## PENGARUH AKTIVITAS PASAR TERHADAP ARUS LALU LINTAS
(STUDI KASUS PASAR BASO KABUPATEN AGAM)
Helga Yermadona 1 , Mira Meilisa 2
1 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat email: helga.umsb@gmail.com 1
2 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat email: miecko7@gmail.com 2
DOI: http://dx.doi.org/10.31869/rtj.v3i1.1713
Abstract: Baso Market in Agam Regency, is a traditional market connecting the road of Bukittinggi- Payakumbuh.  The high activity of the market on every Monday creates high side friction.  The high side  friction  affects  the  traffic  flow  and  slows  down  the  traffic.  The  purpose  of  this  study  is  to determine the traffic volume during rush hour, Level of Service (LOS), modeling and the effect of side friction  on  vehicles  speed  in  Baso  Market.    The  data  collection  method  used  is  surveying  traffic volume, side friction and the average speed of vehicles, the data analysis method used are PKJI 2014 and  multiple  linear  regression  analysis.    The  result  of  traffic  volume  on  both  directions  during  rush hour at 02.00 PM-03.00 PM is 1915 skr/hour, with Q/C value 0,84 LOS at level D. The best modeling of  the  impact  of  side  friction  on  vehicles  speed  for  Bukittinggi-Payakumbuh:  Y  =35,539–  0,083X 1 – 0,107X 2 with  R 2 71,1%  vehicles  speed  at  the study  site  is  affected  by  the  number  of  pedestrians  (X 1 ) and the number of stopped and parked vehicles (X 2 ). Payakumbuh-Bukittinggi: Y = 24,596 – 0,008X 3 , with R 2 47% vehicles speed at the study site is affected by the number of  entering and exiting vehicles (X 3 ).
Keywords: traffic volume, side friction, speed, LOS, and modeling . Abstrak: Pasar Baso Kabupaten Agam merupakan pasar tradisional yang menghubungkan jalan kota Bukittinggi-Payakumbuh.  Ramainya  aktivitas  pasar  setiap  hari  Senin  membuat  hambatan  samping yang  sangat  tinggi.  Tingginya  hambatan  samping  setiap  hari  Senin  ini  mempengaruhi  kinerja  lalu lintas  jalan  dan  mengakibatkan  penurunan  kecepatan  kendaraan  saat  melintasi  ruas  jalan.  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  volume  lalu  lintas  pada  jam  sibuk,  Level  of  Service  (LOS), pemodelan  dan  pengaruh  hambatan  samping  terhadap  kecepatan  kendaraan  pada  ruas  jalan  di Pasar Baso Metode pengambilan data dengan cara survei volume lalu lintas, hambatan samping dan kecepatan  rata-rata  kendaraan,  metode  analisis  data  menggunakan  PKJI  2014  dan  uji  statistik regresi linear berganda. Hasl volume lalu lintas untuk dua arah pada jam sibuk 14.00-15.00 sebesar 1915  skr/jam,  dengan  nilai  Q/C  0,84  LOS  level  D.  Pemodelan  terbaik  hubungan  kecepatan  dengan hambatan samping untuk arah Bukittinggi-Payakumbuh: Y = 35,539– 0,083X 1 – 0,107X 2 , dengan R 2 =  71,1%  artinya  kecepatan  kendaraan  dipengaruhi  secara  simultan  dan  partial    oleh  X 1 (pejalan kaki), X 2 (kendaraan berhenti dan parkir) sebesar 71,1%. Arah Payakumbuh-Bukittinggi: Y = 24,596 –  0,008X 3 dengan  R 2 =  47%  artinya  kecepatan  kendaraan  hanya  dipengaruhi  oleh  X 3 (kendaraan masuk keluar) sebesar 47%.
Kata kunci: volume lalu lintas, hambatan samping, kecepatan, LOS, dan pemodelan.

## PENDAHULUAN
Pasar  Baso  merupakan  salah  satu  pasar tradisional  yang  terletak  di  jalan  Sumbar-Riau, Tabek  Panjang,  Kecamatan  Baso  Kabupaten Agam, Provinsi Sumatera Barat. Letaknya yang strategis  pada  ruas  jalan  penghubung  kota Bukittinggi dengan kota Payakumbuh
menjadikan  pasar  tradisional  Baso  ini  sebagai sentral perdagangan bagi masyarakat sekitar.
Berdasarkan  observasi  di  lapangan,  setiap hari Senin terjadi  kemacetan pada  ruas jalan  di depan  Pasar  Baso.  Ramainya  aktivitas  pasar tradisional Baso menyebabkan hambatan samping.  Hambatan  samping  adalah  pengaruh kegiatan di samping ruas jalan terhadap kinerja
lalu  lintas  (Kementrian  Pekerjaan  Umum, 2014).  Pusat-pusat  aktivitas  masyarakat  seperti pusat perkantoran, pusat perdagangan, industri, rekreasi  dan  sarana  pendidikan  akan  menjadi penarik  perjalanan  ( trip  attraction )  dan merupakan  salah  satu  penyebab  terjadinya hambatan samping (Rauf, Sendow, & Rumayar, 2015).  Hambatan  samping  seperti  pemakaian bahu  jalan  menjadi  tempat  parkir,  badan  jalan digunakan  oleh  pejalan  kaki,  kendaraan  yang masuk  keluar  pasar,  dan  bongkar  muat  barang yang  dilakukan  di  badan  jalan.  Kegiatan  jual beli  di  bahu  jalan  dan  pejalan  kaki  yang menggunakan badan jalan menimbulkan konflik dengan kendaraan bermotor
(Yermadona, 2018).
Tingginya  hambatan  samping  setiap  hari Senin ini mempengaruhi kinerja lalu lintas jalan dan mengakibatkan penurunan kecepatan kendaraan  saat  melintasi  ruas  jalan  di  Pasar Baso.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  volume  lalu  lintas  pada  jam  sibuk, Level  of  Service (LOS),  pemodelan  dan pengaruh hambatan samping terhadap kecepatan  kendaraan  pada  ruas  jalan  di  Pasar Baso.
Volume  lalu  lintas  pada  ruas  jalan  yang berada  di  kawasan  depan  pasar,  cenderung mengalami  naik  turun  volume  lalu  lintas  dari pagi  hingga  petang  hari  (Ishak,  2016). Penelitian  terdahulu  menyimpulkan  bahwa aktivitas  komersial  berpengaruh  terhadap  lalu lintas  di  koridor  jalan  Perintis  Kemerdekaan Kota  Makassar  dan  menyebabkan  kecepatan rata-rata  kendaraan  berada  di  bawah  standar yang  disyaratkan  untuk  jalan  arteri  (Hukmia, 2015)
Pelitian lainnya juga menyimpulkan penanganan  kemacetan  akibat  aktivitas  pasar tradisional  Koto  Baru  dengan  penerapan off street  parking dari  LOS  level  D  menjadi  level C.  (Yermadona,  2019).  Akibat  aktivitas  parkir di  Pasar  Peunayong  Banda  Aceh,  dengan penerapan  pelarangan  parkir  menjadikan  DS yang  lebih  kecil  (Ofanza,  Sugiarto,  & Anggraini, 2017). Faktor utama yang mempengaruhi  kecepatan  adalah  kendaraan parkir dan berhenti (Rauf et al., 2015) (Senduk, Rumayar, & Palenewen, 2018).
Pasar  Baso  terletak  pada  jalan  luar  kota. Kapasitas  jalan  luar  kota  dapat  dihitung menggunakan  rumus  yang  ada  dalam  PKJI 2014 sebagai berikut:
C = C o x FC w x FC PA x FC HS …. (1) Keterangan: C = kapasitas (skr/jam) C o = kapasitas dasar (skr/jam) FC w = faktor penyesuaian lebar jalan FC PA = faktor penyesuaian pemisah arah (hanya untuk jalan tak terbagi) FC HS =  faktor  penyesuaian  hambatan  samping dan bahu jalan
Derajat  kejenuhan  adalah  rasio  antara  arus lalu lintas terhadap kapasitas jalan (Kementrian Pekerjaan Umum, 2014).
….. (2)
Keterangan:
Dj = Derajat kejenuhan
Q = Arus lalu lintas (skr/jam)
C = Kapasitas (skr/jam)
Tingkat  pelayanan  jalan  atau level  of service digunakan  untuk  mengukur  kualitas perjalanan, ditunjukkan dengan rasio perbandingan volume dengan kapasitas (Tamin, 2008).  Kinerja  jalan  diwakili  oleh  tingkat pelayanan  ( level  of  service,  LOS )  yaitu  suatu ukuran  kualitatif  yang  mencerminkan  persepsi pengemudi  tentang  kualitas  berkendaraan (Kementrian Pekerjaan Umum, 2014).
Tabel 1. Tingkat pelayanan jalan
Tingkat Pelayanan Q/C A 0,00 – 0,20 B 0,20 – 0,44 C 0,45 – 0,74 D 0,75 – 0,84 E 0,85 – 1,00 F > 1,00 Sumber: (Kementrian Pekerjaan Umum, 2014)
Analisa  regresi  digunakan  untuk  mencari model hubungan antara kecepatan dan hambatan  samping  dan  juga  mengetahui besarnnya pengaruh hambatan samping (Senduk et al., 2018). Model persamaan regresi linier  berganda  yang  persamaan  umumnya adalah;
Y= a 1 +b 1 .X 1 +b 2 .X 2 +b 3 .X 3 +...+b n X n …(3)
Dimana:
Y = Variabel terikat X 1 ,X 2 ,X 3 ,X n = Variabel bebas)
a = Konstanta b 1 ,b 2 ,b 3 ,b n, = Koefisien regresi Variabel  tidak  bebas  (Y)  dipengaruhi  oleh variabel  bebas  (X).  Kecepatan  kendaraan  (Y) dengan  empat  variabel  bebas  hambatan samping yaitu jumlah pejalan kaki (X 1 ), jumlah kendaraan  berhenti  dan  parkir  (X 2 ),  jumlah kendaraam  masuk  keluar  (X 3 ),  dan  jumlah kendaraan lambat tidak bermotor (X 4 ).

## METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  antara lain:
1. Pemilihan  lokasi  penelitian  pada  ruas  jalan di  depan  Pasar  Baso  Kabupaten  Agam dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Lokasi penelitian pada ruas jalan Sumbar-Riau, Pasar Baso Kabupaten Agam
2. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara survei  di  lapangan.  Survei  yang  dilakukan antara lain:
a. Survei  volume  lalu  lintas  yang  terdiri dari  kendaraan  berat  (KB),  kendaraan ringan  (KR),  sepeda  motor  (SM),  dan kendaraan tidak bermotor (KTB) dilakukan  pada  hari  aktivitas  pasar tradisional  yaitu  hari  Senin  selama  12 jam pada pukul 06.00-18.00 WIB.
b. Survei  hambatan  samping  yaitu  survei jumlah  pejalan  kaki,  jumlah  kendaraan berhenti  atau  parkir,  jumlah  kendaraan masuk  keluar,  dan  jumlah  kendaraan lambat tidak bermotor.
c. Survei  kecepatan  kendaraan  dilakukan dengan  cara  manual  yaitu  dengan mencari perbandingan antara jarak titik pengukuran  dengan  waktu  tempuh kendaraan.
3. Analisis data berdasarkan hasil survei:
a. Analisis kinerja jalan ( level of service/LOS ) menggunakan PKJI 2014.
b. Analisis  pemodelan  dan  pengaruh hambatan  samping  terhadap  kecepatan menggunakan uji statistik regresi linear berganda.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  survei  dan  analisis  data  yang dilakukan antara lain:
1. Hasil survei volume lalu lintas, hambatan samping dan kecepatan kendaraan.
Survei  volume  lalu  lintas  untuk  arah Bukittinggi-Payakumbuh  dan  Payakumbuh- Bukittinggi  dilakukan  pada  hari  akivitas  Pasar Baso  yaitu  Senin  selama  12  jam  (06.00-18.00 WIB).  Hasil  survey  lalu  lintas  dapat  dilihat pada Gambar 2 dan 3 berikut ini:
Gambar 2. Hasil survei volume lalu lintas
(skr/jam) arah Bukittinggi-Payakumbuh Dari Gambar 2, arah Bukittinggi-
Payakumbuh.volume lalu lintas pada jam sibuk terjadi  pada  jam  14.00-15.00  WIB,  dengan volume  sepeda  motor  543  skr/jam,  volume kendaraan  ringan  380  skr/jam  dan  volume kendaraan  berat  106  skr/jam  jadi  total  volume lalu lintas sebesar 1029 skr/jam.
Gambar 3. Hasil survei volume lalu lintas (skr/jam) arah Payakumbuh- Bukittinggi Dari  Gambar  3,  untuk  arah  Payakumbuh- Bukittinggi  volume  lalu  lintas  pada  jam  sibuk terjadi  pada  jam  14.00-15.00  WIB,  dengan volume  sepeda  motor  451  skr/jam,  volume kendaraan  ringan  354  skr/jam  dan  volume kendaraan  berat  81  skr/jam  jadi  total  volume lalu lintas sebesar 886 skr/jam.
Hambatan  samping  misalnya  pejalan  kaki (PED)  bobot  =  0,6;  penghentian  kendaraan umum  atau  kendaraan  lainnya  (PSV)  bobot  = 0,8;  kendaraan  masuk  dan  keluar  lahan  di samping  jalan  (EEV)  bobot  =  1,0;  dan kendaraan lambat atau kendaraan tidak bermotor  (SMV)  bobot  =  0,4  (Kementrian
Pekerjaan Umum, 2014). Hasil survei hambatan samping pada lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 4 dan 5 berikut ini:
Gambar 4. Hasil survei hambatan samping arah Bukittinggi-Payakumbuh Dari  Gambar  4,  bobot  hambatan  samping pada  jam  puncak  terjadi  pada  pukul  13.00- 14.00  untu  arah  Bukittinggi-Payakumbuh sebesar  658  termasuk  kategori  sangat  tinggi (VH).
Gambar 5. Hasil survei hambatan samping arah Payakumbuh- Bukittinggi Dari  Gambar  5,  bobot  hambatan  samping pada  jam  puncak  terjadi  pada  pukul  13.00- 14.00  untu  arah  Payakumbuh-Bukittinggi sebesar  517  termasuk  kategori  sangat  tinggi (VH).
Hasil  survei  kecepatan  kendaraan  untuk arah Bukittinggi-Payakumbuh dan
Payakumbuh-Bukittinggi  dapat  dilihat  pada Gambar 6 dan 7 berikut ini:
Gambar 6. Hasil survei kecepatan rata-rata kendaraan arah Bukittinggi-Payakumbuh Dari  Gambar  6,  untuk  arah  Bukittinggi- Payakumbuh.kecepatan rata-rata tertinggi 24,06 km/jam  terjadi  pada  pukul  17.00-18.00  WIB dan  kecepatan  rata-rata  terendah  17,88  km/jam terjadi pada pukul 13.00-14.00 WIB.
Gambar 7. Hasil survei kecepatan rata-rata kendaraan arah Payakumbuh- Bukittinggi Dari  Gambar  7,  untuk  arah  Payakumbuh- Bukittinggi  kecepatan  rata-rata  tertinggi  25,44 km/jam  terjadi  pada  pukul  15.00-16.00  WIB dan  kecepatan  rata-rata  terendah  19,92  km/jam terjadi pada pukul 13.00-14.00 WIB.
2. Hasil analisis tingkat kinerja jalan ( level of service/LOS ) berdasarkan PKJI 2014.
Hasil  analisis  kapasitas  jalan  Pasar  Baso Kabupaten  Agam  dan  derajat  kejenuhan  atau level of service (LOS) dapat dilihat pada Tabel
2 dan 3 berikut ini: Tabel 2 Analisis kapasitas jalan (C) Data Hasil Kapasitas  dasar  (C o )  tipe  jalan 2/2 TT alinemen datar 3100 skr/jam Faktor penyesuaian akibat lebar  jalur  lalu  lintas  lebar efektif  jalur  lalu  lintas  6  meter (FC w ) 0,91 Faktor penyesuaian akibat pemisahan arah untuk dua lajur 55%-45% (FC PA ) 0,97 Faktor penyesuaian akibat hambatan  samping  (FC HS )  tipe jalan 2/2 TT hambatan samping sangat tinggi 0,83
Kapasitas  (C)  =  C o x  FC w x FC PA x FC HS 2271 skr/jam
Tabel 3 Analisis derajat kejenuhan (DS) Waktu Q skr/jam C skr/jam Q/C 06.00-07.00 841 2271 0,37 (B) 07.00-08.00 1250 2271 0,55 (C) 08.00-09.00 1287 2271 0,57 (C) 09.00-10.00 1345 2271 0,59 (C) 10.00-11.00 1562 2271 0,69 (C) 11.00-12.00 1401 2271 0,62 (C) 12.00-13.00 1619 2271 0,71 (C) 13.00-14.00 1765 2271 0,78 (D) 14.00-15.00 1915 2271 0,84 (D) 15.00-16.00 1606 2271 0,71 (C) 16.00-17.00 1450 2271 0,64 (C) 17.00-18.00 1253 2271 0,55 (C) Dari  tabel  2  dan  3  di  atas,  kapasitas  jalan pada Pasar Baso Kabupaten Agam berdasarkan PKJI 2014 adalah 2271 skr/jam, dimana level of service (LOS) berkisar antara level B, C dan D. Level tertingi B terjadi pada pukul 06.00-07.00 WIB,  level  terendah  D  terjadi  pada  pukul 13.00-14.00 dan 14.00-15.00 WIB.
3. Pemodelan  dan  pengaruh  hambatan samping
terhadap
kecepatan
menggunakan  uji  statistik  regresi  linear berganda.
Hasil  analisis  deskriptif    data  arah Payakumbuh-Bukittinggi  seperti  terlihat  pada tabel 4 berikut.
Tabel  4  Analisis  deskriptif  arah  Payakumbuh- Bukittinggi
Mean Std. Deviation N Y 21.2992 2.16560 12 X 1 54.8467 28.23155 12 X 2 90.2283 11.91215 12 X 3 250.0667 105.04041 12 X 4 .4975 .51804 12
Hasil  analisis  deskriptif    data  arah Payakumbuh-Bukittinggi  seperti  terlihat  pada tabel 5 berikut.
Tabel  5  Analisis  deskriptif  arah  Payakumbuh- Bukittinggi
Mean Std. Deviation N Y 22.2000 1.46719 12 X 1 69.8033 35.93052 12 X 2 114.8383 15.16637 12 X 3 318.2667 133.68779 12 X 4 .6358 .66159 12
Hasil  analisis  pemodelan  dengan  regresi linear  berganda  dapat  dilihat  pada  Tabel  6  dan 7 berikut.
Tabel  6  Hasil  pemodelan  arah  Bukittinggi- Payakumbuh
Persamaan Pemodelan R 2 (%) Y  =  34,092  –  0,043X 1 –  0,088X 2 –
0,011X 3 + 0,635X 4 75,8
Y  =  34,125  –  0,052X 1 –  0,088X 2 – 0,008X 3 74,1 Y = 35,539– 0,083X 1 – 0,107X 2 71,1
Dari pemodelan arah Bukittinggi-
Payakumbuh diperoleh:
a. Model  pertama  secara  keseluruhan  terlihat bahwa  keempat  variabel  X 1 (pejalan  kaki),
X 2 (kendaaan  berhenti  dan  parkir),  X 3 (kendaraan masuk keluar), dan X 4 (kendaraan lambat tidak bermotor) berpengaruh secara nyata terhadap kecepatan  kendaraan,  dilihat  dari  koefien determinasi besarnya  keragaman kecepatan yang  dipengaruhi  oleh  keempat  variabel bebas  sebesar  75,8%.  Akan  tetapi  jika dilihat  dari  uji  partial  pengaruh  dari masing-masing  variabel  bebas  ternyata keempat  variabel  bebas  tidak  berpengaruh secara nyata terhadap kecepatan.
b. Model kedua secara keseluruhan memperlihatkan bahwa variabel X 1 (pejalan kaki),  X 2 (kendaaan  berhenti  dan  parkir), X 3 (kendaraan  masuk  keluar)  berpengaruh secara nyata terhadap kecepatan kendaraan. Dilihat dari koefisien determinasi, pengaruh  yang  diberikan  oleh  ketiga variabel  bebas  ini  adalah    sebesar  74,1%. Tetapi  jika  dilihat  dari  uji  partial  masing- masing  variabel  bebas,  variabel  ini  tidak mempengaruhi kecepatan secara nyata.
c. Model ketiga secara keseluruhan memperlihatkan bahwa variabel X 1 (pejalan kaki),  X 2 (kendaaan  berhenti  dan  parkir)
mempengaruhi kecepatan kendaraan.
Dengan  besarnya  pengaruh  yang  diberikan sebesar  71,1%.  Dilihat  dari  uji  partial, masing-masing variabel X 1 dan X 2 berpengaruh secara nyata terhadap kecepatan kendaraan.
d. Jadi  dari  model  yang  ada,  dipilih  model terbaik  dan  yang  memenuhi  syarat  adalah Y  =  35,539–  0,083X 1 –  0,107X 2 artinya kecepatan  kendaraan  dipengaruhi  secara simultan dan partial  oleh X 1 (pejalan kaki), X 2 (kendaraan  berhenti  dan  parkir)  sebesar 71,1%.
Tabel  7  Hasil  pemodelan  arah  Payakumbuh- Bukittinggi
Persamaan Pemodelan R 2 (%) Y  =  28,240  –  0,009X 1 –  0,030X 2 – 0,006X 3 – 0,210X 4
53,6
Y  =  26,612  –  0,023X 2 –  0,008X 3 –
0,142X 4 53,1 Y = 27,813 – 0,025X 2 – 0,009X 3 52,7 Y = 24,596 – 0,008X 3 47 Dari pemodelan arah Payakumbuh-
Bukittinggi diperoleh:
a. Model  pertama  secara  keseluruhan  terlihat bahwa  keempat  variabel  X 1 (pejalan  kaki), X 2 (kendaaan  berhenti  dan  parkir),  X 3 (kendaraan masuk keluar), dan X 4 (kendaraan  lambat  tidak  bermotor)  tidak berpengaruh  secara  nyata  baik  secara simultan  maupun  secara  partial  terhadap kecepatan kendaraan. Walaupun dilihat dari koefisien  determinasi  besarnya  keragaman kecepatan  yang  dipengaruhi  oleh  keempat variabel bebas sebesar 53,6%.
b. Model kedua secara keseluruhan memperlihatkan bahwa variabel X 2 (kendaaan berhenti dan parkir), X 3 (kendaraan masuk keluar) dan X 4 (kendaraan  lambat  tidak  bermotor)  tidak berpengaruh secara nyata terhadap kecepatan  kendaraan  baik  secara  simultan maupun  partial.  Walaupun  dari  koefisien determinasi  pengaruh  yang  diberikan  oleh ketiga  variabel  bebas  ini  adalah    sebesar 53,11%.
c. Model ketiga secara keseluruhan memperlihatkan bahwa variabel X 2 (kendaaan  berhenti  dan  parkir)    dan  X 3 (kendaraan  masuk  keluar)  mempengaruhi kecepatan  kendaraan  secara  simultan. Dilihat dari besarnya  koefisien determinasi pengaruh  yang  diberikan  oleh  kedua variabel  ini  adalah  sebesar  52,7%.  Dilihat dari  uji  partial  hanya  variabel  X 3 yang berpengaruh secara nyata terhadap kecepatan kendaraan.
d. Model keempat secara keseluruhan memperlihatkan  bahwa  variabel    X 3
(kendaraan  masuk  keluar)  mempengaruhi kecepatan  kendaraan  secara  simultan  dan partial.  Dilihat  dari  besarnya  koefisien determinasi  pengaruh yang diberikan  oleh variabel ini adalah sebesar 47 %.
e. Jadi  dari  keempat  model  yang  ada  terlihat bahwa  ternyata  model  terbaik  yang memenuhi  syarat  adalah  model  keempat  Y =  24,596  –  0,008X 3 artinya  kecepatan kendaraan  hanya  dipengaruhi  oleh  X 3
(kendaraan masuk keluar) sebanyak 47%.

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  di  atas, dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Volume lalu lintas untuk dua arah pada jam sibuk  14.00-15.00  sebesar  1915  skr/jam. Bobot  hambatan  samping  paling  puncak pada  jam  sibuk  13.00-14.00  WIB  sebesar 1175  termasuk  kategori  hambatan  samping sangat tinggi. Kecepatan rata-rata kendaraan dibawah standar kecepatan yang ditetapkan untuk jalan luar kota.
2. Tingkat kinerja jalan ( level of service/LOS ) akibat  aktivitas  Pasar  Baso  berada  pada level  tertinggi  B  dengan  Q/C  0,37  pada pukul 06.00-07.00 WIB artinya Arus stabil, tetapi kecepatan gerak kendaraan dikendalikan. Level terendah D pada pukul dengan  Q/C  0,84  pada  jam  sibuk  14.00- 15.00  WIB  artinya  arus  mendekati  stabil, kecepatan masih dapat dikendalikan.
3. Pemodelan terbaik antara kecepatan kendaraan dengan hambatan samping untuk arah Bukittinggi-Payakumbuh: Y = 35,539–  0,083X 1 –  0,107X 2 ,  R 2 =  71,1% artinya  kecepatan  kendaraan  dipengaruhi secara  simultan  dan  partial    oleh  X 1
(pejalan  kaki),  X 2 (kendaraan  berhenti  dan parkir)  sebesar  71,1%.  Untuk  Arah Payakumbuh-Bukittinggi, model terbaik: Y =  24,596  –  0,008X 3 dengan  R 2 =  47%,
artinya kecepatan kendaraan hanya dipengaruhi  oleh  X 3 (kendaraan  masuk keluar) sebesar 47%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  mahasiswa  dan alumni yang telah membantu survei pengambilan data lalu lintas di lapangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Hukmia. (2015). Pengaruh Aktivitas Komersial Terhadap  Lalu  Lintas  di  Koridor  Jalan
Perintis Kemerdekaan.
Perencanaan Wilayah Dan Kota , 4 Nomor 2 , 79–90.
Ishak.  (2016).  Pengaruh  Pasar  Tradisional Terhadap  Arus  Lalu  Lintas  (Studi  Kasus Pasar  Baru  Talang  Banjar  Kota  Jambi). Rekayasa Sipil , XIII (April), 13–22.
Kementrian Pekerjaan Umum. (2014). Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia (Kapasitas  Jalan  Luar  Kota).  Jakarta: Direktorat Jenderal Bina Marga.
Ofanza,  R.,  Sugiarto,  &  Anggraini,  R.  (2017). Analisis  Tingkat  Pelayanan  Jalan  W.R.
Supratman  Akibat  Aktivitas  Parkir  di Pasar  Peunayong,  Banda  Aceh. Teknik Sipil Universitas Syiah Kuala , 1 (September), 187–198. Rauf, H., Sendow, T. K., & Rumayar, A. L. E.
(2015).  Analisa  Kinerja  Lalu  Lintas
Akibat  Besarnya  Hambatan  Samping Terhadap Kecepatan Dengan Menggunakan  Regresi  Linear  Berganda (Studi Kasus Ruas Jalan Dalam Kota Pada
Segmen  Jalan  Lumimuut). Sipil  Statik , 3 (10), 669–684.
Senduk,  K.  T.,  Rumayar,  A.  L.  E.,  & Palenewen,  S.  C.  N.  (2018).  Pengaruh Hambatan  Samping  Terhadap  Kinerja Ruas  Jalan  Raya  Kota  Tomohon  (Studi Kasus :  Persimpangan  JL  .  Pesanggrahan
–  Persimpangan  JL  .  Pasuwengan). Sipil Statik , 6 (7), 461–470. Tamin, O. Z. (2008). Perencanaan, Permodelan  dan  Rekayasa  Transportasi . Bandung: Penerbit ITB.
Yermadona,  H.  (2018).  Analisa  Kebutuhan
Jalur  Pedestrian  Pada  Pasar  Koto  Baru Kabupaten  Tanah  Datar. Menara  Ilmu ,
12 (9), 85–91.
Yermadona,  H.  (2019).  Analisis  Tingkat Pelayanan  Jalan  Akibat  Pasar  Tradisional Koto  Baru  Kabupaten  Tanah  Datar.
Ensiklopedia , 1 (2), 186–191.