OPTIMISASI PENENTUAN JUMLAH KENDARAAN DAN RUTE TERCEPAT PROSES PEMBUANGAN SAMPAH DARI LOKASI GROSS POLLUTANT TRAP (GPT) KE LOKASI TEMPAT PEMBUANGAN AKHIR (TPA)

NOPRANSYAH, ACHMAD (2024) OPTIMISASI PENENTUAN JUMLAH KENDARAAN DAN RUTE TERCEPAT PROSES PEMBUANGAN SAMPAH DARI LOKASI GROSS POLLUTANT TRAP (GPT) KE LOKASI TEMPAT PEMBUANGAN AKHIR (TPA). Other thesis, Universitas Bina Darma.

	Text (BAB 0) BAB 0.pdf Download (1MB)
	Text (BAB 1) BAB 1.pdf Download (480kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DP.pdf Download (400kB)
	Text (LAPORAN HASIL) LH.pdf Restricted to Repository staff only Download (8MB)
	Text (LAMPIRAN) L.pdf Download (2MB)

Abstract

Urbanisasi sering kali menimbulkan permasalahan lingkungan hidup yang cukup besar, khususnya dalam pengelolaan limbah dan pemeliharaan kualitas air. Perangkap Polutan Kotor (Gross Pollutant Trap, GPT) sangat penting dalam pengelolaan air hujan perkotaan karena alat ini secara efektif menangkap polutan dalam jumlah besar sebelum memasuki aliran sungai. Namun demikian, penumpukan sampah yang tidak teratur akibat fluktuasi intensitas curah hujan menghambat efektivitas pemindahan sampah dari GPT ke lokasi pembuangan akhir. Penelitian ini menyajikan pendekatan holistik untuk meningkatkan efisiensi pengangkutan sampah dengan meningkatkan perencanaan rute dan pemuatan sampah ke dalam truk sampah. Model ini menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk memperkirakan jumlah sampah yang dikumpulkan oleh GPT. Kami telah membuat algoritme pengoptimalan yang menggunakan hasil perkiraan dari kumpulan data penelitian sebelumnya. Algoritme ini dirancang untuk merencanakan rute dan pemuatan sampah ke dalam truk yang bertanggung jawab mengangkut sampah ke lokasi pembuangan akhir secara efisien. Proses optimasi mempertimbangkan perkiraan jumlah sampah, kapasitas kendaraan, dan lokasi pembuangan sampah untuk mengurangi biaya transportasi dan menghemat waktu. Sistem ini mengoptimalkan rute secara adaptif menggunakan data waktu nyata mengenai asal dan tujuan kendaraan, memastikan alokasi sumber daya yang efektif dan pembuangan sampah dengan cepat. Menerapkan pendekatan ini menghasilkan penghematan dalam biaya transportasi dan meningkatkan kepatuhan terhadap jadwal pengambilan sampah. Integrasi pemodelan prediktif dan optimalisasi rute meningkatkan pengelolaan sampah perkotaan. Perkiraan jumlah sampah yang akurat dan logistik transportasi yang optimal dapat memungkinkan pemerintah kota menggunakan sumber daya secara lebih efektif, menurunkan biaya operasional, dan meningkatkan perlindungan terhadap lingkungan. Kami memilih sub-kumpulan 7 hari, setara dengan satu minggu, dari kumpulan data yang diproyeksikan untuk eksperimen kami. Selanjutnya, kami melakukan berbagai uji coba yang melibatkan berbagai frekuensi pembuangan sampah. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pembuangan limbah setiap empat (4) hari merupakan pendekatan yang paling menguntungkan. Namun, kinerjanya hampir sama dengan pembuangan limbah setiap tiga (3) hari yang tentunya memiliki dampak lingkungan yang lebih baik. Oleh karena itu, kami memilih untuk menjalankan solusi optimal selama tiga (3) hari, karena memberikan kinerja yang baik sekaligus mempertimbangkan pengaruh polusi alam.

Actions (login required)

View Item