Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengaturan waktu sinyal adalah solusi terbaik untuk menghasilkan kinerja aliran lalu-lintas yang optimal berdasarkan ketersediaan Ruang Henti Khusus (RHK) dan pengontrol lampu lalu lintas menjadi sangat penting. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis kinerja simpang bersinyal berdasarkan analisis waktu sinyal, volume, derajat kejenuhan rata-rata, antrian, kapasitas, jumlah kendaraan henti, tundaan rata-rata dan optimasi ketersediaan ruang henti khusus (RHK) sepeda motor di setiap fase Jalan Boulevard BSD Tangerang Banten. Penghitungan untuk mendapatkan waktu sinyal dapat dilakukan dengan memanfaatkan pengoptimalan Transyt-RHK yang terkandung dalam program komputer Transyt, dan kinerja yang dihasilkan dengan menggunakan program Transyt-RHK lebih kecil daripada penundaan yang dihasilkan oleh data lapangan. Rata-rata penundaan persimpangan data lapangan adalah 44,95 detik / smp, optimalisasi Transyt 16,27 detik / smp dan optimasi Transyt-RHK 12,98 detik /smp. Kesimpulan penelitian sistem lampu lalu lintas dengan Transyt-RHK lebih efektif dibandingkan dengan sistem lalu lintas konvensional (MKJI).

---

Signal timing is the best solution to produce optimal traffic flow performance based on the availability of the Advanced Stop Lines (ASL) and the traffic light controller becomes very important. The purpose of this study was to analyze the performance of signalized intersections based on analysis of signal time, volume, degree of average saturation, queuing, capacity, number of vehicle stops, average delay and optimization of motorcycle ASL in each phase of Jalan Boulevard BSD Tangerang Banten. Calculations to get the signal time can be done by utilizing the Transyt-ASL optimization contained in the Transyt computer program, and the performance produced using the Transyt-ASL program is smaller than the delay generated by field data. The average delay in crossing field data is 44.95 seconds/pcb, optimizing Transyt 16.27 seconds/pcb and optimizing Transyt-ASL 12.98 seconds/pcb. Conclusion research on traffic light systems with Transyt-ASL is more effective than conventional traffic systems (MKJI)."

"Skripsi ini memaparkan hasil optimasi parameter ekstraksi fikosianin dari mikroalga Spirulina platensis menggunakan teknik freeze-thaw-ultrasonikasi dan evaluasi terhadap karakteristik aktivitas antioksidan dari fikosianin yang terekstrak. Fikosianin merupakan pigmen fotosintetik berwarna biru yang termasuk dalam kelompok fikobiliprotein. Aplikasi fikosianin mencakup berbagai hal seperti pewarna makanan dan minuman, bahan aktif pada produk nutrasetikal dan farmasetikal, dan sebagai probe. Secara in vitro, fikosianin terbukti sebagai antioksidan, antitumor, dan bersifat neuroprotektif. Spirulina platensis diketahui sebagai salah satu biomassa yang kaya akan fikosianin. Untuk memperoleh fikosianin dari Spirulina platensis dalam jumlah dan kemurnian yang memadai maka diperlukan teknik ekstraksi yang efektif dan efisien. Freeze-thaw-ultrasonikasi adalah salah satu metode yang terbukti dapat mengekstrak fikosianin dari Spirulina platensis dengan rendemen dan kemurnian yang baik. Sayangnya, belum tersedia penelitian yang memadai mengenai ekstraksi tersebut dalam suhu pembekuan yang moderat dan durasi proses yang relatif singkat. Padahal, suhu dan durasi proses dianggap dalam kelayakan metode freeze-thaw untuk diaplikasikan dalam skala yang lebih besar. Berangkat dari kondisi tersebut maka penelitian ini dilakukan. Dalam penelitian ini, terdapat tiga parameter operasi ekstraksi yang dioptimasi: (1) jenis pelarut dan rasio biomassa-pelarut (akuades dan PBS; 1:50, 1:100, 1:150, 1:200, 1:300), (2) durasi waktu pembekuan (3 jam, 5 jam, dan 24 jam), dan (3) jumlah siklus freeze-thaw (1, 2, dan 3 siklus pada pembekuan selama 3 jam, 5 jam, dan 24 jam). Performa ekstraksi ditinjau berdasarkan nilai rendemen (YPC) dan tingkat kemurnian (PPC) ekstrak fikosianin yang diperoleh. Dalam hal pelarut, penggunaan PBS memberikan nilai YPC dan PPC lebih baik daripada akuades (YPC = 43,051 ± 1,724 mg/g pada rasio 1:300 dan PPC = 1,378 ± 0,011 pada rasio 1:50). Sementara itu, hasil optimasi durasi pembekuan menunjukkan bahwa pembekuan selama 3 jam merupakan durasi pembekuan yang paling optimal (YPC = 36,376 ± 3,976, PPC = 0,827 ± 0,595). Pengulangan proses freeze-thaw tidak memberikan ekstrak fikosianin dengan nilai YPC lebih tinggi dan tidak memberikan peningkatan PPC yang sepadan dengan penambahan durasi yang dilakukan. Hasil uji DPPH terhadap fikosianin dari pembekuan selama 3 jam dan 24 jam yang diproses lebih lanjut dengan liofilisasi menunjukkan bahwa aktivitas antioksidannya tergolong inaktif dengan nilai IC50 yang besar.

---

This undergraduate thesis reports the optimization results of phycocyanin extraction parameters from microalgae Spirulina platensis using the freeze-thaw-ultrasonication technique and the evaluation of the antioxidant activity characteristics of the extracted phycocyanins. Phycocyanin is a blue photosynthetic pigment that belongs to the phycobiliprotein group. Applications of phycocyanin include various things such as food and beverage coloring, active ingredients in nutraceutical and pharmaceutical products, and as probes. In vitro, phycocyanin is proven as an antioxidant, antitumor, and neuroprotective. Spirulina platensis is known as one of the biomass rich in phycocyanin. To obtain phycocyanin from Spirulina platensis in sufficient quantity and purity, an effective and efficient extraction technique is needed. Freeze-thaw-ultrasonication is a proven method to extract phycocyanin from Spirulina platensis with good yield and purity. Unfortunately, there are less adequate studies on such extractions at moderate freezing temperatures and relatively short processing durations. In fact, the temperature and duration of the process are considered in the feasibility of the freeze-thaw method to be applied on a larger scale. Based on these conditions, this research was carried out. In this study, there were three optimized extraction operating parameters: (1) solvent type and biomass-solvent ratio (aquadest and PBS; 1:50, 1:100, 1:150, 1:200, 1:300), (2) duration of freezing time (3 hours, 5 hours, and 24 hours), and (3) the number of freeze-thaw cycles (1, 2, and 3 cycles on freezing for 3 hours, 5 hours, and 24 hours). Extraction performance was reviewed based on the yield value (YPC) and purity level (PPC) of the obtained phycocyanin extract. In terms of solvents, the use of PBS gave better YPC and PPC values than distilled water (YPC = 43,051 ± 1,724 mg/g at a ratio of 1:300 and PPC = 1,378 ± 0,011 at a ratio of 1:50).Meanwhile, the optimization of freezing duration showed that freezing for 3 hours was the most optimal freezing duration (YPC = 36,376 ± 3.976, PPC = 0.827 ± 0.595). Repeated freeze-thaw process did not give phycocyanin extract with a higher YPC value and did not give an increase in PPC worth with the addition of process time. The results of the DPPH test on phycocyanin from freezing for 3 hours and 24 hours which were further processed by lyophilization showed that the antioxidant activity was classified as inactive with a large IC50 value."

"Kamera digunakan oleh pengelola jalur lalu lintas kendaraan di jalan besar pada beberapa kota-kota di Indonesia untuk tujuan pengawasan, pengendalian, hingga pengambilan bukti pelanggaran atau kronologi kecelakaan pada ruas jalan tersebut. Namun, penggunaan kamera ini masih dalam tahap menerima data yang kemudian tindakan selanjutnya dilakukan secara manual. Sedangkan, banyak kebutuhan yang dapat dipenuhi dengan adanya perkembangan teknologi pada bidang komputasi. Salah satunya adalah penggunaan kamera tersebut dapat dimaksimalkan dengan mengimplementasikan algoritma pembelajaran mesin untuk menentukan jalur lalu lintas mana yang menjadi prioritas pada persimpangan dengan kuantifikasi kepadatan kendaraan pada ruas jalan. Pada penilitian ini sistem kuantifikasi kepadatan kendaraan melalui data gambar dikaji dengan menggunakan algoritma untuk mendeteksi objek kendaraan pada seperti YOLOv4 yang merupakan state-of-the-art dalam algoritma pendeteksian karena memiliki akurasi yang lebih baik dan juga lebih cepat dibandingkan dengan arsitektur deteksi objek lainnya. Selain itu, diimplementasikan juga algoritma pelacakan objek kendaraan seperti CSRT/KCF sehingga tidak perlu melakukan proses deteksi secara terus-menerus dan dapat mengurangi biaya komputasi. Hasil percobaan pada penilitian ini membuktikan bahwa kombinasi model deteksi dan pelacakan dapat digunakan secara real-time maupun interaktif. Walaupun nilai mAP dari model YOLOv4 mengalami penurunan sekitar 20.65%, namun perbedaan antara hasil kuantifikasi kepadatan kendaraan sistem dan nilai aktual masih tidak terlalu jauh yaitu sekitar 1-5%, tergantung dengan jenis model yang digunakan.

---

Cameras are used by traffic lane managers on major roads in several cities in Indonesia for the purpose of monitoring, controlling, and collecting evidence of violations or chronology of accidents on those roads. However, the use of this camera is still in the stage of receiving data, then further actions are carried out manually. Meanwhile, many needs can be met with the development of technology in the field of computing. One of them is that the use of the camera can be maximized by implementing machine learning algorithms to determine which traffic lanes are the priority at intersections by quantifying the density of vehicles on the road. In this study, the vehicle density quantification system through image data will be studied using an algorithm to detect vehicle objects such as YOLOv4 which is a state-of-the-art detection algorithm because it has better accuracy and is also faster than other object detection architectures. In addition, vehicle object tracking algorithms such as CSRT/KCF will also be implemented so that there is no need to carry out the detection process continuously and can reduce computational costs. To meet the needs of image data processing from the video as well as the configuration of the AI ​​model, one of the libraries, namely OpenCV, will be used to facilitate the creation and optimization of machine learning models/algorithms. This research proves that the combination of detection and tracking models can be used in real-time or interactively. Although the mAP value of the YOLOv4 model has decreased by about 20.65%, the difference between the system vehicle density quantification results and the actual value is still not too far away, around 1-5%, depending on the type of model used."

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui sejauh mana keberhasilan implementasi penanganan keselamatan lalu lintas pada persimpangan jalan Permata Hijau-Patal Senayan, Jakarta Selatan dengan menganalisis data-data kecelakaan, data-data konflik dan kecepatan lalu lintas pada pra implementasi penanganan dan pasca implementasi penanganan. Selain itu menilai keefektifan penanganan dalam penggunaan Traffic Conflict Technique (TCT) yang didasarkan atas prinsip ?before-after analysis?. Data ?before? dikumpulkan sebelum implementasi perangkat keselamatan dan sebelum pembangunan flyover dari arah Senayan dan Permata Hijau maupun sebaliknya, dan data konflik ?after? dikumpulkan setelah dilakukan implementasi dengan menggunakan aplikasi simulasi Vissim. Hasil penelitian menunjukan bahwa adanya flyover terjadi penurunan konflik secara signifikan di beberapa titik potensi konflik, seperti pada titik T16 terjadi penurunan signifikan sebesar 94.69%.

---

ABSTRACT

This study aims to asses the implementation of traffic safety improvement scheme at Permata Hijau-Patal Senayan Jakarta Selatan Junction by analyzing the data of accidents, conflict and speeds in pre-implementation handling and post-implementation handling. In addition, this study also aims to measure the effectiveness in Traffic Conflict Technique (TCT) handling, which is based on the principle of before-after analysis. ?Before? data is collected before safety equipment implementation and development of ?Senayan-Permata Hijau? flyover, while ?after? conflict data is collected after implementation of Vissim simulation application. The result of study shows significant conflicts reduction in potential conflict spots caused by the existence of flyover, e.g.: in spot T16 the conflict is decreased to 94.69%."

"Proyek Pembangunan Jalan Symphonia Boulevard di Kelurahan Cijantra, Kabupaten Tangerang, bertujuan meningkatkan aksesibilitas, pertumbuhan ekonomi, dan nilai properti di sekitarnya. Penelitian ini menyoroti penerapan profesionalisme, K3L, dan kode etik insinyur melalui observasi lapangan, wawancara, dan studi literatur terhadap proses pekerjaan seperti cut and fill dan pemasangan box culvert. Hasilnya menunjukkan bahwa K3L dan profesionalisme berkontribusi pada kualitas proyek, meski terdapat kekurangan pada kepatuhan penggunaan APD. Penelitian ini merekomendasikan pengawasan ketat, pelatihan rutin, dan penerapan kode etik untuk meningkatkan keselamatan dan keberlanjutan proyek, serta memberikan acuan bagi proyek serupa di masadepan. 

---

The Symphonia Boulevard Road Construction Project in Cijantra Village, Tangerang Regency, aims to enhance accessibility, drive economic growth, and increase property value in the surrounding area. This study focuses on the implementation of professionalism, occupational health, safety, and environmental standards (HSE), and engineering codes of ethics through field observations, expert interviews, and literature reviews on processes such as cut and fill and box culvert installation. Findings indicate that HSE and professionalism significantly contribute to project quality, though shortcomings were observed in adherence to personal protective equipment (PPE) usage. The study recommends stricter supervision, regular training, and the application of ethical principles to improve safety and sustainability, providing a reference for similar projects in the future. "

"Pertumbuhan ekonomi melibatkan pergerakan angkutan barang yang masif, dimana angkutan barang melalui jalur darat menjadi pilihan utama bagi para pelaku usaha. Salah satunya Tol Tangerang-Merak yang menjadi akses utama penghubung Pulau Jawa dan Pulau Sumatera. Peningkatan volume lalu lintas terjadi setiap tahun, diiringi dengan permasalahan yang juga mengalami peningkatan seperti kemacetan yang digambarkan oleh kinerja lalu lintas. Untuk itu, diperlukan evaluasi kinerja lalu lintas melalui penilaian parameter yang terdiri dari nilai derajat kejenuhan dan kecepatan tempuh. Penelitian ini dilakukan di ruas Tol Tangerang-Merak Km 32.300 sampai Km 35.500 arah Jakarta selama satu minggu melalui rekaman CCTV lalu lintas yang selanjutnya dipilih rekaman pada tanggal 17 April 2024. Hasil perhitungan didapatkan nilai rata-rata bobot untuk derajat kejenuhan (Dj) sebesar 0.36 dan kecepatan rata-rata ruang sebesar 33.08 km/jam. Berdasarkan analisa kinerja lalu lintas, parameter volume tidak menunjukkan adalanya kendala, dan masuk dalam kategori LOS A. Namun, parameter kecepatan tempuh menunjukkan adanya permasalahan karena masuk dalam kategori LOS F. Hal ini menjadi fokus permasalahan dalam lingkup penelitian. Selanjutnya, komposisi lalu lintas yang terdiri dari variasi jumlah kendaraan per waktu dan jenis kendaraan memiliki pengaruh terhadap kinerja lalu lintas. Dengan adanya variasi tersebut, diperlukan satuan yang dapat menyetarakan berbagai jenis golongan kendaraan, termasuk kendaraan yang melakukan pelanggaran over dimension. Dimana nilai emp kendaraan over dimension mengalami perubahan nilai, sehingga diperlukan perhitungan kalibrasi nilai emp. Peneliti menggunakan rumus Volume Delay Function untuk menghitung waktu tempuh, kemudian mencari kombinasi nilai emp menggunakan metode dynamic programming dengan membandingkan waktu tempuh survei dengan simulasi. Perbedaan antara nilai emp standar PKJI dengan emp kalibrasi membuktikan permasalahan kendaraan angkutan barang di ruas Tol Tangerang – Merak yang melakukan pelanggaran over dimension. Hasil penelitian mengenai kinerja lalu lintas dan kalibrasi nilai ekuivalensi mobil penumpang diharapkan dapat dijadikan dasar pembuatan kebijakan untuk memperbaiki kinerja tol Tangerang – Merak.

---

Economic growth involves massive movement of logistics, where goods transported by land become the main choice by supplier. One of them being the main access for connecting Java and Sumatera is the Tangerang – Merak toll road. An increase in traffic volume occurs every year, followed by additional problems such as congestion which obviously affects traffic performance. Given this reason, it is necessary to evaluate traffic performance through parameter assessments, which are the degree of saturation and travel speed. This research was carried out on the Tangerang-Merak toll road section Km 32,300 to Km 35,500 towards Jakarta for one week using traffic CCTV recordings, then selected on 17 April 2024. The calculation results obtained for each average weighted value for the degree of saturation (Ds) at 0.36 and average of the Space Mean Speed is at 33.08 kph. Based on traffic performance analysis, the volume parameter does not indicate a problem, and is included in the LOS A category. However, the travel speed parameter shows an issue and included in the LOS F category. This will be the focus problem within the scope of the research. On the other side, traffic composition which includes variations in the number of vehicles per time and type of vehicle. Given this kind of variation, a Passenger Car Unit value is needed that can equalize the existing different vehicle types into a uniform standard, including who commit over dimensional violations. Where the value of passenger car equivalent of an over-dimensional vehicle is changing, it is necessary to re-calibrate the EMP value. Researchers used the Volume Delay Function formula to calculate travel time, then explore a combination of emp values ​​using the dynamic programming method by comparing survey travel time with the simulation one. The difference between the PKJI standard value and the calibrated pce value proves the problem of these vehicles commit over dimension violations on the Tangerang – Merak toll road. For this reason, it is hoped that this research which evaluate traffic performance, travel time and passenger car equivalent values, ​​can be used as a basis for further policy making to improve the performance of the Tangerang-Merak toll road."

"Keberhasilan melaksanakan proyek konstruksi tepat pada waktunya adalah salah satu tujuan terpenting. Keterlambatan merupakan sesuatu yg tidak dikehendaki, karena akan sangat merugikan kedua belah pihak. Beberapa proyek yang kompleks terdapat banyak faktor ketidakpastian sering menimbulkan limbah (waste) yang menyebabkan proyek terlambat. Salah satu metode untuk menanganinya adalah konsep lean construction. Studi di proyek Pekanbaru Dumai Seksi 2A pada underpass 28+150 terdapat 15 dari 58 kegiatan yang memyebabkan keterlambatan 30 hari, dimana jika menghilangkan kegiatan tersebut masih terlambat 15 hari. Salah satu upaya memperpendek durasi adalah crashing program dengan penambahan tenaga kerja sebanyak 115 orang selama 47,5 hari pada pekerjaan bekisting dan pembesian. Tools lean lainnya yang dapat dilakukan adalah standardization, last planner system, coordination, get quality right at first time, just-in-time, prefabricated dan five S. Dengan crashing program, waktu pekerjaan menjadi 145,5 hari kalender dimana lebih cepat 4,5 hari dari schedule rencana. Biaya mengalami kenaikan sebesar Rp 625.941.000,-, namun disisi lain terdapat efisiensi waktu selama 4,5 hari sebesar Rp 62.907.368 sehingga berpengaruh terhadap HPP dari 82,166% menjadi 86,311% dan laba mengalami penurunan dari 17,878% menjadi 13,689%. Dampak lainnya adalah tidak kena sanki 1/1000 dan terhindar blacklist dari Owner.

---

The success of implementing a construction project in the end is one of the most important goals. Delay is something that is not desirable, because it will be very detrimental to both parties. Some projects are one of the most important factors that cause waste to emerge. One method to handle it is the lean construction concept. The study in the Pekanbaru Dumai Section 2A project on the 28 + 150 underpass was 15 of the 58 activities which caused a delay of 30 days, whereas if the activity was eliminated it was still 15 days late.

One effort to shorten the duration is a strike program with a workforce of 115 people for 47.5 days on formwork and pembesian work. Other lean tools that can be done are standardization, the last planning system, coordination, getting the right quality at the first time, on time, prefabricated material, and five S. With the program breaking down, working time becomes 145.5 calendar days, 4 faster, 5 days from the scheduled schedule. Increasing costs increased by Rp. 625,941,000, - but on the other hand, the time efficiency of 4.5 days amounting to Rp. 62,907,368 increased against HPP from 82,166% to 86,311% and profits increased from 17,888% to 13,689%. Other impacts are not subject to 1/1000 sanctions and avoid being blacklisted by the Owner."

"Lintas Pantura Jawa memiliki nilai yang sangat strategis dalam mendukung perkembangan dan pertumbuhan ekonomi nasional. Namun, dibalik manfaat besar yang diperoleh, ternyata muncul beberapa permasalahan yang berkaitan dengan pengelolaan infrastruktur jalan. Inspeksi keselamatan jalan (IKJ) merupakan salah satu upaya untuk mengatasi permasalahan penyimpangan pemeriksaan lapangan yang sistematis oleh ahli keselamatan jalan untuk mengidentifikasi defisiensi keselamatan terkait dengan penurunan kinerja geometrik, perkerasan, fasilitas pelengkap jalan yang dipandang berpotensi menyebabkan kecelakaan lalu lintas. Penelitian ini mengetengahkan konsep inspeksi keselamatan jalan serta pemanfaatan teknologi photologging dalam pelaksanaan inspeksi keselamatan jalan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperoleh faktor-faktor yang mempengaruhi terjadinya defisiensi keselamatan infrastruktur jalan, faktor dominan yang dipertimbangkan untuk analisis nilai peluang dan dampak keparahan defisiensi keselamatan infrastruktur jalan, membandingkan faktorfaktor yang diperoleh dengan standar yang telah disepakati, dan memberikan rekomendasi awal berdasarkan hasil inspeksi. Konsep ini diharapkan dapat membantu para perencana dan perekayasa keselamatan jalan di dalam upaya meningkatkan keselamatan jalan terutama pada proyek-proyek preservasi jalan.

---

North Java Highway has a big strategic value in supporting the development and growth of national economy. However, behind the huge benefits gained, it had appeared some problems relating to the management of road infrastructure. Road Safety Inspection (RSI) is one systematic procedure to identify infrastructure deficiencies that potentially cause accident associated with decreased performance geometric, pavement, and road facilites.

This study explores the concept of road safety inspections and the use of photologging technology in conducting road safety inspections. The purpose of this research is to obtain the factors that influence the occurrence of road infrastructure deficiencies, dominant factor to be considered for the analysis of the opportunities and impact severity of road infrastructure deficiencies, comparing the factors obtained with the agreed standards, and provide initial recommendations based on inspection results."

"Traffic flow on roads is a database that forms the basis of traffic planning and decision-making. Traffic flow data can provide road usage information for road resource allocation, maintenance scheduling, and road infrastructure planning, which can help traffic management and control reduce congestion and ensure safety.The main objective of this research is to develop reproducible code using the R programming language, which is a statistical programming language with data processing, visualisation, and geospatial capabilities that are well suited for interactive use; also, scripts that allow others to reproduce the research and make further improvements based on the research (Lovelace et al., 2022). The GWPR method is used for modelling because it has more accurate and representative results (Yu, 2022), where modelling is applied in 2018 with normal traffic conditions and in 2020 with COVID-19 pandemic conditions where there are many restrictions on travel.The results of the analysis show that the traffic volume variable for each vehicle tends to have a high correlation among variables, which results in modelling having a high standard error value. However, the mode split variable can improve the traffic estimation modelling results.

---

Arus lalu lintas di jalan raya merupakan basis data yang menjadi dasar perencanaan lalu lintas dan pengambilan keputusan. Data arus lalu lintas dapat memberikan informasi penggunaan jalan untuk alokasi sumber daya jalan, penjadwalan pemeliharaan, dan perencanaan infrastruktur jalan, yang dapat membantu manajemen dan pengendalian lalu lintas untuk mengurangi kemacetan dan memastikan keselamatan.

Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan kode yang dapat direproduksi menggunakan bahasa pemrograman R, yaitu bahasa pemrograman statistik dengan kemampuan pemrosesan data, visualisasi, dan geospasial yang sangat sesuai untuk penggunaan interaktif; juga, skrip yang memungkinkan orang lain mereproduksi penelitian ini dan melakukan perbaikan lebih lanjut berdasarkan penelitian tersebut (Lovelace dkk., 2022). Metode GWPR digunakan untuk pemodelan karena memiliki hasil yang lebih akurat dan representatif (Yu, 2022), di mana pemodelan diterapkan pada tahun 2018 dengan kondisi lalu lintas normal dan pada tahun 2020 dengan kondisi pandemi COVID-19 di mana terdapat banyak pembatasan perjalanan.

Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel volume lalu lintas untuk setiap jenis kendaraan cenderung memiliki korelasi antar variabel yang tinggi, yang mengakibatkan pemodelan memiliki nilai standard error yang tinggi. Namun, variabel moda split dapat memberikan hasil pemodelan estimasi lalu lintas."

"Tingkat kemacetan di Jakarta saat ini tergolong tinggi dan memiliki tren yang meningkat setiap tahu. Terdapat berbagai upaya yang dilakukan oleh pihak manajemen kemacetan untuk mengurangi kemacetan. Salah satu komponen yang perlu diperhatikan pada perencanaan upaya dalam mengurangi kemacetan adalah penemuan atribut yang memiliki pengaruh kepada tingkat kemacetan. Pendekatan machine learning (ML) pada beberapa tahun terakhir memberi hasil yang baik berdasarkan nilai metrik performa model. Maka, penelitian ini menggunakan algoritma ML, yaitu support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), dan random forest (RF) untuk membangun model dalam memprediksi kemacetan serta menemukan faktor yang memiliki pengaruh terhadap kemacetan di ruas jalan. Variabel independen yang digunakan pada penelitian ini adalah jam, hari kerja, tanggal merah, curah hujan, ada tidaknya event, jam ganjil genap, volume motor, volume mobil, serta volume bus dan truk. Variabel dependen yang digunakan adalah tingkat kemacetan yang mewakili kecepatan rata-rata kendaraan di ruas jalan. Model dijalankan pada dua data, yakni pada data dengan variabel volume kendaraan dan data tanpa variabel kendaraan. Hasil penelitian menunjukkan model SVM, KNN, dan RF memberikan nilai akurasi, precision, recall, dan F1 score di atas 80% pada kedua data. Adapun faktor yang memiliki pengaruh kuat terhadap tingkat kemacetan terdiri dari jam dan jam ganjil genap pada data tanpa volume kendaraan serta volume motor, volume mobil, volume bus dan truk, jam, dan jam ganjil genap pada data dengan volume kendaraan.

---

The level of congestion in Jakarta is currently high and has an increasing trend every year. There are various efforts made by congestion management to reduce congestion. One component that needs to be considered in planning efforts to reduce congestion is the discovery of attributes that have an influence on the level of congestion. Machine learning (ML) approaches in recent years have provided good results based on the value of model performance metrics. So, this study uses ML algorithms, namely support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), and random forest (RF) to build a model to predict congestion and find factors that have an influence on congestion on road sections. The independent variables used in this study are hours, weekdays, red dates, rainfall, presence or absence of events, even odd hours, motorcycle volume, car volume, and bus and truck volume. The dependent variable used is the level of congestion, which represents the average speed of vehicles on the road. The model was run on two data, namely on data with vehicle volume variables and data without vehicle variables. The results showed that the SVM, KNN, and RF models provided accuracy, precision, recall, and f1 score values above 80% on both data. The factors that have a strong influence on the level of congestion consist of hours and even odd hours on data without vehicle volume and motorcycle volume, car volume, bus and truck volume, hours, and even odd hours on data with vehicle volume."