SISTEM PENDETEKSI KEMACETAN BERDASARKAN JENIS DAN JUMLAH KENDARAAN BERBASIS INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEM

MUHAMMAD, NAUFAL FARRAS MASTIKA (2018) SISTEM PENDETEKSI KEMACETAN BERDASARKAN JENIS DAN JUMLAH KENDARAAN BERBASIS INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEM. Other thesis, INSTITUT PERTANIAN BOGOR.

[img]
Preview
Text (SISTEM PENDETEKSI KEMACETAN BERDASARKAN JENIS DAN JUMLAH KENDARAAN BERBASIS INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEM)
29.pdf - Published Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (17MB) | Preview

Abstract

Kemacetan merupakan salah satu permasalahan lalu lintas di Indonesia. Jumlah kendaraan yang melintas dengan kapasitas jalan yang tidak seimbang merupakan salah satu sumber permasalahan dari kemacetan. Pemerintah sudah melakukan berbagai cara untuk menyelesaikan permasalahan kemacetan, salah satunya seperti yang diterapkan oleh Kota Bogor yaitu Sistem Satu Arah (SSA). Namun, solusi belum menyelesaikan permasalahan karena kemacetan masih dirasakan di beberapa titik SSA. Solusi yang ditawarkan penelitian ini adalah penerapan Intelligent Transportation System (ITS) untuk mendeteksi kemacetan. Sistem akan menghitung jumlah, mengklasifikasikan jenis, dan menghitung rata-rata kecepatan kendaraan-kendaraan secara otomatis untuk mendeteksi tingkat kemacetan berdasarkan Panduan Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI) yang dikeluarkan oleh Kementerian Pekerjaan Umum pada tahun 2014. Penelitian dilakukan dengan lima tahapan yaitu analisis dan pembuatan model, persiapan alat dan bahan, pengembangan dan pengujian node, pengembangan dan pengujian web, dan integrasi dan uji integrasi. Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem berbasis ITS untuk mendeteksi kemacetan. Kata kunci: Intelligent Transportation System, kemacetan, PKJI, sensor

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: A General Works > AS Academies and learned societies (General)
Divisions: Fakultas Matematika dan Komputer > Prodi Teknik Informatika
Depositing User: Rizki Handayani S.I.Pust
Date Deposited: 31 Jul 2019 07:23
Last Modified: 31 Jul 2019 07:23
URI: http://repository.unugha.ac.id/id/eprint/709

Actions (login required)

View Item View Item