• Tidak ada hasil yang ditemukan

Pemodelan Sistem Rekayasa Lalu Lintas de

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2018

Membagikan "Pemodelan Sistem Rekayasa Lalu Lintas de"

Copied!
2
0
0

Teks penuh

(1)

Pemodelan Sistem Rekayasa Lalu Lintas dengan Metode Logika

Fuzzy dan Algoritma Genetika Studi Kasus Jalan Jenderal

Sudirman Salatiga

1) Yoga Adi Dharma Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50711, Indonesia

Email: 1)[email protected]

Abstrak

Kemacetan telah menjadi sebuah masalah di perkotaan. Kemacetan terjadi dikarenakan beberapa faktor, diantaranya adalah ketidakmampuan kapasitas jalan untuk menampung banyaknya kendaraan yang melewati, serta hambatan samping yang tinggi seperti kegiatan pasar atau tempat parkir kendaraan. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan sebuah sistem untuk rekayasa lalu lintas, agar nantinya sistem lalu lintas tidak terpusat pada suatu jalan tertentu. Metode yang digunakan yaitu logika fuzzy, yang dapat mengelompokkan sebuah variabel dalam derajat kebenarannya, tidak dalam nilai pasti. Metode yang lain adalah dengan algoritma Genetika, yang merupakan algoritma untuk mencari sebuah solusi yang optimum. Hasil penelitian ini berupa sebuah sistem simulasi rekayasa lalu lintas dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP.

Kata Kunci: Algoritma Genetika, PHP, Logika Fuzzy

1. Pendahuluan

Transportasi merupakan sebuah komponen utama dalam sebuah sistem pemerintahan dan perkotaan. Kondisi sosial atau demografi pada suatu wilayah mempengaruhi sistem lalu lintas. Banyaknya penduduk juga mempengaruhi banyaknya kendaraan Salah satu permasalahan yang timbul di daerah perkotaan adalah kemacetan lalu-lintas. Kemacetan disebabkan oleh tuntutan arus kedatangan kendaraan pada suatu sistem yang membutuhkan pelayanan yang mempunyai keterbatasan ketersediaan dan disebabkan oleh ketidakteraturan pada tuntutan atau sistem pelayanannya, atau duanya [1].

(2)

Penelitian mengenai sistem rekayasa lalu lintas ini dibangun dengan menggunakan logika Fuzzy untuk menentukan jalan mana saja yang mengalami kepadatan kendaraan berdasarkan kapasitas suatu jalan dengan banyaknya kendaraan yang melintas. Logika fuzzy seringkali dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan kontrol otomatisasi sistem [2], tetapi juga dapat dilakukan pada kasus optimasi pencarian jalur tercepat[3]. Selain penggunaan logika fuzzy, metode lain yang digunakan untuk mencari jalan terdekat adalah algoritma genetika. Algoritma genetika merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi. Algoritma genetika meniru cara kerja proses genetika pada

makhluk hidup, dimana terdapat proses seleksi, crossover dan mutasi untuk

mendapatkan kromosom terbaik pada suatu generasi [4].

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sebuah sistem rekayasa lalu lintas dengan menggunakan PHP.

2. Tinjauan Pustaka Algoritma Genetika

Algoritma genetika merupakan sebuah algoritma yang terinspirasi oleh teori evolusi bahwa setiap keturunan memiliki tingkat optimal yang lebih baik dari orang tua. Berdasarkan hal tersebut, Algoritma genetika digunakan untuk optimasi (Widodo, 2012).

3. Metodologi Penelitian

Pengumpulan data didapat berdasarkan survey, dan observasi di beberapa jalan utama. Data yang didapat antara lain :

a. Data panjang jalan. b. Data kapasitas jalan. c. Data lebar jalan. d. Data jalan.

Variabel yang digunakan untuk melakukan model logika fuzzy antara lain adalah : a. Kapasitas jalan

Referensi

Dokumen terkait

Dari hasil pengamatan dilapangan dan penerapan model Greenberg, indikator lalu lintas (v/c, kecepatan, kepadatan) pada kedua arah menunjukkan bahwa Jalan Tol Belmera

Dari hasil pengamatan dilapangan dan penerapan model Greenberg, indikator lalu lintas (v/c, kecepatan, kepadatan) pada kedua arah menunjukkan bahwa Jalan Tol Belmera

Dari hasil pengamatan dilapangan dan penerapan model Greenberg, indikator lalu lintas (v/c, kecepatan, kepadatan) pada kedua arah menunjukkan bahwa Jalan Tol Belmera

Penelitian yang dilakukan pada Jalan Sudirman Kotamadya Padang ini menjelaskan adanya hubungan antara ketiga parameter lalu lintas (kecepatan, kepadatan, dan volume) yang

Arus lalu lintas pada saat waktu sibuk diketahui dari hasil survei pencacahan lalu lintas terklasifikasi untuk jalan dan survei gerakan

Oleh karena itu, pada penelitian ini ditawarkan sistem pengatur lampu lalu lintas pintar menggunakan algoritma Logika Fuzzy Bertingkat Multi-Stage Fuzzy Logic untuk mendapatkan waktu

50 PERUBAHAN POLA PERGERAKAN MASYARAKAT SEKITAR JALAN SUKAJADI PASCA REKAYASA LALU LINTAS ..... Institut Teknologi Nasional x 5.1.9 Karakteristik Penduduk Dan Pola Pergerakan

Data Volume Lalu Lintas Arah Utara ke Selatan Berikut ini adalah tabel rekapan hasil survei volume lalu lintas untuk sisi kanan jalan yaitu arus dari arah utara ke selatan... Data