PERANCANGAN SISTEM PREDIKSI KEPADATAN LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BERBASIS IoT

Ilmy, Muhammad Ainur and Asmara, Rosa Andrie and Noprianto, Noprianto (2020) PERANCANGAN SISTEM PREDIKSI KEPADATAN LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BERBASIS IoT. Diploma thesis, Teknik Informatika.

	Text Cover.pdf Restricted to Registered users only Download (642kB) | Request a copy
	Text BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (133kB) | Request a copy
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (407kB) | Request a copy
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (178kB) | Request a copy
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (811kB) | Request a copy
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy
	Text BAB VI.pdf Restricted to Registered users only Download (552kB) | Request a copy
	Text BAB VII.pdf Restricted to Registered users only Download (8kB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (337kB) | Request a copy
	Text Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (241kB) | Request a copy

Abstract

Jumlah kendaraan dan arus yang cenderung mengalami pertambahan masih menjadi permasalah besar dan menimbulkan banyak kerugian. Hal itu dapat di lihat dari banyaknya jumlah kendaraan dan bertambahnya arus yang melampaui kapasitas ruas lalu lintas dan dapat mengakibatkan ruang bebas lalu lintas tersebut berkurang sehingga terjadinya kepadatan lalu lintas. Dari permalsalahan tersebut maka diperlukan sebuah sistem yang dapat menghitung jumlah kendaraan dan memprediksi kepadatan lalu lintas secara real time. Dalam penelitian ini sistem menggunakan Haar Cascade sebagai metode deteksi jumlah mobil dan sepeda motor yang akan dikirim oleh Raspberry PI ke Aplikasi website untuk dilakukan visualisasi dan Prediksi menggunakan metode Double Exponential Smoothing sebagai metode untuk meramalkan jumlah kendaraan pada lalu lintas. Perhitungan akurasi Prediksi menggunakan metode MAPE (Mean Absolute Percentage Error) dalam menentukan sistem untuk memilih nilai konstanta permulusan (alpha) terbaik pada Prediksi. Berdasarkan hasil pengujian pada tanggal 13 sampai 20 Juni 2020 mendapatkan hasil Prediksi terbaik diantaranya mobil pada tanggal 14 Juni 2020 dengan alpha 0,5, MAPE 0% , dan sepeda motor pada tanggal 18 Juni 2020 dengan alpha 0,5, MAPE 0,1134%, kemudian hasil MAPE terbesar kendaraan mobil ada pada tanggal 15 Juni 2020 dengan alpha 0,5, MAPE 2,1073%, dan sepeda motor ada pada tanggal 14 Juni 2020 dengan alpha 0,4 ,MAPE 8,5205%. Pada hasil pengujian deteksi haar cascade dengan membandingkan perhitungan aplikasi dan manual selama 3 menit pada total pengujian adalah deteksi mobil dengan 72,58% dan deteksi sepeda motor 81,90%.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Kepdaatan Lalu Lintas, Haar Cascade, Double Exponential Smoothing, Mean Absolute Percentage Error, Aplikasi website
Subjects:	A Computer Science > Internet Of Things
Divisions:	Jurusan Teknologi Informasi > Teknik Informatika
Depositing User:	MuhammadAinur Ilmy
Date Deposited:	11 Mar 2021 13:40
Last Modified:	11 Mar 2021 13:40
URI:	http://repota.jti.polinema.ac.id/id/eprint/533

Actions (login required)

View Item