PEMETAAN KEPADATAN KENDARAAN DI RUAS JAL
PEMETAAN KEPADATAN KENDARAAN DI RUAS JALAN ARTERI
KOTA SURABAYA BERBASIS KARAKTERISTIK LALU LINTAS
DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
Hendrata Wibisana dan Nugroho Utomo
Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan UPN “Veteran” Jatim
Jl.Raya Rungkut Madya, Gunung Anyar Surabaya 60294
Email : hendrata2008@gmail.com
Abstrak
Kota besar seperti Surabaya ditandai dengan jumlah penduduk yang besar, dan dengan jumlah penduduk dan
tingkat pendapatan perkapita yang memadai maka aspek ekonomi dan sosial berkembang dengan pesat, hal
ini ditandai dengan peningkatan daya beli masyarakat yang tinggi, salah satunya adalah jumlah kendaraan
bermotor yang tiap tahun meningkat. Kemacetan adalah salah satu fenomena yang terjadi di kota besar tidak
terkecuali di kota Surabaya, dimana peningkatan ruas jalan yang ada tidak sejalan dengan peningkatan
jumlah kendaraan yang ada, sehingga dengan volume kendaraan yang tinggi di suatu ruas jalan terlebih jalan
arteri akan menyebabkan jam puncak ditandai dengan penurunan laju kendaraan hingga berujung kepada
kemacetan pada ruas jalan yang ada. Penelitian ini hendak melihat fenomena yang ada pada beberapa ruas
jalan arteri di kota Surabaya, dan dengan memakai model Greenshield sebagai model karakteristik lalu lintas
dan bantuan Sistem Informasi Geografis maka diharapkan dapat memberikan suatu solusi secara global
tentang arus dan kepadatan lalu lintas di kota Surabaya, dimana dari hasil analisa data lapangan diperoleh
persamaan karakteristik S= 39,14 – 0,0214.D untuk jalan raya Ahmad yani dan model S= 34,4 – 0,016D
untuk jalan Raya Darmo dan S= 38,54 – 0,028.D untuk jalan raya Diponegoro. Nilai kecepatan arus bebas
pada masing-masing jalan adalah Sff= 39,14 km/jam untuk jalan Ahmad Yani dan Sff= 34,4 km/jam untuk
jalan raya darmo dan Sff= 38,54 km/jam untuk jalan raya diponegoro. Kerapatan kendaraan yang terjadi
adalah Dj = 1365,8 smp/km untuk ruas jalan Ahmad Yani, dan Dj= 2102 smp/km untuk jalan raya darmo
serta Dj= 1365,8 smp/km untuk ruas jalan raya diponegoro. Pemetaan dengan bantuan sistem informasi
geografis menghasilkan peta tematis kepadatan jalan yang dapat memantau nilai Sff dan Dj pada masingmasing ruas jalan yang ada..
Kata Kunci : kepadatan lalu lintas, volume lalu lintas, kecepatan kendaraan, sistem informasi geografis
Pendahuluan
Latar Belakang
Seiring dengan perkembangan kota yang semakin pesat, kota Surabaya saat ini dengan jumlah penduduk +3
juta jiwa memiliki dinamika dan problems sosial yang menyertai dalam perkembangan kota besar. Salah satu
problems yang klasik untuk kota besar adalah peningkatan jumlah kendaraan tiap waktu, sedangkan jumlah
ruas jalan yang tersedia tidak mencukupi untuk menampung arus lalu lintas yang naik secara signifikan dari
tahun ke tahun, sementara kebijakan sektoral maupun nasional tidak terlalu memberikan dampak terhadap
minimalisasi pergerakan kendaraan yang meningkat seiring dengan tingkat pendapatan perkapita masyarakat
kota Surabaya yang juga meningkat.
Problems lanjutan dari banyaknya jumlah kendaraan yang memenuhi badan jalan di berbagai ruas jalan arteri
adalah masalah kemacetan lalu lintas, terutama terjadi pada saat jam-jam sibuk yang diprediksikan selalu
terjadi pada pagi hari antara jam 06.00 hingga 09.00 WIB dan sore hari antara jam 16.00 hingga 18.00 WIB.
Penelitian tentang masalah kemacetan dan parameter-parameter yang ada pada problems transportasi sudah
banyak dilakukan, dengan berbagai metode penggunaan dan aplikasi model matematika, salah satunya
dengan pemanfaatan Sistem informasi geografis
Penelitian ini dilakukan untuk mencoba mencari titik temu yang akurat dan efektif dari penggunaan sistem
informasi geografis dengan nilai parameter karakteristik arus lalu lintas yaitu kecepatan optimum yang harus
dipenuhi saat terjadinya volume maksimum kendaraan dan kepadatan optimum saat arus lalu lintas mulai
jenuh.
Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk menghitung kecepatan optimum kendaraan yang melintas di ruas jalan arteri
kota Surabaya, juga untuk mencari kepadatan kendaraan pada saat arus jenuh di masing-masing ruas jalan
arteri disamping itu juga memetakan secara global kondisi lapangan ruas jalan arteri dengan menggunakan
sistem informasi geografis
Manfaat Penelitian
Hasil-hasil dari penelitian ini nantinya dapat menjadi sumber referensi bagi pengguna jalan untuk mengetahui
berapa kecepatan maksimum yang dapat ditolerir untuk melaju pada ruas jalan tersebut disamping itu juga
memberikan gambaran secara utuh dan global tentang situasi dan kondisi arus lalu lintas di ruas jalan arteri
kota Surabaya.
Dan bagi para peneliti yang lainnya dapat menjadi sumber referensi untuk proses pemetaan kondisi arus lalu
lintas di kota Surabaya untuk masa mendatang dengan menggunakan teknologi informasi yang terbaru.
Review Penelitian Terdahulu
Analisa kepadatan jalan dan indeks tingkat pelayanan jalan sudah ada beberapa penelitian yang mendahului
antara lain: (1) Evaluasi Tingkat Pelayanan Beberapa Ruas Jalan di sekitar jalan Sis Al Jufri Kota Palu oleh
Mashuri dan Jumir P., dalam Majalah Ilmiah Mektek Tahun XIV No.2 Mei 2012, metode yang digunakan
adalah perhitungan indeks tingkat pelayanan berbasis Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI), (2) Kajian
Tingkat Pelayanan Jalan Bundaran PU Kota Kupang oleh Octavianus E.T., Tri M.W., Elia Hunggurami,
dalam Jurnal Teknik Sipil Vol.III, No.3, April 2014, metode yang digunakan adalah indeks tingkat pelayanan
jalan berbasis Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI). (3) Penggunaan Indeks Pelayanan Jalan Dalam
Menentukan Tingkat Pelayanan Jalan oleh Najid dan Ofyar Z.Tamin, dalam Proceeding Konferensi Nasional
Pascasarjana Teknik Sipil, 7 Desember 2012, metode yang digunakan penentuan indeks pelayanan jalan
dengan pendekatan Linier dan MKJI. (4) Analisa Derajad Kejenuhan Akibat Pengaruh Kecepatan Kendaraan
Pada Jalan Perkotaan Di Kawasan Komersil oleh Rifan Fickri K., dalam Jurnal Sipil Statik Vol. 1 No.9,
Agustus 2013, metode yang digunakan adalah survey volume lalu lintas dengan pendekatan analisa regresi
linier. (5) Studi Amdal Lalu Lintas pada Ruas Jalan dan Persimpangan (Studi Kasus Pembangunan
Perumahan Spring of Tomorrow Sidoarjo) oleh Sri Utami S., dalam Jurnal Neutron Vol 10 No.1, Pebruari
2010, metode yang digunakan adalah perhitungan derajad kejenuhan dan indeks pelayanan jalan berbasis
MKJI. (6) Analisa Kepadatan Ruas Jalan di Kecamatan Rungkut dengan Pemetaan Sistem Informasi
Geografis oleh Hendrata Wibisana dan Siti Zainab dalam Jurnal Sains dan Teknologi EMAS, Vol.18 No.3,
Agustus 2008, metode yang digunakan adalah perhitungan derajad kejenuhan berbasis MKJI dan pemetaan
sistem informasi geografis. (7) Persepsi Pengendara Sepeda Motor terhadap Keselamatan Berlalu Lintas
Berdasarkan Theory Planned Behavior oleh Ellen S.W.T, Marcelino S., Tri Tjahjono, dalam Jurnal
Transportasi Vol.10, No.1 April 2010, metode yang digunakan adalah berdasarkan konsep Theory of Planned
Behavior. (8) Kajian Tingkat Kemacetan Lalu Lintas dengan Memanfaatkan Citra Quickbird dan Sistem
Informasi Geografis di Sebagian Ruas Jalan Kota Tegal oleh Ayudanti P., Suharyadi R., Kadyarsi I., dalam
Jurnal Transportasi, Vol 10, No.1., metode yang digunakan adalah perhitungan volume lalu lintas berbasis
MKJI dan pemetaan dengan SIG.
Methodologi Penelitian
Observasi Lapangan
dan studi literatur
Merumuskan masalah
dan menentukan
metode pengukuran
karakteristik lalu lintas
Pengambilan data
lapangan berupa
kecepatan dan volume
lalu lintas
Pengolahan data
dengan SIG
Pembuatan data
attribut
Analisa model
matematis Greenshield
Georeferensi dan
Digitasi Peta RBI
Peta Thematis
Kepadatan Jalan
Kesimpulan Akhir
Bagan 1. Pengolahan Data Sistem Informasi Geografis
Pengambilan Data
Lapangan
Analisa Data Karakteristik Lalu
Lintas
Proses Georeferensi dan
Digitasi Peta
Pembuatan Data
Attribute
Peta Tematis Kepadatan Jalan
Bagan 2. Proses Digitalisasi dan Georeferensi Peta Tematis
Hasil dan Pembahasan
Dari serangkaian percobaan yang dilakukan di beberapa ruas jalan arteri diperoleh data-data karakteristik lalu
lintas sebagai berikut :
Tabel 1. Data Karakteristik Ruas Jalan Ahmad Yani
NO
V (arus lalu lintas) dalam
smp/jam
12456
12874
14322
12689
10156
11643
12479
14365
15276
11558
11657
9472
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
S (kecepatan kendaraan)
dalam km/jam
31,4
30,7
28,3
29,6
31,3
32,7
30,4
26,2
28,1
32,5
30,4
31,6
D (kerapatan kendaraan)
dalam smp/km
396,69
419,35
506,08
428,68
324,47
356,06
410,49
548,28
543,63
355,63
383,45
299,75
Model Persamaan Greenshield untuk data ruas jalan Ahmad Yani adalah 𝑆 = 39,14 − 0,0214. 𝐷 dengan
nilai koefisien R = 0,81
Dari persamaan model Greenshield didapatkan nilai Sff = 39,14 km/jam dan nilai Dj = 1365,8 smp/km
dibulatkan Dj= 1366 smp/km
Grafik Regresi Linier Ruas Jalan Ahmad Yani
35
32
Y
29
26
Y
23
Predicted Y
20
0,00
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
X Variable 1
Bagan 3. Regresi Linier Jalan Ahmad Yani
Tabel 2. Data Karakteristik Ruas Jalan Raya Darmo
NO
1
2
3
4
5
V (arus lalu lintas) dalam
smp/jam
8456
7488
10327
9321
6256
S (kecepatan kendaraan)
dalam km/jam
29,6
31,5
29,4
28,3
29,7
D (kerapatan kendaraan)
dalam smp/km
285,68
237,71
351,26
329,36
210,64
6
7
8
9
10
11
12
7588
6452
8366
9231
9377
7134
6528
29,5
31,5
30,2
28,3
29,9
32,6
29,4
257,22
204,83
277,02
326,18
313,61
218,83
222,04
Model Persamaan Greenshield untuk data ruas jalan Raya Darmo adalah 𝑆 = 34,4 − 0,016. 𝐷 dengan nilai
koefisien R = 0,43
Dari persamaan model Greenshield didapatkan nilai Sff = 34,4 km/jam dan nilai Dj = 2102,1 smp/km
dibulatkan Dj= 2103 smp/km
S (kecepatan kendaraan) dalam km/jam
Grafik Regresi Linier ruas jalan Raya Darmo
33
32,5
32
31,5
31
30,5
S (kecepatan kendaraan) dalam
km/jam
30
29,5
Predicted S (kecepatan
kendaraan) dalam km/jam
29
28,5
28
0
50
100
150
200
250
300
350
D (kerapatan kendaraan) dalam smp/km
Bagan 4. Regresi Linier Data Kepadatan Lalu Lintas Raya Darmo
Tabel 3. Data Karakteristik Ruas Jalan Raya Diponegoro
NO
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
V (arus lalu lintas) dalam
smp/jam
7524
7751
6829
6733
8791
6587
7245
7752
9143
7361
6387
6692
S (kecepatan kendaraan)
dalam km/jam
33,5
34,7
31,5
33,8
30,6
31,7
32,6
29,5
30,2
33,6
30,8
31,4
D (kerapatan kendaraan)
dalam smp/km
224,60
223,37
216,79
199,20
287,29
207,79
222,24
262,78
302,75
219,08
207,37
213,12
400
Model Persamaan Greenshield untuk data ruas jalan Raya Diponegoro adalah 𝑆 = 38,54 − 0,028. 𝐷 dengan
nilai koefisien R = 0,33
Dari persamaan model Greenshield didapatkan nilai Sff = 38,54 km/jam dan nilai Dj = 1365,8 smp/km
dibulatkan Dj= 1366 smp/km
S (kecepatan kendaraan) dalam km/jam
Grafik Regresi Linier ruas jalan Raya
Diponegoro
35
34
33
32
31
S (kecepatan kendaraan) dalam
km/jam
30
Predicted S (kecepatan
kendaraan) dalam km/jam
29
0
50
100
150
200
250
D (kerapatan kendaraan) dalam smp/km
Bagan 5. Regresi Linier Data Kepadatan ruas jalan Diponegoro
300
350
Jalan Raya Diponegoro
S = 38,54 – 0,028.D
R = 0,33
Jalan Raya Darmo
S = 34,4 – 0,016.D
R=0,43
Jalan Ahmad Yani
S=39,14 – 0,021.D
R= 0,81
Bagan 6. Peta Tematis Karakteristik Lalu lintas jalan arteri kota Surabaya
Kesimpulan
Dari hasil analisa data yang ada dapat disimpulkan bahwa kecepatan arus bebas pada masing-masing ruas
jalan arteri tidak sama, ada sedikit perbedaan dimana untuk jalan ahmad yani Sff= 39,44 km/jam dan Dj =
1366 smp/km, untuk jalan raya darmo Sff= 34,4 km/jam dan Dj= 2102 smp/km, untuk jalan raya diponegoro
adalah 38,54 km/jam dan Dj= 1365, 8 smp/km. Model matematis dengan pendekatan Greenshield adalah
S=39,14 – 0,0214.D untuk jalan Ahmad Yani dan S=34,4 – 0,016.D untuk jalan raya Darmo dan S= 38,54 –
0,028.D untuk jalan raya Diponegoro.
Pemetaan dengan bantuan MapWindows dan google maps dapat membantu pemantauan untuk skala yang
lebih luas dengan hasil lebih efiein.
Ucapan Terima Kasih
Penelitia ini terselenggara atas bantuan dari LPPM UPN Veteran Jawa Timur dan dana hibah dari dirjen dikti
skim Hibah Bersaing sesuai surat perjanjian pelaksanaan hibah program penelitian TA.2015 Nomor SPPK:
079/SP2H/PL/DIT.LITABMAS/II/ 2015.
Referensi
Mashuri, Jumir Patunrangi., 2012, “Evaluasi Tingkat Pelayanan Beberapa Ruas Jalan Di Sekitar Jalan Sis Al
Jufri Kota Palu”, Jurnal MEKTEK, Tahun XIV, No.2, HAL 75-84.
Ayudanti P.,Suharyadi R.,Ibnu Kadyarsi, 2013, “Kajian Tingkat Kemacetan Lalu-lintas Dengan
Memanfaatkan Citra Quickbird dan Sistem Informasi Geografis di sebagian Ruas Jalan Kota Tegal”, Jurnal
Transportasi, Vol.10, No.1, HAL 153-163.
Rifan Fikri K., Sendow T.K.,Longdong J.,Manoppo R.E., 2013, “Analisa Derajad Kejenuhan Akibat
Pengaruh Kecepatan Kendaraan Pada Jalan Perkotaan Di kawasan Komersil”, Jurnal Sipil Statik, Vol 1.
No.9, Agustus 2013, Hal.608-615.
Octavianus E.T., Tri M.W., Elia H., 2014, “ Kajian Tingkat Pelayanan Jalan Bundaran PU Kota Kupang”,
Jurnal Teknik Sipil, Vol III, No.1, April 2014, Hal. 35-44.
Najid, Ofyar Z.Tamin, 2012, “Penggunaan Indeks Pelayanan Jalan Dalam Menentukan Tingkat Pelayanan
Jalan”, Prosiding Konferensi Nasional Pascasardjana Teknik Sipil (KNPTS)”, 7 Desember 2012, Bandung.
Hendrata Wibisana, Siti Zainab., 2008, “Analisa Kepadatan Ruas Jalan di Kecamatan Rungkut Dengan
Pemetaan Sistem Informasi Geografis”, Jurnal Sains dan Teknologi EMAS, Vol.18, No.3, Agustus 2008, hal.
143-155.
Sri Utami S., 2010, “Studi Amdal Lalu lintas Pada Ruas Jalan dan Persimpangan ( Studi Kasus Pembangunan
Perumahan Spring of Tomorrow Sidoarjo)”, Jurnal NEUTRON, Vol. 10, No.1, Pebruari 2010, hal.16-27.
Taslim Bahar, Ofyar Z.T., Kusbiantoro B.S., Frazila R.B., 2011, “Potensi Penggunaan Angkutan Informal di
Kota Bandung”, Jurnal Transportasi, Vol. 11, No.3, Desember 2011, hal.209-218.
KOTA SURABAYA BERBASIS KARAKTERISTIK LALU LINTAS
DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
Hendrata Wibisana dan Nugroho Utomo
Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan UPN “Veteran” Jatim
Jl.Raya Rungkut Madya, Gunung Anyar Surabaya 60294
Email : hendrata2008@gmail.com
Abstrak
Kota besar seperti Surabaya ditandai dengan jumlah penduduk yang besar, dan dengan jumlah penduduk dan
tingkat pendapatan perkapita yang memadai maka aspek ekonomi dan sosial berkembang dengan pesat, hal
ini ditandai dengan peningkatan daya beli masyarakat yang tinggi, salah satunya adalah jumlah kendaraan
bermotor yang tiap tahun meningkat. Kemacetan adalah salah satu fenomena yang terjadi di kota besar tidak
terkecuali di kota Surabaya, dimana peningkatan ruas jalan yang ada tidak sejalan dengan peningkatan
jumlah kendaraan yang ada, sehingga dengan volume kendaraan yang tinggi di suatu ruas jalan terlebih jalan
arteri akan menyebabkan jam puncak ditandai dengan penurunan laju kendaraan hingga berujung kepada
kemacetan pada ruas jalan yang ada. Penelitian ini hendak melihat fenomena yang ada pada beberapa ruas
jalan arteri di kota Surabaya, dan dengan memakai model Greenshield sebagai model karakteristik lalu lintas
dan bantuan Sistem Informasi Geografis maka diharapkan dapat memberikan suatu solusi secara global
tentang arus dan kepadatan lalu lintas di kota Surabaya, dimana dari hasil analisa data lapangan diperoleh
persamaan karakteristik S= 39,14 – 0,0214.D untuk jalan raya Ahmad yani dan model S= 34,4 – 0,016D
untuk jalan Raya Darmo dan S= 38,54 – 0,028.D untuk jalan raya Diponegoro. Nilai kecepatan arus bebas
pada masing-masing jalan adalah Sff= 39,14 km/jam untuk jalan Ahmad Yani dan Sff= 34,4 km/jam untuk
jalan raya darmo dan Sff= 38,54 km/jam untuk jalan raya diponegoro. Kerapatan kendaraan yang terjadi
adalah Dj = 1365,8 smp/km untuk ruas jalan Ahmad Yani, dan Dj= 2102 smp/km untuk jalan raya darmo
serta Dj= 1365,8 smp/km untuk ruas jalan raya diponegoro. Pemetaan dengan bantuan sistem informasi
geografis menghasilkan peta tematis kepadatan jalan yang dapat memantau nilai Sff dan Dj pada masingmasing ruas jalan yang ada..
Kata Kunci : kepadatan lalu lintas, volume lalu lintas, kecepatan kendaraan, sistem informasi geografis
Pendahuluan
Latar Belakang
Seiring dengan perkembangan kota yang semakin pesat, kota Surabaya saat ini dengan jumlah penduduk +3
juta jiwa memiliki dinamika dan problems sosial yang menyertai dalam perkembangan kota besar. Salah satu
problems yang klasik untuk kota besar adalah peningkatan jumlah kendaraan tiap waktu, sedangkan jumlah
ruas jalan yang tersedia tidak mencukupi untuk menampung arus lalu lintas yang naik secara signifikan dari
tahun ke tahun, sementara kebijakan sektoral maupun nasional tidak terlalu memberikan dampak terhadap
minimalisasi pergerakan kendaraan yang meningkat seiring dengan tingkat pendapatan perkapita masyarakat
kota Surabaya yang juga meningkat.
Problems lanjutan dari banyaknya jumlah kendaraan yang memenuhi badan jalan di berbagai ruas jalan arteri
adalah masalah kemacetan lalu lintas, terutama terjadi pada saat jam-jam sibuk yang diprediksikan selalu
terjadi pada pagi hari antara jam 06.00 hingga 09.00 WIB dan sore hari antara jam 16.00 hingga 18.00 WIB.
Penelitian tentang masalah kemacetan dan parameter-parameter yang ada pada problems transportasi sudah
banyak dilakukan, dengan berbagai metode penggunaan dan aplikasi model matematika, salah satunya
dengan pemanfaatan Sistem informasi geografis
Penelitian ini dilakukan untuk mencoba mencari titik temu yang akurat dan efektif dari penggunaan sistem
informasi geografis dengan nilai parameter karakteristik arus lalu lintas yaitu kecepatan optimum yang harus
dipenuhi saat terjadinya volume maksimum kendaraan dan kepadatan optimum saat arus lalu lintas mulai
jenuh.
Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk menghitung kecepatan optimum kendaraan yang melintas di ruas jalan arteri
kota Surabaya, juga untuk mencari kepadatan kendaraan pada saat arus jenuh di masing-masing ruas jalan
arteri disamping itu juga memetakan secara global kondisi lapangan ruas jalan arteri dengan menggunakan
sistem informasi geografis
Manfaat Penelitian
Hasil-hasil dari penelitian ini nantinya dapat menjadi sumber referensi bagi pengguna jalan untuk mengetahui
berapa kecepatan maksimum yang dapat ditolerir untuk melaju pada ruas jalan tersebut disamping itu juga
memberikan gambaran secara utuh dan global tentang situasi dan kondisi arus lalu lintas di ruas jalan arteri
kota Surabaya.
Dan bagi para peneliti yang lainnya dapat menjadi sumber referensi untuk proses pemetaan kondisi arus lalu
lintas di kota Surabaya untuk masa mendatang dengan menggunakan teknologi informasi yang terbaru.
Review Penelitian Terdahulu
Analisa kepadatan jalan dan indeks tingkat pelayanan jalan sudah ada beberapa penelitian yang mendahului
antara lain: (1) Evaluasi Tingkat Pelayanan Beberapa Ruas Jalan di sekitar jalan Sis Al Jufri Kota Palu oleh
Mashuri dan Jumir P., dalam Majalah Ilmiah Mektek Tahun XIV No.2 Mei 2012, metode yang digunakan
adalah perhitungan indeks tingkat pelayanan berbasis Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI), (2) Kajian
Tingkat Pelayanan Jalan Bundaran PU Kota Kupang oleh Octavianus E.T., Tri M.W., Elia Hunggurami,
dalam Jurnal Teknik Sipil Vol.III, No.3, April 2014, metode yang digunakan adalah indeks tingkat pelayanan
jalan berbasis Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI). (3) Penggunaan Indeks Pelayanan Jalan Dalam
Menentukan Tingkat Pelayanan Jalan oleh Najid dan Ofyar Z.Tamin, dalam Proceeding Konferensi Nasional
Pascasarjana Teknik Sipil, 7 Desember 2012, metode yang digunakan penentuan indeks pelayanan jalan
dengan pendekatan Linier dan MKJI. (4) Analisa Derajad Kejenuhan Akibat Pengaruh Kecepatan Kendaraan
Pada Jalan Perkotaan Di Kawasan Komersil oleh Rifan Fickri K., dalam Jurnal Sipil Statik Vol. 1 No.9,
Agustus 2013, metode yang digunakan adalah survey volume lalu lintas dengan pendekatan analisa regresi
linier. (5) Studi Amdal Lalu Lintas pada Ruas Jalan dan Persimpangan (Studi Kasus Pembangunan
Perumahan Spring of Tomorrow Sidoarjo) oleh Sri Utami S., dalam Jurnal Neutron Vol 10 No.1, Pebruari
2010, metode yang digunakan adalah perhitungan derajad kejenuhan dan indeks pelayanan jalan berbasis
MKJI. (6) Analisa Kepadatan Ruas Jalan di Kecamatan Rungkut dengan Pemetaan Sistem Informasi
Geografis oleh Hendrata Wibisana dan Siti Zainab dalam Jurnal Sains dan Teknologi EMAS, Vol.18 No.3,
Agustus 2008, metode yang digunakan adalah perhitungan derajad kejenuhan berbasis MKJI dan pemetaan
sistem informasi geografis. (7) Persepsi Pengendara Sepeda Motor terhadap Keselamatan Berlalu Lintas
Berdasarkan Theory Planned Behavior oleh Ellen S.W.T, Marcelino S., Tri Tjahjono, dalam Jurnal
Transportasi Vol.10, No.1 April 2010, metode yang digunakan adalah berdasarkan konsep Theory of Planned
Behavior. (8) Kajian Tingkat Kemacetan Lalu Lintas dengan Memanfaatkan Citra Quickbird dan Sistem
Informasi Geografis di Sebagian Ruas Jalan Kota Tegal oleh Ayudanti P., Suharyadi R., Kadyarsi I., dalam
Jurnal Transportasi, Vol 10, No.1., metode yang digunakan adalah perhitungan volume lalu lintas berbasis
MKJI dan pemetaan dengan SIG.
Methodologi Penelitian
Observasi Lapangan
dan studi literatur
Merumuskan masalah
dan menentukan
metode pengukuran
karakteristik lalu lintas
Pengambilan data
lapangan berupa
kecepatan dan volume
lalu lintas
Pengolahan data
dengan SIG
Pembuatan data
attribut
Analisa model
matematis Greenshield
Georeferensi dan
Digitasi Peta RBI
Peta Thematis
Kepadatan Jalan
Kesimpulan Akhir
Bagan 1. Pengolahan Data Sistem Informasi Geografis
Pengambilan Data
Lapangan
Analisa Data Karakteristik Lalu
Lintas
Proses Georeferensi dan
Digitasi Peta
Pembuatan Data
Attribute
Peta Tematis Kepadatan Jalan
Bagan 2. Proses Digitalisasi dan Georeferensi Peta Tematis
Hasil dan Pembahasan
Dari serangkaian percobaan yang dilakukan di beberapa ruas jalan arteri diperoleh data-data karakteristik lalu
lintas sebagai berikut :
Tabel 1. Data Karakteristik Ruas Jalan Ahmad Yani
NO
V (arus lalu lintas) dalam
smp/jam
12456
12874
14322
12689
10156
11643
12479
14365
15276
11558
11657
9472
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
S (kecepatan kendaraan)
dalam km/jam
31,4
30,7
28,3
29,6
31,3
32,7
30,4
26,2
28,1
32,5
30,4
31,6
D (kerapatan kendaraan)
dalam smp/km
396,69
419,35
506,08
428,68
324,47
356,06
410,49
548,28
543,63
355,63
383,45
299,75
Model Persamaan Greenshield untuk data ruas jalan Ahmad Yani adalah 𝑆 = 39,14 − 0,0214. 𝐷 dengan
nilai koefisien R = 0,81
Dari persamaan model Greenshield didapatkan nilai Sff = 39,14 km/jam dan nilai Dj = 1365,8 smp/km
dibulatkan Dj= 1366 smp/km
Grafik Regresi Linier Ruas Jalan Ahmad Yani
35
32
Y
29
26
Y
23
Predicted Y
20
0,00
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
X Variable 1
Bagan 3. Regresi Linier Jalan Ahmad Yani
Tabel 2. Data Karakteristik Ruas Jalan Raya Darmo
NO
1
2
3
4
5
V (arus lalu lintas) dalam
smp/jam
8456
7488
10327
9321
6256
S (kecepatan kendaraan)
dalam km/jam
29,6
31,5
29,4
28,3
29,7
D (kerapatan kendaraan)
dalam smp/km
285,68
237,71
351,26
329,36
210,64
6
7
8
9
10
11
12
7588
6452
8366
9231
9377
7134
6528
29,5
31,5
30,2
28,3
29,9
32,6
29,4
257,22
204,83
277,02
326,18
313,61
218,83
222,04
Model Persamaan Greenshield untuk data ruas jalan Raya Darmo adalah 𝑆 = 34,4 − 0,016. 𝐷 dengan nilai
koefisien R = 0,43
Dari persamaan model Greenshield didapatkan nilai Sff = 34,4 km/jam dan nilai Dj = 2102,1 smp/km
dibulatkan Dj= 2103 smp/km
S (kecepatan kendaraan) dalam km/jam
Grafik Regresi Linier ruas jalan Raya Darmo
33
32,5
32
31,5
31
30,5
S (kecepatan kendaraan) dalam
km/jam
30
29,5
Predicted S (kecepatan
kendaraan) dalam km/jam
29
28,5
28
0
50
100
150
200
250
300
350
D (kerapatan kendaraan) dalam smp/km
Bagan 4. Regresi Linier Data Kepadatan Lalu Lintas Raya Darmo
Tabel 3. Data Karakteristik Ruas Jalan Raya Diponegoro
NO
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
V (arus lalu lintas) dalam
smp/jam
7524
7751
6829
6733
8791
6587
7245
7752
9143
7361
6387
6692
S (kecepatan kendaraan)
dalam km/jam
33,5
34,7
31,5
33,8
30,6
31,7
32,6
29,5
30,2
33,6
30,8
31,4
D (kerapatan kendaraan)
dalam smp/km
224,60
223,37
216,79
199,20
287,29
207,79
222,24
262,78
302,75
219,08
207,37
213,12
400
Model Persamaan Greenshield untuk data ruas jalan Raya Diponegoro adalah 𝑆 = 38,54 − 0,028. 𝐷 dengan
nilai koefisien R = 0,33
Dari persamaan model Greenshield didapatkan nilai Sff = 38,54 km/jam dan nilai Dj = 1365,8 smp/km
dibulatkan Dj= 1366 smp/km
S (kecepatan kendaraan) dalam km/jam
Grafik Regresi Linier ruas jalan Raya
Diponegoro
35
34
33
32
31
S (kecepatan kendaraan) dalam
km/jam
30
Predicted S (kecepatan
kendaraan) dalam km/jam
29
0
50
100
150
200
250
D (kerapatan kendaraan) dalam smp/km
Bagan 5. Regresi Linier Data Kepadatan ruas jalan Diponegoro
300
350
Jalan Raya Diponegoro
S = 38,54 – 0,028.D
R = 0,33
Jalan Raya Darmo
S = 34,4 – 0,016.D
R=0,43
Jalan Ahmad Yani
S=39,14 – 0,021.D
R= 0,81
Bagan 6. Peta Tematis Karakteristik Lalu lintas jalan arteri kota Surabaya
Kesimpulan
Dari hasil analisa data yang ada dapat disimpulkan bahwa kecepatan arus bebas pada masing-masing ruas
jalan arteri tidak sama, ada sedikit perbedaan dimana untuk jalan ahmad yani Sff= 39,44 km/jam dan Dj =
1366 smp/km, untuk jalan raya darmo Sff= 34,4 km/jam dan Dj= 2102 smp/km, untuk jalan raya diponegoro
adalah 38,54 km/jam dan Dj= 1365, 8 smp/km. Model matematis dengan pendekatan Greenshield adalah
S=39,14 – 0,0214.D untuk jalan Ahmad Yani dan S=34,4 – 0,016.D untuk jalan raya Darmo dan S= 38,54 –
0,028.D untuk jalan raya Diponegoro.
Pemetaan dengan bantuan MapWindows dan google maps dapat membantu pemantauan untuk skala yang
lebih luas dengan hasil lebih efiein.
Ucapan Terima Kasih
Penelitia ini terselenggara atas bantuan dari LPPM UPN Veteran Jawa Timur dan dana hibah dari dirjen dikti
skim Hibah Bersaing sesuai surat perjanjian pelaksanaan hibah program penelitian TA.2015 Nomor SPPK:
079/SP2H/PL/DIT.LITABMAS/II/ 2015.
Referensi
Mashuri, Jumir Patunrangi., 2012, “Evaluasi Tingkat Pelayanan Beberapa Ruas Jalan Di Sekitar Jalan Sis Al
Jufri Kota Palu”, Jurnal MEKTEK, Tahun XIV, No.2, HAL 75-84.
Ayudanti P.,Suharyadi R.,Ibnu Kadyarsi, 2013, “Kajian Tingkat Kemacetan Lalu-lintas Dengan
Memanfaatkan Citra Quickbird dan Sistem Informasi Geografis di sebagian Ruas Jalan Kota Tegal”, Jurnal
Transportasi, Vol.10, No.1, HAL 153-163.
Rifan Fikri K., Sendow T.K.,Longdong J.,Manoppo R.E., 2013, “Analisa Derajad Kejenuhan Akibat
Pengaruh Kecepatan Kendaraan Pada Jalan Perkotaan Di kawasan Komersil”, Jurnal Sipil Statik, Vol 1.
No.9, Agustus 2013, Hal.608-615.
Octavianus E.T., Tri M.W., Elia H., 2014, “ Kajian Tingkat Pelayanan Jalan Bundaran PU Kota Kupang”,
Jurnal Teknik Sipil, Vol III, No.1, April 2014, Hal. 35-44.
Najid, Ofyar Z.Tamin, 2012, “Penggunaan Indeks Pelayanan Jalan Dalam Menentukan Tingkat Pelayanan
Jalan”, Prosiding Konferensi Nasional Pascasardjana Teknik Sipil (KNPTS)”, 7 Desember 2012, Bandung.
Hendrata Wibisana, Siti Zainab., 2008, “Analisa Kepadatan Ruas Jalan di Kecamatan Rungkut Dengan
Pemetaan Sistem Informasi Geografis”, Jurnal Sains dan Teknologi EMAS, Vol.18, No.3, Agustus 2008, hal.
143-155.
Sri Utami S., 2010, “Studi Amdal Lalu lintas Pada Ruas Jalan dan Persimpangan ( Studi Kasus Pembangunan
Perumahan Spring of Tomorrow Sidoarjo)”, Jurnal NEUTRON, Vol. 10, No.1, Pebruari 2010, hal.16-27.
Taslim Bahar, Ofyar Z.T., Kusbiantoro B.S., Frazila R.B., 2011, “Potensi Penggunaan Angkutan Informal di
Kota Bandung”, Jurnal Transportasi, Vol. 11, No.3, Desember 2011, hal.209-218.