## IMPLEMENTASI FUZZY MAMDANI PADA LAMPU LALU LINTAS SECARA ADAPTIF UNTUK MEMINIMALKAN WAKTU TUNGGU PENGGUNA JALAN
Renaldi Primaswara Prasetya
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, ITN Malang renaldipp@lecturer.itn.ac.id

## ABSTRAK
Pengaturan nyala lampu lalu lintas merupakan salah satu upaya yang digunakan untuk dapat mengatur laju kendaraan  di  jalan raya. Pada kenyataannya volume kendaraan semakin  meningkat, dan kemacetan tidak dapat terelakan. Pengaturan lampu lalu lintas berdasarkan fase waktu yang bersifat tetap/statis, kurang mampu berfungsi secara baik dalam mengurai kemacetan, mengingat setiap sudut jalan memiliki kepadatan kendaraan yang berubah- ubah. Maka perlu adanya optimasi terhadap pengaturan nyala lampu lalu  lintas di persimpangan  jalan raya agar dapat meminimalisasi waktu tunggu pengguna jalan. Dalam makalah ini dibahas pembuatan simulasi sistem kontrol yang dapat menentukan durasi nyala lampu lalu lintas secara adaptif pada persimpangan jalan raya menggunakan algoritma fuzzy mamdani. Penentuan nyala lampu lalu lintas ditentukan oleh parameter jumlah kendaraan mobil, motor, dan lebar jalan. Dari hasil pengujian dengan kondisi parameter yang berbeda dapat diperoleh nyala lampu merah yang berubah secara adaptif menyesuaikan kondisi yang terjadi pada jalan raya.
Keyword : penentuan, nyala lampu, lalu lintas, adaptif, Fuzzy Mamdani

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan  PPRI  (Peraturan  Pemerintah Republik  Indonesia)  no.  43  tahun  1993  tentang prasarana dan lalu lintas jalan Pasal 4 Ayat 5 bahwa Sistem  informasi  terkait  rambu-rambu  lalu  lintas, marka  jalan,  alat pemberi isyarat  lalu  lintas, serta alat  kendali  dan  pengaman  pengguna    jalan dibutuhkan    agar  rekayasa  lalu    lintas  dapat dilaksanakan secara berhasil guna dan  berdaya guna. Rambu  Lalu  Lintas  merupakan  komponen  dari perlengkapan  jalan  dalam  bentuk  lambang,  angka, huruf, kalimat, dan/atau perpaduan dari perlengkapan yang  memiliki  fungsi  sebagai  larangan,  peringatan, perintah,  atau  petunjuk  bagi  pengguna  jalan. Termasuk didalamnya adalah lampu lalu lintas yang disebut sebagai alat pemberi isyarat lalu lintas karena peralatan  tersebut  merupakan  perangkat  elektronik yang menggunakan lampu sebagai isyarat dan dapat ditambahkan dengan isyarat lain seperti bunyi untuk mengatur lalu lintas kendaraan atau pejalan kaki pada persimpangan  atau  pada  ruas  jalan  (UU  nomor  22 tahun 2009).
Melihat pentingnya pengelolaan lalu lintas agar menghasilkan kelancaran arus lalu lintas, maka perlu adanya  upaya  untuk  memaksimalkan  penggunaan rambu  lalu  lintas  khususnya  lampu  lalu  lintas  yang diterapkan  dengan  metode  fuzzy  mamdani  untuk meminimalkan waktu tunggu pengguna jalan.
Pertimbangan  dalam  penentuaan  nyala  lampu lalu lintas adalah keputusan yang dibuat oleh manusia melalui hasil pengamatan. Dapat memahami konsep berpikir seperti manusia adalah salah satu upaya yang berguna  agar  dapat  diterapkan  dalam  sistem komputer  yang  mampu  menyelesaikan  masalah secara  nyata.  Oleh  karenanya,  metode  fuzzy  cocok diterapkan untuk menemukan solusi terhadap kondisi masalah yang bersifat adaptif. Apalagi, melihat salah
satu  karakter  logika  fuzzy  yang  bersifat  flexible dengan  konsepnya  yang  mudah  dimengerti.  Sistem ini  mensimulasikan  penentuan  lama  waktu  lampu menyala menurut jumlah kendaraan dan lebar jalan di setiap  persimpangan.  Perubahan  jumlah  kendaraan yaitu  mobil  dan  motor,  lebar  jalan,  serta  jenis persimpangan tersebut akan menentukan nyala lampu yang  yang  secara  adaptif  akan  berubah  sehingga diharapkan  tidak  sampai  menimbulkan  kemacetan lalu lintas pada tiap persimpangan jalan.

## Penelitian Sebelumnya
Penelitian yang telah ada sebelumnya membahas  tentang  optimalisasi  lampu  lalu  lintas menggunakan  fuzzy  logic  (Yudanto,  Apriyadi,  & Sanjaya,  2013)  kemudian  inputan  kondisi  yang digunakan hanya bergantung pada jumlah mobil dan motor.  Penelitian  terkait  yang  lainnya  dengan menggunakan algortima fuzzy yaitu sistem pengaturan lampu lalu lintas menggunakan mikrokontroler  (Prasetyo  &  Sutisna,  2014)  dan optimasi pengaturan lampu lalu lintas di kota depok (Riwinoto  &  Isal,  2010)  dimana  parameter  yang digunakan juga hanya berdasarkan jumlah motor dan mobil.
Pada  penelitian  ini  selain  memperhatikan jumlah  kendaraan  mobil  dan  motor,  penambahan parameter  lebar  jalan  pada  tiap  persimpangan  akan diimplementasikan  menggunakan  metode  Fuzzy Mamdani, mengingat kapasitas jalan dalam menampung volume kendaraan mempunyai pengaruh terhadap kemacetan lalu lintas.
Terdapat  beberapa metode  pada  proses perhitungan  menggunakan  logika  fuzzy,  dan  setiap logika fuzzy memiliki metode serta hasil perhitungan yang  berbeda.  Perbedaan  perhitungan  pada  metode fuzzy  Mamdani  terdapat  pada  mesin  inferensi  dan
Copyright (c) 2020 Jurnal Mnemonic
proses defuzzyfikasi (Aprizal, Rahman & Mardiani, 2015).
Sistem  Fuzzy  Inferensi  (FIS)  adalah  suatu bentuk  perhitungan  yang  didasarkan  pada  teori himpunan,  bentuk  fuzzy  rule  berupa  IF-THEN,  dan penalaran fuzzy (Kusumadewi, 2006). Sistem Fuzzy Mamdani menggunakan metode min ketika melakukan evaluasi aturan pada mesin inferensi dan fungsi  max  pada  komposisi  antar-rule  agar menghasilkan  himpunan  fuzzy  yang  baru  dengan proses  komputerisasi  yang  sederhana  dan  efisien. Sementara  pada  proses  defuzzyfikasi  digunakan metode  centroid.  Diharapkan  dengan  menggunakan metode  tersebut,  dapat  mengoptimalkan  waktu tunggu  lampu  lalu  lintas  sehingga  kemacetan  pada persimpangan jalan dapat terurai.

## Permasalahan Lalu Lintas
Dalam UU no. 22 tahun 2009, Lalu Lintas dapat dijelaskan  sebagai  gerak  kendaraan  dan  orang  pada ruang  Lalu  Lintas  Jalan.  Ruang  Lalu  Lintas  Jalan yang  dimaksud  adalah  tempat  yang  diperuntukkan bagi pergerakan atau perpindahan orang, kendaraan, dan/atau  barang  yang  berupa  Jalan  serta  fasilitas pendukung.  Sementara  komponen  sistem  lalu  lintas meliputi kendaraan,  manusia sebagai pengguna, dan jalan  yang  saling  berinteraksi  dalam  bentuk pergerakan kendaraan.
Permasalahan  yang  dihadapi  pada  lalu  lintas jalan dapat disebabkan oleh komponen yang ada pada sistem lalu lintas. Tidak seimbangnya kapasitas jalan dengan  jumlah  kendaraan  atau  orang  yang memanfaatkan  jalan  tersebut.  Kemudian  timbul persoalan  apabila  volume  lalu  lintas/kendaraan mendekati kapasitas jalan yang dapat mengakibatkan kemacetan, ketidakaturan lalu lintas, kecelakaan, dan pengaruh psikis para pengguna jalan (Triana, 2009). Selain jumlah kendaraan, jalan yang merupakan salah satu komponen berpengaruh dalam sistem lalu lintas memiliki klasifikasi tertentu. Berdasarkan fungsinya, jalan  diklasifikasikan  menjadi  4  dengan  skala wilayah  perkotaan/sekunder.  ( sumber  :  UU  RI Nomor 38 Tahun 2004 & Departemen Pemukiman dan Prasarana Wilayah ) :

## 1. Jalan Arteri
Kecepatan Rencana paling rendah 30 km/jam Lebar  Minimal  badan jalan 8 – 11 meter 2. Jalan Kolektor Kecepatan Rencana paling rendah 20 km/jam Lebar  Minimal  badan jalan 7 – 9 meter
3. Jalan Lokal Kecepatan Rencana paling rendah 10 km/jam Lebar  Minimal  badan jalan 5 – 6,5 meter
4.  Jalan  Lingkungan  Sekunder  :  jalan  lingkungan sekunder merupakan jalan lingkungan yang meliputi daerah perumahan, perdagangan, dan pariwisata pada kawasan perkotaan.

## 2. METODOLOGI
Fuzzy  Mamdani  yang  sering  disebut  sebagai metode  max-min,  adalah  algoritma  yang  diciptakan oleh  Ebrahim  Mamdani  tahun  1975.  Dalam  metode mamdani,  ada  4  tahap  proses  yang  dilakukan  untuk mendapatkan hasil keluaran (output), yaitu :
1.  Proses  fuzzifikasi,  untuk  menentukan  variabel input dan output serta himpunan fuzzynya. 2. Fungsi implikasi menggunakan fungsi MIN. 3.  Komposisi  Aturan  pada  metode  mamdani diperoleh dari proses inferensi. Terdapat tiga metode inferensi  yaitu  max,  additive,  dan  probabilistik  OR. Metode inferensi yang digunakan adalah max.
4.  Defuzzifikasi  pada  komposisi  aturan  fuzzy mamdani  menggunakan  metode  centroid  of  area (COA) yang dapat ditulis dalam persamaan 2 :
y* = ∑ 𝑦µR(𝑦)
∑µR(𝑦) (1)
Keterangan : y* = nilai crisp µR(y) = derajat keanggotaan dari y
Proses  perhitungan  sistem  inferensi  fungsi mamdani  diperoleh  dari  rentang  nilai  kriteria  yang sudah  ditentukan.  Rentang  nilai  tersebut  nantinya digunakan  sebagai  data  untuk  menentukan  waktu nyala  lampu  lalu  lintas.  Data  pada  rentang  nilai tersebut akan digunakan dalam pengujian secara acak dengan  mempertimbangkan  dan  mengkombinasikan besaran  nilai  ketiga  kriteria  input  tersebut  secara bergantian. Berikut adalah rentang nilai kriteria yang ditampilkan dalam Tabel I.

## Tabel 1
Kriteria Variabel Input  Range Nilai Mobil 0 – 80 Lebar Jalan 5 – 15 Motor 0 – 90
Setelah  mengetahui  rentang  nilai  kriteria, selanjutnya  diberikan  satu  contoh  data  kondisi persimpangan ruas jalan yang digunakan sebagai data input pada tiap kriteria.
Tabel 2 Variabel Input Nilai Jumlah Mobil 20 Lebar Jalan 9 Jumlah Motor 15

## A. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi mengkonversi inputan data/crisp set ke dalam bentuk fuzzy input yang nilai kebenarannya bersifat  pasti  (crisp  input),  berupa  nilai  linguistik yang  semantiknya  ditentukan  berdasarkan  fungsi keanggotaan tertentu (Suyanto, 2007).
Nilai  keanggotaan  himpunan  Sedikit,  Sedang, Banyak dari variabel Mobil, diperoleh melalui fungsi sebagai berikut :
µ𝐒𝐞𝐝𝐢𝐤𝐢𝐭 = { 0, 𝑧 ≥ 30 30 − 𝑧 30 − 15 , 15  ≤  𝑧 ≤ 30
1, 𝑧 ≤ 15
µ𝐒𝐞𝐝𝐚𝐧𝐠 =
{ 0, 𝑧 ≤ 15 V z ≥ 65 𝑧 − 15
40 − 15 , 𝑧 = 40
65 − 𝑧 65 − 40 , 𝑧 = 40
µ𝐁𝐚𝐧𝐲𝐚𝐤 = { 0, 𝑧 ≤ 50
𝑧 − 50 65 − 50 , 50  ≤  𝑧 ≤ 65
1, 𝑧 ≥ 65
Gambar 1 Himpunan fuzzy mobil
Nilai  keanggotaan  himpunan  Sedikit,  Sedang, Banyak dari variabel Motor, diperoleh melalui fungsi sebagai berikut :
µ𝐒𝐞𝐝𝐢𝐤𝐢𝐭 = { 0, 𝑧 ≥ 40 40 − 𝑧 40 − 20 , 20  ≤  𝑧 ≤ 40 1, 𝑧 ≤ 20
µ𝐒𝐞𝐝𝐚𝐧𝐠 =
{ 0, 𝑧 ≤ 20 V z ≥ 70
𝑧 − 20 45 − 20 , 𝑧 = 45 70 − 𝑧 70 − 45 , 𝑧 = 45
µ𝐁𝐚𝐧𝐲𝐚𝐤 = { 0, 𝑧 ≤ 50 𝑧 − 50 70 − 50 , 50  ≤  𝑧 ≤ 70 1, 𝑧 ≥ 70
Gambar 2 Himpunan fuzzy motor
Nilai  keanggotaan  himpunan  Sempit,  Sedang, Lebar  dari  variabel  Lebar  Jalan,  diperoleh  melalui fungsi sebagai berikut :
µ𝐒𝐞𝐦𝐩𝐢𝐭 = { 0, 𝑧 ≥ 8
8 − 𝑧
8 − 6 , 6  ≤  𝑧 ≤ 8
1, 𝑧 ≤ 6 µ𝐒𝐞𝐝𝐚𝐧𝐠 =
{ 0, 𝑧 ≤ 6 V z ≥ 10
𝑧 − 6 8 − 6 , 𝑧 = 8 10 − 𝑧 10 − 8 , 𝑧 = 8 µ𝐋𝐞𝐛𝐚𝐫 = { 0, 𝑧 ≤ 8 𝑧 − 8 10 − 8 , 8  ≤  𝑧 ≤ 10
1, 𝑧 ≥ 10

## Gambar 3 Himpunan fuzzy pH
Nilai  keanggotaan  himpunan  Cepat,  Sedang, Lama dari variabel Output Lampu Merah, diperoleh melalui fungsi sebagai berikut :
µ𝐂𝐞𝐩𝐚t = { 0, 𝑧 ≥ 25 25 − 𝑧 25 − 20 , 20  ≤  𝑧 ≤ 25 1, 𝑧 ≤ 20
µ𝐒𝐞𝐝𝐚𝐧𝐠 = { 0, 𝑧 ≤ 20 V z ≥ 40 𝑧 − 20 30 − 20 , 𝑧 = 30 40 − 𝑧 40 − 30 , 𝑧 = 30 µ𝐋𝐚𝐦𝐚 = { 0, 𝑧 ≤ 35 𝑧 − 35 40 − 35 , 35  ≤  𝑧 ≤ 40 1, 𝑧 ≥ 40

## Gambar 4 Himpunan fuzzy jenis ikan

## B. Sistem Inferensi Fuzzy
Proses Inferensi melakukan penalaran menggunakan  fuzzy  input  dan  aturan  fuzzy  yang telah ditentukan sehingga menghasilkan fuzzy output (Suyanto,  2007).  Proses  inferensi  pada  model mamdani,  dapat  dilakukan  dengan  dua  metode inferensi  yaitu  clipping  (alpha  cut)  atau  scaling. Namun  cara  yang  paling  sering  dipakai  adalah clipping karena mudah untuk diimplementasikan.
Aturan fuzzy atau rule based dalam bentuk IF- THEN  digunakan  dalam  sistem  inferensi  model mamdani. Dari aturan  fuzzy  yang sudah ditentukan, digunakan  aturan  Conjunction  (^)  pada  nilai-nilai linguistic  untuk  menentukan  derajat  keanggotaan minimum. Kemudian dilanjutkan dengan menggunakan aturan Disjunction (v) untuk memilih derajat  keanggotaan  maximum.  Aturan  fuzzy  atau Rule  based  yang  telah  ditentukan  disajikan  dalam Tabel III.
Tabel 3. Kondisi Rule Based Rule INPUT OUTPUT Mobil Lebar Jalan Motor Lampu Merah 1 Sedikit Sempit Sedikit Lama 2 Sedikit Sedang Sedikit Lama 3 Sedikit Lebar Sedikit Lama 4 Sediktit  Sempit Sedang Lama 5 Sedikit Sedang Sedang Lama 6 Sedikit Lebar Sedang Lama 7 Sedikit Sempit Banyak Sedang 8 Sedikit Sedang Banyak Sedang 9 Sedikit Lebar Banyak
Sedang
10 Sedang Sempit Sedikit Sedang 11 Sedang Sedang Sedikit Sedang 12 Sedang Lebar Sedikit Sedang 13 Sedang Sempit Sedang Cepat 14 Sedang Sedang Sedang Cepat 15 Sedang Lebar Sedang Sedang 16 Sedang Sempit Banyak Cepat 17 Sedang Sedang Banyak Cepat 18 Sedang Lebar Banyak Sedang 19 Banyak Sempit Sedikit Cepat 20 Banyak  Sedang Sedikit Cepat 21 Banyak Lebar Sedikit Sedang 22 Banyak Sempit Sedang Cepat 23 Banyak  Sedang Sedang Cepat 24 Banyak Lebar Sedang Cepat 25 Banyak Sempit Banyak Cepat 26 Banyak  Sedang Banyak Cepat 27 Banyak Lebar Banyak Cepat C. Defuzzifikasi Dalam metode mamdani, defuzzifikasi dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  crisp  dengan mengubah  nilai  output  menggunakan  metode centroid.  Sebelum  proses  defuzzifikasi,  terdapat proses komposisi yaitu penyatuan hasil clipping dari semua  aturan  fuzzy  sehingga  menghasilkan  satu fuzzy  set  tunggal.  Proses  perhitungan  defuzzifikasi menggunakan  metode  centroid  dituliskan  seperti dalam persamaan 1.
y = ∑ 𝑦µR(𝑦) ∑µR(𝑦) = 264 5,43 = 48,6
dari perhitungan diatas didapatkan nilai nyala lampu merah adalah 48,6 detik sehingga dapat dikategorikan sesuai dengan ketentuan output pada tabel berikut :

## Tabel 4. Range Nilai Output Fuzzy
Kategori Range Cepat 0 – 80 Sedang 5 – 15 Lama 0 – 90 3. ANALISIS HASIL
Pengujian dilakukan untuk mengetahui perbandingan  dan  hasil  optimal  dari  nyala  lampu merah  menggunakan  metode  fuzzy  mamdani  dan metode  konvensional.  Pengujian  dilakukan  dengan prosedur  menggunakan  tiga  variabel  input  pada persimpangan  jalan  (simpang  4)  dengan  lebar  tiap jalan  berbeda  dan  jumlah  mobil  serta  motor  yang berhenti  berubah-ubah  pada  tiap  kondisi  tertentu. Sebanyak 24 data digunakan sebagai data uji dengan hasil yang ditampilkan pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 5. Pengujian Metode Mamdani Simpang Jalan Mobil Lebar Jalan Motor Hasil Fuzzy Mamdani (Lampu Merah) 1 45 5 15 30 detik 2 28 10 12 36.1 detik 3 10 9 25 54.9 detik 4 20 6 30 39.5 detik 1 20 5 20 48.6 detik 2 50 10 35 30 detik 3 68 9 57 10.6 detik 4 14 6 4 55,8 detik 1 3 6.5 16 55.6 detik 2 18 12.5 40 51.4 detik 3 13 13.5 45 55.9 detik 4 33 12.8 11 30 detik 1 24 6.5 3 42.7 detik 2 11 12.5 22 55.3 detik 3 36 13.5 12 30 detik 4 5 12.8 8 57 detik 1 3 8 3 57.4 detik 2 24 8.7 9 42.7 detik 3 11 6.2 8 56.1 detik 4 42 14 36 30 detik 1 12 8 6 56.1 detik 2 6 8.7 12 56.3 detik 3 36 6.2 2 30 detik 4 28 14 10 35.2 detik Total 1017.2 detik Tabel 6. Sistem Metode Konvensional Simpang Jalan Mobil Lebar Jalan Motor Nyala Lampu Merah 1 45 5 15 90 detik 2 28 10 12 120 detik 3 10 9 25 90 detik 4 20 6 30 120 detik 1 20 5 20 90 detik 2 50 10 35 120 detik 3 68 9 57 90 detik 4 14 6 4 120 detik 1 3 6.5 16 90 detik 2 18 12.5 40 120 detik 3 13 13.5 45 90 detik 4 33 12.8 11 120 detik 1 24 6.5 3 90 detik 2 11 12.5 22 120 detik 3 36 13.5 12 90 detik
4 5 12.8 8 120 detik 1 3 8 3 90 detik 2 24 8.7 9 120 detik 3 11 6.2 8 90 detik 4 42 14 36 120 detik 1 12 8 6 90 detik 2 6 8.7 12 120 detik 3 36 6.2 2 90 detik 4 28 14 10 120 detik Total 2520 detik
Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel 5 dan Tabel  6,  diperoleh  waktu  yang  dihasilkan  oleh metode  mamdani  berubah  secara  adaptif  sesuai dengan  jumlah  kendaraan  dan  lebar  jalan  pada  tiap persimpangan  yang  dilalui  oleh  kendaraan,  berbeda dengan  sistem  metode  konvensional  yang  memiliki waktu  tunggu  yang  sama  pada  tiap  persimpangan jalan,  meskipun  jumlah  kendaraan  dan  lebar  jalan yang dilalui berbeda. Waktu tunggu yang dihasilkan oleh  metode  mamdani  dapat  disesuaikan  dengan kondisi  jumlah  kendaraan  dan  lebar  jalan  pada  tiap persimpangan.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa sistem  fuzzy  mamdani  dapat  digunakan  untuk meminimalkan  waktu  tunggu  secara  dinamis  bagi pengguna  jalan  di  persimpangan  jalan.  Dengan menentukan  data  yang  berubah-ubah  pada  inputan jumlah  mobil,  lebar  jalan,  dan  jumlah  motor diperoleh lama detik lampu merah yang berbeda tiap kondisi sehingga jumlah detik yang dihasilkan lebih minimal dibandingkan dengan metode konvensional.
Pada  penelitian  selanjutnya,  metode  ANFIS dapat  diterapkan  pada  nyala  lampu  merah  untuk mengoptimasi nilai waktu tunggu lampu merah bagi pengguna jalan mengingat metode logika fuzzy tidak memiliki kemampuan belajar. Selain itu sistem dapat diimplementasikan  pada  persimpangan  lebih  dari  4 ruas jalan seperti pada 6 ruas jalan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yudanto,  A.Y.,  Apriayadi  M.  &    Sanjaya,  K., 2013.  Optimalisasi  Lampu  Lalu  Lintas  dengan Fuzzy Logic.
[2] Kementerian  PU,  2004.  Undang  -  Undang  RI Nomor 38 Tahun 2004 Tentang Jalan. Available at: www.pu.go.id/uploads/services/service201 21011145510.  pdf
[3] Taufik, R. & Supriono., 2008. Rancang Bangun Simulator Kendali  Lampu Lalu Lintas Dengan
Logika Fuzzy Berbasis Mikrokontroler. Seminar  Nasional  IV  SDM  Teknologi  Nuklir ,25-26 Agustus 2008, Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir. Yogyakarta.
[4] Departemen  Perhubungan.,  1993.  Peraturan Pemerintah  RI  Tahun  1993  Tentang  Prasarana dan Lalu Lintas Jalan. Available at:http://hubdat.dephub.go.id/peraturan-
pemerintah/79-pp-no-43-tahun-1993-tentang- prasarana-dan-lalu-lintas-jalan/download.
[5] Prasetyo,  E.  E.  &  Wahyunggoro,  O.,  2015. Desain  Pengatur  Lampu  Lalu  Lintas  Adaptif Dengan  Kendali  Logika  Fuzzy.  Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Multimedia 6  –  8  Februari  2015,  STMIK  AMIKOM. Yogyakarta.
[6] Prasetyo, H. & Sutisna, U., 2014. Implementasi Algoritma  Logika  Fuzzy  Untuk  Sistem Pengaturan  Lampu  Lalu  Lintas  Menggunakan Mikrokontroler.  (2),  pp.1–8.  Tekhno,  Oktober 2014. Purwokerto.
[7] Hadi,  H.N  &  Mahmudy,  W.F.,  2015.
PENILAIAN PRESTASI KINERJA PEGAWAI MENGGUNAKAN FUZZY TSUKAMOTO.,  Jurnal  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK). 2(1), pp. 41-48.
[8] Aprizal,  M.  Rahman,  D.  &  Mardiani.,2015 Perbandingan Metode Logika Fuzzy Tsukamoto Dan Logika Fuzzy Mamdani Dalam  Pemilihan Penerima  Beasiswa  Pada  STMIK  Global Informatika MDP.
[9] Riwinoto,  R.  &  Isal,  Y.K.,  2010.  Simulasi Optimasi  Pengaturan  Lalu  Lintas  Di  Kota Depok  Dengan  Menggunakan  Pendekatan Greedy  Berbasis  Graf.  Prosiding  Seminar Nasional  Sistem  dan  Informatika  2010,  13 November 2013. Bali.