How to cite: Winsy F. J. C. Malonda, Lucia I. R. Lefrandt, Semuel Y. R. Rompis (2024) Analisis Kinerja Simpang Tak Bersinyal di Bandara Sam Ratulangi Manado Akibat Peningkatan Pergerakan Penumpang Pesawat Udara, (06) 08,
ANALISIS  PENURUNAN  KINERJA  LALU  LINTAS  AKIBAT  HAMBATAN SAMPING  (STUDI  KASUS:  JALAN  SARAPUNG  DI  DEPAN  SD  NEGERI  6 MANADO)
Semuel Y. R. Rompis, Lucia I. R. Lefrandt, Diana G. I. Momuat Universitas Sam Ratulangi, Indonesia Email: semrompis@unsrat.ac.id, lucia.lefrandt@unsrat.ac.id, dgimomuat@gmail.com

## Abstrak
Salah  satu  alasan  terjadinya  kemacetan  lalu  lintas  adalah  hambatan  samping.  Hambatan samping  memiliki  dampak  signifikan  terhadap  kinerja  lalu  lintas  karena  semakin  tinggi hambatan  samping,  maka  semakin  besar  pengaruhnya  terhadap  volume  dan  kecepatan kendaraan  yang  melewati  jalan  tersebut.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisis penurunan  kinerja  lalu  lintas  Jalan  Sarapung  di  Depan  SD  Negeri  6  Manado,  menganalisis dampak  signifikan  hambatan  samping  terhadap  kinerja  lalu  lintas,  dan  menganalisis  kinerja ruas  jalan  pada  kondisi  eksisting  dan  skenario  tanpa  hambatan  samping.  Data  yang dikumpulkan dari survei mencakup data volume lalu lintas, data hambatan samping dan data kecepatan kendaraan. Analisa data menggunakan metodologi PKJI 2014 dengan menerapkan model  Greenshield,  Greenberg  dan  Underwood  kemudian  disimulasikan  menggunakan  PTV Vissim.  Survei  dilakukan  selama  tiga  hari  yakni  pada  hari  Sabtu,  15  April  2023,  Senin,  17 April 2023 dan Selasa, 18 April 2023 pada pukul 06.00 – 19.00 WITA dengan interval waktu 15  menit.  Berdasarkan  analisis,  volume  lalu  lintas  (Q)  tertinggi  terjadi  pada  Senin,  17  April 2023  pada  periode  waktu  11.00  –  12.00  WITA  yakni  mencapai  1205.9  skr/jam,  kapasitas jalan  (C)  sebesar  1470,64  skr/jam  sehingga  menghasilkan  derajat  kejenuhan  (DJ)  sebesar 0,819985 dan Tingkat Pelayanan (LOS) D, yang menunjukkan kondisi lalu lintas tidak stabil. Akibat  adanya  hambatan  samping  kapasitas  jalan  Sarapung  di  depan  SD  Negeri  6  Manado adalah sebesar 67% yang berarti mengalami penurunan 33% dari kapasitas optimalnya, yaitu 100%,  sehingga  menyebabkan  kemacetan  lalu  lintas  terutama  pada  saat  jam  arus  lalu  lintas tinggi.
Kata Kunci : Hambatan Samping, Kinerja Ruas Jalan, PKJI 2014, PTV Vissim.

## Abstract
One of  the reasons  for  traffic congestion is  side obstacles. Side obstacles have a significant impact on traffic performance because the higher the side obstacle, the greater the influence on the volume and speed of  vehicles passing through the road. This study was conducted to analyze the decline in traffic performance of Jalan Sarapung in front of SD Negeri 6 Manado, analyze  the  significant  impact  of  side  obstacles  on  traffic  performance,  and  analyze  the performance of road sections in existing conditions and scenarios without side obstacles. The data  collected  from  the  survey  includes  traffic  volume  data,  side  obstacle  data  and  vehicle speed  data.  Data  analysis  using  the  PKJI  2014  methodology  by  applying  the  Greenshield, Greenberg  and  Underwood  models  was  then  simulated  using  PTV  Vissim.  The  survey  was
JOURNAL SYNTAX IDEA p–ISSN: 2723-4339 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 08, Agustus 2024
carried out for three days, namely on Saturday, April 15, 2023, Monday, April 17, 2023 and Tuesday, April 18, 2023 at 06.00 – 19.00 WITA with a time interval of 15 minutes. Based on the analysis,  the highest traffic volume (Q) occurred on Monday, April 17, 2023 in  the time period  of  11.00  –  12.00  WITA,  which  reached  1205.9  skr/h,  road  capacity  (C)  of  1470.64 skr/h,  resulting  in  a  degree  of  saturation  (DJ)  of  0.819985  and  a  Service  Level  (LOS)  D, which indicates unstable traffic conditions. As a result of the side obstacle, the capacity of the Sarapung road in front of SD Negeri 6 Manado is 67%, which means a decrease of 33% from its  optimal  capacity,  which  is  100%,  thus  causing  traffic  congestion,  especially  during  high traffic flow hours.

## Keywords: Side Obstacles, Road Performance, PKJI 2014, PTV Vissim

## PENDAHULUAN
Kota Manado merupakan Ibu Kota Provinsi Sulawesi Utara yang berada di ujung pulau Sulawesi. Jumlah penduduk 453,182 juta jiwa yang terbagi dalam 11 kecamatan (Badan Pusat Statistik  Provinsi  Sulawesi  Utara,  2021)  (Muhammad,  Hamzah,  &  Rahim,  2018).  Kota Manado  memiliki  arus  lalu  lintas  yang  sangat  padat  dengan  pembangunan  skala  besar  yang mempengaruhi  kinerja  jalan.  Jalan  merupakan  bagian  penting  dari  infrastruktur  transportasi darat. Meningkatnya kebutuhan masyarakat akan sarana transportasi seiring dengan kemajuan perekonomian  masyarakat  di  kota-kota  besar  mengakibatkan  peningkatan  aktivitas  sehingga menyebabkan tingginya hambatan samping yang terjadi setiap harinya di hampir semua ruas jalan  di  Kota  Manado  (Kadarisman,  Gunawan,  &  Ismiyati,  2016;  Karim  et  al.,  2023). Hambatan  samping  meningkat  secara  signifikan  terhadap  suatu  ruas  jalan  tertentu  (Citra, Rachman,  &  Palinggi,  2020;  Nugroho,  Wiyono,  &  Gusti,  2019).  Akibatnya,  hambatan samping  akan  berpengaruh  terhadap  laju  kendaraan  yang  melintas  di  jalan  tersebut  (Bina Marga, 2014). Dampak yang nyata adalah menurunnya kemampuan dan kinerja terlihat secara keseluruhan.
“Jalan  adalah  suatu  prasarana  yang  meliputi  segala  bagian  jalan  termasuk  bangunan pelengkap  dan  perlengkapannya  yang  diperuntukkan  bagi  lalu  lintas  yang  berada  di  atas permukaan tanah, di bawah permukaan tanah, dan/atau air serta di atas permukaan air, kecuali jalan kereta api, jalan lori, dan jalan kabel.” (UU RI No. 38 Tahun 2004). Transportasi darat dapat  memberikan  pelayanan  dari  pintu  ke  pintu,  sehingga  cenderung  dimanfaatkan  oleh masyarakat  sekitar  untuk  membantu  segala  aktivitas  mereka  seperti  pendidikan,  bisnis,  dan lain-lain.  Mayoritas  masyarakat  paling  sering  menggunakan  transportasi  dalam  skala  mikro (Desembardi, Sukrisman, Pristianto, & Ulayanto, 2018).
Kapasitas  jalan  raya  yang  tidak  sesuai  dengan  volume  lalu  lintas  atau  tidak  seimbang dengan  pertumbuhan  jumlah  kendaraan  dan  aktivitas  masyarakat  di  sekitar  jalan  dapat menyebabkan  dampak  negatif  terhadap  lalu  lintas.  Kemacetan  lalu  lintas  terjadi  ketika  lalu lintas tersendat atau berhenti karena jumlah kendaraan melebihi kapasitas jalan yang tersedia.
Hambatan  samping  merupakan  penyebab  utama  kemacetan  lalu  lintas  yang  dapat mempengaruhi  kinerja  lalu  lintas  pada  suatu  ruas  jalan  (Luwihono,  Peranginangin,  & Makanuay,  2020;  Rauf,  Sendow,  &  Rumayar,  2015).  Hambatan  samping  seringkali  berasal dari aktivitas sosial dan ekonomi, seperti pejalan kaki, kendaraan yang berhenti, keluar masuk kendaraan, kendaraan yang parkir di pinggir jalan, dan penyebrangan jalan (Arsyi, Suyono, & Kadarini,  2018).  Aktivitas  masyarakat  seperti  sarana  pendidikan,  kawasan  komersial  dan kawasan  industri  berfungsi  sebagai  daya  tarik  perjalanan  ( trip  attraction )  dan  berkontribusi signifikan terhadap terjadinya hambatan samping (Santoso & Agusdini, 2019).
Jalan  Sarapung  di  depan  Sekolah  SD  Negeri  6  Manado,  merupakan  jalan  umum  yang banyak  dilalui  masyarakat  di  mana  sepanjang  sisi  ruas  jalan  ini  terdapat  Sekolah,  Korem, Apotik, Automatic Teller Machine (ATM), Rumah Dinas, Toko Meubel, dan Industri lainnya. Kurangnya  tempat  parkir  sehingga  membuat  banyak  kendaraan  parkir  di  badan  jalan. Akibatnya, terjadi peningkatkan lalu lintas, penyebrangan pejalan kaki, aktivitas kendaraan di dalam  dan  di  luar  jalan  umum  (Haditama,  2017).  Hal  ini  mengurangi  kapasitas  jalan  dan memperlambat  arus  lalu  lintas,  yang  berdampak  negatif  pada  kinerja  dan  kelancaran  lalu lintas pada waktu-waktu tertentu (Prayuda, 2018). Oleh karena itu, pada ruas Jalan Sarapung ini  penting  untuk  meneliti  bagaimana  hambatan  samping  mempengaruhi  gerak  kendaraan karena hal ini merupakan faktor terbesar terjadinya hambatan samping pada ruas jalan ini.
Analisis data dilakukan dengan metode Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI) 2014 dan  pemodelan  Greenshield,  Greenberg  dan  Underwood  yang  disimulasikan  menggunakan software  PTV  Vissim.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  Menganalisis  kinerja  ruas  jalan Sarapung di depan SD Negeri 6 Manado. Menganalisis pengaruh hambatan samping terhadap kinerja  ruas  jalan  Sarapung  di  depan  SD  Negeri  6  Manado.  Menganalisis  arus  lalu  lintas dalam  meningkatkan  kinerja  jalan  pada  keadaan  eksisting  dan  skenario  tanpa  hambatan samping.

## METODE PENELITIAN

## Gambar 1 Diagram Alir Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Kota  Manado,  Provinsi  Sulawesi  Utara  pada  ruas  Jalan Sarapung di depan SD Negeri 6 Manado.

## Gambar 2. Lokasi Penelitian
Pengumpulan  dan  pengambilan  data  yang  diperlukan  untuk  penelitian  ini  dibutuhkan  total waktu 3 hari yaitu pada hari Senin, Jumat dan Sabtu. Dengan rincian yang diperlukan 2 hari waktu kerja dan 1 hari waktu libur atau akhir pekan. Pengambilan data dilakukan paada pukul 06.00 – 19.00 WITA (13 jam/hari).
Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian di lapangan adalah sebagai berikut:
1. Peta Lokasi Penelitian
2. Formulir  survei,  antara  lain:  Volume  kendaraan,  kecepatan  kendaraan  dan  hambatan samping.
3. Alat yang digunakan untuk keperluan survei, antara lain:
a. Stopwatch, digunakan untuk menghitung waktu tempuh
b. Alat cacah genggam (hand tally counter) dan Aplikasi Traffic Counter, digunakan untuk menghitung volume kendaraan serta hambatan samping yang terjadi di ruas jalan yang akan diteliti.
c. Meter rol, digunkan untuk mengukur geometrik jalan.
d. Alat tulis menulis.
Penelitian yang bertujuan untuk mengolah data lapangan guna memahami permasalahan yang  terjadi  di  lapangan.  Data  yang  telah  dikumpulkan  digunakan  untuk  menganalisis geometrik  jalan,  arus  lalu  lintas,  dan  komposisi  kendaraan  berdasarkan  standar  PKJI  2014. Selanjutnya,  volume  kendaraan  dihitung  dan  dikonversi  ke  dalam  satuan  mobil  penumpang per jam (smp/jam). Waktu tempuh rata-rata setiap 15 menit dihitung dan dibagi dengan jarak tempuh  100  meter  untuk  mendapatkan  kecepatan  dalam  satuan  meter/detik.  Satuan meter/detik diubah menjadi satuan km/jam.
Data  hambatan  samping  kendaraan  dihitung  dengan  mengalihkan  frekuensi  kejadian dengan  bobot  relative  dari  tipe  kejadian,  dari  hasil  yang  ada  dapat  dilihat  kelas  hambatan samping  (Hidayat,  2020).  Setelah  itu  dihitung  kapasitas  jalan,  kecepatan  arus  bebas,  lalu derajat  kejenuhan  dapat  diketahui  tingkat  pelayanan  jalan,  yang  menjadi  ukuran  kinerja  lalu lintas  jalan  (Morrisan,  2012).  Selanjutnya  hitung  hubungan  matematis  antara  volume, kecepatan dan kepadatan yang didalamnya terdapat tida pemodelan yaitu Model Greenshield, Model Greenberg dan Model Underwood dan untuk melihat simulasi arus lalu lintas pada ruas jalan digunakan software PTV Vissim.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada pemodelan simulasi menggunakan PTV Vissim dimasukkan data geometrik, data kecepatan  kendaraan,  data  arus  lalu  lintas  pada  jam  puncak.  Berikut  ini  langkah  –  langkah untuk menjalankan model simulasi Vissim:

## Background
Background  digunakan  adalah  peta  lokasi  yaitu  jalan  Sarapung  dan  Background  ini adalah bawaan dari PTV Vissim.

## Gambar 3. Background
(Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023 )

## Link dan Connector
Link dan Connector untuk membuat jalur jalan pada ruas. Lebar link disamakan dengan lebar kenyataan pada lokasi penelitian berdasarkan geometrik yang telah diambil di lapangan dengan disesuaikan panjang jalan.

## Gambar 3 Link dan Connector
(Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023).

## Input Vehicle Classes, 2D/3D Model Distribution
Vehicle Classes, berfungsi untuk menghubungkan jenis kendaraan 2D/3D  Model Distribution, mendistribusikan model 2D/3D untuk kendaraan pada simulasi

## Gambar 4 Vehicle Classes
(Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023)
Gambar 5. 2D/3D Model Distribution (Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023

## Kecepatan Kendaraan
Desire  Speed  Distribution  untuk  menginput  kecepatan  kendaraan  pada  masing-masing kelas  kendaraan  dengan  cara  mengklik  base  data  lalu  mengklik  desire  speed  setelah  itu mengisi kendaraan.
Gambar 6. Desire Speed Distribution
(Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023)

## Vehicle Composition
Dalam  Vehicle  Composition  mengisi  komposisi  dari  setiap  jenis  kendaraan  beserta kecepatannya pada jam puncak.

## Gambar 7. Vehicle Composition
(Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023)

## Vehicle Input
Vehicle  Input  yaitu  menginput  data  volume  keseluruhan  kendaraan,  dengan  cara mengklik  kanan pada setiap segmen yang ingin di  input data volume lalu  lintasnya lalu add new vehicle input.

## Gambar 8. Vehicle Input
(Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023)

## Static Vehicle Routing Decisions
Vehicle Routing untuk menentukan rute pergerakan kendaraan, dengan cara klik vehicle routes lalu klik kanan pada jaringan jalan yang ingin dibuat rute perjalanannya dan input data kendaraan untuk setiap rute.

## Gambar 9 Static Vehicle Routing Decisions
(Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023)
Parking Area dan Pedestrian
Parking  area  dapat  dibuat  dengan  cara  klik  parking  lots  kemudian  mengatur  parking routes untuk area yang sudah dibuat.

## Gambar 10 Parking Lots (Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023)
Buat  area  untuk  membuat  trotoar  pejalan  kaki  dengan  cara  klik  area,  selanjutnya membuat untuk rute perjalanan pejalan kaki. Kemudian dapat diinput pejalan kaki di trotoar pada Pedestrian Input.

## Gambar 11. Pedestrian Input (Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023)
Pembuatan  Node,  Data  Collection  Point,  dan  Queue  Counters  Node  dibuat  dalam simulasi untuk daerah pengambilan data.
Gambar 12. Node
(Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023 )
Data Collection Point yaitu untuk membaca hasil volume kendaraan yang melewati link jalan.

## Gambar 13 Data Collection Point (Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023)
Queue  Counters  yaitu  untuk  menghitung  panjang  antrian  kendaraan  yang  terjadi  pada  jalur link yang dipasang Queue Counters.

## Gambar 14 Queue Counters
(Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023)

## Dving Behavior
Driving  Behavior  berfungsi  untuk  mengatur  perilaku  pengemudi  dengan  jarak  antar kendaraan  pada  berbagai  kondisi  selain  itu  berfungsi  untuk  mengkalibrasi  agar  sesuai kenyataan yang ada.

## Gambar 15  Driving Behavior (Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023)

## Evaluation Configuration
Evaluation Configuration berfungsi untuk mengatur parameter data yang dipakai dalam proses running untuk dimunculkan dalam proses output.

## Gambar 16 Evaluation Configuration (Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023)
Simulation Parameter
Simulation  Parameter  berfungsi  untuk  mengatur  lama  waktu  simulasi  yang  dijalankan dan disesuaikan dengan interval waktu pada data yang dimasukkan serta kecepatan simulasi.
Gambar 17. Simulation Parameter (Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023)

## Running
Simulasi di running akan didapatkan hasil data output simulasi dari daftar hasil berupa node result, dan data collections.

## Gambar 18. Running
(Sumber: Hasil Analisis Tahun 2023)

## Uji Validasi

## Uji Validasi GEH
Uji  Validasi  GEH  untuk  membandingkan  volume  lalu  lintas  hasil  survei  dan  hasil simulassi dengan software PTV Vissim. Persamaan yang digunakan sesuai dengan persamaan (2.6):
𝐺𝐸𝐻 = √2 (M−C)2 𝑀 + 𝐶 Keterangan:
M = Jumlah kendaraan yang terhitung oleh Vissim
C = Jumlah kendaraan yang dapat dikeluarkan dalam running Hasil perhitungan hari 𝐺𝐸𝐻 = √2 (2067−2051)2 = 0,352608 2067+2051
Nilai uji GEH yang didapat adalah dibawah 5 yang berarti kondisi terpenuhi. Dan untuk hasil uji GEH dan volume arus lalu lintas selengkapnya, disajikan dalam tabel 1 berikut
Tabel 1. Uji Validasi GEH

## Uji Validasi MAPE
Dalam  proses  pengujian  menggunakan  metode  pengujian  Mean  Absolute  Percentage Error  (MAPE)  dilakukan  menggunakan  data  kecepatan  kendaraan  (Novikasari,  2016).
Hari/Tanggal Nama
Jumlah Kendaraan Uji GEH Jalan Lapangan Vissim  Hasil  Keterangan Sabtu, 15 April 2023 Sarapung Jl. 1498 1500  0,051657  Diterima Senin, 17 April 2023 Sarapung Jl. 2051 2067  0,352608  Diterima Selasa, 18 Jl. 2056 2061  0,110203  Diterima
Pengujian  MAPE  dilakukan  untuk  menguji  tingkat  keakuratan  data  dengan  membandingkan data  kecepatan  untuk  setiap  tipe  kendaraan  antara  kondisi  eksisting  dan  hasil  simulasi  PTV Vissim. Pengujian diambil dari jam puncak untuk setiap harinya, untuk jam puncak pada hari Sabtu  pada  pukul  17.00  –  18.00  WITA,  jam  puncak  hari  selasa  pada  pukul  11.00  –  12.00 WITA  dan  jam  puncak  pada  hari  pada  pukul  09.00  –  10.00  WITA.  Persamaan  uji  validasi MAPE:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 ∑ 𝑛 | 𝐴𝑡 + 𝐹𝑡 | 𝑥 100
Diatas menggunakan metode PKJI 2014, tingkat pelayanan jalan Sarapung di Depan SD Negeri 6 Manado pada hari Sabtu adalah C yang berarti arus lalu lintas stabil tapi pergerakan kendaraan  dikendalikan  oleh  volume  lalu  lintas,  pada  hari  Senin  dan  Selasa  adalah  D  yang berarti arus lalu lintas tidak stabil  dikarenakan volume lalu lintas tinggi  (ZAKIYAH, 2016). Sedangkan berdasarkan hasil simulasi menggunakan PTV Vissim setelah dilakukan kalibrasi tingkat  pelayanan  jalan  Sarapung  di  Depan  SD  Negeri  6  Manado  pada  hari  Sabtu  adalah  A yang berarti lalu lintas bebas tanpa hambatan, volume dan kepadatan lalu lintas rendah, pada hari  Senin  dan  Selasa  adalah  C  yang  berarti  arus  lalu  lints  stabil  tapi  pergerakan  kendaraan dikendalikan oleh volume lalu lintas

## KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil analisis maka disimpulkan bahwa Kinerja ruas jalan berdasarkan Pedoman  Kapasitas  Jalan  Indonesia  (PKJI)  2014,  menghasilkan  nilai  kapasitas  (C)  jalan sebesar 1470,64 smp/jam. Nilai derajat kejenuhan (D J ) ruas jalan Sarapung sebagai berikut:
1. Hari Sabtu, 15 April 2023: D J = 0,551632
2. Hari Senin, 17 April 2023: D J = 0,819985
3. Hari Selasa, 18 April 2023: D J = 0,776671 Pada hari Senin, 17 April 2023 dan Selasa, 18 April 2023, derajat kejenuhan (D J ) lebih tinggi, yang mengindikasi bahwa ruas jalan Sarapung mendekati atau melebihi kapasitasnya, dibandingkan dengan hari Sabtu, 15 April 2023, di mana D J lebih rendah.
Kondisi  hambatan  samping  tinggi  dan  rendah  menyebabkan  penurunan  kinerja  jalan sebesar 67% yang berarti mengalami penurunan 33% dari kapasitas optimalnya, yaitu 100%. Penurunan kinerja ini terjadi karena pengaruh hambatan samping pada ruas jalan Sarapung di Depan SD Negeri 6 Manado, terutama pada saat jam arus lalu lintas yang padat. Kinerja ruas jalan  pada  kondisi  eksisting  mengalami  tundaan  sebesar  68,01  det/jam  dengan  tingkat pelayanan. Dalam empat skenario yang dipertimbangkan, hasilnya adalah sebagai berikut:
a. Skenario pertama, tanpa lahan parkir: tundaan 7,16 det/kend dengan tingkat pelayanan B
b. Skenario kedua, tanpa pedestrian: tundaan 13,59 det/kend dengan tingkat pelayanan A
c. Skenario  ketiga,  tanpa  keluar  masuk  lahan:  tundaan  16,99  det/kend  dengan  tingkat pelayanan A
d. Skenario  keempat,  pelebaran  geometrik  jalan:  tundaan  7,65  det/kend  dengan  tingkat pelayanan A.

## BIBLIOGRAFI
Arsyi,  Janity,  Suyono,  Rudi  S.,  &  Kadarini,  S.  Nurlaily.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Aktivitas Hambatan Samping Terhadap Kinerja Ruas Jalan Desa Kapur. Jelast: Jurnal PWK, Laut, Sipil, Tambang , 5 (3). Bina  Marga,  Dirjen.  (2014). Pedoman  Kapasitas  Jalan  Indonesia  (PKJI) .  Jakarta:  Sweroad.,  Bina Karya.
Citra,  Indrian,  Rachman,  Rais,  &  Palinggi,  Monika  Datu  Mirring.  (2020).  Analisis  Pengaruh
Hambatan  Samping  Terhadap  Kinerja  Ruas  Jalan  Veteran  Selatan. Paulus  Civil  Engineering Journal , 2 (2), 119–127.
Desembardi,  Faried,  Sukrisman,  Agus,  Pristianto,  Hendrik,  &  Ulayanto,  Harfli.  (2018). Analisis Kinerja Ruas Jalan Terhadap Pengaruh Hambatan Samping Pada Jalan AM Sangaji Gonof KM. 12 Kota Sorong . Haditama, Tunky. (2017). Analisis Peningkatan Kinerja Lalu Lintas Ruas Jalan Soekarno-Hatta Kota Bandung Dengan PTV Visum . Universitas Komputer Indonesia.
Hidayat,  Adib  Wahyu.  (2020).  Pengaruh  Hambatan  Samping  Terhadap  Kinerja  Jalan  (Studi  Kasus Ruas  Jalan  Depan  Pasar  Mayong Jepara). INERSIA  Lnformasi  Dan  Ekspose  Hasil  Riset  Teknik Sipil Dan Arsitektur , 16 (2), 171–178.
Kadarisman, Muh, Gunawan, Aang, & Ismiyati, Ismiyati. (2016). Kebijakan Manajemen Transportasi Darat Dan Dampaknya Terhadap Perekonomian Masyarakat Di Kota Depok. Jurnal Manajemen Transportasi & Logistik (Jmtranslog) , 3 (1), 41–58.
Karim, H. Abdul, Lis Lesmini, S. H., Sunarta, Desy Arum, SH, M. E., Suparman, Ade, SI, S., Kom, M.,  Yunus,  Andi  Ibrahim,  Khasanah,  S.  Pd,  &  Kom,  M.  (2023). Manajemen  Transportasi . Cendikia Mulia Mandiri.
Luwihono,  Andung,  Peranginangin,  Andi  F.,  &  Makanuay,  Akilla.  (2020).  Peningkatan  Moda Transportasi Indonesia Era Digital Berbasiskan Sistem Cerdas. ATDS SAINTECH JOURNAL OF ENGINEERING , 1 (2), 55–63. Morrisan, M. A. (2012). Metode Penelitian Survei . Kencana.
Muhammad,  Ardiansyah,  Hamzah,  Baharuddin,  &  Rahim,  Jamaluddin.  (2018).  Analisis  Pengaruh Hambatan  Samping  Terhadap  Kinerja  Ruas  Jalan  Perintis  Kemerdekaan. Jurnal  Penelitian Enjiniring , 22 (2), 96–104.
Novikasari,  Ifada.  (2016).  Uji  Validitas  Instrumen. Purwokerto:  Institut  Agama  Islam  Negeri Purwokerto , 56 .
Nugroho,  Mahfudin  Ade,  Wiyono,  Eko,  &  Gusti,  Willy  Hanugrah.  (2019).  KINERJA  GERBANG TOL  CIKUNIR  2  PASCA  RELOKASI. Prosiding  Seminar  Nasional  Teknik  Sipil , 1 (1),  438– 447.
Prayuda, Hery. (2018).  Pengarh Hambatan Samping Terhadap Pengguna Jalan Di Pasar Pancur Batu Jalan  Jamin  Ginting  Deli  Serdang. Laporan  Tugas  Akhir,  Medan:  Program  Studi  Teknik  Sipil Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah, Sumatera Utara . Rauf, Herman, Sendow, Theo K., & Rumayar, Audie L. E. (2015). Analisa Kinerja Lalu Lintas Akibat Besarnya  Hambatan  Samping  Terhadap  Kecepatan  Dengan  Menggunakan  Regresi  Linier Berganda  (Studi  Kasus  Ruas  Jalan  Dalam  Kota  Pada  Segmen  Jalan  Lumimuut). Jurnal  Sipil Statik , 3 (10).
Santoso,  Anugerah  Fajriawan,  &  Agusdini,  Theresia  Maria  Candra.  (2019).  Evaluasi  Kinerja  Jalan Akibat  Hambatan  Samping  Di  Jalan  Raya  Tanah  Merah  Bangkalan. Prosiding  Seminar Teknologi Perencanaan, Perancangan, Lingkungan Dan Infrastruktur , 1 (1), 103–106. ZAKIYAH,  NURUZ.  (2016).  Pengaruh  Hambatan  Samping  Terhadap  Kinerja  Ruas  Jalan  Lambung Mangkurat Di Pasar Rahmat Kota Samarinda. Kurva Mahasiswa , 4 (2), 1190–1200.

## Copyright holder:
Winsy F. J. C. Malonda, Lucia I. R. Lefrandt, Semuel Y. R. Rompis (2024)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: