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  KINERJA  SIMPANG  TAK  BERSINYAL  DI  BANDARA  SAM RATULANGI  MANADO  AKIBAT  PENINGKATAN  PERGERAKAN  PENUMPANG PESAWAT UDARA
Winsy F. J. C. Malonda, Lucia I. R. Lefrandt, Semuel Y. R. Rompis Universitas Sam Ratulangi, Indonesia Email: lucia.lefrandt@unsrat.ac.id, semrompis@unsrat.ac.id, malonda79@gmail.com

## Abstrak
Posisi geografis suatu wilayah berpengaruh terhadap perkembangan wilayah tersebut. Secara geografis, Provinsi Sulawesi Utara terletak di bagian utara Indonesia. Letak geografis Provinsi Sulawesi  Utara  di  wilayah  perbatasan  negara  menjadikannya  sangat  strategis  karena  dekat dengan  negara-negara  di  Asia  Timur  dan  Pasifik.  Hal  ini  menjadikan  provinsi  ini  sebagai gerbang  utama  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  solusi  alternatif  terhadap permasalahan  yang  disebutkan  sebelumnya,  yaitu  untuk  mengelola  dan  menangani  simpang dengan cara yang efektif guna mencapai kinerja optimal. Data diperoleh dari data dukung atau informasi  yang  didapat  melalui  survei  ataupun  dari  instansi  terkait  merupakan  fakta-fakta yang  terjadi  dan  nyata  dari  lapangan.  Penelitian  ini  memperoleh  hasil  bawah  Simpang  tak bersinyal Bandara Sam Ratulangi, merupakan akses utama kendaraan yang keluar dan masuk bandara, dimana 42% kendaraan yang melewati simpang adalah kendaraan yang akan menuju atau dari Bandara Sam Ratulangi.
Kata Kunci : kinerja, simpang tak bersinyal, penumpang pesawat.

## Abstract
The geographical position of an area affects the development of the region. Geographically, North  Sulawesi  Province  is  located  in  the  northern  part  of  Indonesia.  The  geographical location  of  North  Sulawesi  Province  in  the  country's  border  area  makes  it  very  strategic because it is close to countries in East Asia and the Pacific. This makes this province the main gateway  to  Indonesia.  This  research  aims  to  find  alternative  solutions  to  the  problems mentioned earlier, namely to manage and handle intersections in an effective way to achieve optimal  performance.  Data  obtained  from  supporting  data  or  information  obtained  through surveys or from related agencies are facts that occur and are real from the field. This study obtained the results of the following unsignaled intersection of Sam Ratulangi Airport, which is  the  main  access  for  vehicles  entering  and  exiting  the  airport,  where  42%  of  vehicles passing through the intersection are vehicles going to or from Sam Ratulangi Airport.
Keywords: performance, unsignaled intersections, airplane passengers
JOURNAL SYNTAX IDEA p–ISSN: 2723-4339 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 08, Agustus 2024

## PENDAHULUAN
Posisi  geografis  suatu  wilayah  berpengaruh  terhadap  perkembangan  wilayah  tersebut. Secara geografis, Provinsi Sulawesi Utara terletak di bagian utara Indonesia. Letak geografis Provinsi Sulawesi Utara di wilayah perbatasan negara menjadikannya sangat strategis karena dekat  dengan  negara-negara  di  Asia  Timur  dan  Pasifik  .  Hal  ini  menjadikan  provinsi  ini sebagai gerbang utama Indonesia. Potensi yang luar biasa di bidang pariwisata, yang dimiliki oleh  kabupaten  dan  kota  yang  masuk  dalam  wilayah  Provinsi  Sulawesi  Utara  membuat Provinsi  Sulawesi  Utara  di  tetapkan  sebagai  kawasan  strategis  pariwisata  nasional  (KSPN) (Amtoro,  2016).  Daerah  likupang  merupakan  satu  daerah  dari  lima  daerah  yang  ditetapkan sebagai  destinasi  super  prioritas  di  Indonesia.  Potensi  yang  besar  di  bidang  pariwisata, sehingga  beberapa  kegiatan  yang  dilaksanakan  di  Sulawesi  Utara  masuk  dalam  rangkaian Kharisma  Event  Nusantara  (KEN)  diantaranya,  yaitu  :  Festival  Pesona  Selat  Lembeh, Likupang Tourism Festival, Festival Bunaken dan Festival Danau Tondano. Memiliki lokasi yang  strategis,  potensi  wisata  yang  bagus  dan  ditunjang  dengan  penduduk  yang  ramah, membuat Provinsi Sulawesi Utara menjadi daya tarik untuk dikunjungi. Tak jarang kegiatan – kegiatan berskala nasional dilaksanakan di Provinsi ini, baik dari instansi pemerintah maupun swasta (Cahyono, Muhtadi, & Wibisono, 2019).
Penyebaran  Virus  Covid–19  yang  hampir  mencapi  seluruh  penjuru  dunia, mengakibatkan  sektor  pariwisata  mengalami  keterpurukan  dan  menyebabkan  menurunnya animo masyarakat untuk berpergian jauh dengan moda transportasi, namun dengan program- program  pemerintah  saat  ini  di  sektor  pariwisata,  diharapkan  akan  mendongkrak  industri pariwisata Indonesia diwaktu yang akan datang (Chandra & Poerwanto, 2022).
Pada  tahun  2025,  ditargetkan  Provinsi  Sulawesi  Utara  akan  dikunjungi  1(satu)  juta wisatawan  asing.  Hal  ini  merupakan  target  yang  ditetapkan  oleh  Gubernur  untuk  sektor pariwisata.  Target  tersebut  mendapat  dukungan  melalui  pembangunan  Kawasan  Ekonomi Khusus (KEK) Likupang di area yang mencakup 396 hektar (Juwita, 2021). Pembangunan di Likupang  diharapkan  mampu  meningkatkan  jumlah  kunjungan  wisatawan  asing.  Targetnya adalah  menarik  162  ribu  wisatawan  mancanegara  pada  tahun  2025,  yang  nantinya  akan berkontribusi sebesar 16 persen dari total target 1 juta wisatawan mancanegara (Dharmawan, Oktarina, & Brilianto, 2018).
Agar  wisatawan  yang  datang  ke  Provinsi  Sulawesi  Utara  menjadi  senang  maka  perlu ditunjang  dengan  prasarana  yang  memadai,  diantaranya  pengembangan  dan  beutifikasi terminal Bandar Udara Internasional Sam Ratulangi Manado. Area Bandar Udara merupakan lokasi pertama yang dilihat oleh wisatawan yang menggunakan moda transportasi udara saat berkunjung di bumi nyiur melambai.
Kota  Manado,  sebagai  ibu  kota  Provinsi  Sulawesi  Utara,  terletak  di  tempat  di  mana Bandar  Udara  Internasional  Sam  Ratulangi  berada.  Bandara  ini  menjadi  akses  masuk  utama bagi  wisatawan  yang  menggunakan  moda  transportasi  udara  untuk  berkunjung  ke  daerah- daerah  yang  masuk  dalam  wilayah  Provinsi  Sulawesi  Utara.  Posisi  Bandara  Sam  Ratulangi membuat  bandara  ini  menjadi  pusat  penyebaran  primer  dan  sebagai  bandara  pengumpan (Susilo, 2015). Bandara ini menjadi bandara pengumpul primer untuk wilayah Indonesia yang ada  dibagian  timur,  seperti  :  Gorontalo,  Tahuna,  Melongguane,  Morowali,  Luwuk,  Ternate, Sorong,  Weda,  Kao,  Galela  dan  Timika.  Sedangkan  penerbangan  internasional  saat  ini, meliputi  Singapore, Bangkok, Malaysia, Guangzhou, Kunming  dan Fuchou. Melihat  potensi yang  dimiliki  Bandara  Sam  Ratulangi,  maka  bandara  ini  dapat  membawa  dampak  positif, selain  berkontribusi  dalam  penerbangan  juga  berdampak  pada  perkembangan  wilayah- wilayah  yang  ada  disekitar  bandara.  Daerah-daerah  di  sekitar  bandara  menjadi  daerah
terdampak langsung dengan adanya bandara. Ekonomi masyarakat yang bermukim di sekitar bandara mengalami perubahan (Karels, Siki, & Hunggurami, 2021).
Simpang Bandara Sam  Ratulangi  adalah simpang yang menghubungkan  Kota Manado dan  Kabupaten  Minahasa  Utara  melalui  Desa  Wusa  dan  menghubungkan  Bandara Internasional  Sam  Ratulangi  melalui  JL.  A.  A.  Maramis.  Pengamatan  awal  di  lapangan menunjukkan  bahwa  lalu  lintas  di  simpang  Bandara  Sam  Ratulangi  sangat  ramai  pada  jam- jam  sibuk.  Kepadatan  ini  disebabkan  oleh  peningkatan  jumlah  penumpang  pesawat  yang mengakibatkan  lonjakan  kendaraan  yang  masuk  dan  keluar  dari  Bandara  Sam  Ratulangi. Selain  itu  simpang  tersebut  terletak  diantara  lingkungan-lingkungan  pemukiman  dan  kantor pemerintahan.  Situasi  ini  berpengaruh  terhadap  kenyamanan  masyarakat  dalam  beraktifitas terutama bagi pengguna jasa transportasi udara yang melalui Bandara Sam Ratulangi Manado.
Berdasarkan  kondisi  pada  simpang  Bandara  Sam  Ratulangi,  dimana  banyaknya kendaraan yang lewat dari berbagai jenis kendaraan akibat mobilisasi masyarakat dan adanya peningkatan  arus  kendaraan  pada  saat  jam  sibuk  penerbangan,  serta  perilaku  saat mengemudikan  kendaraan  menjadi  faktor  pendukung  dalam  melakukan  analisis  kinerja simpang  dalam  bentuk  penelitian  untuk  dijadikan  kajian  sebagai  langkah  pencegahan  agar masalah  tersebut  tidak  terjadi  di  masa  mendatang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari solusi  alternatif  terhadap  permasalahan  yang  disebutkan  sebelumnya,  yaitu  untuk  mengelola dan  menangani  simpang  dengan  cara  yang  efektif  guna  mencapai  kinerja  optimal.  Simpang tersebut  akan  dievaluasi  dan  kinerjanya  akan  dianalisis  berdasarkan  metode  PKJI  (Pedoman Kapasitas  Jalan  Indonesia)  2014  serta  disimulasikan  melalui  perangkat  lunak  VISSIM.  Jika evaluasi  menunjukkan  bahwa  kinerja  simpang  tidak  sesuai  dengan  standar  yang  ditetapkan dalam  PKJI  2014,  disarankan  untuk  melakukan  peningkatan  layanan  di  simpang  tersebut. Tujuan  dari  perbaikan  pelayanan  simpang  ini  adalah  untuk  meningkatkan  keamanan, keselamatan,  dan  kenyamanan  untuk  pengguna  jalan  yang  melintasi  simpang  yang  tidak memiliki sinyal tersebut.
Analisis  simpang  tak  bersinyal  ataupun  simpang  bersinyal  secara  keseluruhan  dapat dengan  mudah  dilakukan  dengan  program  VISSIM.  (Romadhona  &  Zainuri,  2019), mengemukakan bahwa Software simulasi VISSIM telah dipilih untuk  mengkalibrasi  kondisi lalu lintas, menjadikannya alat yang berharga dalam mengevaluasi berbagai strategi rekayasa transportasi  dan  level  perencanaan  yang  paling  optimal.  VISSIM  memungkinkan  animasi yang  realistis  dengan  menggunakan  teknologi  3-D  yang  canggih.  Di  samping  itu,  pengguna memiliki kemampuan untuk merekam video klip secara langsung dari aplikasi ini, dan dapat mengubah  pandangan  serta  perspektif  secara  dinamis.  Elemen-elemen  visual  seperti  pohon, bangunan,  stasiun  transit,  dan  rambu  lalu  lintas  dapat  diintegrasikan  ke  dalam  animasi  3-D tersebut.
Dalam studi sebelumnya (Dewanti, Widjaja, Tjandrajani, & Burhany, 2016) melakukan analisis  kinerja  lalu  lintas  di  sekitar  Bandara  Supadio  Pontianak  sebagai  respons  terhadap pertumbuhan lalu lintas udara. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi bagaimana kinerja jalan  di  sekitar  Bandara  Supadio  Pontianak  berdasarkan  Metode  Kapasitas  Jalan  Indonesia (MKJI)  1997.  Fokus  utama  adalah  untuk  menilai  tingkat  pelayanan  jalan  pada  dua  periode waktu  berbeda,  yaitu  :  kondisi  lalu  lintas  ditahun  2015  dan  proyeksi  untuk  tahun  2025. Analisis ini mempertimbangkan dampak peningkatan jumlah penumpang di Bandara Supadio terhadap  volume  lalu  lintas  di  sekitar  wilayah  tersebut.  Jika  hasil  analisis  menunjukkan adanya penurunan kinerja lalu lintas di jalan sekitar Bandar Udara Supadio pada tahun 2025, maka langkah-langkah perbaikan akan dicari untuk mengatasi masalah tersebut. Penelitian ini membandingkan  kondisi  saat  penelitian  dilakukan  dengan  proyeksi  masa  depan  untuk  10 tahun ke depan berdasarkan nilai derajat kejenuhan yang dijelaskan dalam Manual Kapasitas
Jalan  Indonesia  (MKJI,  1997).  Penelitian  ini  juga  mencatat  bahwa  survei  lalu  lintas  hanya dilakukan pada saat akhir pekan selama dua hari dan data penumpang yang digunakan sebagai bahan analisis terbatas pada data dari tujuh tahun terakhir.
Begitu  juga  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  (Adinugraha,  2019;  Juliati, Hermawan,  &  Firman,  2019;  MILAWATI,  2018)  melakukan  analisa  kinerja  simpang  tak bersinyal, dimana penelitian tersebut bertujuan mengetahui kondisi eksisting simpang dengan metode  PKJI  2014.  Jika  hasil  yang  didapat  tidak  sesuai  dengan  standard  yang  ditetapkan dalam PKJI (2014) maka akan dilakukan perbaikan terhadap simpang tersebut.
Pada penelitian ini akan dilakukan analisis terhadap kinerja simpang tak bersinyal pada saat  kondisi  eksisting  dan  kondisi  untuk  10  tahun  ke  depan.  Untuk  kondisi  dimasa  datang, analisis  simpang  dilakukan  dengan  memperhitungkan  peningkatan  volume  kendaraan  yang masuk  dan  keluar  bandara  akibat  meningkatnya  jumlah  penumpang  pesawat  udara.  Kinerja simpang akan dianalisis dengan metode PKJI 2014.

## METODE PENELITIAN
Data  dukung  atau  informasi  yang  didapat  melalui  survei  ataupun  dari  instansi  terkait merupakan  fakta-fakta  yang  terjadi  dan  nyata  dari  lapangan.  Data-data  tersebut  akan dilakukan  analisa  untuk  mendapatkan  suatu  kesimpulan,  yang  hasilnya  bisa  dirasakan  oleh banyak  orang.  Proses  analisa  akan  menggunakan  prosedur  PKJI  (Pedoman  Kapasitas  Jalan Indonesia)  2014,  kemudian  disimulasikan  dengan  menggunakan  PTV  Vissim.r  (Morrisan, 2012).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Tahapan Pemodelan PTV Vissim
Analisa  yang  dilakukan  melalui  program  PTV  Vissim  dilakukan  berdasarkan  tahapan pengoperasian  sesuai  dengan  kebutuhan  analisis  yang  diperlukan.  Secara  umum  tahapan dilakukan  dengan  lebih  dahulu  melakukan  proses input, setelah  semua  sudah  sesuai  untuk data,  jaringan  jalan  dan tools perhitungan  maka  dilakukan  proses running kemudian  akan diperoleh  data output sesuai  dengan  kebutuhan.  Secara  lebih  detail  mengenai  tahapan pemodelan dengan PTV VISSIM dijabarkan sebagai berikut.
1. Penentuan  backround  pada  perintah  switch  backround  maps/grid  berdasarkan  lokasi penelitian  yaitu  pada  simpang  tak  bersinyal  Bandara  Sam  Ratulangi.  Perintah  ini menampilkan peta di seluruh dunia dan secara otomatis menentukan skala yang sesuai.
2. Pembuatan  jaringan  jalan  sesuai  dengan  lokasi  penelitian  dilakukan  dengan insert  link pada  network  object  kemudian  klik  ctrl  +  kanan  mouse  lalu  ditarik  dan  diatur  sesuai dengan bentuk dan model dari jaringan jalan yang sesuai kemudian memasukan data dari geometri  jalan  serta  membuat connecter antar  tiap  jaringan  jalan  yang  saling menghubungkan
3. Mengatur  untuk  komposisi  kendaraan  yang  sesuai  pada  keadaan  saat  pengamatan. Pengaturan  dilakukan  secara  berurutan  melalui  perintah vehicle  classes,  2D/3D  model distributions dan vehicle types untuk membagi antara kendaraan ringan, kendaraan berat dan sepeda motor.
4. Pemasukan  data  kecepatan  kendaraan  yang  sebelumnya  telah  diatur  dalam  bentuk distribusi  kumulatif  kecepatan  bebas  kendaraan  dilakukan  melalui desired  speed distribution . Pemasukan data dilakukan untuk masing-masing kelas kendaraan dari tiap- tiap lengan simpang. Pengaturan untuk desired speed distribution terdapat pada menu bar – base data – distributions – desired speed . Kemudian data kecepatan dari desired speed distribution diafiliasikan  dengan  jumlah  masing-masing  kelas  kendaraan  di  tiap  lengan simpang  dengan  perintah vehicle  composition .  Pengaturan  pada vehicle  composition dilakukan dengan cara menu bar - traffic - vehicle composition .
5. Pengaturan  time  interval  untuk  waktu  simulasi  lebih  dari  satu  jam  agar  pembagian volume  kendaraan  pada  saat  simulasi  berlangsung  lebih  merata  disetiap  jam  sesuai dengan  data  yang  diperoleh.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  memasukan  data  volume kendaraan  berdasarkan  masing-masing  lengan  simpang  pada vehicle  inputs yang disesuaikan dengan pembagian di masing-masing jam.
6. Pengaturan untuk  arah kendaraan yang akan melaju  dari satu  lengan simpang ke lengan simpang lainnya dilakukan dengan static vehicle routing decisions. Pengaturan dilakukan pada setiap kelas kendaraan dengan jumlahnya masing-masing. Mengatur rute pergerakan dengan cara klik perintah vehicle routes pada network object - klik kanan pada jaringan jalan  – add  new  static  vehicle  routing kemudian  diarahakan  sesuai  dengan  arah pergerakan kendaraan dan memasukan data kendaraan untuk setiap rute.
7. Pembuatan reduced  speed  areas agar  kendaraan  yang  akan  memasuki  pendekat  dapat mengurangi  kecepatan  kendaraan  sebagaimana  pada  keadaan  sebenarnya.  Selanjutnya agar  supaya  tidak  terjadi  tabrakan  kendaraan  pada  saat  simulasi  di  area  konflik  yang menjadi  perpotongan  arah  maka  diatur conflict  areas .  Pembuatan conflict  areas adalah agar  suapaya  kendaraan  dapat  saling  memberikan  kesempatan  pada  kendaraan  lain melaju terlebih dahulu. Perintah untuk membuat reduced speed areas, conflict areas dan priority rules terdapat pada network objects .
8. Pengaturan sinyal lalu lintas pada simpang baik untuk waktu siklus, fase waktu hijau dan waktu antar hijau dilakukan melalui perintah signal controllers sesuai dengan data sinyal lalu  lintas  yang  ada.  Setelah  sinyal  lalu  lintas  diatur  maka  dibuat  sinyal  lau  lintas  pada jaringan  jalan  dengan  perintah signal  heads ,  untuk  pembuatan  dilakukan  pada  setiap pendekat simpang sebagaimana keadaan sebenarnya dan disesuaikan dengan data signal controllers .
9. Untuk dapat melihat hasil dari simulasi maka dibuat node , data collection point , vehicle travel  time  measurements dan queue  counters yang  berfungsi  untuk  menghitung  dan membaca data hasil simulasi  sesuai  dengan kapasitas masing-masing perintah. Keempat perintah ini terdapat pada network objects dan di pasang pada setiap lengan simpang yang disesuaikan dengan pengaturan tata letaknya.
10. Pengeturan perilaku mengemudi agar hasil dari simulasi dapat disesuaikan pada keadaan sebenarnya  dilapangan  menggunakan  perinta driving  behavior dengan  penyesuain- penyesuain yang diperlukan seperti jarak antar kendaraan, pemilihan posisi kendaraan di jalan,  menurunkan  kecepatan  dan  mennyalip  kendaraan  di  depan.  Pengaturan driving behavior terdapat pada menu bar - base data – driving behavior.
11. Pengaturan Evaluation configuration untuk mengatur parameter yang dipakai dalam saat running simulasi  sehingga  dapat  dimunculkan  dalam  hasil output serta  mengatur  kelas kendaraan  yang  akan  ditampilkan  dalam  hasil output .    Pengaturan evaluation configuration terdapat pada menu bar – evaluation – configuration .
12. Pengaturan simulation parameters dilakukan untuk  mengatur lama waktu  simulasi  yang dijalankan  yang  disesuai  dengan  interval  waktu  pada  data  yang  dimasukkan  serta mengatur kecepatan simulasi. Pengaturan simulation parameters terdapat pada menu bar – simulation – parameters .
13. Tahanpan terakhir adalah melihat hasil simulasi yang telah dijalankan akan diperoleh data output seperti node results , data collection results , delay results , dan queue results .

## Kalibrasi Dan Validasi
Proses  kalibrasi  dilakukan  untuk  menyesuaikan  antara  keandaan  sebenarnya  perilaku pengemudi  sesuai  di  lapangan  dengan  saat  di  simulasi.  Proses  kalibrasi  pada  PTV  Vissim dilakukan  dengan  perintah driving  behaviour ,  dengan  perubahan  pada  berbagai  pengaturan dari  kondisi  bawaan.  Data  yang  akan  dilakukan  pengujian  adalah  jam  pertama  untuk  setiap harinya sebagai sampel dari keseluruhan pada hari tersebut. Hasil dari proses kalibrasi akan di lihat  dengan  uji  validasi  dan  akan  dibandingkan  antara  hasil  sebelum  kalibrasi  dan  sesudah kalibrasi.
Tabel 1 Hasil simulasi jam pertama hari senin sebelum kalibrasi Jalan Pendekat Jenis Kendaraan Eksisting  Running MAPE Jalan Bandara LV 26,68 25,79 3,34 HV 20,92 20,52 1,91 MC 30,35 27,35 9,88 Jalan  Raya Koka LV 29,66 28,19 4,96 HV 21,76 19,31 11,26 MC 33,87 29,69 12,34 Jalan  A.  A. Maramis LV 26,68 25,79 3,34 HV 20,92 20,52 1,91 MC 30,35 27,35 9,88
Hasil  pengujian  validasi  pada  kondisi  bawaan  PTV  Vissim  untuk  hari  senin menunjukkan selisih yang masih terjadi antara kecepatan pada kondisi eksisting dengan kecepatan  hasil  simulasi  untuk  setiap  tipe  kendaraan  pada  semua  jalan  pendekat, perbedaan paling signifikan dapat dilihat terjadi di Jalan Raya Koka. Maka selanjutnya akan dilakukan kalibrasi untuk lebih memperkecil nilai dari MAPE.

## Tabel 2 Kalibrasi Pada Driving Behavior Jam Pertama Hari Senin
Tabulasi Parameter Sebelum Sesuda h Car Following Model Average Standstill Distance 2 m 1,5 m Additive Start Of Safety Distance 2 1,5 Multiplic Part Of Safety Distance 3 3 Lane Change Waiting time before diffusion 60 s 600 s Overtake reduce speed areas Off On Lateral Desired position at free flow Middle of lane Any Overtake of same lane (left) Off On Overtake of same lane (right) Off On
Hasil  uji  validasi  setelah  dilakukan  kalibrasi  pada  hari  senin  ditunjukkan  pada  tabel berikut.
Tabel 3 Hasil Simulasi Jam Pertama Hari Senin Sesudah Kalibrasi
Jalan Pendekat Jenis Kendaraan  Eksisting  Running  MAPE Jalan Bandara LV 26,68 27,71 2,47 HV 20,92 23,29 1,43 MC 30,35 29,8 6,03
Jalan Raya Koka LV 29,66 28,27 4,69 HV 21,76 19,77 9,15 MC 33,87 31,55 6,85 Jalan A. A. Maramis LV 26,68 26,02 2,63 HV 20,92 20,62 0,38 MC 30,35 28,52 0,78
Hasil  pengujian  Validasi  setelah  dilakukan  proses  kalibrasi  untuk  hari  senin menunjukkan  penurunan  pada  nilai MAPE untuk  setiap  jalan  pendekat  yang  berarti  bahwa keadaan saat simulasi telah lebih mendekati keadaan pada kondisi lapangan .

## Hari rabu
Hasil  uji  validasi  sebelum  dilakukan  kalibrasi  menggunakan  data  pada  hari  rabu ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 4 Hasil Simulasi Jam Pertama Hari Rabu Sebelum Kalibrasi Jalan Pendekat Jenis Kendaraan  Eksisting  Running  MAPE Jalan Bandara LV 28.47 27.86 2.14 HV 22.96 24.12 5.05 MC 34.17 31.79 6.97 Jalan Raya Koka LV 27.7 32.99 19.1 HV 22.1 24.29 9.91 MC 33.13 35.3 6.55 Jalan A. A. Maramis LV 28.05 25.79 8.06 HV 21.8 21.71 0.41 MC 34.28 29.14 14.99
Hasil  pengujian  validasi  pada  kondisi  bawaan  PTV  Vissim  untuk  hari  rabu menunjukkan  selisih  yang  masih  terjadi  antara  kecepatan  pada  kondisi  eksisting  dengan kecepatan hasil simulasi untuk setiap tipe kendaraan pada semua jalan pendekat, sama seperti pada hari senin untuk hari rabu perbedaan paling signifikan dapat dilihat juga terjadi di Jalan Raya  Koka.  Maka  selanjutnya  akan  dilakukan  kalibrasi  untuk  lebih  memperkecil  nilai  dari MAPE.
Tabel 5 Kalibrasi Pada Driving Behavior Jam Pertama Hari Rabu Tabulasi Parameter Sebelum Sesudah Car Following Model Average Standstill Distance 2 m 1,5 m Additive Start Of Safety Distance 2 1,5 Multiplic Part Of Safety Distance 3 3 Lane Change Waiting time before diffusion 60 s 600 s Overtake reduce speed areas Off On Lateral Desired position at free flow Middle of lane  Any Overtake of same lane (left) Off On Overtake of same lane (right) Off On
Hasil  uji  validasi  setelah  dilakukan  kalibrasi  pada  hari  rabu  ditunjukkan  pada  tabel berikut.
Tabel 6 Hasil simulasi jam pertama hari rabu sesudah kalibrasi
Jalan Pendekat Jenis Kendaraan  Eksisting  Running  MAPE Jalan Bandara LV 28,47 27,91 1,97 HV 22,96 24,11 5,01 MC 34,17 31,87 6,73 Jalan Raya Koka LV 27,7 32,13 15,99 HV 22,1 24,25 9,73 MC 33,13 34,81 5,07 Jalan A. A. Maramis LV 28,05 25,79 8,06 HV 21,8 21,76 0,18 MC 34,28 29,88 12,84
Hasil  pengujian  Validasi  setelah  dilakukan  proses  kalibrasi  untuk  hari  rabu menunjukkan  penurunan  pada  nilai MAPE untuk  setiap  jalan  pendekat  yang  berarti  bahwa keadaan  saat  simulasi  telah  lebih  mendekati  keadaan  pada  kondisi  lapangan.  Hal  ini menunjukan bahwa proses kalibrasi berhasil dilakukan.

## Hari Jumat
Hasil uji validasi sebelum dilakukan kalibrasi menggunakan data pada hari jumat ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 7 Hasil simulasi jam pertama hari jumat sebelum kalibrasi
Jalan Pendekat Jenis Kendaraan  Eksisting  Running  MAPE Jalan Bandara LV 26,15 27,1 3,63 HV 20,78 21,03 1,2 MC 32,82 31,77 3,2 Jalan Raya Koka LV 26,9 29,05 7,99 HV 20,82 20,72 0,48 MC 31,15 29,96 3,82 Jalan A. A. Maramis LV 27,88 27,48 1,43 HV 21,54 21,63 0,42 MC 33,47 30,61 8,54
Hasil  pengujian  validasi  pada  kondisi  bawaan  PTV  Vissim  untuk  hari  jumat menunjukkan  selisih  yang  masih  terjadi  antara  kecepatan  pada  kondisi  eksisting  dengan kecepatan hasil simulasi untuk setiap tipe kendaraan pada semua jalan pendekat, sama seperti pada  hari  senin  dan  rabu  untuk  hari  jumat  perbedaan  paling  signifikan  dapat  dilihat  juga terjadi di  Jalan Raya Koka walaupun tidak sebesar hari sebelumnya. Maka selanjutnya akan dilakukan  kalibrasi  untuk  lebih  memperkecil  nilai  dari MAPE (Giri,  Wirasutama,  &  Kia, 2021) .
Tabel 8 Kalibrasi Pada Driving Behavior Jam Pertama Hari Jumat Tabulasi Parameter Sebelum Sesudah Car Following Model Average Standstill Distance 2 m 1,5 m Additive Start Of Safety Distance 2 1,5 Multiplic Part Of Safety Distance 3 3 Lane Change Waiting time before diffusion 60 s 600 s Overtake reduce speed areas Off On Lateral Desired position at free flow Middle of lane  Any
Overtake of same lane (left) Off On Overtake of same lane (right) Off On Hasil  uji  validasi  setelah  dilakukan  kalibrasi  pada  hari  jumat  ditunjukkan  pada  tabel berikut.
Tabel 9 Hasil simulasi jam pertama hari jumat sesudah kalibrasi Jalan Pendekat Jenis Kendaraan  Eksisting  Running  MAPE Jalan Bandara LV 26,15 27,1 3,63 HV 20,78 21,03 1,2 MC 32,82 31,77 3,2 Jalan Raya Koka LV 26,9 29,05 7,99 HV 20,82 20,72 0,48 MC 31,15 29,96 3,82 Jalan A. A. Maramis LV 27,88 27,48 1,43 HV 21,54 21,63 0,42 MC 33,47 30,61 8,54
Hasil  pengujian  Validasi  setelah  dilakukan  proses  kalibrasi  untuk  hari  jumat menunjukkan  penurunan  pada  nilai MAPE untuk  setiap  jalan  pendekat  yang  berarti bahwa keadaan saat simulasi telah lebih mendekati keadaan pada kondisi lapangan. Hal ini menunjukan bahwa proses kalibrasi berhasil dilakukan.

## Analisa Simpang Pada Kondisi Eksisting
Analisa  kinerja  simpang  pada  kondisi  eksisting  dilakukan  melalui  simulasi  pada  tiga hari pengamatan secara penuh yaitu hari senin, hari rabu dan hari jumat masing-masing pada pukul 06.00 – 18.00 WITA untuk memperoleh hasil yang akan ditunjukan melalui node result berdasarkan  setiap  rute  pergerakan  yang  telah  dihitung  oleh nodes .  Paramater  yang  akan digunakan  untuk  menentukan  hasil  kinerja  simpang  adalah  panjang  antrian,  tundaan,  angka henti dan tingkat pelayanan.
Tabel 10 Hasil Simulasi Pada Hari Senin No Jaringan Jalan Panjang Antrian (m) Tundaan (det/kend) Angka Henti Tingkat Pelayanan (LOS) 1 Jl. Bandara-Jl. Maramis 0 0,04 0 A 2 Jl. Bandara-Jl. Koka 0,01 1,94 0,3 A 3 Jl. Koka-Jl. Bandara 0,26 3,62 0,33 A 4 Jl. Koka-Jl. Maramis 2,34 5,96 0,81 A 5 Jl. Maramis-Jl. Bandara 0,01 0,35 0,14 A 6 Jl. Maramis-Jl. Koka 0,01 0,62 0,06 A Rata-Rata Simpang 0,33 2,3 0,32 A
Berdasarkan hasil simulasi maka dapat dilihat bahwa kondisi lalu lintas di simpang tak bersinyal depan Bandara Sam Ratulangi dihari senin menunjukan secara merata kondisi yang sangat baik dengan tingkat pelayanan pada semua jaringan jalan adalah A. Rata-rata panjang antrian 0,33 m, tundaan 2,3 det/kend dan angka henti 0,32.
Tabel 11 Hasil Simulasi Pada Hari Rabu No Jaringan Jalan Panjang Tundaan Angka Tingkat
Antrian (m) (det/kend) Henti Pelayanan (LOS) 1 Jl. Bandara-Jl. Maramis 0 0,05 0 A 2 Jl. Bandara-Jl. Koka 0 1,85 0,19 A 3 Jl. Koka-Jl. Bandara 1,68 3,17 0,24 A 4 Jl. Koka-Jl. Maramis 1,11 4,52 0,34 A 5 Jl. Maramis-Jl. Bandara 0 0,06 0 A 6 Jl. Maramis-Jl. Koka 0,02 0,37 0,02 A Rata-Rata Simpang 0,35 1,61 0,12 A
Berdasarkan hasil simulasi maka dapat dilihat bahwa kondisi lalu lintas di simpang tak bersinyal  depan  Bandara  Sam  Ratulangi  dihari  rabu  menunjukan  kondisi  yang  sangat  baik dengan  tingkat  pelayanan  pada  semua  jaringan  jalan  secara  merata  adalah  A.  Rata-rata panjang antrian 0,35 m, tundaan 1,61 det/kend dan angka henti 0,12.

## Tabel 12 Simulasi Pada Hari Jumat
No Jaringan Jalan Panjang Antrian (m) Tundaan (det/kend) Angka Henti Tingkat Pelayanan (LOS) 1 Jl. Bandara-Jl. Maramis 0 0,1 0 A 2 Jl. Bandara-Jl. Koka 0,02 1,34 0,19 A 3 Jl. Koka-Jl. Bandara 1,5 2,25 0,14 A 4 Jl. Koka-Jl. Maramis 0,93 3,84 0,27 A 5 Jl. Maramis-Jl. Bandara 0 0,07 0 A 6 Jl. Maramis-Jl. Koka 0,01 0,36 0,01 A Rata-Rata Simpang 0,35 1,52 0,1 A
Berdasarkan hasil simulasi maka dapat dilihat bahwa kondisi lalu lintas di simpang tak bersinyal  depan  Bandara  Sam  Ratulangi  dihari  jumat  menunjukan  kondisi  yang  sangat  baik dengan  tingkat  pelayanan  pada  semua  jaringan  jalan  secara  merata  adalah  A.  Rata-rata panjang antrian 0,35 m, tundaan 1,52 det/kend dan angka henti 0,10.
Secara  umum  dari  hasil  simulasi  menggunakan  data  pada  tiga  hari  pengamatan menunjukan bahwa kondisi simpang sangat  baik dimana kinerja simpang dapat  menampung lalu  lintas  yang  melalui  simpang  tanpa  ada  masalah  berarti  (Garung,  Arifianto,  &  Rahma, 2018). Pada perbadingan tiga hari simulasi maka hari jumat adalah kondisi paling terbaik.

## Analisa Simpang Pada Kondisi 10 Tahun Ke Depan
Analisa dilakukan dengan data prediksi pertambahan jumlah kendaraan yang melewati simpang  tak  bersinyal  Bandara  Sam  Ratulangi  pada  jam  puncak  pada  waktu  10  tahun  ke depan  sesuai  dengan  hasil  perhitungan  sebelumnya  yang  dilakukan  dengan  menggabungkan tiga  skenario  awal  berdasarkan  perhitungan  PKJI.  Dari  simulasi  yang  dilakukan  maka diperoleh hasil yang di tunjukan pada tabel berikut.
Tabel 13 Hasil Simulasi Jam Puncak Tahun 2033 No  Jaringan Jalan Panjang Antrian (m) Tundaan (det/kend) Angka Henti Tingkat Pelayanan (LOS)
1 Jl. Bandara-Jl. Maramis  0,24 0,73 0,03 A 2 Jl. Bandara-Jl. Koka 2,31 31,57 1,22 D 3 Jl. Koka-Jl. Bandara 31,13 36,63 4,05 E 4 Jl. Koka-Jl. Maramis 46,88 43,33 5,08 E 5 Jl. Maramis-Jl. Bandara   36,14 24,09 1,5 C 6 Jl. Maramis-Jl. Koka 36,14 23,05 1,53 C Rata-Rata Simpang 23,34 24,79 2,29 C
Data  output  yang  diperoleh  dari  hasil  simulasi  untuk  keadaan  pada  jam  puncak  tahun 2033  menghasilkan  rata-rata  simpang  dengan  Panjang  antrian  23,34  m,  tundaan  24,79 det/kend,  angka  henti  2,29  dan  tingkat  pelayanan  C.  terjadi  perbedaan  hasil  yang  signifikan antara  kondisi  antar  10  tahun  seiring  dengan  pertumbuhan  jumlah  kendaraan  pada  keadaan simpang yang masih sama.

## Optimalisasi Kinerja Simpang Pada Kondisi 10 Tahun Ke Depan
Optimalisasi dilakukan untuk meningkatkan kinerja simpang dengan memperkecil nilai  dari  Panjang  antrian,  tundaan,  angka  henti  dan  meningkatkan  nilai  tingkat pelayanan. Optimalisasi dilakukan dengan melakukan pemodelan pada simpang melalui beberapa cara yaitu,

## Tabel 14 Hasil Simulasi Pelebaran Jalan Minor
No Jaringan Jalan Panjang Antrian (m) Tundaan (det/kend) Angka Henti Tingkat Pelayanan (LOS) 1 Jl. Bandara-Jl. Maramis 0,24 0,83 0,04 A 2 Jl. Bandara-Jl. Koka 2,8 37,46 1,59 E 3 Jl. Koka-Jl. Bandara 1,33 5,81 0,68 A 4 Jl. Koka-Jl. Maramis 9,63 13,83 1,64 B 5 Jl. Maramis-Jl. Bandara 21,8 18,38 1,38 C 6 Jl. Maramis-Jl. Koka 21,8 13,54 1 B Rata-Rata Simpang 7,16 12,04 1,06 B

## Larangan belok kanan dari arah bandara

## Tabel 15 Hasil Simulasi Larangan Belok Kanan Dari Bandara
No  Jaringan Jalan Panjang Antrian (m) Tundaan (det/kend) Angka Henti Tingkat Pelayanan (LOS) 1 Jl. Bandara-Jl. Maramis 0,01 1,03 0,03 A 2 Jl. Koka-Jl. Bandara 0,88 3,73 0,3 A 3 Jl. Koka-Jl. Maramis 6,25 7,65 0,7 A 4 Jl. Maramis-Jl. Bandara 4,26 4,79 0,43 A 5 Jl. Maramis-Jl. Koka 4,26 2,59 0,17 A Rata-Rata Simpang 2,85 4,17 0,35 A

## Pembuatan alat pemberi isyarat lalu lintas (APILL)
Tabel 16 Data Sinyal Lalu Lintas Optimalisai PTV Vissim Jalan Pendekat Waktu Siklus Waktu Antar Hijau Waktu Hijau Efektif
Jl. Bandara 80 detik 5 detik 18 detik Jl. A. A. Maramis 29 detik Jl. Raya Koka 17 detik

## Tabel 17 Hasil Simulasi Pembuatan APILL
No Jaringan Jalan Panjang Antrian (m) Tundaan (det/kend) Angka Henti Tingkat Pelayanan (LOS) 1 Jl. Bandara-Jl. Maramis 6,3 4,63 0,19 A 2 Jl. Bandara-Jl. Koka 6,3 27,82 0,95 C 3 Jl. Koka-Jl. Bandara 22,89 23,34 1,06 C 4 Jl. Koka-Jl. Maramis 22,89 23,8 1,29 C 5 Jl. Maramis-Jl. Bandara 27 31,39 1,33 C 6 Jl. Maramis-Jl. Koka 0,07 11,35 0,62 B Rata-Rata Simpang 11,31 18.19 0,88 B
Berdasarkan  hasil  optimalisasi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  skenario pemodelan  diperoleh  hasil  peningkatan  kinerja  simpang  pada  semua  skenario  pemodelan dengan  hasil  terbaik  pada  skenario  kedua  dimana  untuk  hasil  rata-rata  panjang  antrian  yang turun  menjadi  2,85  m,  tundaan  turun  menjadi  4,17  det/kend,  angka  henti  menjadi  0,35  dan peningkatan tingkat pelayanan menjadi A.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  pelaksanaan  penelitian  terhadap  kinerja  simpang  tak bersinyal  di  Bandara  Sam  Ratulangi  akibat  peningkatan  pergerakan  penumpang  pesawat udara  bahwa  Simpang  tak  bersinyal  Bandara  Sam  Ratulangi,  merupakan  akses  utama kendaraan  yang  keluar  dan  masuk  bandara,  dimana  42%  kendaraan  yang  melewati  simpang adalah  kendaraan  yang  akan  menuju  atau  dari  Bandara  Sam  Ratulangi.  Berdasarkan perhitungan sesuai PKJI 2014, pada kondisi eksisting mempunyai nilai kapasitas (C) sebesar 2744,124  skr/jam,  derajat  kejenuhan  (DJ)  0,62  yang  berarti  kondisi  simpang  dapat  diterima (≤0,85) dan memadai, tundaan (T) 11,26 det/skr dan peluang antrian (PA) 16 % – 34%. Hasil yang diperoleh menunjukan bahwa karakteristik lalu lintas pada simpang memiliki nilai yang cukup  baik  dimana  simpang  dengan  kondisi  saat  ini  masih  sangat  mampu  menampung  arus lalu lintas yang melewati simpang, baik yang masuk dan keluar bandara maupun yang tidak. Peningkatan  aktivitas  pergerakan  penumpang  Bandara  Sam  Ratulangi  berdampak  pada peningkatan  volume  kendaraan  yang  melewati  simpang  tak  bersinyal  depan  bandara.  Pada tahun  2023,  diproyeksi  kendaraan  ringan  yang  keluar  dan  masuk  bandara  sebanyak  693.122 akan  menjadi  1.540.887  kendaraan  pada  tahun  2033.  Kinerja  simpang  pada  tahun  2033, diperoleh berdasarkan perhitungan volume kendaraan untuk proyeksi 10 tahun yang dianalisa dengan  menggunakan  PKJI  2014.  Hasil  Analisa  pada  kondisi  lalu  lintas  10  tahun  ke  depan, diperoleh  untuk  Kapasitas  (C)  2810,11  skr/jam,  derajat  kejenuhan  (DJ)  1,07,  tundaan  (T) 22,86  det/skr  dan  peluang  antrian  (PA)  46  %  –  92  %.  Untuk  analisa  menggunakan  simulasi software  vissim,  diperoleh  data  output  dari  hasil  simulasi  untuk  keadaan  pada  jam  puncak tahun 2033 menghasilkan rata-rata simpang dengan panjang antrian 23,34 m,  tundaan 24,79
det/kend, angka henti 2,29 dan tingkat pelayanan C. Dengan kondisi geometrik simpang yang masih  sama  dan  berdasarkan  analisa  dengan  menggunakan  2  metode,  diperoleh  perbedaan hasil  yang  signifikan,  dimana  kinerja  simpang  tak  bersinyal  depan  Bandara  Sam  Ratulangi pada tahun 2033 mengalami penurunan.  Optimalisasi dilakukan untuk meningkatkan kinerja dari  simpang  tak  bersinyal  depan  Bandara  Sam  Ratulangi,  dengan  tiga  skenario,  hasil optimalisasi  yang  diperoleh  pada  semua  skenario  untuk  optimalisasi  menunjukan  terjadinya peningkatan  pada  kinerja  simpang.  Pada  skenario  pertama,  yaitu  pelebaran  jalan  minor menghasilkan derajat kejenuhan 1,04, tundaan 21,12 det/skr dan peluang antrian 43% - 86%. Dan pada skenario kedua dengan membuat larangan belok kanan dari arah bandara, diperoleh untuk  derajat  kejenuhan  1,05,  tundaan  21,54  det/skr  dan  peluang  antrian  44%  -  88%. Sedangkan pada skenario ketiga dengan membuat APILL, diperoleh derajat kejenuhan 0,509, kendaaraan terhenti 0,88 stop/skr, tundaan 16,58 det/skr .

## BIBLIOGRAFI
Adinugraha,  Alpenoka.  (2019). Evaluasi  Kinerja  Simpang  Tak  Bersinyal  (Studi  Kasus  Jl. Tambun Bungai–Jl. RA Kartini, Kota Palangkaraya, Kalimantan Tengah) . ITN Malang. Amtoro,  Arbima  Rif.  (2016). Analisis  Kinerja  Simpang  Tak  Bersinyal  Empat  Lengan  (Studi Kasus  Simpang  Tak  Bersinyal  Empat  Lengan  Jalan  Wates  Km  5,  Gamping,  Sleman, Yogyakarta) . UII Yogyakarta.
Cahyono,  Muhammad  Shofwan  Donny,  Muhtadi,  Adhi,  &  Wibisono,  R.  Endro.  (2019). Analisis  Kinerja  Simpang  Tak  Bersinyal  di  Simpang  Mengkreng  Untuk  Perencanaan Jalan  Tol  Kertosono–Kediri. Ge-STRAM:  Jurnal  Perencanaan  Dan  Rekayasa  Sipil , 2 (02), 51–56.
Chandra,  Ahmad  Jaelani  Wahyu,  &  Poerwanto,  Johanes  Asdhi.  (2022).  Evaluasi  Simpang Tiga  Tak  Bersinyal,  Jalan  Brantas,  Kota  Batu,  Jawa  Timur. Jurnal  Online  Skripsi Manajemen Rekayasa Konstruksi (JOS-MRK) , 3 (1), 181–185.
Dewanti, Attila, Widjaja, Joanne Angelica, Tjandrajani, Anna, & Burhany, Amril A. (2016).
Kejang demam dan faktor yang mempengaruhi rekurensi. Sari Pediatri , 14 (1), 57–61. Dharmawan,  Weka  Indra,  Oktarina,  Devi,  &  Brilianto,  Adithia.  (2018).  Analisis  Kinerja Simpang  Tak  Bersinyal  (Studi  Kasus:  Simpang  Jl.  Imam  Bonjol–Jl.  Pagar  Alam  Kota Bandar Lampung). Prosiding Sains Nasional Dan Teknologi , 1 (1).
Garung,  Yovanus  Hendradino,  Arifianto,  Andy  Kristafi,  &  Rahma,  Pamela  Dinar.  (2018). Analisa  Kinerja  Simpang  Tak  Bersinyal  di  Jalan  Mertojoyo-Jalan  Joyo  Utomo, Kelurahan  Merjosari  Kota  Malang. Prosiding  SENTIKUIN  (Seminar  Nasional Teknologi Industri, Lingkungan Dan Infrastruktur) , 1 , D21-1.
Giri,  I.  Ketut  Sudipta,  Wirasutama,  Cokorda  Putra,  &  Kia,  Gregorius  Benediktus.  (2021). Analisis Kinerja Simpang Tak Bersinyal Jalan Gatot Subroto-Jalan Gunung Catur-Jalan Gunung Andakasa di Kota Denpasar. Jurnal Ilmiah Kurva Teknik , 10 (2), 72–80. Juliati,  Juliati,  Hermawan,  Wawan,  &  Firman,  Mohamad.  (2019).  Pendidikan kewarganegaraan sebagai wahana untuk meningkatkan kesadaran hidup yang lebih baik bagi sesama. Jurnal Civics: Media Kajian Kewarganegaraan , 16 (1), 29–37. Juwita, Farida. (2021). Evaluasi Kinerja Simpang Tak Bersinyal Menggunakan PTV VISSIM 9.0  (Studi  Kasus  Jalan  AH  Nasution  â€“Jalan  Way  Pangabuan  â€“Jalan  Tanggamus). Teknika Sains: Jurnal Ilmu Teknik , 6 (1), 43–50.
Karels,  Dolly  W.,  Siki,  Alyes  W.,  &  Hunggurami,  Elia.  (2021).  Analisis  Kinerja  Simpang Takbersinyal  Persimpangan  Jalan  WJ  Lalamentik  Dan  Jalan  Amabi  Kota  Kupang.
Jurnal Teknik Sipil , 10 (1), 9–20. Milawati, E. V. A. (2018). Implementasi Kurikulum Muatan Lokal Di Madrasah Tsanawiyah Al-Fatah Badas Kabupaten Kediri . IAIN Kediri. Morrisan, M. A. (2012). Metode penelitian survei . Kencana.
Romadhona,  Prima  Juanita,  &  Zainuri,  Muhammad  Akbar.  (2019).  Peningkatan  Kinerja Simpang  Dengan  Koordinasi  Sinyal  Lalu  Lintas  di  Simpang  BPK  dan  Badran Yogyakarta. Jurnal Teknik Sipil , 8 (1), 1–9. Susilo, Budi Hartanto. (2015). Dasar-dasar rekayasa transportasi. Buku Dosen-2014 .
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: