Analisis Sistem Lampu Lalu Lintas Gabungan Menggunakan Kecerdasan Buatan - Rizky Iskandar; Agus Virgono; Casi Setianingsih (eProceedings of Engineering, 2018)
Abstrak Lalu lintas merupakan jantung transportasi bagi pengguna jalan, kondisi lalu lintas yang tidak baik menjadi masalah utama di Indonesia. Kemacetan lalu lintas disebabkan karena tidak seimbangnya antara jumlah kendaraan dan kapasitas jalan yang tersedia, menyebabkan waktu dan antrian kendaraan meningkat. Solusi pelebaran dan penambahan jalan membutuhkan waktu lama dan biaya tinggi. Dalam permasalahan ini penulis memilih solusi yaitu dengan mengimplementasikan algoritma Genetika yang diterapkan pada sistem lalu lintas gabungan. Dalam permasalahan ini penulis memilih solusi untuk merancang sistem lalu lintas gabungan bersifat adaptif yang mengimplementasikan algoritma Genetika pada sistem lampu lalu lintas yang dirancang. Sistem lalu lintas ini bersifat adaptif karena menghasilkan durasi lampu hijau sesuai dengan jumlah kendaraan yang ada dipersimpangan sehingga dapat mengatasi kemacetan dan meningkatkan kinerja lampu lalu lintas. Kata Kunci : Kecerdasan Buatan, Algoritma Genetika, Sistem Lampu Lalu Lintas. Abstract Traffic is the heart of the transportation for road users, bad traffic condition can be the most problem in Indonesia. Traffic congestion caused by unbalanced between the number of the vehicle and the available road capacity, causing queue time and vehicle that being increased. The widening of the road and the addition of the road solutions take more time and high costs. In this case the author minimizing the solution to implement the genetic algorithm applied on the combined traffic system. The author choosing the solution for redesign combined traffic light system are adaptive to implement the genetic algorithm put into traffic light system. This traffic light is adaptive because it produces the green light according to the number of vehicle in the road, so it can be fix the traffic jam and increase the green light. That algoritm will be testing in R.A.A Marta Negara Bandung and Buah Batu compared with conventional traffic light. Based on the results of the study, Genetic Algorithm who was designed at the intersection of R.A.A Marta Negara Bandung could adding the total vehicles in the intersection as much as 65 vehicles/hour in one period and Buah Batu is -25 vehicles/hour. Key Words : Artificial Intelligence, Genetic Algorithms, Traffic Light System