ANALISIS PENERAPAN TRANSIT SIGNAL PRIORITY (TSP) PADA SISTEM TRANSJAKARTA BUSWAY Studi Kasus: Koridor VI (Ragunan – Kuningan)
Mohammad Ikhsan Arief 1
Nahdalina 2 1,2 Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil & Perencanaan, Universitas Gunadarma 1 Jl. Aselih II, RT. 006/001, No. 38, Cipedak, Jagakarsa, Jakarta Selatan, 12630
2 Jalan Akses Kelapa Dua Kampus G Universitas Gunadarma Depok
1 m_ikhsan_arief@yahoo.com , 2 nahdalina@yahoo.com

## Abstrak
Transjakarta  Busway  System  adalah  sistem  BRT  yang  ditempatkan  di  DKI  Jakarta.  Selama lebih dari 7 tahun beroperasi, ada masih beberapa kendala dalam sistem di mana membuat sistem  busway  tidak  dapat  beroperasi  secara  efektif.  Dalam  rangka  untuk  memperbaiki sistem,  untuk  aspek  waktu  tempuh,  akan  diadakan  penelitian  di  Simulasi  Transit  Signal Priority  (TSP)  di  Transjakarta  Busway  System.  Penelitian  ini  diselenggarakan  pada  6 Koridor  (Ragunan  -  Kuningan).  TSP  adalah  sistem  transportasi  cerdas  yang  dimodifikasi lampu  lalu  lintas  untuk  lebih  mengakomodasi  kendaraan  transit,  sehingga  waktu  tempuh akan  berkurang  tetapi  lalu  lintas  non-transit  tidak  terganggu.  Simulasi  dilakukan menggunakan VISSIM  yaitu program lalu lintas simulator. Ada tiga skenario untuk aplikasi TSP: ekstensi fase, pemotongan merah, dan fase sebelumnya. Berdasarkan simulasi VISSIM, setelah TSP digunakan, waktu tempuh rata-rata untuk Transjakarta Bus adalah 24,39 persen berkurang  untuk  perjalanan  ke  utara  (dari  Ragunan  ke  Kuningan  Timur)  dan  25.86  persen berkurang  untuk  perjalanan  ke  selatan  (dari  Kuningan  Timur  ke  Ragunan)  di  periode puncak. Untuk periode puncak off, penurunan adalah 26,44 persen untuk perjalanan ke utara dan  34,92  persen  untuk  perjalanan  ke  selatan.  Sedangkan  rata-rata  jalan  samping  antrian panjang meningkat 2,10 persen dan 1,20 persen untuk rata-rata lintas jalan panjang antrian pada  periode  puncak.  Rata-rata  jalan  samping  antrian  panjang  pada  periode  puncak meningkat sebesar 28,87 persen. Sedangkan rata-rata lintas jalan panjang antrian meningkat sebesar 1,67 persen.
Kata Kunci: Transit Signal Priority (TSP), Transjakarta Busway, VISSIM

## APPLICATION ANALYSIS OF TRANSIT SIGNAL PRIORITY (TSP) IN TRANSJAKARTA BUSWAY SYSTEM

## Abstract
Transjakarta Busway System is a BRT System deployed in DKI Jakarta. For more than 7 year operating, there’re still some obstacles in the system in which make the Busway system can’t operate  effectively.  In  order  to  fix  the  system,  for  travel  time  aspect,  there  will  be  held  a research in Simulation of Transit Signal Priority (TSP) in Transjakarta Busway System. The research  will  be  held  on  the  6 th Corridor  (Ragunan  –  Kuningan).  TSP  is  an  intelligent transport system which modified the traffic light to better accommodate transit vehicle, so the travel  time  will  be  reduce  but  somehow  the  non-transit  traffic  is  less  disturbed.  Simulation
will  be  executed  by  VISSIM,  a  traffic  simulator  program.  There  will  be  three  scenarios  for TSP  application:  phase  extension,  red  truncation,  and  phase  advance.  Based  on  VISSIM simulation,  after  TSP  is  deployed,  the  average  travel  time  for  Transjakarta  Bus  is  24.39 percent reduced for northbound travel (from Ragunan to Kuningan Timur) and 25.86 percent reduced  for  southbound  travel  (from  Kuningan  Timur  to  Ragunan)  in  peak  period.  For  off peak  period,  the  decrease  is  26.44  percent  for  northbound  travel  and  34.92  percent  for southbound travel. While the average side-street queue length increased by 2.10 percent and 1.20  percent  for  average  cross-street  queue  length  on  peak  period.  And,  the  average  side- street  queue  length  on  off  peak  period  is  increased  by  28.87  percent.  While  the  average cross-street queue length is increased by 1.67 percent.
Keywords: Transit Signal Priority (TSP), Transjakarta Busway, VISSIM

## PENDAHULUAN
Transjakarta  Busway  sebagai  sebuah sistem Bus  Rapid  Transit (BRT)  dianggap belum  mampu  memberikan  pelayanan  yang optimal  untuk  mengatasi  kebutuhan  per- jalanan  di  DKI  Jakarta.  Berbagai  permasa- lahan  bermunculan  di  antaranya  ketimpang- an  antara supply dan demand , maintenance yang  buruk,  sistem  penjadwalan  yang  ku- rang  efektif,  serta  rendahnya  penegasan sanksi bagi kendaraan pribadi yang melewati jalur busway (Susilo dan Loentan, 2008).
Selain  itu,  permasalahan  yang  juga kerap  menjadi  penghambat  kinerja  Trans- jakarta  Busway  adalah  tundaan  yang  dise- babkan  akibat  lampu  merah.  Maka  dalam rangka  mengatasi  permasalahan  tersebut akan dilakukan penelitian mengenai  pembe- rian prioritas khusus kepada bus transjakarta di persimpangan. Prioritas khusus di persim- pangan  dalam  istilahnya  dikenal  dengan nama Transit Signal Priority (TSP) atau Bus Priority .  TSP  merupakan  salah  satu  karak- teristik  dari  BRT.  Namun  untuk  sistem Transjakarta  Busway,  prinsip  ini  belum diterapkan.
TSP  merupakan  Sistem  Transportasi Cerdas  ( Intelligent  Transport  System )  yang memodifikasi  proses  pengoperasian  per- sinyalan  lampu  lalu  lintas  yang  normal untuk  dapat  mengakomodasi  lebih  baik angkutan umum, dalam kasus ini Bus Trans- jakarta. Tujuannya adalah untuk mengurangi keterlambatan  dan  waktu  tempuh  dari  bus, sehingga  dapat  meningkatkan  kualitas  pela- yanan  dari  bus.  Sementara  itu,  dampak terhadap pengguna jalan lainnya diupayakan dapat terjadi seminimal mungkin. TSP sudah banyak  diujicoba  dan  digunakan  di  dunia, terutama  di  Amerika  Serikat  dan  Eropa, sebagai  alat  untuk  meningkatkan  kualitas pelayanan angkutan umum.
Beberapa  penelitian  telah  banyak  dila- kukan  di  Amerika  Serikat  maupun  di  Eropa khususnya  pada  kota  yang  berukuran  kecil dan menengah untuk mengevaluasi terhadap dampak  dari  penerapan  TSP.  Penelitian tersebut terbagi ke dalam dua kategori, yaitu melalui simulasi dan uji coba lapangan. Mo- del  simulasi  yang  umumnya  digunakan adalah  VISSIM,  TRANSYT,  NETSIM, INTEGRATION  dan  SCOOT.  Untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2 . Tabel 1. Hasil Penelitian TSP dengan Simulasi
Simulasi Parameter Hasil Fairfax, VA-U.S.1 VISSIM (Deshpande et al. 2003) Waktu Tempuh Bus 2,64%  menurun Ketepatan Waktu 3,61%  meningkat Panjang Antrian Rata-Rata pada Sisi Jalan 1,28  ft  meningkat  (kurang  dari panjang 1 mobil); tidak
Simulasi Parameter Hasil signifikan Arlington, VA Columbia Pike Blvd INTEGRATION (Chang et al. 2003) Waktu Tempuh Bus 0,9%  menurun Ketepatan Kedatangan 3,2%  perbaikan Keterlambatan Kendaraan Keseluruhan 1%  meningkat Arlington, VA Columbia Pike Blvd SCOOT/INTEGRATION (Dion et al. 2004) Waktu Tempuh Bus 6%  menurun Keterlambatan Penyebrang Keseluruhan 8%  meningkat Bremerton, WA (Collura et al. 2004) Waktu Tempuh Bus 10%  menurun Keterlambatan Berhenti/Kendaraan Tidak signifikan Ann Arbor, Michigan NETSIM/TRANSYT-7F (Collura et al. 2004) Waktu Tempuh Bus 6%  menurun (untuk bus tunggal) Austin, Texas NETSIM (Garrow and Machemehl 2007) Waktu Tempuh Bus 11%  menurun ( optimized lower cycle length ), 10%
menurun ( phase splitting ) Fairfax, VA-U.S.1 VISSIM (Kamdar 2004) Waktu Tempuh Bus 0,8% to 4%  menurun Keterlambatan Terkontrol 5% to 16%  menurun Panjang Antrian di Sisi Jalan 1,23%  meningkat Sumber: Vlachou et al (2010) Tabel 2. Hasil Penelitian Lapangan TSP Studi Lapangan Parameter Hasil St.  Cloud,  Stearns  County, MN (Collura et al. 2004) Keterlambatan Bus 43%  menurun Okupansi Bus Rata-Rata 24 Waktu Tempuh Bus 13 to 18%  menurun Anne Arundel County, MD MDSHA Opticom (Collura et al. 2004) Waktu  Tempuh  Otomatis-Arah  yang Sama 9%  menurun Waktu Tempuh Otomatis-Arah Berlawanan 4 sampai 5%  menurun Tacoma, WA – Pierce Transit Agency Opticom (Collura et al. 2004) Waktu Tempuh Bus 5,8-9,7% menurun ( green extension ); 8,2%  menurun ( green extension and/or early green ) Dampak Sisi Jalan Tidak signifikan Charlotte, NC/OPTICOM (Express Buses) Collura et al. 2004) Waktu Tempuh Bus 4 menit menurun Cross Street Delays Tidak dapat Diterima Touluse, France (Zhang, 2001) Waktu Tempuh Bus 11 sampai 14%  menurun Waktu Tempuh Lalu Lintas Reguler Tidak berubah signifikan Strasbourg, France (Zhang, 2001) Waktu Tempuh Angkutan Umum 4 sampai 5% menurun Vicenza, Italy Opticom (Zhang, 2001) Waktu Tempuh Bus 23,8%  menurun Kecepatan Perjalanan Bus 30%  menurun Fairfax, VA, U.S.1 (Ahn et al. 2006) Waktu Tempuh Angkutan  Umum 3% to 6%  menurun Keterlambatan di Persimpangan 9% to 23%  menurun Swansea, England SCOOT (Zhang, 2001) Waktu Tempuh Bus 2%    menurun  ( passive  priority ); 11% menurun
( greenextension/red  truncation );
tidak ada perubahan ( green extension ) Keterlambatan Kendaraan Non-Publik 17% meningkat ( passive priority );  7%    meningkat  ( green extension/red  truncation );  15% meningkat ( green extension ) Zurich, Switzerland (Deshpande 2003) Waktu Tunggu Bus Nol (90% persimpangan bersinyal)
Sumber: Vlachou et al (2010)
Maka berdasarkan beberapa
hasil
penelitian  terdahulu  yang  telah  dirang- kumkan pada Tabel 1 dan
Tabel 2 akan  dilakukan  penelitian mengenai  TSP  pada  sistem  Transjakarta Busway.  Adapun  penelitian  akan  dilakukan dengan menggu-nakan simulasi dan program yang  dipilih  adalah  VISSIM.  Sedangkan untuk  mengeva-luasi  dampak  penerapan TSP, parameter waktu tempuh Bus Transjakarta  dan  rata-rata  panjang  antrian kendaraan lalu lintas reguler akan dianalisis. Hipotesis  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa dengan  menerapkan  TSP  pada  sistem Busway  Transjakarta,  waktu  tempuh  ( travel time )  bus  Transjakarta  dapat  lebih  singkat (menurun)  dengan  dampak  terhadap  lalu lintas di sekitarnya tidak signifikan

## METODE PENELITIAN

## Pemodelan
Gambar  1 mengilustrasikan  secara keseluruhan  metodologi  penelitian  yang digunakan dalam penelitian ini. Seperti yang telah diilustrasikan dalam Gambar 1 , meto-
dologi  yang  digunakan  dibagi  ke  dalam empat  tahapan  utama.  Pada  tahapan  yang pertama,  geometri  jalan  pada  koridor  yang akan  diteliti  dimodelkan  dalam  bentuk links dan nodes dengan  format  yang  konsisten dengan  data  masukan  ( input )  yang  dibu- tuhkan  pada  program  VISSIM.  Selanjutnya, arus  pergerakan  dalam  bentuk routing decision dikalibrasikan  berdasarkan  penga- matan  lapangan  yang  dilakukan  di  tiap persimpangan di sepanjang koridor.
Dengan  menggunakan  jaringan  dan kebutuhan lalu lintas yang telah dimodelkan, kemudian program VISSIM akan digunakan untuk  mensimulasikan  dampak  akibat  dari penerapan Transit  Signal  Priority (TSP)  di koridor  yang  diteliti.  Pada  tahapan  ini  akan digunakan  beberapa  strategi  aktif  dari penerapan  TSP  untuk  kemudian  dicari skenario terbaik yang mungkin diterapkan di koridor  yang  diteliti.  Ukuran  keefektifan dari  sistem  TSP  yang  diterapkan  dapat dilihat  dari  hasil  simulasi  VISSIM  berupa, waktu  tempuh  dan  panjang  antrian  kenda- raan.
PEMODELAN JARINGAN · Geometri Jaringan · Karakteristik Link · Bus Stops SKENARIO TSP VISSIM · Simulasi Jaringan dengan VISSIM PEMODELAN LALU LINTAS · Volume Kendaraan · Perilaku Mengemudi · Pengaturan Lampu Lalu
Lintas

## UKURAN KINERJA
· Waktu Tempuh · Panjang Antrian Kendaraan EVALUASI HASIL SIMULASI KESIMPULAN DATA: · Panjang Koridor
· Lebar ruas jalan (lajur dan jalur)
· Jarak Antar Halte
· Jumlah lajur tiap jalur · Jenis Persimpangan DATA: · Volume kendaraan · Kecepatan
· Percepatan dan Perlambatan
· Waktu Siklus tiap Fase
· Distribusi Kendaraan
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## Kebutuhan Data
Untuk  mengembangkan  sebuah  model simulasi  VISSIM,  sebuah  rangkaian  infor- masi  pada  jaringan  transportasi  yang  akan dimodelkan  dan  disimulasikan  harus  ter- sedia.  Untuk  analisis  yang  dilakukan  pada penelitian  ini,  data  yang  dibutuhkan  dibagi ke dalam 5 kelompok data, yaitu:
1. Data  Umum: yang  berisi waktu simulasi;  dan warm-up  period (ber- gantung pada panjang jaringan)
2. Data Jaringan: yaitu peta yang menunjukkan seluruh jaringan yang akan diteliti;  gambar  detail  untuk  masing- masing  persimpangan  yang  menun- jukkan lane  markings , signal  heads dan detectors ;  jumlah  dan  lebar  lajur  untuk semua links ;  peta  yang  menunjukkan lokasi bus stop .
3. Data  Arus  Lalu  Lintas:  berupa static routing (Arah  pergerakan  di  tiap simpangan  dan  input  arus  untuk  tiap entry  link di  VISSIM.  Data input arus diberikan  dalam  bentuk  kendaraan  per jam  bukan  smp/jam,  walaupun  interval yang  digunakan  kurang  dari  60  menit); kendaraan  umum  seperti  BRT  harus dipisahkan  dari  data static  routing ; komposisi kendaraan (contohnya persen- tase  HGV);  panjang  kendaraan;  kece- patan  yang diinginkan  (kecepatan aktual kendaraan  pada free  flow )  serta  batas atas  dan  bawah  dalam  km/jam  pada semua  titik  masuk  dan  untuk  perubahan kecepatan.
4. Data  Kontrol  Sinyal:  waktu  siklus  serta waktu amber dan red-amber (untuk  tiap persimpangan  bersinyal;  waktu  untuk red  end dan green  end untuk  tiap fase/ signal  group (informasi  tambahan untuk fixed time signal control ); definisi stage ,  definisi interstage ,  minimum green dan red  times ,  diagram  alir  dari logika program, serta parameter dan spe- sifikasi  yang  dibutuhkan  untuk  pengim-
plementasian  logika  (informasi  tamba- han  yang  dibutuhkan  untuk vehicle actuated signal control ).
5. Data Transit (Kendaraan Umum):
informasi  jaringan  berupa routing ,  pan- jang platforms pemberhentian,  dan variasi  kecepatan  yang  diinginkan; informasi  pelayanan  berupa  jadwal ataupun  frekuensi  dan headway selama periode  simulasi,  waktu  naik  turun penumpang,  tingkat  pelayanan,  dsb; informasi  kendaraan  (untuk  yang  tidak menggunakan  tipe  standar  VISSIM) berupa  panjang  kendaraan,  percepatan dan perlambatan maksimum, dan panjang tiap segmen (untuk bus gandeng).

## Skenario Simulasi
Dalam  rangka  mengevaluasi  keuntung- an  potensial  dari  penerapan  Transit  Signal Priority  (TSP)  sepanjang  Koridor  VI Transjakarta  Busway,  dua  periode  evaluasi khusus  diidentifikasikan  berdasarkan  obser- vasi  arus  lalu  lintas  di  sepanjang  koridor, yaitu:
1. AM  Peak  Period (06.00  –  09.00  WIB): periode  dengan  karakter  arus  yang tinggi,  terutama  pada  arah  yang  menuju ke utara.
2. Midday  Period (09.00  –  12.00  WIB): periode  dengan  karakter  arus  sedang, tanpa  perbedaan  arus  yang  mencolok dari tiap arah.
Untuk mengevaluasi secara keseluruhan keuntungan  potensial  dari  penerapan  TSP, terdapat  dua  skenario  yang  dikembangkan, yaitu:
1. Skenario Dasar: Tidak ada prioritas yang diberikan untuk semua kendaraan
2. Skenario  Prioritas  1:  Prioritas  diberikan ke  seluruh  armada  Bus  Transjakarta  di Koridor VI.
Gambar 2. Pemodelan Jaringan pada VISSIM (kiri: sebelum simulasi, kanan: sesudah disimulasikan)

## HASIL DAN DISKUSI
Jaringan  jalan  yang  akan  dianalisis dimodelkan  dalam  VISSIM  dengan  meng- gunakan  data  yang  telah  didapatkan  ber- dasarkan  hasil  survey.  Hasil  pemodelan jaringannya  dapat  dilihat  pada  Gambar  2 dimana  jaringan  jalan  terbentang  mulai  dari Ragunan  (Jl.  Harsono  RM)  di  arah  selatan hingga Kuningan  (Jl.  Rasuna Sahid) di  arah utara

## Analisis Waktu Tempuh Bus Transjakarta
Dalam  penelitian  ini,  parameter  waktu tempuh  menjadi  ukuran  efektifitas  dari  eva- luasi  terhadap  kinerja  busway.  Dan  dalam rangka  evaluasi  tersebut,  maka  digunakan
rata-rata  waktu  tempuh  bus  transjakarta. Adapun hasil analisis dari program VISSIM mengenai  waktu  tempuh  pada  periode puncak  (peak)  dapat  dilihat  pada  Tabel  3. serta
Gambar 6 .
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah dirangkum  dalam Tabel  3. dan Gambar  3 , dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  menerap- kan  TSP  pada  periode  puncak,  waktu tempuh  bus  transjakarta  ke  arah  utara  dapat berkurang  rata-rata 24,39 %. Selain itu juga jumlah  kedatangan  bus  meningkat  dari  14 bus  menjadi  17  bus.  Sedangkan,  waktu tempuh  bus  transjakarta  ke  arah  selatan dapat berkurang rata-rata 25,86 %. Selain itu juga jumlah kedatangan bus  meningkat  dari 14 bus menjadi 17 bus.
Tabel 3. Waktu Tempuh Bus Transjakarta pada Periode Peak No. Bus Waktu Tempuh (detik) Sebelum Sesudah NB SB NB SB 1 1860,4 1649,3 1450,6 1245,1 2 1860,4 1501,8 1425,2 1208,7 3 1807,5 1591,7 1425,2 1208,7 4 1807,5 1630,4 1445,5 1187,0 5 1905,3 1630,4 1382,3 1185,5 6 1769,6 1589,6 1398,9 1197,9 7 1937,4 1589,6 1443,4 1190,1 8 2001,7 1549,0 1443,4 1190,1 9 2001,7 1594,1 1312,9 1148,5 10 2001,7 1456,6 1312,9 1126,9 11 1792,0 1640,4 1460,4 1243,9
U T S B U T S B Simpang Deptan Simpang Deptan Simpang Jati Padang
Simpang Jati Padang Simpang Pejaten Simpang Pejaten Simpang Duren Tiga Selatan Simpang
Duren Tiga Selatan Simpang Duren Tiga Simpang Duren Tiga Simpang Mampang Prapatan Simpang Mampang Prapatan
Simpang Mampang - Tendean Simpang Mampang - Tendean Simpang Kuningan Simpang Kuningan
No. Bus Waktu Tempuh (detik) Sebelum Sesudah NB SB NB SB 12 1735,5 1640,4 1460,4 1222,8 13 1735,5 1640,4 1425,5 1174,1 14 1735,5 1640,4 1425,5 1174,1 15 1392,3 1178,3 16 1313,0 1123,9 17 1309,9 1111,2 t (detik) 1853,69  1596,01  1401,61  1183,34 t (menit) 30,89 26,60 23,36 19,72 d (m) 9125,00  9125,00  9125,00  9125,00 v (m/s) 4,92 5,72 6,51 7,71 v (km/jam) 17,72 20,58 23,44 27,76
Gambar 3. Waktu Tempuh Bus Transjakarta pada Periode Peak ke Arah Utara
Sedangkan  untuk  periode  simulasi off peak , hasil keluaran program VISSIM untuk
waktu  tempuh  dapat  ditabulasikan  dalam Tabel 4 serta Gambar 4 Tabel 4. Waktu Tempuh Bus Transjakarta pada Periode Off Peak
No. Bus Waktu Tempuh (detik) Sebelum Sesudah NB SB NB SB 1 1632,9 1546,3 1231,2 989,9 2 1632,9 1432,1 1252,8 1012,7 3 1632,9 1432,1 1183,7 925,2 4 1593,6 1432,1 1247,2 966,7 5 1728,7 1489,7 1189,2 943,5 6 1711,7 1540,3 1209,2 978,9 7 1711,7 1569,2 1186,7 986,9 8 1711,7 1453,3 1186,7 904,2 9 1609,2 1453,3 1179,3 901,1 10 1609,2 1453,3 1130,6 898,1 11 1585,3 1318,0 1271,3 1005,3 12 1585,3 1367,9 1216,8 987,3 13 1585,3 1413,3 1209,5
938,2
0.0 500.0 1000.0 1500.0 2000.0 2500.0 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17 Tr av e l T im e ( d al am d e ti k) Ragunan - Kuningan Timur (NB) Normal Dengan TSP 0.0 200.0 400.0 600.0 800.0 1000.0 1200.0 1400.0 1600.0 1800.0 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17 Tr av e l T im e ( d al am d e ti k) Kuningan Timur - Ragunan (SB) Normal Dengan TSP
No. Bus Waktu Tempuh (detik) Sebelum Sesudah NB SB NB SB 14 1209,5 938,2 15 1200,7 942,7 16 888,9 17 876,8 t (detik) 1640,80 1453,92 1206,96 946,15 t (menit) 27,35 24,23 20,12 15,77 d (m) 9125,00 9125,00 9125,00 9125,00 v (m/s) 5,56 6,28 7,56 9,64 v (km/jam) 20,02 22,59 27,22 34,72
Gambar 4. Waktu Tempuh Bus Transjakarta pada Periode Off Peak
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah dirangkum  dalam Tabel  4. Waktu  Tempuh Bus Transjakarta pada Periode Off Peak dan Gambar 4 dapat disimpulkan bahwa dengan menerapkan  TSP  pada  periode off  peak , waktu tempuh bus transjakarta ke arah utara dapat berkurang rata-rata 26,44 %. Selain itu juga  jumlah  kedatangan  bus  meningkat  dari 13  bus  menjadi  15  bus.  Sedangkan,  waktu tempuh  bus  transjakarta  ke  arah  selatan dapat berkurang rata-rata 34,92 %. Selain itu juga  jumlah  kedatangan  bus  meningkat  dari 13 bus menjadi 17 bus.

## Analisis Panjang Antrian Kendaraan
Berdasarkan  hasil  simulasi  program VISSIM,  maka  didapatkan  nilai  panjang antrian  kendaraan  rata-rata  untuk  periode puncak ( peak ). Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5 . dan
Tabel 6 ., serta Gambar 5 .
Tabel 5. Panjang Antrian Kendaraan yang Searah pada Periode Puncak
Periode Queue side-street length (m) 1 3 5 6 7 9 11 13 15 17
19 21  23 25 26  28 Peak Normal  951  678  440  458  13  225 19  220 68  796  121  662  19  931  287  54 Peak + TSP 950  678  996  285  15 82 15  181 13  986  241  579  23  680  173  80
0.0 200.0 400.0 600.0 800.0 1000.0 1200.0 1400.0 1600.0 1800.0 2000.0 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15 W akt u T e m p u h ( d et ik) Ragunan - Kuningan Timur (NB) Normal Dengan TSP 0.0 200.0 400.0 600.0 800.0 1000.0 1200.0 1400.0 1600.0 1800.0 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17 W akt u T e m p u h ( d et ik) Kuningan Timur - Ragunan (SB) Normal Dengan TSP
Persentase 0 0  126 -38  15 -64  -21 -18  -81 24 99 -13  21 -27 -40  48 Rata-rata 2,10 %
Tabel 6. Panjang Antrian Kendaraan yang Berlawanan Arah pada Periode Puncak
Periode Queue cross-street length (m) 2 4 8 10 12 14 16 18 20  22 24 27 29 Peak Normal 556 566 549 355 187 153 317 217 116  89 491 624 687 Peak + TSP 559 569 549 360 187 154 318 221 119  94 495 631 689 Persentase 1 1 0 1 0 1 0 2 3 6 1 1 0 Rata-rata 1,20 %
Gambar 5. Panjang Antrian Kendaraan pada Periode Puncak
Berdasarkan  ilustrasi  yang  diberikan oleh Gambar  5 ,  maka  dapat  dilihat  bahwa pengaruh  penerapan  TSP  pada  periode puncak  terhadap  perubahan  panjang  antrian di  tiap  ruas  jalan  bervariasi.  Untuk  ruas dengan kode 1, 3, 7, 11 dan 23 pengaruhnya tidak signifikan. Sedang untuk ruas 6, 9, 13, 15,  21,  25  dan  26,  terjadi  pengurangan panjang  antrian  kendaraan  dengan  adanya TSP.  Hal  tersebut  dimungkinkan  karena dengan  adanya  TSP,  arus  lalu  lintas  yang searah  mendapat  fase  hijau  lebih  lama. Dengan  demikian  antrian  kendaraan  berku- rang.  Namun  untuk  ruas  5,  17,  19  dan  28, panjang  antrian  kendaraan  meningkat.  Hal ini disebabkan karena tundaan akibat adanya TSP  terhadap  fase  yang  terlawan  (belok kanan).  Dengan  demikian  fase  hijaunya
lebih  cepat,  dan  tundaannya  semakin  lama. Sehingga  panjang  antrian  kendaraan  me- ningkat.  Secara  keseluruhan,  dengan  di- terapkannya  TSP  terjadi  peningkatan  pan- jang  antrian  kendaraan  sebesar  2,10  persen untuk arus lalu lintas yang searah.
Sedangkan  untuk  arah  yang  berlawa- nan,  berdasarkan  ilustrasi  yang  diberikan oleh Gambar  5 ,  tidak  terjadi  perubahan yang signifikan yang terjadi akibat penerapan TSP. Penambahan panjang antrian kendaraan memiliki rata-rata sebesar 1,20 persen.
Untuk  periode off  peak ,  hasil  analisis dari simulasi program VISSIM dapat ditabu- lasikan  dalam Tabel  7 .  dan Tabel  8 serta Gambar 6 .
0 200 400 600 800 1000 1200 1  3  5  6  7  9  11  13  15  17  19  21  23  25  26  28 P an ja n g A n tr ia n ( m ) Kode Siimpang Average Side-Street Queue Length Normal Dengan TSP 0 100 200 300 400 500 600 700 800 2 4 8 10  12  14  16  18  20  22  24  27  29 R at a -R at a P an ja n g A n tr ia n K e n d ar aa n ( m ) Kode Ruas Average Cross-Street Queue Length Normal Dengan TSP
.
Tabel 7. Panjang Antrian Kendaraan yang Searah pada Periode Off Peak
Periode Queue side-street length (m) 1 3 5 6 7 9 11 13 15 17 19 21 2 3 25 26 2 8 Off Peak Normal 36 5 24 2 24 7 4 8 22 5 33 69 3 28 99 8 23 85 4 2 5 23 1 60 2 3 7 Off Peak + TSP 57 9 10 4 39 9 8 0 18 11 25 68 7 20 99 5 62 83 8 3 8 21 6 60 7 6 3 Persentase 59 -57 62 6 7 - 18 12 0 - 24 -1 - 29 0 17 0 -2 5 2 -6 1 7 0 Rata-rata 28,87 % Tabel 8. Panjang Antrian Kendaraan yang Berlawanan Arah pada Periode Off Peak Periode Queue cross-street length (m) 2 4 8 10 12 14 16 18 20 22 24 27 29 Off Peak Normal 505 567 535 342 183 143 315 213 113 97 497 595 681 Off Peak + TSP 516 559 535 345 190 158 319 214 116 99 490 599 689 Persentase 2 -1 0 1 4 9 1 0 3 2 -1 1 1 Rata-rata 1,67 %
Gambar 6. Panjang Antrian Kendaraan pada Periode Off Peak
Berdasarkan  ilustrasi  yang  diberikan oleh Gambar  6 ,  maka  dapat  dilihat  bahwa pengaruh  penerapan  TSP  pada  periode off peak terhadap  perubahan  panjang  antrian  di tiap ruas jalan bervariasi. Untuk ruas dengan kode 7, 9, 11, 13, 15, 17, 21, 23, 25, dan 26
pengaruhnya  tidak  signifikan.  Sedang  untuk ruas  3  terjadi  pengurangan  panjang  antrian kendaraan dengan adanya TSP. Hal tersebut dimungkinkan  karena  dengan  adanya  TSP, arus  lalu  lintas  yang  searah  mendapat  fase hijau  lebih  lama.  Dengan  demikian  antrian kendaraan  berkurang.  Namun  untuk  ruas  1,
0 200 400 600 800 1000 1200 1  3  5  6  7  9  11  13  15  17  19  21  23  25  26  28 P an ja n g A n tr ia n K e n d ar aa n ( m ) Kode Ruas Average Side-Street Queue Length Normal Dengan TSP 0 100 200 300 400 500 600 700 800 2 4 8 10  12  14  16  18  20  22  24  27  29 P an ja n g A n tr ia n K e n d ar aa n ( m ) Kode Ruas Average Cross-Street Queue Length Normal Dengan TSP
5,  6,  10  dan  28,  panjang  antrian  kendaraan meningkat.  Hal  ini  disebabkan  karena  tun- daan  akibat  adanya  TSP  terhadap  fase  yang terlawan  (belok  kanan).  Dengan  demikian fase  hijaunya  lebih  cepat,  dan  tundaannya semakin  lama.  Sehingga  panjang  antrian kendaraan  meningkat.  Secara  keseluruhan, dengan  diterapkannya  TSP  terjadi  pening- katan  panjang  antrian  kendaraan  sebesar 28,87  persen  untuk  arus  lalu  lintas  yang searah.
Sedangkan  untuk  arah  yang  berlawa- nan,  berdasarkan  ilustrasi  yang  diberikan tidak terjadi perubahan yang signifikan yang terjadi  akibat  penerapan  TSP.  Penambahan panjang antrian kendaraan memiliki rata-rata sebesar 1,67 persen.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  dan  analisis yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpul- kan hal-hal sebagai berikut:
1. Berdasarkan  hasil  survey  lapangan didapatkan  bahwa  waktu  tempuh  rata- rata  bus  transjakarta  pada  periode  jam puncak adalah 30,03 menit ke arah utara dan 22,70 menit ke arah selatan. Sedang- kan  berdasarkan  hasil  simulasi,  didapat- kan  waktu  tempuh  rata-rata  bus  trans- jakarta  pada  periode  jam  puncak  adalah 30,89  menit  ke  arah  utara  dan  26,60 menit ke arah selatan. Dengan demikian, pemodelan yang dibuat telah terkalibrasi dengan baik dan dinyatakan valid.
2. Berdasarkan  hasil  simulasi,  diketahui bahwa  setelah  diterapkan Transit  Signal Priority (TSP),  waktu  tempuh  rata-rata bus  transjakarta  pada  periode  jam  pun- cak  menjadi  23,36  menit  ke  arah  utara dan  19,72 menit ke arah selatan. Dengan demikian  terjadi  pengurangan  waktu tempuh rata-rata sebesar 24,39 persen ke arah  utara  dan  25,86  persen  ke  arah selatan. Maka disimpulkan bahwa dengan  menerapkan  TSP  pada  periode jam  puncak  dapat  mengurangi  waktu tempuh bus transjakarta.
3. Berdasarkan  hasil  survey  lapangan  pada periode off peak , waktu tempuh rata-rata
bus  transjakarta  adalah  25,55  menit  ke arah  utara  dan  24,13  menit  ke  arah selatan.  Sedangkan  berdasarkan  hasil simulasi,  waktu  tempuh  rata-rata  bus transjakarta pada periode off peak adalah 27,35  menit  ke  arah  utara  dan  24,23 menit ke arah selatan. Dengan demikian, pemodelan yang dibuat telah terkalibrasi dengan baik dan dinyatakan valid.
4. Berdasarkan  hasil  simulasi,  diketahui bahwa  setelah  diterapkan  TSP,  waktu tempuh  rata-rata  bus  transjakarta  pada periode off peak menjadi 20,12 menit ke arah  utara  dan    15,77  menit  ke  arah selatan. Dengan demikian terjadi pengu- rangan  waktu  tempuh  rata-rata  sebesar 26,44  persen  ke  arah  utara  dan  34,92 persen  ke  arah  selatan.  Maka  disimpul- kan  bahwa  dengan  menerapkan  TSP pada  periode off  peak dapat  mengurangi waktu tempuh bus transjakarta.
5. Sedangkan  untuk  dampak  terhadap  lalu lintas  regulernya,  setelah  diterapkan TSP,  penambahan  rata-rata  panjang antrian  kendaraan  yang  searah  adalah 2,10  persen  dan  penambahan  rata-rata panjang antrian kendaraan yang berlawa- nan  adalah  1,20  persen  untuk  periode puncak.
6. Untuk  periode off  peak ,  setelah  diterap- kan  TSP,  penambahan  rata-rata  panjang antrian  kendaraan  yang  searah  adalah 28,87  persen  dan  penambahan  rata-rata panjang antrian kendaraan yang berlawa- nan adalah 1,67 persen.

## DAFTAR PUSTAKA
---.  2009.  “ Konsep  Mass  Rapid  Transit (MRT)  sebagai  Penerapan  Pem- bangunan  Transportasi  Berkelanju- tan ”. [Online]
Diunduh
dari:
http://trisnasristia.blogspot.com/2009/ 04/konsep-mrt-mass-rapid-transit- sebagai.html . Diakses pada: 1 November 2011.
Abdelghany,  K.  F.,  Abdelghany,  A.  F., Mahmassani,  H.  S.,  dan  Abdelfatah, A.  S.  2006.  “ Modeling  Bus  Priority
Using  Intermodal  Dynamic  Network Assignment-Simulation  Methodology ”. Journal of Public Transportation , Vol. 9, No. 5, pp. 1-22.
Amelia,  S.  C.  2008.  “ Analisis  Koordinasi Sinyal  Antar  Simpang ”.  Jogjakarta:
Universitas Islam Indonesia. Bina Marga. 1997. “ Manual Kapasitas Jalan Indonesia  (MKJI) ”.  Jakarta:  Bina Marga. BLU  Transjakarta.  2011.  “ Buku  Profil 2010 ”. Jakarta: BLU Transjakarta. Desphande, V. 2003. “ Evaluating the Impact of Transit Signal Priority Strategic on Traffic  Flow  Characteristics:  Case Study  along  U.S.  1,  Fairfax  County, Virginia ”.  Virginia:  Virginia  Poly-
technic Institute and State University. Dishub  DKI.  2008.  “ Penerapan  Busway  di
DKI Jakarta ”. Presentasi pada Rakornas Perhubungan Darat. Surabaya, 05 November 2008.
Fellendorf,  M.,  dan  Vortisch,  P.  2010. “ Chapter 2: Microscopic Traffic Flow Simulator  VISSIM ”. Springer  Science and  Business  Media : International Series  in  Operations  Research  & Management Science 145 .
Kamdar,  V.  2004.  “ Evaluating  the  Transit Signal Priority Impacts along the U.S. 1  Corridor  in  Northern  Virginia ”.
Virginia: Virginia
Polytechnic Institute and State University.
Liu,  H.,  Skabardonis,  A.,  dan  Li,  M.  2006.
“ Simulation  of  Transit  Signal  Priority Using the NTCIP Architecture ”. Journal of Public Transportation , Vol. 9, No. 3, pp. 117-136.
Ngan,  V.,  Sayed,  T.,  dan  Abdelfatah,  A.
2004.  “ Impact  of  Various  Parameters on  Transit  Signal  Priority  Effective- ness ”. Journal  of  Public  Transpor- tation , Vol. 7, No. 3, pp. 71-93. PTV  AG.  2010.  “ VISSIM  5.30-04  User Manual ”. Jerman: PTV AG.
Rouphail, N., Tarko, A., Li, J. ---. “Chapter
9: Traffic Flow at Signalized Intersections ”.  North  Carolina:  North Carolina State University.
Soo,  H.  Y.,  Teodorovic,  D.,  dan  Collura,  J.
2006.  “ A DSS Framework for Advanced  Traffic  Signal  Control System  Investment  Planning ”. Journal of  Public  Transportation ,  Vol.  9,  No. 4, pp. 87-106.
Susilo, B. H., dan Loentan, A. 2008. “ Kajian Operasional Bus Rapid Transit
Transjakarta  dan  Transmilenio  Bo- gota ”. Jurnal Teknik Sipil , Vol. 4, No. 1, pp. 87-104.
Vlachou,  K.,  Collura,  J.,  dan  Mermelstein, A.  2010.  “ Planning  and  Deploying
Transit  Signal  Priority  in  Small-  and Medium-Sized Cities: Burlington, Vermont,  Case  Study ”. Journal  of Public Transportation , Vol. 13, No. 3, pp. 101-123.
Zhang,  Y.  2001.  “ An  Evaluation  of  Transit Signal  Priority  and  SCOOT  Adaptive Signal  Control ”.  Virginia:  Virginia
Polytechnic Institute and State
University.
Zhou,  G.,  dan  Gan,  A.  2009.  “ Design  of Transit  Signal  Priority  at  Signalized Intersections  with  Queue  Jumper Lanes ”. Journal  of  Public  Transpor- tation ,  Vol.  12,  No.  4,  pp.  117-132.