Upload
vokhue
View
238
Download
7
Embed Size (px)
Citation preview
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user i
STUDI KINERJA SIMPANG TAK BERSINYAL MANAHAN
ATAS DASAR OBSERVASI EKUIVALENSI MOBIL
PENUMPANG
Study of performance unsignalized intersection manahan on the basis of
observation Passenger Car Equivalent (pce)
SKRIPSI
Disusun untuk memenuhi persyaratan memperoleh gelar sarjana teknik pada Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret
Disusun oleh:
LUTFI RIYADI
NIM. I1106040
JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA
2011
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user ii
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user iii
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user iv
MOTTO
Selalu Ingat ALLAH SWT di Waktu Susah Maupun Senang Jangan Pernah Menunda Suatu Pekerjaan atau pun Tugas Karena Akan Berat Untuk Memulainya Kembali Hidup Adalah Petualangan Yang Tiada Henti dan Tak Akan Terlupakan Kesan dan Penampilan Sangat Menentukan Untuk Selanjutnya Berani Bertindak Harus Berani Bertanggung Jawab (Lutfi Riyadi)
PERSEMBAHAN
Special Dedication for…
Alloh SWT
Bapak dan mamah ku, Pengorbanan & Usaha kalian yang ikhlas adalah semangatku
dalam mencapai cita-cita..Do’a & Harapan kalian membuatku berani bertindak
lebih dari kemampuanku..
Adik ku
Keluarga ku
Dara, terimakasih atas dukungan dan semangatnya
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user v
ABSTRAK
Lutfi Riyadi, 2011 , STUDI KINERJA SIMPANG TAK BERSINYAL MANAHAN ATAS DASAR OSERVASI EKIUVALENSI MOBIL PENUMPANG. Skripsi, Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Surakarta. Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang (emp) adalah faktor konversi dari berbagai macam kendaraan menjadi mobil penumpang. Jenis simpang pada penelitian ini yaitu simpang tak bersinyal dengan tambahan pulau ditengahnya. MKJI 1997 melakukan survei pada 33 simpang tak bersinyal pada 16 kota besar di Indonesia, tetapi hasil perhitungan emp tersebut tidak bisa diterapakan pada simpang Manahan. Tujuan dari Penulisan skripsi ini adalah untuk mengetahui nilai emp keadaan normal, menghitung kinerja simpang tak bersinyal saat keadaan normal berdasarkan observasi nilai emp metode rasio headway dan analisis regresi linier dan Mengetahui nilai faktor penyesuaian untuk nilai emp MKJI 1997 dibandingkan dengan nilai emp metode rasio headway sehingga emp MKJI 1997 masih bisa digunakan. Metode yang digunakan dalam penyusunan skripsi ini adalah metode survei yang diperoleh berupa data geometrik jalan, arus lalu lintas serta tundaan dan metode analisis yang digunakan yaitu metode rasio headway dan regresi linier. Nilai emp dengan metode regresi linier untuk sepeda motor (MC) bernilai 0,12 dan untuk kendaraan berat (HV) bernilai 1,55. Metode rasio headway menghasilkan nilai emp untuk MC sebesar 0,57 dan untuk HV sebesar 1,85. Dari hasil analisis data diperoleh nilai Derajat Kejenuhan (DS) dengan menggunakan emp dari MKJI 1997 berkisar antara 1,57-3,12, dengan menggunakan emp dari metode regresi linier berkisar antara 0,82-1,28 dan dengan menggunakan emp dari metode rasio headway berkisar antara 1,7-3,5. Karena nilai DS maksimal 1,3 maka dalam perhitungan yang nilai DS >1,3 maka tetap menggunakan nilai DS maksimal. Tundaan yang didapat dengan menggunakan nilai DS maksimal yaitu 124,78 smp/dtk, sedangkan nilai DS dari emp hasil analisis menggunakan MKJI 1997 dan metode rasio headway >1,3. Nilai tundaan yang sudah sangat besar dari hasil analisis tersebut maka nilai emp dari MKJI 1997 tidak sesuai diterapkan, agar emp dari MKJI 1997 bisa diterapkan pada simpang ini, faktor penyesuaian nilai emp dari MKJI 1997 untuk motorcycle sebesar 1,14 dan untuk heavy vehicle 1,42. Kata kunci : emp, metode regresi linier, metode rasio headway, simpang tak bersinyal, derajat kejenuhan, tundaan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user vi
ABSTRACT
Lutfi Riyadi, 2011 , STUDY OF PERFORMANCE UNSIGNALIZED INTERSECTION MANAHAN ON THE BASIS OF OBSERVATION PASSENGER CAR EQUIVALENT (PCE). Script, Civil Engineering Faculty Of Engineering, Sebelas Maret University, Surakarta. Value Passenger Car Equivalent (PCE) conversion factor from assorted vehicle is occupant car. Kind intersection in this watchfulness that is unsignalized intersection with island in the middle. IHCM 1997 do research in 33 unsignalized intersection in 16 metropolis in Indonesia to get value PCE, but calculation result PCE from IHCM 1997 can not apply unsignalized intersection in Manahan. Aim from writing script this detect value pce moment normal conditon, then count performance unsignalized intersection Manahan moment normal conditon and based on value observation PCE headway ratio method and linear regression analysis moment and detect factor value setting for value PCE from IHCM 1997 when be compared with value PCE headway ratio method so that PCE from IHCM 1997 still be used. Method that be used in arrangement script this research method that got shaped data geometrik road, traffic current with delay and analysis method that used that is headway ratio method and linear regression. Value PCE with linear regression method for valuable motorcycle 0,12 and for heavy vehicle that is 1,55. Ratio headway method produce value PCE 0,57 for motorcycle and 1,85 for heavy vehicle. From data analysis result is got degree of saturation value by using PCE from IHCM 1997 range from 1,57-3,12, by using PCE from linear regression method ranges from 0,82-1,28 and by using PCE from ratio method headway range from 1,7-3,5. Because maximal degree of saturation value 1,3 so in calculation degree of saturation value >1,3 so permanent use maximal degree. Delay that got by using maximal degree of saturation value that is 124,78 smp/second, while degree of saturation value from PCE analysis result uses IHCM 1997 and ratio headway method >1,3. That delay value is very big from result analysis so PCE from IHCM 1997 inappropriate applied if PCE from IHCM 1997 applicable in this intersection, PCE value from IHCM 1997 factor settings to motorcycle 1,14 and to heavy vehicle 1,42. Key word : PCE, regression linear method, headway ratio method, unsignalized intersection, degree of saturation, delay, motorcycle, heavy vehicle.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user vii
KATA PENGANTAR
Puji Syukur dipanjatkan kehadirat Allah SWT karena atas segala limpahan rahmat
dan hidayah-Nya maka penyusunan tugas akhir ini dapat diselesaikan.
Penyusunan tugas akhir ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar
kesarjanaan S-1 pada Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas
Maret Surakarta. Pengambilan tugas akhir dengan judul “Studi kinerja simpang tak
bersinyal Manahan atas dasar observasi ekuivalensi mobil penumpang”, yang
bertujuan untuk mengetahui apakah nilai emp saat keadaan normal, masih sesuai bila
diterapkan pada saat ada kereta api melintas.
Disadari sepenuhnya bahwa tanpa bantuan dari berbagai pihak laporan tugas akhir ini
sulit untuk diselesaikan. Oleh karena itu, saya ucapkan terimakasih kepada :
1. Dekan Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta, beserta jajarannya.
2. Ketua Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret
Surakarta, beserta jajarannya.
3. Ir. Agus Sumarsono, MT. selaku dosen pembimbing I.
4. Ir. Djoko Sarwono, MT. selaku dosen pembimbing II.
5. S. J. Legowo, ST, MT. selaku dosen pembimbing akademis.
6. Tim penguji pada ujian pendadaran tugas akhir.
7. Dinas Perhubungan Kota Surakarta selaku pihak kedua yang membantu
mendapatkan informasi dan ijin suvey.
8. Segenap staf pengajar pada Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas
Sebelas Maret Surakarta.
9. Semua pihak yang telah membantu secara langsung maupun tidak langsung yang
tidak dapat disebutkan satu per satu.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user viii
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih banyak kekurangan, oleh karena itu saran
dan kritik yang bersifat membangun diterima dengan lapang dada demi
kesempurnaan penelitian selanjutnya.
Akhir kata semoga skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi semua pihak dan
berguna bagi pengembangan ilmu pengetahuan.
Surakarta, Mei 2011
Penyusun
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user ix
DAFTAR ISI
Halaman:
HALAMAN JUDUL .................................................................................... i
HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING ........................................ ii
HALAMAN PENGESAHAN...................................................................... iii
HALAMAN MOTTO DAN PERSEMBAHAN ....................................... iv
ABSTRAK .................................................................................................... vi
KATA PENGANTAR.................................................................................. vii
DAFTAR ISI................................................................................................. ix
DAFTAR TABEL ........................................................................................ xii
DAFTAR GAMBAR ................................................................................... xiv
DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................ xv
DAFTAR NOTASI....................................................................................... xvi
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang..................................................................... 1
1.2. Rumusan Masalah ............................................................... 4
1.3. Batasan Masalah.................................................................. 2
1.4. Tujuan Penelitian................................................................. 5
1.5. Manfaat Penelitian............................................................... 5
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka ................................................................. 6
2.2. Dasar Teori .......................................................................... 8
2.2.1. Simpang ................................................................... 8
2.2.2. Karakteristik Lalu Lintas......................................... 10
2.2.3. Karekteristik Aliran Lalu Lintas Dengan Adanya
Pintu Perlintasan Kereta Api ................................. 11
2.2.4. Karakteristik Kendaraan........................................... 13
2.3. Pengertian emp .................................................................... 13
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user x
Halaman:
2.4. Perhitungan Nilai emp......................................................... 14
2.4.1. Metode Rasio Headway ........................................... 14
2.4.2. Analisis Regresi Linier ............................................ 19
2.5. Prosedur Analisis Kinerja Simpang Tidak Bersinyal
dengan Metode MKJI 1997.................................................. 22
2.5.1. Data Masukan .......................................................... 22
1. Data Geometri...................................................... 23
2. Kondisi Arus Lalu Lintas .................................... 23
3. Kondisi Lingkungan ............................................ 25
2.5.2. Kapasitas.................................................................. 26
2.5.2.1. Lebar Pendekatan dan Tipe Simpang ......... 27
2.5.2.2. Kapasitas Dasar .......................................... 30
2.5.2.3. Faktor Penyesuaian..................................... 30
2.5.3. Tingkat Kinerja Simpang......................................... 35
2.5.3.1. Derajat Kejenuhan ...................................... 35
2.5.3.2. Tundaan ...................................................... 36
2.5.3.3. Peluang Antrian .......................................... 38
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Umum.................................................................................. 40
3.2. Lokasi Penelitian ................................................................. 41
3.3. Metode Penelitian................................................................ 41
3.4. Prosedur Survei ................................................................... 43
3.4.1. Survei Pendahuluan................................................... 43
3.4.2. Teknik Pengumpulan Data........................................ 43
3.4.3. Peralatan yang Digunakan ........................................ 44
3.4.4. Survei Volume Lalu Lintas dan Perekaman
Time Headway ........................................................... 44
3.5. Rekapitulasi Data................................................................. 45
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user xi
Halaman:
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN 4.1. Deskripsi Penelitian ............................................................ 47
4.2. Pengolahan Data Dasar ....................................................... 52
4.3. Perhitungan Nilai emp Kendaraan ...................................... 53
4.3.1. Metode Regresi Linier .............................................. 53
4.3.2. Metode Rasio Headway............................................ 65
4.4. Perhitungan Kinerja Simpang Tak Bersinyal...................... 77
4.4.1. Data Survei Simpang ................................................ 77
4.4.2. Perhitungan Arus Lalu Lintas Simpang .................... 77
4.4.3. Perhitungan Kapasitas Simpang................................ 79
4.4.4. Perhitungan Tingkat Kinerja Simpang...................... 81
4.4.5. Pembahasan............................................................... 83
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan ......................................................................... 84 5.2. Saran.................................................................................... 84
PENUTUP ............................................................................................ xix
DAFTAR PUSTAKA ................................................................................. xx
LAMPIRAN
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user xii
DAFTAR TABEL
Halaman:
Tabel 2.1. Klasifikasi Kendaraan menurut MKJI 1997 ............................ 13
Tabel 2.2. Nilai emp di Simpang Tak Bersinyal menurut MKJI 1997 ..... 23
Tabel 2.3. Nilai Normal faktor-k menurut MKJI 1997............................. 24
Tabel 2.4. Nilai Normal Komposisi Lalu – lintas menurut MKJI 1997 ... 25
Tabel 2.5. Nilai Normal Lalu - lintas Umum menurut MKJI 1997. ......... 25
Tabel 2.6. Kelas Ukuran Kota menurut MKJI 1997 ................................. 25
Tabel 2.7. Tipe Lingkungan Jalan............................................................. 26
Tabel 2.8. Jumlah Lajur dan Lebar Rata-rata Pendekat Jalan Minor
dan Utama ................................................................................ 29
Tabel 2.9. Kode Tipe Simpang ................................................................. 30
Tabel 2.10. Kapasitas Dasar Menurut Tipe Simpang ................................. 30
Tabel 2.11. Faktor Penyesuaian Median Jalan Utama (FM)........................ 31
Tabel 2.12. Faktor Penyesuaian Ukuran Kota (FCS) ................................... 32
Tabel 2.13. Faktor Penyesuaian Tipe Lingkungan Jalan Hambatan
Samping dan Kendaraan Tak Bermotor (FRSU)........................ 32
Tabel 2.14. Faktor Penyesuaian Arus Jalan Minor (FMI) ............................ 35
Tabel 3.1. Jenis Pasangan Kendaraan yg dicatat time headwaynya.......... 40
Tabel 4.1. Jumlah Kendaraan Hasil Survei ............................................... 47
Tabel 4.2. Jumlah kendaraan dan rasio kendaraan pada saat jam puncak 49
Tabel 4.3. Rasio Motorcycle (MC) terhadap Light Vehicle (LV) ............. 51
Tabel 4.4. Volume lalu lintas lokasi 1 (jam puncak pagi) ........................ 53
Tabel 4.5. Perhitungan regresi linier Lokasi 1 (dr. Moewardi) jam
puncak pagi ............................................................................. 54
Tabel 4.6. Rekapitulasi Nilai emp Dengan Metode Analisis Regresi Linier 57
Tabel 4.7. Perhitungan nilai emp Motorcycle (MC) dari semua pendekat 57
Tabel 4.8. Perhitungan nilai emp Heavy Vehicle (HV) dari semua
pendekat ................................................................................... 57
Tabel 4.9. Volume lalu lintas lokasi 1 (jam puncak pagi) ........................ 53
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user xiii
Halaman:
Tabel 4.10. Nilai Koefisien Korelasi pada Jam Puncak Siang.................... 62
Tabel 4.11. Nilai Koefisien Korelasi pada Jam Puncak Sore ..................... 62
Tabel 4.12. Nilai Uji Keberartian Koefisien Korelasi pada Jam
Puncak Pagi.............................................................................. 63
Tabel 4.13. Nilai Uji Keberartian Koefisien Korelasi pada Jam
Puncak Siang............................................................................ 53
Tabel 4.14. Nilai Uji Keberartian Koefisien Korelasi pada Jam
Puncak Sore.............................................................................. 53
Tabel 4.15. Nilai Uji F pada Jam Puncak Pagi ........................................... 65
Tabel 4.16. Nilai Uji F pada Jam Puncak Siang ......................................... 65
Tabel 4.17. Nilai Uji F pada Jam Puncak Sore ........................................... 65
Tabel 4.18. Perhitungan Rata-rata Senjang Time Headway........................ 66
Tabel 4.19. Nilai time headway terkoreksi.................................................. 68
Tabel 4.20. Perhitungan nilai emp Jl. dr. Moewardi jam puncak pagi ....... 70
Tabel 4.21. Nilai emp motorcycle dan heavy vehicle dengan rasio headway
pada tiap jalan pendekat atau pada masing-masing jam puncak 72
Tabel 4.22. Perhitungan nilai emp Motorcycle (MC) dari semua pendekat 73
Tabel 4.23. Perhitungan nilai emp Heavy Vehicle (HV) dari
semua pendekat ........................................................................ 74
Tabel 4.24. Rekapitulasi Nilai emp............................................................. 76
Tabel 4.25. Perhitungan Arus Lalu Lintas Simpang ................................... 78
Tabel 4.26. Perhitungan Kapasitas simpang ............................................... 81
Tabel 4.27. Perhitungan Tingkat Kinerja Simpang..................................... 82
Tabel 4.28. Hasil Perhitungan Kapasitas dan Tingkat Kinerja Simpang.... 84
Tabel 4.29. Hasil Perhitungan Kapasitas dan Tingkat Kinerja Simpang
Menggunakan Nilai DS Maksimal........................................... 85
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user xiv
DAFTAR GAMBAR
Halaman:
Gambar 1.1. Denah Simpang Manahan ........................................................ 3
Gambar 1.2. Foto Simpang Manahan ........................................................... 3
Gambar 2.1. Time Headway antara pasangan-pasangan kendaraan ............. 14
Gambar 2.2. Lebar Rata-rata Pendekat ......................................................... 28
Gambar 2.3. Jumlah Lajur dan Lebar Rata-rata Pendekat Jalan Minor
dan Utama ................................................................................ 29
Gambar 2.4. Grafik Faktor Penyesuaian Lebar Pendekat (FW) .................... 31
Gambar 2.5. Grafik Faktor Penyesuaian Belok Kiri (FLT)............................ 33
Gambar 2.6. Grafik Faktor Penyesuaian Belok Kanan (FRT) ....................... 34
Gambar 2.7. Grafik Faktor Penyesuaian Arus Jalan Minor (FMI)................. 34
Gambar 2.8. Grafik Penentuan Tundaan Lalu Lintas Simpang (DTI) ........... 36
Gambar 2.9. Grafik Penentuan Tundaan Lalu Lintas Jalan Utama (DTMA) . 37
Gambar 2.10. Grafik Rentang Peluang Antrian (QP%) Terhadap Derajat
Kejenuhan (DS)..................................................................... 39
Gambar 3.1. Diagram Alir Penelitian ........................................................... 42
Gambar 3.2. Denah Penelitian, Penempatan Handycam dan Suveyor
di Simpang ............................................................................... 45
Gambar 4.1. Grafik Penentuan Jam Puncak Pagi ......................................... 48
Gambar 4.2. Grafik Penentuan Jam Puncak Siang ....................................... 48
Gambar 4.3. Grafik Penentuan Jam Puncak Sore ......................................... 49
Gambar 4.4. Diagram Pencar Antara Motorcycle (MC) dan
Light Vehicle (LV) ................................................................... 56
Gambar 4.5. Diagram Pencar Antara Heavy Vehicle (HV) dan
Light Vehicle (LV) ................................................................... 56
Gambar 4.6. Denah Situasi dan Geometri Simpang Manahan Surakarta ..... 77
Gambar 4.7. Arah Pergerakan Lalu lintas dan volume
lalu lintas (smp/jam)................................................................ 79
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user xv
DAFTAR LAMPIRAN
LAMPIRAN A : Perhitungan Nilai emp dengan Metode Analisis Regresi
Linier
LAMPIRAN B : Perhitungan Nilai emp dengan Metode Rasio Headway
LAMPIRAN C : Tabel Uji Statistik
LAMPIRAN D : Diagram Kontrol
LAMPIRAN E : 1. Perhitungan Arus Lalu Lintas Simpang
2. Perhitungan Kapasitas Simpang
3. Perhitungan Tingkat Kinerja Simpang
LAMPIRAN F : Administrasi Skripsi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user xvi
DAFTAR NOTASI
A = Time headway antara kendaraan ringan dengan kendaraan ringan yang
berurutan
a = Kesalahan duga, dengan )1( a- merupaka tingkat kofidensi
B = Time headway antara kendaraan berat dengan kendaraan berat yang
berurutan
BKA = Batas kontrol atas
BKB = Batas kontrol bawah
0b = Nilai emp untuk kendaraan ringan
1b = Nilai emp untuk kendaraan berat
2b = Nilai emp untuk sepeda motor
C = Time headway antara kendaraan berat dengan kendaraan ringan yang
berurutan
C = Kapasitas (Pada kinerja simpang)
CO = Kapasitas dasar
D = Time headway antara kendaraan ringan dengan kendaraan berat yang
berurutan
D = Tundaan simpang
DG = Tundaan geometrik simpang
DS = Derajat kejenuhan
DTI = Tundaan lalu lintas simpang
DTMA = Tundaan lalu lintas jalan utama
DTMI = Tundaan lalu lintas jalan minor
e = Batas toleransi kesalahan
Emp = Ekuivalensi Mobil Penumpang
E = Standar error
F = Faktor penyesuain kapasitas
FCS = Ukuran kota
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user xvii
FLT = faktor penyesuaian Belok kiri
FM = faktor penyesuaian tipe median jalan utama
FMI = faktor penyesuaian rasio arus jalan minor total
FRSU = faktor penyesuaian tipe hambatan samping
FRT = faktor penyesuaian Belok kanan
Fsmp = Faktor smp
FW = faktor penyesuaian lebar pendekat rata-rata (lebar masuk)
HV = Heavy vehicle
mHV = Jumlah kendaraan berat pada putaran m
K = Koefisien koreksi
LV = Light vehicle
mLV = Jumlah kendaraan ringan pada putaran m
MC = Motorcycle
mMC = Jumlah sepada motor pada putaran m
MKJI = Manual Kapasitas Jalan Indonesia
MV = Kendaraan tak bermotor total
na = Jumlah data time headway kendaraan ringan diikuti kendaraan ringan
nb = Jumlah data time headway kendaraan berat diikuti kendaraan berat
nc = Jumlah data time headway kendaraan ringan diikuti kendaraan berat
nd = Jumlah data time headway kendaraan berat diikuti kendaraan ringan
n = Jumlah sampel
n-1 = Derajat kebebasan (degree of freedom)
n-2 = Derajat kebebasan (dk)
mQ = Besarnya arus (smp/jam) pada putaran m
r = Indeks korelasi
r = Nilai koefisien korelasi hasil perhitungan
R = Rentang
resRJK = Rata-rata jumlah kuadrat regresi ab
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user xviii
( )abgRJKRe = Rata-rata jumlah kuadrat residu
s = Simpangan baku
s = Standar deviasi
smp = Satuan mobil penumpang
ta = Nilai rata-rata time headway kendaraan ringan diikuti kendaraan ringan
kta = Nilai rata rata time headway LV-LV terkoreksi
tb = Nilai rata-rata time headway kendaraan berat diikuti kendaraan berat
ktb = Nilai rata rata time headway HV-HV terkoreksi
tc = Nilai rata-rata time headway kendaraan ringan diikuti kendaraan berat
ktc = Nilai rata rata time headway LV-HV terkoreksi
td = Nilai rata-rata time headway kendaraan berat diikuti kendaraan ringan
ktd = Nilai rata rata time headway HV-LV terkoreksi
UM = Kendaraan tak bermotor
1X = Jumlah kendaraan berat pada putaran m
2X = Jumlah sepeda motor pada putaran m
ix = Nilai time headway ke-i
x = Nilai rata-rata sampel time headway
2m = Batas keyakinan bawah nilai rata-rata
Y = Jumlah kendaraan ringan pada putaran m
2,1m = Batas-batas interval keyakinan
Q = Arus lalu lintas total
mQ = Besarnya arus (smp/jam) pada putaran m
QP% = Peluang antrian
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user xix
PENUTUP
Puji Syukur kita panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan
hidayah-Nya, sehingga sehingga skripsi ini dapat diselesaikan dengan baik.
Diharapkan skripsi ini dapat bermanfaat bagi penyusun sendiri maupun bagi pembaca
sekalian. Disadari bahwa dalam penyusunan skripsi ini masih banyak terdapat
kekurangan yang perlu pembenahan, untuk itu kritik dan saran yang bersifat
membangun sangat diharapkan sebagai bekal kesempurnaan studi kasus dimasa yang
akan datang.
Akhirnya saya ucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu serta
mohon maaf apabila terdapat hal-hal yang kurang berkenan di hati pembaca sekalian.
Penyusun
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pertambahan jumlah penduduk Indonesia setiap tahun cukup besar, khususnya
pertambahan jumlah penduduk Surakarta sehingga menyebabkan penambahan
aktivitas dalam segala kegiatan yang berhubungan dengan pemenuhan kebutuhan
hidup. Apalagi di lihat dari jumlah penduduk kota Surakarta yang berjumlah sekitar
503.421 jiwa dengan luas wilayah 44,03 km2 dan kepadatan 11.433,6 jiwa/km2
(Sumber : id.Wikipedia.org. data tahun 2010). Hal ini sangat menuntut peningkatan
sarana dan prasarana transportasi dengan tujuan untuk melancarkan arus lalu lintas.
Pertambahan jumlah transportasi yang tidak diimbangi dengan perkembangan
prasarana akan menimbulkan konflik pada jalan khususnya simpang atau bundaran.
Pada kenyataannya masalah yang terjadi di lapangan misalnya tundaan dan antrian
yang cukup panjang. Panjang antrian yang berada di sekitar bundaran atau simpang
dapat menggangu arus lalu lintas. Mengingat fungsi simpang yaitu mengalirkan dan
mendistribusikan kendaraan yang lewat di simpang sehingga diharapkan dapat
mengurangi terjadinya konflik di simpang. Hal ini dapat di atasi dengan beberapa
cara misalnya dengan cara peningkatan prasarana lalu lintas dan manajemen lalu
lintas seperti jalan, jembatan, dan perlengkapan jalan termasuk didalamnya jaringan
jalan dan pengaturan simpang dan bundaran yang memadai.
Simpang merupakan suatu daerah pertemuan dari jaringan jalan raya dan juga tempat
bertemunya kendaraaan dari berbagai arah dan merubah arah termasuk didalamnya
fasilitas-fasilitas yang diperlukan untuk pergerakan lalu lintas. Simpang Manahan di
kota Surakarta merupakan pertemuan dari ruas jalan dr. Moewardi dari arah timur
yang melayani arus 2 lajur 2 jalur, ruas jalan Adi Sucipto dari arah barat yang
melayani arus 4 lajur 2 jalur dan ruas jalan MT.Haryono dari arah selatan yang
melayani arus 2 lajur 2 jalur, simpang tiga tak bersinyal ini merupakan jalan arteri
yang pada saat jam-jam sibuk terjadi antrian kendaraan yang cukup panjang di
lengan jalan utamanya, hal ini disebabkan karena pada daerah disekitar
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
2
persimpangan tersebut merupakan daerah perkantoran, perdagangan, dan terdapat
stadion Manahan serta jalur yang menuju ke pusat kota sehingga arus lalulintasnya
cukup padat. Pada lengan persimpangan menuju ke arah selatan yang merupakan
area jalan dr. Moewardi, terjadi persilangan dengan jalan kereta api dimana frekuensi
kereta api yang melintas cukup tinggi karena merupakan jalur utama kereta api lintas
selatan Pulau Jawa. Berdasarkan keadaan tersebut maka pada persimpangan
Manahan perlu mendapat perhatian lebih agar dapat melayani arus lalulintas dengan
baik dan menghindari terjadinya kemacetan pada kendaraan yang berada pada areal
persimpangan tersebut dan bagi pengguna lalulintas akan menimbulkan kerugian
seperti biaya dan waktu perjalanan. Arus yang melintas di sebuah jalan utamanya
terdiri dari berbagai macam kendaraan, diantaranya mobil penumpang, bus kota, dan
sepeda motor. Maka dari pada itu diperlukan sebuah faktor konversi sehingga arus
lalu lintas menjadi lebih tepat jika dinyatakan menjadi mobil penumpang atau sering
dikenal dengan emp (ekivalensi mobil penumpang) Dalam bahasa Inggris istilah emp
menjadi pce (passenger car equivalent).
Setiap ruas jalan mempunyai kondisi geometri dan karakteristik yang berbeda-beda.
Hal yang sangat mempengaruhi nilai emp yaitu kondisi geometri diantaranya
panjang landai, jumlah lajur dan lebar jalur lalulintas dimana pada lokasi yang akan
disurvei termasuk tipe jalan dua lajur tak terbagi (2/2 UD). Untuk setiap bagian jalan
nilai emp juga berbeda. Besar nilai emp untuk ruas jalan tidak sama dengan nilai emp
untuk simpang. Kinerja dari sebuah ruas jalan sangat tergantung dari nilai emp nya.
Maka dari itu suatu keputusan yang di ambil dalam rangka mengatasi sebuah
masalah sesuai dengan kondisi lapangan maka di perlukan suatu nilai emp yang
sesuai dengan kondisi jalan yang sebenarnya.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
3
Gambar 1.1 Denah Simpang Manahan.
Gambar 1.2 Foto Simpang Manahan.
Sejauh ini telah banyak dilakukan penelitian untuk mendapatkan nilai emp. Metode
yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai emp yaitu metode semi empiris,
metode Walker’s, metode headway, regresi linier, koefisien homogenic, dan metode
simulasi. Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Headway
dan Analisis Regresi Linier. Pada metode regresi linier tidak terpengaruh dan tidak
terdeteksi adanya spacing, yaitu jarak antara kendaraan yang berurutan di dalam arus
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
4
lalulintas. Maka agar nilai emp lebih logic didekati dengan metode rasio headway
dimana pada metode ini terjadinya spacing dapat terdeteksi.
1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah di uraikan tersebut maka dapat
dirumuskan suatu masalah yaitu :
1. Berapa nilai emp hasil observasi berdasarkan perhitungan metode rasio
headway dan analisis regresi linier untuk mengetahui kinerja simpang tak
bersinyal?
2. Bagaimana kinerja simpang tak bersinyal berdasarkan MKJI 1997 dan
berdasarkan observasi nilai emp metode rasio headway dan analisis regresi
linier saat pintu perlintasan kereta api terbuka?
3. Berapa faktor penyesuaian untuk nilai emp dari MKJI 1997 bila
dibandingkan dengan nilai emp metode rasio headway ?
1.3. Batasan Masalah
Agar penelitian ini tidak terlalu luas tinjauannya, maka diperlukan adanya batasan-
batasan masalah sebagai berikut :
a. Penelitian dilakukan di simpang tak bersinyal Manahan
b. Kinerja simpang tak bersinyal dihitung berdasarkan MKJI 1997
c. Penelitian dilakukan pada jam sibuk dan pada hari kerja berdasarkan survei
pendahuluan
d. Pejalan kaki (pedestrian) tidak dihitung.
e. Metode perhitungan nilai emp dengan rasio headway dan analisis regresi
linier.
f. “Bundaran Manahan” berperan sebagai simpang tak bersinyal
g. Hambatan samping yang digunakan hanya kendaraan tak bermotor
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
5
1.4. Tujuan Penelitian
1. Untuk mengetahui nilai emp saat keadaan normal pada simpang tak bersinyal
Manahan.
2. Untuk mengetahui dan membandingkan kinerja simpang tak bersinyal
Manahan saat keadaan normal masih sesuai tidak bila diterapkan pada saat
ada pintu perlintasan kereta api terbuka berdasarkan nilai emp hasil observasi
menggunakan metode rasio headway dan analisis regresi linier.
3. Mengetahui nilai faktor penyesuaian untuk nilai emp dari MKJI 1997 bila
dibandingkan dengan nilai emp metode rasio headway sehingga nilai emp
dari MKJI 1997 masih bisa diterapkan.
1.5. Manfaat Penelitian
Manfaat dari hasil penelitian ini adalah:
1. Manfaat Teoritis
a. Menambah Pengetahuan dan wawasan tentang cara menghitung kinerja
simpang berdasarkan data-data yang diperoleh dilapangan.
b. Menerapkan dan meningkatkan pemahaman ilmu yang diperoleh di
perkuliahan dan memberikan sumbangan bagi instansi terkait untuk
melakukan perbaikan kinerja persimpangan.
2. Manfaat Praktis
Memberikan sebuah alternatif jika emp berdasarkan metode MKJI 1997 tidak
sesuai dengan kondisi yang ada.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
6
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Tinjauan Pustaka
Persimpangan merupakan titik pada jaringan jalan dimana jalan-jalan bertemu dan
dimana lintasan – lintasan kendaraan yang saling berpotongan. Persimpangan
merupakan faktor yang paling penting dalam menentukan kapasitas dan waktu
perjalanan pada suatu jaringan jalan, khususnya daerah perkotaan. (Studi
Transportation Engineering I DLLAJR, 1987, 1).
Jenis simpang di bedakan menjadi dua jenis yaitu simpang jalan dengan sinyal dan
simpang jalan tanpa sinyal. Maksud dari sinyal yaitu lampu lalu – lintas (traffic
lights). Pada simpang jalan bersinyal, para pemakai jalan dikendalikan oleh sinyal
lalu lintas. Sinyal lalu – lintas adalah semua peralatan pengatur lalu - lintas yang
menggunakan tenaga listrik, rambu dan marka jalan untuk mengarahkan atau
memperingatkan pengemudi kendaraan bermotor, pengendara sepeda, atau pejalan
kaki Sedangkan pada simpang jalan tak bersinyal, para pengendara atau pemakai
jalan menentukan sendiri apakah mereka cukup aman untuk langsung melewati atau
berhenti terlebih dahulu sebelum melewati simpang tersebut. Simpang tak bersinyal
secara formil dikendalikan oleh aturan lalu – lintas Indonesia yaitu memberikan jalan
kepada kendaraan yang dari kiri (Oglesby dan Hick, 1982).
Pengaruh dari kendaraan tidak bermotor itu berbeda pada simpang tak bersinyal dan
simpang bersinyal. Karena perbedaan inilah diperlukan adanya ekuivalensi yang
berbeda pula antara simpang tak bersinyal dan simpang bersinyal. Kecepatan rata-
rata mobil penumpang di arus dasar dan arus campuran dihitung dari data
pengamatan di lapangan. Kendaraan tak bermotor memberi dampak yang cukup
signifikan pada kecepatan rata-rata mobil penumpang pada arus campuran.
(Nakamura Fumihiko, 2006).
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
7
Nilai emp kendaraan berat diestimasikan sebagai salah satu unit nilai rasio
bertambahnya tundaan di jalan raya. Tundaan dasar dan pertambahan tundaan
tergantung pada kendaraan berat yang dihitung dari besarnya nilai headway.
Besarnya dimensi kendaraan akan mempengaruhi nilai emp.
(Izumi Okura, 2006).
Berdasarkan kapasitas (Capacity/C) dan arus lalu-lintas yang ada (Q) akan diperoleh
angka derajat kejenuhan (Degree of saturation/DS). Dengan nilai derajat kejenuhan
(DS) dan nilai kapasitas (C), dapat dihitung tingkat kinerja dari masing-masing
pendekat maupun tingkat kinerja simpang secara keseluruhan sesuai dengan rumus
yang ada pada Indonesian Highway Capacity Manual 1997. Adapun tingkat kinerja
yang diukur pada Manual Kapasitas Jalan Indonesia 1997 adalah tundaan (Delays/D)
dan peluang antrian. (Manual Kapasitas Jalan Indonesia 1997).
Penelitian terdahulu oleh Achyani Agustina Pratiwi di kota Surakarta dalam
penentuan nilai emp di simpang tak bersinyal Jalan Kapt. Mulyadi-Jalan Mayor
Kusmanto dan simpang Jalan dr. Radjiman-Jalan dr. Wahidin di Surakarta. Nilai
emp hasil perhitungan dengan metode analisis regresi linier berada antara 0,30-
0,4116 untuk sepeda motor (MC) dan 1,1022-1,345 untuk kendaraan berat (HV).
Metode analisis rasio headway menghasilkan nilai emp antara 0,226-0,4759 untuk
sepeda motor (MC) dan 1,1-1,20122 untuk kendaraan berat (HV).
(Achyani Agustina Pratiwi, 2009).
Penelitian terdahulu oleh Putri Khoriyah Utami di Surakarta dalam penentuan nilai
emp pada bundaran Joglo. Nilai emp hasil perhitungan dengan menggunakan
metode rasio Headway untuk sepeda motor adalah sebesar 0,44 sedangkan untuk
Heavy Vehicle sebesar 1,58. Nilai emp untuk sepeda motor dengan menggunakan
metode analisis regresi linier adalah sebesar 0,17 dengan nilai koefisien korelasi
antara -0,6781 s/d -0,8261. Nilai emp untuk Heavy Vehicle sebesar 1,47 dengan
nilai koefisien korelasi diantara 0,1146 s/d -0,5168.
(Putri Khoiriyah Utami, 2010).
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
8
Metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode yang sama
dengan penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Achyani Agustina Pratiwi dan
Putri Khoiriyah Utami, yaitu Metode Analisis Regresi Linier dan Metode Rasio
Headway, perbedaannya terletak pada pemilihan jenis simpang, lokasi simpang,
jenis kendaraan yang dicari nilai emp-nya dan menganalisis kinerja simpangnya
serta penerapan emp saat normal masih sesuai tidak bila diterapkan pada saat ada
kereta api melintas.
2.2 Dasar Teori
2.2.1 Simpang
Simpang adalah suatu area yang tidak terpisahkan dari jaringan jalan, simpang
merupakan area yang sangat kritis pada suatu jalan raya. Di daerah perkotaan
biasanya banyak memiliki simpang dimana pengemudi harus memutuskan untuk
berjalan lurus atau berbelok dan pindah jalan untuk mencapai satu tujuan. Simpang
dapat di artikan sebagai titik pertemuan atau titik konflik dari berbagai arah dimana
dua jalan atau lebih bergabung atau bersimpangan, termasuk jalan dan fasilitas tepi
jalan untuk pergerakan lalulintas di dalamnya.
Secara umum terdapat 3 (tiga) jenis persimpangan, yaitu : simpang sebidang,
pemisah jalur jalan tanpa ramp, dan interchange (simpang susun). Simpang sebidang
(intersection at grade) adalah simpang dimana dua jalan atau lebih bergabung,
dengan tiap jalan mengarah keluar dari sebuah simpang dan membentuk bagian
darinya. Jalan-jalan ini disebut kaki simpang/lengan simpang atau pendekat. Dalam
perancangan persimpangan sebidang, perlu mempertimbangkan elemen dasar yaitu :
1. Faktor manusia, seperti kebiasaan mengemudi, waktu pengambilan keputusan,
dan waktu reaksi.
2. Pertimbangan lalu lintas, seperti kapasitas, pergerakan berbelok, kecepatan
kendaraan, ukuran kendaraan, dan penyebaran kendaraan.
3. Elemen fisik, seperti jarak pandang, dan fitur-fitur geometrik.
4. Faktor ekonomi, seperti konsumsi bahan bakar, nilai waktu.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
9
Berdasarkan pengaturan arus lalu lintas pada simpang, simpang dibedakan menjadi 2
jenis yaitu :
a. Simpang Bersinyal
Pada simpang bersinyal arus kendaraan yang memasuki persimpangan diatur
secara bergantian untuk mendapatkan prioritas dengan berjalan terlebih dahulu
dengan menggunakan pengendali lampu lalulintas (Traffic Lights).
b. Simpang Tak Bersinyal
Pada simpang tak bersinyal berlaku suatu aturan yang disebut “General Priority
Rute” yaitu kendaraan yang terlebih dahulu berada di persimpangan tersebut
mempunyai hak untuk berjalan terlebih dahulu dari pada kendaraan yang baru
memasuki persimpangan.
Simpang tak bersinyal dikategorikan menjadi 3 jenis yaitu:
a. Simpang tanpa pengontrol
Simpang jenis ini tidak terdapat hak berjalan (right of way) terlebih dahulu
yang diberikan pada suatu jalan dari simpang tersebut. Pada simpang yang
mempunyai arus lalulintas yang rendah sangat cocok memakai bentuk simpang
jenis ini.
b. Simpang dengan prioritas
Pada simpang jenis ini memberikan keutamaan hak kepada suatu jalan yang
lebih spesifik. Bentuk simpang ini sangat cocok diterapkan pada arus yang
berbeda dan pada pendekat jalan yang mempunyai arus lebih rendah sebaiknya
di pasang rambu.
c. Persimpangan dengan pembagian ruang
Pada simpang jenis ini memberikan prioritas yang sama dan gerakan yang
berhubungan terhadap semua kendaraan yang berasal dari masing – masing
lengan simpang. Kendaraan yang melewati persimpangan jenis ini berjalan
pada kecepatan yang relative rendah dan dapat melewati persimpangan tanpa
harus berhenti. Untuk pengendalian simpang pada jenis ini umumnya
diberlakukan dengan operasi bundaran.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
10
Pada penelitian ini jenis simpang yang diamati yaitu simpang tak bersinyal dengan
tambahan pulau di tengah-tengah simpang. Namun, tidak dapat dikatakan sebagai
bundaran dikarenakan perilaku bundaran pada simpang tersebut tidak ada.
2.2.2 Karakteristik Lalu Lintas
Menurut Manual Kapasitas Jalan Indonesia, 1997 arus lalu lintas yaitu jumlah
kendaraan bermotor yang melewati suatu titik pada jalan persatuan waktu,
dinyatakan dalam kendaraan/jam (Qkend), smp/jam (Qsmp) atau LHRT (Lalulintas
Harian Rata-rata Tahunan).
Arus lalu lintas yaitu jumlah kendaraan yang melintas pada suatu titik dan pada suatu
jalur gerak dalam satu satuan waktu. (Morlok Edward K, 1985).
Karakteristik dasar arus lalu lintas digolongkan menjadi dua kategori, yaitu :
1. Makroskopis
Arus lalulintas secara makroskopis merupakan suatu karakteristik secara keseluruhan
dalam suatu lalu lintas yang dapat digambarkan dengan 4 parameter, yaitu :
a. Karakteristik Volume Lalu Lintas (flow volume)
Volume lalu lintas adalah jumlah kendaraan (mobil penumpang) yang melalui
suatu titik tiap satuan waktu. Kebutuhan pemakaian jalan akan selalu berubah
berdasarkan waktu dan ruang.
b. Kecepatan (speed)
Kecepatan menentukan jarak yang dijalani pengemudi kendaraan dalam waktu
tertentu. Pemakai jalan dapat menaikan kecepatan untuk memperpendek waktu
perjalanan.
c. Kerapatan (density)
Kerapatan adalah jumlah kendaraan yang menempati panjang ruas jalan tertentu
atau lajur yang umumnya dinyatakan sebagai jumlah kendaraan tiap kilometer.
d. Derajat Kejenuhan
Derajat kejenuhan adalah perbandingan dari volume (nilai arus) lalu lintas
terhadap kapasitasnya. Dalam Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI), jika
dianalisis tingkat kinerja jalannya, maka volume lalu lintasnya dinyatakan dalam
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
11
satuan mobil penumpang (smp). Faktor yang mempengaruhi nilai emp antara
lain :
1. Jenis jalan, seperti jalan luar kota atau jalan bebas hambatan.
2. Tipe alinemen, seperti medan datar, berbukit, atau pegunungan.
3. Volume lalu lintas
2. Mikroskopis
Arus lalu lintas secara mikroskopis merupakan suatu karakteristik secara individual
dari kendaraan yang meliputi headway dan spacing.
Time headway merupakan salah satu variable dasar yang digunakan untuk
menjelaskan pergerakan lalu lintas. Time headway adalah interval waktu antara dua
kendaraan yang melintasi suatu titik pengamatan pada jalan raya secara berurutan
dalam arus lalu lintas. Pengukuran dilakukan dari waktu antara ban belakang mobil
depan dengan ban belakang mobil yang berurutan di belakangnya ketika melewati
batas headway. Data headway diukur dengan memakai stopwatch.
Spacing didefinisikan sebagai jarak antara kendaraan yang berurutan di dalam arus
lalu lintas, yang dihitung dari muka kendaraan yang satu dengan muka kendaraan
dibelakangnya (meter/kendaraan). Data Spacing diperoleh dengan survey dari foto
udara.Volume lalu lintas tergantung pada time headway, demikian berlaku pula
sebaliknya. Jika arus lalu lintas mencapai maksimum, maka time headway akan
mencapai minimum dan jika volume mengecil, time headway akan mencapai
maksimum.
2.2.3 Karakteristik Aliran Lalu – Lintas Dengan Adanya Pintu Perlintasan
Kereta Api
Karakteristik aliran lalu – lintas dengan adanya pintu perlintasan kereta api
merupakan interaksi antara dua moda yang berbeda yaitu pengguna jalan dan kereta
api yang melintas atau pertemuan sebidang antara dua jenis prasarana transportasi
dalam hal ini antara jalan raya dengan jalan rel. Sesuai dengan pasal 124 Undang-
Undang no.23 tahun 2007 yang tersurat “pada perpotongan sebidang antara jalur
kereta api dan jalan raya, pemakai jalan wajib mendahulukan perjalanan kereta api”,
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
12
sehingga jika perlintasan antara kedua moda tersebut terjadi dan masih sebidang
(level crossing) maka harus dilakukan penutupan perlintasan jalan pada saat kereta
api akan melintas di persimpangan tersebut . Akibat dari penutupan perlintasan tentu
akan menyebabkan tundaan bagi moda jalan.
Permasalahan perlintasan sebidang jalan kereta api dengan jalan secara teoritis
dipandang dari ilmu lalulintas adalah sebagai berikut :
a. Adanya titik konflik di perlintasan jalan kereta api .
b. Tundaan (delay) yang dialami oleh semua moda di jalan pada saat terjadi
penutupan perlintasan akibat adanya pergerakan kereta api .
c. Keselamatan perjalanan kedua moda , baik perjalanan kereta api maupun lalulintas
pengguna jalan.
Dampak lain yang perlu diperhatikan sebagai akibat dari penutupan pintu perlintasan
sebidang atara kereta api dengan jalan raya adalah :
1. Pejalan kaki harus disediakan sarana penyeberangan berupa jembatan orang .
2. Masyarakat penyandang cacat dalam hal ini tidak dapat terakomodasi, sehingga
harus melalui simpang tak sebidang yang praktis jarak lintasan lebih jauh .
3. Terjadinya pemisahan dua daerah yang sebelumnya merupakan satu komunitas;
hal ini akan berdampak pada kehidupan sosial ekonomi masyarakat setempat
maupun masyarakat dan lingkungan secara umum.
Secara umum kondisi perlintasan sebidang jalan kereta api dengan jalan raya di
provinsi Jawa Tengah khususnya Surakarta saat ini masih jauh dari pada ideal,
dilihat dari :
a. Tingginya tingkat gangguan terhadap operasional kereta api.
b. Tingginya angka kecelakaan dan fatalitas pada perlintasan sebidang.
c. Tingginya tundaan lalulintas jalan akibat buka-tutup pintu perlintasan akibat
tingginya frekuensi perjalanan kereta api.
d. Dampak sosial terhadap masyarakat dan lingkungan disekitar perlintasan kereta
api.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
13
2.2.4 Karakteristik Kendaraan
Karakteristik kendaraan berdasarkan fisiknya dibedakan berdasarkan pada dimensi,
berat dan kinerja. Dimensi kendaraan mempengaruhi : lebar lajur lalu lintas, lebar
bahu jalan yang diperkeras, panjang dan lebar ruang parkir. Dimensi kendaraan
adalah : lebar, panjang, tinggi, radius putaran dan daya angkut.
Table 2.1. Tabel Klasifikasi Kendaraan
Klasifikasi Kendaraan
Definisi Jenis – jenis Kendaraan
Kendaraan Ringan
Kendaraan ringan (LV = Light Vahicle) Kendaraan bermotor dua as beroda empat dengan jarak as 2 – 3 m.
Mobil pribadi, mikrobis, oplet, pick-up, truk kecil, angkutan penumpang dengan jumlah penumpang maksimum 10 orang termasuk pengemudi.
Kendaraan Umum
Kendaraan umum (HV = Heavy Vehicle) Kendaraan bermotor dengan lebih dari empat roda.
Bus, truk 2 as, truk 3 as dan truk kombinasi sesuai system klasifikasi Bina Marga, angkutan penumpang dengan jumlah tempat duduk 20 buah termasuk pengemudi.
Sepeda Motor Sepeda motor (MC = motorcycle) Kendaraan bermotor dengan dua atau tiga roda.
Sepeda motor dan kendaraan beroda tiga sesuai sistem klasifikasi Bina Marga.
Kendaraan Tak bermotor
Kendaraan tak bermotor (UM = Unmotorcycle) Kendaraan beroda yang menggunakan tenaga manusia atau hewan
Sepeda, becak, kereta kuda, kereta dorong, gerobak
Sumber : MKJI 1997
2.3 Pengertian Ekuivalensi Mobil Penumpang (emp)
Ekuivalensi mobil penumpang yaitu faktor yang menunjukkan pengaruh berbagai
tipe kendaraan dibandingkan kendaraan ringan lainnya sehubungan dengan
pengaruhnya terhadap kecepatan, kemudahan bermanufer, dan dimensi kendaraan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
14
ringan dalam arus lalulintas. (untuk mobil penumpang dan kendaraan ringan yang
sasisnya mirip; emp = 1,0).
2.4 Perhitungan Nilai emp
2.4.1 Metode Rasio Headway
Dalam bukunya yang berjudul “Highway traffic analysis and Desing”, R.J. Salter
menerangkan cara menentukan nilai ekuivalensi mobil penumpang (emp). Nilai emp
didapat dengan mencatat waktu antara (time headway) antara kendaraan yang
berurutan pada saat kendaraan – kendaraan tersebut melewati suatu titik yang telah
ditentukan.
Rasio headway yang diperlukan mencakup 4 macam kombinasi kendaraan, yaitu :
1. LV diikuti LV
2. LV diikuti HV
3. HV diikuti LV
4. HV diikuti HV
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 2.1. berikut :
A
L L
B
H H
C
H L
D
L H
Gambar 2.1. Time Headway antara pasangan-pasangan kendaraan
Dengan :
LV = Light Vehicle/ kendaraan ringan.
HV = Heavy Vehicle/ kendaraan berat.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
15
A = Time headway antara Light Vehicle dengan Light Vehicle yang
berurutan.
B = Time headway antara Heavy Vehicle dengan Heavy Vehicle yang
berurutan.
C = Time headway antara Light Vehicle dengan Heavy Vehicle yang
berurutan.
D = Time headway antara Heavy Vehicle dengan Light Vehicle yang
berurutan.
Nilai emp Heavy Vehicle dihitung dengan cara membagi nilai rata-rata time headway
Heavy Vehicle diikuti Heavy Vehicle dengan nilai rata-rata time headway Light
Vehicle diikuti Light Vehicle. Hasil ini benar apabila time headway Heavy Vehicle
tidak tergantung pada kendaraan yang mendahuluinya maupun kendaraan yang
mengikutinya. Kondisi ini didapat jika jumlah rata-rata time headway Light Vehicle
diikuti Light Vehicle ditambah dengan nilai rata-rata time headway Heavy Vehicle
diikuti Heavy Vehicle sama dengan jumlah dari nilai rata-rata time headway Light
Vehicle diikuti Heavy Vehicle ditambah dengan nilai rata-rata time headway Heavy
Vehicle diikuti Light Vehicle.
Hal tersebut dapat ditulis dengan sebuah persamaan sebagai berikut:
ta + tb = tc +td…………………………………………………………………….(2.1)
(R.J. Salter, 1980)
Dengan:
ta : Nilai rata-rata time headway Light Vehicle diikuti Light Vehicle
tb : Nilai rata-rata time headway Heavy Vehicle diikuti Heavy Vehicle
tc : Nilai rata-rata time headway Light Vehicle diikuti Heavy Vehicle
td : Nilai rata-rata time headway Heavy Vehicle diikuti Light Vehicle
Keadaan yang dapat memenuhi persamaan diatas sulit diperoleh, karena setiap
kendaraan mempunyai karakteristik yang berbeda-beda. Demikian juga pengemudi
memiliki kemampuan dan tingkat observasi yang berbeda-beda dalam menjalankan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
16
kendaraannya. Oleh karena itu diperlukan suatu koreksi pada nilai rata-rata time
headway yang dapat dilakukan dengan persamaan sebagai berikut :
Nilai tersebut adalah :
úûù
êëé -+úû
ùêëé -=úû
ùêëé -+úû
ùêëé -
ndk
tdnck
tcnbk
tbnak
ta .........................................................(2.2)
(R.J Salter, 1980)
Dengan nilai koreksi k
ncnbnandnbnandncnandncnbtdtctbtandncnbna
k........
].[...+++--+
= …………………...…………...….(2.3)
(R.J Salter, 1980)
Dengan :
na = jumlah data time headway Light Vehicle dikuti Light Vehicle
nb = jumlah data time headway Heavy Vehicle dikuti Heavy Vehicle
nc = jumlah data time headway Light Vehicle dikuti Heavy Vehicle
nd = jumlah data time headway Heavy Vehicle dikuti Light Vehicle
Selanjutnya nilai rata – rata time headway pasangan kendaraan tersebut dikoreksi
sebagai berikut :
tak = ta - nak
……………………………………………………………………..(2.4a)
tbk = ta - nbk
……………………………………………………………………..(2.4b)
tck = ta - nck
……………………………………………………………………..(2.4c)
tdk = ta - ndk
……………………………………………………………………..(2.4d)
selanjutnya nilai rata – rata time headway yang sudah dikoreksi tersebut, maka :
tak + tbk = tck + tdk ……………………………………………………………….(2.5)
(R.J Salter, 1980)
Dengan :
tak = Nilai rata-rata time headway LV-LV terkoreksi
tbk = Nilai rata-rata time headway HV-HV terkoreksi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
17
tck = Nilai rata-rata time headway LV-HV terkoreksi
tdk = Nilai rata-rata time headway HV-LV terkoreksi
Apabila persyaratan tersebut memenuhi syarat, maka nilai ekivalensi mobil
penumpang Heavy Vehicle dapat dihitung dengan persamaan :
emp Heavy Vehicle (HV) = ktaktb
…………………………………………...…….(2.6)
(R.J Salter, 1980)
a. Tinjauan Statistik Rasio Headway
Interaksi elemen-elemen hasil pengamatan arus lalu lintas jalan raya seperti perilaku
pengemudi nilainya tetapi mempunyai kecenderungan tersebar dalam suatu batas
nilai, kinerja kendaraan, kondisi jalan dan cuaca tidak pernah tepat tertentu. Untuk
itu penggunaan teori-teori peluang diperlukan untuk dapat menggambarkan dan
memperoleh nilai dalam analitis arus lalu lintas. Sebaran statistik berguna untuk
menggambarkan segala kemungkinan fenomena yang mempunyai nilai secara acak
yang besar. Dalam penelitian ini digunakan distribusi normal disebut distribusi t.
Distribusi normal (kurva normal) disebut juga Distribusi Gaussian. Distribusi normal
adalah salah satu distribusi teoritis dengan variable random kontinyu. Untuk
sejumlah sampel yang dianggap berdistribusi normal maka nilai rata-rata (mean)
dianggap sebagai x dan varians dinyatakan d2. Distribusi normal ini digunakan bila
jumlah sampel lebih besar atau sama dengan 30 (n>30).
Karena sampel dipilih secara acak, maka dimungkinkan adanya suatu kesalahan
standar deviasi dari distribusi ini dapat dinyatakan sebagai standard error (E).
selanjutnya dapat dihitung :
Standard deviasi
÷÷ø
öççè
æ-
-= å
=
n
ii xx
ns
1
2)()1(
1……………………………………………….………(2.7)
Standar error
E=s/n1/2 …………………………………………………………………………...(2.8)
Dengan :
n = Jumlah sampel
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
18
xi = Nilai time headway ke-1
x = Nilai rata-rata sampel time headway
S = Standar deviasi
E = Standar error
Untuk perkiraan nilai rata-rata time headway seluruh pasangan kendaraan (µ) dapat
disesuaikan dengan tingkat konfidensi atau keyakinan yang diinginkan (desired level
of confidence). Perkiraan ini terletak dalam suatu interval yang disebut interval
keyakinan (confidence interval) yang mempunyai batas toleransi kesalahan sebesar e,
dengan.
e = K . E…………………………………………………………………………...(2.9)
Nilai rata-rata time headway :
µ2 = x ± e……………………………………………………………..…...……...(2.10)
µ2 = Batas keyakinan bawah nilai rata-rata
x = Nilai rata-rata sampel time headway
e = Batas toleransi kesalahan
Jika sampel random lebih kecil dari 30 (n<30), maka perkiraan rata-rata time
headway pasangan kendaraan secara keseluruhan sebaiknya dilakukan dengan
distribusi t atau disebut juga distribusi student.
Perkiraan ini rata-rata time headway seluruh pasangan kendaraan dapat ditulis
sebagai berikut :
µ1,2 = x ±t (a/2-1)s/n1/2 …………………………………………………………...(2.11)
Dengan :
µ1,2 = Batas-batas interval keyakinan
x = Nilai rata-rata sampel
S = Standar deviasi
n = Jumlah sampel
α = Kesalahan duga, dengan (1-α) merupakan tingkat konfidensi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
19
2.4.2 Analisis Regresi linier
Terdapat hubungan linier antara kendaraan satu dengan kendaraan yang lain
sehingga terjadi interaksi peka antara kecepatan dan kerapatan dan keduanya berasal
dari arus yang dapat dihitung.
Perhitungan arus dari kendaraan dilakukan secara manual pada periode waktu yang
diterapkan.
Qm = pcuLV*LVm+pcuHV*HVm+pcuMC*MCm.......................................................(2.12)
(MAP Taylor, 1996)
Dengan :
Qm = besarnya arus (smp/jam) pada putaran m
LVm = jumlah Light Vehicle pada putaran m
HVm = jumlah Heavy Vehicle pada putaran m
MCm = jumlah Motorcycle pada putaran m
Jika nilai emp untuk LV=1, maka persamaan 2.12 dapat dinyatakan sebagai berikut :
LV = Qm - pcuHV*HVm - pcuMC*MCm...................................................................(2.13)
(MAP Taylor, 1996)
Dengan persamaan di atas didapatkan m persamaan yang dapat digunakan untuk
menentukan nilai pcuHV dan pcuMC.
Setiap jenis kendaraan memiliki pengaruh masing – masing terhadap jenis kendaraan
lainnya, maka perhitungan menggunakan analisis regresi linier sederhana. Dengan
bentuk umum sebagai berikut :
Y = b0 + b1X1........................................................................................................(2.14)
Y = b0 +b2X2.........................................................................................................(2.15)
(Sudjana, 2002)
Dengan :
Y = Jumlah Light Vehicle pada putaran m
X1 = Jumlah Motorcycle pada putaran m
X2 = Jumlah heavyvehicle pada putaran m
bo = Nilai emp untuk Light Vehicle
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
20
b1 = Nilai emp untuk Motorcycle
b2 = Nilai emp untuk heavyvehicle
Variable – variable dari persamaan 2.14 dan persamaan 2.15 terdiri dari satu variable
bebas yaitu Y, dan dua variable terikat yaitu b1 dan b2.
Penelitian menggunakan regresi linier seringkali dipakai untuk mengetahui bentuk
hubungan antara variable dependen dan variable independen terutama untuk
menelusuri pola hubungan yang modelnya belum diketahui dengan sempurna, atau
untuk mengetahui bagaimana variasi dari beberapa variable independen
mempengaruhi variable dependen.
Estimasi kuadrat terkecil untuk parameter βo, β1, .......,βp adalah harga-harga bo, b1,
....., bp dengan persamaan normal sebagai berikut :
nbo + b1∑X1i + b2∑ X2i+ ... +bp ∑Xpi = ∑Yi
bo∑X1i + b1∑X1i 2+ b2∑X1i ∑ X2i + ... + bp ∑X1i ∑Xpi = ∑X1i Yi
bo∑Xpi + bp ∑X1i ∑Xpi + b2i ∑X2i ∑Xpi + ... + bp ∑Xpi2 = ∑Xpi Yi ........................(2.16)
Persamaan regresi linier terdiri dari satu variable terikat dan satu variable bebas,
maka sesuai persamaan diatas diperoleh :
nbo + b1∑X1i = ∑Y................................................................................................(2.17)
bo∑X1i + b1∑X1i 2= ∑X1i Yi ...................................................................................(2.18)
Koefisien regresi linier bo dan b1 dapat diperoleh dengan menyelesaikan persamaan
2.17 dan 2.18, yaitu dengan cara :
å åå å åå
-
-=
22
2
0 )(*
**
XXn
XYXXYb .......................................................................(2.19)
å åå åå-
-= 221 )(*
*
XXn
YXXYnb ....................................................................................(2.20)
Hubungan antara variable independen terhadap variable dependen dapat dilihat
dengan menghitung nilai korelasi. Tinggi – rendah, kuat – lemah, atau besar –
kecilnya suatu korelasi dapat diketahui dengan melihat besar kecilnya suatu koefisien
yang disebut angka indeks korelasi yang disimbolkan dengan r.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
21
Nilai koefisien korelasi di dapat dari :
( ) ( )å åå åå åå
--
-=
2222
*
yynxxn
yxxynr .................................................................(2.21)
Dengan :
r = indeks korelasi
Harga r berkisar antara -1<0<+1, jika harga r = -1 menyatakan korelasi antara kedua
variable tersebut negatif dan arah korelasi berlawanan arah yang artinya terdapat
pengaruh negatif antara variable bebas yaitu jika variable x1 yang besar berpasangan
dengan y yang kecil, ataupun sebaliknya.
Harga r = +1, menyatakan korelasi antara kedua variable tersebut positif dan arah
korelasi satu arah yang artinya terdapat pengaruh positif antara variable bebas yaitu
jika variable x1 yang besar berpasangan dengan y yang besar juga.
Untuk melihat keberartian koefisien korelasi dilakukan dengan uji t (t student)
dengan langkah pengujian hipotesisnya :
212
rn
rthitungan --
= ……………………………………….……………………. ...(2.22)
( )( )dkttabel 2/1 a-=
Dengan :
n = jumlah sampel
r = nilai koefisien korelasi hasil perhitungan
α = kesalahan duga, dengan (1-α) merupakan tinmgkat konfidensi
n – 2 = derajat kebebasan (dk)
nilai uji t hitungan yang dapat dibandingkan terhadap nilai t tabel, jika nilai uji t hitungan ≥t
tabel maka dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan anatara variable x dan
variabel y.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
22
a. Uji Regresi Linier
Untuk memastikan apakah persamaan regresi linier yang terbentuk bisa diterima atau
tidak, maka persamaan tersebut diuji dengan menggunakan uji statistik F yang
ditentukan oleh :
( )
res
abreg
RJK
RJKF /= ......................................................................................................(2.23)
2/2
2 -÷÷ø
öççè
æ÷÷ø
öççè
æ-÷÷ø
öççè
æ--
÷÷ø
öççè
æ-
=
å åå å å
å å å
nn
y
n
yxxyby
n
yxxyb
F .........................................(2.24)
Dengan :
RJK res = rata – rata jumlah kuadrat residu b/a
RJK reg (b/a) = rata – rata jumlah kuadrat regresi b/a
n = jumlah data
Sifat dari pengujian ini adalah dapat diterima apabila harga F > Fα (n-p-1) atau F < -
Fα(n-p-1) diperoleh dari tabel distribusi F.
2.5 Prosedur Analisis Kinerja Simpang Tak Bersinyal dengan Metode MKJI
1997
2.5.1 Data Masukan
Dalam penelitian untuk mendapatkan data karakteristik lalu lintas suatu
persimpangan sebagai data masukan merupakan suatu gambaran kondisi geometrik,
konisi lalu lintas dan kondisi lingkungan sekitarnya. Dari data masukan tersebut
dilakukan perhitungan dengan formulasi – formulasi sehingga diperoleh data akhir
yang merupakan karakteristik arus lalu lintas dari suatu persimpangan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
23
1. Data Geometri
Data Geometri yang dibutuhkan untuk membantu menganalisis simpang tak
bersinyal sesuai dengan ketentuan MKJI 1997 diantaranya adalah :
a. Denah dan posisi dari pendekat – pendekat, pulau – pulau lalu lintas, marka
lajur, marka panah.
b. Sketsa simpang, yang membuat nama jalan minor, nama jalan utama, gambar
suatu panah yang menunjukan arah utara.
c. Kerb, lebar jalur, medan, bahu dan median
2. Kondisi Arus Lalu Lintas
Data arus lalu lintas adapat digunakan untuk menganalisa jam puncak pagi, jam
puncak siang dan jam puncak sore. Data pergerakan lalu lintas yang dibutuhkan yaitu
volume dan arah gerakan lalu lintas pada saat jam sibuk. Arus lalu lintas diberikan
dalam kend/jam, jika arus diberikan dalam LHRT (Lalu Lintas Harian Rata – rata
Tahunan) maka harus disertakan faktor-k untuk konversi menjadi arus per jam.
Klasifikasi kendaraan diperlukan untuk mengkonversikan kendaraan kedalam bentuk
satuan mobil penumpang (smp) per jam. Smp merupakan satuan arus lalu lintas dari
berbagai tipe kendaraan yang diubah menjadi kendaraan ringan (termasuk mobil
penumpang) dengan menggunakan faktor emp. Untuk mendapatkan nilai smp
diperlukan faktor konversi emp. Nilai emp pada simpang tak bersinyal berdasarkan
MKJI pada penelitian di 275 kota di Indonesia seperti dalam tabel 2.2 :
Tabel 2.2 Nilai emp di simpang tak bersinyal menurut MKJI 1997
TIPE KENDARAAN NILAI EMP
Kendaraan Ringan (LV) 1.0
Kendaraan Berat (HV) 1.3
Sepeda Motor (MC) 0.5
(Sumber : MKJI 1997)
(a) Perhitungan arus lalu lintas dalam satuan mobil penumpang (smp) ditentukan
sebagai berikut :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
24
(1) Jika data arus lalu lintas (kend/jam) klasifikasi per jam tersedia untuk
masing-masing kendaraan. Maka, arus lalu lintas dikonversikan ke dalam
satuan smp/jam dengan mengalikan emp untuk masing-masing klasifikasi
kendaraan.
(2) Jika data arus lalu lintas per jam (bukan klasifikasi) tersedia untuk masing-
masing kendaraan, beserta informasi tentang komposisi lalu lintas
keseluruhan dalam %. Untuk mendapatkan arus total (smp/jam)masing-
masing pergerakan dengan mengalikan arus (kend/jam) dengan Fsmp
100
%*%%* MCempHVempLVempF MCHVLV
smp
+++= …………..(2.25)
(Sumber : MKJI, 1997)
(3) Jika data arus lalu lintas tersedia dalam LHRT (Lalu Lintas Harian Rata-
rata Tahunan), maka arus lalu lintas yang diberikan dalam LHRT harus
dikonversikan ke dalam satuan kend/jam dengan mengalikan terhadap
faktor-k :
QDH = k * LHRT …………………………………………………….(2. 26)
(Sumber : MKJI, 1997)
Arus dalam kend/jam dikonversikan dengan faktor-smp (Fsmp) untuk
mendapatkan arus dalam smp/jam.
(b) Nilai Normal Variabel Umum Lalu Lintas
Data lalu lintas sering tidak ada atau kualitasnya kurang baik. Nilai normal
yang diberikan dalam MKJI 1997 dapat digunakan sampai data yang lebih baik
tersedia.
Tabel 2.3 Nilai Normal faktor-k
Faktor-k ukuran kota
Lingkungan Jalan >1 juta ≤ 1 juta
Jalan di daerah komersial dan jalan arteri
Jalan di daerah pemukiman
0.07-0.08
0.08-0.09
0.08-0.10
0.09-0.12
(Sumber : MKJI,1997)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
25
Tabel 2.4 Nilai Normal Komposisi Lalu - lintas
Komposisi Lalu Lintas Kendaraan Bermotor (%) Ukuran kota
juta penduduk Kend. Ringan
(LV)
Kend. Berat
(HV)
Sepeda Motor
(MC)
Rasio
Kendaraan
tak Bemotor
(UM/MV)
>3
1 – 3
0.5 – 1
0.1 – 0.5
<0.1
60
55.5
40
63
63
4.5
3.5
3.0
2.5
2.5
35.5
41
57
34.5
34.5
0.01
0.05
0.14
0.05
0.05
(Sumber : MKJI, 1997)
Tabel 2.5 Nilai Normal Lalu-lintas Umum
FAKTOR NORMAL
Rasio arus jalan minor PMI
Rasio belok kiri PLT
Rasio belok kanan PRT
Faktor smp Fsmp
0.25
0.15
0.15
0.85
(Sumber : MKJI, 1997)
3. Kondisi Lingkungan
Data kondisi lingkungan yang dibutuhkan untuk menganalisis simpang tak bersinyal
sesuai ketentuan MKJI tahun 1997 adalah sebagai berikut :
1) Kelas Ukuran Kota
Kelas ukuran suatu kota ditunjukan dalam Table 2.6 dengan dasar perkiraan
jumlah penduduk :
Tabel 2.6 Kelas Ukuran Kota
Ukuran Kota Jumlah Penduduk (juta)
Sangat kecil
Kecil
Sedang
Besar
Sangat besar
<0.1
0.1 – 0.5
0.5 – 1.0
1.0 – 3.0
<3.0
(sumber :MKJI, 1997)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
26
2) Tipe Lingkungan Jalan
Lingkungan jalan diklasifikasikan dalam kelas menurut tata guna tanah dan
aksesbilitas jalan tersebut dari aktivitas di sekitarnya. Hal ini ditetapkan dengan
secara kualitatif dari pertimbangan teknik lalulintas dengan bantuan Table 2.7 :
Tabel 2.7 Tipe lingkungan jalan
Komersial Tata guna lahan komesial (misal : pertokoan,rumah
makan, perkantoran) dengan jalan masuk langsung
bagi pejalan kaki dan kendaraan
Pemukiman Tata guna lahan tempat tinggal dengan jalan masuk
langsung bagi pejalan kaki dan kendaran
Akses terbatas Tanpa jalan masuk atau jalan masuk langsung
terbatas (missal : karena adanya penghalang fisik,
jalan samping, dsb)
(Sumber : MKJI, 1997)
3) Kelas Hambatan Samping
Hambatan samping menunjukkan pengaruh aktivitas samping jalan di daerah
simpang pada arus berangkat lalulintas, contohnya : pejalan kaki berjalan atau
menyeberangi jalan, anguktan umum dan bis kota berhenti untuk menaikkan dan
menurunkan penumpang, kendaraan masuk dan keluar suatu area dan tempat
parkir di luar jalan. Hambatan samping ditentukan secara kualitatif dengan
pertimbangan teknik lalulintas sebagai Tinggi, Sedang atau Rendah.
2.5.2 Kapasitas
Kapasitas ruas jalan adalah arus lalulintas maksimum yang dapat melintas dengan
stabil pada suatu potongan melintang jalan pada keadaan (geometric, pemisah, arah,
komposisi lalulintas, lingkungan) tertentu. Untuk jalan dua arah lajur dua arah,
kapasitas ditentukan untuk arus dua arah, tetapi untuk jalan dengan banyak lajur.
Arus dipisahkan masing – masing arahnya dan kapasitas ditentukan tiap lajurnya.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
27
Menurut Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI 1997), besarnya kapasitas jalan
dihitung dengan menggunakan rumus 2.26 setelah terlebih dahulu menentukan lebar
pendekat dan tipe samping :
C = CO*FW*FM*FCS*FRSU*FLT*FRT*FMI………………………………………(2.27)
(Sumber : MKJI, 1997)
Dengan :
C = Kapasitas (smp/jam)
CO = Kapasitas Dasar
FW = Faktor penyelesaian lebar masuk
FM = Faktor penyelesaian median jalan utama
FCS = Faktor penyelesaian ukuran kota
FRSU = Faktor penyelesaian tipe lingkungan jalan, hambatan samping dan
kendaraan tak bermotor
FLT = Faktor penyesuaian -% belok kiri
FRT = Faktor penyesuaian -% belok kanan
FMI = Faktor penyesuaian rasio arus jalan minor
2.5.2.1 Lebar Pendekatan dan Tipe Simpang
Parameter geometrik yang di butuhkan untuk menganalisa kapasitas dengan
menggunakan metoda MKJI 1997 diantaranya :
1) Lebar rata-rata pendekat minor (WAC) dan utama (WBD) dan Lebar rata-rata
pendekat (WI)
Masing – masing pendekat diukur lebarnya, yaitu di ukur pada jarak 10 m dari garis
imajiner yang menghubungkan tepi perkerasan dari jalan yang berpotongan, yang
dianggap mewakili lebar pendekat efektif untuk masing-masing pendekat. Seperti
ditunjukan pada Gambar 2.2.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
28
Gambar 2.2 Lebar Rata – rata Pendekat
(Sumber : Manual Kapasitas Jalan Indonesia 1997)
Untuk pendekatan yang sering digunakan untuk parkir pada jarak kurang dari 20
meter dari garis imajiner yang menghubungkan tepi perkerasan dari jalan
berpotongan, maka lebar pendekat harus dikurangin 2 m.
Lebar rata – rata pendekat pada jalan minor (WAC), dihitung dengan rumus :
WAC = (WA + Wc)/2 atau WAC = (a/2 + c/2)/2………………………………..(2.28)
(Sumber : MKJI, 1997)
Lebar rata – rata pendekat pada jalan utama (WBD), dihitung dengan rumus :
WBD = (WB + WD)/2 atau WBD = (b/2 + d/2)/2………………………………..(2.29)
(Sumber : MKJI, 1997)
Lebar rata – rata pendekat (W1), dihitung dengan menggunakan rumus :
W1 = (WA + Wc + WB + WD ) / jumlah lengan simpang ………………………(2.30)
(Sumber : MKJI, 1997)
Jika pada lengan B terdapat median :
WI= (a/2 + b + c/2 + d/2)/4 ……………………………………………………(2.31)
(Sumber : MKJI, 1997)
Jika pendekat A hanya untuk ke luar, maka a=0 :
WI = (b + c/2 + d/2)/3………………………………………………...................(2.32)
(Sumber : MKJI, 1997)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
29
2) Jumlah Lajur
Penentuan jumlah lajur yang digunakan untuk perhitungan ditentukan dari lebar
rata – rata pendekat jalan minor dan jalan utama. Lebih jelasnya dapat dilihat
pada Gambar 2.3 dan Tabel 2.8 :
Gambar 2.3 Jumlah Lajur dan Lebar Rata – rata Pendekat Jalan Minor dan Utama
(Sumber : Manual Kapasitas Jalan Indonesia 1997)
Tabel 2.8 Jumlah Lajur dan Lebar Rata – rata Pendekat Jalan Minor dan Utama
Lebar Rata – rata Pendekat Jalan Minor
dan Utama WAC , WBD (m)
Jumlah Lajur
(Total untuk kedua arah)
WBD = (b +d /2)/2 <5.5
≥5.5
WAC = (a/2 + c/2)/2 <5.5
≥5.5
2
4
2
4
(Sumber : MKJI, 1997)
3) Tipe Simpang
Tipe simpang ditentukan oleh 3 hal yaitu, jumlah lengan simpang, jumlah lajur jalan
minor, dan jumlah lajur jalan utama. Jumlah lengan adalah jumlah lengan dengan
lalu – lintas masuk atau keluar dan atau keduanya. Tipe simpang diberi kode IT
dengan diikuti kode 3 angka yang dapat dilihat pada Tabel 2.9 :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
30
Tabel 2.9 Kode Tipe Simpang
Kode IT
Jumlah lengan simpang
Jumlah lajur jalan minor
Jumlah lajur jalan utama
322
324
342
422
424
3
3
3
4
4
2
2
4
2
2
2
4
2
2
4
(Sumber : MKJI, 1997)
2.5.2.2 Kapasitas Dasar (CO)
Penentuan nilai kapasitas dasar dengan menggunakan Tabel 2.10 dengan variable
masukan adalah tipe IT.
Tabel 2.10 Kapasitas dasar menurut tipe simpang
Tipe Simpang IT Kapasitas Dasar (CO)
322
342
324 atau 344
422
424 atau 444
2700
2900
3200
2900
3400
(Sumber : MKJI, 1997)
2.5.2.3 Faktor Penyesuaian
1) Faktor Penyesuaian Lebar Pendekat
Faktor penyesuaian lebar pendekat (Fw) di hitung berdasarkan tipe simpang dengan
rumus :
· 322 ; FW = 0,73 + 0,0760 WI……………………………………………. (2.33)
· 324 ; FW = 0,62 + 0,0646 WI……………………………………………. (2.34)
· 342 ; FW = 0,67 + 0,0698 WI……………………………………………. (2.35)
· 422 ; FW = 0,70 + 0,0698 WI……………………………………………. (2.36)
· 424 ; FW = 0,61 + 0,0740 WI……………………………………………. (2.37)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
31
Bila WI dimasukkan nilai antara 3 sampai dengan 7 maka akan diperoleh data seperti
dalam grafik 2.4.
Gambar 2.4 Faktor Penyesuaian Lebar Pendekat (Fw)
(Sumber : Manual Kapasitas Jalan Indonesia, 1997)
2) Faktor Penyesuaian Median Jalan Utama
Untuk menentukan faktor median diperlukan suatu pertimbangan teknik lalu – lintas.
Median dikategorikan lebar jika kendaraab ringan standar dapat berlindung pada
daerah median tanpa menggangu arus berangkat pada jalan utama.
Faktor penyesuaian yang diuraikan pada Tabel 2.9 ini hanya dapat digunakan untuk
persimpangan dengan jalan utama dengan 4 lajur.
Tabel 2.11 Faktor Penyesuaian Median Jalan Utama (FM)
Uraian
Tipe M
Faktor penyesuaian Median (FM)
Tidak ada median jalan utama
Ada median jalan utama, lebar < 3 m
Ada median jalan utama, lebar ≥ 3 m
Tidak ada
Sempit
Lebar
1,00
1,05
1,20 (Sumber : MKJI, 1997)
3) Faktor Penyesuaian Ukuran Kota
Faktor penyesuaian ukuran kota diperoleh dari Table 2.12 dengan variable masukan
adalah ukuran kota dan jumlah penduduk.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
32
Tabel 2.12 Faktor penyesuaian ukuran kota (Fcs)
Ukuran kota CS Penduduk (juta) Faktor penyesuaian ukuran kota
(Fcs)
Sangat kecil
Kecil
Sedang
Besar
Sangat besat
<0.1
0.1 – 0.5
0.5 – 1.0
1.0 – 3.0
>3.0
0.82
0.88
0.94
1.00
1.05
(Sumber : MKJI, 1997)
4) Faktor Penyesuaian Tipe Lingkungan Jalan, Hambatan Samping, dan Kendaraan
Tak Bermotor
Faktor penyesuaian tipe lingkungan jalan, hambatan samping, dan kendaraan tak
bermotor, FRSU ditentukan dengan menggunakan table 2.11. variable masukan adalah
tipe lingkungan jalan (RE). Kelas hambatan samping (SF), dan rasio kendaraan tak
bermotor (UM/MV).
Tabel 2.13 Faktor penyesuaian tipe lingkungan jalan, hambatan samping, dan
kendaraan tak bermotor (FRSU).
Rasio Kendaraan Tak Bermotor Kelas tipe
lingkungan
jalan (RE)
Kelas Hambatan
Samping (SF) 0.00 0.05 0.10 0.15 0.2 0.25
Tinggi 0.93 0.88 0.84 0.79 0.74 0.70
Sedang 0.94 0.89 0.85 0.80 0.75 0.70
Komersial
Rendah 0.95 0.90 0.86 0.81 0.76 0.71
Tinggi 0.96 0.91 0.86 0.82 0.77 0.72
Sedang 0.97 0.92 0.87 0.82 0.77 0.73
Pemukiman
Rendah 0.98 0.93 0.88 0.83 0.78 0.7
Akses Terbatas Tinggi/sedang /
rendah
1.00 0.95 0.90 0.85 0.80 0.75
(Sumber : MKJI, 1997)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
33
Tabel berdasarkan anggapan bahwa pengaruh kendaraan tak bermotor terhadap
kapasitas adalah sama seperti kendaraan ringan, yaitu empUM =1,0. Persamaan
berikut dapat digunakan jika pemakai mempunyai bukti bahwa empUM ≠ 1,0, yang
mungkin merupakan keadaan jika kendaraan tak bermotor tersebut terutama berupa
sepeda.
FRSU (PUM sesungguhnya) = FRSU (PUM = 0) × (1 - PUM × empUM)…………………..(2.38)
(Sumber : MKJI, 1997)
5) Faktor Penyesuaian Belok Kiri (FLT)
Faktor Penyesuaian Belok Kiri ditentukan dengan rumus
FLT = 0,84 + 1,61PLT…………………………………………………………..…(2.39)
Selanjutnya bila PLT diganti dengan angka antara 0 sampai dengan 0,5 maka akan
menghasilkan FLT seperti pada grafik 2.5.
Gambar 2.5 Faktor Penyesuaian Belok Kiri (FLT)
(Sumber : Manual Kapasitas Jalan Indonesia, 1997)
6) Faktor Penyesuaian Belok Kanan (FRT)
Faktor Penyesuaian Belok Kanan FRT ditentukan dengan rumus
· Untuk simpang 4 lengan ; FRT = 1,0……………………………………...(2.40)
· Untuk simpang 3 lengan ; FRT = 1,09 – 0,922 PRT…………………..…...(2.41)
Atau bisa ditentukan dari grafik 2.6 berdasarkan fungsi dari rasio belok kanan PRT
dan jumlah lengan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
34
Gambar 2.6 Faktor Penyesuaian Belok Kanan (FRT) (Sumber : Manual Kapasitas Jalan Indonesia, 1997)
7) Faktor Penyesuaian Rasio Arus Jalan Minor (FMI)
Penentuan faktor penyesuaian rasio arus jalan minor dengan menggunakan Gambar
2.7 dan Tabel 2.14. Variabel masukan adalah rasio arus jalan minor (PMI) dan tipe
simpang (IT).
Gambar 2.7 Faktor Penyesuaian Arus Jalan Minor (FMI) (Sumber : Manual Kapasitas Jalan Indonesia, 1997)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
35
Tabel 2.14 Faktor Penyesuaian Arus Jalan Minor (FMI) IT FMI PMI
422 1,19 × PMI2 – 1,19 × PMI + 1,19 0,1 – 0,9
16,6 × PMI4 – 33,3 × PMI
3+ 25,3 × PMI2 – 8,6 × PMI + 1,95 0,1 – 0,3 424
444 1,11 × PMI
2 – 1,11 × PMI + 1,11 0,3 – 0,9
1,19 × PMI2 – 1,19 × PMI + 1,19 0,1 – 0,5
322 -0,595 × PMI2 – 0,595 × PMI
3 + 0,74 0,5 – 0,9
1,19 × PMI2 – 1,19 × PMI + 1,19 0,1 – 0,5
342 2,38 × PMI2 – 2,38 × PMI + 1,49 0,5 – 0,9
16,6 × PMI4 – 33,3 × PMI
3 + 25,3× PMI
2 – 8,6 × PMI × 1,95 0,1 – 0,3
1,11 × PMI2 – 1,11 × PMI + 1,11 0,3 – 0,5
324
344 -0,555 × PMI2 + 0,555 × PMI + 0,69 0,5 – 0,9
(Sumber : MKJI, 1997)
8) Kapasitas
Kapasitas dihitung dengan menggunakan persamaan 2.27, dengan memasukkan
berbagai faktor yang telah dihitung pada langkah diatas dari 1-7.
2.5.3 Tingkat Kinerja Simpang
2.5.3.1 Derajat kejenuhan (DS)
Derajat kejenuhan adalah rasio dari arus lalulintas terhadap kapasitas untuk suatu
pendekat. Derajat Kejenuhan dihitung dengan menggunakan rumus 2.42 :
DS = QTOT/C……………………………………………………………………..(2.42)
Dengan :
QTOT = arus total (smp/jam)
C = kapasitas
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
36
2.5.3.2 Tundaan
Tundaan terdiri dari tundaan lalu lintas dan tundaan geometrik. Tundaan lalu lintas
(vehicle interaction delay) adalah waktu yang diperlukan untuk menunggu akibat
adanya interaksi antara lalulintas dengan lalulintas yang menimbulkan masalah
kemacetan (konflik), dan tundaan geometrik (geometrical delay) adalah waktu
tambahan yang disebabkan adanya perlambatan dan percepatan kendaraan yang
membelok di persimpangan dan atau yang terhenti oleh perlintasan kereta api.
Pada simpang tak bersinyal, tundaan terdiri dari : Tundaan lalu-lintas simpang (DTt),
tundaan lalu-lintas jalan utama (DTMA), Tundaan lalu-lintas jalan minor (DTMI),
Tundaan Geometrik simpang (DG), dan Tundaan simpang (D).
1) Tundaan Lalu-lintas Simpang (DTI)
Tundaan lalulintas simpang adalah tundaan lalu-lintas rata-rata untuk semua
kendaraan bermotor yang masuk persimpangan. Rumus yang digunakan untuk
mencari DTI adalah :
· Untuk DS ≤ 0,6
DTI = 2 + 8,2078 DS – (1 – DS) x 2 ……………………………………(2.43)
· Untuk DS > 0,6
DTI = 1,0504/(0,2742 – 0,2042 DS) – (1 – DS) x 2 …………………….(2.44)
Gambar 2.8 Tundaan lalu-lintas simpang VS Derajat kejenuhan
(Sumber : Manual Kapasitas Jalan Indonesia, 1997)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
37
2) Tundaan Lalu-lintas jalan utama (DTMA)
Tundaan lalu-lintas jalan-utama adalah tundaan lalu-lintas rata-rata semua
kendaraan bermotor yang masuk persimpangan dari jalan-utama. Rumus yang
digunakan untuk mencari DTMA adalah :
· Untuk DS ≤ 0,6
DTMA = 1,8 + 5,8234 DS – (1 – DS) x 1,8 ……………………………(2.45)
· Untuk DS > 0,6
DTMA = 1,05034/(0,346 – 0,246 DS) – (1 – DS) x 1,8 ……………….(2.46)
Atau ditentukan dari kurva empiris hubungan antara DTMA dengan DS berikut ini :
Gambar 2.9 Tundaan lalu-lintas jalan utama VS derajat kejenuhan (Sumber : Manual Kapasitas Jalan Indonesia, 1997)
3) Tundaan Lalu-lintas Jalan Minor (DTMI)
Tundaan lalu-lintas jalan minor rata-rata, ditentukan berdasarkan tundaan
simpang rata-rata dan tundaan jalan utama rata-rata :
DT MI = ( QTOT × DTI - QMA × DTMA)/QMI…………………………………….(2.47)
(Sumber : MKJI, 1997)
Dengan :
QTOT = Arus total (smp/jam)
DTt = Tundaan lalu-lintas simpang
QMA = Arus jalan utama
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
38
DTMA = Tundaan lalu-lintas jalan utama
QMT = Arus jalan minor
4) Tundaan Geometrik Simpang
Tundaan geometrik simpang adalah tundaan geometrik rata-rata seluruh
kendaraan bermotor yang masuk simpang. DG dihitung dari rumus berikut.
Untuk DS < 1,0
DG = (1- DS) × (PT × 6 + (1- PT) × 3) + DS × 4 (det/smp) …………...…(2.48)
Untuk DS ≥ 1,0
DG = 4 ……………………………………………………………………(2.49)
Dengan :
DG = Tundaan geometrik simpang
DS = Derajat kejenuhan
PT = Rasio belok total.
5) Tundaan Simpang (D)
Tundaan simpang dihitung sebagai berikut :
D = DG + DTI (det/smp)…………………………………….………….(2.50)
(Sumber : MKJI, 1997)
Dengan :
DG = Tundaan geometrik simpang
DTI = Tundaan lalu-lintas simpang
2.5.3.3 Peluang Antrian
Rentang nilai peluang antrian ditentukan dari gambar 2.10 yang menunjukkan
hubungan empiris antara peluang antrian dan derajat kejenuhan (DS) yang terletak
antara garis.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
39
Batas atas QP% = 47,71 DS – 24,68 DS2 + 56,47 DS3 ……………………...….(2.51)
Dengan garis
Batas bawah QP% = 9,02 DS – 20,66 DS2 + 10,49 DS3 ………………………..(2.52)
Gambar 2.10 Rentang peluang antrian (QP%) terhadap derajat kejenuhan (DS).
(Sumber : Manual Kapasitas Jalan Indonesia, 1997)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
40
BAB 3
METODE PENELITIAN
3.1 Umum
Metode penilitian merupakan langkah – langkah awal atau sebuah metode yang
dilakukan dalam penelitian suatu permasalahan, kasus, gejala, fenomena atau lainnya
dengan jalan ilmiah untuk mendapatkan jalan yang rasional. Metode yang digunakan
dalam penyusunan skripsi ini adalah metode survey yang diperoleh berupa data
geometrik jalan, arus lalu lintas dan tundaan, yaitu jumlah kendaraan yang melewati
persimpangan dicatat menurut jenisnya, pergerakan arus lalu lintasnya, dan metode
analisis.
Untuk menentukan nilai emp MC dan HV maka parameter yang diperlukan adalah:
1. Jumlah kendaraan yang melintas di simpang tidak bersinyal, yaitu MC, LV dan
HV Jenis pasangan kendaraan yang melewati lokasi penelitian. Jenis pasangan
kendaraan yang dicatat adalah iring – iringan yang dihitung time headway nya,
Jenis pasangan iringan – iringan kendraan yang dicatat time headwaynya dapat
dilihat pada Table 3.1
2. Senjang waktu (time headway) dari tiap jenis pasangan kendaraan yang
berurutan. Time headway yang dicatat yaitu dari iring – iringan kendaraan
seperti yang ditunjukan pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Jenis Pasangan Kendaraan yang dicatat Time Headwaynya
Jenis Pasangan Kendaraan
LV - LV HV - HV HV - LV LV - HV MC - MC LV - MC MC - LV
Untuk mengetahui kinerja simpang tak bersinyal Manahan atas dasar observasi nilai
emp, maka parameter yang diperlukan adalah :
1. Distribusi pergerakan arus lalu lintas yang melewati lokasi penelitian. Yaitu dari
arah lurus (ST), belok kanan (RT) dan belok kiri (LT), yang mencakup beberapa
jenis kendaraan, meliputi motorcycle, light vehicle dan heavy vehicle.
2. Lama waktu tundaan kendaraan bermotor akibat buka tutup pintu perlintasan
kereta api.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
41
3.2 Lokasi Penelitian
Simpang Jalan dr. Moewardi - jalan Adi Sucipto - jalan MT. Haryono dengan kondisi
jalan sebagai berikut :
a. Mempunyai 3 lengan pendekat yaitu jalan Adi Sucipto arah barat, dr. Moewardi
arah selatan dan MT. Haryono arah timur.
b. Merupakan simpang tak bersinyal dengan 3 lengan, yang melayani arus 4 lajur 2
jalur dari arah jalan Adi Sucipto, pada jalan MT. Haryono 2 lajur 2 jalur dan
pada jalan dr. Moewardi 2 lajur 2 jalur.
Untuk memenuhi parameter yang diinginkan, titik pengamatan diletakkan pada
ketinggian 1,5 meter dengan menggunakan tripod, sehingga semua kendaraan dapat
terlihat dan tidak menggangu arus lalu lintas.
Pengumpulan data untuk analisis dilakukan pada jam sibuk dan pada saat kereta
melintas yaitu pada pagi hari pukul 06.00-08.00, pada siang hari pukul 12.00-14.00
dan pada sore hari pukul 16.30-18.30 yang akan dilakukan pada hari senin.
3.3 Metode Penelitian
Kegiatan penyusunan skripsi ini adalah berupa kegiatan yang dilakukan dalam
bentuk penelitian yang menggunakan metode survey dan metode analisis. Metode
survei digunakan dalam menghitung arus kendaraan, pencatatan time headway dan
pencatatan waktu tundaan, sedangkan metode analisis digunakan untuk menentukan
nilai emp pada kendaraan dan menganalisis tingkat kinerja simpang.
Untuk memperlancar kegiatan, harus dilakukan secara teratur dalam bentuk
pentahapan yang sistematis, baik sebelum kegiatan maupun saat kegiatan
berlangsung. Selanjutnya untuk lebih jelasnya tahapan – tahapan kegiatan secara
ringkas dapat dilihat dalam bentuk diagram alir gambar 3.1.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
42
Mulai
Latar belakang, sasaran, batasan masalah
Studi literature : Mengumpulkan data dari buku referensi dan teori – teori dasar
Survei pendahuluan Penentuan jam puncak
Desain Survei : Penentuan alat, penentuan tugas operator handycam
dan surveyor
A
Analisa data Emp dengan metode rasio
headway
Analisa data Emp dengan analisis regresi
linier
emp heavy vehicle dan motorcycle
Survei primer Pengumpulan data :
Perekaman volume lalu lintas dan time headway
Persiapan survei : Pengecekan form, penempatan alat dan
penempatan surveyor
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
43
Gambar 3.1 Diagram Alir Penelitian
3.4 Prosedur Survei
Prosedur survei yaitu keseluruhan tahapan rencana atau langkah dalam survei supaya
penelitian dapat berjalan dengan lancar dan tidak terjadi kesulitan serta kesalahan
dalam pengumpulan data di lapangan.
3.4.1 Survei Pendahuluan
Sebelum dilaksanakan pengambilan data di lapangan, dilakukan survei pendahuluan
dengan tujuan agar survei sesungguhnya dapat berjalan dengan lancar, efektif, efisien
serta menentukan lokasi survei, mengetahui jenis kendaraan yang lewat, menentukan
hari yang dapat mewakili gambaran lalu lintas pada simpang tersebut.
3.4.2 Teknik Pengumpulan Data
Untuk mempermudah dalam pengumpulan data di lapangan, maka teknis
pengumpulan data dilakukan menurut prosedur sebagai berikut :
a. Penandaan pada ruas jalan yang diamati dengan menggunakan lakban warna
coklat yang dipasang melintang ruas jalan selebar 5meter (memotong satu lajur
jalan) yang digunakan sebagai batas headway.
Kesimpulan dan Saran
selesai
Menghitung Kinerja Simpang Tak Bersinyal dengan MKJI 1997 berdasarkan observasi nilai emp metode rasio headway dan analisis regresi linier
Menghitung karakteristik simpang tak bersinyal sebagaimana kinerja simpang tak bersinyal dengan MKJI 1997 dan berdasarkan observasi nilai emp
metode rasio headway dan analisis regresi linier saat buka tutup pintu perlintasan kereta api.
A
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
44
b. Perekaman dengan handycam dilakukan diluar ruas jalan yang diamati dan
diletakkan pada ketinggian 1,5 meter agar tidak menggangu arus lalulintas dan
semua objek dapat terlihat dengan jelas.
c. Pembagian kelompok surveyor pada setiap ruas jalan untuk menghitung arus
lalu lintas yang melewati persimpangan dan dibagi menurut arah
pergerakannya.
d. Pencatatan waktu pada saat buka tutup pintu perlintasan kereta api. Hal
tersebut dilakukan untuk menanggulangi terjadinya penundaan waktu.
3.4.3 Peralatan yang Digunakan
Peralatan yang digunakan dalam pengambilan data dilapangan adalah :
1. Handycam untuk merekam arus lalulintas yang diperlukan sebagai data untuk
perhitungan data time headway analisis regresi linier.
2. Stopwatch untuk mengukur waktu tundaan yang disebabkan buka tutup pintu
perlintasan kereta api.
3. Tripod untuk meletakkan handycam pada ketinggian 1,5 meter.
4. Alat tulis dan formulir survei, digunakan untuk mencatat hasil pengamatan.
Dalam formulir survei terdapat 2 jenis, yang pertama formulir untuk pencatatan
buka tutup pintu perlintasan kereta api yang terdiri dari dua kolom utama yaitu
untuk mencatat jam pintu buka dan jam pintu tutup dan yang kedua formulir
untuk pencatatan kendaraan yang melintas yang terdiri dari tiga kolom utama,
terdiri dari kendaraan bermotor (sepeda motor), kendaraan ringan dan
kendaraan berat.
Dalam melaksanakan survei untuk memperoleh data primer dibutuhkan 15 orang
pencatat (surveyor) dan sudah termasuk operator handycam.
3.4.4 Survei Volume Lalu Lintas dan Perekaman Time Headway
Survei volume lalu lintas yaitu merekam arus lalu lintas yang masuk simpang
Manahan atau sekitar jalan dr. Moewardi, Adi Sucipto dan MT. Haryono. Pencatatan
meliputi jumlah jenis kendaraan MC, LV dan HV yang masuk ke simpang dari
masing – masing pendekat (lengan simpang). Sedangkan iring – iringan kendaraan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
45
yang dicatat time headway-nya merupakan iring – iringan yang keluar dari simpang
yang melintasi batas headway. Alat survei yang digunakan adalah handycam.
Handycam digunakan untuk merekam jumlah kendaraan yang melintas. Handycam
ditempatkan pada trotoar jalan diketinggian 1,5 meter agar kendaraan yang masuk
simpang , batas headway dan kendaraan yang melewati batas headway dapat terlihat
dengan jelas. Perletakan handycam dengan bantuan tripod dan untuk menjaga
keamanan dan kedudukan handycam agar tidak berubah diperlukan operator untuk
setiap handycam. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 3.2 :
Rel Kereta Api
Jl. dr. Moewardi
Jl. Adi Sucipto
Jl. MT. Haryono
U
Posisi HC 1
Posisi HC 2
Posisi HC 3
Gambar 3.2 Denah Penelitian, Penempatan Handycam dan Surveyor
3.5 Rekapitulasi Data
Data yang akan digunakan untuk analisis data di dapat melalui pembacaan hasil
rekaman handycam dan pengukuran langsung di lokasi survei. Pembacaan data di
lakukan di luar waktu survei dengan bantuan formulir arus lalulintas, stop watch, dan
handycam. Data yang akan di rekapitulasi terdiri dari :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
46
a. Data Volume Lalu Lintas
Data volume lalu lintas yang akan di gunakan untuk analisis regresi linier di
dapat dari hasil survei. Data berupa jumlah kendaraan yang masuk simpang dari
masing – masing pendekat, motorcycle, light vehicle dan heavy vehicle.
b. Data Time-Headway
Data time headway digunakan untuk analisis rasio headway yang diperoleh dari
pembacaan hasil rekaman video. Time headway adalah waktu antara ban
belakang mobil depan dengan ban belakang mobil yang berada di tepat di
belakangnya ketika melewati batas headway. Data berupa time headway
kendaraan yang keluar simpang saat melintasi batas headway.
c. Cara Pengolahan Data
Data time headway yang di dapat dari pengamatan yang berupa video dilakukan
dengan memutar ulang video kemudian dihitung satu persatu dengan cara
bantuan stopwatch untuk menghitung selisih waktu antara kendaraan yang
didepan dengan kendaraan berikutnya, setelah mendapatkan selisih waktu
kendaraan maka selanjutnya memasukkan data tersebut ke program excel.
Pertama adalah mencari rata – rata headway dari keseluruhan data yang telah
diperoleh. Kemudian mencari senjang rata – rata yang diperoleh dari nilai rata –
rata ditambah dengan nilai batas toleransi kesalahan. Setelah itu time headway
terkoreksi, kemudian dicari nilai rata – rata time headway terkoreksi rata – rata
untuk setiap pasangan kendaraan. Kemudian nilai emp didapat dari nilai rata –
rata time headway terkoreksi dari sepeda motor dan kendaraan berat dibagi nilai
rata – rata time headway terkoreksi kendaraan ringan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
47
BAB 4
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskripsi Penelitian
Penelitian arus lalu lintas dilaksanakan disimpang Manahan yaitu pertemuan dari Jl.
dr. Moewardi – Jl. MT. Haryono dan Jl. Adisucipto. Penelitian ini mengambil data
arus lalu lintas yang terdiri dari tiga jenis kendaraan motorcycle (MC), light vehicle
(LV), dan heavy vehicle (HV) dan time headway dari ketiga jenis kendaraan tersebut.
Jenis kendaraan dibagi berdasarkan sistem klasifikasi Bina Marga yang dapat kita
lihat pada bab 2. Pengambilan data dilakukan secara serempak di tiap ruas jalan pada
masing – masing lokasi selama jam puncak pagi, jam puncak siang dan jam puncak
sore dengan durasi masing – masing dua jam, mulai jam 06.00 – 08.00 WIB, 11.30 –
13.30 WIB dan 16.30 – 18.30 WIB.
Penentuan jam puncak berdasarkan survai pendahuluan. Data yang diperoleh
berdasarkan survai pendahuluan selama 2 jam di lokasi 1 ( Jl. dr. Moewardi) :
Tabel 4.1 Jumlah Kendaraan Hasil Survei Pendahuluan
Jenis
Kendaraan
Jenis
Kendaraan
Jenis
Kendaraan
Waktu
LV MC
Waktu
LV MC
Waktu
LV MC
06.00-06.15
06.15-06.30
06.30-06.45
06.45-07.00
07.00-07.15
07.15-07.30
07.30-07.45
07.45-08.00
120
154
200
210
198
175
155
115
342
839
1264
1470
1259
969
1066
1086
11.30-11.45
11.45-12.00
12.00-12.15
12.15-12.30
12.30-12.45
12.45-13.00
13.00-13.15
13.15-13.30
194
185
193
157
203
181
181
194
558
595
588
587
612
674
632
681
16.30-16.45
16.45-17.00
17.00-17.15
17.15-17.30
17.30-17.45
17.45-18.00
18.00-18.15
18.15-18.30
141
218
172
125
175
143
141
105
682
876
868
817
740
672
596
391
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
48
Data tersebut disajikan dalam grafik :
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
06.0
0-06
.15
06.0
0-06
.15
06.1
5-06
.30
06.3
0-06
.45
06.4
5-07
.00
07.0
0-07
.15
07.1
5-07
.30
07.3
0-07
.45
07.4
5-08
.00
Waktu
Jum
lah
Kend
araa
n
Kendaraan Ringan(LV)Sepeda Motor(MC)
Gambar 4.1 Grafik penentuan jam puncak pagi
0
100
200
300
400
500
600
700
800
11.3
0-11
.45
11.4
5-12
.00
12.0
0-12
.15
12.1
5-12
.30
12.3
0-12
.45
12.4
5-13
.00
13.0
0-13
.15
13.1
5-13
.30
Waktu
Jum
lah
Kend
araa
n
Kendaraan Ringan(LV)Sepeda Motor(MC)
Gambar 4.2 Grafik penentuan jam puncak siang
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
49
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
16.3
0-16
.45
16.4
5-17
.00
17.0
0-17
.15
17.1
5-17
.30
17.3
0-17
.45
17.4
5-18
.00
18.0
0-18
.15
18.1
5-18
.30
Waktu
Jum
lah
Kend
araa
n
Kendaraan Ringan(LV)Sepeda Motor(MC)
Gambar 4.3 Grafik penentuan jam puncak sore
Berdasarkan tabel dan grafik diatas maka jam puncak terjadi pada pukul 06.45-07.00
pada pagi hari, 13.15-13.30 pada siang hari dan 16.45-17.00 pada sore hari.
Volume kendaraan selama penelitian dilakukan :
Jumlah kendaraan selama 2 jam ditampilkan dalam table 4.2 :
Tabel 4.2 Jumlah kendaraan dan rasio kendaraan pada saat jam puncak
Jam puncak pagi Jam puncak siang Jam puncak sore Titik
Pengamatan MC LV HV MC LV HV MC LV HV
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
Lokasi 1 8295 1327 27 4927 1488 32 5642 1220 28
Rasio 307.22 49.15 1 153.97 46.5 1 201.5 43.57 1
Lokasi 2 5335 767 20 4244 902 32 3258 852 23
Rasio 355.67 51.13 1 132.62 28.19 1 141.65 37.04 1
Lokasi 3 7987 1373 27 3551 1267 33 2051 932 27
Rasio 295.81 50.85 1 107.61 38.39 1 75.96 34.52 1
Berdasarkan tabel diatas maka jumlah kendaraan dan rasio kendaraan pada saat jam
puncak pagi, siang dan sore terjadi di lokasi 1 yaitu jalan dr. Moewardi.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
50
Keterangan :
(Kolom 1) : Titik Pengamatan
Lokasi 1 (Jl. dr. Moewardi)
Lokasi 2 (Jl. MT. Haryono)
Lokasi 3 (Jl. Adi Sucipto)
(Kolom 2) : Rasio motorcycle terhadap heavy vehicle jam puncak pagi
Tabel 4.2 kolom (2) (Rasio) = (4) kolom 4.2 Tabel(2) kolom 4.2 Tabel
= 8295/27 = 307.22
(Kolom 3) : Rasio light vehicle terhadap heavy vehicle jam puncak pagi
Tabel 4.2 kolom (3) (Rasio) = (4) kolom 4.2 Tabel(3) kolom 4.2 Tabel
= 1327/27 = 49.15
(Kolom 4) : Rasio heavy vehicle terhadap heavy vehicle jam puncak pagi
Tabel 4.2 kolom (4) (Rasio) = (4) kolom 4.2 Tabel(4) kolom 4.2 Tabel
= 27/27 = 1
(Kolom 5) : Rasio motorcycle terhadap heavy vehicle jam puncak siang
Tabel 4.2 kolom (5) (Rasio) = (7) kolom 4.2 Tabel(5) kolom 4.2 Tabel
= 4927/32 = 153.97
(Kolom 6) : Rasio light vehicle terhadap heavy vehicle jam puncak siang
Tabel 4.2 kolom (6) (Rasio) = (7) kolom 4.2 Tabel(6) kolom 4.2 Tabel
= 1488/32 = 46.5
(Kolom 7) : Rasio heavy vehicle terhadap heavy vehicle jam puncak siang
Tabel 4.2 kolom (7) (Rasio) = (7) kolom 4.2 Tabel(7) kolom 4.2 Tabel
= 32/32 = 1
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
51
(Kolom 8) : Rasio motorcycle terhadap heavy vehicle jam puncak sore
Tabel 4.2 kolom (8) (Rasio) = (10) kolom 4.2 Tabel(8) kolom 4.2 Tabel
= 5642/28 = 201.5
(Kolom 9) : Rasio Light vehicle terhadap heavy vehicle jam puncak sore
Tabel 4.2 kolom (9) (Rasio) = (10) kolom 4.2 Tabel(9) kolom 4.2 Tabel
= 1220/28 = 43.57
(Kolom 10) : Rasio heavy vehicle terhadap heavy vehicle jam puncak sore
Tabel 4.2 kolom (10) (Rasio) = (10) kolom 4.2 Tabel(10) kolom 4.2 Tabel
= 28/28 = 1
Tabel 4.3 Rasio Motorcycle (MC) terhadap light vehicle (LV)
Jam Puncak Pagi Jam Puncak Siang Jam Puncak Sore
Titik Pengamatan
MC LV MC LV MC LV
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
Lokasi 1 6 1 3 1 5 1
Lokasi 2 7 1 5 1 4 1
Loaksi 3 6 1 3 1 2 1
Keterangan :
(Kolom 1) : Titik Pengamatan
Lokasi 1 (Jl. dr. Moewardi)
Lokasi 2 (Jl. MT. Haryono)
Lokasi 3 (Jl. Adi Sucipto)
(Kolom 2) : Rasio Motorcycle terhadap Light vehicle jam puncak pagi
Tabel 4.3 kolom (2) = (4) kolom 4.2 Tabel(3) kolom 4.2 Tabel
= 8295/1327 = 6,25 = 6
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
52
(Kolom 3) : Rasio Light vehicle terhadap Light vehicle jam puncak pagi
Tabel 4.3 kolom (3) = (4) kolom 4.2 Tabel(4) kolom 4.2 Tabel
= 1327/1327 = 1
(Kolom 4) : Rasio Motorcycle terhadap Light vehicle jam puncak siang
Tabel 4.3 kolom (4) = (7) kolom 4.2 Tabel(6) kolom 4.2 Tabel
= 4927/1488 = 3,311 = 3
(Kolom 5) : Rasio Light vehicle terhadap Light vehicle jam puncak siang
Tabel 4.3 kolom (5) = (7) kolom 4.2 Tabel(7) kolom 4.2 Tabel
= 1488/1488 = 1
(Kolom 6) : Rasio Motorcycle terhadap Light vehicle jam puncak sore
Tabel 4.3 kolom (6) = (10) kolom 4.2 Tabel(9) kolom 4.2 Tabel
= 5642/1220 = 4,624 = 5
(Kolom 7) : Rasio Light vehicle terhadap Light vehicle jam puncak sore
Tabel 4.3 kolom (7) = (10) kolom 4.2 Tabel(10) kolom 4.2 Tabel
= 1220/1220 = 1
4.2 Pengolahan Data Dasar
Volume Lalu lintas yang diamati dalam penelitian ini terdiri dari 3 jenis kendaraan,
yaitu motorcycle (MC), light vehicle (LV) dan heavy vehicle (HV). Pengamatan
dilakukan untuk mengambil data yang dibutuhkan untuk proses pengolahan dengan
metode regresi linier dan time headway. Pengamatan dilakukan selama 2 jam pada
masing-masing jam puncak pagi, siang dan sore. Data pada Lokasi 1 yaitu Jl. dr.
Moewardi saat jam puncak pagi disajikan pada tabel 4.4, untuk lokasi 2 (Jl. MT.
Haryono) dan lokasi 3 (Jl. Adi Sucipto) dapat dilihat di lampiran A.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
53
Tabel 4.4 Volume lalu lintas lokasi 1 (jam puncak pagi)
No
Motorcycle (MC)
heavy vehicle (HV)
Light vehicle (LV)
Waktu
x1 x2 y (menit) 1 2 3 4 5 6 7 8
342 839 1264 1470 1259 969 1066 1086
1 2 2 3 5 4 5 5
120 154 200 210 198 175 155 115
15 15 15 15 15 15 15 15
Jumlah 8295 27 1327 120
4.3 Perhitungan Nilai emp Kendaraan
4.3.1 Metode Regresi Linier
a. Menghitung Koefisien Regresi
Volume lalu lintas digunakan untuk menghitung nilai emp kendaraan. Volume lalu
lintas yang dihitung adalah jumlah dari arus lalu lintas yang masuk ke simpang. Data
pada Lokasi 1 yaitu Jl. dr. Moewardi saat jam puncak pagi disajikan pada tabel 4.4
untuk lokasi 2 (Jl. MT. Haryono) dan lokasi 3 (Jl. Adi Sucipto) dapat dilihat di
lampiran A.
Satuan arus lalu lintas yang digunakan untuk menghitung nilai emp pada metode
regresi linier adalah kendaraan/15 menit. Nilai emp dihitung sesuai dengan
persamaan 2.17 dan 2.18.
Data pada tabel 4.4 selanjutnya diolah sesuai dengan rumus 2.17 dan 2.18, sehingga
akan diperoleh persamaan normal untuk mencari koefisien regresi yang mendapatkan
nilai emp kendaraan yang dicari. Perhitungan untuk mendapatkan persamaan normal
yang disajikan pada Tabel 4.5
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
54
TABEL 4.5 DI LAMPIRAN
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
55
Dari hasil perhitungan table 4.5 diperoleh nilai :
∑x1 = 8295
∑x2 = 27
∑x12 = 9419275
∑x22 = 109
∑y = 1327
∑x1.x2 = 29889
∑x1.y = 1440723
∑x2.y = 4498
Harga – harga diatas kemudian dimasukkan ke dalam persamaan normal sehingga
terbentuk persamaan – persamaan berikut :
Persamaan antara MC dan LV, untuk nilai b0 dan b1 :
8b0 + 8295 = 1327………………………………………………………………...(4.1)
8295b0 + 9419275b1 = 1440723 ………………………………………………….(4.2)
Persamaan antara HVdan LV, untuk nilai b0 dan b2 :
8b0 + 27= 1327 ……………………………………………………………...……(4.3)
27b0 + 109b2 = 4498……………………………………………………………...(4.4)
Untuk mendapatkan nilai b0, b1, dan b2 dapat menggunakan persamaan 2.19 dan 2.20.
Dengan memasukkan nilai hasil perhitungan table 4.5 kedalam rumus 2.19 dan 2.20,
maka akan diperoleh harga-harga :
Dari persamaan 4.1 dan 4.2 :
b0 = 83.789
b1 = 0.0792
Dari persamaan 4.3 dan 4.4 :
b0 = 162.217
b2 = 1.0839
Kemudian dimasukkan ke dalam persamaan 2.14 dan 2.15 :
Y = 83.789 + 0.0792X1
Y = 162.217+ 1.0839X2
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
56
Sehingga diperoleh :
emp motorcycle (MC) = 0.08
emp heavy vehicle (HV) = 1.08
Sebaran jumlah kendaraan antara kedua variabel tersebut :
Gambar 4.4 Diagram pencar antara Motorcycle (MC) dan Light Vehicle (LV)
Gambar 4.5 Diagram pencar antara Heavy Vehicle (HV) dan Light Vehicle (LV)
Hasil perhitungan nilai emp seluruh jalan pendekat jam puncak pagi, siang dan sore,
disajikan pada tabel 4.6 dan untuk cara perhitungannya dapat dilihat di Lampiran A :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
57
Tabel 4.6 Rekapitulasi nilai emp menggunakan analisis Regresi Linier
Ekuivalensi Mobil Penumpang
Motorcycle Heavy Vehicle
Metode
Lokasi
Pengamatan
Pagi Siang Sore Pagi Siang Sore
Lokasi 1 0.08 0.02 0.16 1.08 1.64 1.2
Lokasi 2 0.12 0.04 0.24 1.95 2.42 1.09
Regresi
Linier
Lokasi 3 0.06 0.11 0.19 1.79 2.18 0.68
Tabel 4.7 Perhitungan nilai emp motorcycle dari semua pendekat
Jam Sibuk Lokasi
Pengamatan Pagi Siang Sore
Rata-rata
( x )
Rentang
(R)
Simpangan
Baku (s)
No
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
1 Lokasi 1 0.08 0.02 0.16 0.09 0.14 0.057
2 Lokasi 2 0.12 0.04 0.24 0.13 0.2 0.082
3 Lokasi 3 0.06 0.11 0.19 0.12 0.13 0.053
Jumlah 0.34 0.47 0.192
x = 3
0,34 = 0,113
R = 3
0,47 = 0,156
Dari Tabel di Lampiran D dengan n = 3 didapat A2 = 1,023
Kontrol rata-rata x dapat digunakan :
Sentral = x = 0,113
BKA = x + A2 R = 0,113 + (1,023) . (0,156) = 0,272
BKB = x - A2 R = 0,113 - (1,023) . (0,156) = -0,046
s = k
å Si=
30,192
= 0,064
x = 0,113
Dari Tabel di Lampiran D dengan n = 3 didapat A1 = 2,394
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
58
Kontrol rata-rata x dapat digunakan :
Sentral = x = 0,113
BKA = x + A1 s = 0,113 + (2,394) . (0,156) = 0,266
BKB = x - A1 s = 0,113 - (2,394) . (0,156) = -0,04
Gambar 4.6 Diagram kontrol untuk rata-rata x emp motorcycle
Dari gambar diatas maka didapat nilai emp untuk motorcycle sebesar 0,12.
Tabel 4.8 Perhitungan nilai emp heavy vehicle dari semua pendekat
Jam Sibuk Lokasi
Pengamatan Pagi Siang Sore
Rata-rata
( x )
Rentang
(R)
Simpangan
Baku (s)
No
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
1 Lokasi 1 1.08 1.64 1.2 1.31 0.56 0.24
2 Lokasi 2 1.95 2.42 1.09 1.82 1.33 0.55
3 Lokasi 3 1.79 2.18 0.68 1.55 1.5 0.63
Jumlah 4.68 3.39 1.42
x = 3
4,68 = 1,56
BKA = 0.266
Sentral= 0.113
BKB = -0.04
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
59
R = 3
3,39 = 1,13
Dari Tabel di Lampiran dengan n = 3 didapat A2 = 1,023
Kontrol rata-rata x dapat digunakan :
Sentral = x = 1,56
BKA = x + A2 R = 1,56 + (1,023) . (1,13) = 2,716
BKB = x - A2 R = 1,56 - (1,023) . (1,13) = 0,404
s = k
å Si=
31,42 = 0,47
x = 1,56
Dari Tabel di Lampiran dengan n = 3 didapat A1 = 2,394
Kontrol rata-rata x dapat digunakan :
Sentral = x = 1,56
BKA = x + A2 R = 1,56 + (2,394) . (0,47) = 2,68
BKB = x - A2 R = 1,56 - (2,394) . (0,47) = 0,43
Gambar 4.7 Diagram kontrol untuk rata-rata x emp heavyvehicle
Dari gambar diatas maka didapat nilai emp untuk heavyvehicle sebesar 1,55.
BKA = 2.68
Sentral = 1.56
BKB = 0.43
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
60
Keterangan tabel 4.7 dan tabel 4.8 :
(Kolom 1) : Titik Pengamatan
Lokasi 1 (Jl. dr. Moewardi)
Lokasi 2 (Jl. MT. Haryono)
Lokasi 3 (Jl. Adi Sucipto)
(Kolom 2) : Nilai emp jam sibuk pagi dari masing-masing lokasi
(Kolom 3) : Nilai emp jam sibuk siang dari masing-masing lokasi
(Kolom 4) : Nilai emp jam sibuk sore dari masing-masing lokasi
(Kolom 5) : Rata-rata ( x ) emp lokasi 1
Tabel 4.7 kolom (5) = 3
3)(2)((1) kolom 4.7 Tabel ++
= 3
16,002,008,0 ++=1,31
(Kolom 6) : Rentang (R) emp lokasi 1 (nilai terbesar dikurangi nilai terkecil)
Tabel 4.7 kolom (6) = Tabel 4.7 kolom (4) – kolom (3)
= 0,16 – 0,02 = 0,14
(Kolom 7) : Simpangan baku (s)
Tabel 4.7 kolom (7) =
= 3
)09,016,0()09,002,0()09,008,0( 222 -+-+-= 0,057
Dari hasil emp yang didapat dari ketiga lokasi di simpang Manahan dan setelah
dihitung didapatkan nilai emp MC sebesar 0,12 dan nilai emp HV sebesar 1,55.
Dari hasil penelitian yang dilakukan, terlihat pada lokasi 1, 2 dan 3 jumlah arus
motor yang paling besar terjadi pada saat sore hari. Hal ini dapat dilihat pada nilai
emp motor pada sore hari lebih besar dari pada saat pagi dan siang hari. Hal ini
disebabkan karena pada saat sore hari banyak terjadi pergerakan ke pusat kota
Surakarta dari arah jalan MT. Haryono dan Adisucipto. Mengingat lokasi simpang
Manahan dekat dengan stadion Manahan, sehingga mempengaruhi jumlah arus lalu
lintas yang terjadi pada sore hari karena sering terjadi aktifitas pada stadion. Arus
kendaraan berat yang terjadi di simpang Manahan yang paling besar terjadi pada
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
61
siang hari hal ini dikarenakan banyak bus kota, bus pariwisata, truk angkutan, dan
kendaraan proyek.
Nilai emp untuk Heavy Vehicle lebih besar jika dibandingkan dengan Motorcycle.
Hal ini dikarenakan semakin besar kendaraan maka ruang yang diperlukan untuk
bergerak per kendaraan semakin besar. Semakin besar ukuran kendaraan, maka
kecepatan untuk memulai gerakan lebih kecil bila dibandingkan dengan sepeda
motor. Keadaan seperti ini akan mengakibatkan gangguan terhadap arus lalu lintas
secara keseluruhan sehingga nilai emp untuk Heavy Vehicle lebih besar dari pada
emp Motorcycle.
b. Koefisien Korelasi
Nilai koefisien korelasi dihitung dengan menggunakan persamaan 2.21. Contoh
perhitungan koefisien korelasi antara light vehicle (LV) dengan motorcycle (MC)
dengan menggunakan data pendekat pada lokasi 2 jam puncak pagi :
r = )767)77347*8((*)5335 -3773225) *((8
767)*(5335 -536966)*(822 -
r = 0.89
Selanjutnya contoh untuk perhitungan koefisien korelasi antara light vehicle (LV)
dengan heavy vehicle (HV) dengan menggunakan data pendekat pada lokasi 2 jam
puncak pagi :
r = )767)77347*8((*)20 -60) *((8
767)*(20 -1937)*(822 -
r = 0.09
Nilai r terletak diantara -1 ≤ r ≤ + 1, ini berarti terdapat pengaruh negative antara
variable bebas yaitu jika variable x1 yang besar berpasangan dengan y yang kecil,
ataupun sebaliknya.
Perhitungan nilai koefisien korelasi dari pendekat lain dicantumkan dalam tabel 4.9,
tabel 4.10 dan tabel 4.11 :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
62
Tabel 4.9 Nilai koefisien korelasi pada jam puncak pagi
Koefisien Korelasi Lokasi Pengamatan
MC HV
Lokasi 1 0.75 0.05
Lokasi 2 0.89 0.09
Lokasi 3 0.53 0.09
Tabel 4.10 Nilai koefisien korelasi pada jam puncak siang
Koefisien Korelasi Lokasi Pengamatan
MC HV
Lokasi 1 0.07 0.2
Lokasi 2 0.22 -0.47
Lokasi 3 0.61 -0.34
Tabel 4.11 Nilai koefisien korelasi pada jam puncak sore
Koefisien Korelasi Lokasi Pengamatan
MC HV
Lokasi 1 0.73 0.04
Lokasi 2 0.89 0.04
Lokasi 3 0.39 0.04
Analisis regresi linier memiliki dua variabel dependen dan variabel independen.
Untuk mengetahui hubungan antar variabel dependen dan variabel independen maka
dihitung nilai korelasi dari persamaan tersebut.
c. Uji Koefisien Korelasi
Untuk melihat keberartian koefisien korelasi dilakukan dengan uji t(t student) dengan
persamaan 2.22. Contoh perhitungan dengan menggunakan data pada lokasi 2 jam
puncak pagi :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
63
t hitungan = 0.89 * 20.89 - 1
2 - 8
= 4.78
Nilai thitungan dibandingkan dengan nilai ttabel (1 - α / 2)(dk) dari tabel t student.
Diperoleh nilai :
t(0.025)(6) = ±2.45
Nilai uji t hitungan dibandingkan dengan nilai ttabel (1 - α / 2)(dk), maka dapat
disimpulkan terdapat hubungan antara light vehicle (LV) dengan motorcycle (MC) di
Lokasi 2 pada jam puncak pagi.
Hasil uji keberartian koefisien korelasi dan nilai tabel untuk semua jalan pendekat
disajikan dalam Tabel 4.12, 4.13 dan 4.14 :
Tabel 4.12 Nilai uji keberartian koefisien korelasi pada jam puncak pagi
t hitungan t tabel Jalan Pendekat
MC HV ttabel (1 - α / 2)(dk) ttabel (1 - α / 2)(dk)
Lokasi 1 2.78 0.12 2.45 -2.45
Lokasi 2 4.78 0.24 2.45 -2.45
Lokasi 3 1.53 0.22 2.45 -2.45
Tabel 4.13 Nilai uji keberartian koefisien korelasi pada jam puncak siang
t hitungan t tabel Jalan Pendekat
MC HV ttabel (1 - α / 2)(dk) ttabel (1 - α / 2)(dk)
Lokasi 1 0.17 0.5 2.45 -2.45
Lokasi 2 0.56 -1.29 2.45 -2.45
Lokasi 3 1.89 -0.89 2.45 -2.45
Tabel 4.14 Nilai uji keberartian koefisien korelasi pada jam puncak sore
t hitungan t tabel Jalan Pendekat
MC HV ttabel (1 - α / 2)(dk) ttabel (1 - α / 2)(dk)
Lokasi 1 2.63 0.1 2.45 -2.45
Lokasi 2 4.91 0.11 2.45 -2.45
Lokasi 3 1.06 0.09 2.45 -2.45
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
64
Untuk hasil perhitungan nilai uji keberartian koefisian korelasi kendaraan berat lebih
kecil jika dibandingkan nilai tabel, hal tersebut disebabkan karena jumlah kendaraan
berat yang lebih sedikit, sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat pengaruh antara
heavy vehicle HV dengan light vehicle (LV).
Untuk pengujian keberartian nilai koefisien korelasi tersebut dibuktikan dengan uji t.
Nilai t hitungan untuk sepeda motor lebih besar dari pada t tabel. Sehingga
disimpulkan bahwa hubungan antara kedua variabel tersebut (light vehicle dan
motorcycle) berarti. Sedangkan untuk Heavy Vehicle nilai t hitungan lebih kecil dari
pada t tabel sehingga memiliki arti bahwa tidak terdapat hubungan yang berarti
antara kedua variabel tersebut (Heavy Vehicle dan Light Vehicle).
d. Uji Regresi Linier
Persamaan regresi linier yang terbentuk diuji dengan uji F untuk memastikan apakah
persamaannya bias diterima atau tidak. Rumus yang digunakan sesuai dengan
persamaan 2.23 dan 2.24. Contoh perhitungan menggunakan data di lokasi 2 pada
jam puncak pagi :
F = ( )
( ( ) ( ))
877347
8767*5335
536966*11825.077347
8
767 * 5335-5369660.11825
28
2
----
= 22.61
Nilai F diatas dibandingkan dengan nilai F (1-α)(1,n-2) dari tabel distribusi F.
Diperoleh nilai :
F(95%)(1,6) = 5.99
Nilai F hitungan dibandingkan dengan nilai F tabel. Jika nilai F hitungan > nilai F
tabel, maka dapat disimpulkan persamaan regresi tersebut dapat diterima.
Perhitungan nilai F Untuk jalan lokasi lain dapat dilihat pada lampiran A.
Hasil perhitungan nilai F dan nilai F tabel untuk semua jalan pendekat dapat dilihat
dalam tabel 4.15, 4.16 dan 4.17 :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
65
Tabel 4.15 Nilai Uji F pada jam puncak pagi
Fperhitungan Ftabel Jalan Pendekat
MC HV F (1-α)(1,n-2) -F (1-α)(1,n-2)
Lokasi 1 7.59 0.01 5.99 -5.99
Lokasi 2 22.61 0.08 5.99 -5.99
Lokasi 3 2.35 0.05 5.99 -5.99
Tabel 4.16 Nilai Uji F pada jam puncak siang
Fperhitungan Ftabel Jalan Pendekat
MC HV F (1-α)(1,n-2) -F (1-α)(1,n-2)
Lokasi 1 0.03 0.17 5.99 -5.99
Lokasi 2 0.31 1.68 5.99 -5.99
Lokasi 3 3.58 0.81 5.99 -5.99
Tabel 4.17 Nilai Uji F pada jam puncak sore
Fperhitungan Ftabel Jalan Pendekat
MC HV F (1-α)(1,n-2) -F (1-α)(1,n-2)
Lokasi 1 6.92 0.01 5.99 -5.99
Lokasi 2 24.25 0.02 5.99 -5.99
Lokasi 3 1.12 0.009 5.99 -5.99
Persamaan regresi linier yang mempunyai nilai Fhitung lebih besar dari nilai Ftabel maka
persamaan regresi linier tersebut memenuhi syarat, namun persamaan regresi linier
yang mempunyai nilai F hitung lebih kecil dari F tabel maka persamaan regresi linier
tersebut tidak memenuhi syarat.
4.3.2 Metode Time Headway
a. Data Survei Simpang
Data yang digunakan untuk perhitungan rasio headway adalah hasil pengamatan
yang didapatkan dari rekaman kamera video kemudian di putar ulang untuk
menghitung data time headway. Data time headway diperoleh dari selisih waktu
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
66
antara dua kendaraan yang berurutan yang melewati lakban pembatas dilokasi yang
sudah ditentukan dan diamati pada arus lalu lintas jam puncak. Iringan kendaraan
yang dicatat adalah MC-LV, LV-MC, LV-LV, MC-MC, HV-HV, HV-LV, LV-HV.
b. Perhitungan Senjang Rata-rata
Berdasarkan persamaan-persamaan tinjauan statistik pada bab 2, maka dapat dihitung
senjang rata-rata time headway seluruh pasangan kendaraan. Persamaaan yang
digunakan adalah persamaan yang digunakan adalah persamaan 2.7, 2.8, 2.9, 2.10,
dan 2.11.
Time headway seluruh pasangan iring-iringan kendaraan pada ruas Jalan dr.
Moewardi jam puncak pagi dapat dilihat pada lampiran B.
Perhitungan senjang rata-rata time headway seluruh pasangan iringan kendaraan di
ruas Jalan dr. Moewardi jam puncak pagi disajikan dalam Tabel 4.14 Perhitungan
untuk jalan pendekat lain dapat dilihat pada lampiran B.
Tabel 4.18 Perhitungan rata-rata senjang time headway
(1)
N
(2)
x
(3)
S
(4)
E
(5)
e
(6)
1m
(7)
2m
(8)
LV-LV 180 2.96 1.03 0.077 0.15 3.11 2.81
MC-MC 404 1.57 0.56 0.028 0.05 1.62 1.51
LV-MC 292 2.02 0.74 0.043 0.08 2.1 1.93
MC-LV 287 2.03 0.74 0.044 0.09 2.12 1.95
Keterangan :
(Kolom 1) Jenis pasangan kendaraan
LV-LV = Light vehicle diikuti Light vehicle
MC-MC = Motorcycle diikuti Motorcycle
LV-MC = Light vehicle diikuti Motorcycle
MC-LV = Motorcycle diikuti Light vehicle
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
67
(Kolom 2) Jumlah sampel time headway (n)
LV-LV = 180
MC-MC = 404
LV-MC = 292
MC-LV = 287
(Kolom 3) Rata-rata time headway tiap pasangan kendaraan ( )x
n
xx å=
x = 96.2180
1.533=
(Kolom 4) Deviasi Standar (S)
( ) ( )å=
--
=n
i
xxn
s1
2
111
( ) ( )å=
--
=180
1
21 96.2
11801
i
xS
= 1.03
(Kolom 5) Standar Error
2/1nsE =
2
1180
0342375.1=E
= 0.077
(Kolom 6) Batas toleransi kesalahan
Dengan tingkat konfidensi 95% maka K=1.96
Sehingga :
e=K*E
=1.96*0.07709
=0.151
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
68
(Kolom 7) Batas keyakinan atas dan bawah nilai rata-rata time headway
( 1m = batas atas rata-rata time headway; 2m = batas bawah rata-
rata time headway)
ex ±=2,1m
151.096.22,1 ±=m
1m = 3.11
2m = 2.81
Jadi senjang rata-rata time headway seluruh pasangan Light vehicle (LV) diikuti
Light vehicle (LV) terletak dalam interval 2.81 - 3.11.
c. Perhitungan Nilai EMP Motorcycle
Berdasarkan senjang rata-rata time headway maka nilai time headway koreksi (time
headway yang berada dalam interval) disajikan dalam Tabel 4.19 :
Tabel 4.19 Nilai Time Headway terkoreksi
LV-LV MC-MC LV-MC MC-LV No 1 2 3 4
1 2.9 1.5 2.1 2.1 2 2.9 1.5 2.1 2.1 3 2.9 1.5 2.1 2.1 4 2.9 1.5 2.1 2.1 5 2.9 1.5 2.1 2.1 6 2.9 1.5 2.1 2.1 7 2.9 1.5 2.1 2.1 8 2.9 1.5 2.1 2.1 9 2.9 1.5 2.1 2.1 10 3 1.5 2.1 2.1 11 3 1.5 2.1 2.1 12 3.1 1.5 2.1 2.1 13 3.1 1.5 2.1 2.1 14 3.1 1.5 2.1 2.1 15 3.1 1.5 2.1 2.1 16 3.1 1.5 2.1 2.1 17 3.1 1.5 2.1 2.1 18 3.1 1.5 2.2 2.1 19 3.1 1.5 2.2 2.1 20 3.1 1.5 2.2 2.1
Bersambung….
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
69
Lanjutan Tabel 4.19…
No 1 2 3 4
21 3.1 1.5 2.2 2.1 22 1.5 2.2 2.1 23 1.5 2.2 2.1 24 1.5 2.2 2.1 25 1.5 2.2 2.1 26 1.5 2.2 2.1 27 1.5 2.2 2.1 28 1.5 2.2 2.1 29 1.5 2.2 2.2 30 1.5 2.2 2.2 31 1.5 2.2 2.2 32 1.5 2.2 2.2 33 1.5 2.2 2.2 34 1.5 2.2 2.2 35 1.6 2.2 36 1.6 2.2 37 1.6 2.2 38 1.6 2.2 39 1.6 2.2 40 1.6 2.2 41 1.6 2.2 42 1.6 2.2 43 1.6 2.2 44 1.6 45 1.6 46 1.6 47 1.6 48 1.6 49 1.6 50 1.6 51 1.6 52 1.6 53 1.6 54 1.6 55 1.6 56 1.6 57 1.6 58 1.6 59 1.6 60 1.6 61 1.6 62 1.6 63 1.6
Jumlah 63.1 97.4 73.1 91.8
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
70
Contoh perhitungan nilai emp motorcycle di Jalan dr. Moewardi pada jam puncak
pagi disajikan dalam Tabel 4.18. Perhitungan untuk pendekat lain dapat dilihat pada
lampiran B.
Tabel 4.20 Perhitungan nilai emp Jl. dr. Moewardi jam puncak pagi
n x rata-rata k t koreksi Jumlah emp MC (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
LV-LV 21 3.004
2.89
MC-MC
63 1.55 1.51
4.4
LV-MC
34 2.15 2.22
MC-LV
43 2.13
2.28
2.19
4.4
0.52
Keterangan :
(Kolom 1) Jenis pasangan kendaraan
LV-LV = Light vehicle diikuti Light vehicle
MC-MC = Motorcycle diikuti Motorcycle
LV-MC = Light vehicle diikuti Motorcycle
MC-LV = Motorcycle diikuti Light vehicle
(Kolom 2) Jumlah sampel time headway terkoreksi
LV-LV = 21
MC-MC = 63
LV-MC = 34
MC-LV = 43
(Kolom 3) Rata-rata time headway tiap pasangan kendaraan ( )x
n
xx å=
21
1.63=-LVLVx = 3,004
63
4.97=-MCMCx = 1,55
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
71
34
1.73=-MCLVx = 2,15
43
8.91=-LVMCx = 2,13
(Kolom 4) Koefisien Koreksi (k)
Untuk memenuhi kkkk tdtctbta +=+ , maka terlebih dahulu
mencari koefisien k
[ ]ncnbnandnbnandncnandncnb
tdtctbtandncnbnak
************
+++--+
=
[ ]34*63*2143*63*2143*34*2143*34*63
135.215.255.1005.3*43*34*63*21+++--+
=k
k = 2.28
(Kolom 5) Rata-rata time headway terkoreksi
naktatak -=
= 3.004 – [2.28/21]
= 2.89
nbktbtbk -=
= 1.55 – [2.28/63]
= 1.51
ncktctck +=
= 2.15 + [2.28/34]
= 2.22
ndktdtdk +=
= 2.135+ [2.28/43]
= 2.19
Dengan :
kta = Nilai rata-rata time headway LV-LV terkoreksi
ktb = Nilai rata-rata time headway MC-MC terkoreksi
ktc = Nilai rata-rata time headway LV-MC terkoreksi
ktd = Nilai rata-rata time headway MC-LV terkoreksi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
72
(Kolom 6) Persamaan terkoreksi
Dengan menggunakan nilai rata-rata yang telah dikoreksi, maka
persamaannya menjadi :
kkkk tdtctbta +=+
2.89+1.51 = 2.22+2.19
4.4 = 4.4
(Kolom 7) Nilai emp motorcycle
Nilai emp motorcycle = k
k
ta
tb
= 89.251.1
= 0.52
Dari hasil perhitungan nilai emp motorcycle tersebut, maka nilai emp untuk masing-
masing jalan pendekat di kedua simpang tersebut disajikan dalam Tabel 4.19 :
Tabel 4.21 Nilai emp motorcycle dan heavy vehicle dengan rasio headway pada tiap
jalan pendekat atau pada masing-masing jam puncak
Ekuivalensi Mobil Penumpang
Motorcycle Heavy Vehicle
Metode
Lokasi
Pengamatan
Pagi Siang Sore Pagi Siang Sore
Lokasi 1 0.52 0.57 0.58 2 1.67 1.57
Lokasi 2 0.54 0.59 0.58 1.67 1.81 2.07
Rasio
Headway
Lokasi 3 0.65 0.56 0.56 1.84 2.02 1.87
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
73
Tabel 4.22 Perhitungan nilai emp motorcycle dari semua pendekat
Jam Sibuk Lokasi
Pengamatan Pagi Siang Sore
Rata-rata
( x )
Rentang
(R)
Simpangan
Baku (s)
No
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
1 Lokasi 1 0.52 0.57 0.58 0.56 0.06 0.026
2 Lokasi 2 0.54 0.59 0.58 0.57 0.05 0.022
3 Lokasi 3 0.65 0.56 0.56 0.59 0.09 0.042
Jumlah 1.72 0.2 0.09
x = 3
1,72 = 0,57
R = 3
0,2 = 0,07
Dari Tabel di Lampiran D dengan n = 3 didapat A2 = 1,023
Kontrol rata-rata x dapat digunakan :
Sentral = x = 0,57
BKA = x + A2 R = 0,57 + (1,023) . (0,07) = 0,64
BKB = x - A2 R = 0,57 - (1,023) . (0,07) = 0,49
s = k
å Si=
30,09
= 0,03
x = 0,57
Dari Tabel di Lampiran D dengan n = 3 didapat A1 = 2,394
Kontrol rata-rata x dapat digunakan :
Sentral = x = 0,57
BKA = x + A1 R = 0,57 + (2,394) . (0,07) = 0,64
BKB = x - A1 R = 0,57 - (2,394) . (0,07) = 0,49
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
74
Gambar 4.8 Diagram kontrol untuk rata-rata x emp motorcycle
Dari gambar diatas maka didapat nilai emp untuk motorcycle sebesar 0,57.
Tabel 4.23 Perhitungan nilai emp heavy vehicle dari semua pendekat
Jam Sibuk Lokasi
Pengamatan Pagi Siang Sore
Rata-rata
( x )
Rentang
(R)
Simpangan
Baku (s)
No
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
1 Lokasi 1 2 1.67 1.57 1.75 0.43 0.18
2 Lokasi 2 1.67 1.81 2.07 1.85 0.4 0.17
3 Lokasi 3 1.84 2.02 1.87 1.91 0.18 0.08
Jumlah 5.51 1.01 0.43
x = 3
5,51 = 1,84
R = 3
1,01 = 0,34
Dari Tabel di Lampiran dengan n = 3 didapat A2 = 1,023
Kontrol rata-rata x dapat digunakan :
Sentral = x = 1,84
BKA = x + A2 R = 1,84 + (1,023) . (0,34) = 2,19
BKA = 0.64
Sentral = 0.57
BKB= 0.49
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
75
BKB = x - A2 R = 1,84 - (1,023) . (0,34) = 1,49
s = k
å Si=
30,43
= 0,14
x = 1,84
Dari Tabel di Lampiran dengan n = 3 didapat A1 = 2,394
Kontrol rata-rata x dapat digunakan :
Sentral = x = 1,84
BKA = x + A1 R = 1,84+ (2,394) . (0,14) = 2,17
BKB = x - A1 R = 1,84 - (2,394) . (0,14) = 1,51
Gambar 4.9 Diagram kontrol untuk rata-rata x emp heavyvehicle
Dari gambar diatas maka didapat nilai emp untuk heavyvehicle sebesar 1,85.
Keterangan :
(Kolom 1) : Titik Pengamatan
Lokasi 1 (Jl. dr. Moewardi)
Lokasi 2 (Jl. MT. Haryono)
Lokasi 3 (Jl. Adi Sucipto)
(Kolom 2) : Nilai emp jam sibuk pagi dari masing-masing lokasi
(Kolom 3) : Nilai emp jam sibuk siang dari masing-masing lokasi
BKA = 2.17
Sentral = 1.84
BKB = 1.51
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
76
(Kolom 4) : Nilai emp jam sibuk sore dari masing-masing lokasi
(Kolom 5) : Rata-rata ( x ) emp lokasi 1
Tabel 4.22 kolom (5) = 3
3)(2)((1) kolom 4.22 Tabel ++
= 3
58,057,052,0 ++=0,56
(Kolom 6) : Rentang (R) emp lokasi 1 (nilai terbesar dikurangi nilai terkecil)
Tabel 4.22 kolom (6) = Tabel 4.22 kolom (4) – kolom (3)
= 0,58 – 0,52 = 0,06
(Kolom 7) : Simpangan baku (s)
Tabel 4.22 kolom (7) =
= 3
)56,058,0()56,057,0()56,052,0( 222 -+-+-= 0,026
Dari ketiga lokasi di simpang Manahan dengan menggunakan rasio headway
diperoleh nilai emp MC sebesar 0.57 dan nilai emp HV sebesar 1,85.
Rekapitulasi nilai emp hasil perhitungan menggunakan analisis regresi linier dan
metode rasio headway dapat dilihat pada tabel 4.24 :
Ekuivalensi Mobil Penumpang Metode
Motorcycle Heavy vehicle
Regresi Linier 0,12 1,55
Rasio Headway 0,57 1,85
MKJI 1997 0,5 1,3
Penentuan emp pada penelitian ini menggunakan metode rasio headway dan analisis
regresi linier. Berdasarkan hasil analisis nilai emp dengan metode analisis regresi
linier adalah 0.12 untuk motorcycle dan 1.55 untuk heavy vehicle. Sedangkan dengan
metode rasio headway nilai emp motorcycle sebesar 0.57 dan untuk heavy vehicle
sebesar 1.85.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
77
4.4 Perhitungan Kinerja Simpang Tak Bersinyal
4.4.1 Data Survei Simpang
Data yang digunakan untuk perhitungan kinerja simpang tak bersinyal adalah hasil
pengamatan yang berupa data geometri dan data arus lalu lintas yang selanjutnya
dapat dilihat di gambar 4.6 dan tabel 4.21 :
Jl. Adi Sucipto
UD
A C
Jl. dr. MoewardiJl. MT. Haryono
5,5 m
5,6 m
8,3 m
8,4 m 8,3 m
8,3 m
9,5 m
10,2 m
9,7 m
9,5 m
D=10,7 m
3,8 m
3,6 m
Pertokoan
Rel Kereta Api
Showroom mobil Pertokoan Rumah
3,7 m
3,7 m
61 m
Gambar 4.6 Denah situasi dan geometri simpang Manahan Surakarta
4.4.2 Perhitungan Arus Lalu Lintas Simpang
Perhitungan arus lalu lintas simpang menggunakan data volume lalu lintas yang
kemudian di konversikan ke satuan mobil penumpang (smp), untuk perhitungan arus
jalan utama, arus jalan minor, arus total dan rasio kendaraan tak bermotor. Contoh
perhitungan arus lalu lintas dan analisa kinerja simpang untuk jam puncak pagi
(06.00-08.00) dengan menggunakan emp hasil MKJI 1997 dapat dilihat pada tabel
4.25. Perhitungan untuk jam sibuk pagi siang dan sore dengan menggunkan emp dari
Regresi linier dan time headway dapat dilihat pada Lampiran E.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
78
DI LAMPIRAN E
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
79
Jl. Adi Sucipto
U
D
A
C
Jl. dr. Moewardi
Jl. MT. Haryono
Pertokoan
Rel Kereta Api
Showroom mobil Pertokoan Rumah
1519
1244
942
857259
5582319
Gambar 4.7 Arah Pergerakan Lalu lintas dan volume lalu lintas (smp/jam)
4.4.3 Perhitungan Kapasitas Simpang
Perhitungan Kapasitas Simpang dapat dilihat pada tabel 4.26, adapun cara
pengisiannya adalah sebagai berikut :
Kolom (1) : Jumlah lengan simpang = 3
Kolom (2) : Lebar masuk pendekat A/jalan dr. Moewardi (WA)
Cara perhitungan = WA = 2
katALebarpende =
22,19
= 9,6
Kolom (3) : Lebar masuk pendekat C/jalan MT. Haryono (WC)
Cara perhitungan = WC = 2
katCLebarpende =
21,11
= 5,55
Kolom (4) : Lebar masuk rata-rata pendekat A dan C (WAC), didapat dari tabel
4.26 dengan menjumlahkan kolom (2) dan kolom (3) kemudian
dibagi 2.
Cara perhitungan = WAC = 2
CA WW + =
255,56,9 +
= 7,57
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
80
Kolom (5) : WB = 0, Karena simpang 3
Kolom (6) : Lebar masuk pendekat D/jalan Adisucipto (WD)
Cara perhitungan = WD = 2
katDLebarpende =
27,19
= 9,85
Kolom (7) : Lebar masuk rata-rata pendekat B dan D (WBD) = (WD) = 9,85
karena jumlah lengan simpang ada 3.
Kolom (8) : Lebar masuk rata-rata pendekat A ,B, C dan D (WI), didapat dari
tabel 4.26 dengan menjumlahkan kolom (4) dan kolom (7) kemudian
dibagi 2.
Cara perhitungan = WI = 3
DCA WWW ++ =
385,955,56,9 ++
= 8,33
Kolom (9) : Jumlah lajur jalan minor, didapat dari tabel 2.8, dimana lebar rata-rata
pendekat minor = 7,57 m > 5,5 m maka jumlah lajurnya 4.
Kolom (10) : Jumlah lajur jalan utama, didapat dari tabel 2.8, dimana lebar rata-rata
pendekat utama = 9,85 m > 5,5 m maka jumlah lajurnya 4.
Kolom (11) : Tipe simpang, didapat dari tabel 2.9. Pada simpang Manahan jumlah
lengan simpang adalah 3, maka untuk simpang Manahan mempunyai
tipe IT-324.
Kolom (12) : Kapasitas dasar (CO), didapat dari tabel 2.10 yaitu sebesar 3200
smp/jam.
Kolom (13) : Faktor penyesuain lebar pendekat (FW), dihitung dengan
menggunakan rumus (2.34).
Kolom (14) : Faktor penyesuain median jalan (FM), didapat dari tabel 2.11
Kolom (15) : Faktor penyesuain ukuran kota (FCS), didapat dari tabel 2.12 dengan
variabel masukan rasio kendaraan tak bermotor UM/MV yang didapat
dari tabel 4.21 baris 24 kolom (12).
Kolom (16) : Faktor penyesuain hambatan samping (FRSU), didapat dari tabel 2.13
Kolom (17) : Faktor penyesuain belok kiri (FLT), dihitung dengan menggunakan
rumus (2.39), dengan variabel masukkan rasio belok kiri PLT yang
didapat dari tabel 4.21 baris 20 kolom (11).
Kolom (18) : Faktor penyesuain belok kanan (FRT), dihitung dengan menggunakan
rumus (2.41).
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
81
Kolom (19) : Faktor penyesuain arus jalan minor (FMI), dihitung dengan
menggunakan rumus pada tabel 2.14 dengan variabel masukkan tipe
simpang IT dari tabel 4.26 kolom (11) dan arus jalan minor PMI dari
tabel 4.25 baris 24 kolom (10).
Kolom (20) : Kapasitas simpang sesungguhnya (C), dihitung dengan rumus (2.27).
Tabel 4.26 Perhitungan Kapasitas simpang
Lebar pendekat dan tipe simpang
Lebar pendekat (m)
Jumlah lajur
Jalan minor Jalan utama
Pilihan
Jumlah
lengan
simpang
(1)
WA
(2)
WC
(3)
WAC
(4)
WB
(5)
WD
(6)
WBD
(7)
Lebar
Pendekat
(8)
Jalan
minor
(9)
Jalan
utama
(10)
Tipe
simpang
(11)
1 3 9.6 5.55 7.57 0 9.85 9.85 8.33 2 1 324
Berlanjut
Lanjutan Tabel 4.26 Perhitungan Kapasitas Simpang
Kapasitas
Pilihan Kapasitas Faktor penyesuain kapasitas (F)
Dasar Lebar Median Ukuran Hambatan Belok Belok Rasio Kapasitas Co pendekat jalan kota samping kiri Kanan minor/ smp/jam rata-rata utama total FW FM FCS FRSU FLT FRT FMI C smp/jam (12) (13) (14) (15) (16) (17) (18) (19) (20)
1 3200 1.158 1.05 0.94 0.95 1.29 0.67 0.82 2470.77 4.4.4 Perhitungan Tingkat Kinerja Simpang
Perhitungan tingkat kinerja simpang dapat dilihat pada tabel 4.23, Cara pengisiannya
adalah sebagai berikut :
Kolom (1) : Arus lalu lintas total (Q), didapat dari tabel 4.25 baris 23 kolom (10)
Kolom (2) : Derajat kejenuhan (DS), dihitung dengan rumus 2.42. Apabila DS>
1,3 maka menggunakan DS=1.3 pada kolom (2) pilihan (2), karena
hasilnya tidak logis.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
82
Kolom (3) : Tundaan lalu lintas simpang (DTI), dihitung dengan menggunakan
rumus 2.43 atau 2.44 tergantung nilai DS.
Kolom (4) : Tundaan lalu lintas jalan utama (DTMA), dihitung dengan
menggunakan rumus 2.45 atau 2.46 tergantung nilai DS.
Kolom (5) : Tundaan lalu lintas jalan minor (DTMI), dihitung dengan
menggunakan rumus 2.47 dengan variabel masukkan adalah arus total
(Q) yang didapat dari tabel 4.25 baris 23 kolom (10), tundaan lalu
lintas simpang (DTI) yang didapat dari tabel 4.27 kolom (3), arus jalan
utama (QMA) yang didapat dari tabel 4.25 baris 19 kolom (10),
tundaan lalu lintas jalan utama (DTMA) yang didapat dari tabel 4.27
kolom (4), dan arus jalan minor (QMI) yang didapat dari tabel 4.25
baris 10 kolom (10).
Kolom (6) : Tundaan geometrik simpang (DG), dihitung dengan menggunakan
rumus 2.48 atau 2.49 dengan variabel masukkan derajat kejenuhan
(DS) yang didapat dari tabel 4.27 kolom (2) dan rasio belok total yang
didapat dari tabel 4.25 baris 23 kolom (11).
Kolom (7) : Tundaan simpang (D), dihitung dengan menggunakan rumus 2.50
Kolom (8) : Peluang antrian (QP%), dihitung dengan menggunakan rumus 2.51
dan 2.52.
Tabel 4.27 Perhitungan Tingkat Kinerja Simpang
Pilihan
Arus lalu-lintas Derajat
Tundaan lalu-
Tundaan lalu-
Tundaan lalu- Tundaan Tundaan Peluang antrian
kejenuhan lintas
simpang lintas lintas geometrik simpang Batas Batas Jl.Utama Jl.Minor simpang atas bawah (Qtot) (DS) (DTI) (DTMA) (DTMI) (DG) (D) (QP %) smp/jam dtk/smp dtk/smp dtk/smp dtk/smp dtk/smp % % (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
1 7699.6 3.12 1.33 1.31 1.34 4 5.33 1617.93 546.19 2 7699.6 1.3 120.78 40.63 168.62 4 124.78 144.38 69.69
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
83
4.4.5 Pembahasan
Pengaturan lalu lintas pada persimpangan tak bersinyal mempunyai kualitas yang
lebih rendah di banding kualitas persimpangan dengan sinyal dan bundaran pada
kondisi jam sibuk dimana arus lalu lintas padat. Terbukti pada persimpangan ini
tidak berfungsi secara optimal, sehingga pada pertemuan jalan ini terganggu. Dari
hasil analisis kapasitas dan tingkat kinerja menunjukkan bahwa kondisi Simpang
Manahan sudah jenuh apalagi di tambah dengan adanya tundaan pada saat ada kereta
melintas. Hal ini dapat dilihat dari nilai derajat kejenuhan (DS) sebesar 3,12 > 0,75.
Hasil tersebut melebihi syarat yang disarankan yaitu sebesar 0,75, karena nilai DS 1
berarti nilai arus lalulintas sama besar dengan nilai kapasitas jalannya maka dari itu
berdasarkan percobaan perhitungan didapat angka DS paling maksimal sebesar 1,3
sehingga menghasilkan nilai tundaan yang sangat jenuh dan apabila angka DS lebih
dari 1,3 maka tundaan yang dihasilkan tidak logis. Banyaknya arus lalu lintas sebesar
7699 smp/jam melebihi kapasitas yang ada yaitu sebesar 2471 smp/jam. Tundaan
sebesar 125 detik/smp dan peluang antrian sebesar 69.69% - 144.38% akan
mempengaruhi kelancaran pergerakan lalu lintas di simpang tersebut. Agar emp
MKJI 1997 masih dapat di terapkan di simpang tersebut maka perlu adanya faktor
penyesuaian dari perbandingan emp MKJI 1997 dengan nilai emp metode Time
Headway sehingga didapatkan faktor penyesuaian untuk motorcycle sebesar 1,14 dan
untuk heavy vehicle sebesar 1,42 sehingga emp tersebut masih bisa digunakan. Hasil
perhitungan kapasitas dan tingkat kinerja simpang dari ketiga nilai emp yang berbeda
menunjukan bahwa hasil perhitungan nilai emp metode time headway memiliki nilai
derajat kejenuhan, tundaan simpang dan peluang antrian yang paling besar daripada
yang lainnya. Hasil perhitungan selanjutnya di sajikan dalam tabel 4.28 dan untuk
perhitungan dengan menggunakan nilai DS maksimal di sajikan dalam tabel 4.29
berikut ini :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
84
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
85
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
86
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis kinerja simpang tak bersinyal Manahan dengan
menggunakan emp dari MKJI 1997, regresi linier dan time headway, maka dapat
diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Berdasarkan hasil perhitungan, nilai emp dengan menggunakan metode rasio
headway untuk motorcycle sebesar 0,57, sedangkan untuk heavy vehicle sebesar
1,85. Dengan menggunakan metode analisis regresi linier untuk motorcycle
0,12,dengan nilai koefisien korelasi diantara 0,07 s/d 0,89 sedangkan untuk
heavy vehicle sebesar 1,55, dengan nilai koefisien korelasi diantara -0,34 s/d
0,09. Dari kedua metode tersebut jelas berbeda bila di bandingkan dengan emp
dari MKJI 1997 yaitu untuk motorcycle sebesar 0,5, heavy vehicle sebesar 1,3
dan untuk light vehicle sebesar 1,0. Maka emp dari MKJI 1997 sudah tidak layak
diterapkan di simpang Manahan.
2. Kondisi simpang Manahan pada saat jam sibuk dalam keadaan jenuh karena
mempunyai nilai derajat kejenuhan 0,81-3,52 lebih dari yang di syaratkan MKJI
1997 yaitu 0,75, dengan di buktikan arus lalu lintas pada persimpangan ternyata
lebih tinggi dari kapasitas persimpangan pada kondsi saat ini yang berkisar
antara 2318 – 8534 smp/jam.
3. Faktor penyesuaian emp dari MKJI 1997 bila dibandingkan dengan emp metode
rasio headway di dapat nilai 1,14 untuk motorcycle dan 1,42 untuk heavy
vehicle.
5.2 Saran
Setelah dilakukan analisis perhitungan kapasitas serta mengamati kondisi Simpang
Manahan, penyusun bisa memberi saran dalam upaya memenuhi kebutuhan simpang
sebagai berikut :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
87
1. Pada persimpangan tersebut perlu dilakukan pengaturan simpang yang lebih baik
yang berupa pemasangan rambu bundaran atau penunjuk arah sehingga
pengendara tidak belok sembarangan dan lebih baiknya simpang tak bersinyal
Manahan tersebut dijadikan bundaran dengan pengkajian ulang terlebih dahulu.
2. Penambahan jumlah surveyor agar mendapatkan hasil yang lebih akurat, 1 orang
mencatat 1 jenis kendaraan yang 1 arah.
3. Perlu pengkajian ulang untuk pemasangan videotron pada persimpang karena
sangat menggangu arus lalu lintas.
4. Perlu diadakan perbaikan jalan yang menuju rel kereta sehingga kendaraan yang
melintasi rel kereta tidak terlalu banyak menurunkan kecepatan atau lebih
memperlancar arus lalu lintas.
5. Dalam menentukan nilai emp pada umumnya menggunakan analisis regresi
linier dan metode rasio headway, sebaiknya penelitian selanjutnya menggunakan
metode lain diantaranya yaitu metode semi empiris, metode Walker’s, metode
simulasi dan koefisien homogenic.