PENUNJUK ARAH CERDAS BERBASIS ATURAN FUZZY (SEBUAH IDE IMPLEMENTASI DARI PENGGUNAAN SENSOR LALU LINTAS)
Ditdit Nugeraha Utama 1) , Redno Novicta Sari 2) , Risa Sekarningtyas 3) , M. Habibullah 4) , Anasta Wulandari 5) , Indriyani Eta Rahastri 6) , Darnilia Nurul Sakina 7) , M. Miftahuddin 8) , Hilda Cahyani 9)
Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Email : rednons11@gmail.com

## ABSTRAK
Kemacetan lalu lintas telah menjadi permasalahan klasik yang kerap dihadapi kota- kota  besar.  Perempatan  jalan,  volume  lalu  lintas,  ketidakdisiplinan  para  pengendara kendaraan  adalah  berbagai  potensi  kemacetan  di  jalan  raya.  Kondisi  ini  merupakan permasalahan  multi  dimensi  yang  harus  diselesaikan  dengan  cara  yang  luar  biasa. Berbagai  kajian  ilmu  di  berbagai  bidang  keahlian  telah  urun  ide  untuk  menyelesaikan permasalahan ini. Salah satunya adalah keberadaan sensor otomatis untuk pendeteksian jumlah kendaraan dalam kurun waktu tertentu, mengestimasi kepadatan kendaraan, dan laju kendaraan di jalan raya. Dengan menggunakan metode fuzzy (bias) yang diterapkan pada  aturan fuzzy ( fuzzy  rules )  serta  terapkan  melalui  prinsip-prinsip  konsep  optimasi, ide  pemanfaatan  sensor  otomatis  tersebut  direalisasikan.  Metode fuzzy adalah  anak cabang  keilmuan  informatika  dan  komputer,  yang  memungkinkan  komputer  dapat menalar  berbagai  jenis  bahasa  alamiah  manusia.  Disini,  aturan fuzzy digunakan  untuk mengidentifikasi kemungkinan kemacetan yang terjadi dan bagaimana aksi lanjutan atas kemacetan  tersebut.  Dengan  aturan fuzzy ini,  data  yang  diperoleh  dari  sensor  dikirim dalam  bentuk  sinyal  ke  lampu    lalu  lintas  dan  palang  definitif  yang  telah  didesain sedemikian rupa. Kendaraan yang berada pada lajur yang mengalami kepadatan tertentu akan  memperoleh  dua  lajur  alternatif  ( smart  direction atau  arah  cerdas),  sementara kendaraan pada lajur yang lain akan terus bergerak berdasarkan arah yang ditunjukkan oleh lampu  lalu lintas  dan tindakan  dari  palang yang  bekerja, sehingga  tidak  ada lajur yang  mengalami  penumpukan  kendaraan,  dan  memungkinkan  kemacetan  akan  terurai dengan sendirinya. Sistem usulan ini berjalan berdasarkan tingkat kepadatan kendaraan tertentu yang dideteksi oleh sensor, artinya sistem ini berjalan secara fleksibal otomatis ( automated flexibly ).
Kata kunci: fuzzy, kemacetan, lalu lintas, palang, sensor

## ABSTRACT
Traffic  congestion  had  been  being  a  classic  problem  that  metropolitan  city  faces commonly. Road intersection, traffic volume, indiscipline drivers are several potential of congestion  on  highway.  This  condition is  a  multidimensional problem  that  should be  resolved  by  an  amazing    way.  Various    science  domain    in    various    expertise domain      had contributed  ideas  to  solve  this  problem.  One  is  the  existence  of  an automatic sensor for detection the number of vehicles within a certain time, estimating density of vehicle, and vehicle velocity on highway. By using fuzzy which is applied to  fuzzy  rules,  the  idea  of  automatic  sensor  utilization  is  realized.  Fuzzy  method  is informatics  and  computer  science  subsidiary,  which  allows  computer  can  detect natural type various of human language. Here, fuzzy rules are used to identify possible congestion that occur and further action over congestion. By using fuzzy rules, data is obtained  from  sensors  is  sent  as  signal  to  traffic  lights  and  definitive  gate  has  been designed in such a way. Vehicles are in the line which in a certain density will acquire two-line alternatives (smart direction), while vehicle is on other line will be continue to move to direction that is indicated by traffic lights and action of gate working, so no line occur vehicle congested in density on one line or more. Thus, system is running in accordance with vehicle density on a certain level in a line that is detected by sensor, its mean that system is not going to running constantly if not detected vehicle density
Keywords: congestion, fuzzy, gate, traffic, sensor

## PENDAHULUAN
Dewasa  ini,  kemajuan  teknologi berkembang  dengan  sangat  cepat  dan memberikan  pengaruh  positif  di  dalam penyelesaian  masalah  pada  setiap  aspek kehidupan,  termasuk  permasalahan  di bidang  lalu  lintas  dan  transportasi. Namun,  kecanggihan  alat  teknologi tinggi  tersebut,  tidak  (belum)  mampu untuk menyelesaikan permasalahan klasik di dalam lalu lintas dan transportasi. Permasalahan klasik tersebut adalah kemacetan.
Kemacetan  lalu  lintas  merupakan salah satu masalah luar biasa yang kerap dihadapi oleh kota besar. Hal ini menjadi masalah  yang  luar  biasa  sehingga pemerintah perlu mencari cara yang tepat dan  efisien  untuk  memecahkan  masalah ini.  Ketidakdisiplinan  para  pengguna jalan  dan  masalah  teknis  merupakan beberapa penyebab kemacetan lalu lintas yang dapat dianggap dominan.
Beberapa penelitian berkenaan dengan  lalu  lintas  dan  kemacetan  ini telah  dilakukan  banyak  peneliti.  Di antaranya  adalah  Li  et  al.  (2014)  yang mencoba  membangun  sebuah  lalu  lintas cerdas  untuk  mengatasi  kemacetan  di China; Zhang et al. (2014) yang mencoba untuk  mengembangkan  sistem    yang dapat memperkirakan gambaran arus lalu lintas  jangka  pendek  di  persimpangan jalan  di  Beijing,  China;  atau  untuk memantau  jalanan  perkotaan  di  Italia, Fancello  et  al.  (2014)  telah  mencoba mengembangkan model yang terintegrasi untuk  infrastruktur  jalan  perkotaan  dan me- record- nya.
Lebih  lanjut,  Yang  et  al.  (2012) mengusulkan sebuah model jaringan lalu lintas  transportasi  yang  akan  dijadikan sebuah model objek dari penggunaan lalu lintas  yang  nantinya  berfungsi  untuk
merealisasikan semua  jenis  simulasi  dari berbagaai jenis kebiasan berlalu lintas di jalan  raya.  Régine  et  al.  (2015) mengusulkan  dua  jenis  metode  yaitu fokus pada pengurangan batas kecepatan kendaraan dan menekankan pada pengurangan  kemacetan  dijalan  raya. Lalu,
Borg dan Scerri (2015) mengusulkan model yang
menggambarkan  pemblokiran  di  awal persimpangan  karena  meluapnya  antrian lalu lintas dari adanya simpangan jalan di lalu  lintas  lainnya.    Khusus  di  kondisi Jalan  di Jakarta  dan sekitarnya  Utama  et al.  (2016a)  dan  Utama  et  al.  (2016b) telah  melakukan  pemodelan    untuk mengurai
kemacetan dengan menggunakan  metode  utama water  flow algorithm (WFA).
Di  dalam  studi  ini,  kami  melihat fungsi  lampu  lalu  lintas  menjadi  sangat penting,  bukan  hanya  untuk  mengatur arus kendaraan di persimpangan,   namun seharusnya menjadi solusi penunjuk arah terbaik  bagi  para  pengendara.  Oleh karena  itu,  dibutuhkan  suatu  sistem cerdas yang mampu mengarahkan kendaraan  ke  lajur  tertentu.  Sehingga, jalur  yang  dipilih  dan  dilalui  oleh  si pengendara,  merupakan  jalur  terbaik (jalur cerdas) untuk mengurangi kemacetan.
Artikel  ini  diawali  oleh  bagian pendahuluan.  Kemudian  empat  bagian berikutnya merupakan bagian lanjutannya, yaitu kajian literatur, metodologi  penelitian,  hasil  dan  diskusi, kesimpulan  dan  penelitian  lanjutan. Artikel  akan  ditutup  dengan  daftar pustaka yang merupakan rujukan langsung artikel.

## KAJIAN LITERATUR Kemacetan
Kemacetan  adalah  kondisi  dimana arus  lalu  lintas  yang  lewat  pada  ruas jalan  yang  ditinjau  melebihi  kapasitas
rencana jalan  tersebut.  Kondisi  ini mengakibatkan  kecepatan  bebas  ruas jalan  tersebut  mendekati  atau melebihi 0 km/jam sehingga menyebabkan terjadinya  antrian.  Pada  saat  terjadinya kemacetan,  nilai  derajat  kejenuhan  pada ruas jalan dapat dihitung, sebuah kondisi dimana nilai derajat kejenuhan mencapai lebih  dari  0,5  akan  menyebabkan kemacetan (DJBM, 1997).

## Lalu Lintas
Lalu  lintas  di  dalam  Undang- Undang no. 22 Tahun 2009 tentang lalu lintas  dan  angkutan  jalan  didefinisikan sebagai  gerak  kendaraan  dan  orang  di ruang lalu lintas jalan. Sedangkan ruang lalu  lintas  jalan  adalah  prasarana  yang diperuntukkan bagi gerak pindah kendaraan,  orang  dan/atau  barang  yang berupa  jalan  dan  fasilitas  pendukung. Untuk mengendalikan pergerakan orang dan  atau  kendaraan  agar  bisa  berjalan dengan  lancar  dan  aman  diperlukan perangkat  peraturan  perundangan  yang sebagai  dasar  dalam  hal  ini  Undang- undang No.  22 tahun  2009  tentang  lalu lintas dan angkutan jalan (PRI, 2009).
Untuk  mengatur  padatnya  lalu lintas  diperlukan  rambu-rambu  dan petugas  yang  mengatur  arus  lalu  lintas untuk menghindari adanya penumpukan kendaraan pada jalan raya. Lampu lintas merupakan alat yang mengatur pergerakan  lalu  lintas  di  persimpangan jalan,  melalui  pemisah  waktu  berbagai arah pergerakan yang saling berpotongan.  Pada  umumnya,  setiap lampu  lalu  lintas  memiliki  tiga  warna yang      menjadi      tanda      bagi pengendara, yaitu:
1. Lampu  menyala  merah,  memiliki arti  bahwa  pengguna  kendaraan diharuskan  untuk  berhenti  dan memberikan  jalan  bagi  pejalan  kaki untuk menyeberang jalan.
2. Lampu  menyala  kuning,    memiliki arti  untuk  memberikan  peringatan
kepada  pengguna  kendaraan  bahwa lampu akan berganti warna.
3. Lampu menyala hijau, memiliki arti bahwa pengguna kendaraan
diberikan  waktu  untuk  melewati jalan.

## Volume Lalu Lintas
Volume  lalu  lintas  didefinisikan sebagai  jumlah  kendaraan  yang  lewat pada  satu  titik  di  ruas  jalan,  atau  pada suatu  lajur  selama  interval  waktu tertentu.  Satuan  dari  volume  secara
dapat  dinyatakan  dengan  cara  lain  yaitu satuan mobil penumpang (smp) tiap satu waktu  (Lindawati, 2012). Volume  lalu lintas dapat dinyatakan dalam persamaan (1),  dimana V adalah volume lalu lintas, n adalah jumlah kendaraan, dan T adalah interval waktu pengamatan.

## METODE PENELITIAN Rancangan Kegiatan
Uji  coba  model  semua  dilakukan  di dalam     skala     laboratorium      ( virtual environment )  dan  menggunakan  skema perempatan  jalan  yang    memiliki separator  di  tiap jalan,  sehingga terdapat delapan lajur untuk desain lalu lintasnya.
Secara  umum,  penelitian  ini  terdiri dari  beberapa  tahapan,  di  antaranya adalah  menentukan  parameter  yang menjadi  pertimbangan  dalam  menunjang sistem  ini,  penentuan  metode  yang digunakan,  penentuan  tujuan    optimasi dari  sistem,  dan  rancangan  model. Keterkaitan parameter, fungsi atau metode  model,  dan  tujuan  optimasi digambarkan  dalam  sebuah influence diagram (Gambar 1).
Gambar 1. Influence Diagram dan Skema Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1,  parameter utama  yang  dipertimbangkan  di  dalam model  ini  adalah  volume  kendaraan, kecepatan, waktu, lebar jalan, dan arus; serta  beberapa  parameter  turunan  yang lebih  detail  yang  tidak tergambarkan di Gambar  1.  Sedangkan  metode  yang digunakan  dalam  sistem  model  ini adalah  metode  analisis  matematika  dan forecasting ,  yang  diatur  dalam  rencana basis aturan ( rule base ). Basis aturan itu
sendiri    didasarkan    pada    metode logika fuzzy (logika bias; Zadeh, 1996).
Sedangkan  untuk  tujuan  optimasi, model ini didesain untuk dapat mengurangi waktu tempuh si kendaraan,  mengurangi  kemacetan  lalu lintas,  mengurangi  arus  kendaraan, memberikan petunjuk arah yang disarankan  untuk  diikuti  oleh  para pengendara.

## HASIL DAN DISKUSI Skema Umum Model Usulan
Salah  satu  produk  dari  penelitian  ini adalah  desain  lokasi  dan  penempatan sensor  dan  palang,  serta  desain  lampu lalu  lintas  yang  diletakan  pada  lokasi perempatan  delapan  lajur.  Beberapa sensor yang digunakan adalah merupakan  hasil  penelitian  para  peneliti sebelumnya,  yang terkait  sensor  lalu lintas  yang  kemudian  kami  berikan sedikit  modifikasi.  Sensor  yang  kami
gunakan  terdiri  dari  sensor  utama  dan sensor pendukung (Riyadi et al. 2014).
Sensor utama
memungkinkan berkomunikasi  dengan  lampu  lalu  lintas dan dipasang di setiap ruas jalan sebagai detektor  kepadatan  kendaraan.  Cara mendeteksi  kepadatannya  yaitu  dengan mengukur  lamanya  kendaraan  menutupi sensor,  diasumsikan  bahwa  kendaraan dikatakan  berhenti  apabila  kendaraan menutupi  sensor  tersebut  selama  tiga detik.
Gambar 2. Gambaran Penempatan Sensor dan Palang
Disini modifikasi sensor pun dilakukan.  Dimana  pada  setiap  lajur yang  berada  di  depan  lampu  lalu  lintas dilengkapi  tiga  pasang  sensor  dengan jarak  yang  berbeda  dan  terletak  di  tepi jalan,  sementara  lajur  yang  berada  di belakang lampu lalu lintas hanya hanya dilengkapidengan  dua  pasang  sensor saja (Gambar 2).
Tiga  sensor  yang  terpasang  pada tepi  jalan  tersebut  memiliki  level  yang berbeda,  yaitu easy,  medium  dan  hard. Jika  dilihat  pada  Gambar  2,  sensor dengan  level easy berwarna  ungu, sensor  dengan  level medium berwarna biru,  dan  sensor  dengan  level hard berwarna hitam.
Gambar 3. Palang menutup ke tengah jalan
Sementara  sensor  pendukung  yang kami  gunakan  yaitu  sensor-sensor  yang diambil  dari  hasil  penelitian  Liao  et  al. (2012)  dengan  menggunakan  sensor tekanan,  serta  penelitian  Jatmika  dan Andiko  (2014)  yang  menggunakan metode image processing dengan mengimplemtasikan  kamera  webcam sebagai  detektor.  Kedua  sensor  tersebut dapat  mendeteksi  kepadatan  kedaraan, yang  dimana  sensor  tersebut  akan
berfungsi  ketika  terdapat  dua  atau  lebih lajur  yang  mengalami  tingkat  kepadatan atau  kemacetan  yang  sama  berdasarkan level  sensor  yang  telah  ditentukan  pada sensor  utama,  Sehingga  dapat  diketahui lajur  yang  mana  yang  mengalami kepadatan  tertinggi.  Sedangkan,  sensor pendukung lainnya yaitu archived sensor data yang  dapat  mendeteksi  kecepatan kendaraan (Li, 2014).
Selain  desain  penempatan  beberapa sensor, kami pun mendesain palang yang dapat  terintegrasi  dengan    lampu  lalu lintas  dan  sensor.  Palang  yang  dipasang dapat  dianalogikan  sebagai  polisi  lalu lintas,  dimana  alat  ini  dapat  dijadikan sebagai  polisi  lalu  lintas,  dimana  alat  ini dapat  dijadikan  sebagai  alat  ini  dapat dijadikan  sebagai  pengatur  arah  dan
dapat  menertibkan  para  pengendara kendaraan.  Palang  yang  kami  gunakan pada sistem ini hanya berfungsi menutup dua  arah,  yang  mana  hanya  dapat menutup  ke  tengah-tengah  ruas  jalan (Gambar  3)  dan  kanan  ruas  jalan  atau lajur  di  belakang  lampu  lalu  lintas (Gambar 4).
Untuk
memudahkan para pengendara dalam memahami informasi logika  berpikir  dari  model  yang  kami usulkan,  desain  lampu  lalu  lintas  pun
diusulkan  (Gambar  5).  Lampu  lalu lintas  tersebut  terdiri  dari  tiga  panah yang masing- masing menginformasikan  arah  tujuan.  Panah
kiri
untuk menginformasikan pengemudi  yang  ingin  berbelok  kiri, panah  tengah  untuk  menginformasikan pengemudi  yang  ingin  berjalan  lurus, dan panah kanan untuk
menginformasikan pengemudi  yang ingin  berbelok  kanan.  Masing-masing panah  dapat  berubah  warna  layaknya lampu  lalu  lintas  pada  umumnya,  yaitu merah, kuning, dan hijau.
Gambar 6. Class Diagram
Skema  logika  sistem  model  yang kami lakukan, digambarkan jelas dengan menggunakan  diagram  kelas  ( class diagram ,  Gambar  6).  Di  dalam  diagram kelas  tersebut  terpaparkan  ada  terdapat lima  kelas  utama,  yaitu sensor , traffic light,  gate,  vehicle, dan line .  Sedangkan atribut-atribut informasi mengenai kelima kelas utama tersebut dapat dilihat jelas pada Gambar 6.
Basis Aturan Fuzzy
Kami  menggunakan  metode  logika fuzzy (bias)  yang  diterapkan    pada aturan fuzzy ( fuzzy  rules )  serta  melalui prinsip-prinsip konsep optimasi.
Metode  logika fuzzy adalah    anak cabang keilmuan informatika dan komputer, yang
memungkinkan komputer  dapat  menalar  berbagai  jenis bahasa  alamiah  manusia.  Disini,  aturan fuzzy digunakan  untuk mengidentifikasi kemungkinan  kemacetan  yang  terjadi dan  bagaimana  aksi  lanjutan  atas kemacetan    tersebut.    Dengan  aturan
fuzzy ini,  data  yang  diperoleh    dari sensor  dikirim  dalam  bentuk  sinyal  ke lampu  lalu  lintas  dan  palang  definitif yang telah didesain sedemikian rupa.
Kemungkinan-kemungkinan yang teridentifikasi  ini  diasumsikan  telah memenuhi semua kemungkinan kemacetan yang akan terjadi. Kemungkinan  tersebut  kemudian  kami ubah  berdasarkan  aturan fuzzy .  Untuk memudahkan  dalam  penyusunan  aturan fuzzy .  Tabel  1  adalah  daftar  penotasian simbol  yang  digunakan  pada  basis aturan fuzzy beserta keterangannya.
Tabel 1. Penjelasan Notasi Fuzzy Rules Based Istilah Keterangan VA1 Volume kendaraan di lajur A1 VA2 Volume kendaraan di lajur A2 VB1 Volume kendaraan di lajur B1
VB2 Volume kendaraan di lajur B2 VC1 Volume kendaraan di lajur C1 VC2 Volume kendaraan di lajur C2 VD1 Volume kendaraan di lajur D1 VD2 Volume kendaraan di lajur D2 Hard Traffic Jam Kemacetan yang parah GateA Palang A GateB Palang B GateC Palang C GateD Palang D Center Closed Palang menutup ke tengah Side Closed Palang menutup ke samping RA1 Lampu lalu lintas A1 arah kanan LA1 Lampu lalu lintas A1 arah kiri SA1 Lampu lalu lintas A1 arah lurus RB2 Lampu lalu lintas B2 arah kanan LB2 Lampu lalu lintas B2 arah kanan SB2 RC1 LC1
SC1 RD1 LD2
SD2 Lampu lalu lintas B2 arah kanan Lampu lalu lintas C1 arah kanan Lampu lalu lintas C1 arah kiri Lampu lalu lintas C1 arah lurus Lampu lalu lintas D2 arah kanan Lampu lalu lintas D2 arah kiri Lampu lalu lintas D2 arah lurus
Konsep dasar dalam aturan fuzzy ini, apabila salah satu lajur  dari  A1,  B2,  C1,
dan  D2  terdeteksi  terjadi  kepadatan, maka dua palang yang saling berhadapan akan  menutup  ke  tengah  searah  dengan arah  lajur  yang  macet.  Jadi,  misalnya kepadatan terdeteksi di lajur A1 dan/atau C1,  maka  palang  A  dan  palang  C  akan menutup  ketengah.  Begitu  juga  jika  B2 dan/atau  C2  terjadi  kepadatan,  maka palang  B  dan  D  yang  akan  menutup  ke tengah (Tabel 2).
Apabila  telah  ada  terjadi  aksi lanjutan oleh palang terhadap terdeteksinya kepadatan, semua kendaraan,  baik  yang  berada  di  lajur kemacetan maupun di luar jalur tersebut akan  terus  bergerak  mengikuti  arah  dan nyala  dari  lampu  lalu  lintas,  sehingga satu  lajur  atau  lebih  yang  mengalami kepadatan, kemudian terjadi aksi lanjutan oleh palang, maka saat itu pula tidak ada kendaraan  yang  berhenti,  melainkan tetap  berjalan  sesuai  informasi  yang diberikan oleh lampu lalu lintas dan para pengendara  kendaraan  tentu  saja  harus mengikuti  rambu-rambu  lalu lintas tersebut.
Tabel 2. Contoh Rule Based
&&    (VA1 > VB1)
(VA1 > VB2) && (VA1    > VC1) && (VA1 > VC2)
&& (VA1 >
VD2))  &&
Traffic
to C2) && (GateA
&& && (SA1 =
&&
&& (SB2 =
&&
(LC1
&& (SC1 =
&& && (SD2 =
Untuk mengidentifikasi secara keseluruhan  kemungkinan  terjadinya kepadatan,  kami  berfokus  pada  satu lajur  sebagai  patokan,  yaitu  lajur  A1 yang  mengalami  kepadatan.  Kendaraan dari  A1  memiliki  tiga  alternatif  lajur tujuan,  yaitu  B1,  C2,  dan  D1. Selanjutnya,  mengidentifikasi  setiap kemungkinan yang
mengharuskan
kendaraan dari  A1 hanya dapat  menuju ke salah satu lajur diantara B1, C2, dan D1. Tidak hanya itu, diidentifikasi pula kemungkinan  kendaraan  dari  A1  hanya dapat  menuju  ke  dua  dari  tiga  altenatif lajur tujuan tersebut. Contoh dari aturan fuzzy kasus ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Contoh Kemungkinan
Aturan Fuzzy yang berfokus pada lajur A1 A1 ke B1 IF ((VA1 > VA2) && (VA1 > VB1) &&
(VA1  >  VB2)  && (VA1
> VC1) &&
(VA1 > VD2)) && ((C2 =
IF THEN ((VA1 > VA2) ((A1  to  B1)  && (A1 THEN ((A1 to B1) && (GateA
eC =
&& = (LB2 =
= =
= = A1 ke C2 dan D1
IF ((VA1 > VA2) && (VA1 > VB2) && (VA1 > VC1) && (VA1 > VC2) && (VA1 > VD1)  &&
(VA1  >   VD2))
THEN ((A1 to D1) && (A1 to
Clo
(GateA
(LA1 = = (LB2 =
= (LC1 = (SC1 = (LD2 = =
Tabel 4. Contoh Aturan fuzzy dengan kemungkinan empat lajur terdeteksi kepadatan
A1, B2, C1, dan D2
IF
THEN ((A1 to B1) && (B2 to C2) && (C1 to B1) && (D2 to A2) && && (LA1 = (LB2 = (LC1 = (LD2 =
A2, B1, C2, dan D1 IF && (C1
THE N ((A1 to B1) && (B2 to C2) && (C1 to B1) && (D2 to A2) &&
&& (LA1 = (LB2 = = (LC1 = && (SC1 = =

## KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini terdiri dari lima poin, yaitu:
1. Sistem  model  usulan  ini  berjalan berdasarkan tingkat kepadatan
kendaraan tertentu yang dideteksi oleh sensor,  artinya  sistem  ini  berjalan secara  fleksibel  otomatis  ( automated flexibly )  dan  tidak  berjalan  secara
konstan.
2. Sitem model ini akan digunakan pada perempatan  jalan  yang  mana  masing- masing jalan memiliki pembatas jalan.
3. Sistem model ini menggunakan lampu lalu lintas yang terdiri dari tiga panah yang masing-masing menginformasikan arah   tujuan  selain lampu  lalu  lintas,  Masing- masing panah  dapat  berubah  warna  layaknya lampu  lalu  lintas  pada  umumnya, yaitu  merah,  kuning,  dan  hijau,  yang membedakan  sistem  ini  dengan  yang lain  adalah  penggunaan  palang  dan beberapa sensor yang saling terintegrasi dengan lampu lalu lintas.
4. Sensor utama yaitu sensor pendeteksi  jumlah  kendaraan  pada lajur yang mana sensor ini menggunakan  3  level  kepadatan ( easy, medium, hard ).
5. Sensor  penunjang  yaitu  sensor image  processing  akan  diaktifkan apabila  terdapat  lebih  dari  1  lajur yang  mengalami  jumlah  kepadatan kendaraan pada level yang sama.

## DAFTAR PUSTAKA
Borg,  L.D.,  Scerri,  K.    2015.  Efficient Traffic  Modelling  and  Dynamic Control  of  an  Urban  Region .
Transportation  Research  Procedia , Vol.6, pp. 224-238.
DJBM  Direktorat Jenderal Bina Marga.
1997. Manual  Kapasitas  Jalan
Indonesia (MKJI) . Departemen
Pekerjaan Umum. Jakarta.
Francello,  G.,  M,  Carta,  M.,      Fadda,  P.
2014. A modeling tool for measuring the performance of urban road  networks. Procedia  - Social and  Behavioral  Sciences ,  Vol.111, pp. 559- 566.
Jatmika,  S.,  Andiko,  I.  2014.  Simulasi pengaturan lampu lalu lintas berdasarkan        data        image
processing  kepadatan  kendaraan berbasis  mikrokontroler  atmega  16.
Jurnal Ilmiah Teknologi dan
Informasi ASIA , Vol.8 No.2, pp. 81-
96.
Liao,  W.,  Liu,  M.,  Meng,  Q.        2012. Mixed traffic information collection system  based  on  pressure  sensor . Physics  Procedia ,  Vol.25,  pp.  726- 732.
Li,  H.  2014.  Automatically  generating empirical speed-flow traffic
parameters  from  archived  sensor data . Procedia-Social and
Behavioral  Sciences, Vol.138,  pp. 54-66.
Li,    B.,    Zou,    M.,    Guo,    Y.          2014. Business process  analysis and optimization  on  road  traffic  law enforcement of the beijing intelligent traffic management. Procedia  - Social  and  Behavioral Sciences , Vol.138, pp. 748-756.
Lindawati,  M.  Z.  2012.  Analisa  Tingkat Pelayanan  Lalu  Lintas  Berdasarkan Kapasitas  Jalan di  Jalan Dr. Setiabudi Pada Ruas Jalan  Simpang
Resor-Simpang  Empat  Kampung
Baru  Kota  Baturaja  Kabupaten Ogan Komering Ulu. Jurnal Teknika.
PRI  - Presiden  Republik Indonesia.
2009.  Undang-undang  No.  22
Tahun  2009  Tentang:  Lalu  Lintas dan Angkatan Jalan. Jakarta.
Régine,  S.,  Simon,  C.,  Maurice, A. 2015.  Processing  traffic  and  road accident data in two case studies of road operation assessment. Transportation Research Procedia ,
Vol.6, pp. 90-100.
Riyadi, K.P., Wahyunggoro, O., Prabowo, H. 2014. Simulasi lampu lalu  lintas  dengan  sensor  di simpang empat  menggunakan
software automation studio 5.0. Jurnal Penelitian  Teknik  Elektro  dan Teknologi Informasi , Vol.1 No.1, pp. 24-28. Utama,  D.N.,  Zaki,  F.A.,  Munjeri,  I.J., Putri, N.U. 2016a. A Water Flow
Algorithm  Based  Optimization odel for Road Traffic Engineering. International Conference on Advanced Computer Science and Computer Systems, Malang, Indonesia.
Utama,  D.N.,  Zaki,  F.A.,  Munjeri,  I.J., Putri, N.U. 2016b. FWFA Optimization  based  Decision
Support System for Road Traffic Engineering. Proceeding  of    the 2016  International  Conference on  Computing  and  Applied Informatics , Medan, Indonesia. Yang, Y., Han, X., Yuan, Z.    2012. A model  of  the  dynamic  traffic road  network. IERI  Procedia , Vol.3, pp. 46- 51. Zadeh,  L.  A.  1996.  Fuzzy  logic  = computing  with  words. IEEE Transactions  of  Fuzzy  Systems , Vol.4 No.2, pp. 103-111. Zhang, L., Jia, Z., Niu, Z., Li, H. 2014. Research on  short-term  traffic flow  forecasting  for  junction  of isomerism  road  network  based on dynamic correlation. Procedia - Social and Behavioral  Sciences, Vol.138, pp. 446-451.