DIGITALISASI TRANSPORTASI DARAT

Manajemen Transportasi Darat, Monitoring Lalu Lintas dan Infrastruktur Jalan/Rel

🌐 Coding adalah skill dasar yang dibutuhkan untuk memerintahkan sistem digital untuk menjalankan fungsi yang kita butuhkan di era Industri 4.0. Pentingnya Memahami Digital melalui Coding: Tingkatkan Skill, Perluas Kolaborasi, dan Raih Peluang Baru di Era Industri 4.0! 🚀 Khususnya di Sektor Transportasi, Coding Membuka Inovasi Menuju Masa Depan yang Lebih Cerdas dan Terhubung. 🌟

Contoh Penerapan Coding

HTML untuk Transportasi Python untuk Analitik IoT ESP32

Coding Web:

Pengenalan HTML5
Desain Responsif dengan CSS
Form dan Validasi Input
Interaksi Dinamis dengan JavaScript

Coding Python:

Pemrograman Dasar Python
Data Analysis dengan Pandas
Visualisasi Data dengan Matplotlib
Automasi dengan Python

Coding Internet of Things:

Pengenalan ESP32 dan Arduino IDE
Komunikasi MQTT untuk IoT
Integrasi Sensor dan Aktuator
Penggunaan SPIFFS untuk Web Server
Monitoring dan Kontrol Real-Time

SILABUS CODING

1. Python

Analisis data lalu lintas menggunakan Pandas dan Matplotlib.
Pembuatan model prediksi permintaan transportasi menggunakan TensorFlow.
Simulasi perencanaan jaringan transportasi dengan SimPy.
Pengembangan algoritma optimasi rute transportasi menggunakan Scikit-learn.
Implementasi sistem deteksi kecelakaan lalu lintas berbasis machine learning.
Analisis sentimen dari ulasan pengguna transportasi dengan NLTK.
Pembuatan aplikasi pelacakan armada transportasi menggunakan Flask.
Pengembangan dashboard monitoring transportasi dengan Dash.
Implementasi algoritma clustering untuk segmentasi pengguna transportasi.
Integrasi sensor IoT dengan Raspberry Pi untuk pemantauan lalu lintas.

2. HTML

Pembuatan website informasi transportasi publik.
Integrasi peta interaktif untuk pemantauan lalu lintas.
Pengembangan form reservasi online untuk layanan transportasi.
Pembuatan dashboard visualisasi data transportasi.
Pengembangan website untuk pelaporan masalah transportasi oleh masyarakat.
Implementasi fitur notifikasi real-time untuk kondisi lalu lintas.
Pengembangan halaman landing untuk kampanye keselamatan berkendara.
Integrasi API data transportasi ke dalam website.
Pembuatan website untuk tracking armada transportasi.
Pengembangan fitur pencarian rute transportasi terbaik.

3. Arduino IoT

Implementasi sensor inframerah untuk menghitung jumlah kendaraan.
Pengembangan sistem deteksi kemacetan dengan sensor ultrasonik.
Penggunaan kamera dan OpenCV untuk analisis gambar lalu lintas.
Pembuatan sistem deteksi tempat parkir kosong dengan sensor ultrasonik.
Pengembangan sistem pelacakan bus dengan GPS.
Integrasi layar informasi penumpang di halte bus.
Penggunaan sensor suhu dan kelembaban untuk kenyamanan penumpang.
Implementasi robot pengantar barang berbasis Arduino.
Pengembangan sistem pelacakan paket dengan GPS.
Penggunaan sensor jarak untuk navigasi robot pengantar.