Bab II membahas dinamika gerak lalu lintas menggunakan pendekatan perkolasi berbasis geometri lanskap kota. Transportasi menjadi isu global dan aspek penting dalam peradaban modern. Arus lalu lintas efisien adalah kondisi ideal. **II.1 Perkolasi:** Konsep perkolasi penting dalam memahami fenomena disorder seperti dinamika fluida, lalu lintas, polimer, dan bahan komposit. Perkolasi menjelaskan konektivitas objek spasial yang memiliki hubungan statistik. Teori ini awalnya dikembangkan untuk menggambarkan pembentukan makromolekul. Dalam matematika, perkolasi diperkenalkan untuk membahas penyebaran fluida melalui medium acak. Teori perkolasi klasik berpusat pada masalah perkolasi ikatan, di mana ikatan jaringan ditempati secara acak dengan probabilitas p. Ada transisi struktur topologi dari terputus ke terhubung pada ambang batas perkolasi ikatan (pcb). **II.2 Perkembangan Teori Perkolasi dalam Lalu Lintas:** Pemodelan lalu lintas dimulai pada awal abad ke-20, menggunakan model matematis untuk menyederhanakan kondisi lalu lintas dan memprediksi interaksi. Model menjelaskan karakteristik fundamental seperti aliran, kecepatan, dan densitas. Model awal Greenshields (1934) mengasumsikan hubungan linear antara jarak antar kendaraan dan kecepatan. Diagram fundamentalnya menggambarkan hubungan antara densitas, arus, dan kecepatan, membentuk garis linear dan parabola. Model ini sederhana dan menjadi dasar perkembangan teori lalu lintas. Model makroskopis (Lighthill-Whitham-Richards) menggambarkan lalu lintas sebagai arus kontinum, sementara model mikroskopis melihat perilaku individu kendaraan berdasarkan interaksi (car-following model). Teori perkolasi menjadi alternatif untuk menjelaskan bagaimana lalu lintas kota berkembang dari gugusan arus lokal. Teori ini digunakan untuk mempelajari pembentukan dan pemisahan jaringan. Ambang batas perkolasi (l) adalah titik kritis untuk transisi fase dari konektivitas ke fragmentasi jaringan. Studi data lalu lintas kota mengungkapkan bahwa lalu lintas global terdiri dari kelompok lalu lintas lokal yang berbeda. Penelitian perkolasi dalam lalu lintas mencakup analisis pembentukan arus global dari elemen lokal yang terorganisir secara kolektif. **II.3 Teori Perkolasi Lalu Lintas Berbasis Geometri:** Bab ini mengkaji model arus lalu lintas dari paradigma perkolasi berbasis geometri. Indeks lalu lintas (TomTom, Numbeo) menghitung faktor terkait lalu lintas selama periode tertentu, dipengaruhi oleh geometri lanskap kota. Informasi spasial kota, seperti geometri, topologi, dan morfologi, penting untuk sistem perencanaan kota yang efektif. Parameter geometri kota yang berdampak besar terhadap kualitas lalu lintas termasuk panjang blok, jumlah lajur, dan kepadatan persimpangan. Jaringan planar digunakan untuk mencirikan jaringan infrastruktur. Deskripsi topologi kota adalah konektivitas lengkap jalur melalui jaringan jalan. Kota dianggap sebagai ansambel lalu lintas untuk mendapatkan kriteria umum klasifikasi kota sebagai macet atau tidak. **II.4 Model yang Diajukan:** Pendekatan ini terinspirasi dari kesamaan antara mikrostruktur komposit padat dan lanskap kota. Pertumbuhan kota dapat dilihat sebagai fenomena perkolasi. Partikel logam dianalogikan dengan kendaraan, dan pembentukan kelompok besar partikel mewakili kemacetan. Model ini juga diadopsi untuk menjelaskan transportasi air garam dalam es laut. **II.4.1 Pemodelan:** Wilayah diasumsikan berbentuk lingkaran, dengan lingkaran besar sebagai area perumahan. Jalan raya diwakili sebagai susunan rantai persegi kecil. Diameter efektif kawasan pemukiman didefinisikan sebagai √ (4 * luas area pemukiman / π). Kepadatan sesaat kendaraan di jalan diberikan oleh: ρ = (n_t * s_d) / (π * r_d^2), dengan n_t adalah jumlah kendaraan, s_d adalah lebar jalan, dan r_d adalah diameter efektif. Kemacetan terjadi ketika ρ melebihi kepadatan kritis (cf). Jumlah minimum kendaraan yang menyebabkan kemacetan dihitung. Fraksi luas yang ditempati kendaraan relatif terhadap total area kota dihitung. Ambang perkolasi untuk kemacetan adalah: ρc = (8 * cf) / (π * (r_d / s_d)). Parameter x ditambahkan untuk mempertimbangkan efek kepadatan kendaraan dari area perumahan. Panjang jalan spesifik didefinisikan dan dimasukkan ke dalam persamaan. **II.4.2 Pengambilan Data dan Eksperimen:** Gambar Google Earth 2018 digunakan untuk menghitung total area pemukiman dan lebar jalan dari 26 kota. Prosedur perhitungan melibatkan pengukuran luas wilayah dengan membuat batas poligonal dan mengukur lebar jalan. **II.4.3 Hasil dan Diskusi:** Tabel menunjukkan kota yang diteliti dengan indeks kemacetan, jumlah wilayah yang diukur, lebar jalan, diameter wilayah, dan fraksi kritis yang dihitung. Kota yang macet memiliki nilai fraksi kritis di bawah 0,1, sementara kota yang tidak macet memiliki nilai di atas 0,1. Variasi fraksi kritis terhadap rasio r_d/s_d ditunjukkan. Kota dengan nilai fraksi kritis rendah lebih mudah memasuki kondisi perkolasi. Kecepatan kendaraan dimodelkan sebagai fungsi kepadatan menggunakan fungsi Greenshields. Waktu tambahan yang diperlukan oleh pengemudi dihitung dan diasumsikan berbanding lurus dengan nilai tingkat kemacetan TomTom (TCL). Persamaan fitting diperoleh dan dibandingkan dengan data. Kota yang macet dan tidak macet dipisahkan oleh kurva dengan rasio kritis 0,1. Suatu kota diklasifikasikan menjadi macet atau tidak tergantung pada kepadatan kendaraan. Model ini mampu mengidentifikasi tingkat kemacetan beberapa kota. Rasio antara area pemukiman dan lebar jalan merupakan parameter utama. Parameter ini penting untuk mengetahui hubungan antara peresapan lanskap dan kemacetan. Model ini dapat membantu merancang kota baru atau mendesain ulang infrastruktur kota dengan kemacetan tinggi. Analisis mitigasi kemacetan lalu lintas merupakan sistem kompleks yang harus dipahami dalam elemen yang lebih luas.