4.3 KINERJA LALU LINTAS
4.3.1 Kinerja Lalu Lintas Eksisting Pengukuran kinerja lalu lintas eksisting dilakukan dalam kondisi jam
puncak untuk kedua arah lalu lintas. Terdapat tiga indikator sebagaimana ditunjukkan dalam table di bawah ini.
Derajat Kejenuhan DS
Tabel 4.53 Perbandingan Angka Derajat Kejenuhan DS pada Saat Jam Puncak
Segmen Jalan
Waktu WIB
Volume smpjam
Kapasitas smpjam
Derajat Kejenuhan DS
MKJI Greenberg
MKJI Greenberg
Arah Exit
07.00 –11.00
1115,7 2369
2218,238 0,471
0,503 Arah
Entrance 15.00
–19.00 1169,53 2369
1907,0203 0,494
0,613
Kecepatan S
Tabel 4.54 Perbandingan Kecepatan S pada Saat Jam Puncak
Segmen Jalan
Waktu WIB
Sm kmjam Pengamatan
MKJI Greenberg
Arah Exit 07.00
–11.00 80,805
NA 16,949
Arah Entrance
15.00 –19.00
80,647 NA
17,452
Universitas Sumatera Utara
Kepadatan D
Tabel 4.55 Perbandingan Angka Kepadatan D pada Saat Jam Puncak
Segmen Jalan
Waktu WIB
Dm smpjam Pengamatan
MKJI Greenberg
Arah Exit 07.00
–11.00 13,807
NA 130,876
Arah Entrance
15.00 –19.00
14,502 NA
109,272
Berdasarkan tabel perbandingan diatas dapat dilihat bahwa untuk angka derajat kejenuhan baik berdasarkan MKJI 1997 ataupun Model Greenberg angka
yang dihasilkan belum tinggi. Angka kecepatan dan kepadatan saat jam puncak pun masih jauh dibawah angka yang diperoleh dengan Model Greenberg. Hal
tersebut menunjukkan bahwa kondisi eksisting pada ruas Jalan Tol Belmera masih baik dan stabil.
4.3.2 Kinerja Lalu Lintas 5 lima dan 10 sepuluh tahun Kedepan Dalam penelitian ini digunakan Data Rincian Lalu Lintas Cabang Belmera
Th.2005 sd 2014 pada Gt. Tanjung Morawa untuk memperkirakan volume lalu lintas yang akan terjadi pada 5lima dan 10 sepuluh tahun kedepan sehingga
parameter lalu lintas lainnya dapat diperoleh.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.56 Rincian Lalu Lintas Cabang Belmera Th.2005 sd 2014 pada Gt.
Tanjung Morawa
Dari data diatas diperoleh bahwa rata-rata pertambahan volume kendaraan adalah sebesar 6,045 . Sehingga volume kendaraan pada saat jam puncak untuk
5 lima dan 10 sepuluh tahun kedepan diestimasi sebagai berikut : Tahun
Volume Kenderaan
Persentase pertumbuhan
2005 3.734.906
2006 3.571.638
-4,371 2007
3.783.393 5,929
2008 4.137.055
9,348 2009
4.013.061 -2,997
2010 3.621.870
-9,748 2011
3.974.531 9,738
2012 4.378.610
10,167 2013
5.430.546 24,024
2014 6.099.385
12,316
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.57 Estimasi Volume Kendaraan Jam Puncak Tahun 2016 sd 2025 pada
Arah
Entrance
Gt. Tanjung Morawa
Tabel 4.58 Estimasi Volume Kendaraan Jam Puncak Tahun 2016 sd 2025 pada
Arah
Exit
Gt. Tanjung Morawa Tahun
Volume Kenderaan smpjam 2015
1169,53 2016
1240,227 2017
1315,198 2018
1394,701 2019
1479,01 2020
1568,415 2021
1663,225 2022
1763,765 2023
1870,384 2024
1983,447 2025
2103,345
Tahun Volume Kenderaan smpjam
2015 1115,7
2016 1183,143
2017 1254,664
2018 1330,507
Universitas Sumatera Utara
Volume kendaraan pada tahun 2015 merupakan data hasil studi lalu lintas yang digunakan sebagai data dasar untuk mengestimasi volume kenderaan pada
tahun 2016 sd 2015. Dengan menggunakan data diatas maka nilai kepadatan dan kecepatan dapat dihitung dengan menggunakan persamaan dari model yang sudah
dipilih sebelumnya yaitu Model Greenberg.
5 lima Tahun Kedepan
Arah
Exit
Gt. Tanjung Morawa Dengan V = 1496,225 smpjam, maka :
- Nilai Kepadatan D
V = 98,100 D-16,700 D ln D 1496,225 = 98,100 D-16,700 D ln D
16,700 D ln D-98,100 D+1496,225=0 Dengan menggunakan cara trial and error dihasilkan dua buah nilai D
yang memenuhi persamaan diatas, yaitu : Tahun
Volume Kenderaan smpjam 2019
1410,935 2020
1496,225 2021
1586,671 2022
1682,584 2023
1784,296 2024
1892,155 2025
2006,534
Universitas Sumatera Utara
= 41,8751 smpkm; = 247,8274 smpkm
- Nilai Kecepatan S
V = 355,758 1496,225 = 355,758
Dengan menggunakan cara trial and error dihasilkan dua buah nilai S yang memenuhi persamaan diatas, yaitu :
= 36,73234 kmjam; = 5,987855 kmjam
Berdasarkan hasil perhitungan diatas dapat disimpulkan bahwa V=1496,225 smpjam dapat terjadi pada 2 dua kondisi yaitu :
Kondisi 1 Satu : Kepadatan D= 41,8751 smpkm yang bergerak dengan
kecepatan S= 36,73234 kmjam. Kondisi 2 Dua
: Kepadatan D= 247,8274 smpkm yang bergerak dengan kecepatan S= 5,987855 kmjam.
Arah
Entrance
Gt. Tanjung Morawa Dengan V = 1568,415 smpjam, maka :
- Nilai Kepadatan D
V = 99,312 D-17,442 D ln D 1568,415 = 99,312 D-17,442 D ln D
17,442 D ln D-99,312 D+1568,415=0
Universitas Sumatera Utara
Dengan menggunakan cara trial and error dihasilkan dua buah nilai D yang memenuhi persamaan diatas, yaitu :
= 51,07735 smpkm; = 180,4749 smpkm
- Nilai Kecepatan S
V = 297,033 1568,415 = 297,003
Dengan menggunakan cara trial and error dihasilkan dua buah nilai S yang memenuhi persamaan diatas, yaitu :
= 31,12134 kmjam; = 8,64094 kmjam
Berdasarkan hasil perhitungan diatas dapat disimpulkan bahwa V=1568,415 smpjam dapat terjadi pada 2 dua kondisi yaitu :
Kondisi 1 Satu : Kepadatan D= 51,07735 smpkm yang bergerak dengan
kecepatan S= 31,12134 kmjam. Kondisi 2 Dua
: Kepadatan D= 180,4749 smpkm yang bergerak dengan kecepatan S= 8,64094 kmjam.
10 Sepuluh Tahun Kedepan
Arah
Exit
Gt. Tanjung Morawa Dengan V = 2006,534 smpjam, maka :
- Nilai Kepadatan D
V = 98,100 D-16,700 D ln D 2006,534 = 98,100 D-16,700 D ln D
Universitas Sumatera Utara
16,700 D ln D-98,100 D+2006,534=0 Dengan menggunakan cara trial and error dihasilkan dua buah nilai D
yang memenuhi persamaan diatas, yaitu : = 81,60445 smpkm;
= 187,3243 smpkm -
Nilai Kecepatan S V = 355,758
2006,534 = 355,758 Dengan menggunakan cara trial and error dihasilkan nilai S yang
memenuhi persamaan diatas, yaitu : = 25,7138 kmjam;
= 10,44622 kmjam Berdasarkan hasil perhitungan diatas dapat disimpulkan bahwa V=2006,534
smpjam dapat terjadi pada 2 dua kondisi yaitu : Kondisi 1 Satu
: Kepadatan D= 81,60445 smpkm yang bergerak dengan kecepatan S= 25,7138 kmjam.
Kondisi 2 Dua : Kepadatan D= 187,3243 smpkm yang bergerak dengan
kecepatan S= 10,44622 kmjam.
Arah
Entrance
Gt. Tanjung Morawa Untuk arah
Entrance
Gt. Tanjung Morawa dengan V = 2103,345 smpjam perhitungan nilai kecepatan dan kepadatan dengan Model Greeberg tidak
dapat dilakukan. Hal tersebut dikarnakan dari persamaan eksponensial yang dihasilkan pada Model Greenberg menunjukkan bahwa volume maksimum
Universitas Sumatera Utara
pada Arah
Exit
Gt. Tanjung Morawa adalah sebesar 1907,0203 smpjam. Sehingga hal tersebut menyebabkan sebelum tercapainya jumlah V =
2006,534 smpjam telah terjadi penurunan jumlah volume kendaraan karena telah mencapai Vmaks lihat gambar 4.37 dan 4.38. Hal tersebut
menunjukkan bahwa 10 sepuluh tahun kedepan volume yang terjadi pada arah
Entrance
Gt. Tanjung Morawa telah mengalami kelebihan kapasitas menurut perhitungan dengan Model Greenberg.
Sama halnya pada pengukuran kinerja lalu lintas eksisting, pengukuran kinerja lalu lintas untuk 5 lima dan 10 sepuluh tahun kedepan juga
menggunakan tiga indikator lalu lintas pada saat jam puncak yaitu derajat kejenuhan DS, kecepatan S, dan kepadatan D.
5 lima Tahun Kedepan tahun 2020
Derajat Kejenuhan DS
Tabel 4.59 Perbandingan Angka Derajat Kejenuhan DS pada Tahun 2020
Segmen Jalan
Waktu WIB
Vol. Estimasi
smpjam Kapasitas
smpjam Derajat Kejenuhan
DS MKJI
Greenberg MKJI
Greenberg Arah
Exit 07.00
–11.00 1496,225 2369 2218,238 0,632
0,675 Arah
Entrance 15.00
–19.00 1568,415 2369 1907,0203 0,662
0,822
Universitas Sumatera Utara
Kecepatan S
Tabel 4.60 Perbandingan Angka Kecepatan S pada Tahun 2020
Segmen Jalan Waktu
WIB Sm kmjam
Estimasi MKJI
Greenberg Arah Exit
07.00 –11.00
36,73234
5,987855 NA
16,949 Arah Entrance
15.00 –19.00
31,1213
8,64094 NA
17,452
Kepadatan D
Tabel 4.61 Perbandingan Angka Kepadatan D pada Tahun 2020
Segmen Jalan Waktu
WIB Dm smpjam
Estimasi MKJI
Greenberg Arah Exit
07.00 –11.00
41,8751
247,8274 NA
130,876 Arah Entrance
15.00 –19.00
51,07735
180,4749 NA
109,272
Pada ketiga tabel diatas dapat dilihat bahwa angka derajat kejenuhan pada tahun 2020 sudah mulai tinggi. Volume lalu lintas pada kedua arah masing-
masing menghasilkan dua kondisi kecepatan dan kepadatan. Kondisi pertama menunjukkan bahwa volume lalu lintas yang terjadi belum mencapai volume
maksimum, yang artinya arus lalu lintas lancar dan stabil. Sedangkan kondisi kedua terjadi setelah volume maksimum tercapai, hal tersebut menunjukkan arus
lalu lintas sudah padat dan tidak stabil.
Universitas Sumatera Utara
10 sepuluh Tahun Kedepan tahun 2025
Derajat Kejenuhan DS
Tabel 4.62 Perbandingan Angka Derajat Kejenuhan DS pada Tahun 2025
Segmen Jalan
Waktu WIB
Vol. Estimasi
smpjam Kapasitas
smpjam Derajat Kejenuhan
DS MKJI
Greenberg MKJI
Greenberg Arah
Exit 07.00
–11.00 2006,534 2369 2218,238 0,847
0,905 Arah
Entrance 15.00
–19.00 2103,345 2369 1907,0203 0,888
1,103
Kecepatan S
Tabel 4.63 Perbandingan Angka Kecepatan S pada Tahun 2025
Segmen Jalan Waktu
WIB Sm kmjam
Estimasi MKJI
Greenberg Arah Exit
07.00 –11.00
25,7138 10,44622
NA 16,949
Arah Entrance 15.00
–19.00 NA
NA 17,452
Kepadatan D
Tabel 4.64 Perbandingan Angka Kepadatan D pada Tahun 2025
Segmen Jalan Waktu
WIB Dm smpjam
Estimasi MKJI
Greenberg Arah Exit
07.00 –11.00
81,60445
187,3243 NA
130,876 Arah Entrance
15.00 –19.00
NA NA
109,272
Universitas Sumatera Utara
Dari tabulasi diatas dapat dilihat bahwa angka derajat kejenuhan untuk kedua arah lalu lintas pada tahun 2025 sudah tinggi, bahkan untuk arah
entrance
Gt. Tanjung Morawa dengan Model Greenberg angka derajat kejenuhnnya telah melebihi angka satu. Hal tersebut menunjukkan bahwa volume yang terjadi telah
melebihi volume maksimum yang diperoleh dengan perhitungan Model Greenberg. Untuk nilai kecepatan dan kepadatan berdasarkan volume yang telah
ditentukan diperoleh dua kondisi untuk arah
exit
Gt. Tanjung Morawa, sedangkan untuk arah
entrance
Gt. Tanjung Morawa nilai kepadatan dan kecepatannya tidak diperoleh karena persamaan yang digunakan merupakan persamaan eksponensial.
Dimana setelah mencapai nilai volume maksimum, maka volume akan terus mengalami penurunan. Dari tabel dapat dilihat bahwa volume V yang terjadi
lebih besar dari Vm, yaitu nilai V = 2103,345 smpjam dan Vm=1907,0203 smpjam.
4.4 TINGKAT PELAYANAN
Kategori