## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Pengendalian Lampu Lalu Lintas Cerdas di Persimpangan Empat Ruas yang Kompleks Menggunakan Algoritma Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
Budy Santoso #1 , Azminuddin I. S. Azis #2 , Andi Bode #3
# Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Ichsan Gorontalo Jl. Raden Saleh No. 17, Telp. (0435) 829975, Fax (0435) 829976, Gorontalo
1 budysantoso@unisan.ac.id
2 azminuddinazis@unisan.ac.id
3 bodeandijr@unisan.ac.id
Abstrak — Masalah  transportasi  masih  sering  dihadapkan pada fenomena  kemacetan arus  lalu  lintas yang berdampak pada  kecelakaan  lalu  lintas,  polusi,  dan  kerugian  ekonomi. Salah  satu  cara  untuk  meminimalisir  fenomena  tersebut melalui  pengendalian  sistem  lampu  lalu  lintas  yang  baik terhadap  arus  lalu  lintas  jangka  pendek  di  persimpangan jalan.  Pengendalian  lampu  lalu  lintas  secara  statis  terbukti belum  optimal  dalam  meminimalisir  kemacetan  arus  lalu lintas, salah satu penyebabnya karena kondisi arus lalu lintas yang  bervariasi  sehingga  tidak  mudah  diprediksi. Fuzzy Inference System (FIS) sering terbukti mampu menunjukkan hasil yang lebih baik daripada pengendalian lampu lalu lintas secara statis. Namun FIS tidak dapat diterapkan pada kondisi arus  lalu  lintas  yang  bervariasi  atau  di  persimpangan  jalan yang  berbeda  karena  metode  tersebut  tidak  mampu mempelajari  kondisi  arus  lalu  lintas  secara real  time .  Agar FIS  mampu  melakukan  pembelajaran,  maka  pendekatan machine  learning dapat  diterapkan  pada  FIS.  Salah  satu pengembangannya  adalah Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System (ANFIS) yang dapat mengendalikan lampu lalu lintas cerdas secara dinamis dengan hasil yang lebih baik daripada FIS. Namun umumnya ANFIS diuji coba pada persimpangan jalan  yang  normal.  Bagaimana  jika  di  persimpangan  yang kompleks? Persimpangan yang memiliki beberapa ruas/jalur utama yang besar (jalur poros), sementara ruas laiinya kecil, bahkan terdapat ruas yang tidak berpotongan, sehingga ada prioritas untuk setiap ruasnya. Hasilnya, penerapan  ANFIS (3 GaussMf )  untuk  pengendalian  lampu  lalu  lintas cerdas/dinamis di persimpangan empat ruas yang kompleks mampu  mereduksi Average  Waiting  Times (AWT)  rata-rata sebesar  3,4071E-05  detik  dengan  2,7156  RMSE  rata-rata, menggunakan variabel Queues Quantity dan Priority Degree . Sedangkan  jika  menggunakan  variabel Arrival  Times , Transportation  Type ,  dan Goal  Junction ,  ANFIS  (4 TrapMf ) mampu mereduksi AWT sebesar 0,0779 detik dengan 19,7646 RMSE.
Kata  kunci — ANFIS, Pengendalian  Lampu  Lalu  Lintas Cerdas, Persimpangan Empat Ruas yang Kompleks.

## I. P ENDAHULUAN
Masalah  transportasi  masih  sering  dihadapkan  pada fenomena kemacetan arus lalu lintas yang berdampak pada kecelakaan  lalu  lintas,  polusi,  dan  kerugian  ekonomi  [1]- [5]. Salah satu cara untuk meminimalisir fenomena tersebut melalui  manajemen  yang  baik terhadap arus  lalu  lintas di persimpangan  jalan.  Arus  lalu  lintas  jangka  pendek  di persimpangan  jalan  dapat  dikendalikan  dengan  sistem lampu lalu lintas, secara statis maupun dinamis [2], [6], [7]. Namun pengendalian lampu lalu lintas secara statis terbukti belum  optimal  dalam  meminimalisir  kemacetan  arus  lalu lintas  karena  meningkatnya  jumlah  kendaraan  secara eksponensial  yang  tidak  sejalan  dengan  perkembangan kapasitas jalan [3], [4], [8], [9] sehingga kondisi arus lalu lintas tidak mudah ditebak (bervariasi) [6]. Oleh karena itu, pengendalian lampu lalu lintas cerdas/dinamis harus terus ditingkatkan.
Pendekatan soft  computing maupun machine  learning sering  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  tersebut [2], [10],  [11],  umumnya  menggunakan  metode Fuzzy Inference System (FIS) (ditunjukkan pada Tabel I) dengan hasil  yang  lebih  baik  daripada  pengendalian  lampu  lalu lintas secara statis. Namun FIS tidak dapat diterapkan pada kondisi arus lalu lintas yang bervariasi atau dipersimpangan jalan yang berbeda karena metode tersebut tidak  mampu  mempelajari  kondisi  arus  lalu  lintas  secara real  time [6],  [12],  [13].  Sementara  itu,  pendekatan machine  learning mampu  memberikan  pengetahuan melalui  pembelajarannya  [14]-[16].  Dengan  demikian, Agar  FIS  mampu  melakukan  pembelajaran,  maka pendekatan machine  learning dapat  diterapkan  pada  FIS. Salah satu pengembangannya adalah Adaptive Neuro Fuzzy Inference  System (ANFIS)  yang  dapat  mengendalikan lampu lalu lintas cerdas secara dinamis dengan  hasil yang lebih baik daripada FIS maupun Artificial Neural Network
(ANN), yaitu dengan akurasi = 95% dan Average Waiting Time (AWT) = 2,186 menit di persimpangan 4 ruas  [13], mampu mereduksi AWT sebesar 20,24% di persimpangan 6  ruas    [6],  maupun  40%  di  persimpangan  4  ruas  [17], bahkan  100%  akurat  dalam  memprediksi  arus  lalu  lintas dan  kebisingannya  [18].  Secara  lengkap,  penerapan pendekatan soft  computing dan machine  learning untuk Traffic Light Control (TLC) di tunjukkan pada Tabel I.
TABEL I P ENERAPAN SOFT COMPUTING DAN M ACHINE L EARNING UNTUK TLC Year, Ref Methods Junctions Results 2001, [13] 2004, [19] 2006, [20] 2006, [21] 2007, [22] 2007, [23] 2008, [24] 2008, [25] 2008, [26] 2008, [27] 2008, [28] 2008, [29] 2009, [30] 2010, [31] 2010, [32] 2010, [33] 2010, [34] 2011, [8] 2011, [6] 2011, [35] 2012, [36] 2013, [37] 2013, [38] 2013, [39] 2013, [40] 2013, [41] 2013, [7] 2014, [1] 2014, [42] 2015, [43] 2015, [44] 2015, [45] 2015, [46] 2016, [47] 2016, [9] 2016, [4] 2016, [5] 2016, [18] 2017, [48] 2017, [49] 2017, [50] 2017, [51] 2017, [52] 2017, [17] 2017, [53] 2017, [54] 2017, [12] 2018, [55] 2018, [56] 2018, [57] 2018, [58] Fuzzy–ANN Multi Agent SPSA-NN Fuzzy WSN - ICAs Multi Agent DATLCES Multi Agent Fuzzy Fuzzy Fuzzy Fuzzy– Genetic Fuzzy ADP Fuzzy Fuzzy Multi Agent Fuzzy ANFIS Multi Agent TAPIOCA DA ANN– Genetic HC-K-Means PSO QL & ANN VANET DP ANN ITLC Fuzzy–WSN DT3P FCM–PSO– SVR Fuzzy Pheromone 2 Level TLC Fuzzy ANFIS EDTLC Fuzzy Multi Agent HNN– Genetic Round Robin ANFIS DHP–HCP Fuzzy Fuzzy Intellight Fuzzy DL-Fuzzy Multi Agent 4 4 Multi 4 Multi Multi 4x3x6 18 4 4 4 Multi 4 Multi 4 4 Multi 4 6 Multi 4 4&4x4 4 Multi Multi 4 8 3 ? Multi 4x4 4 4 ? Multi Multi 4 Multi 4 4 Multi 4 Multi 4 4 3 4 4 4 TaxiBJ Multi AWT=2,186 Tools AWT reduction Tools AWT reduction AWT reduction AWT reduction Prototype Simulation Prototype
Prototype MRSE=3.878% Simulation AWT reduction
AWT reduction
AWT reduction
AWT reduction
AWT reduction AWT reduction AWT reduction AWT reduction Speed increase 2.54% dari ANN K-Means & HC NVRD & OJT AWT reduction AWT reduction Queues reduction Error = 0.1
AWT reduction
AWT reduction
Confidence=95% Error<4% AWT reduction Congestion reduction 2 level control AWT reduction 100% Accuracy AWT reduction Simulation AWT reduction AWT reduction Simulation AWT reduction AWT reduction Queues reduction AWT=2,98
AWT reduction AWT reduction RMSE = 0.3336 AWT reduction
Namun  demikian,  umunya  ANFIS  diuji  coba  pada persimpangan  jalan  yang  normal.  Bagaimana  jika dipersimpangan  yang  kompleks?  Persimpangan  yang memiliki  beberapa  ruas/jalur  utama  yang  besar  (jalur poros), sementara ruas laiinya kecil,  bahkan terdapat  ruas yang tidak berpotongan, sehingga ada prioritas untuk setiap ruasnya. Persimpangan yang kompleks seperti itu tentunya membutuhkan  pengendalian  lampu  lalu  lintas  yang  lebih kompleks  pula.  Salah  satu  persimpangan  yang  kompleks seperti  itu  terdapat  di  Gotontalo  (Gambar  1).  Observasi sementara  kami  menunjukkan  bahwa  durasi  lampu  lalu lintas  secara  statis  di  lokasi  tersebut  tidak  efisien  karena sangat sering  menimbulkan antrian  yang panjang, bahkan kemacetan  arus  lalu  lintas  yang  terjadi  di  pusat persimpangan,  hingga  kadang  berujung  pada  pelanggaran rambu lampu lalu lintas oleh pengemudi.

## Gambar. 1 Persimpangan empat ruas yang kompleks
Bagaimana  jika  anda  mengantri  dengan  waktu  yang cukup lama karena terjadi kemacetan arus lalu lintas yang dikendalikan  dengan  lampu  lalu  lintas  statis  di  suatu persimpangan jalan yang kompleks seperti pada Gambar 1? Bagaimana  jika  kemacetan  tersebut  berdampak  terhadap pelanggaran lalu lintas, kecelakaan lalu lintas, polusi, dan bahkan kerugian ekonomi?  Oleh karena  itu, pengendalian lampu  lalu  lintas  cerdas  secara  dinamis  yang  merupakan salah  satu  bagian  dari  pengembangan Intelligent Transportation System (ITS) harus terus ditingkatkan. Dengan  menggunakan  teknik  observasi,  dua dataset dikumpulkan  dari  persimpangan  tersebut  (Gambar  1). Struktur dataset pertama  (D1)  mengacu  pada  penelitian yang  dilakukan  oleh  R.  Hawi,  G.  Okeyo,  &  M. Kimwele dalam penelitiannya tentang pengendalian lampu lalu lintas cerdas  menggunakan  FIS  dan Wireless  Sensor  Network (WSN), pada tahun 2017 [12]. Sedangkan struktur dataset kedua (D2), dengan sedikit modifikasi pada variabel  yang digunakan,  mengacu pada penelitian  yang dilakukan oleh B.  S.  Putra,  R.  S.  Wahono,  &  R.  I.  Akbar  dalam
penelitiannya  tentang  pengendalian  lampu  lalu  lintas cerdas enam ruas  menggunakan ANFIS, pada tahun 2011 [6].  Secara  rinci,  struktur  kedua dataset tersebut ditunjukkan pada Tabel II berikut ini.
TABEL II S TRUKTUR D ATASET Kode  Variabel  Tipe Jenis Satuan D1 D2 QQ WT PD GT AT TT GJ WT Integer Integer Real Integer Integer Ordinal Ordinal Integer Input Input/Output Input/Output Input Simulasi Input Input Input Output Kendaraan Detik 1,000 – 10,000 (QQ*WT)/6 Detik [2; 4; 7; 10] [1; 2; 3] Detik
Dataset D1  merupakan  data  akumulasi  arus  lalu  lintas dalam setiap periode lampu lalu lintas. Setiap variabel pada D1  terdapat  pada  setiap  ruas  pada  Gambar  1  yang  terdiri dari Ruas A (bawah), Ruas B (kiri), Ruas C (atas), dan Ruas D  (kanan).  Sedangkan dataset D2  merupakan  data  per kendaraan.  Variabel-variabel  pada  D2  mewakili  keempat ruas pada Gambar 1.
Variabel-variabel  yang  digunakan  pada  D1  terdiri  dari Queues  Quantity (QQ), Waiting  Times (WT), Priority Degree (PD), dan Green Light Times (GT). QQ berfungsi sebagai  variabel  input,  merupakan  jumlah  antrian kendaraan  dalam  suatu  periode  lampu  merah  pada  suatu ruas. WT merupakan waktu tunggu semua kendaraan pada suatu  ruas  dalam  satuan  detik.  Awalnya  WT  berfungsi sebagai salah satu variabel input yang nilainya terdiri dari 0, 20, 40, dan 60 detik karena durasi lampu hijau = 20 detik untuk  memperoleh  output  PD  menggunakan  FIS. Selanjutnya  WT  berfungsi  sebagai  variabel  output menggunakan  ANFIS.  PD  berfungsi  sebagai  variabel output yang nilainya diperoleh dengan menggunakan FIS, merupakan  tingkat  prioritas  suatu ruas  untuk  lampu  hijau menyala,  di  mana  ruas  yang  memiliki  PD  tertinggi  yang memperoleh lampu hijau, sehingga bersifat dinamis (lampu hijau  tidak  bergiliran).  GT  berfungsi  sebagai  variabel output  namun  hanya  pada/untuk  simulasi,  merupakan durasi lampu hijau pada suatu ruas dalam satuan detik, di mana nilainya diperoleh menggunakan Persamaan (1) yang diusulkan oleh R. Hawi, G. Okeyo, & M. Kimwele dalam penelitiannya  pada  tahun  2017  [12],  dengan  sedikit modifikasi atas pertimbangan lokasi.
GT = QQ ∗ WT 6 (1)
Variabel-variabel  yang  digunakan  pada  D2  terdiri  dari Arrival  Times (AT), Transportation  Type (TT), Goal Junction (GT),  dan Waiting  Times (WT).  AT  berfungsi sebagai variabel input, merupakan waktu kendaraan tiba di suatu ruas dalam satuan detik yang nilainya adalah detik ke berapa kendaraan tiba di  suatu ruas  lampu  merah (0  – 20 detik). TT berfungsi sebagai variabel input, merupakan tipe kendaraan yang dikategorikan menjadi 4 nilai ordinal, yaitu 2  (kendaraan  roda  2  –  3),  4  (kendaraan  roda  4),  7 (kendaraan roda 6 – 8), dan 10 (kendaraan dengan roda >=
10). GJ berfungsi sebagai variabel input, merupakan jarak dari  ruas  asal  ke  ruas  tujuan  suatu  kendaraan  yang dikategorikan  menjadi  3  nilai  ordinal,  yaitu  1  (ke  ruas dekat), 2 (ke ruas sedang), dan 3 (ke ruas jauh). WT pada D2  berfungsi  sebagai  variabel  output,  merupakan  waktu tunggu suatu kendaraan pada suatu ruas (waktu kendaraan tiba di ruas asal hingga sampai di ruas tujuan) dalam satuan detik.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dikemukakan sebelumnya,  maka penelitian  ini  bertujuan untuk  menguji coba  metode  ANFIS  dalam  mengendalikan  lampu  lalu lintas  cerdas  secara  dinamis  di  persimpangan  empat  ruas yang kompleks, sehingga dapat mereduksi AWT kendaraan dengan error  estimation yang  kecil  di  persimpangan tersebut.  Kedepannya,  diharapkan  model  yang  diusulkan ini dapat diimplementasikan pada sistem lampu lalu lintas cerdas  di  persimpangan-persimpangan  4  ruas  yang kompleks,  sehingga  dapat  berdampak  dalam  mereduksi pelanggaran lalu lintas, kecelakaan lalu lintas, polusi, dan bahkan kerugian ekonomi yang disebabkan kemacetan arus lalu lintas.

## II. M ETODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  eksperimental. Dipandang  dari  jenis  informasi  yang  diolah,  maka penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif. Dipandang dari  perlakuan  terhadap  data,  maka  penelitian  ini merupakan  penelitian  konfirmatori. Soft  computing , machine  learning ,  dan Intelligent  Transportation  System merupakan subjek-subjek penelitian  ini. Sedangkan objek penelitian  ini  adalah  lampu  lalu  lintas  di  persimpangan empat  ruas  yang  kompleks.  Penelitian  ini  dilaksanakan selama  satu  tahun  lebih,  dari  April  2018  hingga  Oktober 2019.
Model eksperimen yang dilakukan dalam penelitian ini terdiri  dari  empat  percobaan.  Eksperimen  pertama  (E1) merupakan  pemodelan  FIS  untuk  memberikan  nilai  PD pada  data  input  di dataset D1.  Eksperimen  kedua  (E2) merupakan  pemodelan  ANFIS  dengan  mengunakan  data input  dan  output  di dataset D1  yang  diperoleh  dari eksperimen E1 untuk menghasikan output WT. Eksperimen  ketiga  (E3)  merupakan  pemodelan ANFIS dengan menggunakan data input dan output di dataset D2 untuk  menghasilkan  output  WT.  Eksperimen  terakhir adalah simulasi (E4) yang merupakan model simulasi dari ANFIS  menggunakan  data  input  di dataset D1  dengan strategi  yang  sama  seperti  ekperimen  E1.  Secara  rinci, percobaan-percobaan  tersebut  ditunjukkan  pada  Tabel  III berikut  ini.  Sedangkan  alat  bantu  yang  digunakan  dalam melakukan  eksperimen/pemodelan  terhadap  metode  yang diusulkan (Gambar 2) yaitu Matlab.
TABEL III M ODEL E KSPERIMEN
Kode  DS Input Output  Metode  Evaluasi E1 E2 E3 E4 D1 D1 D2 D1 QQ, WT QQ, PD AT, TT, GJ QQ, WT PD WT Wt PD, GT FIS ANFIS ANFIS ANFIS - RMSE & AWT RMSE & AWT -
Gambar. 2 Proposed method

## A. Data Collection
Prosedur  pertama  yang  dilakukan  adalah  pengumpulan data  menggunakan  teknik  observasi.  Pengumpulan  data dilakukan pada  jam 06:30  AM  –  08:30  AM (pagi), 10:00 AM  –  11:30  AM  (siang),  02:00  PM  –  05:30  PM (siang/sore), dan 07:00 PM – 10:00 PM (malam) selama 1 minggu. Pengumpulan data dilakukan secara manual, baik di  waktu  arus  lalu  lintas  dalam  keadaan  macet,  seperti  di pagi dan siang hari, maupun tidak macet.

## B. Fuzzy Inference System (FIS)
Fuzzy  Inference  System ( FIS )  atau  biasa  disebut Fuzzy Logic memiliki  kemampuan  dalam  menalar,  toleransi terhadap  data-data  yang  tidak  tepat,  mampu  memodelkan fungsi-fungsi  nonlinear  yang  kompleks,  dan  mampu mengaplikasikan  pengalaman  pakar  tanpa  melalui  proses pelatihan  [59].  Proses  FIS  terdiri  dari Fuzzification, Knowledge Base, Machine Inference, dan Defuzzification . Lebih  jelasnya,  proses  FIS  ditunjukkan  pada  Gambar  3 berikut ini.
Gambar. 3 Proses FIS
Knowledge  Base merupakan  kumpulan  aturan-aturan dalam  bentuk  pernyataan  " If  ...  Then "  yang  umumnya berasal dari pengetahuan pakar. Fuzzification merupakan proses untuk mengubah inputan menjadi variabel linguistik menggunakan  fungsi  keanggotaan. Inference  Machine merupakan  proses  untuk  menalar  inputan  menjadi  output dengan mengikuti aturan-aturan yang telah ditetapkan pada Knowledge  Base . Defuzzification merupakan  proses untuk  mengubah  output Fuzzy yang  diperoleh  dari Inference  Machine menjadi  nilai  tegas  menggunakan
fungsi keanggotaan yang sesuai pada proses fuzzyfication sebelumnya.
Nilai  PD  dari  setiap  data  yang  ada  di dataset D1 ditentukan  menggunakan  FIS.  Fungsi  keanggotaan  yang digunakan yaitu Triangular MF (TriMF), ditunjukkan pada Gambar 4 untuk fungsi keanggotaan QQ, Gambar 5 untuk fungsi  keanggotaan  WT,  dan  Gambar  6  untuk  fungsi keanggotaan  PD  sebagai  output.  Pendekatan  ini  diadopsi dari penelitian yang dilakukan oleh R. Hawi, G. Okeyo, & M.  Kimwele  dalam  penelitiannya  tentang  pengendalian lampu  lalu  lintas  cerdas  menggunakan  FIS  dan Wireless Sensor  Network (WSN),  pada  tahun  2017  [12],  dengan sedikit modifikasi pada range membership atas pertimbangan lokasi.
Gambar. 4 Fungsi keanggotaan input QQ
Gambar. 5 Fungsi keanggotaan input WT
Gambar. 6 Fungsi keanggotaan output PD
Algoritma  FIS  yang digunakan adalah Fuzzy Mamdani dengan  parameter Defuzzification yang  digunakan  adalah ‘mom’ , dengan 9 rule sebagai berikut [12]:
 If QQ Low and WT Low Then PD Low
 If QQ Low and WT Medium Then PD Low
 If QQ Low and WT High Then PD Medium
 If QQ Medium and WT Low Then PD Low
 If QQ Medium and WT Medium Then PD Medium
 If QQ Medium and WT High Then PD High
 If QQ High and WT Low Then PD Medium
 If QQ High and WT Medium Then PD High
 If QQ High and WT High Then PD High

## C. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Pada  prinsipnya,  FIS  tidak  mampu  melakukan pembelajaran sendiri, maka dengan menerapkan pendekatan machine learning, FIS akan dapat  melakukan pendekatan reasoning dan learning .  Salah  satu  hasil  dari pengembangan  pendekatan  ini  adalah Adaptive  Neuro Fuzzy Inference System ( ANFIS ), di mana Artificial Neural Network ( ANN )  bertugas  untuk  melakukan learning berdasarkan  data  latih  untuk  mengoptimalkan  proses- proses  FIS  dalam  melakukan reasoning ,  sehingga algoritma  ini  menjadi  dinamis.  Lebih  jelasnya,  proses ANFIS  ditunjukkan  pada  Gambar  4,  di  mana  arsitektur jaringan  ANN  pada  ANFIS  untuk  eksperimen  E2  dan  E3 ditunjukkan pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar. 7 Proses ANFIS
Gambar. 8 Arsitektur jaringan ANN pada ANFIS untuk E2
Gambar 9. Arsitektur Jaringan ANN pada ANFIS untuk E3
Adapun  parameter-parameter  ANFIS  yang  diuji  coba ditunjukkan  pada  Tabel  IV  berikut  ini,  di  mana  fungsi keanggotaan  ANFIS  untuk  tiap-tiap  variabel  input  pada eksperimen  E2  ditunjukkan  pada  Gambar  10  dan eksperiemen E3 ditunjukkan pada Gambar 11.
TABEL IV P ARAMETER ANFIS YANG D IUJI C OBA Parameter Value Fungsi Keanggotaan Jumlah Keanggotaan Epoch Target Error TriMf, TrapMf, GaussMf 3 s/d 6 >= 50
1,00E-06
Gambar. 10 Fungsi keanggotaan variabel QQ dan PD untuk E2
Gambar. 11 Fungsi keanggotaan variabel AT, TT, dan GJ untuk E3

## D. AWT dan RMSE
Model/metode  yang  diusulkan  untuk  pengendalian lampu  lalu  lintas  cerdas  dievaluasi  berdasarkan Average Waiting  Times (AWT)  yang  mampu  direduksi  dan error estimation yang diperoleh menggunakan pendekatan Root Mean Squared Error (RMSE) (2).
RMSE = √ ∑ (x i − x′ i ) 2 n i=1 n (2)
Dimana n adalah  banyaknya  data, x i adalah  output  aktual data ke-i , dan x’ i adalah output yang diprediksi ANFIS.
III. H ASIL P ENELITIAN

## A. Model FIS untuk Penentuan PD pada Dataset D1 (E1)
Eksperimen  E1  menggunakan  metode  FIS  untuk penentuan PD pada dataset D1 dengan inputan QQ dan WT di  tiap-tiap  ruas  (Tabel  V).  Output  FIS  (PD)  pada eksperimen  E1  ini  akan  digunakan  sebagai  salah  satu inputan  pada  eksperimen  E2  menggunakan  ANFIS  untuk menentukan nilai WT, di mana nilai WT sebelumnya (WT aktual) berfungsi sebagai inputan. Eksperimen E1 (Model FIS  untuk  penentuan  PD  pada dataset D1)  ini  tidak dievaluasi karena hanya berfungsi untuk menentukan nilai PD saja.
TABEL V D ATASET D1 UNTUK P ENENTUAN PD M ENGGUNAKAN FIS Ruas A Ruas B Ruas C Ruas D QQ1 WT1 PD1 QQ2 WT2 PD2 QQ3 WT3 PD3 QQ4 WT4 PD4 0 17 12 29 0 11 … 7 0 20 40 60 0 20 … 60 ? ? ? ? ? ? … ? 15 0 17 22 29 0 … 10 20 0 20 40 60 0 … 40 ? ? ? ? ? ? … ? 16 20 0 24 30 25 … 26 20 40 0 20 40 60 … 20 ? ? ? ? ? ? … ? 27 29 20 0 30 28 … 0 20 40 60 0 20 40 … 0 ? ? ? ? ? ? … ?
Fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  adalah TriMF dengan  jumlah  keanggotaan  untuk  setiap  variabel  =  3 (secara  rinci  ditunjukkan  pada  Gambar  4,  Gambar  5,  dan Gambar  6)  [12]. Knowledge  Base terdiri  dari  9 rule [12]. Parameter Defuzzification yang  digunakan  adalah  “ mom ” dengan menggunakan teknik Fuzzy Mamdami agar inputan minimum  dapat  menghasilkan  output  minimum  pula, begitupun  inputan  maksimum  dapat  menghasilkan  output maksimum  pula.  Hasil  penentuan  PD  yang  diberikan  FIS ditunjukkan pada Tabel VI.

## B. Model ANFIS untuk Penentuan WT pada Dataset D1 (E2)
Eksperimen  E2  menggunakan  metode  ANFIS  untuk penentuan  WT  pada dataset D1  yang  merupakan  hasil eksperimen  E1  dengan  inputan  QQ  dan  PD  (Tabel  VI). Fungsi keanggotaan yang diuji coba adalah TriMf, TrapMf , dan GaussMf dengan jumlah keanggotaan yang diuji coba untuk  setiap  variabel  input  =  3,  4,  5,  dan  6.  Sedangkan parameter epoch pada ANN yang diuji coba >= 50 dengan error target = 1,00E-6.
TABEL VI D ATASET D1 UNTUK P ENENTUAN WT M ENGGUNAKAN ANFIS Ruas A Ruas B Ruas C Ruas D QQ1 PD1 WT1 QQ2 PD2 WT2 QQ3 PD3 WT3 QQ4 PD4 WT4 0 17 12 29 0 11 … 7 0,0 3,3 6,7 9,8 0,0 3,3 … 5,0 0 20 40 60 0 20 … 60 15 0 17 22 29 0 … 10 3,3 0,0 3,3 8,3 9,8 0,0 … 5,0 20 0 20 40 60 0 … 40 16 20 0 24 30 25 … 26 3,3 6,7 0,0 6,7 8,3 9,2 … 6,7 20 40 0 20 40 60 … 20 27 29 20 0 30 28 … 0 6,7 8,3 8,3 0,0 6,7 8,3 … 0,0 20 40 60 0 20 40 … 0
Berdasarkan hasil evaluasi, kinerja terbaik ANFIS dalam mereduksi  AWT  diperoleh  ketika  menggunakan  fungsi keanggotaan GaussMf dan  jumlah  keanggotaan  =  3,  di mana  AWT  rata-rata  yang  mampu  direduksi  sebesar 3,4071E-5  detik  dengan  RMSE  rata-rata  sebesar  2,7156. AWT  yang  mampu  direduksi  pada  tiap-tiap  ruas menunjukkan bahwa semakin rendah jumlah keanggotaan yang  digunakan,  maka  semakin  tinggi  pula  AWT  yang mampu  direduksi.  Begitupun  RMSE,  semakin  rendah jumlah  keanggotaan  yang  digunakan,  maka  semakin rendah  pula  RMSE  yang  diperoleh.  Secara  rinci,  hasil evaluasi eksperimen E2 ditunjukkan pada Tabel VII, Tabel VIII, Gambar 12, Gambar 13, dan Gambar 14 berikut ini.
TABEL VII AWT R EDUCTION ANFIS PADA E2 Ruas A Ruas B Ruas C Ruas D Tri M f 3 -1.1926E-05 1.2199E-05 2.0721E-05 1.6765E-05 4 -5.0202E-06 -1.2156E-05 -1.9776E-05 1.3815E-05 5 6.6042E-06 -2.8017E-06 -1.0739E-06 2.9304E-06 6 -9.2953E-07 2.8709E-06 8.1197E-06 1.0034E-05 Tra pM f 3 9.9513E-06 1.1344E-05 3.2257E-06 1.0981E-05 4 1.5184E-05 4.6148E-06 3.3207E-06 1.1225E-06 5 -1.8085E-05 -5.8463E-06 -1.6335E-05 -3.8035E-06 6 -8.4041E-06 -7.4619E-06 1.3838E-06 -1.1308E-05
Ga us sM f 3 2.9984E-05 1.4792E-05 3.3454E-05 5.8056E-05 4 -2.7033E-05 -3.8208E-05 -2.2768E-05 -4.1005E-05 5 -1.0985E-05 7.4600E-06 -7.4704E-06 -1.3230E-05 6 -7.8568E-06 -1.5724E-05  -1.7320E-05 -4.6249E-06
TABEL VIII
RMSE ANFIS PADA E2 Ruas A Ruas B Ruas C Ruas D Tri M f 3 3.0936 3.1797 3.0513 3.6101 4 1.2213 1.0266 1.1094 1.2721 5 1.3465 1.2721 1.4672 1.9764 6 1.2118 0.8995 0.7947 1.4911 Tra pM f 3 2.3561 2.1042 2.5186 2.6896 4 2.1731 2.2583 2.4523 2.9395 5 1.6028 1.2229 1.6738 1.5504 6 0.7976 0.6788 0.8191 1.0977 Ga us sM f 3 2.5132 2.4424 2.9099 2.9967 4 1.7153 1.6297 1.9149 2.2943 5 1.4222 0.9442 1.1721 1.4627 6 1.0418 1.0123 0.9325 1.1197
Gambar. 12 AWT reduction rata-rata ANFIS pada E2
Gambar. 13 RMSE rata-rata ANFIS pada E2
Gambar. 14 AWT reduction rata-rata ANFIS pada E2 (3 GaussMf)

## C. Model ANFIS untuk Penentuan WT pada Dataset D2 (E3)
Eksperimen  E3  menggunakan  metode  ANFIS  untuk penentuan  WT  pada dataset D2  dengan  inputan  AT,  TT, dan  GJ  (Tabel  IX).  Fungsi  keanggotaan  yang  diuji  coba adalah TriMf,  TrapMf ,  dan GaussMf dengan  jumlah keanggotaan yang diuji coba untuk setiap variabel input = 3, 4, 5, dan 6. Sedangkan parameter epoch pada ANN yang diuji coba >= 50 dengan error target = 1,00E-6.
TABEL IX D ATASET D2 UNTUK P ENENTUAN WT M ENGGUNAKAN ANFIS No AT TT GJ WT 1 2 3 4 5 6 … 231 0 1 2 3 4 5 … 20 4 4 4 4 2 2 … 4 3 2 1 1 2 1 … 1 80 90 40 45 85 25 … 55
Berdasarkan hasil evaluasi, kinerja terbaik ANFIS dalam mereduksi  AWT  diperoleh  ketika  menggunakan  fungsi keanggotaan TrapMf dan jumlah keanggotaan = 4, di mana AWT yang mampu direduksi sebesar 0,0779 detik dengan RMSE  sebesar  19,7646.  AWT  yang  mampu  direduksi menunjukkan  bahwa  fungsi  keanggotaan TrapMf selalu memberikan  hasil  yang  lebih  baik  pada  setiap  jumlah keanggotaan  yang  diuji  coba,  kecuali  pada  jumlah keanggotaan  =  3.  Sedangkan  RMSE  yang  dihasilkan menunjukkan bahwa semakin rendah jumlah keanggotaan, maka  semakin rendah pula  nilai  RMSE, baik pada  fungsi keanggotaan TriMf , TrapMf ,  maupun GaussMf .  Secara rinci,  hasil  evaluasi  eksperimen  E3  ditunjukkan  pada Gambar 15, Gambar 16, Gambar 17, dan Gambar 18.
Gambar. 15 AWT reduction ANFIS pada E3
3 4 5 6 TriMf 9,4399E-0 -5,7844E- 1,4148E-0 5,0239E-0 TrapMf 8,8756E-0 6,0604E-0 -1,1018E- -6,4476E-
GaussMf 3,4071E-0 -3,2253E- -6,0566E- -1,1382E- -4,0000E-05 -3,0000E-05 -2,0000E-05 -1,0000E-05 0,0000E+00 1,0000E-05 2,0000E-05 3,0000E-05 4,0000E-05 3 4
5 6 TriMf 3,2337 1,1573 1,5155 1,0993 TrapMf 2,4171 2,4558 1,5125 0,8483 GaussMf 2,7156 1,8885 1,2503 1,0266 0,0000 0,5000 1,0000 1,5000 2,0000 2,5000 3,0000 3,5000 -5,0000 -4,0000 -3,0000 -2,0000 -1,0000 0,0000 1,0000 2,0000 3,0000 4,0000 5,0000 6,0000 3 4
5 6 TriMf 0,0130 0,0346 0,0087 0,0433 TrapMf -0,0390 0,0779 0,0563 0,0563 GaussMf 0,0000 -0,0043 0,0130 0,0346 -0,0600 -0,0400 -0,0200 0,0000 0,0200 0,0400 0,0600 0,0800 0,1000
Gambar. 16 RMSE ANFIS pada E3
Gambar. 17 WT reduction ANFIS pada E3 (4 TrapMf)
Berdasarkan  seluruh  evaluasi  dari  model-model  yang diuji  coba,  model  ANFIS  untuk  pengendalian  lampu  lalu lintas  cerdas  secara  dinamis  di  persimpangan  empat  ruas yang kompleks dengan menggunakan variabel AT, TT, dan GT  (eksperimen  E3)  lebih  baik  dalam  mereduksi  AWT daripada  menggunakan  variabel  QQ  dan  PD  (eksperimen E2), yaitu selisih 0,077888 detik. Namun sebaliknya untuk error  estimation RMSE,  ANFIS  pada  eksperimen  E2 menunjukkan kinerja yang lebih baik daripada ANFIS pada eksperimen  E3,  yaitu  dengan  selisih  17,04906.  Kinerja AWT reduction lebih  dipertimbangkan  daripada  kinerja error  estimation karena  dalam  penelitian  ini, error estimation yang  diperoleh  berdasarkan  data  aktual  yang dikumpulkan di lokasi penelitian yang validitasnya belum teruji  dengan  baik.  Sedangkan  AWT  yang  mampu direduksi mengindikasikan bahwa metode yang diusulkan ini  akan  mampu  mereduksi  kemacetan  arus  lalu  lintas  di persimpangan  tersebut.  Dengan  demikian,  model  ANFIS pada eksperimen E3 dapat digunakan untuk pengendalian lampu lalu lintas cerdas secara dinamis pada persimpangan tersebut.

## D. Simulasi
Prosedur  terakhir  yaitu  simulasi  pengendalian  lampu lalu  lintas  cerdas  secara  dinamis  di  persimpangan  empat ruas  yang  kompleks  menggunakan  metode ANFIS yang ditunjukkan  pada  Gambar  19  (E4).  Simulasi  dilakukan dengan mengikuti model eksperimen E1 dengan penjelasan simulasi ini adalah sebagai berikut:
1. Lampu hijau menyala pada ruas yang memperoleh PD tertinggi  berdasarkan  inputan  QQ  dan  WT  dari  setiap ruas dengan durasi lampu hijau berdasarkan nilai GT;
2. Selanjutnya  waktu  lampu  hijau  dihitung  mundur,  saat mencapai  0,  maka ANFIS kembali  bekerja  untuk memberikan output PD berdasarkan dataset D1;
3. Diasumsikan  bahwa  setiap  periode  lampu  hijau,  1 kendaraan  masuk pada tiap-tiap ruas (QQ = QQ  + 1), kecuali  pada  ruas  lampu  hijau  yang  baru  berakhir menjadi lampu merah (QQ = 0); dan
4. Diasumsikan  pula  bahwa  setiap  periode  lampu  hijau, WT  suatu  ruas  bertambah  berdasarkan  durasi  lampu hijau  sebelumnya  (WT  =  WT  +  GT  sebelumnya  pada ruas lampu hijau), kecuali pada ruas lampu hijau yang baru berakhir menjadi lampu merah (WT = 0).
3 4 5 6 TriMf 20,3365 19,5988 18,6951 18,3923 TrapMf 20,5347 19,7646 19,5252 18,7401 GaussMf 20,3084 19,6576 19,0803 18,4396 17,0000 17,5000 18,0000 18,5000 19,0000 19,5000 20,0000 20,5000 21,0000 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 100 120 140 0 50 100 150
200 250
ANFIS Actual

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Penerapan  ANFIS  (3 GaussMf )  untuk  pengendalian lampu  lalu  lintas  cerdas/dinamis  di  persimpangan empat ruas yang kompleks mampu mereduksi Average Waiting  Times (AWT)  rata-rata  sebesar  3,4071E-05 detik  dengan  2,7156  RMSE  rata-rata,  menggunakan variabel Queues  Quantity (QQ)  dan Priority  Degree (PD);
2. Sedangkan  jika  menggunakan  variabel Arrival  Times (AT), Transportation  Type (TT),  dan Goal  Junction (GJ),  ANFIS  (4 TrapMf )  mampu  mereduksi  AWT sebesar 0,0779 detik dengan 19,7646 RMSE. Dengan  demikian,  model  ANFIS  (4 TrapMf )  dengan menggunakan variabel AT, TT, dan GJ yang lebih mampu mereduksi  AWT  dapat  diterapkan  untuk  pengendalian lampu  lalu  lintas  cerdas/dinamis  di  persimpangan  empat ruas  yang  kompleks.  Selain  itu,  hasil  ini  juga mengindikasikan bahwa model ANFIS dengan inputan per kendaraan  lebih  direkomendasikan  daripada  inputan  per ruas  (akumulasi  kendaraan  per  ruas).  Oleh  karena  itu, penelitian ke depannya dapat melakukan simulasi terhadap model ANFIS (4 TrapMf ) ini dengan variabel output yang berbeda yang dapat digunakan untuk durasi lampu hijau.
Untuk lebih menguji kinerja dari metode yang diusulkan ini, maka penerapannya pada berbagai lokasi yang berbeda dapat pula diuji coba pada penelitian-penelitian selanjutnya. Begitupun  data  yang  lebih  valid,  lebih  banyak,  lebih bersifat publik, dan lebih bersih dari noise dibutuhkan pula.
U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian ini didukung dan didanai oleh: (1) Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat;  (2)  Kementerian Riset dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia.
R EFERENSI
[1] D.  L.  Borg  and  K.  Scerria,  “Constrained  Dynamic  Control  of Traffic Junctions,” in Procedia Computer Science , 2014, vol.  32, pp. 293–300.
[2] T. Brys, T. T. Pham, and M. E. Taylor, “Distributed learning and multi-objectivity in traffic light control,” Conn. Sci. , vol. 26, no. 1, pp. 65–83, 2014.
[3] K.  Nellore  and  G.  P.  Hancke,  “A  Survey  on  Urban  Traffic Management System Using Wireless Sensor Networks,” Sensors , vol. 16, no. 2, pp. 1–25, 2016.
[4] L. Qi, M. Zhou, and W. Luan, “A Two-level Traffic Light Control Strategy for Preventing Incident-Based Urban Traffic Congestion,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. , vol. 19, no. 1, pp. 13–24, 2016.
[5] P. Mittal and Y. Singh, “Development of Intelligent Transportation System  for  Improving  Average  Moving  and  Waiting  Time  with Artificial Intelligence,” Indian J. Sci. Technol. , vol. 9, no. 3, pp. 1– 7, 2016.
[6] B. S. Putra, R. S. Wahono, and R. I. Akbar, “Simulasi Penerapan ANFIS pada Sistem Lampu Lalu Lintas Enam Ruas,” Kursor , vol. 6, no. 2, pp. 77–82, 2011.
[7] S.  Kwatirayo,  J.  Almhana,  and  Z.  Liu,  “Adaptive  Traffic  Light Control Using VANET: A Case Study,” in 2013 9th International
Wireless  Communications  and  Mobile  Computing  Conference (IWCMC) , 2013, pp. 752–757.
[8] S. Mehan and V. Sharma, “Development of Traffic Light Control System Based on Fuzzy Logic,” in Proceedings of the International Conference on Advances in Computing and Artificial Intelligence -
ACAI ’11 , 2011, pp. 162–165.
[9] Z. Cao, S. Jiang, J. Zhang, and H. Guo, “A Unified Framework for Vehicle  Rerouting  and  Traffic  Light  Control  to  Reduce  Traffic Congestion,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. , vol. 18, no. 7, pp. 1958–1973, 2016.
[10]  A. L. C. Bazzan and F. Klugl, “A review on agent-based technology for traffic and transportation,” Knowl. Eng. Rev. , vol. 29, no. 3, pp. 375–403, 2014.
[11]  K.-L.  A.  Yau,  J.  Qadir,  H.  L.  Khoo,  M.  H.  Ling,  and  P. Komisarczuk, “A Survey on Reinforcement Learning Models and Algorithms for Traffic Signal Control,” ACM Comput. Surv. , vol. 50, no. 3, pp. 1–38, 2017.
[12]  R. Hawi, G. Okeyo, and M. Kimwele, “Smart Traffic Light Control using  Fuzzy  Logic  and  Wireless  Sensor  Network,”  in 2017 Computing Conference , 2017, pp. 450–460.
[13]  M. Patel and N. Ranganathan, “IDUTC : An Intelligent Decision- Making  System  for  Urban  Traffic-Control  Applications,” IEEE Trans. Veh. Technol. , vol. 50, no. 3, pp. 816–829, 2001.
[14]  D.  T.  Larose and C. D.  Larose, Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining , 2nd ed. Wiley, 2014.
[15]  I.  H.  Witten,  E.  Frank,  and  M.  A.  Hall, Data  Mining:  Practical Machine Learning Tools and Techniques , 3rd ed. Elsevier, 2011.
[16]  J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, Data  Mining:  Concepts  and Techniques , 3rd ed. Elsevier, 2012.
[17]  J.  Cheng,  W.  Wu,  J.  Cao,  and  K.  Li,  “Fuzzy  Group-based Intersection  Control  via  Vehicular  Networks  for  Smart Transportations,” IEEE Trans. Ind. Informatics , vol. 13, no. 2, pp. 751–758, 2017.
[18]  A. Sharma, R. Vijay, G. I. Bodhe, and L. G. Malik, “An adaptive neuro-fuzzy  interface  system  model  for  traffic  classification  and noise  prediction,” Soft  Comput. ,  vol.  22,  no.  6,  pp.  1891–1902, 2016.
[19]  M.  Wiering,  J.  van  Veenen,  J.  Vreeken,  and  A.  Koopman, “Intelligent Traffic Light Control,” Transp. Res. , 2004.
[20]  D. Srinivasan, M. C. Choy, and R. L. Cheu, “Neural Networks for Real-Time  Traffic  Signal  Control,” IEEE  Trans.  Intell.  Transp. Syst. , vol. 7, no. 3, pp. 261–272, 2006.
[21]  S.  Islam,  M.  S.  Bhuyan,  A.  Azim,  I.  K.  Teng,  and  M.  Othman, “Hardware  Implementation  of  Traffic  Controller  using  Fuzzy Expert  System,”  in International  Symposium  on  Evolving  Fuzzy Systems , 2006, pp. 325–330.
[22]  M.  Tubaishat,  Y.  Shang,  and  H.  Shi,  “Adaptive  Traffic  Light Control  with  Wireless  Sensor  Networks,”  in 2007  4th  IEEE Consumer Communications and Networking Conference , 2007, pp. 187–191.
[23]  V.  Hirankitti,  J.  Krohkaew,  and  C.  Hogger,  “A  Multi-Agent Approach for Intelligent Traffic-Light Control,” in Proceedings of the Word Congress on Engineering , 2007, vol. 1.
[24]  W.  Wen,  “A  dynamic  and  automatic  traffic  light  control  expert system for solving the road congestion problem,” Expert Syst. Appl. , vol. 34, no. 4, pp. 2370–2381, 2008.
[25]  K. Y. R. Cheng, C. H. L. Lee, and A. Liu, “Designing Intelligent Agents  for  Traffic  Delay  Compensation,” J.  Integr.  Syst.  Des. Process Sci. , vol. 12, no. 4, pp. 15–26, 2008.
[26]  R. Taufik, Supriyono, and Sukarman, “Rancang Bangun Simulator Kendali  Lampu  Lalu  Lintas  dengan  Logika  Fuzzy  Berbasis Mikrokontroler,” in Seminar Nasional IV SDM Teknologi Nuklir , 2008, pp. 459–466.
[27]  H. Lin, K. M. Aye, H. M. Tun, Theingi, and Z. M. Naing, “Design and Construction of Intelligent Traffic Light Control System Using Fuzzy Logic,” in International Conference on Power Control and Optimization, Innovation in  Power Control for Optimal Industry , 2008, pp. 237–239.
[28]  S. Mehta, “Fuzzy Control System for Controlling Traffic Lights,” in International  Multi  Conference  of  Engineers  and  Computer Scientist , 2008, pp. 105–108.
[29]  L. Dimitriou,  T.  Tsekeris, and A. Stathopoulos, “Adaptive hybrid fuzzy  rule-based  system  approach  for  modeling  and  predicting urban traffic flow,” Transp. Res. Part C Emerg. Technol. , vol. 16, no. 5, pp. 554–573, 2008.
[30]  R. Wahyu and L. Afriyanti, “Aplikasi Fuzzy Inference System (FIS) Metode  Tsukamoto  pada  Simulasi  Traffic  Light  Menggunakan Java,” in Seminar Nasional Aplikasi teknologi Informasi , 2009, pp.
104–107.
[31]  T.  Le  and  C.  Cai,  “A  New  Feature  For  Approximate  Dynamic Programming  Traffic  Light  Controller,”  in Proceedings  of  the Third  International  Workshop  on  Computational  Transportation Science - IWCTS ’10 , 2010, pp. 29–34.
[32]  E. Azimirad, N. Pariz, and M. B. N. Sistani, “A Novel Fuzzy Model and Control of Single Intersection at Urban Traffic Network,” IEEE Syst. J. , vol. 4, no. 1, pp. 107–111, 2010.
[33]  C. Karakuzu and O. Demirci, “Fuzzy logic based smart traffic light simulator  design  and  hardware  implementation,” Appl.  Soft Comput. , vol. 10, no. 1, pp. 66–73, 2010.
[34]  P. G. Balaji and D. Srinivasan, “Multi-agent system in urban traffic signal control,” IEEE Comput. Intell. Mag. , vol. 5, no. 4, pp. 43– 51, 2010.
[35]  M. Fiosins, J. Fiosina, J. P. Müller, and J. Gormer, “Agent-Based Integrated  Decision  Making  for  Autonomous  Vehicles  in  Urban Traffic,” Adv.  Pract. Appl. Agents Multiagent Syst. , pp. 173–178,
2011.
[36]  S. Faye, C. Chaudet, and I. Demeure, “A Distributed Algorithm for Multiple  Intersections  Adaptive  Traffic  Lights  Control  using  a Wireless Sensor Networks,” in Proceedings of the first workshop on Urban networking - Urbane ’12 , 2012, pp. 13–18.
[37]  D.  McKenney  and  T.  White,  “Distributed  and  adaptive  traffic signal control within a realistic traffic simulation,” Eng. Appl. Artif. Intell. , vol. 26, no. 1, pp. 574–583, 2013.
[38]  S.  G.  Rabiha  and  S.  Santosa,  “Prediksi  Data  Arus  Lalu  Lintas Jangka Pendek Menggunakan Optimasi Neural Network Berbasis Genetik Algorithm,” J. Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 54–61, 2013.
[39]  J.  Kianfar  and  P.  Edara,  “A  Data  Mining  Approach  to  Creating
Fundamental  Traffic  Flow  Diagram,”  in Procedia  Social  and
Behavioral Sciences , 2013, vol. 104, pp. 430–439.
[40]  J.  Garcia-Nieto,  A.  C.  Olivera,  and  E.  Alba,  “Optimal  Cycle Program  of  Traffic  Lights  With  Particle  Swarm  Optimization,” IEEE Trans. Evol. Comput. , vol. 17, no. 6, pp. 823–839, 2013.
[41]  S.  Araghi,  A.  Khosravi,  M.  Johnstone,  and  D.  Creighton,
“Intelligent  Traffic  Light  Control  of  Isolated  Intersections  Using Machine  Learning  Methods,” 2013  IEEE  Int.  Conf.  Syst.  Man, Cybern. , pp. 3621–3626, 2013.
[42]  M. B. W. de Oliveira and A. de A. Neto, “Optimization of Traffic Lights  Timing  based  on  Artificial  Neural  Networks,”  in 17th International  IEEE  Conference  on  Intelligent  Transportation Systems (ITSC) , 2014, pp. 1921–1922.
[43]  M.  B.  Younes  and  A.  Boukerche,  “Intelligent  Traffic  Light Controlling Algorithms Using Vehicular Networks,” IEEE Trans. Veh. Technol. , vol. 65, no. 8, pp. 5887–5899, 2015.
[44]  M.  Collotta,  L.  Lo  Bello,  and  G.  Pau,  “A  Novel  Approach  for dynamic  traffic  lights  management  based  on  Wireless  Sensor Networks  and  Multiple  Fuzzy  Logic  Controllers,” Expert  Syst. Appl. , vol. 42, no. 13, pp. 5403–5415, 2015.
[45]  M. K. Abbas, M. N. Karsiti, M. Napiah, B. B. Samir, and M. Al- Jemali,  “High  accuracy  traffic  light  controller  for  increasing  the given green time utilization,” Comput. Electr. Eng. , vol. 41, pp. 40– 51, 2015.
[46]  A. Kridanto and J. L. Buliali, “Metode Hibrida FCM dan PSO-SVR untuk Prediksi Data Arus Lalu Lintas,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 3, pp. 302–311, 2015.
[47]  N. R. Yusupbekov, A. R. Marakhimov, H. Z. Igamberdiev, and S. X.  Umarov,  “Application  of  soft-computing  technologies  to  the traffic  control  system  design  problems,”  in Procedia  Computer
Science , 2016, vol. 102, pp. 540–546.
[48]  N. Nower and S. Hossan, “Efficient Dynamic Traffic Light Control for ITS,” in Proceedings  of  the  Second  International  Conference on Internet of things, Data and Cloud Computing - ICC ’17 , 2017.
[49]  R. H. Abiyev, M. Ma’aitah, and B. Sonyel, “Fuzzy  Logic  Traffic Lights  Control  (FLTLC),”  in Proceedings  of  the  2017  9th International Conference on Education Technology and Computers - ICETC 2017 , 2017, pp. 233–238.
[50]  J. Jin and X. Ma, “A Decentralized  Traffic  Light Control System Based on Adaptive Learning,” IFAC-PapersOnLine , vol. 50, no. 1, pp. 5301–5306, 2017.
[51]  V.  Gupta  and  R.  Kumar,  “Intelligent  Traffic  Light  Control  for Congestion  Management  for  Smart  City  Development,”  in 2017 IEEE Region 10 Symposium (TENSYMP) , 2017.
[52]  E.  Harahap,  A.  Suryadi,  Ridwan,  D.  Darmawan,  and  R.  Ceha, “Efektifitas  Load  Balancing  Dalam  Mengatasi  Kemacetan  Lalu Lintas,” J. Mat. , vol. 16, no. 2, pp. 1–7, 2017.
[53]  J.  Liu et  al. ,  “Secure  intelligent  traffic  light  control  using  fog computing,” Futur. Gener. Comput. Syst. , vol. 78, no. 2, pp. 817– 824, 2017.
[54]  Indrabayu,  Y.  Lesmana,  A.  A.  Ilham,  I.  Nurtanio,  and  S.  Hamid, “An  Intelligent  Traffic  Light  System  for  Reducing  Number  of Queuing Cars in Complex Road Junction,” ICIC Express Lett. Part B Appl. , vol. 8, no. 6, pp. 999–1006, 2017.
[55]  H.  Wei,  G.  Zheng,  H.  Yao,  and  Z.  Li,  “IntelliLight :  A Reinforcement  Learning  Approach  for  Intelligent  Traffic  Light Control,” in Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery  & Data Mining - KDD ’18 , 2018, pp. 2496–2505.
[56]  P. Ayuba, B. Zachariah, and L. P. Damut, “Modification of Fuzzy Logic  Rule  Base  in  The  Optimization  of  Traffic  Light  Contorl System,” Sci. Word J. , vol. 13, no. 2, pp. 6–11, 2018.
[57]  W.  Chen et  al. , “A novel  fuzzy deep-learning approach to traffic flow  prediction  with  uncertain  spatial-temporal  data  features,” Futur. Gener. Comput. Syst. , vol. 89, pp. 78–88, 2018.
[58]  J. Jin and X. Ma, “Hierarchical multi-agent control of traffic lights based on collective learning,” Eng. Appl. Artif. Intell. , vol. 68, pp. 236–248, 2018.
[59]  T.  Sutojo,  E.  Mulyanto,  and  V.  Suhartono, Kecerdasan  Buatan . Yogyakarta, Indonesia: Andi Offset, 2011.