TINJAUAN MAKROSKOPIK KEPADATAN LALU LINTAS BERDASARKAN KONSEP DINAMIKA FLUIDA
Abstract
Analisis kepadatan lalu lintas dilakukan sebagai dasar untuk menyusun rekayasa lalu lintas dalam mengurangi kemacetan. Kepadatan lalu lintas pada ruas jalan dan waktu tertentu dapat direpresentasikan melalui pendekatan makroskopik. Pendekatan ini meninjau arus lalu lintas sebagai suatu aliran fluida dengan kendaraan sebagai partikelnya. Melalui pendekatan ini, kita dapat melihat hubungan antara kepadatan, kecepatan, dan fluks lalu lintas. Pertama-tama, diasumsikan bahwa kecepatan dan kepadatan lalu lintas memiliki hubungan yang non linear, yang lebih dikenal dengan model LWR (Lighthill Witham Richards). Model ini diselesaikan secara analitik dengan menggunakan metode karakteristik. Sedangkan secara numerik, model diselesaikan dengan menggunakan metode beda hingga. Hasil simulasi menunjukkan bahwa adanya kesesuaian antara hasil analitik dan numerik. Pada bagian akhir, akan dianalisa hasil dari simulasi untuk melihat dan menganalisa faktor-faktor yang dapat mempengaruhi kepadatan, kecepatan, dan fluks lalu lintas.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Harahap, E., Suryadi, S., Darmawan, D., & Ceha, R. (2017). Efektifitas Load Balancing Dalam Mengatasi Kemacetan Lalu Lintas. Jurnal Matematika Vol. 16 No. 2
Kabir, M.H., Gani, M.O, (2010). Numerical Simulation Of A Mathematical Traffic Flow Model Based On A Nonlinear Velocity-Density Function. Journal of Bangladesh Academy of Sciences, Vol. 34, No. 1, 15-22.
Kiusalaas, J.,( 2010). Numerical Methods In Engineering with Python. New York: Cambridge University Press
Mardiati, Rina., Ismail, N., Faroqi, A., (2014). Review Of Microscopic Model For Traffic Flow. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences VOL. 9, NO. 10
M. J. Lighthill and J. B. Whitham. (1955). On kinematic waves. i: Flow movement in long rivers. ii: A theory of traffic flow on long crowded roads. Proc. Royal Soc. London Ser. A, (229):281–345
Strauss, W.A., (2008). Partial Differential Equation An Introduction. USA:John Wiley & Sons, Inc
Tomara, S.A, Singhc, M., & Sharmad, G., (2018). Traffic Management using Logistic Regression with Fuzzy Logic. Procedia Computer Science Volume 132, 2018, Pages 451-460
DOI: https://doi.org/10.33758/mbi.v14i4.351
Refbacks
- There are currently no refbacks.
____________________________________________
MEDIA BINA ILMIAH
ISSN 1978-3787 (print) | 2615-3505( online)
Published by BINA PATRIA | Email: laloemipa@gmail.com
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
View My Stats