Kemacetan lalu lintas adalah suatu permasalahan yang selalu dirasakan
masyarakat pengguna jalan, terlebih lagi bagi masyarakat di kota-kota besar,
seperti Bandung. Kemacetan lalu lintas berdampak buruk bagi siapapun.
Kemacetan mengakibatkan kerugian yang besar bagi individu maupun kelompok
tertentu. Maka dari itu dibutuhkan solusi untuk mengurangi kemacetan. Solusi
yang ditawarkan adalah pendekatan perhitungan lama durasi waktu lampu lalu
lintas yang efisien, sehingga dapat mengurangi kemacetan berlebihan yang terjadi
dan arus kendaraan menjadi lancar.
Pada tugas akhir ini dibuat usulan sistem pengendali lampu lalu lintas
yang adaptif, sistem ini menggunakan jaringan syaraf tiruan recurrent neural
network untuk memecahkan permasalahan yang bersifat tidak pasti. Rancangan
jaringan syaraf tiruan dicari dengan algoritma genetika (AG) berdasarkan data
yang diperoleh dari data di lapangan.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, didapatkan arsitektur
terbaik berupa bobot-bobot dan hubungan antar neuron. Akurasi tertinggi pada
sistem yang dibandingkan dengan fix time menunjukkan hasil yang cukup baik
yaitu 90,082% untuk pembelajaran dan 87,191% untuk pengujian pengaturan
durasi waktu lampu hijau lalu lintas adaptif.
prediksi, durasi lampu lalu lintas, lampu lalu lintas adaptif, jaringan syaraf tiruan, algoritma genetika