Daryan Ramadhany , 5301415056 (2020) SIMULASI LAMPU LALU LINTAS PINTAR MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK. Under Graduates thesis, Universitas Negeri Semarang.

PDF - Published Version Download (2MB)

Abstract

Lampu Lalu Lintas adalah komponen fundamental yang harus ada pada sebuah jalan yang padat, terutama pada perempatan yang mempunyai model lalu lintas heterogen. Tidak seimbangnya waktu lampu hijau pada setiap jalur pada persimpangan jalan menjadi faktor terjadinya delay. Dengan adanya Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan dan Algoritma Genetika optimasi siklus waktu lampu lalu lintas jadi mudah, ditambah dengan implementasi sensor pada persimpangan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode eksperimen dengan bentuk Quasi-Experimental Design. Peneliti memiliki kontrol penuh akan variabel yang akan dipakai kedalam kelompok kontrol. Jaringan Syaraf Tiruan digunakan untuk menentukan seberapa optimal volume kendaraan dan delay yang bisa dicapai dengan data lapangan. Algoritma Genetika digunakan untuk menghitung siklus waktu yang dibutuhkan dari hasil JST. Dan simulasi sensor untuk perbandingan data Melalui model pelatihan JST didapat fungsi pelatihan TRAINGDX neuron 40 dengan margin error terhadap target volume sebesar 0.20%. Pembuatan lampu lalu lintas menggunakan algoritma genetika, dengan data asli. Hasil dari siklus waktu lampu lalu lintas yang asli dengan optimasi menunjukkan perbedaan sebesar 22.174% untuk total delay, 1.748% untuk total kendaraan. Untuk data sensor terhadap lampu lalu lintas konvensional adalah 85.45% untuk total delay, 41,49% untuk total kendaraan. Berdasarkan hasil penelitian, penulis mempertimbangkan untuk menggunakan Linear Time and Space Algorithm untuk mengoptimasi siklus lampu lalu lintas.

Actions (login required)

View Item