## PREDIKSI VOLUME LALU LINTAS ANGKUTAN LEBARAN PADA WILAYAH JAWA TENGAH DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
Evanita Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: evanita@umk.ac.id

## Edi Noersasongko
Pascasarjana Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro Email: edi.noersasongko@dsn.dinus.ac.id

## Ricardus Anggi Pramunendar
Pascasarjana Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro Email: ricardus.anggi@dsn.dinus.ac.id

## ABSTRAK
Di Indonesia kepadatan arus lalu lintas terjadi pada jam berangkat dan pulang kantor, hari-hari libur panjang  atau  hari-hari  besar  nasional  terutama  saat  hari  raya  Idul  Fitri  (lebaran).  Mudik  sudah  menjadi tradisi bagi  masyarakat Indonesia  yang ditunggu-tunggu  menjelang lebaran, berbondong-bondong  untuk pulang ke kampung halaman untuk bertemu dan berkumpul dengan keluarga. Kegiatan rutin tahunan ini banyak  di  lakukan  khususnya  bagi  masyarakat  kota-kota  besar  seperti  Jakarta,  dimana  diketahui  bahwa Jakarta adalah Ibu kota negara Republik Indonesia dan menjadi tujuan merantau untuk mencari pekerjaan yang  lebih  layak  yang  merupakan  harapan  besar  bagi  masyarakat  desa.  Volume  kendaraan  bertambah sejak 7 hari menjelang lebaran sampai 7 hari setelah lebaran tiap tahunnya terutama pada arah keluar dan masuk  wilayah  Jawa  Tengah  yang  banyak  menjadi  tujuan  mudik.  Volume  kendaraan  saat  arus  mudik yang  selalu  meningkat  inilah  yang  akan  diteliti  lebih  lanjut  dengan  metode  ANFIS  agar  dapat  menjadi alternatif  solusi  langkah  apa  yang  akan  dilakukan  di  tahun  selanjutnya  agar  pelayanan  lalu  lintas, kemacetan  panjang  dan  angka  kecelakaan  berkurang.  Dengan input parameter  ANFIS  yang  digunakan yaitu pengclusteran hingga 5 cluster , epoch 100, error goal 0 diperoleh performa terbaik ANFIS dengan K-Means clustering yang  terbagi  menjadi  3 cluster , epoch terbaik  sebesar  20  dengan  RMSE Training terbaik  sebesar  0,1198,  RMSE Testing terbaik  sebesar  0,0282  dan  waktu  proses  tersingkat  sebesar 0,0695.Selanjutnya hasil prediksi diharapkan dapat bermanfaat menjadi alternatif solusi langkah apa yang akan dilakukan di tahun selanjutnya agar pelayanan lalu lintas lebih baik lagi.
Kata kunci : angkutan lebaran, Jawa Tengah, ANFIS.

## ABSTRACT
In Indonesia the traffic density occurs on the hours to start and to end of work, days off or at long national  holidays,  especially during  Lebaran  (ied)  .  Upstream  has become a  tradition  for  the  people  in Indonesia are awaited before Lebaran (ied), flocked to return home to meet and gather with family.The annual event is a lot to do, especially for people in big cities like Jakarta, where it is known that Jakarta is  the  capital  city  of  the  Republic  of  Indonesia  and  the  wander  destination  to  seek  better  job  which  is great hope for the villagers. The volume of vehicles increased from 7 days before Lebaran (ied) until 7 days  after  Lebaran  (ied)  every  year,  especially  in  the direction  of  exit  and  entrance  roads  Cetral  Java. The  volume  of  the  vehicle  when  upstream  flows  always  increase  is  what  will  be  further  investigated  by ANFIS method that can be an alternative solution to what steps will be done in the next year in order to traffic services, congestion length and the number of accidents reduced. With the input of ANFIS used in clustering up to 5 clusters, epoch 100, error goal 0 obtained the best performance ANFIS with K-Means clustering are divided into 3 clusters, the best epoch of 20 with the best RMSE Training of 0,1198, best RMSE  Testing  of  0,0282  and the  shortest  processing  time  for  0,0695.  In  the  future  predicted  result  are expected  to  be  useful  to  be  an  alternative  solution  what  steps  will  be  done  in  the  next  year  in  order  to service the traffic more best.
Keywords: transportation Lebaran, Central Java, ANFIS.

## 1. PENDAHULUAN
Pada hari raya Idul Fitri atau lebaran terdapat sebuah tradisi yang sangat ditunggu-tunggu oleh seluruh lapisan masyarakat yaitu pulang kampung (mudik). Tradisi pulang kampung (mudik) pada hari lebaran tampaknya sudah jadi kohesi sosial yang amat kuat bagi sebagian besar masyarakat (perkotaan) di Indonesia. Dalam keadaan arus mudik lebaran  volume  kendaraan  meningkat drastis dibanding  hari biasa. Volume  kendaraan bertambah sejak 7 hari menjelang lebaran sampai 7 hari setelah lebaran tiap tahunnya terutama pada arah keluar dan masuk wilayah Jawa  Tengah  yang  banyak  menjadi  tujuan  mudik.  Pemerintah  setempat  terkadang  merasa  kesulitan  dalam mengatur lalu lintas yang terlalu padat ini. Untuk itu dirasa perlu adanya prediksi angka volume lalu lintas angkutan lebaran arah keluar masuk wilayah Jawa Tengah pada tahun yang akan datang. Prediksi volume lalu lintas angkutan lebaran ini akan menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS).
Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah Dalam penelitian sebelumnya yang menggunakan Fuzzy C- Means  (FCM)  clustering  untuk  ANFIS  menunjukkan  performa  yang  baik  dengan  RMSE  0,0106209,  untuk mengetahui  perbandingan  hasil  akurasi  yang  lebih  baik  dirasa  perlu  adanya  perbaikan  yang  menggabungkan ANFIS dengan metode clustering lainnya. Untuk itu pada penelitian ini mencoba menggunakan metode K-Means Clustering untuk ANFIS yang hasilnya diharapkan akan lebih baik dari performa ANFIS yang menggunakan FCM clustering.
Tujuan penelitian adalah Metode K-Means clustering untuk ANFIS akan menghasilkan performa yang lebih baik daripada metode FCM clustering untuk ANFIS. Sedangkan manfaat penelitian adalah Membantu memberikan alternatif solusi untuk pelayanan lalu lintas pada arus mudik tahun selanjutnya pada wilayah Jawa Tengah serta jika dimungkinkan  dapat  memberikan  rekomendasi  kepada  pihak  yang  berwenang  sebagai  sarana  alternatif  untuk prediksi volume lalu lintas angkutan lebaran.
Pemodelan  prediksi  kemacetan  arus  lalu  lintas  telah  berhasil  dilakukan  berdasarkan  tingkat pelayanan jalan (LOS) dengan menggunakan metode ANFIS. Pada hasil prediksi untuk tahun 2012, dapat diketahui  hasil  prediksi  status  kemacetan  arus  lalu  lintas  yang  terjadi  adalah  sangat  buruk  dengan  nilai LOS  sebesar  0,92  dengan  kriteria.  Metode  ANFIS  dapat  dipergunakan  untuk  memprediksi  kemacetan arus lalu lintas dengan parameter inputnya adalah tipe membership function gaussian, error goal 1x10-5, dan epoch 100. Sehingga diperoleh RMSE 0,0106209 dan MAPE sebesar 0,93158% (pada hasil uji yang dilakukan pada jalan LA Mesa alur maju pada puncak per jam) [1].
Parameter  arus  lalu  lintas  dapat  dibedakan  menjadi  dua  bagian  utama,  yaitu  makroskopik  yang merupakan parameter arus lalu lintas secara umum dan mikroskopik yang merupakan parameter arus lalu lintas yang menunjukkan perilaku kendaraan individu dalam suatu arus lalu lintas yang terkait antara satu dengan  yang  lainnya.  Dalam  makroskopik,  terdapat  tiga  parameter  utama,  yaitu  kecepatan,  arus  atau volume, dan kerapatan [2].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Landasan Teori
Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  merupakan  penggabungan  dari  logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan (JST). ANFIS adalah arsitektur yang secara fungsional sama dengan fuzzy rule base model Sugeno. Arsitektur ANFIS juga sama dengan jaringan syaraf dengan fungsi radial dengan sedikit batasan  tertentu.  Bisa  dikatakan  ANFIS  adalah  suatu  metode  yang  mana  dalam  melakukan  aturan digunakan algoritma pembelajaran terhadap sekumpulan data. Pada ANFIS juga  memungkinkan aturan- aturan untuk beradaptasi [3].
Sistem  inferensi  fuzzy  yang  digunakan  adalah  sistem  inferensi fuzzy model  Tagaki-Sugeno-Kang (TSK)  orde  satu  dengan  pertimbangan  kesederhanaan  dan  kemudahan  komputasi.  Adapun  basis  aturan dengan dua aturan fuzzy if-then seperti dibawah ini [4]:
If x 1 is A 1 and x 2 is B 1 Then y 1 =  c 11 x 1 + c 12 x 2 + c 10 (1)
If x 1 is A 2 and x 2 is B 2 Then y 2 = c 2 1 x 1 + c 2 2 x 2 + c 2 0 (2)
Dimana x 1 dan x 2 adalah input dan A 1 , A 2 , B 1 , B 2 adalah derajat keanggotaan dengan aturan fuzzy yang  telah  ditentukan.  Sedangkan c 11 x 1 +  c 12 x 2 +  c 10 dan c 2 1 x 1 +  c 2 2 x 2 +  c 2 0 adalah parameter linear. Arsitektur ANFIS dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 1.  Arsitektur ANFIS [4]
Dari gambar di atas dapat dilihat bahwa terdapat 5 layer atau 5 lapisan pada arsitektur ANFIS, yang terdiri dari :
a. Layer 1
Neuron-neuron pada lapisan ini disebut adaptif terhadap parameter suatu fungsi aktivasi. Outputnya berupa  derajat  keanggotaan  baru  yang  dibentuk  dari input yang  ada,  yaitu  A 1 ,  A 2 ,  B 1 ,  B 2 . Adapun fungsi keanggotaan baru disarankan menggunakan rumus Gbell .
    2 2 2 a c x x      (3)
Di  mana  a,b,c  adalah  parameter  parameter  baru  yang  terbentuk  dari  standart  deviasi  dan  mean, sedangkan ) ( x  adalah derajat keanggotaan baru.
b. Layer 2
Neuron-neuron pada lapisan ini merupakan neuron tetap dan menggunakan operator And. Outputnya adalah hasil perkalian dari derajat keanggotaan  pada layer 1.
w i = i i B A    (4)
keterangan :
w i :  predikat atau neuron tetap
Tiap keluaran simpul  menyatakan derajat pengaktifan (firing strength) tiap aturan fuzzy. Fungsi ini dapat  diperluas  apabila  bagian  premis  memiliki  lebih  dari  dua  himpunan fuzzy .  Banyaknya  simpul pada lapisan ini menunjukkan banyaknya aturan yang dibentuk.
c. Layer 3
Neuron layer ini terbentuk dari hasil perhitungan ratio dari  predikat atau neuron tetap dari aturan ke -i terhadap  jumlah  dari  keseluruhan  predikat. Output ini    sering  disebut  dengan  nama normalized firing strength.
n i i w w w w w        2 1 (5)
Apabila  dibentuk  dari  lebih  dari  dua  aturan,  fungsi  dapat  diperluas  dengan  membagi w i dengan jumlah total w untuk semua aturan. d. Layer 4
Pada layer ini output yang dihasilkan menjadi neuron adaptif.
  10 2 2 1 1 c x c x c w f w i i i i i      
(6)
Terdapat  parameter  baru  yang  disebut consequent  parameters yaitu 
 10 2 2 1 1 c x c x c i i     .
Parameter ini dipengeruhi oleh  predikat.
e. Layer 5
Dalam  layer  terakhir  ini  hanya  ada  satu  simpul output yang  merupakan  keluaran  atau  hasil  dari seluruh perhitungan yang sudah dilakukan di atas.
      i i i i i i w f w f w (7)
Keterengan :
  i i i f w :
y atau keluaran .

## 2.2 Kerangka Pemikiran
Dari  Dinas  Perhubungan  Komunikasi  dan  Informatika  provinsi  Jawa  Tengah  diperoleh  laporan Analisa  dan  Evaluasi  Penyelenggaraan  Angkutan  Lebaran  yang  berisi  data  volume  lalu  lintas  angkutan mudik  lebaran  dari  tahun  2008  hingga  2014.  Volume  lalu  lintas  tersebut  diperoleh  dari  4  posko pemantauan  yaitu  posko  Jembatan  Timbang  Tanjung  Brebes,  Jembatan  Timbang  Wanareja  Cilacap, Jembatan  Timbang  Sarang  Rembang  dan  Jembatan  Timbang  Toyoga  Sragen  dan  4  moda  transportasi meliputi sepeda motor, mobil pribadi, mobil barang dan bus. Kerangka berfikir penelitian ini dapat dilihat pada gambar di bawah ini :
Tujuan : Metode K-Means clustering untuk  ANFIS akan  menghasilkan performa  yang lebih baik daripada metode FCM clustering untuk ANFIS.
Data : Volume Lalu Lintas Angkutan Lebaran Tahun 2008-2014 wilayah Jawa Tengah K-Means Clustering Normalisasi Data Min Max
Derajat Keanggotaan Baru ANFIS Pengukuran RMSE FCM Clustering Masalah :
Menggabungkan K-Means clustering dengan ANFIS yang diharapkan akan menghasilkan akurasi yang lebih baik dari penggabungan FCM clustering dengan ANFIS untuk prediksi volume lalu lintas angkutan lebaran pada wilayah Jawa Tengah
Dari  kerangka  pemikiran  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  masalah  yang  harus  diselesaikan  adalah bagaimana  menggabungkan K-Means  clustering dengan  ANFIS  yang  diharapkan  akan  menghasilkan akurasi  yang  lebih  baik  dari  penggabungan  FCM clustering dengan  ANFIS  untuk  prediksi  volume  lalu lintas angkutan lebaran pada wilayah Jawa Tengah, yang datanya berupa Volume Lalu Lintas Angkutan Lebaran  Tahun  2008-2014  pada  wilayah  Jawa  Tengah.  Mulai  dari  proses  normalisasi  data  yang selanjutnya dicluster menggunakan FCM dan K-Means clustering untuk masing-masing hasil cluster akan dimasukkan  ke  proses Fuzzyfikasi atau  pencarian  derajat  keanggotaan  baru  dan  diproses  menggunakan ANFIS untuk mendapatkan output berupa hasil prediksi dengan performa terbaik yang dihasilkan dari K- Means clustering utnuk ANFIS.

## 3. METODE PENELITIAN
Pengumpulan  data  diperoleh  dari  laporan  yang  berjudul  “Analisa  dan  Evaluasi  Penyelenggaraan Angkutan  Lebaran”  yang  ditulis  oleh  Dinas  Perhubungan  Komunikasi  dan  Informatika  Provinsi  Jawa Tengah. Data yang diperoleh berupa data time series volume lalu lintas angkutan lebaran per tahun sesuai dengan  waktu arus  mudik  lebaran  yaitu H-7 hingga H+7 selama 7 tahun,  mulai dari tahun 2008 hingga 2014 dengan moda transportasi meliputi sepeda motor, mobil pribadi, bus dan mobil barang pada 4 posko pemantauan  yaitu  posko  Jembatan  Timbang  Tanjung  Brebes,  Jembatan  Timbang  Wanareja  Cilacap, Jembatan Timbang Sarang Rembang, Jembatan Timbang Toyoga Sragen [5].
Prediksi  menggunakan  metode  ANFIS  terbagi  menjadi  3  proses  yaitu:  proses  inisialisasi  awal, proses pembelajaran (learning), dan proses peramalan. Penentuan parameter input untuk proses training dilakukan saat inisialisasi awal dimana tiap-tiap parameter input memiliki pola atau pattern yang berbeda. Data  inputan  berupa  data univariate time  series dengan  jumlah  112  record  berupa  urutan  waktu  arus mudik lebaran H-7 hingga H+7 dari tahun 2008 hingga 2014.
Misalnya  pada  data  Posko  Jembatan  Timbang  Wanareja  Cilacap  yang  akan  dijadikan  contoh univariate analysis adalah moda sepeda motor arah masuk dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 1 : Data Time Series Volume Lalu Lintas Angkutan Lebaran Posko Jembatan Timbang
Wanareja Cilacap TAHUN POSISI SEPEDA MOTOR MOBIL PRIBADI BUS MOBIL BARANG MASUK KELUAR MASUK KELUAR MASUK KELUAR MASUK KLEUAR T A HU N 2 0 0 8 H-7 772 672 694
658 490 498 520 557 H-6 888 874 1611 1485 809 995 740 881 H-5 2627 1429 3418 1663 842 717 820 794 H-4 5070 5070 5152 5152 1882 2385 777 777 H–3 9532 1838 6232 3066 2617 1786 598 640 H–2 6759 1939 6585 2388 1344 1208 198 295 H–1 2063 1815 3135 1842 958 933 223 217 H 1 4221 4221 4931 4931 459 459 196 196 H 2 3261 3261 4420 4420 393 393 395 395 H + 1 2746 4923 3223 5265 611 704 363 433 H + 2 2067 4347 2622 4801 834 820 168 223 H + 3 2017 5293 2540 5926 368 392 189 306 H + 4 1349 2193 1777 2926 474 643 174 186 H + 5 1262 2038 1639 2585 509 612 210 306 H + 6 846 1679 1031 1585 399 408 531 638 H + 7 944 1641 1061 1484 259 298 475 452
Dari  data time  series di  atas  akan    dipilih  salah  satu  kolom  yang  akan  dianalisis  sebagai  data univariate  time  series karena    antar  kolom  satu  dengan  kolom  yang  lain  tidak  berhubungan  atau  tidak saling berpengaruh sebagai variabel yang terikat. Untuk itu diambil satu koom pada moda sepeda motor arah masuk sebagai contoh analisis.
Tabel 2. Data Univariate Time Series
TAHUN POSISI SEPEDA MOTOR TAHUN POSISI
SEPEDA MOTOR ARAH MASUK
ARAH MASUK
TAH UN 2 0 0 8 H-7 772 TAH UN 2 0 0 8 H 2 3261 H-6 888 H + 1 2746 H-5 2627 H + 2 2067 H-4 5070 H + 3 2017 H–3 9532 H + 4 1349 H–2 6759 H + 5 1262 H–1 2063 H + 6 846 H 1 4221 H + 7 944
Dari  data  tersebut  dianalisis  satu  per  satu  per  kolom  untuk  selanjutnya  masuk  pada  proses  ANFIS yang  tahapan  pertamanya  adalah  proses  inisialisasi  awal.  Proses  inisialisasi  awal  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  normalisasi  data.  Normalisasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah normalisasi min max. Prosesnya mengutamakan pada nilai minimal dan maximal dari data yang ada. Data dengan  nilai  atau  jangkauan  yang  besar  perlu  diperkecil  agar  tidak  banyak  menimbulkan  masalah  pada proses  selanjutnya.  Pada  proses  normalisasi  ini,  data  yang  akan  diolah  dibuat  dalam  bentuk  normalisasi dengan interval 0 sampai 1.
Proses preprocessing data  selanjutnya  menggunakan  metode K-Means untuk  pengclusteran  data. Data akan dicluster menjadi dua cluster untuk menuju proses selanjutnya. Pencarian jarak yang digunakan adalah eucledian distance, Eucledian distance merupakan cara pencarian jarak termudah pada K-Means . Setelah  hasil cluster diketahui,  dilakukan  pencarian  standart  deviasi  yang  dilambangkan  dengan a dan mean yang dilambangkan dengan c , untuk membantu proses selanjutnya yaitu mencari keanggotan baru serta masuk ke proses pembelajaran.
Untuk  melakukan  proses  pembelajaran,  data  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  untuk proses training dan proses testing . Proses training dilakukan pada data mulai tahun 2008-2013 dan dari hasil training akan dilakukan proses testing untuk tahun 2014 dan 2015. Pada proses training pengolahan data akan dimulai dengan pemasukan input yang akan  dicluster menggunakan K-Means untuk pencarian standart  deviasi  dan  mean  yang  digunakan  sebagai  parameter  baru a dan c untuk  penentuan  derajat keanggotaan  baru  yang  selanjutnya  akan  dimasukkan  ke  ANFIS  untuk  tahap  akhir  pencarian output . Proses training yang telah selesai dicocokkan dengan keadaan data sebelumnya. Adakah perbedaan yang signifikan  pada  data  asli  dan  hasil training perlu  dipertimbangkan  karena  akan  mempengaruhi  proses testing. Proses testing sama dengan proses training , hanya saja data yang menjadi input harus benar-benar berpengaruh  pada  data  yang  akan  diprediksi.  Pengkuran  performa  terbaik  menggunakan Root  Mean Square Error (RMSE). Output dari hasil pembelajaran ini adalah informasi tentang prediksi volume lalu lintas angkutan lebaran tahun 2015 pada wilayah Jawa Tengah.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil Penelitian
Hasil penelitian ini adalah prediksi volume lalu lintas angkutan lebaran pada wilayah Jawa Tengah dari  H-7  hingga  H+7  tahun  2015  dan  2016.  Dari  proses  pembelajaran  dan  pengujian  yang  dilakukan menggunakan  tipe membership  function (MFs) Gaussian (Gauss),  diperoleh  performa  terbaik  ANFIS dengan  K -Means  clustering yang  terbagi  menjadi  3 cluster , epoch terbaik  sebesar  20  dengan  RMSE Training terbaik  sebesar  0,1198,  RMSE Testing terbaik  sebesar  0,0282 dan  waktu  proses  tersingkat sebesar 0,0695.

## 4.2 Pembahasan
Normalisasi  adalah  proses  awal  atau preprocessing pembentukan  data input yang  tadinya  berupa data  dengan  nilai  atau  jangkauan  yang  besar    diperkecil  agar  tidak  banyak  menimbulkan  masalah  pada proses  selanjutnya.  Data univariate  time  series berjumlah  112 record berupa  urutan  waktu  arus  mudik lebaran  H-7  hingga  H+7  dari  taun  2008  hingga  2014.  Normalisasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah normalisasi min max dengan interval [0 1].

## Tabel 3. Hasil Normalisasi Volume Sepeda Motor Jembatan Timbang Wanareja Cilacap
Tahun Sepeda Motor Arah Masuk Tahun Sepeda Motor Arah Masuk Data Aktual Data Normalisasi Data Aktual Data Normalisasi
H -7 h in g g a H + 7 (2 0 0 8 – 2 0 1 4 ) 772 0,024731322 H -7 h in g g a H + 7 (2 0 0 8 – 2 0 1 4 ) 2017 0,105334714 888 0,032241357 1349 0,062087272 2627 0,14482714 1262 0,056454746 5070 0,302991066 846 0,029522206 9532 0,591868445 … … 6759 0,412339764 390 0 2063 0,108312832 2790 0,155380034 4221 0,248025379 3012 0,169752687 3261 0,185873365 2901 0,16256636 2746 0,1525314 1376 0,063835297 2067 0,108571799 5300 0,317881652
Setelah  mendapatkan  hasil  data  normalisasi,  selanjutnya  adalah  memetakan  data  untuk training berupa  5  variabel input yaitu x1,  x2,  x3 , x4,  x5 dan  1  variabel output yaitu y .    Inputan  berdasarkan pemetaan yang sudah di bahas pada bab sebelumnya yaitu x1 tahun 2008, x2 tahun 2009, x3 tahun 2010,
x4 tahun 2011, x5 tahun 2012 dan output y adalah tahun 2013. Inputan  yang  sudah  siap  akan  di  cluster  menjadi  3  menggunakan K-Means  clustering dengan Euclidean distance space untuk mendapatkan mean dan  standart deviasi sebagai parameter baru a dan c . Serangkaian  proses preprocessing yang  telah  dilakukan  selanjutnya  membawa  kepada  proses pembelajaran ANFIS. Proses pembelajaran ini akan dibagi 2 yaitu training dari tahun 2008 hingga 2013 dan  testing  dari  tahun  2014  hingga  2015.  Terdapat  5  tahapan  atau  5  layer  pada  proses  pembelajaran ANFIS  yang  setiap  layernya  kan  menghasilkan  bobot  baru  atau  neuron  baru  yang  akhirnya  pada  tahap terakhirakan mneghasilkan output dari seluruh tahapan tersebut. Pada proses training dan testing ANFIS menggunakan K-Means  clustering dilakukan  pengujian  menggunakan  pengelompokan  data  dengan Matlab menjadi 2, 3, 4, dan 5 cluster . Sedangkan pengujian untuk epoch adalah pada epoch 20, 40, 60, 80 dan  100.  Pengclusteran  pada  data input secara random menghasilkan  RMSE  dan  waktu  proses  yang berbeda pada setiap epoch , hingga perlu adanya 5 kali pengujian pada setiap epoch yang selanjutnya di rata-rata untuk memperoleh RMSE terbaik.
Tabel 4. Input dan Output Data Training Data ke- Input Output x1 x2 x3 x4 x5 Y 1 0,0247 0,0139 0,0346 0,0148 0,0411 0,0236 2 0,0322 0,0643 0,0938 0,0601 0,0773 0,1206 3 0,1448 0,1338 0,2089 0,1731 0,1779 0,3106 4 0,3029 0,1659 0,2404 0,4211 0,2645 0,4447 5 0,5918 0,9998 0,3897 0,5515 0,6766 0,4678 6 0,4123 0,8918 0,9950 0,6129 1 0,4458 7 0,1083 0,1380 0,4394 0,2943 0,6746 0,3246 8 0,2480 0,1197 0,1214 0,2257 0,3441 0,1511 9 0,1858 0,1567 0,0835 0,1191 0,2770 0,3477 10 0,1525 0,1671 0,2732 0,3774 0,2572 0,2496 11 0,1085 0,1215 0,2822 0,3312 0,3424 0,2594 12 0,1053 0,2655 0,2715 0,5233 0,2240 0,3762 13 0,0620 0,1994 0,2014 0,3836 0,2593 0,3187 14 0,0564 0,5016 0,2703 0,2323 0,0339 0,3391 15 0,0295 0,1561 0,0751 0,1257 0.1123 0.3661 16 0,0358 0,0478 0,1261 0,1183 0,1779 0,2642 17 0,01391 0,0346 0,0148 0,0411 0,0236 0,0454 18 0,06436 0,0938 0,0601 0,07737 0,1206 0,0729 19 0,1338 0,2089 0,1731 0,1779 0,3106 0,1688 20 0,1659 0,2404 0,4211 0,2645 0,4447 0,1887 … … … … … … … 112 0,0420 0,0358 0,0478 0,1261 0,1183 0,1779
Tabel 5. Hasil Pengujian Terbaik dengan K-Means Clustering untuk ANFIS
Cluster Pengujian ke- RMSE Training RMSE Test Waktu Proses 3 1 0,119868 0,028283 0,066564 2 0,119868 0,028284 0,067833 3 0,119868 0,028284 0,069217 4 0,119868 0,028284 0,070996 5 0,119868 0,028285 0,072887 Rata-rata 0,119868 0,028284 0,0695
Sedangkan arsitektur ANFIS yang tercipta pada pengujian ini adalah :
Lapisan 1 Lapisan 2 Lapisan 3 Lapisan4 Lapisan 5

## Gambar 3. Arsitektur ANFIS 3 Rule
Performa  terbaik  untuk  metode  ANFIS  kali  ini  terdapat  pada  3 cluster  K-Means .  Dapat  di  artikan bahwa rule yang  tercipta  pada    pada  proses  pembelajaran  ini  adalah  3 rule . Rule yang  tercipta  dengan metode sistem inferensi fuzzy model Tagaki-Sugeno-Kang (TSK) dengan aturan fuzzy if-then adalah :
If x 1 is A 1 and x 2 is B 1 and x 3 is C 1 and x 4 is D 1 and x 5 is E 1 Then y 1 = c 1 1 x 1 + c 12 x 2 + c 13 x 3 +c 14 x 4 + c 15 x 5 + c 10 (8)
If x 1 is A 2 and x 2 is B 2 and x 3 is C 2 and x 4 is D 2 and x 5 is E 2 Then y 2 = c 21 x 1 + c 22 x 2 + c 2 3 x 3 +c 2 4 x 4 + c 2 5 x 5 + c 20 (9)
If x 1 is A 3 and x 2 is B 3 and x 3 is C 3 and x 4 is D 3 and x 5 is E 3 Then y 3 = c 31 x 1 + c 32 x 2 + c 3 3 x 3 +c 3 4 x 4 + c 3 5 x 5 + c 20 (10)
Keterangan :
i x
:  data volume kendaraan ke-i
i y :  volume kendaraan tahun ke-i i i i i i E D C B A , , , , :  derajat keanggotaan baru
ii c : i i x w 
Dari  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  FCM  untuk  ANFIS  dirasa  perlu  adanya  perbaikan untuk  mengetahui  hasil  akurasi  manakah  yang  lebih  baik  antara K-Means  clustering untuk    ANFIS dengan  FCM  untuk    ANFIS  dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  menggunakan  FCM  untuk pengclusteran data. Adapun hasilnya adalah :
w1 x2 w2 w3 x1 x3 x5 x4 3 w 2 w 1 w   i i i f w

## Tabel 6. Performa ANFIS menggunakan FCM
Cluster Pengujian ke- RMSE Training RMSE Test Waktu Proses 3 1 0,119373 0,045713 0,072173 2 0,119356 0,045657 0,072593 3 0,119358 0,045705 0,073489 4 0,119354 0,045657 0,077328 5 0,119354 0,045705 0,077033 Rata-rata 0,119359 0,045688 0,074523
ANFIS  menggunakan  FCM  menghasilkan  performa  dengan  RMSE Training 0,119359  dan  RMSE Test 0,045688  dan  waktu  proses  0,074523  detik.  Dapat  dikatakan  bahwa  untuk  penelitian  ini  performa ANFIS  menggunakan K-Means  clustering terbukti  memiliki  hasil  yang  lebih  baik  daripada  performa ANFIS  menggunakan  FCM.  Dengan  hasil training performa  ANFIS  menggunakan K-Means tersebut dilakukan  prediksi  untuk  tahun  2015.  Berikut  adalah  hasil  prediksi  volume  lalu  lintas  angkutan  lebaran moda sepeda motor arah masuk pada posko Jembatan Timbang Wanareja Cilacap :
Tabel 7. Hasil Output ANFIS Prediksi Tahun 2015
Posisi Output ANFIS Volume Asli H-7 0,063378 1368 H-6 0,097478 1895 H-5 0,215125 3712 H-4 0,209314 3623 H-3 0,575218 9274 H-2 0,679283 10882 H-1 0,58461 9419 H 1 0,007054 498 H 2 0,199538 3472 H+1 0,216021 3726 H+2 0,208182 3605 H+3 0,086165 1720 H+4 0,303015 5070 H+5 0,127887 2365 H+6 0,051022 1178 H+7 0,059126 1303
Hasil prediksi volume lalu lintas angkutan lebaran pada wilayah Jawa Tengah dari H-7 hingga H+7 moda  sepeda  motor  arah  masuk  pada  posko  Jembatan  Timbang  Wanareja  Cilacap  tahun  2015  dapat diketahui  dengan  performa  terbaik  dengan  metode  K-Means clustering untuk  ANFIS.  Prediksi memperlihatkan akan terjadi peningkatan volume kendaraan sekitar  30% dibandingkan pada volume lalu lintas angkutan lebaran pada wilayah Jawa Tengah moda sepeda motor arah masuk pada posko Jembatan Timbang Wanareja Cilacap tahun 2014.

## 5. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Pada awal hingga akhir penelitian prediksi volume lalu lintas lebaran wilayah Jawa Tengah dengan metode K-Means clustering untuk Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) diperoleh beberapa kesimpulan, yaitu sebagai berikut :
a. Penelitian menggunakan K-Means clustering untuk ANFIS ini dapat memprediksi volume lalu lintas pada  tahun  2015  dan  tahun-tahun  selanjutnya  untuk  semua  moda  transportasi  baik  arah  masuk maupun arah keluar wilayah Jawa Tengah.
b. Dengan input parameter  ANFIS  yang  digunakan  yaitu  pengclusteran  hingga  5 cluster , epoch 100, error goal 0 diperoleh performa terbaik ANFIS untuk moda transportasi sepeda motor arah masuk Posko  Jembatan  Timbang  Wanareja  Cilacap  dengan  K-Means clustering yang  terbagi  menjadi  3 cluster , epoch sebesar 20 dengan RMSE Training 0,1198, RMSE Testing 0,0282 dan waktu proses
0,0695 detik, terbukti lebih baik dari pada pengclusteran menggunakan FCM untuk ANFIS dengan RMSE Training 0,119359 dan RMSE Test 0,045688 dan waktu proses 0,074523 detik.

## 5.2 Saran
Perbaikan serta pengembangan sangat diperlukan agar penelitian selanjutnya memberikan hasil yang lebih baik dari penelitian sebelumnya. Saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya adalah : a. Menggabungkan  dengan  metode  prediksi  lain  agar  dapat  diketahui  perbandingan  dan  hasil  akurasi prediksi yang lebih baik.
b. Prediksi  volume  lalu  lintas  lebaran  ini  dapat  membantu  atau  dijadikan  rekomendasi  kepada  pihak yang  berwenang  untuk  diimplementasikan  pada  Dinas  Perhubungan  Komunikasi  dan  Informatika Provinsi Jawa Tengah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Azizah, N., 2012. Prediksi Tingkat Layanan Jalan Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy  Inference  System. Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis ,  Universitas  Diponegoro, Semarang.
[2] Quek, C., Pasquier, M., dan Lim, B., 2009, A Novel Self Organizing Fuzzy Rule Based System for Modelling Traffic Flow Behaviour, Expert System With Aplications 36 , 12167-12178.
[3] Hartati,  S.,  Kusumadewi,  S.,  2010 ,  Neuro-Fuzzy  Integrasi  dan  Jaringan  Syaraf ,  Graha  Ilmu, Yogyakarta.
[4] Jang, J.S.R., Sun, C.T., dan Mizutani, E., 1997, Neuro-Fuzzy And Soft Computing, A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence , Prentice-Hall International, Inc, USA.
[5] Dinas  Perhubungan  Komunikasi  dan  Informatika.,  2008. Analisa  dan  Evaluasi Penyelenggaraan Angkutan Lebaran , Jawa Tengah .