Abstract — Traffic  congestion  is  a  problem  that  often  occurs at a crossroads, generally due to imbalanced vehicle volume and road  capacity.  To  overcome  this,  an  appropriate  traffic  light control  system  is  needed,  therefore  through  this  research  try  to compare which traffic light control is better between those using proportional  controls  or  fuzzy  logic.  The  results  obtained  from this study are  the duration  of  the  green  light in the proportional control  system  is  proportional  to  the  number  of  controlled vehicles, while in fuzzy logic the duration is not only determined by  the  number  of  controlled  vehicles  but  also  the  number  of vehicles in other lanes .
Keywords  —  Fuzzy  Logic;  Proportional  Controller;  Traffic Lights; Mamdani
Abstrak — Kemacetan lalu-lintas merupakan masalah yang sering terjadi pada persimpangan jalan, umumnya disebabkan tidak  seimbangnya  volume  kendaraan  dan  kapasitas  jalan. Untuk  mengatasinya  dibutuhkan  sistem  pengendali  lampu lalu-lintas  yang  tepat,  oleh  karena  itu  melalui  penelitian  ini coba  dilakukan  perbandingan  kendali  lampu  lalu-lintas  mana yang  lebih  baik  antara  yang  menggunakan  pengontrol proporsional  atau  logika fuzzy .  Hasil  yang  didapatkan  dari penelitian  ini  adalah  durasi  lampu  hijau  pada  sistem  kendali proporsional  bersifat  proporsional  dengan  jumlah  kendaraan terkontrol, sementara pada logika fuzzy durasinya tidak hanya ditentukan  jumlah  kendaraan  terkontrol  semata  namun  juga jumlah kendaraan pada jalur lainnya.
Kata  Kunci  —  Kendali  Proporsional;    Lampu  lalu-lintas; Logika Fuzzy; Mamdani

## I. P ENDAHULUAN
Kemacetan  lalu-lintas  merupakan  masalah  yang  sering dirasakan  oleh  masyarakat  perkotaan.  Penyebabnya  ialah tidak  seimbangnya  antara  volume  kendaraan  yang meningkat  dengan  kurangnya  kapasitas  jalan,  hal  ini  sering terjadi  pada  persimpangan  jalan.  Peneliti  membuat  metode pengendalian  lampu  lalu-lintas  yang  bisa  melakukan pengaturan  berdasarkan  kepadatan  kendaraan.  Metode pengendalian lampu lalu-lintas ini disebut Vehicle  Actuated (VA) Controller yaitu  metode  pengendalian  dengan  siklus waktu yang tidak konstan tetapi berubah berdasarkan tingkat kepadatan  kendaraan.  Pada  metode  ini,  setiap  jalur  di persimpangan  jalan  memiliki  detektor  atau  sensor  untuk mendeteksi kepadatan kendaraan ditiap jalur persimpangan.
Oleh  karena  itu  melalui  penelitian  ini  penulis  berupaya untuk  membuat  perbandingan  antara  sistem  pengontrol lampu  lalu-lintas  yang  menggunakan  kendali  logika  fuzzy dan  kendali  proporsional  pada  lampu  lalu-lintas.  Penelitian ini diharapkan dapat memberikan model pembanding antara kendali  logika  fuzzy  dan  kendali  proporsional  pada  lampu lalu  lintas  serta  memberikan  opsi  solusi  permasalahan  lalu
lintas dan juga menjadi modul pembelajaran skala lab.

## A. Penelitian Terkait
1) Penelitian  oleh  Atmaja,  Bagus  Tris,  dan  Budiman Putra  AR.  2015.  Implementasi  Sistem Fuzzy Untuk Pengaturan Lampu Lalu-Lintas Berdasarkan
Kepadatan  Arus  Kendaraan  :  Penelitian  ini menjelaskan pengimplementasian logika Fuzzy untuk mengatur  lalu-lintas  Simpang  4  dan  input  kepadatan berupa jumlah arus keadaaan jalan tiap jalur.[1]
2) Penelitian  oleh  Prasetiyo,  Erwan  Eko.  2016. Perbandingan Kinerja Pengendali Lampu Lalu Lintas Metode Fuzzy Tipe  Sugeno  dengan  Metode  Waktu Tetap : Penelitian  ini  menjelaskan desain pengendali lampu  lalu-lintas  adaptif  dengan  tiga  masukan,  yaitu jumlah  antrian  kendaraan,  waktu  tunggu  dan  laju kendaraan yang menuju persimpangan.[4]
3) Rahmat  Taufik,  Supriyono,  Sukarman.  2008. Rancang  Bangun  Simulator  Kendali  Lampu  Lalu Lintas Dengan Logika Fuzzy
Berbasis
Mikrokontroller  :  Penelitian  ini  menggunakan penalaran Fuzzy metode  Sugeno  untuk  mengatur lamanya  waktu  dengan  menggunakan  perangkat lunak  MatLab  untuk  menyelesaikan  persoalan tersebut.  Dalam  rancang  bangun  ini  menggunakan  3 variabel  input  fungsi  keanggotan  dan  3  variabel ouput fungsi keanggotaan.[7]

## B. Sistem Lampu Lalu-lintas
Lampu lalu-lintas (menurut UU no. 22/2009 tentang Lalu- lintas  dan  Angkutan  Jalan  :  alat  pemberi  isyarat  lalu-lintas atau  disingkat  APILL)  adalah  lampu  yang  mengendalikan arus  lalu  lintas  yang  terpasang  di  persimpangan  jalan, tempat  penyeberangan  pejalan  kaki,  dan  tempat  arus  lalu lintas  lainnya.  Lampu  ini  yang  menandakan  kapan kendaraan harus berjalan dan berhenti secara bergantian dari berbagai  arah.  Pengaturan  lalu  lintas  di  persimpangan  jalan dimaksudkan  untuk  mengatur  pergerakan  kendaraan  pada masing-masing  kelompok  pergerakan  kendaraan  agar  dapat bergerak secara bergantian sehingga tidak saling mengganggu antar-arus yang ada.
Terdapat  dua  jenis  pengontrolan  lampu  lalu  lintas,  yaitu Preset Cycle Time (PCT) dan Vehicle Actuated (VA). [2]
1) Preset Cycle Time (PCT) Controller
Merupakan  metode  pengontrolan  lampu  lalu-lintas berdasarkan  waktu  tetap  dimana  durasi  waktunya  telah ditentukan  terlebih  dahulu,  yakni  60  detik  untuk persimpangan  yang  tidak  terlalu  ramai  dan  100  detik  untuk persimpangan yang ramai dilalui kendaraan. Kelemahan dari
Twi Mulya. Vecky Poekoel, Jane Litouw, Reynold Robot.
Teknik Elektro, Universitas Sam Ratulangi Manado, Jl. Kampus Bahu-Unsrat Manado, 95115, Indonesia twimulya.as@gmail.com , vecky.poekoel@unsrat.ac.id , jane.litouw@unsrat.ac.id , reynold.robot@unsrat.ac.id
Diterima: Desember 2019: direvisi:  Februari 2020; disetujui : Maret 2020

## Perbandingan Kendali Proporsional dan Kendali Logika Fuzzy pada Lampu Lalu-lintas
metode  ini  yaitu  tidak  mempertimbangkan  kepadatan kendaraan dari simpangan manapun.

## 2) Vehicle Actuated (VA) Controller
Pada  metode  ini,  setiap  persimpangan  jalan  memiliki detektor  atau  sensor  untuk  mendeteksi  jumlah  kendaraan pada  setiap  persimpangan.  Metode  ini  memiliki  tiga parameter,  yaitu initial  interval , extension  unit ,  dan extension limit .
Pada saat lampu hijau pertama kali menyala, maka waktu yang  digunakan  yaitu initial  interval kemudian  diteruskan oleh extension  unit .  Jika  pada  kendaraan  masih  terdeteksi, maka  durasinya  diperpanjang  oleh extension  unit yang  lain hingga mencapai extension limit .

## C. Kendali Proporsional
Kendali  Proporsional  merupakan  jenis  sistem  kontrol linier  dimana  terdapat  hubungan  yang  sebanding  atau proporsional  antara  keluaran  dengan  nilai  yang  diinginkan ( set point , SP).
Umumnya  diagram  blok  kendali  proporsional  dapat digambarkan  seperti  gambar  1  dimana,  keluarannya dinyatakan dalam persamaan 1.
( ) p u t k sp   (1)
dimana K p merupakan  nilai  koefisien  untuk  proporsional dan SP adalah nilai set point . Jika  nilai set  point besar  dan  positif,  maka  keluaran kontrol juga besar dan positif.

## D. Logika Fuzzy
Logika Fuzzy adalah  teknik/metode  yang  dipakai  untuk mengatasi  hal  yang  tidak  pasti  pada  masalah-masalah  yang mempunyai  banyak  jawaban.  Pada  dasarnya  logika fuzzy merupakan  logika  bernilai  banyak  atau multivalued  logic yang  mampu  mendefinisikan  nilai  di  antara  keadaan  yang konvensional  seperti  benar  atau  salah,  ya  atau  tidak,  hitam atau putih dan lain-lain. [1]
Tahapan  dalam  logika fuzzy dapat  digambarkan  seperti gambar 2 yang terdiri dari empat tahapan, yaitu; [4]
1) Fuzzifikasi adalah  suatu  proses  pengubahan  nilai  tegas yang ada ke dalam fungsi keanggotaan.
2) Penalaran  adalah  proses  implikasi  dalam  menalar  nilai masukan guna penentuan nilai keluaran sebagai bentuk pengambilan keputusan.
3) Aturan  dasar (rule  based) pada  kontrol  logika fuzzy merupakan suatu bentuk aturan relasi “ jika-maka ” atau “ if-then ” seperti berikut ini: if x is A then y is B dimana A dan B adalah linguistic  values yang  didefinisikan dalam rentang variabel X dan Y . 4) Defuzzifikasi  adalah  suatu  himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy , sedangkan output yang  dihasilkan  merupakan  suatu bilangan  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut. Sehingga  jika  diberikan  suatu  himpunan fuzzy dalam range tertentu,  maka  harus  dapat  diambil  suatu  nilai crisp tertentu.
Gambar 1. Blok kendali proporsional
Sistem  inferensi fuzzy atau Fuzzy  Inference  System (FIS) merupakan  penarikan  sebuah  kesimpulan  dari  kumpulan kaidah fuzzy .  Jadi  pada  sistem  inferensi fuzzy penalaran dilakukan  menggunakan  masukan fuzzy (Crisp  Value) dan fuzzy  rules yang  telah  di  tentukan  sehingga  menghasilkan sebuah keluaran fuzzy (Crisp Value) . [3]
Dalam  sistem  inferensi  fuzzy  terdapat  banyak  metode yang  dapat  digunakan,  salah  satunya  adalah  metode Mamdani  yang diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun  1975. Metode Mamdani sering sekali disebut sebagai metode min - max yang terdiri dari 4 tahapan:
1) Pembentukan  Himpunan  Fuzzy  dengan  mengubah variabel  masukan  (nilai crisp )  menjadi  variabel- variabel linguistik dalam bentuk himpunan fuzzy .
2) Aplikasi  fungsi  implikasi  yang  berupa  fungsi  min seperti persamaan 2.
( ) ( ) ( ) ( ) min[ ( ), ( )] A B A B x x x      (2)
3) Komposisi  aturan  dengan  menggunakan  metode max atau  metode maximum mengambil  nilai  maksimum aturan, kemudian menggunakannya untuk memodifikasi daerah-daerah fuzzy dan
mengaplikasikannya ke keluaran menggunakan operator OR ( Union ).
4) Defuzzifikasi, Masukan  dari defuzzifikasi berasal  dari himpunan fuzzy yang diperoleh  dari komposisi aturan- aturan fuzzy ,  sedangkan  keluaran  yang  dihasilkan merupakan  suatu  bilangan  dominan  himpunan fuzzy tersebut.  Variabel  keluaran  yang  dihasilkan  oleh defuzzifikasi merupakan  variabel crisp .  Ada  beberapa metode  dalam defuzzifikasi pada  metode  mamdani salah  satunya  yaitu  metode centroid yang  akan menghasilkan  keluraran crisp dengan  cara  mengambil titik pusat daerah fuzzy. Secara umum metode centroid dapat dirumuskan sebagai berikut:
(3)
atau
(4)
Ada  dua  keuntungan  menggunakan  metode  centroid, yaitu :
a. Nilai defuzzyfikasi akan  bergerak  secara  halus sehingga perubahan dari suatu himpunan fuzzy juga akan berjalan dengan halus.
b. Lebih mudah dalam perhitungan.
Gambar 2. Diagram Blok Tahapan Logika Fuzzy

## E. Perangkat Lunak (Software) Arduino IDE
Arduino  IDE (Integrated  Development  Environment) adalah aplikasi yang digunakan dalam menulis program dan memasukkan  program  ke  dalam  pengontrol  Arduino. Lingkungan  pengembangannya open  source Arduino  IDE memudahkan  untuk  menulis  kode  dan  meng- upload ke pengontrol  Arduino.  Aplikasi  ini  dapat  digunakan  pada Windows, Mac-OS X, dan Linux. Bahasa pemrogramannya sendiri  merupakan  penggabungan  antara  bahasa  C++  dan Java  dikarenakan  struktur  bahasa  pemrograman  dan penggunaan library yang mirip dengan C++ dan Java.

## F. Mikrokontroler Arduino UNO
Arduino  Uno  adalah  papan  mikrokontroler  berbasis ATmega328.  Memiliki  14  pin input  / output digital dimana enam  pin  di  antaranya  dapat  digunakan  sebagai output PWM  dan  enam  lainnya  sebagai  input analog .  Untuk menghidupkan  papan  mikrokontroler  ini,  cukup  hubungkan papan  ini  ke  komputer  melalui  kabel  USB  atau  ke  adaptor DC  atau  baterai.  Arduino  Uno  menggunakan  Atmega16U2 yang  diprogram  sebagai converter USB- to-serial berbeda dengan  papan  sebelumnya  yang  menggunakan chip FTDI driver USB- to-serial .  Secara  fisik  Arduino  Uno  memiliki bentuk  seperti  gambar  3  yang  terdiri  atas  berbagai  bagian. Nama  “Uno”  berarti  satu  dalam  bahasa  Italia,  untuk menandai  peluncuran  Arduino  1.0.  Uno  dan  versi  1.0  akan menjadi  versi  referensi  dari  Arduino.  Uno  adalah  yang terbaru dalam serangkaian board USB Arduino, dan sebagai model referensi  untuk platform Arduino.
1) Power,  yang  diperoleh  dari  USB  atau  catu  daya eksternal  berupa  adaptor  atau  baterai.  Kisaran kebutuhan daya yang disarankan untuk papan Arduino Uno adalah 7 sampai dengan 12 volt.
2) Memori  program  32  KB  (0,5  KB  digunakan  untuk bootloader ),  2 KB dari SRAM dan 1 KB EEPROM.
3) Input  dan  Output  yang  terdiri  dari  14  pin  di  mana beberapa pin tersebut memiliki fungsi khusus:
a) Serial  :  0  (RX)  dan  1  (TX),  untuk  menerima  (RX) dan  mengirimkan  (TX)  data  serial  TTL.  Pin  ini dihubungkan  ke  pin  yang  berkaitan  dengan chip Serial ATmega8U2 USB- to -TTL.
Gambar 3. Arduino Uno b) Interrupt  External :  di  pin  2  dan  3.  Pin  ini  dapat dikonfigurasi  untuk  memicu interrupt pada  nilai yang  rendah,  dengan  batasan  tepi  naik  atau  turun, atau perubahan nilai.
c) PWM  :  3,  5,  6,  9,  10,  dan  11.  Menyediakan output PWM 8-bit.
d) SPI : 10 (SS), 11 (MOSI), 12 (MISO), 13 (SCK). Pin ini mendukung komunikasi SPI.
e) I2C  :  A4  (SDA)  dan  A5  (SCL).  Dukungan  I2C (TWI)
f) Analog  input  pada  pin  A0  sampai  A5  sebagai masukan ADC.

## G. Microcontroller Programming and Application Trainer
Microcontroller  programming  and  application  trainer adalah sebuah perangkat alat peraga yang digunakan sebagai sarana penguji dan sarana pembelajaran serta pengembangan aplikasi dan program berbasis mikrokontroler Arduino UNO.

## H. Modul Simulasi Traffic Light
Modul  Simulasi Traffic  Light adalah  sebuah  rangkaian lampu  LED  yang  digunakan  untuk  mensimulasikan  sistem lampu lalu lintas.

## I. Pendeteksi Volume Kendaraan
Untuk mendeteksi volume kendaraan pada persimpangan jalan dapat menggunakan sensor infrared , kamera, dan lain- lain.  Namun  pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan sensor  LDR (Light    Dependent  Resistor) .  Sensor  LDR adalah  Resistor  peka  cahaya  atau photoresistor yang merupakan  komponen  elektronik  yang  resistansinya  akan menurun  jika  ada  penambahan  intensitas  cahaya  yang mengenainya.

## II. M ETODELOGI P ENELITIAN

## A. Tempat dan Waktu
Penelitian ini dilaksanakan dimulai dari Seminar Proposal pada  bulan  Januari  2019  sampai  Seminar  Hasil  pada  bulan November  2019,  di  Laboratorium  Teknik  Kendali  Jurusan
Elektro Fakultas Teknik Universitas Sam Ratulangi.

## B. Prosedur Penelitian
Prosedur  penelitian  perbandingan  kendali  logika  fuzzy dan kendali proporsional pada lampu lalu lintas terdiri dari:
Gambar 4. Microcontroller Programming and Aplication Trainer
1) Studi Literatur Berupa  kegiatan  mencari  dan  mempelajari  berbagai referensi  dan  informasi  yang  berkaitan  dengan  sistem pengendalian proporsional dan fuzzy.
2) Perancangan konsep bentuk modul simulasi Perancangan konsep dasar sistem yang dimulai dengan menentukan bentuk modul yang akan dipakai.
3) Merancang  desain hardware modul  simulasi traffic light .
Perancangan  komponen  harus  sesuai  dengan  konsep dan  dapat  digunakan  yang  kompatibel  dengan mikrokontroler Arduino Uno dan perangkat lainnya.
4) Menyiapkan  alat dan bahan dalam perancangan modul simulasi traffic light .
Menyiapkan alat dan bahan modul simulasi traffic light beserta komponen penunjang lainnya yang diperlukan.
5) Implementasi Dari  hasil  rancangan  dan  desain  pada  proses sebelumnya  program (software) dan  men- download program  ke  mikrokontroler.  Program  yang  dibuat untuk  mengendalikan  menggunakan  bahasa  C++  yang dibuat pada software Arduino IDE.
6) Membuat laporan penelitian Laporan  dibuat  dan  disusun  sesuai  dengan  hasil penelitian.

## C. Diagram Blok Perancangan
Diagram  blok  perancangan  dalam  tugas  akhir  ini digambarkan seperti gambar 4 yang terdiri dari;
1) Input ,  berupa  jumlah  kendaraan  yang  datanya diambil dari sensor cahaya LDR. Proses pendeteksian jumlah  kendaraan  ini  menggunakan prinsip,  jika  ada cahaya  yang  menuju  LDR  terhalangi  oleh  suatu kendaraan,  maka  nilai  tahanan  LDR  akan  membesar sedangkan  jika  sebaliknya  maka  nilai  tahanan  LDR akan mengecil. Besar kecilnya nilai tahanan LDR ini akan  menjadi  acuan  input  jumlah  kendaraan  yang dibaca oleh pengontrol.
2) Pengontrol,  berupa  mikrokontroler  Arduino  Uno yang  berfungsi  untuk  memproses  data  jumlah kendaraan  dari  LDR  menjadi timing durasi  lampu
lalu  lintas.  Pada  penerapannya  nanti  pengontrol  ini akan  diprogram  dengan  menggunakan  sistem pengontrol  proporsional  dan  sistem  logika  fuzzy untuk membandingkan hasil pengontrolannya.
3) Plant ,  berupa  lampu  LED  merah,  kuning  dan  hijau untuk mensimulasikan lampu lalu lintas.
Gambar 5. Diagram Blok Perancangan
4) Output, berupa durasi lampu lalu lintas yang ditandai dengan  perubahan  lampu  LED  yang  berkorelasi dengan input jumlah  kendaraan  dan  jenis  sistem pengontrol yang digunakan.

## D. Rancangan Hardware
Sesuai  dengan  desain  konsep  dasar  perancangan  maka dirancanglah sistem hardware seperti berikut:

## 1) Pendeteksi Volume Kendaraan
Pendeteksi  volume  kendaraan  menggunakan  sensor  LDR yang  bila  sensor  tersebut  tertutupi  oleh  kendaraan  maka terjadi  perubahan  resistansi  yang  nanti diolah  oleh  Arduino sebagai  indikasi  adanya  sejumlah  kendaraan  pada  jalur tersebut  sesuai  jumlah  sensor  yang  tertutupi.  Sensor  LDR yang  digunakan  untuk  mendeteksi  jumlah  kendaraan keseluruhannya berjumlah sembilan buah dengan penempatan seperti gambar 6.

## 2) Alat Pemberi Isyarat Lalu Lintas
Alat  pemberi  isyarat  lalu  lintas  yang  sering  digunakan pada  umumnya  adalah  lampu  LED.  Lampu  LED  yang digunakan  terdiri  dari  warna  merah,  kuning  dan  hijau  yang telah terpasang pada modul kit trainer  traffic  light . Adapun penempatan posisi LED dapat digambarkan pada gambar 6.

## 3) Pengontrol Arduino
Pengontrol  Arduino  yang  digunakan  memiliki  beberapa pin  yang  dihubungkan  ke  beberapa  komponen  seperti  LDR dan LED.

## E. Rancangan Sistem Pengontrolan Lampu Lalu-lintas
Penulis menggunakan sistem pengontrol vehicle actuated (VA)  yakni  suatu  sistem  yang  menggunakan  sensor kendaraan  (dalam  hal  ini  adalah  LDR)  untuk  mendeteksi jumlah  kendaraan  pada  setiap  jalur.  Hasil  deteksi  jumlah kendaraan dari sensor ini akan mempengaruhi seberapa lama durasi lampu hijau menyala. Terdapat dua sistem pengontrol lampu  lalu-lintas  yang  dirancang  yakni;  pengontrol proporsional dan logika fuzzy .
TABEL I. SUSUNAN PIN ANTARA ARDUINO DENGAN PERANGKAT LAINNYA
Jalur 1 Jalur 2 Jalur 3
LDR Pin * LED Pin * LDR Pin * LED Pin * LDR Pin * LED Pin *
LDR 1 IO1 4 LED 1 IO1 3 LDR 4 IO1 7 LED 4 IO6 LDR 7 IO1 0 LED 7 IO9 LDR 2 IO1 5 LED 2 IO2 LDR 5 IO1 8 LED 5 IO7 LDR 8 IO1 1 LED 8 IO1 0 LDR 3 IO1 6 LED 3 IO3 LDR 6 IO1 9 LED 6 IO8 LDR 9 IO1 2 LED 9 IO1 1
Gambar 6. Sambungan dan susunan LDR sebagai Pendeteksi Volume

## 1) Pengontrolan Proporsional
Terdapat  tiga  parameter  yang  penulis  gunakan  dalam sistem  pengontrolan  proporsional  ini  ketiga  parameter tersebut, yaitu:
1) Initial interval , yakni durasi lampu hijau saat pertama kali menyala sebesar 10 detik.
2) Extension  unit ,  yakni  durasi  lampu  hijau  yang nilainya proporsional dengan jumlah kendaraan.
3) Extension  limit ,  dalam  hal  apabila  jumlah kendaraan telah  bertambah  banyak  melewati  batas  20 kendaraan,  maka  durasi  lampu  hijau  akan  tetap konstan sebesar 100 detik.
Dari ketiga parameter tersebut maka dapat diasumsikan;
1) Pada saat  jumlah kendaraan  0  durasi  lampu hijau  10 detik.
2) Pada  saat  jumlah  kendaraan  diatas  20  durasi  lampu hijau konstan 100 detik.
3) Sedangkan  pada  saat  jumlah  kendaraan  0  sampai  20 ditentukan  dengan  menggunakan  pengontrol P yang secara  matematis  ditentukan  pada  persamaan  1. Dimana, Kp adalah nilai konstanta proporsional yang ditentukan dengan menggunakan persamaan kemiringan garis lurus;
Karena initial value dimulai pada titik (0;10) maka pada  persamaan  5  perlu  ditambahkan offset 10.
Sehingga  persamaan  pengontrol P untuk  jumlah kendaraan 0 sampai 20 menjadi;
(5) Dengan  demikian  persamaan  durasi  lampu  hijau secara  keseluruhan  dapat  dinyatakan  dalam persamaaan 6.
10 ; 0 4, 5 10 ; 0 20 100 ; 20 lampu hijau x
t x x x      
    (6)
dimana:
t lampu hijau =  Durasi lampu hijau [s] x =  jumlah kendaraan
Dapat  diamati  dari  persamaan  4  dan  gambar  6  bahwa pengontrol  proporsional  ini  didesain  agar  durasinya  linear terhadap jumlah kendaraan pada rentang nol sampai 20, dan konstan  sebesar  100  detik  pada  saat  jumlah  kendaraannya melampaui 20.
Gambar 7. Grafik hubungan antara jumlah kendaraan (x) dengan durasi lampu hijau.

## 2) Pengontrol dengan Logika Fuzzy
Pada  pengontrol  dengan  logika fuzzy ini  penulis menggunakan  parameter  yang  sama  dengan  pengontrol proporsional namun jika pada sistem pengontrol proporsional  hanya  menggunakan  satu  input  saja  yakni; jumlah  kendaraan  pada  jalur  yang  dikontrol,  maka  pada sistem  pengontrol  dengan  logika  fuzzy  ini  penulis menggunakan dua input yaitu; jumlah kendaraan pada jalur yang  dikontrol  dan  jumlah  kendaraan  pada  jalur  lainnya. Sementara untuk output yakni; durasi lampu hijau.

## a) Pembentukan Himpunan Fuzzy
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembentukan  Himpunan variabel-variabel  linguistik  dalam  bentuk  himpunan fuzzy , baik untuk masukan (input) dan keluaran (output) yang akan digunakan, yaitu;
1) Himpunan variabel-variabel input jumlah kendaraan pada jalur yang dikontrol yang terdiri dari lima variabel linguistik yaitu;
a. Tidak padat / TP (0, 4, 8)
b. Kurang padat / KP (4, 8, 12)
c. Cukup padat / CP (8, 12, 16) d. Padat / P (12, 16, 20)
e. Sangat Padat / SP (16, 20, ∞)
Himpunan  ini  dapat  digambarkan  dalam  bentuk grafik gambar 8.
2) Himpunan variabel-variabel input jumlah kendaraan  pada  jalur  lainnya  yang  terdiri  dari lima variabel linguistik yaitu;
a. Tidak padat / TP (0, 8, 16)
b. Kurang padat / KP (8, 16, 24)
c. Cukup padat / CP (16, 24, 32)
d. Padat / P (24, 32, 40)
e. Sangat Padat / SP (32, 40, ∞)
Himpunan  ini  dapat  digambarkan  dalam  bentuk grafik gambar 9.
Gambar 8. Grafik fungsi keanggotaan input jumlah kendaraan pada jalur yang dikontrol
Gambar 9. Grafik fungsi keanggotaan input jumlah kendaraan pada jalur
lainnya
3) Himpunan  variabel-variabel output durasi  lampu hijau  yang  terdiri  dari  lima  variabel  linguistik yaitu;
a. Cepat / C (0, 10, 32,5)
b. Agak cepat / AC (10, 32,5, 55)
c. Sedang / S (32,5, 55, 77,5)
d. Agak lama / AL (55, 77,5, 100)
e. Lama / L (77,5, 100, ∞) Himpunan  ini  dapat  digambarkan  dalam  bentuk grafik gambar 10.
b) Aplikasi fungsi implikasi yang membentuk aturan dasar (rule based)
Dari  dua input dan  satu output yang  digunakan  penulis kemudikan  membentuk  aturan  dasar (rule  based) yang dibentuk  dari  implikasi  antara  kedua  input  terhadap  satu output tersebut.
Hasilnya  berupa  25  aturan  dengan  25 antecedent atau premis  dan  lima consequent atau  kesimpulan.  Aturan  dasar yang digunakan dirangkum ke dalam tabel II.

## c) Komposisi Aturan dengan Metode Max
Sebelum  dilakukan  defuzzifikasi,  harus  dilakukan  proses komposisi,  yaitu  agregasi  hasil clipping dari  semua  aturan fuzzy  sehingga  didapatkan  satu  fuzzy  set  tunggal.  Dalam proses  komposisi  ini  digunakan  Metode  Max  yang  akan mengambil nilai maksimum aturan.
Sebagai contoh  misalkan µ L (0,4) dan µ L (0,6) maka nilai proses komposisi ini akan menghasilkan µ L (0,6).

## d) Defuzzifikasi
Untuk  menghasilkan  keluaran crisp maka  diperlukan tahap terakhir yaitu defuzzifikasi, dimana dalam tugas akhir ini digunakan metode centroid dengan cara mengambil titik pusat  daerah  fuzzy.  Nilai crisp keluaran  didapat  dari perhitungan dengan menggunakan persamaan 3.
Dimana adalah  titik-titik  sembarang  pada  daerah  area dari  bidang  hasil  komposisi  dan adalah  derajat keanggotaanya.
Gambar 10. Grafik fungsi keanggotaan output durasi lampu hijau
TABEL II. ATURAN DASAR ( RULE BASE ) Jalur lain Jalur yang dikontrol TP KP CP P SP TP C AC S AL L KP C AC S AL L CP C AC S AL AL P C AC S S AL SP C AC AC S S

## F. Rancangan Kode Program
Kode  program  dalam  penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua fungsi yaitu; setup dan loop . Fungsi setup adalah fungsi yang hanya akan dieksekusi sekali  saja  ketika  Arduino  dihidupkan  atau  di- reset , sehingga  dengan  demikian  dalam  fungsi  ini  penulis memasukkan  beberapa  kode  program  yang  bertujuan  untuk inisialisasi dan pengaturan yang tidak memerlukan eksekusi berulang.  Instruksi  kode  pada  fungsi setup ini  dapat digambarkan pada gambar 11 yang terdiri dari; pengaktifan komunikasi  serial  antara  Arduino  dengan  PC  melalui  USB, inisialisasi pin yang berhubungan dengan I/O dan inisialisasi hal-hal  yang  berkaitan  dengan  proses  logika fuzzy .  Seperti, deklarasi  fungsi  keanggotaan fuzzy input dan output serta aturan  atau base  rule yang  berupa antecedent atau  premis dan consequent atau kesimpulan. Sementara  untuk  fungsi loop penulis  memasukkan beberapa  instruksi  yang  tujuan  utamanya  adalah  untuk mengatur lampu lalu lintas secara berulang. Rancangan alur program  pada  fungsi  loop  yang  dibuat  dapat  digambarkan seperti  gambar  12.  Instruksi-instruksi  tersebut  terdiri beberapa  proses  seperti;  Perhitungan  volume  kendaraan (dari input sensor  LDR).  Perhitungan  durasi  lampu  hijau dengan  menggunakan  metode  pengontrol  proporsional  atau logika fuzzy .  Hasil  perhitungan  ini  kemudian  dicetak  ke serial  monitor  PC  melalui  komunikasi  serial.  Pengaturan penyalaan lampu lalu lintas sesuai dengan urutan dan durasi hasil perhitungan sebelumnya. Output yang diharapkan dari proses  ini  adalah  lampu  lalu  lintas  dapat  menyala  sesuai dengan  urutan  dan  durasi  berdasarkan  jumlah  volume kendaraan dan metode perhitungan yang digunakan.
Hasil  perhitungan  volume  kendaraan  ini  disimpan  ke dalam array volJalur[]  dengan  indeks  0  sampai  2  yang mewakili jalur 0, 1 dan 2.
mulai mulai komunikasi serial pinLed ← output pinLDR ←
input_pullup
Set fuzzy input Set fuzzy output Set fuzzy antencendent Set fuzzy consequent Set fuzzy rule selesai
Gambar 11. Diagram alur instruksi pada fungsi setup
Perhitungan  durasi  lampu  hijau  dengan  kendali proporsional ini menggunakan persamaan 4 dan menggunakan iterasi yang hasilnya disimpan ke dalam array durasiLampuHijau[].  Secara  garis  besar  instruksinya  dapat digambarkan dalam diagram alur pada gambar 15.
mulai Hitung Volume Kendaraan
Hitung Durasi Lampu Hijau Nyalakan Led sesuai urutan dan durasi Led menyala sesuai urutan dan durasi Volume Kendaraan
Gambar 12. Diagram alur instruksi pada fungsi loop
mulai i ← 0 if pinSensor[i][0] = HIGH and pinSensor[i][1] = HIGH and pinSensor[i][2] = HIGH ? if pinSensor[i][0] = HIGH and pinSensor[i][1] = HIGH ? if pinSensor[i][0] = HIGH ? tidak tidak volJalur[i] ← 20 volJalur[i] ← 10 volJalur[i] ← 5 ya ya ya voljalur[i] ← 0 tidak if i < 3 ? ya Selesai tidak i ← i + 1
Gambar 13. Diagram alur perhitungan volume kendaraan pada tiap jalur.
Perhitungan  durasi  lampu  hijau  dengan  menggunakan logika fuzzy ini  didesain  dimana  terdapat  dua input yang digunakan  yaitu;  nilai  volume  kendaraan  pada  jalur  yang dikontrol dan nilai volume kendaraan pada jalur lainnya dan satu output yaitu durasi lampu hijau, sementara untuk proses inferensinya menggunakan model Mamdani.
Alur  program  perhitungan  durasi  lampu  hijau  dengan menggunakan logika fuzzy dapat  digambarkan pada  gambar berikut.
Instruksi  penyalaan  lampu  ini  dibuat  untuk  mengatur lampu  lalu  lintas  agar  dapat  menyala  sesuai  dengan  urutan seperti pada gambar 17.
mulai i ← 0 durasiLampuHijau[i] ← (4.5 * volJalur[i]) + 10 if i < 3 ? i ← i +1 ya tidak Selesai Gambar 14. Diagram alur perhitungan durasi lampu hijau dengan menggunakan kendali proporsional.
mulai i ← 0 input1 ←  0 input2 ←  0 j ←  0 If i = j ? input1 ← input1 + volJalur[j] ya input2 ← input2 + volJalur[j] tidak A C B Gambar 15. Diagram alur perhitungan durasi lampu hijau dengan menggunakan logika fuzzy .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dari  hasil  rancangan hardware dan  program  yang  telah dibuat  maka  direalisasikanlah  alat  pengujian  seperti  pada gambar  18.  Selanjutnya  untuk  mengetahui  perbandingan kendali  lampu  lalu-lintas  yang  menggunakan  kendali proporsional  dan  logika  fuzzy  dilakukanlah  serangkaian pengujian yang dilakukan secara langsung pada microcontroller  programming  and  application  trainer dan modul simulasi traffic light .
If j < 3 ? j ← j + 1 ya setInput(1, input1) setInput(2, input2) fuzzyfikasi output1 = defuzzify(1) durasiLampuHijau[i] = output1 If i < 3 ? i ← i + 1 ya tidak selesai tidak A B C
Gambar 16. Diagram alur perhitungan durasi lampu hijau dengan menggunakan logika fuzzy (lanjutan).
Jalur 0 Hijau Jalur 1 Merah Jalur 2 Merah delay durasiLampuHijau[0]
Jalur 1 Kuning Jalur 0
Kuning Jalur 2 Merah delay 3000 ms Jalur 1 Hijau delay durasiLampuHijau[1]
Jalur 1 Kuning delay
3000 ms
Jalur 1 Merah delay durasiLampuHijau[2] Jalur 0 Merah Jalur 2 Merah Jalur 2 Kuning Jalur 0 Merah Jalur 1 Merah delay 3000 ms Jalur 0 Merah Jalur 2 Hijau Jalur 2 Kuning Jalur 0 Kuning mulai
Gambar 17. Diagram alur urutan penyalaan lampu lalu-lintas. Selain  pengujian  langsung  tersebut,  penulis  juga melakukan  perhitungan  teoritis  untuk  masing-masing kendali  lampu  lalu-lintas  agar  didapat  suatu  perbandingan komprehensif antara teoritis dan realisasinya.
A. Hasil  Pengujian  Kontrol  Lampu  Lalu-lintas  dengan
Menggunakan Kendali Proporsional
Pengujian kontrol lampu lalu-lintas dengan menggunakan kendali  proporsional  ini  dilakukan  dengan  mengamati
berapa  jumlah  kendaraan  pada  jalur  yang  dikontrol  dan durasi  lampu hijaunya.  Hasil  pengujian  ini  dirangkum  ke dalam tabel III.
Sebagai  pembanding  durasi  lampu  hijau  dari  Arduino maka,  dilakukan  perhitungan  teoritis  dilakukan  dengan menggunakan persamaan 4. Secara keseluruhan selisih rata- rata  durasi  lampu  hijau  antara  Arduino  dan  perhitungan teoritis  adalah  sebesar  0,125  s  dengan  selisih  terbesar  0,5  s dan terkecil 0 s.

## B. Hasil  Pengujian  Kontrol  Lampu  Lalu-lintas  dengan Menggunakan Logika Fuzzy
Pengujian kontrol lampu lalu-lintas dengan menggunakan logika fuzzy ini dilakukan dengan mengamati berapa jumlah kendaraan pada jalur yang dikontrol serta jumlah kendaraan pada jalur lainnya dan pengaruhnya pada durasi lampu hijau pada jalur yang dikontrol. Hasil pengujian ini dirangkum ke dalam tabel IV.
Sebagai  pembanding  durasi  lampu  hijau  dari  Arduino maka, dilakukan perhitungan dengan menggunakan aplikasi MATLAB ®© .  Secara  keseluruhan  selisih  rata-rata  durasi lampu hijau antara Arduino dan teoritis adalah sebesar 0,5 s dengan selisih terbesar 1 s dan terkecil 0 s.
Gambar 18. Hasil rancangan hardware dan pengujian simulasi

## TABEL III. HASIL PENGUJIAN DURASI LAMPU HIJAU DENGAN
MENGGUNAKAN PENGONTROL PROPORSIONAL Volume Kendaraan Durasi Lampu Hijau [s] Selisih [s] Arduino Teoritis 0 10 10 0 5 32 32,5 0,5 10 55 55 0 20 100 100 0 Selisih rata-rata 0,125

## C. Pembahasan
1) Pengujian  Kontrol  Lampu  Lalu  Lintas  Dengan Menggunakan Pengontrol Proporsional
Dari  hasil  pengujian  kontrol  lampu  lalu  lintas  dengan menggunakan  kendali  proporsional  (tabel  II)  dapat  dilihat bahwa durasi lampu hijau pada jalur yang dikontrol nilainya berbanding  lurus  (proporsional)  dengan  jumlah  kendaraan pada jalur yang dikontrol.

## TABEL IV. HASIL PENGUJIAN DURASI LAMPU HIJAU MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY
Volume Kendaraan Durasi Lampu Hijau Selisih [s] Jalur kontrol Jalur lainnya Arduino Teoritis 0 0 11 11,3 0,3 0 5 11 11,3 0,3 0 10 12 12,2 0,2 0 15 11 11,7 0,7 0 20 13 13,3 0,3 0 25 11 11,7 0,7 0 30 12 12,2 0,2 0 40 11 11,3 0,3 5 0 19 18,9 0,1 5 5 19 18,9 0,1 5 10 19 18,9 0,1 5 15 19 18,9 0,1 5 20 21 21,4 0,4 5 25 19 18,9 0,1 5 30 19 18,9 0,1 5 40 19 18,9 0,1 10 0 43 43,8 0,8 10 5 43 43,8 0,8 10 10 43 43,8 0,8 10 15 43 43,8 0,8 10 20 43 43,8 0,8 10 25 43 43,8 0,8 10 30 43 43,8 0,8 10 40 32 32,5 0,5 20 0 103 104 1 20 5 103 104 1 20 10 102 103 1 20 15 102 103 1 20 20 90 90,5 0,5 20 25 77 77,5 0,5 20 30 77 77,5 0,5 20 40 55 55 0 Selisih rata-rata 0,5
Hasil  pengujian  ini  telah  sesuai  dengan  rancangan  yang dibuktikan  dari  selisih  rata-rata  antara  nilai  durasi  dari Arduino dan teoritis yang hanya sebesar 0,125 s.
Pada  hasil  pengujian  ini  didapati  bahwa  durasi  lampu hijau  akan  bertambah  dengan  proporsional  saat  jumlah kendaraan pada jalur yang dikontrol berada dalam extension unit yakni  pada  saat  jumlah  kendaraannya  nol  sampai  20. Hal  lainnya  yang  didapat  dari  pengujian  ini  adalah;  berapa pun  jumlah  kendaraan  pada  jalur  lainnya  tidak  akan
mempengaruhi durasi lampu hijau pada jalur yang dikontrol.
2) Pengujian  Kontrol  Lampu  Lalu  Lintas  Dengan Menggunakan Logika Fuzzy
Dari  hasil  pengujian  kontrol  lampu  lalu  lintas  dengan menggunakan  logika fuzzy (tabel  IV)  dapat  dilihat  bahwa durasi  lampu  hijau  pada  jalur  yang  dikontrol  nilainya tergantung pada jumlah kendaraan pada jalur yang dikontrol dan jalur lainnya.
Jika  diperhatikan  durasi  lampu  hijau  pada  jalur  yang dikontrol  akan  bertambah  dengan  seiring  bertambahnya jumlah  kendaraan  pada  jalur  yang  dikontrol,  namun  jika jumlah  kendaraan  pada  jalur  yang  dikontrol  meningkat sementara  jumlah  kendaraan  pada  jalur  lainnya  bertambah maka  durasi  lampu  hijau  pada  jalur  yang  dikontrol  akan berkurang.  Hal  ini  bersesuaian  dengan  rancangan  aturan dasar (rule based) pada tabel II.
Dengan  demikian  dari  hasil  pengujian  ini  didapatkan durasi lampu hijau akan bergantung pada jumlah kendaraan baik di jalur yang dikontrol maupun di jalur lainnya.
Perhitungan secara teoritis durasi lampu hijau pada logika fuzzy dengan  menggunakan  bantuan  aplikasi  MATLAB memperlihatkan  hasil  yang  tidak  terlalu  berbeda  dengan hasil implementasi pada Arduino. Hal ini dibuktikan dengan selisih durasi rata-ratanya hanya sekitar 0,5 s.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Penggunaan sistem kendali proporsional pada lampu lalu- lintas akan memberikan pengaturan durasi lampu hijau yang linear terhadap banyaknya jumlah kendaraan. Sistem kendali proporsional tidak memperhitungkan jumlah kendaraan pada jalur  lainnya,  melainkan  hanya  pada  jalur  yang  dikontrol, sehingga  kurang  mampu  menangani  masalah  penampukan kendaran  di  jalur  lainnya.  Sistem  kendali  lampu  lalu-lintas menggunakan  logika fuzzy akan  memberikan  variasi  lampu hijau  yang  dapat  ditentukan rule-based -nya,  sehingga durasinya  dapat  bervariasi  dengan  berbagai  kemungkinan nilai input .  Sistem  kendali  lampu  lalu-lintas  dengan menggunakan  logika fuzzy bisa  diprogram  agar  dapat memperhitungkan  nilai  jumlah  kendaraan  pada  jalur  yang dikontrol  dan  jalur  lainnya, sehingga  meskipun  lebih rumit, permasalahan    penumpukan  kendaraan  pada  jalur  lainnya dapat ditangani.

## B. Saran
Pengaturan lampu lalu lintas dengan menggunakan logika fuzzy  perlu  penentuan rule-based yang  tepat.  Penulis menyadari rule-based yang  dibuat  ini  masih  sangat sederhana  sehingga  ke  depannya  perlu  ditambahkan rule- based yang  bisa  meng- cover permasalahan  lainnya  yang mungkin timbul seperti, peningkatan jumlah kendaraan yang sangat besar.

## V. K UTIPAN
[1] Atmaja,  Bagus  Tris,  dan  Budiman  Putra  AR.  2015.  Implementasi Sistem  Fuzzy  Untuk  Pengaturan  Lampu  Lalu  Lintas  Berdasarkan Kepadatan  Arus  Kendaraan.  Surabaya  :  Jurusan  Teknik  Fisika, Fakultas Teknologi, Industri Institut Teknologi Sepuluh November.
[2] Munir,  Rinaldi.  2018.  Sistem  Inferensi  Fuzzy.  Bandung:  Teknik Informatika–STEI ITB.
[3] Prawira,  Bobby  Yoga.  2018.  Efisiensi  Pencahayaan  Ruangan Perkuliahan dengan Logika  Fuzzy. Manado:  Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Sam Ratulangi.
[4] Prasetiyo,  Erwan  Eko.  2016.  Perbandingan  Kinerja  Pengendali Lampu  Lalu  Lintas  Metode Fuzzy Tipe  Sugeno  dengan  Metode Waktu Tetap. Yogyakarta. Teknik Kedirgantaraan, STTKD.
[5] M.  G.  H.  Kulkarni  and  M.  P.  G.  Waingankar,  Fuzzy  Logic  Based Traffic Light Controller, no. August, pp. 8 11, 2007.
[6] Muhammad  Ikhwan,  Said  Munzir,  Nurmaulidar. 2016.  Sistem Kendali  Proporsional,  Integral,  Dan  Derivatif  (PID)  Pada  Persamaan Panas.
[7] Rahmat  Taufik,  Supriyono,  Sukarman.  2008.  Rancang  Bangun Simulator Kendali L ampu Lalu Lintas Dengan Logika Fuzzy Berbasis Mikrokontroller. Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir – BATAN.
[8] Kusumadewi,  Sri,  2002, Analisis  &  Desain  Sistem  Fuzzy Menggunakan Toolbox MATLAB . Yogyakarta, GRAHA ILMU.
[9] Muchammad  Abrori  &  Amrul  Hinung  Prihamayu.  2015.  Aplikasi Logika Fuzzy Metode  Mamdani  Dalam  Pengambilan  Keputusan Penentuan Jumlah Produksi.
[10] Indahdin, Jemala, Simulasi Pengaturan Lampu Lalulintas Berdasarkan Logika  Fuzzy  Menggunakan  Borland  Delphi  7.0,  Universitas  Mercu Buana, Jakarta: 2008.
Penulis  bernama  lengkap  Twi  Rahmat  Mulya A.S, anak kedua  dari empat bersaudara.  Anak dari  Abdul  Sakkar  (ayah)  dan  Sukmawati (ibu).  Lahir  di  Kabupaten  Soppeng  Sulawesi Selatan  pada  tanggal  5  Mei  1992.  Yang  pada saat ini beralamat Mahakeret Timur Lingkungan  IV  Kecamatan  Wenang  Manado.  Sekolah pertama  TK  Biringkaya  Makassar  (1997-1998),  SD  Inpres Daya  Makassar  (1998-2004),  SMP  Negeri  25  Makassar (2004-2006),  SMP  Negeri  1  Tagulandang  (2006-2007), SMK Negeri 2 Manado.
Tahun  2012,  melanjutkan  studi  di  Fakultas  Teknik, Jurusan  Teknik  Elektro Universitas  Sam Ratulangi Manado dengan  konsentrasi  minat  Teknik  Kendali.  Melaksanakan Kerja Praktek di BMKG Manado lalu Kuliah Kerja Terpada Angkatan  119  tahun  2018  di  Kelurahan  Papusungan, Kecamatan Lembeh Selatan Kota Bitung.
Penulis  aktif  dalam  organisasi  kampus,  Anggota Himpunan  Mahasiswa  Elektro,  Anggota  Badan  Tadzkir Fakultas Teknik , Pengurus Control Engineering Community,  Pengurus  Senat  Mahasiswa  Fakultas  Teknik, Wakil  Ketua  UKM  Seni  Fakultas  Teknik  “Pabrik Aesthetic”,  Ketua  UKM  Korps  Sukarela  Palang  Merah Indonesia  Unit  UNSRAT,  Koordinator  Wilayah  Forum Komunikasi  Himpunan  Mahasiswa  Elektro  Indonesia Wilayah  XVI.  Penulis  pernah  meraih  peringkat  1  Lomba Pertolongan Pertama se-Sulawesi Utara, mengikuti pelatihan Search  And  Rescue  Nasional  dan  menjadi  Anggota  Satuan Tanggap Darurat Bencana Provinsi Sulawesi Utara.