PERANCANGAN SIMULASI PENGATUR LAMPU LALU LINTAS BERDASARKAN VOLUME KENDARAAN DAN LEBAR JALAN BERBASIS LOGIKA FUZZY SKRIPSI CHRISTOP IMMANUEL SITORUS 091402072

  PERANCANGAN SIMULASI PENGATUR LAMPU LALU LINTAS BERDASARKAN

  VOLUME KENDARAAN DAN LEBAR JALAN BERBASIS LOGIKA FUZZY SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Teknologi

  Informasi

CHRISTOP IMMANUEL SITORUS 091402072

  PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014

  

PERSETUJUAN

  Judul : PERANCANGAN SIMULASI PENGATUR LAMPU LALU LINTAS BERDASARKAN

  VOLUME KENDARAAN DAN LEBAR JALAN BERBASIS LOGIKA FUZZY.

  Kategori : SKRIPSI Nama : CHRISTOP IMMANUEL SITORUS Nomor Induk Mahasiswa : 091402072 Program Studi : SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI

  INFORMASI (FASILKOM-TI) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

  Diluluskan di Medan, Mei 2014

  Komisi Pembimbing : Pembimbing 2 Pembimbing 1 Baihaqi, S.Si, MT Muhammad Fadly Syahputra NIP. 19790108 201212 1 002 NIP. 19830129 200912 003 Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua, M. Anggia Muchtar, ST, M.MI NIP. 19800 1 110200801 1 010 iii

  

PERNYATAAN

  PERANCANGAN SIMULASI PENGATUR LAMPU LALU LINTAS BERDASARKAN VOLUME KENDARAAN DAN LEBAR JALAN BERBASIS LOGIKA FUZZY SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

  Medan, Mei 2014 Christop Immanuel Sitorus NIM: 091402072 iv

  

PENGHARGAAN

  Segala hormat, pujian dan syukur Penulis ucapkan kepada Tuhan Yesus Kristus yang senantiasa melimpahkan rahmat dan karunia-Nya sehingga skripsi ini dapat diselesaikan, sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer pada Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.

  • – Penulis ingin menyampaikan rasa hormat dan terima kasih yang sebesar besarnya kepada : 1.

  Bapak Prof. Dr. Dr. Syahril Pasaribu, DTM&H, Msc(CTM), Sp.A(K) selaku Rektor Universitas Sumatera Utara.

  2. Bapak Prof. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.

  3. Bapak M. Anggia Muchtar, ST, M.MI selaku Ketua Program Studi S1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.

  4. Bapak M. Fadly Syahputra, B.Sc.,M.Sc.IT selaku Sekretaris Program Studi S1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.

  5. Bapak M. Fadly Syahputra, B.Sc.,M.Sc.IT selaku Dosen Pembimbing I yang telah memberikan bimbingan, saran dan masukan kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini.

  6. Bapak Baihaqi Siregar, S.Si.,MT selaku Dosen Pembimbing II yang telah memberikan bimbingan, saran dan masukan kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini.

  7. Bapak Dedy Arisandi, ST., M.Kom selaku Dosen Pembanding I yang telah memberikan saran dan masukan kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini.

  8. Ibu Sarah Purnamawati ST., M.Sc selaku Dosen Pembanding II yang telah memberikan saran dan masukan kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini.

  9. Ayahanda Pangihutan Sitorus, Amd, Ibunda Tarida Hutauruk, SPG beserta Kakanda Pratiwi Sitorus, SE, Fujika Surianti Sitorus, Amd dan abang ipar Donal Fernando Lubis yang selalu memberikan doa, dukungan serta kasih sayang yang tak henti-hentinya kepada penulis untuk menyelesaikan skripsi ini.

  10. Pacar tersayang Oshin Santa Monica Milala, S.Kom yang selalu memberikan doa, dukungan dan kasih sayang kepada penulis selama menyusun skripsi ini. v 11.

  Teman-teman dari Reborn Auto Club yang juga turut memberi doa dan dukungan kepada penulis.

  12. Teman-teman seperjuangan mahasiswa S1-Teknologi Informasi stambuk 2009 terkhusus Delo Alman Tarigan, Andi Sianturi, Ezza Fahmi, Adisty Amelia Daulay, Ranap Katili, Fernando Kaban, Alex Winner, Rudyanto Siahaan dan lainnya yang telah memberikan semangat dan menjadi teman diskusi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

  13. Semua pihak yang terlibat langsung ataupun tidak langsung yang tidak dapat penulis ucapkan satu per satu yang telah membantu penyelesaian skripsi ini. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat kekurangan. Oleh karena itu, kepada pembaca agar kiranya memberikan kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Sehingga dapat bermanfaat bagi kita semuanya.

  Medan, 2014 Penulis, ( Christop Immanuel Sitorus )

  

ABSTRAK

  Penggunaan lampu lalu lintas yang menggunakan durasi waktu tertentu muncul sebagai salah satu jawaban untuk mengatasi tingkat kemacetan. Akan tetapi durasi lampu lalu lintas yang tidak sesuai dengan volume kendaraan yang melalui jalan tertentu menyebabkan antrian kendaraan. Ketika volume kendaraan tinggi, maka akan mengakibatkan panjangnya antrian kendaraan dan ketika volume kendaraan rendah, maka sedikit pula jumlah kendaraan yang mengantri. Kemudian lebar jalan yang dapat dituju dari sebuah lampu lalu lintas juga dapat menyebabkan panjangnya antrian kendaraan yang akan memasuki jalan tersebut ketika volume kendaraan tinggi. Sehingga dibutuhkan pengaturan durasi lampu lalu lintas yang dinamis agar dapat menyesuikan dengan volume kendaraan dan lebar jalan yang dapat dituju, sehingga tidak terjadi kemacatan lalu lintas. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Bahasa Java Eclipse Kepler dan Metode yang digunakan adalah Metode Fuzzy. Dari testing proses, sistem ini sudah berjalan baik namun masih butuh penyempurnaan pada penelitian selanjutnya. Kata Kunci : Simulasi lampu lalu lintas, metode fuzzy.

  

Simulation Design of Traffic Lights Based on the Volume and Width of Road

Vehicles Using Fuzzy Logic

ABSTRACT

  The use of traffic lights that use specific time duration emerged as one of the answers to overcome the congestion level. However, the duration of traffic lights that are not in accordance with the volume of vehicles through a given road causing the vehicle queue. When a high volume of vehicles, it will cause the vehicle queue length and when the volume of vehicles is low, then the bit is also the number of vehicles waiting in line. Then the width of the road that can be addressed from a traffic light can also cause the vehicle queue length are about to enter the road when the traffic volume is high. So it takes time setting dynamic traffic lights in order to adjust the volume of the vehicle and the road width can be addressed, so there is no traffic stagnation. The programming language used is Java language and Eclipse Kepler method used is the method of Fuzzy. From the testing process , this research has been working well but it still need to be perfect in the next research.

  Keyword : Simulation of traffic lights, Fuzzy Method.

  Halaman Persetujuan ii

  Pernyataan iii

  Ucapan Terima Kasih iv

  Abstrak vi

  Abstract vii

  Daftar Isi viii

  Daftar Tabel xi

  Daftar Gambar xii

  Bab 1 PENDAHULUAN

  1

  1.1 Latar Belakang

  1

  1.2 Rumusan Masalah

  2

  1.3 Tujuan Penelitian

  2

  1.4 Manfaat Penelitian

  2

  1.5 Batasan Masalah

  2

  1.6 Metodologi Penelitian

  3

  1.7 Sistematika Penulisan

  3 Bab 2 LANDASAN TEORI

  2.1 Logika Fuzzy

  5

  2.1.1

  6 Komponen Dasar Logika Fuzzy

  2.1.2

  7 Fuzzy Inference System

  2.1.3 Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System

  4.1.1 Spesifikasi perangkat keras dan perangkat

  38

  3.4.1 Rancangan tampilan halaman utama aplikasi

  38

  3.4.2 Rancangan Tampilan Input Aplikasi

  39

  3.4.3 Rancangan Tampilan Output Aplikasi

  40 Bab 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

  4.1 Implementasi Sistem

  41

  41 lunak yang digunakan

  37

  4.1.2 Tampilan Halaman User Interface Simulasi Lalu Lintas

  42

  4.1.3 Tampilam Halaman Input Data

  47

  4.1.4 Tampilam Halaman Fuzzy Set Kepadatan Jalan

  47

  4.1.5 Tampilam Halaman Fuzzy Set Lebar Jalan

  49

  4.1.6 Tampilam Halaman Hasil Output Analisis Fuzzy

  3.4 Perancangan Tampilan Antarmuka

  3.3.2 Penjelasan use case

  12

  20

  2.2 Lalu Lintas

  16

  2.2.1 Persoalan Lalu Lintas

  16

  2.2.2 Rekayasa Lalu Lintas

  16

  2.3 Rambu Lalu Lintas

  19 Bab 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

  3.1 Analisis Data

  3.2 Analisis Sistem

  36

  22

  3.2.1 Proses Fuzzyfikasi

  24

  3.2.2 Proses Inferensi

  31

  3.2.3 Proses Defuzzyfikasi

  32

  3.3 Perancangan Sistem

  26

  3.3.1 Diagram use case

  50

  4.2 Hasil Pengujian Sistem

  51 Bab 5 KESIMPULAN DAN SARAN

  5.1 Kesimpulan

  52

  5.2 Saran

  52 DATAR PUSTAKA

  53 LAMPIRAN

  55 x

DAFTAR TABEL

  Halaman

Tabel 3.1 Volume kendaraan pada persimpangan

  21 Tabel 3.2 Tabel menentukan kategori durasi waktu

  32 Tabel 3.3 Tabel menentukan persilangan kemungkinan

  33 Tabel 3.4 Tabel menentukan kategori lama waktu dengan koefisien

  33 Tabel 3.5 Tabel menentukan kategori serupa dengan koefisien terbesar

  34 Tabel 3.6 Tabel Disjungsi

  34 Tabel 4.7 Penjelasan diagram case

  37 Tabel 4.1 Hasil Uji Analisis Sistem

  51

  

DAFTAR GAMBAR

  25 Gambar 3.4 Fuzyy set kepadatan jalan agak ramai

  39 Gambar 3.15 Rancangan Input Program

  38 Gambar 3.14 Rancangan Input Program

  36 Gambar 3.13 Rancangan Lampu Lalulintas

  35 Gambar 3.12 Diagaram Case

  32 Gambar 3.11 Grafik hasil dari 28 detik

  31 Gambar 3.10 Tabel menentukan kategori durasi waktu

  30 Gambar 3.9 Proses fuzzy inferensi

  29 Gambar 3.8 Fuzyy set kepadatan sepi s/d macet

  28 Gambar 3.7 Fuzyy set kepadatan jalan macet

  27 Gambar 3.6 Fuzyy set kepadatan jalan sangat ramai

  26 Gambar 3.5 Fuzyy set kepadatan jalan ramai

  24 Gambar 3.3 Fuzyy set kepadatan jalan sedang

  Halaman

  23 Gambar 3.2 Fuzyy set kepadatan jalan sepi

  13 Gambar 3.1 Flowchart Proses Sistem

  11 Gambar 2.8 Sistem inferensi fuzzy TSK dua masukan dengan dua aturan

  10 Gambar 2.7 Blok diagram logika fuzzy

  9 Gambar 2.6 Grafik dan rumus representasi kurva bentuk bahu

  8 Gambar 2.5 Grafik dan rumus representasi kurva trapesium

  8 Gambar 2.4 Grafik dan rumus representasi kurva segitiga

  7 Gambar 2.3 Grafik dan rumus representasi linear turun

Gambar 2.2 Grafik dan rumus representasi linear naik

  5 logika Boolean

Gambar 2.1 Pendefinisian kecepatan dalam bentuk logika fuzzy dan

  40

Gambar 4.1 Tampilan simulasi ketika program belum dijalankan

  42 Gambar 4.2 Tampilan pada simpang A ketika lampu hijau

  43 Gambar 4.3 Tampilan pada simpang B ketika lampu hijau

  44 Gambar 4.4 Tampilan pada simpang C ketika lampu hijau

  45 Gambar 4.5 Tampilan pada simpang D ketika lampu hijau

  46 Gambar 4.6 Tampilan input data aplikasi

  47 Gambar 4.7 Tampilan set kepadatan jalan

  48 Gambar 4.8 Tampilan set lebar jalan

  49 Gambar 4.9 Tampilan output analisi fuzzy

  50