## JUTEKS - JURNAL TEKNIK SIPIL
E-ISSN: 2621-9786  | P-ISSN: 2527-5496 | DOI prefix: 10.32511

## Optimalisasi Kinerja Simpang Lalu Lintas: Studi Transformasi Dari Simpang Tidak Bersinyal ke Simpang Bersinyal
Yohanes Pracoyo Widi Prasetyo 1
Fakultas Teknik , Universitas 17 Agustus 1945 Banyuwangi
*) Penulis korespondensi (widiprasetyo@untag-banyuwangi.ac.id)

## Abstract
This  research  explores  the  transformation  of  unsignalized  intersections  into  signalized  intersections  as  a strategy  to  increase  efficiency  and  safety  in  traffic  management.  The  main  objective  of  the  research  is  to evaluate the impact of these changes on vehicle flow, traffic density, accidents, and travel time efficiency. The research method was carried out through a combination of field observations, traffic volume data collection, statistical  analysis,  and  simulation  modeling.  The  results  showed  significant  changes  after  the  intersection transformation, with a significant increase in the average speed of traffic flow and a reduction in density during rush hours. In addition, accident analysis shows a decrease in the number of traffic incidents that occurred after the implementation of the signalized intersection system, indicating increased safety for road users. The results of this research show that the transformation of unsignalized intersections into signalized intersections has  a  significant  positive  impact  in  optimizing  traffic  performance.  This  research  makes  an  important contribution to the understanding of the benefits of changes to traffic infrastructure and provides a basis for decision  making  in  improving  urban  transport  systems.  The  implications  of  this  research  can  be used  as  a guide for policy makers in planning similar transformations in other locations to improve overall traffic system performance.
Keywords: Traffic performance, signalized intersections, optimization

## Abstrak
Penelitian  ini  mengeksplorasi  transformasi  yang  dilakukan  pada  simpang  tak  bersinyal  menjadi  simpang bersinyal sebagai strategi untuk meningkatkan efisiensi dan keamanan dalam pengaturan lalu lintas. Tujuan utama  penelitian  adalah  untuk  mengevaluasi  dampak  dari  perubahan  ini  terhadap  aliran  kendaraan, kepadatan  lalu  lintas,  kecelakaan,  serta  efisiensi  waktu  perjalanan.  Metode  penelitian  dilakukan  melalui kombinasi  observasi  lapangan,  pengumpulan  data  volume  lalu  lintas,  analisis  statistik,  dan  pemodelan simulasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  perubahan  yang  signifikan  setelah  transformasi  simpang, dengan peningkatan yang signifikan dalam kecepatan rata-rata aliran lalu lintas dan pengurangan kepadatan pada jam-jam sibuk. Selain itu, analisis kecelakaan menunjukkan penurunan jumlah insiden lalu lintas yang terjadi  setelah  penerapan  sistem  simpang  bersinyal,  menandakan  adanya  peningkatan  keamanan  bagi pengguna  jalan.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  transformasi  simpang  tak  bersinyal  menjadi simpang  bersinyal  memiliki  dampak  positif  yang  signifikan  dalam  mengoptimalkan  kinerja  lalu  lintas. Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  penting  terhadap  pemahaman  tentang  manfaat  dari  perubahan infrastruktur lalu lintas serta memberikan landasan bagi pengambilan keputusan dalam meningkatkan sistem transportasi  perkotaan.  Implikasi  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  panduan  bagi  pembuat kebijakan  dalam  merencanakan  transformasi  serupa  di  lokasi  lain  untuk  meningkatkan  kinerja  sistem  lalu lintas secara keseluruhan.
Kata Kunci : Kinerja lalulintas, Simpang Bersinyal, Optimalisasi

## PENDAHULUAN
Regulasi lalu lintas membantu dalam menciptakan lingkungan jalan yang lebih aman bagi semua  pengguna  jalan,  termasuk  pejalan  kaki, pengendara  sepeda,  dan  pengemudi  kendaraan bermotor  (Othman  &  Ali,  2020).  Peraturan  seperti lampu  lalu  lintas,  rambu-rambu,  dan  marka  jalan menurut  (Prasetyo,  2023)  memberikan  petunjuk yang diperlukan untuk mengurangi risiko kecelakaan. Regulasi lalu lintas membantu mengelola  aliran  kendaraan,  terutama  di  titik-titik kritis  seperti  simpang  (Jaya  et  al.,  2023).  Dengan aturan yang jelas, misalnya, melalui lampu lalu lintas atau  tanda  prioritas,  sistem  transportasi  bisa  diatur sehingga aliran lalu lintas bisa berjalan lebih lancar, mengurangi  kemacetan,  dan  waktu  perjalanan menjadi  lebih  efisien  (Jing  &  Liao,  2023). Pengaturan  lalu  lintas  juga  membantu  menghindari terjadinya  kepadatan  yang  berpotensi  mengganggu aliran kendaraan (Arsyad & Septiana, 2021). Faktor- faktor yang mempengaruhi lalu lintas meliputi jenis kendaraan  termasuk  kendaraan  pribadi,  bus,  truk, sepeda,  dan  berbagai  jenis  kendaraan  lainnya  yang berkontribusi  pada  aliran  lalu  lintas.  Aturan  dan regulasi yang memengaruhi perilaku pengemudi dan pengguna  jalan,  seperti  aturan  lampu  lalu  lintas, tanda-tanda,  rambu  lalu  lintas,  dan  peraturan kecepatan  (Kučera  &  Chocholáč,  2021).  Keadaan jalan,  termasuk  lebar  jalan,  kondisi  permukaan, tikungan,  dan  berbagai  faktor  lainnya  yang mempengaruhi  kemudahan  pergerakan  kendaraan. Jumlah  kendaraan  yang  bergerak  pada  suatu  waktu tertentu  di  suatu  area  tertentu,  yang  memengaruhi kecepatan dan efisiensi aliran lalu lintas  (Bonela & Kadali,  2022).  Perkembangan  teknologi,  seperti kendaraan  otonom,  sistem  navigasi,  dan  teknologi lainnya  yang  berpotensi  mengubah  cara  lalu  lintas diatur dan dijalankan (Al-Turki et al., 2022).
Simpang  merupakan  salah  satu  titik  di  mana pengaturan  yang  tepat  bisa  mencegah  kemacetan yang  bisa  berdampak  pada  seluruh  jaringan transportasi  (Shams  &  Zlatkovic,  2020).  Simpang menjadi titik kritis dalam regulasi lalu lintas karena merupakan  pertemuan  berbagai  arus  kendaraan. Pengaturan  yang  baik  pada  simpang,  seperti penggunaan lampu lalu lintas, perintah berhenti, atau prioritas  tertentu,  membantu  mengkoordinasikan aliran  dari  berbagai  arah,  meminimalkan  risiko tabrakan,  dan  memastikan  aliran  lalu  lintas  yang lebih  efisien  (Chen  et  al.,  2022).  Pengaturan  yang tepat  pada  simpang  membantu  mengurangi  risiko kecelakaan,  karena  dengan  aturan  yang  jelas, pengemudi  memiliki  prediksi  yang  lebih  baik tentang  perilaku  kendaraan  lain  di  sekitarnya, mengurangi  kebingungan  dan  risiko  kesalahan  (Hu et  al.,  2023).  Pengaturan  yang  tepat  pada  simpang, akan  memberi  penilaian  terhadap  sistem  tak bersinyal  atau  bersinyal,  memiliki  dampak  yang signifikan  terhadap  kinerja  keseluruhan  sistem
transportasi  (Abdulla  et  al.,  2017).  Simpang  empat jalan  Argopuro  Banyuwangi  merupakan  salah  satu simpang akses masyarakat dari dua kecamatan yaitu Kecamatan  Kalipuro  dan  Kecamatan  Giri  menuju jalan Nasional III di Kabupaten Banyuwangi, namun dengan  menjadi  salah  satu  simpang  yang  dilalui kendaraan menuju jalan nasional, simpang ini masih belum  dilengkapi  dengan  adanya traffic  light yang membuat  kendaraan  di  simpang  ini  menjadi  tidak teratur. Hal ini tentu membuat simpang empat jalan Argopuro  menjadi  simpang  yang  rawan  dengan terjadinya kecelakaan lalu lintas.
Simpang bersinyal merujuk pada tipe simpang di mana pengaturan lalu lintas menggunakan lampu- lampu  lalu  lintas  untuk  mengarahkan  aliran kendaraan dari berbagai arah (Alsobky et al., 2022). Lampu-lampu  ini  memberikan  instruksi  kepada pengguna  jalan  untuk  berhenti,  melanjutkan,  atau memberikan  prioritas  kepada  arah  tertentu  pada waktu yang berbeda. Beberapa karakteristik simpang bersinyal  lampu-lampu  lalu  lintas,  dipasang  di  atas atau di sekitar simpang untuk memberikan instruksi kepada  pengguna  jalan  (Muchlisin  et  al.,  2019). Biasanya ada lampu merah, kuning, dan hijau untuk mengatur  kapan  kendaraan  harus  berhenti,  bersiap- siap,  atau  melanjutkan  perjalanan.  Waktu  siklus lampu sistem pengaturan lampu lalu lintas memiliki siklus  tertentu  (misalnya,  60  detik),  di  mana  setiap arah  akan  diberi  kesempatan  untuk  melintas  sesuai dengan lamanya lampu hijau untuk arah tersebut (Al- Turki  et  al.,  2022).  Sensor  pada  simpang  bersinyal dilengkapi  yang  bisa  mendeteksi  keberadaan kendaraan.  Ini  membantu  dalam  mengatur  siklus lampu  berdasarkan  volume  kendaraan  yang  sedang melintas  (Muto’in  &  Utami,  2022).  Pengaturan keamanan  lampu  lalu  lintas  di  simpang  bersinyal sering kali dirancang untuk meningkatkan keamanan pengguna  jalan  dengan  memberikan  instruksi  yang jelas dan terstruktur (Kulsum & Sholichin, 2022) .
Untuk  menangani  masalah  seperti  kasus tersebut,  perlu  dilakukan  kajian  yang  berupa analisia,  pemodelan  dan  evaluasi  pada  simpang empat  tak  bersinyal  jalan  Argopuro  menggunakan aplikasi PTV  Vissim  Student  Version (Shams  & Zlatkovic,  2020) . Aplikasi  PTV  Vissim  sendiri merupakan  perangkat  lunak mikroskopis yang digunakan  guna  melakukan  perencanaan  lalu  lintas pada  simpang  serta  dapat  memodelkan  lalu  lintas kondisi  lapangan  baik  dalam  bentuk  2  Dimensi maupun 3 Dimensi (Yang et al., 2018). Penggunaan software vissim dapat memudahkan perencana ketika malakukan perencanaan dalam mengatasi kemacetan pada  simpang  dengan  mengubah  sebuah  simpang yang  tidak  bersinyal  menjadi  simpang  yang bersinyal (Beza et al., 2022).
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menentukan  model  simpang  empat  yang  tidak bersinyal  menjadi  simpang  empat  yang  bersinyal,
mengetahui  bagaimana  kinerja  serta  dampak  dari perubahan  simpang yang  belum  ber-APILL  (Lin  et al.,  2012)  menjadi  simpang  ber-APILL  setelah diberikan  persinyalan  dan  mengetahui  keefektifan simpang  setelah  diberikan  persinyalan  (Li  et  al., 2015a).

## Metode
Metode pengumpulan data menentukan langkah dan cara yang digunakan untuk mengambil atau  mendapatkan  data  yang  digunakan  dalam sebuah  proses  penelitian.  Dalam  penelitian  ini metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam penelitian yaitu dengan cara survei lapangan, dimana data  yang  dimaksud  yaitu  berupa  data  primer diantaranya,  data  geometri  simpang,  data  volume kendaraan,  serta  data  kecepatan  kendaraan  yang melalui  simpang.  Berikut  ini  uraian  terkait pengumpulan data yang akan dilakukan: a. Survei Geometri Simpang Survei ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana  geometri  simpang  di  lapangan  yang ada  di  daerah  studi  dengan  tujuan  megetahui kondisi langsung di lapangan (Skrzypczak et al.,
2017). Survei geometeri simpang dilakukan pada semua  kaki  simpang  serta  ruas  jalan  di  wilayah studi,  sehingga  didapat  data  secara  menyeluruh terkait kondisi simpang serta ruas jalan yang ada.
b. Survei Volume Lalu Lintas Survei  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  jumlah volume  lalu  lintas  dan  pergerakan  kendaraan membelok yang terjadi di simpang (Sariri et al., 2019). Survei volume lalu lintas dilakukan pada semua  kaki  simpang  sehingga  diperoleh  data secara  menyeluruh  mengenai  jumlah  kendaraan yang  memasuki  simpang  dalam  satuan  waktu tertentu.
c. Survei Kecepatan Kendaraan Survei  kecepatan  kendaraan  dilakukan  untuk melengkapi kebutuhan penginputan pada software vissim ,  dimana  untuk  memodelkan dalam bentuk 3 dimensi perlu adanya kecepatan kendaraan  yang  melalui  simpang,  hasil  survei kecepatan  diinput  dalam  perintah reduce  speed area pada  aplikasi ptv  vissim (Paikun  et  al., 2021).
Data yang diperoleh dari survei dan pengamatan lapangan akan dilakukan analisis dalam aplikasi PTV  Vissim  student  version. Hasil  dari analisis  berupa  animasi  2  dimensi  dan  3  dimensi, yang  memuat  data  tundaan  rata-rata  pada  kondisi eksisting  dan  volume  lalu  lintas.  Kemudian  data yang diperoleh akan dibuat kondisi dimana simpang tersebut diberi APILL. Sehingga dari hasil tersebut dibuatlah kesimpulan apakah simpang tersebut layak diberikan APILL atau tidak.

## Hasil dan Pembahasan
Hasil survei geometri simpang dari data survei geometri  simpang  yang  dilakukan  dengan  cara observasi, pengamatan secara visual dan pengukuran  menggunakan  alat  ukur  terkalibarasi, kondisi geometri simpang dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini:

## Gambar 1 Kondisi Geometri Simpang
Data  geometrik  pada  simpang  dapat  dilihat  pada tabel  1,  dan  data  tersebut  didapatkan  berdasarkan hasil  yang  diperoleh  dari  hasil  survei  geometri simpang  dan  dilakukan  pada  daerah  studi  sesuai dengan  keadaan real yang  ada  di  lapangan,  data menunjukkan  secara  teknis  lebar  jalan  masing- masing  lengan,  area  penunjang  komersial  dengan lebar trotoar dan bahu jalan.
Tabel 1. Data geometri simpang
Nama Jalan Pendekat (m) Trotoar (m) Lebar Pende kat Lebar masu k Lebar Kelua r Kanan Kiri Jl. Joyoboyo   4.9 2.4 2.5 1.8 1.8 Jl.Raden Wijaya 12 6 6 1.8 1.8 Jl. Argopuro   12 6 6 1.8 1.8 Jl.Johar 4.9 2.45 2.45 1.8 1.8

## Hasil kondisi lalu lintas
Survei kondisi lalu lintas dilakukan selama satu minggu yang dimulai pada hari Sabtu  s/d Jum’at dari pukul  06.00  WIB  s/d  18.00  WIB,  maka  diperoleh volume jam puncak yang terjadi di lokasi penelitian pada  hari  Senin  pukul  06.00  WIB  s/d  07.00  WIB. Jenis  kendaraan  yang  disurvey  terdiri  dari  MC: motorcycle, HV :heavy vehicle , LV: light vehicle dan UM:  Unmotorized  Vehicle ,  untuk  mengidentifikasi jenis kendaraan yang paling dominan, apakah lebih banyak  mobil,  sepeda  motor,  truk,  atau  kendaraan lainnya.Volume kendaraan mencatat jumlah kendaraan  yang  melintasi  simpang  tersebut  dalam
rentang waktu tertentu, baik itu per jam atau per hari, kemudian memperhatikan pola pergerakan kendaraan di simpang tersebut, misalnya, apakah ada pola  antrian  yang  konsisten  pada  jam-jam  tertentu. Mengukur waktu yang dibutuhkan kendaraan untuk menyeberangi simpang tersebut, baik saat lalu lintas lancar  maupun  saat  terjadi  kemacetan,  mencatat kecepatan kendaraan saat melintasi simpang tersebut dan menganalisis tingkat kepadatan lalu lintas yang terjadi, apakah sering terjadi kemacetan atau tidak.
Data  waktu  puncak  dapat  dilihat  pada  Tabel  2 berikut ini:
Tabel 2. Data volume puncak lalu lintas pada
simpang penelitian Pe rio de Dari Arah Ke Arah Kendaraan (Kend/Jam) Total (Kend/ Jam) MC HV LV UM
0 6 .0 0 WI B s/d 0 7 .0 0 WI B Utara Selatan 382 6 21 1 799 Timur 176 8 23 3 Barat 163 0 9 7 Total 721 14 53 11 Selatan Timur 239 27 38 3 921 Barat 251 2 8 6 Utara 326 5 16 0 Total 816 34 62 9 Timur Barat 236 1 7 2 784 Utara 264 3 13 6 Selatan 209 31 8 4 Total 709 35 28 12 Barat Utara 59 1 4 4 361 Selatan 173 3 10 2 Timur 94 2 8 1 Total 326 6 22 7
Perbandingan jenis moda kendaraan pada setiap ruas jalan yang ada pada simpang dapat dilihat pada chart gambar 2 dibawah ini:
Gambar  2. Perbandingan jenis kendaraan pada setiap simpang (Kend/jam)
Pada  jalan  Joyoboyo,  jalan  Raden  Wijaya,  jalan Argopuro  dan  jalan  Johar  didominasi  jenis kendaraan MC kemudian LV, UM dan  HV, sedang
jalan Argopuro kepadatan kedua  adalah HV karena banyak lintasan truk dan bus yang melewatinya.
Hasil Survei Kecepatan Kendaraan
Survei  kecepatan  kendaraan  dilakukan  dengan menggunakan aplikasi android smart speed dan hasil survei  kecepatan  kendaraan  akan  bergantung  pada lokasi  survei,  jenis  kendaraan  yang  diamati,  serta metode  pengukuran  yang  digunakan.  Survei kecepatan  kendaraan  dapat  menghasilkan  berbagai data,  seperti  kecepatan  rata-rata yang  merupakan kecepatan  keseluruhan  kendaraan  yang  melewati lokasi  survei  selama  periode  tertentu,  kecepatan maksimum  dan  minimum  dimana  data  tentang kecepatan  tertinggi  dan  terendah  yang  dicapai  oleh kendaraan  selama  survei,  kemudian  distribusi kecepatan adalah informasi tentang seberapa sering kendaraan  bergerak  pada  kecepatan  tertentu.  Data rata-rata kecepatan kendaraan yang melalui simpang dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Data rata-rata kecepatan kendaraan
MC HV LV UM 30 Km/jam 17 Km/jam 27 Km/Jam 16 Km/Jam
Data  tersebut  didapatkan  berdasarkan  hasil  yang diperoleh  dari  hasil  survei  geometri  simpang  dan dilakukan pada daerah studi sesuai dengan keadaan real yang ada di lapangan.

## Penentuan Waktu Siklus APILL
Pada  simpang  Argopuro  akan  direncanakan menggunakan pemodelan 2 fase dan 4 fase dimana hal  ini  dimaksudkan  untuk  membandingkan  kedua fase  tersebut  mana  yang  lebih  sesuai.  Dalam penentuan waktu siklus menurut webster dibutuhkan data data geometri simpang volume kendaraan pada jam puncak, dimana akan dikonversikan pada satuan mobil  penumpang  (smp)  seperti  pada  tabel  4 dibawah ini:
Tabel 4. Data geometrik simpang Nama Jalan Type Jalan Lebar Jalur (m) Lebar lajur (m) Lebar Median Jalan Joyoboyo (Utara) 2/2 UD 4.9 2.4/2.5 - Jalan Raden Wijaya (Selatan) 2/2 UD 12 6 - Jalan Argopuro (Timur) 2/2 UD 12 6 - Jalan Johar (Barat) 2/2 UD 4.9 2.45 -

## Tabel 5. Data geometrik simpang
Period e Ekivalen Kendaraan (emp) Jumlah smp/jam MC HV LV UM 0.5 1.3 1.0 0.8 0 6 .0 0 s/d 0 7 .0 0 WI B 360,5 18,2 53 8,8 440,5 408 44,2 62 7,2 521,4 354,5 45,5 28 9,6 437,5 163 7,8 22 5,6 198,4
Berdasar tabel 5, maka jumlah volume arus lalu lintas jam puncak yang telah dikonversi dalam smp/jam yaitu sebagai berikut:
Q Utara : 440,5 smp/jam Q Selatan : 521,4 smp/jam Q Timur
: 437,5 smp/jam
Q Barat : 198,4 smp/jam Arus Jenuh (S) Arus jenuh (S) pada tiap lajur dicari menggunakan tabel teori webster arus jenuh di persimpangan dan juga subbab waktu siklus layak, maka didapat hasil berikut:
S Utara = 2250 smp/jam S Selatan = 1740 smp/jam S Timur = 1740 smp/jam S Barat = 2250 smp/jam
b. Rasio (Y)
Rasio dapat dicari menggunakan rumus dibawah ini:
Y =Q/S (1) Perhitungan rasio (y) dapat dilihat pada tabel 6 berikut: Tabel 6. Data rasio (Y). Pendekat Utara Selatan Timur Barat Q smp/jam 440,5 521,4 437,5 198,4 S smp/jam 2250 1740 1740 2250 Y= Q/S 0,195 0,299 0,251 0,088 Y Max 0,83
Penggunaan APILL 2 Fase Penerapan APILL 2 fase dapat dilihat pada Tabel 7: Penggunaan APILL 2 Fase berikut:
Tabel 7.  Penerapan APILL 2 fase. Keterangan Hijau Merah Fase Pertama Utara – Selatan Timur – Barat Fase Kedua Timur - Barat Utara - Selatan
Dari tabel 6 data rasio (Y) diambil rasio terbesar dari tiap fase yaitu sebagai berikut: Y1 = 0,299 Y2 = 0,251 FR: ΣY = Y1 + Y2 = 0,55
1) Waktu Hilang L = 2n + R = 2 x 2 + (2 + 3) = 9 detik
2) Waktu Siklus Co = 1,5.𝐿+5 1−𝑌 = 1,5.9+5 1−0,55 = 18,5 0,45 = 41 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘
3) Pengaturan Waktu Hijau Efektif H US = 𝑦1(𝐶𝑜−𝐿) 𝑌 = 0,299(41−9)
0,55 − 1 = 16 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘 H TB = 𝑦2(𝐶𝑜−𝐿) 𝑌 = 0,251(41−9) 0,55 − 1 = 14 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘
Gambar diagram fase ditampilkan sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil perencanaan waktu siklus 2 fase menggunakan metode webster
Parameter hasil simulasi simpang tak bersinyal Pemodelan  pada aplikasi  ialah  dengan memastikan  bahwa  parameter-parameter  yang dilakukan  penginputan  sesuai  dengan  kondisi  pada lapangan. Setelah seluruh parameter dimasukan dan program  dijalankan,  kinerja  simpang  setelah dilakukan evaluation hasil  yang  didapatkan  adalah sebagai berikut:
a. Panjang antrian : 36,12 m b. Panjang antrian maksimum : 76,99 m
c. Jumlah kendaraan yang lewat   : 318 kendaraan (10 menit/km)
d. Jumlah penumpang yang lewat   : 310 Orang (10 menit/km)
e. Level-Of-Service : LOS F f. Tundaan kendaraan : 73,12 detik
g. Rata – rata kendaraan berhenti   : 5 kendaraan
h. Emissions CO yang terbuang : 47,65 gr
i. Emissions NOx yang terbuang   : 111,21 gr
j. Emissions VOC yang terbuang  : 132,49 gr
k. Jumlah bahan bakar yang terbuang : 7,13 US Gallon
Parameter hasil simulasi simpang dengan dua fase Berikut merupakan hasil input data waktu siklus dua fase ke dalam ptv vissim untuk pengolahan pada semua parameter yang ditentukan dalam input data dan signal controller dengan ketentuan waktu, movement, Qlen , jumlah kendaraan yang lewat, dan parameter emisi dan konsumsi bahan bakar pada kendaraan yang melintas.
Gambar 4. Signal Contoller dengan dua fase
Parameter  hasil  olah  data  dengan  simulasi simpang tak bersinyal dapat diketahui dari hasil olah table maka setelah seluruh parameter dimasukan dan program  dijalankan,  kinerja  simpang  setelah diberikan sinyal dengan dua fase hasil pada gambar 4, yang didapatkan adalah sebagai berikut:
a. Panjang antrian
: 22,52 m
b. Panjang antrian maksimum : 35,26 m
c. Jumlah kendaraan yang lewat : 310 kendaraan (10 menit/km)
d. Jumlah penumpang yang lewat : 310 Orang (10 menit/km)
e. Level-Of-Service
: LOS B
f. Tundaan kendaraan : 24,06 detik
g. Rata – rata kendaraan berhenti: 2 kendaraan
h. Emissions CO yang terbuang: 10,89 gr
i. Emissions NOx yang terbuang: 28,81 gr
j. Emissions VOC yang terbuang: 67,35 gr
k. Jumlah bahan bakar yang terbuang: 6,37 US Gallon
Parameter hasil simulasi simpang dengan empat fase. Berikut merupakan hasil input data waktu siklus empat fase ke dalam ptv vissim.
Gambar 5. Signal Contoller dengan empat fase
Setelah seluruh parameter dimasukan dan program dijalankan pada gambar 5, kinerja simpang setelah diberikan sinyal dengan empat fase hasil yang didapatkan adalah sebagai berikut:
a. Panjang antrian: 32,82 m
b. Panjang antrian maksimum: 83,05 m
c. Jumlah kendaraan yang lewat : 290 kendaraan (10 menit/km)
d. Jumlah  penumpang  yang  lewat:  290  Orang  (10 menit/km)
e. Level-Of-service : LOS C
f. Tundaan kendaraan: 32,67 detik
g. Rata – rata kendaraan berhenti: 7 kendaraan
h. Emissions CO yang terbuang: 190,96 gr
i. Emissions NOx yang terbuang: 27,99 gr
j. Emissions VOC yang terbuang: 43,37 gr
k. Jumlah  bahan  bakar  yang  terbuang:  5,74  US gallon
Perbandingan simpang tak bersinyal menjadi simpang bersinyal
Pemodelan  simpang  tak  bersinyal  dilakukan dengan  maksud  untuk  melakukan  perbandingan panjang antrian, tingkat layanan, serta kinerja ruas pada tiap jalan simpang Argopuro dengan simpang yang  akan  diberi  APILL  baik  dua  fase maupun empat  fase.  Pemodelan  dengan  menggunakan aplikasi PTV  Vissim  Student  Version, untuk memastikan parameter-parameter input data sesuai dengan kodisi yang ada di lapangan maka dibuatlah tahapan-tahapan olah data berikut ini:
Tabel 8. Perbandingan hasil simpang tak bersinyal
menjadi simpang bersinyal Parameter Tak Bersinyal Dua Fase  Empat Fase Qlen (M) 36,12 22,52 32,82 Qlen Max (M) 76,99 35,26 83,05 Vehs (All) (Unit) 318 310 290 Pers (All) (Pers) 318 310 290 Los (All) F B C Veh Delay (All) (Sec) 73,12 24,06 32,67 Stop Delay (All) (Sec) 73,12 24,06 32,67 Stops (All) (Sec) 5,00 2,00 7,45 Emmiss Ions Co (Gr) 47,65 10,89 190,96 Emmissions Nox (Gr) 111,21 28,81 27,99 Emmissions Voc (Gr) 132,49 67,35 43,37 Fuelconsumption (Us Gallon) 7,13 6,37 5,74
Berdasarkan  hasil  rekap  parameter  pada Tabel  8  diatas  dapat  diketahui  bahwa  terdapat keefektifan dari simpang yang bersinyal atau Alat Pemberi  Isyarat  Lalu  Lintas  (APILL)  dengan sebelumnya simpang yang tidak diberi sinyal. Hal ini  terlihat  dari  tingkat  layanan  hingga  panjang antrian maksimum di setiap pendekat jalan

## Kesimpulan
Dari parameter yang telah dilakukan menggunakan  Aplikasi ptv  vissim  student  version dapat  disimpulkan  bahwa:  model  persimpangan setelah diberikan persinyalan menunjukkan perubahan  dengan 2 fase karena tingkat pelayanan simpang yang belum diberikan fase             pada tingkat E dengan panjang antrian rata-rata 36,12 meter serta dengan jumlah rata-rata kendaraan berhenti sekitar 5  kendaraan,  sementara  itu  jika  simpang  diberi sinyal  berupa  APILL dengan  2  fase maka  tingkat pelayanan berada  pada  B  dengan  panjang  antrian rata-rata  22,52  meter  dengan  jumlah   rata-rata kendaraan berhenti sekitar 2 kendaraan. Sementara itu  jika  diterapkan  APILL  dengan  4  fase  tingkat pelayanan  berada  pada  huruf  C  dengan  panjang antrian  rata-rata  32,82  meter  dengan  rata-rata kendaraan berhenti sebanyak 7 kendaraan.
Kinerja simpang setelah diberikannya persinyalan akan semakin berada pada tingkat yang relevan  mengingat  tingkat  layanan  fase  berada lebih  rendah  dari  sebelum  adanya  APILL.  Dari hasil analisa yang diakukan baik menggunakan dua ataupun  empat  fase  keduanya  menunjukkan  hasil yang  layak  diberikannya  APILL  dibandingan dengan  hasil  simulasi  sebelum  adanya  APILL. Kinerja  simpan  tentu  akan  maskimal  jika  diberi sinyal  baik menggunakan  dua  fase  ataupun  empat fase.
Kedua  uji  coba  yang  dilakukan  akan  efektif jika diterapkan pada simpang Argopuro mengingat penerapan  simpang dengan  2  fase  maupun  4  fase berada pada tingkat yang stabil.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  untuk  keluarga  yang  selalu mendukung  dalam  proses  riset  dan  penyusunan jurnal  ini,  juga  kepada  rekan-rekan  di  Fakultas Teknik Universitas 17 Agustus 1945 Banyuwangi.

## Daftar Pustaka
Abdulla,  D.,  Ramu,  G.,  &  Mamatha,  N.  (2017).  A survey on citywide traffic estimation techniques. 2017 International Conference on Energy,  Communication,  Data  Analytics  and Soft  Computing  (ICECDS) ,  3313–3318. https://doi.org/10.1109/ICECDS.2017.839007 2
Al-Turki, M., Ratrout, N. T., Rahman, S. M., & Assi, K. J. (2022). Signalized Intersection Control in Mixed  Autonomous  and  Regular  Vehicles Traffic  Environment  -  A  Critical  Review Focusing  on  Future  Control.  In IEEE  Access
(Vol. 10).
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.31487 06
Alsobky,  A.,  Saeed,  A.,  &  El-Dimeery,  I.  (2022). Economic  adaptive  traffic  signal  system: design and operation. Innovative Infrastructure Solutions , 7 (5). https://doi.org/10.1007/s41062-022-00881-1
Arsyad, M., & Septiana, D. (2021). Analisis Kinerja Simpang  Bersinyal  Jalan  a.  Yani-Jalan  Baco Kabupaten Tabalong. Jurnal Teknologi Berkelanjutan (Sustainable Technology Journal , 10 (2).
Beza, A. D., Zefreh, M. M., Torok, A., & Mekonnen, A.  A.  (2022).  How  PTV  Vissim  Has  Been Calibrated  for  the  Simulation  of  Automated Vehicles  in  Literature?  In Advances  in  Civil
Engineering (Vol. 2022).
https://doi.org/10.1155/2022/2548175
Bonela,  S.  R.,  &  Kadali,  B.  R.  (2022).  Review  of traffic  safety  evaluation  at  T-intersections using surrogate safety measures in developing countries context. In IATSS Research (Vol. 46, Issue
3).
https://doi.org/10.1016/j.iatssr.2022.03.001
Chen, H. H., Lin, Y. B., Yeh, I. H., Cho, H. J., & Wu, Y. J. (2022). Prediction of Queue Dissipation Time  for  Mixed  Traffic  Flows  With  Deep Learning. IEEE  Open  Journal  of  Intelligent Transportation Systems , 3 .
https://doi.org/10.1109/OJITS.2022.3162526
Hu,  Z.,  Zhou,  J.,  &  Zhang,  E.  (2023).  Improving Traffic  Safety  through  Traffic  Accident  Risk Assessment. Sustainability (Switzerland) ,
15 (4). https://doi.org/10.3390/su15043748
Jaya,  H.  P.,  Respati,  R.,  &  Ansyari,  R.  M.  (2023). ANALISIS TITIK LOKASI RAWAN KECELAKAN (BLACKSPOT) PADA INFRASTRUKTUR  LINTAS  SELATAN
KALIMANTAN  SEBAGAI  PENUNJANG MENUJU IKN NUSANTARA. Jurnal Darma Agung , 31 (1), 295.
https://doi.org/10.46930/ojsuda.v31i1.3000
Jing,  K.,  &  Liao,  W.  C.  (2023).  Small  things,  big impact: The network-mediated spillover effect through a transport connectivity enhancement project. Regional Science and Urban Economics , 101 (December  2021),  103897. https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2023.1 03897
Kučera,  T.,  &  Chocholáč,  J. (2021).  Design  of  the city  logistics  simulation  model  using  PTV VISSIM  software. Transportation  Research Procedia , 53 .
https://doi.org/10.1016/j.trpro.2021.02.033
Kulsum,  U., &  Sholichin,  I.  (2022).  VALUATION
OF  SAFETY  APPLICATION  OF  LAND TRANSPORTATION ON PORONG ARTERIAL ROAD – PURWOSARI ROADWAY STA 30+00 – STA 61+400. CI-
TECH , 3 (01). https://doi.org/10.33005/ci- tech.v3i01.50
Muchlisin,  Tajudin,  I.,  &  Widodo,  W.  (2019). Optimization model of unsignalized
intersection  to  signalized  intersection  using ptv.  vissim:  Study  case  in  imogiri  barat  and tritunggal intersection, Yogyakarta, Indonesia.
International Journal
of Integrated Engineering , 11 (9 Special Issue).
Muto’in, N. F., & Utami, A. (2022). Analisis Tingkat Kecelakaan Lalu Lintas Menggunakan Metode Accident  Rate  Dan  Equivalent  Accident
Number  (EAN)  Di  Kota  Magelang. Jurnal Rekayasa Sipil (JRS-Unand) , 18 (1). https://doi.org/10.25077/jrs.18.1.60-67.2022
Othman, A. G., & Ali, K. H. (2020). Transportation and quality of life. Planning Malaysia , 18 (3). https://doi.org/10.21837/PM.V18I13.774
Paikun,  P.,  Faris,  W.,  &  Rozandi,  A.  (2021). TRAFFIC  ACCIDENT  POINT  ANALYSIS, ON PRIMARY ARTERIAL ROAD- SUKABUMI  DISTRICT. Astonjadro , 10 (2). https://doi.org/10.32832/astonjadro.v10i2.484 2
Sariri, D., Hustim, M., & Pasra, M. (2019). Micro- simulation of traffic at the 3-way junction with PTV  VISSIM  software  (Jalan  A.P.  Pettarani- Jalan
Boulevard-Jalanpelita
Raya).
International Journal of
Innovative Technology  and  Exploring  Engineering , 8 (4S).
Shams,  A.,  &  Zlatkovic,  M.  (2020).  Effects  of capacity  and  transit  improvements  on  traffic and transit operations. Transportation Planning and Technology ,
43 (6). https://doi.org/10.1080/03081060.2020.17807 10
Skrzypczak,  I.,  Oleniacz,  G.,  Leń,  P.,  &  Mika,  M.
(2017).  Measurements  of  displacements  and deformations  and  reliability  analysis  of  base transceiver  station  (BTS)  made  of  steel. 10th
International  Conference  on  Environmental
Engineering, ICEE 2017 . https://doi.org/10.3846/enviro.2017.242
Yang, M., Sun, G., Wang, W., Sun, X., Ding, J., & Han, J. (2018). Evaluation of the pre-detective signal priority for bus rapid transit:
Coordinating  the  primary  and  secondary intersections. Transport , 33 (1). https://doi.org/10.3846/16484142.2015.10045 56 Yohanes Pracoyo Widi Prasetyo. (2023). ANALYSIS OF TRAFFIC ACCIDENTS ON HIGHWAY  SECTIONS  USING  THE  AEK METHOD:  CASE  STUDY  IN  BALURAN NATIONAL  PARK. Bulletin  of  Engineering Science,  Technology  and  Industry , 1 (4  SE- Articles), 168–181. https://doi.org/10.59733/besti.v1i4.19