Pengaturan Durasi Lampu Lalu Lintas Berbasis Logika Fuzzy untuk Mengurangi Kemacetan di Kota Medan

Article Sidebar

PDF
Published: 16-08-2025
DOI: https://doi.org/10.65258/jutekom.v1.i3.9
Keywords:
Logika Fuzzy, Lampu Lalu Lintas, Kepadatan Kendaraan, Durasi Lampu Hijau, Kepadatan Lalu Lintas

Main Article Content

Yohannes Christian Gurning
Politeknik Negeri Medan
Samuel Cristian Saragih
Politeknik Negeri Medan

Abstract

Tujuan dari penelitian ini untuk mengembangkan model pengaturan waktu lampu lalu lintas di sebuah persimpangan kota Medan dengan menggunakan logika Fuzzy untuk meningkatkan efisiensi dan adaptivitas sistem waktu lampu lalu lintas di persimpangan kota Medan.Dengan menngunakan variabel kepadatan kendaraan dan waktu tunggu sebagai input, logika fuzzy akan menghasilkan rekomendasi durasi waktu lampu hijau yang sesuai keadaan di kondisi lalu lintas.Dalam penelitian ini, variabel-variabel logika fuzzy yang digunakan yaitu vehicle_density (kepadatan kendaraan), waiting_time(waktu tunggu), dan green_light_duration(durasi lampu hijau). Aturan fuzzy yang akan digunakan pada kondisi lalu lintas seperti keadaan pada lampu lalu lintas yang padat menghasilkan waktu tunggu lama yang durasi lampu hijau lebih panjang dan sebaliknya. Hasil dari simulasi ini mampu memberikan rekomendasi waktu lampu lalu lintas yang adaptif terhadap variasi kepadatan kepadatan lalu lintas. Logika fuzzy ini diharapkan dapat mengurangi kemacetan pada persimpangan kota Medan.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

Issue

Vol. 1 No. 3 (2025): Juli 2025

Section

Articles
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

How to Cite

Pengaturan Durasi Lampu Lalu Lintas Berbasis Logika Fuzzy untuk Mengurangi Kemacetan di Kota Medan (Y. C. Gurning & S. C. . Saragih , Trans.). (2025). Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 1(3), 101-106. https://doi.org/10.65258/jutekom.v1.i3.9

References

[1] Adhitya Yoga Yudanto, M. A. (2013). Optimalisasi Lampu Lalu Lintas dengan Fuzzy Logic. ULTIMATICS, Vol. V, No. 2|Desember2013,58.

https://doi.org/10.31937/ti.v5i2.322

[2] Charolina Debora Mait, J. A. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Fuzzy Logic Tahani Untuk Penentuan Golongan Obat Sesuai Dengan Penyakit Diabetes. 344Jurnal Media Infotama Vol.18 No.2. https://doi.org/10.37676/jmi.v18i2.2936

[3] Deni Mulyadi, E. P. (2021). Penerapan Fuzzy Logic untuk Sistem Pengendali Lalu Lintas . Vol. 6, No. 3, September 2021 , 540-544.

DOI: 10.32493/informatika.v6i3.11575

[4] Prasetyo, H., & Sutisna, U. (2014). Implementasi Algoritma Logika Fuzzy untuk Sistem Pengaturan Lampu Lalu Lintas Menggunakan Mikrokontroler. Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto), 15(2), 01-08.

DOI: 10.30595/techno.v15i2.87

[5] Nasution, H. (2012). Implementasi logika fuzzy pada sistem kecerdasan buatan. jurnal ELKHA, 4(2). http://dx.doi.org/10.26418/elkha.v4i2.512

[6] Juniana, P., & Hakim, L. (2019). Kendali lampu lalu lintas dengan menggunakan metode fuzzy logic mamdani. J. Terap. Teknol. Inf, 3(1), 1-10. https://doi.org/10.21460/jutei.2019.31.126

[7] Tawalujan, P., Sompie, S. R., & Manembu, P. D. (2024). Sistem Traffic Light Otomatis Berdasarkan Panjang Antrian Kendaraan dengan Pengolahan Citra: Automatic Traffic Light System Based on Vehicle Queue Length with Image Processing. Jurnal Teknik Informatika, 19(02), 105-110.

https://doi.org/10.35793/jti.v19i02.52144

[8] Pratama, F. F., & Fauzi, I. (2023). Perancangan Pengendalian dan Optimalisasi Lampu Lalu Lintas pada Persimpangan Jalan Muktisari Kebumen Menggunakan Algoritma Fuzzy Logic. Technology and Informatics Insight Journal, 2(1), 1-11.

DOI: https://doi.org/10.32639/tiij.v1i1.390

[9] Arief, M., Kustiawan, E., Suwandi, S., & Royana, D. (2022). Perancangan Lampu Lalu Lintas Dengan Led Bicolor Menggunakan Arduino. SUTET, 12(2), 98-108.

DOI: https://doi.org/10.33322/sutet.v12i2.1851

[10] Prasetya, R. P. (2020). Implementasi fuzzy mamdani pada lampu lalu lintas secara adaptif untuk meminimalkan waktu tunggu pengguna jalan. Jurnal Mnemonic, 3(1), 24-29.

DOI: https://doi.org/10.36040/mnemonic.v3i1.2526

[11] Abood, A. N. (2024). Traffic Light Control in Vehicular Network Systems using Fuzzy Logic. European Journal of Information Technologies and Computer Science, 4(4), 1-6.

DOI: 10.24018/compute.2024.4.4.132

[12] Chala, T. D., & Kóczy, L. T. (2024). Intelligent Fuzzy Traffic Signal Control System for Complex Intersections Using Fuzzy Rule Base Reduction. Symmetry, 16(9), 1177.

DOI: https://doi.org/10.3390/sym16091177

[13] Ridwan, W., Kadir, Y., & Wiranto, I. (2022). Optimisasi Koloni Semut dan Sistem Fuzzy untuk Kendali Lampu Lalu Lintas Pintar. Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering, 4(2), 182-188.

DOI: https://doi.org/10.37905/jjeee.v4i2.14473

[14] Furqon, S., Santoso, I., & Soetrisno, Y. A. A. (2020). PERANCANGAN SISTEM PENGONTROLAN LAMPU LALU LINTAS BERDASARKAN TINGKAT KEPADATAN KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY. Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, 9(1), 88-96.

DOI: https://doi.org/10.14710/transient.v9i1.88-96

[15] Gunawan, P. N., Yulianti, K., & Kustiawan, C. (2024). IMPLEMENTASI METODE FUZZY TSUKAMOTO UNTUK PENENTUAN DURASI FASE LALU LINTAS (Studi Kasus di Perempatan Jalan Soekarno Hatta–Ibrahim Adjie, Bandung). Interval: Jurnal Ilmiah Matematika, 3(2), 55-66.

DOI: 10.33751/interval.v3i2.7563