Vol. 01, No. 02, Desember 2018

## Anti-Lock Braking System Pada Krl Commuter Line
Jabodetabek Sebagai Penunjang Keselamatan Mengunakan Fuzzy Inference System
Sam Ali Nurdin 1 , Ketut Bayu Yogha Bintoro 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Industri Kreatif dan Telematika, Universitas Trilogi
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Industri Kreatif dan Telematika, Universitas Trilogi email: samnurdin.12@gmail.com 1 , ketutbayu@trilogi.ac.id 2
Abstract Model transportasi umum yang saat ini mulai banyak digunakan masyarakat yang tinggal didaerah Jakarta, Bogor, Depok, Tanggerang dan Bekasi (JABODETABEK) adalah Kereta Rel Listrik (KRL) Commuter-Line. Menurut sumber media online  (http://Kompas.com  2  Desember  2015),  saat  ini  KRL  Commuter-Line  JABODETABEK    dapat  mengangkut  900.000 penumpang setiap harinya. Anti-lock Braking System   (ABS)  merupakan system  pengeremen yang  menjaga posisi roda dan jalan agar tidak terjadi slip ban/roda. Anti-lock Braking System pertama kali digunakan atau diterapkan pada pesawat terbang. Kendaraan yang tidak dilengkapi Anti-lock Braking System harus memaksa pengendara melakukan pengereman yang optimal agar  tidak  terjadi  slip  antara  roda  dan  jalan  atau  rel  agar  kendaraan  berhenti  dengan  sempurna.  Pada  makalah  ini  akan memanfaatkan logika fuzzy inference sebagai pendukung Anti-lock Braking System (ABS). Fuzzy inference merupakan metode yang  logic  karena  pada  saat  penentuan  variabel  didalam  metode  fuzzy,  varibel  tersebut  harus  memiliki  satuan  Standar Internasional (SI).
Kata Kunci— Antilock Braking System, Commuter-Line, Fuzzy Inference.
Abstract - The public transportation model which is currently widely used by people who live in Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang and Bekasi (JABODETABEK) is the Commuter-Line Electric Train (KRL). According to online media sources (http://Kompas.com 2 December 2015), currently, the JABODETABEK Commuter-Line KRL can carry 900,000 passengers every day. Anti Lock Braking System (ABS) is a braking system that maintains the position of the wheels and the road to prevent tire/wheel slip. Anti Lock Braking System was first used or applied to aircraft. Vehicles that are not equipped with the Anti-lock Braking System must be updated. The driver makes optimal braking to prevent slip between the wheels and the road or rail so that the vehicle stops perfectly. In this paper, we will use fuzzy inference logic to support an Anti-lock Braking System (ABS). Fuzzy inference is a logical method because when determining variables in the fuzzy method, the variable must have an International Standard (SI).
Keywords — Antilock Braking System, Commuter-Line, Fuzzy Inference.

## I. PENDAHULUAN
Transportasi  umum    yang  banyak  digunakan masyarakat  yang tinggal didaerah Jakarta, Bogor, Depok, Tanggerang dan Bekasi (JABODETABEK) saat ini adalah Kereta Rel Listrik (KRL) Commuter-Line JABODETABEK menurut media elektronik (http://Kompas.com 2 Desember 2015). Jumlah penumpang  KRL Commuter-Line JABODETABEK mencapai 900.000 penumpang setiap harinya.
Anti-lock  Braking  System (ABS)  merupakan system pengereman  yang  menjaga  roda  tetap  pada  jalan  atau  rel sehingga  menghindari  terjadinya  slip  roda.  Pada system pengereman ini pengendara menjaga kendaraan agar tetap stabil  pada  saat  pengereman  sehingga  mendapatkan pengereman yang optimal sehinga kendaran dapat berhenti dengan sempurna.
Kendaraan  yang  tidak  dilengkapi  dengan Anti-lock Braking  System (ABS)  memiliki  resiko  slip  roda  yang cukup  tingggi  pada  saat  melakukan  pengereman  yang sepontan  setelah  ber manufer tinggi.  Hal  ini  dikarenakan pengendara  mengalami  kepanikan  sehinga  kendaraan mengalami slip ban dan tidak berhenti sempurna.
Fuzzy Inference merupakan metode yang menggunakan logika  yang  dapat  diterapkan  dikehidupan  sehari-hari, sehingga  dapat  diaplikasikan  pada system pengereman Anti-lock  Braking  System (ABS),  sebagai  penunjang keselamatan pada KRL Commuter-Line JABODETABEK. Fokus penelitian ini adalah untuk membuktikan bahwa metode fuzzy  infrance dapat  diaplikasikan  dengan system pengereman Anti-lock  Braking  System. Sehinga  dapat menunjang keselamatan penumpang KRL Commuter-Line JABODETABEK.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Sebelumnya,  telah  banyak  penelitian  yang  dilakukan mengenai  System  Pengereman Anti-lock  Braking  System sehinga perlu dilakukan pustaka sebagai salah satu alat dari penerapan metode penelitian. Diantaranya adalah mengindentifiaksi  kesenjangan,  mengindari  pembuatan ulang  atau  menjiplak  karya  orang  lain,  mengidentifikasi metode  yang  telah  dilakukan  oleh  penelitian  sebelumnya dan menerusakan penelitian sebelumnya.
Penelitian berjudul An Anti-lock Braking System (ABS) control A technical Review (Ayman  A  ly  DKK,  2014). Bertujuan  mengetahui atau mengidentifikasi  metode yang
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Vol. 01, No. 02, Desember 2018
digunakan  dalam  desain Anti-lock  Braking System serta melihat tingkat kesulitan utama dan meringkas perkembangan terbaru dalam teknik control pada Anti-lock Braking System (ABS).
Penelitian  berjudul  Rancang  Bangun System Kendali Rem Sebagai Penyesuain Jarak Pada Mobil Listrik  Dengan Metode Fuzzy Logic . (Hilda Heldiana, 2015). Penelitian ini bertujuan  sebagai  perancangan  dan  implementasi system kendali  rem  berdasarkan  sensor  jarak  pada  mobil  listrik, system ini  mengunakan  metode fuzzy  logic untuk pengulangan data  dan penentuan nilai keluaran.
Penelitian  yang  berjudul System  Controler  Genetic- Fuzzy. Pada  model Automatic  Anti-lock  Braking  System (Andrias  Surya  Dkk,  2015  ).  Penelitian  ini  bertujuan mendesain controler  genetic  fuzzy, untuk  menjaga  slip sesuai ratio refrensi dan memanfaatkan Algoritma genetik yang  diaplikasikan  untuk  mengoptimalkan  pramaet himpunan keanggotaan.
Penelitian  yang  berjudul  Algortima Intelligent  fuzzy Controller pada System Pengeringan (Zakarias Situmorang, 2014). Penelitian
ini
bertujuan untuk mengimplementasikan  metode Fuzzy  Controller pada mesin pengering kayu agar dapat menghasilkan kayu yang bagus sesuai dengan kriteria kayu layak pakai.
Penelitian yang sedang dijalankan yang berjudul Anti- lock  Braking  System pada  KRL Commuter-Line JABODETABEK sebagai penunjang keselamatan menggunakan  metode fuzzy  inference. Penelitian  ini bertujuan  sebagai  pengimplementasian  metode fuzzy inference pada  KRL Commuter-Line sebagai  penunjang keselamatan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada Anti-lock  Braking  System (ABS)  sebagai penunjang  keselamatan  KRL Commuter-Line .  Metode Fuzzy  Inference sangat  cocok  degan Anti-lock  Braking System (ABS)  sebagai  penunjang  keselamatan  KRL Commuter-Line dimana metode fuzzy inference digunakan untuk  penghitungan  jarak  aman  pada  pengereman  KRL Commuter-Line berikut  adalah  tahapan  pembuatan Anti- lock Braking System (ABS) sebagai penunjang keselamatan  KRL Commuter-Line .  mengunakan  metode Fuzzy Inference.
.
Pada gambar 3.1 merupakan alur pembuatan “ Anti-lock Braking  System Pada  Krl Commuter  Line Jabodetabek Sebagai  Penunjang  Keselamatan  Mengunakan  Metode Fuzzy  Inference” ,  pada  tahapan  awal  peneliti  harus menetukan  Varibel,  selanjutnya  peneliti  membuat  rule dalam  peroses Fuzzy  inference ,  setelah  itu  tahapan berikutnya menentukan funsi keanggotaan pada tahapan ini peneliti  akan  menentukan  nilai  sementara  yang  diberikan pada varibel yang ditentukan dan sesuai dengan rule yang telah dibuat, pada tahap terakhir peneliti akan menentukan nilai balikan dengan bilangan real.

## A. Menentukan Variabel
Menentukan  varibel  pada  tahap  ini  peneliti  akan menentukan  variabel  apa  saja  yang  dapat  digunakan, variabel  yang  digunakan  harus  terdaftar  pada  Standar Internasional (SI).
Adapun  variabel  yang  saya  tentukan  jarak  dengan satuan  meter  (m),  massa  dengan  satuan  (kg),  tekanan dengan  satuan  (Pa),  kecepatan  dengan  satuan  (m/s). Tahapan  pemilihan  variabel  ini  diperhitungkan  sesuai dengan implementasi Anti-lock Braking Sytem.

## B. Menentukan Fungsi Keanggotaan
Pada  penentuan  keanggotaan  variabel  yang  telah ditentukan diberikan nilai atau keanggotaan pada tahap ini sangat bentuk untuk menentukan tahapan selanjutnya.
Nilai keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaannya (sering disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1.
Adapun  penentuan  fungsi  keanggotaan  yang  telah ditentukan sebagai berikut : - Jarak
:  Sangat  Jauh,  Jauh,  Sedang,  Dekat  dan Sangat Dekat. - Massa :  Sangat  Berat,  Berat,  Sedang,  Ringan dan Sangat Ringan.
- Kecepatan :  Sangat  Cepat,  Cepat,  Sedang,  Lambat dan Sangat Lambat.
- Tekanan : Sangat Besar, Besar, Sedang, Kecil dan Sangat Kecil. .

## C. Sub-Bab
Pada pembuatan rule ini ditentukan variabel yang ingin dicari nilainya sehinga variabel lainnya untuk mencari nilai variabel  yang  akan  dicari,  variabel  tersebut  akan  menjadi nilai perhitungan pengereman yang optimal pada Anti-lock Braking System.
Adapun rule yang telah ditentukan sebagai berikut :
 If  jarak is “ jauh ” and kecepatan is “ Sangat Cepat ” and massa is “ Sangat berat ” then tekanan is “ sangat kecil ”
 If  jarak  is “jauh” and  kecepatan  is “Cepat” and massa is “Berat” then tekanan is “kecil”
 If jarak is “Sedang” and kecepatan is “Cepat” and massa is “Berat” then tekanan is “Besar”
 If  jarak is “ Dekat ” and kecepatan is “Sangat Cepat” and  massa  is “Ringan” then  tekanan  is “Sangat Besar”
 If jarak is “Sangat Dekat” and kecepatan is “Cepat” and massa is “Sangat Berat” then tekanan is “Besar”
Menetukan Varibel Menentukan Rule Menentukan Nilai keanggotaann Menentukan nilai Real
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Vol. 01, No. 02, Desember 2018
 If jarak is “Dekat” and kecepatan is “Sangat Cepat”
and  massa  is “Ringan” then  tekanan  is “Sangat Besar”
 If  jarak  is “jauh” and  kecepatan  is “Sedang” and massa is “Ringan” then tekanan is “Sedang”
 If jarak is “Sangat jauh” and kecepatan is “Cepat” and  massa  is “Sangat  Ringan” then  tekanan  is “Kecil”
 If  jarak  is “Dekat” and  kecepatan  is “Sanagat lambat” and  massa  is “berat” then  tekanan  is “Sangat kecil”

## D. Menetukan Niali Real.
Pada  tahapan  ini  Nilai  desimal  sebelumnya  yang didapat dari nilai keanggotaan lalu dikembalikan dengan ke bilangan real agar dapat menentukan nilai kepastian  yang akan didapat dalam penentuan seberapa besar tekanan yang di  perlukan  dengan  jarak  tertentu  dan  dengan  waktu tertentu.
Tahapan ini adalah tahapan akhir yang mana nilai fuzzy yang didapat dikembalikan pada nilai pasti atau ke dalam bentuk bilangan real.
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  dengan  fungsi input jarak,  kecepatan  dan  massa.  Dengan  hasil  atau output adalah  tekanan,  kita  dapat  mengetahui  seberapa  besar tekanan  pada  sistem  ABS  yang  diperlukan  dengan pertimbangan dari nilai input .
E. Variabel Input
Dalam  aturan fuzzy variabel  sangat  penting,  variabel harus memiliki nilai satuan internasional (SI), oleh karena itu  sangat  penting  memilih  variabel  yang  sesuai  dengan studi kasus yang akan di analisis.
Pada  penelitian  kali  ini  memiliki  3  variabel input , variabel inaput merupakan  variabel  sebagai  nilai pembanding  pada  nilai output ,    berikut  adalah  3  variabel yang digunakan pada penelitian ini:
1. Membershift function pada variabel Jarak
Pada  variabel  jarak  terdapat  fungsi  keanggotaan yang terdiri dari Sangat Dekat, Dekat, Sedang, Jauh dan Sangat  Jauh.  Dengan  satuan  jarak  Meter,  pada  fungsi keanggotaan  diberikan  range  antara  0-500  meter,  dan diberi nilai masing-masing fungsi keanggotaan dengan nilai  Sangat  dekat  sebesar  0-100  Meter,  Dekat  1-176 meter, Sedang 127-327 Meter, Jauh 250-437 Meter dan Sangat Jauh Sebsar 401-626 Meter.
Gambar 1. Membership function dari variabel jarak.
2. Membershift function pada variabel Kecepatan
Pada variabel Kecepatan terdapat fungsi keanggotaan yang terdiri dari Sangat Lambat, Lambat, Sedang,  Cepat  dan  Sangat  Cepat.  Dengan  satuan kecepatan  KM/Jam, pada fungsi keangotaan diberikan range  antara  0-100  KM/Jam,  dan  diberi  nilai  masing- masing fungsi keanggotaan dengan nilai Sangat Lambat sebesar 0-20 KM/Jam, Lambat 13-30 KM/Jam, Sedang 13-55 KM/Jam, Cepat 15-75 KM/Jam dan Sangat Cepat Sebsar 16-100 KM/Jam.
Gambar 3. Membership function dari variabel Kecepatan.
3. Membershift function pada variabel Masssa
Pada variabel Kecepatan terdapat fungsi keanggotaan yang terdiri dari Sangat Lambat, Lambat, Sedang,  Cepat  dan  Sangat  Cepat.  Dengan  satuan kecepatan    KM/Jam,  pada  fungsi  keanggotaan diberikan range antara 0-100 KM/Jam, dan diberi nilai masing-masing fungsi keanggotaan dengan nilai Sangat Lambat sebesar 0-20 KM/Jam, Lambat 13-30 KM/Jam, Sedang  13-55  KM/Jam,  Cepat  15-75  KM/Jam  dan Sangat Cepat Sebsar 16-100 KM/Jam.
 If jarak is “Sedang” and kecepatan is “Cepat” and massa is “Sangat Berat” then tekanan is “Kecil”
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Gambar 4. Membership function dari variabel Massa.

## F. Variabel Output
Dalam  aturan fuzzy variabel  sangat  penting,  variabel harus memiliki nilai satuan internasional (SI), soleh karna itu  sangat  penting  memilih  variabel  yang  sesuai  dengan studi kasus yang akan di analisis.
Pada variabel output kita akan mencari nilai yang dituju, pada  penelitian  kali  ini  akan  mencari  nilai  tekanan  pada pengereman Anti-lock Braking System (ABS) pada Kereta Rel  Listrik  (KRL) Commuter-line Jakarta-Bogor-Depok- Bekasi. (JABODETABEK).
Berikut adalah fungsi keanggotaan dari variabel Output:
Gambar 5. Membership function dari variabel Tekanan.
Setalah semua variabel input dan variabel output telah memiliki  keanggotaan  dalam  setiap  variabel  maka  pada setiap  nilai  keanggotaan  diberikan  nilai  terlebih  dahulu agar bisa menjadi pembanding bagi hasil variabel output. Ketika  semua  keanggotaan  telah  diberikan  nilai  maka langkah  berikutnya adalah  me review hasil dari  nilai input dan output, pada  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  fuzzy
sebagai berikut:
Gambar 6. Hasil Fuzzy dari sisi surface view

## IV. K ESIMPULAN
Dari penelitian yang dialakukan bisa ditarik kesimpulan bahwa Fuzzy Infrance dapat  diterapkan  pada Anti-lock Braking System pada Kereta Rel Listrik (KRL) Commuter- line JABODETABEK sebagai penunjang keselamatan. Sifat-sifat  pada Fuzzy  Logic sangat  baik  diterapkan pada  kasus-kasus  yang  memiliki  kepastian  tinggi,  hal  ini juga  menjadi  syarat  untuk  menetukan  nilai  Varibel  harus memiliki nili Satuan Internasonal  (SI).
Saran untuk penelitian Berikutnya agar dapat  mencari niali kelembapan dan pengereman yang tepat jika kondisi rel mengami pelembapan yang tinggi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  Kasih  terhadap  Universitas  Trilogi  yang  telah membantu  peneilitan  ini  berjalan  dengan  baik,  suport, dukunagan  dan  do’a  juga  menjadi  hal  yang  utama  dalam penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S  Syahputra,  R.,  Teknik,  J.,  Fakultas,  E.,  & Yogyakarta,  U.  M.  (2015).  Simulasi  Pengendalian Temperatur  Pada  Heat  Exchanger  Menggunakan Teknik  Neuro-Fuzzy  Adaptif. Jurnal  Teknologi,
Teknik Elektro UMY , 8 (2), 161–168.
[2] Heldiana,  H.,  Rusdinar,  A.,  &  Susanto,  E.  (2015). Pada  Mobil  Listrik  Dengan  Metode  Fuzzy  Logic Design and Implementation of Brake Control System As  Object  Distance  Adjusters  on  Electric  Car  With Fuzzy Logic, 2 (2), 2184–2191.
[3] Budiarto,  A.  try.  (n.d.).  PROTOTYPE  SISTEM PENGEREMAN KENDARAAN DENGAN FUZZY LOGIC  DAN  SENSOR  KECEPATAN  BERBASIS MIKROKONTROLER ATMega8535, (4), 1–5.
[4] indra  hermawan,  suwahyo,  suranto  margo  sulistyo. (2012).  Automotive  Science  and  Education  Journal, 1 (1).
[5] Fatkhurrozi,  B.,  Muslim,  M.  A.,  &  Santoso,  D.  R. (2012). Penggunaan Artificial Neuro Fuzzy Inference Sistem  (ANFIS)  dalam  Penentuan  Status  Aktivitas Gunung Merapi. Jurnal EECCIS , 6 (2), 113–118.
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Vol. 01, No. 02, Desember 2018
[6] Wahjono,  E.  (2015).  Pengaturan  Kecepatan  Motor Induksi  sebagai  Penggerak  Mobil  Listrik  dengan kontroler Fuzzy Logic, 1 (3), 136–144.
[7] Yazid,  E.  (2009).  Penerapan  Kendali  Cerdas  Pada Sistem  Tangki  Air  Menggunakan. Himpunan  Fisika
Indonesia , 2009 (2), 11–23. Retrieved from Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia
[8] Rozi,  F.,  &  Sukmana,  F.  (2016).  Metode  siklis  dan adaptive  neuro  fuzzy  inference  system  untuk peramalan  cuaca. Jurnal  Ilmiah  Penelitian  Dan
Pembelajaran Informatika (JIPI) , 1 (1), 7–13.
[9] Novita, N. (2019). Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Beasiswa, 1 , 51–54.
[10] Simanjuntak, A. M., & Abda, S. (2013). Karakterisasi Komposit  Matriks  Logam  Al-SiC  pada  Produk
Kanvas Rem Kereta Api. Jurnal E-Dinamis , 6 (2), 61– 69.
[11] Aisjah,  A.  S.,  &  Widodo,  B.  S.  (2009).  Design  of Smart Course Control System Based on Fuzzy Logic in the Tracking Ship At Tanjung Perak. Senta 2009 ,
(1), 1–4.
[12] Aryadi, K. N., & , Aris Triwiyatno, and B. S. (2016). Desain  Sistem  Kontrol  Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  System  (  Anfis  )  Pada  Model  Automatic- Antilock  Braking  System  Tugas  Akhir  Semarang Januari 2016.
[13] Surya,  A.,  Triwiyatno,  A.,  &  Setiyono,  B.  (n.d.). Desain  Kontroler  Genetic-Fuzzy  Pada  Model Automatic- Antilock Braking System.
[14] Wahyu  W,  Rakhmat,  Afriyanti,  L.  (2009).  Aplikasi Fuzzy  Inference  System  (  Fis  )  Metode  Tsukamoto Pada  Simulasi  Traffic  Light  Menggunakan  Java. Program , 2009 (Snati), 104–107.
[15] Jang,  J.  R.  (1993).  ANFIS :  Adap  tive-Ne  twork- Based Fuzzy Inference System, 23 (3). https://doi.org/10.1109/21.256541
[16] Kamar,  S.  (n.d.).  Analisis  Pergerakan  Kereta  Rel Listrik Untuk Disain Sistem Keselamatan Kereta Api Otomatis Analysis of Electric Rail Train Movements for Automatic Train Protection System Design.
[17] Çimen, T. (2008). State-Dependent Riccati Equation ( SDRE ) Control :  A Survey, 2011 (August),  3761– 3775. https://doi.org/10.4236/ica.2011.
[18] Rosalia  Dwi  Putri  Loven  ,  Maylanny  Christin,  A.  I.
(2016). Crisis Management Strategy Public Relations of Pt Kai Commuter, 3 (2), 2234–2249. .
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License