ANALISA DAMPAK LALU LINTAS (Studi kasus ... - jurnalsmartek

ekSIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTROANALISA DAMPAK LALU LINTAS(Studi kasus: Studi Kemacetan di Jalan Ngagel Madya Surabaya)Rahmatang Rahman *AbstractImpact Analysis Study on Road Traffic Ngagel Associate undertaken with the aim to find out howmuch performance / level of service from the segment and the intersection of Jalan SurabayaNgegel Madya. This study also analyzes the queue of vehicles that occurred during school hoursbefore entry. Traffic analysis done on the traffic impact study is referring to the Indonesia RoadCapacity Manual 1997 (MKJI 1997). Traffic analysis of the results obtained service level street: fortoll roads (traffic conditions 06.00 - 07.00 WIB obtained DS = 0320, traffic conditions at 13.00 - 14.00WIB obtained DS = 0355), while for the intersection level of service (traffic conditions 06.00 - 07.00WIB obtained DS = 0413, traffic conditions at 13.00 - 14.00 WIB obtained DS = 0471). With theconditions of service level (DS) segment and the intersection is less than 0.85, it was concludedNgagel road congestion is not Madya. In ) is less thanλthe analysis of the results obtained queuearrival rate values ( ), this condition describes the condition of the queueμthe level of service ( Jl.Madya Ngagel still good or not happening queue means. To improve traffic conditions in thefuture to the proposed Santa Clara to provide and manage facilities shuttle between students,thus closing the road from the direction of Associate Ngagel south to north at 06.00 - 07.30 is notnecessary anymore.Key words : traffic impacts, road service levels, Queue, MKJIAbstrakStudi Analisa Dampak Lalu Lintas di Jalan Ngagel Madya dilakukan dengan tujuan inginmengetahui berapa besar kinerja/tingkat pelayanan dari ruas dan simpang pada Jalan NgegelMadya Surabaya. Studi ini juga menganalisa antrian kendaraan yang terjadi pada saat jammenjelang masuk sekolah. Analisa lalu lintas yang dilakukan pada studi dampak lalu lintas inimengacu pada Manual Kapasitas Jalan Indonesia 1997 (MKJI 1997). Dari analisa lalu lintasdidapatkan hasil tingkat pelayanan jalan : untuk ruas jalan (kondisi lalu lintas pukul 06.00 – 07.00WIB didapat DS = 0.320, kondisi lalu lintas pukul 13.00 – 14.00 WIB didapat DS = 0.355), sedangkanuntuk tingkat pelayanan simpang (kondisi lalu lintas pukul 06.00 – 07.00 WIB didapat DS = 0.413,kondisi lalu lintas pukul 13.00 – 14.00 WIB didapat DS = 0.471). Dengan kondisi tingkat pelayanan(DS) ruas dan simpang kurang dari 0.85, disimpulkan jalan Ngagel Madya tidak terjadikemacetan. Pada analisa antrian didapatkan hasil nilai tingkat kedatangan (λ) kurang daritingkat pelayanan (μ), kondisi ini menjelaskan kondisi antrian Jl. Ngagel Madya masih baik atautidak terjadi antrian yang berarti. Untuk memperbaiki kondisi lalu lintas di masa mendatangdisarankan kepada pihak Santa Clara untuk menyediakan dan mengelolah sarana antar jemputsiswa, sehingga penutupan jalan Ngagel Madya dari arah Selatan ke Utara pada pukul 06.00 –07.30 tidak perlu dilakukan lagi.Kata Kunci : Dampak lalu lintas, Tingkat pelayanan jalan, Antrian,MKJI1. PendahuluanKemajuan dan keberhasilan darisuatu bangsa ditentukan olehmasyarakat dan sumber daya manusiayang berkualitas. Untuk mencetaksumber daya yang berkualitas tersebut,maka dunia pendidikan yang akanberperan secara aktif. Keberadaan* Staf Pengajar Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Tadulako, Palu

Jurnal SMARTek, Vol. 8 No. 4. Nopember 2010: 317 - 332sekolah merupakan salah wadahpendidikan formal untuk melahirkangenerasi penerus bangsa yangberkualitas.Pembangunan sekolah diIndonesia dilaksanakan oleh pemerintahmaupun swasta. Kesadaran masyarakatuntuk mendapatkan pendidikan yanglebih baik terutama didaerahperkotaan mendorong masyarakatuntuk memililih sekolah-sekolah dengankualitas yang baik bagi putra danputrinya.Yayasan Santa Claramerupakan yayasan yangmenyediakan sarana sekolah mulai dariTK (Taman Kanak-kanak), SD (SekolahDasar), hingga jenjang SMP (SekolahMenengah Pertama). Keberhasilansekolah ini dalam meningkatkan kualitasdan mutu pendidikan, sehinggamendorong masyarakat terutama yangmemiliki tingkat perekonomian tinggiberusaha untuk dapat menyekolahkanputra dan putrinya disekolah tersebut.Sebagian besar murid di yayasan inimenggunakan sarana mobil untuk antarjemput, baik itu sarana yang dikelolapihak sekolah maupun kendaraanpribadi orang tua murid. Adanyasimpang dan lebar jalan yang kurangmemadai, maka pada pagi hari saatmurid akan masuk sekolah, dan padasiang saat murid pulang sekolahkemacetan tak dapat dihindari lagi.Jumlah antrian yang cukup panjang didepan sekolah ini terjadi pada pagiantara pukul 06.15 hingga pukul 06.30dan untuk siang hari terjadi pada pukul13.00 hingga pukul 13.30. Walaupunsecara sekilas hal ini tidak menimbulkanpermasalahan yang signifikan, tetapiperlu adanya analisa lalu lintas melaluiperhitungan-perhitungan teknis,sehingga dapat diketahui seberapabesar dampak yang ditimbulkan olehkemacetan lalu lintas tersebut sertasolusi apa yang akan direkomendasikan.Karena itu penetlitian ini penting untukdilakukan.Permasalahan penelitian meliputi:a. Untuk mengetahui tingkat pelayananRuas Jalan Ngagel Madya saat ini?b. Untuk mengetahui tingkat pelayananSimpang Jalan Ngagel Madya saatini?c. Seberpa besar panjang antriankendaraan di ruas jalan di depanSekolah Santa Clara?d. Menemukan alternatif solusi/usulanperbaikan tingkat kinerja/pelayananJalan di depan Sekolah NgagelMadya?Tujuan penelitian ini adalah:a. Mengidentifikasi penyebabkemacetan Jalan Ngagel Madya;b. Menganalisa kinerja/tingkatpelayanan ruas dan simpang JalanNgagel Madya;c. Menganalisa panjang antrian yangterjadi pada pagi hari di depanSekolah Santa Clara;d. Memberikan alternatif penyelesaianpermasalahan yang ada;2. Dasar Teori2.1 UmumBagian berisi tentang dasar teoriuntuk perhitungan mengenai analisamanajemen lalu lintas dan analisaantrian serta urutan atau metodologipelaksanaan pekerjaan analisa lalulintas. Analisa tersebut mengacu pada :Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI,1997), E.K. Morlock, "Pengantar Teknikdan Perencanaan Transportasi" danpetunjuk untuk analisa parkir yangdikeluarkan Direktorat JenderalPerhubungan Darat Tahun 1996.MenurutManual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI,1997), ruas jalan dibagi menjadi 3 (tiga)jenis, yang meliputi : Jalan Antar Kota(Interurban Road), Jalan Perkotaan(Urban road) dan Jalan Tol (Motorways).Disamping kinerja ruas jalan dan318

Analisa Dampak Lalu lintas (Studi kasus: Studi Kemacetan di Jalan Ngagel Madya Surabaya)(Rahmatang Rahman)persimpangan tak bersinyal, juga akandianalisa panjang antrian yang terjadi diSanta Clara.2.2 Pengelompokan jalan menurutperanPengelompokan jalan menurutperannya adalah sebagai berikut:• Jalan Arteri• Jalan Kolektor• Jalan Lokal2.3 Jalan perkotaan (urban road)Variabel-variabel yang akanakan dicari dalam menentukan kinerjaJalan Perkotaan antara lain:• Kecepatan Arus Bebas, FV• Kapasitas, C• Derajat Kejenuhan, DS dan• Kecepatan, Va. Kecepatan Arus bebas (FV)Kecepatan arus bebas didefinisikansebagai kecepatan pada saat tidakada arus (Q=0). Kecepatan arusbebas ini didapat denganmenggunakan formula sebagaiberikut :FV=(FV0+FVW)+FFVSF+FFVcs ………..(1)Dimana:FV : Kecepatan arus bebaskendaraan ringan untuk kondisisesungguhnya (km/jam)FV0: Kecepatan arus bebas dasaruntuk kendaraan ringan padajalan yang diamati untukkondisi idealFVW : Penyesuaian kecepatan untuklebar jalan (km/jam)FFVSF : Faktor penyesuaian untukhambatan samping dan lebarbahuFFVcs : Faktorpenyesuaiankecepatan untuk ukuran kotaUntuk menentukan kriteria kelashambatan samping (Side FrictionClass, SFC) berdasarkan padaTabel 1.Tabel 1. Kelas Hambatan Samping (SFC), Jalan PerkotaanJumlah berbobotSFC Kode kejadian per 200 mKondisi Khususper jam (2 sisi)Sangat rendah VL< 100 • Dearah pemukiman, jalanRendahSedangLM100 - 299300 – 499daerah samping• Daerahpemukiman,TinggiH500 – 899 beberapa kendaraan umumSangat Tinggi VH> 900 • Daerah industri, beberapatoko di sisi jalan• Daerah komersial denganaktivitas pasar di sampingjalanSumber: MKJI, 1997319

Jurnal SMARTek, Vol. 8 No. 4. Nopember 2010: 317 - 332b. Kapasitas (Capacity, C)Kapasitas didefinisikan sebagai arusmaksimum yang melalui suatu titik dijalan yang dapat dipertahankan persatuan jam dalam kondisi tertentu.Kecepatan ini dianalisa denganmenggunakan formula:C = C0 x FCW x FCSP x FCSF x FCCS ....(2)dimana:C : Kapasitas sesungguhnya(smp/jam)C0 : Kapasitas Dasar untuk kondisitertentu (ideal) (smp/jam)FCW : Faktor penyesuaian lebar jalanFCSP : Faktor penyesuaian pemisahanarahFCSF : Faktor penyesuaian hambatansampingc. Derajat Kejenuhan (Degree ofSaturation, DS)Derajat kejenuhan merupakanrasio arus terhadap kapasitas,digunakan sebagai faktor utamadalam penentuan tingkat kinerja ruasjalan. Nilai DS ini menunjukkanapakah ruas jalan tersebutmempunyai masalah dengankapasitas atau tidak jika dihubungkandengan volume lalu lintas yang lewat.Harga DS dapat dihitung denganformula:DS=Q/C .........................................(3)dimana:DS : Derajat KejenuhanQ : Arus lalu lintas (SMP/jam)C : Kapasitas (SMP/jam)d. Kecepatan (Velocity,V)Kecepatan didefinisikan sebagaikecepatan rata-rata ruang darikendaraan ringan sepanjang segmenjalan, dihitung denganmenggunakan formula:V=L/TT .......................................(4)dimana:V : Kecepatan rata-rata (km/jam)L : Panjang segmen (km)TT : Waktu tempuh rata-rata (jam)e. Faktor Koreksi Akibat Rasio JumlahKendaraan Yang Belok Kiri (FLT)Faktor koreksi akibat rasio jumlahkendaraan yang belok kiri ditentukanoleh jumlah kendaraan yang belokke kiri (PLT). Faktor koreksi akibat rasiojumlah kendaraan yang belok kiridapat dilihat dicari denganperumusan:FLT = 0,84 + 1,61* PLT …………...(5)PLT =ALT+ B LT + CLT………………(6)A + B + CAA LTA STA RTA LTA STA RTB RTB STB LTBCGambar 1. Arus Lalu lintas pada persimpangan tiga lengan320

Analisa Dampak Lalu lintas (Studi kasus: Studi Kemacetan di Jalan Ngagel Madya Surabaya)(Rahmatang Rahman)f. Faktor Koreksi Akibat Rasio JumlahKendaraan Yang Belok Kanan (FRT)Faktor koreksi akibat rasio jumlahkendaraan yang belok kananditentukan oleh jumlah kendaraanyang belok ke kanan (PRT). Faktorkoreksi akibat rasio jumlah kendaraanyang belok kiri dapat dilihat dicaridengan perumusan:FRT = 1,00 (simpang empat)FRT = 1,09 – 0,922 PRT (simpangtiga)PRT =CA + B + C........................(7)g. Faktor Koreksi Akibat Rasio JumlahKendaraan dari Jalan Minor (FMIFaktor koreksi akibat rasio jumlahkendaraan dari jalan minorditentukan oleh rasio jumlahkendaraan yang berasal dari jalanminor dan total jumlah kendaraanpada persimpangan tak bersinyal(PMI). Rasio jumlah kendaraan yangberasal dari jalan minor dan totaljumlah kendaraan padapersimpangan tak bersinyal (PMI) dicari dengan perumusan:PLT =ALT+ BLT+ CLT..............(8)A + B + CFaktor koreksi akibat rasio jumlahkendaraan yang berasal dari jalanminor dapat dilihat pada Tabel 2.3. Metode PenelitianSecara umum metodologi untukmenyelesaikan studi ini dibagi menjadibeberapa tahap yaitu survaipendahuluan, identifikasi permasalahan,pengumpulan data, analisa data, danalternatif perbaikan. Bagan alirmetodologi studi dampak lalu lintasSanta Clara secara singkat dapatdijelaskan sebagai berikut:a. Survai PendahuluanSurvai awal untuk mendapatkangambaran secara umum kondisilalulintas dan sebagai dasarperencanaan survai data primer.Tabel 2. Faktor Koreksi Akibat Rasio Jumlah Kendaraan Yang Berasal Dari Jalan MinorTipePersimpanganTak BersinyalFaktor Koreksi Akibat Rasio JumlahKendaraan Yang Berasal Dari JalanMinor FMIRasio JumlahKendaraan YangBerasal Dari JalanMinor PMI422 1,19*PMI 2 – 1,19*PMI + 1,19 0,1 – 0,942416,6*PMI 4 – 33,3*PMI 3 + 25,3*PMI 2 – 8,6*PMI+ 1,950,1 – 0,3444 1,11*PMI 2 – 1,11*PMI + 1,11 0,3 – 0,9322 1,19 * PMI 2 – 1,19 * PMI + 1,19 0,1 – 0,5-0,595*PMI 2 + 0,595*PMI+0,74 0,5 – 0,9342 1,19*PMI 2 – 1,19*PMI + 1,19 0,1 – 0,52,38*PMI 2 – 2,38*PMI + 1,49 0,5 – 0,932416,6*PMI 4 – 33,3*PMI 3 + 25,3*PMI 2 – 8,6*PMI+ 1,950,1 – 0,33441,11*PMI 2 – 1,11*PMI + 1,11 0,3 – 0,5-0,555*PMI 2 + 0,555*PMI+0,69 0,5 – 0,9Sumber: MKJI 1997321

Jurnal SMARTek, Vol. 8 No. 4. Nopember 2010: 317 - 332b. Tahap studi literaturTahap ini mempelajari literatur yangdibutuhkan dalam pemecahanmasalah guna membuka wacanadan memperdalam teori yangrelevan.c. Identifikasi masalahDilakukan setelah survai pendahuluandi lokasi studi dan tujuannya adalahmenguraikan jenis permasalahan apayang timbul di lokasi studi.d. Pengumpulan dataTujuannya adalah mendapatkandata yang selanjutnya menjadi dasaranalisa kondisi saat ini dan analisausulan perbaikan kondisi saat ini.Untukmengumpulkan data-data yangdiperlukan, maka ada beberapasurvai yang harus dilaksanakan, yakni:• Survai Traffic CountingAdalah survai pencacahankendaraan yang lewat disepanjang ruas Jalan NgagelMadya. Tujuannya adalah untukmengetahui volume kendaraanyang lewat pada ruas JalanNgagel Madya.. Interval waktupencatatan adalah tiap lima belasmenit. Dari hasil survai trafficcounting, volume masing jeniskendaraan pada form survai trafficcounting dikelompokkan menjaditiga jenis yakni kendaraanlringan/penumpang (Light Vehicle,LV), kendaraan berat (HeavyVehicle, HV), sepeda motor(Motorcycle, MC) dan kendaraantak bermotor (Unmotorised, UM).• Survai Hambatan SampingAdalah survai pencacahanaktivitas-aktivitas penyebabhambatan samping. Tujuan darisurvai ini adalah untuk mengetahuibesarnya hambatan sampingsecara kualitatif. Jenis aktivitasyang menjadi hambatan sampingadalah parkir kendaraan,pergerakan pejalan kaki (baik yangmenyeberang atau yang berjalandi pinggir jalan), kendaraan yangberjalan melambat dan kendaraanyang bergerak keluar masuk daridan ke Jalan Ngagel Madya.Interval waktu pencatatan adalahtiap lima belas menit. Khusus untukkendaraan parkir yang dicatatadalah nomor kendaraan dan jeniskendaraan yang parkir.• Survai GeometrikAdalah survai pengukuran panjangdan lebar penampang melintangruas Jalan Ngagel Madya. Selain itusurvai geometrik juga mengukurjumlah ruang parkir dan posisi parkirkendaraan saat ini di Jalan NgagelMadya.e. Analisa dataDilakukan setelah data terkumpul.Tujuannya adalah untukmendapatkan kinerja/tingkatpelayanan saat ini dan sebagai dasarusulan perbaikan terhadap kondisisaat ini. Ada dua jenis analisa yangakan dilakukan dalam studi ini, yaknianalisa kinerja/tingkat pelayanan dananalisa antrian pada ruas JalanNgagel Madya.f. Usulan perbaikanAda dua jenis alternatif usulanperbaikan, yakni yang pertamaadalah berupa rekayasa/rancangbangun dan yang kedua adalahberupa manajemen. Kinerja/tingkatpelayanan usulan perbaikan haruslebih baik dari kondisi eksisting.g.KesimpulanRingkasan dari hasil studidimana didalamnya memuat kondisieksisting dan usulan-usulan.4. Analisa Kondisi EksistigPada bagian ini akan diuraikankondisi lokasi studi meliputi letakadministrasi, kondisi awal kinerja JalanNgagel Madya, persimpangan JalanNgagel Madya.322

Analisa Dampak Lalu lintas (Studi kasus: Studi Kemacetan di Jalan Ngagel Madya Surabaya)(Rahmatang Rahman)4.1 Kinerja kondisi existingVolume lalu lintas di JalanNgagel Madya diperoleh dari hasil survaitraffic counting di ruas Jalan NgagelMadya.Kondisi geometrik Jalan NgagelMadya adalah dua lajur, satu arah,tanpa median (2/1UD). Lebar JalanNgagel Madya adalah 11 meter.Untukvolume lalu lintas setiap jenis kendaraanpada Jalan Ngagel Madya saat jammasuk dan pulang sekolah serta nilaiderajad jenuh dapat dilihat padaTabel 3.Dari tabel 3 tersebut tampakbahwa kondisi lalu lintas di ruas tersebutmasih cukup bagus karena nilai derajadjenuhnya masih di bawah nilai kritis yakni0,85.4.2 Analisa kinerja Simpang JalanNgagel MadyaVolume lalu lintas diPersimpangan Jalan Ngagel Madyadiperoleh dari hasil survai trafficcounting di persimpangan Jalan NgagelMadya.Untuk volume lalu lintas setiapjenis kendaraan pada persimpanganJalan Ngagel Madya saat jam masuk(pukul 06.00 – 07.00) dan pulang Sekolah(pukul 13.00 – 14.00) serta nilai DS dapatdilihat pada Tabel 4 dan Tabel 5.Tabel 3. Volume Lalu Lintas dan DS pada Jalan Ngagel MadyaWaktu Arah keVolume (kendaraan/jam)MC LV HV UMDS06.00-07.00 Selatan 191 346 0 24 0.32013.00-14.00 Selatan 272 441 0 13 0.355Tabel 4. Volume Lalu Lintas Saat Jam Masuk Sekolah di Persimpangan JalanNgagel Madya 1Arah Arah BelokKendaraan/jamMC LV HV UMLT 314 94 0 17UtaraRT 79 67 0 2ST 132 108 0 23LT 0 0 0 0Selatan RT 0 0 0 0ST 0 0 0 0LT 0 0 0 0BaratRT 0 0 0 0ST 0 0 0 0LT 59 238 0 1TimurRT 765 148 0 39ST 117 114 0 14323

Jurnal SMARTek, Vol. 8 No. 4. Nopember 2010: 317 - 332Tabel 5. Volume Lalu Lintas Saat Jam Pulang Sekolah di Persimpangan Jalan NgagelMadya 1ArahUtaraSelatanBaratTimurArah BelokKendaraan/jamMC LV HV UMLT 376 131 0 10RT 110 92 0 3ST 149 126 0 11LT 0 0 0 0RT 0 0 0 0ST 0 0 0 0LT 0 0 0 0RT 0 0 0 0ST 0 0 0 0LT 123 315 0 2RT 786 163 0 19ST 148 147 0 7Dari volume kendaraan padatabel di atas, dapat dihitung derajadkejenuhan (DS=degree of saturation)persimpangan tak bersinyal JalanNgagel Madya 1 denganmenggunakan program KAJI. Dari hasiloutput program KAJI, nilai (DS=degreeof saturation) persimpangan pada jamsibuk pagi hari sebesar 0.413.Sedangkan nilai DS persimpangan padajam sibuk siang hari sebesar 0,471.Sehingga kinerja persimpangan takbersinyal di Jalan Ngagel Madya 1 saatini masih bagus dengan nilaiDS(=degree of saturation) di bawah nilaikritis (0,85).4.3 Analisa antrian penurunanpenumpang di Santa ClaraAnalisa ini didasarkan padakondisi yang ada di lapangan.Pembagian analisa antrian meliputi:• Antrian Jenis kendaan sepeda motor• Antrian Jenis kendaan mobilAnalisa dilakukan dengansatuan waktu :• per 15 menit (06.30-06.45)• per satu jam puncak (06.00-07.00)Berdasarkan kondisi dilapangan, sistem antrian yang terjadiadalah multi channel single phase.Sistem tersebut akan dianalisa sesuaidengan kondisi yang ada di lapangan.a. Analisa Antrian Menurunkan MuridDengan Kendaraan Sepeda Motor(Satuan waktu per satu jam puncak06.00-07.00)Berdasarkan hasil surveilangsung, tingkat pelayananlamanya menurunkan penumpang(μ) adalah 3 detik per sepeda motoratau (3600/3) = 1200 sepeda motorper jam.Tingkat kedatangan sepedamotor untuk menenurunkanpenumpang (λ) adalah 55 sepedamotor per jam. Dari perumusanantrian untuk metode multi channelsingle phase dan denganmemasukkan nilai (λ) dan (μ) padaperumusan tersebut diperoleh hasilpanjang antrian kendaraan rata-rata( q ) = 0.0022 kendaraan per jam danwaktu menunggu kendaraan ratarata( w ) = 0.00004 jam perkendaraan. Dari perhitunganmenunjukkan bahwa antrian dengan324

Analisa Dampak Lalu lintas (Studi kasus: Studi Kemacetan di Jalan Ngagel Madya Surabaya)(Rahmatang Rahman)metode multi channel single phasehasilnya baik dimana tingkatkedatangan (λ) < tingkat pelayanan(μ). Untuk perhitungan antrianpenurunan penumpang padasepeda motor dapat dilihat padaTabel 6.b. Analisa Antrian Menurunkan MuridDengan Kendaraan Mobil (Satuanwaktu per satu jam puncak 06.00-07.00)Berdasarkan hasil survailangsung, tingkat pelayananlamanya menurunkan penumpang(μ) adalah 8.41 detik per sepedamotor atau (3600/8.41) = 428,036sepeda motor per jam.Tingkatkedatangan mobil untuk menurunkanpenumpang (λ) adalah 132 mobil perjam. Dari perumusan antrian untukmetode multi channel single phasedan dengan memasukkan nilai (λ)dan (μ) pada perumusan tersebutdiperoleh hasil panjang antriankendaraan rata-rata ( q ) = 0.137kendaraan per jam dan waktumenunggu kendaraan rata-rata ( w )= 0.00104 jam per kendaraan. Dariperhitungan menunjukkan bahwaantrian dengan metode multichannel single phase hasilnya baikdimana tingkat kedatangan (λ)

Jurnal SMARTek, Vol. 8 No. 4. Nopember 2010: 317 - 332Tabel 8. Perhitungan Antrian Sepeda Motor Dengan Metode MCSFTingkatKedatangan(kend/15menit)TingkatPelayanan(kend/15menit)TingkatKegunaanJumlahIndividu RatarataDalamAntrian(kend/15menit)Waktu RatarataPelangganDalam Antrian(15menit/kend)Keteranganλ μ ρ = λ/μ q =2λμ ( μ − λ )w =λμ ( μ − λ )40 283.019 0.141 0.023 0.00058Sumber : Hasil PerhitunganTidak adaantrianc. Analisa Antrian Menurunkan MuridDengan Kendaraan Sepeda Motor(Satuan waktu per 15 menit 06.30-06.45)Berdasarkan hasil survailangsung, tingkat pelayanan lamanyamenurunkan penumpang (μ) adalah3.18 detik per sepeda motor atau((15x60)/3.18) = 283.019 sepeda motorper 15 menit.Tingkat kedatangansepeda motor untuk menenurunkanpenumpang (λ) adalah 40 sepedamotor per 15 menit. Dari perumusanantrian untuk metode multi channelsingle phase dan dengan memasukkannilai (λ) dan (μ) pada perumusantersebut diperoleh hasil panjang antriankendaraan rata-rata ( q ) = 0.023kendaraan per jam dan waktumenunggu kendaraan rata-rata ( w ) =0.00058 jam per kendaraan. Dariperhitungan menunjukkan bahwaantrian dengan metode multi channelsingle phase hasilnya baik dimanatingkat kedatangan (λ) < tingkatpelayanan (μ). Untuk perhitunganantrian penurunan penumpang padasepeda motor dapat dilihat padaTabel 8.d. Analisa Antrian Menurunkan MuridDengan Kendaraan Mobil (Satuanwaktu per 15 menit 06.30-06.45)Data yang diperlukan dalamanalisa antrian model ini adalah tingkatkedatangan kendaraan yang akanmengantar murid ke sekolah (λ) dantingkat pelayanan lamanya dropingpenumpang (μ).Dari survei didapatkendaraan yang menurunkan muriddengan menggunakan mobil adalahyakni 82 mobilr per 15 menit.Berdasarkan hasil survai langsung,tingkat pelayanan lamanyamenurunkan penumpang (μ) adalah 7.7detik per sepeda motor atau((15x60)/7.71) = 116,732 mobil per 15menit.Tingkat kedatangan mobil untukmenurunkan penumpang (λ) adalah 82mobil per 15 menit. Dari perumusanantrian untuk metode multi channelsingle phase dan dengan memasukkannilai (λ) dan (μ) pada perumusantersebut diperoleh hasil panjang antriankendaraan rata-rata ( q ) = 1,658kendaraan per jam dan waktumenunggu kendaraan rata-rata ( w ) =0.020 jam per kendaraan. Dariperhitungan menunjukkan bahwaantrian dengan metode multi channelsingle phase hasilnya baik dimana326

Analisa Dampak Lalu lintas (Studi kasus: Studi Kemacetan di Jalan Ngagel Madya Surabaya)(Rahmatang Rahman)tingkat kedatangan (λ) < tingkatpelayanan (μ). Untuk perhitunganantrian penurunan penumpang padasepeda motor dapat dilihat padaTabel 9.Dari analisa diatas, dapat dilihatjumlah individu rata-rata dalam antrianuntuk kondisi puncak satuan waktu per15 menit lebih tinggi daripada kondisitotal satuan waktu per satu jam. Kondisisatuan waktu per 15 menit dapatmemberikan informasi yang lebih detailmengenai interval waktu dan jumlahrata-rata individu dalam antrian. Secarakeseluruhan disimpulkan tidak terjadiantrian.4.4 Alternatif usulanBedasarkan analisa lalu lintas,diketahui nilai derajad kejenuhan dariruas maupun simpang tidak terjadikemacetan atau nilai DS ≤ 0.85. Darianalisa antrian juga tidak terjadi antrianatau tingkat kedatangan (λ) < tingkatpelayanan (μ). Secara umum untukkondisi saat ini ruas jalan Ngagel Madyadan Simpang Sekolah Santa Clara tidakbermasalah (tidak ada kemacetan danantrian). Kondisi lalu lintas seperti initerjadi karena sudah ada pengaturandari pihak Kepolisian yang menutup Jl.Ngagel Madya menjadi satu arah padapagi hari pukul 06.00-07.30 serta sianghari saat siswa pulang sekolah.Sebagai alternatif usulan jikapada kondisi mendatang terjadikemacetan, pemecahan masalahdifokuskan pada manajemen lalulintasnya.Tabel 9. Perhitungan Antrian Mobil Dengan Metode MCSFTingkatKedatangan(kend/15menit)TingkatPelayanan(kend/15menit)TingkatKegunaanλ μ ρ = λ/μ q =JumlahIndividu RatarataDalamAntrian(kend/15menit)2λμ ( μ − λ )Waktu RatarataPelangganDalam Antrian(15menit/kend)w = λμ ( μ − λ )82 116.732 0.702 1.658 0.020Sumber : Hasil PerhitunganKeteranganTidak adaantrianTabel 10. Volume lalu lintas saat iniWaktuVolume (kendaraan/jam)MC LV HV UM06.00-07.00 191 346 0 2413.00-14.00 272 441 0 13Sumber : Survei dan perhitungan327

Jurnal SMARTek, Vol. 8 No. 4. Nopember 2010: 317 - 332Tabel 11. Volume lalu lintas setalah adanya armada antar jemputWaktuArah ke06.00-07.00 SelatanUtaraSelatan13.00-14.00UtaraVolume (kendaraan/jam)MC LV HV UM95 24 01296 24 012136 30 07136 30 06Beberapa alternatif usulanperbaikkan antara lain adalah Untukmengurangi volume lalu lintaskendaraan pribadi yang mengantarkansiswa ke sekolah, maka perlu adanyafasilitas antar jemput yang dikelola olehsekolah. Hal ini efektif karena dengankendaraan antar jemput dapat memuat± 15 siswa dibandingkan dengankendaraan pribadi yang mengantar(hanya memuat 1-2 siswa). Kemudianadanya kebijakan dari pihak sekolahkepada orang tua/wali murid, untukmenyarankan siswa menggunakanarmada fasilitas antar jemput yangdikelola sekolah.Menganalisa antrian kendaraandengan model single channel singlephase. Data yang diperlukan dalamanalisa antrian model ini adalah tingkatkedatangan kendaraan yang akanmengantar (λ) dan tingkat pelayanandari jalan (μ). Untuk teknis masingmasingalternatif dijelaskan pada subbab berikut ini :a. Analisa Lalu Lintas Setelah adanyaPengoperasian Kendaraan AntarJemput SekolahAnalisa alternatif solusi denganfasilitas mobil pengantaran dibagimenjadi dua asumsi yaitu : 1). 1armada antar jemput = 15 siswa ; 2).1 armada antar jemput = 10 siswa.Analisa perhitungan teknis secaradetail adalah sebagai berikut :a) Asumsi (1 armada antar jemput =15 siswa)- 1 Mobil penumpang pengantar(kendaraan pribadi) = 1 siswa- 1 armada antar jemput = 15siswa• Kondisi volume lalu lintas saat inidapat dilihat pada tabel 10.• Kondisi lalu lintas setelahadanya armada antar jemput.Pada kondisi ini, jumlahkendaraan yang dirubah hanyaLV kendaraan penumpangpengantar siswa. Sedangkansepeda motor karenajumlahnya sedikit, tetapdigunakan jumlah kendaraankondisi saat ini. Direncanakanjalan Ngagel Madya 2/2 UD.Data lalu lintas setelah adanyaarmada antar jemput dapatdilihat pada tabel 11.• Setelah adanya perbaikanarmada antar jemput, makadari analisa lalu lintasmenggunakan program KAJIdidapat nilai DS yang lebih kecildibandingkan kondisi sebelumadanya armada antar jemput.Selengkapnya dapat dilihatpada tabel 12.b) Asumsi (1 armada antar jemput = 10siswa)- 1 Mobil penumpang pengantar(kendaraan pribadi) = 1siswa- 1 armada antar jemput = 10 siswa• Kondisi volume lalu lintas saat inidapat dilihat pada tabel 13.328

Analisa Dampak Lalu lintas (Studi kasus: Studi Kemacetan di Jalan Ngagel Madya Surabaya)(Rahmatang Rahman)Kondisi lalu lintas setelah adanyaarmada antar jemput. Padakondisi ini, jumlah kendaraan yangdirubah hanya LV kendaraanpenumpang pengantar siswa.Sedangkan sepeda motor karenajumlahnya sedikit, tetapdigunakan jumlah kendaraankondisi saat ini. Direncanakan jalanNgagel Madya 2/2 UD. Data lalulintas setelah adanya armadaantar jemput dapat dilihat padatabel 14.• Setelah adanya perbaikanarmada antar jemput, maka darianalisa lalu lintas menggunakanprogram KAJI didapat nilai DSyang lebih kecil dibandingkankondisi sebelum adanya armadaantar jemput. Selengkapnyadapat dilihat pada tabel 15.Tabel 12. Volume Lalu Lintas Dan DS Setalah Adanya Armada Antar JemputWaktu Arah keVolume (kendaraan/jam)MC LV HV UMDS06.00-07.00Selatan 95 24 0 12Utara 96 24 0 120.13313.00-14.00Selatan 136 30 0 7Utara 136 30 0 60.145Tabel 13. Volume lalu lintas saat iniWaktuVolume (kendaraan/jam)MC LV HV UM06.00-07.00 191 346 0 2413.00-14.00 272 441 0 13Tabel 14. Volume Lalu Lintas Setelah Adanya Armada Antar JemputWaktuArah keVolume (kendaraan/jam)MC LV HV UM06.00-07.00Selatan 95 35 0 12Utara 96 35 0 1213.00-14.00Selatan 136 45 0 7Utara 136 45 0 6Tabel 15. Volume Lalu Lintas Dan DS Setalah Adanya Armada Antar JemputWaktuArah ke06.00-07.00SelatanUtara13.00-14.00SelatanUtaraSumber : Survei dan perhitunganVolume (kendaraan/jam)MC LV HV UM95 35 0 1296 35 0 12136 45 0 7136 45 0 6DS0.1390.153329

Jurnal SMARTek, Vol. 8 No. 4. Nopember 2010: 317 - 332Tabel 16. Perhitungan Antrian Untuk Kendaraan Antar Jemput Dengan Metode SCSFTingkatKedatangan(kend/jam)TingkatPelayanan(kend/jam)TingkatKegunaanλ μ ρ = λ/μJumlahIndividuRata-rataDalamAntrian(kend/jam)q =2λμ(μ − λ)Waktu RatarataPelangganDalam Antrian(jam/kend)w =λμ( μ − λ)Keterangan24 428.036 0.0561 0.00333 0.000139 ok !Sumber : Hasil PerhitunganTabel 17. Perhitungan Antrian Untuk Kendaraan Antar Jemput Dengan Metode SCSFTingkatKedatangan(kend/jam)TingkatPelayanan(kend/jam)TingkatKegunaanλ μ ρ = λ/μJumlahIndividuRata-rataDalamAntrian(kend/jam)q =2λμ ( μ − λ )Waktu RatarataPelangganDalam Antrian(jam/kend)w =λμ ( μ − λ )Keterangan35 428.036 0.0818 0.007282 0.000208 ok !b. Analisa Antrian Setelah adanyaPengoperasian Kendaraan AntarJemput SekolahData yang diperlukan dalam analisaantrian metode ini adalah tingkatkedatangan kendaraan yang akanmengantarkan siswa (λ) dan tingkatpelayanan dari jalan Ngagel Madya(μ). Pada analisa ini hanya melihatjumlah kendaraan ringan(kendaraan mobil).a) Asumsi (1 armada antar jemput =15 siswa)Hasil survei menunjukkanbahwa jumlah kendaraan yangakan mengantarkan siswa adalah24 kendaraan per jam. Diperolehtingkat kedatangan mobil antarjemput yang akan mengantarkansiswa yakni 24 kendaraan per jam.Berdasarkan hasil survai, tingkatpelayanan Jalan Ngagel Madya(μ) adalah 8.41 detik perkendaraan atau (3600/8.41) =428.036 kendaraan per jam.Dariperumusan antrian untuk metodesingle channel single phase dandengan memasukkan nilai (λ) dan(μ) pada perumusan tersebutdiperoleh hasil panjang antriankendaraan rata-rata ( q ) =0.00333 kendaraan per jam danwaktu menunggu kendaraanrata-rata ( w ) = 0.000139 jam perkendaraan atau 0.5004 detik perkendaraan. Dari perhitunganmenunjukkan bahwa sistemantrian untuk mobil pengantarsiswa masih bagus dimana tingkat330

Analisa Dampak Lalu lintas (Studi kasus: Studi Kemacetan di Jalan Ngagel Madya Surabaya)(Rahmatang Rahman)kedatangan (λ) < tingkatpelayanan (μ). Untuk perhitunganantrian kendaraan roda antarjemput sekolah dapat dilihatpada Tabel 16.Dari hasil perhitungan setelahadanya fasiliats antar jemputyang dikelola pihak sekolah,didapat waktu rata-ratapelanggan antrian menurun dari3.744 detik per kendaraanmenjadi 0.5004 detik perkendaraan.b) Asumsi (1 armada antar jemput =10 siswa)Berdasarkan hasil survei,tingkat pelayanan Jalan NgagelMadya (μ) adalah 8.41 detik perkendaraan atau (3600/8.41) =428.036 kendaraan per jam.Dariperumusan antrian untuk metodesingle channel single phase dandengan memasukkan nilai (λ) dan(μ) pada perumusan tersebutdiperoleh hasil panjang antriankendaraan rata-rata ( q ) =0.007282 kendaraan per jam danwaktu menunggu kendaraanrata-rata ( w ) = 0.000208 jam perkendaraan atau 0.74 detik perkendaraan. Dari perhitunganmenunjukkan bahwa sistemantrian untuk mobil pengantarsiswa masih bagus dimana tingkatkedatangan (λ) < tingkatpelayanan (μ). Untuk perhitunganantrian kendaraan roda antarjemput sekolah dapat dilihatpada Tabel 17.Dari hasil perhitungan setelahadanya fasiliats antar jemputyang dikelola pihak sekolah,didapat waktu rata-ratapelanggan antrian menurun dari3.744 detik per kendaraanmenjadi 0.74 detik perkendaraan.5. KesimpulanSetelah dilakukan analisa dapatditarik kesimpulan:a. Volume lalu lintas jalan NgagelMadya saat peak hour terjadi padapukul 06.00-07.00. Ini terjadi pada saatjam masuk siswa Sekolah Santa Clara.Pada Siang hari volume lalu lintaspeak hour adalah pada pukul 13.00-14.00. Kondisi ini terjadi pada saat jampulang siswa Sekolah Santa Clara.b. Derajad Jenuh atau Degree ofSaturation (DS) ruas jalan NgagelMadya pada kondisi saat ini adalah0.320 untuk kondisi lalu lintas pagi hariserta 0.355 untuk kondisi lal lintas sianghari. Sehingga kinerja ruas JalanNgagel Madya saat ini masih bagusdengan nilai DS(=degree ofsaturation) di bawah nilai kritis (0,85).c. Derajad kejenuhan (DS=degree ofsaturation) persimpangan takbersinyal Jalan Ngagel Madyadengan menggunakan programKAJI, didapat nilai DS(=degree ofsaturation) persimpangan pada jamsibuk pagi hari sebesar 0.413.Sedangkan nilai DS persimpanganpada jam sibuk siang hari sebesar0,471. Sehingga kinerja persimpangantak bersinyal di Jalan Ngagel Madya1 saat ini masih bagus dengan nilaiDS(=degree of saturation) di bawahnilai kritis (0,85).d. Dari analisa antrian, secarakeseluruhan disimpulkan kondisiantrian masih bagus. Nilai tingkatkedatangan (λ) < tingkat pelayanan(μ).e. Alternatif penyelesaian masalah yangdiusulkan adalah denganmengoperasikan armada antarjemput siswa. Dengan manajemen inidapat mengurangi volume lalu lintassaat menjelang masuk sekolah dankeluar sekolah.331

Jurnal SMARTek, Vol. 8 No. 4. Nopember 2010: 317 - 3326. Daftar PustakaDajan, Anton.1986. Pengantar MetodeStatistik. Jilid 1. Jakarta : PustakaLP3ESIriawan, N, Astuti, S.P, Mengolah DataStatistik dengan MudahMenggunakan Minitab 14,Penerbit Andi YogyakartaMorlok, E.K, (1995), Pengantar teknikdan Perencanaan Transportasi,Penerbit Erlangga.Sugiyono, (2005), Statistika untukPenelitian, Penerbit AlfabethaBandung.Tamin, O.Z, (2000), Perencanaan danPemodelan Transportasi,Edisi ke-2, Penerbit ITB Bandung.332