Abstrak —Peningkatan  jumlah  kepadatan  lalu-lintas  sedang menjadi  perhatian  khusus  saat  ini.  Salah  satu  faktor  signifikan yang  mempengaruhi  kepadatan  lalu-lintas  adalah  sistem pengaturan  siklus  waktu  lampu  lintas.  Perbaikan  dalam  sistem pengaturan  siklus  waktu  lampu  lintas  yang  mampu  mengatur waktu siklusnya secara dinamis dan optimal akan menjadi suatu hal yang cukup penting di masa depan. Hal ini akan sangat terasa kegunaanya  pada  saat  kepadatan  lalu-lintas  di  salah  satu  jalur persimpangan  terjadi.  Siklus  waktu  lampu  lalu-lintas  bisa disesuaikan  secara  otomatis  sesuai  densitas  (kepadatan) kendaraan  yang  ada  pada  lajur-lajur  jalan  yang  ada  di  sekitar persimpangan jalan. Oleh karena itu dalam tugas akhir ini kami menawarkan sebuah sistem yang mampu mengatur waktu siklus lampu  lalu-lintas  secara  dinamis  dan  optimal  sebagai  salah  satu jalur dalam meminimalisir kesenjangan kepadatan lalu-lintas.
Tujuan penelitian ini merujuk pada studi kasus persimpangan yang  memiliki  tiga  buah  jalur.  Dalam  hal  optimasi  kami menggunakan metode Goal Programming yang dapat menyelesaikan permasalahan dengan fungsi tujuan beragam dan banyak.  Metode  ini  memodelkan  fungsi  tujuan,  batasan  tujuan, batasan  fungsional,  bobot,  pinalti  serta  solusi  optimal  model sistem lalu-lintas persimpangan studi kasus. Kami menggunakan metode Haar  Feature  Cascade  Classifier dalam  mengidentifikasi objek  kendaraan  yang  melewati  persimpangan  tersebut  dan menggunakan machine  vision  OpenCV dalam  memproses  hasil training cascade tersebut. Serta menggunakan bahasa pemrograman Java dalam  membuat  sistem  input  dinamis  dari machine  vision  OpenCV ,  memproses  iterasi simplex  Goal Programming , dan menyajikan informasi hasil solusi siklus waktu lampu  lalu-lintas  dan  kepadatan  kendaraan  setiap  jalur  pada persimpangan studi kasus dalam sebuah interface multithreading yang di- refresh setiap detik.
Hasil optimasi dengan menggunakan model Goal Programming didapatkan  durasi  lampu  hijau  optimal  dibandingkan  dengan kondisi  realita    pada  setiap  jalur  pada  persimpangan  sesuai kondisi  lalu-lintas  dengan  memperhatikan  redudansi  kendaraan dan waktu tunggu serta batasan-batasan yang dimilikinya. Hasil optimasi  lebih  baik  dibandingkan  realita  dengan  melihat  aspek Penurunan  Redudansi  kendaraan  sebesar  45.95%,  Percepatan Waktu  Tunggu  sebesar  39.43%,  Penurunan  Kendaraan  Tersisa sebesar  29.88%  dan  Penurunan  kendaraan  Tersisa  Terakhir sebesar  52.55%,  namun  lebih  buruk  pada  aspek  Peningkatan Kendaraan Melintas sebesar 41.50% dikarenakan oleh beberapa kondisi.
Kata Kunci — Optimasi, Goal Programming , Kemacetan, Java , Kendaraan, Open CV,  Pengatur  Lampu  Lalu-Lintas, Haar Feature , Cascade Classifier , Machine Vision

## I. PENDAHULUAN
ENGAWASAN  dan  pengendalian  lalu-lintas  sedang menjadi  masalah  utama  di  banyak  Negara.  Jumlah pengguna jalan dan kendaraan meningkat secara terus menerus di  seluruh  dunia.  Sedangkan  fasilitas  jalan  terbatas  seperti jumlah jalan, lebar jalan, dan kapasitas jalan [1]. Oleh karena itu diperlukan peningkatan pengaturan sistem lalu-lintas  yang baik supaya kondisi lalu-lintas tetap terjaga lancar dan jumlah kesenjangan  kepadatan  lalu-lintas  dapat  ditekan  seminimal mungkin. Salah satu sarana dalam pengaturan lalu-lintas adalah lampu lalu-lintas yang berguna untuk mengatur aliran dan arah kendaraan-kendaraan  yang  sedang  melintas  di  persimpangan jalan.  Sebagai  bagian  vital  dari  sistem  lalu-lintas,  keberadaan lampu  lalu-lintas  tidak  dapat  dipungkiri.  Pemberlakuan  tiga warna (merah, kuning, hijau) pada lampu lalu-lintas juga telah menjadi standar umum internasional dan berlaku secara global [2].
Namun,  pengoperasian  lampu  lalu-lintas  bukanlah  tanpa masalah.  Siklus  waktu  lampu  lalu-lintas  (merah  -  kuning  - hijau)  saat  ini  kebanyakan  masih  diatur  secara  konstan  dan manual. Misal, berapa detik lampu merah menyala atau lampu kuning  maupun  lampu  hijau.  Contoh  masalah  adalah  lampu lalu-lintas  tidak  akan  menyesuaikan  lamanya delay dengan kepadatan  kendaraan  yang  berubah-ubah  sepanjang  hari. Sehingga  sekalipun  arus  lalu-lintas  pada  suatu  lajur  jalan sedang  sepi  (kepadatan  rendah)  lamanya delay waktu  siklus tidak berbeda dengan lama delay disaat keadaan arus lalu-lintas pada  lajur  jalan  tersebut  sedang  ramai  (kepadatan  tinggi). Padahal  idealnya,  pada  lajur  jalan  yang  kepadatan  arus kendaraannya tinggi warna hijau harusnya memiliki delay yang lebih  lama  dibandingkan  dengan  lajur  yang  kepadatan kendaraannya rendah. Tentu saja hal ini sangat berguna untuk memberikan  kesempatan  lebih  banyak  kepada  kendaraan- kendaraan  yang  melewati  lampu  lalu-lintas  pada  lajur  yang kepadatan kendaraan lebih tinggi tersebut [2].
Optimasi Pengatur Siklus Waktu Lampu Lalu-Lintas Dinamik Menggunakan Metode Optimasi Goal Programming dengan Java dan Open cv untuk Meminimalisir Kesenjangan Kepadatan Lalu-Lintas
(Studi Kasus: Persimpangan Jl. A. Yani – Jl. Jenggala – Jl.

## Gubernur Suryo, Sidoarjo)
Rizky Praditya, Wiwik Anggraeni, S.Si, M.Kom Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi (FTIf), Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : wiwik@its-sby.edu
P
Dengan adanya suatu sistem pengaturan siklus waktu lampu lintas yang mampu mengatur waktu siklusnya secara otomatis akan menjadi suatu hal yang cukup penting di masa depan. Hal ini  akan  sangat  terasa  kegunaanya  pada  saat  kepadatan  lalu- lintas  di  persimpangan  terjadi.  Siklus  waktu  lampu  lalu-lintas bisa  disesuaikan  secara  otomatis  sesuai  densitas  (kepadatan) kendaraan  yang  ada  pada  lajur-lajur  jalan  yang  ada  di  sekitar persimpangan jalan [2].
Sebuah  penelitian  melakukan  pengembangan  algoritma optimasi  pada  pengatur  lampu  lalu-lintas  statis  menggunakan Dynamic  Programming menghasilkan  suatu  algoritma  yang memiliki waktu eksekusi 0.99 detik [3]. Sedangkan penelitian lain terkait Sistem Pengaturan Lampu Lalu-lintas secara Sentral dari  Jarak  Jauh  menghasilkan  suatu  sistem  yang  mampu menjadikan  pengatur  lampu  lalu-lintas  menjadi  pra-dinamik dengan bantuan seorang operator yang bertugas menginputkan arus  dari  kendaraan  yang  melintasi  pada  setiap  jalur persimpangan tersebut [4].
Dalam  mempertimbangkan  berbagai  hasil  penelitian  yang telah dilakukan, kami mencoba membuat sistem pengatur siklus waktu  lalu-lintas  yang  optimal  dan  dinamis  dengan  metode optimasi Goal Programming dan inputan dinamis berupa visual yang  akan  dideteksi  menggunakan  metode Haar Feature Cascade Classifier pada Open CV.  Inputan  visual  digunakan karena  sistem  pendeteksi  kepadatan  lalu-lintas  yang  paling banyak  dipakai  saat  ini  adalah  melalui  CCTV  dalam  bentuk visual.  Sedangkan Goal Programming dipilih  karena  mampu menyelesaikan permasalahan lalu-lintas yang memiliki batasan tujuan lebih dari satu serta waktu eksekusinya pada Java hanya 26 miliseconds [5],  dalam  artian  memungkinkan  untuk dijalankan di sistem nyata.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Lalu-Lintas
PP No.43 Th. 1993 mendefinisikan bahwa pengelolaan lalu- lintas  meliputi  perencanaan,  pengaturan,  pengawasan,  dan pengendalian  lalu-lintas.  Perencanaan  lalu-lintas  meliputi penetapan tingkat pelayanan yang diinginkan, inventarisasi dan evaluasi tingkat pelayanan, penetapan pemecahan masalah lalu- lintas, serta penyusunan rencana dan program pelaksanaannya pada  komponen  lalu-lintas  terdiri  dari  manusia  (pengguna jalan), kendaraan, dan jalan yang saling berkaitan satu sama lain yang saling mempengaruhi [6].
Persimpangan  pada  studi  kasus  tugas  akhir  ini  memiliki empat jalur seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.1. Sebelah utara  merupakan  Jl.  Jenggolo,  sebelah  selatan  merupakan  Jl. Jendral Ahmad Yani dan sebelah barat merupakan Jl. Gubernur Suryo  serta  sebelah  timur  merupakan  Jl.  Untung  Suropati. Namun  karena  Jl.  Untung  Suropati  hanya  memiliki  satu  ruas jalan (bukan jalan umum) dan pengaturan siklus waktu lampu lalu-lintasnya sama seperti pada Jl. Gubernur Suryo,  maka  Jl. Untung  Suropati  sengaja  tidak  dimasukkan  kedalam  model studi kasus.

## Gambar II1 Persimpangan Studi Kasus
B. Goal Programming
Goal Programming merupakan  metode  optimasi  hasil pengembangan  dari Linear Programming yang  mampu menyelesaikan  masalah optimasi  yang  memiliki  fungsi tujuan lebih dari satu dengan  memberikan  variabel deviasi pada tiap batasan tujuan yang ada [7].
Bentuk  umum  dari Goal  Programming dengan  faktor prioritas di dalam strukturnya adalah sebagai berikut [2]:
- Fungsi Tujuan
𝑚𝑖𝑛 ∑ 𝑃 𝑥 𝑊 𝑖 + 𝑑 𝑖 + 𝑛 𝑖=1 + 𝑃 𝑦 𝑊 𝑖 − 𝑑 𝑖 −
- Batasan Tujuan
∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑋 𝑗 +𝑑 𝑖 − 𝑛 𝑖=1 −𝑑 𝑖 + =   𝑏 𝑖
- Batasan Fungsional
∑ 𝑔 𝑘𝑗 𝑋 𝑗 ≤  𝑎𝑡𝑎𝑢 ≥ 𝑎𝑡𝑎𝑢 = 𝑛 𝑖=1 𝐶 𝑘
- Keterangan:
X j
:  Variabel keputusan
b i :  Batasan Tujuan a ij :  Koefisien fungsi batasan tujuan
𝑑 𝑖 − :  Variabel deviasi yang mempresentasikan tingkat pencapaian dibawah target
𝑑 𝑖 + :  Variabel deviasi yang mempresentasikan tingkat pencapaian diatas target
𝑊 𝑖,𝑦 − :  Bobot  deviasi  yang  mempresentasikan  tingkat pencapaian dibawah target
𝑊 𝑖,𝑦 + :  Bobot  deviasi  yang  mempresentasikan  tingkat pencapaian diatas target
g ij :  Koefisien fungsi batasan fungsional
C k
:  Sumberdaya k yang tersedia sesuai batasan P xy :  Faktor prioritas
C. Java
Java terkenal  dengan  kelengkapan library /  perpustakaan (kumpulan  program  program  yang  disertakan  dalam pemrograman java )  yang  sangat  memudahkan  dalam penggunaan  oleh  para  pemrogram  untuk  membangun aplikasinya.  Kelengkapan  perpustakaan  ini  ditambah  dengan keberadaan  komunitas Java yang  besar  yang  terus  menerus membuat  perpustakaan-perpustakaan  baru  untuk  melingkupi seluruh kebutuhan pembangunan aplikasi [8].
Java memiliki beberapa library yang berisikan fungsi-fungsi dalam  menyelesaikan  masalah Linear Programming ,  salah satunya adalah SPC Solver yang  menyediakan beragam  fungsi simplex untuk menyelesaikan permasalahan Linear Programming dengan menggabungkan dua fungsi library lain GLPK SolverPack dan LPSOLVE SolverPack [5].
D. OpenCV
Open CV  ( Open Source  Computer  Vision Library ) merupakan  sebuah library machine learning  dan computer vision open source  yang  dibuat  untuk  menyediakan infrastruktur untuk aplikasi computer vision . Open CV Library tersedia dalam berbagai bahasa pemrograman seperti C, C++, Phyton dan Java yang  mulai  dirilis  pada Open CV  2.4.9. Dengan  berlisensi  sebagai  produk  BSD, Open CV  mudah digunakan untuk bisnis dan untuk dikembangkan [9].
Open CV  memiliki  lebih  dari  2500  algoritma  optimasi termasuk  algoritma Cascade Classifier .  Algoritma  ini  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  wajah,  mengidentifikasi  objek, mengklasifikasi  pergerakan  manusia,  mengikuti  pergerakan kamera, mencatat pergerakan objek bergerak, mengekstrak 3D model suatu objek, menemukan gambar serupa dalam database, mengikuti  gerakan  kelopak  mata  dan  masih  banyak  lainnya. Salah satu metode pelatihan klasifikasi ini adalah Haar Feature Training [10]. Untuk  melakukan  proses Haar  Feature  Cascade  Classifier Training diperlukan  proses  pengumpulan  gambar  sampel positif dan negatif. Sampel positif berisikan objek gambar yang ingin  dideteksi  sendangkan  sampel  negative  berisikan  objek gambar yang tidak ingin dideteksi [11].

## III. METODE PENELITIAN

## Gambar 2 Diagram Alir Penelitian

## A. Fase 0: Inisisasi
Fase inisiasi terdiri dari Studi literatur, Penggalian Kondisi Eksisting  serta  Melakukan  Pengumpulan  Data  Studi  Kasus dilakukan  untuk  menggali,  mengidentifikasi  dan  memahami permasalahan  pada  studi  kasus  secara  lebih  dalam,  memilih variabel  penelitian  yang  akan  digunakan  dalam  pembuatan model riset operasi, serta metode yang akan digunakan dalam penelitian ini.

## B. Fase 1: Permodelan
Fase permodelan terdiri dari Mengidentifikasi Variable Goal Programming ,  Mengidentifikasi  Batasan  Fungsional Goal Programming ,  Mengidentifikasi  Batasan  Tujuan Goal Programming serta  Mengidentifikasi  Fungsi  Tujuan Goal Programming untuk  menghasilkan  model optimasi  yang akan diterapkan pada studi kasus.

## C. Fase 2: Klasifikasi
Fase klasifikasi terdiri dari Mengumpulkan Sampel Gambar Positif,  Mengumpulkan  Sampel  Gambar  Negatif  serta Men training Sampel  Gambar  berisi  Objek  dengan  metode Haar Feature Cascade Classifier Training untuk menghasilkan pengklasifikasi objek kendaraan sesuai studi kasus. .
D. Fase 3: Konstruksi
Fase  konstruksi  terdiri  dari  Membangun  Sistem  Input Dinamik,  Membangun  Sistem  Repositori  serta  Membangun
Sistem Log dan  Output  dengan  bahasa  pemrograman Java untuk menghasilkan alat pemroses input dan visualisasi.
E. Fase 4: Interpretasi
Fase  interpretasi  terdiri  dari  Membangun Simplex  Linear Programming dan  Men- testing Sistem  Pengaturan  Siklus Lampu  Lalu-Lintas  Dinamik  dengan  aplikasi  berbasis Java yang telah dikontruksi pada fase 3.

## F. Fase 5: Analisa
Fase analisa terdiri dari Menghitung Batasan Tujuan Model Solusi dan Eksisting, Perbandingan Hasil Solusi dan Eksisting serta Penarikan Kesimpulan Solusi Optimal.

## IV. PERMODELAN

## A. Pembuatan Model Umum
Di  dalam  membuat  model,  dibutuhkan  data  masukan  yang didapat  dari  proses  pengamatan  pada  persimpangan.  Data masukan  tersebut  kemudian  akan  diformulasikan  melalui beberapa tahap ke dalam bentuk Goal Programming . Model ini bisa  berbeda  apabila  di  implementasikan  pada  kondisi persimpangan  selain  studi  kasus.  Berikut  adalah  perancangan model untuk permasalahan dalam penelitian ini.
Fungsi Tujuan
- Meminimalkan redudansi jumlah kendaraan  yang bisa melewati persimpangan jalur ke-1 (𝑓 1 )
- Meminimalkan  redudansi jumlah kendaraan  yang bisa melewati persimpangan jalur ke-2 (𝑓 2 )
- Meminimalkan redudansi jumlah kendaraan  yang bisa melewati persimpangan jalur ke-3
(𝑓 3 )
- Meminimalkan waktu tunggu kendaraan pada jalur ke-1 (𝑓 4 )
- Meminimalkan waktu tunggu kendaraan pada jalur ke-2 (𝑓 5 ) - Meminimalkan waktu tunggu kendaraan pada jalur ke-3 (𝑓 6 ) Variabel Keputusan
- Lama siklus lampu lalu-lintas
(𝐶𝑡)
- Lama  nyala  lampu  hijau  pada  jalur  ke-i  dalam suatu siklus
(𝑡𝑔 𝑖 )
- Lama  nyala  lampu  hijau  pada  jalur  ke-i  dalam suatu siklus
(𝑡𝑟 𝑖 )
- Jumlah  kendaraan  pada  jalur  ke-i  dalam  suatu siklus
(𝑣 𝑖 ) - Kapasitas jalan pada jalur ke-i
(𝑟𝑐 𝑖 )
- Lama  waktu  tunggu  maksimum  kendaraan  pada jalur ke-i dalam suatu siklus
(𝑤𝑡 𝑖 )
- Estimasi  frekuensi  jumlah  kendaraan  melewati lampu lalu-lintas pada jalur ke-i dalam satu detik (𝑓 𝑖 )
- Estimasi  periode  waktu  yang  dibutuhkan  satu kendaraan  untuk  melewati  lampu  lalu-lintas  pada jalur ke-i (𝑝 𝑖 )
- Jumlah kendaraan pada jalur ke-i periode-1 dalam suatu siklus
(𝑣′ 𝑖 ) Batasan
- Jumlah lampu hijau setiap jalur di persimpangan (𝐶𝑔)
- Lama waktu minimal lampu hijau jalur ke-i
(𝐶𝑚 𝑖 ) - Kesetaraan  lama  waktu  lampu  merah  jalur  ke-i dengan jumlah lampu hijau di jalur lain (𝐶𝑟 𝑖 )
- Kesetaraan  lama  siklus  waktu  lampu  lalu-lintas jalur ke-i dengan lama siklus waktu di jalur lain (𝐶𝑠 𝑖 )

## B. Pembobotan Model Goal Programming
Setelah  mendapatkan  persamaan  dalam  bentuk Linear Programming ,  setiap  batasan  tujuan  dan  batasan  fungsional disesuaikan  ke  dalam  bentuk  weighted Goal Programming , Fungsi tujuan pada model Goal Programming akan terbentuk dari kumpulan variabel deviasi batasan tujuan.
Batasan Tujuan  Batasan  Tujuan  1:  Meminimalkan  redudansi  jumlah kendaraan yang bisa melewati persimpangan jalur ke-1 𝑡𝑔 1 𝑝 1 + 𝑑 1 − − 𝑑 1 + = 𝑣 1 (49)
 Batasan  Tujuan  2:  Meminimalkan  redudansi  jumlah kendaraan yang bisa melewati persimpangan jalur ke-2 𝑡𝑔 2 𝑝 2 + 𝑑 2 − − 𝑑 2 + = 𝑣 2 (50)
 Batasan  Tujuan  3:  Meminimalkan  redudansi  jumlah kendaraan yang bisa melewati persimpangan jalur ke-3 𝑡𝑔 3 𝑝 3 + 𝑑 3 − − 𝑑 3 + = 𝑣 3 (51)
 Batasan  Tujuan  4:  Meminimalkan  waktu  tunggu kendaraan jalur ke-1
∑(𝑣 𝑖 − 𝑣 𝑖 ′ )(𝑡𝑔 1 + 𝑡𝑟 1 ) 𝑛 𝑖=0 + 𝑑 4 − − 𝑑 4 + = 0 (52)
 Batasan  Tujuan  5:  Meminimalkan  waktu  tunggu kendaraan jalur ke-2
∑(𝑣 𝑖 − 𝑣 𝑖 ′ )(𝑡𝑔 2 + 𝑡𝑟 2 ) 𝑛 𝑖=0 + 𝑑 5 − − 𝑑 5 + = 0 (53)
 Batasan  Tujuan  6:  Meminimalkan  waktu  tunggu kendaraan jalur ke-3
∑(𝑣 𝑖 − 𝑣 𝑖 ′ )(𝑡𝑔 3 + 𝑡𝑟 3 ) 𝑛 𝑖=0 + 𝑑 6 − − 𝑑 6 + = 0 (54)

## Fungsi Tujuan
Dengan mengidentifikasi setiap batasan tujuan yang ada serta bobot dan pinalti masing-masing,  maka terakhir perumusan fungsi tujan dari model Goal Programming sebagai berikut:
min ( 𝑃 1 𝑑 1 + + 𝑃 1 𝑑 1 − + 𝑃 2 𝑑 2 + + 𝑃 2 𝑑 2 − + 𝑃 3 𝑑 3 + +𝑃 3 𝑑 3 − + 𝑃 4 𝑑 4 − + 𝑃 5 𝑑 5 − + 𝑃 6 𝑑 6 − ) (94)

## V. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  hal  mutlak  yang  harus dilakukan  di  dalam  penelitian  ini.  Proses  pengumpulan  data pada Persimpangan Jl. Jendral Ahmad Yani - Jl. Jenggolo - Jl. Gubernur  Suryo,  Sidoarjo  dilakukan  dengan  melakukan pengamatan dan perekaman lalu-lalang kendaraan pada ketiga jalur yang terlibat di dalam arus lalu-lintas.
Tabel 1 Data Lampu Lalu-Lintas Jalan Durasi Lampu (detik) Hijau Merah Kuning Jl. Jendral A. Yani 47.6 46.3 2.23 Jl. Jenggolo 35.2 58.7 2.23
Jl. Gubernur Suryo 58.7 35.2 2.23
Pada  penelitian  ini,  objek  penelitian  dispesifikkan  kedalam pengaturan  siklus  lampu  lalu  lintas  guna  meminimalisir kesenjangan kepadatan arus lalu-lintas. Tabel 5.1 menunjukkan data-data  masukan  yang  diperlukan  didalam  membuat  model optimasi Goal Programming yang  selanjutnya  akan  diolah menggunakan aplikasi berbasis Java .

## B. Pengklasifikasi Objek Kendaraan
Pengumpulan  sampel  gambar  positif  dilakukan  dengan memilih gambar yang berisikan objek - objek kendaraan seperti motor  dan  mobil.  Setelah  dikumpulkan  selanjutnya  adalah melakukan pemotongan (crop) kordinat sesuai objek kendaraan tanpa background .  Gambar  5.1  merupakan  beberapa  hasil pemotongan kordinat kendaraan pada masing-masing jalur.

## Gambar 3 Hasil Sampel Positif
Pengumpulan  sampel  gambar  negatif  dilakukan  dengan memilih  gambar  yang  berisikan  objek  non-kendaraan  seperti background . Tidak seperti gambar positif yang perlu dilakukan pemotongan  kordinat,  pengumpulan  sampel  negative  tidak memerlukan  pemotongan.  Gambar  5.4,  merupakan  beberapa hasil pengumpulan gambar negatif, bahwa tidak hanya gambar background yang dimasukan kedalam sampel gambar negatif, namun  gambar  potongan  objek  kendaraan  (tidak  lengkap) ataupun yang bukan merupakan kendaraan pun masuk kedalam sampel gambar negatif.

## Gambar 4 Hasil Sampel Negatif
Setelah  didapatkan  dua  persyaratan  dalam  proses training Haar Cascade Classifier yakni  sampel  gambar  positif  dan sampel  gambar  negatif,  maka  selanjutnya  melakukan  proses training Haar Cascade Classifier . Proses training menggunakan  fitur Haar Training pada Open CV  dengan bantuan  kode batch pada  Windows  yang  nantinya menghasilkan file pengklasifikasi  objek  kendaraan  berformat .xml.  Tabel  5.3  menunjukkan  hasil  dari  proses training Haar Cascade Classifier pada masing-masing jalur.
C. Penyelesaian Model dengan Java
Setelah  mendapatkan  model  untuk simplex  Linear Programming , selanjutnya adalah memasukkan model tersebut kedalam program Java library SPC Solver .

## VI. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan  melihat  perbedaan  hasil  jumlah  kendaraan  yang tersisa, jumlah kendaraan menunggu dan waktu tunggu terdapat lima aspek perbedaan dengan masing-masing metriksnya antara hasil optimasi dan realita pada Jl. Jendral Ahmad Yani Tabel 6- 1.,  Jl.  Jenggala  Tabel  6-2,  Jl.  Gubernur  Suryo  Tabel  6-3  dan seluruh  jalur  Persimpangan  Studi  Kasus  pada  Tabel  6-4  yang selanjutnya dianalisis lebih lanjut.
Tabel 2 Hasil Perbandingan pada Jl. Jendral Ahmad Yani No. Pembeda Metriks Solusi Goal Programming Kondisi Eksisting 1 Redudansi Kendaraan Total 393 333.693693 Rerata 56.14285714 83.4234234 2 Waktu Tunggu Total 11666.655 21575.8 Rerata 1666.665 5393.95 3 Kendaraan Melintas Total 393 336 Rerata 56.14285714 84 4 Kendaraan Tersisa Total 173 305 Rerata 24.71428571 76.25 Terakhir 72 129 5 Lampu Hijau Rerata 32.4675 46.3
Hasil  optimasi  dengan  menggunakan  model Goal Programming pada Jl. Jendral Achmad Yani lebih baik dilihat dari  aspek  Redudansi  Kedaraan  yang  lebih  sedikit  32.70%, Waktu  Tunggu  yang  lebih  cepat  69.10%,  Kendaraan  Tersisa yang  lebih  sedikit  67.59%  dan  Kendaraan  Tersisa  Terakhir yang lebih sedikit 44.19%. Namun kurang baik apabila dilihat dari  aspek  Kendaraan  Melintas  yang  lebih  sedikit  33.16%, karena  hasil  optimasi  mengikuti  jumlah  kendaraan  yang  ada pada jalur tersebut, dan saat itu jumlahnya tidak banyak sehigga durasi  lampu  hijau  menjadi  tidak  lama  dan  kendaraan  yang melintas sesuai dengan durasi tersebut.
Tabel 3 Hasil Perbandingan pada Jl. Jenggala No. Pembeda Metriks Solusi Goal Programming Kondisi Eksisting 1 Redudansi Kendaraan Total 468 423.063063 Rerata 58.5 105.765765 2 Waktu Tunggu Total 14393.37 15907.7 Rerata 1799.17125 3976.925 3 Kendaraan Melintas Total 468 424 Rerata 58.5 106 4 Kendaraan Tersisa Total 197 54 Rerata 24.625 13.5 Terakhir 21 65 5 Lampu Hijau Rerata 32.4675 58.7
Hasil  optimasi  dengan  menggunakan  model Goal Programming pada  Jl.  Jenggala  lebih  baik  dilihat  dari  aspek Redudansi Kedaraan yang lebih sedikit 44.69%, Waktu Tunggu yang  lebih  cepat  54.76%  dan  Kendaraan  Tersisa  Terakhir 67.69%.  Namun  kurang  baik  apabila  dilihat  dari  aspek Kendaraan Melintas yang lebih sedikit 44.81% dan Kendaraan Tersisa.  Untuk  Kendaraan  Tersisa  yang  lebih  banyak  82.41% karena  hasil  optimasi  meminimalisir  kesenjangan  kepadatan
setiap  jalur  persimpangan,  pada  Jl.  Jendral  Achmad  Yani diturunkan dan sebaliknya menaikkan jumlah kendaraan tersisa pada  Jl.  Jenggala  ini.  Sedangkan  pada  aspek  Kendaraan Melintas  karena  hasil  optimasi  mengikuti  jumlah  kendaraan yang  ada  pada  jalur  tersebut,  dan  saat  itu  jumlahnya  tidak banyak  sehigga  durasi  lampu  hijau  menjadi  tidak  lama  dan kendaraan yang melintas sesuai dengan durasi tersebut.
Tabel 4 Hasil Perbandingan pada Jl. Gubernur Suryo No. Pembeda Metriks Solusi Goal Programming Kondisi Eksisting 1 Redudansi Kendaraan Total 98.03361345 169.027611 Rerata 12.25420168 42.2569027 2 Waktu Tunggu Total 1289.888 7673.6 Rerata 161.236 1918.4 3 Kendaraan Melintas Total 33 31 Rerata 4.125 7.75 4 Kendaraan Tersisa Total 1 0 Rerata 0.125 0 Terakhir 0 2 5 Lampu Hijau Rerata 10.20775 35.2 Hasil optimasi dengan menggunakan model Goal Programming pada Jl.  Gubernur  Suryo  lebih  baik  dilihat  dari aspek Redudansi Kendaraan yang lebih sedikit 71% dan Waktu Tunggu yang lebih cepat 91.60%. Namun kurang baik apabila dilihat  dari  aspek  Kendaraan  Melintas  yang  lebih  sedikit 46.77%,  karena  hasil  optimasi  mengikuti  jumlah  kendaraan yang  ada  pada  jalur  tersebut,  dan  saat  itu  jumlahnya  tidak banyak  sehigga  durasi  lampu  hijau  menjadi  tidak  lama  dan kendaraan  yang  melintas  sesuai  dengan  durasi  tersebut.  Serta memiliki hasil yang sama pada aspek Kendaraan Tersisa
Tabel 5 Hasil Perbandingan Seluruh Jalur Persimpangan No. Pembeda Metriks Solusi Goal Programming Kondisi Eksisting 1 Redudansi Kendaraan Total 959.033613 925.784368 Rerata 41.697114 77.148697 2 Waktu Tunggu Total 27349.913 45157.1 Rerata 26.14714436 43.17122371 3 Kendaraan Melintas Total 953 850 Rerata 41.43478261 70.83333333 4 Kendaraan Tersisa Total 371 359 Rerata 32.4675 46.3 Terakhir 93 196 5 Iterasi Siklus 8 4 Periode 25 14
Hasil  optimasi  dengan  menggunakan  model Goal Programming pada  keseluruhan  jalur  di  persimpangan  Jl. Jendral  Achmad  Yani  –  Jl.  Jenggala  –  Jl.  Gubernur  Suryo, Sidoarjo  lebih  baik  dilihat  dari  aspek  Redudansi  Kendaraan yang  lebih  sedikit  45.95%,  Waktu  Tunggu  yang  lebih  cepat 39.43%,  Kendaraan  Tersisa  yang  lebih  sedikit  41.50%  dan Kendaraan Tersisa Terakhir yang lebih sedikit 29.88%. Namun kurang baik apabila dilihat dari aspek Kendaraan Melintas yang lebih banyak 52.55%, karena hasil optimasi mengikuti jumlah kendaraan yang ada pada jalur tersebut, dan saat itu jumlahnya tidak banyak sehigga durasi lampu hijau menjadi tidak lama dan kendaraan yang melintas sesuai dengan durasi tersebut.

## VII. KESIMPULAN/RINGKASAN
Berdasarkan proses penelitian yang telah dilakukan, berikut
ini merupakan kesimpulan yang dapat diambil: 1. Metode Goal Programming mampu  menjadi  metode penyelesaian untuk kasus multi tujuan, yang mana dalam penelitian  ini  terkait  pengoptimalan  kesenjangan kepadatan  lalu-lintas  persimpangan  Jl.  Jendral  Achmad Yani – Jl. Jenggala – Jl. Gubernur Suryo, Sidoarjo 2. Implementasi model optimasi, dapat memenuhi keseluruhan batasan tujuan dan batasan fungsional.
3. Hasil  optimasi  dengan  menggunakan  model Goal Programming didapatkan  durasi  lampu  hijau  optimal dibandingkan  dengan  kondisi  realita  pada  Jl.  Jendral Ahmad Yani, Jl. Jenggala, Jl. Gubernur Suryo serta setiap jalur pada persimpangan sesuai kondisi lalu-lintas dengan memperhatikan  redudansi  kendaraan  dan  waktu  tunggu serta  batasan-batasan  yang  dimilikinya.  Hasil  optimasi lebih  baik  dibandingkan  realita  dengan  melihat  aspek Penurunan  Redudansi  kendaraan  sebesar  45.95%, Percepatan  Waktu  Tunggu  sebesar  39.43%,  Penurunan Kendaraan  Tersisa  sebesar  29.88%  dan  Penurunan kendaraan Tersisa Terakhir sebesar 52.55%, namun lebih buruk  pada  aspek  Peningkatan  Kendaraan  Melintas sebesar 41.50% dikarenakan oleh beberapa kondisi. Berikut ini merupakan saran untuk penelitian selanjutnya: 1. Sebaiknya melibatkan kriteria-kriteria kualitatif ( intangible )  di  dalam  model  permasalahan goal programming . Seperti sisi psikologis pengguna jalan saat terjadi  kemacetan  maupun  sedang  dalam  kondisi kecepatan tinggi.
2. Penggalian variabel lain yang berpengaruh maupun tidak berpengaruh secara signifikan. Seperti kendaraan darurat Mobil  Pemadam  Kebakaran,  Ambulan  dan  Polisi, sehingga  apa  bila machine vision mendeteksi  ada  salah satu  kendaraan  tersebut  di  salah  satu  jalur,  lampu  lalu- lintas menjadi hijau.
3. Menggunakan Machine Vision selain  yang  lebih  ringan, karena  pengembangan library Open CV  membutuhkan daya CPU yang besar atau menyiapkan CPU minimal 6M 3.4 GHz.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A. Triana and M. Aria, Simulasi Pengaturan Lampu Lalu Lintas Multi Persimpangan menggunakan Logika Fuzzy, Universitas Komputer Indonesia, 2009.
[2]   R. Hartono, D. W. Saputra and T. J. Hutasoit, "Penerapan Algoritma Greedy pada Optimasi Pengaturan Lampu Lalu Lintas Sederhana," pp. 2-4, 2006.
[3]   S. Samra, A. El-Mahdy and Y. Wada, "A Linear-Time and Space Algorithm for Optimal Traffic Signal Durations at an Intersection," 2011.
[4]   Tjia May On, P. B. Mardjoko and N. Martanto, "Sistem Pengaturan Lampu Lalu Lintas Secara Sentral Dari Jarak Jauh," vol. 9, 2007.
[5]   H. Planatscher and M. Schober, " Java Linear Programming Interface," Java , [Online]. Available: http://scpsolver.org/. [Accessed 9 2 2016].
[6]   Presiden Republik Indonesia, Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 43 Tahun 1993 Tentang Prasarana Dan Lalu Lintas Jalan.
[7]   B. W. Taylor III, Introduction to Management Science, Ninth Edition, Virginia: Prentice Hall, 2006.
[8]   N. Jussien, G. Rochart and X. Lorca, "Choco: an Open Source Java Constraint Programming Library ," HAL, no. hal-00483090, 2008.
[9]   "About Open CV," itseez, 2016. [Online]. Available: http:// open cv.org/about. [Accessed 9 2 2016].
[10]  R. M. Alhaqqi, N. Ramadijanti and Setiawardhana, "Finger Tracking untuk Interaksi pada Virtual Keyboard," JUTI, 2011.
[11]  S. Soo, "Object detection using Haar - cascade Classifier ," Institute of Computer Science, University of Tartu, 2009.