Perencanaan Bundaran ( Roundabout ) Studi Kasus Simpang Tujuh Ulee Kareng,

## Banda Aceh
Muhammad Irza 1 Sugiarto 2 Ruhdi Faisal 3
1,2,3 Jurusan Teknik Sipil, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh 23111, Indonesia.
1 corresponding author, email: irza140794@gmail.com

## Abstract
Simpang Tujuh Ulee Kareng is a complex intersection consisted of seven roads without the traffic arrangements, so it may cause delay and traffic jam. The aim of this research was to create a traffic engineering of the Simpang Tujuh Ulee Kareng from an uncontrolled intersection into an intersection  with a roundabout. Traffic volume data  was taken by video camera; and speed data  was taken by speedgun. The collected data were road geometric data, traffic volume and spot speed. The primary data for analysis  was taken at peak hour volume (VPH) of the observed volume; then, it was  simulated  by  using  the  VISSIM  6.00-22  software  with  Roundabout  type  R10-22.  The  largest  capacity  in  the  DE segment  was  6629  vehicle/hour.  The  largest  weaving  flow  in  the  weaving  section  AB  was  3184  vehicles/hour.  The largest delayed in the weaving section AB was 2.30 seconds/vehicle. The calculation of Degree of Saturation (DS) was obtained from the ratio of flow section to capacity. The largest DS was on AB weaving section with DS of 0.50 and the queue opportunity obtained by reading MKJI chart was 6% -13.5% on the AB segment.
Keywords : roundabout, simulation,VISSIM 6.00-22.

## Abstrak
Simpang Tujuh Ulee Kareng merupakan persimpangan dengan jumlah pertemuan ruas jalan yang paling banyak di  Kota  Banda  Aceh  tanpa  adanya  pengaturan  lalu  lintas,  sehingga  mengakibatkan  terjadi  tundaan  dan  kemacetan. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  sebuah  rekayasa  lalu  lintas  dari  simpang  tak  bersinyal  menjadi persimpangan  dengan  bundaran.  Data  volume  lalu  lintas  diambil  dengan  bantuan  kamera  video  dan  data  kecepatan diambil  dengan  alat  bantu  speedgun.  Data  yang  dikumpulkan  adalah  data  geometrik  jalan,  volume  lalu  lintas  dan kecepatan  setempat.  Data  awal  yang  digunakan  adalah  volume  jam  puncak  (VJP)  dari  volume  yang  diamati  dan kemudian disimulasikan ke software VISSIM 6.00-22 dengan tipe bundaran R10-22. Kapasitas terbesar di ruas jalinan DE  yaitu 6629 kend/jam.  Arus bagian  jalinan  terbesar  di ruas jalinan AB yaitu 3184 kend/jam. Tundaan  terbesar di ruas  jalinan  AB  yaitu  2,30  detik/kendaran.  Untuk  Derajat  Kejenuhan  (DS)  didapat  dari  perbandingan  arus  bagian jalinan  dengan  kapasitas.  DS    terbesar  di  ruas  jalinan  AB  yaitu  0,50  dan  peluang  antrian  terbesar  dari  pembacaan grafik MKJI adalah 6%-13,5% di ruas jalinan AB.
Kata kunci : Bundaran, Simulasi, VISSIM 6.00-22.

## 1. Pendahuluan
Simpang Tujuh Ulee Kareng merupakan persimpangan dengan jumlah pertemuan ruas jalan yang paling banyak di Kota Banda Aceh. Simpang Tujuh Ulee Kareng  menjadi  kawasan  perdagangan  dan  jasa  yang ramai dimana daerah ini memiliki kegiatan finansial dan peluang  -  peluang  bisnis  yang  ekstensif  dimana kompleksitas  dan  diversitasnya  mengalami  siklus perubahan akibat beragam pengaruh sosial dan ekonomi.
Pada  Simpang  Tujuh  Ulee  Kareng  terjadi pertemuan ruas jalan yang sangat komplek karena terdiri dari pertemuan tujuh ruas jalan tanpa adanya pengaturan lalu  lintas  seperti  lampu  lalu  lintas,  bundaran,  maupun rambu-rambu peringatan lainnya, sehingga rawan terjadi kecelakaan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sebuah rekayasa  lalu  lintas  terhadap  Simpang  Tujuh  Ulee Kareng  dari  simpang  tak  bersinyal  menjadi  sebuah persimpangan dengan bundaran. Hal tersebut merupakan suatu upaya untuk memberikan suatu rekomendasi untuk mengurangi  atau  mencegah  terjadinya  konflik  pada persimpangan tersebut.
Ruang  lingkup  penelitian  ini  adalah  menganalisa kapasitas bagian jalinan dengan merencanakan bundaran mengunakan  software  VISSIM  6.00-22.  Pengambilan data arus lalu  lintas dilakukan pada  hari Senin (6 Maret 2017) dan Kamis (9 Maret 2017), masing - masing pada waktu  pagi  pukul  07.00  –  09.00  WIB  dan  sore  pukul 16.30 – 18.30 WIB.
Dari  hasil  analisis  MKJI[6],  direncanakan bundaran dengan diameter dalam 20 meter dan diameter luar  42  meter.  Adapun  hasil  simulasi  yang  dilakukan dengan  menggunakan  software  VISSIM  6.00-22  pada Simpang  Tujuh  Ulee  Kareng  adalah  kapasitas,  arus bagian  jalinan  dan  tundaan.  Kapasitas  terbesar  di  ruas DE  (Lamreung  –  Lamgapang)  yaitu  6629  kend/jam. Arus  bagian  jalinan  terbesar  di  ruas  jalinan  AB  (T. Iskandar (arah kota) – Kebun Raja) yaitu 3184 kend/jam. Tundaan terbesar di   ruas  jalinan  AB (T. Iskandar (arah kota)  –  Kebun  Raja)  yaitu  2,30  detik/kendaraan.  Untuk perhitungan  Derajat  Kejenuhan  (DS)  didapat  dari perbandingan  arus  bagian  jalinan  dengan  kapasitas.  DS terbesar terdapat dijalinan AB (T. Iskandar (arah kota) – Kebun  Raja)  yaitu  0,50  dan  Peluang  Antrian  terbesar yang didapat dari pembacaan grafik MKJI[6] adalah 6%- 13,5%  di  ruas  jalinan  (T.  Iskandar  (arah  kota)–Kebun Raja).
Tipe Bundaran R20-22
2. Tinjauan Kepustakaan

## 2.1 Bundaran
Menurut  MKJI[6],  pada  umumnya  bundaran dengan  pengaturan  hak  jalan  (prioritas  dari    kiri) digunakan  di  daerah  perkotaan  dan  pedalaman  bagi persimpangan  antara  jalan  dengan  arus  lalu  lintas sedang. Pada arus lalu lintas yang tinggi dan kemacetan pada  daerah  keluar  simpang,  bundaran  tersebut  mudah terhalang,  yang  mungkin  menyebabkan  kapasitas terganggu pada semua arah.
Bundaran  paling  efektif  jika  digunakan  untuk persimpangan  antara  jalan  dengan  ukuran  dan  tingkat arus yang sama. Karena itu bundaran sangat sesuai untuk persimpangan  antara  jalan  dua  lajur  atau  empat  lajur. Bundaran  mempunyai  keuntungan  yaitu  mengurangi kecepatan  semua  kendaraan  yang  berpotongan,  dan membuat  mereka  hati-hati  terhadap  resiko  konflik dengan  kendaraan  lain.  MKJI [6] memberikan  sejumlah tipe bundaran untuk perencanaan yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Tabel 1. Tipe Bundaran
Tipe bundaran Jari-jari bundaran (m) Jumlah lajur masuk Lebar lajur masuk W I (m) Panjang jalinan L W (m) Lebar jalinan W W (m) R10 - 11 10 1 3,5 23 7 R10 - 22 10 2 7 27 9 R14 - 22 14 2 7 31 9 R20 - 22 20 2 7 43 9
Gambar 1. Tipe Bundaraan Lalu Lintas Sumber : MKJI [6]

## 2.2.1 Kapasitas bundaran
Menurut  MKJI[6],  kapasitas  total  bagian  jalinan adalah  hasil  perkalian  antara  kapasitas  dasar  (Co)  yaitu kapasitas  pada  kondisi  tertentu  (ideal)  dan  faktor penyesuaian  (F),  dengan  mempertimbangkan  pengaruh
kondisi  lapangan  sesungguhnya  terhadap  kapasitas. Model kapasitas adalah sebagai berikut :
C  =  135  ×  W W 1,  3 ×  (1  +  W E /W W ) 1,5 ×  (1-p W /3) 0,5 × (1+W W /L W ) -1,8 × F CS × F RSU …………………………    1)
Dimana :
WE = Lebar masuk rata-rata
WW   = Lebar jalinan (m) LW = Panjang jalinan (m) PW = Rasio jalinan (m) FCS  = Faktor penyesuaian ukuran kota FRSU = Faktor penyesuaian tipe lingkungan
Faktor  penyesuaian  FCS  untuk  ukuran  kota dimasukkan sebagai  jumlah penduduk di  seluruh  daerah perkotaan sebagaimana Tabel 2.

## Tabel 2. Faktor Penyesuaian Ukuran Kota (FCS)
Ukuran kota (CS) Penduduk (juta) Faktor penyesuaian ukuran kota Sangat kecil < 0,1 0,82 Kecil 0,1 – 0,5 0,88 Sedang 0,5 – 1,0 0,94 Besar 1,0 – 3,0 1 Sangat besar > 3,0 1,05

## 2.2.2 Kapasitas dinamis
Menurut  Geistefeldt.  J[2]  konsep  dinamis mendukung  sebuah  metode  baru  untuk  menentukan kapasitas sebagai fungsi yang menggambarkan probabilitas  dari  kemacetan  lalu  lintas  yang  tergantung pada  arus  dan  kapasitas.  Metode  ini  dapat  ditentukan dengan persentil spesifik dari fungsi persebaran.
Kapasitas dinamis didasarkan pada distribusi arus lalu  lintas  yang diobservasi  langsung untuk  menentukan ambang batas yang mendefinisikan sebagai nilai interval 90%, 95% dan 99% dari data yang tersedia. Selanjutnya, distribusi  kumulatif  dari  volume  akan  dievaluasi  pada persentil 85, 90 dan 95. Kim et al[5].

## 2.2.3 Derajat kejenuhan jalinan
Menurut  MKJI[6],  derajat  kejenuhan  bagian jalinan, dihitung sebagai:
DS = Qsmp / C……………………………………….  2)
Dimana :
Qsmp  = Arus total (smp/jam) dihitung sebagai berikut: Qsmp  = Qkend × Fsmp Fsmp  = Faktor smp Fsmp   = (LV% + (HV% × empHV) + (MC% × empMC))/100 C = Kapasitas (smp/jam)
Derajat  kejenuhan  bundaran  ditentukan  sebagai berikut:
DS = maks.dari (DS) ; i = 1 ... n…………………….. 3) Dimana :
DSi  = Derajat kejenuhan bagian jalinan i n = Jumlah bagian jalinan pada bundaran tersebut
Tipe Bundaran R10-11 Tipe Bundaran R10-22
Tipe Bundaran R14-22
Tipe Bundaran R20-22

## 2.2.4 Tundaan jalinan
Menurut  MKJI[6],  tundaan  rata-rata  bagian jalinan dihitung sebagai berikut:

## D = DT + DG………………………………………… 4)
Dimana :
D = Tundaan rata-rata bagian jalinan (det/smp) DT = Tundaan lalu lintas rata-rata bagian jalinan
(det/smp)
DG = Tundaan geometrik rata-rata hagian jalinan (det/smp)
Tundaan  lalu  lintas pada  bagian  jalinan ditentukan berdasarkan  kurva  tundaan  empiris  dengan  derajat kejenuhan sebagai variabel masukan.
Tundaan  Geometrik  pada  bagian  jalinan  ditentukan sebagai berikut :
DG = (1-DS) × 4 + DS × 4 = 4………………………. 5)
Tundaan rata-rata bundaran dihitung sebagai berikut:
D R = ∑(Q i × DT i )/Q masuk + DG ; I = 1…n……………. 6)
Dimana :
D R = Tundaan bundaran rata-rata (det/smp) i = Bagian jalinan i dalam bundaran
n = Jumlah bagian jalinan dalam bundaran Qi = Arus total lapangan pada bagian jalinan i
(smp/jam)
DTi = Tundaan lalu-Iintas rata-rata pada bagian jalinan i (det/smp).
Q masuk = Jumlah arus total yang masuk bundaran (smp/jam)
DG = Tundaan rata-rata geometrik pada bagian jalinan (det/smp).

## Gambar 2. Grafik Tundaan Lalu Lintas Bagian Jalinan vs Derajat Kejenuhan Sumber : MKJI[6]
2.2.5 Peluang antrian pada bagian jalinan bundaran
Menurut  MKJI[6],  peluang  antri  QP%  pada bagian  jalinan  ditentukan  berdasarkan  kurva  antrian empiris,  dengan  derajat  kejenuhan  sebagai  variabel masukan.
Peluang antri bundaran ditentukan sebagai berikut:
QP% = maks. dari (QP% i ) ; i = 1..n…………...……... 7)
Dimana : QP% = Peluang antri bagian jalinan i,
n = Jumlah bagian jalinan dalam bundaran.
Gambar 3. Grafik Peluang Antrian vs Derajat Kejenuhan Sumber : MKJI[6]

## 2.3 Simulasi Aliran Lalu Lintas
Drew  dalam  buku  Ahmed[4]  menyatakan  bahwa simulasi didefinisikan sebagai representasi yang dinamis dari  beberapa  bagian  yang  nyata  di  dunia  yang  dicapai dengan  membangun  sebuah  permodelan  pada  komputer dan bergerak melalui waktu.

## 2.4 Software VISSIM 6.00-22

## 2.4.1 Definisi VISSIM 6.00-22
Menurut  PTV-AG[1],  VISSIM  adalah  multi- moda  lalu  lintas  perangkat  lunak  aliran  mikroskopik simulasi.  Hal  ini  dikembangkan  oleh  ( Planning Transportasi  Verkehr  AG )  di  Karlsruhe  Jerman.  Nama ini  berasal  dari “Verkehr  Stadten–SIMulationsmodell” (bahasa  Jerman  untuk  “Lalu  lintas  di  kota-model simulasi”).  Program  ini  dapat  menganalisis  lalu  lintas dan  operasi  perjalanan  yang  masih  terkendala  seperti konfigurasi jalur, komposisi kendaraan, sinyal lalu lintas dan  halte  sehingga  membuatnya  menjadi  alat  yang berguna  untuk  evaluasi  berbagai  alternatif  berdasarkan rekayasa  transportasi  dan  langkah-langkah  perencanaan efektivitas.

## 2.4.2 Kemampuan VISSIM 6.00-22
Menurut  PTV-AG[1],  VISSIM  menyediakan kemampuan  animasi  dengan  perangkat  tambahan  dalam 3-D.  Simulasi  jenis  kendaraan  (yaitu  dari  mobil penumpang, truk, kereta api dan kereta api berat). Selain itu,  klip  video  dapat  direkam  dalam  program  dengan kemampuan untuk secara dinamis mengubah pandangan dan  perspektif.  VISSIM  merupakan  jaringan  jalan  yang terdiri  dari  link-konektor  bukan  link-node.  Hal  ini memungkinkan  VISSIM  untuk  mensimulasikan  link singkat tanpa mempengaruhi perilaku pengemudi.

## 2.4.3 Input data, simulasi dan kalibrasi VISSIM 6.00-22
Menurut  PTV-AG[1],  tahap  pengumpulan  data adalah  tugas  yang  paling  penting  dalam  penelitian  ini. Mikroskopis simulasi model VISSIM memiliki
persyaratan  rumit  input  data  dan  memiliki  parameter model  banyak.  Untuk  membangun  model  VISSIM simulasi untuk jaringan ini dan untuk  mengkalibrasi lalu lintas  lokal,  dua  jenis  data  yang  diperlukan  yaitu  tipe pertama  adalah  input  data  dasar  yang  digunakan  untuk jaringan  coding  dari  model  simulasi  dan  tipe  kedua adalah  data  observasi  yang  digunakan  untuk  kalibrasi parameter  model  simulasi.  Input  data  dasar  termasuk data  geometrik  jaringan,  data  volume  lalu  lintas  dan karakteristik  kendaraan,  tuntutan  perjalanan,  komposisi kendaraan, tanda berhenti dan lalu lintas sistem kontrol.
Menurut PTV-AG[1], data untuk kalibrasi  model meliputi  jaringan  VISSIM  kode  simulasi  yang  perlu lebih  dikalibrasi  untuk  meniru  kondisi  lalu  lintas setempat.  Kalibrasi  melibatkan  perbandingan  hasil simulasi  terhadap  lapangan  yang  diamati  dan  parameter model yang menyesuaikan sehingga hasil dapat diterima. Data  yang  dikumpulkan  untuk  model  kalibrasi  meliputi data  volume  lalu  lintas,  waktu  perjalanan,  panjang antrian  maksimum,  rata-rata  antrian  panjang  dan kecepatan rata-rata.

## 2.4.4 Parameter kalibrasi VISSIM 6.00-22
Menurut PTV-AG[1],  tingkat detail yang diperlukan  untuk  mereplikasi  infrastruktur  jaringan transportasi  dimodelkan  tergantung  pada  tujuan  dari aplikasi  VISSIM.  Model  yang  lebih  rinci  diperlukan untuk analisis simulasi.
Vehicle  Behaviour yang  ada  pada  vissim  yaitu Wiedemann  74  model  dan  Wiedemann  99  model. Wiedemann  74  adalah  model  yang  dipakai  untuk simulasi jalan perkotaan dan jalan arteri. Wiedemann 74 biasanya  digunakan  untuk  simulasi  jalan  dengan kecepatan rata-rata kendaraan 48-58 km/Jam. Wiedemann  94  adalah  model  yang  dipakai  untuk simulasi jalan bebas hambatan/jalan tol biasanya dengan kecepatan  rata-rata  80  km/jam.  Setelah  menginput parameter  input  maka  akan  dihasilkan  parameter output seperti:
a. Panjang antrian (queue)
b. Tundaan (delay)
c. Pemodelan simulasi simpang
d. Video  hasil  simulasi  yang  dibuat  berdasarkan  data yang diperoleh dari lapangan.

## 3. Metode Penelitian
Penelitian  dilakukan  pada  Simpang  Tujuh  Ulee Kareng.  Pengambilan  data  primer  berupa  geometrik jalan,  volume  lalu  lintas,  dan  kecepatan  setempat. Sedangkan  data  sekunder  yang  digunakan  adalah  peta Kota  Banda  Aceh,  peta  lokasi  penelitian,  dan  sketsa lokasi penelitian.
Proses  pengolahan  data  pada  Simpang  Tujuh Ulee  Kareng  yaitu  dengan  pengolahan  data  primer berupa  pengolahan  data  rekaman  video handycam yang akan  menghasilkan  data  volume  lalu  lintas  berdasarkan hasil  survey  lapangan,  kemudian  data  ini  digunakan sebagai  acuan  untuk  menentukan  ukuran  bundaran  dan data input simulasi.  Sedangkan  untuk  kecepatan setempat  dilakukan  dengan  alat  bantu speedgun . Pengolahan data volume lalu lintas berupa penghitungan kendaraan  dari  rekaman  video  menggunakan  aplikasi
MultiCounter pada smartphone dan software Microsoft Excel.
Setelah  dilakukan  pengolahan  volume  lalu  lintas dan  kecepatan  setempat,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  penentuan  ukuran  bundaran  dan  melakukan simulasi  lalu  lintas  menggunakan software VISSIM 6.00-22  dengan  data  primer  dan  data  sekunder  sebagai data input . Berikut ini adalah  tahapan-tahapan mendesain VISSIM 6.00-22 untuk menjalankan simulasi lalu lintas, yaitu:
a. Meng- input background
b. Pembentukan jaringan jalan ( network coding );
c. Membangun ruas penghubung ( link-connectors );
d. Menentukan jumlah kendaraan ( vehicle input );
e. Meng-input kecepatan kendaraan ( desired speed );
f. Meng-input komposisi kendaraan ( vehicle composition );
g. Menentukan rute perjalanan ( vehicle route );
h. Meng-input komposisi rute perjalanan;
i. Melakukan kalibrasi ( driving behavior calibration );
j. Pengaturan  jumlah  trial  simulasi  ( rundom  seeds & simulation runs );
k. Menjalankan simulasi ( simulation runs ).

## 4. Hasil dan Pembahasan
Berikut  hasil  dari  penelitian  pada  data  yang diperoleh  dari  hasil  pengamatan  di  lapangan  dan  proses simulasi  sesuai  dengan  metodologi  penelitian  dan pembahasan  mengenai  hasil  penelitian  yang  dicapai dengan teori-teori dan  hasil simulasi  yang dikemukakan pada tinjauan kepustakaan.

## 4.1   Geometrik Jalan
Penelitian  dilakukan  pada  Simpang  Tujuh  Ulee Kareng.  Lebar  lajur  ruas  jalan  penelitian  dapat  dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Lebar Lajur Ruas Jalan Penelitian
No.  Ruas Jalan Lebar Lajur Tipe Jalan 1. Jalan T. Iskandar (Arah Pusat Kota Banda Aceh) 8 m 4/2UD 2. Jalan Kebun Raja 6 m 2/2UD 3. Jalan Mesjid Tuha 4 m 2/2UD 4. Jalan Lamreung 6 m 2/2UD 5. Jalan Lamgapang 5 m 2/2UD 6. Jalan T. Iskandar (Arah Blang Bintang) 10 m 4/2D 7. Jalan Jurong Dagang 5 m 2/2UD

## 4.2   Hasil Penelitian
Berikut  hasil  penelitian  yang  didapat  dari pengamatan lapangan yaitu data geometrik jalan, volume lalu  lintas,  dan  kecepatan  setempat.  Hasil  tersebut selanjutnya  diinput  ke  dalam software VISSIM  6.00-22 untuk dilakukan simulasi.

## 4.2.1   Volume lalu lintas
Data  volume  lalu  lintas  diperoleh  dengan mencatat semua jenis kendaraan yang melintasi titik pias pengamatan  dalam  interval  waktu  15  menit  kemudian diolah  menjadi  volume  lalu  lintas  dalam  interval  waktu satu  jam.  Rekapitulasi  data  volume  lalu  lintas  pada  jam puncak dapat dilihat pada Tabel 4 di bawah ini..
Tabel 4. Rekapitulasi volume lalu lintas
No.  Hari/Tanggal Arus Maksimum (kend/jam) 1. Senin/06 Maret 2017 4619 2. Kamis/09 Maret 2017 4566

## 4.2.2 Kecepatan setempat
Perhitungan besarnya kecepatan setempat didapat dengan menggunakan speedgun , dengan jarak pengambilan 25 m dari simpang.
Tabel . 5. . Rekapitulasi kecepatan setempat
No. Lengan Pendekat Kecepatan (km/jam) 1. Jalan T. Iskandar (Arah Pusat Kota Banda Aceh) 17,19 2. Jalan Kebun Raja 22,27 3. Jalan Mesjid Tuha 21,40 4. Jalan Lamreung 22,61 5. Jalan Lamgapang 22,74 6. Jalan  T.  Iskandar  (Arah Blang Bintang) 20,24 7. Jalan Jurong Dagang 21,31

## 4.2.3 Volume jam puncak
Berdasarkan  volume  lalu  lintas  yang  diperoleh dari lokasi penelitian, diambil volume jam puncak (VJP) dengan  interval  waktu  satu  jam  sebagai  data  masukan untuk  proses  simulasi  menggunakan software VISSIM 6.00-22. Rekapitulasi  perhitungan VJP dari  volume  lalu lintas dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel . 6. . Rekapitulasi volume jam puncak
No. Lengan Pendekat VJP (kend/jam) 1. Jalan T. Iskandar (Arah Pusat Kota Banda Aceh) 1861 2. Jalan Kebun Raja 290 3. Jalan Mesjid Tuha 229 4. Jalan Lamreung 407 5. Jalan Lamgapang 430 6. Jalan  T.  Iskandar  (Arah Blang Bintang) 1440 7. Jalan Jurong Dagang 478 4.2.4 Penentuan tipe bundaran Ukuran bundaran ditentukan berdasarkan ukuran  kota  dan  volume  jam  puncak  dari  salah  satu lengan  pendekat  yaitu  Jalan  T.  Iskandar  (Arah  Pusat
Kota  Banda  Aceh)  menggunakan  MKJI[6]  sehingga didapatkan tipe bundaran R10-22, dengan lebar jalinan 9 meter  ditambah  lebar apron 2  meter  untuk  kendaraan berat (HV).

## Gambar 2. Geometrik Rencana Bundaran

## 4.3   Simulasi dan Hasil VISSIM 6.00-22

## 4.3.1 Arus jalinan bundaran
Berdasarkan  data  yang  input  ke  VISSIM  didapat arus  jalinan  pada  tiap  ruas,  arus  tertinggi  terjadi  pada ruas  jalinan  AB  (T.  Iskandar  (kota  –  Kebun  Raja) dikarenakan  banyak  terjadi  pergerakan  dari  jalan  T. Iskandar (kota).
Tabel 7. Rekapitulasi arus di tiap-tiap jalinan.
No. Bagian Jalinan Arus Bagian Jalinan (Q) (kend/jam) 1 AB 3184 2 BC 2552 3 CD 2588 4 DE 2389 5 EF 2372 6 FG 2449 7 GA 2557

## 4.3.2 Kapasitas dinamis
Kapasitas  dinamis  didapat  dari  hasil  run  dengan menaikkan  volume  untuk  mendapatkan  arus  maksimum diruas jalinan. Selanjutnya, dilakukan distribusi kumulatif 90% dari volume.
Tabel . 8. . Rekapitulasi hasil simulasi VISSIM 6.00-22 No. Bagian Jalinan Kapasitas Dinamis (kend/jam) 1 AB 3266 2 BC 2639 3 CD 2652 4 DE 2425 5 EF 2409 6 FG 2487 7 GA 2584

## 4.3.3 Kapasitas dinamis maksimum
Kapasitas  dinamis  maksimum  didapat  dari  hasil perhitungan  nilai  kumulatif  90  persentil  dari  distribusi kendaraan  atau  volume  yang  didapat  dari  hasil run
dengan  menaikan  volume  untuk  mendapatkan  daya tampung maksimum ruas jalinan .
Tabel 9. . Rekapitulasi hasil simulasi VISSIM 6.00-22 No. Bagian Jalinan Kapasitas (C) (kend/jam) 1 AB 6427 2 BC 5756 3 CD 6378 4 DE 6629 5 EF 6548 6 FG 6436 7 GA 6451

## 4.3.4 Tundaan
Berdasarkan  hasil  simulasi  dari  VISSIM  didapat tundaan  tertinggi  pada  jalinan  bundaran  yaitu  di  ruas jalinan AB (T. Iskandar (kota) – Kebun Raja).

## Tabel 10. Rekapitulasi Tundaan pada jalinan
No. Bagian Jalinan Tundaan (detik) 1 AB 2,30 2 BC 2,10 3 CD 1,95 4 DE 1,80 5 EF 1,80 6 FG 1,90 7 GA 1,98

## 4.3.5 Derajat Kejenuhan
Derajat  kejunahan  didapat  dari  hasil  pembagian kapasitas dinamis dengan arus bagian jalinan.
Tabel 11. Rekapitulasi derajat kejenuhan No. Bagian Jalinan DS 1 AB 0,50 2 BC 0,44 3 CD 0,41 4 DE 0,36 5 EF 0,36 6 FG 0,38 7 GA 0,40

## 4.3.6 Peluang antrian
Peluang  antrian  didapat  dari  pembacaan  grafik
MKJI[6].
Tabel 12. Rekapitulasi peluang antrian No. Bagian Jalinan Peluang Antrian (QP%) 1 AB 6%-13,5% 2 BC 5%-10,5% 3 CD 4,5%-9,8% 4 DE 4%-8% 5 EF 4%-8% 6 FG 4,2%-8,5% 7 GA 4,4%-9%

## 4.4 Pembahasan
Setelah  dilakukan  pengolahan  data  seperti  yang telah  diuraikan  sebelumnya  maka  dapat  dilakukan pembahasan  mengenai  aliran  lalu  lintas  pada  Simpang Tujuh  Ulee  Kareng  dengan  perencanaan  bundaran  tipe R10-22  yang  telah  disimulasikan  dengan  software VISSIM  6.00-22  dengan  melakukan  penggandaan random seed sebanyak 15 kali dan melakukan simulation run sebanyak  10  kali  terhadap  parameter  volume  lalu lintas,  kapasitas,  arus  bagian  jalinan  dan  tundaan  untuk mendapatkan  hasil Measurement  Of  Effectiveness (MOEs)  yang  akurat.  Bundaran  yang  direncanakan memiliki diameter dalam 20 meter dan diameter luar 42 meter  dan  dibutuhkan  pembebasan  lahan  seluas  ±  600 m2 di sekitar Simpang Tujuh Ulee Kareng.
Adapun  hasil  simulasi  yang  dilakukan  dengan menggunakan  software  VISSIM  6.00-22  pada  Simpang Tujuh Ulee Kareng adalah kapasitas, arus bagian jalinan dan tundaan sebagai hasil dari node yang dipasang pada tiap-tiap  bagian  jalinan  bundaran.  Kapasitas  terbesar terdapat  di  ruas  DE  (Lamreung  –  Lamgapang)  yaitu 6629  kend/jam.  Arus  bagian  jalinan  terbesar  terdapat  di ruas  jalinan  AB (T. Iskandar (arah kota)  – Kebun Raja) yaitu  3184  kend/jam.  Tundaan  terbesar  terdapat  di  ruas jalinan AB (T. Iskandar (arah kota) – Kebun Raja) yaitu 2,30  detik/kendaraan.  Untuk  perhitungan  Derajat Kejenuhan  (DS)  didapat  dari  perbandingan  arus  bagian jalinan  dengan  kapasitas.  DS  terbesar  terdapat  dilengan AB  (T.  Iskandar  (arah  kota)  –  Kebun  Raja)  yaitu  0,50 dan  Peluang  Antrian  terbesar  yang  didapat  dari pembacaan  grafik  MKJI  adalah  6%-13,5%  di  ruas jalinan (T. Iskandar (arah kota)–Kebun Raja).
Adapun  prilaku  pengemudi  yang  menggunakan kalibrasi  adalah  posisi  kendaraan  pada  saat  arus  bebas ( Desired  position  at  free  flow ),  pengaturan  prilaku pengemudi  pada  saat  menyiap  kendaraan  di  depannya yaitu  dengan  mengatur  jarak  minimum  terhadap kendaraan  yang  akan  dinyiap,  nilai  minimum  dari  jarak pengemudi  saat  memberhentikan  kendaraan  terhadap kendaraan  lain,  pengaturan  jarak  aman  kendaraan  saat melaju  dengan  kecepatan  50  km/jam,  pengaturan  jarak rata-rata  terhadap  kendaraan  lain,  jarak  aman  tambahan saat  kondisi  normal  seperti  pengemudi  melakukan  rem secara  mendadak,  jarak  aman  tambahan  untuk  kondisi tidak normal pada saat mengemudi.

## 5. Kesimpulan
Dari  hasil  simulasi  yang  telah  dilakukan  dapat dilihat  bahwa  Bundaran  yang  direncanakan  memiliki diameter dalam 20 meter dan diameter luar 42 meter dan dibutuhkan pembebasan lahan seluas ± 600 m 2 di sekitar Simpang  Tujuh  Ulee  Kareng.  Tundaan  tertinggi  dari hasil  simulasi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan software  VISSIM  6.00-22  pada  Simpang  Tujuh  Ulee Kareng  adalah  2,30  detik/kendaraan  di  ruas  jalinan  AB (T. Iskandar  kota  –  Kebun  Raja)  masuk  dalam  kategori tingkat  pelayanan  ( Level  of  Service )  A  (Peraturan Menteri  Perhubungan  Nomor  KM  14  Tahun  2006 Halaman 21)[3].

## 6. Daftar Pustaka
[1] VISSIM User  Manual–version  6.00-22 .  PTV
Planing Transport Verkehr AG, Karlsruhe,
Germany, 2015.
[2] Geistefeldt,  J,  2008, Empirical  relationship between  stochastic  capacities  and  capacities obtained from the speed-flow diagram . Symposium on the fundamental diagram:  75  years, Monograph 01109339. Woods Hole,  Massachusetts, July  8-10, 2008.
[3] Peraturan  Menteri  Perhubungan  Nomor:  KM  14 Tahun 2006 . Manajemen dan Rekayasa Lalu Lintas di  Jalan .  Jakarta:  Departemen  Perhubungan Direktorat Jenderal Perhubungam Darat.
[4] Ahmed, 2005, Calibration of Vissim to The Traffic Condition  of  Khobar  and  Damman ,  Saudi  Arabia, King  Fadh  University  of  Potreleum  and  Mineral, Saudi Arabia.
[5] Myung-Soon  Chang,  Young-Kol  Kim,  2000, Development  of  capacity  estimation  method  from statistical  distribution  of  Observed  Traffic  Flow ,
Proceedings:  Fourth  International  Symposium  on
Highway Capacity, pp 299-309.
[6] MKJI,  1997, Manual  Kapasitas  Jalan  Indonesia (MKJI) , Direktorat Jenderal Bina Marga, Departemen Pekerjaan Umum, Jakarta.