## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Optimisasi Koloni Semut dan Sistem Fuzzy untuk Kendali Lampu Lalu Lintas Pintar
Wrastawa Ridwan
Jurusan Teknik Elektro
Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia wridwan@ung.ac.id
Yuliyanti Kadir
Jurusan Teknik Sipil Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia yuliyantikadir@ung.ac.id Ifan Wiranto Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia ifan_te@ung.ac.id Diterima : Mei 2022 Disetujui : Juni 2022 Dipublikasi : Juli 2022 Abstrak— Pola pengaturan lampu lalu lintas waktu tetap yang tidak mempertimbangkan kondisi aktual persimpangan bisa menimbulkan  kemacetan.  Kemacetan  dapat  menyebabkan  banyak kerugian,  diantaranya  yaitu  banyaknya  waktu  terbuang  dan  bahan bakar yang habis dengan sia- sia.  Masalah ini dapat diatasi dengan pengatur lampu lalu lintas pintar yaitu sebuah sistem pengatur lampu lalu lintas yang mampu beradaptasi dengan kondisi setiap ruas jalan pada  persimpangan.  Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan pengembangan  sistem  pengatur  lampu  lalu  lintas  pintar  berbasis pada logika fuzzy bertingkat dan algoritma optimisasi koloni semut (Ant  Colony  Optimization).  Pada  Logika  Fuzzy  Bertingkat, keluaran dari sistem logika fuzzy tahap pertama menjadi masukan ke sistem logika fuzzy tahap berikutnya. Keluaran dari Sistem Fuzzy adalah  menentukan  skala  prioritas  untuk  fase  hijau  berikutnya. Selanjutnya  algoritma  optimisasi  koloni  semut  melakukan perhitungan  waktu  hijau  yang  optimal  pada  fase  tersebut. Berdasarkan hasil simulasi yang dilakukan diperoleh bahwa dengan menggunakan  sistem  pengatur  lampu  lalu  lintas  pintar  dibanding dengan  sistem  pengatur  lampu  lalu  lintas  waktu  tetap  terjadi pengurangan  panjang  antrian  kendaraan  dan  waktu  tunggu kendaraan.

## Kata Kunci— Logika Fuzzy, Optimisasi Koloni Semut
Abstract— Fixed time traffic light control is a traffic light control system that does not take into account the actual conditions of the intersection, which can cause congestion. Congestion can cause a lot of  losses,  including  a  lot  of  wasted  time  and  wasted  fuel.  This problem can be solved with a smart traffic light controller, which is a traffic light control system that is able to adapt to the conditions of each  road  section  at  the  intersection. In  this  research,  the development of smart traffic light control based on multi stage fuzzy logic and ant colony optimization (ACO) algorithm has been carried out.  In  multi  stage  fuzzy  logic,  the  output  of  the  first  stage  of  the fuzzy logic becomes the input to the next stage of the fuzzy logic. The output of the fuzzy system is to determine the priority scale for the  next  green  phase.  Furthermore,  Ant  Colony  Optimization calculates  the  optimal  green  time  in  that  phase.  Based  on  the simulation result, it is found that by using  smart traffic light control system compared to a fixed time traffic light control system, there is a reduction in queue length and waiting time.
Keywords—Fuzzy Logic; Ant Colony Optimization

## I. P ENDAHULUAN
Penggunaan  lampu  lalu  lintas  saat  ini  lebih  banyak diterapkan  dengan  menggunakan  sistem  pewaktuan  yang statis  atau  sistem  lampu  lalu  lintas  yang  tidak mempertimbangkan  kondisi  persimpangan  apakah  sedang banyak  kendaraan  ataukah  sedikit.  Pola  pengaturan  waktu yang diterapkan dari satu ruas ke ruas lainnya diatur secara bergilir. Dengan pola  pengaturan tersebut  apabila terdapat satu  ruas  jalan  yang  sedang  padat  tetapi  belum  mendapat giliran  maka  harus  menunggu  sampai  tiba  giliran  untuk mendapatkan nyala lampu hijau. Penerapan sistem lampu lalu lintas seperti ini ternyata tidak menjawab kondisi yang terjadi dijalan  raya,  sehingga  bisa  menimbulkan  kemacetan. Kemacetan dapat menyebabkan banyak kerugian, diantaranya yaitu banyaknya waktu terbuang dan bahan bakar yang habis dengan sia- sia. Untuk itu, sebaiknya jika dalam satu ruas jalan hanya terdapat sedikit antrian kendaraan maka lamanya  lampu  hijau  lebih  cepat  dibanding  jika  dalam  ruas tersebut banyak kendaraan. Sehingga pola pengaturan lampu lalu  lintas  tersebut  lebih  adaptif  sehingga  diharapkan  tidak akan menimbulkan antrian yang panjang.
Secara  umum,  tujuan  dari  pengendalian  lampu  lalu lintas pintar adalah meningkatkan keselamatan lalu lintas di persimpangan, memaksimalkan kapasitas persimpangan, dan meminimalkan  penundaan.  Penelitian-penelitian  tentang sistem  pengatur  lampu  lalu  lintas  pintar  telah  dilakukan. Beberapa  di  antaranya  adalah  menggunakan  Logika  Fuzzy yaitu  pada  [1-5],  menggunakan  ANFIS  [6],  menggunakan teknologi  RFID  dan  Logika  Fuzzy  [7],  menggunakan  Deep Learning [8], menggunakan Logika Fuzzy dan Pengendali PI [9]  ,  dan  menggunakan  Max-Plus  MPC  [10].  Beberapa penelitian  di  atas,  terutama  pada  penelitian  menggunakan Logika  Fuzzy,  belum  memperhitungkan  waktu  hijau optimum.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  ditawarkan sistem  pengatur  lampu  lalu  lintas  pintar  menggunakan algoritma  Logika  Fuzzy  Bertingkat  (Multi-Stage  Fuzzy Logic)  untuk  mendapatkan  waktu  siklus  dan  waktu  hijau. Selanjutkan algoritma Optimisasi Koloni Semut (Ant Colony Optimization)  digunakan  untuk  mendapatkan  waktu  hijau yang optimum. Diharapkan sistem ini mampu meningkatkan
kapasitas  simpang,  mengurangi  panjang  antrian  dan mengurangi waktu tunggu kendaraan.
Mekanisme  proses  pemetaan  dari  himpunan  fuzzy masukan  yang  terdapat  pada  bagian  premis  ke  himpunan fuzzy  lain  pada  bagian  keluaran  (konsekuen)  berdasarkan suatu  aturan  disebut  sebagai  inferensi  fuzzy.  Mekanisme pemetaan  dari  himpunan  semesta  tertentu  ke  himpunan semesta  yang  lain  ini  dapat  dihubungkan  dengan menginterpretasikan  aturan  pada  aturan  dasar  yang  berisi aturan  fuzzy  sebagai  suatu  implikasi  fuzzy.  Metode interpretasi ini banyak macamnya diantaranya adalah metode Takagi-Sugeno-Kang  [11],  metode  fuzzy  Mamdani  [12,13] dan metode fuzzy Tsukamoto [14].
Sistem  koloni  semut  merupakan  model  perilaku  semut yang  diketahui  dapat  menemukan  jarak  terpendek  antara sarang dan sumber makanan mereka. Semut adalah serangga sosial  yang  hidupnya  berkoloni.  Meskipun  setiap  individu semut  bergerak  secara  quasi  random,  melakukan  pekerjaan yang sederhana, akan tetapi dalam suatu koloni, semut dapat melakukan  pergerakan  dengan  pola  tertentu.  Setiap pergerakan,  semut  mengeluarkan  zat  kimia  yang  disebut sebagai  pheromone.  Zat  kimia  inilah  yang  dideteksi  dan digunakan sebagai alat komunikasi tidak langsung oleh semut lain [15].

## II. METODE
Pada  penelitian  ini  diusulkan  model  terintegrasi  antara Logika Fuzzy dan algoritma Optimisasi Koloni Semut untuk mendapatkan  waktu  siklus  dan  waktu  hijau  yang  optimum sesuai dengan situasi saat terkini. Data tentang keadaan lalu lintas  di  setiap  sisi  jalan  akan  diperoleh  dari  kamera pengamat.  Model  sistem  yang  akan  dibangun  dapat  dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Model Sistem Lampu Lalu Lintas Pintar
Keadaan lalu lintas di setiap ruas jalan persimpangan menjadi masukan  pada  sistem  logika  Fuzzy.  Pada  Logika  Fuzzy Bertingkat, keluaran dari sistem logika fuzzy tahap pertama menjadi  masukan  ke  sistem  logika  fuzzy  tahap  berikutnya. Keluaran  dari  Sistem  Fuzzy  adalah  menentukan  skala prioritas  untuk  fase  hijau  berikutnya.  Model  Logika  Fuzzy Bertingkat yang dibangun ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Model Logika Fuzzy Bertingkat
Terdapat  dua  tahapan  logika  fuzzy,  tahap  pertama terdiri dari dua logika fuzzy, yaitu logika fuzzy Urgensi dan logika fuzzy TambahHijau. Urgensi adalah logika fuzzy yang masukannya berasal dari jalan yang mengalami fase merah. Sedangkan masukan logika fuzzy TambahHijau berasal dari ruas  jalan  yang  mengalami  fase  hijau.  Tahap  kedua  adalah logika  fuzzy  Keputusan.  Logika  fuzzy  ini  berfungsi  untuk memutuskan  apakah  akan  beralih  ke  fase  hijau  untuk  ruas jalan  lain  atau  melanjutkan  fase  hijau  pada  ruas  jalan  yang sedang aktif.
Setelah  dibangun  sistem  logika  fuzzy  bertingkat  yang keluarannya  adalah  skala  prioritas  fase  hijau,  tahapan berikutnya  adalah  menentukan  lamanya  waktu  hijau  yang optimal.  Tujuan  penentuan  lama  waktu  hijau  yang  optimal adalah  untuk  memberikan  batas  maksimum  lamanya  fase hijau  pada  ruas  jalan  yang  sedang  aktif.  Lama  waktu  hijau yang optimal diperoleh berdasarkan pada total waktu tunggu kendaraan dalam antrian yang minimum. Total waktu tunggu kendaraan  dalam  antrian  diperoleh  berdasarkan  persamaan- persamaan berikut. [16].
Ketika  seluruh  kendaraan  dalam  antrian  awal  akan dikeluarkan  dalam  antrian  maka (𝑡 2 − 𝑡 1 ) ≥ (𝑞 − 1)ℎ𝑤 , total  harapan  waktu  tunggu  dari  kendaraan  yang  bergerak selama  waktu  hijau  (dari t 1 ke t 2 )  dapat  dinyatakan  dalam persamaan (1),
𝐽 ℎ𝑖𝑗𝑎𝑢1 (𝑡 1 , 𝑡 2 ) = 𝑞(𝑞 − 1)ℎ𝑤 2 + ∑(𝑡 1 − 𝑡 𝑎 𝑖 ) + 𝜆((𝑞 − 1)ℎ𝑤) 2
2 𝑞 𝑖=1 + 𝜆((𝑞 − 1)ℎ𝑤)[𝜆((𝑞 − 1)ℎ𝑤) − 1]ℎ𝑤 2
(1) Ketika (𝑡 2 − 𝑡 1 ) ≥ (𝑞 − 1)ℎ𝑤 maka tidak semua kendaraan dalam  antrian  awal  dapat  keluar  dari  antrian.  Total  waktu tunggu  untuk  kasus  ini  dapat  dinyatakan  dalam  persamaan (2),
𝐽 ℎ𝑖𝑗𝑎𝑢2 (𝑡 1 , 𝑡 2 ) = 𝑞 𝑜𝑢𝑡 (𝑞 𝑜𝑢𝑡 − 1)ℎ𝑤
2 + ∑(𝑡 1 − 𝑡 𝑎 𝑖 ) 𝑞 𝑖=1 +(𝑞 − 𝑞 𝑜𝑢𝑡 )(𝑡 2 − 𝑡 1 ) + 𝜆(𝑡 2 − 𝑡 1 ) 2 2
(2) dimana,
𝑡 1 adalah waktu awal penyalaan lampu hijau (detik) 𝑡 2 adalah waktu akhir penyalaan lampu hijau (detik)
q adalah  jumlah  kendaraan  dalam  antrian  pada  saat 𝑡 1 (kendaraan) 𝑞 𝑜𝑢𝑡 adalah  jumlah  kendaraan  yang  keluar  antrian  selama fase hijau (kendaraan)
hw adalah headway (ditetapkan selama 2 detik)
𝑡 𝑎 𝑖 adalah  waktu kedatangan kendaraan i (detik) 𝜆 adalah arus kendaraan pada ruas jalan yang akan diaktifkan (kendaraan/detik)
Algoritma  Optimisasi  Koloni  Semut  digunakan  untuk mencari  total  waktu  tunggu  yang  minimum  di  antara beberapa  waktu  tunggu  yang  dibangkitkan.  Berikut  adalah algoritma Optimisasi Koloni Semut untuk menemukan nilai yang minimum. Sebagai langkah awal siklus pertama, jumlah semut ditentukan sembarang diletakkan pada titik-titik yang berbeda  secara  acak.    Sampai  siklus  pertama  selesai,  semut akan berpindah dari titik i ke titik j (yang diijinkan) dengan mempertimbangkan visibility , yaitu
𝜂 𝑗 = 1 𝐶𝑗 (3) dengan 𝐶 𝑗 adalah cost titik  j.  Semut  akan  menuju  ke  titik yang nilai visibility nya terbesar. Pada kasus ini nilai 𝐶 𝑗 adalah nilai  total  waktu  tunggu  yang  diperoleh  dari  persamaan  (1) dan (2).
Setiap  selesai  satu  siklus,  semut  akan  meninggalkan jejak  , pheromone ,  pada  setiap  titik  yang  dikunjunginya. Pada  siklus  kedua  dan  seterusnya,  semut-semut  baru diletakkan  pada  salah  satu  titik  yang  telah  dikunjungi  oleh semut pada siklus sebelumnya, dan akan berpindah dari titik i  ke  titik  j  (yang  diijinkan)  berdasarkan  pada  suatu  fungsi peluang,    dinamai  sebagai  aturan  transisi  status  ( state transition rule )[17,18], yaitu,
𝑝 𝑗 (𝑡) = { [𝜏 𝑗 (𝑡)] 𝛼 [𝜂 𝑗 ] 𝛽 ∑ [𝜏 𝑗 (𝑡)] 𝛼 [𝜂 𝑗 ] 𝛽 𝑗∈𝑑𝑖𝑖𝑗𝑖𝑛𝑘𝑎𝑛 ;        𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 ∈ 𝑑𝑖𝑖𝑗𝑖𝑛𝑘𝑎𝑛 0;               𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑎𝑙𝑖𝑘𝑛𝑦𝑎 (4)
dengan 𝜏 𝑗 (𝑡) adalah  jumlah pheromone semut  pada  titik  j pada  saat  t.  Parameter  α  dan  β  digunakan  untuk mengendalikan  tingkat  kepentingan  relatif  dari pheromone dan visibility. Dengan  demikian,  setelah  suatu  semut menyelesaikan  perjalanannya  dalam  satu  siklus,  jumlah pheromone akan diperbarui menjadi :
𝜏 𝑗 (𝑡 + 𝑁) = 𝜌𝜏 𝑗 (𝑡) + ∆𝜏 𝑗 (𝑡, 𝑡 + 𝑁) (5)
dengan ρ adalah suatu koefisien yang bernilai antara 0 sampai 1,  sedemikan  hingga  (1-  ρ)  menunjukkan  penguapan pheromone , dan
∆𝜏 𝑗 (𝑡, 𝑡 + 𝑁) = ∑ ∆𝜏 𝑗 𝑘 (𝑡, 𝑡 + 𝑁) 𝑚 𝑘=1 , (6) dengan ∆𝜏 𝑗 𝑘 (𝑡, 𝑡 + 𝑁) adalah pheromone yang ditinggalkan oleh semut k pada titik j, pada saat antara t sampai (t+N), yang ditentukan sebagai berikut :
∆𝜏 𝑗 𝑘 (𝑡, 𝑡 + 𝑁) = { 1 𝐿𝑘 ;    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 ∈ 𝑝𝑒𝑟𝑗𝑎𝑙𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑘
0;    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑎𝑙𝑖𝑘𝑛𝑦𝑎 (7)
dengan L k adalah jumlah cost pada perjalanan yang dilakukan oleh  semut  k. N adalah  jumlah  titik  yang  dikunjungi  oleh setiap semut dalam satu siklus. Jumlah pheromone pada saat t=0 untuk  setiap  titik  yaitu 𝜏 𝑗 (0) ,  ditentukan  sama  dengan nilai visibility- nya . Titik  yang  memiliki  jumlah pheromone terbanyak adalah titik minimum.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  kasus  ini,  fase  lampu  lalu  lintas  yang  diterapkan adalah dua fase. Ada dua tahapan logika fuzzy, tahap pertama terdiri dari dua logika fuzzy, yaitu logika fuzzy Urgensi dan logika fuzzy TambahHijau. Tahap kedua adalah logika fuzzy Keputusan. Semesta pembicaraan himpunan fuzzy dan fungsi keanggotaan fuzzy ditentukan berdasarkan analisis data yang diperoleh  dari  survei  volume  lalu  lintas.  Berikut  ini  adalah rincian dari masing-masing logika fuzzy.
Logika  fuzzy  Urgensi  terdiri  dari  dua  masukan  yaitu LamaAntrian  dan  PanjangAntrian  serta  keluarannya (konsekuen)  adalah  DerajatUrgensi.  Fungsi    keanggotaan masukannya  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.,  dan  Gambar  4., serta  fungsi  keanggotaan  konsekuen  dapat  dilihat  pada Gambar 5. Basis aturan Logika Fuzzy Urgensi dapat dilihat pada Tabel 1.
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan LamaAntrian
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan PanjangAntrian 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 LamaAntrian D eg re e of m em be rs hi p TL CL L SL 0 5 10 15 20 25 30 35 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 PanjangAntrian D eg re e of m em be rs hi p CukupPadat TidakPadat
Padat
SangatPadat

## Gambar 5. Fungsi keanggotaan DerajatUrgensi
Tabel 1. Basis aturan Logika Fuzzy Urgensi
Panjang Antrian Lama Antrian Tidak Lama Cukup Lama Lama Sangat Lama Tidak Padat Kurang Urgen Kurang Urgen Kurang Urgen Kurang Urgen Cukup Padat Kurang Urgen Kurang Urgen Kurang Urgen Urgen Padat Urgen Urgen Urgen Sangat Urgen Sangat Padat Urgen Sangat Urgen Sangat Urgen Sangat Urgen
Logika  fuzzy  TambahHijau  terdiri  dari  dua  masukan  yaitu KendaraanTersisa  dan  LamaHijau  serta  keluarannya  adalah TambahanHijau.  Fungsi    keanggotaan  masukannya  dapat dilihat  pada  Gambar  6.,  dan  Gambar  7.,  serta  fungsi keanggotaan konsekuen dapat dilihat pada Gambar 8. Basis aturan  Logika  Fuzzy TambahHijau ditunjukkan  pada  Tabel 2.
Gambar 6. Fungsi Keanggotaan KendaraanTersisa
Gambar 7. Fungsi Keanggotaan NyalaHijau Gambar 8. Fungsi keanggotaan TambahanHijau Tabel 2. Basis aturan Logika Fuzzy TambahHijau
Nyala Hijau Kendaraan Tersisa Sedikit Sedang Banyak Tidak Lama Sedikit Lama Cukup Lama Lama Cukup Lama Sedikit Lama Cukup Lama Cukup Lama Lama Sedikit Lama Sedikit Lama Sedikit Lama Sangat Lama Sedikit Lama Sedikit Lama Lama
Logika  fuzzy  Keputusan  terdiri  dari  dua  masukan  yaitu Urgensi dan  TambahHijau  serta  keluarannya  adalah Keputusan.  Fungsi    keanggotaan  masukannya  dapat  dilihat pada Gambar 9., dan Gambar 10., serta fungsi keanggotaan konsekuen  dapat  dilihat  pada  Gambar  11.  Basis  aturan Logika Fuzzy Keputusan ditunjukkan pada Tabel 3.
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 DerajatUrgensi D eg re e of m em be rs hi p KurangUrgen Urgen SangatUrgen 0 5 10 15 20 25 30 35 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 KendaraanTersisa D eg re e of m em be rs hi p
Sedikit
Sedang Banyak 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 NyalaHijau D eg re e of m em be rs hi p TidakLama CukupLama SangatLama Lama 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 TambahanHijau D eg re e of m em be rs hi p SedikitLama CukupLama Lama
Gambar 9. Fungsi Keanggotaan Urgensi Gambar 10. Fungsi Keanggotaan TambahHijau
Gambar 11. Fungsi keanggotaan Keputusan

## Tabel 3. Basis aturan Logika Fuzzy Keputusan
Urgensi Tambah Hijau Tidak Urgen Kurang Urgen Urgen Berhenti Tidah Beralih Tidak Beralih Beralih Tambah Sedikit Tidah Beralih Sedikit Beralih Beralih Tambah Tidah Beralih Sedikit Beralih Beralih
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  membandingkan unjuk kerja sistem pengatur lampu lalu lintas pintar dengan sistem pengatur lampu lalu lintas waktu tetap. Pada simulasi ini  dibangkitkan  bilangan  acak  distribusi  Poisson  dengan rerata  kedatangan  1200  kendaraan/jam  untuk  ruas  jalan Barat-Timur dan rerata kedatangan 800 kendaraan/jam untuk ruas jalan Utara-Selatan. Waktu hijau untuk ruas jalan Barat- Timur adalah 40 detik dan waktu hijau untuk ruas jalan Utara- Selatan adalah 35 detik. Selanjutnya untuk pengujian sistem pengatur  lampu  lalu  lintas  pintar  yang  telah  dibangun, keadaan setiap ruas jalan adalah sama dengan keadaan ruas jalan  pada  sistem  pengatur  lampu  lalu  lintas  waktu  tetap. Berikut adalah grafik hasil menjalankan simulasi. Untuk ruas jalan  Barat-Timur  perbandingan  panjang  antrian  antara pengatur  lampu  lalu  lintas  waktu  tetap  dan  pengatur  lampu lalu  lintas  pintar  diperlihatkan  pada  Gambar  12.,  serta perbandingan  waktu  tunggu  kendaraan  antara  pengatur lampu lalu lintas waktu tetap dan pengatur lampu lalu lintas pintar dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 12. Perbandingan panjang antrian antara pengatur lampu lalu lintas waktu tetap dan pengatur lampu lalu lintas pintar pada ruas jalan Barat-
Timur
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Urgensi D eg re e of m em be rs hi p TidakUrgen Urgen KurangUrgen 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 TambahHijau D e g re e o f m e m b e rs h ip Berhenti Tambah TambahSedikit 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Keputusan D eg re e of m em be rs hi p TidakBeralih Beralih SedikitBeralih 0 50 100 150 200 250 0 5 10 15 20 25 30 35 waktu(detik) P an ja ng A nt ria n Jalan Barat-Timur fixed time fuzzy logic
Gambar 13. Perbandingan waktu tunggu kendaraan antara pengatur lampu lalu lintas waktu tetap dan pengatur lampu lalu lintas pintar pada ruas jalan Barat-Timur
Untuk  ruas  jalan  Utara-Selatan  perbandingan  panjang antrian  antara  pengatur  lampu  lalu  lintas  waktu  tetap  dan pengatur lampu lalu lintas pintar diperlihatkan pada Gambar 14.,  serta  perbandingan  waktu  tunggu  kendaraan  antara pengatur  lampu  lalu  lintas  waktu  tetap  dan  pengatur  lampu lalu lintas pintar dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 14. Perbandingan panjang antrian antara pengatur lampu lalu lintas waktu tetap dan pengatur lampu lalu lintas pintar pada ruas jalan Utara-
Selatan
Gambar 15. Perbandingan waktu tunggu kendaraan antara pengatur lampu lalu lintas waktu tetap dan pengatur lampu lalu lintas pintar pada ruas jalan
Utara-Selatan
Pada Table 4. diperlihatkan unjuk kerja hasil simulasi dari pengatur  lampu  lalu  lintas  waktu  tetap  dan  pengatur  lampu lalu lintas pintar berdasarkan pada rerata panjang antrian dan rerata waktu tunggu.
Tabel 4. Perbandingan Unjuk Kerja Lampu Lalu Lintas Waktu Tetap dan
Lampu Lalu Lintas Pintar Lampu lalu lintas waktu tetap Lampu lalu lintas pintar Persentasi Pengurangan B-T U-S B-T U-S B-T U-S Panjang Antrian 9,36 4,11 6,13 2,73 34,5% 33,58% Waktu Tunggu 29,08 15,48 17,38 10,82 40,23% 30,10%
Berdasarkan Tabel 4., diperoleh bahwa dengan menggunakan sistem  pengatur  lampu  lalu  lintas  pintar  dibanding  dengan sistem  pengatur  lampu  lalu  lintas  waktu  tetap  terjadi pengurangan  panjang  antrian  kendaraan  dan  waktu  tunggu kendaraan.  Dalam  kasus  simulasi  yang  dilakukan  terjadi pengurangan  panjang  antrian  rata-rata  sebesar  34,04%  dan pengurangan waktu tunggu rata-rata sebesar 35,17%.

## IV. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  pengembangan  sistem pengatur lampu lalu lintas pintar berbasis pada logika fuzzy bertingkat  dan  algoritma  optimisasi  koloni  semut.  Pengatur lampu lalu lintas pintar yaitu sebuah sistem pengatur lampu lalu  lintas  yang  mampu  beradaptasi  dengan  kondisi  setiap ruas  jalan  pada  persimpangan.  Pada  Logika  Fuzzy Bertingkat, keluaran dari sistem logika fuzzy tahap pertama menjadi  masukan  ke  sistem  logika  fuzzy  tahap  berikutnya. Keluaran  dari  Sistem  Fuzzy  adalah  menentukan  skala prioritas untuk fase hijau berikutnya. Selanjutnya algoritma optimisasi  koloni  semut  (Ant  Colony  Optimization  (ACO))
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 Kendaraan ke- w a k tu t u n g g u (d e ti k ) Jalan Barat-Timur fixed time fuzzy logic 0 50 100 150 200 250 300 350 0 5 10 15 waktu(detik) P a n ja n g A n tr ia n Jalan Utara-Selatan fixed time fuzzy logic 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Kendaraan ke- w a k tu t u n g g u (d e ti k ) Jalan Utara-Selatan fixed time fuzzy logic
menghitung  waktu  hijau  yang  optimal  pada  fase  tersebut. Berdasarkan  hasil  simulasi  diperoleh  bahwa  dengan menggunakan  sistem  pengatur  lampu  lalu  lintas  pintar dibanding  dengan  sistem  pengatur  lampu  lalu  lintas  waktu tetap  terjadi  pengurangan  panjang  antrian  kendaraan  dan waktu  tunggu  kendaraan.  Dalam  kasus  simulasi  yang dilakukan  terjadi  pengurangan  panjang  antrian  rata-rata sebesar  34,04%  dan  pengurangan  waktu  tunggu  rata-rata sebesar 35,17%.

## R EFFERENSI
[1] Alam,  J.,  Pandey,  M.K.,  &  Ahmad,  H.,  (2013): Intelligent  Traffic  Light  Control  System  for  Isolated Intersection  Using  Fuzzy  Logic,  Conference  on Advances in Communication and Control System.
[2] Mohanaselvi, S. & Shanpriya, B., “Application of Fuzzy Logic  to  Control  Traffic  Signals,”  :  AIP  Conference Proceedings
2112, 020045 (2019); https://doi.org/10.1063/1.5112230.
[3] Colotta,  M.,  Bello,  L.L.,  &  Pau  G.,  (2015),  A  novel approach  for  dynamic  traffic  lights  management  based on  Wireless  Sensor  Networks  and  multiple  fuzzy  logic controllers, Expert Systems with Applications 42.
[4] Prasetiyo,  E.E.,  Wahyunggoro,  O.,  &  Sulistyo,  S., (2015), Design and Simulation of Adaptive Traffic Light Controller  Using  Fuzzy  Logic  Sugeno  Method  ,  IEEE International  Journal  on  Scientific  and  Research
Publications 5(4)
[5] Lamas, W.Q., Giacaglia, G.E.O., & Oliviera,
E.C.,(2017),  Intelligent  Urban  Traffic  Flow  Control:  A Case  Study  on  Fuzzy  Logic  Application,  International Journal  on  Trasportation  Engineering  and  Technology 3(3).
[6] Wannige,  C.T.,  &  Sonnadara,  D.U.J.,  (2009), Application  of  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Traffic  Signal Control  for  Multiple  Junctions,  IEEE  International Conference  on  Industrial  and  Information  Systems (ICHS).
[7] Dereli, T., Cetinkaya, C., & Celic, N., (2018), Designing a  Fuzzy  Logic  Controller  for  a  Single  Intersection:  A Case  Study  in  Gaziantep,  Expert  Sigma  Journal  of Engineering and Natural Sciences 36(3)
[8] Liang,  X.,  &  Du  X.,(2018),  Deep  Reinforcement Learning  for  Traffic  Light  Controling  Vehicular Networks, IEEE Transactions on Vehicular Technology.
[9] Tune,  I.,  &  Soylemez,  M.T.,(2020),  Intelligent Intersection Management Using Fuzzy Logic control and PI  control,  International  Proceedings  of  Transport Research Arena TRA.
[10] Joelianto,  E.,  Sutarto,H.Y.,  Airulla,  D.G.,  &  Zaky,  M., (2020), Design and Simulation of Traffic Light Control System  at  Two  Intersections  Using  Max-Plus  Model Predictive  Control,  International  Journal  of  Artificial Intelligence 18(1).
[11] Ridwan,  W.,  Wiranto,  I.,  &  Dako,  R.D.R.,  (2020), Ability  estimation  in  computerized  adaptive  test  using Mamdani  Fuzzy  Inference  System,  IOP  Conf.  Ser.:
Mater. Sci. Eng. 850 012004
[12] Ridwan,  W.,  Wiranto,  I.,  &  Dako,  R.D.R.,  (2021), Computerized  Adaptive  Test  based  on  Sugeno  Fuzzy
Inference System, IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 1098 032077
[13] Wiranto,  I.,  Ridwan,  W.,  (2021),  Maneuvering  Target Tracking  With  Constant  Acceleration  Motion  Model Using Hybrid Mamdani Fuzzy-Kalman Filter Algorithm, ARPN  Journal  of  Engineering  and  Applied  Sciences. 16(2)
[14] Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  H.,(2013),  Aplikasi Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan,  Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta
[15] Dorigo,  M.,  &  Stutzle,  T.,  (2004),  Ant  Colony Optimization, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts
[16] Renfrew, D., & Yu, X.H., (2009), Traffic Signal Control with  Swarm  Intelligence,  2009  Fifth  International Conference on Natural Computation, IEEEXplore
[17] Joelianto, E., Wiranto, I., (2011) An Application of Ant Colony  Optimization,  Kalman  Filter  and  Artificial Neural Network for Multiple Target Tracking Problems. International  Journal  of  Artificial  Intelligence,  Vol.  7, number A11.
[18] Wiranto,  I.,  Bonok,  Z.,  (2018),  Application  of  Ant System  and  Nearest  Neighbor  Kalman  Filter  for  Multi Target Tracking in Multi Sensor Radar System, ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 13(15)