Informasi Umum

Kode

25.04.1461

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine Learning

Dilihat

53 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Kemacetan di sekitar SAMSAT Buahbatu, Bandung, disebabkan oleh tingginya volume kendaraan, antrean panjang, dan kapasitas jalan yang terbatas, terutama pada jam sibuk. Masalah ini memerlukan solusi yang berbasis data untuk meningkatkan efisiensi lalu lintas. Penelitian ini mengusulkan optimalisasi Traffic Scheduling dan Load Balancing menggunakan simulasi SUMO serta pendekatan Reinforcement Learning (RL). Simulasi dilakukan dengan data lalu lintas aktual untuk menguji strategi seperti pengaturan adaptif durasi lampu lalu lintas dan redistribusi arus kendaraan. Hasil menunjukkan bahwa penerapan RL secara signifikan meningkatkan kinerja lalu lintas: waktu tunggu rata-rata kendaraan berkurang dari 120 detik menjadi 45 detik, panjang antrian maksimal berkurang dari 250 meter menjadi 100 meter, Throughput kendaraan meningkat dari 800 menjadi 1200 kendaraan per jam, dan distribusi volume kendaraan menjadi lebih seimbang (dari 60%-40% menjadi 50%-50%). Selain itu, tingkat kemacetan menurun dari 8/10 menjadi 4/10, dan waktu tempuh rata-rata berkurang dari 180 detik menjadi 90 detik.

  • TKI3H3 - KECERDASAN BUATAN
  • TKI4F3 - PEMBELAJARAN MESIN

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Pengarang

Nama FAKHRI ARASYID
Jenis Perorangan
Penyunting Surya Michrandi Nasution, Reza Rendian Septiawan
Penerjemah

Penerbit

Nama Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer
Kota Bandung
Tahun 2025

Sirkulasi

Harga sewa IDR 0,00
Denda harian IDR 0,00
Jenis Non-Sirkulasi