Perpustakaan Digital ITB

Penelitian ini mengembangkan sistem kendali lampu lalu lintas adaptif di persimpangan Buah Batu-Samsat Bandung menggunakan pendekatan hibrida Multi-Agent Attention-Based Soft Actor-Critic (MASAC) dan Max Pressure dengan optimisasi Bayesian menggunakan Tree-structured Parzen Estimator (TPE). Dalam mengurangi kemacetan lalu lintas perkotaan, penelitian ini memanfaatkan data dari Area Traffic Control System (ATCS) Dinas Perhubungan (Dishub) Kota Bandung pada bulan Juni 2023 untuk pelatihan, validasi, dan pengujian sistem. Kemudian, kontribusi utama penelitian ini meliputi tiga aspek. Aspek pertama yaitu penerapan optimisasi Bayesian dengan TPE untuk hyperparameter tuning MASAC dan perbandingan kinerja pendekatan jaringan kritik MASAC dengan weight sharing dan tanpa weight sharing. Aspek terakhir adalah pengembangan Hibrida MASAC-Max Pressure. Penelitian ini menghasilkan konfigurasi hyperparameter terbaik pada Trial 2 tanpa weight sharing dan Trial 6 dengan weight sharing. Lalu, hasil validasi menunjukkan pendekatan jaringan kritik MASAC dengan weight sharing mengurangi panjang antrean dan waktu tunggu kendaraan lebih dari 10% dibandingkan tanpa weight sharing dan bobot kombinasi optimal, 80% MASAC dan 20% Max Pressure, pada pengembangan Hibrida MASAC-Max Pressure. Pengujian pada empat skenario lalu lintas (hari kerja dan akhir pekan pada periode pagi hari dan sore hari) menunjukkan Hibrida MASAC-Max Pressure sebagai metode terbaik yang lebih unggul dari DQN serta PPO dan MASAC mengurangi panjang antrean dan waktu tunggu kendaraan lebih dari 80% dan 70% dibandingkan Fixed-Time Control. Hasil dari penelitian ini menunjukkan sistem kendali lampu lalu lintas adaptif Hibrida MASAC-Max Pressure dengan optimisasi Bayesian (TPE) merupakan solusi dalam meningkatkan efisiensi lalu lintas pada persimpangan Buah Batu-Samsat Bandung dan memiliki potensi untuk diterapkan lebih luas pada persimpangan-persimpangan dengan tingkat kemacetan lalu lintas yang tinggi khususnya Indonesia.