ANALISIS KINERJA SIMPANG BERSINYAL MENGGUNAKAN PKJI 2023 DAN MIKROSIMULASI PTV VISSIM PADA SIMPANG EMPAT MUNCUL, SERPONG
Main Article Content
Abstract
Traffic congestion is a major issue in urban areas, including at Simpang Empat Muncul. Serpong, South Tangerang. Despite the implementation of a one-way system during peak hours, traffic delays persist. This study aims to evaluate the performance of the signalized intersection using the Indonesian Highway Capacity Manual (PKJI) 2023 and compare it with microsimulation modeling using PTV Vissim software. Data were collected through primary and secondary surveys and analyzed using both methods to compare results in terms of queue length, delay, and Level of Service (LOS). The results show significant differences: PKJI tends to produce higher delay values, while Vissim provides lower but more realistic outcomes, supported by accurate validation (GEH < 5.0 and MAPE < 2%). The worst condition occurred on Saturday evening with LOS F, while the one-way system during weekday mornings effectively reduced congestion. These differences are attributed to the deterministic approach of PKJI and the stochastic nature of Vissim. The integration of both methods offers a more comprehensive analysis to support optimal traffic management recommendations.
Abstrak
Kemacetan lalu lintas menjadi masalah krusial di kawasan perkotaan, termasuk di Simpang Empat Muncul, Serpong, Tangerang Selatan. Meskipun telah diterapkan sistem satu arah pada jam sibuk, kemacetan masih kerap terjadi. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kinerja simpang bersinyal menggunakan Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI) 2023 dan membandingkannya dengan pemodelan mikrosimulasi menggunakan perangkat lunak PTV Vissim. Data diperoleh melalui survei primer dan sekunder, kemudian dianalisis dengan kedua metode untuk membandingkan hasil dalam hal panjang antrian, tundaan, dan tingkat pelayanan (LOS). Hasil menunjukkan perbedaan signifikan: PKJI cenderung menghasilkan nilai tundaan lebih tinggi, sedangkan Vissim memberikan hasil lebih rendah namun realistis, dengan validasi akurat (GEH < 5,0 dan MAPE < 2%). Kondisi terburuk terjadi pada Sabtu malam dengan LOS F, sedangkan sistem satu arah pada pagi hari kerja terbukti efektif menurunkan kemacetan. Perbedaan hasil disebabkan oleh pendekatan deterministik (PKJI) dan stokastik (Vissim). Kombinasi keduanya memberikan gambaran yang lebih komprehensif dalam mendukung rekomendasi pengelolaan lalu lintas yang optimal.
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
This work is licensed under Jurnal Mitra Teknik Sipil (JMTS) Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.References
Alimukti, P. (2022). Analisis Kinerja Simpang Bersinyal Menggunakan Software PTV Vissim 22 (Studi Kasus : Simpang Empat PALL 10 Kota Jambi) [Skripsi, Universitas Jambi]. Respository Universitas Jambi. https://repository.unja.ac.id/58083/
Badan Pusat Statistik Kota Tangerang Selatan. (2024). Kota Tangerang Selatan Dalam Angka 2024. BPS Kota Tangerang Selatan.
Cahya, A., Gracia, E., Setijowarno, D., & Hartanto, D. (2024). Optimalisasi Kinerja Simpang Bersinyal Menggunakan Metode Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI) 2023 dan Program PTV Vissim (Studi Kasus : Simpang Peterongan dan Simpang Ahmad Yani). G-SMART Jurnal Teknik Sipil Unika Soegijapranata Semarang, 8(1), 17-27.
Direktorat Jendral Bina Marga. (1997). Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI).
Direktorat Jendral Bina Marga. (2023). Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia.
Federal Highway Administration. (2004). Traffic Analysis Toolbox Volume III: Guidelines for Applying Traffic Microsimulation Modeling Software.
Handayani, A., T, & Prasetya, P. (2025). Simulasi Perbaikan Kinerja Simpang Bersinyal Demak Ijo Yogyakarta menggunakan PTV Vissim. Jurnal Teknik Sipil ITP, 12(1), 122-126.
Haryati, S., & Najid. (2021). Analisis Kapasitas Dan Kinerja Lalu Lintas Pada Ruas Jalan Jenderal Sudirman. JMTS: Jurnal Mitra Teknik Sipil, 4(1), 95–108.
PTV Group. (2025). Simulation Parameters – Random Seed. Diakses dari PTV VISSIM.
Syamhalim, A., Kusrini, K., & Prasetyo, A. B. (2021). Prediksi Jumlah Kendaraan Di Kota Tangerang Selatan Dengan Metode Algoritma Genetik. Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology), 18(1), 35-40.

