perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
STUDI PENETAPAN NILAI EKUIVALENSI MOBIL PENUMPANG
PADA KENDARAAN BERAT MENGGUNAKAN METODE TIME
HEADWAY DAN ANALISIS REGRESI LINIER
(Kasus Pada Ruas Jalan Solo-Kartasura Km. 7)
The Study on Determining Passenger Car Equivalents of Heavy Good Vehicles
Using Time Headway and Linear Regression Analysis Methods
(Case in Jl. Solo-Kartosuro Km.7)
SKRIPSI
Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat
Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik
Disusun oleh :
ANITA WULANDARI
NIM. I 0105041
JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA
2011
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
LEMBAR PERSETUJUAN SKRIPSI
STUDI PENETAPAN NILAI EKUIVALENSI MOBIL PENUMPANG
PADA KENDARAAN BERAT MENGGUNAKAN METODE TIME
HEADWAY DAN ANALISIS REGRESI LINIER
(Kasus Pada Ruas Jalan Solo-Kartasura Km. 7)
The Study on Determining Passenger Car Equivalents of Heavy Good Vehicles
Using Time Headway and Linear Regression Analysis Methods
(Case in Jl. Solo-Kartosuro Km.7)
Disusun oleh:
ANITA WULANDARI
I0105041
Telah disetujui untuk dipertahankan dihadapan tim penguji pendadaran
Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret
Persetujuan
Dosen Pembimbing
Dosen Pembimbing I Dosen Pembimbing II
Ir. Agus Sumarsono, MT. Ir. Djoko Sarwono, MT
NIP.19570814 198601 1 001 NIP. 19600415 199201 1 001
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
LEMBAR PENGESAHAN
STUDI PENETAPAN NILAI EKUIVALENSI MOBIL PENUMPANG
PADA KENDARAAN BERAT MENGGUNAKAN METODE TIME
HEADWAY DAN ANALISIS REGRESI LINIER
(Kasus Pada Ruas Jalan Solo-Kartasura Km. 7)
The Study on Determining Passenger Car Equivalents of Heavy Good Vehicles
Using Time Headway and Linear Regression Analysis Methods
(Case in Jl. Solo-Kartosuro Km.7)
Disusun oleh:
ANITA WULANDARI
I0105041
Telah dipertahankan dihadapan tim penguji pendadaran Jurusan Teknik Sipil
Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta dan diterima guna
memenuhi sebagai persyaratan untuk mendapatkan gelar sarjana Teknik
Pada hari : Jumat
Tanggal : 29 Juli 2011
Ir. Agus Sumarsono, MT. ( ................................................. )
NIP. 19570814 198601 1 001
Ir. Djoko Sarwono, MT. ( ................................................ ) NIP. 19600415 199201 1 001
Slamet Jauhari Legowo, ST. MT. ( ................................................. )
NIP. 19670413 199702 1 001
Ir. Ary Setyawan, MSc., Ph.D ( ................................................. )
NIP. 19661204 199512 1 001
Mengetahui, Disahkan,
a.n. Dekan Fakultas Teknik UNS Ketua Jurusan Teknik Sipil
Pembantu Dekan 1 Fakultas Teknik UNS
Kusno Adi Sambowo, ST., MSc. Ir. Bambang Santoso, MT.
NIP. 19691026 199503 1 002 NIP. 19590823 198601 1 001
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
MOTTO
The problems ahead of you are never as great as the power behind you.
(Author Unknown)
Take the time to think.. It is source of the power.
Take the time to read.. it is the foundation of wisdom.
Take the time to quiet.. it is opportunity to seek god.
Take the time to dream.. it is the future made of.
Take the time to pray.. it is the greatest power on earth.
(Author Unknown)
PERSEMBAHAN Karya ini kupersembahkan untuk:
Bapak dan Ibuku tercinta,,
terima kasih untuk doa dan semangat yang selalu kalian berikan untuk
keberhasilanku
Mbak Tetty, Mas Deddy, D’ Lelly, dan keponakanq yang lucu-lucu,,
Sahabat-sahabatq Sipil 2005
Serta Almamaterq tercinta UNS
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
KATA PENGANTAR
Puji Syukur dipanjatkan kehadirat Allah SWT karena atas segala limpahan rahmat
dan hidayah-Nya maka penyusunan tugas akhir ini dapat diselesaikan.
Penyusunan tugas akhir ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar
kesarjanaan S-1 pada Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas
Maret Surakarta. Pengambilan tugas akhir dengan judul “Studi Penetapan Nilai
Ekuivalensi Mobil Penumpang pada Kendaraan Berat Menggunakan Metode Time
Headway dan Analisis Regresi Linier”, yang bertujuan untuk mengetahui nilai
EMP di ruas jalan untuk beberapa jenis kendaraan berat.
Disadari sepenuhnya bahwa tanpa bantuan dari berbagai pihak laporan tugas akhir
ini sulit untuk diselesaikan. Oleh karena itu, saya ucapkan terimakasih kepada :
1. Dekan Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta, beserta
jajarannya.
2. Ketua Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret
Surakarta, beserta jajarannya.
3. Ir. Agus Sumarsono, MT. selaku dosen pembimbing I.
4. Ir. Djoko Sarwono, MT. selaku dosen pembimbing II.
5. Ir. Agus Wahyudi, MT. selaku dosen pembimbing akademis.
6. Tim penguji pada ujian pendadaran tugas akhir.
7. Segenap staf pengajar pada Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas
Sebelas Maret Surakarta.
8. Semua pihak yang telah membantu secara langsung maupun tidak langsung
yang tidak dapat disebutkan satu per satu.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih banyak kekurangan, oleh karena itu
saran dan kritik yang bersifat membangun diterima dengan lapang dada demi
kesempurnaan penelitian selanjutnya.
Akhir kata semoga skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi semua pihak dan
berguna bagipengembangan ilmu pengetahuan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Surakarta, Juli 2011
Penyusun
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL. ............................................................................................... i
LEMBAR PERSETUJUAN PEMBIMBING. ........................................................ ii
LEMBAR PENGESAHAN. .................................................................................. iii
LEMBAR MOTTO DAN PERSEMBAHAN. ....................................................... iv
ABSTRAK. .............................................................................................................. v
KATA PENGANTAR. ......................................................................................... vii
DAFTAR ISI. .......................................................................................................... ix
DAFTAR TABEL. ................................................................................................ xii
DAFTAR GAMBAR. .......................................................................................... xiii
DAFTAR LAMPIRAN. ........................................................................................ xiv
DAFTAR NOTASI. ............................................................................................... xv
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang. ................................................................................... 1
1.2 Rumusan masalah. .............................................................................. 3
1.3 Batasan Masalah. ................................................................................ 4
1.4 Tujuan Penelitian ................................................................................ 4
1.5 Manfaat Penelitian .............................................................................. 5
BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1 Tinjauan Pustaka ................................................................................. 6
2.2 Dasar Teori .......................................................................................... 8
2.2.1 Umum ..................................................................................... 8
2.2.2 Karakteristik Jalan .................................................................. 9
2.2.3 Karakteristik Lalu Lintas ...................................................... 11
2.2.4 Karakteristik kendaraan ........................................................ 13
2.3 Ekuivalensi Mobil Penumpang(emp) ............................................ . 14
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Halaman
2.4 Perhitungan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang (EMP)...................15
2.4.1 Metode Rasio Headway ........................................................ 15
2.4.2 Analisis Regresi Linier ......................................................... 20
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Umum............................................................................................... 25
3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian ........................................................... 25
3.3 Peralatan yang Digunakan ............................................................... 26
3.4 Palaksanaan Penelitian ..................................................................... 26
3.4.1 Survai Pendahuluan ............................................................. 26
3.4.2 Survei Geometrik ................................................................. 26
3.4.3 Survei Lalu Lintas ................................................................ 27
3.5 Pengolahan dan Penyortiran Data .................................................... 28
3.6 Diagram Alir Penelitian ................................................................... 28
BAB 4 ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskripsi Penelitian ......................................................................... 30
4.2 Pengolahan Data Dasar .................................................................... 32
4.3 Perhitungan Nilai EMP Kendaraan .................................................. 32
4.3.1 Metode Regresi Linier ......................................................... 32
a. Menghitung Koefisien Regresi ...................................... 32
b. Koefisien korelasi .......................................................... 40
c. Uji Koefisien Korelasi ................................................... 41
d. Uji Regresi Linier .......................................................... 43
e. Perhitungan Nilai emp untuk Heavy Vehicle dengan
Menggunakan Rata-rata Proporsional………………… 44
4.3.2 Perhitungan Time Headway ................................................. 46
a. Data Survei Jalan ........................................................... 46
b. Perhitungan Senjang Rata-rata ....................................... 46
c. Perhitungan Nilai EMP Heavy Vehicle I (Bus Kecil) .... 48
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
d. Perhitungan Nilai emp untukHeavy Vehicle dengan
Menggunakan Rata-rata Proporsional………………….53
Halaman
4.4 Pembahasan ................................................................................. ….54
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan ...................................................................................... 57
5.2 Saran..................................................................................................57
DAFTAR PUSTAKA..........................................................................................xvii
LAMPIRAN.......................................................................................................xviii
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 Tabel Klarifikasi Kendaraan .............................................................. 13
Tabel 4.1 Jumlah Kendaraan pada Saat Jam Puncak Pagi ................................. 30
Tabel 4.2 Jumlah Kendaraan pada Saat Jam Puncak Sore ................................. 30
Tabel 4.3 Rasio Jumlah Kendaraan Terhadap Truk 5as (HV5) pada Jam
Puncak Pagi ........................................................................................ 31
Tabel 4.4 Rasio Jumlah Kendaraan Terhadap Truk 5as (HV5) pada Jam
Puncak Sore ....................................................................................... 31
Tabel 4.5 Data Volume Lalu Lintas ................................................................... 33
Tabel 4.6 Perhitungan Regresi Linier Jl. Solo-Kartosuro Arah Kartosuro Jam
Puncak Pagi ........................................................................................ 34
Tabel 4.7 Rekapitulasi Nilai emp Menggunakan Analisis Regresi Linier ......... 40
Tabel 4.8 Nilai Koefisien Korelasi pada Jam Puncak Pagi ................................ 41
Tabel 4.9 Nilai Koefisien Korelasi pada Jam Puncak Sore ............................... 41
Tabel 4.10 Nilai Uji Keberartian Koefisien Korelasi pada Jam Puncak Pagi ...... 42
Tabel 4.11 Nilai Uji Keberartian Koefisien Korelasi pada Jam Puncak Sore ..... 42
Tabel 4.12 Nilai Uji F pada Jam Puncak Pagi ..................................................... 44
Tabel 4.13 Nilai Uji F pada Jam Puncak Sore ..................................................... 44
Tabel 4.14 Rekapitulasi Hasil Perhitungan Nilai emp dengan Menggunakan
Rata-rata Proporsional ....................................................................... 45
Tabel 4.15 Data Time Headway 15 menit pertama (06.30-06.45) untuk Arah
Solo .................................................................................................... 46
Tabel 4.16 Perhitungan Rata-rata Senjang Time Headway ................................. 47
Tabel 4.17 Nilai Time Headway Terkoreksi ........................................................ 49
Tabel 4.18Perhitungan Nilai emp Jl.Solo-Kartosuro Km.7 (arah Solo) Jam
Puncak Pagi ........................................................................................ 49
Tabel 4.19 Nilai emp Bus Kecil Arah Solo Jam Puncak Pagi per 15 menit ........ 51
Tabel 4.20 Rekapitulasi Nilai emp Menggunakan Time Headway ...................... 53
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Tabel 4.21Rekapitulasi Hasil Perhitungan Nilai emp dengan Menggunakan
Rata-rata Proporsional ....................................................................... 53
Tabel 4.22 Rekapitulasi Nilai emp dengan Metode Regresi Linier dan Rasio
Headway ............................................................................................ 54
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 1.1 Denah Lokasi Survai ......................................................................... 3
Gambar 2.1 Time headway antara pasangan–pasangan kendaraan……………..15
Gambar 3.1 Geometrik Jalan Solo-Kartosuro…………………………………. 27
Gambar 3.2 Diagram Alir Penelitian……………………………………………29
Gambar 4.1 Diagram Pencar Antara Bus Kecil dan Mobil Penumpang………...38
Gambar 4.2 Diagram Pencar Antara Bus Besar dan Mobil Penumpang………..39
Gambar 4.3 Diagram Pencar Antara Truk 2as dan Mobil Penumpang………....39
Gambar 4.4 Diagram Pencar Antara Truk 3as dan Mobil Penumpang…………39
Gambar 4.5 Diagram Pencar Antara Truk 5as dan Mobil Penumpang…………40
Gambar 4.6 Diagram Kontrol untuk Rata-rata emp Heavy Vehicle……………52
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran A : Data dan Perhitungan Metode Regresi Linier
Lampiran B : Data dan Perhitungan Metode Rasio Headway
Lampiran C : Tabel Uji Statistik
1. Tabel uji t
2. Tabel distribusi F
Lampiran D : Administrasi Skripsi
1. Form Skripsi 1
2. Form Skripsi 2
3. Lembar Pengesahan Proposal
4. Daftar Seminar Skripsi
5. Lembar Pemantauan dan Komunikasi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
DAFTAR NOTASI
A = Time headway antara light vehicle dengan light vehicle yang
berurutan
= Kesalahan duga, dengan )1( merupakan tingkat kofidensi
B = Time headway antara heavy vehicle dengan heavy vehicle yang
berurutan
0b = Nilai emp untuk kendaraan ringan
1b = Nilai emp untuk bus kecil
2b = Nilai emp untuk bus besar
C = Time headway antara light vehicle dengan heavy vehicle yang
berurutan
D = Time headway antara heavy vehicle dengan light vehicle yang
berurutan
e = Batas toleransi kesalahan
E = Standar error
mHV = Jumlah kendaraan berat pada putaran m
K = Koefisien koreksi
mLV = Jumlah kendaraan ringan pada putaran m
MP = Mobil penumpang
mMC = Jumlah sepada motor pada putaran m
na = Jumlah data time headway light vehicle diikuti light vehicle
nb = Jumlah data time headway heavy vehicle diikuti heavy vehicle
nc = Jumlah data time headway light vehicle diikuti heavy vehicle
nd = Jumlah data time headway heavy vehicle diikuti light vehicle
n = Jumlah sampel
n-1 = Derajat kebebasan (degree of freedom)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
n-2 = Derajat kebebasan (dk)
mQ = Besarnya arus (smp/jam) pada putaran m
r = Indeks korelasi
r = Nilai koefisien korelasi hasil perhitungan
resRJK = Rata-rata jumlah kuadrat regresi a
b
abgRJKRe = Rata-rata jumlah kuadrat residu
s = Standar deviasi
ta = Nilai rata-rata time headway light vehicle diikuti light vehicle
kta = Nilai rata rata time headway LV-LV terkoreksi
tb = Nilai rata-rata time headway heavy vehicle diikuti heavy vehicle
ktb = Nilai rata rata time headway HV-HV terkoreksi
tc = Nilai rata-rata time headway light vehicle diikuti heavy vehicle
ktc = Nilai rata rata time headway LV-HV terkoreksi
td = Nilai rata-rata time headway heavy vehicle diikuti light vehicle
ktd = Nilai rata rata time headway HV-LV terkoreksi
1X = Jumlah bus kecil pada putaran m
2X = Jumlah bus besar pada putaran m
ix = Nilai time headway ke-i
x = Nilai rata-rata sampel time headway
2 = Batas keyakinan bawah nilai rata-rata
Y = Jumlah kendaraan ringan pada putaran m
2,1 = Batas-batas interval keyakinan
mQ = Besarnya arus (smp/jam) pada putaran m
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Perencanaan geometrik jalan raya, kapasitas jalan dihitung berdasarkan volume
lalu lintas yang terlebih dahulu dikonversikan dalam satuan mobil penumpang.
Faktor konversi dari berbagai macam kendaraan tersebut menjadi mobil
penumpang dikenal dengan emp (ekivalensi mobil penumpang). Satuan Mobil
Penumpang (smp) adalah satuan kendaraan di dalam arus lalu lintas yang
disetarakan dengan kendaraan ringan / mobil penumpang, besaran smp
dipengaruhi oleh tipe / jenis kendaraan, dimensi kendaraan, dan kemampuan olah
gerak. Sedangkan ekuivalensi kendaraan dengan mobil penumpang tergantung
besar dan kecepatan kendaraan.
Masing-masing ruas jalan memiliki karakteristik lalu lintas dan kondisi geometrik
jalan yang berbeda. Kondisi geometrik meliputi lebar jalan, jumlah jalur serta
panjang landai. Hal tersebut mempengaruhi nilai emp. Nilai emp juga berbeda
untuk setiap bagian jalannya. Besar nilai emp untuk simpang berbeda dengan nilai
emp untuk ruas jalan. Nilai emp mempengaruhi kinerja dari sebuah ruas jalan atau
sebuah simpang. Oleh karena itu agar kebijakan yang diambil dalam rangka
mengatasi suatu konflik sesuai dengan kondisi di lapangan, maka dibutuhkan
suatu nilai emp yang sesuai dengan keadaan jalan yang sebenarnya.
Kendaraan umum dan kendaraan berat lainnya merupakan salah satu faktor yang
harus diperhitungkan dalam perencanaan suatu jalan raya maupun pengaturan lalu
lintas. Kendaraan umum dalam pengoperasiannya tidak sama dengan mobil
pribadi. Perbedaan ini meliputi kemampuan memulai gerakan pada suatu ruas
jalan dan mengadakan jarak antar kendaraan yang berbeda dengan mobil pribadi.
Pengaruh dari kendaraan umum tersebut diperhitungkan dengan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
membandingkannya terhadap pengaruh dari suatu mobil pribadi yang biasanya
terkategori sebagai mobil penumpang.
Dalam menghitung kapasitas jalan di Indonesia nilai emp yang dipakai mengacu
pada MKJI 1997, padahal masing-masing ruas jalan mempunyai karakteristik lalu
lintas yang berbeda-beda. Nilai emp untuk kendaraan berat yang ada di MKJI
hanya terdapat satu nilai emp yaitu 1,3. Sedangkan dalam kenyataanya terdapat
berbagai jenis kendaraan berat yang memiliki karakteristik berbeda-beda. Dalam
hal ini mungkin sekali terdapat perbedaan nilai emp. Sehingga perlu dilakukan
penelitian lebih lanjut untuk mengetahui variasi nilai emp dari berbagai jenis
kendaraan berat tersebut.
Manual Kapasitas Jalan Indonesia 1997 (MKJI 1997) merupakan produk hasil
penelitian empiris di kota-kota besar di Indonesia, sehingga karakter formulasinya
sangat dipengaruhi oleh perilaku lalu lintas di kota-kota besar tersebut. Kota
Surakarta bukan merupakan salah satu dari 275 kota dimana dilakukan survai
dalam rangka perancangan MKJI 1997. MKJI 1997 berumur lebih dari 10 tahun,
selama kurun waktu 10 tahun telah banyak perubahan yang terjadi, baik dari segi
tata ruang kota dan jumlah kendaraan. Kota Surakarta membutuhkan sebuah nilai
emp untuk menganalisis sebuah ruas jalan. Ruas jalan yang dipilih untuk
melakukan penelitian ini adalah ruas jalan Solo-Kartosuro Km.7 (Jl. Jenderal
Ahmad Yani), tepatnya berada di depan Gorro Assalam.
Berdasarkan kelas fungsional jalan, ruas jalan Solo-Kartasura ini merupakan ruas
jalan arteri dengan medan yang datar, dan lurus. Tipe ruas jalan ini adalah empat
lajur dua arah terbagi dengan median. Jumlah kendaraan berat yang melewati ruas
jalan ini cukup besar, karena ruas ini merupakan akses terdekat bagi kendaraan
dari daerah Jawa Timur yang akan menuju ke daerah-daerah di Jawa Tengah
seperti Semarang dan juga Yogyakarta, begitu juga sebaliknya. Lokasi ruas jalan
Solo-Kartasura bisa dilihat pada Gambar 1.1 di bawah ini.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Gambar 1.1 Denah Lokasi Survei
Kendaraan berat yang akan dicari nilai empnya dalam penelitian kali ini
disesuaikan dengan jenis kendaraan berat yang ada dalam MKJI 1997 dan sesuai
dengan sistem klasifikasi Bina Marga , di antaranya adalah bus kecil dengan dua
gandar dengan jarak 3,5 - 5 meter, bus besar dengan dua atau tiga gandar dengan
jarak gandar 5 – 6 meter, truk 2 as dengan enam roda dengan jarak gandar 3,5 – 5
meter, truk 3 as dengan jarak gandar (gandar pertama ke kedua) < 3,5 meter, truk
5 as atau truk kombinasi dengan jarak gandar (gandar pertama ke kedua) < 3,5
meter.
Sejauh ini telah banyak dilakukan penelitian untuk mendapatkan nilai emp.
Metode yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai emp yaitu metode semi
empiris, metode Walker’s, metode headway, regresi linier, koefisien homogenic,
dan metode simulasi. Metode yang akan digunakan dalam penelitian kali ini
adalah metode headway dan analisis regresi linier. Kedua metode tersebut telah
umum digunakan dalam penelitian-penelitian sebelumnya. Digunakan analisis
regresi linier sederhana karena setiap jenis kendaraan mempunyai pengaruh
masing-masing terhadap jenis kendaraan lainnya.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan di atas, maka dapat
diambil rumusan masalah yaitu ”Berapa nilai emp untuk beberapa jenis heavy
vehicle (HV) pada ruas jalan Solo-Kartosuro berdasarkan Metode Rasio Headway
dan Metode Analisis Regresi Linier?”
1.3 Batasan Masalah
Agar penelitian ini tidak terlalu luas tinjauannya, maka diperlukan adanya
batasan-batasan masalah sebagai berikut :
a. Nilai emp yang dicari merupakan nilai emp dari heavy vehicle (HV).
b. Penelitian dilakukan pada ruas jalan Solo-Kartosuro.
c. Penelitian dilakukan pada jam puncak berdasarkan survei pendahuluan.
d. Kendaraan yang diamati adalah heavy vehicle (HV) dan light vehicle (LV).
e. Metode yang digunakan untuk mendapatkan nilai emp adalah metode rasio
headway dan metode analisis regresi linier.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah :
a. Menganalisis nilai emp dari beberapa jenis heavy vehicle (HV) pada ruas jalan
Solo-Kartosuro berdasarkan metode Rasio Headway dan metode Analisis
Regresi Linier.
b. Membandingkan nilai emp hasil analisis dengan nilai emp yang ada pada
MKJI 1997.
c. Menetapkan nilai emp yang menjadi masukan data dalam program KAJI
MKJI 1997.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah :
a. Menerapkan dan meningkatkan pemahaman ilmu yang diperoleh di
perkuliahan dan memberikan sumbangan terhadap perkembangan ilmu
pengetahuan di dunia teknik sipil, khususnya bidang transportasi.
b. Dapat digunakan sebagai studi banding dengan metode-metode penentuan
nilai emp yang lainnya.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Tinjauan Pustaka
Setiap jenis kendaraan memiliki angka penyetara yang berbeda-beda dengan
mobil penumpang yang biasa disebut ekuivalensi mobil penumpang (emp).
Ekuivalensi mobil penumpang menyatakan tingkat gangguan yang ditimbulkan
suatu jenis kendaraan terhadap lalu lintas dibandingkan dengan gangguan yang
ditimbulkan oleh mobil penumpang dalam kondisi lalu lintas yang sama. Angka
emp untuk setiap jenis kendaraan secara garis besar dibagi menjadi dua bagian,
yaitu emp pada simpang dan pada ruas jalan. (DLLAJR, 1990)
Pada umumnya faktor-faktor yang mempengaruhi nilai ekuivalensi mobil
penumpang dibagi menjadi dua kelompok, yaitu faktor fisik dan faktor non fisik.
Faktor fisik terdiri dari dimensi kendaraan, daya mesin, geometrik jalan dan
karakteristik lalu lintas. Faktor non fisik terdiri fungsi kendaraan dan tingkah laku
pengemudi kendaraan.
Sebagai contoh untuk faktor fisik adalah truk membutuhkan ruang dan waktu
yang banyak untuk melewati atau keluar dari kaki persimpangan daripada mobil
penumpang, sedangkan contoh untuk faktor non fisik adalah tingkah laku atau
kelakuan pengemudi bus yang biasa mengambil penumpang di sembarang tempat.
Ekuivalensi mobil penumpang dihitung dengan metode sederhana yaitu rasio
headway. Pada kecepatan yang sama nilai emp akan berfluktuasi sebanding
dengan peningkatan kendaraan berat. Pada saat kecepatan kendaraan meningkat,
intensitas fluktuasi menjadi tinggi pada awalnya dan kemudian menurun. Hal ini
mengakibatkan nilai emp meningkat. (Sun, Lv and Paul, 2008)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Nilai headway mobil penumpang dan heavy vehicle meningkat dengan
adanya heavy vehicle dalam arus lalu lintas. Pola yang sama ditemukan untuk
faktor emp. Nilai emp dalam kondisi padat dan lebih dari 9% heavy vehicle,
ditemukan menjadi 1,76, yang lebih tinggi dari nilai rekomendasi HCM 2000
yaitu 1,5 untuk jalan bebas hambatan. (Umama Ahmed, 2010)
Penelitian untuk menentukan nilai emp pernah dilakukan oleh beberapa peneliti,
pada berbagai tipe kendaraan di beberapa daerah. Termasuk di antaranya untuk
menentukan nilai emp di suatu ruas jalan di kota Surakarta. Dalam menentukan
nilai emp tersebut digunakan beberapa metode. Hasil dari penelitian-penelitian
tersebut terdapat perbedaan dalam nilai empnya, oleh karena itu diperlukan
adanya tinjauan pustaka mengenai nilai emp dari pustaka yang ada dan studi
terdahulu.
Nilai ekuivalensi mobil penumpang (emp) berdasarkan penelitian 275 kota besar
di Indonesia menurut MKJI 1997 adalah 1,0 untuk kendaraan ringan (LV), 1,3
untuk kendaraan berat (HV), dan 0,5 untuk sepeda motor (MC). Metode yang
digunakan untuk mendapatkan nila emp dalam MKJI 1997 adalah metode
berdasarkan kecepatan dan metode berdasarkan kapasitas. (Manual Kapasitas
Jalan Indonesia, 1997)
Penelitian terdahulu oleh MI Husni Thamrin di kota Yogyakarta dalam penentuan
nilai emp berbagai macam kendaraan adalah di ruas Jl. Mayor Jenderal Sutoyo,
DIY. Metode yang dipakai adalah metode “Richard Cutberth” dengan hasil
penelitian adalah 1,0 untuk mobil penumpang, 1,6 untuk truk berat, 1,6 untuk truk
ringan/mini bus, 1,8 untuk bus, 0,6 untuk sepeda motor, 0,5 untuk sepeda, 0,6
untuk becak, 0,8 untuk andong. (MI Husni Thamrin, 1988)
Penelitian terdahulu oleh Hasmil Hadis di kota Surakarta dalam penentuan emp
bus kota dilakukan pada ruas jalan Yos Sudarso antara Nonongan sampai Jl. Dr.
Rajiman. Metode yang digunakan Hasmil Hadis adalah metode Time Headway
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
dengan hasil penelitian adalah 1,5 untuk ruas jalan Yos Sudarso Barat, dan 1,3
untuk ruas jalan Yos Sudarso Timur. (Hasmil Hadis, 2002)
Dua penelitian sebelumnya penentuan nilai emp juga dilakukan pada ruas jalan,
namun pada penelitian pertama nilai emp dicari untuk semua jenis kendaraan dari
kendaran tak bermotor sampai kendaraan berat. Metode yang dipakai yaitu
metode Richard Cutberth. Dan pada penelitian kedua nilai emp yang dicari adalah
emp untuk bus kota saja dan menggunakan metode Time Headway. Pada
penelitian kali ini perbedaannya adalah nilai emp yang dicari merupakan nilai
emp dari berbagai jenis kendaraan berat (heavy vehicle) yaitu bus kecil, bus besar,
truk 2as, truk 3as dan truk 5as yang melintas di ruas jalan Jenderal Ahmad Yani
Km.7 (Jl. Solo-Kartasura) yang merupakan jalan arteri dengan empat lajur terbagi.
Dan metode yang dipakai adalah metode rasio headway dan metode analisis
regresi linier.
2.2 Dasar Teori
2.2.1 Umum
Untuk mengukur arus lalu lintas suatu ruas jalan, diperlukan suatu volume lalu
lintas yang satuannya dinyatakan dalam satuan mobil penumpang (smp). Setiap
jenis kendaraan memiliki nilai konversi yang berbeda yang biasa disebut
Ekuivalensi Mobil Penumpang (emp). Menurut DLLAJR, ekuivalensi mobil
penumpang menyatakan tingkat gangguan yang ditimbulkan suatu jenis kendaraan
terhadap lalu lintas dibandingkan dengan gangguan yang ditimbulkan mobil
penumpang, dalam kondisi lalu lintas yang sama. Angka emp untuk setiap jenis
kendaraan secara garis besar dibagi menjadi dua bagian, yaitu angka emp pada
persimpangan dan pada ruas jalan.
Untuk membilangkan klasifikasi arus lalu lintas adalah dengan menyatakan lalu
lintas bukan dalam kendaraan per jam melainkan dalam satuan mobil penumpang
(smp) per jam. Oleh karena itu diperlukan sebuah nilai konversi sehingga arus lalu
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
lintas menjadi lebih tepat jika dinyatakan dalam jenis kendaraan standar,yaitu
mobil penumpang, yang dikenal dengan istilah satuan mobil penumpang (smp)
dan faktor konversi dari berbagai macam kendaraan tersebut menjadi mobil
penumpang dikenal dengan emp (ekivalensi mobil penumpang). Satuan Mobil
Penumpang (smp) adalah satuan kendaraan di dalam arus lalu lintas yang
disetarakan dengan kendaraan ringan / mobil penumpang, besaran smp
dipengaruhi oleh tipe / jenis kendaraan, dimensi kendaraan, dan kemampuan olah
gerak. Sedangkan ekuivalensi kendaraan dengan mobil penumpang tergantung
besar dan kecepatan kendaraan, semakin besar kendaraan maka nilai emp semakin
tinggi, semakin tinggi kecepatan kendaraan maka nilai emp semakin rendah.
Manual Kapasitas Jalan Indonesia (Bina Marga, 1997) menyarankan nilai emp
yang berbeda-beda berdasarkan jenis kendaraan, jenis jalan, dan volume jam
perencanaan (kendaraan/jam). Khusus untuk jalan dua lajur dua arah, lebar jalur
lalu lintas juga mempengaruhi nilai emp.
Salter dan Taylor menyatakan bahwa metode yang dapat digunakan untuk
menentukan nilai emp dengan cara menghitung waktu antara (rasio headway) dan
menurut M.A.P. Taylor, emp juga dapat ditentukan dengan menggunakan analisis
regresi. Mengukur arus jenuh dasar merupakan dasar untuk menentukan nilai
emp. Rasio headway adalah waktu antara pasangan-pasangan kendaraan yang
berjalan berurutan melewati suatu titik pengamatan.
2.2.2 Karakteristik Jalan
Jalan merupakan salah satu elemen lalu lintas di samping pemakai jalan dan
kendaraan. Sebagai tempat berjalannya lalu lintas elemen ini harus direncanakan
dengan baik sesuai dengan standar disain yang telah ditetapkan. Suatu disain
geometrik jalan raya yang baik akan mampu memberikan pelayanan yang
maksimal terhadap aspek keselamatan, kenyamanan, efisiensi, kelancaran lalu
lintas, serta efek sosial dan dampak lingkungan yang sekecil-kecilnya. Untuk
menunjang keberhasilan pencapaian tujuan tersebut perancang harus berpegang
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
paling tidak pada empat konsep yakni,, disain alinemen, efek terhadap potongan
melintang jalan serta klasifikasi fungsi jalan dan tingkat akses jalan.
Menurut PP No.26 Th. 1985 tentang jalan, sistem jaringan jalan dibagi dalam dua
kategori, yakni sistem jaringan primer dan sistem jaringan sekunder.
1. Sistem Jaringan Primer
a. Sistem jaringan primer disusun mengikuti ketentuan pengaturan tata ruang
dan struktur pengembangan wilayah tingkat nasional yang
menghubungkan simpul-simpul jasa distribusi sebagai berikut :
- Dalam satu Satuan Wilayah Pengembangan dihubungkan secara
berlanjut kota jenjang kesatu, kota jenjang kedua, kota jenjang ketiga,
dan kota jenjang di bawahnya sampai ke persil.
- Menghubungkan kota jenjang kesatu dengan kota jenjang kasatu antar
Satuan Wilayah Pengembangan.
b. Jalan Arteri Primer, menghubungkan kota jenjang kesatu yang terletak
berdampingan atau menghubungkan kota jenjang kesatu dengan kota
jenjang kedua.
c. Jalan Kolektor Primer, menghubungkan kota jenjang kedua dengan kota
jenjang kedua atau menghubungkan kota jenjang kedua dengan kota
jenjang ketiga.
d. Jalan Lokal Primer, menghubungkan kota jenjang kesatu dengan persil
atau kota jenjang kedua dengan persil atau menghubungkan kota jenjang
ketiga dengan kota jenjang ketiga, kota jenjang ketiga dengan kota jenjang
di bawahnya, kota jenjang ketiga dengan persil, atau kota di bawah jenjang
ketiga dengan persil.
2. Sistem Jaringan Sekunder
a. Sistem Jaringan Sekunder disusun mengikuti ketentuan pengaturan tata
ruang kota yang menghubungkan kawasan-kawasan yang mempunyai
fungsi primer, fungsi skunder kesatu, fungsi sekunder kedua. Fungsi
sekunder ketiga sampai ke perumahan.
b. Jalan Arteri Sekunder, menghubungkan kawasan primer dengan kawasan
sekunder kesatu atau menghubungkan kawasan sekunder kesatu dengan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
kawasan sekunder kesatu atau menghubungkan kawasan sekunder kesatu
dengan kawasan sekunder kedua.
c. Jalan Kolektor Sekunder, menghubungkan kawasan sekunder kedua
dengan kawasan sekunder kedua atau menghubungkan kawasan sekunder
kedua dengan kawasan sekunder ketiga.
d. Jalan Lokal Sekunder, menghubungkan kawasan sekunder kesatu dengan
perumahan, menghubungkan kawasan sekunder kedua dengan perumahan,
kawasan sekunder ketiga dan seterusnya ke perumahan.
2.2.3 Karakteristik Lalu Lintas
Arus lalu lintas merupakan interaksi antara pengemudi, kendaraan, dan jalan.
Tidak ada arus lalu lintas yang sama bahkan pada keadaan yang serupa, sehingga
arus pada suatu ruas jalan tertentu selalu bervariasi. Walaupun demikian
diperlukan parameter yang dapat menunjukan kondisi ruas jalan. Parameter
tersebut adalah volume, kecepatan dan kerapatan, tingkat pelayanan (level of
service) dan derajat kejenuhan (degree of saturation).
Menurut Manual Kapasitas Jalan Indonesia, 1997 arus lalu lintas yaitu jumlah
kendaraan bermotor yang melewati suatu titik pada jalan persatuan waktu,
dinyatakan dalam kendaraan/jam (Qkend), smp/jam (Qsmp) atau LHRT (Lalu
lintas Harian Rata-rata Tahunan).
Karakteristik dasar arus lalu lintas digolongkan menjadi dua kategori, yaitu :
1. Makroskopis
Arus lalulintas secara makroskopis merupakan suatu karakteristik secara
keseluruhan dalam suatu lalu lintas yang dapat digambarkan dengan 4 parameter,
yaitu :
a. Karakteristik Volume Lalu Lintas (flow volume)
Volume lalu lintas adalah jumlah kendaraan (mobil penumpang) yang
melintasi suatu ruas jalan pada periode waktu tertentu diukur dalam satuan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
kendaraan per satuan waktu. Kebutuhan pemakaian jalan akan selalu berubah
berdasarkan waktu dan ruang.
b. Kecepatan (speed)
Kecepatan menentukan jarak yang dijalani pengemudi kendaraan dalam
waktu tertentu. Pemakai jalan dapat menaikan kecepatan untuk
memperpendek waktu perjalanan.
c. Kerapatan (density)
Kerapatan adalah jumlah kendaraan yang menempati panjang ruas jalan
tertentu atau lajur yang umumnya dinyatakan sebagai jumlah kendaraan tiap
kilometer.
d. Derajat Kejenuhan
Derajat kejenuhan adalah perbandingan dari volume (nilai arus) lalu lintas
terhadap kapasitasnya. Dalam Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI), jika
dianalisis tingkat kinerja jalannya, maka volume lalu lintasnya dinyatakan
dalam satuan mobil penumpang (smp). Faktor yang mempengaruhi nilai emp
antara lain :
1. Jenis jalan, seperti jalan luar kota atau jalan bebas hambatan.
2. Tipe alinemen, seperti mendatar, berbukit, atau pegunungan.
3. Volume lalu lintas
2. Mikroskopis
Arus lalu lintas secara mikroskopis merupakan suatu karakteristik secara
individual dari kendaraan yang meliputi headway dan spacing. Time headway
merupakan salah satu variabel dasar yang digunakan untuk menjelaskan
pergerakan lalu lintas. Time headway adalah interval waktu antara dua kendaraan
yang melintasi suatu titik pengamatan pada jalan raya secara berurutan dalam arus
lalu lintas. Pengukuran dilakukan dari waktu antara ban belakang mobil depan
dengan ban belakang mobil yang berurutan di belakangnya ketika melewati batas
headway. Data headway diukur dengan memakai stopwatch.
Spacing didefinisikan sebagai jarak antara kendaraan yang berurutan di dalam
arus lalu lintas, yang dihitung dari muka kendaraan yang satu dengan muka
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
kendaraan dibelakangnya (meter/kendaraan). Data Spacing diperoleh dengan
survey dari foto udara. Volume lalu lintas tergantung pada time headway,
demikian berlaku pula sebaliknya. Jika arus lalu lintas mencapai maksimum,
maka time headway akan mencapai minimum dan jika volume mengecil, time
headway akan mencapai maksimum.
2.2.4 Karakteristik Kendaraan
Karakteristik kendaraan berdasarkan fisiknya dibedakan berdasarkan pada
dimensi, berat, dan kinerja. Dimensi kendaraan mempengaruhi lebar lajur lalu
lintas, lebar bahu jalan yang diperkeras, panjang dan lebar ruang parkir. Dimensi
kendaraan adalah lebar, panjang, tinggi, radius putaran, dan daya angkut.
Kendaraan yang ada di Indonesia diklasifikasikan sesuai dengan jenis kendaraan
di dalam sistem transportasi jalan raya, seperti terlihat dalam tabel berikut :
Tabel 2.5 Tabel klasifikasi kendaraan
Klasifikasi
Kendaraan Definisi Jenis-jenis Kendaraan
Kendaraan ringan Kendaraan ringan (LV=Light Vehicle)
Kendaraan bermotor 2 as beroda 4
dengan jarak as 2-3 cm
Mobil pribadi, oplet, mikrobis, pick-
up, truk kecil
Kendaraan umum Kendaraan umum (HV=Heavy Vehicle)
Kendaraan bermotor dengan lebih dari
empat roda
Bus, truk 2 as, truk 3 as dan truk
kombinasi sesuai sistem klasifikasi
Bina Marga
Sepeda motor Sepeda motor (Motor Cycle)
Kendaraan bermotor dengan dua atau
tiga roda
Sepeda motor dan kendaraan beroda
tiga sesuai sistem klasifikasi Bina
Marga
Kendaraan tak
bermotor
Kendaraan tak bermotor (UM = unmotor
cycle)
Kendaraan beroda yang menggunakan
tenaga manusia atau hewan
Sepeda, becak, kereta kuda, kereta
dorong
Sumber : Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) 1997
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
2.3 Ekuivalensi Mobil Penumpang (emp)
Ekuivalensi mobil penumpang yaitu faktor yang menunjukkan pengaruh berbagai
tipe kendaraan dibandingkan kendaraan ringan lainnya sehubungan dengan
pengaruhnya terhadap kecepatan, kemudahan bermanufer, dan dimensi kendaraan
ringan dalam arus lalu lintas. (untuk mobil penumpang dan kendaraan ringan yang
sasisnya mirip; emp = 1,0).
Parameter yang berpengaruh dalam besarnya nilai emp diantaranya adalah
dimensi kendaraan, kecepatan kendaraan, dan volume lalu lintas. Dimensi
kendaraan disini berpengaruh terhadap nilai emp karena semakin besar ukuran
kendaraan, maka kecepatan untuk memulai gerakan relatif kecil bila dibandingkan
dengan mobil penumpang. Keadaan seperti ini akan mengakibatkan gangguan
terhadap arus lalu lintas secara keseluruhan. Sehingga time headway dari
pasangan kendaraan berat dengan kendaraan berat relatif lebih besar daripada
time headway mobil penumpang dengan mobil penumpang. Semakin besar
volume atau kepadatan kendaraan, maka nilai empnya akan semakin kecil. Hal ini
disebabkan karena masing-masing jarak antara pasangan kendaraan menjadi lebih
kecil, sehingga time headway dari pasangan-pasangan kendaraan menjadi lebih
kecil.
Volume adalah jumlah kendaraan yang melintasi suatu titik pengamatan pada
jalan raya per satuan waktu. Periode volume dapat berupa volume tahunan,
volume harian, volume jam-jaman atau subjam. Besar arus (flow rate) adalah
jumlah kendaraan yang melewati suatu titik pengamatan pada jalan raya selama
waktu tertentu kurang dari satu jam biasanya 15 menit. Flow rate dalam keadaan
jenuh dapat merupakan harga kapasitas jalan tersebut.
Flow rate dapat dihitung dengan mengamati time headway arus lalu lintas selama
periode waktu tertentu. Hubungan antara flow rate dengan rata-rata time headway
arus lalu lintas adalah sebagai berikut :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Flow rate (kpj) : 3600 dt
Headway (dt/kend)
Kpj = kendaraan per jam
Berdasarkan hubungan tersebut terlihat bahwa volume lalu lintas tergantung pada
time headway, demikian pula berlaku sebaliknya. Jika arus lalu lintas mencapai
maksimum, maka time headway mencapai minimum, dan jika volume mengecil,
maka time headway akan mencapai maksimum.
2.4 Perhitungan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang (emp)
2.3.1 Metode Rasio Headway
Dalam bukunya yang berjudul “Highway Traffic Analysis and Design”, R.J.
Salter menerangkan cara menentukan nilai ekuivalensi mobil penumpang (emp).
Nilai emp didapat dengan mencatat waktu antara (time headway) antara kendaraan
yang berurutan pada saat kendaraan-kendaraan tersebut melewati suatu titik yang
telah ditentukan.
Rasio headway yang diperlukan mencakup 4 macam kombinasi kendaraan, yaitu :
1. Light Vehicle (LV) diikuti Light Vehicle (LV)
2. Light Vehicle (LV) diikuti Heavy Vehicle (HV)
3. Heavy Vehicle (HV) diikuti Light Vehicle (LV)
4. Heavy Vehicle (HV) diikuti Heavy Vehicle (HV)
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 2.1 berikut :
Gambar 2.1 Time headway antara pasangan-pasangan kendaraan
B
HV
HV
C
HV
LV
D
LV
HV
A
LV
LV
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Keterangan :
LV = Light Vehicle / kendaraan ringan.
HV = Heavy Vehicle / kendaraan berat.
A = Time headway antara Light Vehicle dengan Light Vehicle yang
berurutan.
B = Time headway antara Heavy Vehicle dengan Heavy Vehicle yang
berurutan
C = Time headway antara Light Vehicle dengan Heavy Vehicle yang
berurutan
D = Time headway antara Heavy Vehicle dengan Light Vehicle yang
berurutan
Nilai emp Heavy Vehicle dihitung dengan cara membagi nilai rata-rata time
headway Heavy Vehicle diikuti Heavy Vehicle dengan nilai rata-rata time headway
Light Vehicle diikuti Light Vehicle. Hasil ini benar apabila time headway Heavy
Vehicle tidak tergantung pada kendaraan yang mendahuluinya maupun kendaraan
yang mengikutinya. Kondisi ini didapat jika jumlah rata-rata time headway Light
Vehicle diikuti Light Vehicle ditambah dengan nilai rata-rata time headway Heavy
Vehicle diikuti Heavy Vehicle sama dengan jumlah dari nilai rata-rata time
headway Light Vehicle diikuti Heavy Vehicle ditambah dengan nilai rata-rata time
headway Heavy Vehicle diikuti Light Vehicle.
Hal tersebut dapat ditulis dengan sebuah persamaan sebagai berikut :
tdtctbta ………………………………………………………………(2.1)
(R.J.Salter, 1980)
Dengan :
ta =Nilai rata-rata time headway Light Vehicle diikuti Light Vehicle
tb = Nilai rata-rata time headway Heavy Vehicle diikuti Heavy Vehicle
tc = Nilai rata-rata time headway Light Vehicle diikuti Heavy Vehicle
td = Nilai rata-rata time headway Heavy Vehicle diikuti Light Vehicle
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Keadaan yang dapat memenuhi persamaan di atas sulit diperoleh, karena setiap
kendaraan mempunyai karakteristik yang berbeda-beda. Demikian juga
pengemudi memiliki kemampuan dan tingkat observasi yang berbeda-beda dalam
menjalankan kendarannya. Oleh karena itu diperlukan suatu koreksi pada nilai
rata-rata time headway yang dapat dilakukan dengan persamaan sebagai berikut :
Nilai tersebut adalah :
nd
ktdnc
ktcnb
ktbna
kta ………………………………(2.2)
(R.J Salter,1980)
Dengan nilai koreksi k
ncnbnandnbnandncnandncnb
tdtctbtandncnbnak
........
....
……………………………….(2.3)
(R.J Salter, 1980)
Dengan :
na = Jumlah data time headway Light Vehicle diikuti Light Vehicle
nb = Jumlah data time headway Heavy Vehicle diikuti Heavy Vehicle
nc = Jumlah data time headway Light Vehicle diikuti Heavy Vehicle
nd = Jumlah data time headway Heavy Vehicle diikuti Light Vehicle
Selanjutnya nilai rata-rata time headway pasangan kendaraan tersebut dikoreksi
sebagai berikut :
naktatak …………………………………………………………….....(2.4a)
nbktbtbk ……………………………………………………...……..…(2.4b)
ncktctck ……………………………………………………………..…(2.4c)
ndktdtd k ………………………………………………………..……..(2.4d)
Dengan menggunakan nilai rata-rata time headway yang sudah dikoreksi tersebut,
maka :
kkkk tdtctbta ……………………………………………………..…….(2.5)
(R.J Salter, 1980)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Dengan :
tak = Nilai rata-rata time headway LV-LV terkoreksi
tbk = Nilai rata-rata time headway HV-HV terkoreksi
tck = Nilai rata-rata time headway LV-HV terkoreksi
tdk = Nilai rata-rata time headway HV-LV terkoreksi
Apabila persyaratan tersebut memenuhi syarat, maka nilai ekivalensi mobil
penumpang Heavy Vehicle dapat dihitung dengan persamaan :
emp Heavy Vehicle(HV) k
k
ta
tb ……………………………………..…...(2.6)
(R.J Salter, 1980).
a. Tinjauan Statistik Rasio Headway
Interaksi elemen-elemen hasil pengamatan arus lalu lintas jalan raya seperti
perilaku pengemudi nilainya tetapi mempunyai kecenderungan tersebar dalam
suatu batas nilai, kinerja kendaraan, kondisi jalan dan cuaca tidak pernah tepat
tertentu. Untuk itu penggunaan teori-teori peluang diperlukan untuk dapat
menggambarkan dan memperoleh nilai dalam analitis arus lalu lintas. Sebaran
statistik berguna untuk menggambarkan segala kemungkinan fenomena yang
mempunyai nilai secara acak yang besar. Dalam penelitian ini digunakan
distribusi normal dan distribusi t.
Distribusi normal (kurva normal) disebut juga Distribusi Gaussian. Distribusi
normal adalah salah satu distribusi teoritis dengan variabel random kontinyu.
Untuk sejumlah sampel yang dianggap berdistribusi normal maka nilai rata-rata
(mean) dianggap sebagai x dan varians dinyatakan δ2. Distribusi normal ini
digunakan bila jumlah sampel lebih besar atau sama dengan 30 (n≥30).
Karena sampel dipilih secara acak, maka dimungkinkan adanya suatu kesalahan
standar deviasi dari distribusi ini dapat dinyatakan sebagai standard error (E),
selanjutnya dapat dihitung :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Standard deviasi
n
i
i xxn
s1
2
1
1………………………………………………..…...(2.7)
Standar error
21nsE …………………………………………………………………..…(2.8)
Dengan :
n = Jumlah sampel
ix = Nilai time headway ke-I
x = Nilai rata-rata sampel time headway
s = Standar deviasi
E = Standar error
Untuk perkiraan nilai rata-rata time headway seluruh pasangan kendaraan (μ)
dapat disesuaikan dengan tingkat konfidensi atau keyakinan yang diinginkan
(desired level of confidence). Perkiraan ini terletak dalam suatu interval yang
disebut interval keyakinan (confidence interval) yang mempunyai batas toleransi
kesalahan sebesar e, dengan:
EKe . ………………………………………………………………..……...(2.9)
Nilai rata-rata time headway:
ex 2 ……………………………………………………………………(2.10)
Dengan :
2 = Batas keyakinan bawah nilai rata-rata
x = Nilai rata-rata time headway
e = Batas toleransi kesalahan
Jika sampel random lebih kecil dari 30 (n<30), maka perkiraan rata-rata time
headway pasangan kendaraan secara keseluruhan sebaiknya dilakukan dengan
distribusi t atau disebut juga distribusi student.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Perkiraan nilai rata-rata time headway seluruh pasangan kendaraan dapat ditulis
sebagai berikut :
2
1
12
2,1 nstx
………………………………………………………..(2.11)
Dengan :
2,1 = Batas-batas interval keyakinan
x = Nilai rata-rata sampel
s = Standar deviasi
n = Jumlah sampel
= Kesalahan duga, dengan (1-α) merupakan tingkat konfidensi
2.3.2 Analisis Regresi Linier
Terdapat hubungan linier antara kendaraan satu dengan kendaraan yang lain
sehingga terjadi interaksi peka antara kecepatan dan kerapatan dan keduanya
berasal dari arus yang dapat dihitung.
Perhitungan arus dari kendaraan dilakukan secara manual pada periode waktu
yang ditetapkan.
mMCmHVmLVm MCpcuHVpcuLVpcuQ *** ………………………...(2.12)
(MAP Taylor, 1996)
Dengan :
mQ = Besarnya arus (smp/jam) pada putaran m
mLV = Jumlah Light Vehicle pada putaran m
mHV = Jumlah Heavy Vehicle pada putaran m
mMC = Jumlah Motorcycle pada putaran m
Jika nilai emp untuk LV =1, maka persamaan 2.12 dapat dinyatakan sebagai
berikut:
mMCmHVm MCpcuHVpcuQLV ** ……………………...……………(2.13)
(MAP Taylor, 1996)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Dengan persamaan di atas didapatkan m persamaan yang dapat digunakan untuk
menentukan nilai HVpcu dan MCpcu .
Setiap jenis kendaraan memiliki pengaruh masing-masing terhadap jenis
kendaraan lainnya, oleh karena itu maka perhitungan menggunakan analisis
regresi linier sederhana. Dengan bentuk umum sebagai berikut :
110 XbbY ……………...…………………………………………………(2.14)
220 XbbY ………………………………………………………………..(2.15)
(Sudjana, 2002)
Dengan :
Y = Jumlah Light Vehicle pada putaran m
1X = Jumlah Motorcycle pada putaran m
2X = Jumlah Heavy Vehicle pada putaran m
0b = Nilai emp untuk Light Vehicle
1b = Nilai emp untuk Motorcycle
2b = Nilai emp untuk Heavy Vehicle
Variabel-variabel dari persamaan 2.14 dan persamaan 2.15 terdiri dari satu
variabel bebas yaitu Y, dan dua variabel terikat yaitu 1b dan 2b .
Penelitian menggunakan analisis regresi seringkali dipakai untuk mengetahui
bentuk hubungan antara variabel dependen dan variabel independen terutama
untuk menelusuri pola hubungan yang modelnya belum diketahui dengan
sempurna, atau untuk mengetahui bagaimana variasi dari beberapa variabel
independen mempengaruhi variabel dependen.
Estimasi kuadrat terkecil untuk parameter p ,...,, 10 adalah harga-harga
pbbb ,...,, 10 dengan persamaan normal sebagai berikut :
ipipii YXbXbXbnb ...22110
iiPiipiiii YXXXbXXbXbXb 11212
2
1110 ...
ipipippiiipiippi YXXbXXbXXbXb 2
2210 ... …(2.16)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Persamaan regresi linier terdiri dari satu variabel terikat dan satu variabel bebas,
maka sesuai persamaan di atas diperoleh persamaan :
YXbnb i110 ………………………………………………………..(2.17)
iiii YXXbXb 1
2
1110 ………………………………………………(2.18)
Koefisien regresi 0b dan 1b dapat diperoleh dengan menyelesaikan persamaan
2.17 dan 2.18, yaitu dengan cara :
22
2
0
*
**
XXn
XYXXYb …………………………………………..(2.19)
221
*
*
XXn
YXXYnb ………………………………………………….(2.20)
Hubungan antara variabel independent terhadap variabel dependent dapat dilihat
dengan menghitung nilai korelasi. Tinggi-rendah, kuat-lemah, atau besar kecilnya
suatu korelasi dapat diketahui dengan melihat besar kecilnya suatu kofisien yang
disebut angka indeks korelasi yang disimbolkan dengan r.
Nilai koefisien korelasi didapat dari :
2222 yynxxn
yxxynr …………………………………(2.21)
Dengan :
r = indeks korelasi
Harga r berkisar antara -1<0<+1, jika harga r =-1 menyatakan korelasi antara
kedua variabel tersebut negatif dan arah korelasi berlawanan arah yang artinya
terdapat pengaruh negatif antara variabel bebas yaitu jika variabel 1x yang besar
berpasangan dengan y yang kecil, ataupun sebaliknya.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Harga r = +1, menyatakan korelasi antara kedua variabel tersebut positif dan arah
korelasi satu arah yang artinya terdapat pengaruh positif antara variabel bebas
yaitu jika variabel x1 yang besar berpasangan dengan y yang besar juga. Untuk
harga r = 0, tidak terdapat hubungan linier antara variabel-variabelnya.
Untuk melihat keberartian koefisien korelasi dilakukan dengan uji t (t student)
dengan langkah pengujian hipotesisnya :
21
2
r
nrthitungan
……………………………………………………………(2.22)
dkttabel 21
Dengan :
n = jumlah sampel
r = nilai koefisien korelasi hasil perhitungan
= kesalahan duga, dengan (1- ) merupakan tingkat konfidensi
n-2 = derajat kebebasan (dk)
nilai uji hitungant yang didapatkan dibandingkan terhadap nilai tabelt , jika nilai uji
hitungant ≥ tabelt maka dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan antara variabel x
dan variabel y.
a. Uji Regresi Linier
Untuk memastikan apakah persamaan regresi linier yang terbentuk bisa diterima
atau tidak, maka persamaan tersebut diuji dengan menggunakan uji statistik F
yang ditentukan oleh :
res
abreg
RJK
RJKF ……………………………………....…………………………(2.23)
2
2
2
nn
y
n
yxxyby
n
yxxyb
F ………........……………..(2.24)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Dengan :
resRJK = Rata-rata jumlah kuadrat residu a
b
abregRJK = Rata-rata jumlah kuadrat regresi a
b
n = Jumlah data
Sifat dari pengujian ini adalah dapat diterima apabila harga F > F (n-p-1) atau
F<-F (n-p-1), dengan F (n-p-1) diperoleh dari tabel distribusi F.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
BAB 3
METODE PENELITIAN
3.1 Umum
Metode penelitian merupakan langkah-langkah umum atau suatu metode yang
dilakukan dalam penelitian suatu masalah, kasus, gejala, fenomena atau lainnya
dengan jalan ilmiah untuk menghasilkan jalan yang rasional. Metode yang
digunakan dalam penyusunan skripsi ini adalah metode survei dan metode
analisis.
Untuk menentukan nilai emp Heavy Vehicle (HV) maka parameter yang
diperlukan adalah:
1. Jumlah kendaraan berat (heavy vehicle) dan kendaraan ringan (light vehicle)
yang melintas di ruas Jalan Solo-Kartasura.
2. Jenis pasangan kendaraan yang melewati lokasi penelitian. Jenis pasangan
kendaraan yang dicatat adalah iring-iringan yang dihitung time headwaynya.
3. Senjang waktu (time headway) dari tiap jenis pasangan kendaraan yang
berurutan.
3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
Lokasi penelitian yang dipilih sedapat mungkin mampu menghasilkan data yang
valid dan representatif. Ruas jalan yang dipilih untuk melakukan penelitian ini
adalah ruas jalan dengan jumlah kendaraan berat yang lewat cukup besar.
Berdasarkan hasil pengamatan visual ditetapkan lokasi penelitian yaitu Jl. Ahmad
Yani Km.7 (Jl. Solo-Kartasura) tepatnya berada di depan Goro Assalam,
Kartasura. Ruas jalan ini adalah ruas jalan antar kota dengan empat lajur terbagi
dan jumlah kendaraan berat yang lewat pada ruas jalan ini cukup besar.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Pelaksanaan survey dilakukan pada jam sibuk berdasarkan survey pendahuluan,
yaitu pagi hari pukul 06.30-08.30 WIB dan sore hari pukul 15.30-17.30 WIB. Hal
ini dikarenakan pada waktu-waktu tersebut arus lalu lintas cukup padat.
3.3 Peralatan yang Digunakan
Peralatan yang digunakan dalam pelaksanaan survey di lapangan yaitu:
Handycam untuk merekam arus lalu lintas yang diperlukan sebagai data untuk
perhitungan data time headway dan analisis regresi linier.
Lembar kerja (form survey) untuk mencatat jumlah arus kendaraan.
Arloji, untuk menentukan waktu dimulai dan diakhirinya pencatatan.
3.4 Pelaksanaan penelitian
3.4.1 Survei Pendahuluan
Survei pendahuluan dilaksanakan untuk menentukan hal-hal sebagai berikut:
Lokasi yang aman dan nyaman untuk melakukan pencatatan arus lalu lintas.
Penentuan hari yang tepat yang dapat mewakili hari-hari dalam satu minggu.
Penentuan jam puncak arus lalu lintas dalam satu hari.
Penentuan jumlah surveyor agar pelaksanaan survei dapat berjalan efektif, dan
efisien.
Pengecekan form survei agar pada saat survei utama surveyor tidak
mengalami kesulitan dalam mengisi formulir survei.
3.4.2 Survei Geometrik
Survei geometrik dilakukan untuk mengukur lebar ruas jalan, membuat gambar
geometrik jalan. Alat yang digunakan untuk mengukur adalah rollmeter.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Gambar 3.1 Geometrik Jalan Solo-Kartasura
3.4.3 Survei Lalu Lintas
Agar diperoleh data yang mewakili arus lalu lintas terbesar, maka pencatatan
dilakukan pada jam puncak. Adapun cara pelaksanaan survei arus lalu lintas
adalah:
Pencatatan dilakukan setiap interval waktu 15 menit pada masing-masing
periode jam puncak.
Jumlah kendaraan yang diamati langsung dicatat pada formulir survei.
Pencatatan dilakukan dengan turus.
Pencatatan time headway dilakukan dengan perekaman menggunakan
handycam.
Pencatatan dilakukan oleh enam orang dengan pembagian tugas sebagai berikut:
1) Satu orang menghitung jumlah kendaraan yang menuju ke arah timur (Solo)
untuk jenis light vehicle (LV).
2) Satu orang menghitung jumlah kendaraan yang menuju ke arah timur (Solo)
untuk jenis bus kecil dan bus besar.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
3) Satu orang menghitung jumlah kendaraan yang menuju ke arah timur (Solo)
untuk jenis truk 2as, truk 3as, dan truk 5as.
4) Satu orang menghitung jumlah kendaraan yang menuju ke arah barat
(Kartasura) untuk jenis light vehicle (LV).
5) Satu orang menghitung jumlah kendaraan yang menuju ke arah barat
(Kartasura) untuk jenis bus kecil dan bus besar.
6) Satu orang menghitung jumlah kendaraan yang menuju ke arah barat
(Kartasura) untuk jenis truk 2as, truk 3as, dan truk 5as.
3.5 Pengolahan dan Penyortiran Data
Data yang akan digunakan untuk analisis data diperoleh melalui pembacaan hasil
rekaman. Pembacaan data dilakukan diluar waktu survai dengan bantuan formulir
pencacahan arus lalu lintas dan stop watch. Analisis data terdiri dari:
a. Data Arus Lalu lintas Jenuh
Data arus lalu lintas yang akan digunakan untuk analisis regresi linier
diperoleh dari penghitungan oleh surveyor. Data berupa jumlah light vehicle
(LV) dan macam-macam heavy vehicle (HV) yang melewati jalan Solo-
Kartasura.
b. Data time headway
Data time headway digunakan untuk analisis rasio headway yang diperoleh
dari pembacaan hasil rekaman. Time headway adalah interval waktu antara
dua kendaraan yang melewati suatu titik pengamatan pada jalan raya secara
berurutan, dihitung dari bumper depan ke bumper depan kendaraan yang
berurutan tersebut.
3.6 Diagram Alir Penelitian
Agar setiap kegiatan dapat berjalan dengan lancar harus dilakukan secara teratur
dalam bentuk pentahapan yang sistematis, baik sebelum kegiatan tersebut
dilakukan yaitu ketika masih dalam bentuk perencanaan maupun dalam
pelaksanaan dan pengambilan keputusan. Kegiatan penyusunan skripsi ini adalah
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
kegiatan dalam bentuk penelitian yang menggunakan metode survei maupun
metode analisis.
Tahapan kegiatan secara ringkas dapat dilihat dalam bentuk flowchart gambar 3.2.
Gambar 3.2 Diagram Alir Penelitian
Studi literature:
Mengumpulkan data dari buku referensi dan teori-teori dasar
Mulai
Survei pendahuluan:
Penentuan lokasi dan penentuan jam puncak
Desain Survei:
Penentuan alat, penentuan tugas operator handycam dan surveyor, penentuan
jumlah surveyor, dan desain formulir survei
Persiapan survei:
Pengecekan form, penempatan alat, penempatan surveyor
Emp kendaraan berat dengan metode rasio headway dan analisis regresi
linier, emp untuk masukan data program KAJI MKJI 1997
Kesimpulan dan Saran
Analisis data
Emp dengan metode rasio headway
Analisis data
Emp dengan analisis regresi linier
Selesai
Survai primer:
Pengumpulan data:
Perekaman Volume lalu lintas dan time headway
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
BAB 4
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskripsi Penelitian
Penelitian arus lalu lintas dilaksanakan di Jl. Solo-Kartosuro Km.7 tepatnya
berada di depan Gorro Assalam. Penelitian ini mengambil data arus lalu lintas
yang terdiri dari enam jenis kendaraan light vehicle (LV), bus kecil (HV1), bus
besar (HV2), truk 2as (HV3), truk 3as (HV4), truk 5as (HV5), dan time headway
dari keenam jenis kendaraan tersebut. Pengambilan data dilakukan secara
serempak di tiap ruas jalan selama jam puncak pagi dan jam puncak sore dengan
durasi masing-masing dua jam, mulai jam 06.30 – 08.30 WIB dan 15.30 – 17.30
WIB, dengan interval waktu per 15 menit.
Volume kendaraan selama penelitian dilakukan :
Jumlah kendaraan selama 2 jam ditampilkan dalam Tabel 4.1:
Tabel 4.1 Jumlah kendaraan pada saat jam puncak pagi
Ruas Jalan Jam Puncak Pagi
LV Bus kecil Bus besar Truk 2as Truk 3as Truk 5as
1 2 3 4 5 6 7
Solo-Kartosuro 670 90 89 109 31 17
Kartosuro-Solo 784 96 94 102 40 35
Tabel 4.2 Jumlah kendaraan pada saat jam puncak sore
Ruas Jalan Jam Puncak Sore
LV
Bus
kecil Bus besar Truk 2as Truk 3as Truk 5as
1 2 3 4 5 6 7
Solo-Kartosuro 1120 58 125 151 48 40
Kartosuro-Solo 983 46 68 162 56 19
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Tabel 4.3 Rasio jumlah kendaraan terhadap truk 5as (HV5) pada jam puncak pagi
Ruas Jalan Jam Puncak Pagi
LV HV1 HV2 HV3 HV4 HV5
1 2 3 4 5 6 7
Solo-Kartosuro 39 5 5 6 2 1
Kartosuro-Solo 21 3 3 3 1 1
Tabel 4.4 Rasio jumlah kendaraan terhadap truk 5as (HV5) pada jam puncak sore
Ruas Jalan Jam Puncak Sore
LV HV1 HV2 HV3 HV4 HV5
1 2 3 4 5 6 7
Solo-Kartosuro 28 1 3 4 1 1
Kartosuro-Solo 52 2 4 9 3 1
Keterangan :
(Kolom 1) : Ruas Jalan
Ruas Jalan Solo-Kartosuro Km.7 (arah Solo-Kartosuro)
Ruas Jalan Solo-Kartosuro Km.7 (arah Kartosuro-Solo)
(Kolom 2) : Rasio light vehicle terhadap truk 5as (HV5) jam puncak pagi
Tabel 4.3 kolom (2) = )7(1.4
)2(1.4
kolomTabel
kolomTabel
= 670/17 = 39
(Kolom 3) : Rasio bus kecil (HV1) terhadap truk 5as (HV5) jam puncak pagi
Tabel 4.3 kolom (3) = )7(1.4
)3(1.4
kolomTabel
kolomTabel
= 90/17 = 5
(Kolom 4) : Rasio bus besar (HV2) terhadap truk 5as (HV5) jam puncak pagi
Tabel 4.3 kolom (4) = )7(1.4
)4(1.4
kolomTabel
kolomTabel
= 89/17 = 5
(Kolom 5) : Rasio truk 2as (HV3) terhadap truk 5as (HV5) jam puncak pagi
Tabel 4.3 kolom (5) = )7(1.4
)5(1.4
kolomTabel
kolomTabel
= 109/17 = 6
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
(Kolom 6) : Rasio truk 3as (HV4) terhadap truk 5as (HV5) jam puncak pagi
Tabel 4.3 kolom (6) = )7(1.4
)6(1.4
kolomTabel
kolomTabel
= 31/17 = 2
(Kolom 7) : Rasio truk 5as (HV5) terhadap truk 5as (HV5) jam puncak pagi
Tabel 4.3 kolom (7) = )7(1.4
)7(1.4
kolomTabel
kolomTabel
= 17/17 = 1
4.2 Pengolahan Data Dasar
Volume Lalu Lintas yang diamati dalam penelitian ini terdiri dari lima jenis
kendaraan berat, yaitu bus kecil (HV1), bus besar (HV2), truk 2as (HV3), truk 3as
(HV4), truk 5as (HV5). Pengamatan dilakukan untuk mengambil data yang
dibutuhkan untuk proses pengolahan dengan metode regresi linier dan time
headway. Pengamatan dilakukan selama 2 jam pada masing-masing jam puncak
pagi dan sore.
4.3 Perhitungan Nilai emp Kendaraan
4.3.1 Metode Regresi Linier
a. Menghitung Koefisien Regresi
Volume lalu lintas digunakan untuk menghitung nilai emp kendaraan. Volume
lalu lintas yang dihitung adalah jumlah dari arus lalu lintas yang melewati ruas Jl.
Solo-Kartosuro Km.7. Data kendaraan yang melewati ruas jalan Solo-Kartosuro
Km.7 arah Kartosuro jam puncak pagi disajikan pada Tabel 4.5, untuk jam
puncak sore dan ruas jalan arah Solo dapat dilihat di lampiran A.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Tabel 4.5 Data Volume Lalu Lintas
No
Mobil
Penumpang
Bus
Kecil
Bus
Besar
Truk
2as
Truk
3as
Truk
5as Waktu
(LV) (HV1) (HV2) (HV3) (HV4) (HV5) (menit)
y x1 x2 x3 x4 x5
1 69 12 11 13 3 2 15
2 71 10 12 14 5 2 15
3 76 16 15 11 2 3 15
4 104 10 12 11 3 1 15
5 108 9 10 10 2 2 15
6 80 17 11 19 7 2 15
7 86 8 8 18 6 4 15
8 76 8 10 13 3 1 15
Jumlah 670 90 89 109 31 17 120
Satuan arus lalu lintas yang digunakan untuk menghitung nilai emp pada metode
regresi linier adalah smp/15 menit. Nilai emp dihitung sesuai dengan persamaan
2.17 dan 2.18.
YXbnb i110 …………………………………………….....……..(2.17)
iiii YXXbXb 1
2
1110 ………………………………......…………(2.18)
Data pada Tabel 4.5 selanjutnya diolah sesuai dengan rumus 2.17 dan 2.18,
sehingga akan diperoleh persamaan normal untuk mencari koefisien regresi yang
merupakan nilai emp kendaraan yang dicari. Persamaan untuk mendapatkan
persamaan normal disajikan pada tabel 4.6 :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Data hasil perhitungan tabel 4.6 diperoleh nilai:
1x = 90 32 xx = 1191
2x = 89 42 xx = 334
3x = 109 52 xx = 187
4x = 31 43 xx = 464
5x = 17 53 xx = 241
2
1 x = 1098 54 xx = 70
2
2 x = 1019 yx1 = 7422
2
3 x = 1561 yx2 = 7407
2
4 x = 145 yx3 = 9007
2
5 x = 43 yx4 = 2546
y = 670 yx5 = 1408
21.xx = 1033 2y = 57630
31.xx = 1243
41.xx = 357
51.xx = 194
Harga-harga di atas kemudian dimasukkan ke persamaan normal sehingga
terbentuk persamaan-persamaan berikut:
Persamaan antara bus kecil dan mobil penumpang, untuk nilai b0 dan b1 :
8b0 + 90 = 670………………………………………..….……………….……(4.1)
90b0 + 1098b1 = 7422…………………………………...………………….….(4.2)
Persamaan antara bus besar dan mobil penumpang, untuk nilai b0 dan b2 :
8b0 + 89 = 670………………………………………………….………...……(4.3)
89b0 + 1019b2 = 7407…………………………………………….………...….(4.4)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Persamaan antara truk 2as dan mobil penumpang, untuk nilai b0 dan b3 :
8b0 + 109 = 670…………………………………………………..……….…...(4.5)
109b0 + 1561b3 = 9007…………………………………………….………….(4.6)
Persamaan antara truk 3as dan mobil penumpang, untuk nilai b0 dan b4 :
8b0 + 31 = 670…………………………………………………….……......….(4.7)
31b0 + 145b4 = 2546………………………………………………….………..(4.8)
Persamaan antara truk 5as dan mobil penumpang, utnuk nilai b0 dan b5 :
8b0 + 17 = 670………………………………………………………….….......(4.9)
17b0 + 43b5 = 1408………………………………………………………...…(4.10)
Dengan memasukkan nilai hasil perhitungan tabel ke dalam rumus 2.19 dan 2.20,
maka akan diperoleh nilai-nilai :
Dari persamaan 4.1 dan 4.2 :
b0 = 98,947
b1 = -1,351
Dari persamaan 4.3 dan 4.4 :
b0 = 101,762
b2 = -1,619
Dari persamaan 4.5 dan 4.6 :
b0 = 105,613
b3 = -1,605
Dari persamaan 4.7 dan 4.8 :
b0 = 91,578
b4 = -2,020
Dari persamaan 4.9 dan 4.10 :
b0 = 88,618
b5 = -2,291
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Kemudian dimasukkan ke dalam persamaan 2.14 dan 2.15
Y = 98,947 – 1,351X1
Y = 101,762 – 1,619X2
Y = 105,613 – 1,605X3
Y = 91,578 – 2,020X4
Y = 88,618 – 2,291X5
Sehingga diperoleh :
emp bus kecil = 1,351
emp bus besar = 1,619
emp truk 2as = 1,605
emp truk 3as = 2,020
emp truk 5as = 2,291
Sebaran jumlah kendaraan antara variabel-variabel tersebut :
Gambar 4.1 Diagram pencar antara bus kecil dan mobil penumpang
y = -1.3509x + 98.947 R² = 0.1028
60
70
80
90
100
110
8 10 12 14 16 18
Mo
bil
Pe
nu
mp
ang/
15
'
Bus Kecil/15'
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Gambar 4.2 Diagram pencar antara bus besar dan mobil penumpang
Gambar 4.3 Diagram pencar antara truk 2as dan mobil penumpang
Gambar 4.4 Diagram pencar antara truk 3as dan mobil penumpang
y = -1.619x + 101.76 R² = 0.0499
60
70
80
90
100
110
8 9 10 11 12 13 14 15
Mo
bil
Pe
nu
mp
ang/
15
'
Bus Besar/15'
y = -1.6046x + 105.61 R² = 0.1287
60
70
80
90
100
110
9 12 15 18 21
Mo
bil
Pe
nu
mp
ang/
15
'
Truk 2as/15'
y = -2.0201x + 91.578 R² = 0.0669
60
70
80
90
100
110
2 3 4 5 6 7
Mo
bil
Pe
nu
mp
ang/
15
'
Truk 3as/15'
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Gambar 4.5 Diagram pencar antara truk 5as dan mobil penumpang
Hasil perhitungan nilai emp seluruh jalan pendekat jam puncak pagi dan sore
disajikan pada Tabel 4.7 :
Tabel 4.7 Rekapitulasi nilai emp menggunakan analisis Regresi Linier
Ruas Jalan
ekuivalensi mobil penumpang
Bus kecil Bus besar Truk 2as Truk 3as Truk 5as
pagi sore pagi sore pagi sore pagi sore pagi sore
Jl. Ahmad Yani Km.7 1,35 1,31 1,62 1,61 1,60 1,58 2,02 1,86 2,29 2,05
(arah Solo-Kartosuro)
Jl. Ahmad Yani Km.7 1,24 1,38 1,.54 1,51 1,44 1,49 1,95 1,92 2,11 2,11
(arah Kartosuro-Solo)
b. Koefisien Korelasi
Nilai koefisien korelasi dihitung dengan menggunakan persamaan 2.21. Contoh
perhitungan koefisien korelasi antara light vehicle (LV) dengan bus kecil dengan
menggunakan data ruas jalan arah Kartosuro pada jam puncak pagi :
2222 yynxxn
yxxynr ……………………...…........……(2.21)
22 67057630*8*901098*8
670*907422*8
r
r = -0,320652
y = -2.2909x + 88.618 R² = 0.0238
60
70
80
90
100
110
1 2 3 4 5
Mo
bil
Pe
nu
mp
ang/
15
'
Truk 5as/15'
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Nilai r terletak diantara -1≤ r ≤ +1, ini berarti terdapat pengaruh negatif antara
variabel bebas yaitu jika variabel 1x yang besar berpasangan dengan y yang kecil,
ataupun sebaliknya.
Perhitungan nilai koefisien korelasi semua jenis kendaraan dicantumkan dalam
Tabel 4.8 dan Tabel 4.9 :
Tabel 4.8 Nilai Koefisien Korelasi pada Jam Puncak Pagi
Ruas Jalan Koefisien Korelasi
Bus kecil Bus besar Truk 2as Truk 3as Truk 5as
Jl. Ahmad Yani
Km.7 -
0.320652
-
0.223335
-
0.358802
-
0.258637
-
0.154198 (arah Solo-
Kartosuro)
Jl. Ahmad Yani
Km.7 -
0.306902
-
0.464172
-
0.486439 -0.25738
-
0.278051 (arah Kartosuro-
Solo)
Tabel 4.9 Nilai Koefisien Korelasi pada Jam Puncak Sore
Ruas Jalan Koefisien Korelasi
Bus kecil Bus besar Truk 2as Truk 3as Truk 5as
Jl. Ahmad Yani
Km.7 -
0.250349
-
0.356947
-
0.495044
-
0.241506 -0.17611
(arah Solo-
Kartosuro)
Jl. Ahmad Yani
Km.7
-
0.494993
-
0.626932
-
0.815868 -0.81547
-
0.420094
(arah Kartosuro-
Solo)
c. Uji Koefisien Korelasi
Untuk melihat keberartian koefisien korelasi dilakukan dengan uji t ( t student)
dengan persamaan 2.22.
21
2
r
nrthitungan
……………………………………….......…….…………(2.22)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Contoh perhitungan dengan menggunakan data arah Solo-Kartosuro pada jam
puncak pagi :
thitungan = -0,320625 √ -
-
= -0,8292203
Nilai hitungant dibandingkan dengan nilai dkttabel 2/1 dari tabel t student.
Diperoleh nilai :
45.26025.0 t
Nilai uji dktt tabelhitungan 2/1 , maka dapat disimpulkan tidak terdapat
hubungan antara light vehicle (LV) dengan bus kecil pada Jl. Solo-Kartosuro
Km.7 arah Kartosuro pada jam puncak pagi.
Hasil uji keberartian koefisien korelasi dan nilai tabel untuk semua jalan pendekat
disajikan dalam Tabel 4.10 dan 4.11 :
Tabel 4.10 Nilai uji keberartian koefisien korelasi pada jam puncak pagi
Ruas Jalan t hitungan t tabel
Bus kecil Bus besar Truk 2as Truk 3as Truk 5as dktabel
t 2/1
Jl. Solo-Kartosuro
Km.7 -0.82922 -0.561232 -0.941579 -0.655843 -0.38228 ±2.45
(arah Solo-Kartosuro)
Jl. Solo-Kartosuro
Km.7 -0.789871 -1.283647 -1.363747 -0.652436 -0.709044 ±2.45
(arah Kartosuro-Solo)
Tabel 4.11 Nilai uji keberartian koefisien korelasi pada jam puncak sore
Ruas Jalan t hitungan t tabel
Bus kecil Bus besar Truk 2as Truk 3as Truk 5as dktabel
t 2/1
Jl. Solo-Kartosuro
Km.7 -0.633399 -0.935998 -1.395614 -0.537952 -0.473834 ±2.45
(arah Solo-Kartosuro)
Jl. Solo-Kartosuro
Km.7
-1.395424 -1.967834 -3.456117 -3.451079 -1.133926
±2.45
(arah Kartosuro-Solo)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Untuk hasil perhitungan nilai uji keberartian koefisian korelasi kendaraan berat
lebih kecil jika dibandingkan nilai tabel, hal tersebut disebabkan karena jumlah
kendaraan berat yang lebih sedikit, sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat
pengaruh hubungan antara heavy vehicle (HV) dengan light vehicle (LV).
d. Uji regresi Linier
Persamaan regresi linier yang terbentuk diuji dengan uji F untuk memastikan
apakah persamaannya bisa diterima atau tidak. Rumus yang digunakan sesuai
dengan persamaan 2.23 dan 2.24.
res
abreg
RJK
RJKF ……………………………………………...…….…….……(2.23)
2
2
2
nn
y
n
yxxyby
n
yxxyb
F ………………….…..(2.24)
Contoh perhitungan menggunakan data Jl. Solo-Kartosuro Km.7 arah Kartosuro
pada jam puncak pagi :
288
57630
8
670*907422*350.157630
8
670*907422350.1
F
= 0.6876063
Nilai F diatas dibandingkan dengan nilai 2,11 nF dari tabel distribusi F.
Diperoleh nilai :
6,1%95F = 5.99
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Nilai F hitungan dibandingkan dengan nilai F tabel. Nilai uji F hitungan < nilai F
tabel, maka dapat disimpulkan persamaan regresi tersebut tidak dapat diterima.
Perhitungan nilai F untuk arah lain dapat dilihat pada lampiran A.
Hasil perhitungan nilai F dan nilai Ftabel untuk kedua lajur jalan disajikan dalam
Tabel 4.12 dan 4.13 :
Tabel 4.12 Nilai Uji F pada Jam Puncak Pagi
Ruas Jalan
F perhitungan F tabel
Bus
kecil
Bus
besar
Truk
2as
Truk
3as
Truk
5as 2,11 nF - 2,11 nF
Jl. Solo-Kartosuro
Km.7 0.6876 0.315 0.8866 0.4301 0.1461 5.99 -5.99
(arah Solo-Kartosuro)
Jl. Solo-Kartosuro
Km.7 0.6239 1.6478 1.8598 0.4257 0.5027 5.99 -5.99
(arah Kartosuro-Solo)
Tabel 4.13 Nilai Uji F pada Jam Puncak Sore
Ruas Jalan
F perhitungan F tabel
Bus
kecil
Bus
besar
Truk
2as
Truk
3as
Truk
5as 2,11 nF - 2,11 nF
Jl. Solo-Kartosuro
Km.7 0.4012 0.8761 1.9477 0.2894 0.192 5.99 -5.99
(arah Solo-Kartosuro)
Jl. Solo-Kartosuro
Km.7 1.9472 3.8723 11.943 11.91 1.2858 5.99 -5.99
(arah Kartosuro-Solo)
Persamaan regresi linier yang mempunyai nilai Fhitung lebih besar dari nilai Ftabel
maka persamaan regresi linier tersebut memenuhi syarat, namun persamaan
regresi linier yang mempunyai nilai Fhitung lebih kecil dari Ftabel maka persamaan
regresi linier tersebut tidak memenuhi syarat.
Berdasarkan tabel nilai Fhitung untuk masing-masing jenis kendaraan berat lebih
kecil jika dibandingkan dengan nilai Ftabel, sehingga persamaan regresi linier
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
untuk masing-masing jenis kendaraan berat tidak memenuhi syarat. Tetapi pada
perhitungan Fhitung untuk truk 2as dan truk 3as nilai Fhitung lebih dari nilai Ftabel
sehingga persamaan regresi untuk kedua kendaraan berat tersebut bisa diterima.
e. Perhitungan Nilai emp untuk Heavy Vehicle dengan Menggunakan Rata-
rata Proporsional
Manual Kapasitas Jalan Indonesia juga dilengkapi dengan sebuah program
komputer bernama KAJI yang mencakup semua metode perhitungan rinci dalam
manual ini termasuk perhitungan dengan memasukkan nilai emp. Untuk masukan
data nilai emp kendaraan berat hanya ada satu nilai emp yaitu 1,3. Sedangkan
dalam perhitungan dengan regresi linier di atas diperoleh lima nilai emp untuk
masing-masing jenis kendaraan berat, sehingga perlu dicari satu angka yang
nantinya akan dimasukkan dalam program KAJI tersebut.
Contoh perhitungan rata-rata proporsional nilai emp Jl.Solo-Kartosuro Km.7 arah
Kartosuro jam puncak pagi :
Rata-rata emp =
54321
5544332211
HVHVHVHVHV
HVxempHVHVxempHVHVxempHVHVxempHVHVxempHV
17311098990
1729.23102.21096.18962.19035.1
xxxxx
= 1.61
Tabel 4.14 Rekapitulasi hasil perhitungan nilai emp dengan menggunakan rata-
rata proporsional
Ruas Jalan Emp rata-rata pagi Emp rata-rata sore
Jl.Solo-Kartosuro Km.7
(arah Kartosuro) 1,61 1,63
Jl.Solo-Kartosuro Km.7
(arah Solo) 1,53 1,58
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Dari hasil rekapitulasi di atas kemudian dihitung rata-rata nilai emp yang akan
menjadi masukan program KAJI yang mewakili nilai emp kendaraan berat pada
ruas Jl.Solo-Kartosuro Km.7.
Nilai emp = 4
58,153,163,161,1
= 1,59
Jadi nilai emp yang digunakan untuk masukan data program KAJI adalah 1,59.
4.3.2 Perhitungan Time Headway
a. Data Survei Jalan
Hasil pengamatan dengan menggunakan rekaman pita kaset video yang diputar
ulang untuk menghitung data time headway. Data time headway diperoleh dari
selisih waktu antara dua kendaraan yang berurutan yang melewati suatu titik
pengamatan dihitung dari bumper depan kendaraan ke bumper depan kendaraan di
belakangnya yang diamati pada arus lalu lintas jam puncak. Pada penelitian kali
ini digunakan variasi waktu per 15 menit .
Data time headway 15 menit pertama untuk ruas Jalan Solo-Kartosuro arah Solo
dapat dilihat pada Tabel 4.15.
Tabel 4.15 Data time headway 15 menit pertama (06.30-06.45) untuk arah Solo
06.30-06.45
LV-LV
HV1-
HV1 LV-HV1 HV1-LV
4 1.6 3.0 1.7 2.2
2.7 1.7 3.3 3 3.9
2.1 1.4 0.9 2.6 1.9
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
5.1 2.8 3.1 2.8 1.4
1.2 2 1.6
1.9
1.5 4.1
3.2 1.8
1.9 1.6
3.6 1.2
1.6 1.9
1.8 1.6
3.5 0.7
2.4 3.2
1.5 2.4
2.4 1.7
1.8 1.5
2 3.4
b. Perhitungan Senjang Rata-rata
Berdasarkan persamaan-persamaan tinjauan statistik pada bab 2, maka dapat
dihitung senjang rata-rata time headway seluruh pasangan kendaraan. Persamaan
yang digunakan adalah persamaan 2.7, 2.8, 2.9, dan 2.10.
Time headway seluruh pasangan iring-iringan kendaraan pada ruas Jalan Solo-
Kartosuro arah Solo pada jam puncak pagi dapat dilihat pada lampiran B.
Perhitungan senjang rata-rata time headway seluruh pasangan iringan kendaraan
di ruas Jalan Solo-Kartosuro arah Solo jam puncak pagi untuk 15 menit pertama
disajikan dalam Tabel 4.16. Perhitungan untuk arah lain dapat dilihat pada
lampiran B.
Tabel 4.16 Perhitungan rata-rata senjang time headway
(1) N (2)
x
(3) S
(4) E
(5) e
(6) 1
(7) 2
(8)
LV-LV 34 2.26 0.9847365 0.1688809 0.3310066 2.6 1.9
HV1-HV1 5 2.4 1.066302 0.4768648 0.9346549 3.3 1.4
LV-HV1 4 2.52 0.5737305 0.2868652 0.5622559 3.1 2
HV1-LV 5 2.26 0.9607289 0.429651 0.842116 3.1 1.4
Keterangan :
(Kolom 1) Jenis pasangan kendaraan
LV-LV = Light vehicle diikuti Light vehicle
HV1-HV1 = Bus Kecil diikuti Bus Kecil
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
LV-HV1 = Light vehicle diikuti Bus Kecil
HV1-LV = Bus Kecil diikuti Light vehicle
(Kolom 2) Jumlah sampel time headway (n)
LV-LV = 34
HV1-HV1 = 5
LV-HV1 = 4
HV1-LV = 5
(Kolom 3) Rata-rata time headway tiap pasangan kendaraan x
n
xx
x = 26.234
9.76
(Kolom 4) Deviasi Standar (S)
n
i
xxn
s1
2
11
1
34
1
2
1 2617147.2134
1
i
xS
= 0.9847365
(Kolom 5) Standar Error
2/1nsE
2
1
34
9847365.0E
= 0.1688809
(Kolom 6) Batas toleransi kesalahan
Dengan tingkat konfidensi 95% maka K=1.96
Sehingga :
e=K*E
= 1.96*0.1688809 = 0.3310066
(Kolom 7) Batas keyakinan atas dan bawah nilai rata-rata time headway
( 1 = batas atas rata-rata time headway; 2 = batas bawah rata-
rata time headway)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ex 2,1
3310066.026.22,1
1 = 2.6
2 = 1.9
Jadi senjang rata-rata time headway seluruh pasangan Light vehicle (LV) diikuti
Light vehicle (LV) terletak dalam interval 1.9 – 2.6.
c. Perhitungan Nilai EMP Heavy Vehicle 1 (Bus Kecil)
Berdasarkan senjang rata-rata time headway maka nilai time headway koreksi
(time headway yang berada dalam interval) disajikan dalam Tabel 4.17 :
Tabel 4.17 Nilai Time Headway terkoreksi
LV-LV HV1-HV1 LV-HV1 HV1-LV
1.9 1.6 2.6 1.4
1.9 3.0 2.8 1.9
2 3.1 3 1.9
2 3.3 2.2
2.1
2.4
2.4
2.4
17.1 11.0 8.4 5.2
Contoh perhitungan nilai emp bus kecil di ruas Jl. Solo-Kartosuro Km.7 (arah
Solo) pada jam puncak pagi disajikan dalam Tabel 4.18. Perhitungan untuk arah
lain dapat dilihat pada lampiran B.
Tabel 4.18 Perhitungan nilai emp Jl. Solo-Kartosuro Km.7 (arah Solo) jam puncak
pagi
n x rata-rata k t koreksi Jumlah emp HV
LV-LV 8 2.14 0.2478261 2.1 4.79 1.28
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
HV-HV 4 2.75 2.69
LV-HV 3 2.8 2.88 4.79
HV-LV 4 1.85 1.91
Keterangan :
(Kolom 1) Jenis pasangan kendaraan
LV-LV = Light vehicle diikuti Light vehicle
HV1-HV1 = Bus Kecil diikuti Bus Kecil
LV-HV1 = Light vehicle diikuti Bus Kecil
HV1-LV = Bus Kecil diikuti Light vehicle
(Kolom 2) Jumlah sampel time headway terkoreksi
LV-LV = 8
HV1-HV1 = 4
LV-HV1 = 3
HV1-LV = 4
(Kolom 3) Rata-rata time headway tiap pasangan kendaraan x
n
xx
8
1.17LVLVx
4
11MCMCx
3
4.8MCLVx
4
2.5LVMCx
(Kolom 4) Koefisien Koreksi (k)
Untuk memenuhi kkkk tdtctbta , maka terlebih dahulu
mencari koefisien k
ncnbnandnbnandncnandncnb
tdtctbtandncnbnak
********
****
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
3*4*84*4*84*3*84*3*4
85.18.275.21375.2*4*3*4*8
k
k = 0.2478261
(Kolom 5) Rata-rata time headway terkoreksi
naktatak
= 2.1375 – [0.2478261/8]
= 2.1
nbktbtbk
= 2.75 – [0.2478261/4]
= 2.69
ncktctck
= 2.8 + [0.2478261/3]
= 2.88
ndktdtd k
= 1.85 + [0.2478261/4]
= 1.91
Dengan :
kta = Nilai rata-rata time headway LV-LV terkoreksi
ktb = Nilai rata-rata time headway HV1-HV1 terkoreksi
ktc = Nilai rata-rata time headway LV-HV1 terkoreksi
ktd = Nilai rata-rata time headway HV1-LV terkoreksi
(Kolom 6) Persamaan terkoreksi
Dengan menggunakan nilai rata-rata yang telah dikoreksi, maka
persamaannya menjadi :
kkkk tdtctbta
2.1 + 2.69 = 2.88 + 1.91
4.79 = 4.79
(Kolom 7) Nilai emp Heavy Vehicle 1 (Bus Kecil)
Nilai emp bus kecil = k
k
ta
tb
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
= 1.2
69.2
= 1.28
Dari hasil perhitungan nilai emp bus kecil tersebut, maka nilai emp untuk Jl. Solo-
Kartosuro arah Solo pada jam puncak pagi per 15 menit disajikan dalam tabel
4.19.
Tabel 4.19 Nilai emp bus kecil arah Solo jam puncak pagi per 15 menit
Waktu EMP
06.30-06.45 1.28
06.45-07.00 1.30
07.00-07.15 1.31
07.15-07.30 1.32
07.30-07.45 1.34
07.45-08.00 1.35
08.00-08.15 1.34
08.15-08.30 1.35
Rata-rata emp 1.32
S (simpangan
baku) 0.025
Dari data di atas kemudian dicari batas atas dan batas bawah untuk menentukan
nilai emp yang mewakili nilai-nilai di atas.
Sentrum ( x ) = 1,32
Batas atas = x + n
S = 1,32 +
8
0.025 = 1,33
Batas bawah = x - n
S = 1,32 -
8
0.025 = 1,31
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Gambar 4.6 Diagram kontrol untuk rata-rata emp heavy vehicle
Dari gambar diatas maka didapat nilai emp untuk heavy vehicle pada ruas Jl. Solo-
Kartosuro arah Solo jam puncak pagi sebesar 1,32.
Nilai emp untuk masing-masing arah di ruas Jl. Solo-Kartosuro Km.7 tersebut
disajikan dalam Tabel 4.20 :
Tabel 4.20 Nilai emp heavy vehicle pada ruas Jl.Solo-Kartosuro Km.7 pada
masing-masing jam puncak
Ruas Jalan
ekuivalensi mobil penumpang
Bus kecil Bus besar Truk 2as Truk 3as Truk 5as
pagi sore pagi sore pagi sore pagi sore pagi sore
Jl. Ahmad Yani Km.7 1,32 1,27 1,37 1,37 1,5 1,54 1,96 1,87 - 2,16
(arah Solo-Kartosuro)
Jl. Ahmad Yani Km.7 1,32 1,22 1,58 1,41 1,49 1,63 1,93 1,87 2,0 -
(arah Kartosuro-Solo)
1.20
1.25
1.30
1.35
1.40
1 2 3 4 5 6 7 8
Nila
i em
p
Waktu
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Analisis menggunakan metode rasio headway, emp heavy vehicle (HV) tidak
dapat dicari pada beberapa jenis kendaraan, hal ini dikarenakan jumlah iring-
iringan kendaraan berat yang melintas di ruas jalan tersebut tidak memenuhi
syarat, sehingga tidak memiliki time headway.
d. Perhitungan Nilai emp untuk Heavy Vehicle dengan Menggunakan Rata-
rata Proporsional
Contoh perhitungan rata-rata proporsional nilai emp Jl.Solo-Kartosuro Km.7 arah
Solo jam puncak pagi :
Rata-rata emp =
)55()44()33()22()11(
)55(5)44(4
)33(3)22(2)11(1
HVHVHVHVHVHVHVHVHVHV
HVHVxempHVHVHVxempHV
HVHVxempHVHVHVxempHVHVHVxempHV
1417424038
1421793.14249.14058.13832.1
xxxxx
= 1,57
Tabel 4.21 Rekapitulasi hasil perhitungan nilai emp dengan menggunakan rata-
rata proporsional
Dari hasil rekapitulasi di atas kemudian dihitung rata-rata nilai emp yang akan
menjadi masukan program KAJI yang mewakili nilai emp kendaraan berat pada
ruas Jl.Solo-Kartosuro Km.7.
Nilai emp = 4
56,157,153,143,1
= 1,52
Jadi nilai emp yang digunakan untuk masukan data program KAJI adalah 1,52.
Ruas Jalan Emp rata-rata pagi Emp rata-rata sore
Jl.Solo-Kartosuro Km.7
(arah Kartosuro) 1,43 1,53
Jl.Solo-Kartosuro Km.7
(arah Solo) 1,57 1,56
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Rekapitulasi nilai emp hasil perhitungan menggunakan analisis regresi linier dan
metode rasio headway dapat dilihat pada Tabel 4.22 :
Tabel 4.22 Rekapitulasi Nilai emp dengan metode Analisis Regresi Linier dan
Rasio Headway
Metode Nilai emp
Bus kecil Bus besar Truk 2as Truk 3as Truk 5as
Regresi Linier 1,32 1,57 1,53 1,91 2,14
Rasio Headway 1,28 1,39 1,54 1,89 2,08
4.4 Pembahasan
Penentuan emp pada penelitian ini menggunakan metode rasio headway dan
analisis regresi linier. Hasil analisis nilai emp dengan metode regresi linier adalah
1,32 untuk bus kecil, 1,57 untuk bus besar, 1,53 untuk truk 2as, 1,91 untuk truk
3as, dan 2,14 untuk truk 5as. Sedangkan dengan metode rasio headway nilai emp
1,28 untuk bus kecil, 1,39 untuk bus besar, 1,54 untuk truk 2as, 1,89 untuk truk
3as dan 2,08 untuk truk 5as.
Heavy vehicle memiliki nilai emp yang lebih besar jika dibandingkan dengan light
vehicle, hal tersebut dikarenakan semakin besar kendaraan maka ruang yang
diperlukan untuk bergerak per kendaraan akan semakin besar. Semakin besar
ukuran kendaraan, maka kecepatan untuk memulai gerakan akan lebih kecil jika
dibandingkan dengan motorcycle dan light vehicle. Keadaan seperti ini akan
mengakibatkan gangguan terhadap arus lalu lintas secara keseluruhan sehingga
nilai emp untuk heavy vehicle akan lebih besar dari nilai emp light vehicle.
Analisis regresi linier memiliki dua buah variabel, yaitu variabel dependen (nilai
emp kendaraan berat yang dicari) dan variabel independen.(jumlah light vehicle),
untuk mengetahui hubungan antara variabel dependen dan variabel independen
tersebut maka dihitung nilai koefisien korelasi dari persamaan tersebut. Nilai
koefisien korelasi untuk kendaraan berat berada antara (-0,154198) s/d (-0,81568)
yang lebih kecil dari 0,5. Hal ini berarti terdapat pengaruh yang kecil antara
kedua variabel tersebut.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Pengujian keberartian nilai koefisien korelasi tersebut dibuktikan dengan uji t.
Jika nilai thitung lebih besar daripada nilai ttabel , maka terdapat hubungan antara
kedua variabel tersebut. Namun, jika nilai thitung lebih kecil dari nilai ttabel, maka
tidak terdapat hubungan yang berarti antara kedua variabel tersebut. Heavy
vehicle memiliki nilai thitung berada antara (-0,38228) s/d (-1,96783) yang lebih
kecil dari nilai ttabel (2,45) yang artinya bahwa tidak terdapat hubungan yang
berarti antara kedua variabel tersebut (heavy vehicle dan light vehicle).
Persamaan hasil analisis regresi linier bisa diterima atau tidak dibuktikan dengan
melakukan uji statistik F. Berdasarkan tabel, nilai Fhitung untuk masing-masing
jenis kendaraan berat berada antara 0,1461 s/d 3,8723 dan nilainya lebih kecil
jika dibandingkan dengan nilai Ftabel (5,99), sehingga persamaan regresi linier
untuk masing-masing jenis kendaraan berat tidak dapat diterima.
Nilai emp hasil perhitungan menggunakan analisis regresi linier jika dibuktikan
dengan uji keberartian koefisien korelasi (uji t) menunjukkan bahwa tidak terdapat
hubungan yang berarti antara kedua variabel (mobil penumpang dengan
kendaraan berat). Untuk uji regresi linier (uji F) juga menunjukkan bahwa
persamaan regresi linier untuk masing-masing kendaraan berat tersebut tidak
dapat diterima. Hal ini menunjukkan bahwa perhitungan nilai emp menggunakan
analisis regresi linier tidak dapat diterapkan di Jl.Solo-Kartosuro Km.7. Sehingga
perhitungan nilai emp lebih merujuk pada metode rasio Headway.
Nilai emp hasil perhitungan metode regresi linier dan rasio headway dicari rata-
rata proporsional, dan didapatkan nilai 1,59 untuk metode regresi linier, dan 1,52
untuk metode rasio headway. Nilai emp hasil perhitungan rata-rata proporsional
ternyata berbeda dengan nilai emp yang ada di MKJI 1997 yaitu 1,3. Terdapat
perbedaan sebesar 29 % untuk nilai emp dengan metode regresi linier, dan 22 %
untuk metode rasio headway. Hal ini dikarenakan MKJI 1997 sudah berumur
lebih dari 10 tahun dan merupakan hasil penelitian empiris di kota-kota besar di
Indonesia dan kota Surakarta bukan merupakan salah satu dari 275 kota besar
dimana dilakukan survei dalam perancangan MKJI 1997, sehingga karakter
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
formulasinya sangat dipengaruhi oleh dimensi kendaraan berat yang sudah banyak
berubah dan mengalami perkembangan pada masa sekarang.
Perhitungan nilai emp untuk masukan data pada program KAJI diperoleh dari
hasil perhitungan dengan menggunakan rata-rata proporsional dan didapat nilai
emp 1,59 untuk metode analisis regresi linier, dan 1,52 untuk metode rasio
headway. Karena perhitungan menggunakan analisis regresi linier tidak dapat
diterapkan pada Jl.Solo-Kartosuro Km.7 sehingga nilai yang dirujuk dipakai
untuk program KAJI adalah nilai emp dari perhitungan metode rasio headway
yaitu 1,52.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis data didapatkan kesimpulan sebagai
berikut :
1. Nilai emp hasil perhitungan menggunakan metode rasio headway adalah 1,28
untuk bus kecil, 1,39 untuk bus besar, 1,54 untuk truk 2as, 1,89 untuk truk 3as
dan 2,08 untuk truk 5as. Sedangkan nilai emp hasil perhitungan dengan
menggunakan analisis regresi linier tidak bisa digunakan karena tidak dapat
diterima secara statistik.
2. Nilai emp hasil analisis berbeda dengan nilai emp yang ada di MKJI 1997
yaitu 1,3. Dari hasil perhitungan rata-rata proporsional didapat nilai emp 1,59
untuk metode regresi linier dan 1,52 untuk metode rasio headway. Hasil
perhitungan tersebut menunjukkan bahwa terdapat perbedaan sebesar 29 %
untuk metode regresi linier dan 22 % untuk metode rasio headway.
3. Nilai emp untuk masukan data program KAJI MKJI 1997 lebih merujuk pada
nilai emp hasil perhitungan menggunakan rasio headway yaitu 1,52.
5.2 Saran
Berdasarkan analisis data dan survei lapangan, maka saran-saran yang bisa
disampaikan adalah sebagai berikut :
1. Untuk mendapatkan hasil yang optimal dalam menghitung volume lalu lintas,
sebaiknya satu orang surveyor hanya menghitung jumlah dari satu jenis
kendaraan saja.
2. Perlu dilihat terlebih dahulu sebaran data dari grafik pencar hubungan antara
LV dengan HV sehingga dapat menentukan metode analisis apakah yg cocok
untuk mencari nilai emp. (misal : eksponensial, kuadratik, hiperbol, polinom,
linier dll).
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
DAFTAR PUSTAKA
Ahmed, Umama. 2010. Passenger Car Equivalent Factors for Level Freeway
Segments Operating under Moderate and Congested Conditions.
Marquette University. epublication.marquette.edu/these_open/60/pdf.
Anonim. 2005. Buku Pedoman Penulisan Tugas Akhir. Surakarta. Jurusan Teknik
Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta.
_______.1997. Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) 1997. Jakarta.
Direktorat Jenderal Bina Marga Departemen Pekerjaan Umum RI.
DLLAJR. 1990. Study Transportation Engineering I. Jakarta.
Hadis, Hasmil. 2002. Analisis Nilai Ekuivalensi Mobil Penumpang Untuk
Kendaraan Umum Jenis Bus Kota. Surakarta : Skripsi Jurusan Teknik
Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Indriyani, Rosma. 2007. Penentuan Nilai Ekuivalensi Mobil Penumpang di
Simpang Bersinyal. Surakarta : Skripsi Jurusan Teknik Sipil Fakultas
Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Morlock, E.K. 1985. Pengantar Teknik dan Perencanaan Transportasi. Jakarta.
Erlangga.
Putri Khoiriyah Utami. 2010. Penentuan Nilai Ekuivalensi Mobil Penumpang
Pada Bundaran. Surakarta : Skripsi Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik
Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Pratiwi, Achyani Agustina. 2009. Penentuan Nilai Ekuvalensi Mobil Penumpang
(EMP) di Simpang Tidak Bersinyal. Surakarta : Skripsi Jurusan Teknik
Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Salter, R.J. 1983. Highway Traffic Analysis and Design. Macmillan Press Ltd.
London and Basingstoke.
Sudjana. 2002. Metode Statistik. Bandung. Tarsito.
Sun, Dazhi, Ph.D, Lv, Jinpeng, Paul, Laura. 2008. Calibrating Passenger Car
Equivalent (PCE) for Highway Work Zones using Speed and Percentage
of Trucks. publication9948/TRB2008AnnualMeeting/pdf.
Taylor ,MA.P., Young, W., and Bonsall, Peter W. 1996. Understanding Traffic
Systems, Data Analysis and Presentation. Avebury technical.