Beberapa istilah yang digunakan dalam pengendalian lampu 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 dapat menimbulkan kemenduaan (ambiquity) dalam pengertiannya. Logika Fuzzy dapat mengubah kemenduaan tersebut ke dalam model matematis sehingga dapat diproses lebih lanjut untuk dapat diterapkan dalam sebuah sistem kendali [Cox, 1992 dan Marsh, 1992]. Menggunakan teori himpunan Fuzzy logika bahasa dapat diwakili oleh sebuah daerah yang mempunyai jangkauan tertentu yang menunjukkan derajat keanggotaannya. Untuk kasus di sini sebut saja derajat keanggotaan itu adalah u(x) untuk x adalah jumlah kendaraan. Derajat keanggotaan tersebut mempunyai nilai bergradasi sehingga mengurangi lonjakan pada sistem.

Sistem pengendalian fuzzy yang dirancang mempunyai dua masukan dan satu 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 sedang 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 (lihat grafik di Gambar- 2a) dan fungsi keanggotaan keluaran (lama nyala lampu hijau) diberikan di Gambar-2b. Bentuk fungsi keanggotaan dapat diatur sesuai dengan distribusi data kendaraan. Menerapkan logika fuzzy dalam sistem pengendalian membutuhkan tiga langkah, yaitu fusifikasi (fuzzyfication), evaluasi kaidah, dan defusifikasi (defuzzyfication).

Fusifikasi adalah proses mengubah masukan eksak berupa jumlah kendaraan menjadi masukan fuzzy berupa derajat keanggotaan, u(x), berdasarkan grafik fungsi keanggotaannya (Gambar-2a). Setelah fusifikasi adalah evaluasi kaidah. Kaidah-kaidah yang akan digunakan untuk mengatur LL ditulis secara subjektif dalam fuzzy associative memory (FAM), yang memuat hubungan antara kedua masukan yang menghasilkan keluaran tertentu. Kaidah-kaidah ini sebaiknya dikonsultasikan terlebih dahulu kepada mereka yang berpengalaman dalam bidang yang akan dikendalikan tersebut, misalnya Polisi Lalu Lintas. Di sini dipakai kaidah hubungan sebab- akibat dengan dua sebab atau masukan digabung menggunakan operator DAN, yaitu : Jika (masukan 1) DAN (masukan 2), maka (keluaran), dan ditabelkan dalam Tabel-1. Sebagai contoh, jika TP(0,25) dan KP(0,75), maka AC(0,25). Di sini, keluaran fuzzy adalah AC(0,25) untuk AC adalah akibat atau keluaran dan 0,25 adalah derajat keanggotaan (lihat Gambar-2). Bila terdapat dua buah derajat keanggotaan berbeda pada akibat yang sama, diambil harga yang terbesar [Marsh, 1992].

Setelah diperoleh keluaran fuzzy, proses diteruskan pada defusifikasi. Proses ini bertujun untuk mengubah keluaran fuzzy menjadi keluaran eksak (lama nyala lampu hijau) menggunakan grafik fungsi keanggotaan keluaran di Gambar-2b. Karena keluaran fuzzy biasanya tidak satu untuk menghitung keluaran eksaknya digunakan metode pusat gravitasi (center of gravity/COG) [Kosko, 1992].

Metode ini mencari titik berat atau titik setimbang dari daerah luasan pada himpunan fungsi keanggotaan keluaran. Daerah luasan dibentuk lewat keluaran fuzzy hasil dari evaluasi kaidah. Sebagai contoh, daerah yang diarsir di Gambar-2b dibangun dari keluaran fuzzy C(0), AC(0,25), S(0,5), AL(0), dan L(0).

Contoh perhitungan COG adalah sebagai berikut. Jika diambil 4 titik cuplikan dari daerah yang diarsir dengan cuplikan pertama adalah A(0,23) dan 3 cuplikan sisanya diambil pada setiap 20 detik berikutnya diperoleh COG sekitar 49 detik. Ini artinya lampu hijau pada jalur yang sedang diatur akan menyala selama sekitar 49 detik. Pada perangkat lunak yang dirancang titik cuplikan diambil dalam selang 1 detik.

Masalah lain yang perlu diperhatikan dalam merancang sistem pengatur lampu LL adalah bahwa jumlah kendaraan yang akan belok ke kanan, ke kiri atau lurus tidak sama. Misalnya, kendaraan pada lengan A (lihat Gambar-1) yang akan belok ke kiri dan lurus mungkin jumlahnya banyak, sedangkan yang belok ke kanan jumlahnya sedikit. Melihat ini, kesempatan jalan bagi kendaraan pada lengan A yang akan belok ke kanan seharusnya diperkecil dan kesempatan itu diberikan pada kendaraan di lengan jalan lain yang lebih membutuhkan, misalnya di lengan B yang akan belok ke kanan atau lengan C yang akan lurus. Untuk mengatasi masalah ini, lengan jalan dibagi menjadi tiga jalur dan digunakan tabel aturan LL, Tabel-2, untuk menentukan jalur mana yang mendapat prioritas terlebih dahulu. Tabel-2 berisi nomor jalur (lihat Gambar-1) yang lampunya boleh menyala hijau secara bersamaan, tetapi tidak saling menyilang. Perancangan di sini mengasumsikan jalur paling kiri pada tiap-tiap lengan jalan diberi fasilitas "ke kiri jalan terus".

Sistem pengatur lampu LL yang dirancang 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 dilakukansecara terus menerus (serial/polling). Jika lebih dari satu jalur memberi interupsi, maka yang dilayani lebih dulu adalah yang pertama menekan tombol itu.

Perangkat Keras

Perangkat keras yang diwujudkan dibagi menjadi tiga modul, yaitu :

1. modul masukan yang terdiri atas sensor, pencacah (counter), dan multiplexer dan untai anti lambungannya (bounching),
   
2. modul keluaran yang terdiri atas gerendel (latch), penggerak (driver), lampu LL dan demultiplexer, dan
   
3. modul antar muka yang berupa PPI (Programmable Peripheral Interface).

Perangkat Lunak

Perangkat lunak yang dibuat dibagi menjadi beberapa bagian besar antara lain meliputi algoritma pengambilan data masukan, pengiriman data keluaran, pengolahan data secara fuzzy, dan proses kendalinya. Perangkat lunak ini direalisasikan memakai Bahasa C.

Algoritma program utama mengikuti proses sebagai berikut. Mula- mula PPI diinisialisasi dengan mengirimkan control word ke rigister 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 pencacah, kemudian pada saat awal seluruh jalur akan diberi lampu merah dan accumulator yang berfungsi untuk menyimpam jumlah kendaraan dikosongkan. Setelah proses-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 bagian Perancangan, dan menjalankan pengaturan sesuai dengan tabel kendali yang telah dibuat.

Perhitungan perancangan perangkat keras, penjelasan rinci algoritma perangkat lunak dan listing program, dan pengujian sistem telah dibuat [Lea, 1994].

Kesimpulan

Dari hasil perancangan dan uji coba sistem yang dibuat, logika fuzzy terbukti dapat digunakan untuk memenuhi tujuan pengaturan LL 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 (Gambar 2), dan kaidah-kaidah kendali pada FAM (Tabel 1).

Miniatur Sistem Pengaturan Lampu LL ini dapat diperluas, misalnya :

1. 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.
   
2. Dikembangkan ke arah sistem yang adaptif, yaitu bila kondisi kepadatan berubah, maka sistem akan melakukan perubahan bentuk grafik fungsi keanggotaan masukan dan keluaran, serta tabel FAM secara otomatis.

Daftar Pustaka

1. E. Cox, "Fuzzy Fundamentals", Spectrum IEEE, Oktober 1992.
   
2. B. Kosko, Neural Networks and Fuzzy Systems, Bab 8, Printice Hall, 1992.
   
3. J.W. Lea, "Sistem Pengaturan Lampu Lalu Lintas Dengan Menggunakan Teori Himpunan Fuzzy", Laporan TA, FT-UKSW, September 1994.
   
4. S. Marsh et al., "Fuzzy Logic Education Program", Center of Emerging Computer Technologies, Motorola Inc., 1992.