## Analisis Kinerja Bukaan Median (U-Turn) Berdasarkan Model Kapasitas Siegloch dan Harder
Haerul Purnama* 1 , Fathur Rahman Rustan 2 , Retno Puspaningtyas 3
1,2,3 Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Sembilanbelas November, Kolaka, Sulawesi Tenggara
e-mail: * haerulpurnama@gmail.com , Ur_mantan@usn.ac.id , puspaning_tyas@yahoo.com

## Abstract
The  median  opening  on  Jenderal  Sudirman  Street,  Pomalaa,  Kolaka  Regency,  faces  unique challenges regarding its usage proportions as it  serves as the endpoint of the shortest alternative route from the port to the mining areas of PT ANTAM and PT VALE. This  facility receives traffic loads  from  the  bypass  route  and  towards  East  Kolaka  Regency.  This  study  aims  to  analyze  the performance  of  the  median  opening  facility  using  the  Siegloch  and  Harder  capacity  models  The analysis  results  show  that  the  critical  Gap  value  and  opposing  traffic  exceed  the  required  limits, while the performance of the U-turn facility during peak hours is very low. The Siegloch and Harder capacity models provide almost identical capacity results, with a significant influence on the critical Gap  value  and  the  number  of  opposing  traffic  towards  the  facility's  capacity.  From  the  analyzed data, it is revealed that the performance of the median opening facility is unsatisfactory during the time interval between 07:00 to 08:30, with a DS value of more than 0.85. This is further supported by the critical Gap value reaching 14.12 seconds, exceeding the standard headway range between vehicles for the 4/2 D by 14 seconds. Additionally, the maximum opposing traffic value reaches 600 veh/hour during the U-turn, indicating conditions exceeding the maximum limit set at 500 veh/hour.
Keywords: U-turn, Gap acceptance, Critical Gap, Degree of saturation

## Abstrak
Bukaan median di Jalan Jenderal Sudirman, Pomalaa, Kabupaten Kolaka, menghadapi tantangan unik  terkait  penggunaannya  karena  berperan  sebagai  titik  akhir  jalur  alternatif  terpendek  dari pelabuhan menuju area pertambangan PT ANTAM dan PT VALE. Fasilitas ini menerima beban lalu lintas dari jalur bypass dan arah menuju Kabupaten Kolaka Timur. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja fasilitas bukaan median tersebut menggunakan model kapasitas Siegloch dan Harder.Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  nilai  Gap  kritis  dan  arus  lawan  melebihi  batas  yang disyaratkan.  Kinerja  fasilitas  putar  balik  arah  pada  jam  puncak  juga  ditemukan  sangat  rendah. Model kapasitas Siegloch dan Harder memberikan hasil kapasitas hampir sama, dengan pengaruh yang signifikan pada nilai Gap kritis dan jumlah arus arah lawan terhadap kapasitas fasilitas. Dari data  yang  dianalisis,  terungkap  bahwa  kinerja  fasilitas  bukaan  median  kurang  memuaskan  pada rentang waktu antara pukul 07:00 hingga 08:30, dengan nilai DS>0.85. Hal ini juga diperkuat dari nilai Gap kritis yang mencapai 14.12 detik, melampaui standar rentang headway antar kendaraan untuk  ruas 4/2  D  sebesar  14 detik.  Selain  itu,  nilai  arus  lawan maksimum  mencapai  600 skr/jam pada putaran balik, menunjukkan kondisi yang melebihi batas maksimum yang ditetapkan sebesar 500 Skr/jam..
Kata kunci : Fasilitas Bukaan median, Gap acceptance, Gap kritis, Derajat jenuh

## 1. Pendahuluan
Teori Gap acceptance adalah suatu konsep yang menekankan pada pengamatan perilaku pengemudi dalam  membuat  keputusan  saat  memasuki  atau  melintasi  arus  lalu  lintas  dari  sisi  jalan  atau  jalan masuk.  Teori  ini  digunakan  untuk  menjelaskan  bagaimana  pengemudi  menggunakan  persepsi mereka  terhadap  celah  lalu  lintas  untuk  menentukan  waktu  yang  aman  untuk  memasuki  atau menyeberang arus lalu lintas. Menurut teori ini, seorang pengemudi yang menunggu untuk memasuki arus  lalu  lintas  harus  melihat  adanya  celah  yang  cukup besar  dalam  lalu  lintas  yang  datang untuk memungkinkan kendaraannya melewati dengan aman. Besar Gap yang dibutuhkan oleh pengemudi tergantung  pada  beberapa  faktor,  termasuk  kecepatan  dan  volume  arus  lalu  lintas  arah  lawan, kecepatan kendaraan pengemudi , dan persepsi pengemudi tentang kemampuan kendaraannya untuk berakselerasi (Hoogendoorn & Knoop, 2016)
Highway Capacity Manual 2000 mendefinisikan nilai Gap kritis sebagai celah waktu minimum yang diperlukan  oleh  pengemudi  pada  lengan  minor  untuk  memasuki  perpotongan  dengan  aman. Pengemudi akan menunggu adanya celah pada lengan mayor (prioritas lebih tinggi) yang setidaknya sama  dengan Gap kritis  sebelum  melanjutkan  pergerakannya  (Gartner,  2018)  Atau,  nilai Gap minimum pada arus lalu-lintas yang diasumsikan diterima oleh pengemudi pada lokasi pengamatan tertentu (Brilon & Wu, 2002) Dengan kata lain, pada model ini diasumsikan bahwa pengemudi tidak akan melanjutkan manuver kecuali jika Gap pada lengan mayor sama atau lebih besar dari nilai Gap kritis
Sejumlah penelitian sebelumnya telah men Gap likasikan pendekatan waktu Gap untuk mengevaluasi kinerja bukaan median. Sebagai contoh, penelitian di Yordania ((Al-Masaeid, 1999) menunjukkan bahwa model kapasitas Gap acceptance pada gerakan putar balik memperlihatkan bahwa kapasitas dan  tundaan  total  rata-rata  pada  gerakan  tersebut  sangat  dipengaruhi  oleh  aliran  lalu  lintas  yang bertentangan.  Kecepatan  lalu  lintas  bertentangan  dan  tundaan  total  rata-rata  keduanya  diang Gap sebagai  faktor  signifikan  dalam  mengestimasi  celah  kritis  untuk  gerakan  putar  balik.  Model Gap acceptance diang Gap memberikan  hasil  yang  masuk  akal  jika  dibandingkan  dengan  pendekatan empiris (Al-Masaeid, 1999)
Penelitian  lain  (Liu  et  al.,  2008)  mengevaluasi  nilai  kapasitas  gerakan  putar  balik  dengan menggunakan  model  kapasitas  dari  HCM  2000  untuk  fasilitas  bukaan  median.  Hasil  penelitian tersebut  menyimpulkan  bahwa  model  kapasitas Gap  acceptance memberikan  perkiraan  kapasitas yang cukup baik jika dibandingkan dengan data lapangan, dan lebar median ternyata mempengaruhi penentuan nilai Gap kritis, dengan median yang lebih lebar menghasilkan kapasitas yang lebih tinggi.
(Jenjiwattanakul, 2011) melakukan penelitian tentang pengaruh waktu menunggu pada gerakan putar balik terhadap nilai Gap kritis dan kapasitas gerakan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa waktu  menunggu  yang  lebih  lama  mendorong pengemudi untuk  menerima  celah  kritis  yang  lebih kecil dari nilai Gap kritis. Nilai kapasitas Siegloch dan Harder pada pengamatan menunjukkan bahwa gerakan  putar  balik  memiliki  nilai  kapasitas  dasar  yang  sama  ketika  tidak  ada  arus  lalu  lintas bertentangan, namun berbeda secara signifikan ketika ada arus lalu lintas.
Penerapan  teori Gap  acceptance pada  fasilitas  putar  balik  umumnya  diang Gap dapat  digunakan, mengingat bahwa setiap pengemudi kendaraan yang melakukan putar balik diang Gap secara teoretis mempertimbangkan  celah  atau  headway  yang  ada  pada  arus  lalu  lintas  yang  berlawanan.  Hal  ini diterapkan  pada  bukaan  median  yang  memiliki  kompleksitas  dan  risiko  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  berbelok  di  persimpangan.  Antrian  yang  panjang  akibat  banyak  kendaraan
yang  menunggu  untuk  berbelok  dapat  menghambat  lalu  lintas,  mengurangi  kapasitas,  dan menciptakan  masalah  keselamatan  (Aldian  &  Taylor,  2001).  Pergerakan  kendaraan  pada  bukaan median pada jam puncak, mempengaruhi kecepatan kendaraan pada arah berlawanan. Menciptakan hambatan samping dan antrian yang berpengaruh terhadap arus (Sinaga & Surbakti, 2016)
Fasilitas bukaan median di Jalan Jenderal Sudirman, Pomalaa, Kabupaten Kolaka memiliki tantangan sendiri terkait penggunaan proporsi bukaan median. Kondisi ini disebabkan oleh posisinya sebagai titik akhir jalur alternatif terpendek dari pelabuhan menuju area pertambangan PT ANTAM dan PT VALE. Oleh karena itu, bukaan median tersebut menerima beban lalu lintas dari jalur bypass dan arah menuju Kabupaten Kolaka Timur, pada jalan dengan 4 lajur dan 2 arah dengan lebar median 15 meter. Fasilitas putar balik melayani lalu lintas dari jalur bypass ke area pertambangan dengan arus kendaraan  yang  heterogen.  Melihat  keunikan  kondisi  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan penentuan nilai kapasitas fasilitas bukaan median dengan menggunakan pendekatan Gap acceptance berdasarkan model kapasitas Siegloch & Harder.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Kolaka, Kecamatan Pomalaa, tepatnya pada simpang putaran balik  Jl.  Jend.  Sudirman  kecamatan  Pomalaa.  Ruas  jalan  tersebut  merupakan  jalan  arteri  dengan empat-lajur dua arah terbagi. Lebar masing-masing jalur 5,5 meter dan lebar u-turn 15 m.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian
( Sumber google earth, diakses pada 15 November 2023)

## 2.2 Metode Pengambilan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan rekaman video untuk nantinya akan diamati oleh peneliti. Pengambilan data dilakukan selama 7 hari, dengan interval pengamatan 15 menit dan durasi 5 jam/hari (pukul 07.00-12.00). Pada model kapasitas berdasarkan Gap acceptance , nilai Gap kritis yang  rendah,  menghasilkan  nilai  kapasitas  yang  tinggi  (Bhatt  et  al.,  2022).    Dalam  penelitian  ini, perhatian utama ditujukan pada nilai Gap kritis untuk kendaraan ringan, karena kemampuan manuver
Lokasi Penelitian
sepeda motor dan kendaraan berat bisa memengaruhi distribusi rata-rata celah pada arus lalu lintas secara keseluruhan, yang kemudian akan berdampak pada penentuan kapasitas.
Data yang diperlukan untuk penelitian adalah data waktu Gap , waktu follow up , volume kendaraan arah  berlawanan  dan  volume kendaraan  yang  memutar pada  U-turn. pengambilan  waktu Gap dan follow up time secara sederhana dapat diilustrasikan pada gambar 2
Gambar 2. Ilustrasi pengambilan nilai waktu Gap dan waktu follow up

## 2.3 Metode Pengolahan Data

## 2.3.1 Pengolahan Data Volume Lalu-Lintas Pada arus lawan
Volume lalu lintas yang dihitung adalah volume kendaraan pada arah lawan dan volume kendaraan arah  memutar.    Data  volume  lalu  lintas  kemudian  ditransformasikan  kedalam  satuan  kendaraan ringan  dengan  mengalikan  nilai  volume  lalu  lintas  dengan  nilai  ekivalen  kendaraan  ringan berdasarkan Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia tahun 2014.
V(skr/jam) = (KR x ekr) + (KB x ekr) + (SM x ekr) (1) Dimana : V =  Volume lalu Lintas KR =  Jumlah kendaraan ringan
KB = Kendaraan berat
SM = Sepeda Motor
Tabel 1. Ekivalen kendaraan ringan untuk jalan terbagi & satu arah
Tipe Jalan : Arus Lalu Lintas Perlajur (kend/jam) Ekr KB SM 2/1, dan 4/2 T < 1050 ≥ 1050 1.3 1.2 0.4 0.25
Sumber : Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI, 2014)
Jumlah kendaraan yang melakukan follow up
Waktu Gap ( Detik)

## 2.3.2 Estimasi Gap kritis & waktu Follow up
Dari proses pengumpulan data yang telah dijelaskan sebelumnya, seluruh Gap dicatat dengan jumlah kendaraan  putar  balik  yang  memanfaatkan Gap tersebut.  Data  ini  dapat  digunakan  untuk memperkirakan  nilai Gap kritis.  Pada  penelitian  ini, Gap kritis  ditentukan  menggunakan  analisis regresi yang  diusulkan oleh Siegloch, dikarenakan dengan menggunakan metode ini nilai Gap kritis dan waktu follow up dapat ditentukan secara bersama-sama. Metode ini memerlukan kondisi antrian kontinyu pada minor jalan sehingga pada penelitian ini hanya data lalu lintas pada kondisi lalu lintas putar balik jenuh yang digunakan.
Akcelik (2007) memberikan rangkuman yang baik mengenai mekanisme penentuan nilai Gap kritis menurut  metode  Siegloch.  Pengamatan  dilakukan  ketika  setidaknya  satu  kendaraan  berada  dalam antrian di jalan kecil. Jumlah kendaraan, n, yang memasuki setiap celah arus utama dengan durasi t dicatat,  bahkan  ketika  n  = 0  (penerimaan  nol).  Rata-rata  dari Gap yang  diterima  t  dihitung  untuk setiap jarak yang diterima oleh n kendaraan. Selanjutnya, regresi linier diterapkan pada nilai rata- rata celah sebagai fungsi dari jumlah kendaraan. Biasanya, ukuran celah t, diukur dalam detik, diplot pada  sumbu  X,  sedangkan  jumlah  kendaraan  n  diplot  pada  sumbu  Y.  (Akcelik,  2022)Parameter kesenjangan nol, t0, adalah titik potong sumbu X dari garis regresi. Kemiringan garis regresi adalah kebalikan dari waktu tindak lanjut, tf. Celah kritis, tc, dapat dihitung dengan cara berikut..
𝑡 𝑐 = 𝑡 0 + 0.5𝑡 𝑓 (2)
Dimana :
𝑡 𝑐 = Nilai Gap kritis (detik) 𝑡 0 = Nilai Gap untuk jumlah kendaraan follow up = 0
𝑡 𝑓 = Waktu Follow up (detik)

## 2.3.3 Penentuan Nilai kapasitas & Kinerja
Model Gap  acceptance untuk  kapasitas  bukaan  median  (U-turn),  didasarkan  pada  dua  model Matematis.  Model  pertama  adalah  model  matematis  Sieglochs,  yang  digunakan  oleh Highway Capacity Manual 1994 (Al-Masaeid, 1999)dan model kedua adalah model matematis Harder yang digunakan pada Highway Capacity Manual 2000 (Liu et al., 2008)
𝑐 = (3600 𝑡 𝑓 ⁄ )𝑒 −(𝑞 3600 ⁄ )(𝑡 𝑐 −0.5𝑡 𝑓 ) (3)
𝑐 = 𝑞 [ 𝑒 −(𝑞 3600) ⁄ (𝑡𝑐)
1−𝑒 −(𝑞 3600)(𝑡𝑓) ⁄ ] ( 4 )
Dimana :
c = kapasitas U-turn (Skr/Jam) q = Arus major arah berlawanan (Skr/Jam) 𝑡 𝑐 = Gap kritis (detik) 𝑡 𝑓 = waktu Follow-up (detik)
Derajat kejenuhan (DS) merupakan rasio perbandingan antara arus lalu-lintas dengan nilai kapasitas ruas jalan (hera widyastuti et al., 2019). Apabila nilai derajat kejenuhan mendekati angka nol maka arus  di  ruas  jalan  tersebut  mendekati  tidak  jenuh  .  nilai  derajat  kejenuhan  dapat  diperoleh menggunakan persamaan.
𝐷𝑆 = 𝑉 𝐶 (5)
Dimana :
DS = Derajat kejenuhan V =  Arus Lalu lintas (Skr/Jam) C = Kapasitas ruas jalan (Skr/Jam)

## 2.3.5 Evaluasi kinerja U-Turn
Evaluasi  kinerja  pada  u-turn,    didasarkan  pada  derajat  kejenuhan  yang  merupakan  rasio  antara volume lalu-lintas dengan kapasitas jalan tersebut. Nilai tingkat pelayanan menunjukkan kelayakan suatu ruas jalan dalam menampung volume lalu-lintas yang ada. Kualitas tingkat pelayanan dapat dilihat pada tabel 2. Menggunakan nilai  persyaratan nilai jarak waktu minimum  dan arus lalu lintas maksimum pada lajur lawan. dalam penelitian ini digunakan nilai Gap kritis dimana nilai Gap kritis merupakan  celah  waktu  minimum  yang  diperlukan  oleh  pengemudi  pada  lengan  minor  untuk memasuki perpotongan dengan aman sedangkan jumlah arus lalu-lintas maksimum mengacu pada satuan  kendaraan  ringan  (SKR).Pada  pedoman  tersebut,  gerakan  putaran  balik  pada  median  yang diang Gap tidak memenuhi persyaratan apabila melebihi jarak waktu minimum dan arus maksimum pada tabel 3.

## Tabel 2. Kualitas Kinerja jalan
Kualitas Rasio Derajat Kejenuhan Keterangan A B C D E F 0 – 0.19 0.20 – 0.44 0.45 – 0.74 0.75 – 0.84 0.85 – 1 Lebih dari 1 Arus Bebas, Kecepatan tinggi Arus stabil, kecepatan Arus Stabil, Kecepatan dikontrol oleh lalu-lintas Mendekati arus stabil kecepatan rendah
Arus Tidak stabil Arus terhambat
Sumber : pengantar Teknik Dan Perencanaan Transportasi  (Morlok 1991)
Tabel 3. Jarak waktu minimum dan arus lalu-lintas maksimum untuk melakukan gerakan putaran balik arah
Tipe jalan Jarak waktu minimum antar kendaraan pada jalur lawan (detik) Arus lalu-lintas maksimum pada jalur lawan (kendaraan/jam) 4/2D 14 500 6/2D 12 900
Sumber : Pedoman Perencanaan Putar balik (2005)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Volume Lalu-Lintas Arus Lawan
Berdasarkan  hasil  video  pengamatan  diketahui,  arus  lawan  maksimum  arus  terjadi  pada  rentang waktu  07:00  hingga  08:00  untuk  semua  hari  pengamatan,  selanjutnya  menuju  siang  hari  terjadi penurunan cukup besar pada volume kendaraan arus lawan. Kondisi tersebut juga berlaku pada arus kendaraan ringan pada u-turn.

## Gambar 3. Rerata arus kendaraan berdasarkan waktu
(Sumber: hasil analisis 2023)
Penentuan nilai arus maksimum pada arus lawan dan pada u-turn dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata  arus  lalu-lintas  perhari.  Pada  penelitian  ini  digunakan  sebaran  data  dengan  arus  lawan tertinggi  Skr/jam pada hari kamis
Tabel 4. Rerata arus Lawan berdasarkan Hari Pengamatan
Hari Pengamatan Rerata Arus Arah Lawan (skr/jam) Senin 595.6 Selasa 474.8 Rabu 579.6 Kamis 600 Jumat 408 Sabtu 440.8 Minggu 437.6 (Sumber: hasil analisis 2023)

## 3.2 Nilai Gap Kritis Dan Follow up-Time
Nilai Gap kritis di estimasi menggunakan metode Siegloch, pada metode tersebut perhitungan data difokuskan  pada  kondisi  arus  jenuh,  dikarenakan  penentuan  nilai Gap yang  diterima  dilakukan bersama-sama  dengan  perhitungan  jumlah  kendaraan  yang  membuntuti.  Dari  hasil  analisis  video pengamatan dikelompokkan nilai Gap acceptance sebanyak 432 data pengamatan, dengan jumlah kendaraan yang melakukan follow up sebanyak 415 kendaraan. Karakteristik waktu Gap acceptance berdasarkan jumlah kendaraan follow up dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Hubungan waktu Gap acceptance terhadap jumlah kendaraan follow up
Grafik pencar dibuat berdasarkan data yang diamati, seperti yang ditunjukkan pada gambar 5. Nilai rata-rata Gap untuk setiap jumlah kendaran yang follow up ditentukan untuk  menjadi fokus regresi Sebelum menganalisis hasil grafik melalui regresi, sangat penting untuk menghitung nilai waktu rata- rata Gap acceptance untuk setiap kategori jumlaj kendaraan yang melakukan follow up . Kedua nilai tersebut merupakan fokus nilai yang di regresi untuk memperoleh nilai celah kritis dan waktu tindak lanjut. Grafik selanjutnya menampilkan hasil analisis regresi dari jumlah kendaraan yang melakukan follow up terhadap nilai Gap acceptance . Waktu tindak lanjut dan nilai parameter nol dapat diperoleh dari garis regresi. Pada penelitian ini nilai data Gap yang digunakan hanya data Gap dengan jumlah kendaraan yang melakukan follow up 1-4 kendaraan.

## Gambar 5. Penentuan nilai Gap kritis berdasarkan metode regresi Siegloch
Berdasarkan nilai regresi pada waktu Gap rata-rata, diketahui nilai t 0 sebesar 11 detik (perpotongan garis  regresi  terhadap  sumbu  X),  nilai  t f ditentukan  berdasarkan  kemiringan  garis  regresi  linear sebesar  6.25  detik.  Menggunakan  persamaan  2,  diperoleh  nilai Gap kritis  untuk  kendaraan  yang melakukan putar balik arah pada u-turn sebesar 14.12 detik.
0 1 2 3 4 5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 1 t f = 6.25 t 0 = 11 𝑡 𝑐 = 𝑡 0 + 0.5𝑡 𝑓 𝑡 𝑐 = 14.12

## 3.3 Kapasitas U-Turn
Menggunakan model kapasitas Siegloch dan harder pada persamaan 3 dan Persamaan 4, diperoleh grafik kapasitas dasar berdasarkan model Siegloch dan harder. Diketahui kedua model memiliki nilai kapasitas yang hampir sama sebesar 575.95 skr/jam pada kondisi tidak ada arus lawan, nilai kapasitas tersebtu  semakin  menurun  seiring  peningkatan    nilai  arus  lawan.  Kedua  model  secara  umum memiliki selisih yang tidak terlalu jauh berbeda sebagaimana ditunjukkan pada grafik kapasitas yang berimpitan.

## Gambar 6. Hubungan nilai arus lawan berdasarkan model Siegloch & harder
Selanjutnya,  pada penelitian  ini  dicoba  untuk  membandingkan  data  arus  kendaraan  lawan  dengan rentang 15 menit  pada keseluruhan hari pengamatan dengan nilai rata-rata kapasitas, dapat diamati terjadinya adanya pola yang menunjukkan kesetimbangan antara keduanya, hasil analisis kemudian menunjukkan  kondisi  dimana  ketika  arus  kendaraan  lawan  mencapai  volume  268  skr/jam  maka fasilitas u-turn akan memiliki kapasitas yang sama.
Gambar 7. Hubungan nilai kapasitas u-turn rata-rata terhadap arus kendaraan lawan
Nilai kapasitas pada u-turn ditentukan menggunakan nilai vol arus lawan maksimum, menggunakan persamaan  3  dan  persamaan  4,  dapat  ditentukan  nilai  kapasitas  u-turn  berdasarkan  Siegloch  dan harder seperti yang ditunjukkan pada tabel 5
0 100 200 300 400 500 600 700 0 500 1000 1500 2000 K apa si ta s U -t ur n ( skr /j am ) Arus Lawan (skr/jam) Harder Ziegloch
0 100 200 300 400 500 600 700 SK R / J AM kapasitas U-turn Volume arus Lawan

## Tabel 5. Nilai kapasitas bukaan median
Waktu Pengamatan Arus Lawan (Skr/jam) Kapasitas Harder (Skr/jam) Kapasitas Siegloch (Skr/jam) 07.00 - 07.15 600.00 103.41 100.47 07.15 - 07.30 513.60 136.73 133.87 07.30 - 07.45 506.40 139.95 137.10 07.45 - 08.00 496.80 144.36 141.54 08.00 - 08.15 413.20 189.16 186.59 08.15 - 08.30 366.00 220.34 217.98 08.30 - 08.45 354.80 228.47 226.17 08.34 - 09.00 281.20 289.84 288.00 09.00 - 09.15 203.20 372.96 371.72 09.15 - 09.30 256.40 314.03 312.37 09.30 - 09.45 335.20 243.41 241.22 09.45 - 10.00 291.20 280.62 278.71 10.00 - 10.15 270.40 300.14 298.38 10.15 - 10.30 322.00 254.02 251.91 10.30 - 10.45 285.60 285.74 283.88 10.45 - 11.00 288.00 283.54 281.65 11.00 - 11.15 324.00 252.39 250.27 11.15 - 11.30 228.00 344.23 342.79 11.30 - 11.45 290.80 280.98 279.08 11.45 - 12.00 288.80 282.80 280.91
(Sumber: hasil analisis 2023)

## 3.4 Derajat Jenuh U-Turn
Berdasarkan nilai kapasitas  Siegloch & harder menggunakan persamaan   5 dapat dirtentukan nilai derajat jenuh rata-rata sebagaimana yang ditunjukkan pada tabel 6.

## Tabel 6. Nilai DS fasilitas bukaan median
Waktu Pengamatan Arus Pada U- turn (Skr/jam) DS Harder DS Siegloch DS Rata- Rata 07.00 - 07.15 207.2 2.00 2.06 2.03 07.15 - 07.30 122.8 0.90 0.92 0.91 07.30 - 07.45 139.2 0.99 1.02 1.00 07.45 - 08.00 172.8 1.20 1.22 1.21 08.00 - 08.15 166.4 0.88 0.89 0.89 08.15 - 08.30 188.8 0.86 0.87 0.86
Waktu Pengamatan Arus Pada U- turn (Skr/jam) DS Harder DS Siegloch DS Rata- Rata 08.30 - 08.45 156.8 0.69 0.69 0.69 08.34 - 09.00 107.6 0.37 0.37 0.37 09.00 - 09.15 137.6 0.37 0.37 0.37 09.15 - 09.30 148.8 0.47 0.48 0.48 09.30 - 09.45 93.6 0.38 0.39 0.39 09.45 - 10.00 144 0.51 0.52 0.51 10.00 - 10.15 125.6 0.42 0.42 0.42 10.15 - 10.30 154 0.61 0.61 0.61 10.30 - 10.45 149.2 0.52 0.53 0.52 10.45 - 11.00 91.6 0.32 0.33 0.32 11.00 - 11.15 127.2 0.50 0.51 0.51 11.15 - 11.30 148.4 0.43 0.43 0.43 11.30 - 11.45 144 0.51 0.52 0.51 11.45 - 12.00 136 0.48 0.48 0.48
(Sumber: hasil analisis 2023)
Hasil perhitungan menunjukkan, nilai derajat jenuh rata-rata pada waktu 07:00-08:30 sangat tinggi, yang  kemudian  mengalami  penurunan  pada  waktu-waktu  berikutnya.  Arus  lalu-lintas  arah berlawanan dapat disimpulkan memiliki pengaruh cukup besar terhadap tingginya nilai derajat jenuh tersebut,  hubungan  antara  arus  lawan  terhadap  peningkatan  nilai  derajat  jenuh  pada  u-turn pengamatan dapat digambarkan melalui model eksponensial y = 0.1843e 0.0036x dimana y= nilai derajat jenuh  dan  x=  volume  arus  lawan,  dengan  nilai  koefisien  regresi  R²  =  0.9135,  dapat  disimpulkan bahwa nilai arus lawan mempunyai pengaruh yang cukup besar terhadap peningkatan nilai DS karena peningkatan jumlah arus lawan menurunkan kapasitas u-turn secara eksponensial.
Gambar 8. Hubungan nilai arus kendaraan lawan terhadap nilai DS pada fasilitas bukaan median
y = 0.1843e 0.0036x R² = 0.9135 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 0 200 400 600 800 DS
ARUS LAWAN (SKR/JAM)

## 3.5 Kinerja U-Turn
Kinerja  u-turn  berdasarkan  nilai  DS  rata-rata  yang  ditunjukkan pada  tabel  2,  berada  pada rentang 0.32-2.03.  pada  waktu  sibuk  pagi  pukul  07:00  –  08:30  fasilitas  bukaan  median  memiliki  kinerja rendah,  dengan  nilai  DS>0.85  sedangkan  pada  waktu-waktu  selanjutnya  fasilitas  bukaan  median memiliki kinerja cukup baik dengan nilai DS< 0.85.

## 4. Kesimpulan
Model kapasitas Siegloch dan Harder menunjukkan hasil kapasitas yang hampir identik. Pengaruh signifikan terlihat pada nilai Gap kritis dan jumlah arus arah lawan terhadap kapasitas. Berdasarkan analisis data, ditemukan bahwa kinerja fasilitas bukaan median kurang memuaskan pada jam sibuk, khususnya pada interval waktu antara pukul 07:00 hingga 08:30. Hal ini dapat dilihat dari nilai Gap kritis sebesar 14.12 detik, yang melebihi standar rentang headway antar kendaraan yang diinginkan untuk ruas 4/2 D sebesar 14 detik. Selain itu, nilai arus lawan maksimum 600 skr/jam pada putaran balik  juga  menunjukkan  kondisi  yang  melampaui  batas  maksimum  yang  ditetapkan  yakni  500 Skr/jam.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Ucapan terima kasih terutama disampaikan kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Sembilanbelas November Kolaka yang memberikan kesempatan dan dukungannya pada penelitian ini.

## 6. Daftar Pustaka
Akcelik, R. (2007) A Review of Gap -Acceptance Capacity Models. The 29th Conference of Australian Institutes of Transport Research (CAITR 2007), Adelaide, 5-7 December 2007, 1- 25.
Al-Masaeid, H. R. (1999). Capacity of U-turn at median openings. ITE Journal (Institute of Transportation Engineers), 69(6), 28–30, 32, 34.
Bhatt, K., Gore, N., & Shah, J. (2022). Critical Gap Estimation and its Implication on Capacity and Safety of High-Speed Un-Signalized T-Intersection Under Mixed Traffic Conditions. SSRN Electronic Journal, 24(4), 215–228. https://doi.org/10.2139/ssrn.4043689
Brilon, W., & Koenig, R. (1997). Useful Estimation Procedure For Critical Gap s. Third International Symposium in Intersections Without Traffic Signal , 71-78.
Brilon, W., & Wu, N. (2002). Unsignalized Intersections - A Third Method for Analysis. Transportation and Traffic Theory in the 21 St Century , 2000, 157–178.
https://doi.org/10.1108/9780585474601-009
Direktorat Jendral Bina Marga, 2005, Perencanaan Putar balik U-turn (No.06/BM/2005), Direktorat Bina Marga, Jakarta
Gartner, N. (2018). Traffic Flow Theory A State-of-the-Art Report Revised. November.
Hoogendoorn, S. P., & Knoop, V. (2016). Gap -acceptance theory and models. Traffic Flow Theory and Simulation. https://ocw.tudelft.nl/wp-content/uploads/Chapter-12.- Gap -acceptance- theory-and-models.pdf
Borneo Engineering: Jurnal Teknik Sipil                                                          Vol. 8 No. 1 April 2024
Jenjiwattanakul, T. (2011). Effect of Waiting Time on the Gap acceptance Behavior of U-turning Vehicles at Midblock Median Openings. 8.
Liu, P., Lu, J. J., Hu, F., & Sokolow, G. (2008). Capacity of U-turn movement at median openings on multilane highways. Journal of Transportation Engineering, 134(4), 147–154.
https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-947X(2008)134:4(147)
Morlok, E. K. (1991). Pengantar Teknik dan Perencanaan Transportasi. Jakarta: Erlangga.
PKJI. (2014). Pedoman Kapasitas Jalan Perkotaan. Kementrian Pekerjaan Umum, 1–63.
Sinaga, M., & Surbakti, D. M. (2016). Analisa Kapasitas Bukaan Median (U-Turn).
Taylor, M. A. P., & Aldian, A. (2001). Selecting priority junction traffic models to determine u- turn capacity at median opening. Proceedings of the Eastern Asia Society for Transport Studies .
Titi Kurniati. (2021). Evaluasi Geometrik Median Dan Kinerja Bukaan Median Pada Jalan Bypass Kota Padang . http://jrs.ft.unand.ac.id/index.php/jrs/article/view/465. Februari, 2023.