How to cite:
Winsy F. J. C. Malonda, Lucia I. R. Lefrandt, Semuel Y. R. Rompis (2024) Analisis Kinerja
Simpang Tak Bersinyal di Bandara Sam Ratulangi Manado Akibat Peningkatan Pergerakan
Penumpang Pesawat Udara, (06) 08,
E-ISSN:
2684-883X
ANALISIS KINERJA SIMPANG TAK BERSINYAL DI BANDARA SAM
RATULANGI MANADO AKIBAT PENINGKATAN PERGERAKAN PENUMPANG
PESAWAT UDARA
Winsy F. J. C. Malonda, Lucia I. R. Lefrandt, Semuel Y. R. Rompis
Universitas Sam Ratulangi, Indonesia
Email: [email protected], [email protected], [email protected]
Abstrak
Posisi geografis suatu wilayah berpengaruh terhadap perkembangan wilayah tersebut. Secara
geografis, Provinsi Sulawesi Utara terletak di bagian utara Indonesia. Letak geografis Provinsi
Sulawesi Utara di wilayah perbatasan negara menjadikannya sangat strategis karena dekat
dengan negara-negara di Asia Timur dan Pasifik. Hal ini menjadikan provinsi ini sebagai
gerbang utama Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mencari solusi alternatif terhadap
permasalahan yang disebutkan sebelumnya, yaitu untuk mengelola dan menangani simpang
dengan cara yang efektif guna mencapai kinerja optimal. Data diperoleh dari data dukung atau
informasi yang didapat melalui survei ataupun dari instansi terkait merupakan fakta-fakta
yang terjadi dan nyata dari lapangan. Penelitian ini memperoleh hasil bawah Simpang tak
bersinyal Bandara Sam Ratulangi, merupakan akses utama kendaraan yang keluar dan masuk
bandara, dimana 42% kendaraan yang melewati simpang adalah kendaraan yang akan menuju
atau dari Bandara Sam Ratulangi.
Kata Kunci: kinerja, simpang tak bersinyal, penumpang pesawat.
Abstract
The geographical position of an area affects the development of the region. Geographically,
North Sulawesi Province is located in the northern part of Indonesia. The geographical
location of North Sulawesi Province in the country's border area makes it very strategic
because it is close to countries in East Asia and the Pacific. This makes this province the main
gateway to Indonesia. This research aims to find alternative solutions to the problems
mentioned earlier, namely to manage and handle intersections in an effective way to achieve
optimal performance. Data obtained from supporting data or information obtained through
surveys or from related agencies are facts that occur and are real from the field. This study
obtained the results of the following unsignaled intersection of Sam Ratulangi Airport, which
is the main access for vehicles entering and exiting the airport, where 42% of vehicles
passing through the intersection are vehicles going to or from Sam Ratulangi Airport.
Keywords: performance, unsignaled intersections, airplane passengers
JOURNAL SYNTAX IDEA
p–ISSN: 2723-4339 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 6, No. 08, Agustus 2024
Winsy F. J. C. Malonda, Lucia I. R. Lefrandt, Semuel Y. R. Rompis
3506 Syntax Idea, Vol. 6, No. 08, Agustus 2024
PENDAHULUAN
Posisi geografis suatu wilayah berpengaruh terhadap perkembangan wilayah tersebut.
Secara geografis, Provinsi Sulawesi Utara terletak di bagian utara Indonesia. Letak geografis
Provinsi Sulawesi Utara di wilayah perbatasan negara menjadikannya sangat strategis karena
dekat dengan negara-negara di Asia Timur dan Pasifik . Hal ini menjadikan provinsi ini
sebagai gerbang utama Indonesia. Potensi yang luar biasa di bidang pariwisata, yang dimiliki
oleh kabupaten dan kota yang masuk dalam wilayah Provinsi Sulawesi Utara membuat
Provinsi Sulawesi Utara di tetapkan sebagai kawasan strategis pariwisata nasional (KSPN)
(Amtoro, 2016). Daerah likupang merupakan satu daerah dari lima daerah yang ditetapkan
sebagai destinasi super prioritas di Indonesia. Potensi yang besar di bidang pariwisata,
sehingga beberapa kegiatan yang dilaksanakan di Sulawesi Utara masuk dalam rangkaian
Kharisma Event Nusantara (KEN) diantaranya, yaitu : Festival Pesona Selat Lembeh,
Likupang Tourism Festival, Festival Bunaken dan Festival Danau Tondano. Memiliki lokasi
yang strategis, potensi wisata yang bagus dan ditunjang dengan penduduk yang ramah,
membuat Provinsi Sulawesi Utara menjadi daya tarik untuk dikunjungi. Tak jarang kegiatan –
kegiatan berskala nasional dilaksanakan di Provinsi ini, baik dari instansi pemerintah maupun
swasta (Cahyono, Muhtadi, & Wibisono, 2019).
Penyebaran Virus Covid–19 yang hampir mencapi seluruh penjuru dunia,
mengakibatkan sektor pariwisata mengalami keterpurukan dan menyebabkan menurunnya
animo masyarakat untuk berpergian jauh dengan moda transportasi, namun dengan program-
program pemerintah saat ini di sektor pariwisata, diharapkan akan mendongkrak industri
pariwisata Indonesia diwaktu yang akan datang (Chandra & Poerwanto, 2022).
Pada tahun 2025, ditargetkan Provinsi Sulawesi Utara akan dikunjungi 1(satu) juta
wisatawan asing. Hal ini merupakan target yang ditetapkan oleh Gubernur untuk sektor
pariwisata. Target tersebut mendapat dukungan melalui pembangunan Kawasan Ekonomi
Khusus (KEK) Likupang di area yang mencakup 396 hektar (Juwita, 2021). Pembangunan di
Likupang diharapkan mampu meningkatkan jumlah kunjungan wisatawan asing. Targetnya
adalah menarik 162 ribu wisatawan mancanegara pada tahun 2025, yang nantinya akan
berkontribusi sebesar 16 persen dari total target 1 juta wisatawan mancanegara (Dharmawan,
Oktarina, & Brilianto, 2018).
Agar wisatawan yang datang ke Provinsi Sulawesi Utara menjadi senang maka perlu
ditunjang dengan prasarana yang memadai, diantaranya pengembangan dan beutifikasi
terminal Bandar Udara Internasional Sam Ratulangi Manado. Area Bandar Udara merupakan
lokasi pertama yang dilihat oleh wisatawan yang menggunakan moda transportasi udara saat
berkunjung di bumi nyiur melambai.
Kota Manado, sebagai ibu kota Provinsi Sulawesi Utara, terletak di tempat di mana
Bandar Udara Internasional Sam Ratulangi berada. Bandara ini menjadi akses masuk utama
bagi wisatawan yang menggunakan moda transportasi udara untuk berkunjung ke daerah-
daerah yang masuk dalam wilayah Provinsi Sulawesi Utara. Posisi Bandara Sam Ratulangi
membuat bandara ini menjadi pusat penyebaran primer dan sebagai bandara pengumpan
(Susilo, 2015). Bandara ini menjadi bandara pengumpul primer untuk wilayah Indonesia yang
ada dibagian timur, seperti : Gorontalo, Tahuna, Melongguane, Morowali, Luwuk, Ternate,
Sorong, Weda, Kao, Galela dan Timika. Sedangkan penerbangan internasional saat ini,
meliputi Singapore, Bangkok, Malaysia, Guangzhou, Kunming dan Fuchou. Melihat potensi
yang dimiliki Bandara Sam Ratulangi, maka bandara ini dapat membawa dampak positif,
selain berkontribusi dalam penerbangan juga berdampak pada perkembangan wilayah-
wilayah yang ada disekitar bandara. Daerah-daerah di sekitar bandara menjadi daerah
Implementasi SSL VPN (Secure Socket Layer Virtual Private Network) Pada Badan Bank
Tanah
Syntax Idea, Vol. 6, No. 08, Agustus 2024 3507
terdampak langsung dengan adanya bandara. Ekonomi masyarakat yang bermukim di sekitar
bandara mengalami perubahan (Karels, Siki, & Hunggurami, 2021).
Simpang Bandara Sam Ratulangi adalah simpang yang menghubungkan Kota Manado
dan Kabupaten Minahasa Utara melalui Desa Wusa dan menghubungkan Bandara
Internasional Sam Ratulangi melalui JL. A. A. Maramis. Pengamatan awal di lapangan
menunjukkan bahwa lalu lintas di simpang Bandara Sam Ratulangi sangat ramai pada jam-
jam sibuk. Kepadatan ini disebabkan oleh peningkatan jumlah penumpang pesawat yang
mengakibatkan lonjakan kendaraan yang masuk dan keluar dari Bandara Sam Ratulangi.
Selain itu simpang tersebut terletak diantara lingkungan-lingkungan pemukiman dan kantor
pemerintahan. Situasi ini berpengaruh terhadap kenyamanan masyarakat dalam beraktifitas
terutama bagi pengguna jasa transportasi udara yang melalui Bandara Sam Ratulangi Manado.
Berdasarkan kondisi pada simpang Bandara Sam Ratulangi, dimana banyaknya
kendaraan yang lewat dari berbagai jenis kendaraan akibat mobilisasi masyarakat dan adanya
peningkatan arus kendaraan pada saat jam sibuk penerbangan, serta perilaku saat
mengemudikan kendaraan menjadi faktor pendukung dalam melakukan analisis kinerja
simpang dalam bentuk penelitian untuk dijadikan kajian sebagai langkah pencegahan agar
masalah tersebut tidak terjadi di masa mendatang. Penelitian ini bertujuan untuk mencari
solusi alternatif terhadap permasalahan yang disebutkan sebelumnya, yaitu untuk mengelola
dan menangani simpang dengan cara yang efektif guna mencapai kinerja optimal. Simpang
tersebut akan dievaluasi dan kinerjanya akan dianalisis berdasarkan metode PKJI (Pedoman
Kapasitas Jalan Indonesia) 2014 serta disimulasikan melalui perangkat lunak VISSIM. Jika
evaluasi menunjukkan bahwa kinerja simpang tidak sesuai dengan standar yang ditetapkan
dalam PKJI 2014, disarankan untuk melakukan peningkatan layanan di simpang tersebut.
Tujuan dari perbaikan pelayanan simpang ini adalah untuk meningkatkan keamanan,
keselamatan, dan kenyamanan untuk pengguna jalan yang melintasi simpang yang tidak
memiliki sinyal tersebut.
Analisis simpang tak bersinyal ataupun simpang bersinyal secara keseluruhan dapat
dengan mudah dilakukan dengan program VISSIM. (Romadhona & Zainuri, 2019),
mengemukakan bahwa Software simulasi VISSIM telah dipilih untuk mengkalibrasi kondisi
lalu lintas, menjadikannya alat yang berharga dalam mengevaluasi berbagai strategi rekayasa
transportasi dan level perencanaan yang paling optimal. VISSIM memungkinkan animasi
yang realistis dengan menggunakan teknologi 3-D yang canggih. Di samping itu, pengguna
memiliki kemampuan untuk merekam video klip secara langsung dari aplikasi ini, dan dapat
mengubah pandangan serta perspektif secara dinamis. Elemen-elemen visual seperti pohon,
bangunan, stasiun transit, dan rambu lalu lintas dapat diintegrasikan ke dalam animasi 3-D
tersebut.
Dalam studi sebelumnya (Dewanti, Widjaja, Tjandrajani, & Burhany, 2016) melakukan
analisis kinerja lalu lintas di sekitar Bandara Supadio Pontianak sebagai respons terhadap
pertumbuhan lalu lintas udara. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi bagaimana kinerja
jalan di sekitar Bandara Supadio Pontianak berdasarkan Metode Kapasitas Jalan Indonesia
(MKJI) 1997. Fokus utama adalah untuk menilai tingkat pelayanan jalan pada dua periode
waktu berbeda, yaitu : kondisi lalu lintas ditahun 2015 dan proyeksi untuk tahun 2025.
Analisis ini mempertimbangkan dampak peningkatan jumlah penumpang di Bandara Supadio
terhadap volume lalu lintas di sekitar wilayah tersebut. Jika hasil analisis menunjukkan
adanya penurunan kinerja lalu lintas di jalan sekitar Bandar Udara Supadio pada tahun 2025,
maka langkah-langkah perbaikan akan dicari untuk mengatasi masalah tersebut. Penelitian ini
membandingkan kondisi saat penelitian dilakukan dengan proyeksi masa depan untuk 10
tahun ke depan berdasarkan nilai derajat kejenuhan yang dijelaskan dalam Manual Kapasitas
Winsy F. J. C. Malonda, Lucia I. R. Lefrandt, Semuel Y. R. Rompis
3508 Syntax Idea, Vol. 6, No. 08, Agustus 2024
Jalan Indonesia (MKJI, 1997). Penelitian ini juga mencatat bahwa survei lalu lintas hanya
dilakukan pada saat akhir pekan selama dua hari dan data penumpang yang digunakan sebagai
bahan analisis terbatas pada data dari tujuh tahun terakhir.
Begitu juga dengan penelitian yang telah dilakukan oleh (Adinugraha, 2019; Juliati,
Hermawan, & Firman, 2019; MILAWATI, 2018) melakukan analisa kinerja simpang tak
bersinyal, dimana penelitian tersebut bertujuan mengetahui kondisi eksisting simpang dengan
metode PKJI 2014. Jika hasil yang didapat tidak sesuai dengan standard yang ditetapkan
dalam PKJI (2014) maka akan dilakukan perbaikan terhadap simpang tersebut.
Pada penelitian ini akan dilakukan analisis terhadap kinerja simpang tak bersinyal pada
saat kondisi eksisting dan kondisi untuk 10 tahun ke depan. Untuk kondisi dimasa datang,
analisis simpang dilakukan dengan memperhitungkan peningkatan volume kendaraan yang
masuk dan keluar bandara akibat meningkatnya jumlah penumpang pesawat udara. Kinerja
simpang akan dianalisis dengan metode PKJI 2014.
METODE PENELITIAN
Data dukung atau informasi yang didapat melalui survei ataupun dari instansi terkait
merupakan fakta-fakta yang terjadi dan nyata dari lapangan. Data-data tersebut akan
dilakukan analisa untuk mendapatkan suatu kesimpulan, yang hasilnya bisa dirasakan oleh
banyak orang. Proses analisa akan menggunakan prosedur PKJI (Pedoman Kapasitas Jalan
Indonesia) 2014, kemudian disimulasikan dengan menggunakan PTV Vissim.r (Morrisan,
2012).
Gambar 1 Bagan Alir
Implementasi SSL VPN (Secure Socket Layer Virtual Private Network) Pada Badan Bank
Tanah
Syntax Idea, Vol. 6, No. 08, Agustus 2024 3509
HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan Pemodelan PTV Vissim
Analisa yang dilakukan melalui program PTV Vissim dilakukan berdasarkan tahapan
pengoperasian sesuai dengan kebutuhan analisis yang diperlukan. Secara umum tahapan
dilakukan dengan lebih dahulu melakukan proses input, setelah semua sudah sesuai untuk
data, jaringan jalan dan tools perhitungan maka dilakukan proses running kemudian akan
diperoleh data output sesuai dengan kebutuhan. Secara lebih detail mengenai tahapan
pemodelan dengan PTV VISSIM dijabarkan sebagai berikut.
1. Penentuan backround pada perintah switch backround maps/grid berdasarkan lokasi
penelitian yaitu pada simpang tak bersinyal Bandara Sam Ratulangi. Perintah ini
menampilkan peta di seluruh dunia dan secara otomatis menentukan skala yang sesuai.
2. Pembuatan jaringan jalan sesuai dengan lokasi penelitian dilakukan dengan insert link
pada network object kemudian klik ctrl + kanan mouse lalu ditarik dan diatur sesuai
dengan bentuk dan model dari jaringan jalan yang sesuai kemudian memasukan data dari
geometri jalan serta membuat connecter antar tiap jaringan jalan yang saling
menghubungkan
3. Mengatur untuk komposisi kendaraan yang sesuai pada keadaan saat pengamatan.
Pengaturan dilakukan secara berurutan melalui perintah vehicle classes, 2D/3D model
distributions dan vehicle types untuk membagi antara kendaraan ringan, kendaraan berat
dan sepeda motor.
4. Pemasukan data kecepatan kendaraan yang sebelumnya telah diatur dalam bentuk
distribusi kumulatif kecepatan bebas kendaraan dilakukan melalui desired speed
distribution. Pemasukan data dilakukan untuk masing-masing kelas kendaraan dari tiap-
tiap lengan simpang. Pengaturan untuk desired speed distribution terdapat pada menu bar
– base data – distributions – desired speed. Kemudian data kecepatan dari desired speed
distribution diafiliasikan dengan jumlah masing-masing kelas kendaraan di tiap lengan
simpang dengan perintah vehicle composition. Pengaturan pada vehicle composition
dilakukan dengan cara menu bar - traffic - vehicle composition.
5. Pengaturan time interval untuk waktu simulasi lebih dari satu jam agar pembagian
volume kendaraan pada saat simulasi berlangsung lebih merata disetiap jam sesuai
dengan data yang diperoleh. Kemudian dilanjutkan dengan memasukan data volume
kendaraan berdasarkan masing-masing lengan simpang pada vehicle inputs yang
disesuaikan dengan pembagian di masing-masing jam.
6. Pengaturan untuk arah kendaraan yang akan melaju dari satu lengan simpang ke lengan
simpang lainnya dilakukan dengan static vehicle routing decisions. Pengaturan dilakukan
pada setiap kelas kendaraan dengan jumlahnya masing-masing. Mengatur rute pergerakan
dengan cara klik perintah vehicle routes pada network object - klik kanan pada jaringan
jalan – add new static vehicle routing kemudian diarahakan sesuai dengan arah
pergerakan kendaraan dan memasukan data kendaraan untuk setiap rute.
Winsy F. J. C. Malonda, Lucia I. R. Lefrandt, Semuel Y. R. Rompis
3510 Syntax Idea, Vol. 6, No. 08, Agustus 2024
7. Pembuatan reduced speed areas agar kendaraan yang akan memasuki pendekat dapat
mengurangi kecepatan kendaraan sebagaimana pada keadaan sebenarnya. Selanjutnya
agar supaya tidak terjadi tabrakan kendaraan pada saat simulasi di area konflik yang
menjadi perpotongan arah maka diatur conflict areas. Pembuatan conflict areas adalah
agar suapaya kendaraan dapat saling memberikan kesempatan pada kendaraan lain
melaju terlebih dahulu. Perintah untuk membuat reduced speed areas, conflict areas dan
priority rules terdapat pada network objects.
8. Pengaturan sinyal lalu lintas pada simpang baik untuk waktu siklus, fase waktu hijau dan
waktu antar hijau dilakukan melalui perintah signal controllers sesuai dengan data sinyal
lalu lintas yang ada. Setelah sinyal lalu lintas diatur maka dibuat sinyal lau lintas pada
jaringan jalan dengan perintah signal heads, untuk pembuatan dilakukan pada setiap
pendekat simpang sebagaimana keadaan sebenarnya dan disesuaikan dengan data signal
controllers.
9. Untuk dapat melihat hasil dari simulasi maka dibuat node, data collection point, vehicle
travel time measurements dan queue counters yang berfungsi untuk menghitung dan
membaca data hasil simulasi sesuai dengan kapasitas masing-masing perintah. Keempat
perintah ini terdapat pada network objects dan di pasang pada setiap lengan simpang yang
disesuaikan dengan pengaturan tata letaknya.
10. Pengeturan perilaku mengemudi agar hasil dari simulasi dapat disesuaikan pada keadaan
sebenarnya dilapangan menggunakan perinta driving behavior dengan penyesuain-
penyesuain yang diperlukan seperti jarak antar kendaraan, pemilihan posisi kendaraan di
jalan, menurunkan kecepatan dan mennyalip kendaraan di depan. Pengaturan driving
behavior terdapat pada menu bar - base data – driving behavior.
11. Pengaturan Evaluation configuration untuk mengatur parameter yang dipakai dalam saat
running simulasi sehingga dapat dimunculkan dalam hasil output serta mengatur kelas
kendaraan yang akan ditampilkan dalam hasil output. Pengaturan evaluation
configuration terdapat pada menu bar – evaluation – configuration.
12. Pengaturan simulation parameters dilakukan untuk mengatur lama waktu simulasi yang
dijalankan yang disesuai dengan interval waktu pada data yang dimasukkan serta
mengatur kecepatan simulasi. Pengaturan simulation parameters terdapat pada menu bar
– simulation – parameters.
13. Tahanpan terakhir adalah melihat hasil simulasi yang telah dijalankan akan diperoleh data
output seperti node results, data collection results, delay results, dan queue results.
Kalibrasi Dan Validasi
Proses kalibrasi dilakukan untuk menyesuaikan antara keandaan sebenarnya perilaku
pengemudi sesuai di lapangan dengan saat di simulasi. Proses kalibrasi pada PTV Vissim
dilakukan dengan perintah driving behaviour, dengan perubahan pada berbagai pengaturan
dari kondisi bawaan. Data yang akan dilakukan pengujian adalah jam pertama untuk setiap
harinya sebagai sampel dari keseluruhan pada hari tersebut. Hasil dari proses kalibrasi akan di
lihat dengan uji validasi dan akan dibandingkan antara hasil sebelum kalibrasi dan sesudah
kalibrasi.
Implementasi SSL VPN (Secure Socket Layer Virtual Private Network) Pada Badan Bank
Tanah
Syntax Idea, Vol. 6, No. 08, Agustus 2024 3511
Tabel 1 Hasil simulasi jam pertama hari senin sebelum kalibrasi
Jalan
Pendekat
Jenis
Kendaraan
Eksisting
Running
Jalan
Bandara
LV
26,68
25,79
HV
20,92
20,52
MC
30,35
27,35
Jalan Raya
Koka
LV
29,66
28,19
HV
21,76
19,31
MC
33,87
29,69
Jalan A. A.
Maramis
LV
26,68
25,79
HV
20,92
20,52
MC
30,35
27,35
Hasil pengujian validasi pada kondisi bawaan PTV Vissim untuk hari senin
menunjukkan selisih yang masih terjadi antara kecepatan pada kondisi eksisting dengan
kecepatan hasil simulasi untuk setiap tipe kendaraan pada semua jalan pendekat,
perbedaan paling signifikan dapat dilihat terjadi di Jalan Raya Koka. Maka selanjutnya
akan dilakukan kalibrasi untuk lebih memperkecil nilai dari MAPE.
Tabel 2 Kalibrasi Pada Driving Behavior Jam Pertama Hari Senin
Tabulasi
Parameter
Sebelum
Sesuda
h
Car Following
Model
Average Standstill Distance
2 m
1,5 m
Additive Start Of Safety
Distance
2
1,5
Multiplic Part Of Safety
Distance
3
3
Lane Change
Waiting time before diffusion
60 s
600 s
Overtake reduce speed areas
Off
On
Lateral
Desired position at free flow
Middle of
lane
Any
Overtake of same lane (left)
Off
On
Overtake of same lane (right)
Off
On
Hasil uji validasi setelah dilakukan kalibrasi pada hari senin ditunjukkan pada tabel
berikut.
Tabel 3 Hasil Simulasi Jam Pertama Hari Senin Sesudah Kalibrasi
Jalan Pendekat
Jenis Kendaraan
Eksisting
Running
MAPE
Jalan Bandara
LV
26,68
27,71
2,47
HV
20,92
23,29
1,43
MC
30,35
29,8
6,03
Winsy F. J. C. Malonda, Lucia I. R. Lefrandt, Semuel Y. R. Rompis
3512 Syntax Idea, Vol. 6, No. 08, Agustus 2024
Jalan Raya Koka
LV
29,66
28,27
4,69
HV
21,76
19,77
9,15
MC
33,87
31,55
6,85
Jalan A. A. Maramis
LV
26,68
26,02
2,63
HV
20,92
20,62
0,38
MC
30,35
28,52
0,78
Hasil pengujian Validasi setelah dilakukan proses kalibrasi untuk hari senin
menunjukkan penurunan pada nilai MAPE untuk setiap jalan pendekat yang berarti bahwa
keadaan saat simulasi telah lebih mendekati keadaan pada kondisi lapangan.
Hari rabu
Hasil uji validasi sebelum dilakukan kalibrasi menggunakan data pada hari rabu
ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 4 Hasil Simulasi Jam Pertama Hari Rabu Sebelum Kalibrasi
Jalan Pendekat
Jenis Kendaraan
Eksisting
Running
MAPE
Jalan Bandara
LV
28.47
27.86
2.14
HV
22.96
24.12
5.05
MC
34.17
31.79
6.97
Jalan Raya Koka
LV
27.7
32.99
19.1
HV
22.1
24.29
9.91
MC
33.13
35.3
6.55
Jalan A. A. Maramis
LV
28.05
25.79
8.06
HV
21.8
21.71
0.41
MC
34.28
29.14
14.99
Hasil pengujian validasi pada kondisi bawaan PTV Vissim untuk hari rabu
menunjukkan selisih yang masih terjadi antara kecepatan pada kondisi eksisting dengan
kecepatan hasil simulasi untuk setiap tipe kendaraan pada semua jalan pendekat, sama seperti
pada hari senin untuk hari rabu perbedaan paling signifikan dapat dilihat juga terjadi di Jalan
Raya Koka. Maka selanjutnya akan dilakukan kalibrasi untuk lebih memperkecil nilai dari
MAPE.
Tabel 5 Kalibrasi Pada Driving Behavior Jam Pertama Hari Rabu
Tabulasi
Parameter
Sebelum
Sesudah
Car Following Model
Average Standstill Distance
2 m
1,5 m
Additive Start Of Safety Distance
2
1,5
Multiplic Part Of Safety Distance
3
3
Lane Change
Waiting time before diffusion
60 s
600 s
Overtake reduce speed areas
Off
On
Lateral
Desired position at free flow
Middle of lane
Any
Overtake of same lane (left)
Off
On
Overtake of same lane (right)
Off
On
Hasil uji validasi setelah dilakukan kalibrasi pada hari rabu ditunjukkan pada tabel
berikut.
Tabel 6 Hasil simulasi jam pertama hari rabu sesudah kalibrasi
Implementasi SSL VPN (Secure Socket Layer Virtual Private Network) Pada Badan Bank
Tanah
Syntax Idea, Vol. 6, No. 08, Agustus 2024 3513
Jalan Pendekat
Jenis Kendaraan
Eksisting
Running
MAPE
Jalan Bandara
LV
28,47
27,91
1,97
HV
22,96
24,11
5,01
MC
34,17
31,87
6,73
Jalan Raya Koka
LV
27,7
32,13
15,99
HV
22,1
24,25
9,73
MC
33,13
34,81
5,07
Jalan A. A. Maramis
LV
28,05
25,79
8,06
HV
21,8
21,76
0,18
MC
34,28
29,88
12,84
Hasil pengujian Validasi setelah dilakukan proses kalibrasi untuk hari rabu
menunjukkan penurunan pada nilai MAPE untuk setiap jalan pendekat yang berarti bahwa
keadaan saat simulasi telah lebih mendekati keadaan pada kondisi lapangan. Hal ini
menunjukan bahwa proses kalibrasi berhasil dilakukan.
Hari Jumat
Hasil uji validasi sebelum dilakukan kalibrasi menggunakan data pada hari jumat
ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 7 Hasil simulasi jam pertama hari jumat sebelum kalibrasi
Jalan Pendekat
Jenis Kendaraan
Eksisting
Running
MAPE
Jalan Bandara
LV
26,15
27,1
3,63
HV
20,78
21,03
1,2
MC
32,82
31,77
3,2
Jalan Raya Koka
LV
26,9
29,05
7,99
HV
20,82
20,72
0,48
MC
31,15
29,96
3,82
Jalan A. A. Maramis
LV
27,88
27,48
1,43
HV
21,54
21,63
0,42
MC
33,47
30,61
8,54
Hasil pengujian validasi pada kondisi bawaan PTV Vissim untuk hari jumat
menunjukkan selisih yang masih terjadi antara kecepatan pada kondisi eksisting dengan
kecepatan hasil simulasi untuk setiap tipe kendaraan pada semua jalan pendekat, sama seperti
pada hari senin dan rabu untuk hari jumat perbedaan paling signifikan dapat dilihat juga
terjadi di Jalan Raya Koka walaupun tidak sebesar hari sebelumnya. Maka selanjutnya akan
dilakukan kalibrasi untuk lebih memperkecil nilai dari MAPE (Giri, Wirasutama, & Kia,
2021).
Tabel 8 Kalibrasi Pada Driving Behavior Jam Pertama Hari Jumat
Tabulasi
Parameter
Sebelum
Sesudah
Car Following Model
Average Standstill Distance
2 m
1,5 m
Additive Start Of Safety Distance
2
1,5
Multiplic Part Of Safety Distance
3
3
Lane Change
Waiting time before diffusion
60 s
600 s
Overtake reduce speed areas
Off
On
Lateral
Desired position at free flow
Middle of lane
Any
Winsy F. J. C. Malonda, Lucia I. R. Lefrandt, Semuel Y. R. Rompis
3514 Syntax Idea, Vol. 6, No. 08, Agustus 2024
Overtake of same lane (left)
Off
On
Overtake of same lane (right)
Off
On
Hasil uji validasi setelah dilakukan kalibrasi pada hari jumat ditunjukkan pada tabel
berikut.
Tabel 9 Hasil simulasi jam pertama hari jumat sesudah kalibrasi
Jalan Pendekat
Jenis Kendaraan
Eksisting
Running
MAPE
Jalan Bandara
LV
26,15
27,1
3,63
HV
20,78
21,03
1,2
MC
32,82
31,77
3,2
Jalan Raya Koka
LV
26,9
29,05
7,99
HV
20,82
20,72
0,48
MC
31,15
29,96
3,82
Jalan A. A. Maramis
LV
27,88
27,48
1,43
HV
21,54
21,63
0,42
MC
33,47
30,61
8,54
Hasil pengujian Validasi setelah dilakukan proses kalibrasi untuk hari jumat
menunjukkan penurunan pada nilai MAPE untuk setiap jalan pendekat yang berarti
bahwa keadaan saat simulasi telah lebih mendekati keadaan pada kondisi lapangan. Hal
ini menunjukan bahwa proses kalibrasi berhasil dilakukan.
Analisa Simpang Pada Kondisi Eksisting
Analisa kinerja simpang pada kondisi eksisting dilakukan melalui simulasi pada tiga
hari pengamatan secara penuh yaitu hari senin, hari rabu dan hari jumat masing-masing pada
pukul 06.00 – 18.00 WITA untuk memperoleh hasil yang akan ditunjukan melalui node result
berdasarkan setiap rute pergerakan yang telah dihitung oleh nodes. Paramater yang akan
digunakan untuk menentukan hasil kinerja simpang adalah panjang antrian, tundaan, angka
henti dan tingkat pelayanan.
Tabel 10 Hasil Simulasi Pada Hari Senin
No
Jaringan Jalan
Panjang
Antrian (m)
Tundaan
(det/kend)
Angka
Henti
Tingkat
Pelayanan
(LOS)
1
Jl. Bandara-Jl. Maramis
0
0,04
0
A
2
Jl. Bandara-Jl. Koka
0,01
1,94
0,3
A
3
Jl. Koka-Jl. Bandara
0,26
3,62
0,33
A
4
Jl. Koka-Jl. Maramis
2,34
5,96
0,81
A
5
Jl. Maramis-Jl. Bandara
0,01
0,35
0,14
A
6
Jl. Maramis-Jl. Koka
0,01
0,62
0,06
A
Rata-Rata Simpang
0,33
2,3
0,32
A
Berdasarkan hasil simulasi maka dapat dilihat bahwa kondisi lalu lintas di simpang tak
bersinyal depan Bandara Sam Ratulangi dihari senin menunjukan secara merata kondisi yang
sangat baik dengan tingkat pelayanan pada semua jaringan jalan adalah A. Rata-rata panjang
antrian 0,33 m, tundaan 2,3 det/kend dan angka henti 0,32.
Tabel 11 Hasil Simulasi Pada Hari Rabu
No
Jaringan Jalan
Panjang
Tundaan
Angka
Tingkat
Implementasi SSL VPN (Secure Socket Layer Virtual Private Network) Pada Badan Bank
Tanah
Syntax Idea, Vol. 6, No. 08, Agustus 2024 3515
Antrian (m)
(det/kend)
Henti
Pelayanan
(LOS)
1
Jl. Bandara-Jl. Maramis
0
0,05
0
A
2
Jl. Bandara-Jl. Koka
0
1,85
0,19
A
3
Jl. Koka-Jl. Bandara
1,68
3,17
0,24
A
4
Jl. Koka-Jl. Maramis
1,11
4,52
0,34
A
5
Jl. Maramis-Jl. Bandara
0
0,06
0
A
6
Jl. Maramis-Jl. Koka
0,02
0,37
0,02
A
Rata-Rata Simpang
0,35
1,61
0,12
A
Berdasarkan hasil simulasi maka dapat dilihat bahwa kondisi lalu lintas di simpang tak
bersinyal depan Bandara Sam Ratulangi dihari rabu menunjukan kondisi yang sangat baik
dengan tingkat pelayanan pada semua jaringan jalan secara merata adalah A. Rata-rata
panjang antrian 0,35 m, tundaan 1,61 det/kend dan angka henti 0,12.
Tabel 12 Simulasi Pada Hari Jumat
No
Jaringan Jalan
Panjang
Antrian
(m)
Tundaan
(det/kend)
Angka
Henti
Tingkat
Pelayanan
(LOS)
1
Jl. Bandara-Jl. Maramis
0
0,1
0
A
2
Jl. Bandara-Jl. Koka
0,02
1,34
0,19
A
3
Jl. Koka-Jl. Bandara
1,5
2,25
0,14
A
4
Jl. Koka-Jl. Maramis
0,93
3,84
0,27
A
5
Jl. Maramis-Jl. Bandara
0
0,07
0
A
6
Jl. Maramis-Jl. Koka
0,01
0,36
0,01
A
Rata-Rata Simpang
0,35
1,52
0,1
A
Berdasarkan hasil simulasi maka dapat dilihat bahwa kondisi lalu lintas di simpang tak
bersinyal depan Bandara Sam Ratulangi dihari jumat menunjukan kondisi yang sangat baik
dengan tingkat pelayanan pada semua jaringan jalan secara merata adalah A. Rata-rata
panjang antrian 0,35 m, tundaan 1,52 det/kend dan angka henti 0,10.
Secara umum dari hasil simulasi menggunakan data pada tiga hari pengamatan
menunjukan bahwa kondisi simpang sangat baik dimana kinerja simpang dapat menampung
lalu lintas yang melalui simpang tanpa ada masalah berarti (Garung, Arifianto, & Rahma,
2018). Pada perbadingan tiga hari simulasi maka hari jumat adalah kondisi paling terbaik.
Analisa Simpang Pada Kondisi 10 Tahun Ke Depan
Analisa dilakukan dengan data prediksi pertambahan jumlah kendaraan yang melewati
simpang tak bersinyal Bandara Sam Ratulangi pada jam puncak pada waktu 10 tahun ke
depan sesuai dengan hasil perhitungan sebelumnya yang dilakukan dengan menggabungkan
tiga skenario awal berdasarkan perhitungan PKJI. Dari simulasi yang dilakukan maka
diperoleh hasil yang di tunjukan pada tabel berikut.
Tabel 13 Hasil Simulasi Jam Puncak Tahun 2033
No
Jaringan Jalan
Panjang
Antrian
(m)
Tundaan
(det/kend)
Angka
Henti
Tingkat
Pelayanan
(LOS)
Winsy F. J. C. Malonda, Lucia I. R. Lefrandt, Semuel Y. R. Rompis
3516 Syntax Idea, Vol. 6, No. 08, Agustus 2024
1
Jl. Bandara-Jl. Maramis
0,24
0,73
0,03
A
2
Jl. Bandara-Jl. Koka
2,31
31,57
1,22
D
3
Jl. Koka-Jl. Bandara
31,13
36,63
4,05
E
4
Jl. Koka-Jl. Maramis
46,88
43,33
5,08
E
5
Jl. Maramis-Jl. Bandara
36,14
24,09
1,5
C
6
Jl. Maramis-Jl. Koka
36,14
23,05
1,53
C
Rata-Rata Simpang
23,34
24,79
2,29
C
Data output yang diperoleh dari hasil simulasi untuk keadaan pada jam puncak tahun
2033 menghasilkan rata-rata simpang dengan Panjang antrian 23,34 m, tundaan 24,79
det/kend, angka henti 2,29 dan tingkat pelayanan C. terjadi perbedaan hasil yang signifikan
antara kondisi antar 10 tahun seiring dengan pertumbuhan jumlah kendaraan pada keadaan
simpang yang masih sama.
Optimalisasi Kinerja Simpang Pada Kondisi 10 Tahun Ke Depan
Optimalisasi dilakukan untuk meningkatkan kinerja simpang dengan memperkecil
nilai dari Panjang antrian, tundaan, angka henti dan meningkatkan nilai tingkat
pelayanan. Optimalisasi dilakukan dengan melakukan pemodelan pada simpang melalui
beberapa cara yaitu,
Tabel 14 Hasil Simulasi Pelebaran Jalan Minor
No
Jaringan Jalan
Panjang
Antrian (m)
Tundaan
(det/kend)
Angka
Henti
Tingkat
Pelayanan
(LOS)
1
Jl. Bandara-Jl. Maramis
0,24
0,83
0,04
A
2
Jl. Bandara-Jl. Koka
2,8
37,46
1,59
E
3
Jl. Koka-Jl. Bandara
1,33
5,81
0,68
A
4
Jl. Koka-Jl. Maramis
9,63
13,83
1,64
B
5
Jl. Maramis-Jl. Bandara
21,8
18,38
1,38
C
6
Jl. Maramis-Jl. Koka
21,8
13,54
1
B
Rata-Rata Simpang
7,16
12,04
1,06
B
Larangan belok kanan dari arah bandara
Tabel 15 Hasil Simulasi Larangan Belok Kanan Dari Bandara
No
Jaringan Jalan
Panjang
Antrian (m)
Tundaan
(det/kend)
Angka
Henti
Tingkat
Pelayanan
(LOS)
1
Jl. Bandara-Jl. Maramis
0,01
1,03
0,03
A
2
Jl. Koka-Jl. Bandara
0,88
3,73
0,3
A
3
Jl. Koka-Jl. Maramis
6,25
7,65
0,7
A
4
Jl. Maramis-Jl. Bandara
4,26
4,79
0,43
A
5
Jl. Maramis-Jl. Koka
4,26
2,59
0,17
A
Rata-Rata Simpang
2,85
4,17
0,35
A
Pembuatan alat pemberi isyarat lalu lintas (APILL)
Tabel 16 Data Sinyal Lalu Lintas Optimalisai PTV Vissim
Jalan Pendekat
Waktu Siklus
Waktu Antar Hijau
Waktu Hijau Efektif
Implementasi SSL VPN (Secure Socket Layer Virtual Private Network) Pada Badan Bank
Tanah
Syntax Idea, Vol. 6, No. 08, Agustus 2024 3517
Jl. Bandara
80 detik
5 detik
18 detik
Jl. A. A. Maramis
29 detik
Jl. Raya Koka
17 detik
Tabel 17 Hasil Simulasi Pembuatan APILL
No
Jaringan Jalan
Panjang
Antrian
(m)
Tundaan
(det/kend)
Angka
Henti
Tingkat
Pelayanan
(LOS)
1
Jl. Bandara-Jl. Maramis
6,3
4,63
0,19
A
2
Jl. Bandara-Jl. Koka
6,3
27,82
0,95
C
3
Jl. Koka-Jl. Bandara
22,89
23,34
1,06
C
4
Jl. Koka-Jl. Maramis
22,89
23,8
1,29
C
5
Jl. Maramis-Jl. Bandara
27
31,39
1,33
C
6
Jl. Maramis-Jl. Koka
0,07
11,35
0,62
B
Rata-Rata Simpang
11,31
18.19
0,88
B
Berdasarkan hasil optimalisasi yang dilakukan dengan menggunakan tiga skenario
pemodelan diperoleh hasil peningkatan kinerja simpang pada semua skenario pemodelan
dengan hasil terbaik pada skenario kedua dimana untuk hasil rata-rata panjang antrian yang
turun menjadi 2,85 m, tundaan turun menjadi 4,17 det/kend, angka henti menjadi 0,35 dan
peningkatan tingkat pelayanan menjadi A.
KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari pelaksanaan penelitian terhadap kinerja simpang tak
bersinyal di Bandara Sam Ratulangi akibat peningkatan pergerakan penumpang pesawat
udara bahwa Simpang tak bersinyal Bandara Sam Ratulangi, merupakan akses utama
kendaraan yang keluar dan masuk bandara, dimana 42% kendaraan yang melewati simpang
adalah kendaraan yang akan menuju atau dari Bandara Sam Ratulangi. Berdasarkan
perhitungan sesuai PKJI 2014, pada kondisi eksisting mempunyai nilai kapasitas (C) sebesar
2744,124 skr/jam, derajat kejenuhan (DJ) 0,62 yang berarti kondisi simpang dapat diterima
(≤0,85) dan memadai, tundaan (T) 11,26 det/skr dan peluang antrian (PA) 16 % – 34%. Hasil
yang diperoleh menunjukan bahwa karakteristik lalu lintas pada simpang memiliki nilai yang
cukup baik dimana simpang dengan kondisi saat ini masih sangat mampu menampung arus
lalu lintas yang melewati simpang, baik yang masuk dan keluar bandara maupun yang tidak.
Peningkatan aktivitas pergerakan penumpang Bandara Sam Ratulangi berdampak pada
peningkatan volume kendaraan yang melewati simpang tak bersinyal depan bandara. Pada
tahun 2023, diproyeksi kendaraan ringan yang keluar dan masuk bandara sebanyak 693.122
akan menjadi 1.540.887 kendaraan pada tahun 2033. Kinerja simpang pada tahun 2033,
diperoleh berdasarkan perhitungan volume kendaraan untuk proyeksi 10 tahun yang dianalisa
dengan menggunakan PKJI 2014. Hasil Analisa pada kondisi lalu lintas 10 tahun ke depan,
diperoleh untuk Kapasitas (C) 2810,11 skr/jam, derajat kejenuhan (DJ) 1,07, tundaan (T)
22,86 det/skr dan peluang antrian (PA) 46 % – 92 %. Untuk analisa menggunakan simulasi
software vissim, diperoleh data output dari hasil simulasi untuk keadaan pada jam puncak
tahun 2033 menghasilkan rata-rata simpang dengan panjang antrian 23,34 m, tundaan 24,79
Winsy F. J. C. Malonda, Lucia I. R. Lefrandt, Semuel Y. R. Rompis
3518 Syntax Idea, Vol. 6, No. 08, Agustus 2024
det/kend, angka henti 2,29 dan tingkat pelayanan C. Dengan kondisi geometrik simpang yang
masih sama dan berdasarkan analisa dengan menggunakan 2 metode, diperoleh perbedaan
hasil yang signifikan, dimana kinerja simpang tak bersinyal depan Bandara Sam Ratulangi
pada tahun 2033 mengalami penurunan. Optimalisasi dilakukan untuk meningkatkan kinerja
dari simpang tak bersinyal depan Bandara Sam Ratulangi, dengan tiga skenario, hasil
optimalisasi yang diperoleh pada semua skenario untuk optimalisasi menunjukan terjadinya
peningkatan pada kinerja simpang. Pada skenario pertama, yaitu pelebaran jalan minor
menghasilkan derajat kejenuhan 1,04, tundaan 21,12 det/skr dan peluang antrian 43% - 86%.
Dan pada skenario kedua dengan membuat larangan belok kanan dari arah bandara, diperoleh
untuk derajat kejenuhan 1,05, tundaan 21,54 det/skr dan peluang antrian 44% - 88%.
Sedangkan pada skenario ketiga dengan membuat APILL, diperoleh derajat kejenuhan 0,509,
kendaaraan terhenti 0,88 stop/skr, tundaan 16,58 det/skr .
BIBLIOGRAFI
Adinugraha, Alpenoka. (2019). Evaluasi Kinerja Simpang Tak Bersinyal (Studi Kasus Jl.
Tambun Bungai–Jl. RA Kartini, Kota Palangkaraya, Kalimantan Tengah). ITN Malang.
Amtoro, Arbima Rif. (2016). Analisis Kinerja Simpang Tak Bersinyal Empat Lengan (Studi
Kasus Simpang Tak Bersinyal Empat Lengan Jalan Wates Km 5, Gamping, Sleman,
Yogyakarta). UII Yogyakarta.
Cahyono, Muhammad Shofwan Donny, Muhtadi, Adhi, & Wibisono, R. Endro. (2019).
Analisis Kinerja Simpang Tak Bersinyal di Simpang Mengkreng Untuk Perencanaan
Jalan Tol Kertosono–Kediri. Ge-STRAM: Jurnal Perencanaan Dan Rekayasa Sipil,
2(02), 51–56.
Chandra, Ahmad Jaelani Wahyu, & Poerwanto, Johanes Asdhi. (2022). Evaluasi Simpang
Tiga Tak Bersinyal, Jalan Brantas, Kota Batu, Jawa Timur. Jurnal Online Skripsi
Manajemen Rekayasa Konstruksi (JOS-MRK), 3(1), 181–185.
Dewanti, Attila, Widjaja, Joanne Angelica, Tjandrajani, Anna, & Burhany, Amril A. (2016).
Kejang demam dan faktor yang mempengaruhi rekurensi. Sari Pediatri, 14(1), 57–61.
Dharmawan, Weka Indra, Oktarina, Devi, & Brilianto, Adithia. (2018). Analisis Kinerja
Simpang Tak Bersinyal (Studi Kasus: Simpang Jl. Imam Bonjol–Jl. Pagar Alam Kota
Bandar Lampung). Prosiding Sains Nasional Dan Teknologi, 1(1).
Garung, Yovanus Hendradino, Arifianto, Andy Kristafi, & Rahma, Pamela Dinar. (2018).
Analisa Kinerja Simpang Tak Bersinyal di Jalan Mertojoyo-Jalan Joyo Utomo,
Kelurahan Merjosari Kota Malang. Prosiding SENTIKUIN (Seminar Nasional
Teknologi Industri, Lingkungan Dan Infrastruktur), 1, D21-1.
Giri, I. Ketut Sudipta, Wirasutama, Cokorda Putra, & Kia, Gregorius Benediktus. (2021).
Analisis Kinerja Simpang Tak Bersinyal Jalan Gatot Subroto-Jalan Gunung Catur-Jalan
Gunung Andakasa di Kota Denpasar. Jurnal Ilmiah Kurva Teknik, 10(2), 72–80.
Juliati, Juliati, Hermawan, Wawan, & Firman, Mohamad. (2019). Pendidikan
kewarganegaraan sebagai wahana untuk meningkatkan kesadaran hidup yang lebih baik
bagi sesama. Jurnal Civics: Media Kajian Kewarganegaraan, 16(1), 29–37.
Juwita, Farida. (2021). Evaluasi Kinerja Simpang Tak Bersinyal Menggunakan PTV VISSIM
9.0 (Studi Kasus Jalan AH Nasution –Jalan Way Pangabuan –Jalan Tanggamus).
Teknika Sains: Jurnal Ilmu Teknik, 6(1), 43–50.
Karels, Dolly W., Siki, Alyes W., & Hunggurami, Elia. (2021). Analisis Kinerja Simpang
Takbersinyal Persimpangan Jalan WJ Lalamentik Dan Jalan Amabi Kota Kupang.
Implementasi SSL VPN (Secure Socket Layer Virtual Private Network) Pada Badan Bank
Tanah
Syntax Idea, Vol. 6, No. 08, Agustus 2024 3519
Jurnal Teknik Sipil, 10(1), 9–20.
Milawati, E. V. A. (2018). Implementasi Kurikulum Muatan Lokal Di Madrasah Tsanawiyah
Al-Fatah Badas Kabupaten Kediri. IAIN Kediri.
Morrisan, M. A. (2012). Metode penelitian survei. Kencana.
Romadhona, Prima Juanita, & Zainuri, Muhammad Akbar. (2019). Peningkatan Kinerja
Simpang Dengan Koordinasi Sinyal Lalu Lintas di Simpang BPK dan Badran
Yogyakarta. Jurnal Teknik Sipil, 8(1), 1–9.
Susilo, Budi Hartanto. (2015). Dasar-dasar rekayasa transportasi. Buku Dosen-2014.
Copyright holder:
Winsy F. J. C. Malonda, Lucia I. R. Lefrandt, Semuel Y. R. Rompis (2024)
First publication right:
Syntax Idea
This article is licensed under: