Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats
Analisis  Biaya  Kerugian  Kemacetan  Jalan  Akibat  Adanya  Kerusakan  pada Kendaraan  Berat  di  Jalan  Arteri  Primer  (Studi  Kasus  :  Ruas  Jalan  Surabaya- Mojokerto)
Aulia Dewi Fatikasari 1,* , Catur Arif Prastyanto 1
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden*, Email: auliafatikaa@gmail.com
Info Artikel Abstract (font: Times New Roman 9 pt, bold)
Diajukan                        19 Januari 2021
Diperbaiki                    24 Februari 2021 Disetujui                       24 Februari 2021 Keywords: road performance, queue length, delay, congestion cost Nonrecurrent congestion is caused by unforeseen events such as those occurring when heavy vehicles are risky of damage. Usually the vehicles would stop in one lane thus reducing the road capacity and ability for high traffic. It also takes long time for the evacuation process thus extending the traffic queue, causing losses for road users. To calculate the cost of congestion for  each  additional  traffic  volume  and  handling  time,  here  made  an  equation  model  from simple regression and used Tzedakis method. The results obtained are for handling time of: 0 ,5 hours y = -250880135,069+98989,277X; 1 hours y = -477367897,880+188779,690X; 2 hours y = -905238025,456+358710,459X dan 3 hours y = -1323226902,369+524828,720X. Variable y represents congestion costs (Rp) and x traffic volume (cur). This model equation is used when the road capacity of 4/2D from 3531.26 cur/hour becomes 2553.6 cur/hour with a minimum traffic volume limit of 2554 cur/hour.
Kata kunci: kinerja jalan, panjang antrian, tundaan, biaya kemacetan
Abstrak Kemacetan nonrecurrent disebabkan  oleh  peristiwa  yang  tidak  terduga  seperti  terjadi akibat kendaraan berat mengalami risiko kerusakan. Biasanya kendaraan akan berhenti di  salah  satu  lajur  sehingga  mengurangi  kapasitas  jalan  dan  jalan  tidak  mampu menampung  volume  lalu  lintas  yang  tinggi.  Selain  itu,  membutuhkan  waktu  yang  lama untuk proses evakuasinya sehingga akan memperpanjang antrian kemacetan. Hal ini akan menimbulkan  kerugian bagi  pengguna  jalan.  Untuk menghitung  besar  biaya  kemacetan setiap penambahan volume lalu lintas dan lama waktu penanganan, akan dibuatkan model persamaan.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode  Tzedakis  untuk  menghitung  besar biaya  kemacetan  dan  metode  regresi  sederhana  untuk  membuat  model  tersebut.  Hasil perhitungan yang didapatkan yaitu ketika waktu penanganan 0,5 jam y=-250880135,069 + 98989,277X; 1 jam y=-477367897,880+188779,690X; 2 jam y=-905238025,456+358710,459X dan 3 jam y=-1323226902,369+524828,720X dengan variabel y biaya kemacetan (Rp) dan x volume lalu lintas (skr). Persamaan model tersebut digunakan ketika kapasitas jalan 4/2D yang  awalnya  3531,26skr/jam  menjadi  2553,6  skr/jam  dengan  batas  volume  lalu  lintas minimum 2554skr/jam.

## 1. Pendahuluan
Jalan memiliki fungsi penting sebagai penghubung suatu wilayah dengan wilayah yang lain untuk menunjang aksesibi- litas dan mobilitas serta memberikan banyak manfaat dalam kehidupan  [1].  Namun,  kenyataan  di  lapangan  suatu  jalan raya yang telah dibangun dan dioperasikan tidak lagi mampu berfungsi  dengan  baik  akibat  permasalahan  yang  terjadi seperti kemacetan [2]. Kemacetan merupakan permasalahan lalu lintas yang sangat umum ditemukan di perkotaan. Jika arus lalu lintas mendekati kapasitas, kemacetan akan mulai terjadi.  Kemacetan  semakin  meningkat  apabila  arus  begitu besar sehingga kendaraan saling berdekatan satu  sama lain [3]. Pada saat terjadi kemacetan, nilai derajat kejenuhan yang
dihitung berdasarkan persamaan = V/C ( Volume/Capacity ) mencapai lebih dari 0,75 [4].
Kemacetan jalan raya terbagi menjadi dua kategori, yaitu kemacetan  yang  bersifat recurrent (RC)  dan  nonrecurrent (NRC)  [5].  Kemacetan nonrecurrent (NRC)  merupakan kemacetan yang terjadi akibat kejadian tidak dapat diprediksi dan dapat terjadi secara tiba tiba seperti kecelakaan, kerusa- kan kendaraan, cuaca buruk, dan sebagainya. Sekitar 45,9% kontribusi utama kemacetan  non-recurrent  disebabkan oleh kerusakan  kendaraan  berat  [6].  Hal  ini  mengartikan  bahwa masalah kemacetan nonrecurrent (NRC) sering terjadi pada jalan  yang  sering  dilalui  oleh  kendaraan  berat  yaitu  jalan arteri  primer.  Salah  satu  jalan  arteri  primer  yang  terlihat mengalami  kemacetan nonrecurrent karena  masalah  pada
Aulia Dewi Fatikasari dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 2, Mei 2021 (107-116) 108
kendaraan berat adalah ruas jalan Surabaya-Mojokerto yaitu Jalan Raya Kletek [7].
Jalan Raya Kletek merupakan salah satu jalan yang sering dilalui oleh kendaraan berat yaitu sekitar 20-30% dari total jumlah  volume  lalu  lintas.  Beberapa  kendaran  berat  yang terlihat pada jalan ini yaitu truk multi-axle, truk gandeng, truk tangki, dump truck, flat deck truck, dan lainnya. Bercampur- nya kendaraan pada ruas jalan dapat menimbulkan kemace- tan  hingga  kecelakaan  [8].  Bahkan,  diantara  truk-truk  ada yang melebihi kapasitas yang telah ditentukan salah satunya adalah truk yang mengangkut material konstruksi yang dapat dikatakan melebihi standar kapasitas [9].
Jalan  Raya  Kletek  terlihat  beberapa  kali  mengalami kemacetan  salah  satunya  disebabkan  oleh  masalah  pada kendaraan  berat  dengan  kategori  nilai  tinggi,  yaitu  risiko bocor atau pecah ban, risiko kerusakan mesin (mogok), risiko kerusakan  pada  as  roda,  risiko  kerusakan  pada  pegas  daun (penahan  beban),  dan  risiko  kecelakaan  [10].  Biasanya kendaraan akan berhenti disalah satu lajur sehingga mengu- rangi  kapasitas  jalan  dan  jalan  tidak  mampu  menampung volume  lalu  lintas  yang  tinggi.  Selain  itu,  membutuhkan waktu  yang  lama  untuk  proses  evakuasinya  sehingga  akan memperpanjang antrian kemacetan . Dengan demikian, peris- tiwa  seperti  ini  tentu  saja  berdampak  akan  memberikan gangguan pada pengguna jalan pada ruas jalan tersebut.
Penyempitan  yang  ditimbulkan  dari  kemacetan  akibat kerusakan pada kendaraan berat akan menimbulkan dampak kerugian  bagi  pengguna  jalan.  Dampak  kerugian  tersebut disebabkan oleh lama penanganan kerusakan kendaraan berat yang rusak dan volume lalu lintas yang tinggi. Oleh karena itu, untuk menghitung besar kerugian setiap adanya penam- bahan volume lalu lintas dan lama waktu penanganan perlu dibuatkan model hubungan persamaan. Hal ini, dapat mem- bantu stakeholder yang bertanggung jawab untuk memper- kirakan waktu penanganan yang tepat ketika adanya peruba- han volume lalu lintas  di ruas jalan.

## 2. Metode

## Pengumpulan Data
Tahap pertama dalam penellitian ini adalah pengumpulan data primer dan data sekunder. Data primer yang dibutuhkan yaitu  data  geometrik  jalan,  volume  lalu  lintas,  dan  lama waktu penanganan kerusakan kendaraan berat. Data sekunder yang dibutuhkan yaitu data produk domestik regional bruto (PDRB), data jumlah penduduk,  dan  data harga komponen kendaraan.
Analisis Data
Tahap analisis dilakukan pada data lalu lintas terbanyak saat weekend dan weekday , kemudian didapatkan kapasitas (C),  derajat kejenuhan,  dan indeks  tingkat pelayanan (ITP) ruas  jalan  saat  kondisi  normal  dan  kondisi  penyempitan akibat adanya kendaraan yang mengalami kerusakan. Ana- lisis  untuk  menghitung  kapasitas  ruas  jalan  berdasarkan acuan dari Panduan Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI) tahun 2014.
Ketika  volume  lalu  lintas  melebihi  kapasitas  ruas  jalan saat  penyempitan,  maka  akan  terjadi  panjang  antrian  dan tundaan. Metode yang digunakan dalam menganalisa antrian yaitu queuing  analysis .  Kemudian  dilakukan  perhitungan biaya  biaya  kerugian  kemacetan  berdasarkan  volume  lalu lintas, tundaan, biaya operasional kendaraan, dan nilai waktu. Biaya operasional kendaraan dan nilai waktu dihitung setiap penambahan volume lalu lintas dan lama waktu penanganan risiko kendaraan berat.

## Pembuatan Model
Hasil analisis data kemudian diolah untuk menghasilkan suatu  model  hubungan  antara  biaya  kerugian  kemacetan, volume  lalu  lintas,  dan  lama  waktu  penanganan.  Analisis yang digunakan untuk mendapatkan model persamaan adalah menggunakan regresi linier sederhana. Regeresi linier seder- hana hanya memiliki satu peubah yang dihubungkan dengan satu  peubah  tidak  bebas  dengan  bentuk  y  =  ax  +  b  [11]. Program bantu yang digunakan adalah SPSS dan pengujian model  persamaan  yang  digunakan  yaitu  R-Square  dan ANOVA.

## Kesimpulan
Pengambilan  kesimpulan  berdasarkan  hasil  yang didapatkan  pada  tahap  analisis.  Hasil  dari  penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  gambaran  lebih  jelas  biaya kerugian kemacetan akibat adanya kerusakan pada kendaraan berat  yang  dipengaruhi  oleh  lama  penanganan  kerusakan kendaraan berat.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Volume Lalu Lintas
Volume lalu lintas dari hasil survei dihitung berdasarkan satuan kendaraan ringan (skr). Perhitungan dilakukan dengan mengkelompokkan  dan  mengalikan  volume  lalu  lintas dengan nilai  ekivalen  kendaraan  ringan  (ekr)  yang  diguna- kan. Kemudian dilakukuan pencarian volume lalu lintas pada jam  puncak  ( peakhour )  pada  saat weekend dan weekday untuk  setiap  arah.  Perhitungan  dengan  menjumlahkan  skr tiap golongan per 15 menit, kemudian di akumulasi per jam untuk mendapatkan jam puncak.
Dari  hasil perhitungan  maka didapatkan peakhour pada saat weekday arah  Mojokerto-Surabaya  terjadi  pada  pukul 06.30-07.30 dengan volume 3443 skr/jam dan arah Surabaya- Mojokerto  terjadi  pada  pukul  15.00-16.00  dengan  volume 3722 skr/jam

## Kapasitas Jalan
Perhitungan  kapasitas  ini  dilakukan  berdasarkan Pedoman  Kapasitas  Jalan  Indonesia  (PKJI)  Jalan  Luar Perkotaan 2014 dengan menggunakan rumus [4].
C = Co x FClj x FCpa x FChs (1) Keterangan : C :kapasitas jalan, skr/jam C0 :kapasitas dasar, skr/jam FC LJ :faktor penyesuaian terkait lebar lajur FC PA :faktor penyesuaian terkait pemisahan arah FC HS :faktor penyesuaian terkait hambatan samping Dari hasil perhitungan didapatkan kapasitas jalan kondisi normal  arah  Mojokerto-Surabaya  sama  dengan  arah sebaliknya  yaitu  3531,26  skr/jam.  Apabila  diasumsikan adanya  kendaran  berat  yang  berhenti  pada  salah  satu  lajur maka kapasitas jalan kondisi penyempitan arah Mojokerto- Surabaya dan arah sebaliknya menjadi 2553,6 skr/jam.

## Derajat Kejenuhan
Derajat kejenuhan (DJ)  didefinisikan sebagai rasio arus terhadap  kapasitas,  digunakan  sebagai  faktor  kunci  dalam penentuan  kinerja  lalu  lintas  pada  suatu  simpang  dan  juga segmen  jalan  [4].  Nilai  derajat  kejenuhan  dihitung menggunakan rumus:
Dj = Q/C (2) Keterangan : Q : Volume lalu lintas (skr/jam) C
: Kapasitas jalan (skr/jam)
Berdasarkan  rumusan  di  atas  didapatkan  nilai  derjat kejenuhan (DJ) dan indeks pelayanan jalan (ITP)  pada Tabel 1 . Tabel 1 . Derajat Kejenuhan Arah Kondisi Normal Kondisi Penyempitan DJ ITP DJ ITP M-S 0,975 E 1,348 F S-M 1,054 F 1,458 F

## Lama Waktu Penanganan
Lama  waktu  penangana  setiap  risiko  kerusakan  pada kendaraan  berat  didapatkan  dari  hasil  survei  wawancara  di sekitar ruas jalan Surabaya-Mojokerto. Waktu penganan yang diambil  merupakan  frekuensi  terbanyak  disetiap  risiko keruskan  kendaraan  berat.  Hasil  survei  frekuensi  waktu
kendaraan  berat  terbanyak  setiap  risiko  kerusakan  dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Waktu Penganan Risiko Kerusakan Kendaraan Berat No. Risiko Kerusakan Waktu Penanganan 1 Kerusakan ban sisi dalam kendaraan (Bocor atau pecah Ban) 1 jam 2 Kerusakan ban sisi luar kendaraan (Bocor atau ban pecah) 0,5 jam 3 Gangguan pada mesin (mogok) 2 jam 4 Kerusakan pada bagian axle kendaraan (as roda patah) 3 jam 5 Gangguan pada system pengereman 1 jam 6 kerusakan bagian sumbu roda kendaraan 2 jam 7 kerusakan pada bagian penahan beban muatan 2 jam 8 terlibat kecelakaan dengan kendaraan lain 2 jam
Dari keseluruhan data hasil survei di lapangan diketahui bahwa  waktu  penganan  kendaraan  berat  ketika  mengalami risiko kerusakan paling banyak terjadi yaitu 0,5 jam, 1 jam, 2 jam, dan 3 jam .

## Analisis Panjang Antrian dan Tundaan
Perhitungan  antrian  menggunakan  metode queueing analysis. Dari  hasil  perhitungan  akan  didapatkan  Q M (panjang antrian) dan d M (tundaan). Rumus yang digunakan yaitu [12]:
Q M = t R (λ-µ R ) (3)
d M = ( µ ) (4)
Keterangan :
Q M : Panjang antrian (skr) t R : Waktu penyempitan (jam) λ : Volume lalu lintas (skr/jam) µ R : Kapasitas penyempitan (skr/jam) d M
: tundaan (menit/skr)
Berikut  ini  contoh  perhitungan  panjang  antrian  dan tundaan pada saat weekday arah Mojokerto-Surabaya kondisi jam puncak pukul 06.30-07.30. t R = 1 jam λ = 3443 skr/jam µ R = 2553,6 skr/jam
Maka diperoleh panjang antrian : Q M = 1 (3443 – 2553,6) = 889,4 skr
Dimana  satuan  kendaraan  ringan  diasumsikan  sebagai kendaraan pribadi yang memiliki panjang kendaraan sekitar 3  meter, sehingga panjang antrian yang terjadi:
Aulia Dewi Fatikasari dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 2, Mei 2021 (107-116) 110
Q M = 889,4 x 3 = 2668 meter
Maka tundaan yang terjadi :
d M = ( )( – , ) = 15,50 menit / skr d M = , = 0,258 jam/skr
Hasil perhitungan panjang antrian terpanjang dan tundaan terlama ketika lama waktu penanganan 0,5 jam, 1 jam, 2 jam, dan 3 jam dapat dilihat pada Tabel 3 dan Tabel 4 .
Tabel 3. Panjang Antrian Arah Lama Waktu Penanganan (jam) 0,5 1 2 3 Panjang antrian saat peakhour (m) M-S 1334,1 2668,2 5336,2 8004,6 S-M 1753,05 3506,1 7012,2 10518,3 Tabel 4. Tundaan Arah Lama Waktu Penanganan (jam) 0,5 1 2 3 Tundaan saat peakhour (jam) M-S 0,129 0,258 0,516 0,774 S-M 0,156 0,313 0,627 0,941

## Biaya Operasional Kendaraan (BOK)
Analisis besar biaya operasional kendaraan menggunakan metode dari Pasific International Consultation (PCI) untuk jenis jalan non toll road . Komponen BOK metode ini terdiri dari  biaya  konsumsi  bahan  bakar,  biaya  konsumsi  minyak pelumas,  biaya  pemakaian  ban,  biaya  pemeliharaan,  biaya penyusutan, bunga modal, dan biaya asuransi [13]. Dengan menggunakan formula jasa marga, maka total BOK didapatkan dengan cara: Total BOK =  konsumsi  BBM  +  Konsumsi  oli  mesin  + pemakaian ban +  Depresiasi + biaya bunga Modal + biaya asuransi (5) dan cara menghitung total biaya operasional adalah Total =  Harga  BOK  (Rp/1000km)  /  1000  (km)  x Volume Kendaraan (skr) (6)
Biaya operasional satu unit motor berkisar 18% dari biaya auto,  sehingga  jika  terdapat  80  unit  sepeda  motor  dalam setiap  100  auto  [14].  Berikut  ini  contoh  perhitungan  biaya operasional sepeda motor pada saat weekday arah Mojokerto- Surabaya pukul 08.45-09.45. Golongan I = 1074 kend/jam Sepeda Motor   = 4445 kend/jam
Kendaraan per 100 auto  = 100 x
= 100 x
=  414 kendaraan/100 auto
Penambahan BOK akibat sepeda motor
= x 0,18 x 100% = 74 % BOK sepeda motor = 74 % x total BOK Gol I = 74 % x Rp 7.693.922
= Rp 5.731.757

## Nilai Waktu
Nilai waktu merupakan besarnya uang yang akan dibayarkan setiap orang untuk menghemat satuan waktu perjalanan [11]. Perhitungan  nilai  waktu  perjalanan  dengan  metode Income Approach menggunakan  faktor  Produk  Domestik  Regional Bruto  (PDRB),  jumlah  penduduk,  dan  jam  kerja  tahunan yang  ditetapkan  dalam  Undang-undang  No.13  tahun  2003 pasal 17 tentang Ketentuan jam kerja yaitu 8 jam kerja dalam 1 hari atau 40 jam kerja dalam 1 minggu untuk 5 hari kerja dalam 1 minggu. Berikut ini adalah analisi biaya nilai waktu metode income approcach [15] :
Jumlah PDRB Sidoarjo = Rp147.124.601 (juta) Jumlah Penduduk Sidoarjo  = 2.282.215 jiwa Jam Kerja Tahunan =  2.112  jam  (berdasar  pada  1 minggu = 40 jam; 1 tahun = 52 minggu kerja efektif) Diperoleh nilai waktu dasar λ = / (7)
λ = , , ( )/ . . . λ = Rp 30.523 /orang/jam
Perhitungan nilai waktu perjalanan berdasarkan nilai waktu dasar  dan  tingkat  okupansi  kendaraan.  Maka,  didapatkan nilai waktu perjalanan untuk jenis truk sebesar = Rp 30.523 x 2 = Rp 61.047/kend /jam

## Biaya Kerugian Kemacetan
Analisis  biaya  kerugian  ditinjau  berdasarkan  biaya konsumsi  bahan  bakar  dan  biaya  nilai  waktu  yang dikeluarkan setiap jenis kendaraan menggunakan rumus [16]:
C = N x [ GxA + (1 -  ) x V’ ] x T (8)
Keterangan :
C = Biaya Kemacetan (rupiah), N = Jumlah Kendaraan
G = Biaya Operasional Kendaraan A = Kecepatan kendaraan eksisting (Km/Jam), B = Kecepatan Kendaraan Ideal (Km/Jam), V’= Nilai Waktu Perjalanan Kendaraan, T = Lama Waktu Antrian (Jam).
Total Biaya   =  Biaya  kemacetan  KR  +  Biaya  kemacetan KBM  +  Biaya  Kemacetan  BB  +  Biaya kemacetan TB + Biaya Kemacetan SM      (9) hasil  perhitungan  biaya  kerugian  kemacetan  saat peakhour akibat  adanya  kendaraan  berat  yang  mengalami  kerusakan dengan lama waktu penanganan 0,5 jam, 1 jam, 2 jam, dan 3 jam dapat dilihat pada Tabel 5 .
Persamaan  Model  Hubungan  Lama  Waktu  Penangan Kerusakan  Kendaraan  Berat,  Biaya  Kerugian  kemacetan, dan volume lalu lintas.
Model  hubungan  antara  lama  waktu  penanganan kerusakan kendaraan berat, biaya  kerugian kemacetan, dan volume  lalu  lintas  menggunakan  metode  regresi  linier sederhana.  Dimana  variabel  independent  yaitu  volume  lalu lintas  di  ruas  jalan  yang  didapatkan  dari  hasil  survei semnggunakan  CCTV  dan  lama  waktu  penanganan  yang ditinjau  berdasarkan  risiko  kerusakan  kendaraan  berat  di lapangan.  Model  hubungan  ini  digunakan  untuk mendapatkan  besar  biaya  kemacetan  setaip  penambahan volume  lalu  lintas  dan  lama  waktu  penaganan.  Dari  hasil analisis menggunakan program antu SPSS didapatkan hasil pada Tabel 6 sampai dengan Tabel 9 . Dari  hasil Tabel  6 diperoleh  persamaan  model  untuk waktu penanganan 0,5 jam:
Y = -250880135,069 + 98989,277X Y = Biaya Kerugian Kemacetan (Rp) X = Volume Lalu Lintas (skr)
Arti  dari  persamaan  tersebut  yaitu  ketika  waktu penanganan  kendaraan  berat  selama  0,5  jam  terjadi pertambahan 1 volume lalu lintas (skr) maka bertambah pula biaya kerugian kemacetan sebesar 98989,277 dengan batasan volume  minimum  2554  skr.  Dari  hasil  olah  diatas  juga didapat  uji  signifikan  data  dengan  hasil  nilai  Sig.  ketika waktu penanganan 0,5 jam yaitu  9,18E-69 lebih kecil dari alfa  dimana  alfa  yang  digunakan  yaitu  0.05  maka  dapat dinyatakan bahwa volume lalu lintas (skr) terdapat hubungan yang signifikan terhadap biaya kerugian kemacetan.
Dari  hasil Tabel  7 diperoleh  persamaan  model  untuk waktu penanganan 1 jam:
Y = -477367897,880 + 188779,690 X Y = Biaya Kerugian Kemacetan (Rp) X
= Volume Lalu Lintas (skr)
Arti  dari  persamaan  tersebut  yaitu  ketika  waktu penanganan  kendaraan  berat  selama  1  jam  terjadi pertambahan 1 volume lalu lintas (skr) maka bertambah pula biaya  kerugian  kemacetan  sebesar  188779,690  dengan batasan  volume  minimum  2554  skr.  Dari  hasil  olah  diatas juga didapat uji signifikan data dengan hasil nilai Sig. ketika
waktu penanganan 1 jam  yaitu 1,94E-6lebih kecil  dari alfa dimana  alfa  yang  digunakan  yaitu  0.05  maka  dapat dinyatakan bahwa volume lalu lintas (skr) terdapat hubungan yang signifikan terhadap biaya kerugian kemacetan.
Dari  hasil Tabel  8 diperoleh  persamaan  model  untuk waktu penanganan 2 jam:
Y = -905238025,456 + 358710,459 X Y = Biaya Kerugian Kemacetan (Rp) X
= Volume Lalu Lintas (skr)
Arti  dari  persamaan  tersebut  yaitu  ketika  waktu penanganan  kendaraan  berat  selama  2  jam  terjadi pertambahan 1 volume lalu lintas (skr) maka bertambah pula biaya  kerugian  kemacetan  sebesar  358710,459  dengan batasan  volume  minimum  2554  skr.  Dari  hasil  olah  diatas juga didapat uji signifikan data dengan hasil nilai Sig. ketika waktu penaganan 2 jam yaitu 2,37E-57 lebih kecil dari alfa dimana  alfa  yang  digunakan  yaitu  0.05  maka  dapat dinyatakan bahwa volume lalu lintas (skr) terdapat hubungan yang signifikan terhadap biaya kerugian kemacetan.
Dari  hasil Tabel  9 diperoleh  persamaan  model  untuk waktu penanganan 3 jam:
Y = -1323226902,369 + 524828,720 X Y = Biaya Kerugian Kemacetan (Rp) X
= Volume Lalu Lintas (skr)
Arti  dari  persamaan  tersebut  yaitu  ketika  waktu penanganan  kendaraan  berat  selama  3  jam  terjadi pertambahan 1 volume lalu lintas (skr) maka bertambah pula biaya  kerugian  kemacetan  sebesar  524828,720  dengan batasan  volume  minimum  2554  skr.  Dari  hasil  olah  diatas juga didapat uji signifikan data dengan hasil nilai Sig. ketika waktu penanganan 3 jam yaitu 2,64.E-58 lebih kecil dari alfa dimana  alfa  yang  digunakan  yaitu  0.05  maka  dapat dinyatakan bahwa volume lalu lintas (skr) terdapat hubungan yang signifikan terhadap biaya kerugian kemacetan.

## Nilai R-Square
Output  nilai  R-Square  menggunakan  program  bantu  SPSS untuk ditunjukkan pada Tabel 10 sampai dengan Tabel 13 .
Tabel 10. R-Square Hasil Regresi Model (Waktu Penanga- nan 0,5 jam R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 0,999 0,999 0,999 1101308,051
Tabel 11. R-Square Hasil Regresi Model (Waktu Penanga- nan 1 jam
R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 0,999 0,997 0,997 3032520,334
Aulia Dewi Fatikasari dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 2, Mei 2021 (107-116) 112
Tabel 12. R-Square Hasil Regresi Model (Waktu Penanga- nan 2 jam
R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 0,998 0,996 0,996 7074538,851
Tabel 13. R-Square Hasil Regresi Model (Waktu Penanga- nan 3 jam R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 0,998 0,997 0,996 9866672,070
Dari Tabel 10 menunjukkan output nilai R-square yang didapatkan sebesar 0,999. Nilai ini mengandung arti bahwa pengaruh volume lalu lintas terhadap biaya kerugian kema- cetan  sebesar  99,9%  sedangkan  0,1  %  dipengaruhi  oleh variabel lain yg tidak diteliti.
Dari Tabel 11 menunjukkan output nilai R-square yang didapatkan sebesar 0,997. Nilai ini mengandung arti bahwa pengaruh  volume  lalulintas  terhadap  biaya  kerugian  kema- cetan  sebesar  99,7%  sedangkan  0,3  %  dipengaruhi  oleh variabel lain yg tidak diteliti.
Dari Tabel 12 menunjukkan output nilai R-square yang didapatkan sebesar 0,996. Nilai ini mengandung arti bahwa pengaruh  volume  lalulintas  terhadap  biaya  kerugian  kema- cetan  sebesar  99,6%  sedangkan  0,4  %  dipengaruhi  oleh variabel lain yg tidak diteliti.
Dari Tabel 13 menunjukkan output nilai R-square yang didapatkan sebesar 0,997. Nilai ini mengandung arti bahwa pengaruh  volume  lalulintas  terhadap  biaya  kerugian  kema- cetan  sebesar  99,7%  sedangkan  0,3  %  dipengaruhi  oleh variabel lain yg tidak diteliti.

## Pengujian ANOVA
Dalam penelitian ini akan menguji perbandingan antara 2 metode  biaya  kerugian  yang  telah  didapat.  Untuk  menguji perbandingan data biaya kerugian hasil perhitungan dan hasil rumus  persamaan,  dilakukan  dengan  metode  ANOVA ( analysis  of  Variance )  Satu  Arah,  karena  melibatkan  dua kelompok  data.  Untuk  itu  dilakukan  langkah-langkah  Uji ANOVA Satu Arah berikut:
Uji Hipotesis Ho: Rata-rata hasil perhitungan dengan hasil rumus persamaan semua sama.
H1: Rata-rata hasil perhitungan dengan hasil rumus persamaan tidak sama H0: A1 = A2 H1: A1 ≠ A2 Membandingkan dengan taraf signifikan, alfa (α) = 0,05
jika
Fhitung ≥ Ftabel
P-value < α maka tolak 𝐻 0, terima H1 Hasil pengujian ANOVA dapat dilihat pada Tabel 14 sampai dengan Tabel 17 .
Dari hasil ANOVA diatas didapatkan hasil F hitung dan juga  P-value.  Kedua  parameter  tersebut  akan  digunakan untuk  menentukan  hipotesis  mana  yang  akan  diterima  dan akan ditolak. Hasil rekap F hitung  dan  P value dari semua proses dapat dilihat pada Tabel 18 .
Tabel 18. Kesimpulan Hasil ANOVA Waktu (jam) Kesimpulan Keterangan 0,5 F hit 9.36E-09  <   F crit  3.942 Ho Diterima P-val  0.9999230  > α 0,05 1 F hit 9.35E-09  <   F crit  3.942 Ho Diterima P-val  0.9999230  > α 0,05 2 F hit 9.35E-09  <   F crit  3.942 Ho Diterima P-val  0.9999231  > α 0,05 3 F hit 9.35E-09  <   F crit  3.942 Ho Diterima P-val  0.9999231  > α 0,05
Dari hasil rekap pada tabel diatas menunjukan semua F hitung < F Tabel dan nilai P-value > α maka Ho diterima dan H1 ditolak. Oleh sebab itu didapatkan kesimpulan rata-rata hasil  perhitungan  biaya  kerugian  sama  dengan  hasil  rumus persamaan
Hubungan antara biaya kerugian kemacetan, lama waktu penanganan,dan volume lalu lintas arah dapat di lihat pada Gambar  1 .  Gambar  grafik  biaya  kerugian  kemacetan tersebut  terjadi  ketika  kapasitas  jalan  4/2  D  yang  awalnya 3531,26  skr/jam  menjadi  2553,6  skr/jam  dan  volume  lalu lintas  lebih  dari  2554  skr/jam . Sehingga  persamaan  model yang didapatkan yaitu ketika waktu penanganan 0,5 jam y = -250880135,069 + 98989,277 X ; 1 jam y = -477367897,880 + 188779,690 X; 2 jam y = -905238025,456 + 358710,459 X dan  3  jam  y  =    -1323226902,369  +  524828,720  X  dengan variabel  y  biaya  kemacetan  (Rp)  dan  x  volume  lalu  lintas (skr).  Biaya  kerugian  kemacetan  tersebut  terjadi  ketika kapasitas jalan 4/2 D yang awalnya 3531,26 skr/jam menjadi 2553,6  skr/jam  dan  volume  lalu  lintas  lebih  dari  2554 skr/jam.
4. Simpulan
Beberapa kesimpulan yang didapat dari beberapa hasil yang telah dibuat pada penelitian ini adalah 1. Dari penelitian didapatkan kinerja ruas jalan berdasarkan nilai derajat kejenuhan (DJ) dan indeks pelayanan jalan (ITP)  yaitu  arah  Mojokerto-Surabaya  kondisi  normal memiliki  DJ  0,975  dengan  ITP  E  dan  kondisi penyempitan  memiliki  DJ  1,348  dengan  ITP  F.  Arah Surabaya-Mojokerto kondisi normal  memiliki  DJ 1,054 dengan  ITP  F  dan  kondisi  penyempitan  memiliki  DJ 1,457 dengan ITP F.
2. Panjang  antrian  terpanjang  dan  tundaan  terlama  arah Surabaya-Mojokerto dengan waktu penanganan 0,5 jam panjang  antrian  1753,05  meter  dan  tundaan  0,156  jam, penangan  1  jam  panjang  antrian  3506,1  meter  dan tundaan 0,313 jam, , penanganan 2 jam sepanjang 7012,2 meter  dan  tundaan  0,627  jam,  dan  penanganan  3  jam panjang antrian 10518,3 meter dan tundaan 0,941 jam. 3. Biaya  kerugian  kemacetan  terbesar  arah  Surabaya- Mojokerto dengan waktu penanganan 0,5 jam besar biaya kerugian  Rp  115,558,736,  selama  1  jam  sebesar  Rp 226,328,031,  selama 2 jam sebesar Rp  433,383,906, dan selama 3 jam sebesar Rp  633,959,997.
4. Persamaan  model  hubungan  antara  waktu  penangan, volume  lalu  lintas,  dengan  biaya  kerugian  kemacetan yang didapatkan yaitu ketika waktu penanganan 0,5 jam y  =  -250880135,069  +  98989,277  X  ;  1  jam  y  =  - 477367897,880  +  188779,690  X;  2  jam  y  =  - 905238025,456  +  358710,459  X  dan  3  jam  y  =    - 1323226902,369  +  524828,720  X  dengan  variabel  y biaya  kemacetan  (Rp)  dan  x  volume  lalu  lintas  (skr). Persamaan  model  tersebut  digunakan  ketika  kapasitas jalan  4/2  D  yang  awalnya  3531,26  skr/jam  menjadi 2553,6  skr/jam  dan  volume  lalu  lintas  lebih  dari  2554 skr/jam.

## Daftar Pustaka
[1] J. C. Falcocchio and H. S. Levinson, “Road Traffic Congestion:  A  Concise  Guide,” Springer  Tracts Transp. Traffic , vol. 7, pp. 159–182, 2015.
[2] P.  Fernandes et  al. ,  “Integrating  road  traffic externalities through a sustainability indicator,” Sci. Total Environ. , vol. 691, pp. 483–498, 2019.
[3] B.  H.  Susilo  and  I.  Imanuel,  “Traffic  congestion analysis  using  travel  time  ratio  and  degree  of saturation on road sections in Palembang, Bandung, Yogyakarta, and Surakarta,” MATEC Web Conf. , vol. 181, 2018.
[4] Kementerian Pekerjaan Umum, “Pedoman Kapasitas Jalan  Luar  Perkotaan,” Jakarta  Kementeri.  Pekerj. Umum , 2014.
[5] M.  A.  Yazici,  A.  Kocatepe,  and  E.  E.  Ozguven, “Breakdown  of  weather,  intersection  and  recurrent congestion  impacts  on  urban  delay  in  New  York City,” Transp. Res. Procedia , vol. 22, pp. 399–408, 2017.
[6] C. Kamga and M. A. Yazici, “Temporal and weather related  variation  patterns  of  urban  travel  time: Considerations and caveats for value of travel time, value  of  variability,  and  mode  choice  studies,” Transp. Res. Part C Emerg. Technol. , vol. 45, pp. 4– 16, 2014.
[7] Detik  News,  “Dump  Truk  Terguling,  Raya  Kletek Macet  4  Km,” Detik  News ,  2019.  [Online]. Available: https://news.detik.com/berita-jawa- timur/1091996z/dump-truk-terguling-raya-kletek- macet-4-km.
[8] S. A. Arianto and A. A. G. Kartika, “Studi kelayakan pembangunan jalan layang (fly over) pada ruas jalan sepanjang – krian km 16+540 – 17+680 ditinjau dari segi teknik lalu lintas dan ekonomi,” vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2012.
[9] C.  A.  Prastyanto  and  I.  B.  Mochtar,  “Prediction of Flexible  Pavement  Deflection  Based  on  Falling Weight  Deflectometer,  FWD,  for  Highways Traversed  by  Heavy  Overloaded  Vehicles  (Case Study  on  Arterial  And  Collector  Roads  in  Tuban, East Java, Indonesia),” IPTEK J. Proc. Ser. , vol. 3, no. 6, pp. 2–6, 2017.
[10] P. A. Kesuma, M. A. Rohman, and C. A. Prastyanto, “Analysing  the  root  cause  of  the  damage  risk  in heavy vehicles to reduce traffic congestion,” Int. J. Constr. Manag. , vol. 0, no. 0, pp. 1–12, 2020.
[11] O.  Z.  Tamin, Perencanaan,  Pemodelan,  dan Rekayasa  Transportasi  (Teori,  contoh  soal,  dan aplikasinya) . ITB, 2008.
[12] A. D. May, Traffic Flow Fundamentals . 1990.
[13] Lembaga  Afiliasi  Penelitian  dan  Industri  (LAPI) ITB,  “Laporan  Akhir  Studi  Perhitungan  Biaya Operasi Kendaraan-PT. Jasa Marga,” ITB , 1996.
[14] N.D.Lea,  “Traffic  and  Economic  Studies  and Analysis.” 1975.
[15] F.  I.  Pinem,  “Analisis  Nilai  Waktu  Perjalanan Penumpang Angkutan Umum Kota Medan Dengan Menggunakan Random Regret Minimization,” 2015.
[16] A.  Tzedakis,  “Different  Vehicle  Speeds  and Congestion Costs,” J. Transp. Econ. Policy , vol. 14, pp. 81–103, 1980.
Aulia Dewi Fatikasari dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 2, Mei 2021 (107-116) 114
Gambar 1. Grafik hubungan antara biaya kerugian kemacetan, lama waktu penanganan, dan volume lalu lintas
Tabel 5 . Biaya Kerugian Kemacetan
Arah Lama Waktu Penanganan (jam) 0,5 1 2 3 Biaya Kerugian Kemacetan (Rp) M-S Rp 90,295,326 Rp 165,355,200 Rp 311,973,239 Rp 459,258,283 S-M Rp 115,558,736 Rp 226,328,031 Rp  433,383,906 Rp  633,959,997 Tabel 6. Output persamaan model dan signifikan (Waktu Penanganan 0,5 jam) Coefficients Std. Error t Stat Sig Volume 98989.277 507.759 194.953 9.18.E-69 (Constant) -250880135.069 1498575.328 -167.412 1.00.E-65 Tabel 7. Output persamaan model dan signifikan (Waktu Penanganan 1 jam) Coefficients Std. Error t Stat Sig Volume 188779.690 1398.145 135.022 1.94.E-61 (Constant) -477367897.880 4126420.531 -115.686 2.33.E-58 Tabel 8. Output persamaan model dan signifikan (Waktu Penanganan 2 jam) Coefficients Std. Error t Stat Sig Volume 358710.459 3261.721 109.976 2.37.E-57 (Constant) -905238025.456 9626488.579 -94.036 3.09.E-54 Tabel 9. Output persamaan model dan signifikan (Waktu Penanganan 3 jam) Coefficients Std. Error t Stat Sig Volume 524828.720 4549.035 115.371 2.64.E-58 (Constant) -1323226902.369  13425808.806 -98.558 3.59.E-55
Tabel 14. Hasil ANOVA waktu penanganan kendaraan selama 0,5 jam
Source of Variation SS df MS F P-value F crit Between Groups 9186352 1 9186352 9.35908E-09 0.99992302 3.9423 Within Groups 9.22652E+16 94 9.81545E+14 Total 9.22652E+16 95 Tabel 15. Hasil ANOVA waktu penanganan kendaraan selama 1 jam Source of Variation SS df MS F P-value F crit Between Groups 33410368 1 33410368 9.35303E-09 0.999923041 3.9423 Within Groups 3.35782E+17 94 3.57215E+15 Total 3.35782E+17 95 Tabel 16. Hasil ANOVA waktu penanganan kendaraan selama 2 jam Source of Variation SS df MS F P-value F crit Between Groups 120630784 1 120630784 9.34704E-09 0.999923065 3.9423 Within Groups 1.21314E+18 94 1.29058E+16 Total 1.21314E+18 95 Tabel 17. Hasil ANOVA waktu penanganan kendaraan selama 3 jam Source of Variation SS df MS F P-value F crit Between Groups 258230784 1 258230784 9.34872E-09 0.9999231 3.9423 Within Groups 2.59647E+18 94 2.76221E+16 Total 2.59647E+18 95
Aulia Dewi Fatikasari dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 2, Mei 2021 (107-116) 116
Halaman ini sengaja dikosongkan