## Jurnal Aplikasi Teknik Sipil
ISSN.1907-753X
Analisa Faktor-Faktor Perlambatan Arus Lalu Lintas Di Ruas Jalan Sutorejo Dan Jalan Krajan Kabupaten Lumajang Berbasis Nilai
Volume Kendaraan
Hendrata Wibisana, Ibnu Sholichin, Eric Ardianto Program Studi Teknik Sipil, UPN Veteran Jawa Timur Email : hendrata2008@gmail.com

## Abstract
The  slowing  of  traffic  flows,  especially  in  arterial  roads  which  has  connecting  two  important administrative  areas  such  as  Lumajang  district  with  Jember  district,  will  have  a  disadvantage, especially in terms of economic losses and the prolonged of air pollution. This study aims to find out which  factors of  the  traffic flow  characteristics most  dominant  in  providing  the factor of slowing down the movement of  traffic flow along the arterial road. The selected  road segment like  Sutorejo highway and Krajan highway in district of Lumajang , by using multi variable regression analysis it’s has be done the determination of the dominant factor who cause  the slowdown of the traffic . In addition, with the analysis of Greenshield method would be  produced the maximum speed of the movement of vehicles that cross the highway. From the calculation the results show coefficient value for motorcycles is 0.0045, it’s has a dominant value compared to the light vehicles and heavy vehicles, while the mean square error is  8.2 x 10 -8 for the road Sutorejo,  just for Krajan road the coefficient value for vehicle was 0.0047, the most dominant value with a root mean square value  0,0011. The maximum speed obtained for the Sutorejo road is 86 km / h and 1162 pcu/km for density of road . The conclusion taken for Sutorejo road and Karajan road that heavy vehicle is the dominant factor in increasing the value of DS that resulted in the slowing of traffic flow.
Keywords: traffic flow, degree of saturation, free flow speed, traffic congestion.

## Abstrak
Perlambatan  arus  lalu  lintas  terutama  di  jalan  arteri  yang  menghubungkan  2  daerah administrasi  yang  penting  seperti  kabupaten  Lumajang  dengan  kabupaten  Jember  akan memberikan  dampak  yang  kurang  menguntungkan  terutama  ditinjau  dari  aspek kerugian ekonomi  serta  timbulnya  polusi  udara  yang  berkepanjangan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mencari  faktor  manakah  dari  karakteristik  arus  lalu  lintas  yang  paling  dominan  dalam memberikan  faktor  perlambatan  terhadap  pergerakan  arus  lalu  lintas  sepanjang  ruas  jalan arteri. Ruas jalan yang dipilih adalah jalan raya Sutorejo dan jalan raya Krajan di kabupaten lumajang, dan dengan menggunakan analisa regresi multi variabel dapat dilakukan penentuan faktor  dominan  penyebab  perlambatan  tersebut.  Disamping  itu  dengan  analisa  Greenshield dihasilkan kecepatan maksimum dari pergerakan kendaraan yang melintas di ruas jalan raya tersebut. Dari hasil perhitungan didapatkan nilai koefisien untuk sepeda motor sebesar 0,0045, memiliki  nilai  yang  dominan  dibandingkan  dengan  kendaraan  ringan  dan  kendaraan  berat, sedangkan kuadrat rata-rata kesalahan  diperoleh  8,2  x  10 -8 untuk jalan Sutorejo,  untuk jalan Krajan  didapatkan  nilai  koefisien  untuk kendaraan  berat  sebesar  0,0047,  nilai  yang  paling dominan dengan nilai kuadrat rata-rata kesalahan 0,0011.  Kecepatan maksimum yang diperoleh untuk  jalan  Sutorejo  adalah 86 km/jam  dan  untuk kepadatan  jalan  saat  jenuh  1162 smp/km. Kesimpulan yang diambil untuk ruas jalan Sutorejo dan jalan Krajan bahwa kendaraan berat adalah  faktor  yang  dominan  dalam  memperbesar  nilai  DS  yang  berakibat  kepada  terjadinya perlambatan arus lalu lintas.
Kata kunci: Arus lalu lintas, derajad kejenuhan, kecepatan arus bebas, kepadatan lalu lintas

## Jurnal Aplikasi Teknik Sipil ISSN.1907-753X

## 1. Pendahuluan
Kepadatan  arus  lalu  lintas  merupakan suatu  fenomena  yang  sering  dijumpai dalam ruas jalan yang ramai atau meru- pakan jalan utama dari mobilitas berba- gai jenis kendaraan dari satu daerah me- nuju  ke daerah  yang  lain (Webster, 1966).  Penelitian  mengenai  arus  lalu lintas  dan  kepadatan  jalan  raya  sudah banyak yang meneliti ditinjau dari lokasi dan  metode  yang  digunakan (Yang, 2017).  Kepadatan  ruas  jalan  menarik untuk  diteliti  karena  kepadatan identik dengan perlambatan arus lalu lintas dan juga dampak ekonomi yang ditimbulkan (Ahmane,  2013;  Truong, 2017).  Dan sebagai  akibat  samping  dari  kepadatan tersebut dapat menimbulkan polusi uda- ra  yang  tidak  dikehendaki (Coelho, 2005; Olia, 2014). Untuk jalan di perti- gaan ataupun perempatan yang memiliki volume  yang  tinggi  pengaturan  traffic light  dan  arah  laju  kendaraan  memiliki model  tersendiri  untuk  pergerakan  arus lalu  lintasnya (Chou,  2012;  Gartner, 1983;  Goodal,  2013;  Tiaprasert,  2015). Sebagai ruas  jalan  yang  dikategorikan sebagai ruas jalan utama maka jalan raya Sutorejo dan jalan Raya Krajan memiliki mobilitas  kendaraan  yang  cukup  besar untuk  kondisi  kabupaten  Lumajang, dimana  pergerakan  kendaraan  dari kabupaten  Lumajang  yang  bergerak menuju kabupaten Jember dihubungkan dengan ruas jalan tersebut. Penelitian ini bertujuan  untuk  mencari  faktor-faktor yang paling dominan dari berbagai jenis kendaraan  yang  melintas  di  ruas  jalan tersebut,  dimana  jenis  kendaraan  yang pilih  berdasarkan  aturan  dari  manual kapasitas jalan  Indonesia  (MKJI  )  yaitu
jenis  kendaraan  roda  dua  (MC), kendaraan  ringan  (LV)  serta  kendaraan berat  (HV).  Penelitian  yang  banyak dilakukan adalah mengukur volume total dari kendaraan untuk kemudian dianalisa situasi,  derajat kejenuhan  (DS)  dan karakteristik jalannya, sedangkan pendekatan yang dilakukan pada penelitian  ini  adalah  mencari  jenis kendaraan  manakah  yang  paling  domi- nan  dalam  memperbesar  nilai  DS  dan seberapa  besar  nilai  faktor  yang  ditim- bulkan, disamping itu hendak dilihat be- rapakah kecepatan maksimum dari ken- daraan  yang  melintas  yang  masih  dapat bergerak akibat perlambatan yang terjadi pada ruas jalan tersebut.

## 2. Metodologi
Lokasi  penelitian  mengambil  ruas  jalan Raya Sutorejo dan ruas jalan Raya Kra- jan yang  menghubungkan  kabupaten Lumajang  dengan  kabupaten  Jember, dapat dilihat pada Gambar.1
Gambar  1 . Lokasi  penelitian  ruas  jalan Sutorejo  dan  ruas  jalan  Krajan  kabupaten Lumajang
Koordinat  penelitian  adalah -8,206906 o Lintang Selatan dan 113,174689 o Bujur Timur saat memasuki jalan Sutorejo hi-

## Jurnal Aplikasi Teknik Sipil ISSN.1907-753X
ngga mencapai -8,232825 o Lintang Sela- tan  dan  113,310897 o Bujur  Timur se- bagai akhir dari jalan Krajan.
Penelitian  ini  dilakukan pada  ruas jalan Raya Sutorejo dan jalan Raya Krajan di kabupaten  Lumajang  pada tanggal  4 Pebruari  2017  dengan  waktu  penelitian jam  06.00  wib  hingga  jam  09.00  wib. Pencatatan volume kendaraan dilakukan terhadap masing-masing jenis kendaraan motor  cycle  (MC),  kendaraan  ringan (LV)  dan  kendaraan  berat  (HV)  dalam satuan  kendaraan  per  jam,  setelah  data diperoleh  dilakukan  konversi  kedalam satuan  smp/jam  sesuai  aturan  dari  ma- nual  kapasitas  jalan  Indonesia  (MKJI) dan diperoleh nilai Volume total atau Q. Nilai  derajad  kejenuhan  (DS)  dihitung dari  perbandingan  total  volume  kenda- raan seluruhnya  terhadap nilai kapasitas jalan  yang  ada.  Untuk  perhitungan kapasitas jalan juga disesuaikan dengan aturan dari MKJI dan diperoleh nilai ka- pasitas jalan atau C.
Untuk analisis faktor yang dominan ma- ka data dari jenis kendaraan tetap diper- tahankan  tidak  dijumlah  total,  dan  ma- sing-masing  kolom  dari  nilai  jumlah kendaraan  dalam  satuan  smp/jam  dihi- tung  dengan  analisa  regresi  berganda dengan program excel terhadap nilai de- rajat kejenuhan  yang  tertinggi  dari jumlah data yang ada.
Untuk  penentuan  kecepatan  maksimum dilakukan  dengan  menggunakan  perhi- tungan  model  Greenshield  dengan  ben- tuk model persamaan:
= − ∗
....................... [1]
Dimana  S  adalah  kecepatan  dalam km/jam,  D  adalah  kepadatan  kendaraan dalam smp/km, Sff adalah kecepatan ar- us  bebas  dalam  km/jam  sedangkan  Dj adalah kepadatan saat arus jenuh dalam satuan smp/km.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Ruas Jalan Raya Sutorejo Untuk  perhitungan  volume  lalu  lintas diperoleh  data-data  lapangan  yang ditampilkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Data lapangan volume kenda raan
jalan  Raya  Sutorejo  kabupaten Lumajang MC smp/jam LV smp/jam HV smp/jam Q smp/jam 28 306 22 602 24 267 32 464 36 262 30 554 40 268 28 584 60 229 32 592 52 203 40 484 52 237 32 588 60 212 36 620 56 182 44 516 88 130 48 612 64 190 40 588 60 142 52 640
Keterangan  :  MC  =  sepeda  motor;  LV  = kendaraan ringan ; HV = kendaraan berat ; Q = volume total kendaraan ( MC + LV + HV )
Untuk perhitungan kapasitas jalan Suto- rejo dilakukan sebagai berikut: Perhitungan  kapasitas  jalan (MKJI,
1999) C = C 0 x F CW x F CSP x F CSF x F CCS
C = 2900 x 0,87 x 1,00 x  1,01 x 1,00 C = 2548,23 Smp/jam C = 2549 Smp/jam (dibulatkan)
ISSN.1907-753X
Nilai  kapasitas  ini  digunakan  untuk menghitung derajat  kejenuhan  dengan rumus:
= .......................................   [2]
Dimana : Ds = derajat kejenuhan ; Q= volume lalu lintas, C = kapasitas lalu lintas
Setelah  nilai  kapasitas  diperoleh  maka dilakukan  perhitungan  nilai  derajat kejenuhan  (DS)  untuk  jalan  raya  Suto- rejo dan diperoleh hasil pada Tabel 2.

## Tabel 2. Data nilai kapasitas dan DS jalan
raya Sutorejo No Q (smp/ jam ) C (smp/ jam) DS = Q/C 1 602 2549 0,2362 2 464 2549 0,1821 3 554 2549 0,2174 4 584 2549 0,2292 5 592 2549 0,2323 6 484 2549 0,1900 7 588 2549 0,2308 8 620 2549 0,2433 9 516 2549 0,2025 10 612 2549 0,2402 11 588 2549 0,2308 12 640 2549 0,2512
Perhitungan  untuk  menentukan  faktor dominan penyebab perlambatan arus lalu lintas  dilakukan  dengan  regresi  linier berganda  dan  diperoleh  hasil  model persamaan :
= 0,00061 1 + 0,00058 2 + 0,0025 3 ………………………… ..[3]
Dimana y = nilai DS, ; x1 = sepeda motor ; x2 = kendaraan ringan ; x3 = kendaraan berat Nilai koefisien R 2 = 0,99 dan nilai Mean square error sebesar 8,9 x 10 -8
Gambar 1. Grafik  perbandingan  nilai  DS lapangan dengan nilai Ds hitungan program untuk sepeda motor
Untuk gambaran hubungan volume dari jenis  kendaraan  terhadap  nilai  DS lapangan  dan  DS  dugaan  diperlihatkan pada  Gambar  2. untuk  tipe  kendaraan MC, Gambar 3. untuk tipe kendaraan LV dan Gambar 4. untuk tipe kendaraan HV
Gambar 2. Grafik  perbandingan  nilai  Ds lapangan dengan nilai Ds hitungan program untuk kendaraan ringan (LV)
DS MC (smp/jam ) DS DS LV     (smp/jam) DS Predicted DS

## Jurnal Aplikasi Teknik Sipil ISSN.1907-753X
Gambar 3. Grafik  perbandingan  nilai  Ds lapangan dengan nilai Ds hitungan program untuk kendaraan berat (HV)
Sedangkan  Gambar  5 memperlihatkan sebaran nilai residu atau error dari hasil pengukuran  regresi  berganda  terhadap volume  kendaraan  yang  melintas  pada ruas jalan Sutorejo.
Gambar 4. Sebaran nilai residual terhadap waktu pengamatan di ruas jalan Sutorejo
Untuk perhitungan kecepatan arus bebas digunakan  model  Greenshield  dan diperoleh hasil :
= 86,0 − 0,074.
atau = 86,0 − 0,074. ...................    [4] = 86 / = 1162 /
Sehingga  hasil  akhir  untuk  ruas  jalan Sutorejo  memiliki  kecepatan  kendaraan pada  kondisi  arus  bebas  sebesar  86 km/jam dan kepadatan kendaraan  sebe- sar 1162 smp/km

## Ruas Jalan Raya Krajan
Untuk  perhitungan  volume  lalu  lintas lapangan di ruas jalan Krajan dapat dili- hat pada Tabel 3.
Data kapasitas  jalan  Krajan  kemudian dihitung  dengan  menggunakan  aturan MKJI  1999  dan  diperoleh  hasil  sebagai berikut :
C = C 0 x F CW x F CSP x F CSF x F CCS
C = 2900 x 0,87 x 1,00 x  0,99 x 1,00 C = 2497,77 Smp/jam C = 2498 Smp/jam (dibulatkan)
Tabel 3. volume lalu  lintas  lapangan  di ruas jalan Krajan. MC (smp/jam) LV (smp/jam) HV (smp/jam) Q (smp/jam) 64 572 52 688 76 580 52 708 60 508 44 612 48 608 56 712 56 476 40 572 56 524 36 616 48 644 48 740 44 500 32 576 32 376 24 432 16 384 12 412 20 296 16 332 32 364 12 408 Keterangan : Q (volume total )= MC + LV + HV
Untuk nilai DS jalan Krajan ditampilkan pada  Tabel  4. sebagai  rasio  per- bandingan  Volume  lalu  lintas  terhadap kapasitasnya.
DS HV (smp/jam) DS Predicted DS In te rv al Waktu pengambilan data 1

## Jurnal Aplikasi Teknik Sipil
Tabel 4. Data nilai kapasitas dan DS jalan
raya Krajan Q (smp/jam) C (smp/jam) DS 588 2498 0,235 656 2498 0,263 612 2498 0,245 656 2498 0,263 664 2498 0,266 508 2498 0,203 736 2498 0,295 704 2498 0,282 492 2498 0,197 664 2498 0,266 612 2498 0,245 728 2498 0,291
Perhitungan  untuk  menentukan  faktor dominan penyebab perlambatan arus lalu lintas  dilakukan  dengan  regresi  linier berganda  dan  diperoleh  hasil  model persamaan:
= 0,00097 1 + 0,00024 2 + 0,0075 3 ………………………... ...[5]
Dimana y = nilai DS, ; x1 = sepeda motor ; x2 = kendaraan ringan ; x3 = kendaraan berat Nilai koefisien R 2 = 0,98 dan nilai Mean square error sebesar 0,0011 Dan  sebagai  gambaran  dari  model persamaan 3 tersebut dapat dilihat pada Gambar 6 untuk hubungan MC terhadap nilai DS, Gambar 7 untuk hubungan LV terhadap  nilai  DS,  Gambar  8  untuk hubungan HV terhadap nilai DS
Gambar 5. Grafik  perbandingan  nilai  Ds lapangan dengan nilai Ds hitungan program untuk sepeda motor (MC)
Gambar 6. Grafik  perbandingan  nilai  Ds lapangan dengan nilai Ds hitungan program untuk kendaraan ringan (LV)
Gambar 7. Grafik  perbandingan  nilai  Ds lapangan dengan nilai Ds hitungan program untuk kendaraan berat (HV)
DS MC DS Predicted DS DS LV DS Predicted DS DS HV DS Predicted DS

## Jurnal Aplikasi Teknik Sipil ISSN.1907-753X
Gambar 8. Grafik  hubungan  kecepatan
kendaraan dengan kecepatan hasil perhitungan model Greenshield

## 4. Simpulan
Dari  perhitungan  regresi  multi variabel dapat  dilihat  bahwa  kendaraan  berat (HV)  memiliki  nilai  yang  dominan  ter- hadap  perlambatan  arus  lalu  lintas  baik yang terjadi di ruas jalan Sutorejo mau- pun pada ruas jalan Krajan di kabupaten Lumajang.  Kecepatan  kendaraan  pada arus bebas yang dapat diprediksi adalah 86  km/jam  dengan  nilai  kepadatan  saat arus jenuh sebesar 1162 smp/km.

## 5. Ucapan Terima kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  ke- pada  Program  Studi  Teknik  Sipil  yang sudah memberikan kesempatan penggu- naan  laboratorium  komputer  untuk  per- hitungan  dan  analisis hasil  penelitian, serta kepada para mahasiswa yang sudah bersedia membantu  sebagai  tenaga surveyor lapangan

## Daftar Pustaka
Ahmane,  M.;  et.al, 2013. Modeling  and controlling  an  isolated  urban intersection  based  on  cooperative vehicles. Tramsp.  Res.  Part  C Emerg. Technol., 28, 44 – 62.
Chou, L.D., et al, 2012. A passenger-based adaptive  traffic  signal  control
mechanism  in  Intelligent  Trans portation  Systems.  In  Proceedings of the International Conference on ITS  Telecommunications,  Taipei, Taiwan, 5 – 8 November. Coelho,  M.C.  and  Farias,  T.L., 2005. Impact  of  speed  control  traffic signals on pollutant emissions. Transp.  Res.  Part  D Transp. Environ. 10, 323 – 340. Departemen  Pekerjaan  Umum, 1999. Manual Kapasitas Jalan Indonesia,
Jakarta. MKJI.
Gartner,  N.H. OPAC: 1983. A  Demand Responsive  Strategy  for  Traffic Signal  Control;  Transportation Research  Record:  Washington, DC, USA, No. 906; pp. 75 – 81.
Goodall,  N.J,  and  Smith,  B.L., 2013.
Traffic Signal Control with Connected  Vehicles. Transp.  Res. Rec. J. Transp. Res. Board , 2381,
65 – 72.
Li,  M.  et.all, 2009. Traffic  Energy  and Emission Reductions at Signalized Intersections:  A  Study  of  the Benefits  of  Advanced  Driver Information. Int.  J.  Intell.  Transp. Syst. Res. 7, 2327 – 2332.
Olia,  A.,  et  al, 2014. Assessing  the Potential Impacts  of  Connected Vehicles:Mobility,Environmental, and  Safety  Perspectives. J.  Intell.
Transp. Syst. Technol. Plan. Oper. 23, ix – xii. Rachmad  Basuki,  Fiany  Dara  Novelita, Endah  Tri  Listiari,  2016. Kajian Bundaran Mulyosari Menjadi Simpang Bersinyal. Jurnal Aplikasi  Teknik  Sipil, Vol 14 No.1, Hal. 43-54. DOI: http://dx.doi.org/10.12962/j2 579-891X.v14i1.3047

## Jurnal Aplikasi Teknik Sipil
Tiaprasert,  K.  et.al, 2015. Queue  Length Estimation Using Connected Vehicle  Technology  for  Adaptive Signal Control. IEEE Trans. Intell.
Transp. Syst. 16, 2129 – 2140.
Truong, L.T., et.al, 2017. Estimating the trip generation impacts of autonomous vehicles on car travel in Victoria, Australia. Transportation, 1 – 14.
Webster,  F.V.  and  Cobbe,  B.M. 1966. Traffic  Signals;  Road  Research Technical  Paper  No.  56;  Her
Majesty’s Stationery Office:
London, UK,; Volume 4, pp. 206 – 207.
Yang, K. A. 2017. Reinforcement Learning Based  Traffic  Signal  Control Algorithm in a Connected Vehicle Environment.  In  Proceedings  of the 17th Swiss Transport Research Conference (STRC 2017), Ascona, Switzerland, 17 – 19, May.