Trimartanti, Laila Wahyu and Abadi, Agus Maman (2015) Sistem APILL Menggunakan Fuzzy Logic. In: Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika UNY 2015, 2015, Yogyakarta, Indonesia.
|
Text
A - 5.pdf Download (459kB) | Preview |
Abstract
Kemacetan pada lalu lintas juga dipengaruhi oleh kinerja lampu lalu lintas atau sering disebut Alat Pemberi Isyarat Lalu Lintas (APILL). APILL adalah perangkat elektronik yang menggunakan isyarat lampu yang dapat dilengkapi dengan isyarat bunyi untuk mengatur lalu lintas orang dan/atau kendaraan di persimpangan jalan atau pada ruas jalan. Salah satu penyebab kemacetan yaitu pembagian waktu lampu hijau yang kurang efisien pada semua jalur, tidak memperhatikan banyak sedikitnya kendaraan yang melewati jalur tersebut. Tujuan dari tulisan ini untuk mendapatkan jumlah detik lampu hijau yang efisien pada suatu persimpangan jalan. Penulis menggunakan aturan Fuzzy Logic yang mengimplementasikan pada Fuzzy Inference System (FIS) dengan metode Mamdani. Hasil yang didapat dalam tulisan ini berupa tiga kategori lamanya waktu lampu hijau pada sistem APILL yaitu sebentar, sedang, lama. Kata kunci: APILL, Efisien, Fuzzy logic, Kemacetan I. PENDAHULUAN Semakin maraknya perkembangan teknologi menimbulkan pengguna jalan semakin beragam. Pengguna jalan baik pejalan kaki atapun yang menggunakan kendaraan dapat menimbulkan kemacetan pada lalu lintas. Kendaraan adalah suatu sarana angkut di jalan yang terdiri atas kendaraan bermotor dan kendaraan tidak bermotor. Kendaraan bermotor adalah setiap kendaraan yang digerakkan oleh peralatan mekanik berupa mesin selainkendaraan yang berjalandi atas rel. Kendaraan tidak bermotor adalah setiap kendaraan yang digerakkan oleh tenaga manusia dan/atau hewan. Sedangkan lalu lintas adalah gerak kendaraan dan orang di ruang lalu lintas jalan [1]. Kemacetan pada lalu lintas juga dipengaruhi oleh kinerja lampu lalu lintas atau sering disebut Alat Pemberi Isyarat Lalu Lintas (APILL). APILL adalah perangkat elektronik yang menggunakan isyarat lampu yang dapat dilengkapi dengan isyarat bunyi untuk mengatur lalu lintas orang dan/atau kendaraan di persimpangan jalan atau pada ruas jalan [2]. Salah satu penyebab kemacetan yaitu pembagian waktu lampu hijau yang sama rata untuk semua jalur, tidak memperhatikan banyak sedikitnya kendaraan yang melewati jalur tersebut. Apabila pada satu jalur yang padat mendapat jatah lampu hijau yang lama, dan jalur lain yang sepi mendapat jatah lampu hijau yang sebentar, maka dapat menimbulkan kemacetan dikarenakan pembagian waktu lampu hijau yang kurang efisien. Pembagian waktu lampu hijau untuk masing-masing persimpangan jalan masih kurang efisien. Hal itu dapat dilihat apabila suatu ruas jalan yang ramai mendapatkan lampu hijau yang sebentar, sehingga dapat menimbulkan penumpukan atau kemacetan di ruas jalan tersebut. Menindaklanjuti hal tersebut, diperlukan adanya pengaturan waktu untuk lampu hijau yang fleksibel. Tindakan seperti itu bertujuan untuk memperoleh jumlah detik pada persimpangan jalan sesuai dengan kepadatan pada ruas jalan tersebut. Sehingga diharapkan kemacetan lalu lintas dapat berkurang. Perlu adanya model sensor yang digunakan untuk menghitung kepadatan dan jumlah kendaraan yang keluar-masuk pada persimpangan jalan. Sensor tersebut bertindak sebagai sensor input dan output pada masing-masing jalur. Sensor yang digunakan yaitu inframerah yang dipasang pada jarak 25 meter dan 50 meter ke belakang dari arah pusat APILL. Pemasangan sensor dapat disesuaikan lebarnya. Waktu maksimal lampu hijau pada masing-masing persimpangan jalan pasti berbeda, tergantung panjang jalan dan kecepatan rata-rata kendaraan. Kemudian dari situ, akan diperbaiki dengan fuzzy logic. Logika fuzzy dapat digunakan untuk memenuhi tujuan pengaturan Lalu Lintas secara optimal. Simulasi yang dihasilkan relatif sederhana dan mempunyai fleksibilitas tinggi [3]. Menurut [4], penggunaan metode fuzzy logic untuk mendapatkan jumlah detik lampu hijau yang diharapkan pada suatu persimpangan jalan. Kelebihan dari fuzzy logic yaitu konsep logika fuzzy mudah dimengerti, konsep matematis yang mendasari penalaran logika fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti [5]. Disebutkan [6], logika fuzzy didasarkan pada bahas alami. Kelebihan logika fuzzy dalam pengaplikasikannya yaitu usaha dan dana yang dibutuhkan kecil [7]. Logika fuzzy memiliki beberapa tipe metode, yaitu Mamdani, Sugeno, dan Tsukamoto. Perbedaan utama antara metode Mamdani dan Sugeno
Item Type: | Conference or Workshop Item (Paper) |
---|---|
Subjects: | Prosiding > Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika 2015 |
Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) > Pendidikan Matematika > Pendidikan Matematika |
Depositing User: | Administrator |
Date Deposited: | 13 Feb 2016 16:10 |
Last Modified: | 14 Oct 2019 03:39 |
URI: | http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/29670 |
Actions (login required)
View Item |