Program Studi Teknik Lingkungan Fakultas Teknik Universitas Batanghari Jambi http://journal.daurlingkungan.ac.id E-ISSN 2615-1626, DOI10.33087/daurling.v7i2.300

## Analisis Tingkat Kebisingan di Pusat Pertokoan Pancor Lombok Timur Berbasis Model CoRTN dan PTV Vissim
Maitsa Fikri Nabila * 1 Eti Kurniati 2 , Ghesa Nova Ardiantoro 1
1 Teknik Lingkungan, Fakultas Teknologi Lingkungan dan Mineral, Universitas Teknologi Sumbawa
*2 Teknik Sipil, Fakultas Teknologi Lingkungan dan Mineral, Universitas Teknologi Sumbawa *e-mail: maitsa.fikri.nabila@uts.ac.id

## ABSTRAK
Kebisingan di kawasan simpang tak bersinyal telah menjadi perhatian utama dalam bidang lingkungan dan kesehatan masyarakat seperti di Pusat Pertokoan Pancor (PTC) Lombok Timur sebagai pusat kegiatan perdagangan. Berbagai faktor berkontribusi terhadap kebisingan diantaranya volume lalu lintas, jenis kendaraan, kecepatan rata-rata, dan karakteristik permukaan jalan. Faktor-faktor tersebut dianalisis untuk  memahami  tingkat  kebisingan  di  lokasi  penelitian  dengan  menggunakan  metode  analisis  CoRTN  ( Composite  Noise  Rating Number ). Hasil penelitian menunjukaan tingkat kebisingan pada simpang empat PTC Pasar Pancor pada tahun 2023 sebesar 71,74 dB dan terus meningkat >0,2 dB setiap tahunnya hingga tahun 2028. Tingkat kebisingan tersebut melebihi standar Keputusan Menteri Negeri Lingkungan  Hidup  No.  48  tentang  Baku  Tingkat  Kebisingan  untuk  Kawasan  perdagangan  yakni  70dB  sehingga  perlu  dilakukan penanganan kebisingan terhadap kawasan ini.

## Kata kunci : CoRTN; Kebisingan; Pusat Pertokoan; Simpang tak bersinyal

## ABSTRACT
The noise in an unsignalized intersection area has become a major concern in terms of  environmental impacts and public health like at the intersection of Pancor Shopping Center (PTC) in East Lombok as a trading area. Various factors contribute to noise level including traffic volumes, vehicle types, average speed, and road surface characteristics. These factors are analyzed by CoRTN (Composite Noise Rating Number).This study figures out that that the noise level at the four-way intersection of PTC Pancor Market in 2023 reaches 71.74 dB based on  CoRTN  calculations  and  continues  to  increase by  >0.2  dB  annually until 2028.  This  noise  level  exceeds  the  maximum standard for noise level stipulated in the Minister of Environment Decree No. 48 regarding the Maximum Noise Levels for Commercial Areas, which is 70dB, indicating the necessity for noise management in this area.
Keywords : CoRTN; Noise; shopping centre; unsignalized intersection

## 1. Pendahuluan
Jumlah  kendaraan  bermotor  di  Indonesia  meningkat setiap tahunnya sejalan dengan pertumbuhan penduduk. Kepemilikan  kendaraan  bermotor  baik  secara  pribadi maupun  pengelola  usaha  akan  berdampak  pada kepadatan  lalu  lintas  di  jalan  raya  termasuk  di  daerah PTC  Pancor  Lombok  Timur  (Kurniati et  al., 2022). Namun  tidak  hanya  demikian  dampak  penggunaan kendaraan bermotor juga akan mengakibatkan timbulnya kebisingan di sekitar daerah yang dilewati oleh kendaraan tersebut.
Kebisingan lalu lintas merupakan salah satu masalah lingkungan. Kebisingan ini dapat mengganggu kesehatan dan kenyamanan masyarakat, serta menurunkan kualitas hidup  ( Chandra,  2009) .  Sumber  kebisingan  dari kendaraan  bermotor  adalah  mesin  kendaraan,  bunyi klakson,  pergerakan  dan  gesekan  ban  kendaraan  dan suara knalpot kendaraan. Jumlah volume lalu lintas yang tinggi  biasanya  ditemukan  pada  kawasan  dengan penggunaan tata guna lahan yang beragam ditambah lagi jika  kawasan  tersebut  berada  pada  kawasan  jalan  raya, seperti kawasan Pusat Pertokoan Pancor (PTC) yang ada di Lombok Timur, NTB. Kawasan ini dapat menngalami
kebisingan yang tinggi, apalagi sebagai kawasan simpang tak bersinyal.
Simpang  tak  bersinyal memiliki potensi kebisingan akibat  tertumpuknya  arus  lalu  lintas  karena  ketiadaan pengaturan sinyal lalu lintas ( traffic light ) . Faktor-faktor yang  berkontribusi  terhadap  kebisingan  di  kawasan  ini termasuk  volume  lalu  lintas  yang  tinggi,  akselerasi  dan deselerasi  kendaraan,  serta  suara  klakson  dan  rem kendaraan. Kebisingan ini dapat menjadi gangguan bagi penduduk  sekitar  dan  juga  dapat  meningkatkan  risiko stres dan kecelakaan lalu lintas. ( Aly, 2015)
Tingkat  kebisingan  di  kawasan  simpang  tak bersinyal  dapat  dianalisis  menggunakan  CoRTN ( Composite  Noise  Rating  Number ).  CoRTN  merupakan metode  untuk  mengukur  dampak  kebisingan  lalu  lintas pada  lingkungan  sekitar.  CoRTN  ( Departement  of Transport  Welsh  Office  HMSO.,1988) mengintegrasikan berbagai faktor seperti volume lalu lintas, komposisi jenis kendaraan,  kecepatan  rata-rata,  dan  jenis  permukaan jalan  untuk  menghasilkan  nilai  yang  merepresentasikan tingkat kebisingan. ( Ersa et al ., 2022)
Permasalahan  kebisingan  perlu  dikaji  untuk pengembangan  kebijakan  dan  solusi  yang  dapat diterapkan guna meminimalisir permasalahan yang dapat timbul    kedepannya. Penelitian  ini  bertujuan  untuk mendapatkan  nilai  kebisingan  di  PTC  dengan  estimasi kebisingan  hingga  tahun  2028;  sehingga  diperoleh gambaran  pentingnya  kebijakan  pengelolaan  jalan  raya dengan memfasilitasi persimpangan-persimpangan dengan sinyal lalu lintas.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Lokasi dan Waktu  Penelitian
Pengambilan  sample  kebisingan  dilakukan  di Simpang Empat Pusat Pertokoan Pancor Lombok Timur. Pengamatan dilakukan pada 3 (tiga) hari yaitu senin, rabu dan  jumat  dan  1  (satu)  hari  akhir  pekan  yatu  minggu, yang  terdiri  dari  distribusi  waktu  pagi  (06.00-08.00), siang  (12.00-14.00)  dan  sore  (16.00-18.00).  (Alokabel, Koilal., 2018).

## 2.2. Pengumpulan dan Analisis Data
Pengukuran dilakukan terhadap  kondisi geometrik jalan, kondisi lingkungan, volume kendaraan, geometrik simpang, ketinggian pohon, koordinat simpang, kecepatan kendaraan serta bangunan yang ada di sekitar lokasi  penelitian.  Volume  kendaraan  diukur  bersamaan dengan kecepatan  kendaraan.  Pengukuran  ini dilakukan setiap  jam  selama  12  jam  pengamatan.  Jenis  kendaraan yang  diamati  yaitu  HV  ( Heavy  Vehicle -  Kendaraan Berat), LV ( Light Vehicle - Kendaraan Ringan), dan MC ( Motorcycle -  Sepeda  Motor)  dengan  sample  20 kendaraan  pada  masing-masing  jenis.  Kecepatan kendaraan diukur dengan speed point dengan alat speed gun pada  sampel  kendaraan  tersebut.  (Mellyanti  dan Zulifli., 2021) (Juniardi., 2006). (Yudha. Agung Fitra.,2016).
Q = QLV + QHV x empHV + QMC x empMC Dimana:
Q       = Total volume lalu lintas (smp/jam) QLV  = Jumlah kendaraan ringan (smp/jam) QHV  = Jumlah kendaraan berat (smp/jam)emp HV     = Ekivalen kendaraan berat QMC  = Jumlah sepeda motor (smp/jam)emp MC     = Ekivalen sepeda motor
C = Co x FCw x FCsp x FCsf x FCcs (smp/jam) Dimana: C = Kapasitas (smp/jam) CO = Kapasitas dasar (smp/jam). FCW = Faktor penyesuaian akibat lebar jalur lalulintas FCSP = Faktor penyesuaian pemisah arah. FCSF = Faktor penyesuaian hambatan sampingdan bahu jalan FCCS = Faktor penyesuaian ukuran kota
Data dianalisis dengan CoRTN melalui tahapan yaitu input  formula  CoRTN  dan  input software PTV  Vissim untuk  prediksi  hinggal  tahun 2028.  Untuk  memprediksi kecepatan  suatu  kendaraan  dengan  menggunakan software Vissim diperlukan data volume kendaraan yang akan  diinput  ke  dalam  Software  Vissim.  Volume
kendaraan  yang  akan  diinput  adalah  data  volume kendaraan  hasil  pengukuran  ditambah  5%  setiap tahunnya  sesuai  angka  laju  pertumbuhan  kendaraan bermotor  di  Lombok,  Nusa  Tenggara  Barat.  Jika  data volume  kendaraan  sudah  dimasukkan,  maka  Waktu Perjalanan Kendaraan diatur pada Software Vissim untuk mendapatkan data kecepatan.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Volume Kendaraan
Pada  Gambar  1  terlihat  MC  mempunyai  presentasi tertinggi  di  Simpang  Empat  PTC  Pasar  Pancor. Sedangkan HV merupakan kendaraan dengan komposisi paling  rendah.  Perbedaan  ketiga  komposisi  tersebut disebabkan  oleh  tatanan  penggunaan  lahan  di  sekitar simpang tersebut, dimana perkantoran, perdagangan, jasa sangat  dominan,  serta  simpang  ini  menghubungkan kawasan  pemukiman  dengan  perkantoran,  perdagangan dan jasa. Volume ini dapat berkontribusi terhadap tingkat kebisingan.
Gambar 1. Volume Kendaraan di Simpang 4 PTC Pasar Pancor

## 3.2. Kecepatan Kendaraan Bermotor
Kecepatan kendaraan bermotor menentukan kecepatannya.  Gambar  2  menunjukkan  bahwa  semakin berat  kendaraan  kecepatan  makin  kurang.  MC  dapat bergerak lebih cepat di semua bagian persimpangan PTC Pancor
Gambar 2. Kecepatan Kendaraan di Simpang 4 PTC Pasar
Pancor 19 20 21 22 23 24 25 Kartini
Utara Diponegoro Timur Kartini Selatan Diponegoro Barat
(k m /j am ) MC LV HV 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000
Kartini Utara Diponegoro Timur Kartini Selatan Diponegoro Barat
MC LV HV
3.3. Tingkat  Kebisingan  Menggunakan  Metode CoRTN
Rekapitulasi  hasil  analisis  data  PTC  Pasar  Pancor berdasarkan  metode  CoRTN  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel  1. Hasil  Prediksi  Tingkat  Kebisingan  PTC  Pasar
Pancor Indikator Penilaian Ruas Kartini Utara Diponegoro Timur Kartini Selatan Diponegoro Barat Tingkat kebisingan dasar dB (A) 67,2 67,1 65,8 67,3 Koreksi perambatan dB (A) 3,4 4,0 3,6 3,1 Koreksi layout di lapangan -3,1 -8,6 3,0 -5,2 Kebisingan yang  terjadi (lihat tabel) 67,6 62,6 72,3 68,7 Tingkat kebisingan gabungan dB (A) 71,74
Dilihat  dari  Tabel  1,  segmen  Diponegoro  Barat memiliki nilai kebisingan terbesar dibandingkan dengan segmen  lainnya  dengan  nilai  kebisingan  yaitu  67,3  dB, dan  segmen  dengan  nilai  terkecil  yaitu  sebesar  65,8 dB berada  pada  segmen  Kartini  Selatan.  Nilai  Tingkat kebisingan  ini  kemudian  akan  digunakan  untuk persamaan  dan  menghasilkan  tingkat  kebisingan gabungan (L gab ) sebesar 71.74dB.
3.4. Volume Dan Kecepatan Software Kalibrasi Model Mikro Berbasis Vissim-Simulasi
Hasil  kalibrasi  model  simulasi  mikro  disajikan dalam  Visualisasi  Mikro-Simulasi  3D  pada  Software Vissim pada Gambar 3 sebagai berikut
Gambar 3. Visualisasi mikro 3D – simulasi vissim simpang 4 PTC Pasar Pancor

## 3.5. Prediksi Kecepatan Kendaraan Berdasarkan Software
Vissim
Data  volume  yang  diinput  pada  Software  Vissim dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Berdasarkan  data  observasi terdapat  sekitar  50.553  kendaraan  di  PTC  pada  tahun 2023, dan jumlah ini mengalami peningkatan setiap tahun dari  tahun  2024-2028  berdasarkan  prediksi  Software Vissim. Peningkatan ini dapat menyebabkan perlambatan
pergerakan  kendaraan  (data  kecepatan  kendaraan  yang dihasilkan  dapat  dilihat  pada  Tabel  3 ). Kendaraan melambat  dari  22,52  Km/Jam  tahun  2023  menjadi 20,42Km/Jam tahun 2028.
Tabel 2. Data Jumlah Prediksi Kendaraan di PTC Pancor Tahun 2023-2028
Nama Jalan Jumlah Kendaraan 2023 2024 2025 2026 2027 2028 Kartini Utara 12534 13161 13819 14509 15235 15997 Diponegoro Timur 12865 13508 14183 14892 15637 16419 Kartini Selatan 10260 10773 11311 11877 12471 19009 Diponegoro Barat 14894 15639 16421 17242 18104 19009
Tabel 3 . Data prediksi kecepatan kendaraan Nama Jalan Kecepatan Kendaraan (km/jam) 2023 2024 2025 2026 2027 2028 Kartini Utara 21,7 21,5 21,1 20,6 20,1 19,6 Diponegoro Timur 22,6 22,4 22,0 21,5 21,0 20,5 Kartini Selatan 22,4 21,8 21,8 21,3 20,8 20,3 Diponegoro Barat 23,3 23,1 22,7 22,2 21,7 21,2

## 3.6. Tingkat Kebisingan Tahun 2023-2028 dengan Metode CoRTN
Metode prediksi yang digunakan dalam memprediksi  kebisingan  pada  kawasan  bundaran  di Maminasata adalah dengan Perhitungan Kebisingan Lalu Lintas  Jalan  (CoRTN).  Kemudian  mengganti  data volume dan kecepatan kendaraan pada rumus yang telah digunakan untuk memprediksi tingkat kebisingan dengan data aslinya. Dari hasil analisis, rekapitulasi hasil tingkat kebisingan dapat dilihat pada Tabel 4 .
Tabel 4. Prediksi Kebisingan PTC Pasar Pancor 2023-2028
Nama Jalan Prediksi Kebisingan (dB) 2023 2024 2025 2026 2027 2028 Kartini Utara 67,2 67,5 67,7 68,0 68,3 68,6 Diponegoro Timur 67,1 67,3 67,6 67,8 68,1 68,4 Kartini Selatan 65,8 66 66,2 66,5 66,8 67,1 Diponegoro Barat 67,3 67,6 67,8 68,1 68,3 68,6 Tingkat Kebisingan Gabungan 71,74 71,96 72,2 72,4 72,6 72,9
Gambar 4. Prediksi tingkat kebisingan gabungan (L gab ) PTC Pasar Pancor 2023-2028
Berdasarkan  Tabel  4  dan  Gambar  4,  PTC  Pasar Pancor  memiliki  selisih  analisis  <  1dB  untuk  hasil prediksi  setiap  tahun  2023-2028.  Namun  terdapat perbedaan selisih > 1 dB untuk tahun 2023 dan 2028.

## 4. Kesimpulan
Tingkat kebisingan pada simpang empat PTC Pasar Pancor  pada  tahun  2023  sebesar  71,74  dB  berdasarkan perhitungan dengan metode CoRTN dan terus meningkat >0,2  dB  setiap  tahunnya  hingga  tahun  2028.  Tingkat kebisingan tersebut melebihi standar Keputusan Menteri Negeri Lingkungan Hidup No. 48 tentang Baku Tingkat Kebisingan  untuk  Kawasan  perdagangan  yakni  70dB sehingga  perlu  dilakukan  penanganan  kebisingan terhadap Kawasan ini.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Kegiatan  penelitian  ini  dapat  berjalan  dengan  baik karena  adanya  dukungan  dari  tim  Wakil  Rektor  III Bidang  Penelitian  atas  hibah  penelitian  Universitas Teknologi  Sumbawa,  dengan  demikian  kami  ucapkan terimakasih.  Kami  berterimakasih  juga  kepada  pihak-
pihak yang telah membantu dalam  proses  pengumpulan dan proses penyusunan dan analisi data penelitian.

## Daftar Pustaka
Alokabel,  Koilal.  (2018).  Analisa  Kinerja  Persimpangan  Tak Bersinyal Tipe T Pada Pertemuan Ruas Jalan Timor Raya  dan  Jalan  Saratim  di  Kelurhan  Oesapa Kecamaatan  Kelapa  Lima  Kota  Kupang  Provinsi Nusa Tenggara Timur. JUTEKS: Jurnal Teknik Sipil. Vol 3, No 1. ISSN 2621-9786.
Aly  S  H  (2015).  Emisi  Transportasi  (Jakarta:  Penerbar Plus)
Chandra B (2009) Ilmu Kedokteran Pencegahan dan Komunitas Jakarta Penerbit Buku Kedokteran EGC Departement  of  Transport  Welsh  Office  HMSO  1988 Calculation Of Road Traffic Noise. London. Dokumen Surat Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup No  Kep.Men  48/MEN.LH/11/1996  Tentang  Baku Mutu Tingkat Kebisingan
Mellyanti  dan  Zulifli  (2021).  Rekayasa  Lalu  Lintas  pada Simpang Jln Lingkar Tengah – Jalan Dr Leimena di Kota Makassar, Volume 1 No 1. JACEE
Juniardi.  (2006).  Analisis  Arus  Lalu  Lintas  di  Simpang  Tak Bersinyal  (Studi  Kasus  :  Simpang  Timoho  dan Simpang  Tunjung  di  Kota  Yogyakarta). Jurusan Teknik Sipil Universitas Diponegoro. Semarang
Kurniati,  Eti.,  Abdul  Muid.,  Hermansyah  (2022).  Analisis Simpang Tak Bersinyal pada Pusat Pertokoan Pancor (PTC) Lombok Timur. Jurnal Informatika teknologi dan Sains, vol 4 no 4, 395-399
Yudha.  Agung Fitra.  (2016).  Analisis  Simpang Tak  Bersinyal (Studi  Kasus:  Simpang  4  Tak  Bersinyal  Colombo
Yogyakarta). Universitas Muhammadiyah Yogyakarta 71.74 71.96 72.2 72.44 72.69 72.95 2023 2024 2025 2026 2027 2028
Prediksi Kebisingan (dB)