Analisis Pengaruh Lajur Khusus Sepeda Motor Terhadap Kinerja Simpang Jalan PH.H.Mustafa – Jalan Cimuncang

## Bintang Anugrah Illahi dan Andrean Maulana
Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, ITENAS, Bandung e-mail: dezan.bintang@yahoo.com

## ABSTRAK
Penggunaan  sepeda  motor  yang  hampir  2 kali lipat lebih dari  pengguna  mobil,  hal  ini  menyebabkan tingginya  proporsi  sepeda  motor  dalam  arus  lalu  lintas.  Diperlukan  perlakuan  khusus  untuk mengantisipasi turunnya kinerja lalu lintas akibar para pengendara sepeda motor seperti disediakannya lajur khusus sepeda motor dan ruang henti khusus sepeda motor. Tujuan studi ini adalah menganalisis pengaruh  lajur  khusus  sepeda  motor  yang  menampung  pergerakan  sepeda  motor  di  jalur  major menggunakan model mikrosimulasi dengan software PTV Vissim. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini  menunjukan  bahwa  terdapat  perubahan  kinerja  simpang  yaitu  panjang  antrian dan tundaan  lebih baik ketika menggunakan lajur khusus sepeda motor di jalur major.
Kata kunci: lajur khusus sepeda motor, mikrosimulasi, kinerja simpang bersinyal

## ABSTRACT
The use of motorbikes is almost 2 times more than car users, this causes a high proportion of motorcycles in the flow of traffic. Special treatment is needed to anticipate the decline in the traffic performance of motorbike riders such as the availability of motorbike lanes and motorbike stop rooms. The purpose of this study was to analyze the influence of the exclusive lanes of motorbikes that accommodate motorbike movements in the major lanes using the microsimulation model with the Vissim PTV software. The results obtained from this study indicate that there are changes in intersection performance, namely queue length and delay are better when using motorcycle lanes in the major lane.
Keywords: exclusive lane, mikrosimulation, signalised intersection performance

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan sepeda motor yang hampir 2 kali lipat lebih dari pengguna mobil, hal seperti ini merupakan hal yang wajar bagi masyarakat di negara-negara berkembang. Mobilitas yang cukup tinggi dan harga yang  relatif  terjangkau  menjadi  salah  satu alasan  dipilihnya  sepeda  motor  sebagai  moda  transportasi. Dari fenomena tersebut dapat dikatakan bahwa arus lalu lintas di jaringan jalan akan semakin didominasi oleh pengendara sepeda motor.
Rekayasa  lalu  lintas  seperti  disediakan  lajur  khusus  sepeda  motor  menjadi  isu  yang  sering diperbincangkan oleh masyarakat. Dengan kondisi lalu lintas yang didominasi oleh sepeda motor, perlu pengkinian metode analisis lalu lintas untuk mengantisipasi fenomena ini, salah satunya adalah metode mikroskopik.  Zukhruf  [1],  Putri  [2],  Algifar  [3]  dan  Maulana  [4]  adalah  beberapa  peneliti  yang melakukan kajian lalu lintas dengan metode mikroskopik di kota-kota besar yaitu Bandung, Jogjakarta dan Makassar.
Zukhruf [1] menjelaskan bahwa penggunaan model mikrosimulasi dapat mendekati kondisi eksisting, yang  ditandainya  dengan  perbandingan  nilai  kecepatan  model  dan  hasil  survey,  secara  berturut-turut adalah  28,61  km/jam  dan  29,39  km/jam.  Dengan  alat  bantu  ini,  didapatkan  hasil  bahwa  penggunaan lajur  khusus  sepeda  motor  di  Bandung,  khususnya  di  ruas  Jalan  BKR  akan  meningkatkan  kecepatan 60%.  Vissim  merupakan  salah  satu  alat  bantu simulasi  mikroskopik  atau  mikrosimulasi,  yang  berarti mempertimbangkan setiap karakteristik kendaraan maupun pejalan kaki secara individual. Putri [2] dan Algifar  [3]  menggunakan  alat  bantu  ini  untuk  melihat  kinerja  lalu  lintas,  yang  meningkatkan  akurasi hasil analisis yang dilakukan.
Penelitian ini akan menganalisis kinerja simpang di jalan P.H.H. Mustafa - Cimuncang jika dibangunnya lajur khusus sepeda motor di ruas jalan tersebut sehingga dapat dibandingkan kinerja simpang eksisting dengan  kinerja  simpang  yang  direncanakan.  Alat  bantu  yang  akan  digunakan  untuk  simulasi mikroskopik adalah Vissim .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian dan pengumpulan data ini dilaksanakan mengikuti diagram alir seperti pada Gambar 1 . Hal pertama yang dilakukan adalah pengumpulan data, yang digunakan untuk pemodelan lalu lintas pada  kondisi  eksisting  dan  skenario.  Perbandingan  kinerja  antara  kedua  kondisi  tersebut    menjadi simpulan dari penelitian ini.

## 2.1 Pengumpulan Data Primer dan Sekunder
Data  primer  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berupa  data  arus  lalu  lintas,  geometri  simpang, kecepatan kendaraan dan waktu sinyal. Pengambilan data arus lalu lintas kendaraan dilakukan dengan cara  merekam  pergerakan  kendaraan,  geometri  simpang  dilakukan  dengan  cara  mengukur  langsung menggunakan  roda  pengukur,  kecepatan  kendaraan  dengan  mengolah  hasil  rekaman  pergerakan kendaraan  dari  penelitian  sebelumnya  dan  waktu  sinyal  dilakukan  dengan  cara  mencatat  langsung menggunakan stopwatch .
Data sekunder yang  digunakan berupa  parameter pergerakan  kendaraan di simpang  yang berasal dari penelitian sebelumnya. Data pergerakan kendaraan di simpang dilakukan pada tahun 2018 jam 16.30 – 18.00 WIB.
Gambar 1. Bagan alir

## 2.2 Prosedur Pemodelan Simpang Pada Software PTV Vissim 9
Berikut ini tahapan pemodelan simulasi lalu lintas menggunakan software PTV Vissim 9 (PTV, 2014):
1. Network Settings
Langkah  pertama  untuk  pemodelan  lalu  lintas  menggunakan software PTV  Vissim  9  yaitu menyesuaikan  parameter  –  parameter  sesuai  yang  digunakan  di  Indonesia.  Contohnya menyesuaikan satuan yang digunakan dan regulasi lalu lintas sebelah kiri.
2. Menentukan Jenis Kendaraan
Memasukan jenis kendaraan yang menyerupai dengan kendaraan di lapangan.
3. Kecepatan Kendaraan
Input data kecepatan kendaraan yang direncanakan yang akan dimodelkan dengan menggunakan desired speed decision .
4. Pembuatan Link
Pembuatan link jaringan  jalan  disesuaikan  dengan  data  geometri  jalan  sehingga  terbentuknya jaringan jalan yang menyerupai keadaan di lapangan.
5. Penentuan Rute Kendaraan dan Jumlah Kendaraan
Penentuan  rute  kendaraan  dan  jumlah  kendaraan  dilakukan  sesuai  dengan  data  arus  lalu  lintas kendaraan  di  lapangan  pada  masing-masing  ruas  jalan.  Penentuan  rute  kendaraan  dengan
menggunakan static vehicle routes . Sementara untuk jumlah kendaraan pada ruas jalan dengan menggunakan vehicle input pada link .
6. Kalibrasi Model
Kalibrasi pemodelan yang dilakukan adalah mengubah nilai parameter perilaku berkendara, hal ini dilakukan dengan cara trial and error .
7. Validasi Model
Validasi  dilakukan  untuk  menguji  kebenaran  hasil  kalibrasi  yang  telah  diterapkan  pada pemodelan. Proses validasi yang dilakukan berdasarkan jumlah volume lalu lintas, perbandingan antara  hasil  keluaran  volume  lalu  lintas  pemodelan  dengan  volume  lalu  lintas  survei menggunakan metode GEH (Geoffrey E. Havers) [6].
8. Perhitungan Jumlah Antrian dan Tundaan Kendaraan Langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung  jumlah  antrian  dan  tundaan  kendaraan  sehingga  dapat melakukan perbandingan eksisting dengan desain menggunakan node results .

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Geometri Simpang
Data geometrik persimpangan jalan PH.H.Mustafa dengan Jalan Cimuncang didapat dengan mengukur langsung masing – masing lebar pendekat menggunakan roda pengukur, dapat dilihat pada Gambar 2 dan Tabel 1 .
Tabel 1. Data arus lalu lintas Nama Ruas Jalan Lebar Lajur [meter] Tipe Jalan PH.H.Mustafa (Cicaheum) 3 4/2 UD PH.H.Mustafa (Itenas) 3 4/2 UD Cimuncang 3 2/2 UD Ters.Cimuncang 2,5 2/2 UD
Gambar 2. Geometri persimpangan

## Analisis Pengaruh Lajur Khusus Sepeda Motor Terhadap Kinerja Simpang Jalan PH.H.Mustafa – Jalan Cimuncang

## 3.2. Data Fase dan Lampu Sinyal Lalu Lintas
Data  fase  dan  lampu  sinyal  diperoleh  dengan  cara  pengamatan  langsung  di  lapangan  menggunakan stopwatch dapat dilihat pada Gambar 3.
Fase I Jl.PH.H.Mustafa (Cicaheum)
100
2 2 35 2 Fase II Jl.PH.H.Mustafa (Itenas) 10 90 2 35 Fase III Jl.Cimuncang & Ters.Cimuncang 102 29 2

## Gambar 3. Fase dan waktu sinyal

## Data Volume Lalu Lintas dan Persentase Pergerakan
Data  volume  lalu  lintas  didapat  dari  pengamatan  langsung  dilapangan  sedangkan  data  persentase pergerakan kendaraan diperoleh dari hasil penelitian sebelumnya, dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Data arus lalu lintas Lengan Timur Motor [kend/jam] Mobil [kend/jam] HGV [kend/jam] Total [kend/jam] 2901 891 74 3866 Lengan Barat Motor [kend/jam] Mobil [kend/jam] HGV [kend/jam] Total [kend/jam] 2942 770 75 3787 lengan Selatan Motor [kend/jam] Mobil [kend/jam] HGV [kend/jam] Total [kend/jam] 686 132 9 827 Lengan Utara Motor [kend/jam] Mobil [kend/jam] HGV [kend/jam] Total [kend/jam] 573 66 12 651 Tabel 3. Data pergerakan kendaraan di simpang Lengan Barat Pergerakan Motor [kend/jam] Mobil [kend/jam] HGV [kend/jam] Total Total Pergerakan Persentase [%] LT 175 47 0 222 4460 5% ST 2985 804 4 3793 4460 85% RT 351 94 0 445 4460 10% Lengan Utara Pergerakan Motor [kend/jam] Mobil [kend/jam] HGV [kend/jam] Total Total Pergerakan Persentase [%] LT 13 3 1 17 312 6%
ST 220 43 1 264 312 84% RT 26 5 0 31 312 10% Lengan Timur Pergerakan Motor [kend/jam] Mobil [kend/jam] HGV [kend/jam] Total Total Pergerakan Persentase [%] LT 162 43 1 204 4103 5% ST 2752 728 7 3487 4103 85% RT 324 86 0 410 4103 10% Lengan Selatan Pergerakan Motor [kend/jam] Mobil [kend/jam] HGV [kend/jam] Total Total Pergerakan Persentase [%] LT 40 5 0 45 4103 5% ST 684 78 2 764 4103 85% RT 81 10 0 91 4103 10%

## 3.3. Data Kecepatan Kendaraan
Data  kecepatan  diperoleh  dari  penelitian  sebelumnya  yang  berupa  rekaman  pengamatan  ruas  jalan selama  1  jam,  selanjutnya  dilakukan  pengolahan  data  dengan  mengamati  hasil  rekaman  survei. Pengolahan data dilakukan dengan cara mengukur jarak marka jalan yang telah ditentukan dan waktu tempuh  masing  –  masing  kendaraan  untuk  melewati  marka  jalan  yang  sudah  ditentukan,  sehingga didapatlah  kecepatan  dari  kendaraan  tersebut.  Gambar  4,  5  dan  6  berikut  ini  adalah  hasil  pengolahan data kecepatan.
Gambar 4. Grafik distribusi kecepatan mobil 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 10 15 20 25 30 35 40 45 P er sen K um ul at if Kecepatan (km/jam) Kecepatan Mobil
Gambar 5. Grafik distribusi kecepatan motor
Gambar 6. Grafik distribusi kecepatan kendaraan berat

## 3.4. Analisis Pemodelan Simpang Eksisting
Setelah  data  –  data  yang  dibutuhkan  dalam  memodelkan  didapatkan  dan  diolah.  Berikutnya  adalah memodelkan  dan  menganalisis  persimpang  Jl.PH.H.Mustafa  –  Jl.Cimuncang  eksisting  menggunakan software Vissim  9.  Proses  kalibrasi  dilakukan  terhadap  geometri  simpang  dan  perilaku  pengemudi. Parameter  kalibrasi  perilaku  pengemudi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  parameter wideman  74  yang  diadopsi  dari  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  “ Mikrosimulasi  Mixed  Traffic Pada Simpang Bersinyal Dengan Perangkat Lunak Vissim” [2]. Parameter kalibrasi tipe Wideman 74 yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 15 25 35 45 55 65 P er sen K um ul at if Kecepatan (km/jam) Kecepatan Motor
0% 20% 40% 60% 80% 100% 10 15 20 25 30 35 40 45 P er sen K um ul at if Kecepatan [km/jam] Kecepatan Kendaraan Berat
Tabel 4. Parameter kalibrasi
No. Parameter yang diubah Nilai Default (Putri, 2015) 1 Desired position at free flow middle of any 2 Overtake on same lane: on left & on right off on 3 Minimum Distance Standing at 0 km/h 1 0,2 4 Minimum Distance driving at 50 km/h 1 0,4 5 Average standing at 0 km/h 2 0,6 6 Additive part pf safety distance 2 0,6 7 Multiplicative part of safety distance 3 1

## 3.5. Validasi
Validasi  merupakan  pengujian  yang  dilakukan  setelah  kalibrasi  selesai.  Validasi  adalah  suatu  ukuran yang  menunjukan  tingkat  kevalidan  suatu  pemodelan.  Proses  validasi  melibatkan  perbandingan  hasil simulasi dengan data observasi. Dalam studi ini, arus lalu lintas digunakan sebagai pembanding antara hasil pemodelan dengan hasil observasi. Untuk membandingkan data input dan output simulasi adalah dengan  menggunakan  rumus  statistik  GEH  (Geoffrey  E.  Havers).  Rumus  GEH  berikut  ini  memiliki ketentuan khusus dari nilai error yang dihasilkan seperti pada Tabel 5.
GEH= √ (q pemodelan - q observasi ) 2 0.5 x (q pemodelan + q observasi ) …(1)
halmana:
q = data arus lalu lintas [kend/jam]. q pemodelan = data arus lalu lintas hasil pemodelan[kend/jam].
q observasi = data arus lalu lintas hasil observasi[kend/jam]. Tabel 5. Standar Perhitungan Persamaan GEH Nilai GEH Keterangan < 5,0 Diterima 5,0 ≤ GEH ≤ 10,0 Peringatan: kemungkinan model error atau data buruk GEH > 10 Ditolak
Validasi  kondisi  arus  lalu  lintas  observasi  dan  pemodelan  divalidasi  dengan  menggunakan  metode Geoffrey E. Havers (GEH) [6], didapatkan nilai rata – rata GEH<5 per lengan simpang. Hasil validasi disampaikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Validasi Lengan Simpang Volume Lalu Lintas [kend/jam] Uji GEH Hasil Survei Hasil Pemodelan Timur 3866 3926 0,961 Barat 3787 3751 0,586 Selatan 827 779 1,694 Utara 651 659 0,313 Rata - rata uji GEH 0,889
Pemodelan simpang eksisting sudah memenuhi persyaratan uji GEH dengan cara membandingkan arus lalu lintas pemodelan dengan arus lalu lintas observasi atau survei, sehingga dapat dikatakan pemodelan yang dilakukan sudah menyerupai keadaan lalu lintas yang terjadi dilapangan.

## 3.6. Hasil Evaluasi Simpang Eksisting
Hasil keluaran kinerja simpang dari pemodelan hanya meninjau panjang antrian dan tundaan. Berikut adalah hasil panjang antrian dan tundaan dari pemodelan Tabel 7.
Tabel 7. Hasil evaluasi pemodelan eksisting
Lengan Simpang Antrian [meter] Tundaan [detik] Timur 15,66 16,68 Barat 21,46 26,13 Selatan 70,94 201,76 Utara 28,72 83,24

## 3.7. Skenario Pemodelan Desain
Berdasarkan Skenario pemodelan dilakukan dengan menambah lebar geometri jalan selebar 2,5m untuk lajur  khusus  sepeda  motor  di  jalan  PH.H.Mustafa  arah  Cicaheum  dan  Itenas.    Pembatas  lajurnya menggunakan marka jalan dapat dilihat pada Gambar 7 .

## Bintang Anugrah Illahi, Andrean Maulana

## 3.8. Hasil Evaluasi Skenario Pemodelan Desain
Skenario pemodelan  desain dilakukan dengan tahap  – tahapan yang sama seperti dilakukan pada saat pemodelan  eksisting. Perbedaannya adalah ada penambahan lebar geometri di lengan timur dan barat sebesar 2,5m, juga ada perbedaan masukan volume lalu lintas beserta komposisi pergerakan kendaraan di  lajur  utama  PH.H.Mustafa  akibat  terfokusnya  pergerakan  sepeda  motor  di  lajur  khusus  yang  telah disediakan.  Hasil  keluaran  kinerja  simpang  yang  ditinjau  sama  seperti  pemodelan  eksisting  yaitu panjang  antrian  dan  tundaan.  Berikut  ini  adalah  hasil  panjang  antrian  dan  tundaan  dari  skenario pemodelan desain Tabel 8.
Tabel 8. Hasil evaluasi pemodelan desain
Lengan Simpang Antrian [meter] Tundaan [detik] Timur 6,18 11,14 Barat 12,6 18,55 Selatan 66,77 177,39 Utara 23,03 65,34

## 3.9. Perbandingan Hasil Kinerja Simpang Eksisting dengan Desain
Hasil keluaran kinerja simpang khususnya panjang antrian dan tundaan dari pemodelan eksisting dengan desain dibandingkan perubahannya. Berikut adalah perbandingan dari kedua hasil pemodelan Tabel 9.
Tabel 9. Hasil evaluasi pemodelan eksisting
Lengan Simpang
Antrian [meter] Persen Selisih [%] Tundaan [detik] Persen Selisih [%] Eksisting Desain Eksisting Desain Timur 15,66 6,18 60,54 14,62 11,14 23,80 Barat 21,46 12,6 41,29 26,13 18,55 29,01 Selatan 70,94 66,77 5,88 201,76 177,39 12,08 Utara 28,72 23,03 19,81 83,24 65,34 21,50

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan  menggunakan software PTV  Vissim  9,  dapat  disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Hasil  pemodelan  analisis  kinerja  simpang  yang  ditinjau  adalah  panjang  antrian  dan  tundaan. Penjelasan hasil pemodelan simpang eksisting menunjukan bahwa pada jalan PH.H. Mustafa arah Cicaheum terdapat antrian 15,66 m dan tundaan 14,62 detik sedangkan arah Itenas antrian sebesar 21,46 m dengan tundaan 26,13 detik. Pada jalan Cimuncang terdapat antrian 70,94 m dan tundaan 201,76 detik sedangkan di jalan terusan cimuncang terdapat antrian 28,72m dengan tundaan 83,24 detik.
2. Hasil  analisis  kinerja  simpang  setelah  adanya  lajur  khusus  sepeda  motor,  terjadi  penurunan panjang antrian dan tundaan. Penurunan panjang antrian  di jalan PH.H.Mustafa arah Cicaheum

## Analisis Pengaruh Lajur Khusus Sepeda Motor Terhadap Kinerja Simpang Jalan PH.H.Mustafa – Jalan Cimuncang
dan Itenas berkisar 8 m sampai 9 m dengan tundaan berkisar 3 detik sampai 7 detik. Penurunan panjang  antrian  di  jalan  Cimuncang  berkisar  4m  sampai  5m  dengan  tundaan  berkisar  17  detik sampai 24 detik.

## 4.2. Saran
Saran yang dapat diberikan untuk selanjutnya berkaitan dengan analisis pengaruh lajur khusus sepeda motor terhadap kinerja simpang adalah melakukan survei panjang antrian dilapangan, sehingga validasi tidak hanya terhadap volume lalu lintas namun juga bisa terhadap panjang antrian.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] Zukhruf F., Frazila R.B., Wibowo S.S. 2010. Efektivitas Jalur Sepeda Motor Pada Jalan Perkotaan Menggunakan Model Simulasi-Mikro.
[2] Putri, N. H., & Irawan, M. Z., 2015. Mikrosimulasi Mixed Traffic pada Simpang Bersinyal dengan Perangkat  Lunak  Vissim  (Studi  Kasus:  Simpang  Tugu,  Yogyakarta). Yogyakarta:  Universitas Gadjah Mada.
[3] Algifar  .  2017.  Analisis  Mikro-Simulasi  Lalu  Lintas  Pada  Rencana  Pengoperasian  Underpass  Di Simpang Mandai Makasar.
[4] Maulana,  A.,  2017.  Pengaruh  Kebijakan  ““4  in  1””  Terhadap  Kinerja  Persimpangan  Jl  Dr. Djunjunan–Tol Pasteur dengan Menggunakan Simulasi Mikro. Jurnal Rekayasa Hijau, 1(1).
[5] Buchari, E dan Saputra, M.R. 2011. Travel Behaviour of Motorcyclist in Congestion and Limited Infrastructure Condition.
[6] PTV VISION. 2014. PTV VISSIM 7 User Manual. PTV AG. Karlsruhe. Germany.