Record Details

Rekayasa Sistem Lampu Lalu Lintas berdasarkan Kepadatan Dua Persimpangan menggunakan Naive Bayes dan Komunikasi Soket

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

View Archive Info
 
 
Field Value
 
ISSN 2548-964X
 
Authentication Code dc
 
Title Statement Rekayasa Sistem Lampu Lalu Lintas berdasarkan Kepadatan Dua Persimpangan menggunakan Naive Bayes dan Komunikasi Soket
 
Added Entry - Uncontrolled Name Budiyantoyo, Abdul Muiz Anggit
Setiawan, Eko
Ichsan, Mochammad Hannats Hanafi
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
 
Summary, etc. Kemacetan adalah masalah serius yang ada di dunia ini. Di Indonesia kemacetan menjadi masalah yang setiap tahunnya selalu terjadi. Kemacetan disebabkan oleh beberapa faktor, salah satu penyebab kemacetan adalah kurang efektif dan kurang optimalnnya sistem lampu lalu llintas yang ada saat ini. Sistem lampu lalu lintas yang ada saat ini seringkali menyebabkan kendaraan menumpuk di salah satu ruas yang memiliki tingkat kepadatan kendaraan yang tinggi karena lampu lalu lintas pada ruas tersebut tidak mendapatkan durasi lampu hijau yang sesuai dengan keadaan kepadatan kendaraan pada ruas tersebut. Selain disebabkan oleh tingkat kepadatan kendaraan yang tinggi, kemacetan di suatu ruas juga diakibatkan dari adanya kendaraan yang berhenti pada ruas aktif (lampu hijau) karena menunggu ruas penghubung kepada persimpangan sekitar yang sedang mengalami kemacetan sehingga kendaraan tidak bisa melewati ruas penghubung tersebut. Sistem yang dibangun oleh penulis bertujuan untuk mengoptimalkan sistem lampu lalu lintas yang ada saat ini agar menjadi lebih efektif dengan cara memberikan durasi lampu hijau dengan mempertimbangkan keadaan tingkat kepadatan kendaraan pada ruas tersebut dan juga tingkat kepadatan kendaraan pada ruas yang menghubungkan persimpangan tersebut dengan persimpangan sekitar. Sistem ini menggunakan Raspberry Pi 4, lampu LED TL, dan Sumo Simulator yang dijalankan pada laptop. Ruas jalan serta persimpangan dibangun dan disimulasikan menggunakan Sumo Simulator. Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasi data Induction Loop Sensor yang terdapat pada Sumo Simulator dan memprediksi kelas tingkat kepadatan yang ada pada suatu ruas jalan. Raspberry Pi 4 akan menerima data hasil prediksi kelas yang sudah diolah dari laptop dengan menggunakan Socket Programming dan akan mengatur Lampu LED TL sesuai dengan data yang diterima. Pengujian dilakukan pada tiap ruas yang telah dioptimalkan menggunakan sistem dengan akurasi rata-rata sebesar 91.66%. pengujian juga dilakukan menggunakan 3 Route Trips berbeda dengan hasil rata-rata simulasi lebih cepat 407 waktu Step dari sistem lampu lalu lintas biasa. Sistem ini memiliki waktu eksekusi rata-rata sebesar 0.6057408571 detik.
 
Publication, Distribution, Etc. Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya
 
Electronic Location and Access application/pdf
http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/10174
 
Data Source Entry Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 5 No 11 (2021): November 2021
 
Language Note ind
 
Terms Governing Use and Reproduction Note Hak Cipta (c) 2021 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
 


www.freevisitorcounters.com