Kemacetan Konsep Perancangan Smart Traffic Signals Berbasis AI Pada Persimpangan Rumah Sakit Fatmawati - Rangga Aditya Rizaldi , Aditya; Nur Hafifah Matondang; Catur Nugrahaeni Puspita Dewi (INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi), 2025)
Kemacetan lalu lintas di kawasan perkotaan, khususnya pada persimpangan Jalan RS Fatmawati, Jakarta Selatan, menjadi masalah serius yang memerlukan solusi inovatif. Penelitian ini bertujuan merancang sistem Smart Traffic Signals berbasis Artificial Intelligence (AI) dan Internet of Things (IoT) untuk meningkatkan efisiensi pengaturan lalu lintas. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian terapan dengan pendekatan eksperimen lapangan. Data diperoleh melalui observasi langsung, rekaman video lalu lintas, wawancara dengan petugas Dinas Perhubungan, serta kajian literatur terkait. Sistem ini mengintegrasikan algoritma YOLO v5 untuk deteksi kendaraan secara real-time dengan algoritma Q-Learning sebagai pengambil keputusan adaptif. Hasil uji coba terbatas menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi kendaraan dengan akurasi lebih dari 90% dan menyesuaikan durasi lampu lalu lintas secara dinamis, sehingga rata-rata waktu tunggu kendaraan berkurang sekitar 20–25% dibandingkan sistem konvensional. Dampak positif lainnya adalah peningkatan kelancaran arus lalu lintas, efisiensi konsumsi bahan bakar, dan penurunan emisi karbon. Temuan penelitian ini membuktikan bahwa penerapan sistem lampu lalu lintas cerdas tidak hanya memberikan manfaat teknis, tetapi juga mendukung visi smart city dan transportasi berkelanjutan. Rekomendasi ditujukan kepada pemerintah daerah untuk mempertimbangkan penerapan sistem ini di persimpangan strategis lainnya