17 (2) (2022) 100-116

## Teknika
http://journals.usm.ac.id/index.php/teknika
PENGARUH  ARUS DIVERGENT PADA U-TURN TERHADAP KINERJA  ARUS  LALU  LINTAS  (STUDI  KASUS  RUAS  JL.  A. YANI KM. 35 BANJARBARU)
Dewi Shafitri Arifanti 1 , Iphan Fitrian Radam 2 
1,2 Universitas Lambung Mangkurat, Indonesia
DOI : 0.26623/teknika.v17i2.5303
______________________________________________________________________
Info Artikel _______________________ Sejarah Artikel : Disubmit 13 Juli 2022
Direvisi 19 September 2022 Disetujui 28 Oktober 2022 _______________________ Keywords : Divergent; Traffic Performance; U-Turn _______________________ Abstrak _______________________________________________ Arus divergent yang  ditimbulkan  pada u-turn saat  kendaraan  melakukan gerakan  putar  balik  dapat  mempengaruhi  kinerja  lalu  lintas,  terutama  pada jam padat. Permasalahan ini juga terjadi pada u-turn ruas Jalan A. Yani Km. 35 Banjarbaru. Oleh karena, itu, perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui sejauh mana pengaruh yang ditimbulkan oleh arus divergent terhadap kinerja lalu lintas. Penelitian dilakukan pada kondisi yang terpengaruh oleh u-turn dan yang tidak terpengaruh oleh u-turn . Dari hasil analisis, model yang terpilih saat u-turn beroperasi secara normal adalah model Underwood dengan hasil S m = 16,707 km/jam dan F C = 1392,209 smp/jam. Sedangkan model yang terpilih saat u-turn tidak beroperasi (ditutup) adalah model Greenshields dengan hasil S m = 26,383 km/jam dan F C = 4576,975 smp/jam. Saat terpengaruh oleh u- turn, nilai S m mengalami penurunan sebesar 36,68% dan nilai F C mengalami penurunan sebesar 69,58%.

## Abstract
_______________________________________________ The divergent flow generated on the u-turn when the vehicle makes a u-turn movement can affect traffic performance, especially during peak hours. This problem also occurs on the u-turn of A. Yani Road Km. 35 Banjarbaru. Therefore, it is necessary to conduct research  to  find  out  the  extent  of  the  influence  that  divergent  flows  have  on  traffic performance. The research was conducted on conditions that were affected by u-turn and which were not affected by u-turn. From the analysis results, the selected model when the u-turn operates normally is the Underwood model with the results of S m = 16.707 km/hour and F C = 1392.209 pcu/hour. While the selected model when the u-turn is not operating (closed) is the Greenshields model with the results of S m = 26.383 km/hour and  F C =  4576.975  pcu/hour.  When  affected  by  u-turn,  the  S m value  decreased  by 36.68% and the F C value decreased by 69.58%.
_____________________________________________________________________________  Alamat Korespondensi: E-mail: ifradam@ulm.ac.id
p-ISSN 2580-8478 e-ISSN 1410-4202

## PENDAHULUAN
Kepemilikan kendaraan merupakan salah satu penunjang yang cukup penting dalam kehidupan sehari-hari.  Hal  ini  akan  sangat  berdampak  pada  volume  lalu  lintas  sehingga  dapat  menimbulkan berbagai  masalah  di  beberapa  ruas  jalan.  Volume  lalu  lintas  merupakan  salah  satu  masalah  yang sangat sering terjadi di berbagai kota, tak terkecuali Kota Banjarbaru.
Salah satu ruas jalan yang memiliki tingkat kepadatan tinggi di Kota Banjarbaru adalah ruas Jalan A. Yani Km. 35. Ruas Jalan A. Yani Km. 35 merupakan jalan arteri primer yang termasuk dalam  kelompok  jalan  nasional.  Tingginya  volume  lalu  lintas  pada  ruas  jalan  ini  menyebabkan munculnya masalah dalam sistem transportasi di Kota Banjarbaru.
Salah  satu  cara  untuk  meminimalisir  masalah  lalu  lintas  yaitu  dengan  adanya median yang berfungsi sebagai pemisah arus lalu lintas yang berlawanan arah. Selain itu, perlu disediakan pula u- turn (bukaan pemisah tengah) pada lokasi-lokasi yang dianggap perlu. Namun, penyediaan fasilitas u- turn juga memiliki banyak kekurangan.
Pergerakan dari kendaraan yang melakukan gerakan putar balik dapat mengganggu arus lalu lintas.  Hal  ini  dikarenakan  banyaknya  kendaraan  yang  melakukan  gerakan  putar  balik  dapat menyebabkan  terjadinya antrian,  terutama pada  ruas  jalan  dengan  lalu  lintas yang padat.  Antrian yang  terjadi  dapat  menyebabkan  kecepatan  kendaraan  berkurang  sehingga  dapat  menimbulkan kemacetan. Karena terjadi pengurangan kecepatan akibat adanya antrian, maka waktu tempuh pun akan  semakin  lama pula.  Selain  itu,  antrian  dan  kemacetan  yang  terjadi akan  mengurangi  tingkat pelayanan.
Terdapat  dua  macam  pergerakan  arus  saat  kendaraan  melakukan  gerakan  putar  balik.  Dua macam pergerakan arus tersebut yaitu arus merger (bergabung) dan arus divergent (berpisah). Perbedaan arus yang terjadi saat kendaraan melakukan gerakan putar balik akan menghasilkan perilaku yang berbeda pula.
Fasilitas u-turn pada  ruas  Jalan  A.  Yani  Km.  35  yang  diamati  pada  penelitian  ini  memang memiliki  volume  lalu  lintas  yang  tinggi  karena  lokasinya  berdekatan  dengan  pusat  aktivitas masyarakat seperti universitas, pusat perbelanjaan, dan pusat pelayanan lainnya. Maka dari itu, perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui sejauh mana pengaruh yang ditimbulkan oleh arus divergent terhadap kinerja lalu lintas.

## Sistem Jaringan Jalan dan Jenis Arus Lalu Lintas pada Perkotaan
Ruas  jalan  yang  diamati  pada  penelitian  ini  termasuk  dalam  sistem  jalan  arteri  primer. Berdasarkan  PP  Nomor  34  (2006),  jalan  arteri  primer  merupakan  jalan  yang  menghubungkan antarpusat  kegiatan  nasional  atau  antarpusat  kegiatan  nasional  dengan  pusat  kegiatan  wilayah. Tingkat  pelayanan  yang  diinginkan  pada  jalan  arteri  primer  adalah  sekurang-kurangnya  B (Permenhub Nomor PM 96, 2015).
Berdasarkan MKJI (1997), jenis arus lalu lintas pada perkotaan dibedakan menjadi empat jenis, yaitu LV (kendaraan ringan), HV (kendaraan berat), MC (sepeda motor), dan UM (kendaraan tak bermotor).
Pengertian U-Turn U-turn adalah  celah  pada  pemisah  jalur  ( median )  yang  direncanakan  untuk  mengakomodasi kendaraan agar dapat melakukan gerakan putar balik. Gerakan putar balik adalah perpindahan arus lalu lintas (berbelok 180°) dari dan ke jalur cepat atau jalur lambat. Terdapat dua belas jenis u-turn berdasarkan Bina Marga (2005).
Jenis Pergerakan Arus Lalu Lintas pada U-Turn
Pergerakan  arus  lalu  lintas  dapat  membuat  suatu manuver yang  sering  kali  menyebabkan terjadinya konflik dan kecelakaan. Menurut Bina Marga (1992), terdapat empat tipe gerakan bertemu kendaraan,  yaitu diverging (berpisah), merging (bergabung), crossing (berpotongan),  dan weaving (menyilang).  Namun,  pada  fasilitas  putar  balik  pada  umumnya  terdapat  dua  tipe  gerakan,  yaitu diverging dan merging . Pergerakan arus lalu lintas pada u-turn dapat dilihat pada Gambar 1.
1. Diverging (berpisah), yaitu memisahnya kendaraan dari suatu arus yang sama menuju jalur lain. Diverging juga  dapat  diartikan  sebagai  penyebaran  arus  kendaraan  dari  satu  jalur  menuju beberapa arah yang berbeda.
2. Merging (bergabung),  yaitu  menyatunya  kendaraan  dari  suatu  jalur  menuju  jalur  yang  sama. Merging juga  dapat  diartikan  sebagai  menyatunya  arus  kendaraan  dari  beberapa  jalur  yang berbeda menuju satu arah yang sama.
Gambar 1. Pergerakan Arus Lalu Lintas pada U-Turn
Keterangan:
= arah kendaraan
= arus diverging (berpisah)
= arus merging (bergabung)

## Tahapan Pergerakan Putar Balik
Terdapat tiga tahapan pergerakan putar balik, yaitu (Dharmawan dan Oktarina ,2013):
1. Kendaraan  yang  melakukan  gerakan u-turn ( diverging )  akan  mengurangi  kecepatannya  dan berada pada jalur paling kanan, perlambatan ini sesuai dengan teori car following dimana gerakan ini akan menyebabkan tundaan yang ditandai dengan memanjangnya antrian kendaraan, waktu tundaan, dan gelombang kejut.
2. Kendaraan  yang  melakukan  gerakan u-turn ke  jalur  yang  berlawanan  dipengaruhi  oleh kemampuan manuver dan radius putar.
3. Gerakan u-turn kendaraan sehingga harus memperhatikan kondisi arus lalu lintas pada arah yang berlawanan. Setelah terjadi interaksi antara kendaraan yang akan melakukan gerakan u-turn dan kendaraan  yang bergerak  lurus,  maka  selanjutnya  akan  terjadi  penyatuan  dengan  arus  lawan arah untuk memasuki jalur yang sama ( merging ).
Pergerakan dan Pengaruh U-Turn Menurut Kasturi (2017), pergerakan u-turn dibagi menjadi tiga tipe, yaitu u-turn tunggal, u-turn ganda,  dan u-turn  multiple .  Beberapa  pengaruh  gerakan  putar  balik  terhadap  arus  lalu  lintas  yaitu (Kasan et al, 2005):
1. Saat melakukan putar balik, kendaraan akan melakukan pendekatan secara normal dari lajur cepat dan kemudian melambat atau berhenti sehingga dapat mengganggu arus lalu lintas pada arah yang sama.
2. Pada  umumnya,  kendaraan  tidak  dapat  melakukan  gerakan  putar  balik  secara  langsung  dan akan menunggu jarak yang memungkinkan pada arah yang berlawanan. Dengan median yang sempit, kendaraan yang akan melakukan gerakan putar balik akan menyebabkan kendaraan lain dalam  arus  yang  sama  maupun  arus  yang  berlawanan  berhenti  dan  menyebabkan  tundaan (antrian).
3. Terdapat banyak fasilitas putar balik yang ditempatkan pada daerah dengan kondisi lalu lintas yang padat. Pada kondisi ini, lalu lintas yang terhambat relatif mempunyai dampak yang lebih besar dalam bentuk tundaan.

## Persyaratan U-Turn
Berdasarkan  Permenhub  Nomor  PM  96  (2015), u-turn pada  jalan  arteri  perkotaan  juga  harus memenuhi persyaratan sebagai berikut.
1. Jarak  antara  bukaan  minimal  1  km  pada  jalan  arteri  di  dalam  kota  dengan  lebar  median sekurang-kurangnya 0,75 m.
2. Jarak antara bukaan minimal 500 m pada jalan kolektor di dalam kota dengan lebar median sekurang-kurangnya 0,50 cm.
Menurut  Utami  dkk  (2018),  gerakan  putaran  balik  pada  median  yang  tidak  memenuhi persyaratan putaran balik menimbulkan dampak tundaan dan antrian bagi kendaraan yang bergerak searah dengan arah kendaraan sebelum melakukan putaran balik. Namun demikian, dampak tundaan dan antrian tidak terjadi bila terdapat jarak waktu antara kendaraan yang akan berputar balik dengan kendaraan terdepan pada jalur lawan yang cukup.

## Karakteristik Arus Lalu Lintas
Terdapat  tiga  karakteristik  primer  arus  lalu  lintas,  yaitu  volume,  kecepatan,  dan  kepadatan (Radam, 2008).
1. Volume Lalu Lintas
Volume lalu lintas dapat diartikan sebagai banyaknya kendaraan yang melewati suatu titik pada ruas jalan tertentu dan dalam satu interval waktu tertentu. Volume lalu lintas dapat dihitung menggunakan persamaan:
F = 1 ℎ (1)
Keterangan: F = arus lalu lintas
h = waktu antara ( time headway )
2. Kecepatan
Kecepatan  merupakan  satuan  yang  menyatakan  hubungan  antara  jarak  tempuh  kendaraan dibagi  waktu  tempuh.  Kecepatan  dibagi  menjadi  tiga,  yaitu  kecepatan  setempat,  kecepatan lari/bergerak, dan kecepatan perjalanan/tempuh.
Kecepatan dapat dihitung dengan persamaan:
S = 𝑑𝑥 𝑑𝑡 (2)
Keterangan:
S = kecepatan dx = jarak tempuh kendaraan dt = waktu tempuh
3. Kepadatan
Kepadatan  dapat  didefinisikan  sebagai  rata-rata  jumlah  kendaraan  per  satuan  panjang  jalan. Kepadatan dapat dihitung menggunakan persamaan:
D = 𝑛 𝑙 atau D = 1 𝑠
(3)
Keterangan: D = kepadatan (smp/km) n = jumlah kendaraan pada lintasan
l = panjang lintasan (km) s = jarak antara ( space headway )

## Model Hubungan Karakteristik Arus Lalu Lintas
Hubungan antara volume, kecepatan, dan kepadatan dapat dinyatakan dengan persamaan:
D = 𝐹 𝑆 (4)
Hubungan matematis antara kecepatan – kepadatan adalah monoton ke bawah (berbanding terbalik), yang menyatakan bahwa apabila kepadatan lalu lintas meningkat, maka kecepatan akan menurun. Volume lalu lintas akan menjadi nol apabila kepadatan sangat tinggi sehingga tidak memungkinkan kendaraan untuk bergerak atau biasa disebut macet total (D = D J ). Apabila kepadatan meningkat dari nol, maka kecepatan akan menurun sedangkan volume lalu lintas akan meningkat. Apabila kepadatan terus meningkat, maka akan terjadi kondisi dimana peningkatan kepadatan tidak akan meningkatkan volume lalu lintas, namun akan menurunkan volume lalu lintas (Gamran et al, 2015).
Terdapat  tiga  jenis  model  untuk  menggambarkan  hubungan  antara  volume,  kecepatan,  dan kepadatan, yaitu Greenshields , Greenberg , dan Underwood (Radam, 2008).
1. Model Greenshields
Model ini merumuskan hubungan matematis antara kecepatan dan kepadatan yang diasumsikan dalam linear. Hubungan antara volume, kecepatan, dan kepadatan menurut Greenshields adalah sebagai berikut.
1) Hubungan antara Kecepatan dan Kepadatan
𝑆 = 𝑆 𝑓 − 𝑆 𝑓 𝐷 𝐽 . 𝐷 (5)

## 2) Hubungan antara Volume dan Kecepatan
𝑉 = 𝐷 𝐽 . 𝑆 − 𝐷 𝐽 𝑆 𝑓 . 𝑆 2 (6)

## 3) Hubungan antara Volume dan Kepadatan
𝑉 = 𝑆 𝑓 . 𝐷 − 𝑆 𝑓 𝐷 𝐽 . 𝐷 2 (7)
4) Volume Maksimum (diperoleh saat ∂V/∂D = 0)
𝐹 𝐶 = 𝐷 𝐽 . 𝑆 𝑓 4 (8)
Keterangan:
S f = kecepatan pada kondisi arus lalu lintas sangat rendah atau pada kondisi kepadatan atau kecepatan mendekati nol atau kecepatan arus bebas (km/jam)
D J = kepadatan saat kondisi arus lalu lintas macet (smp/km) F C = volume maksimum (smp/jam)
2. Model Greenberg
Menurut  Risdiyanto  (2014), Greenberg (1959)  mengasumsikan  bahwa  hubungan  antara kecepatan  dan  kepadatan  dinyatakan  dalam  bentuk  logaritma  natural.  Hubungan  antara volume, kecepatan, dan kepadatan menurut Greenberg adalah sebagai berikut.

## 1) Hubungan antara Kecepatan dan Kepadatan
𝑆 = 𝑆 𝑚 . 𝑙𝑛 𝐷 𝐽 𝐷 (9)
2) Hubungan antara Volume dan Kecepatan
𝑉 = 𝑆. 𝐷 𝐽 . 𝑒𝑥𝑝 −𝑆 𝑆 𝑚 (10)
3) Hubungan antara Volume dan Kepadatan
𝑉 = 𝑆 𝑚 . 𝐷. 𝑙𝑛 𝐷 𝐽 𝐷 (11)
4) Volume Maksimum (diperoleh saat ∂V/∂D = 0)
𝐹 𝐶 = 𝐷 𝐽 .𝑆 𝑚 𝑒 (12)
Keterangan: S m = kecepatan pada saat arus maksimum
3. Model Underwood
Menurut  Risdiyanto  (2014), Underwood mengemukakan  bahwa  hubungan  kecepatan  dan kepadatan  merupakan  hubungan  eksponensial  negatif.  Hubungan  antara  volume,  kecepatan, dan kepadatan menurut Underwood adalah sebagai berikut.
1) Hubungan antara Kecepatan dan Kepadatan
𝑆 = 𝑆 𝑓 . 𝑒𝑥𝑝 − 𝐷 𝐷 𝑚 (13)
2) Hubungan antara Volume dan Kecepatan
𝑉 = 𝑆. 𝐷 𝑚 . 𝑙𝑛 𝑆 𝑓 𝑆 (14)
3) Hubungan antara Volume dan Kepadatan
𝑉 = 𝐷. 𝑆 𝑓 . 𝑒𝑥𝑝 −𝐷 𝐷 𝑚 (15)
4) Volume Maksimum (diperoleh saat ∂V/∂D = 0)
𝐹 𝐶 = 𝐷 𝑚 .𝑆 𝑓 𝑒 (16)
Keterangan:
D m = kepadatan maksimum

## Koefisien Korelasi
Menurut Radam (2008), persamaan koefisien korelasi dapat dihitung menggunakan persamaan:
1. Persamaan Linear
𝑟 = | 𝑛 .  ∑𝑥 𝑖 .𝑦 𝑖 − ∑𝑥 𝑖 .  ∑𝑦 𝑖 √(𝑛 .  ∑(𝑥 𝑖 ) 2 − (∑𝑥 𝑖 ) 2 ) .  (𝑛 .  ∑𝑦 𝑖 2 − (∑𝑦 𝑖 ) 2 ) | (17)
2. Persamaan Logaritma
𝑟 = | 𝑛 .  ∑ ln 𝑥 𝑖 .𝑦 𝑖 −  ∑ ln 𝑥 𝑖 .  ∑𝑦 𝑖 (𝑛 .  ∑ ln 𝑥 𝑖 2 − (∑𝑙𝑛𝑥 𝑖 ) 2 ) .  (𝑛 .  ∑𝑦 𝑖 2 − (∑𝑦 𝑖 ) 2 ) | (18)
3. Persamaan Eksponensial
𝑟 = | 𝑛 .  ∑𝑥 𝑖 .log 𝑦 𝑖 − ∑𝑥 𝑖 .  ∑ log 𝑦 𝑖 √(𝑛 .  ∑𝑥 𝑖 2 −  (∑𝑥 𝑖 ) 2 )(𝑛 .  ∑ log 𝑦 𝑖 2 −(∑ log 𝑦 𝑖 ) 2 ) | (19)
Untuk  melihat  tingkat  hubungan  korelasi  antara  variabel  bebas  dengan  variabel  tak  bebas digunakan pedoman  untuk  memberikan  interpretasi  terhadap koefisien korelasi yang  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pedoman Untuk Interpretasi Terhadap Koefisien Korelasi
Nilai Mutlak Koefisien Korelasi Interpretasi 0,00 – 0,199 Sangat Rendah, Hubungan yang Hampir Dapat Diabaikan 0,20 – 0,399 Rendah, Hubungan Pasti Tapi Kecil 0,40 – 0,699 Sedang, Hubungan Substansial 0,70 – 0,899 Kuat, Hubungan yang Jelas 0,90 – 1,00 Sangat Kuat, Hubungan yang Dapat Dipertanggungkan Sumber: Radam et al (2015)

## Derajat Kejenuhan (DS)
Menurut  Halim  (2021),  nilai  derajat  kejenuhan  menunjukkan  apakah  segmen  jalan  tersebut mempunyai masalah kapasitas atau tidak. Secara teoritis, nilai derajat kejenuhan tidak bisa melebihi nilai 1 (satu), apabila nilai derajat kejenuhan melebihi 1 maka kondisi lalu lintas sudah mendekati jenuh  (secara  visual,  kondisi  lalu  lintas  yang  terjadi  mendekati  padat  dengan  kecepatan  rendah). Berdasarkan PKJI (2014), nilai derajat kejenuhan dapat dihitung menggunakan persamaan:
𝐷𝑆 = 𝐹 𝐶 (20)
Keterangan: DS = derajat kejenuhan F    = arus lalu lintas (smp/jam) C    = kapasitas (smp/jam)

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Penelitian  dilakukan  pada u-turn ruas  Jalan  A.  Yani  Km.  35  Kota  Banjarbaru  (di  depan Kepolisian  Daerah  Kalimantan  Selatan  Direktorat  Lalu  Lintas)  dengan  koordinat  3°26’34”S 114°50’06”E  sampai  dengan  3°26’34”S  114°50’07”E.  Peta  lokasi  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Peta Lokasi Penelitian (Google Maps , 23 Desember 2021)
Penelitian  hanya  dilakukan  pada  satu  arah,  yaitu  dari  arah  Banjarmasin  menuju  Martapura. Kecepatan  kendaraan  diukur  20  meter  sebelum u-turn. Sketsa  lokasi  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Lokasi Penelitian

## Gambar 3. Detail Lokasi Penelitian

## Pengumpulan dan Pengolahan Data
Sebelum mengumpulkan data lalu lintas, terlebih dahulu dilakukan survei pendahuluan untuk mengamati kondisi lokasi penelitian serta mengetahui hari terpadat pada ruas jalan tersebut. Pada tahap ini juga dilakukan rencana lokasi penempatan tim untuk mengumpulkan data.
Data primer merupakan data yang digunakan saat melakukan analisa. Data primer didapatkan melalui survei selama 2 hari. Data primer pada penelitian ini terdiri dari:
1. Data volume lalu lintas
2. Data kecepatan kendaraan
3. Data geometrik jalan
Pencatatan data volume lalu lintas dan kecepatan dibagi dalam interval waktu selama 10 menit. Volume lalu lintas yang diperhitungkan adalah volume kendaraan lurus dan volume kendaraan yang melakukan  pergerakan  putar  balik  (hanya  pada  saat u-turn beroperasi  secara  normal),  sedangkan kecepatan yang diperhitungkan adalah kecepatan kendaraan lurus. Pengukuran kecepatan kendaraan dilakukan dengan bantuan alat speed gun . Setiap interval waktu 10 menit, dipilih 3 mobil dan 3 sepeda motor untuk diukur kecepatannya.
Data-data  yang  telah  diolah kemudian akan  dianalisis  sehingga  dapat  menemukan pengaruh berdasarkan  hasil  analisis  tersebut.  Data-data  tersebut  digunakan  untuk  mendapatkan  derajat kejenuhan dan kinerja ruas jalan. Metode yang digunakan saat menganalisis data yaitu analisis regresi dan metode konvensional ( Greenshields , Greenberg , dan Underwood ).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Waktu Pengumpulan Data
Dari  survei pendahuluan,  didapatkan bahwa  hari  terpadat  pada  lokasi  penelitian  adalah hari Sabtu. Survei pertama (saat u-turn beroperasi secara normal) dilaksanakan pada 6 November 2021, sedangkan  survei  kedua  (saat  dilakukan  penutupan u-turn )  dilaksanakan  pada 20  November 2021. Survei pertama dilaksanakan selama 15 jam yang dimulai dari pukul 06.00 – 21.00 WITA. Setelah melaksanakan survei pertama, maka ditentukan 5 jam terpadat untuk pelaksanaan survei kedua, yaitu pukul 16.00 – 21.00 WITA.
Lokasi Penelitian ← Arah Martapura Arah Banjarmasin →

## Data Geometrik Jalan
Dari pengukuran kondisi geometrik jalan, diketahui bahwa u-turn yang diamati memiliki lebar 9,7 m. Diketahui pula lebar jalan dari lokasi yang ditinjau sebesar 8,25 m dengan lebar bahu jalan 1,2 m dan lebar median sebesar 1,1 m. Lokasi penelitian ini memiliki 2 lajur dimana masing-masing lajur memiliki lebar sebesar 4,125 m. Kondisi geometrik lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar  4, sedangkan potongan melintang lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 4. Kondisi Geometrik Lokasi Penelitian
Gambar 5. Potongan Melintang Lokasi Penelitian

## Data Volume Lalu Lintas
Data  volume  lalu  lintas  dibedakan  menjadi  dua  macam,  yaitu  volume  lalu  lintas  saat u-turn beroperasi dan volume lalu lintas saat u-turn ditutup. Saat u-turn beroperasi, volume lalu lintas yang diperhitungkan adalah volume lurus dan volume yang melakukan gerakan putar balik. Sedangkan saat u-turn ditutup, volume lalu lintas yang diperhitungkan hanya volume lurus. Grafik volume lalu lintas saat u-turn beroperasi dapat dilihat pada Gambar 6, sedangkan grafik volume  lalu  lintas  saat u-turn ditutup  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Dari  Gambar 6,  dapat  dilihat bahwa volume lurus tertinggi yaitu sebesar 1509,80 smp/jam yang terjadi pada 16.40 – 17.40 WITA dan volume putar balik tertinggi sebesar 1343,87 smp/jam yang terjadi pada 16.10 – 17.10 WITA. Total volume lalu lintas tertinggi saat u-turn beroperasi yaitu sebesar 2766,22 smp/jam yang terjadi pada 16.20 – 17.20 WITA. Sedangkan dari Gambar 7, dapat dilihat bahwa volume lalu lintas tertinggi saat u-turn ditutup terjadi pada 17.20 – 18.20 WITA, yaitu sebesar 2003,40 smp/jam.
8,1 m 1,2 m 1,3 m 1,1 m 8,25 m 9,7 m Titik Pengukuran Kecepatan (20 m sebelum u-turn ) Arah Martapura Arah Banjarmasin ← Arah Martapura Arah Banjarmasin → 1,2 m 1,3 m 8,25 m 1,1 m 8,1 m
Gambar 6. Grafik Fluktuasi Volume Lalu Lintas Saat U-Turn Beroperasi Secara Normal
Gambar 7. Grafik Fluktuasi Volume Lalu Lintas Saat U-Turn Ditutup

## Data Kecepatan Kendaraan
Data kecepatan juga dibedakan menjadi dua macam, yaitu kecepatan saat u-turn beroperasi dan kecepatan saat u-turn ditutup. Kecepatan yang diperhitungkan adalah kecepatan mobil yang bergerak lurus.
Grafik  kecepatan  kendaraan  saat u-turn beroperasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  8,  sedangkan grafik kecepatan kendaraan saat u-turn ditutup dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 8. Grafik Fluktuasi Kecepatan Rata-Rata Saat U-Turn Beroperasi Secara Normal
500 1000 1500 2000 2500 3000 1 6 .0 0 - 1 7 .0 0 1 6 .1 0 - 1 7 .1 0 1 6 .2 0 - 1 7 .2 0 1 6 .3 0 - 1 7 .3 0 1 6 .4 0 - 1 7 .4 0 1 6 .5 0 - 1 7 .5 0
17 .0 0 - 1 8.0 0 1 7 .1 0 - 1 8 .1 0 1 7 .2 0 - 1 8 .2 0 1 7 .3 0 - 1 8 .3 0 1 7 .4 0 - 1 8 .4 0 1 7 .5 0 - 1 8 .5 0 1 8 .0 0 - 1 9 .0 0
18 .1 0 - 1 9.1 0 1 8 .2 0 - 1 9 .2 0
1 8 .3 0 - 1 9 .3 0
1 8 .4 0 - 1 9 .4 0
1 8 .5 0 - 1 9 .5 0
1 9 .0 0 - 2 0 .0 0 1 9 .1 0 - 2 0 .1 0 1 9 .2 0 - 2 0 .2 0 1 9 .3 0 - 2 0 .3 0 1 9 .4 0 - 2 0 .4 0 1 9 .5 0 - 2 0 .5 0 2 0 .0 0 - 2 1 .0 0 V o lu me (s mp /jam ) Waktu Total Volume Lurus Volume Putar Balik 900 1200 1500 1800 2100 1 6 .0 0 - 1 7 .0 0 1 6 .1 0 - 1 7 .1 0 1 6 .2 0 - 1 7 .2 0 1 6 .3 0 - 1 7 .3 0 1 6 .4 0 - 1 7 .4 0
1 6 .5 0 - 1 7 .5 0 17 .0 0 - 1 8.0 0 1 7 .1 0 - 1 8 .1 0
1 7 .2 0 - 1 8 .2 0 1 7 .3 0 - 1 8 .3 0
1 7 .4 0 - 1 8 .4 0
1 7 .5 0 - 1 8 .5 0
1 8 .0 0 - 1 9 .0 0 18 .1 0 - 1 9.1 0 1 8 .2 0 - 1 9 .2 0
1 8 .3 0 - 1 9 .3 0
1 8 .4 0 - 1 9 .4 0
1 8 .5 0 - 1 9 .5 0
1 9 .0 0 - 2 0 .0 0 1 9 .1 0 - 2 0 .1 0
1 9 .2 0 - 2 0 .2 0 1 9 .3 0 - 2 0 .3 0
1 9 .4 0 - 2 0 .4 0 1 9 .5 0 - 2 0 .5 0 2 0 .0 0 - 2 1 .0 0 V o lu me (s mp /jam ) Waktu 12 15 18 21 24 1 6 .0 0 - 1 7 .0 0 1 6 .1 0 - 1 7 .1 0 1 6 .2 0 - 1 7 .2 0 1 6 .3 0 - 1 7 .3 0 1 6 .4 0 - 1 7 .4 0 1 6 .5 0 - 1 7 .5 0 1 7 .0 0 - 1 8 .0 0 17 .1 0 - 1 8.1 0 1 7 .2 0 - 1 8 .2 0 1 7 .3 0 - 1 8 .3 0 1 7 .4 0 - 1 8 .4 0 1 7 .5 0 - 1 8 .5 0 1 8 .0 0 - 1 9 .0 0 1 8 .1 0 - 1 9 .1 0 18 .2 0 - 1 9.2 0 1 8 .3 0 - 1 9 .3 0 1 8 .4 0 - 1 9 .4 0 18 .5 0 - 1 9.5 0 1 9 .0 0 - 2 0 .0 0 1 9 .1 0 - 2 0 .1 0 1 9 .2 0 - 2 0 .2 0 1 9 .3 0 - 2 0 .3 0 1 9 .4 0 - 2 0 .4 0 1 9 .5 0 - 2 0 .5 0
20 .0 0 - 2 1.0 0
Kecep at an Rat a- R at a (k m/ jam) Waktu
Gambar 9. Grafik Fluktuasi Kecepatan Rata-Rata Saat U-Turn Ditutup
Dari Gambar 8, dapat dilihat bahwa kecepatan rata-rata tertinggi saat u-turn beroperasi terjadi pada 16.00 – 17.00  WITA,  yaitu  sebesar 22,50  km/jam. Sedangkan  dari  Gambar  9,  dapat  dilihat bahwa kecepatan rata-rata tertinggi saat u-turn ditutup terjadi pada 19.40 – 20.40 WITA, yaitu sebesar 48,39 km/jam.

## Data Tundaan
Grafik  rata-rata  tundaan  dapat  dilihat  pada  Gambar  10,  sedangkan  grafik  rata-rata  waktu tundaan dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 10. Grafik Fluktuasi Rata-Rata Jumlah Mobil yang Mengalami Tundaan Saat U-Turn Beroperasi Secara Normal
Gambar 11. Grafik Fluktuasi Rata-Rata Waktu Tundaan Saat U-Turn Beroperasi Secara Normal
Dari Gambar  10, dapat dilihat bahwa jumlah rata-rata tundaan tertinggi yaitu 15 mobil yang terjadi pada pada pukul 16.30 – 17.30 WITA. Sedangkan dari Gambar 11, dapat dilihat bahwa waktu tundaan rata-rata tertinggi yaitu 33,33 detik yang terjadi pada pukul 16.10 – 17.10 WITA.
Model Hubungan Karakteristik yang Terpengaruh oleh U-Turn Bentuk persamaan dan interpretasi korelasi dari masing-masing persamaan saat u-turn beroperasi dapat dilihat pada Tabel 2.
45 46 47 48 49 1 6 .0 0 - 1 7 .0 0
1 6 .1 0 - 1 7 .1 0
1 6 .2 0 - 1 7 .2 0
1 6 .3 0 - 1 7 .3 0
1 6 .4 0 - 1 7 .4 0
1 6 .5 0 - 1 7 .5 0 17 .0 0 - 1 8.0 0 1 7 .1 0 - 1 8 .1 0
1 7 .2 0 - 1 8 .2 0
1 7 .3 0 - 1 8 .3 0
1 7 .4 0 - 1 8 .4 0
1 7 .5 0 - 1 8 .5 0
1 8 .0 0 - 1 9 .0 0
1 8 .1 0 - 1 9 .1 0
1 8 .2 0 - 1 9 .2 0
1 8 .3 0 - 1 9 .3 0 18 .4 0 - 1 9.4 0
1 8 .5 0 - 1 9 .5 0 1 9 .0 0 - 2 0 .0 0 1 9 .1 0 - 2 0 .1 0 1 9 .2 0 - 2 0 .2 0 1 9 .3 0 - 2 0 .3 0 1 9 .4 0 - 2 0 .4 0 1 9 .5 0 - 2 0 .5 0 2 0 .0 0 - 2 1 .0 0 Kec ep at an R at a- Rat a (km /jam ) Waktu 8 10 12 14 16 1 6 .0 0 - 1 7 .0 0
16 .1 0 - 1 7.1 0
1 6 .2 0 - 1 7 .2 0 1 6 .3 0 - 1 7 .3 0
1 6 .4 0 - 1 7 .4 0 1 6 .5 0 - 1 7 .5 0 1 7 .0 0 - 1 8 .0 0
1 7 .1 0 - 1 8 .1 0 17 .2 0 - 1 8.2 0 1 7 .3 0 - 1 8 .3 0 1 7 .4 0 - 1 8 .4 0 1 7 .5 0 - 1 8 .5 0
1 8 .0 0 - 1 9 .0 0 1 8 .1 0 - 1 9 .1 0 1 8 .2 0 - 1 9 .2 0 18 .3 0 - 1 9.3 0 1 8 .4 0 - 1 9 .4 0 1 8 .5 0 - 1 9 .5 0 1 9 .0 0 - 2 0 .0 0 1 9 .1 0 - 2 0 .1 0 1 9 .2 0 - 2 0 .2 0 1 9 .3 0 - 2 0 .3 0 1 9 .4 0 - 2 0 .4 0 1 9 .5 0 - 2 0 .5 0 2 0 .0 0 - 2 1 .0 0 R at a- R at a Ju ml ah M o bi l y ang M en gal ami T u n d aan Waktu 20 23 26 29 32 35 1 6 .0 0 - 1 7 .0 0 1 6 .1 0 - 1 7 .1 0 1 6 .2 0 - 1 7 .2 0 1 6 .3 0 - 1 7 .3 0 1 6 .4 0 - 1 7 .4 0 1 6 .5 0 - 1 7 .5 0 1 7 .0 0 - 1 8 .0 0 1 7 .1 0 - 1 8 .1 0 1 7 .2 0 - 1 8 .2 0 1 7 .3 0 - 1 8 .3 0 1 7 .4 0 - 1 8 .4 0 1 7 .5 0 - 1 8 .5 0 1 8 .0 0 - 1 9 .0 0 1 8 .1 0 - 1 9 .1 0 1 8 .2 0 - 1 9 .2 0 1 8 .3 0 - 1 9 .3 0 1 8 .4 0 - 1 9 .4 0 1 8 .5 0 - 1 9 .5 0 1 9 .0 0 - 2 0 .0 0 1 9 .1 0 - 2 0 .1 0 1 9 .2 0 - 2 0 .2 0 1 9 .3 0 - 2 0 .3 0
1 9 .4 0 - 2 0 .4 0
1 9 .5 0 - 2 0 .5 0 2 0 .0 0 - 2 1 .0 0 Rat a- Rat a W ak tu Tu n d aan ( D et ik )
Waktu
Tabel 2. Persamaan Model Hubungan Karakteristik yang Terpengaruh Oleh U-Turn Hubungan Model Persamaan R Keterangan Greenshields y = 34,1 - 0,2086.x 0,9227 Sangat Kuat Greenberg y = 90,644 - 16,75ln(x) 0,9267 Sangat Kuat Underwood y = 45,413e -0,012x 0,9341 Sangat Kuat
Sumber: Hasil Analisis (2022)
Persamaan  yang  terbentuk  pada  Tabel  2  dapat  digambarkan  dalam  bentuk  grafik  hubungan antara karakteristik arus lalu lintas yang dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Grafik Hubungan Antara Karakter Arus Lalu Lintas yang Terpengaruh Oleh U-Turn
Dari  Gambar  12,  dapat  dilihat  bahwa  ketiga  model  membentuk  garis  yang  cenderung  sama terutama pada kondisi nilai volume maksimum (F C ). Perbandingan nilai karakteristik arus lalu lintas dari setiap model dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Nilai Karakteristik Arus Lalu Lintas yang Terpengaruh Oleh U-Turn
Karakteristik Model Greenshields Greenberg Underwood S f (km/jam) 34,100 ~ 167,781 45,413 S m (km/jam) 17,05 16,75 16,707 D J (smp/km) 163,471 223,986 ~ 600 D m (smp/km) 81,735 82,4 83,333 F c (smp/jam) 1393,588 1380,195 1392,209 Koefisien Korelasi 0,9227 0,9267 0,9341 Sumber: Hasil Analisis (2022)
0 500 1000 1500 0 400 800 1200 1600 F (s mp /jam ) D (smp/km) 0 45 90 135 180 0 200 400 600 800 1000 S (km /jam ) D (smp/km) 0 70 140 210 280 350 0 500 1000 1500 S (km /jam ) F (smp/jam) Greeenshields Greenberg Underwood
Dari Tabel 3, dapat dilihat bahwa ketiga model memperlihatkan hubungan yang sangat kuat (r >  0,9)  antara  kecepatan  (S)  dan  kepadatan  (D).  Apabila  ditinjau  berdasarkan  kerealistisan  nilai kepadatan yang terjadi pada saat kondisi kecepatan (≈ 0), maka model Underwood lebih baik untuk menggambarkan kondisi sebenarnya pada tipe jalan 2/1D.
Model Hubungan Karakteristik yang Tidak Terpengaruh oleh U-Turn Bentuk persamaan dan interpretasi korelasi dari masing-masing persamaan saat u-turn ditutup dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Persamaan Model Hubungan Karakteristik yang Tidak Terpengaruh Oleh U-Turn Hubungan Model Persamaan r Keterangan Greenshields y = 52,767 – 1,521.x 0,8821 Mendekati Sangat Kuat Greenberg y = 66,336 – 5,326ln(x) 0,8745 Mendekati Sangat Kuat Underwood y = 53,091e -0,003x 0,8816 Mendekati Sangat Kuat Sumber: Hasil Analisis (2022)
Persamaan  yang  terbentuk  pada  Tabel  4  dapat  digambarkan  dalam  bentuk  grafik  hubungan antara karakteristik arus lalu lintas yang dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Grafik Hubungan Antara Karakter Arus Lalu Lintas yang Tidak Terpengaruh Oleh U- Turn
Perbandingan nilai karakteristik arus lalu lintas dari setiap model dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Nilai Karakteristik Arus Lalu Lintas yang Tidak Terpengaruh Oleh U-Turn
Karakteristik Model Greenshields Greenberg Underwood S f (km/jam) 52,767 ~ 90,862 53,091 S m (km/jam) 26,383 5,326 19,531 D J (smp/km) 346,944
256779,996 ~ 2500 0 275000 550000 0 100000 200000 300000 F (s mp /jam ) D (smp/km) 0 20 40 60 80 100 0 100000 200000 300000 S (km /jam ) D (smp/km) 0 50 100 150 0 62500 125000 S (km /jam ) F (smp/jam) Greeenshields Greenberg Underwood
Karakteristik Model Greenshields Greenberg Underwood D m (smp/km) 173,472 94464,081 311 F c (smp/jam) 4576,795 503082,278 6072,376 Koefisien Korelasi 0,8821 0,8745 0,8816
Sumber: Hasil Analisis (2022)
Dari  Tabel  5,  dapat  dilihat  bahwa  ketiga  model  memperlihatkan  hubungan  yang  mendekati sangat  kuat  (r  >  0,8)  antara  kecepatan  (S)  dan  kepadatan  (D).  Apabila  ditinjau  berdasarkan kerealistisan nilai kepadatan yang terjadi pada saat kondisi kecepatan (≈ 0), maka model Greenshields lebih baik untuk menggambarkan kondisi sebenarnya pada tipe jalan 2/1D.
Pengaruh U-Turn Terhadap Kinerja Lalu Lintas
Dari  analisis  sebelumnya,  dipilih  model  yang  tepat  untuk  menggambarkan  hubungan karakteristik arus lalu lintas pada lokasi penelitian. Pada masing-masing kondisi, dipilih satu model dimana model tersebut memiliki koefisien korelasi yang memperlihatkan hubungan paling kuat dan nilai  x  paling  realistis.  Model  hubungan  karakteristik  yang  dipilih  harus  memiliki  nilai  koefisien korelasi > 0,7.
Dengan mempertimbangkan tipe jalan 2/1D dengan lebar jalan 8,25 m, maka model yang paling relevan saat u-turn beroperasi secara normal adalah model Underwood , sedangkan model yang paling relevan  saat u- turn  ditutup  adalah  model Greenshields .  Pengaruh u-turn terhadap  kinerja  lalu  lintas dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengaruh U-Turn Terhadap Kinerja Lalu Lintas
Karakteristik Kondisi
Persentase Penurunan/Kenaikan
Akibat Pengaruh
U-Turn Tidak Terpengaruh U-Turn (Model Greenshields )
Terpengaruh U-Turn
(Model Underwood ) S f (km/jam) 52,767 45,413 (-) 13,94% S m (km/jam) 26,383 16,707 (-) 36,68% D J (smp/km) 346,944 ~ 600 (+) 72,94% D m (smp/km) 173,472 83,333 (-) 51,96% F c (smp/jam) 4576,795 1392,209 (-) 69,58% Koefisien Korelasi 0,8821 0,9341 (+) 5,90% Sumber: Hasil Analisis (2022)
Dari Tabel 6, dapat dilihat bahwa saat terpengaruh oleh u-turn nilai S m mengalami penurunan sebesar  36,68%  dan  nilai  F C mengalami  penurunan  sebesar  69,58%.  Koefisien  korelasi  saat u-turn beroperasi secara normal menggambarkan hubungan yang sangat kuat, sedangkan koefisien korelasi saat u-turn ditutup menggambarkan hubungan yang mendekati sangat kuat.
Hasil dari model terpilih pada Tabel 6 dapat digambarkan dalam bentuk grafik hubungan antara karakteristik arus lalu lintas yang dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Grafik Hubungan Antara Karakter Arus Lalu Lintas pada Masing-Masing Kondisi dengan Model Terpilih
Pengaruh U-Turn Terhadap Derajat Kejenuhan Pengaruh  keberadaan u-turn juga  dapat  ditinjau  melalui  hubungan  antara  derajat  kejenuhan dengan volume putar balik yang dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Hubungan Antara DS dan Volume Putar Balik
Dari Gambar 15, dapat dilihat adanya kecenderungan bahwa semakin besar volume putar balik, maka nilai derajat kejenuhan akan meningkat dan menurunkan ITP. Namun hubungan antara derajat kejenuhan  dan  volume  putar  balik  tidak  dapat  digambarkan  dalam  sebuah  model  persamaan dikarenakan  nilai  yang  didapatkan  memperlihatkan  hubungan  yang  sangat  rendah  sehingga  tidak didapatkan pengaruh yang signifikan. Terdapat beberapa faktor yang mengakibatkan kondisi tersebut dimana  ITP  tidak  hanya  dipengaruhi  oleh  faktor  volume  putar  balik,  tetapi  juga  didominasi  oleh faktor pengaruh lainnya.
0 1250 2500 3750 5000 0 400 800 1200 1600 F (s mp /jam ) D (smp/km) Ada U-Turn Tidak Ada U-Turn 0 20 40 60 0 200 400 600 800 1000 S (km /jam ) D (smp/km) 0 20 40 60 0 2500 5000 S (k m/ jam) F (smp/jam) y = 0,8924e 0,0001x R² = 0,1308 0,80 0,90 1,00 1,10 600 800 1000 1200 1400 D er aja t Kej en u h an
Volume Putar Balik (smp/jam)

## SIMPULAN
Dari hasil analisis dengan batasan jumlah volume yang melakukan putar balik sebesar 33,24% - 48,72% dari total volume lalu lintas, dapat disimpulkan bahwa model hubungan karakteristik yang dipilih saat u-turn ditutup adalah model Greenshields dengan S m sebesar 26,383 km/jam dan F C sebesar 4576,795 smp/jam. Saat u-turn beroperasi secara normal, model hubungan karakteristik yang dipilih adalah model Underwood dengan S m sebesar 16,707 km/jam dan F C sebesar 1392,209 smp/jam. Saat  terpengaruh  oleh u-turn, nilai  S m mengalami  penurunan  sebesar  36,68%  dan  nilai  F C mengalami  penururan  sebesar  69,58%.  Saat  tidak  terpengaruh  oleh u-turn, didapatkan  koefisien korelasi  sebesar  0,8821  yang  menunjukkan  hubungan  mendekati  sangat  kuat.  Sedangkan  saat terpengaruh oleh u-turn, didapatkan koefisien korelasi sebesar 0,9341 yang menunjukkan hubungan sangat kuat.
Secara umum, hubungan antara derajat kejenuhan dan volume memperlihatkan indikasi bahwa banyaknya  kendaraan  yang  melakukan  gerakan  putar  balik  akan  mempengaruhi  nilai  derajat kejenuhan.  Namun,  untuk  memperlihatkan  hubungan  tersebut  diperlukan  penelitian  lebih  lanjut. Pengaruh u-turn mungkin akan  lebih  terlihat  apabila  juga  ditinjau  dari  sisi yang lain  (kondisi  arus merger ).

## DAFTAR PUSTAKA
Dharmawan, Weka Indra dan Oktarina, Devi. 2013. Kajian Putar Balik ( U-Turn ) Terhadap Kemacetan Ruas Jalan  di  Perkotaan (Studi  Kasus  Ruas  Jalan  Teuku Umar  dan  Jalan  ZA. Pagar  Alam  Kota  Bandar Lampung). Konferensi Nasional Teknik Sipil 7 (KoNTekS 7) , 247T, 189-196.
Direktorat Jenderal Bina Marga. 1990. Tata Cara Perencanaan Pemisah Nomor 014/T/BNKT/1990. Jakarta:
Direktorat Pembinaan Jalan Kota.
Direktorat Jenderal Bina Marga. 1992. Tata Cara Perencanaan Persimpangan Sebidang Jalan Perkotaan Nomor 01/T/BNKT/1992. Jakarta: Direktorat Pembinaan Jalan Kota.
Direktorat Jenderal Bina Marga. 1997. Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI). Jakarta: Direktorat Bina Jalan Kota.
Direktorat  Jenderal  Bina  Marga.  2005.  Pedoman  Perencanaan  Putaran  Balik (U-Turn) .  Jakarta:  Departemen Pekerjaan Umum.
Direktorat  Jenderal  Bina  Marga.  2014.  Pedoman Kapasitas  Jalan  Indonesia  (PKJI).  Jakarta:  Kementerian Pekerjaan Umum.
Gamran,  Ririn,  Freddy  Jansen,  dan  M.  J.  Paransa.  2015.  Analisa  Perbandingan  Perhitungan  Kapasitas Menggunakan  Metode  Greenshields,  Greenberg,  dan  Underwood  Terhadap  Perhitungan  Kapasitas Menggunakan Metode MKJI 1997. Jurnal Sipil Statik , 3(7). Google  Inc .  2021. Google  Maps :  Peta  Lokasi  Jalan  Ahmad  Yani  Km.  35  Banjarbaru,  http://maps.google.com. Diakses pada 23 Desember 2021 pukul 20.30. Halim, Syifaa Hafidhoh. 2021. Kajian Putar Balik ( U-Turn ) Terhadap Kinerja Arus Lalu Lintas (Studi Kasus Jl. Ibrahim Adje Kota Bandung). Jurnal Media Teknologi , 7(2), 109-124.
Kasan, Muhammad, Mashuri, dan Hilda Listiawati. 2005. Pengaruh U-Turn Terhadap Karakteristik Arus Lalu Lintas di Ruas Jalan Kota Palu (Studi Kasus Jl. Moh. Yamin Palu). SMARTek , 3(3), 146-159.
Kasturi,  Zul.  2017. Operational  Delay  at  a  U-Turn  Facilities  from  Two  Locations  in  Bandung .  Bandung:  Institut Teknologi Bandung (ITB).
Menteri  Perhubungan.  2015.  Peraturan  Menteri  Perhubungan  Republik  Indonesia  Nomor  PM  96  Tentang Pedoman Pelaksanaan Kegiatan Manajemen dan Rekayasa Lalu Lintas. Jakarta: Menteri Perhubungan Republik Indonesia.
Radam, Iphan Fitrian. 2008. Bahan Ajar: Rekayasa Lalu Lintas. Banjarmasin: Universitas Lambung Mangkurat
Press .
Radam, Iphan Fitrian, Mulyono, Agus T., dan Setiadji, Bagus H. 2015. Influence of Service Factors in the Model of Public Transport Mode: a Banjarmasin – Banjarbaru Route Case Study . International Journal for Traffic and Transport Engineering , 5(2), 108-119.
Republik Indonesia. 2006. Peraturan Pemerintah Nomor 34 Tentang Jalan. Semarang.
Risdiyanto.  2014.  Rekayasa  dan  Manajemen  Lalu  Lintas:  Teori  dan  Aplikasi.  Yogyakarta:  PT  Leutika Nouvalitera.
Utami, Yuwita Tri, Ariyadi, Teddy, dan Mayuni, Siti. 2018. Kajian Putar Balik ( U-Turn ) Terhadap Arus Lalu Lintas (Studi Kasus: Jalan Gajah Mada Pontianak). JeLAST: Jurnal PWK, Laut, Sipil, Tambang , 5(2), 1- 12.