ACHMAD, AYAITULLA SALSABILLA (2026) APLIKASI MENGHINDARI JALAN BANJIR MENGGUNAKAN KONSEP PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) DAN IMPLEMENTASINYA PADA BACKEND:FASTAPI. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.
|
Text (Cover)
COVER.pdf Download (454kB) | Preview |
|
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Bab 1)
BAB 1.pdf Restricted to Registered users only Download (107kB) |
|
|
Text (Bab 2)
BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (372kB) |
|
|
Text (Bab 3)
BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (192kB) |
|
|
Text (Bab 4)
BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
|
Text (Bab 5)
BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (92kB) |
|
|
Text (Daftar Pustaka)
DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (155kB) |
|
|
Text (Lampiran)
LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (583kB) |
Abstract
Banjir merupakan permasalahan lingkungan yang kerap mengganggu aktivitas masyarakat, terutama di wilayah perkotaan seperti Jakarta. Ketika banjir terjadi, tidak tersedianya informasi kondisi genangan dan rute alternatif secara real-time dapat menyebabkan kemacetan, keterlambatan, bahkan risiko keselamatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring dan navigasi cerdas yang dapat mendeteksi titik banjir serta merekomendasikan jalur perjalanan bebas banjir secara adaptif. Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) digunakan sebagai metode untuk menghitung rute optimal berdasarkan parameter jarak tempuh dan keberadaan titik genangan. Sistem diimplementasikan menggunakan FastAPI sebagai backend yang mendukung pemrosesan cepat dan penyajian informasi melalui layanan API secara real-time. Diharapkan sistem ini mampu menampilkan informasi lokasi banjir secara akurat serta merekomendasikan rute yang lebih efisien dibandingkan jalur biasa. Selain itu, backend diharapkan memberikan respon yang cepat dan stabil dalam berbagai kondisi, sehingga sistem dapat digunakan dalam skenario dinamis maupun darurat. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi pada pengembangan sistem navigasi berbasis kecerdasan buatan untuk mitigasi bencana, serta dapat diterapkan sebagai bagian dari layanan smart city dalam meningkatkan mobilitas masyarakat di wilayah rawan banjir. Flooding is an environmental problem that often disrupts community activities, especially in urban areas such as Jakarta. When flooding occurs, the lack of realtime information on flood conditions and alternative routes can cause traffic jams, delays, and even safety risks. This study aims to develop a smart monitoring and navigation system that can detect flood points and recommend flood-free travel routes adaptively. The Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used as a method to calculate optimal routes based on travel distance parameters and the presence of flood points. The system is implemented using FastAPI as the backend, which supports fast processing and real-time information delivery via API services. It is expected that this system will accurately display flood location information and recommend more efficient routes compared to regular routes. Additionally, the backend is expected to provide fast and stable responses under various conditions, enabling the system to be used in dynamic or emergency scenarios. This research is expected to contribute to the development of AI-based navigation systems for disaster mitigation and can be applied as part of smart city services to enhance mobility in flood-prone areas.
Actions (login required)
 |
View Item |
