Pengaruh Kebijakan ““4 in 1”” terhadap Kinerja Persimpangan Jl Dr. Djunjunan – Tol Pasteur dengan Menggunakan Simulasi Mikro
Andrean Maulana
Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, ITENAS, Bandung Email: andreanmaulana@itenas.ac.id

## ABSTRAK
Kebijakan “4 in 1” diterapkan sebagai salah satu solusi untuk permasalahan kemacetan di kota Bandung. Adapun tujuan dari penerapan kebijakan “4 in 1” adalah meningkatkan kinerja persimpangan Tol Pasteur –  Jl.  Dr  Djunjunan  atau  Simpang  Pasteur.  Untuk  analisis  kinerja  Simpang  Pasteur,  digunakan  model simulasi mikro dengan perangkat Paramics. Analisis dilakukan terhadap dua kondisi yaitu kondisi dengan kebijakan “4 in 1” dan kondisi tanpa kebijakan “4 in 1”. Terjadi pengurangan panjang antrian maksimum sebesar 148,79 meter dan tundaan rata-rata simpang sebesar 7,6 detik. Lalu, dilakukan pengubahan waktu sinyal untuk meningkatkan kinerja simpang Pasteur . Waktu siklus yang didapat sebesar 52 detik, dengan rincian waktu hijau fase satu dan dua sebesar 15 detik dan fase tiga sebesar 14 detik. Dengan waktu siklus terbaik ini dapat menghasilkan pengurangan panjang antrian maksimum sebesar 239 meter dan tundaan rata-rata simpang sebesar 46 detik.
Kata kunci : simulasi, mikro, antrian, tundaan, sinyal

## ABSTRACT
Bandung city government recently applied “4 in 1” strategy as one of city's traffic management strategies to resolve traffic congestion that occurs at many city's main streets. By applying that rule, hopefully it will reduces, even eliminates traffic congestion that usually occurs at Dr. Djunjunan street during peak hours. Since the program prohibits any passenger cars that carry less than 4 passengers to cross Dr. Djunjunan street, it will affects every street at Pasteur signalized intersection and the intersection itself. Therefore, this  study  was  conducted  to  analyze  Pasteur  signalized  intersection's  performance  before  and  after  the application of “4 in 1” strategy. The analysis was conducted using micro-simulation model that generated from Paramics software.The analysis was conducted in two condition, with or without “4 in 1” strategy. Results from analysis indicates that there will be 148,79 meter difference of maximum length of queue and 7,6 seconds difference of mean delay time between those two condition at Pasteur signalized intersection. The  analysis  also  conducted  by  changing  traffic  signal  timing  in  order  to  obtain  better  performance  of Pasteur signalized intersection. Results from analysis indicates that there will be 239 meter reduction of maximum length of queue and 46 second of mean delay time..
Keywords : simulation, micro, queue, delay, signal.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  persimpangan  yang  sering  dilewati  kendaraan  ketika  menuju  kota  Bandung  adalah persimpangan  Simpang  Pasteur.  Simpang  Pasteur  adalah  persimpangan  empat  lengan  yang menghubungkan Jl. Dr. Djunjunan, Tol Pasteur, Jl. Surya Sumantri dan Jl. Gunung Batu. Kemacetan sering terjadi pada keempat lengan persimpangan, terutama Jl Dr Junjunan. Ini disebabkan adanya arus kendaraan melebihi kapasitas jalan yang berasal dari Jakarta melalui Tol Pasteur.  Apalagi ketika akhir pekan atau hari libur tiba, kendaraan dengan nomor plat B selalu siap untuk mendatangi kota Bandung. Lebih lagi setelah ada akses Jalan Tol Cipularang, semakin banyak turis domestik yang berkunjung ke kota Bandung.
Dengan melihat kondisi seperti yang telah diuraikan, baru-baru ini pemerintah menerapkan kebijakan “4 in 1”,  yaitu kebijakan agar kendaraan beroda empat atau lebih yang melintasi wajib diisi oleh empat orang atau lebih pada hari Sabtu  (jam  09.00 – 13.00). Kebijakan ini menimbulkan opini pro dan kontra. Ada  yang  menilai  positif  kebijakan  ini,  dengan  alasan  dapat  mengurangi  volume  kendaraan,  namun, adapula yang menilai negatif kebijakan ini, dengan alasan sistem jaringan jalan dan sarana transportasi publik  di  kota  Bandung  belum  mampu  menampung  pergerakan  yang  hilang  di  ruas  yang  akan diberlakukan kebijakan “4 in 1” .
Dalam jangka pendek, penelitian ditujukan untuk melihat dampak kebijakan “4 in 1” terhadap kinerja simpang Pasteur di sekitar simpang yang ada. Analisis kinerja dilakukan dengan simulasi mikro. Melalui simulasi  mikro,analisis  kinerja  simpang  yang  bersifat  jenuh  dapat  dilakukan.  Simpang  yang  bersifat jenuh  memiliki  nilai  arus  hampir  mendekati  kapasitas  yang  ada.  Analisis  kinerja  dilakukan  untuk melihat parameter kinerja simpang berupa angka henti, tundaan dan panjang antrian, lalu mendapatkan skenario  terbaik  untuk  penanganan  permasalahan  tersebut.  Dengan  demikian,  dapat  diketahui penanganan yang perlu dilakukan agar simpang Pasteur ini dapat bekerja secara optimal agar kapasitas dapat menampung seluruh pergerakan yang ada.
Alat  bantu  yang  digunakan  dalan  analisis  kinerja  dengan  simulasi  mikro  adalah Paramics .  Model Paramics mengatur  percepatan,  lokasi,  celah  yang  diperlukan,  jalan  ke  kanan  dan  target  lajur  setiap kendaraan.  Dalam Paramics ,  kegiatan  setiap  individu  kendaraan  dipengaruhi  oleh  sekelilingnya (geometrik, kontrol dan kendaraan lain) dan mempengaruhi keputusan kendaraan lain. Paramics dapat digunakan untuk mensimulasikan dampak dari sinyal lampu lalu lintas, pergerakan semua kendaraan melalui jaringan, menghasilkan gambaran arus secara visual dan kepadatan lalu lintas setiap lajur.
Model Paramics dikembangkan berdarkan penelitian yang dikembangkan oleh Hanz-Thomas Fritzsche [1] . Dalam model car following , hal yang menjadi dasar adalah nilai target jarak antar kendaran, atau headway .  Setiap  kendaraan  dalam  simulasi Paramics memiliki  target headway sebesar ℎ .  Biasanya nilainya dianggap satu, walaupun angka ini dapat diubah. Dengan adanya model car following , terdapat tiga  ragam following ,  yaitu  pengereman,  percepatan  dan  penjelajahan.  Pada  setiap  ragam following , konsep algoritma di atas dipakai sebagai acuan.
Keakuratan  data  yang  dimasukan  ke  dalam  model  akan  mempengaruhi  keluaran  dari  model  yang diharapkan. Data masukan yang dibutuhkan ada empat jenis, yaitu demand perjalanan, data kendaraan, jaringan dan geometrik, dan sistem kendali lalu lintas. Berikut adalah uraian tentang data masukan yang dibutuhkan, yaitu: 1. Demand perjalanan dalam model simulasi mikro berupa data asal-tujuan.
2. Data kendaraan dalam model simulasi mikro berupa kondisi fisik (dimensi, jenis kendaraan, berat dan  faktor  satuan  mobil  penumpang),  kinematika  (percepatan,  perlambatan,  kecepatan  dan  faktor perilaku) dan pembebanan (proporsi asal-tujuan dan familiarity).
3. Data jaringan dan geometrik dalam model simulasi berupa penggambaran node dan link berdasarkan kondisi lapangan.
4. Sistem kendali lalu lintas dapat berupa sinyal lalu lintas ataupun jalinan.
Analisis yang dilakukan oleh Paramics menghasilkan keluaran berupa panjang antrian, demand, waktu perjalanan, tingkat kinerja ( Level of Service ) persimpangan, turning movements dan kinerja ruas (waktu tunda, kerapatan, banyaknya kendaraan, arus, angka henti, kecepatan, waktu henti). Tahapan terakhir dalam pemodelan adalah kalibrasi dan validasi model. Kalibrasi dan validasi adalah bagian terpenting adalam simulasi, karena tingkat kebenaran model akan diuji.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pemodelan Jaringan Jalan
Pemodelan menggunakan simulasi mikro dengan bantuan Paramics. Langkah pertama yang dilakukan adalah penggambaran jaringan jalan. Model dibuat dengan menggambar node dan link sesuai dengan susunan geometrik peta kota Bandung yang ada seperti tertera pada Gambar 1 .
Gambar 1. Model jaringan jalan Simpang Pasteur
Selanjutnya,  pemodelan  dilanjutkan  dengan  menentukan  jumlah  lajur.  Penentuan  lajur  dalam  model berdasarkan kondisi yang terjadi di lapangan. Jarak antar kendaraan harus diperhatikan agar tidak terjadi tabrakan antara kendaraan. Apalagi untuk sepeda motor, karena perilaku sepeda motor dalam bergerak tidak mengikuti lajur yang ada. Dalam Paramics, kendaraan bergerak berdasarkan lajur. Satu lajur hanya bisa diisi oleh satu kendaraan, baik itu sepeda motor, sedan ataupun kendaraan lainnya. Untuk setiap lengan persimpangan, penentuan lajur ditentukan berdasarkan kondisi lajur yang terjadi di lapangan.

## 2.2 Pengaturan Prioritas Pergerakan
Pemodelan  dilanjutkan  dengan  mengatur  arah  pergerakan  setiap  ruas  jalan.  Adapun  arah  pergerakan setiap  lajur  didapatkan  dari  hasil  pengamatan  lapangan.  Hal  yang  perlu  diperhatikan  adalah kemungkinan adanya salah arah pergerakan dari jalan yang berdekatan. Oleh karena itu, digunakanlah fungsi  prioritas  dalam  pergerakan.  Dalam software Paramics,  terdapat  empat  prioritas  pergerakan ( Gambar 2 ), yaitu:
1. Barred, artinya tidak ada kendaraan yang bisa bergerak melewati tanda ini.
2. Minor, artinya pergerakan terlawan oleh lebih dari satu arus dan arus minor selalu memprioritaskan arus major dan medium.
3. Medium, artinya pergerakan terlawan oleh lebih dari satu arus, arus medium selalu memprioritaskan arus major, namun selalu diprioritaskan dibandingkan arus minor 4. Major, artinya pergerakan yang tidak terlawan dan semua arus harus memprioritaskan pergerakan ini.
Gambar 2. Contoh pengaturan pergerakan

## 2.3 Pengaturan Perilaku Kendaraan
Pengaturan jenis dan perilaku kendaraan dijelaskan sbb.:
1. Kondisi Fisik adalah pengaturan dimensi (panjang, tinggi dan lebar) kendaraan, berat (ton), okupansi, faktor satuan mobil penumpang (smp) dan tipe kendaraan. Data ini didapatkan dari spesfikasi pabrik.
2. Kinematika  adalah  pengaturan  tentang acceleration (percepatan), deceleration (perlambatan) kendaraan, kecepatan kendaraan dan faktor behavioural (perilaku) yang meliputi nilai mean target headway factor , mean driver reaction factor dan driver perception reaction time . 3. Pembebanan  adalah  pengaturan  tentang  jumlah  dari  tipe  kendaraan,  nilai familiarity (nilai  yang menggambarkan  tingkat  ‘kenal’  jenis  kendaraan  ini  terhadap  jalan  di  sekitarnya)  dan  penentuan matriks yang digunakan sebagai bangkitan-tarikan tipe kendaraan.

## 2.4 Penentuan Zonasi Perjalanan
Penentuan  zona  sebagai  asal  dan  tujuan  perjalanan  setiap  kendaraan.  Data  masukan  untuk  asal  dan tujuan didapatkan dari survai lapangan. Data arus lepas lalu lintas yang didapatkan dari survai lapangan merupakan arus lepas yang berasal dari setiap pendekat yang ada. Jarak zona terhadap pendekat yang tidak  terlalu  jauh  menjadi  alasan  arus  lepas  pendekat  bisa  dijadikan  sebagai  asal  dan  tujuan.  Berikut input data asal tujuan untuk setiap zona digunakan pada model berdasarkan manual Paramics ( Gambar 3 ) [2] .
Gambar 3. Input Data Asal Tujuan pada model
Dalam permodelan ini, digunakan cara fixed times , dengan menetapkan waktu sinyal yang didapatkan dari pengamatan lapangan. Setelah itu, masukan data waktu sinyal tersebut dalam software Paramics sesuai dengan kondisi yang lapangan ( Gambar 4 ).
Gambar 4. Waktu operasi sinyal lalu lintas per fase

## 2.6 Kalibrasi dan Validasi Model
Kalibrasi dan validasi dilakukan setelah model selesai dibuat mengacu kepada penelitian yang dilakukan oleh  Mc  Nally  (2002) [3] ,  Aldazaba (2004) [4] dan  Oketch  (2005) [5] .  Kalibrasi  matriks  asal-tujuan tidak dilakukan dalam penelitian ini. Tahapan kalibrasi yang dilakukan adalah kalibrasi elemen jaringan dan  kalibrasi  parameter  perilaku  pengendara  dan  rute.  Berikut  adalah  uraian  tentang  dua  tahapan kalibrasi yang dilakukan:

## 1. Kalibrasi Elemen Jaringan
Sebelum dilakukan kalibrasi ini, biasanya terjadi perilaku lalu lintas dan panjang antrian yang tidak wajar  atau  terjadinya gridlock (kemacetan  yang  tidak  terurai).  Oleh  karena  itu,  dengan  adanya kalibrasi  ini  akan  mengatasi  permasalahan  seperti  di  atas.  Kalibrasi  elemen  jaringan  biasanya meliputi:
 Pengaturan jumlah lajur.
 Pengaturan jarak signpost.
 Pengaturan kerb dan stopline.
 Penerapan batasan kecepatan.
 Penerapan batasan jenis kendaraan yang lewat.
 Pengecekan ulang terhadap belokan dan prioritas.
 Hindari pergantian lajur di tempat-tempat tertentu.
2. Kalibrasi Parameter Perilaku Pengendara dan Rute
Dalam  kalibrasi  ini,  dilakukan  pengaturan  beberapa  parameter  berdasarkan  studi  pustaka  dan pengalaman. Berikut perubahan parameter yang dilakukan ( Tabel 1 ).
Tabel 1. Perubahan Parameter Perilaku Kendaraan dalam Kalibrasi
Parameter Nilai Setelah Kalibrasi Mean Target Headway 0,625 Driver Reaction Time 0,415 Time Steps 3,00 Speed Memory 4,50
Validasi model dilakukan dengan membandingkan nilai waktu tempuh rute tertentu, panjang antrian dan perjalanan arus lalu lintas antar zona yang terjadi. Untuk validasi arus lalu lintas, dihitung untuk setiap lengan  Simpang  Pasteur  dan  beberapa  ruas  jalan  tertentu.  Indikator  yang  digunakan  untuk  menilai berdasarkan statistik GEH. Variasi nilai GEH memberikan indikasi sebagai berikut.
 GEH < 5 :   arus dinilai cocok,
 5<GEH<10  :   arus perlu ditinjau ulang,
105 detik 2 2 75 detik 2 2 45 detik 2 2 Fase 1 Fase 2
Fase 3
 10<GEH :   arus dinilai tidak cocok.
Arus dinilai cocok berarti kondisi arus pada model merepresentasikan arus yang terjadi pada lapangan. Lalu,  arus  perlu  ditinjau  ulang  berarti  kondisi  arus  pada  model  perlu  ditinjau  ulang  kembali  agar merepresentasikan arus yang terjadi pada lapangan, dan terakhir, arus dinilai tidak cocok berarti kondisi arus  pada  model  tidak  merepresentasikan  arus  yang  terjadi  pada  lapangan.  Pada Tabel  2 berikut ditunjukkan  hasil validasi arus lalu lintas yang ada menggunakan persamaan statistik GEH.
Tabel 2. Validasi Arus Lepas Lengan Simpang Pasteur
Pendekat/Lengan Model (kend) Lapangan (kend) Nilai GEH Jl.Surya Sumantri 712 602 4,29 Jl. Gunung Batu 2.529 2.281 5,06 Jl. Dr. Djunjunan 3.462 3.145 5,5 Tol Pasteur 1.415 1.213 5,57
Arus  lalu  lintas  yang  digunakan  untuk  validasi  adalah  arus  yang  mampu  dilepas  oleh  setiap  lengan persimpangan. Tiga lengan persimpangan dinilai perlu ditinjau ulang. Begitupun untuk beberapa ruas jalan  tertentu.  Setelah  ditinjau  ulang  dengan  melakukan  kalibrasi  jaringan  ulang,  ketiga  lengan persimpangan ini dinilai cukup merepresentasikan keadaan lapangan, lalu untuk perbandingan panjang antrian dilakukan untuk lengan barat dan timur Simpang Pasteur.
Tabel 3. Validasi Panjang Antrian Pendekat Panjang Antrian Maks Model [m] Panjang Antrian Maks Lapangan [m] Jl. Dr. Djundjunan 260,9 166,2 Tol Pasteur 293,72 252 Jl. Gunung Batu 243,98 220,1
Lalu validasi berikutnya dilakukan terhadap panjang antrian( Tabel 3 ).. Untuk lengan barat, Tol Pasteur, memiliki perbedaan panjang antrian maksimum antara model dan lapangan sebesar 41,72 meter atau sekitar 17% dari panjang antrian pada lapangan.  Lalu, untuk lengan selatan, Jl. Gunung Batu, memiliki perbedaan panjang antrian maksimum antara model dan lapangan sebesar 23,88 mete atau sekitar 11% dari  panjang  antrian  pada  lapangan,  dan  untuk  lengan  timur,  Jl.  Dr  Djunjunan,  memiliki  perbedaan panjang antrian maksimum model dan lapangan sebesar 94,78 meter atau sekitar 57%.
Tabel 4. Validasi Waktu Tempuh pada Ruas Jalan Tertentu
Pendekat Lapangan [detik] Model [detik] Bagian Barat Jl. Dr. Djunjunan 7-8 11,1 Bagian Selatan Jl. Gunung Batu 5-6 5,5 Bagian Timur Tol Pasteur 9-10 14 Bagian Utara Jl. Surya Sumatri 4-5 5,4
Lalu, validasi berikutnya dilakukan pada waktu tempuh antar zona. Namun karena keterbatasan data, validasi waktu tempuh dilakukan terhadap ruas jalan yang dilalui kendaraan, bukan antar zona ( Tabel 4 ). Hanya pada pendekat Tol Pasteur yang memiliki perbedaan besar dalam waktu tempuh ruas jalan, yaitu sekitar 40% dari waktu tempuh lapangan pada ruas.
Dari ketiga ukuran validasi, yaitu panjang antrian, arus dan waktu tempuh, model memiliki nilai yang baik  hanya  dalam  validasi  arus.  Oleh  karena  itu,  model  dikatakan  cukup  valid  dan  analisis  untuk persimpangan dapat dilanjutkan dengan menggunakan model ini
3. ANALISIS KINERJA
Analisis akan dilakukan terhadap dua kondisi, yaitu kondisi kebijakan “4 in 1” dan kondisi tanpa “4 in 1”.  Melalui  analisis  ini  dapat  dilihat  pengaruh kebijakan  “4  in  1”  terhadap  kinerja  simpang  Pasteur. Berikut perbedaan panjang antrian untuk kedua kondisi.

## 3.1 Analisis Antrian
Perbedaan  panjang  antrian  yang  besar  terjadi  pada  pendekat  Tol  Pasteur  dan  Jl.  Gunung  Batu.  Pada pendekat  Tol  Pasteur,  terdapat  perbedaan  panjang  antrian  maksimum  sebesar  148,79  meter  dan perbedaan  panjang  antrian  rata-rata  sebesar  197  meter  yang  diakibatkan  adanya  perbedaan  arus  lalu lintas yang masuk ke pendekat Tol Pasteur. Namun perbedaan arus lalu lintas itu tidak diimbangi dengan kondisi kapasitas lajur yang tidak berbeda dalam dua kondisi. Ini berdampak pada semakin panjangnya antrian yang terjadi pada kondisi tidak diberlakukan kebijakan “4 in 1” ( Gambar 5 ).
Lalu, untuk pendekat Jl. Gunung Batu, terdapat penambahan panjang antrian maksimum sebesar 39,81 meter dan perbedaan panjang antrian rata-rata sebesar 33,43 meter saat kondisi “4 in 1”. Padahal baik arus lalu lintas ataupun kapasitas pada pendekat Jl Gunung Batu memiliki kondisi yang sama. Perbedaan ini terjadi karena arus yang berhasil dilepas oleh pendekat Tol Pasteur lebih besar saat kebijakan “4 in 1”. Hal ini mengakibatkan terjadinya antrian pada pendekat Jl Gunung Batu  Untuk kedua pendekat lainnya, yaitu Jl. Surya Sumantri dan Jl. Dr Djunjunan memiliki perbedaan panjang antrian maksimum sebesar 2,87 meter dan 2,8 meter dan perbedaan panjang antrian rata-rata sebesar 7,14 meter dan 0,73 meter ( Gambar 5 ).
Gambar 5. Perbedaan Panjang Antrian Antara Kondisi “4 in 1” dan Tanpa “4 in 1”

## 3.2 Analisis Tundaan
Parameter kinerja simpang lainnya adalah tundaan. Perbedaan tundaan yang besar terjadi pada pendekat Tol  Pasteur  ( Gambar  6 ).  Adapun  nilai  perbedaan  sebesar  60  detik.  Hal  ini  terjadi  akibat  adanya perbedaan  panjang  antrian  pula  pada  pendekat  ini.  Untuk  ketiga  pendekat  lainnya,  yaitu  Jl.  Surya Sumantri, Jl. Gunung Batu dan Jl. Dr. Djunjunan, memiliki perbedaan nilai tundaan sebesar 2 detik, 1 detik dan 12 detik. Lalu untuk perbedaan tundaan rata-rata untuk seluruh simpang ( 𝐷 ) didapatkan nilai sebesar 7,57 detik.
Gambar 6. Perbedaan Tundaan antara Kondisi “4 in 1” dan Tanpa “4 in 1”

## 3.3 Analisis Angka Henti
Parameter kinerja simpang lainnya adalah angka henti. Perbedaan angka henti yang terbesar kembali terjadi pada pendekat Tol Pasteur yaitu sebesar tiga kali ( Gambar 7 ). Ini sebanding dengan nilai panjang antrian  dan  tundaan  pada  pendekat  Tol  Pasteur.  Lalu  pada  pendekat  Jl.  Dr.  Djunjunan  memiliki perbedaan  nilai  angka  henti  sebesar  satu  kali.  Untuk  pendekat  Jl.  Surya  Sumantri  dan  pendekat  Jl. Gunung Batu memiliki perbedaan nilai angka henti sebesar dibawah satu kali.

## Gambar 7. Perbedaan Angka Henti antara Kondisi “4 in 1” dan Tanpa “4 in 1”

## 3.4. Analisis Perubahan Waktu Sinyal
Setelah  itu,  diajukan  usulan  pengubahan  waktu  siklus  saat  kebijakan  “4  in  1”  diberlakukan.  Untuk meningkatkan  kinerja  Simpang  Pasteur,  maka  akan  dilakukan  percobaan  untuk  mendapatkan  waktu siklus terbaik.
Pertama-tama  ditentukan  waktu  siklus  ( 𝑐 ),  selanjutnya  waktu  hijau  ( 𝑔 )  pada  masing-masing  fase. Pembagian waktu hijau setiap fase dilakukan berdasarkan nilai rasio arus ( Flow Rate , 𝐹𝑅 ) dan rasio fase ( Phase  Rate , 𝑃𝑅 )  yang  ada.  Rasio  arus  didapatkan  dari  perbandingan  arus  dan  arus  jenuh  ( Saturated Flow ) dan rasio fase didapatkan dari perbandingan fase dengan total fase. Berdasarkan nilai rasio fase, didapatkanlah  nilai  rasio  fase  (PR)  yang  digunakan  untuk  menentukan  waktu  hijau  untuk  setiap percobaan waktu siklus, sehingga dapat diperoleh nilai tundaan minimum.
Lalu, dengan menggunakan percobaan terhadap waktu siklus, dapat menemunkan nilai tundaan Jumlah waktu hilang ( Loss Time , 𝐿𝑇 ) yang digunakan adalah 8 detik. Pada Gambar 8 berikut ditunjukkan hasil percobaan terhadap waktu siklus yang telah dilakukan.

## Gambar 8. Tundaan Rata-Rata untuk Simpang vs Waktu Siklus
Dari grafik pada Gambar 8 di atas, dengan menggunakan persamaan polinomial tingkat dua, didapatkan waktu  siklus  terbaik  sebesar  52  detik  dengan  tundaan  rata-rata  sebesar  68  detik.  Pengubahan  waktu sinyal  ini  menghasilkan  kinerja  pada  lengan  Pasteur,  yaitu  panjang  antrian  maksimum  sebesar  207 meter, panjang antrian rata-rata sebesar 138,58 meter, tundaan maksimum sebesar 134 detik dan angka henti sebesar 2,14 per smp.

## 4. SIMPULAN
Perbedaan kinerja simpang Pasteur pada kondisi kebijakan “4 in 1” dengan kondisi tanpa kebijakan “4 in 1” adalah terjadinya pengurangan panjang antrian maksimum sebesar 148,79 meter dan tundaan rata- rata simpang sebesar 7,6 detik. Lalu, diusulkan skenario untuk meningkatkan kinerja simpang Pasteur saat kebijakan  “4 in 1” diterapkan  adalah optimasi nilai waktu siklus  dengan membuat nilai  tundaan minimum. Waktu siklus optimum yang didapat sebesar 52 detik, dengan rincian waktu hijau fase satu dan  dua  sebesar  15  detik  dan  fase  tiga  sebesar  14  detik    Dengan  waktu  siklus  terbaik  ini  dapat menghasilkan pengurangan panjang antrian maksimum sebesar 239 meter dan tundaan rata-rata simpang sebesar 46 detik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fritzsche, H-T. A Model for Traffic Simulation . Traffic Engineering and Control, Vol. 35 No. 5 pp. 317-321.
[2] PARAMICS User Guides – Version 6. UK: Quadstone Ltd, Edinburgh; 2008.
[3] McNally,  MG. Technical  Memorandum  on  Calibration/Validation  of  Traffic  Microsimulation Models . California: Insitute of Transportation Studies, University of California. Irvine; 2002.
[4] Aldazaba,  AA. Calibration  of  the  PARAMICS  Microscopic  Traffic  Simulation  Model .  Calgary: Alberta, University of Calgary; 2004.
[5] Oketch  T  dan  Carrick  M.  Calibration  and  Validation  of  a  Micro-Simulation  Model  in  Network Analysis. TRB Annual Meeting , January 2005: paper 05-1938.