PEMODELAN HASIL DAN ANALISIS DATA

4.2 PEMODELAN

KECEPATAN-KEPADATAN, ALIRAN- KECEPATAN, DAN ALIRAN –KEPADATAN Dengan menggunakan data primer yang diperoleh dari hasil studi lalu lintas maka analisis pemodelan hubungan parameter lalu lintas dapat dilakukan. Untuk mendefenisikan hubungan matematis antara parameter lalu lintas yaitu Kecepatan-Kepadatan S-D, Volume-Kepadatan V-D dan Volume-Kecepatan V-S maka digunakan analisa regresi linear. Hal tersebut dikarenakan hubungan individual kecepatan-aliran-kepadatan masing-masing melibatkan dua variabel saja. Untuk melakukan pengolahan data maka volume kendaraan harus dikonversi ke dalam satuan mobil penumpang smp terlebih dahulu.  Arah Exit Gt. Tanjung Morawa Tabel 4.31 Volume smpjam Kendaraan Golongan I Pada Hari Jum’at Jam WIB Volume GOL I smpjam Volume GOL I BUS smpjam Volume Total smpjam 07.00-07.15 213 7,2 220,2 07.15-07.30 235 9,6 244,6 07.30-07.45 259 3,6 262,6 07.45-08.00 283 6 289 08.00-08.15 229 12 241 08.15-08.30 229 6 235 08.30-08.45 212 3,6 215,6 08.45-09.00 245 2,4 247,4 09.00-09.15 251 3,6 254,6 09.15-09.30 204 6 210 09.30-09.45 217 8,4 225,4 09.45-10.00 243 243 10.00-10.15 234 4,8 238,8 10.15-10.30 235 3,6 238,6 10.30-10.45 264 8,4 272,4 10.45-11.00 252 6 258 Universitas Sumatera Utara Tabel 4.32 Volume smpjam Kendaraan Golongan I Pada Hari Sabtu Jam WIB Volume GOL I smpjam Volume GOL I BUS smpjam Volume Total smpjam 07.00-07.15 165 9,6 174,6 07.15-07.30 174 8,4 182,4 07.30-07.45 199 6 205 07.45-08.00 191 8,4 199,4 08.00-08.15 219 4,8 223,8 08.15-08.30 169 4,8 173,8 08.30-08.45 213 2,4 215,4 08.45-09.00 182 2,4 184,4 09.00-09.15 198 2,4 200,4 09.15-09.30 169 3,6 172,6 09.30-09.45 309 2,4 311,4 09.45-10.00 217 1,2 218,2 10.00-10.15 251 4,8 255,8 10.15-10.30 239 6 245 10.30-10.45 261 3,6 264,6 10.45-11.00 223 2,4 225,4 Universitas Sumatera Utara  Arah Exit Gt. Tanjung Morawa Tabel 4.33 Volume smpjam Kendaraan Golongan I Pada Hari Jum’at Jam WIB GOL I GOL I BUS TOTAL 15.00-15.15 198 1,2 199,2 15.15-15.30 174 174 15.30-15.45 270 6 276 15.45-16.00 222 222 16.00-16.15 234 6 240 16.15-16.30 199 6 205 16.30-16.45 228 4,8 232,8 16.45-17.00 208 1,2 209,2 17.00-17.15 216 6 222 17.15-17.30 257 7,2 264,2 17.30-17.45 212 8,4 220,4 17.45-18.00 313 7,2 320,2 18.00-18.15 264 7,2 271,2 18.15-18.30 222 1,2 223,2 18.30-18.45 281 3,6 284,6 18.45-19.00 241 6 247 Tabel 4.34 Volume smpjam Kendaraan Golongan I Pada Hari Sabtu Jam WIB GOL I GOL I BUS TOTAL 15.00-15.15 232 232 15.15-15.30 256 1,2 257,2 15.30-15.45 280 4,8 284,8 15.45-16.00 181 3,6 184,6 16.00-16.15 285 6 291 16.15-16.30 247 4,8 251,8 16.30-16.45 211 7,2 218,2 16.45-17.00 277 3,6 280,6 17.00-17.15 221 4,8 225,8 17.15-17.30 194 7,2 201,2 17.30-17.45 200 9,6 209,6 17.45-18.00 211 4,8 215,8 18.00-18.15 224 8,4 232,4 18.15-18.30 209 209 18.30-18.45 250 3,6 253,6 18.45-19.00 224 7,2 231,2 Universitas Sumatera Utara 4.2.1 Model Greenshields Tabel 4.35 Perhitungan Analisis Regresi-Linear Hubungan Matematis Parameter Lalu Lintas Model Greenshields Arah Exit Gt. Tanjung Morawa Jam Volume V smpjam Kecepatan Rata-Rata S = Yi kmjam Kepadatan D= Xi smpkm Xi 2 Xi.Yi 07.00-07.15 220,2 84,635 2,602 6,769 220,2 07.15-07.30 244,6 89,715 2,726 7,433 244,6 07.30-07.45 262,6 86,102 3,050 9,302 262,6 07.45-08.00 289 85,251 3,390 11,492 289 08.00-08.15 241 84,209 2,862 8,191 241 08.15-08.30 235 82,507 2,848 8,112 235 08.30-08.45 215,6 79,805 2,702 7,299 215,6 08.45-09.00 247,4 80,202 3,085 9,516 247,4 09.00-09.15 254,6 78,643 3,237 10,481 254,6 09.15-09.30 210 81,769 2,568 6,596 210 09.30-09.45 225,4 78,092 2,886 8,331 225,4 09.45-10.00 243 75,950 3,199 10,237 243 10.00-10.15 238,8 77,734 3,072 9,437 238,8 10.15-10.30 238,6 75,361 3,166 10,024 238,6 10.30-10.45 272,4 76,959 3,540 12,528 272,4 10.45-11.00 258 75,548 3,415 11,662 258 07.00-07.15 174,6 85,346 2,046 4,185 174,6 07.15-07.30 182,4 91,793 1,987 3,949 182,4 07.30-07.45 205 84,131 2,437 5,937 205 07.45-08.00 199,4 86,342 2,309 5,333 199,4 08.00-08.15 223,8 86,460 2,588 6,700 223,8 08.15-08.30 173,8 85,831 2,025 4,100 173,8 08.30-08.45 215,4 79,938 2,695 7,261 215,4 08.45-09.00 184,4 77,230 2,388 5,701 184,4 09.00-09.15 200,4 81,810 2,450 6,000 200,4 09.15-09.30 172,6 79,399 2,174 4,726 172,6 09.30-09.45 311,4 78,061 3,989 15,914 311,4 09.45-10.00 218,2 77,549 2,814 7,917 218,2 10.00-10.15 255,8 78,143 3,273 10,716 255,8 10.15-10.30 245 76,156 3,217 10,350 245 10.30-10.45 264,6 73,470 3,601 12,971 264,6 10.45-11.00 225,4 71,605 3,148 9,909 225,4 Total 7348,4 2585,745 91,489 269,078 7348,4 Rata-Rata 80,805 2,859 Universitas Sumatera Utara Dengan menggunakan kepadatan D sebagai variabel independent dan kecepatan S sebagai variabel dependent maka regresi linear sedeharna dapat dilakukan, dan berikut adalah hasil dari regresi linear yang telah dilakukan menggunakan program SPSS 20.0 Statistical Product and Service Solutions . Tabel 4.36 Hasil Perhitungan Analisis Regresi-Linear Hubungan Matematis Parameter Lalu Lintas Model Greenshields Arah Exit Gt. Tanjung Morawa MODEL GREENSHIELDS A 97,709 B -5,913 R Koefisien Korelasi 0,604 R 2 Koefisien Determinasi 0,365 Sehingga dihasilkan nilai Sf = 97,709 kmjam dan Dj = = 16,524 smpkm. Dengan menggunakan nilai Sf dan Dj, maka dapat ditentukan hubungan matematis antar parameter sebagai berikut :  Hubungan Kecepatan-Kepadatan S = Sf – SfDj D S= 97,709 -5,913 D  Hubungan volume –Kepadatan V = Sf.D – Sf Dj D 2 Universitas Sumatera Utara V = 97,709 D - 5,913 D 2  Hubungan volume –Kecepatan V = Dj.S – Dj sf S 2 V = 16,524 S – 16,524 97,709 S 2 V = 16,524 S - 0,169 S 2 Sedangkan volume Vm, kecepatan Sm, dan kepadatan Dm kendaraan pada saat volume maksimum adalah sebagai berikut :    Universitas Sumatera Utara Tabel 4.37 Perhitungan Analisis Regresi-Linear Hubungan Matematis Parameter Lalu Lintas Model Greenshields Arah Entrance Gt. Tanjung Morawa Jam Volume V smpjam Kecepatan Rata-Rata S = Yi kmjam Kepadatan D= Xi smpkm Xi 2 Xi.Yi 15.00-15.15 199,2 86,113 2,313 5,351 199,2 15.15-15.30 174 83,707 2,079 4,321 174 15.30-15.45 276 77,349 3,568 12,732 276 15.45-16.00 222 81,126 2,736 7,488 222 16.00-16.15 240 81,449 2,947 8,683 240 16.15-16.30 205 81,624 2,512 6,308 205 16.30-16.45 232,8 77,261 3,013 9,079 232,8 16.45-17.00 209,2 85,194 2,456 6,030 209,2 17.00-17.15 222 81,852 2,712 7,356 222 17.15-17.30 264,2 81,584 3,238 10,487 264,2 17.30-17.45 220,4 82,720 2,664 7,099 220,4 17.45-18.00 320,2 76,203 4,202 17,656 320,2 18.00-18.15 271,2 79,384 3,416 11,671 271,2 18.15-18.30 223,2 78,811 2,832 8,021 223,2 18.30-18.45 284,6 77,474 3,674 13,495 284,6 18.45-19.00 247 76,480 3,230 10,430 247 15.00-15.15 232 79,550 2,916 8,505 232 15.15-15.30 257,2 81,032 3,174 10,075 257,2 15.30-15.45 284,8 77,232 3,688 13,598 284,8 15.45-16.00 184,6 85,114 2,169 4,704 184,6 16.00-16.15 291 70,857 4,107 16,867 291 16.15-16.30 251,8 78,638 3,202 10,253 251,8 16.30-16.45 218,2 82,333 2,650 7,024 218,2 16.45-17.00 280,6 76,994 3,644 13,282 280,6 17.00-17.15 225,8 80,294 2,812 7,908 225,8 17.15-17.30 201,2 86,897 2,315 5,361 201,2 17.30-17.45 209,6 86,831 2,414 5,827 209,6 17.45-18.00 215,8 83,800 2,575 6,632 215,8 18.00-18.15 232,4 82,964 2,801 7,847 232,4 18.15-18.30 209 80,375 2,600 6,762 209 18.30-18.45 253,6 77,888 3,256 10,601 253,6 18.45-19.00 231,2 81,591 2,834 8,030 231,2 Total 7589,8 2580,718 94,750 289,482 7589,8 Rata-Rata 80,647 2,961 Universitas Sumatera Utara Sedangkan untuk arah Entrance Gt. Tanjung Morawa diperoleh hasil regresi linear sederhana sebagai berikut : Tabel 4.38 Hasil Perhitungan Analisis Regresi-Linear Hubungan Matematis Parameter Lalu Lintas Model Greenshields Arah Entance Gt. Tanjung Morawa MODEL GREENSHIELDS A 97,741 B -5,773 R Koefisien Korelasi 0,870 R 2 Koefisien Determinasi 0,757 Sehingga dihasilkan nilai Sf = 97,741 kmjam dan Dj = = 16,9307 smpkm. Dengan menggunakan nilai Sf dan Dj, maka dapat ditentukan hubungan matematis antar parameter sebagai berikut :  Hubungan Kecepatan-Kepadatan S = Sf – SfDj D S= 97,741 – 5,773 D  Hubungan volume –Kepadatan V = Sf.D – Sf Dj D 2 V = 97,741 D – 5,773 D 2 Universitas Sumatera Utara  Hubungan volume –Kecepatan V = Dj.S – Dj Sf S 2 V = 16,931 S – 16,931 97,741 S 2 V = 16,931 S – 0,173 S 2 Sedangkan volume Vm, kecepatan Sm, dan kepadatan Dm kendaraan pada saat volume maksimum adalah sebagai berikut :    Universitas Sumatera Utara 4.2.2 Model Greenberg Tabel 4.39 Perhitungan Analisis Regresi-Linear Hubungan Matematis Parameter Lalu Lintas Model Greenberg Arah Exit Gt. Tanjung Morawa Jam Volume V smpjam Kecepatan Rata-Rata S = Yi kmjam Kepadatan D smpkm Log e D= Xi Xi.Yi 07.00-07.15 220,2 84,635 2,602 0,956 80,927 07.15-07.30 244,6 89,715 2,726 1,003 89,983 07.30-07.45 262,6 86,102 3,050 1,115 96,012 07.45-08.00 289 85,251 3,390 1,221 104,077 08.00-08.15 241 84,209 2,862 1,051 88,545 08.15-08.30 235 82,507 2,848 1,047 86,360 08.30-08.45 215,6 79,805 2,702 0,994 79,313 08.45-09.00 247,4 80,202 3,085 1,126 90,344 09.00-09.15 254,6 78,643 3,237 1,175 92,388 09.15-09.30 210 81,769 2,568 0,943 77,125 09.30-09.45 225,4 78,092 2,886 1,060 82,777 09.45-10.00 243 75,950 3,199 1,163 88,329 10.00-10.15 238,8 77,734 3,072 1,122 87,243 10.15-10.30 238,6 75,361 3,166 1,152 86,853 10.30-10.45 272,4 76,959 3,540 1,264 97,276 10.45-11.00 258 75,548 3,415 1,228 92,787 07.00-07.15 174,6 85,346 2,046 0,716 61,089 07.15-07.30 182,4 91,793 1,987 0,687 63,031 07.30-07.45 205 84,131 2,437 0,891 74,930 07.45-08.00 199,4 86,342 2,309 0,837 72,268 08.00-08.15 223,8 86,460 2,588 0,951 82,230 08.15-08.30 173,8 85,831 2,025 0,706 60,556 08.30-08.45 215,4 79,938 2,695 0,991 79,238 08.45-09.00 184,4 77,230 2,388 0,870 67,215 09.00-09.15 200,4 81,810 2,450 0,896 73,295 09.15-09.30 172,6 79,399 2,174 0,776 61,653 09.30-09.45 311,4 78,061 3,989 1,384 108,004 09.45-10.00 218,2 77,549 2,814 1,035 80,225 10.00-10.15 255,8 78,143 3,273 1,186 92,666 10.15-10.30 245 76,156 3,217 1,168 88,986 10.30-10.45 264,6 73,470 3,601 1,281 94,140 10.45-11.00 225,4 71,605 3,148 1,147 82,110 Total 2585,745 33,143 2661,977 Rata-Rata 80,805 1,036 Universitas Sumatera Utara Tabel 4.40 Hasil Perhitungan Analisis Regresi-Linear Hubungan Matematis Parameter Lalu Lintas Model Greenberg Arah Exit Gt. Tanjung Morawa MODEL GREENBERG A 98,100 B -16,700 R Koefisien Korelasi 0,612 R 2 Koefisien Determinasi 0,365 Pada model Greenberg parameter A dan B dapat dihitung dan dihasilkan beberapa nilai berikut, A = dan B = . Sehingga, akhirnya diperoleh b = dan nilai  A = 90,100  B = -16,700 Sehingga dihasilkan nilai b = dan, Dengan menggunakan nilai b dan C, maka dapat ditentukan hubungan matematis antar parameter sebagai berikut : Universitas Sumatera Utara  Hubungan Kecepatan-Kepadatan  Hubungan volume - Kepadatan  Hubungan volume -Kecepatan Sedangkan volume Vm, kecepatan Sm, dan kepadatan Dm kendaraan pada saat volume maksimum adalah sebagai berikut :   Universitas Sumatera Utara  Universitas Sumatera Utara Tabel 4.41 Perhitungan Analisis Regresi-Linear Hubungan Matematis Parameter Lalu Lintas Model Greenberg Arah Entrance Gt. Tanjung Morawa Jam Volume V smpjam Kecepatan Rata-Rata S = Yi kmjam Kepadatan D smpkm Log e D= Xi Xi.Yi 15.00-15.15 199,2 86,113 2,313 0,839 72,219 15.15-15.30 174 83,707 2,079 0,732 61,251 15.30-15.45 276 77,349 3,568 1,272 98,394 15.45-16.00 222 81,126 2,736 1,007 81,667 16.00-16.15 240 81,449 2,947 1,081 88,019 16.15-16.30 205 81,624 2,512 0,921 75,166 16.30-16.45 232,8 77,261 3,013 1,103 85,218 16.45-17.00 209,2 85,194 2,456 0,898 76,535 17.00-17.15 222 81,852 2,712 0,998 81,669 17.15-17.30 264,2 81,584 3,238 1,175 95,867 17.30-17.45 220,4 82,720 2,664 0,980 81,064 17.45-18.00 320,2 76,203 4,202 1,436 109,393 18.00-18.15 271,2 79,384 3,416 1,229 97,528 18.15-18.30 223,2 78,811 2,832 1,041 82,044 18.30-18.45 284,6 77,474 3,674 1,301 100,805 18.45-19.00 247 76,480 3,230 1,172 89,662 15.00-15.15 232 79,550 2,916 1,070 85,146 15.15-15.30 257,2 81,032 3,174 1,155 93,593 15.30-15.45 284,8 77,232 3,688 1,305 100,786 15.45-16.00 184,6 85,114 2,169 0,774 65,895 16.00-16.15 291 70,857 4,107 1,413 100,097 16.15-16.30 251,8 78,638 3,202 1,164 91,517 16.30-16.45 218,2 82,333 2,650 0,975 80,245 16.45-17.00 280,6 76,994 3,644 1,293 99,569 17.00-17.15 225,8 80,294 2,812 1,034 83,020 17.15-17.30 201,2 86,897 2,315 0,840 72,957 17.30-17.45 209,6 86,831 2,414 0,881 76,519 17.45-18.00 215,8 83,800 2,575 0,946 79,268 18.00-18.15 232,4 82,964 2,801 1,030 85,457 18.15-18.30 209 80,375 2,600 0,956 76,809 18.30-18.45 253,6 77,888 3,256 1,180 91,946 18.45-19.00 231,2 81,591 2,834 1,042 84,982 Total 2580,718 34,241 2744,306 Rata-Rata 80,647 1,070 Universitas Sumatera Utara Tabel 4.42 Hasil Perhitungan Analisis Regresi-Linear Hubungan Matematis Parameter Lalu Lintas Model Greenberg Arah Entrance Gt. Tanjung Morawa MODEL GREENBERG A 99,312 B -17,442 R Koefisien Korelasi 0,871 R 2 Koefisien Determinasi 0,759 Sehingga dihasilkan nilai b = dan Dengan menggunakan nilai b dan C, maka dapat ditentukan hubungan matematis antar parameter sebagai berikut :  Hubungan Kecepatan-Kepadatan  Hubungan volume - Kepadatan Universitas Sumatera Utara  Hubungan Volume -Kecepatan Sedangkan volume Vm, kecepatan Sm, dan kepadatan Dm kendaraan pada saat volume maksimum adalah sebagai berikut :    Universitas Sumatera Utara 4.2.3 Model Underwood Tabel 4.43 Perhitungan Analisis Regresi-Linear Hubungan Matematis Parameter Lalu Lintas Model Underwood Arah Exit Gt. Tanjung Morawa Jam Volume V smpjam Kecepatan Rata-Rata S kmjam Kepadatan D= Xi smpkm Log e S= Yi Xi.Yi 07.00-07.15 220,2 84,635 2,602 4,438 11,548 07.15-07.30 244,6 89,715 2,726 4,497 12,260 07.30-07.45 262,6 86,102 3,050 4,456 13,589 07.45-08.00 289 85,251 3,390 4,446 15,071 08.00-08.15 241 84,209 2,862 4,433 12,688 08.15-08.30 235 82,507 2,848 4,413 12,569 08.30-08.45 215,6 79,805 2,702 4,380 11,832 08.45-09.00 247,4 80,202 3,085 4,385 13,525 09.00-09.15 254,6 78,643 3,237 4,365 14,131 09.15-09.30 210 81,769 2,568 4,404 11,310 09.30-09.45 225,4 78,092 2,886 4,358 12,578 09.45-10.00 243 75,950 3,199 4,330 13,854 10.00-10.15 238,8 77,734 3,072 4,353 13,373 10.15-10.30 238,6 75,361 3,166 4,322 13,685 10.30-10.45 272,4 76,959 3,540 4,343 15,373 10.45-11.00 258 75,548 3,415 4,325 14,769 07.00-07.15 174,6 85,346 2,046 4,447 9,097 07.15-07.30 182,4 91,793 1,987 4,520 8,981 07.30-07.45 205 84,131 2,437 4,432 10,800 07.45-08.00 199,4 86,342 2,309 4,458 10,296 08.00-08.15 223,8 86,460 2,588 4,460 11,544 08.15-08.30 173,8 85,831 2,025 4,452 9,016 08.30-08.45 215,4 79,938 2,695 4,381 11,806 08.45-09.00 184,4 77,230 2,388 4,347 10,379 09.00-09.15 200,4 81,810 2,450 4,404 10,789 09.15-09.30 172,6 79,399 2,174 4,374 9,509 09.30-09.45 311,4 78,061 3,989 4,357 17,383 09.45-10.00 218,2 77,549 2,814 4,351 12,242 10.00-10.15 255,8 78,143 3,273 4,359 14,268 10.15-10.30 245 76,156 3,217 4,333 13,939 10.30-10.45 264,6 73,470 3,601 4,297 15,475 10.45-11.00 225,4 71,605 3,148 4,271 13,445 Total 91,489 140,491 401,122 Rata-Rata 2,859 4,390 Universitas Sumatera Utara Tabel 4.44 Hasil Perhitungan Analisis Regresi-Linear Hubungan Matematis Parameter Lalu Lintas ModelUnderwood Arah Exit Gt. Tanjung Morawa Pada model Underwood parameter A dan B dapat dihitung dan dihasilkan beberapa nilai berikut, A = dan B = . Sehingga, akhirnya diperoleh = dan nilai Sehingga dihasilkan nilai = 13,699 smpkm dan, kmjam Dengan menggunakan nilai dan , maka dapat ditentukan hubungan matematis antar parameter sebagai berikut :  Hubungan Kecepatan-Kepadatan MODEL UNDERWOOD A 4,599 B -0,073 R Koefisien Korelasi 0,604 R 2 Koefisien Determinasi 0,365 Universitas Sumatera Utara 0,073  Hubungan Volume - Kepadatan  Hubungan volume -Kecepatan Universitas Sumatera Utara Sedangkan volume Vm, kecepatan Sm, dan kepadatan Dm kendaraan pada saat volume maksimum adalah sebagai berikut :    Universitas Sumatera Utara Tabel 4.45 Perhitungan Analisis Regresi-Linear Hubungan Matematis Parameter Lalu Lintas Model Underwood Arah Entra nce Gt. Tanjung Morawa Jam Volume V smpjam Kecepatan Rata-Rata S kmjam Kepadatan D= Xi smpkm Log e S= Yi Xi.Yi 15.00-15.15 199,2 86,113 2,313 4,456 10,307 15.15-15.30 174 83,707 2,079 4,427 9,203 15.30-15.45 276 77,349 3,568 4,348 15,516 15.45-16.00 222 81,126 2,736 4,396 12,030 16.00-16.15 240 81,449 2,947 4,400 12,965 16.15-16.30 205 81,624 2,512 4,402 11,056 16.30-16.45 232,8 77,261 3,013 4,347 13,099 16.45-17.00 209,2 85,194 2,456 4,445 10,915 17.00-17.15 222 81,852 2,712 4,405 11,947 17.15-17.30 264,2 81,584 3,238 4,402 14,254 17.30-17.45 220,4 82,720 2,664 4,415 11,765 17.45-18.00 320,2 76,203 4,202 4,333 18,209 18.00-18.15 271,2 79,384 3,416 4,374 14,944 18.15-18.30 223,2 78,811 2,832 4,367 12,368 18.30-18.45 284,6 77,474 3,674 4,350 15,980 18.45-19.00 247 76,480 3,230 4,337 14,007 15.00-15.15 232 79,550 2,916 4,376 12,763 15.15-15.30 257,2 81,032 3,174 4,395 13,949 15.30-15.45 284,8 77,232 3,688 4,347 16,029 15.45-16.00 184,6 85,114 2,169 4,444 9,638 16.00-16.15 291 70,857 4,107 4,261 17,498 16.15-16.30 251,8 78,638 3,202 4,365 13,976 16.30-16.45 218,2 82,333 2,650 4,411 11,689 16.45-17.00 280,6 76,994 3,644 4,344 15,830 17.00-17.15 225,8 80,294 2,812 4,386 12,333 17.15-17.30 201,2 86,897 2,315 4,465 10,338 17.30-17.45 209,6 86,831 2,414 4,464 10,776 17.45-18.00 215,8 83,800 2,575 4,428 11,404 18.00-18.15 232,4 82,964 2,801 4,418 12,377 18.15-18.30 209 80,375 2,600 4,387 11,407 18.30-18.45 253,6 77,888 3,256 4,355 14,181 18.45-19.00 231,2 81,591 2,834 4,402 12,473 Total 94,750 140,452 415,225 Rata-Rata 2,961 4,389 Universitas Sumatera Utara Tabel 4.46 Hasil Perhitungan Analisis Regresi-Linear Hubungan Matematis Parameter Lalu Lintas ModelUnderwood Arah Entrance Gt. Tanjung Morawa MODEL UNDERWOOD A 4,603 B 0,072 R Koefisien Korelasi 0,871 R 2 Koefisien Determinasi 0,758 Sehingga dihasilkan nilai = 13,889 smpkm dan, kmjam Dengan menggunakan nilai dan , maka dapat ditentukan hubungan matematis antar parameter sebagai berikut :  Hubungan Kecepatan-Kepadatan 0,072 Universitas Sumatera Utara  Hubungan volume - Kepadatan  Hubungan volume -Kecepatan Sedangkan volume Vm, kecepatan Sm, dan kepadatan Dm kendaraan pada saat volume maksimum adalah sebagai berikut :   Universitas Sumatera Utara  Universitas Sumatera Utara Berikut adalah tabulasi dari persamaan matematis pemodelan hubungan Kecepatan, Kepadatan, dan Volume.  Arah Exit Gt. Tanjung Morawa Tabel 4.47 Hubungan matematis antara Kecepatan-Kepadatan, Volume- Kepadatan, dan Volume-Kecepatan untuk Model Greenshields, Greenberg, dan Underwood Dengan menjabarkan persamaan matematis yang telah ada maka diperoleh parameter-parameter arus lalu lintas untuk setiap model sebagai berikut: Tabel 4.48 Perbandingan Parameter Arus Lalu Lintas Model Vm smpjam Sm kmjam Dm smpkm Sf Dj Greenshields 403,639 48,855 8,262 97,709 16,524 Greenberg 2218,238 16,949 130,876 ∞ 355,758 Underwood 500,726 36,552 13,699 99,385 ∞ Model Greenshields Greenberg Underwood S-D S= 97,709-5,913 D S = 98,100 -16,700 Ln D Ln S = 4,599 – 0,073 D V-D V = 97,709 D - 5,913 D 2 V = 98,100 D – 16,700 DLn D V= 99,385 V-S V = 16,524 S - 0,169 S 2 V = 355,758 V= 63,002 – 13,699 S Ln S Universitas Sumatera Utara Menggunakan persamaan matematis diatas maka diperoleh grafik hubungan parameter lalu lintas pada jalan Tol Belmera pada arah Exit Gt. Tanjung Morawa sebagai berikut :  Grafik Hubungan Kecepatan dan Kepadatan S-D Gambar 4.33 Grafik Hubungan Matematis antara Kecepatan-Kepadatan S-D untuk model Greenshields, Greenberg, dan Underwood pada Arah Exit Gt. Tanjung Morawa 20 40 60 80 100 120 1 2 ,0 2 4 ,0 3 6 ,0 4 8 ,0 6 ,0 7 2 ,0 8 4 ,0 9 6 ,0 1 8 ,0 1 2 ,0 1 3 2 ,0 1 4 4 ,0 1 5 6 ,0 1 6 8 ,0 1 8 ,0 1 9 2 ,0 2 4 ,0 2 1 6 ,0 2 2 8 ,0 2 4 ,0 2 5 2 ,0 2 6 4 ,0 2 7 6 ,0 2 8 8 ,0 3 ,0 Data greenshields greenberg underwood Universitas Sumatera Utara 0,0000 500,0000 1000,0000 1500,0000 2000,0000 2500,0000 1 7 ,0 3 4 ,0 5 1 ,0 6 8 ,0 8 5 ,0 1 3 ,0 1 2 ,0 1 3 7 ,0 1 5 4 ,0 1 7 1 ,0 1 8 8 ,0 2 6 ,0 2 2 3 ,0 2 4 ,0 2 5 7 ,0 2 7 4 ,0 2 9 1 ,0 3 9 ,0 3 2 6 ,0 3 4 3 ,0 Data Greenshields Greenberg underwood  Grafik Hubungan Volume dan Kepadatan V-D Gambar 4.34 Grafik Hubungan Matematis antara Volume-Kepadatan V-D untuk model Greenshields, Greenberg, dan Underwood pada Arah Exit Gt. Tanjung Morawa  Grafik Hubungan Volume dan Kecepatan V-S Gambar 4.35 Grafik Hubungan Matematis antara Volume-Kecepatan V-S untuk model Greenshields, Greenberg, dan Underwood pada Arah Exit Gt. Tanjung Morawa 0,0000 500,0000 1000,0000 1500,0000 2000,0000 2500,0000 8 ,0 1 6 ,0 2 4 ,0 3 2 ,0 4 ,0 4 8 ,0 5 6 ,0 6 4 ,0 7 2 ,0 8 ,0 8 8 ,0 9 6 ,0 1 4 ,0 1 1 2 ,0 1 2 ,0 1 2 8 ,0 1 3 6 ,0 1 4 4 ,0 Data Greenshields Greenberg Underwood Universitas Sumatera Utara Tabel 4.49 Nilai Koefisien Determinasi R 2 Hubungan Matematis parameter lalu lintas untuk model Greenshields, Greenberg, dan Underwood Dari tabel 4.37 dapat disimpulkan bahwa :  Model Greenberg merupakan model terbaik untuk hubungan matematis antara Kecepatan-Kepadatan S-D dengan nilai R 2 tertinggi yaitu 0,3747  Model Greenberg juga merupakan model terbaik untuk hubungan matematis antara Volume-Kepadatan V-D dengan nilai R 2 tertinggi yaitu 0,89242  Untuk hubungan Volume-Kepadatan ketiga model menghasilkan nilai negatif yang artinya variabel penjelas independent tidak signifikan secara statistik terhadap variabel dependennya. Salah satu penyebab hal tesebut mungkin terjadi adalah disebabkan data observasi terlalu sedikit. Dengan menggunakan hubungan Kecepatan-Kepadatan S-D sebagai kalibrasi awal untuk menentukan hubungan matematis ketiga parameter lalu lintas, maka model Geenberg merupakan model yang cocok untuk ruas jalan Tol Belmera pada arah Exit Gt. Tanjung Morawa. Model Greenshields Greenberg Underwood S-D 0,3653 0,3747 0,3676 V-D 0,889944 0,89242 0,890639 V-S -1,52443 -1,97932 -1,49038 Universitas Sumatera Utara  Arah Entrance Gt. Tanjung Morawa Tabel 4.50 Hubungan matematis antara Kecepatan-Kepadatan, Volume- Kepadatan, dan Volume-Kecepatan untuk Model Greenshields, Greenberg, dan Underwood Dengan menjabarkan persamaan matematis yang telah ada maka diperoleh parameter-parameter arus lalu lintas untuk setiap model sebagai berikut: Tabel 4.51 Perbandingan Parameter Arus Lalu Lintas Model Greenshields Greenberg Underwood S-D S= 97,741 – 5,773 D S= 99,312 – 17,442 Ln D Ln S = 4,555 – 0,058 D V-D V = 97,741 D – 5,773 D 2 V= 99,312 D – 17,442 D Ln D V= 95,107 V-S V = 16,931 S – 0,173 S 2 V= 297,033 V= 78,533 S – 17,241 S LnS Model Vm smpjam Sm kmjam Dm smpkm Sf Dj Greenshields 413,713 48,871 8,465 97,741 16,931 Greenberg 1907,0203 17,452 109,272 ∞ 297,033 Underwood 509,839 36,708 13,889 99,783 ∞ Universitas Sumatera Utara Menggunakan persamaan matematis diatas maka diperoleh grafik hubungan parameter lalu lintas pada jalan Tol Belmera dengan arah Entrance Gt. Tanjung Morawa sebagai berikut :  Grafik Hubungan Kecepatan dan Kepadatan S-D Gambar 4.36 Grafik Hubungan Matematis antara Kecepatan-Kepadatan S-D untuk model Greenshields, Greenberg, dan Underwood pada Arah Entrance Gt. Tanjung Morawa -20 20 40 60 80 100 120 1 2 ,0 2 4 ,0 3 6 ,0 4 8 ,0 6 ,0 7 2 ,0 8 4 ,0 9 6 ,0 1 8 ,0 1 2 ,0 1 3 2 ,0 1 4 4 ,0 1 5 6 ,0 1 6 8 ,0 1 8 ,0 1 9 2 ,0 2 4 ,0 2 1 6 ,0 2 2 8 ,0 2 4 ,0 2 5 2 ,0 2 6 4 ,0 2 7 6 ,0 2 8 8 ,0 3 ,0 Data greenshields greenberg underwood Universitas Sumatera Utara 500 1000 1500 2000 2500 1 4 ,0 2 8 ,0 4 2 ,0 5 6 ,0 7 ,0 8 4 ,0 9 8 ,0 1 1 3 ,0 1 2 7 ,0 1 4 1 ,0 1 5 5 ,0 1 6 9 ,0 1 8 3 ,0 1 9 7 ,0 2 1 2 ,0 2 2 6 ,0 2 4 ,0 2 5 4 ,0 2 6 8 ,0 2 8 2 ,0 2 9 6 ,0 Data Greenshields Greenberg Underwood 500 1000 1500 2000 2500 8 ,0 1 6 ,0 2 4 ,0 3 2 ,0 4 ,0 4 8 ,0 5 6 ,0 6 4 ,0 7 2 ,0 8 ,0 8 8 ,0 9 6 ,0 1 4 ,0 1 1 2 ,0 1 2 ,0 1 2 8 ,0 1 3 6 ,0 1 4 4 ,0 Data Greenshields Greenberg Underwood  Grafik Hubungan Volume dan Kepadatan V-D Gambar 4.37 Grafik Hubungan Matematis antara Volume-Kepadatan V-D untuk model Greenshields, Greenberg, dan Underwood pada Arah Entrance Gt. Tanjung Morawa  Grafik Hubungan Volume dan Kecepatan V-S Gambar 4.38 Grafik Hubungan Matematis antara Kecepatan-KecepatanV-S untuk model Greenshields, Greenberg, dan Underwood pada Arah Entrance Gt. Tanjung Morawa Universitas Sumatera Utara Dengan menggunakan persamaan matematis diatas maka nilai koefisien determinasi dari setiap pemodelan dapat dihitung dan diperoleh hasil sebagai berikut : Tabel 4.52 Nilai Koefisien Determinasi Hubungan Matematis parameter lalu lintas untuk model Greenshields, Greenberg, dan Underwood Dari tabel 4.40 dapat disimpulkan bahwa :  Model Greenberg merupakan model terbaik untuk hubungan matematis antara Kecepatan-Kepadatan S-D dengan nilai R 2 tertinggi yaitu 0,75945  Model Greenberg juga merupakan model terbaik untuk hubungan matematis antara Volume-Kepadatan V-D dengan nilai R 2 tertinggi yaitu 0,97450  Model Underwood juga merupakan model terbaik untuk hubungan matematis antara Volume-Kepadatan V-D dengan nilai R 2 tertinggi yaitu 0,48709 Dengan menggunakan hubungan Kecepatan-Kepadatan S-D sebagai kalibrasi awal untuk menentukan hubungan matematis ketiga parameter lalu lintas, maka model Geenberg merupakan model yang cocok untuk ruas jalan Tol Belmera pada arah Entrance Gt. Tanjung Morawa. Model Greenshields Greenberg Underwood S-D 0,757086 0,75945 0,75894 V-D 0,974152 0,97450 0,97438 V-S 0,482973 0,39928 0,48709 Universitas Sumatera Utara

4.3 KINERJA LALU LINTAS