Implementasi Sistem Pengaturan Lampu Lalu Lintas Berbasis DRL untuk Mengoptimalkan Durasi Lampu Hijau - Firnando, Roqman; Saprudin (CV. Shofanah Media Berkah, 2025)
Kemacetan lalu lintas di persimpangan jalan merupakan masalah serius di kota-kota besar, terutama akibat sistem kontrol lampu statis yang tidak adaptif. Sistem konvensional seringkali tidak mampu merespons kondisi lalu lintas real-time, mengakibatkan antrean panjang dan waktu tunggu yang tidak efisien. Oleh karena itu, penelitian ini mengimplementasikan sistem pengaturan lampu lalu lintas berbasis Deep Reinforcement Learning (DRL) untuk mengoptimalkan durasi lampu hijau secara adaptif. Pendekatan DRL dengan algoritma Double Deep Q-Network (Double DQN) diimplementasikan dalam simulasi SUMO. Agen DRL dilatih untuk menerima informasi state (jumlah antrean kendaraan dan fase lampu hijau yang aktif) dan menghasilkan action (memilih durasi fase hijau). Fungsi reward dirancang untuk meminimalkan