Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Volume 9 No. 2 Desember 2022 :  110 – 118
Kalibrasi dan Validasi Model Vissim untuk Mikrosimulasi Lalu Lintas pada Ruas Jalan Tol dengan Lajur Khusus Angkutan Umum (LKAU)

## Kornelius Jepriadi
Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan, Tegal e-mail: kornelius.@pktj.ac.id
Received 31-10-2022; Reviewed 16-11-2022; Accepted 02-12-2022 Journal Homepage: http://ktj.pktj.ac.id/index.php/ktj DOI: 10.46447/ktj.v9i2.439
Abstract
Currently, 2 (two) infrastructure projects are under construction on the Jakarta – Cikampek Toll Road, they are the Light Rail Transit (LRT) and the Jakarta – Bandung Fast Train. The construction of the project is indicated to be one of the causes of congestion on the road segment. The provision of bus lane (LKAU) on toll roads is one part of the policy package. LKAU which should be used by buses is actually widely used by non-bus vehicles, this certainly affects the performance of roads. To describe the changes in the performance of these roads, it  can  be  measured  by  conducting  traffic  simulations. One  of  the  software  to  perform microscopic simulation is Vissim. Where one of the processes that must be carried out in the software  is  calibration  and  validation.  This  research  was  conducted  to  obtain  a  calibration model that is able to describe the condition of the driver's behavior in the field. The calibration process  is  carried  out  by  trial  and  error on  parameters including  Following  Behavior,  Lane change behavior, and Lateral behavior. The results showed that the parameter adjustment in the tailing (following), the settings were made by changing the CC0 (standstill distance) value from  1.5  m  to  0.50  m,  changing  the  CC1  (headway  time)  value  from  0.9  to  0.5  seconds, changing the the value of CC2 (following variation) from 4 m to 7.5 m and changing observed vehicles movement,lateral namely changing the “desired position at free flow” from the middle of lane to any.
Keywords: LKAU, Calibration, Validation, Road Performance, Vissim

## Abstrak
Saat  ini  di  lingkungan  Jalan  Tol  Jakarta – Cikampek  sedang  dibangun  2  (dua)  proyek infrastruktur meliputi Light Rail Transit (LRT) Jakarta – Bekasi Timur dan Kereta Cepat Jakarta – Bandung. Pembangunan  proyek  tersebut  terindikasi  menjadi  salah  satu  penyebab kemacetan di ruas jalan tersebut. Penyediaan Lajur Khusus Angkutan Umum (LKAU) di jalan tol  merupakan  salah  satu  bagian  dari  paket  kebijakan  tersebut.  LKAU  yang  seharusnya digunakan  oleh  bus  justru  banyak  digunakan  oleh  kendaraan  non  bus  hal  ini  tentunya mempengaruhi  kinerja  ruas  jalan.  Untuk  menggambarkan  perubahan  kinerja  ruas  jalan tersebut  dapat  diukur  dengan  melakukan  simulasi  lalu  lintas. Salah  satu software  untuk melakukan simulasi mikroskopik adalah Vissim. Dimana salah satu proses yang wajib dilakukan dalam software tersebut yaitu kalibrasi dan validasi. Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh model kalibrasi yang mampu menggambarkan kondisi perilaku pengemudi di lapangan. Pross kalibrasi  dilakukan  secara trial  and  error  pada  parameter-parameter  meliputi  Following Behavior,  Lane  change  behavior,  dan  Lateral  behavior.  Hasil  penelitian  menunjukkan penyesuaian   parameter  pada  pembuntutan   ( following),   pengaturan   dilakukan   dengan
mengubah  nilai  CC0  ( standstill  distance)  dari  1,5  m  menjadi  0,50  m,  mengubah  nilai  CC1 ( headway time) dari 0,9 menjadi 0,5 detik, mengubah nilai CC2 (following variation) dari 4 m menjadi  7,5  m  dan  mengubah observed  vehicles  dari  2  menjadi  4.  Pengaturan  pada pergerakan ( lateral ) yaitu mengubah “ desired position at free flow ” dari middle of lane menjadi any.
Kata kunci : LKAU, Kalibrasi, Validasi, Kinerja Ruas Jalan, Vissim

## PENDAHULUAN
Jalan Tol Jakarta – Cikampek  merupakan ruas jalan tol yang menghubungkan wilayah Jakarta, Bekasi, Cikarang, Karawang dan Cikampek sepanjang 83 km. Saat ini di  lingkungan  Jalan  Tol  Jakarta – Cikampek  sedang  dibangun  2  (dua)  proyek infrastruktur meliputi Light Rail Transit (LRT) Jakarta – Bekasi Timur dan Kereta Cepat Jakarta – Bandung.  Pembangunan  proyek  tersebut  terindikasi  menjadi  salah  satu penyebab kemacetan di ruas jalan tersebut. Pemerintah telah melakukan upaya untuk mengurangi  kemacetan  dengan  menetapkan  suatu  paket  kebijakan  pada  Jalan  Tol Jakarta – Cikampek yang tertuang pada Peraturan Menteri Perhubungan No. PM 18 Tahun  2018  tentang  Pengaturan  Lalu  Lintas  selama  Masa  Pembangunan  Proyek Infrastruktur Strategis Nasional di Ruas Jalan Tol Jakarta – Cikampek. Paket kebijakan tersebut telah diterapkan sejak 12 Maret 2018.
Penyediaan  Lajur  Khusus  Angkutan  Umum  (LKAU)  di  jalan  tol  merupakan  salah  satu bagian  dari  paket  kebijakan  tersebut  dimana  secara  rinci  diatur  pada  Peraturan  Menteri Perhubungan No. PM 99 Tahun 2017 tentang Penggunaan LKAU untuk Mobil Buspada Jalan Tol di Wilayah Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, dan Bekasi. LKAU merupakan bagian dari jalur jalan tol yang diperuntukkan khusus bagi angkutan umum (Kementerian Perhubungan RI, 2017). LKAU ini menggunakan lajur sebelah kiri pada ruas jalan tol yang dilengkapi oleh rambu  dan  marka  LKAU.  Penerapan  LKAU  di  jalan  tol  merupakan  suatu  hal  yang  baru diterapkan di Indonesia.
LKAU yang seharusnya digunakan oleh bus justru banyak digunakan oleh kendaraan non bus. Hal tersebut terjadi karena beberapa faktor meliputi kondisi lalu lintas yang macet, ketidak tahuan  masyarakat  akan  adanya  LKAU,  ketidak  pahaman  akan  marka  LKAU,  penegakkan hukum  yang  masih  rendah,  kondisi  pengemudi  yang  tergesa-gesa,  dan  kondisi  permukaan jalan yang rusak (Jepriadi et al., 2019). Kondisi tersebut tentunya mempengaruhi pada kinerja ruas  jalan.  Kinerja  ruas  jalan  merupakan  kemampuan  ruas  jalan  untuk  memfasilitasi pergerakan lalu lintas sesuai dengan fungsinya yang dapat diukur dengan standar pelayanan jalan  (Gea  &  Harianto,  2011)  Dalam  melakukan  pengukuran  terhadap  kinerja  ruas  jalan membutuhkan data berupa data geometrik dan data lalu lintas seperti volume dan kecepatan. Untuk menggambarkan perubahan kinerja ruas jalan tersebut dapat diukur dengan melakukan simulasi lalu lintas.
Simulasi lalu lintas merupakan suatu pendekatan yang efektif dalam menilai kondisi lalu lintas karena dapat menghasilkan keluaran yang mendekati kondisi sebenarnya  (Yulianto & Setiono, 2013). Saat ini proses model simulasi lalu lintas dapat dilakukan dengan cepat karena menggunakan  komputer (Aghabayk  et  al.,  2013) .  Salah  satu software  untuk  melakukan simulasi  mikroskopik  adalah  Vissim.  Dimana  salah  satu  proses  yang  wajib  dilakukan  dalam software tersebut yaitu kalibrasi dan validasi. Proses kalibrasi dan validasi penting dilakukan agar  memberikan  keyaninan  bahwa  model  yang  bangun  dalam software  dapat menggambarkan  kondisi  seperti  di  lapangan  (Aldo  et  al.,  2021).  Pada  kalibrasi  model mikroskopik,  proses  kalibrasi  dilakukan  pada  perilaku  pengemudi  (Negoro  et  al.,  2018). Penelitian  ini  dilakukan  untuk  memperoleh  model  kalibrasi  yang  mampu  menggambarkan kondisi perilaku pengemudi di lapangan.

## METODE PENELITIAN 1. Lokasi Penelitian
Penelitian  dilakukan  pada  segmen  Ruas  Jalan  Tol  Jakarta – Cikampek  yang memiliki fasilitas Lajur Khusus Angkutan Umum, berada Ramp On Bekasi Barat hingga Ramp Off Cikunir yang memiliki Panjang jalan 2 km.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## 2. Data Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  dan  primer.  Data  sekunder  berupa inventarisasi ruas jalan (jumlah lajur, lebar lajur, lebar bahu jalan) dan volume lalu lintas untuk mengetahui hari tersibuk, sedangkan data primer meliputi data volume lalu  lintas  dan  kecepatan  kendaraan  yang  diambil  dengan  merekam  menggunakan handycam  di  Jembatan  Jl.  Sersan  Marjuki  pada  jam  tersibuk  selama  3  (tiga)  jam. Pengambilan data kecepatan kendaraan dengan cluster random sampling dimana data kecepatan  tersebut  dibedakan  berdasarkan  jenis  kendaraannya.  Pengelompokkan jenis kendaraan meliputi meliputi mobil penumpang, mobil pick up, bus sedang, bus besar, truk  kecil, truk  2 as, truk  3 as, truk  4 as dan truk  5 as. Terdapat beberapa metode  dalam  menentukan  sampel,  penentuan  jumlah  sampel  pada  penelitian  ini menggunakan rumus Slovin (Amirin, 2011) dengan rumus sebagai berikut.
𝑛 = 𝑵 1+(𝑵𝒆 𝟐 ) ………………………………………………………………………………………………… (1) Dimana  n:  Ukuran  sampel;  N:  Ukuran  populasi;  e:  Batas  ketelitian  ( margin  error) dalam perhitungan sampel dalam penelitian ini sebesar 10%
Menurut (Sutalaksana, 2006), pengujian kecukupan data dipengaruhi oleh faktor tingkat ketelitian yang menunjukkan penyimpangan maksimum dari hasil perhitungan terhadap  nilai  waktu  yang  sebenarnya  dan  tingkat  kepercayaan  menunjukkan besarnya probabilitas bahwa data yang sudah diambil berada dalam tingkat ketelitian yang sebelumnya telah ditentukan. Uji kecukupan data dihitung menggunakan rumus sebagai berikut.
𝑁 ′ = 𝑘 𝑠 √𝑁 ∑ 𝑥 2 − (∑ 𝑥) 2
∑ 𝑥 ........................................................................................   (2)
Dimana k: Tingkat k eyakinan (99% ≈ 3, 95% ≈ 2) ; s: Derajat ketelitian; N: Jumlah data pengamatan; N ’ : Jumlah data teoritis; x: Data pengamatan

## 3. Simulasi Lalu Lintas
Proses  simulasi  lalu  lintas  pada  penelitian  ini  menggunakan  Software  Vissim dengan tahapan-tahapan sebagai berikut:
1. Melakukan input  background  menggunakan  peta  dari  Google  Maps  yang mencakup wilayah yang akan disimulasikan;
2. Membuat jaringan jalan atau link pada Vissim berdasarkan kondisi di lapangan dan menentukan  jenis-jenis  kendaraan  yang  akan  dimodelkan  pada  Vissim  sesuai dengan kondisi di lapangan;
3. Melakukan input  kecepatan  arus  bebas  pada  masing-masing  jenis  kendaraan sesuai berdasarkan hasil survei;
4. Menentukan rute asal dan tujuan pada jaringan jalan atau link;
5. Melakukan input  volume  kendaraan  berdasarkan  hasil  survei  dan  komposisi kendaraan berdasarkan jenis kendaraan;
6. Running model Vissim untuk mendapatkan output berupa volume lalu lintas yang habis tersimulasi dan kecepatan lalu lintas rata-rata;
7. Output yang dihasilkan divalidasi dengan uji statistik terhadap parameter volume dan kecepatan lalu lintas hasil survei, apabila dinyatakan valid maka model siap digunakan  untuk  analisis  selanjutnya,  bila  tidak  maka  dilakukan  tinjau  ulang paramater kalibrasi kemudian dilakukan running kembali.

## 4. Kalibrasi Model Vissim
Kalibrasi  pada  Vissim  dilakukan  dengan  mengubah  nilai  pada  parameter- parameter yang terdapat pada driving behavior. Pross kalibrasi dilakukan secara trial and error pada parameter-parameter tersebut sehingga perilaku pada Vissim dapat menggambarkan perilaku seperti di lapangan. Parameter-parameter tersebut antara lain Following behavior, Lane change behavior, dan Lateral behavior.

## 5. Validasi Model Vissim
Validasi model Vissim dilakukan dengan membandingkan hasil observasi dengan simulasi  menggunakan  uji  statistik  Geoffrey  E.  Havers  (GEH)  dan Mean  Absolute Percentage  Error  (MAPE)  untuk  parameter  volume  lalu  lintas,  panjang  antrian  dan kecepatan (Irawan & Putri, 2015) .
Geoffrey  E.  Havers  di  tahun  1970  mengembangkan  formula  GEH  yang  digunakan untuk  validasi  hasil  pemodelan  simulasi  lalu  lintas.  GEH  merupakan  rumus  statistik modifikasi dari chi-squared dengan menggabungkan perbedaan antara nilai relatif dan mutlak. Hasil model dikatakan baik  jika nilai GEH < 5. Rumus GEH adalah sebagai berikut.
𝐺𝐸𝐻 =   √ (𝑞 𝑠𝑖𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑒𝑑−𝑞 𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑑) 2 0,5 𝑥 (𝑞 𝑠𝑖𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑒𝑑 + 𝑞 𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑑) ………………………………………………………………… (3)
Dimana q observed  : Data observasi; q simulated: Data hasil simulasi Mean Absolute Percentage Error (MAPE) merupakan pengukuran akurasi peramalan. MAPE  menunjukkan  akurasi  peramalan  dalam  bentuk  persentase,  semakin  rendah nilainya maka model peramalan memiliki kemampuan yang baik  dengan batas nilai maksimal < 50%. Rumus MAPE ditunjukkan sebagai berikut.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ | 𝐴𝑡−𝐹𝑡 𝐴𝑡 | 𝑛 𝑡=1
𝑛 𝑥 100 % .............................................................................. (4) Dimana A t : Data observasi; F t : Data hasil simulasi; n: Jumlah data

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Kapasitas Segmen Ruas Jalan
Perhitungan kapasitas segmen ruas jalan menggunakan perhitungan MKJI 1997. Perhitungan kapasitas dipengaruhi parameter kapasitas dasar dan faktor koreksi lebar lajur lalu lintas. Perhitungan kapasitas dibedakan menjadi 2 (dua) yaitu kapasitas pada lajur 1 (LKAU) dan lajur 2, 3, 4. Kapasitas lajur 1 (LKAU) yaitu sebesar 2369 smp/jam sedangkan  kapasitas  lajur  2,  3,  4  sebesar  7107  smp/jam  (Jepriadi  et  al,  2019). Perhitungan kapasitas lebih jelas ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Perhitungan kapasitas ruas jalan
Lajur Kapasitas Dasar (Co) Faktor Koreksi Lebar Lajur Lalu Lintas (FC W ) Kapasitas Per lajur (Smp/Jam) Jumlah Lajur Kapasitas total (Smp/Jam) Lajur 1 (LKAU) 2.300 1,03 2.369 1 2.369 Lajur 2, 3, 4 2.300 1,03 2.369 3 7.107

## 2. Volume Lalu Lintas
Volume lalu lintas pada jam sibuk Hari Senin sebesar 5645 kendaraan/jam atau 6092  smp/jam  pada  pukul  06.00 – 07.00  WIB  dimana  data  tersebut  yang  akan dijadikan  data  input  pada  Software  Vissim.  Volume  lalu  lintas  perjenis  kendaraan dijelaskan pada tabel berikut.

## Tabel 2. Volume Lalu Lintas Perjenis Kendaraan
Kendaraan/ Jam Jumlah Mobil Pick Up Bus Sedang Bus Besar Truk Kecil Truk 2 As Truk 3 As Truk 4 As Truk 5 As Kend/ Jam SMP /Ja m 4084 91 106 226 634 289 142 51 22 5645 6092

## 3. Kecepatan Kendaraan
Data  kecepatan  pada  penelitian  ini  menggunakan  kecepatan  arus  bebas  dari sampel  yang  diambil  per  jenis  kendaraan.  Pengambilan  sampel  berdasarkan  pada jumlah  populasi  dari  masing-masing  jenis  kendaraanmenggunakan  rumus  Slovin dengan taraf kesalahan sebesar 10%. Data kecepatan ini digunakan untuk mengetahui distribusi kecepatan sebagai data masukan atau input dalam analisis menggunakan Vissim. Kecepatan arus bebas rata-rata tertinggi yaitu terdapat pada mobil penumpang dengan  kecepatan  80,61  km/jam  sedangkan  kecepatan  terendah  sebesar  51,87 km/jam pada truk 5 as.
Tabel 3. Kecepatan operasional rata-rata per jenis kendaraan Jenis Kendaraan Kecepatan Rata-Rata (km/jam) Mobil penumpang 80,61 Mobil Pick up 69,12 Bus sedang 68,43 Bus besar 64,82 Truk kecil 56,69 Truk 2 as 49,47 Truk 3 as 48,51 Truk 4 as 44,87 Truk 5 as 41,87
Perhitungan uji kecukupan data ini menggunakan tingkat keyakinan sebesar 95% dan  tingkat  ketelitian  10%.  Hasil  uji  statistik  menunjukkan  bahwa  semua  jenis kendaraan  yang  telah  diambil  sampel  kecepatannya  telah  memenuhi  syarat  uji kecukupan data.

## Tabel 4. Perbandingan jumlah sampel kecepatan yang diambil dengan jumlah sampel seharusnya
Jenis Kendaraan Jumlah Sampel (N) Jumlah Sampel Seharusnya (N') Mobil penumpang 98 10 Pick up 48 8 Bus sedang 51 2 Bus besar 69 4 Truk kecil 86 5 Truk 2 as 74 6 Truk 3 as 59 9 Truk 4 as 20 5 Truk 5 as 18 8

## 4. Hasil Kalibrasi Model Vissim
Kalibrasi dan validasi model Vissim dilakukan untuk mengetahui apakah model Vissim sudah menggambarkan kondisi di lapangan atau belum dengan menggunakan uji statistik. Output model yang akan divalidasi pada penelitian ini yaitu volume dan kecepatan.  Simulasi  secara default  telah  dilakukan  lalu  hasil  simulasi  menunjukkan bahwa  simulasi  tidak  dapat  diselesaikan  dengan  pengaturan  default,  volume kendaraan yang dapat disimulasikan selama 3600 detik hanya 4814 kendaraan dari 5645  kendaraan  sedangkan  kecepatan  yang  dihasilkan  45,81  km/jam.  Setelah dilakukan  validasi  menggunakan  uji  statistik  pada output,  volume  kendaraan tersimulasi masih belum memenuhi syarat dan disimpulkan bahwa model belum dapat menggambarkan  kondisi  di  lapangan.  Proses  kalibrasi  perlu  dilakukan  agar output model dapat menggambarkan kondisi di lapangan.
Parameter  yang  diubah  untuk  kalibrasi  meliputi  pembuntutan  ( following)  dan pergerakan  lateral  ( lateral).  Kalibrasi  model  terbaik  diperoleh  setelah  melakukan beberapa  kali trial  and  error.  Pada  pembuntutan  (following),  pengaturan  dilakukan pada  nilai  CC0  ( standstill  distance),  nilai  CC1  (headway  time),  nilai  CC2  (following variation)  dan  observed.  Pengaturan  pada  pergerakan  (lateral)  yaitu  mengubah “ desired  position  at  free  flow ”  dari middle  of  lane  menjadi  any.  Gambar  2  dan  3 menunjukkan perubahan pengaturan untuk kalibrasi model Vissim.
Gambar 2. Pengaturan Perilaku Pembuntutan ( Following) dalam Vissim
Gambar 3 . Pengaturan Perilaku Pergerakan Lateral dalam Vissim

## 5. Hasil Validasi model Vissim
Validasi  model  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  model  Vissim  dapat menggambarkan kondisi di lapangan atau tidak dengan parameter volume kendaraan dan kecepatannya. Validasi model pada penelitian ini menggunakan 2 (dua) metode
yaitu  uji  statistik Geoffrey  E.  Havers  (GEH)  dan  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE). Nilai GEH yang dihasilkan dari parameter volume lalu lintas dan kecepatan < 5 dan nilai MAPE < 0,5 atau 50% kemudian dapat disimpulkan bahwa model sudah valid  atau  sudah  dapat  menggambarkan  kondisi  di  lapangan  walaupun  terjadinya perbedaan pada hasil survei dengan hasil running Vissim. Setelah model dinyatakan valid kemudian dapat dilanjutkan untuk analisis selanjutnya. Hasil uji statistik GEH dan MAPE dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil uji GEH dan MAPE Parameter Hasil Survei Model GEH MAPE Volume 5.645 kend/jam 5.630 kend/jam 0,04 0,003 Kecepatan 61,19 km/jam 59,85 km/jam 0,03 0,022

## SIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  parameter  yang  perlu  dilakukan  kalibrasi  untuk melakukan mikrosimulasi menggunakan Software Vissim dengan kasus ruas jalan tol yang memiliki Lajur Khusus Angkutan Umum. Parameter yang diubah untuk kalibrasi meliputi pembuntutan ( following) dan pergerakan lateral (lateral). Pada pembuntutan ( following), pengaturan dilakukan dengan mengubah nilai CC0 (standstill distance) dari 1,5 m menjadi 0,50 m, mengubah nilai CC1 ( headway time) dari 0,9 menjadi 0,5 detik, mengubah  nilai  CC2  ( following  variation)  dari  4  m  menjadi  7,5  m  dan  mengubah observed  vehicles  dari  2  menjadi  4.  Pengaturan  pada  pergerakan  (lateral)  yaitu mengubah “ desired position at free flow ” dari middle of lane menjadi any. Penelitian ini dapat dilanjutkan dengan melanjutkan menganalisis perubahan kinerja ruas jalan yang dapat diukur dengan parameter kecepatan lalu lintas.

## DAFTAR PUSTAKA
Aghabayk, K., Sarvi, M., Young, W., & Kautzsch, L. (2013). A novel methodology for evolutionary  calibration  of  vissim  by  multi-threading. Australasian  Transport Research Forum, ATRF 2013 - Proceedings.
Aldo, J. N., Yulianto, B., & Setiono. (2021). Analisis Kinerja Simpang Bersinyal Pasar PON Menggunakan Program Simulasi PTV Vissim. Matriks Teknik Sipil, 9(2), 114. https://doi.org/10.20961/mateksi.v9i2.53550
Amirin, T. (2011). Populasi dan Sampel Penelitian 4. Erlangga.
Gea, & Harianto. (2011). Analisis Kinerja Ruas Jalan Akibat Parkir pada Badan Jalan (Studi Kasus: Pasar dan Pertokoan di Deli Tua). Jurnal Teknik Sipil, Universitas Sumatera Utara, Medan.
Irawan, M. Z., & Putri, N. H. (2015). Kalibrasi Vissim untuk Mikrosimulasi Arus Lalu Lintas  Tercampur  pada  Simpang  Bersinyal  (Studi  Kasus:  Simpang  Tugu, Yogyakarta). Jurnal Penelitian Transportasi Multimoda , 13, 97 – 106. Jepriadi,  K.,  Dewanti,  &  Muthohar,  I.  (2019).  Analisis  Faktor-Faktor  Pelanggaran Penggunaan Lajur Khusus Angkutan Umum LKAU). Departemen Teknik Sipil FT- UI.
Kementerian  Perhubungan  RI.  (2017). Penggunaan  Lajur  Khusus  Angkutan  Umum untuk Mobil Bus pada Jalan Tol di Wilayah Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, dan Bekasi.
Negoro, Y. A. S., Munawar, A., & Irawan, M. Z. (2018). Analisis Pengaruh Manajemen Kecepatan Terhadap Antrian Kendaraan Pada Exit Gerbang Tol Periode Liburan.
Jurnal Penelitian Transportasi Darat, 20(1), 33.
https://doi.org/10.25104/jptd.v20i1.649
Sutalaksana.  (2006). Teknik  Tata  Cara  Kerja.  Jurusan  Teknik  Industri,  Institut Teknologi Bandung.
Yulianto, B., & Setiono. (2013). Kalibrasi dan Validasi Mixed Traffic Vissim Model. Media Teknik Sipil.