ELEKTRO INDONESIA - Pengaturan Lampu Lalulintas Berbasis Fuzzy Logic

Nomor 27, Tahun VI, Agustus 1999

KENDALI

Pengaturan Lampu Lalulintas Berbasis Fuzzy Logic

Home
Halaman Muka

Sajian Utama
Sajian Khusus
Komunikasi
Komputer
Elektronika

Pendahuluan

Suatu sistem peralatan yang ditangani oleh komputer, maka semuanya akan terasa lebih canggih, lebih pintar, lebih otomatis, lebih praktis, lebih efisien, lebih aman, lebih teliti dan sebagainya yang menunjukkan keuntungan-keuntungan bila dibandingkan dengan pengerjaan secara manual.

Kemampuan komputer dapat diberdayakan melalui peningkatan kemampuan unjuk kerja perangkat keras (hardware) atau pada perangkat lunak (software) atau perpaduan keduanya. Kemampuan inilah yang menjadi syarat untuk mewujudkan Modul Sistem Peralatan Pengaturan Lampu Lalulintas Berbasis Fuzzy Logic.

Lampu lalulintas memegang peranan penting dalam pengaturan kelancaran lalulintas. Sistem pengendalian lampu lalulintas yang baik akan secara otomatis menyesuaikan diri dengan kepadatan arus lalulintas pada jalur yang diatur. Dengan penerapan logika fuzzy hal ini sangat memungkinkan untuk dilakukan.

Permasalahan utama dalam perancangan dan pembuatan modul sistem peralatan pengaturan lampu lalulintas berbasis Fuzzy Logic ini, adalah perangkat keras tambahan yang terdiri dari : sensor, OpAmp, ADC 0809, Interfacing PPI 8255, Driver, Relay dan Lampu lalulintas (LL). Sedangkan sebagai dasar pengendalian dari sistem yang dijalankan, digunakan algoritma logika fuzzy.

Logika Fuzzy untuk Sistem Pengaturan Lalulintas

Beberapa istilah yang digunakan dalam pengendalian lampu Lalulintas (LL), antara lain, untuk sebaran kendaraan adalah : Tidak Padat (TP), Kurang Padat (KP), Cukup Padat (CP), Padat (P) dan Sangat Padat (SP). Sedangkan untuk lama nyala lampu LL adalah : Cepat (C), Agak Cepat (AC), Sedang (S), Agak Lama (AL) dan Lama (L). Jelas istilah-istilah tersebut dapt menimbulakan kemenduaan (ambiguity) dalam pengertiannya. Logika Fuzzy dapat mengubah kemenduaan tersebut ke dalam model matematis sehingga dapat diproses lebih lanjut untuk dapat diterapkan dalam sistem kendali. Menggunakan teori himpunan Fuzzy, logika bahasa dapat diwakili oleh sebuah daerah yang mempunyai jangkauan tertentu yang menunjukkan derjat keanggotaannya. Untuk kasus disini, sebut saja derajat keanggotaan itu adalah u(x) untuk x adalah jumlah kendaraan. Derajad keanggotaan tersebut mempunyai nilai yang bergradasi sehingga mengurangi lonjakan pada sistem.

Sistem pengendalian fuzzy yang dirancang mempunyai dua masukan dan stu keluaran. Masukan adalah jumlah kendaraan pada suatu jalur yang sedang diatur dan jumlah kendaraan pada jalur lain, dan keluaran berupa lama nyala lampu hijau pada jalur yang diatur. Penggunaan dua masukan dimaksudkan supaya sistem tidak hanya memperhatikan sebaran kendaraan pada jalur yang sedang diatur saja, tetapi juga memperhitungkan kondisi jalur yang sedang menunggu. Pencuplikan dilakukan pada setiap putaran (lewat 8 sensor yang dipasang pada semua jalur). Satu putaran dianggap selesai apabila semua jalur telah mendapat pelayanan lampu.

Masukan berupa himpunan kepadatan kendaraan oleh logika fuzzy diubah menjadi fungsi keanggotaan masukan dan fungsi keanggotaan keluaran (lama lampu hijau). Bentuk fungsi keanggotaan dapat diatur sesuai dengan distribusi data kendaraan. Menerapkan logika fuzzy dalam sistem pengendalian, membutuhkan tiga langkah, yaitu :

Fusifikasi (Fuzzyfication)
Evaluasi kaidah
Defusifikasi (Defuzzyfication)

Fusifikasi adalah proses mengubah masukan eksak berupa jumlah kendaraan menjadi masukan fuzzy berupa derajat keanggotaan u(x). Setelah fusifikasi adalah evaluasi kaidah. Kaidah-kaidah yang akan digunakan untuk mengatur LL ditulis secara subyektif dalam fuzzy associate memory (FAM), yang memuat hubungan antara kedua masukan yang menghasilkan keluaran tertentu. Kaidah-kaidah ini terlebih dahulu dikonsultasikan kepada mereka yang berpengalaman dalam bidang yang akan dikendalikan, yaitu misalnya Polisi Lalulintas dan DLLAJR. Di sini dipakai kaidah hubungan sebab akibat dengan dua masukan yang digabung menggunakan operator DAN, yaitu : Jika (masukan 1) DAN (masukan 2), maka (keluaran), dan ditabelkan dalam Tabel FAM. Sebagai contoh, jika TP(0,25) dan KP(0,75), maka AC(0,25). Di sini keluaran fuzzy adalah Agak Cepat yaitu AC(0,25).

Tabel FAM
Fuzzy Associate Memory untuk kepadatan Lalulintas

Masukan-1 TP KP CP P SP

Masukan-2

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

Keterangan : Masukan-1 adalah jumlah kendaraan pada jalur yang diatur

Masukan-2 adalah jumlah kendaraan pada jalur lain

Setelah diperoleh keluaran fuzzy, proses diteruskan pada defusifikasi. Proses ini bertujuan untuk mengubah keluaran fuzzy menjadi keluaran eksak (lama nyala lampu hijau). Karena keluaran fuzzy biasanya tidak satu untuk selang waktu tertentu, maka untuk dihasilkan keluaran eksaknya dipilih keluaran dengan harga yang terbesar. Bila terdapat dua buah derajat keanggotaan berbeda pada akibat yang sama, diambil harga yang terbesar.

Sistem pengatur LL yang dirancang ini, juga mempertimbangkan masukan interupsi sebagai prioritas utama, sehingga pengaturan LL yang sedang berjalan akan dihentikan sementara untuk melayani jalur yang menyela. Fasilitas ini digunakan untuk keadaan darurat atau mendesak, misalnya seperti pelayanan mobil pemadam kebakaran atau mobil ambulance. Pendeteksian interupsi dilakukan secara terus menerus (residen). Jika lebih dari satu jalur memberi interupsi, maka yang dilayani dulu adalah yang pertama menekan tombol interupsi itu.

Perancangan dan Pembuatan Sistem Peralatan

Desain Hardware

Perangkat keras (hardware) yang akan dibuat dirancang sesuai blok diagram berikut :

Gambar

Desain Software

Perangkat lunak (software) yang dibuat dibagi menjadi beberapa bagian besar antara lain meliputi algoritma pengambilan dan masukan, pengiriman data keluaran, pengolahan data secara fuzzy, dan proses kendalinya. Perangkat lunak ini direalisasikan menggunakan Turbo Pascal.

Algoritma program utama mengikuti proses sebagai berikut : mula-mula PPI diinialisasi dengan mengirimkan control word ke register kendali PPI. Dengan mengirimkan nilai 90h ke register kendali PPI, maka port A akan berfungsi sebagai masukan dan port B serta port C akan berfungsi sebagai keluaran.

Selanjutnya akan dikirimkan pulsa reset ke semua input ADC, pada saat awal seluruh jalur akan diberi lampu merah. Setelah proses ini, program melakukan proses yang berulang-ulang, yaitu proses pengambilan data pada tiap sensor, pengolahan data dan proses pengaturan fuzzy menggunakan prinsip-prinsip yang telah dibahas di atas dan menjalankan pengaturan sesuai dengan tabel kendali yang telah dibuat.

Kesimpulan

Dari hasil perancangan dan uji coba sistem yang dibuat, logika fuzzy terbukti dapat digunakan untuk memenuhi tujuan pengaturan lalulintas secara optimal. Sistem yang dihasilkan relatif sederhana dan mempunyai fleksibilitas tinggi. Sistem ini dapat diterapkan di kondisi jalan yang berbeda, yaitu lewat penyesuaian ranah (domain) himpunan fungsi keanggotaan masukan dan keluaran dan kaidah-kaidah kendali pada Fuzzy Associative Memory (Tabel FAM).

Miniatur Sistem Pengaturan Lampu Lalulintas ini dapat diperluas, misalnya :

Komputer dibuat terpusat dengan tugas mengkoordinasi beberapa persimpangan (yang tidak harus 4 jumlahnya), terutama yang berdekatan, dengan tujuan supaya sistem-sistem saling membantu dan memperlancar sebaran kendaraan pada suatu daerah.
Dikembangkan ke arah sistem yang adaptif, yaitu bila kondisi kepadatan berubah, maka sistem akan melakukan perubahan bentuk fungsi keanggotaan masukan dan keluaran, serta tabel FAM secara otomatis.
Digunakan sistem minimum yang salah satunya bisa berupa aplikasi Microcontroler 8031 sehingga sistem tidak lagi tergantung pada penyediaan komputer sebagai otak sistem pengendali.

Daftar Pustaka

B. Kosko, Neural Network and Fuzzy System, chapter 8, Prentice Hall, 1992
E. Cox, Fuzzy Fundamentals, spectrum IEEE, October 1992
S. Marsh et al., Fuzzy Logic Education Program, Center of Emerging Computer Technologies, Motorola Inc., 1992
J. W. Lea, Sistem Pengaturan Lampu Lalulintas dengan Menggunakan Teori Himpunan Fuzzy, September 1994

Oleh :
Setianto, S.Si, Basuki Rahmat, S.Si
Mahasiswa S-2 Instrumentasi dan Kontrol ITB, Bandung
e-mail : Setianto@tf.itb.ac.id
atau Setianto133@cyberlib.itb.ac.id