## PERHITUNGAN NILAI EFEKTIFITAS TERHADAP DUA MACAM PROGRAMMABLE LOGIC CONTROL PADA PROTOTYPE PENERANGAN JALAN DENGAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKER
Rizky Pradana 1) , Dwi Achadiani 2)
1 Teknik Inormatika, 2 Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl Raya Ciledug, Petukangan Utara Jakarta Selatan 12260 Telp: (021) 5853753, Fax : (021) 5853753 E-mail : rizky.pradana@budiluhur.ac.id 1) , dwi.achadiani@budiluhur.ac.id 2)

## Abstract
Nowdays  there  are  many  research  about  street  lighting  system  that  develop  to  reduce  of  energy consumption  to  help  the  world  against  energy  extravagance.  Among  the  development  of  programmable logic  control  (PLC),  in  this  research  there  used  two  concept  of  PLC,    the  first  is  a  model  which  use  a lighting sensor as a trigger to activated the light (PLC1) which depends of sunset and sunrice. The second model is a dim-light concept which containt condition empty until full vehicle across the street (PLC2). The problem in this research is about comparison of public assessment in effectivity value of implementation on that two lighting concept in four type of category street. To solf that problem, in this research used survey form  which  spreaded    to  the  road users.  The  methodology  used  to  data process  was  fuzzy  multi  criteria decision maker (FMCDM). Based on that methodology, the result was 44,44% PLC1 surpass PLC2 in the big road category.
Keywords: fuzzy, model, effectivity, street, category

## Abstrak
Saat  ini  banyak  model  pengembangan  sistem  penerangn  jalan  yang  mengandalkan  berbagai  macam metode yang digunakan untuk melakukan penghematan energi dalam rangka membantu dunia menghadapi pemborosan  energi  yang  tidak  tepat  guna.  Diantara  pengembangan  programmable  logic  control  (PLC) yang  ada  terdapat  model  pengembangan  yang  mengandalkan  otomatisasi  sistem  dengan  menggunakan sensor cahaya sebagai trigger untuk mengaktifkan dan menonaktifkan pencahayaannya (PLC1). Kemudian terdapat pula model PLC2 yang mengadopsi model redup disaat tidak ada kendaraan yang melintas dan terang  disaat  ada  yang  melintas.  Berdasarkan  kedua  konsep  tersebut,  masalah  yang  diangkat  dalam penelitian  ini  adalah  penilaian  masyarakat  terhadap  nilai  efektifitas  dari  penerapan  kedua  konsep penerangan jalan tersebut pada empat katogori jenis jalan yang ada. Untuk mengatasi masalah tersebut, solusi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan  survei  yang  disebar  kepada pengguna  jalan.  Metodologi  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  survei  tersebut  yaitu  dengan menggunakan  fuzzy  multi  criteria  decision  maker  (FMCDM).  Hasil  yang  diperoleh  dari  penilaian masyarakat  terhadap  kedua  PLC  tersebut  adalah  PLC1  mengungguli  PLC2  dengan  perolehan  nilai efektifitas sebesar 44,44% dalam kategori jalan arteri.
Kata Kunci : fuzzy, model, efektifitas, jalan, kategori
Perhitungan  Nilai  Efektifitas  Terhadap  Dua  Macam Programmable  Logic Control Pada Prototype Penerangan  Jalan  Dengan Fuzzy  Multi  Criteria Decision Maker

## 1. PENDAHULUAN
Pada perkembangannya, saat ini di seluruh belahan  dunia  sedang digalakkan pola
penghematan  energi  listrik  untuk  konsumsi publik maupun individu. Salah satu
pengembangan penelitian dalam ranah penghematan  energi  global  adalah  dalam upaya  menghematan  dibidang  transportasi publik, yaitu pola penghematan konsumsi daya pada lampu jalan.
Sebagai  alternatifnya  telah  dikembangkan pola  penerangan  jalan  yang  merujuk  pada konsep penerangan otomatis dengan mekanisme  lecutan  berupa  sensor  matahari. Hal ini memungkinkan penghematan dari segi efisiensi  karena  mengadopsi  model  efisiensi dari  ada  atau  tidaknya  cahaya  matahari  yang menyinari daerah sekitar lampu tersebut. selain itu  ada  juga  sebuah  inovasi  pengembangan lampu  jalan  yaitu dengan  pola pengembangan redup-terang yang melanjutkan pengembangan dari lampu yang menyala otomatis.
Berdasarkan kedua konsep yang dikembangkan  tersebut,  pada  penelitian  ini, masalah  yang  diangkat  adalah  bagaimana tanggapan  masyarakat  tentang  penerapan  dari kedua  konsep  penghematan  daya  listrik tersebut  dalam  alokasinya  di  empat  kategori penggolongan  jenis  jalan  yang  berlaku  di Indonesia (khususnya).
Solusi yang ditaarkan berupa pola perhitungan  kepuasan  masyarakat  terhadap penerapan  kedua  konsep  teknologi  tersebut. Dalam  perhitungannya,  metodologi  yang digunakan  adalah  metodologi  fuzzy  multi criteria decision maker (FMCDM).
Metodologi ini memuat empat alternatif, yaitu Jalan  Arteri,  Jalan  kolektor,  Jalan  Lokal  dan jalan  lingkungan,  serta  dikaitkan  dengan  tiga kriteria  penilianan,  yaitu  dari  segi  keamanan, kenyamanan  dan  kegunaan  dari  masing- masing konsep.
Berdasarkan  pada  penggunaan  metodologi tersebut didapat hasil bahwa penggunaan pola atau Programmable Logic Control (PLC) yang pertama masih unggul dibandingkan PLC yang kedua  untuk  alternatif  jalan  Arteri  dan Kolektor  dengan  nilai  kenunggulan  yang berbeda.
Pada  jurnal  ini  selanjutnya  akan  dibahas studi  literatur  yang berisi  penelitian-penelitian sebelumnya yang membahas penelitian terkait, kemudian  metodologi  yang  terbagi  kedalam beberapa sub pembahasan, setelah itu implementasi  dan  terakhir  dututup  oleh kesimpulan.

## 2. STUDI LITERATUR
Penerangan  jalan  dengan  menggunakan sensor cahaya dapat diterapkan untuk mempermudah  kerja  masusia  yang  digantikan dengan  metode  otomatis  [1].  Selain  itu penggunaan  sensor  cahaya  pada  model penerangn  jalan  juga  dapat  menghemat penggunaan  energi  listrik  [2].  Selain  model otomatis  berdasarkan  sensor  cahaya,  pola penghematan  juga  dapat  ditambahkan  dengan memanfaatkan  PWM  [3] Perhitungan konsumsi  sistem    penerangan  jalan  otomatis dapat  diukur  berdasarkan  waktu  dan  okupasi [4].  Salah  satu  metode  penguurannya  yaitu dengn  menggunakan  fuzzy  logic.  Fuzzy  logic dapat  digunakan  untuk  kolaborasi  beberapa alternatif  dan  kriteria  yang  diintegrasikan dengan pola projection  [5].

## 3. METODOLOGI
Metodologi yang digunakan adalah cabang dari  fuzzy  logic  consept,  yaitu  Fuzzy  Multi Criteria  Decision  Maker  (FMCDM)  yang diterapkan  dengan  empat  alternati  dan  tiga kriteria.

## 3.1 Penentuan Objek
Penentuan  objek  ini  dilandasi  oleh  suatu pemikiran  dalam  penerapan  kedua  konsep penghematan  energi  listrik  tersebut  di  jalan raya.  Pada  penentuannya  didapat  empat  jenis jalan yang berlaku di Indonesia.

## 3.2  Pembentukan  Alternatif,  kriteria  dan hirarki
a. Lokasi dalam penelitian ini menggunakan simulasi  objek  yang  direpresentasikan oleh himpunan:
𝐴 = {𝐴1, 𝐴2, 𝐴3, 𝐴4} …(10) Dengan ketentuan :
A1 = Jalan Arteri (kecepatan minimal 60 km/jam) A2  =  Jalan  Kolektor (kecepatan  minimal 40 km/jam) A3 =  Jalan Lokal (kecepatan minimal 20 km/jam)
A4  =  Jalan  Lingkungan  (kecepatan maksimal 10 km/jam) b. Terdapat tiga kriteria yang direpresentasikan oleh himpunan: C1 = Keamanan (Safety)
C2 = Kenyamanan (Confortability) C3 = Kegunaan (Functionality)
c. Hirarki  struktur  dalam  model  FMCDM adalah sebagai berikut:
Alternatif A1 Alternatif A2 Alternatif A3 Alternatif A4 Kriteria C1 Kriteria C2 Kriteria C3 Penentuan lokasi yang terbaik untuk penerapan konsep penerangan jalan

## Gambar 3.1 Hirarki FMCDM

## 3.3 Fuzzy Set
Setelah  penentuan  representasi  masalah, langkah  selanjutnya  adalah  pembuatan  fuzzy set untuk evaluasi alternatif keputusan. Dalam penentuan  fuzzy  setnya  ada  dua  macam variabel  yang  digunakan,  yaitu  variabel linguistik  dan  variabel  kesesuaian.  Berikut adalah penjelasannya:
a. Variabel linguistik merepresentasikan batas pembobotan  (value  interest)  dari  reting kriteria (x), yang direpresentasikan dengan: 𝑊 = {𝑆𝑅, 𝑅, 𝐶, 𝑇, 𝑆𝑇}
Dimana syaratnya adalah: SR = Sangat Rendah R = Rendah C = Cukup T = Tinggi ST = Sangat Tinggi
b. Kemudian  selanjutnya  adalah  penentuan derajat  kesesuaian  dari  alternatif  terhadap keputusan kriteria T(x) dengan representasi himpunan yaitu: 𝑆 = {𝑆𝐾, 𝐾, 𝐶, 𝐵, 𝑆𝐵}
Dimana: SK = Sangat Kurang K = Kurang C = Cukup P = Penting
SP = Sangat Penting
c. Berdasarkan  kedua  indikator  tersebut, langkah  selanjutnya  adalah  membentuk membership  function  untuk  setiap  elemen yang direpresentasikan. Pembuatan membership  function  tersebut  dengan menggunakan  model  triangular  fuzzy (fuzzy  segitiga).  Pembentukannya  adalah sebagai berikut:
SR = SK = {0, 0, 0.25} R = K = {0, 0.25, 0.5} C = C = {0.25, 0.5, 0.75} T = P = {0.5, 0.75, 1} ST = SP = {0.75, 1, 1}

## 3.4 Rating Kesimpulan
Rating  kesimpulan  atau  nilai  batas  bobot untuk  setiap  kriteria  dapat  dilihat  pada  tabel berikut ini:
Tabel 3.1 Tabel Tingkat Keinginan Kriteria C1 C2 C3 Tingkat Minat T T T
Berdasarkan  tabel  tersebut,  masing-masing kriteria  mempunyai  nilai  batas  bobot  yaitu  T (tinggi).  dengan  demikian  nilai-nilai  tersebut nantinya  akan  digunakan  untuk  menghitung nilai  agregasi  dari  kolaborasi  dengan  nilai kesesuaian dari alternatif yang ada.
Selanjutnya  dari  hasil  kuisioner  akan diperoleh hubungan derajat kesesuaian alternatif  untuk setiap keputusan dari kriteria,
dengan model tabel sebagai berikut:
Perhitungan  Nilai  Efektifitas  Terhadap  Dua  Macam Programmable  Logic Control Pada Prototype Penerangan  Jalan  Dengan Fuzzy  Multi  Criteria Decision Maker
Tabel 3.2 Tabel Kesesuaian
Alternatif Kesesuaian Rating C1 C2 C3 A1 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 13 A2 𝑥 21 𝑥 22 𝑥 23 A3 𝑥 31 𝑥 32 𝑥 33 A4 𝑥 41 𝑥 42 𝑥 43 3.5 Penentuan Nilai Agregasi dan Pembentukan OAS Berdasarkan nilai 𝑥 𝑖𝑗 tersebut, maka nilai bobot  agregasi  dari  kriteria  dan  derajat kesesuaian dari setiap alternatif dapat dihitung. Setiap  elemen  perwakilan  dari  W  dan  S mempunyai  tiga  anggota  (berbentuk  segitiga), sehingga  dapat  ditiliskan  menjadi 𝑆 𝑖𝑡 = {𝑎 𝑖𝑡 , 𝑏 𝑖𝑡 , 𝐶 𝑖𝑡 } dan 𝑊 𝑡 = {𝑑 𝑡 , 𝑒 𝑡 , 𝑓 𝑡 } dengan menggukan rumus:
𝐹 𝑖 = (𝑌 𝑖 , 𝑄 𝑖 , 𝑍 𝑖 )
Dimana 𝑌 𝑖 , 𝑄 𝑖 , 𝑍 𝑖 representasi dari:
𝑌 𝑖 = 1 3 ((𝑥 11 𝑎𝑖𝑡 ∗ 𝑇 𝑑 𝑡 ) + (𝑥 12 𝑎𝑖𝑡 ∗ 𝑇 𝑑 𝑡 ) + (𝑥 12 𝑎𝑖𝑡 ∗ 𝑇 𝑑 𝑡 )) 𝑄 𝑖 = 1 3 ((𝑥 11 𝑏𝑖𝑡 ∗ 𝑇 𝑒 𝑡 ) + (𝑥 12 𝑏𝑖𝑡 ∗ 𝑇 𝑒 𝑡 ) + (𝑥 12 𝑏𝑖𝑡 ∗ 𝑇 𝑒 𝑡 )) 𝑍 𝑖 = 1 3 ((𝑥 11 𝑐𝑖𝑡 ∗ 𝑇 𝑓 𝑡 ) + (𝑥 12 𝑐𝑖𝑡 ∗ 𝑇 𝑓 𝑡 ) + (𝑥 12 𝑐𝑖𝑡 ∗ 𝑇 𝑓 𝑡 ))
Setelah  didapat  nilai 𝐹 𝑖 darimasing- masing  lokasi,  terakhir  adalah  membuat Optimal  Alternative  Selection  (OAS),  dengan nilai  optimis  indeks  (  )  yaitu  {0,  0.5,  1}.
Penentuan ini menggunakan rumus:
1 2 (  c + b + (1 −  )a)
Terakhir  adalah  langkah  penentuan  dengan menjumlahkan  nilai  dari  masing-masing  OAS yang  telah  dihitung  untuk  masing-masing lokasi.  Lokasi  yang  memiliki  nilai  tertinggi
adalah  lokasi  yang  paling  efektif  untuk penerapan sistem ini.

## 4. IMPLEMENTASI
Dalam pengambilan nilainya, pada peneilitian  ini dilakukan dengan  menyebarkan kuisioner  tertutup  yang  memuat  tiga  kriteria kepuasan  masyarakat  terhadap  teknologi  yang dikembangkan. Pernyataan-pernyataan tersebut antara lain:
1. Menghindari terjadinya kecelakaan
2. Mengurangi angka kriminalitas
3. Menghidari dari pengereman seketika
4. Tidak menyilaukan mata
5. Menghindari dari blind spot di jalan
6. Memudahkan operasional bagi petugas
7. Menghidari dari kemungkinan menabrak sesuatu
8. Mengurangi konsumsi energi global
9. Menghemat anggaran belanja Negara
10. Memudahkan pemeliharaan
11. Pengaturan tempo operasional tepat guna sebagai alat penerangan jalan
12. Pengaturan tempo operasional tepat guna sebagai alat penerangan jalan
Dari 12 pernyataan tersebut, nomor 1, 5, 7 dan  8  masuk  ke  dalam  kriterian  keamanan, kemudian  pernyataan  nomor  2,  3,  4  dan  6 masuk  ke  dalam  kriteria  kenyamanan  dan nomor  9  sampai  12  masuk  ke  dalam  kriteria kegunaan. Data yang didapat dari pengumpulan kuisioner yang dibagikan kepada responden  terbagi  kedalam  empat  tipe  jalan yang  pembagiannya  dilakukan  berdasarkan pada  perbandingan  antara  P1  dan  P2  yang dapar dilihat dari tabel-tabel berikut ini :
Perhitungan  Nilai  Efektifitas  Terhadap  Dua  Macam Programmable  Logic Control Pada Prototype Penerangan  Jalan  Dengan Fuzzy  Multi  Criteria Decision Maker
Tabel 4.1 Hasil kuisioner ASC dan ISC Jalan Arteri
Tabel  diatas  menjelaskan  tantang  hasil yang  didapat  dari  perolehan  nilai  dari responden  terhadap  penerapan  P1  dan  P2  di tipe  jalan  Arteri.  Jalan  arteri  AS  menandaan Automatic  System  Control  yang  di  dalamnya terdapat  logika  fuzzy  logic  berdasakran  pada input  dari  ada  atau  tidaknya  cahaya  matahari sebagai  indikator  aktif  atau  tidaknya  lampu penerangan  jalan  yang  disematkan  kedalam arduino  pada  P1,  dan  jalan  arteri  IS  , menandakan  penilaian  responden  terhadap penerapan  P2  yaitu  model  penerangan  yang menggabungkan  antara  logika  fuzzy  dan logika tegas yang diimplementasikan oleh dua media  input  yaitu  sensor  cahaya  dan  sensor infra  merah  untuk  aktif  dan  terangnya  lampu penerangan  jalan  yang  menjadi  konsep prototype peraga simulasi di jalan arteri.
Selanjutnya untuk perolehan angka kuisioner  dari  penerapannya  pada  jalan kolektor,  lokal  dan  lingkungan  dapat  dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.2 Hasil Kuisioner ASC dan ISC Jalan

## Kolektor-Lingkungan
Berdasarkan pada tabel-tabel diatas, dengan  menggunakan  model  penilaian  rata- rata, diperoleh hasil sebagai berikut:

## Tabel 4.3 Kesesuaian Alternatif  Terhadap ASC dan ISC
Alternatif Match Rating AS Match Rating IS A1 B B B KB  KB  B A2 B B B B C B A3 B B B B B SB A4 B B B B B B
Pada  tabel  diatas,  inisialisasi  variabel  dari alternatif disesuaikan dengan pemodelan  yang ada  pada  bab  tiga  sebelumnya.  Kemudian penilaian  batas  atau  nilai  ambang  dari
Perhitungan  Nilai  Efektifitas  Terhadap  Dua  Macam Programmable  Logic Control Pada Prototype Penerangan  Jalan  Dengan Fuzzy  Multi  Criteria Decision Maker
penelitian ini adalah B untuk setiap
kriterianya.  Untuk  lebig  jelasnya  dapat  dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4.4 Nilai Ambang Batas Kriteria Kriteria C1 C2 C3 Rating Interest B B B Langkah  selanjutnya  adalah  perhitungan nilai evaluasi kriteria dengan
mengkolaborasikan  antara  bobot  dan  sudut kesesuaian  dari  setiap  alternatif  yang  ada menggunakan pendekatan nilai rata-rata berdasarkan  model  fuzzy  segitiga  sebagai berikut:
1. Penilaian P1 (ASC) untuk jalan Arteri:
𝑌 1 = 1 3 𝑥 ((𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵))
𝑌 1 = 1 3 𝑥 ((0,5𝑥0,5) + (0,5𝑥0,5) + (0,5𝑥0,5))
𝑌 1 =  0,25 𝑄 1 = 1 3 𝑥 ((𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵))
𝑄 1 = 1 3 𝑥 ((0,75𝑥0,75) + (0,75𝑥0,75) + (0,75𝑥0,75)) 𝑄 1 =  0,56 𝑍 1 = 1 3 𝑥 ((𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵))
𝑍 1 = 1 3 𝑥 ((1𝑥1) + (1𝑥1) + (1𝑥1))
𝑍 1 =  1
2. Penilaian P1 (ASC) untuk jalan Kolektor:
𝑌 2 = 1 3 𝑥 ((𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵))
𝑌 2 = 1 3 𝑥 ((0,5𝑥0,5) + (0,5𝑥0,5) + (0,5𝑥0,5))
𝑌 2 =  0,25
𝑄 2 = 1 3 𝑥 ((𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵))
𝑄 2 = 1 3 𝑥 ((0,75𝑥0,75) + (0,75𝑥0,75)
+ (0,75𝑥0,75)) 𝑄 2 =  0,56 𝑍 2 = 1 3 𝑥 ((𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵))
𝑍 2 = 1 3 𝑥 ((1𝑥1) + (1𝑥1) + (1𝑥1)) 𝑍 2 =  1
3. Penilaian P1 (ASC) untuk jalan Lokal:
𝑌 3 = 1 3 𝑥 ((𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵))
𝑌 3 = 1 3 𝑥 ((0,5𝑥0,5) + (0,5𝑥0,5) + (0,5𝑥0,5))
𝑌 3 =  0,25 𝑄 3 = 1 3 𝑥 ((𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵))
𝑄 3 = 1 3 𝑥 ((0,75𝑥0,75) + (0,75𝑥0,75) + (0,75𝑥0,75)) 𝑄 3 =  0,56 𝑍 3 = 1 3 𝑥 ((𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵))
𝑍 3 = 1 3 𝑥 ((1𝑥1) + (1𝑥1) + (1𝑥1))
𝑍 3 =  1 4. Penilaian Pola 1 (ASC) untuk jalan
Lingkungan:
𝑌 4 = 1 3 𝑥 ((𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵))
𝑌 4 = 1 3 𝑥 ((0,5𝑥0,5) + (0,5𝑥0,5) + (0,5𝑥0,5))
𝑌 4 =  0,25 𝑄 4 = 1 3 𝑥 ((𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵))
𝑄 4 = 1 3 𝑥 ((0,75𝑥0,75) + (0,75𝑥0,75) + (0,75𝑥0,75)) 𝑄 4 =  0,56
Perhitungan  Nilai  Efektifitas  Terhadap  Dua  Macam Programmable  Logic Control Pada Prototype Penerangan  Jalan  Dengan Fuzzy  Multi  Criteria Decision Maker
𝑍 4 = 1 3 𝑥 ((𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵) + (𝐵𝑥𝐵))
𝑍 4 = 1 3 𝑥 ((1𝑥1) + (1𝑥1) + (1𝑥1))
𝑍 4 =  1
Berdasarkan  pada  perhitungan  tersebut, maka  untuk  lebih  jelasnya  seperti  pada  tabel berikut ini:
Tabel 4.5 Hasil Perhitungan Rata-Rata P1
Alternatif/Pendekatan y q z A1 0,25  0,5625 1 A2 0,25  0,5625 1 A3 0,25  0,5625 1 A4 0,25  0,5625 1 Selanjutnya untuk penilaian dari
pendekatan  P2  dapat  dilihat  dari  tabel  berikut ini: Tabel 4.6 Hasil Perhitungan Rata-Rata P2 Alternatif/Pendek atan y q z A1 0,0833 33 0,312 5 0,6666 67 A2 0,2083 33 0,5 0,9166 67 A3 0,2916 67  0,625 1 A4 0,25 0,562 5 1 Berdasarkan pada
langkah-;angkah tersebut, langkah selanutnya adalah penentuan optimal  alternatif  selection  atau  penentuan nilai  optimal  dari  pemilihan  alternatifnya sesuai  dengan  formulasi  yang  ada  pada  bab tiga.  Hasil  perhitungan  dari  P1  dapat  dilihat dari tabel berikut ini:
Tabel 4.7 Hasil perhitungan Nilai Ambang Batas P1 A1 0,8125 0,9375 1,0625 A2 0,8125 0,9375 1,0625 A3 0,8125 0,9375 1,0625 A4 0,8125 0,9375 1,0625
Selanjutnya hasil perhitungan dari P2 dapat dilihat dari tabel berikut: Tabel 4.8 Hasil perhitungan Nilai Ambang Batas P2 A1 0,3958 0,5208 0,6458 A2 0,7083 0,8333 0,9583 A3 0,9167 1,0208 1,1250 A4 0,8125 0,9375 1,0625
Langkah  terakhir  adalah  perhitungan  nilai kandidat  alternatif  terbaik  untuk  masing- masing  percobaan,  yang  dilakukan,  yaitu dengan  cara  menambahkan  semua  nilai  hasil kesesuaian  antara  alternatif  dan  kriteria  yang telah  dihitung  sebelumnya.  Berikut  adalah hasil perhitungan untuk P1:
𝐴1 = 0,8125 + 0,9375 + 1,0625 = 2,8125
𝐴2 = 0,8125 + 0,9375 + 1,0625 = 2,8125
𝐴3 = 0,8125 + 0,9375 + 1,0625 = 2,8125
𝐴4 = 0,8125 + 0,9375 + 1,0625 = 2,8125
Kemudian  untuk hasil  yang  diperoleh  oleh P2 adalah sebagai berikut:
𝐴1 = 0,3958 + 0,5208 + 1,6458 = 1,5625 𝐴2 = 0,7083 + 0,8333 + 0,9583 = 2,5000
𝐴3 = 0,9167 + 1,0208 + 1,1250 = 3,0625
𝐴4 = 0,8125 + 0,9375 + 1,0625 = 2,8125

## 5. KESIMPULAN
a. Berdasarkan pada kedua  perhitungan tersebut,  maka  alternatif  untuk  P1  yaitu bisa  digunakan  untuk  semua  alternatif, karena  memiliki  hasil  yang  sama  secara keseluruhan. Kemudian untuk hasil dari P2, alternatif yang paling tepat adalah pada A3 yaitu  penerapan  pada  jalan  lokal,  dan hasilnya melebihi capaian pada P1 di jalan ini.  Tetapi  untuk  penerapan  di  jalan  arteri
dan  jalan  kolektor,  P2  dinilai  tidak  tepat, karena  nilai  perhitungannya  lebih  rendah dari  pada  P1,  sedangkan  untuk  penerapan pada  A4,  memiliki  nilai  yang  sama, sehingga  keduanya  bisa  diterapkan dengan tepat guna. Untuk penerapan
P2 dibandingkan P1 di A3, prosentasi keunggulannya  adalah  8,89%  lebih  baik
P2.  Sedangkan  untuk  A1,  P1  unggul sebesar  44,44%  .  kemudian  untuk  A2,  P1 memiliki  keunggulan  sebesar  11,11%,  dan terakhir untuk A4, P1-P2.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Jogianto. Sistem  Teknologi  Informasi  :
Pendekatan  Terintegrasi:  Konsep  Dasar, Teknologi,  aplikasi,  Pengembangan  dan
Pengelolaan .  Edisi  Ke-3.  Yogyakarta  : Penerbit Andi, 2009
[2] Mulyanto, Agus. Sistem Informasi Konsep dan Aplikasi /PPL . Yogyakarta : Pustaka Pelajar, 2009.
[3]    Jogiyanto,HM,  MBA,  Akt,  Ph.D. Metodologi  Penelitian  Sistem  Informasi . Yogyakarta : Andi Yogyakarta, 2008.
[4]   Kadir, Abdul. BelajarDatabase menggunakan Mysql . Yogyakarta : Andi ,
2009.
[5] Fikriansyah Rahmat. Dasar Pemrograman VB.NET 2008 : Restu Agung, 2008.
[6]   Shelly,  B.  Gary.,  Thomas  J.  Cashman., Misty E. Vermaat. Discovering Computers  2007  A    Gateway  to Information .  USA:  Thomson  Course Technology, 2007.
[7]  Gaol,  Jimmy  L. Sistem  Informasi Manajemen  :  Pemahaman  dan  Aplikasi
.Jakarta : Grasindo, 2008.
Perhitungan  Nilai  Efektifitas  Terhadap  Dua  Macam Programmable  Logic Control Pada Prototype Penerangan  Jalan  Dengan Fuzzy  Multi  Criteria Decision Maker