Representasi Graph Fuzzy pada Pengaturan Lampu Lalu Lintas di Pamekasan
Keywords:
graf fuzzy, lampu lalu lintas, sistem cerdas, kepadatan lalu lintas, PamekasanAbstract
Kemacetan lalu lintas di wilayah perkotaan, termasuk Kabupaten Pamekasan, merupakan permasalahan yang kompleks akibat pertumbuhan kendaraan yang tidak sebanding dengan kapasitas jalan serta pengaturan lampu lalu lintas yang masih bersifat statis. Kondisi lalu lintas yang dinamis dan tidak pasti menuntut adanya pendekatan pemodelan yang mampu merepresentasikan ketidakpastian tersebut secara lebih realistis. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penerapan graph fuzzy dalam merepresentasikan dan mengoptimalkan pengaturan lampu lalu lintas pada beberapa persimpangan utama di Pamekasan. Setiap simpul (vertex) pada graf merepresentasikan persimpangan, sedangkan sisi (edge) menyatakan keterhubungan antarjalan dengan bobot fuzzy yang merefleksikan tingkat kepadatan, panjang antrean, dan volume kendaraan. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data lalu lintas melalui observasi lapangan, pembentukan fungsi keanggotaan fuzzy, serta analisis graf fuzzy untuk menentukan prioritas waktu nyala lampu hijau. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model graph fuzzy mampu memberikan representasi yang lebih adaptif terhadap kondisi lalu lintas dibandingkan sistem konvensional, dengan potensi pengurangan waktu tunggu dan antrean kendaraan pada jam sibuk. Dengan demikian, pendekatan ini dapat dijadikan alternatif solusi dalam pengembangan sistem pengaturan lampu lalu lintas cerdas (intelligent traffic light system) di Pamekasan dan wilayah perkotaan serupa.References
Rosyida, I., Nurhaida, A., Narendra, A., & Widodo, C. (2020). Matlab algorithms for traffic light assignment using fuzzy graph, fuzzy chromatic number (FCN), and fuzzy inference system (FIS). MethodsX.
Ujianto, S. (2022). Traffic Light Based on Fuzzy Logic on The Case of Intersection in The City with One Dynamic Density Lane. Telekontran: Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan, 10(1), 78–88
Fahrunnisa, Z., Rahmadwati, R., & Setyawan, R. A. (2024). Adaptive Traffic Light Signal Control Using Fuzzy Logic Based on Real-Time Vehicle Detection from Video Surveillance. JITEKI: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika, 10(2), 235–251
Lestari, W. D., Hanum, F., Supriyo, P. T. (2023). Penerapan Graf Fuzzy pada Pengaturan Lampu Lalu Lintas di Simpang Empat Duren Sawit Jakarta Timur (tesis/penelitian institusional)
Sugarda, A., & Cipta, H. (2023). Optimasi waktu tunggu total dan pemodelan arus lalu lintas dengan metode graf fuzzy pada persimpangan Fly Over Jamin Ginting Medan. Jurnal Informatika Teknologi dan Sains
Hartanti, D., Nur Aziza, R., & Siswipraptini, P. C. (2025). Optimization of smart traffic lights to prevent traffic congestion using fuzzy logic.
Pramana, A. H., Virgono, A., & Saputra, R. E. (2018). Optimasi Sistem Kendali Lampu Lalu Lintas Cerdas Menggunakan Logika Fuzzy. eProceedings of Engineering
Yudanto, A. Y., Apriyadi, M., & Sanjaya, K. (2013). Optimalisasi Lampu Lalu Lintas dengan Fuzzy Logic. Ultimatics: Jurnal Teknik Informatika, 5(2), 58–62
Tunc, I., & Soylemez, M. T. (2023). Fuzzy logic and deep Q learning based control for traffic lights. Alexandria Engineering Journal, 67, 343–359
Li, M., Wang, J., Du, B., Shen, J., & Wu, Q. (2025). FuzzyLight: A robust two-stage fuzzy approach for traffic signal control works in real cities. arXiv preprint