Jurnal ASIIMETRIK : Jurnal Ilmiah Rekayasa & Inovasi Volume 1.2, JULI 2019 p-ISSN: 2 655 1861 Website : http://journal.univpancasila.ac.id/index.php/asiimetrik/ Email : asiimetrik@univpancasila.ac.id

## EVALUASI PENGURANGAN POLUSI UDARA AKIBAT OPTIMASI SIKLUS PADA SIMPANG BERSINYAL MENGGUNAKAN APLIKASI PTV VISSIM

## Evaluation of Air Pollution Reduction Due to Cycle Time Optimization Using PTV VISSIM Application
Siti Rahma 1 dan Reza Asriandi Eka Putra 1 *
1 Institut Teknologi Sumatera, Jl. Terusan Ryacudu, Lampung Selatan, Indonesia

## Informasi artikel
Diterima: 16/05/2019 Direvisi  : 22/05/2019 Disetujui: 25/05/2019

## Abstrak
Lalu lintas merupakan penyumbang terbesar polusi udara perkotaan. Oleh karena itu diperlukaan perencanaan lalu lintas yang baik dalam mengurangi polusi udara. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan  efisiensi  pergerakan  simpang.  Penelitian  ini  merencanakan pengelolaan simpang dengan optimasi pada cycle time . Penelitian ini bertujuan mengevaluasi besarnya pengurangan polusi akibat optimasi cycle  time  pada  sebuah  simpang  dengan  studi  kasus  Simpang  Way Halim, Bandar Lampung. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan pengurangan besaran emisi CO pada simpang bersinyal hasil Simulasi menggunakan  PTV  Vissim.  Dari  simulasi  lalu  lintas  dihasilkan    besar emisi  CO  pada  2019  sebesar  261.475gr  CO  dan  2024 adalah  sebesar 349.453gr.  Setelah  optimasi,  emisi  CO  tahun  2019  171.852gr sedangkan tahun 2024 sebesar 174.425gr CO. Kesimpulannya adalah pada dengan optimasi cycle time maka terjadi pengurangan emisi CO 2019  sebesar  34%  dari  sedangkan  pada  tahun  2024  terjadi pengurangan CO sebesar 50%.
Kata  Kunci: Simpang  bersinyal,  karbon  monoksida  (CO),  lalu  lintas, optimasi, PTV Vissim.

## Abstract
Traffic  is  one  of  the  biggest  contributors  of  urban  air  pollution. Consequently,  good  traffic  planning  is  important  to  reduce  air pollution. This research analyzes the effect of intersection cycle time optimization  management.  This  study  evaluates  the  pollution reduction due to cycle time optimization at an intersection WITH case study  Way  Halim,  Bandar  Lampung.  Evaluation  is  proceeded  by comparing the reduction of CO emissions at the intersection before optimization  and  after  optimization  using  PTV  Vissim.  From  the traffic simulation, the CO emissions in 2019 is 261.475 gr CO and 2024 is 349.453 gr. After optimization, CO emissions in 2019 is 171,852 gr while in 2024 is 174.425gr CO. The conclusion is that with cycle time optimization there will be a reduction of CO 2019 emissions by 34% and in 2024 there will be a reduction of CO by 50%.
Keywords: Signalized intersection, carbon monoxide, traffic, optimization, PTV Vissim.

## 1. PENDAHULUAN
Kota  Bandar  Lampung  adalah  sebuah kota dengan pergerakan manusia yang tinggi. Penggunaan  transportasi  menjadi  sangat penting guna memenuhi kebutuhan masyarakat  dan  pengembangan  terhadap suatu  wilayah.  Untuk  mengetahui  potensi perkembangan  tersebut  maka  diperlukanya pendekatan  modelling  yang  bervariasi bergantung tingkat kerincian perencanaanya (Ehlert.  2017)  Penggunaan  kendaraan bermotor  sebagai  alat  pemenuh  kebutuhan dapat  memberikan  dampak  positif  dan dampak negatif. Jika hal ini tidak diimbangi dengan  kemampuan  suatu  ruas  jalan  untuk menampung  pergerakan  transportasi  yang terjadi,  maka  akan  timbul  kemacetan  pada ruas  jalan  tersebut  (Hobbs.  1995).  Oleh karena  itu  perlunya  dilakukan  model  lalu lintas sebagai representasi dari karakteristik lalu  lintas  (Noland.  2006).  Kemacetan  lalu lintas merupakan suatu masalah yang hingga saat ini masih dialami di wilayah Kota Bandar Lampung  yang  diperkirakan  akan  semakin bertambah jika tidak ditangani dengan baik. Kerugian yang ditimbulkan akibat kemacetan lalu  lintas  selain  kerugian  waktu  dan  biaya adalah kerugian akibat polusi udara.
Seiring dengan peningkatan lalu lintas, dampak  negatif  yang  terjadi  salah  satunya adalah meningkatnya kadar emisi gas buang kendaraan.  Pergerakan  kendaraan  ini menimbulkan peningkatan terhadap penggunaan  bahan  bakar  minyak  dan mempengaruhi pencemaran udara. Timbulnya zat-zat berbahaya yang ditimbulkan dari gas buang kendaraan akibat kemacetan  lalu  lintas  tentu  akan  menjadi permasalahan baru yang serius di perkotaan. Kota  Bandar  Lampung  yang  menjadi  salah satu motor penggerak pembangunan ekonomi di  Indonesia  sudah  selayaknya  melakukan pemantauan  kualitas  udara  yang  dihasilkan dari  kendaraan  bermotor  agar  dapat  selalu menjaga  kualitas  udara  pada  kondisi  yang baik. Secara  umum  pencemar  udara  dibagi atas  pencemar  primer  dan  pencemar sekunder.  Pencemar  primer  adalah  zat-zat yang  diemisikan  langsung  dari  suatu  proses, seperti  abu  vulkanik  dari  letusan  gunung berapi,  knalpot  kendaraan  bermotor,  atau zat  yang  diemisikan  dari  cerobong  pabrik. Pencemar  sekunder  adalah  pencemar  yang tidak langsung diemisikan dari suatu proses, melainkan  terbentuk  di  udara  ketika pencemar-pencemar  primer  bereaksi  atau berinteraksi. Zat berbahaya yang ditimbulkan
dari kendaraan bermotor antara lain karbon monoksida  (CO)  dan  nitrogen  oksida  (NOx). Terdapat  lebih  dari  75%  gas  karbon monoksida  (CO)  dihasilkan  oleh  kendaraan bermotor. Emisi CO umumnya meningkat saat terjadi kemacetan di jalan dan tergolong gas yang  beracun  dan  mematikan.  Konsentrasi CO di udara ambien sebesar 200 ppm selama 7  jam  dapat  menyebabkan  pusing-pusing pada manusia yang tidak melakukan kegiatan fisik dan 2 jam pada manusia yang melakukan kegiatanH    fisik  berat  seperti  berolahraga. Sedangkan pada konsentrasi 400 ppm selama 2  jam  atau  45  menit  pada  manusia  yang melakukan  aktivitas  fisik  yang  berat  dapat menyebabkan hilangnya kesadaran. Sedangkan  NOx  terjadi  ketika  bahan  bakar kendaraan  terbakar  pada  suhu  tinggi.  NOx dikategorikan  dalam  dua  kategori  yaitu  NO termal dan NO bahan bakar. NO bahan bakar merupakan NO yang berasal dari kandungan nitrogen dalam bahan bakar. Emisi NO bahan bakar  dapat  menimbulkan  gangguan  pada kesehatan  pernapasan,  radang  paru-paru, bahkan  kematian.  Selain  itu,  dampak  NOx pada  lingkungan  yaitu  hujan  asam  yang ditimbulkan  dari  reaksi  antara  NOx  dan senyawa-senyawa  lain,  pemanasan  global yang disebabkan oleh salah satu spesies NOx yaitu  nitrous  oksida  atau  dinitrogen monoksida  (N2O),  Berkurangnya  jarak pandang yang disebabkan oleh partikel nitrat dan  NO2.  Partikel  nitrat  dan  NO2  mampu menghalangi transmisi cahaya dan membentuk  kabut  sehingga  mengganggu pemandangan.  Emisi  ini  timbul  akibat pembakaran yang tidak sempurna, perawatan kendaraan yang kurang memadai, dan  penggunaan  kualitas  bahan  bakar  yang tidak baik.
Pencemaran udara akibat lalu lintas ini dapat dikurangi dengan pendekatan ekstensifikasi  atau  intensifikasi.  Metode ekstensifikasi  dapat  dilakukan  dengan mengurangi jumlah kendaraan yang melakukan  pergerakan  di  jalan  raya,  salah satunya ada;ah dengan penggunaan transportasi  public.  Sedangkan  pendekatan intensifikasi dengan mengefisienkan pergerakan  di  dalam  lalu  lintas  tersebut, salahsatunya  mengefisienkan  pergerakan  di lampu  merah.  Berdasarkan  penjelasan  di atas,  maka  dilakukan  penelitian  Evaluasi Pengurangan  Polusi  Udara  Akibat  Optimasi Cycle  Time  Pada  Simpang  Bersinyal Menggunakan  Aplikasi  PTV  Vissim  dilakukan dengan tujuan:
1. Mengumpulkan  data  lalu  lintas  pada simpang  Way  Halim  Kota  Bandar Lampung;
2. Melakukan  simulasi,  optimasi  dan forecast  pada  simpang Way Halim  Kota Bandar Lampung;
3. Melakukan  analisis  parameter  emisi  CO pada  hasil  simulasi  simpang,  optimasi dan forecast.

## 2. METODOLOGI
Dalam  pelaksanaan  penelitian  ini, dilaksanakan traffic modelling menggunakan aplikasi PTV Vissim. Dalam traffic modelling yang  tersebut,  data-data  hasil  survey  lalu lintas  dan cycle  time menjadi  dasar  dalam pembentukan model transportasi. Atas dasar tersebut  maka  terdapat  beberapa  tahapan yang  perlu  dikerjakan  dalam  proses menyelesaikan model untuk di analisis. Pengumpulan  data  primer  merupakan pengumpulan data lapangan. Dalam penelitian  yang  dilaksanakan  teerdapat tiga buah  data  primer  yang  dikumpulkan  yaitu data  arus  lalu  lintas,  data  geometri  jalan, serta  data green  time pada  setiap  lengan simpang.  Ketiga  data  ini  merupakan  data yang  diinput  ke  dalam  model  untuk mengetahui  kinerja  simpang  serta  pada akhirnya untuk mengetahui potensi pencemaran udara akibat lalu lintas.
Dari  data-data  tersebut  dibentuk model transportasi primer berdasarkan data eksisting.  Dari  model  primer  tersebut diperoleh  indicator  pencemaran  lingkungan.
Selanjutnya dilakukan
optimasi
persimpangan  dengan  menggunakan tools
optimized all fixed time , sehingga diperoleh cycle  time  yang  merupakan  hasil  optimasi simpang.  Analisis  yang  dilaksanakan  adalah dengan  mengevaluasi  besarnya  perubahan tingkat  polusi  udara  akibat  optimasi cycle time .
Gambar 1 Model PTV Vissim

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan disampaikan hasil dan  pembahasan  dari  penelitian  yang  telah dilaksanakan. Hasil penelitian yang dimaksud adalah hasil pengumpulan data primer, hasil tingkat pencemaran udara dari model primer dan dioptimasi pada tahun 2019, serta hasil pencemaran  udara  dari  model  primer  dan model optimasi pada tahun 2024.

## Hasil Pengumpulan Data Primer
Hasil  pengumpulan  data  primer  meliputi  3 (tiga) buah data yaitu:
1. Geometri Simpang
2. Cycle Time
3. Arus Lalu Lintas
Lokasi  yang  ditinjau  adalah  simpang Way  Halim,  Kota  Bandar  Lampung,  provinsi lampung. Karakteristik simpang yang ditinjau adalah Pendekat Barat dan Timur bertipe 4/2 D  sedangkan  pendekat  utara  dan  selatan bertipe  2/2  UD.  Pendekat  barat  dan  timur merupakan  jalur  utama  penghubung  antara Kecamatan  Sukarame  menuju  Kecamatan Rajabasa. Geometri simpang yang diperoleh dari survey lapangan disajikan pada Gambar 2.

## Gambar 2 Gambar Geometri Jalan
(Putra.2018)
Cycle  Time pada  simpang  Way  Halim terbagi  kedalam  4  fase.  Setiap  fase memfasilitasi  pergerakan  dari  satu  buah lengan  simpang.  Fase  1  merupakan pergerakan  dari  timur  dengan  Waktu  Hijau selama  37  detik.  Selanjutnya  adalah pergerakan  dari  pendekat  barat  dengan waktu  hijau  30  detik.  Setelah  itu  adalah Pendekat Selatan dengan waktu hijau selama 47 detik dan terakhir adalah pendekat utara dengan  waktu  hijau  selama  23  detik. Tahapan fase dalam cycle time pada simpang yang ditinjau disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3 . Green Time Simpang Way Halim Sedangkan  data  arus  lalu  lintas  yang diperoleh  pada  studi  yang  dilaksanakan disajikan pada Tabel 1.
Model Eksisting Tahun 2019 dan 2024 Model  eksisting  2019  adalah  model yang  dibentuk  berdasarkan  data  primer sedangkan data tahun 2024 merupakan hasil forecasting volume  lalu  lintas  pada  tahun 2024. Pada penelitian ini parameter kinerja yang  diperoleh  dari  model  adalah  kinerja lingkungan dari simpang yaitu besaran emisi CO  yang  disajikan  pada  Tabel  2.   Dari  hasil simulasi kondisi tahun 2019 total emisi yang dihasilkan  dari  semua  pergerakan  pada lengan simpang adalah 261.476 gr sedangkan pada  tahun 2024 adalah 349.453 gr.
Model Optimasi Model optimasi merupakan model yang dibangun dengan cara mengoptimalkan green time dengan  bantuan  aplikasi  PTV  Vissim. Pad astudi ini terdapat waktu model optimasi yaitu pada tahun 2019 dan pada tahun 2024. Hasil model optimasi ini menghasilkan cycle time yang baru yang disajikan pada Gambar
4. Dari hasil optimasi diperoleh waktu hijau untuk  pendekat  timur  adalah  46  detik, pendekat barat 39 detik, pendekat selatan 22 detik, dan pendekat utara adalah 30 detik.
Tabel 1 . Data arus lalu lintas Pendekat Arah Volume (Kendaraan/Jam) MC LV HV U ST 941 168 15 LT 388 106 4 RT 161 70 0 S ST 745 134 23 LT 359 136 0 RT 161 59 0 T ST 737 400 10 LT 332 96 3 RT 192 149 7 B ST 1019  214 15 LT 210 141 6 RT 210 141 6
T S B U 37 Detik 47 Detik 30 Detik 23 Detik

## Cycle Time
Simpang Way Halim
T S B U 46 Detik 22 Detik 39 Detik 30 Detik Cycle Time Optimasi

## Simpang Way Halim
Tabel 2 Emisi CO model eksisting 2019 Eksisting Movement Qlen (m) Delay (s) CO (gr/h) Jl. Ki Maja (Utara)- Jl. Sultan Agung (Barat)@433.9 198 338 12.33 1 - 1: Jl. Ki Maja (Utara)@3.5 - 10: Jl. Ki Maja (Timur)@412.3 198 329 6.12 1 - 1: Jl. Ki Maja (Utara)@3.5 - 12: Jl. Ki Maja (Selatan)@267.3 198 341 17.37 1 - 2: Jl. Sultan Agung (Barat)@24.6 - 10: Jl. Ki Maja (Timur)@412.3 340 506 79.30 1 - 2: Jl. Sultan Agung (Barat)@24.6 - 11: Jl. Ki Maja (Utara)@227.5 340 529 16.17 1 - 2: Jl. Sultan Agung (Barat)@24.6 - 12: Jl. Ki Maja (Selatan)@267.3 340 498 17.04 1 - 3: Jl. Ki Maja (Timur)@10.1 - 9: Jl. Sultan Agung (Barat)@433.9 331 553 26.15 1 - 3: Jl. Ki Maja (Timur)@10.1 - 11: Jl. Ki Maja (Utara)@227.5 331 576 11.98 1 - 3: Jl. Ki Maja (Timur)@10.1 - 12: Jl. Ki Maja (Selatan)@267.3 331 583 66.73 1 - 4: Jl. Ki Maja (Selatan)@14.3 - 9: Jl. Sultan Agung (Barat)@433.9 50 52 2.37 1 - 4: Jl. Ki Maja (Selatan)@14.3 - 10: Jl. Ki Maja (Timur)@412.3 50 53 4.18 1 - 4: Jl. Ki Maja (Selatan)@14.3 - 11: Jl. Ki Maja (Utara)@227.5 50 50 1.73
2024 Eksisting Movement Qlen (m) Delay (s) CO (gr/h) 1 - 1: Jl. Ki Maja (Utara)@3.5 - 9: Jl. Sultan Agung (Barat)@433.9 201 337 12.56 1 - 1: Jl. Ki Maja (Utara)@3.5 - 10: Jl. Ki Maja (Timur)@412.3 201 329 6.65 1 - 1: Jl. Ki Maja (Utara)@3.5 - 12: Jl. Ki Maja (Selatan)@267.3 201 339 16.86 1 - 2: Jl. Sultan Agung (Barat)@24.6 - 10: Jl. Ki Maja (Timur)@412.3 402 607 98.44 1 - 2: Jl. Sultan Agung (Barat)@24.6 - 11: Jl. Ki Maja (Utara)@227.5 402 634 20.69 1 - 2: Jl. Sultan Agung (Barat)@24.6 - 12: Jl. Ki Maja (Selatan)@267.3 402 616 22.05 1 - 3: Jl. Ki Maja (Timur)@10.1 - 9: Jl. Sultan Agung (Barat)@433.9 380 699 36.81 1 - 3: Jl. Ki Maja (Timur)@10.1 - 11: Jl. Ki Maja (Utara)@227.5 380 710 14.99 1 - 3: Jl. Ki Maja (Timur)@10.1 - 12: Jl. Ki Maja (Selatan)@267.3 380 700 83.33 1 - 4: Jl. Ki Maja (Selatan)@14.3 - 9: Jl. Sultan Agung (Barat)@433.9 183 145 10.75 1 - 4: Jl. Ki Maja (Selatan)@14.3 - 10: Jl. Ki Maja (Timur)@412.3 183 145 17.89 1 - 4: Jl. Ki Maja (Selatan)@14.3 - 11: Jl. Ki Maja (Utara)@227.5 183 146 8.42
Tabel 3 . Emisi CO model optimasi
2019 Optimasi Movement Qlen (m) Delay (s) CO (gr/h) 1 - 1: Jl. Ki Maja (Utara)@3.5 - 9: Jl. Sultan Agung (Barat)@433.9 191 289 11.81 1 - 1: Jl. Ki Maja (Utara)@3.5 - 10: Jl. Ki Maja (Timur)@412.3 191 292 6.73 1 - 1: Jl. Ki Maja (Utara)@3.5 - 12: Jl. Ki Maja (Selatan)@267.3 191 293 15.37 1 - 2: Jl. Sultan Agung (Barat)@24.6 - 10: Jl. Ki Maja (Timur)@412.3 169 210 24.35 1 - 2: Jl. Sultan Agung (Barat)@24.6 - 11: Jl. Ki Maja (Utara)@227.5 169 205 4.05 1 - 2: Jl. Sultan Agung (Barat)@24.6 - 12: Jl. Ki Maja (Selatan)@267.3 169 195 4.52 1 - 3: Jl. Ki Maja (Timur)@10.1 - 9: Jl. Sultan Agung (Barat)@433.9 255 334 16.41 1 - 3: Jl. Ki Maja (Timur)@10.1 - 11: Jl. Ki Maja (Utara)@227.5 255 335 7.03 1 - 3: Jl. Ki Maja (Timur)@10.1 - 12: Jl. Ki Maja (Selatan)@267.3 255 355 41.10 1 - 4: Jl. Ki Maja (Selatan)@14.3 - 9: Jl. Sultan Agung (Barat)@433.9 213 255 11.02 1 - 4: Jl. Ki Maja (Selatan)@14.3 - 10: Jl. Ki Maja (Timur)@412.3 213 263 18.79 1 - 4: Jl. Ki Maja (Selatan)@14.3 - 11: Jl. Ki Maja (Utara)@227.5 213 266 10.68
2024 Optimasi Movement Qlen (m) Delay (s) CO (gr/h) 1 - 1: Jl. Ki Maja (Utara)@3.5 - 9: Jl. Sultan Agung (Barat)@433.9 123 114 7.44 1 - 1: Jl. Ki Maja (Utara)@3.5 - 10: Jl. Ki Maja (Timur)@412.3 123 108 3.78 1 - 1: Jl. Ki Maja (Utara)@3.5 - 12: Jl. Ki Maja (Selatan)@267.3 123 120 10.30 1 - 2: Jl. Sultan Agung (Barat)@24.6 - 10: Jl. Ki Maja (Timur)@412.3 385 355 45.70 1 - 2: Jl. Sultan Agung (Barat)@24.6 - 11: Jl. Ki Maja (Utara)@227.5 385 367 9.83 1 - 2: Jl. Sultan Agung (Barat)@24.6 - 12: Jl. Ki Maja (Selatan)@267.3 385 357 10.23 1 - 3: Jl. Ki Maja (Timur)@10.1 - 9: Jl. Sultan Agung (Barat)@433.9 379 550 18.10 1 - 3: Jl. Ki Maja (Timur)@10.1 - 11: Jl. Ki Maja (Utara)@227.5 379 541 5.75 1 - 3: Jl. Ki Maja (Timur)@10.1 - 12: Jl. Ki Maja (Selatan)@267.3 379 546 37.51 1 - 4: Jl. Ki Maja (Selatan)@14.3 - 9: Jl. Sultan Agung (Barat)@433.9 238 253 7.18 1 - 4: Jl. Ki Maja (Selatan)@14.3 - 10: Jl. Ki Maja (Timur)@412.3 238 250 12.88 1 - 4: Jl. Ki Maja (Selatan)@14.3 - 11: Jl. Ki Maja (Utara)@227.5 238 247 5.73
Dari  data  yang  disajikan  terdapat peningkatan  parameter  emisi  CO  akibat peningkatan traffic pada jaringan jalan yang ditinjau.  Selanjutnya  dilakukan  optimasi pada  simpang  sehingga  menghasilkan  dapat diketahui parameter emisi yang terjadi. Data hasil optimasi disajikan pada Tabel 3.
Dari  kedua  tabel  yang  dihasilkan  dari simulasi  dengan  meggunakan  aplikasi  PTV Vissum  terdapat  perbedaan  yang  signifikan. Sebagai contoh pada tabel 2, untuk emisi CO model eksisting tahun 2019 pada movement Jl.  Ki  Maja  (Utara)-  Jl.  Sultan  Agung (Barat)@433.9  sebesar  12.33  gr/h  dan  pada model eksisting tahun 2024 pada movement yang  sama,  yaitu  Jl.  Ki  Maja  (Utara)-  Jl. Sultan  Agung  (Barat)@433.9  sebesar  12.56 gr/h.  Sedangkan  pada  tabel  3,  untuk  emisi CO  model  optimasi  tahun  2019  pada movement  Jl.  Ki  Maja  (Utara)-  Jl.  Sultan Agung (Barat)@433.9 sebesar 11.81 gr/h dan pada  model  eksisting  tahun  2024  pada movement  yang  sama,  yaitu  Jl.  Ki  Maja (Utara)-  Jl.  Sultan  Agung  (Barat)@433.9 sebesar 7.44 gr/h. Berdasarkan contoh diatas terdapat  perbedaan  yang  cukup  signifikan antara  data  model  eksisting  dengan  data model  optimasi  dengan  menggunakan aplikasi PTV Vissum.
Analisis
Model simpang hasil optimasi menghasilkan  signifikansi  dampak  yang berbeda  pada  kondisi tahun 2019  dan  2024. Data  hasil  optimasi  dibandingkan  dengan sebelum dioptimasi disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4 Perbandingan Model Sebelum dan Sesudah Optimasi No  Jenis Model CO Perubahan 1 Model 2019 Eksisting 261.476 34% Model 2019 Optimasi 171.852 2 Model 2024 Eksisting 349.453 50% Model 2024 Optimasi 174.425 Dari Tabel 4 diperoleh informasi bahwa persimpangan yang mengalami optimasi cycle
time akan  mengalami  penurunan  emisi  CO. Pada  kondisi  tahun  2019  terjadi  penurunan dari  261.476  gr  menjadi  171.852  gr  atau sebesar  34%  sedangkan  pada  model  tahun 2024 terjadi penurunan emisi CO dari 349.453
gr  menjadi  174.425  atau  sebesar  50%.  Dari informasi  tersebut  diperkirakan  bahwa semakin  tinggi  arus  lalu  lintas  maka  akan semakin  besar  pengaruh  dari  optimasi persimpangan tersebut.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan Analisa  simulasi  dapat  disimpulkan,  bahwa pada  simpang  yang  ditinjau  dari  hasil estimasi pergerakan maka diperoleh pergerakan yang bervariasi dari setiap lengan yaitu  pada  pendekat  Utara  adalah  1853 kendaraa/jam, Selatan 1616 kendaraan/jam, Timur, 1926 kendaraan/jam, dan barat 2207 kendaraan/jam.
Pada studi ini dilakukan optimasi cycle time pada  dengan green  time pada  lengan timur adalah 37 detik, lengan barat 30 detik, lengan selatan 47 detik, dan lengan utara 23 detik.  Setalah  dilakukan  optimasi  diperolah gren time pada lengan timur adalah 46 detik, lengan barat 39 detik, lengan selatan 22 dtik dan lengan utara 30 detik. Dari hasil simulasi diperoleh emisi gas sebesar  261.476  gr  pada  tahun  2019  serta setelah di proyeksikan maka tahun 2024 akan menghasilkan 349.453 gr CO, sedangkan hasil optimasi  adalah  171.852  gr  dan  174.425  gr pada tahun 2019 dan 2024. Hasil simulasi baik kondisi  eksisting  ataupun forecast terjadi penuruan emisi CO sebesar 34% pada kondisi eksisting dan 50% pada saat kondisi forecast. Dari hasil pemodelan yang dilaksanakan  dapat  disimpulkan  bahwa optimasi  waktu  siklus  pada  sebuah  simpang dapat  mengurangi  besaran  emisi  CO  pada sebuah simpang yang besarnya bervariasi

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terimakasih  kami  sampaikan kepada  Lembaga  Penelitian,  Pengebdian Kepada  Masyarakat,  dan  Penjaminan  Mutu Institut Teknologi Sumatera selaku penyandang dana penelitian yang dilaksanakan. Juga Program Studi Teknik Sipil Institut  Teknologi  Sumatera  selaku  pemilik aplikasi  resmi  PTV  Vissum  dan  PTV  Vissim yang  menjadi  sumber  data  serta  digunakan dalam penelitian. Juga rekan-rekan sejawat tenaga  pengajar  dan  mahasiswa  Institut Teknologi  Sumatera  yang  telah  membantu melaksanakan  pengumpulan  data  dalam penelitian yang dilaksanakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Direktorat Jenderal Binamarga, 1997. Manual Kapasitas  Jalan  (MKJI),  Jakarta: Departemen Pekerjaan Umum. Ehlert  A.,  2017.  Junction  parameter calibration  for  mesoscopic  simulation in Vissim. in nternational Symposia of
Transport  Simulation  (ISTS)  and  the International Workshop on Traffic Data Collection  and  its  Standardization (IWTDCS): Advanced Transport Simulation  Modelling  based  on  Big
Data. pp.216-226.
Hobbs,  F.  D.,  1995.  Traffic  Planning  and Engineering,  Second Edition . Oxford  : Pergamon. Noland, R.B., 2005. Flow improvements and vehicle  emissions:  Effects  of  trip generation  and  emission  control technology.  Transportation  Research Part D, 11(1). pp.1-14.
PTV VISION, 2014. PTV VISSIM  – New Fitures at a glance”. Karlsruhe: PTV AG. Putra  R.A.E.  2018,  Optimasi Green  Time Simpang Bersinyal dengan Menggunakan  PTV  Vissim  dalam Meningkatkan  Kinerja  Simpang  (Studi
Kasus:  Simpang  Way  Halim  Bandar Lampung).  Jurnal  Teoretis    dan Terapan Bidang Rekayas Sipil, 6(2), pp. 108-118.
Sonny  I.,  2015.  Simulasi  Model  Kinerja
Pelayanan  Ruas  Jalan  di  Jakarta Menggunakan  Aplikasi  Vissim  Studi Ruas Jalan Diponegoro. Warta Penelitian  Perhubungan,  27  (2).  Pp.1-
10.
Tamin,  O.Z.,  2010.  Perencanaan  dan
Pemodelan  Transportasi. Bandung  : Penerbit ITB.