Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 2

ALGORITMA KOMPUTASI CERDAS UNTUK PREDIKSI JUMLAH PENGGUNA KENDARAAN SEBAGAI INDIKATOR RAWAN MACET

JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi · Vol. 14 No. 1 (2016) · pp. 99–107

DOI
10.12962/j24068535.v14i1.a515
ISSN
2406-8535, 1412-6389
Published
2016-01-01
Publisher
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Language
eng

Abstract

Pertumbuhan jumlah kendaraan bermotor yang tinggi menimbulkan permasalahan kemacetan sehingga memerlukan suatu solusi untuk menanganinya. Jalan rawan macet diketahui berdasarkan banyak kendaraan yang lewat dalam rentang waktu tertentu. Bahasan makalah ini adalah penggunaan algoritma komputasi cerdas, multi layer perceptron, k-means dan particle swarm optimization (PSO), untuk melakukan peramalan jalan rawan macet berdasarkan jumlah pengguna jalan. Sumber data diambil dari pengamatan lapangan yang digunakan dalam pembangkitan bilangan acak untuk distribusi uniform, eksponensial dan normal. Prediksi tingkat kepadatan jalan di suatu rentang waktu dengan jaringan saraf menunjukkan hasil lebih baik apabila data pembelajaran juga diambil dari waktu yang sama dengan sejumlah hari sebelumnya (seminggu sampai sebulan). Sedangkan penggunaan k-means+PSO untuk optimasi pengelompokkan jalan berdasarkan kepadatannya membutuhkan data belajar dengan rentang waktu lebih pendek (10 menit di hari kerja untuk mobil dan motor).

Collaboration network of the authors

40 authors · 89 co-authorship links · 9 across different organisations · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  • Universitas Trunodjoyo Madura
  • Islamic University of Indonesia
  • Universitas Muhammadiyah Malang
  • University of Brawijaya
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Chastine FatichahInstitut Teknologi Sepuluh Nopember8
Agus Zainal ArifinInstitut Teknologi Sepuluh Nopember6
Agus Budi RaharjoInstitut Teknologi Sepuluh Nopember4
Rizka Wakhidatus SholikahInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Yudhi PurwanantoInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Fahrur RoziInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Hilya TsaniyaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Nanik SuciatiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Apriantoni ApriantoniInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Umi Laili YuhanaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Khoirul UmamInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Fidi Wincoko PutroInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Gulpi Qorik Oktagalu PratamasunuAffiliation unknown1
Khadijah Fahmi Hayati HolleInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Arif FadllullahInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Dasrit Debora KamudiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Muhamad NasirInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Dhian KartikaAffiliation unknown1
Darlis HerumurtiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Giri WiriapradjaAffiliation unknown1
Daniel SiahaanInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Dian SaputraAffiliation unknown1
Esti YuniarAffiliation unknown1
Ruly DamaratriAffiliation unknown1
Dwi SunaryonoInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Febriliyan SamopaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Ade AfrianAffiliation unknown1
Yos NugrohoAffiliation unknown1
Wahyudi AgustionoUniversitas Trunodjoyo Madura1
Putu Utami Andarini S.Affiliation unknown1
Isye ArieshantiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Waskitho WibisinoAffiliation unknown1
Indra LukmanaAffiliation unknown1
Daniel SwanjayaAffiliation unknown1
Arrie KurniawardhaniIslamic University of Indonesia1
Nur HayatinUniversitas Muhammadiyah Malang1
Rizal Setya PerdanaUniversity of Brawijaya1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/oai, first harvested 26 Okt 2026, last seen 26 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en">ALGORITMA KOMPUTASI CERDAS UNTUK PREDIKSI JUMLAH PENGGUNA KENDARAAN SEBAGAI INDIKATOR RAWAN MACET</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="en">Purwitasari, Diana</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Mukhtar, Tsabbit Aqdami</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Buliali, Joko Lianto</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en">Pertumbuhan jumlah kendaraan bermotor yang tinggi menimbulkan permasalahan kemacetan sehingga memerlukan suatu solusi untuk menanganinya. Jalan rawan macet diketahui berdasarkan banyak kendaraan yang lewat dalam rentang waktu tertentu. Bahasan makalah ini adalah penggunaan algoritma komputasi cerdas, multi layer perceptron, k-means dan particle swarm optimization (PSO), untuk melakukan peramalan jalan rawan macet berdasarkan jumlah pengguna jalan. Sumber data diambil dari pengamatan lapangan yang digunakan dalam pembangkitan bilangan acak untuk distribusi uniform, eksponensial dan normal. Prediksi tingkat kepadatan jalan di suatu rentang waktu dengan jaringan saraf menunjukkan hasil lebih baik apabila data pembelajaran juga diambil dari waktu yang sama dengan sejumlah hari sebelumnya (seminggu sampai sebulan). Sedangkan penggunaan k-means+PSO untuk optimasi pengelompokkan jalan berdasarkan kepadatannya membutuhkan data belajar dengan rentang waktu lebih pendek (10 menit di hari kerja untuk mobil dan motor).
         </dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Institut Teknologi Sepuluh Nopember</dc:publisher>
	<dc:date>2016-01-01</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/515</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.12962/j24068535.v14i1.a515</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en">JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi; Vol 14, No 1, Januari 2016; 99-107</dc:source>
	<dc:source>2406-8535</dc:source>
	<dc:source>1412-6389</dc:source>
	<dc:source>10.12962/j24068535.v14i1</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/515/312</dc:relation>
</oai_dc:dc>