Chapter III VI jikncuregwhmoierirecmueriuceormceorutwoerlsoriu

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

III.1 Rencana Kegiatan Penelitian

Dalam melakukan kegiatan penelitian diperlukan kerangka kerja yang

berisi alur penelitian dari awal sampai dengan diperolehnya suatu kesimpulan dari

hasil penelitian yang dilakukan. Kerangka kerja penelitian dibuat dalam diagram

alir penelitian sebagaimana gambar dibawah ini :

Gambar 3.1. Bagan Alir Rencana Kegiatan

PERSIAPAN

Pemilihan Lokasi

Survei Pendahuluan

Identifikasi Masalah

PENGUMPULAN DATA

Data primer :

Survei volume lalu lintas terklasifikasi

Survey kecepatan kendaraan

Data Sekunder :

Data Kondisi Jalan

Peta Lokasi

ANALISIS DATA

Pengaruh proporsi becak motor terhadap kecepatan lalu lintas

Mencari nilai emp untuk becak motor

KESIMPULAN DAN SARAN

STUDI

LITERATUR

MENENTUKAN TUJUAN , JUDUL

DAN LINGKUP STUDI

Universitas Sumatera Utara

Gambar 3.2. Bagan Alir Nilai EMP

PERSIAPAN

Pemilihan Lokasi

Survei Pendahuluan

PENGUMPULAN DATA

Data Primer :

Survey volume lalu lintas terklasifikasi per 5 menitan

Survey kecepatan kendaraan ringan

Mencari nilai emp

dengan basis

kapasitas

Sig 0.05

R2 0.5

Mencari nilai emp

dengan basis

kecepatan

Sig 0.05

R2 0.5

R2 terbesar antara dua basis di rekomendasikan

sebagai nilai emp yang dipilih

KESIMPULAN DAN SARAN


III.2. Studi literatur

Studi literatur dilakukan untuk memberikan masukan data yang

diperlukan, metode penelitian dan penelitian-penelitian yang telah dilakukan yang

berkaitan dengan permasalahan yang diteliti.

III.3. Persiapan

Pada tahap persiapan ini yang perlu dilakukan meliputi:

Pengamatan di lapangan

Pengamatan dilakukan untuk melihat hal-hal yang terjadi di lapangan

sehingga dapat mengenali permasalahan-permasalahan yang ada di lapangan yang

menarik untuk diteliti.

Penentuan tujuan penelitian

Tujuan penelitian ditentukan berdasarkan perumusan permasalahan. Dengan

tujuan penelitian yang jelas akan memberikan arah penelitian yang jelas sehingga

diharapkan diperoleh hasil yang memuaskan.

Penentuan ruang lingkup penelitian

Penentuan ruang lingkup penelitian ditunjukan untuk memberikan batasan-

batasan dalam penelitian, sehingga penelitian tidak membahas hal-hal yang terlalu

luas yang dapat mengaburkan tujuan penelitian yang dilakukan tidak sesuai lagi

kondisi lapangan yang ada.


III.4. Penentuan Lokasi Penelitian

Lokasi yang dipilih sebagai tempat penelitian adalah satu titik di ruas jalan

A.R Hakim kota Medan, dengan panjang ruas 2.320 meter dan lebar 10.4 meter.

Beberapa alasan pemilihan jalan A.R Hakim sebagai Lokasi studi, yaitu:

1. Jalan A.R Hakim merupakan 4 lajur 2 arah dengan median mempunyai lalu

lintas kendaraan becak motor yang paling besar diantara koridor yang lain di

kota medan pada jam-jam sibuk pagi maupun sore.

2. Kegiatan sepanjang jalan disebelah kanan kiri dari ruas jalan A.R Hakim

adalah perdagangan, jasa , perhotelan dan lembaga pendidikan.

III.5. Survey Pendahuluan

Survey pendahuluan ini diperlukan untuk mengetahui gambaran umum

dari lokasi penelitian dan untuk menentukan perumusan dan identifikasi

permasalahan. Kegiatan ini meliputi:

1. Menentukan pilihan metode yang didasarkan pada kemampuan data yang

hendak digunakan.

2. Mengamati kondisi di lapangan serta menaksir keadaan yang berkaitan dengan

mutu data yang akan diambil, meliputi:

a. Lebar lajur

b. Lebar bahu jalan

c. Jumlah lajur


d. Karakteristik lalu lintas

e. Volume arus lalu lintas

f. Kecepatan arus lalu lintas

g. Komposisi kendaraan yang lewat

h. Kondisi permukaan jalan

i. Kondisi geometrik

j. Kondisi lingkungan

III.6. Data Yang diperlukan

Pada penelitian ini data yang diperlukan adalah volume kendaraan (Q)

terklasifikasi, kecepatan ruang kendaraan (Space mean speed) tiap kendaraan.

Sedangkan besarnya kerapatan akan dihitung berdasarkan data arus dan kecepatan

kendaraan. Besarnya arus lalu lintas dapat diperoleh dengan mencatat jumlah

kendaraan yang melewati suatu titik tertentu dilapangan dalam periode waktu

tertentu, Sedangkan kecepatan kendaraan dalam ruang dengan cara mengetahui

jarak tertentu yang telah ditetapkan yang dilalui oleh satu kendaraan dan

kemudian dicatat waktu tempuh kendaraan dalam jarak yang telah ditetapkan

tersebut. Kecepatan kendaraan tersebut adalah hasil bagi antara jarak dengan

waktu tempuh.


III.7. Metode Pengambilan Data.

Berdasarkan berbagai pengamatan untuk mendapatkan data jumlah dan

waktu tempuh kendaraan yang telah dilakukan, menunjukkan bahwa interval

waktu pengamatan lapangan ditetapkan selang waktu 5 menit. Penelitian ini

dilakukan selama jam-jam sibuk yakni :

Pagi hari pukul 07.00 - 08.30 WIB

Siang hari pukul 12.00 - 13.30 WIB

Sore hari pukul 16.00 - 17.30 WIB

Untuk pelaksanaan penelitian ini alat yang digunakan adalah:

1. Handycam

2. Meteran

3. Stopwatch

4. Alat tulis

Untuk data sekunder diambil atau dipinjam dari instansi yang terkait

dengan penelitian ini, diantaranya instansi Dinas Perhubungan Kota Medan dan

Badan Pusat Statistitik Kota Medan serta instansi terkait lainnya.

III.7.1. Metode Pengambilan Data Arus Kendaraan

Data arus dapat dihitung dengan memakai alat bantu yaitu Handycam.

Data direkam dalam kaset kemudian dipindahkan ke dalam Compact Disk (CD)

sedangkan perhitungan dilakukan dilayar monitor komputer. Jenis kendaraan yang


disurvei disesuaikan dengan penggolongan jenis kendaraan pada buku Manual

Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) 1997, yaitu untuk kelompok kendaraan:

a. Light Vehicle (LV) atau kendaraan ringan, adalah kendaraan bermotor dua as

beroda 4 dengan jarak as 2 3 m (termasuk mobil penumpang, opelet,

microbus, pik -up, dan truk kecil sesuai system klasifikasi bina marga).

b. Heavy Vehicle (HV) atau kendaraan berat, adalah kendaraan bermotor dengan

jarak as lebih dari 3,50 m, biasanya beroda lebih dari 4 (termasuk bis, truk 2

as, truk 3 as dan truk kombinasi sesuai system klasifikasi bina marga).

c. Motor Cycle (MC) atau sepeda motor, adalah kendaraan bermotor beroda dua.

d. Becak Motor adalah kendaraan bermotor beroda tiga.

III.7.2 Metode Pengambilan Data Kecepatan Kendaraan

Pengambilan data waktu tempuh kendaraan di lapangan dilakukan dengan

metode kecepatan setempat dengan mengukur waktu perjalanan bergerak. Metode

kecepatan setempat dimaksudkan untuk pengukuran karakteristik kecepatan pada

lokasi tertentu pada lalu lintas. Jenis kendaraan dilakukan sebanyak 5 kendaraan

sehingga dapat menggambarkan keadaan sebenarnya di lapangan.

a) Tata Cara Pelaksanaan

Menetapkan titik tinjau pengamatan melintang pada ruas jalan yang

berguna untuk perhitungan waktu tempuh kendaraan masing-masing

ruas.


Menghitung waktu tempuh tiap-tiap kendaraan yang lewat dengan

menggunakan stop watch.

Mencatat waktu tempuh yang telah diperoleh kedalam format survei

yang telah disediakan.

2.6m

2.6m 50 METER

2.6m

2.6m

Gambar 3.3 : Pengambilan data kecepatan

Untuk memperoleh data kecepatan kendaraan langkah langkah yang

dilakukan adalah:

a. Kecepatan tiap kendaraan dihitung dengan membagi jarak tempuh (x) dengan

waktu tempuh (t), maka kecepatan (u). u (meter/detik) = x (meter) / t (detik)

b. Penghitungan kecepatan rata-rata dilakukan pada interval waktu 5 menitan

untuk masing-masing jenis atau golongan kendaraan.


III.8. Reduksi Data

Reduksi data adalah suatu kegiatan untuk mengubah format yang dicatat

dilapangan kedalam bentuk yang dapat di interpretasikan. Pada penelitian ini

reduksi data dilakukan pada pengukuran volume lalu lintas. Reduksi data

dilaksanakan dengan cara memutar ulang rekaman video, kemudian perhitungan

dilakukan dilayar monitor komputer.

III.9. Analisa Data

Analisa data dilakukan untuk memperoleh hasil yang sesuai dengan tujuan

penelitian, yaitu:

III.9.1 Analisa Perhitungan Volume Lalu Lintas.

Setelah data lalu lintas terkumpul selama periode jam pengamatan, hasil

perhitungan masing-masing kendaraan tersebut dapat diketahui jumlah tiap jenis

kendaraan dan keseluruhan jumlah kendaraan. Perhitungan dilakukan secara terus

menerus untuk semua data kendaraan yang masuk pada keseluruhan jam

pengamatan, sehingga dapat disusun data volume kendaraan pada setiap interval

waktu. Besar nilai volume lalu lintas ini sebagai satu variabel dalam analisa

pengaruh proporsi kendaraan becak motor terhadap kecepatan lalu lintas, serta

untuk menghitung nilai emp kendaraan becak motor.


III.9.2 Perhitungan Kecepatan Rata-Rata Ruang.

Perhitungan kecepatan rata-rata ruang dilakukan setelah data jumlah

kendaraan tiap jenisnya dan waktu tempuh dari tiap-tiap kendaraan yang melewati

jarak tertentu dan dipilah menurut jenisnya, maka didapatkan kecepatan rata-rata

ruang dari setiap jenis kendaraan dan kecepatan rata-rata ruang lalu lintas secara

keseluruhan yang tercatat dan disusun selama jam pengamatan. Perhitungan

kecepatan rata-rata ruang yaitu perhitungan kecepatan rata-rata tiap jenis

kendaraan maupun kecepatan rata-rata lalu lintas. Besar kecepatan rata-rata ruang

ini merupakan salah satu variabel dalam analisa pengaruh proporsi kendaraan

becak motor terhadap kecepatan lalu lintas, serta untuk menghitung nilai emp

kendaraan becak motor.

III.9.3 Pengaruh Kendaraan Becak Motor Terhadap Kecepatan Lalu Lintas.

Untuk mengetahui adanya pengaruh kendaraan becak motor terhadap

kecepatan lalu lintas dapat dilakukan dengan melihat perubahan kecepatan.

III.9.4 Penghitungan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang

Dari data lalu lintas yang telah ada maka dapat dilakukan penghitungan

ekivalensi mobil penumpang untuk setaip jenis kendaraan terutama kendaraan

becak motor. Perhitungan dilakukan dengan 2 cara perhitungan yaitu:

a. Basis Kapasitas

Ekivalen mobil penumpang (emp) untuk tiap jenis kendaraan khususnya

kendaraan becak motor dicari dengan menggunakan komposisi lalu lintas yang

merupakan bagian dari kapasitas jalan, sebagaimana rumus (2-5). Dengan analisis


regressi linier berganda maka akan didapatkan koefisien untuk masing-masing

jenis kendaraan. Karena nilai emp kendaraan ringan (LV) sebagai variable tetap

adalah 1 maka koefisien tiap jenis kendaraan yang sebagai variable bebas yang

dihasilkan dari regresi merupakan nilai emp untuk tiap jenis kendaraan tersebut.

b. Basis Kecepatan

Dicari dengan menggunakan hubungan single regim antara volume dan

kecepatan untuk lalu lintas 4 lajur 2 arah dengan median (4/2D) sebagaimana

rumus (2-7) dimana dengan analisis tersebut akan didapatkan nilai ci (koefisien)

untuk tiap jenis kendaraan. Untuk mendapatkan nilai emp tiap jenis kendaraan

dapat dilakukan dengan membagi dengan nilai setiap nilai koefisien jenis

kendaraan dengan koefisien kendaraan ringan (LV) sebagaimana rumus (2-8)

III.9.5 Langkah Langkah untuk mendapatkan nilai emp

a. Data volume dan kecepatan kenderaaan yang diperoleh dari survey disusun

pada setiap interval waktu pengamatan

b. Volume tiap komposisi kenderaan digabungkan menjadi volume lalu lintas

sesuai dengan kelas interval dan waktu pengambilan data

c. Volume lalu lintas dijadikan kelas interval volume lalu lintas mulai dari

yang terendah sampai yang tertinggi

d. Hasil interval volume dipisah sesuai dengan kelas interval data agar volume

selalu identik sehingga analisanya dapat digabung

e. Kemudian data volume dan kecepatan diolah ke SPSS 17 sesuai dengan

pembagian kelas tiap-tiap interval


f. Lalu data diformulasikan menggunakan regresi linier berganda dengan basis

kapasitas dan kecepatan didalam SPSS 17

g. Setelah data tersebut diproses didapatlah hasil output data basis kapasitas

dan basis kecepatan

h. Output yang didapat adalah analisis regrei linier berganda dengan

menggunakan SPSS 17 maka koefisien yang dipilih adalah yang mempunyai

nilai negatif

i. Setelah didapatkan hasil yang mempunyai nilai negatif maka dilakukan uji

statistik dengan ketentuan:

1. Jika error signifikan > 0.05 maka koefisien tidak dapat diterima

2. Jika R mendekati 1 atau -1 maka persamaan regresi linier sempurna

j. setelah didapatkan hasil koefisien yang memenuhi persyaratan dari tiap-tiap

basis kapasitas dan basis kecepatan dilakukan pemilihan nilai R yang

tertinggi maka nilai tersebutlah yang diambil sebagai nilai emp

k. setelah nilai emp didapat dari masing-msaing arah maka dilakukan

perhitungan rata-rata emp agar dapat menjadi acuan pada lalu lintas jalan

yang disurvey.


III.9.6. Contoh mendapatkan nilai emp berdasarkan basis kapasitas

a. Data kelas interval volume

interval volume wahidin-h.m jhoni

pembagian

kelas

interval

kelas interval data volume lalu lintas (kend/jam)

gabungan senin pagi

dan selasa pagi

gabungan senin

siang dan selasa

siang

gabungan senin

sore dan selasa sore

gabungan senin

pagi,siang, sore

dan selasa pagi,

siang, sore

jumlah data 36

dibagi menjadi

kelompok interval

volume

jumlah data 36

dibagi menjadi

kelompok interval

volume

jumlah data 36

dibagi menjadi

kelompok interval

volume

jumlah data 108

dibagi menjadi

kelompok interval

volume

2 kelas interval

1884-2586 1752-2208 2136-2532 1752-2520

2587-3288 2209-2664 2533-2928 2521-3288

3 kelas interval

1884-2352 1752-2056 2136-2400 1752-2264

2353-2820 2057-2360 2401-2664 2265-2776

2821-3288 2361-2664 2665-2928 2777-3288

4 kelas interval

1884-2235 1752-1980 2136-2334 1752-2136

2236-2586 1981-2208 2335-2532 2137-2520

2587-2937 2209-2436 2533-2730 2521-2904

2938-3288 2437-2664 2731-2928 2905-3288

5 kelas interval

1884-2165 1752-1934 2136-2294 1752-2059

2166-2446 1935-2116 2295-2453 2060-2366

2447-2726 2117-2299 2454-2611 2367-2674

2727-3007 2300-2482 2612-2770 2675-2981

3008-3288 2483-2664 2771-2928 2982-3288


b. SPSS 17 Data view

Data dari volume lalu lintas dimasukkan ke data view berdasarkan kelas

interval gabungan

c. SPSS 17 variable view

Variable view adalah pengaturan name, type, width, decimal, label, values,

missing, columns, align dan measure sesuai dengan yang kita inginkan.


4. Analysis linear regressi

Untuk basis kapasitas, dependent atau variable y adalah light vehicle sedangkan

independent atau variable x adalah heavy vehicle, motor cycle, dan becak motor

setelah itu baru diproses

5. Output atau hasil dari regresi linier berganda basis kapaitas arah 1

[DataSet36] D:\ta sawal\emp wahidin kecepatan\senin sore\interval 4\3.sav

Variables Entered/Removed

Model Variables Entered

Variables

Removed Method

1 bck, hv, mca . Enter

a. All requested variables entered.


Model Summary

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate

1 .908a .825 .773 26.12885

a. Predictors: (Constant), bck, hv, mc

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 32186.546 3 10728.849 15.715 .000a

Residual 6827.168 10 682.717

Total 39013.714 13

a. Predictors: (Constant), bck, hv, mc

b. Dependent Variable: lv

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) 1900.752 215.279 8.829 .000

hv -1.746 .728 -.351 -2.397 .037

mc -.536 .096 -.915 -5.578 .000

bck -1.184 .184 -1.066 -6.437 .000

a. Dependent Variable: lv


Hasil output ini sudah sesuai dengan persyaratan untuk pengambilan nilai

emp, maka nilai emp yang diperoleh adalah sebagai berikut:

Arah 1 : Lv = 1, hv = 1.746, mc = 0.536 dan becak = 1.184

Arah 2 : Lv = 1, hv = 2.242, mc = 1.061 dan becak = 1.104

Selanjutnya dilakukan penghitungan emp rata-rata dengan rumus : empi=b i

b1

Yang untuk ini saya ambil sebagai contoh perhitungan emp Becak.

Jumlah kendaraan arah Teladan 2717 dengan emp 1.184

Jumlah kendaraan arah Aksara 2621 dengan emp 1.104

emp (BCK) rata-rata = 2717 1.184 +2621 1.104

2717 +2621 = 1.15

Untuk mendapatkan nilai emp basis kapasitas pada arah 2 dan basis

kecepatan (arah 1 dan 2) sesuai dengan mencari nilai emp basis kapasitas arah 1,

hanya perbedaannya untuk mencari nilai emp pada basis kecepatan variable y

adalah kecepatan sedangkan variable x adalah light vehicle, heavy vehicle, motor

cycle dan becak motor.


BAB IV

PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

IV.1. Deskripsi Penelitian

Penelitian arus lalu lintas dilaksanakan di ruas jalan A.R Hakim Kota

Medan. Penelitian ini mengambil data volume lalu lintas dan waktu tempuh

kenderaan yang terdiri dari kendaraan ringan, kendaraan berat, sepeda motor dan

becak motor. Jenis kendaraan dibagi berdasarkan penggolongan jenis kendaraan

sesuai dengan buku Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) 1997. Dalam bab

ini disajikan data-data lalu lintas hasil survei lapangan dan analisis data tersebut

sehingga akhirnya diperoleh data volume, kecepatan rata-rata ruang yang diteliti.

Secara detail data ruas jalan A. R Hakim Kota Medan adalah sebagai

berikut, dan dapat dilihat pada gambar 4.1 :

1. Jumlah lajur 4 buah dan terdiri dari 2 arah dengan median.

2. Lebar perkerasan 10.4 m dengan masing-masing lajur untuk badan jalan 2.6 m

3. Pemisah lajur berupa marka garis lurus dan putus-putus.

4. Kondisi perkerasan baik berupa lapis perkerasan aspal.


Gambar 4.1 Detail Ruas Jalan A.R Hakim

IV.2. Data Volume LaluLintas

Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan kamera video pada saat

jam puncak pagi yaitu (07.00-08.30 WIB), siang (jam 12.00-12.30 WIB), dan

sore (jam 16.00-16.30 WIB), Yaitu pada hari Senin tanggal 17 dan hari selasa

tanggal 18 Oktober 2011.

Data diambil dengan interval waktu 5 menitan, penggolongan jenis

kendaraan sesuai dengan buku Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) 1997.

Yaitu untuk kendaraan ringan, kendaraan berat, atau sepeda motor, becak motor.

Pengolahan dan perhitungan jumlah data volume lalu lintas dilakukan dirumah

dengan menggunakan komputer untuk melihat hasil rekaman kamera. Perhitungan

dilakukan selama 5 menit dicatat dalam kertas format survei untuk perhitungan

volume lalu lintas.


Kemudian data diolah dan cara perhitungannya adalah sebagai berikut:

1. Total kendaraan per 5 menit merupakan jumlah semua jenis kendaraan.

2. Total kendaraan per 1 jam adalah jumlah total jenis kendaraan dikalikan

12 yaitu jumlah lima menitan selama satu jam.

3. Dari total kendaraan dihasilkan proporsi kendaraan becak motor terhadap

Total kendaraan.

Pengumpulan dan pengolahan data volume dapat dilihat tabel 4.1. sampai

dengan tabel 4.4. berikut:

Tabel 4.1. Volume kendaraan Jln. A.R Hakim arah Teladan pada Hari Senin

Volume kendaraan pada hari senin

waktu

Jenis Kendaraan per 5 Jumlah kendaraan

LV HV MC BCK per 5 menit Perjam

1 2 3 4 5 6 7

07.00 - 07.05 25 0 110 22 157 1884

07.05 - 07.10 35 0 145 18 198 2376

07.10 - 07.15 49 0 143 18 210 2520

07.15 - 07.20 48 0 182 44 274 3288

07.20 - 07.25 40 0 152 27 219 2628

07.25 - 07.30 41 3 126 19 189 2268

07.30 - 07.35 42 2 166 22 232 2784

07.35 - 07.40 42 0 200 23 265 3180

07.40 - 07.45 40 1 191 15 247 2964

07.45 - 07.50 42 1 166 23 232 2784

07.50 - 07.55 40 1 137 21 199 2388

07.55 - 08.00 33 2 144 21 200 2400

08.00 - 08.05 36 0 197 22 255 3060

08.05 - 08.10 34 2 157 21 214 2568

08.10 - 08.15 36 0 144 34 214 2568

08.15 - 08.20 38 2 136 31 207 2484

08.20 - 08.25 33 1 169 30 233 2796

08.25 - 08.30 40 0 162 19 221 2652

12.00 - 12.05 37 0 120 25 182 2184



Waktu



1 2 3 4 5 6 7

12.05 - 12.10 41 0 84 21 146 1752

12.10 - 12.15 40 1 95 28 164 1968

12.15 - 12.20 45 2 96 19 162 1944

12.20 - 12.25 43 2 99 15 159 1908

12.25 - 12.30 54 2 111 40 207 2484

12.30 - 12.35 33 0 115 18 166 1992

12.35 - 12.40 44 3 101 23 171 2052

12.40 - 12.45 52 0 131 22 205 2460

12.45 - 12.50 47 0 103 20 170 2040

12.50 - 12.55 54 1 111 36 202 2424

12.55 - 13.00 42 1 123 18 184 2208

13.00 - 13.05 50 1 97 25 173 2076

13.05 - 13.10 48 0 123 24 195 2340

13.10 - 13.15 37 1 114 21 173 2076

13.15 - 13.20 38 2 134 22 196 2352

13.20 - 13.25 50 1 93 18 162 1944

13.25 - 13.30 43 0 90 22 155 1860

16.00 - 16.05 46 3 99 30 178 2136

16.05 - 16.10 50 1 120 20 191 2292

16.10 - 16.15 49 3 132 28 212 2544

16.15 - 16.20 41 0 110 35 186 2232

16.20 - 16.25 40 1 127 38 206 2472

16.25 - 16.30 44 2 147 14 207 2484

16.30 - 16.35 45 0 143 30 218 2616

16.35 - 16.40 39 1 125 29 194 2328

16.40 - 16.45 40 2 160 23 225 2700

16.45 - 16.50 43 0 146 31 220 2640

16.50 - 16.55 42 2 142 34 220 2640

16.55 - 17.00 40 2 119 30 191 2292

17.00 - 17.05 49 0 125 29 203 2436

17.05 - 17.10 41 0 139 19 199 2388

17.10 - 17.15 50 1 155 21 227 2724

17.15 - 17.20 43 0 123 27 193 2316

17.20 - 17.25 37 2 135 24 198 2376

17.25 -17.30 42 1 121 27 191 2292


Tabel 4.2. Volume kendaraan Jln. A.R Hakim arah Teladan pada Hari Selasa

Volume Kendaraan Pada Hari Selasa

Waktu



1 2 3 4 5 6 7

07.00 - 07.05 32 0 145 26 203 2436

07.05 - 07.10 43 1 164 21 229 2748

07.10 - 07.15 45 1 167 20 233 2796

07.15 - 07.20 35 1 171 32 239 2868

07.20 - 07.25 49 1 162 24 236 2832

07.25 - 07.30 33 1 166 30 230 2760

07.30 - 07.35 48 0 149 19 216 2592

07.35 - 07.40 44 0 156 25 225 2700

07.40 - 07.45 37 1 148 19 205 2460

07.45 - 07.50 37 0 184 27 248 2976

07.50 - 07.55 44 0 168 21 233 2796

07.55 - 08.00 42 1 176 23 242 2904

08.00 - 08.05 38 0 184 29 251 3012

08.05 - 08.10 31 0 159 16 206 2472

08.10 - 08.15 45 0 148 25 218 2616

08.15 - 08.20 36 0 152 27 215 2580

08.20 - 08.25 27 0 159 19 205 2460

08.25 - 08.30 33 1 169 21 224 2688

12.00 - 12.05 39 0 106 22 167 2004

12.05 - 12.10 46 0 105 27 178 2136

12.10 - 12.15 44 0 104 17 165 1980

12.15 - 12.20 33 2 120 25 180 2160

12.20 - 12.25 59 0 105 30 194 2328

12.25 - 12.30 40 1 131 23 195 2340

12.30 - 12.35 40 0 154 28 222 2664

12.35 - 12.40 56 0 139 23 218 2616

12.40 - 12.45 29 0 112 24 165 1980

12.45 - 12.50 57 2 119 33 211 2532

12.50 - 12.55 53 1 128 22 204 2448

12.55 - 13.00 39 1 118 25 183 2196

13.00 - 13.05 35 0 122 27 184 2208

13.05 - 13.10 47 2 135 19 203 2436

13.10 - 13.15 40 2 127 20 189 2268

13.15 - 13.20 52 1 123 20 196 2352



Waktu



1 2 3 4 5 6 7

13.20 - 13.25 32 1 127 30 190 2280

13.25 - 13.30 31 2 101 22 156 1872

16.00 - 16.05 43 1 153 26 223 2676

16.05 - 16.10 47 0 142 30 219 2628

16.10 - 16.15 50 1 160 33 244 2928

16.15 - 16.20 46 2 142 29 219 2628

16.20 - 16.25 52 1 133 28 214 2568

16.25 - 16.30 43 0 150 32 225 2700

16.30 - 16.35 37 0 148 24 209 2508

16.35 - 16.40 42 0 130 22 194 2328

16.40 - 16.45 38 1 144 33 216 2592

16.45 - 16.50 45 1 165 26 237 2844

16.50 - 16.55 38 1 138 25 202 2424

16.55 - 17.00 36 1 140 36 213 2556

17.00 - 17.05 34 1 146 20 201 2412

17.05 - 17.10 39 0 120 38 197 2364

17.10 - 17.15 43 2 130 30 205 2460

17.15 - 17.20 41 1 147 30 219 2628

17.20 - 17.25 50 0 132 26 208 2496

17.25 -17.30 35 1 132 27 195 2340

Tabel 4.3. Volume kendaraan Jln. A.R Hakim arah Aksara pada Hari Senin


Waktu



1 2 3 4 5 6 7

07.00 - 07.05 45 0 144 18 207 2484

07.05 - 07.10 33 0 128 21 182 2184

07.10 - 07.15 32 0 133 17 182 2184

07.15 - 07.20 53 0 116 26 195 2340

07.20 - 07.25 33 0 117 15 165 1980

07.25 - 07.30 52 0 170 39 261 3132


Volume kendaraa pada hari senin

Waktu



1 2 3 4 5 6 7

07.30 - 07.35 31 1 142 17 191 2292

07.35 - 07.40 33 0 122 22 177 2124

07.40 - 07.45 34 1 99 19 153 1836

07.45 - 07.50 42 0 109 22 173 2076

07.50 - 07.55 28 0 124 16 168 2016

07.55 - 08.00 48 0 114 14 176 2112

08.00 - 08.05 34 1 110 22 167 2004

08.05 - 08.10 45 0 103 31 179 2148

08.10 - 08.15 35 0 114 22 171 2052

08.15 - 08.20 40 1 121 21 183 2196

08.20 - 08.25 33 0 110 21 164 1968

08.25 - 08.30 37 2 107 26 172 2064

12.00 - 12.05 48 2 95 25 170 2040

12.05 - 12.10 45 1 128 25 199 2388

12.10 - 12.15 44 1 110 20 175 2100

12.15 - 12.20 41 3 113 28 185 2220

12.20 - 12.25 44 2 112 32 190 2280

12.25 - 12.30 48 3 132 30 213 2556

12.30 - 12.35 47 1 101 25 174 2088

12.35 - 12.40 43 2 149 18 212 2544

12.40 - 12.45 48 3 141 31 223 2676

12.45 - 12.50 53 2 120 28 203 2436

12.50 - 12.55 54 2 140 22 218 2616

12.55 - 13.00 41 1 101 23 166 1992

13.00 - 13.05 33 0 100 26 159 1908

13.05 - 13.10 32 1 118 27 178 2136

13.10 - 13.15 45 2 113 20 180 2160

13.15 - 13.20 41 0 130 17 188 2256

13.20 - 13.25 40 3 121 26 190 2280

13.25 - 13.30 37 3 127 20 187 2244

16.00 - 16.05 37 2 152 32 223 2676

16.05 - 16.10 38 3 119 29 189 2268

16.10 - 16.15 44 0 139 33 216 2592

16.15 - 16.20 46 1 123 27 197 2364

16.20 - 16.25 40 2 181 32 255 3060



Waktu



1 2 3 4 5 6 7

16.25 - 16.30 36 0 155 22 213 2556

16.30 - 16.35 44 3 133 32 212 2544

16.35 - 16.40 43 3 164 31 241 2892

16.40 - 16.45 37 1 151 30 219 2628

16.45 - 16.50 50 2 160 27 239 2868

16.50 - 16.55 50 1 147 20 218 2616

16.55 - 17.00 39 1 188 44 272 3264

17.00 - 17.05 33 2 143 25 203 2436

17.05 - 17.10 42 3 155 31 231 2772

17.10 - 17.15 40 2 171 27 240 2880

17.15 - 17.20 47 2 135 30 214 2568

17.20 - 17.25 50 1 142 22 215 2580

17.25 -17.30 43 1 120 33 197 2364

Tabel 4.4. Volume kendaraan Jln. A.R Hakim arah Aksara pada Hari Selasa


Waktu



1 2 3 4 5 6 7

07.00 - 07.05 40 - 148 23 211 2532

07.05 - 07.10 49 - 132 17 198 2376

07.10 - 07.15 37 1 147 24 209 2508

07.15 - 07.20 37 - 123 23 183 2196

07.20 - 07.25 39 1 145 20 205 2460

07.25 - 07.30 34 - 138 28 200 2400

07.30 - 07.35 42 1 136 26 205 2460

07.35 - 07.40 36 - 113 17 166 1992

07.40 - 07.45 34 1 130 16 181 2172

07.45 - 07.50 29 2 103 21 155 1860

07.50 - 07.55 33 - 89 13 135 1620

07.55 - 08.00 36 - 120 16 172 2064

08.00 - 08.05 37 - 117 18 172 2064

08.05 - 08.10 30 - 109 16 155 1860

08.10 - 08.15 40 - 128 24 192 2304

08.15 - 08.20 43 1 116 13 173 2076



Waktu



08.20 - 08.25 34 1 121 17 173 2076

08.25 - 08.30 30 - 97 14 141 1692

12.00 - 12.05 53 2 108 23 186 2232

12.05 - 12.10 39 4 92 25 160 1920

12.10 - 12.15 40 3 110 18 171 2052

12.15 - 12.20 43 3 123 19 188 2256

12.20 - 12.25 40 1 111 23 175 2100

12.25 - 12.30 50 2 117 20 189 2268

12.30 - 12.35 51 - 95 27 173 2076

12.35 - 12.40 38 2 120 31 191 2292

12.40 - 12.45 42 - 101 26 169 2028

12.45 - 12.50 38 5 118 19 180 2160

12.50 - 12.55 43 5 108 27 183 2196

12.55 - 13.00 42 - 95 25 162 1944

13.00 - 13.05 37 2 121 24 184 2208

13.05 - 13.10 43 1 118 34 196 2352

13.10 - 13.15 35 1 115 30 181 2172

13.15 - 13.20 50 2 122 32 206 2472

13.20 - 13.25 38 2 120 28 188 2256

13.25 - 13.30 41 1 116 32 190 2280

16.00 - 16.05 53 3 145 27 228 2736

16.05 - 16.10 49 3 158 18 228 2736

16.10 - 16.15 41 1 140 25 207 2484

16.15 - 16.20 53 1 155 25 234 2808

16.20 - 16.25 54 - 145 32 231 2772

16.25 - 16.30 36 2 139 27 204 2448

16.30 - 16.35 47 1 158 26 232 2784

16.35 - 16.40 41 - 150 19 210 2520

16.40 - 16.45 44 1 141 22 208 2496

16.45 - 16.50 43 1 152 22 218 2616

16.50 - 16.55 41 - 144 30 215 2580

16.55 - 17.00 50 1 147 24 222 2664

17.00 - 17.05 49 1 160 16 226 2712

17.05 - 17.10 52 4 149 22 227 2724

17.10 - 17.15 32 - 150 30 212 2544

17.15 - 17.20 40 - 143 33 216 2592

17.20 - 17.25 50 1 129 28 208 2496

17.25 -17.30 52 - 152 27 231 2772


Dari data volume yang ada maka dapat dicari proporsi kendaraan becak

motor terhadap kendaraan bermotor sebagaimana tabel 4.5 sampai tabel 4.8

dibawah ini :

Tabel 4.5 : Proporsi kendaraan becak motor dan kendaraan bermotor di

Arah Teladan pada Hari Senin

Waktu Jumlah kendaraan

Jumlah kendaraan

becak

Proporsi becak

(%)

per 5 menit Perjam per 5 menit perjam (9:7)x100

1 6 7 8 9 10

07.00 - 07.05 157 1884 22 264 14.0

07.05 - 07.10 198 2376 18 216 9.1

07.10 - 07.15 210 2520 18 216 8.6

07.15 - 07.20 274 3288 44 528 16.1

07.20 - 07.25 219 2628 27 324 12.3

07.25 - 07.30 189 2268 19 228 10.1

07.30 - 07.35 232 2784 22 264 9.5

07.35 - 07.40 265 3180 23 276 8.7

07.40 - 07.45 247 2964 15 180 6.1

07.45 - 07.50 232 2784 23 276 9.9

07.50 - 07.55 199 2388 21 252 10.6

07.55 - 08.00 200 2400 21 252 10.5

08.00 - 08.05 255 3060 22 264 8.6

08.05 - 08.10 214 2568 21 252 9.8

08.10 - 08.15 214 2568 34 408 15.9

08.15 - 08.20 207 2484 31 372 15.0

08.20 - 08.25 233 2796 30 360 12.9

08.25 - 08.30 221 2652 19 228 8.6

12.00 - 12.05 182 2184 25 300 13.7

12.05 - 12.10 146 1752 21 252 14.4

12.10 - 12.15 164 1968 28 336 17.1

12.15 - 12.20 162 1944 19 228 11.7

12.20 - 12.25 159 1908 15 180 9.4

12.25 - 12.30 207 2484 40 480 19.3

12.30 - 12.35 166 1992 18 216 10.8

12.35 - 12.40 171 2052 23 276 13.5

12.40 - 12.45 205 2460 22 264 10.7

12.45 - 12.50 170 2040 20 240 11.8



Jumlah kendaraan

becak

Proporsi becak

(%)


1 6 7 8 9 10

12.50 - 12.55 202 2424 36 432 17.8

12.55 - 13.00 184 2208 18 216 9.8

13.00 - 13.05 173 2076 25 300 14.5

13.05 - 13.10 195 2340 24 288 12.3

13.10 - 13.15 173 2076 21 252 12.1

13.15 - 13.20 196 2352 22 264 11.2

13.20 - 13.25 162 1944 18 216 11.1

13.25 - 13.30 155 1860 22 264 14.2

16.00 - 16.05 178 2136 30 360 16.9

16.05 - 16.10 191 2292 20 240 10.5

16.10 - 16.15 212 2544 28 336 13.2

16.15 - 16.20 186 2232 35 420 18.8

16.20 - 16.25 206 2472 38 456 18.4

16.25 - 16.30 207 2484 14 168 6.8

16.30 - 16.35 218 2616 30 360 13.8

16.35 - 16.40 194 2328 29 348 14.9

16.40 - 16.45 225 2700 23 276 10.2

16.45 - 16.50 220 2640 31 372 14.1

16.50 - 16.55 220 2640 34 408 15.5

16.55 - 17.00 191 2292 30 360 15.7

17.00 - 17.05 203 2436 29 348 14.3

17.05 - 17.10 199 2388 19 228 9.5

17.10 - 17.15 227 2724 21 252 9.3

17.15 - 17.20 193 2316 27 324 14.0

17.20 - 17.25 198 2376 24 288 12.1

17.25 -17.30 191 2292 27 324 14.1


Tabel 4.6 : Proporsi kendaraan becak motor dan kendaraan bermotor arah

Teladan pada Hari Selasa


Jumlah kendaraan

becak

Proporsi becak

(%)


1 6 7 8 9 9

07.00 - 07.05 203 2436 26 312 12.8

07.05 - 07.10 229 2748 21 252 9.2

07.10 - 07.15 233 2796 20 240 8.6

07.15 - 07.20 239 2868 32 384 13.4

07.20 - 07.25 236 2832 24 288 10.2

07.25 - 07.30 230 2760 30 360 13.0

07.30 - 07.35 216 2592 19 228 8.8

07.35 - 07.40 225 2700 25 300 11.1

07.40 - 07.45 205 2460 19 228 9.3

07.45 - 07.50 248 2976 27 324 10.9

07.50 - 07.55 233 2796 21 252 9.0

07.55 - 08.00 242 2904 23 276 9.5

08.00 - 08.05 251 3012 29 348 11.6

08.05 - 08.10 206 2472 16 192 7.8

08.10 - 08.15 218 2616 25 300 11.5

08.15 - 08.20 215 2580 27 324 12.6

08.20 - 08.25 205 2460 19 228 9.3

08.25 - 08.30 224 2688 21 252 9.4

12.00 - 12.05 167 2004 22 264 13.2

12.05 - 12.10 178 2136 27 324 15.2

12.10 - 12.15 165 1980 17 204 10.3

12.15 - 12.20 180 2160 25 300 13.9

12.20 - 12.25 194 2328 30 360 15.5

12.25 - 12.30 195 2340 23 276 11.8

12.30 - 12.35 222 2664 28 336 12.6

12.35 - 12.40 218 2616 23 276 10.6

12.40 - 12.45 165 1980 24 288 14.5

12.45 - 12.50 211 2532 33 396 15.6

12.50 - 12.55 204 2448 22 264 10.8

12.55 - 13.00 183 2196 25 300 13.7

13.00 - 13.05 184 2208 27 324 14.7

13.05 - 13.10 203 2436 19 228 9.4

13.10 - 13.15 189 2268 20 240 10.6



Jumlah kendaraan

becak

Proporsi becak

(%)

per 5 menit perjam per 5 menit perjam (9:7)x100

1 6 7 8 9 10

13.15 - 13.20 196 2352 20 240 10.2

13.20 - 13.25 190 2280 30 360 15.8

13.25 - 13.30 156 1872 22 264 14.1

16.00 - 16.05 223 2676 26 312 11.7

16.05 - 16.10 219 2628 30 360 13.7

16.10 - 16.15 244 2928 33 396 13.5

16.15 - 16.20 219 2628 29 348 13.2

16.20 - 16.25 214 2568 28 336 13.1

16.25 - 16.30 225 2700 32 384 14.2

16.30 - 16.35 209 2508 24 288 11.5

16.35 - 16.40 194 2328 22 264 11.3

16.40 - 16.45 216 2592 33 396 15.3

16.45 - 16.50 237 2844 26 312 11.0

16.50 - 16.55 202 2424 25 300 12.4

16.55 - 17.00 213 2556 36 432 16.9

17.00 - 17.05 201 2412 20 240 10.0

17.05 - 17.10 197 2364 38 456 19.3

17.10 - 17.15 205 2460 30 360 14.6

17.15 - 17.20 219 2628 30 360 13.7

17.20 - 17.25 208 2496 26 312 12.5

17.25 -17.30 195 2340 27 324 13.8

Tabel 4.7 : Proporsi kendaraan becak motor dan kendaraan bermotor

Arah Aksara pada Hari Senin


Jumlah kendaraan

becak

Proporsi becak

(%)


1 6 7 8 9 10

07.00 - 07.05 207 2484 18 216 8.7

07.05 - 07.10 182 2184 21 252 11.5

07.10 - 07.15 182 2184 17 204 9.3

07.15 - 07.20 195 2340 26 312 13.3

07.20 - 07.25 165 1980 15 180 9.1



Jumlah kendaraan

becak

Proporsi becak

(%)


1 6 7 8 9 10

07.30 - 07.35 191 2292 17 204 8.9

07.35 - 07.40 177 2124 22 264 12.4

07.40 - 07.45 153 1836 19 228 12.4

07.45 - 07.50 173 2076 22 264 12.7

07.50 - 07.55 168 2016 16 192 9.5

07.55 - 08.00 176 2112 14 168 8.0

08.00 - 08.05 167 2004 22 264 13.2

08.05 - 08.10 179 2148 31 372 17.3

08.10 - 08.15 171 2052 22 264 12.9

08.15 - 08.20 183 2196 21 252 11.5

08.20 - 08.25 164 1968 21 252 12.8

08.25 - 08.30 172 2064 26 312 15.1

12.00 - 12.05 170 2040 25 300 14.7

12.05 - 12.10 199 2388 25 300 12.6

12.10 - 12.15 175 2100 20 240 11.4

12.15 - 12.20 185 2220 28 336 15.1

12.20 - 12.25 190 2280 32 384 16.8

12.25 - 12.30 213 2556 30 360 14.1

12.30 - 12.35 174 2088 25 300 14.4

12.35 - 12.40 212 2544 18 216 8.5

12.40 - 12.45 223 2676 31 372 13.9

12.45 - 12.50 203 2436 28 336 13.8

12.50 - 12.55 218 2616 22 264 10.1

12.55 - 13.00 166 1992 23 276 13.9

13.00 - 13.05 159 1908 26 312 16.4

13.05 - 13.10 178 2136 27 324 15.2

13.10 - 13.15 180 2160 20 240 11.1

13.15 - 13.20 188 2256 17 204 9.0

13.20 - 13.25 190 2280 26 312 13.7

13.25 - 13.30 187 2244 20 240 10.7

16.00 - 16.05 223 2676 32 384 14.3

16.05 - 16.10 189 2268 29 348 15.3

16.10 - 16.15 216 2592 33 396 15.3

16.15 - 16.20 197 2364 27 324 13.7

16.20 - 16.25 255 3060 32 384 12.5


Waktu

Jumlah kendaraan

Jumlah kendaraan

becak

Proporsi becak

(%)


1 6 7 8 9 10

16.35 - 16.40 241 2892 31 372 12.9

16.40 - 16.45 219 2628 30 360 13.7

16.45 - 16.50 239 2868 27 324 11.3

16.50 - 16.55 218 2616 20 240 9.2

16.55 - 17.00 272 3264 44 528 16.2

17.00 - 17.05 203 2436 25 300 12.3

17.05 - 17.10 231 2772 31 372 13.4

17.10 - 17.15 240 2880 27 324 11.3

17.15 - 17.20 214 2568 30 360 14.0

17.20 - 17.25 215 2580 22 264 10.2

17.25 -17.30 197 2364 33 396 16.8

Tabel 4.8 : Proporsi kendaraan becak motor dan kendaraan bermotor Arah

Aksara pada Hari Selasa


Jumlah kendaraan

becak

Proporsi becak

(%)


1 6 7 8 9 10

07.00 - 07.05 211 2532 23 276 10.9

07.05 - 07.10 198 2376 17 204 8.6

07.10 - 07.15 209 2508 24 288 11.5

07.15 - 07.20 183 2196 23 276 12.6

07.20 - 07.25 205 2460 20 240 9.8

07.25 - 07.30 200 2400 28 336 14.0

07.30 - 07.35 205 2460 26 312 12.7

07.35 - 07.40 166 1992 17 204 10.2

07.40 - 07.45 181 2172 16 192 8.8

07.45 - 07.50 155 1860 21 252 13.5

07.50 - 07.55 135 1620 13 156 9.6

07.55 - 08.00 172 2064 16 192 9.3

08.00 - 08.05 172 2064 18 216 10.5

08.05 - 08.10 155 1860 16 192 10.3

08.10 - 08.15 192 2304 24 288 12.5

08.15 - 08.20 173 2076 13 156 7.5



Jumlah kendaraan

becak

Proporsi becak

(%)


1 6 7 8 9 10

08.20 - 08.25 173 2076 17 204 9.8

08.25 - 08.30 141 1692 14 168 9.9

12.00 - 12.05 186 2232 23 276 12.4

12.05 - 12.10 160 1920 25 300 15.6

12.10 - 12.15 171 2052 18 216 10.5

12.15 - 12.20 188 2256 19 228 10.1

12.20 - 12.25 175 2100 23 276 13.1

12.25 - 12.30 189 2268 20 240 10.6

12.30 - 12.35 173 2076 27 324 15.6

12.35 - 12.40 191 2292 31 372 16.2

12.40 - 12.45 169 2028 26 312 15.4

12.45 - 12.50 180 2160 19 228 10.6

12.50 - 12.55 183 2196 27 324 14.8

12.55 - 13.00 162 1944 25 300 15.4

13.00 - 13.05 184 2208 24 288 13.0

13.05 - 13.10 196 2352 34 408 17.3

13.10 - 13.15 181 2172 30 360 16.6

13.15 - 13.20 206 2472 32 384 15.5

13.20 - 13.25 188 2256 28 336 14.9

13.25 - 13.30 190 2280 32 384 16.8

16.00 - 16.05 228 2736 27 324 11.8

16.05 - 16.10 228 2736 18 216 7.9

16.10 - 16.15 207 2484 25 300 12.1

16.15 - 16.20 234 2808 25 300 10.7

16.20 - 16.25 231 2772 32 384 13.9

16.25 - 16.30 204 2448 27 324 13.2

16.30 - 16.35 232 2784 26 312 11.2

16.35 - 16.40 210 2520 19 228 9.0

16.40 - 16.45 208 2496 22 264 10.6

16.45 - 16.50 218 2616 22 264 10.1

16.50 - 16.55 215 2580 30 360 14.0

16.55 - 17.00 222 2664 24 288 10.8

17.00 - 17.05 226 2712 16 192 7.1

17.05 - 17.10 227 2724 22 264 9.7

17.10 - 17.15 212 2544 30 360 14.2

17.15 - 17.20 216 2592 33 396 15.3

17.20 - 17.25 208 2496 28 336 13.5

17.25 -17.30 231 2772 27 324 11.7


Tabel 4.9 : Statistik diskriptif volume lalu lintas Jln. A.R Hakim Arah Teladan

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

PAGI 36 1884.00 3288.00 2674.6667 272.40306

SIANG 36 1752.00 2664.00 2190.6667 231.81076

SORE 36 2136.00 2928.00 2501.3333 176.49023

Tabel 4.10 : Statistik diskriptif volume lalu lintas Jln. A.R Hakim Arah Aksara



PAGI 36 1620.00 3132.00 2164.0000 276.18627

SIANG 36 1908.00 2676.00 2227.3333 189.48230

SORE 36 2268.00 3264.00 2650.3333 197.26675

Dari data diatas maka dapat diketahui proporsi tiap jenis kendaraan pada

lalu lintas rata-rata per jam sebagaimana ditampilkan dalam gambar 4.1 sampai

dengan 4.6 sebagai berikut:


Gambar 4.1 : Proporsi jenis kendaraan lalu lintas arah Teladan pada Hari

Senin

Gambar 4.2 : Proporsi jenis kendaraan lalu lintas arah Teladan pada Hari

Selasa

lv21.04%

hv0.5%

mc66.05%

Bck12.41%

lv hv mc bck

lv19.74%

hv0.33%

mc67.75%

bck12.18%

lv hv mc bck


Gambar 4.3 : Proporsi jenis kendaraan lalu lintas arah Teladan

Gabungan Hari Senin dan Selasa

Gambar 4.4 : Proporsi jenis kendaraan lalu lintas arah Aksara pada Hari

Senin

lv20.38

%

hv0.41%

mc66.92%

bck12.29

%

lv hv mc bck

lv20.91%

hv

0.64%

mc65.72%

bck12.74%

lv hv mc bck


Gambar 4.5 : Proporsi jenis kendaraan lalu lintas arah Aksara pada Hari

Selasa

Gambar 4.6 : Proporsi jenis kendaraan lalu lintas arah Aksara Gabungan

pada Hari Senin dan Selasa

lv21.52%

hv0.61%

mc65.8%

bck12.07%

lv hv mc bck

lv21.2%

hv0.6%

mc65.8%

bck12.4%

lv hv mc bck


IV.3. Data Kecepatan Kendaraan

Pengambilan data waktu tempuh untuk selanjutnya digunakan untuk

mendapatkan kecepatan rata-rata ruang, yang dilakukan pada lokasi yang sama

untuk kedua arah pergerakan lalu lintas. Dalam penelitian ini ditinjau dari dua

titik, dimana jarak antara titik tinjau pertama dengan kedua adalah sepanjang 50

meter.

Data diambil dengan interval waktu 5 menitan, penggolongan jenis

kendaraan sesuai dengan buku Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) 1997.

Yaitu untuk kendaraan ringan, kendaraan berat, sepeda motor dan becak motor.

Kemudian data tersebut diolah dan perhitungannya adalah sebagai berikut:

1. Waktu tempuh untuk setiap jenis kendaraan di jumlah dan dijumlahkan

tiap waktu 5 menitan.

2. Perhitungan kecepatan adalah jarak dibagi waktu tempuh, dengan

penyesuaian satuan dari meter per detik menjadi kilometer per jam. Data

yang didapatkan adalah data kecepatan per jenis kendaraan dan kecepatan

total semua jenis kendaraan dalam waktu 5 menitan.


Pengumpulan dan pengolahan data kecepatan dapat dilihat pada tabel 4.11.

sampai tabel 4.14. berikut:

Tabel 4.11. Data kecepatan per jenis kendaraan dan kecepatan lalu lintas

arah Teladan pada Hari Senin

Waktu Rata-rata Kecepatan per jenis kendaraan Rata-rata kecepatan

lalu lintas LV HV MC BCK

1 2 3 4 5 6

07.00 - 07.05 23.9 0.0 28.7 22.8 25.13

07.05 - 07.10 24.9 0.0 42.8 22.1 29.94

07.10 - 07.15 25.7 0.0 38.8 23.9 29.46

07.15 - 07.20 26.8 0.0 34.6 24.3 28.56

07.20 - 07.25 21.5 0.0 35.8 22.9 26.72

07.25 - 07.30 25.6 24.4 31.3 24.5 26.43

07.30 - 07.35 22.3 26.0 25.7 20.5 23.64

07.35 - 07.40 26.2 0.0 39.9 20.0 28.70

07.40 - 07.45 25.8 23.4 26.6 20.9 24.16

07.45 - 07.50 29.9 34.8 35.7 21.9 30.56

07.50 - 07.55 24.5 33.8 34.2 25.3 29.44

07.55 - 08.00 24.5 28.0 37.5 32.1 30.50

08.00 - 08.05 29.3 25.3 37.5 25.2 29.32

08.05 - 08.10 24.5 29.0 33.9 23.2 27.65

08.10 - 08.15 19.5 0.0 30.9 26.0 25.46

08.15 - 08.20 23.2 25.1 30.0 23.3 25.43

08.20 - 08.25 22.3 26.7 31.0 24.9 26.24

08.25 - 08.30 21.1 0.0 36.0 24.5 27.23

12.00 - 12.05 23.9 0.0 39.6 4.5 22.69

12.05 - 12.10 24.9 0.0 28.1 6.4 19.81

12.10 - 12.15 25.7 21.7 30.2 6.0 20.88

12.15 - 12.20 26.8 23.2 27.1 6.6 20.96

12.20 - 12.25 21.5 23.7 30.3 5.9 20.37

12.25 - 12.30 25.6 25.8 27.1 6.6 21.30

12.30 - 12.35 22.3 0.0 26.5 6.8 18.53

12.35 - 12.40 26.2 24.2 29.2 6.2 21.44

12.40 - 12.45 25.8 0.0 27.6 6.5 19.99

12.45 - 12.50 29.9 0.0 37.1 4.9 23.94

12.50 - 12.55 24.5 23.7 32.7 5.5 21.59

12.55 - 13.00 24.5 25.8 27.9 6.4 21.17




1 2 3 4 5 6

13.00 - 13.05 29.3 19.7 35.1 5.1 22.29

13.05 - 13.10 24.5 0.0 26.6 6.8 19.28

13.10 - 13.15 19.5 17.1 33.8 5.3 18.94

13.15 - 13.20 23.2 20.8 33.2 5.4 20.67

13.20 - 13.25 22.3 22.0 31.0 5.8 20.28

13.25 - 13.30 21.1 0.0 29.6 6.1 18.93

16.00 - 16.05 23.1 20.3 33.6 25.9 25.72

16.05 - 16.10 21.6 21.3 31.5 23.0 24.34

16.10 - 16.15 22.1 21.5 37.1 26.3 26.77

16.15 - 16.20 23.7 0.0 30.8 28.5 27.68

16.20 - 16.25 24.4 30.2 32.2 26.1 28.22

16.25 - 16.30 18.1 19.9 26.5 21.0 21.36

16.30 - 16.35 21.1 0.0 34.8 23.0 26.30

16.35 - 16.40 25.0 26.0 34.5 19.0 26.12

16.40 - 16.45 27.7 19.6 29.1 23.8 25.06

16.45 - 16.50 25.4 0.0 30.5 21.6 25.81

16.50 - 16.55 25.5 28.4 32.1 27.2 28.30

16.55 - 17.00 21.4 26.0 30.5 25.4 25.81

17.00 - 17.05 24.5 0.0 30.9 19.2 24.86

17.05 - 17.10 23.8 0.0 32.7 20.8 25.79

17.10 - 17.15 22.7 18.8 32.5 24.4 24.58

17.15 - 17.20 21.3 0.0 27.1 24.3 24.22

17.20 - 17.25 23.6 24.7 30.4 23.2 25.47

17.25 -17.30 22.9 31.1 32.3 20.5 26.71

Tabel 4.12 : Data kecepatan per jenis kendaraan dan kecepatan lalu lintas

arah Teladan pada Hari Selasa



1 2 3 4 5 6

07.00 - 07.05 25.2 27.3 35.2 19.8 26.86

07.05 - 07.10 24.5 31.7 32.2 20.5 27.25

07.10 - 07.15 25.2 27.6 31.2 25.6 27.41

07.15 - 07.20 30.0 25.8 36.9 25.4 29.56

07.20 - 07.25 27.4 33.5 32.7 24.5 29.55




1 2 3 4 5 6

07.25 - 07.30 20.5 0.0 30.6 21.6 24.26

07.30 - 07.35 24.7 0.0 30.9 23.9 26.53

07.35 - 07.40 21.0 32.8 27.9 26.2 26.96

07.40 - 07.45 26.9 0.0 30.3 20.9 19.54

07.45 - 07.50 27.8 23.3 30.5 21.3 25.75

07.50 - 07.55 22.9 0.0 26.7 22.0 23.89

07.55 - 08.00 23.9 0.0 29.5 21.6 25.00

08.00 - 08.05 28.5 0.0 29.2 20.7 26.15

08.05 - 08.10 32.5 0.0 34.2 20.0 28.90

08.10 - 08.15 24.6 0.0 35.3 27.8 29.22

08.15 - 08.20 16.3 0.0 32.1 22.1 23.50

08.20 - 08.25 23.4 18.9 29.6 20.1 23.00

08.25 - 08.30 24.6 0.0 29.6 18.4 24.21

12.00 - 12.05 22.3 0.0 33.4 21.8 25.81

12.05 - 12.10 25.4 0.0 32.5 21.2 26.37

12.10 - 12.15 26.6 0.0 33.6 21.9 27.35

12.15 - 12.20 26.2 28.3 32.8 21.1 27.10

12.20 - 12.25 33.4 0.0 33.3 24.5 30.37

12.25 - 12.30 27.7 22.4 32.4 25.8 27.06

12.30 - 12.35 24.1 0.0 33.0 25.8 27.62

12.35 - 12.40 25.4 0.0 35.2 26.5 29.02

12.40 - 12.45 26.0 0.0 34.3 21.4 27.25

12.45 - 12.50 31.3 33.3 35.1 26.2 31.48

12.50 - 12.55 24.5 15.1 33.8 25.2 24.66

12.55 - 13.00 26.2 27.2 33.8 23.5 27.67

13.00 - 13.05 27.2 0.0 29.0 21.2 25.78

13.05 - 13.10 27.3 19.2 32.8 22.5 25.42

13.10 - 13.15 23.5 23.3 33.1 22.0 25.48

13.15 - 13.20 21.2 19.5 26.5 23.2 22.59

13.20 - 13.25 20.5 17.8 30.9 21.3 22.61

13.25 - 13.30 26.4 25.4 29.6 22.4 25.96

16.00 - 16.05 25.7 29.3 33.3 21.4 27.42

16.05 - 16.10 19.8 0.0 32.2 24.9 25.65

16.10 - 16.15 26.6 33.5 29.7 20.6 27.63

16.15 - 16.20 21.1 21.6 28.0 20.6 22.81

16.20 - 16.25 22.3 25.9 31.7 19.4 24.82




1 2 3 4 5 6

16.25 - 16.30 24.1 0.0 30.2 20.6 24.95

16.30 - 16.35 23.0 0.0 28.7 22.7 24.78

16.35 - 16.40 25.8 0.0 29.0 24.5 26.44

16.40 - 16.45 24.1 24.3 30.9 23.3 25.66

16.45 - 16.50 27.2 19.5 29.1 17.6 23.36

16.50 - 16.55 21.9 18.4 26.6 22.1 22.26

16.55 - 17.00 30.9 20.5 24.9 24.7 25.26

17.00 - 17.05 25.5 30.7 36.3 22.6 28.79

17.05 - 17.10 22.2 0.0 28.5 20.5 23.73

17.10 - 17.15 21.6 22.4 31.5 20.6 24.03

17.15 - 17.20 28.2 20.6 27.4 20.7 24.21

17.20 - 17.25 23.2 0.0 31.4 20.4 24.97

17.25 -17.30 24.8 14.4 37.3 19.2 23.95


arah Aksara Pada Hari Senin



1 2 3 4 5 6

07.00 - 07.05 30.2 0.0 30.4 23.4 28.0

07.05 - 07.10 26.2 0.0 29.0 24.4 26.5

07.10 - 07.15 23.9 0.0 32.1 21.4 25.8

07.15 - 07.20 27.6 0.0 31.0 18.8 25.8

07.20 - 07.25 30.7 0.0 28.1 23.7 27.5

07.25 - 07.30 21.6 0.0 30.1 24.6 25.5

07.30 - 07.35 32.0 16.1 31.8 22.9 25.7

07.35 - 07.40 30.8 0.0 27.8 21.3 26.6

07.40 - 07.45 29.4 20.6 25.5 21.4 24.2

07.45 - 07.50 23.2 0.0 28.5 22.1 24.6

07.50 - 07.55 27.2 0.0 28.6 21.7 25.8

07.55 - 08.00 24.7 0.0 28.7 18.5 24.0

08.00 - 08.05 29.2 19.5 29.8 22.6 25.3

08.05 - 08.10 33.3 0.0 32.0 20.4 28.6

08.10 - 08.15 27.1 0.0 27.4 22.2 25.6




1 2 3 4 5 6

08.15 - 08.20 31.8 31.3 31.5 24.4 29.7

08.20 - 08.25 30.4 0.0 29.5 24.4 28.1

08.25 - 08.30 24.5 27.1 29.9 26.0 26.9

12.00 - 12.05 28.0 23.7 31.1 31.1 28.5

12.05 - 12.10 28.5 41.9 40.6 40.6 37.9

12.10 - 12.15 28.5 26.2 36.1 36.1 31.7

12.15 - 12.20 25.5 19.7 30.3 30.3 26.4

12.20 - 12.25 25.4 27.9 36.1 36.1 31.3

12.25 - 12.30 24.9 28.2 33.1 33.1 29.8

12.30 - 12.35 25.7 34.0 36.7 36.7 33.3

12.35 - 12.40 28.0 25.9 35.5 35.5 31.2

12.40 - 12.45 27.7 26.6 36.1 36.1 31.6

12.45 - 12.50 29.4 26.9 36.5 36.5 32.3

12.50 - 12.55 27.7 29.0 32.8 32.8 30.6

12.55 - 13.00 31.6 26.0 36.9 36.9 32.8

13.00 - 13.05 30.1 0.0 33.4 33.4 32.3

13.05 - 13.10 25.1 24.8 34.2 34.2 29.6

13.10 - 13.15 29.5 26.2 36.9 36.9 32.4

13.15 - 13.20 27.6 0.0 38.5 38.5 34.9

13.20 - 13.25 26.1 24.4 36.0 36.0 30.6

13.25 - 13.30 26.0 23.9 32.0 32.0 28.5

16.00 - 16.05 20.9 12.1 32.3 22.6 22.0

16.05 - 16.10 23.1 21.6 28.9 20.9 23.6

16.10 - 16.15 22.6 0.0 29.1 23.7 18.8

16.15 - 16.20 22.9 19.7 27.8 21.9 23.1

16.20 - 16.25 27.6 15.7 33.3 20.8 24.4

16.25 - 16.30 27.8 0.0 30.8 22.7 20.3

16.30 - 16.35 23.0 21.6 32.8 21.1 24.6

16.35 - 16.40 24.0 21.1 32.2 18.4 23.9

16.40 - 16.45 24.4 28.9 33.1 22.2 27.2

16.45 - 16.50 22.4 20.3 34.0 23.9 25.1

16.50 - 16.55 24.4 20.5 30.2 23.9 24.7

16.55 - 17.00 25.3 24.0 36.2 22.9 27.1

17.00 - 17.05 23.4 20.9 29.9 24.8 24.7

17.05 - 17.10 26.4 20.7 34.3 23.2 26.2

17.10 - 17.15 23.8 20.4 33.3 21.8 24.8




1 2 3 4 5 6

17.15 - 17.20 24.6 21.6 32.1 20.4 24.7

17.20 - 17.25 25.5 25.4 32.1 22.9 26.5

17.25 -17.30 26.7 31.9 36.3 23.7 29.6


arah Aksara Pada Hari Selasa



1 2 3 4 5 6

07.00 - 07.05 26.7 0.0 34.3 22.0 27.7

07.05 - 07.10 28.1 0.0 35.7 29.2 31.0

07.10 - 07.15 29.9 30.5 34.3 28.0 30.7

07.15 - 07.20 27.6 0.0 37.0 26.8 30.5

07.20 - 07.25 32.2 21.0 35.1 25.7 28.5

07.25 - 07.30 31.4 0.0 35.9 28.0 31.7

07.30 - 07.35 31.2 18.0 37.7 24.9 27.9

07.35 - 07.40 26.4 0.0 32.7 24.0 27.7

07.40 - 07.45 26.5 21.8 35.6 23.0 26.7

07.45 - 07.50 28.1 23.9 36.7 26.6 28.8

07.50 - 07.55 32.6 0.0 43.5 27.8 34.6

07.55 - 08.00 28.5 0.0 37.1 29.7 31.7

08.00 - 08.05 26.1 0.0 36.6 23.0 28.5

08.05 - 08.10 31.7 0.0 44.2 24.0 33.3

08.10 - 08.15 29.0 0.0 38.0 25.1 30.7

08.15 - 08.20 28.5 17.4 40.0 30.3 29.0

08.20 - 08.25 29.8 22.1 43.1 27.0 30.5

08.25 - 08.30 26.9 0.0 36.1 21.3 28.1

12.00 - 12.05 23.9 29.8 36.6 25.1 28.8

12.05 - 12.10 16.5 25.3 40.7 26.1 27.1

12.10 - 12.15 24.9 21.2 36.1 24.1 26.6

12.15 - 12.20 20.0 20.0 35.8 24.6 25.1

12.20 - 12.25 22.2 18.4 34.1 24.9 24.9

12.25 - 12.30 18.6 19.3 37.3 26.5 25.4




1 2 3 4 5 6

12.30 - 12.35 18.7 0.0 36.9 27.6 27.7

12.35 - 12.40 21.4 19.9 38.4 26.9 26.6

12.40 - 12.45 19.6 0.0 38.4 26.2 28.1

12.45 - 12.50 20.9 16.9 33.6 24.4 23.9

12.50 - 12.55 18.6 15.2 36.8 23.4 23.5

12.55 - 13.00 21.8 0.0 34.2 22.6 26.2

13.00 - 13.05 21.7 15.7 34.7 26.8 24.7

13.05 - 13.10 20.5 14.3 34.3 22.6 22.9

13.10 - 13.15 19.0 15.1 35.3 22.6 23.0

13.15 - 13.20 22.1 15.8 37.9 25.6 25.4

13.20 - 13.25 21.6 18.0 34.7 22.8 24.3

13.25 - 13.30 25.6 12.4 33.9 25.0 24.3

16.00 - 16.05 22.1 17.3 35.9 25.4 25.2

16.05 - 16.10 19.1 18.2 32.3 24.6 23.6

16.10 - 16.15 20.3 20.2 35.5 24.6 25.2

16.15 - 16.20 23.0 17.5 33.2 21.2 23.7

16.20 - 16.25 21.5 0.0 33.8 28.3 27.9

16.25 - 16.30 20.8 18.1 35.2 21.1 23.8

16.30 - 16.35 21.6 17.5 37.5 21.9 24.6

16.35 - 16.40 22.1 0.0 37.3 23.3 27.6

16.40 - 16.45 23.5 21.2 39.4 27.6 27.9

16.45 - 16.50 22.1 18.8 37.6 26.4 26.2

16.50 - 16.55 21.1 0.0 36.3 24.3 20.4

16.55 - 17.00 21.9 18.6 34.9 29.4 26.2

17.00 - 17.05 22.8 17.8 39.8 24.1 26.1

17.05 - 17.10 23.0 15.3 46.5 25.3 27.5

17.10 - 17.15 21.6 0.0 39.6 24.6 28.6

17.15 - 17.20 26.1 0.0 41.0 22.9 30.0

17.20 - 17.25 27.2 24.7 38.7 24.8 28.8

17.25 -17.30 23.6 0.0 36.3 24.6 28.2


Tabel 4.15 : Statistik diskriptif kecepatan rata-rata lalu lintas Jln. A.R Hakim

Arah Teladan



PAGI 36 24.00 34.60 28.1056 2.55667

SIANG 36 22.90 37.90 28.4500 3.71310

SORE 36 18.80 30.00 25.3556 2.56208

Tabel 4.16 : Statistik diskriptif kecepatan rata-rata lalu lintas Jln. A.R Hakim

Arah Aksara



PAGI 36 19.54 30.56 26.7253 2.50670

SIANG 36 18.53 31.48 23.6850 3.53142

SORE 36 21.36 28.79 25.3844 1.68001


BAB V

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

V.1. Analisa Uji Kesamaan Dua Rata-Rata

Analisa ini dilakukan untuk mengetahui kesamaan volume dan kecepatan

rata-rata lalu lintas dari dua kondisi, guna menentukan apakah kedua rata-rata

dalam kondisi tersebut bisa digabung atau tidak dalam analisa selanjutnya.

Penentuan analisa ini dilakukan dengan menggunakan uji statistik T-Test untuk

sampel yang berpasangan (Paired Sample T-Test) yaitu dengan melakukan analisa

hepotesis dari kesamaan volume dan kecepatan rata-rata sebagai berikut:

Hipotesis :

Ho = Kedua rata-rata sampel adalah identik

Ha = Kedua rata-rata sampel adalah tidak identik

Pengambilan Keputusan:

a. Berdasarkan perbandingan t hitung dengan t tabel:

Jika statistik hitung (angka t output) > statistik tabel (tabel t), maka Ho

ditolak.

Jika statistik hitung (angka t output) < statistik tabel (tabel t), maka Ho

diterima.

b. Berdasarkan nilai probabilitas atau signifikansi

Jika probabilitas > 0,05, maka Ho diterima

Jika probabilitas < 0,05, maka Ho ditolak


Tabel berikut menunjukkan hasil analisa uji kesamaan volume dan kecepatan

rata-rata untuk beberapa kondisi, sedangkan detail perhitungannya ada pada

lampiran:

Tebel 5.1 : Perhitungan uji kesamaan volume lalu lintasarah Teladan

Senin

pagi

Senin

siang

Senin

sore

Selasa

pagi

Selasa

siang

Selasa

sore

Senin pagi

Senin siang 4.956

Senin sore 2.369 -5.835

Selasa pagi -0.753 -7.895 -4.615

Selasa siang 4.349 -2.226 3.141 6.793

Selasa sore 0.847 -6.804 -2.225 2.841 -4.076

Tebel 5.2 : Perhitungan uji kesamaan volume lalu lintas arah Aksara

Senin

pagi

Senin

siang

Senin

sore

Selasa

pagi

Selasa

siang

Selasa

sore

Senin pagi

Senin siang 4.956

Senin sore 2.369 -5.835

Selasa pagi -0.753 -7.895 -4.615

Selasa siang 4.349 -2.226 3.141 6.793

Selasa sore 0.847 -6.804 -2.225 2.841 -4.076


Tebel 5.3 : Perhitungan uji kesamaan rata-rata kecepatan lalu lintas arah

Teladan

Senin

pagi

Senin

siang

Senin

sore

Selasa

pagi

Selasa

siang

Selasa

sore

Senin pagi

Senin siang

14.751

Senin sore

3.063 -9.818

Selasa pagi

2.12 -7.241 -0.392

Selasa siang

1.336 -11.074 -1.572 -0.976

Selasa sore

3.736 -9.365 1.108 1.254 2.447

Tebel 5.4 : Perhitungan uji kesamaan rata-rata kecepatan lalu lintas arah

Aksara

Senin

pagi

Senin

siang

Senin

sore

Selasa

pagi

Selasa

siang

Selasa

sore

Senin pagi

Senin siang -7.058

Senin sore 2.634 8.173

Selasa pagi -5.739 1.958 -6.458

Selasa siang 1.494 8.993 -1.176 5.493

Selasa sore 0.278 6.619 -2.755 4.013 -0.975

Karena :

Nilai T tabel = 2.10982 dilihat dari tabel distribusi t dengan dk 17 untuk uji 2 arah

Maka dari hasil diatas dapat direkapitulkasi sebagai berikut :


Tabel 5.5 : Rekapitulasi hasil uji kesamaan volumelalu lintasarah Teladan

Senin

pagi

Senin

siang

Senin

sore

Selasa

pagi

Selasa

siang

Selasa

sore

Senin pagi

Senin siang X

Senin sore X X

Selasa pagi V X X

Selasa siang X X X X

Selasa sore V X X X X

Tabel 5.6 : Rekapitulasi hasil uji kesamaan volumelalu lintas arah Akasara

Senin

pagi

Senin

siang

Senin

sore

Selasa

pagi

Selasa

siang

Selasa

sore

Senin pagi

Senin siang X

Senin sore X X

Selasa pagi V X X

Selasa siang X X X X

Selasa sore V X X X X


Tabel 5.7 : Rekapitulasi hasil uji kesamaan rata-rata kecepatan lalu lintas

arah Teladan

Senin

pagi

Senin

siang

Senin

sore

Selasa

pagi

Selasa

siang

Selasa

sore

Senin pagi

Senin siang

X

Senin sore

X X

Selasa pagi

X X V

Selasa siang

X X V V

Selasa sore

X X V V X

Tabel 5.8 : Rekapitulasi hasil uji kesamaan rata-rata kecepatan lalu lintas

arah Aksara

Senin

pagi

Senin

siang

Senin

sore

Selasa

pagi

Selasa

siang

Selasa

sore

Senin pagi

Senin siang X

Senin sore X X

Selasa pagi X V X

Selasa siang V X V X

Selasa sore V X X X V

Dari hasil tabel 5.1 sampai dengan tabel 5.8 tersebut dapat diketahui

bahwa untuk kondisi lalu lintas pagi - pagi, siang - siang, sore - sore volumenya

selalu identik sehingga analisanya dapat digabung.


V.2. Analisa Pengaruh Proporsi Kendaraan Becak Motor Terhadap

Kecepatan Lalu Lintas

Untuk melihat pengaruh dan hubungan proporsi kendaraan becak motor

terhadap kecepatan lalu lintas pada interval volume tertentu digunakan model

regresi linier. Banyaknya interval volume dibuat berdasarkan jumlah data

sedangkan range tiap interval tergantung pada nilai data tertinggi dan nilai data

terendah sebagai berikut :

Tabel 5.10 : Hasil analisa pengaruh proporsi kendaraan becak motor

terhadap kecepatan lalu lintas arah Teladan

Hari

Interval

Volume

Lalin

(smp/jam)

Model Regresi r

R2

Gabungan Senin dan Selasa 2463 Y = 0.304X+ 23.879 0.47 0.221

Keterangan :

Y = Kecepatan (km/jam) X = Proporsi Kendaraan Becak Motor (%)

Hasil analisis regresi hubungan proporsi becak motor terhadap kecepatan

arus lalu lintas, diplotkan dalam bentuk grafik sesuai kondisi waktu seperti

diilustrasikan pada gambar 5.1 dan 5.3


Gambar 5.1 : Grafik pengaruh proporsi kendaraan becak motor terhadap kecepatan

lalu lintas arah teladan pada volume < 2013 smp/jam


lalu lintas arah teladan pada volume 2013-2463 smp/jam

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

0,00 5,00 10,00 15,00 20,00

Ke

cep

atan

(km

/jam

)

Proporsi Bck (%)

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00

Ke

cep

atan

(km

/jam

)

Proporsi Bck (%)



lalu lintas arah teladan pada volume >2463 smp/jam

Tabel 5.11 : Hasil analisa pengaruh proporsi kendaraan becak motor

terhadap kecepatan lalu lintas di depan arah Aksara

Hari

Interval

Volume

Lalin

(smp/jam)

Model regresi r R2

Gabungan Senin dan Selasa 2367 Y = 0.433 x + 20.655 0.415 0.173

Keterangan :

Y = Kecepatan (km/jam) X = Proporsi Kendaraan Becak Motor (%)

Hasil analisis regresi hubungan proporsi becak motor terhadap kecepatan

arus lalu lintas, diplotkan dalam bentuk grafik sesuai kondisi waktu seperti

diilustrasikan pada gambar 5.4 dan 5.6

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 16,00 18,00

Ke

cep

atan

(km

/jam

)

Proporsi Bck (%)


Gambar 5.4 : Grafik pengaruh proporsi kendaraan becak motor terhadap

Kecepatan lalu lintas arah aksara pada volume < 1886 smp/jam


lalu lintas arah aksara pada volume 1886-2367 smp/jam

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

40,00

0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 16,00 18,00

Ke

cep

atan

(km

/jam

)

Proporsi Bck (%)

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

40,00

0,00 5,00 10,00 15,00 20,00

Ke

cep

atan

(km

/jam

)

Proporsi Bck (%)


Gambar 5.6 : Grafik pengaruh proporsi kendaraan becak motor terhadap

kecepatan lalu lintas arah aksara pada volume >2367 smp/jam

Dari hasil analisa dengan menggunakan model regressi linier untuk

mengetahui pengaruh proporsi kendaraan becak motor terhadap kecepatan lalu

lintas di Jln. A.R Hakim seperti pada tabel 5.10 dan 5.11 dan grafik pada gambar

5.1 dan 5.6 dapat dijelaskan sebagai berikut :

Uji hipotesa dengan indikator Ho diterima dan Ha ditolak, itu artinya

bahwa hipotesa penelitian ini menyatakan bahwa proporsi becak motor tidak

merubah kecepatan arus lalu lintas, dan tidak adanya keterhubungan antara

variabel arus lalu lintas (independent dan dependent), dengan masing-masing

indikato rnilai R2

sama dengan 0 maka tidak ada sedikit pun persentase

sumbangan pengaruh yang diberikan varirbel independent yang digunakan dalam

model tidak menjelaskan sedikit pun variasi varibel dependent, artinya tidak

terdapat hubungan yang signifikan antara proporsi jumlah sepeda motor terhadap

kecepatan arus lalu lintas

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 16,00 18,00

Ke

cep

atan

(km

/jam

)

Proporsi Bck (%)


Pada interval volume kendaraan 2463 smp/jam di arah Teladan,

didapat proporsi becak motor dengan kecepatan lalu lintas (r) 0.262 dan 0.47, hal

ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang rendah. Sedangkan arah hubungan

adalah positif, berarti semakin besar proporsi becak semakin besar kecepatan lalu

lintas, Sedangkanpada interval volume kendaraan 2013-2463 smp/jam didapat

antara proporsi becak motor dengan kecepatan lalu lintas (r) -0.082, hal ini

menunjukkann bahwa terjadi hubungan yang sangat rendah. Sedangkan arah

hubungan adalah negatif, berarti semakin besar proporsi becak semakin kecil

kecepatan lalu lintas.

Pada interval volume kendaraan 2367 smp/jam di arah Aksara,

didapat proporsi becak motor dengan kecepatan lalu lintas (r) 0.039 dan 0.415,

hal ini menunjukkann bahwa terjadi hubungan yang rendah. Sedangkan arah

hubungan adalah positif, berarti semakin besar proporsi becak semakin besar

kecepatan lalu lintas. Sedangkan pada interval volume kendaraan 1886-2367

smp/jam didapat antara proporsi becak motor dengan kecepatan lalu lintas (r) -

0.21, hal ini menunjukkann bahwa terjadi hubungan yang rendah. Sedangkan arah

hubungan adalah negatif, berarti semakin besar proporsi becak semakin kecil

kecepatan lalu lintas.


V.3. Analisa Penentuan Eqivalent Mobil Penumpang (emp) di Jalan 4 Lajur

2 Arah Dengan Median

Nilai emp kendaraan di ruas jalan 4 lajur 2 arah dengan median dihitung

dengan menggunakan metode kapasitas dan metode kecepatan yang diperoleh dari

analisis regresi linier berganda terhadap semua waktu survai.

Persamaan regresi linier berganda dengan metode kapasitas sesuai rumus

2-7 dalam bab II sehingga nilai koefisien masing-masing persamaan merupakan

nilai emp, sedangkan persamaan regresi dengan metode kecepatan sesuai dengan

rumus 2-9 dan 2-10 maka nilai emp adalah masing-masing koefisien untuk tiap

jenis kendaraan dibagi dengan koefsien Lv.

Data volume dan kecepatan lalu lintas sebanyak 108 data dari 3 waktu

perhari selama 2 hari (Senin dan Selasa) pada tiap titik survai dianalisis dengan

persamaan regresi linier berganda sebagai berikut :

a) Analisis regresi berganda menggunakan data gabungan Senin pagi dan

Selasa pagi sebanyak 36 data dengan pembagian 2 sampai dengan 6 kelas

interval data

b) Analisis regresi berganda menggunakan data gabungan Senin siang dan

Selasa siang sebanyak 36 data dengan pembagian 2 sampai dengan 5 kelas

interval data.

c) Analisis regresi berganda menggunakan data gabungan Senin Sore dan

Selasa Sore sebanyak 36 data dengan pembagian 2 sampai dengan 5 kelas

interval data


d) Analisis regresi linier berganda menggunakan seluruh data (gabungan

Senin Pagi, siang, sore dan Selasa pagi, sinag, sore) sebanyak 108 data

dengan pembagian 2 sampai dengan 6 kelas interval data.

Analisis regresi menurut penggabungan waktu data dengan masing-masing

pembagian kelas interval data adalah sebagai berikut :


Tabel 5.12. Pembagian kelas interval data arah Teladan

pembagian kelas

interval

kelas interval data volume lalu lintas (kend/jam)

gabungan senin pagi dan selasa

pagi

gabungan senin siang dan selasa

siang

gabungan senin sore dan selasa

sore

gabungan senin pagi,siang, sore dan selasa pagi,

siang, sore

jumlah data 36 dibagi menjadi

kelompok interval volume





jumlah data 108 dibagi menjadi kelompok

interval volume

2 kelas interval

1884-2586 1752-2208 2136-2532 1752-2520

2587-3288 2209-2664 2533-2928 2521-3288

3 kelas interval

1884-2352 1752-2056 2136-2400 1752-2264

2353-2820 2057-2360 2401-2664 2265-2776

2821-3288 2361-2664 2665-2928 2777-3288

4 kelas interval

1884-2235 1752-1980 2136-2334 1752-2136

2236-2586 1981-2208 2335-2532 2137-2520

2587-2937 2209-2436 2533-2730 2521-2904

2938-3288 2437-2664 2731-2928 2905-3288

5 kelas interval

1884-2165 1752-1934 2136-2294 1752-2059

2166-2446 1935-2116 2295-2453 2060-2366

2447-2726 2117-2299 2454-2611 2367-2674

2727-3007 2300-2482 2612-2770 2675-2981

3008-3288 2483-2664 2771-2928 2982-3288

6 kelas interval

1884-2118

1752-2008

2119-2352

2009-2264

2353-2586

2265-2520

2587-2820

2521-2776

2821-3054

2777-3032

3055-3288

3033-3288


Tabel 5.13. Pembagian kelas interval data arah Aksara

pembagian kelas

interval kelas interval data volume lalu lintas (kend/jam)

gabungan senin pagi dan selasa

pagi

gabungan senin siang dan selasa

siang

gabungan senin sore dan selasa

sore

gabungan senin pagi,siang, sore dan selasa pagi,

siang, sore







jumlah data 108 dibagi menjadi kelompok

interval volume

2 kelas interval

1620-2376 1908-2292 2268-2766 1620-2442

2377-3132 2293-2676 2767-3264 2443-3264

3 kelas interval

1620-2124 1908-2164 2268-2600 1620-2168

2125-2628 2165-2420 2601-2932 2169-2716

2629-3132 2421-2676 2933-3264 2717-3264

4 kelas interval

1620-1998 1908-2100 2268-2517 1620-2031

1999-2376 2101-2292 2518-2766 2032-2442

2377-2754 2293-2484 2767-3015 2443-2853

2755-3132 2485-2676 3016-3264 2854-3264

5 kelas interval

1620-1922 1908-2062 2268-2467 1620-1949

1923-2225 2063-2215 2468-2666 1950-2278

2226-2527 2216-2369 2667-2866 2279-2606

2528-2830 2370-2522 2867-3065 2607-2935

28313132 2523-2676 3066-3264 2936-3264

6 kelas interval

1620-1872 1908-2036 2268-2434 1620-1894

1873-2125 2037-2164 2435-2600 1895-2168

2126-2376 2165-2292 2601-2766 2169-2442

2377-2628 2293-2420 2767-2932 2443-2716

2629-2880 2421-2548 2933-3098 2717-2990

2881-3132 2549-2676 3099-3264 2991-3264


V.3.1 Penentuan Nilai emp Dengan Basis Kapasitas

Dari analisis regressi linier diatas dengan basis kapasitas pada 164 kelas

interval data, maka didapatkan hasil regressi yang semua koefisiennya negatif

adalah sebagai berikut :

Tabel 5.14 : Hasil regresi linier dengan basis kapasitas yang mempunyai

koefisien semua negatif di Jl. A.R Hakim arah Teladan

interval

volume lalin

(kend)

koefisien basis kapasitas sig R

lv hv mc bck lv hv mc bck

2587-3288 -1.107 -0.131 -0.544 0.483 0.066 0.025 0.350

2353-2820 -0.918 -0.027 -0.178 0.581 0.819 0.509 0.041

2236-2586 -1.263 -0.451 -0.192 0.425 0.028 0.466 0.452

2119-2352 -1.265 -0.545 -0.365 0.588 0.290 0.585 0.890

2353-2586 -2.700 -0.459 -0.285 0.241 0.062 0.438 0.358

2587-2820 -1.786 -0.324 -0.853 0.384 0.026 0.003 0.718

2209-2664 -2.893 -0.382 -0.001 0.252 0.076 0.997 0.354

2057-2360 -3.110 -0.395 -0.642 0.306 0.073 0.304 0.388

2361-2664 -1.764 -0.434 -0.265 0.485 0.071 0.412 0.643

1752-1980 -0.374 -0.457 -0.909 0.867 0.108 0.129 0.594

2117-2299 -1.106 -0.474 -0.853 0.512 0.052 0.044 0.805

2300-2482 -1.743 -0.626 -0.499 0.561 0.137 0.450 0.647

2136-2532 -1.318 -0.302 -0.435 0.240 0.009 0.043 0.359

2533-2928 -0.583 -0.147 -0.615 0.689 0.300 0.081 0.239

2136-2400 -1.724 -0.441 -0.667 0.041 0.000 0.001 0.813

2335-2532 -1.187 -0.536 -0.600 0.497 0.082 0.134 0.345

2533-2730 -1.746 -0.536 -1.184 0.037 0.000 0.000 0.825

2136-2294 -1.210 -0.389 -0.930 0.265 0.121 0.076 0.986

2295-2453 -2.594 -0.514 -0.547 0.194 0.124 0.206 0.639

2454-2611 -0.310 -0.695 -0.683 0.852 0.027 0.038 0.711

2612-2770 -1.303 -0.540 -0.960 0.144 0.018 0.010 0.721

2521-3288 -0.367 -0.169 -0.149 0.741 0.003 0.348 0.213

2265-2776 -0.941 -0.273 -0.078 0.287 0.000 0.569 0.277

2137-2520 -0.931 -0.421 -0.317 0.383 0.000 0.097 0.351

2521-2904 -0.078 -0.389 -0.730 0.931 0.000 0.000 0.525

2060-2366 -1.738 -0.400 -0.468 0.163 0.002 0.057 0.391

2367-2674 -1.400 -0.528 -0.171 0.166 0.000 0.267 0.502

2675-2981 -1.296 -0.311 -0.453 0.528 0.018 0.089 0.329


Tabel 5.15 : Hasil regresi linier dengan basis kapasitas yang mempunyai

koefisien semua negatif di Jln. A.R Hakim arah Aksara

interval

volume lalin

(kend)



2226-2527 -2.186 -0.472 -0.442 0.685 0.163 0.457 0.528

2377-2628 -0.257 -0.385 -0.999 0.940 0.454 0.212 0.624

1908-2292 -0.021 -0.185 -0.292 0.976 0.064 0.216 0.165

1908-2164 -0.936 -0.379 -0.913 0.420 0.076 0.193 0.310

2165-2420 -1.438 -0.591 -0.594 0.182 0.015 0.030 0.436

2421-2676 -0.858 -0.217 -0.060 0.929 0.680 0.960 0.368

1908-2100 -0.845 -0.294 -0.405 0.670 0.594 0.786 0.076

2101-2292 -0.313 -0.670 -0.733 0.751 0.006 0.009 0.556

1908-2062 -0.801 -0.648 -1.298 0.756 0.514 0.578 0.171

2216-2369 -1.347 -0.733 -0.657 0.158 0.003 0.010 0.591

1908-2036 -0.858 -0.363 -1.513 0.820 0.815 0.699 0.221

2037-2164 -0.798 -0.654 -0.737 0.445 0.005 0.135 0.851

2165-2292 -0.868 -0.687 -0.697 0.311 0.002 0.004 0.656

2268-2600 -1.408 -0.366 -0.381 0.401 0.055 0.308 0.280

2601-2932 -0.776 -0.289 -0.433 0.586 0.164 0.130 0.329

2268-2517 -5.549 -0.476 -0.817 0.028 0.079 0.265 0.802

2767-3015 -1.286 -0.472 -0.634 0.469 0.128 0.336 0.816

2268-2467 -4.082 -0.438 -0.619 0.173 0.169 0.406 0.970

2468-2666 -0.301 -0.562 -0.666 0.855 0.021 0.030 0.455

2667-2866 -2.242 -1.061 -1.104 0.043 0.010 0.011 0.747

2435-2600 -3.071 -0.965 -0.552 0.052 0.002 0.063 0.659

2767-2932 -1.286 -0.472 -0.634 0.469 0.128 0.336 0.816

2717-3264 -2.107 -0.314 -0.076 0.045 0.009 0.718 0.743

2279-2606 -0.083 -0.278 -0.206 0.932 0.004 0.312 0.253

2607-2935 -0.671 -0.314 -0.447 0.567 0.045 0.081 0.380

2169-2442 -0.949 -0.512 -0.191 0.292 0.001 0.380 0.351

2717-2990 -1.286 -0.472 -0.634 0.469 0.128 0.336 0.816


Berdasarkan analisis regresi linier berganda yang mempunyai koefisin semua

negatif pada basis kapasitas, terdapat hasil regresi yang dianggap memenuhi

menurut uji statistik dengan ketentuan:

a. Jika error signifikan > 0,05, maka koefisien tidak bisa dipakai,

b. Jika R mendekati 1 atau -1, maka persamaan regresi hubungan linier

sempurna.

Tabel 5.16 : Hasil regresi linier berganda basis kapasitas di Jl. A.R Hakim

arah Teladan yang memenuhi ketentuan uji statistik

Waktu

Interval

Volume

Lalin

(Kend)

Koefisien basis kapasitas Sig

R Keterangan Lv Hv Mc Bck Lv Hv Mc Bck

Gabungan

Senin

Sore,

Selasa

Sore

2533-2730

-1.746 -0.536 -1.184

0.037

0.00 0.00

0.825

Kelompok 3

pada interval

ke 4

Tabel 5.17 : Hasil regresi linier berganda basis kapasitas di Jl. A.R Hakim

arah Aksara yang memenuhi ketentuan uji statistik

Waktu

Interval

Volume

Lalin

(Kend)

Koefisien basis kapasitas Sig

R Keterangan Lv Hv Mc Bck Lv Hv Mc Bck

Gabungan

Senin

Sore,

Selasa

Sore

2667-2866

-2.242 -1.061 -1.104

0.043 0.01 0.011 0.747

Kelompok 3

pada interval

ke 5


Pada basis Kapasitas sebagaimana tabel 5.16 dan 5.17 koefisien-koefisien

yang dihasilkan dengan regressi linier berganda adalah merupakan merupakan

nilai emp. Berdasarkan ketentuan uji statistik untuk memilih emp yang akan

dipakai disamping probabilitasnya telah memenuhi nilai determinan juga yang

tertinggi. Maka nilai emp yang dianggap mewakili pada basis kapasitas adalah :

Tabel 5.18: Nilai emp basis kapasitas yang terpilih

Lokasi Nilai emp

R2

LV HV MC BCK

Arah Teladan 1 1.746 0.536 1.184 0.825

Arah Aksara 1 2.242 1.061 1.104 0.747

V.3.2 Penentuan emp Dengan Basis Kecepatan

Dari analisis dengan regressi linier dengan basis kecepatan pada 112 kelas

interval data maka didapatkan hasil regressi yang semua koefisiennya negatif

adalah sebagai berikut :

Tabel. 5.19 : Hasil regresi linier dengan basis kecepatan yang mempunyai

koefisien semua negatif di Jl. A.R Hakim arah Teladan

interval

volume

lalin

(kend)


2


2136-2532 -0.014 -0.041 -0.006 -0.002 0.159 0.358 0.216 0.813 0.214

2136-2400 -0.034 -0.075 -0.019 -0.028 0.083 0.135 0.055 0.068 0.432

2136-2334 -0.035 -0.075 -0.014 -0.017 0.146 0.08 0.169 0.339 0.941

2295-2453 -0.011 -0.031 -0.008 -0.024 0.63 0.779 0.674 0.349 0.337

2137-2520 -0.008 -0.025 -0.001 -0.002 0.219 0.578 0.778 0.782 0.051

2265-2520 -0.01 -0.038 -0.004 -0.007 0.27 0.46 0.597 0.445 0.066


Tabel. 5.20 : Hasil regresi linier dengan basis kecepatan yang mempunyai

koefisien semua negatif di Jl. A.R Hakim arah Aksara

interval

volume

lalin

(kend)

koefisien basis kecepatan sig R

2


2443-2716 -0.038 -0.024 -0.008 -0.01 0.409 0.877 0.753 0.825 0.779

1908-2100 -0.003 -0.067 -0.007 -0.023 0.889 0.547 0.81 0.783 0.072

2435-2600 -0.012 -0.079 -0.026 -0.024 0.673 0.603 0.447 0.406 0.097

1620-2168 -0.001 -0.033 -0.007 -0.006 0.875 0.361 0.18 0.562 0.089

1620-2031 -0.011 -0.074 -0.014 -0.003 0.644 0.342 0.148 0.905 0.232

Berdasarkan analisis regresi linier berganda yang mempunyai koefisin semua

negatif pada basis kapasitas, terdapat hasil regressi yang dianggap memenuhi

menurut uji statistik dengan ketentuan:

a. Jika error signifikan > 0,05, maka koefisien tidak bisa dipakai,

b. Jika R mendekati 1 atau -1, maka persamaan regresi hubungan linier

sempurna.

Tabel 5.21 : Hasil regresi linier berganda basis kecepatan di Jl. A.R Hakim

arah Teladan yang memenuhi ketentuan uji statistik

Waktu

Interval

volume

lalin

(kend)

Koefisien Basis Kapasitas Sig

R2

Keterangan LV HV MC BCK LV HV MC BCK

Gabungan

Senin pagi,

siang, sore

Selasa pagi,

siang, sore

2136-2334 -0.035 -0.075 -0.014 -0.017 0.146 0.08 0.169 0.339 0.941

Kelompok

3 pada

interval ke

4


Hasil Regresi Linier Berganda Basis Kecepatan di Jln. A.R Hakim arah

Teladan pada tabel 5.19 dan arah Aksara tabel 5.20 tidak Memenuhi ketentuan

Uji Statistik maka hasil tidak dapat digunakan.

Pada basis kecepatan nilai emp untuk tiap jenis kendaraan dicari dengan

membagi koefisien tiap jenis kendaraan dengan koefisien LV, maka hasilnya

adalah sebagai berikut:

Tabel 5.22: Nilai emp basis kecepatan yang terpilih

Lokasi Nilai emp

R2

LV HV MC BCK

Arah Teladan 1 2.14 0.4 0.48 0.941

Dari tabel 5.18 dan 5.22 dapat dilihat bahwa ada perbedaan nilai emp arah

Teladan dan emp arah Aksara, hal ini dikarenakan karakteristik lalu lintas,

komposisi kendaraan dan kecepatan lalu lintas yang berbeda antara kedua tempat.

V.3.3 Penentuan Nilai emp Terpilih

Nilai emp dari Tabel 5.18 dan 5.22 masih terdapat 2 nilai emp untuk tiap

lokasi, karena proses perhitungannya digunakan 2 metode (basis) yang berbeda.

Untuk itu perlu kiranya menentukan mana nilai yang akan dipilih sebagai patokan

untuk perhitungan volume lalu lintas.

Ketentuan Uji statistik menjadi pertimbangan utama untuk menetukan

nilai emp yang akan dipilih adalah sebagai berikut :

a. Jika error signifikannya > 0,05, maka koefisien tidak bisa dipakai,

b. Jika R mendekati 1 atau -1, maka persamaan regresi hubungan linier sempurna

Dari kedua ketentuan tersebut maka dapat kita tentukan :


a. Arah Teladan nilai emp yang dipilih adalah hasil regresi linier berganda

dengan basis kapasitas. Hal ini dikarenakan nilai probabilitas emp basis

kecepatan tidak ada nilai < 0,05 maka nilai emp dari basis kecepatan dapat

diabaikan. Nilai emp yang direkomendasikan sebagaimana tabel 5.23 dibawah

ini:

Tabel 5.23 : Emp yang dipilih pada ruas Jalan A.R Hakim arah Teladan

Lokasi Nilai emp

R2

LV HV MC BCK

Arah Teladan 1 1.746 0.536 1.184 0.825

b. Arah Aksara nilai emp yang dipilih adalah hasil regressi linier berganda basis

kapasitas. Hal ini dikarenakan nilai probabilitas emp basis kecepatan tidak ada

Tabel 5.25 : Rekapitulasi hasil pemilihan emp

Jenis Kendaraan emp Jumlah Kendaraan

Arah Teladan Arah Aksara Arah Teladan Arah Aksara

LV 1 1 4503 4481

HV 1.746 2.242 90 132

MC 0.536 1.061 14790 13891

BCK 1.184 1.104 2717 2621

Dari data yang ada pada tabel 5.25 maka dapat dicari rata-rata emp tiap

jenis kendaraan sebagai berikut :

a. HV



emp (HV) rata-rata = 90 1.746 +132 2.242

90 +132 = 2.04

b. MC



emp (MC) rata-rata = 14790 0.536 +13891 1.061

14790 +13891 = 0.79

c. Becak




emp (BCK) rata-rata = 2717 1.184 +2621 1.104

2717 +2621 = 1.15

Dari hasi

Chapter III VI jikncuregwhmoierirecmueriuceormceorutwoerlsoriu

Documents

Transcript of Chapter III VI jikncuregwhmoierirecmueriuceormceorutwoerlsoriu