Kemacetan lalu lintas terutama fenomena Phantom Traffic Jams, merupakan
masalah serius yang dihadapi banyak kota, termasuk Surabaya. Penelitian ini
bertujuan untuk merancang dan membangun sistem Adaptive Cruise Control
(ACC) yang mengintegrasikan kendali PID, YOLO platform, dan robot mobil
sebagai solusi potensial terhadap masalah kemacetan. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa kepresisian deteksi kamera menggunakan ZED 2 Camera
memiliki rata-rata error sebesar 0.998952381, menunjukkan tingkat keakuratan
yang memadai dalam mengukur jarak antara robot mobil dan objek. Tingkat
kepercayaan deteksi kamera pada berbagai jarak juga menunjukkan hasil yang baik,
dengan rata-rata sebesar 77.58047619%. Pengujian reaksi pada robot mobil
menunjukkan respons yang baik terhadap variasi jarak. Parameter PID paling
optimal dengan nilai P (0,6), I (0,08), dan D (0,1) menghasilkan sistem dengan
respon yang stabil, tanpa overshoot berlebih, settling time yang cepat, dan
kesalahan steady-state yang minimal. Penelitian ini memberikan kontribusi
signifikan dalam pengembangan teknologi ACC dan memberikan landasan
evaluatif untuk pengembangan sistem deteksi dan kontrol pada kondisi lingkungan
yang beragam. Rekomendasi untuk pengembangan masa depan mencakup
optimalisasi sistem ACC guna meningkatkan efektivitasnya dalam mengatasi
permasalahan lalu lintas secara lebih efisien.
Kata Kunci: Kemacetan lalu lintas, Phantom Traffic Jams, Adaptive Cruise Control,
Kendali PID, YOLO platform, Robot Mobil