## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Pengembangan Model Simulasi untuk Menentukan Waktu Operasional Terbaik Angkutan Kontainer
Dedi Wijayanto #1 , Noveicalistus H. Djanggu #2 , Febri Prima #3
# Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak, Kalimantan Barat, 78124
1 dediwijayanto@industrial.untan.ac.id
2 noveicalistus.djanggu@industrial.untan.ac.id
3 febri.prima@teknik.untan.ac.id
Abstrak— Kota Pontianak memegang peran strategis dalam perekonomian  Kalimantan  Barat.  Kota  Pontianak  menjadi pusat  bisnis  dan  perdagangan  skala  lokal,  nasional,  dan internasional.  Tingginya  arus  lalu  lintas  komoditas perdagangan menimbulkan tingkat pengangkutan peti kemas yang signifikan dan berdampak pada kemacetan lalu lintas. Tingginya  arus  lalu  lintas  yang  dilalui  oleh  angkutan  berat kontainer  terjadi  pada  Jalan  Tanjungpura,  Jalan  Iman Bonjol, dan Jalan Adi sucipto. Penelitian ini memiliki urgensi dalam efisiensi biaya total operasional angkutan kontainer di dalam kota pontianak. Peningkatan biaya angkut akan secara signifikan  meningkatkan  inflasi.  Penelitian  ini  mengkaji karakteristik  jalan  yang  dilalui  angkutan  kontainer menggunakan model yang menghubungkan volume, kecepatan, dan kepadatan lalu lintas. Data pengamatan dan model  simulasi  digunakan  untuk  mengidentifikasi  skenario simulasi  berdasarkan  waktu  operasional  terbaik.  Melalui serangkaian  tahap  yang  melibatkan  pembuatan  model konseptual,  model  simulasi  oleh  perangkat  lunak  Arena, verifikasi,  dan  validasi  menggunakan  analisis  ANOVA. Pembuatan  model  simulasi  didasari  pada  karakteristik  lalu lintas  yang  direpresentasikan  oleh  persamaan  distribusi probabilitas.  Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa  waktu perjalanan minimum untuk angkutan kontainer terjadi pada cluster  siang,  yaitu  pada  pukul  11:00  hingga  14:00.  Adapun waktu tempuh sejauh 7,8 km berdasarkan pengumpulan data dari segmen Utara ke Selatan atau dari Jalan Tanjungpura menuju  Jalan  Iman  Bonjol  adalah  17,23  menit.  Sedangkan untuk  rute  yang  sama  dengan  arah  yang  berlawanan diperoleh waktu tempuhnya adalah 17,89 menit.
Kata  kunci — Kontainer,  Waktu  Tempuh,  Makroskopik Model, Model Simulasi dan Penjadwalan.

## I. P ENDAHULUAN
Kota  Pontianak  mempunyai  peran  yang  sangat  penting dan strategis dalam perekonomian wilayah. Hampir semua jalan  nasional  maupun  jalan  provinsi  yang  ada  di Kalimantan Barat berorientasi ke kota Pontianak. Terutama di sekitar pusat logistik seperti pelabuhan laut, aliran truk dapat  memiliki  dampak  besar  pada  jalan  raya  sekitarnya. Oleh karena itu, prediksi mereka penting untuk membantu mengelola operasi lalu lintas [1] .
Sistem  transportasi  memainkan  peran  penting  dalam masyarakat modern, memengaruhi perkembangan ekonomi, kualitas  hidup,  dan  keberlanjutan  lingkungan.  Simulasi digunakan untuk memfasilitasi perencanaan dan pengelolaan  sistem  transportasi  [2].  Selain  itu,  kota Pontianak  merupakan  satu-satunya  kota  di  Kalimantan barat yang memiliki terminal angkutan peti kemas. Hal ini menjadikan  kota  Pontianak  sebagai  pusat  bisnis  dan perdagangan  skala  lokal,  nasional,  maupun  internasional, sehingga  arus  lalu  lintas  komoditas  perdagangan  yang keluar masuk kota Pontianak cukup tinggi.
Berdasarkan  data  dinas  perhubungan  di  tahun  2019, tercatat 2.586.243 TEU’s ( twenty foot equivalent unit ) peti kemas yang masuk dan 733.080 TEU’s peti kemas keluar [3].  Semakin  tinggi  laju  pertumbuhan  perdagangan  suatu wilayah akan meningkatkan frekuensi perpindahan barang sekaligus timbulnya sarana dan prasarana transportasi yang diperlukan.  Kenaikan  konstan  jumlah  kendaraan  di  jalan raya,  tanpa  didukung  oleh  tingkat  perkembangan  yang memadai  pada  infrastruktur  transportasi,  mengakibatkan keterlambatan  dalam  proses  transportasi.  Dampaknya termasuk  peningkatan  biaya  transportasi,  penurunan keselamatan jalan, dan peningkatan polusi lingkungan [4]. Selain  itu,  Peningkatan  volume  kendaraan  yang  tidak diimbangi  dengan  kinerja  jalan  yang  baik  akan menyebabkan terjadinya kemacetan [5].
Tingginya  pergerakan  lalu  lintas  di  kota  Pontianak berdampak pada tingginya volume kendaraan di ruas jalan yang  ada  sehingga  menimbulkan  kemacetan  lalu  lintas. Peningkatan  pada  sektor  pengangkutan  ditandai  dengan tingginya  intensitas  arus  barang  yang  diangkut  dengan berbagai  dimensi  kendaraan  angkutan  berat  dari  terminal peti kemas. Pertumbuhan pada sektor pengangkutan barang yang  meningkat  menyebabkan  terjadinya  penurunan kinerja jaringan jalan terutama pada jam sibuk.
Berdasarkan  Peraturan  Wali  kota  Pontianak Nomor  36 Tahun  2013  tentang  KETENTUAN  PENGOPERASIAN KENDARAAN  BERMOTOR  DI  WILAYAH  KOTA PONTIANAK  dapat  diketahui  rute  yang  diizinkan  untuk
dilewati  jenis  kendaraan  angkutan  berat  yaitu  kontainer terdiri dari 3 rute perjalanan yaitu [6]:
1. Jl Komyos Sudarso – Jl Pak Kasih – Jl Rahadi Usman – Jl Tanjungpura – Jl Imam Bonjol – Jl Adi sucipto.
2. Jl Komyos Sudarso – Jl Pak Kasih – Jl Zainuddin – Jl Sudirman  –  Jl  Nusa  Indah  –  Jl  Pattimura  –  Jl Diponegoro – Jl G. Lelanang – Jl A.Yani 1 (rute keluar).
3. Jl  Ahmad  Yani  –  Jl  KH.  Ahmad  Dahlan  –  Jl  Teuku Umar – Jl Diponegoro – Jl Pattimura – Jl Zainuddin – Jl Pak Kasih ( rute masuk).
Pada  penelitian  ini,  Jalan  Iman  Bonjol  dan  Jalan  Adi sucipto akan digabungkan menjadi Jalan Iman Bonjol guna kemudahan  penyebutan  nama  Jalan.  Penelitian  akan berfokus  pada  jalan  yang  dilewati  oleh  angkutan  berat kontainer yaitu Jalan Tanjungpura dan Jalan Iman Bonjol serta  jalan  yang  mengalami  penurunan  kinerja  jalan. Penurunan kinerja jalan meruakan penurunan kemampuan jalan raya dalam menjalankan fungsi tampung kendaraan. Ini  dapat  terjadi  karena  volume  jalan  tidak  dapat menampung  volume  kendaraan.  Segmen  jalan  Utara- Selatan  adalah  Jalan  Tanjungpura  menuju  Jalan  Iman Bonjol,  sedangkan  segmen  Jalan  Selatan-Utara  adalah Jalan Iman Bonjol menuju Jalan Tanjungpura.
Penurunan  kinerja  jaringan  jalan  dapat  menghambat jalur  distribusi  angkutan  kontainer  yang  dapat  merugikan pihak jasa angkutan kontainer. Kondisi tersebut membuat waktu  tempuh  perjalanan  dari  produsen  ke  konsumen mengalami penambahan sehingga mengakibatkan meningkatnya  biaya  perjalanan.  Adanya  kemacetan  juga akan  membuat  biaya  operasional  distribusi  angkutan kontainer  seperti  ongkos  bahan  bakar  dan  ongkos perawatan  kendaraan  mengalami  peningkatan  bahkan dapat berakibat pada kelelahan pengendara. Hal ini secara tidak langsung berpengaruh terhadap kinerja bongkar dan muat  yang  ada  di  pelabuhan  peti  kemas  dan  dapat berdampak pada dwelling time peti kemas meningkat. Agar kinerja  bongkar  dan  muat  tidak  terhambat,  sarana  dan prasarana  angkutan  peti  kemas  seperti  jalan  harus mempunyai tingkat kelancaran yang tinggi.
Fenomena  tersebut  dapat  diselesaikan  dengan  terlebih dahulu  mengetahui  karakteristik  jalan  yang  dilalui angkutan  kontainer.  Oleh  karena  itu  penelitian  berfokus pada  pengukuran  karakteristik  jalan  melalui  hubungan volume, kecepatan, dan kepadatan. Data pengamatan yang berhasil dikumpulkan kemudian diolah kembali ke dalam model simulasi untuk menentukan sekenario terbaik waktu operasional angkutan kontainer. Model simulasi dibangun dengan  serangkaian  tahapan  agar  dapat  diyakini  bahwa model  simulasi  telah  dengan  baik  merepresentasikan sistem.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Karakteristik Lalu Lintas
Karakteristik  lalu-lintas  muncul  akibat  interaksi  antara pengemudi,  kendaraan,  jalan,  dan  lingkungan  sekitarnya. Saat  ini,  perhatian  dalam  pembahasan  lalu  lintas
difokuskan  pada  variabel-variabel  seperti  aliran  ( flow ), kecepatan ( speed ), dan kerapatan ( density ). Perkembangan ini  mencerminkan  pergeseran  dari  konsep  awal,  di  mana fokus utama lalu lintas adalah pada komposisi volume, asal tujuan,  kualitas,  dan  biaya.  Saat  ini,  perhatian  lebih difokuskan  pada  seberapa  banyak  jenis  kendaraan  yang bergerak dalam lalu lintas [7]. Di dalam [8] juga dijelaskan bahwa  terdapat  tiga  parameter  utama  untuk  mengetahui karakteristik  lalu  lintas  yaitu  volume,  kecepatan,  dan kepadatan.

## B. Arus dan Volume
Arus  lalu  lintas  adalah  ukuran  kemajuan  suatu  daerah dalam hal pergerakan kendaraan di jalan. Keberlangsungan dan  keteraturan  arus  lalu  lintas  dapat  mengindikasikan bahwa kendaraan beroperasi sesuai dengan peraturan lalu lintas  yang  berlaku  di  jalan.  Volume  lalu  lintas  adalah jumlah kendaraan yang melewati suatu titik tertentu pada bagian  tertentu  dari  jalan  dalam  periode  waktu  tertentu. Volume  lalu  lintas  rata-rata  diukur  dalam  interval  waktu tertentu,  seperti  rata-rata  harian,  yang  menggambarkan jumlah  kendaraan  yang  melintasi  suatu  lokasi  observasi dalam  satu  periode  waktu  tertentu,  seperti  hari,  jam,  atau menit  [9].  kapasitas  jalan  yang  tidak  sebanding  dengan volume kendaraan akan menyebabkan kemacetan [10].

## C. Kecepatan
Kecepatan  lalu  lintas  adalah  rata-rata  kecepatan kendaraan  yang  tercatat  pada  suatu  lokasi  tertentu  di sepanjang  jalan  dalam  interval  waktu  tertentu.  Kecepatan rata-rata kendaraan ini diukur dalam satuan jarak per waktu, yaitu  dalam  kilometer  per  jam,  yang  disingkat  sebagai km/jam [11]. Kecepatan adalah hasil pergerakan kendaraan dalam jarak tertentu per unit waktu. Dalam aliran lalu lintas, setiap kendaraan bergerak dengan kecepatan yang berbeda, sehingga tidak ada kecepatan tunggal yang menggambarkan karakteristik aliran lalu lintas. Sebaliknya, kecepatan  kendaraan  terdistribusi  secara  beragam.  Dari distribusi ini, dapat digunakan nilai rata-rata atau nilai yang mewakili untuk memahami sifat aliran lalu lintas [7].

## D. Kepadatan
Kepadatan  lalu  lintas  atau  densitas  mengindikasikan jumlah  kendaraan  yang  berada  dalam  sebagian  jalan tertentu  dan  diukur  dalam  kendaraan  per  kilometer (kend/km) [12]. Kepadatan lalu lintas merujuk pada jumlah kendaraan  yang  melintas  di  suatu  segmen  jalan  dengan panjang tertentu. Kepadatan lalu lintas atau densitas diukur sebagai  jumlah  kendaraan  yang  melewati  satu  kilometer jalan tertentu (Kendaraan/Km) [11].

## E. Hubungan Volume, Kecepatan, dan Kepadatan
Dalam  studi  mengenai  arus  lalu  lintas  pada  sebuah bagian  jalan  raya,  terdapat  tiga  faktor  utama  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  sifat-sifat  lalu  lintas. Faktor-faktor ini adalah:
1. Jumlah  Kendaraan  ( Volume ):  Merupakan  jumlah kendaraan  yang  melewati  suatu  lokasi  tertentu  pada jalan raya dalam satu periode waktu tertentu.
2. Kecepatan  ( Speed ):  Ini  mengacu  pada  sejauh  mana suatu kendaraan dapat bergerak dalam satu unit waktu di sepanjang bagian jalan raya.
3. Kepadatan  ( Density ):  Merupakan  jumlah  kendaraan yang  ada  pada  sepanjang  suatu  bagian  jalan  tertentu dalam satu satuan panjang jalan.
Faktor-faktor  ini  saling  terkait  satu  sama  lain,  dan hubungan antara volume, kecepatan, dan kepadatan dapat digambarkan dalam bentuk grafis menggunakan persamaan matematika.
Terdapat  hubungan  fundamental  antara  volume  lalu lintas  dan  kecepatan,  di  mana  peningkatan  volume  lalu lintas  akan  menyebabkan  penurunan  kecepatan  rata-rata kendaraan  hingga  mencapai  tingkat  kepadatan  maksimal (volume maksimum). Setelah mencapai tingkat kepadatan maksimal, kecepatan rata-rata kendaraan dan volume akan berkurang  lebih  lanjut.  Dengan  kata  lain,  kecepatan  akan menurun  ketika  tingkat  kepadatan  meningkat.  Kecepatan optimal  terjadi  ketika  kepadatan  mencapai  nol,  dan  jika kecepatan sama dengan nol, maka kemacetan akan terjadi. Volume  maksimum  ditemukan  saat  kepadatan  mencapai tingkat  kapasitas  jalan  yang  sudah  tercapai.  Setelah mencapai titik ini, volume akan menurun meskipun tingkat kepadatan meningkat hingga mencapai kemacetan [13].
Gambar.  1 Hubungan volume, kecepatan, dan kepadatan
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  hubungan  antara  volume dan  kecepatan  yaitu  dengan  bertambahnya  volume  lalu lintas,  maka  kecepatan  akan  berkurang  sampai  volume maksimum  tercapai.  Hubungan  antara  kecepatan  dan kepadatan  menunjukkan  bahwa  kecepatan  akan  menurun apabila  kepadatan  bertambah.  Hubungan  antara  volume dan  kepadatan  memperlihatkan  bahwa  kepadatan  akan bertambah apabila volumenya juga bertambah [14].

## F. Klasifikasi Jenis Kendaraan
Kendaraan-kendaraan  yang  tersebar  dijalan  dapat diklasifikasikan menurut karakteristiknya. Adapun klarifikasi jenis kendaraan adalah sebagai berikut [15]. 1. Kendaraan Light  Vehicle (LV)  adalah  kendaraan bermotor  dengan  empat  roda,  dua  as,  dengan  jarak antara  kedua  asnya  berkisar  antara  2,00  hingga  3,00 meter. Jenis kendaraan ini mencakup mobil penumpang, oplet,  minibus,  pick  up,  dan  truk  kecil  sesuai  dengan sistem klasifikasi yang berlaku.
2. Kendaraan Heavy Vehicle (HV) merupakan kendaraan bermotor  yang  memiliki  jarak  antara  asnya  lebih  dari 3,50  meter,  dan  biasanya  memiliki  lebih  dari  empat roda. Contoh kendaraan yang termasuk dalam kategori
ini adalah bus, truk 2 as, truk 3 as, dan truk kombinasi, sesuai  dengan  sistem  klasifikasi  Bina  Marga.  Truk kontainer masuk dalam klasifikasi HV.
3. Sepeda  Motor  (MC)  adalah  kendaraan  bermotor  yang memiliki dua atau tiga roda, seperti sepeda motor dan kendaraan  roda  tiga,  sebagaimana  yang  didefinisikan dalam klasifikasi Bina Marga.
4. Kendaraan Non-motorized (UM)  adalah  kendaraan beroda  yang  bergerak  dengan  tenaga  manusia  atau hewan,  seperti  sepeda,  becak,  kereta  kuda,  dan  kereta dorong. Hal ini sesuai dengan klasifikasi Bina Marga.

## G. Simulasi
Simulasi telah menjadi suatu aspek yang sangat krusial, dengan  berbagai  penelitian  dan  analisis  yang  melibatkan teknik  simulasi,  seperti  dalam  penyelesaian  masalah antrian.  Salah  satu  perangkat  lunak  yang  dapat memvisualisasikan  dan  menganalisis  antrian  adalah software  Arena [16].  Simulasi  adalah  upaya  untuk mereplikasi ciri, tampilan, dan sifat-sifat dari sebuah sistem nyata. Hal ini terdiri dari sekumpulan metode dan aplikasi yang  digunakan  untuk  meniru  perilaku  sistem  yang sebenarnya,  biasanya  melalui  penggunaan  komputer  dan perangkat lunak khusus [17]. Simulasi juga bertujuan untuk memperoleh  keputusuan  yang  tepat  dalam  waktu  singkat serta dengan biaya yang tidak terlalu besar [18]. Langkah- langkah simulasi adalah sebagai berikut [19]. 1. Identifikasi  permasalahan  atau  sistem  yang  akan disimulasikan.
2. Perumusan model yang akan digunakan.
3. Pengumpulan  data  yang  diperlukan  untuk  menguji model.
4. Pembuatan  model,  dengan  memastikan  kesesuaian dengan bahasa simulasi yang digunakan.
5. Verifikasi  dan  validasi  model.  Verifikasi  melibatkan pemeriksaan  untuk  mengidentifikasi  kesalahan  dalam model,  sementara  validasi  adalah  proses  pengujian untuk memastikan bahwa model sesuai dengan sistem nyata.
6. Pelaksanaan simulasi.
7. Analisis hasil simulasi.

## H. Analisis ANOVA
Statistika merupakan sebuah ilmu yang terdiri dari teori dan  teknik  yang  merupakan  sub  disiplin  dari  matematika terapan,  yang  membahas  tentang  proses  pengumpulan, penyusunan,  pengolahan,  serta  penyajian  data,  cara melakukan  analisis  data,  dan  cara  membuat  keputusan dengan  mempertimbangkan  risiko  tertentu  berdasarkan strategi yang ada. Salah satu metode statistika yang sering digunakan  untuk  menganalisis  hasil  penelitian  atau observasi  adalah  analisis  ragam  (ANOVA).  Metode one- way  anova adalah  sebuah  alat  yang  digunakan  untuk menguji secara serentak apakah suatu populasi mempunyai nilai rata-rata yang sama [20].
Pengujian ANOVA adalah suatu metode statistika yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  perbedaan  dalam  nilai rata-rata  antara  kelompok  atau  populasi  yang  diamati.
ANOVA sering digunakan secara luas untuk menganalisis data  penelitian  dari  berbagai  disiplin,  baik  melalui eksperimen  atau  survei.  Analisis  ini  termasuk  dalam kategori  analisis  parametrik,  sehingga  memerlukan persyaratan  bahwa  data  harus  terdistribusi  secara  normal [21].
ANOVA  menggunakan  distribusi  probabilitas  untuk mengukur  varians.  Dalam  statistik,  nilai  probabilitas  ( p- value )  adalah  probabilitas  untuk  mendapatkan  hasil  yang diamati dari sebuah uji. Hipotesis awal atau H 0 menyatakan bahwa  tidak  ada  perbedaan  di  antara  kelompok  yang sedang  diteliti,  sedangkan  hipotesis  alternatif  atau  H 1 menyatakan bahwa ada perbedaan. Nilai p-value digunakan sebagai opsi untuk menolak H 0 , berdasarkan perbandingan hasil dengan tingkat signifikansi. Tingkat signifikansi (α) adalah probabilitas menolak hipotesis nol ketika itu benar. Misalnya,  α  sebesar  0.05  mengimplikasikan  risiko  5% untuk  mengasumsikan  bahwa  ada  perbedaan,  padahal sebenarnya tidak ada perbedaan yang sebenarnya. Dengan demikian, p-value yang lebih kecil mengindikasikan bahwa ada bukti yang lebih kuat untuk mendukung H 1 [22].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  berlokasi  di  Kota  Pontianak,  Kalimantan Barat  dengan  pemilihan  ruas  jalan  yaitu  di  Jalan Tanjungpura  dan  Jalan  Imam  Bonjol.  Pemilihan  jalur  ini didasarkan  bahwa  jalur  tersebut  merupakan  angkutan kontainer kota pontianak yang rawan akan kemacetan dan sering  dilewati  angkutan  berat  kontainer.  Selain  itu,  jalur tersebut  merupakan  satu  satunya  jalur  untuk  keluar  dari Kota  Pontianak  bagi  angkutan  berat  kontainer  akibat adanya  larangan  kendaraan  berat  melintas  melalui Jembatan  Kapuas  1.  Objek  penelitian  ini  berfokus  pada kendaraan angkutan berat kontainer. Data hasil pengamatan digunakan dalam membangun model simulasi untuk  menghasilkan  sekenario  terbaik  dari  waktu operasional  angkutan  kontainer.  Gambar  2  menunjukkan diagram alir penelitian.
Mulai Studi Pendahuluan Studi Literatur Perum usan Masalah Penentuan Tujuan Penelitian Pengumpulan Data • 1. Jumlah Kendaraan pada ruas jalan • 2. Jarak yang ditempuh
• 3. Selang waktu tempuh • 4. Panjang Ruas Jalan Pengolahan Data • Volume kendaraan
• Kecepatan Kendaraan
• Kepadatan Kendaraan
• Hubungan Volume, Kecepatan dan Kepadatan Kendaraan
• Volume Maksimum • Kecepatan Maksimum • Kepadatan Maksimum Analisa dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran Selesai Rekapitulasi Data Pembangunan Model Simulasi • Model Konseptual • Model Simulasi
• Verifikasi • Validasi dan Skenario
Gambar. 2 Diagram alir penelitian

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengumpulan  dilakukan  sepanjang  Jalan  Tanjungpura hingga Jalan Iman Bonjol untuk jalur Utara-Selatan (U-S) dan jalur Selatan-Utara (S-U). Data dikelompokkan untuk setiap rentang 15 menit dengan metode pengambilan data yaitu random staratafication. Pengumpulan data dilakukan selama 14 hari dengan waktu pengumpulan data ialah mulai pukul  08:00  sampai  dengan  pukul  16:00.  Pembagian cluster pagi,  siang  dan  sore  yang  ditujukan  oleh  tabel  1 digunakan  untuk  mengetahui  karakteristik  lalu  lintas kendaraan  pada  rentang  tersebut. Cluster sore  hanya terbatas  sampai  pukul  16.00  sehingga  rentang  waktu pengambilan data hanya 2 jam.
T ABEL I
P ENGELOMPOKKAN C LUSTER Cluster Periode Waktu Pagi 08:00 – 11:00 Siang 11:00 – 14:00 Sore 14:00 – 16:00
Data-data  yang  telah  dimiliki  sebelumnya  kemudian diagregasi  berdasarkan cluster waktu  tersebut.  Data-data tersebut akan digunakan untuk membangun sebuah model karakteristik volume dan kecepatan dari sebuah jalan untuk setiap  jenis  kendaraan.  Setiap  jenis  kendaraan  yang melewati  suatu  jalan  memiliki  karakteristiknya  tersendiri. Model tersebut dibangun dengan menggunakan perangkat lunak/ software Arena. Pembentukan model simulasi terdiri
dari  empat  tahapan  yaitu  pembuatan  model  konseptual, model simulasi, verifikasi dan validasi serta pembentukan skenario.

## A. Model Konseptual
Model  konseptual  dibuat  berdasarkan  kondisi existing dari  jalan  yang  dilalui  oleh  kendaraan.  Adapun  model konseptual  dari  sebuah  kendaraan  yang  melewati  Jalan Tanjungpura S-U dan Jalan Iman Bonjol S-U ditunjukkan oleh Gambar 3. Sedangkan model konseptual dari sebuah kendaraan yang melewati Jalan Tanjungpura S-U dan Iman Bonjol S-U ditunjukkan oleh Gambar 4.
Gambar. 3 Model konseptual rute Selatan-Utara
Gambar. 4 Model konseptual rute Utara-Selatan

## B. Model Simulasi
Model simulasi dibangun dengan menggunakan bantuan software  Arena .  Sebelum  membangun  model  simulasi, diperlukan sebuah distribusi probabilitas yang menggambarkan  karakteristik  dari  kendaraan  yang melewati  sebuah  jalan.  Sebagai  contoh  persamaan distribusi  probabilitas  dari  waktu  tempuh  angkutan kontainer pada Jalan Tanjungpura S-U. Persamaan tersebut dapat  diperoleh  menggunakan Input  Analyzer yang terdapat  pada software  Arena . Input analyzer adalah  fitur dari software  Arena yang  dapat  membantu  memilih  dan
meyesuaikan distribusi probabilitas sesuai data input yang diberikan. Menggunakan data waktu tempuh rata-rata dari kendaraan  angkutan  kontainer  di  Jalan  Tanjungpura  S-U untuk cluster pagi  hari,  maka  diperoleh  distribusi probabilitas beserta dengan grafiknya ialah sebagai berikut.
Gambar. 5 Output input analyzer
Waktu  tempuh  angkutan  kontainer  (HV)  di  Jalan Tanjungpura  S-U  untuk cluster pagi  memiliki  distribusi Erlang  dengan  persamaan  distribusinya  adalah  1  + ERLA(1.59,  2).  Persamaan  distribusi  inilah  yang  akan digunakan  pada  modul  dalam  sebuah  model  simulasi. Tabel  4  dan  Tabel  5  menunjukkan  masing-masing distribusi  probabilitas  setiap cluster untuk  setiap  jenis kendaraan.
Diperlukan juga sebuah persamaan distribusi probabilitas  guna  mengatur  kedatangan  kendaraan  pada model  simulasi.  Data  yang  digunakan  untuk  mengatur kedatangan kendaraan dari setiap segmen jalan adalah hasil perhitungan periode waktu 15 menit dibagi dengan volume kendaraan.  Data  yang  berhasil  dikumpulkan  adalah sebanyak 31.793 kendaraan. Adapun persamaan distribusi probabilitas  yang  digunakan  guna  mengatur  kedatangan kendaraan ditunjukkan pada Tabel 6.
Dibangun sebuah model simulasi untuk jalur Selatan  – Utara  yaitu  untuk  Jalan  Tanjungpura  menuju  Jalan  Iman Bonjol ditunjukkan oleh Gambar 5 menggunakan software Arena.  Sedangkan  model  simulasi  untuk  jalur  Utara  – Selatan  yaitu  untuk  Jalan  Iman  Bonjol  menuju  Jalan Tanjungpura ditunjukkan oleh Gambar 6. Sebagai contoh, jika  ingin  melakukan  simulasi  untuk cluster pagi,  maka persamaan probabilitas yang digunakan adalah persamaan probabilitas cluster pagi untuk semua kendaraan.
Gambar. 6 Model simulasi segmen S-U
Mulai Kedatangan Kendaraan • Kendaraan Bermotor (MC)
• Kendaraan Ringan (LV) • Kendaraan Berat (HV) Kendaraan Melewati Jalan Tanjungpura S-U Kendaraan Melewati Jalan Iman Bonjol S-U Selesai Mulai Kedatangan Kendaraan • Kendaraan Bermotor (MC) • Kendaraan Ringan (LV) • Kendaraan Berat (HV) Kendaraan Melewati Jalan Iman Bonjol U-S
Kendaraan Melewati Jalan Tanjung Pura U-S
Selesai

## C. Verifikasi Model
Verifikasi  model  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah model  yang  dibangun  sudah  bebas  dari error .  Pada software Arena,  verifikasi  model  dilakukan  dengan menggunakan fitur Check Model . Hasil check model untuk kedua  model  segmen  jalan  menunjukkan  bahwa  tidak adanya error terlihat pada gambar 8 berikut.

## Gambar. 8 Hasil verifikasi model
Output  dari  model  simulasi  tersebut  adalah  waktu tempuh  rata-rata  untuk  setiap  jenis  kendaraan  dari  setiap jalur.  Dikarenakan  model  sudah  bebas  dari  error,  maka simulasi dapat dijalankan. Simulasi dijalankan dengan lima kali  replikasi.  Dimana  untuk cluster pagi  dan  siang ditetapkan durasi simulasi berjalan adalah  masing-masing 180 menit dan cluster sore adalah 120 menit berdasarkan pembagian pegambilan data tiap cluster .
T ABEL II R EKAPITULASI RATA - RATA HASIL SIMULASI S-U (M ENIT ) Cluster MC LV HV Pagi 14,8544 15,3650 19,8794 Siang 11,9831 14,1969 17,2326 Sore 13,5520 14,7632 18,8249
Berdasarkan  Tabel  2,  terlihat  bahwa  rata-rata  waktu tempuh tercepat untuk setiap jenis kendaraan terdapat pada cluster siang.  Dimana  untuk  waktu  tempuh  yang dibutuhkan  guna  melewati  Jalan  Tanjungpura  S-U  dan Jalan  Iman  Bonjol  S-U  adalah  11,9831  menit  untuk kendaraan  bermotor,  14,1969  menit  untuk  kendaraan ringan, dan 17,2326 untuk kendaraan berat atau angkutan kontainer.  Sama  seperti  segmen  S-U,  simulasi  dijalankan dengan lima kali replikasi. Dimana untuk cluster pagi dan siang ditetapkan durasi simulasi berjalan adalah 180 menit dan cluster sore adalah 120 menit.
T ABEL III R EKAPITULASI RATA - RATA HASIL SIMULASI U-S (M ENIT ) Cluster MC LV HV Pagi 14,0715 15,4086 20,5736 Siang 12,2020 14,6055 16,8900 Sore 13,8332 17,0459 18,9696
Tabel 3 menunjukkan rekapitulasi dari setiap replikasi hasil  simulasi  model  Jalan  Iman  Bonjol  U-S  dan  Jalan Tanjungpura  U-S.  Terlihat  bahwa  waktu  tempuh  tercepat oleh angkutan berat kontainer dapat diperoleh pada cluster siang  hari,  dengan  rata-rata  waktu  tempuhnya  adalah 16,8900 menit.
T ABEL IV P ERSAMAAN DISTRIBUSI PROBABILITAS SEGMEN S-U Seg
men Wakt u MC LV HV
Tanjungpu ra S-U Pagi NORM(3.4, 0.758) 2.73 + 2.27 * BETA(1.51, 1.85) 2.4 + 5.47 * BETA(2.69 , 3.17) Siang 2 + LOGN(0.92 9, 0.441) 2.25 + ERLA(0.174 , 7) NORM(4.1, 0.846) Sore 2 + WEIB(1.49, 1.86) 2 + 4 * BETA(5.68, 8.31) 3.8 + ERLA(0.13 4, 6) Iman Bonjol S- U Pagi TRIA(6, 11.5, 17) 9 + 6 * BETA(0.86, 1.1) 8 + 15 * BETA(2.14 , 2.27) Siang 6.03 + LOGN(3.03 , 1.31) 7 + GAMM(0.58 9, 6.35) NORM(12. 7, 2.62) Sore 6 + WEIB(4.85, 1.98) NORM(11.2, 1.83) 12 + 4.66 * BETA(2.46 , 2.63)
T ABEL V P ERSAMAAN DISTRIBUSI PROBABILITAS SEGMEN U-S
Seg men Wakt u MC LV HV
Tanjungpur a U-S Pagi TRIA(1.27, 3.64, 6) TRIA(2.71, 3.06, 5.26) 3 + LOGN(1.97 , 1.39) Siang TRIA(2.04, 2.83, 3.98) TRIA(2.1, 3.88, 4.4) TRIA(2.55, 4.29, 5.5) Sore 1 + 7 * BETA(7.98, 14.5) 2 + EXPO(3.4) TRIA(4, 4.84, 5.37) Iman Bonjol U-S Pagi NORM(10. 5, 2.35) 8.3 + 6.7 * BETA(1.54, 1.48) NORM(15. 4, 3.25) Siang 6.3 + 6.43 * BETA(2.65, 3.1) 7.13 + WEIB(4.49, 2.58) TRIA(8, 9.77, 21) Sore 5 + WEIB(6.09, 2.71) NORM(11. 8, 2.01) 10 + 15 * BETA(5.09, 11.6)
T ABEL VI D ISTRIBUSI PROBABILITAS KEDATANGAN KENDARAAN Seg men Wakt u MC LV HV
Tanjungp ura S-U Pagi 0.01 +
LOGN(0.006 65, 0.00138) 0.05 + LOGN(0.020 8, 0.00497) 1 + ERLA(1.5 9, 2) Siang 0.01 + WEIB(0.014 1, 4.69) 0.05 + ERLA(0.0013 8, 13) -0.001 + GAMM(2. 25, 2.06) Sore 0.01 + LOGN(0.009 72, 0.00122) 0.05 + GAMM(0.003 01, 11.8) LOGN(2.3 8, 1.53) Iman Bonjol U- S Pagi 0.02 + WEIB(0.035 7, 4.39) NORM(0.114, 0.0148) -0.001 + ERLA(1.9 5, 2) Siang TRIA(0.02, 0.0286, 0.08) 0.06 + ERLA(0.0049 1, 15) -0.001 + GAMM(2. 4, 1.44) Sore 0.02 + LOGN(0.016 8, 0.00437) 0.08 + LOGN(0.080 5, 0.0286) 1 + LOGN(3.7 7, 3.06)

## D. Validasi Model
Proses validasi model adalah proses untuk membuktikan apakah hasil simulasi dapat merepresentasikan sistem yang sebenarnya.  Simulasi  dilakukan  dengan  menggunakan  uji ANOVA. Uji ANOVA dilakukan dengan membandingkan rata-rata  antar  perlakukan.  Adapun  langkah-langkah  uji ANOVA  untuk  jalan  Tanjungpura  S-U  dan  untuk kendaraan  jenis  HV  adalah  seperti  pada  tabel  7  sebagai berikut.
T ABEL VII
W AKTU TEMPUH KENDARAAN BERAT SISTEM DAN SIMULASI (M ENIT ) HV Sistem HV Simulasi 17,5795 19,8794 17,5376 17,2326 18,8075 18,8249 53,9246 55,9369

## 1. Perumusan Hipotesis
H0: Waktu tempuh setiap model sama

## H1: Waktu tempuh model tidak sama

## 2. Uji Statistik
Berdasarkan  perhitungan  yang  telah  dilakukan  maka diperoleh  tabel  ANOVA  yang  bisa  dilihat  pada  tabel  8 sebagai berikut.
T ABEL VII H ASIL ANALISIS ANOVA
Source of Variation SS df MS F P-value F crit Between Groups 0,675 1 0,675 0,588 0,486 7,709 Within Groups 4,592 4 1,148 Total 5,267 5

## 3. Keputusan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  untuk menentukan  F hitung dan  F tabel ,  diperoleh  nilainya  masing- masing adalah 0,588 dan 7,709. Terlihat bahwa nilai F tabel lebih  besar  dari  F hitung baik  untuk  baris  maupun  kolom. Keputusan  yang  dapat  diambil  ialah  menerima  H 0 dan menolak H 1 .

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  kemudian  dapat  ditarik  adalah  tidak terdapat perbedaan rata-rata waktu tempuh baik itu waktu tempuh  setiap  dari  model  maupun  waktu  tempuh  dari sistem.  Artinya  ialah  tidak ada  perbedaan  antara simulasi dan  kondisi  sistem  yang  sebenarnya  sehingga  dapat disimpulkan bahwa model simulasi untuk jalan Tanjungpura  S-U  dengan jenis kendaraan  HV  dapat merepresentasikan sistem sebenarnya.
Validasi  model  dilakukan  untuk  setiap  jenis  kendaraan dan  untuk  setiap  jalan.  Hasil  validasi  untuk  setiap  jenis kendaraan serta setiap jenis jalan menunjukkan bahwa hasil simulasi  dapat  merepresentasikan  kondisi  sistem  yang
sebenarnya. Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  dapat  dibuat skenario  terbaik  yang  dapat  digunakan  oleh  kendaraan angkutan  berat  kontainer.  Berdasarkan  hasil  simulasi tersebut,  maka  skenario  yang  dapat  digunakan  agar angkutan  berat  kontainer  dapat  melakukan  pengantaran dengan  waktu  tempuh  tercepat  adalah  dengan  melakukan pengantaran  pada cluster siang  atau  mulai  pukul  11:00 hingga  pukul  14:00  untuk  segmen  jalan  S-U.  Adapun skenario yang dapat digunakan pada segmen jalan U-S oleh angkutan  berat  kontainer  dalam  melakukan  transportasi yang  cepat  adalah  dengan  melakukan  transportasi  pada siang hari yaitu mulai pukul 11:00 hingga pukul 14:00.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengumpulan data volume, kecepatan, dan kepadatan lalu lintas dari ketiga jenis kendaraan pada Jalan  Tanjungpura  dan  Jalan  Iman  Bonjol,  maka  dapat disimpulkan bahwa cluster pagi dan sore memiliki tingkat volume,  kecepatan,  dan  kepadatan  lalu  lintas  yang  lebih tinggi.  Tingginya  volume  kendaraan  pada cluster pagi disebabkan  oleh  masyarakat  yang  baru  saja  memulai aktivitasnya,  seperti  mengantar  anak-anak  ke  sekolah, berbelanja, berangkat kerja, dan aktivitas lainnya. Selain tu pada  jalan  tersebut  juga  terdapat  banyak  tempat perbelanjaan,  rumah  makan,  fasilitas  pendidikan,  bank, hotel,  dan  yang  lainnya.  Tingginya  volume  kemudian bergantung  pada  kecepatan  dan  tingkat  kepadatan.  Jika volume  kendaraannya  tinggi,  maka  kecepatan  rata-rata kendaraan  cenderung  lambat.  Tingginya  volume  berarti tingkat kepadatan yang juga tinggi. Berbeda dengan cluster pagi yang dimana masyarakat baru memulai aktivitasnya, cluster sore merupakan kebalikan dari cluster pagi dimana masyarakat  cenderung  mengakhiri  akvitasnya  dengan pulang  kerumah,  berbelanja,  maupun  ke  rumah  makan. Hasil  pengumpulan  data  kemudian  digunakan  untuk membuat model simulasi.
Model  simulasi  digunakan  untuk  menentukan  skenario terbaik  yang  dapat  diterapkan  oleh  kendaraan  berjenis kendaraan berat (HV) seperti angkutan berat kontainer agar diperoleh  waktu  tempuh  tercepat.  Simulasi  dilakukan dengan  lima  kali  replikasi  dimana  durasi  simulasi  untuk cluster pagi dan siang adalah 180 meni dan durasi simulasi cluster sore adalah 120 menit. Hasil simulasi menunjukkan bahwa  waktu  tempuh  minimum  yang  dapat  dicapai  oleh kendaraan angkutan berat kontainer adalah 17,2326 menit untuk Jalan Tanjungpura S-U – Jalan Iman Bonjol S-U dan 16,8900  untuk  jalan  Tanjungpura  U-S  dan  Jalan  Iman Bonjol  U-S  dimana  kegiatan  transportasi  dilakukan  pada cluster siang atau pada pukul 11:00 sampai dengan 14:00. Skenario ini lah yang dapat digunakan agar angkutan berat kontainer dapat mengantarkan barang-barang dengan lebih cepat sehingga ongkos bahan bakar dan ongkos perawatan kendaraan dapat ditekan serta dapat mengurangi kelelahan pada pengendara angkutan kontainer.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Ucapan terima kasih diberikan kepada Fakultas Teknik Universitas  Tanjungpura  atas  bantuan  biaya  melalui
program  DIPA  Fakultas  Teknik.  Diucapkan  juga  terima kasih  kepada  Laboratorium  Optimasi  dan  Sistem  Industri (OSI) yang telah memberikan sumbangsih berupa peralatan dan software .
R EFERENSI
[1] A.  Nadi,  S.  Sharma,  M.  Snelder,  T.  Bakri,  H.  van  Lint,  dan  L. Tavasszy, “Short-term prediction of outbound truck traffic from the exchange of information in logistics hubs: A case study for the port of Rotterdam,” Transp Res Part C Emerg Technol , vol. 127, Jun 2021, doi: 10.1016/j.trc.2021.103111.
[2] Z.  Liu,  S.  Xie,  H.  Zhang,  D.  Zhou,  dan  Y.  Yang,  “A  parallel computing  framework  for  large-scale  microscopic  traffic simulation  based  on  spectral  partitioning,” Transp  Res  E  Logist Transp Rev , vol. 181, Jan 2024, doi: 10.1016/j.tre.2023.103368.
[3] Dishub  Provinsi  Kalimantan  Barat  (2020),  “Jumlah  Pelabuhan Peti Kemas  Barang Tahun 2019.”  Diakses: 20 September 2023. [Daring]. Tersedia pada: dishub.kalbarprov.go.id.
[4] S.  Dorokhin,  A.  Artemov,  D.  Likhachev,  A.  Novikov,  dan  E. Starkov,  “Traffic  simulation:  An  analytical  review,”  dalam IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  IOP Publishing Ltd, Okt 2020. doi: 10.1088/1757-899X/918/1/012058.
[5] A. A. Nurhidayah dan R. E. Wibisono, “A R T I C L E I N F O,”
2023. [Daring]. Tersedia pada: www.journal.unesa.ac.id/index.php/mitrans [6]
“Peraturan  Walikota  Kota  Pontianak  No  36  Tahun  2013.” [Daring].
Tersedia
pada: https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/61387/perwali-kota- pontianak-no-36-tahun-2013.
[7] E.  N.  Julianto,  “Hubungan  Antara  Kecepatan,  Volume  Dan Kepadatan  Lalu  Lintas  Ruas Jalan Siliwangi Semarang,” Jurnal Teknik Sipil & Perencanaan , vol. 12, no. 2, hlm. 151–160, 2010.
[8] F.  Sholahudin  dan  D.  Nurmayadi,  “Analisis  Karakteristik  Arus Lalu  Lintas  Dengan  Model  Greenshield,  Greenberg  Dan Underwood  Di  Ruas  Jalan  KHZ  Musthofa  Kota  Tasikmalaya,”
Jurnal Perencanaan dan Rekayasa Sipil , vol. 4, no. 2, hlm. 77–83, 2021.
[9] F. Basri dan M. Harum, “Analisis Volume Lalu Lintas Pada Ruas Jalan  Arteri  (Batas.  Kabupaten.  Majene-Polewali  Mandar),” Bandar: Journal of Civil Engineering , vol. 2, no. 1, hlm. 32–41,
2020, doi: 10.31605/bjce.v2i1.638.
[10]  N.  W.  Astuti,  D.  Kusdian,  dan  T.  Sugiri,  “PENERAPAN SIMULASI  ARUS  LALU  LINTAS  PADA  PERSIMPANGAN TIDAK SEBIDANG DI JALAN JAKARTA–JALAN SUPRATMAN KOTA BANDUNG PEMANFAATAN APLIKASI  VISSIM  11.03,” Sistem  Infrastruktur  Teknik  Sipil (SIMTEKS) ,  vol.  3,  no.  2,  hlm.  144,  Sep  2023,  doi: 10.32897/simteks.v3i2.2723.
[11]  D.  Indratmo,  “Kajian  Kapasitas  Jalan  dan  Derajat  Kejenuhan Lalu-Lintas  di  Jalan  Ahmad  Yani  Surabaya,” Jurnal  Aplikasi Teknik Sipil , vol. 1, no. 1, hlm. 25, 2017, doi: 10.12962/j12345678.v1i1.2773.
[12]  H. Wibisana dan N.  Utomo, “Ruas Jalan Arteri Kota Surabaya,” Jurnal Teknik Sipil , vol. 12, hlm. 121–145, 2016.
[13]  A.  Irfan  Syah,  Sumina,  dan  H.  Susila,  “Analisis  Hubungan Volume, Kecepatan Dan Kepadatan Lalu Lintas Ruas Jalan Solo-
Purwodadi,” Journal  of  Civil  Engineering  and  Infrastructure Technology , vol. 2, no. 1, hlm. 1–10, 2023, doi: 10.36728/jceit.v2i1.2661.
[14]  A.-  Desmi,  L.  A.  Widari,  dan  R.  Yanti,  “Efektifitas  Model Karakteristik Arus Lalu Lintas Pada Ruas Jalan Simpang 4 Bireun (Perbandingan Dengan Metode Greenshield, Greenberg, Underwood),” Teras  Jurnal ,  vol.  9,  no.  1,  hlm.  19,  2019,  doi: 10.29103/tj.v9i1.178.
[15]  O.  Wesara,  “ANALISA  KINERJA  SIMPANG  JALAN MANADO  –  BITUNG  –  JALAN  PANIKI  ATAS  MENURUT MKJI 1997,” vol. 4, no. 7, 2016.
[16]  T. A. Purwanto, “Analisis Sistem Antrian Menggunakan Software Simulasi  Arena  Pada  PT  Indomobil  Trada  Nasional  (  Nissan Depok ),” vol. 5, no. 2, hlm. 1–12.
[17]  J.  Heizer,  B.  Render,  C.  L.  Munson,  dan  P.  Griffin, Operations management:  sustainability  and  supply  chain  management . Pearson New York, NY, 2020.
[18]  A.  Andira,  J.  K.  Runtuk,  dan  A.  L.  Maukar,  “Studi  Simulasi Sistem Pada Perusahaan Jasa Pengiriman Barang dan Ekspedisi,” Jurnal Rekayasa Sistem Industri , vol. 9, no. 3, hlm. 145–152, 2020, doi: 10.26593/jrsi.v9i3.3769.145-152.
[19]  E. Suryani, Pemodelan dan Simulasi”. Yogyakarta: Graha ilmu . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[20]  A.  Fitrayuda,  J.  Fajrin,  dan  B.  Anshari,  “Analisis  sifat  meknais komposit  polyester  sisal  menggunakan  metode  ANOVA,”  hlm. 2817–2824.
[21]  E.  D.  Lusiana  dan  M.  Mahmudi, ANOVA  untuk  Penelitian Eksperimen: Teori dan Praktik dengan R . Universitas Brawijaya Press, 2021.
[22]  M. Alassaf dan A. M. Qamar, “Improving Sentiment Analysis of Arabic  Tweets  by  One-way  ANOVA,” Journal  of  King  Saud University  -  Computer  and  Information  Sciences ,  vol.  34,  no.  6, hlm. 2849–2859, 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2020.10.023.