Hasil Uji GEH dan MAPE untuk volume kendaraan pada simulasi penerapan chicane model 1
Kondisi  Kendaraan  Hasil Uji GEH  Kesimpulan Uji MAPE Kesimpulan Arah U-S Arah S-U Arah U-S Arah S-U Default Sepeda motor 421,24  285,52 Ditolak 34%  31% Diterima Kendaraan ringan 85,50 12,06 48%  22% Kendaraan berat 0,00 1,64 0% 43% Total 494,89  296,93 35%  30% Hasil kalibrasi Sepeda motor 0,48 0,08 Diterima 1% 1% Diterima Kendaraan ringan 3,92 0,17 12% 3% Kendaraan berat 1,33 1,64 40%  43% Total 0,03 0,04 0% 0%
Tabel 6. Hasil Uji GEH dan MAPE untuk kecepatan kendaraan pada simulasi penerapan chicane model 1 Kondisi  Kendaraan Hasil Uji GEH Hasil Uji MAPE Arah U-S Arah S-U Kesimpulan  Arah U-S Arah S-U Kesimpulan Default   Sepeda motor 0,35 0,37 Diterima 10%  9% Diterima Kendaraan ringan 0,21 0,01 8% 2% Kendaraan berat 0,19 0,06 8% 5% Total 0,25 0,01 8% 2% Hasil kalibrasi Sepeda motor 1,28 0,03 Diterima 19%  3% Diterima Kendaraan ringan 0,26 0,38 8% 11% Kendaraan berat 0,28 0,09 9% 6% Total Kend. 0,53 0,13 12%  6%
Sebagaimana pada simulasi kondisi eksisting, pada simulasi penerapan chicane model 1 ini kecepatan default telah menunjukkan nilai GEH kurang dari 5 dan MAPE kurang dari 50%, sehingga hasil sebenarnya sudah dapat diterima. Hasil kalibrasi kecepatan juga  menunjukkan  nilai  GEH  dan  MAPE  yang  sedikit  lebih  besar  dibanding  dengan default. Namun demikian, dikarenakan nilai GEH default volume masih menunjukkan nilai  lebih  dari  5  (ditolak)  maka  yang  digunakan  adalah  hasil  kalibrasi.  Visualisasi simulasi penerpaan chicane model 1 hasil kalibrasi dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 4. Visualisasi simulasi penerapan chicane model 1 hasil kalibrasi
Hasil uji GEH dan MAPE untuk volume dan kecepatan pada simulasi penerapan chicane model 2 dapat dilihat pada Tabel 7 dan Tabel 8.
Tabel 7. Hasil Uji GEH dan MAPE untuk volume kendaraan pada simulasi chicane model 2 Kondisi  Kendaraan Hasil Uji GEH Kesimpulan Uji MAPE Kesimpulan Arah U- S Arah S-U Arah U-S Arah S-U Default Sepeda motor 1.246,65  420,94 Ditolak 55%  36%  Ditolak (US); diterima (SU) Kendaraan ringan 161,61 17,42 63%  27% Kendaraan berat 0,44 1,64 20%  43% Total 1.401,08  436,60 55%  36% Hasil kalibrasi Sepeda motor 0,38 0,03 Diterima 1% 0% Diterima Kendaraan ringan 3,92 0,22 12% 3% Kendaraan berat 1,33 1,64 40%  43% Total 0,01 0,01 0% 0%
Tabel 8. Hasil Uji GEH dan MAPE untuk kecepatan kendaraan pada simulasi chicane model 2 Kondisi  Kendaraan Hasil Uji GEH Hasil Uji MAPE Arah U-S Arah S-U Kesimpulan  Arah U-S Arah S-U Kesimpulan Default   Sepeda motor 0,52 0,00 Diterima 15% 0% Diterima Kendaraan ringan 5,23 0,34 39% 12% Kendaraan berat 3,92 0,82 35% 19% Total 2,85 0,25 31% 10% Hasil kalibrasi Sepeda motor 0,05 1,67 Diterima 5% 26% Diterima Kendaraan ringan 0,27 3,10 10% 38% Kendaraan berat 0,64 2,05 15% 31% Total Kend.  0,15 2,23 8% 32%
Sebagaimana pada dua simulasi sebelumnya, pada simulasi penerapan chicane model 2 ini kecepatan default telah menunjukkan nilai GEH kurang dari 5 dan MAPE kurang dari 50% (diterima). Hasil kalibrasi kecepatan menunjukkan nilai GEH dan MAPE lebih besar untuk arah S-U. Dikarenakan nilai GEH default volume masih menunjukkan nilai lebih dari 5 (ditolak) maka yang digunakan adalah hasil kalibrasi. Visualisasi simulasi penerapan chicane model 2 hasil kalibrasi dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 5. Visualisasi simulasi penerapan chicane model 2 hasil kalibrasi
Berdasarkan hasil kalibrasi dan validasi sebagaimana dipaparkan di atas, maka dapat disimpulkan bahwa model hasil kalibrasi cukup merepresentasikan hasil observasi pada kondisi  sebenarnya.  Dengan  demikian,  ketiga  model  yang  telah  dibangun  tersebut dapat digunakan untuk pembahasan lebih lanjut.

## Kinerja Ruas
Setelah  model  untuk  kondisi  eksisting, chicane  model  1,  dan  chicane  model  2 terbangun, selanjutnya dilakukan perbandingan kinerja lalu lintas pada ketiga kondisi tersebut.  Parameter  kinerja  yang  akan  dibandingkan  adalah  kecepatan  setempat (kecepatan di area 2), kecepatan tempuh, dan kepadatan. Parameter kinerja tersebut disajikan pada Tabel 9, bersama dengan waktu tempuh dan tundaan.

## Tabel 9. Perbandingan kinerja ruas jalan hasil simulasi VISSIM
Parameter Hasil Simulasi VISSIM Eksisting Chicane Model 1 Chicane Model 2 Kecepatan  setempat  area  2  arah  U-S (km/jam) 40 41 23 Kecepatan  setempat  area  2  arah  S-U (km/jam) 40 36 34 Waktu tempuh arah U-S (dt) 28 28 43 Waktu tempuh arah S-U (dt) 28 32 34 Kecepatan tempuh arah U-S (km/jam) 57 57 37 Kecepatan tempuh arah S-U (km/jam) 56 50 47 Kepadatan (kend/km) 24,18 25,83 36,05 Tundaan (dt) 0,04 0,04 0,09
Tabel 9 menunjukkan bahwa secara umum penerapan chicane, baik model 1 maupun model  2,  menyebabkan  penurunan  kinerja  ruas  jalan.  Perbandingan  kecepatan setempat di area 2 menunjukkan bahwa penurunan kecepatan kendaraan pada saat penerapan chicane model 2 lebih signifikan. Pada saat penerapan  chicane model 1
bahkan terjadi sedikit kenaikan kecepatan menjadi 41 km/jam atau sebesar 1 km/jam (1%) untuk arah U-S, walaupun tetap terjadi penurunan kecepatan setempat menjadi 36 km/jam atau sebesar 3% untuk arah S-U. Kecepatan pada saat penerapan chicane model 2 turun menjadi 23 km/jam atau sebesar 18 km/jam (44%) untuk arah U-S dan 34 km/jam atau sebesar 6 km/jam (14%) untuk arah S-U.
Temuan ini sejalan dengan temuan pada parameter kinerja ruas jalan yang lain. Pada penerapan chicane  model  1  kecepatan  tempuh  untuk  arah  U-S  tidak  mengalami perubahan  dari  kondisi  eksisting,  yaitu  57  km/jam,  sedangkan  untuk  arah  S-U mengalami  penurunan  dari  56  km/jam  menjadi  50  km/jam.  Demkian  pula  dengan waktu tempuh, tetap 28 detik untuk arah U-S dan bertambah menjadi 32 detik untuk arah S-U. Penurunan kecepatan tempuh dan peningkatan waktu tempuh pada saat penerapan chicane  2  cukup  tajam.  Untuk  arah  U-S  kecepatan  tempuh  kendaraan menjadi 37 km/jam dan waktu tempuhnya menjadi 43 detik, sedangkan untuk arah S- U kecepatan tempuh kendaraan menjadi 47 km/jam dan waktu tempuhnya menjadi 34 detik.
Demikian  pula  untuk  kepadatan  dan  tundaan.  Pada  penerapan chicane  model  1 kepadatan kendaraan sedikit bertambah menjadi 25,83 kend/km dan tundaan tetap 0,04 detik. Pada penerapan chicane model 2 kepadatan kendaraan bertambah cukup signifikan  menjadi  36,05  kend/km  dan  tundaan  bertambah  lebih  dari  dua  kali  lipat menjadi 0,09 detik.

## Pembahasan
Berdasarkan  pemaparan  di  atas,  diketahui  bahwa  VISSIM  dapat  digunakan  untuk mensimulasikan penerapan traffic calming, dalam penelitian ini adalah chicane. Model yang  dibangun  adalah  kondisi  eksisting  sebelum  diterapkannya chicane,  penerapan chicane  model  1,  dan  penerapan  chicane  model  2.  Pada  model  penerapan  chicane digunakan data pengurangan kecepatan hasil observasi saat simulasi lapangan sebagai pengurangan kecepatan di r educed speed area pada model VISSIM. Reduced speed area meliputi area 1 (50 meter sebelum memasuki chicane), area 2 (10 meter di dalam chicane), dan area 3 (50 meter setelah keluar dari chicane). Selanjutnya kalibrasi dilakukan dengan mengubah parameter driving behavior dengan merujuk pada penelitian sebelumnya. Validasi dilakukan menggunakan rumus GEH dan MAPE, dengan hasil nilai GEH di bawah 5 dan MAPE di bawah 50%. Dengan demikian, model telah tervalidasi.
Berdasarkan analisis hasil simulasi VISSIM yang telah dilakukan, diketahui penurunan kinerja  ruas  jalan  pada  penerapan chicane  model  1  tidak  terlalu  signifikan,  bahkan kecepatan tempuh untuk arah U-S masih tetap sama dengan kondisi eksisting yaitu 57 km/jam  dan  tundaan  tetap  0,04  detik.  Hasil  yang  berbeda  terjadi  pada  penerapan chicane  model  2. Dilihat  dari  semua parameter,  penurunan  kinerja  ruas  jalan  pada penerapan chicane model 2 cukup signifikan. Arah U-S menunjukkan penurunan yang lebih  tajam  dibanding  dengan  arah  S-U.  Untuk  arah  U-S  bahkan  terjadi  penurunan kecepatan setempat sampai dengan 44% dan kecepatan tempuh sampai dengan 35% serta  peningkatan  waktu  tempuh  sampai  dengan  54%.  Selain  itu  kepadatan  dan tundaan pun mengalami peningkatan yang tajam, yaitu sebesar 49% dan 125%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa perbandingan kinerja ruas jalan dari ketiga simulasi, yang dilakukan dengan parameter kecepatan setempat, kecepatan tempuh, kepadatan, ditambah dengan waktu tempuh dan tundaan, menunjukkan bahwa secara
umum  penerapan chicane  mengurangi  kinerja  ruas  jalan.  Kinerja  ruas  jalan  pada chicane  model  2  lebih  buruk  dibanding  dengan  chicane  model  1.  Hasil  ini  sejalan dengan dengan penelitian terdahulu yang dirujuk oleh penelitian ini, yaitu penelitian oleh Ersamaulia (2018), walaupun angka yang dihasilkan tidaklah sama persis.
Sejalan dengan Ersamaulia (2018), jika dilihat dari perspektif keselamatan lalu lintas, maka chicane  model  2  lebih  disarankan  dikarenakan  kecepatan  setempatnya  telah mendekati  target  kecepatan  30  km/jam  (Kementerian  Perhubungan  Republik Indonesia,  2015).  Sedikit  berbeda  dengan  penelitian  tersebut  yang  menggunakan kecepatan p85 sebagai acuan, pada penelitian ini menggunakan kecepatan rata-rata. Namun tetap bisa disimpulkan bahwa hasil kedua penelitian ini tetaplah sejalan. Lebih lanjut, jika dilihat dari perspektif kelancaran lalu lintas maka penurunan kinerja ruas jalan yang cukup signifikan ini dikhawatirkan akan mengganggu arus lalu lintas pada jaringan jalan yang lebih luas. Suatu hal yang tidak bisa diukur oleh penelitian ini dikarenakan lokasi studi yang digambarkan dalam model VISSIM hanyalah berupa link sepanjang 300 meter saja.
Jaringan  jalan  yang  terlalu  sederhana  ini  agaknya  juga  berpengaruh  pada  proses kalibrasi  dan  validasi  model  yang  dihasilkan  VISSIM.  Pada  trial  kedua  sebenarnya sudah  dapat  dihasilkan  nilai  GEH  dan  MAPE  yang  memenuhi  syarat.  Namun  untuk mendapatkan  nilai  yang optimal  trial tetap  dilanjutkan  sampai  trial  terakhir  dengan hasil  terbaik.  Bahkan  unutk  kondisi default  pun  diketemukan  bahwa  nilai  GEH  dan MAPE  kecepatan  sudah  memenuhi  syarat.  Hal  ini  dimungkinkan  oleh  jaringan  jalan pada model yang terlalu sederhana ini.
Selain terkait dengan terlalu sederhananya jaringan jalan pada model, penelitian ini juga memiliki catatan terkait dengan parameter driving behavior yang digunakan untuk kalibrasi.  Parameter  yang  digunakan  tersebut  mengacu  pada  penelitian  terdahulu dengan lokasi penelitian pada simpang (Putri & Irawan, 2015). Pada lokasi studi ruas seperti  halnya  penelitian  ini,  hendaknya  menggunakan  parameter driving  behavior tersebut dapat disesuaikan.
Terlepas  dari  kekurangan  dalam  pembuatan  model  dengan  menggunakan  VISSIM, penelitian ini membuktikan bahwa VISSIM dapat digunakan untuk memodelkan traffic calming  dengan  sejumlah  catatan,  terutama  terkait  proses  kalibrasi  dan  validasi. Terbuka peluang chicane untuk dapat dijadikan alternatif traffic calming di Indonesia, dengan dilakukannya studi penerapannya di sejumlah lokasi yang lain.
Dengan  melakukan  simulasi  dengan  VISSIM  peneliti  juga  akan  lebih  leluasa mementukan  MOE  yang  dibutuhkan  dalam  studinya.  Pada  penelitian  selanjutnya VISSIM  juga  dapat  digunakan  memodelkan  dimensi chicane,  ataupun  memodelkan serial chicane di sebuah ruas jalan. Dengan demikian simulasi yang dilakukan dapat lebih efektif, efisien, dan aman, jika dibandingkan dengan simulasi lapangan.

## PENUTUP
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  VISSIM  dapat  digunakan  untuk mensimulasikan traffic  calming,  dalam  hal ini adalah  chicane. Hasil  simulasi  VISSIM  sejalan  dengan hasil  simulasi  lapangan  pada  penelitian  sbelumnya.  Parameter  kinerja  seperti kecepatan setempat, kecepatan tempuh, kepadatan, maupun tundaan dapat secara serentak  dianalisis  sehingga  simulasi  lebih  efektif,  efisien,  dan  mengurangi  risiko. Dengan  ini  pun  maka  peneliti  dapat  melakukan  analisis  lanjutan  dengan  lebih komprehensif.
Meskipun  terdapat  kekurangan  terkait  terlalu  sederhananya  jaringan  jalan  yang dimodelkan dan parameter yang digunakan untuk  kalibrasi, penelitian ini membuka peluang  untuk  penelitian lanjutan  terkait  dengan  penerapan chicane  sebagai  traffic calming maupun penggunaan VISSIM sebagai alat bantu untuk melakukan simulasi lalu lintas.

## DAFTAR PUSTAKA
Aghabayk, K., Sarvi, M., Young, W., & Kautzsch, L. (2013). A Novel Methodology for Evolutionary  Calibration  of  VISSIM  by  Multi-Threading. Australasian  Transport Research  Forum  2013  Proceedings,  (October),  1 – 15.  Diambil  dari http://www.patrec.org/atrf.aspx
Basrin, D., Sugiarto, & Anggraini, R. (2017). Studi Tingkat Pelayanan Simpang Tujuh Ulee  Kareng  Dengan  Merencanakan  Bundaran  (Roundabout)  Menggunakan Pendekatan Metode Simulasi Vissim 6.00-02. Jurnal Teknik Sipil Universitas Syiah Kuala, 1(1), 17 – 28.
Departemen  Permukiman  dan  Prasarana  Wilayah.  (2004). Pedoman  Perencanaan Fasilitas  Pengendali  Kecepatan  Lalu  Lintas.  Jakarta:  Direktorat  Jenderal Prasarana Wilayah.
Dey, A. C., Roy, S., & Uddin, M. A. (2018). Calibration and Validation of VISSIM Model of  an  Intersection  with  Modified  Driving  Behavior  Parameter. International
Journal of Advanced Research, 6(12), 107 – 112. https://doi.org/10.21474/IJAR01/8120
Direktorat  Jendral  Bina  Marga.  (1997). Manual  Kapasitas  Jalan  Indonesia  (MKJI).
Jakarta: Departemen Pekerjaan Umum. Ersamaulia,  M.  S.  (2018). Penerapan  Kelokan  (Chicane)  Sebagai  Alat  Pengendali Kecepatan  (Studi  Kasus:  Jalan  Pemuda  Kabupaten  Kebumen).  Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan.
Findley, D. J., Schroeder, B. J., Cunningham, C. M., & Brown, T. H. (2016). Highway Engineering: Planning, Design, and Operations. Oxford: Elsevier.
Global Road Safety Partnership. (2008). Speed Management: A Road Safety Manual for  Decision-Makers  and  Practitioners.  https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 802239-9.00007-4
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.
Kementerian  Perhubungan.  (2006). Peraturan  Menteri  Perhubungan  Nomor  KM  14 Tahun  2006  Tentang  Manajemen  dan  Rekayasa  Lalu  Lintas  di  Jalan.  Jakarta: Kementerian Perhubungan.
Kementerian  Perhubungan.  (2015). Peraturan  Menteri  Perhubungan  Republik Indonesia Nomor PM 96 Tahun 2015 Tentang Pedoman Pelaksanaan Kegiatan Manajemen dan Rekayasa Lalu Lintas. Jakarta: Kementerian Perhubungan.
Kementerian  Perhubungan  Republik  Indonesia.  (2015). Peraturan  Menteri Perhubungan Republik Indonesia Nomor PM 111 Tahun 2015 Tentang Tata Cara Penetapan  Batas  Kecepatan.  Jakarta:  Kementerian  Perhubungan  Republik Indonesia.
Khisty,  C.  J.,  &  Lall,  B.  K.  (2003). Dasar-Dasar  Rekayasa  Transportasi.  Jakarta: Erlangga.
Misdalena,  F.  (2019).  Evaluasi  Kinerja  Simpang  Bersinyal  Simpang  Jakabaring Menggunakan Program Microsimulator VISSIM 8.00. Jurnal Desiminasi Teknologi, 7(1), 35 – 41.
Pamusti,  G.,  Maulana,  A.,  &  Herman.  (2017).  Kinerja  Simpang  Jalan  Jakarta-Jalan Supratman Kota Bandung dengan Metode MKJI 1997 dan Software PTV Vissim 9. Reka Racana, 3(3), 52 – 62.
Pennsylvania  Department  of  Transportation.  (2012). Pennsylvania’s  Traffic  Calming Handbook  (Vol.  383).  Vol.  383.  Pennsylvania:  Pennsylvania  Department  of Transportation.
PTV.
(2011). VISSIM 5.30-05 User Manual. Diambil dari https://www.et.byu.edu/~msaito/CE662MS/Labs/VISSIM_530_e.pdf Putra, R. A. E., & Ramanda, F. (2018). Optimasi Green Time Simpang Bersinyal Dengan Menggunakan PTV VISSIM Dalam Meningkatkan Kinerja Simpang. Bentang Jurnal Teoritis dan Terapan Bidang Rekayasa Sipil, 6(2), 108 – 117.
Putri,  N.  H.,  &  Irawan,  M.  Z.  (2015).  Mikrosimulasi  Mixed  Traffic  Pada  Simpang Bersinyal  Dengan  Perangkat  Lunak  Vissim. The  18th  FSTPT  International Symposium. Lampung.
Romadhona, P. J. (2018). Solusi Jalan Satu Arah di Kota Yogyakarta. Teknik, 39(1),
25 – 31. https://doi.org/10.14710/teknik.v39i1.13654
Romadhona, P. J., & Fauzi, R. I. (2018). Analisis Dampak Gang pada Putaran Balik Terhadap  Kinerja  Ruas  Jalan  Raya  Affandi  Yogyakarta. Jurnal  Teknologi Rekayasa, 3(1), 29. https://doi.org/10.31544/jtera.v3.i1.2018.29-38
Sugiarto,  S.,  Faisal,  R.,  &  Reyhan,  M.  (2018).  Pengaruh  Sepeda  Motor  Terhadap Kapasitas  Bagian  Jalinan  pada  Perencanaan  Bundaran  di  Simpang  Tujuh  Ulee Kareng. Teras Jurnal, 8(2), 416 – 425. Utomo, R. B., Yulianyahya, R. W., & Fauziah, M. (2016). Evaluasi Perilaku Lalu Lintas Pada  Simpang  Dan  Koordinasi  Antar  Simpang  (Studi  Kasus:  Simpang  Stasiun Brambanan-Simpang Taman Wisata Candi). Jurnal Teknisia, XXI(1), 163 – 172.
Winnetou, I. A., & Munawar, A. (2015). Penggunaan Software Vissim Untuk Evaluasi Hitungan MKJI 1997 Kinerja Ruas Jalan Perkotaan (Studi Kasus : Jalan Affandi, Yogyakarta). The 18th FSTPT International Symposium, Unila, Bandar Lampung. Yulianto, R. A., & Munawar, A. (2017). Penentuan Kapasitas Jalan Bebas Hambatan dengan Aplikasi Perangkat Lunak VISSIM. Jurnal Transportasi, 17(2), 123 – 132.