Bandung, Indonesia — Kemacetan lalu lintas masih menjadi salah satu tantangan terbesar yang dihadapi kota-kota besar di Indonesia. Pertumbuhan jumlah kendaraan yang tidak sebanding dengan kapasitas infrastruktur jalan menyebabkan meningkatnya waktu tempuh, konsumsi bahan bakar, serta emisi kendaraan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, para peneliti mengembangkan sistem kontrol lampu lalu lintas adaptif berbasis Logika Fuzzy Mamdani yang mampu menyesuaikan durasi lampu hijau secara dinamis berdasarkan kondisi lalu lintas aktual.
Penelitian yang dipublikasikan dalam Jurnal Otomasi Kontrol dan Instrumentasi (JOKI) ini mengusulkan pendekatan baru dengan mengintegrasikan tiga variabel utama secara simultan, yaitu jumlah kendaraan, panjang antrian, dan jenis kendaraan. Berbeda dengan banyak penelitian sebelumnya yang hanya mempertimbangkan kepadatan atau panjang antrian, penelitian ini secara eksplisit memasukkan karakteristik kendaraan sebagai faktor pengambilan keputusan.
Dalam sistem yang dirancang, kondisi lalu lintas diterjemahkan ke dalam aturan logika fuzzy yang meniru cara seorang operator lalu lintas mengambil keputusan. Semakin banyak kendaraan yang menunggu, semakin panjang antrian yang terbentuk, dan semakin besar ukuran kendaraan yang terdeteksi, maka sistem akan memberikan waktu lampu hijau yang lebih lama untuk mempercepat pelepasan antrian.
Model dikembangkan menggunakan metode Fuzzy Logic Controller (FLC) Mamdani dengan 27 aturan inferensi yang diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Python dan pustaka scikit-fuzzy. Proses pengambilan keputusan dilakukan melalui tahapan fuzzifikasi, inferensi MIN-MAX, serta defuzzifikasi menggunakan metode Centroid of Area (COA) untuk menghasilkan durasi lampu hijau yang optimal.
Hasil simulasi menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan durasi lampu hijau mulai dari 5,09 detik hingga 91,60 detik, tergantung pada kondisi lalu lintas yang terjadi. Ketika jumlah kendaraan dan panjang antrian meningkat, sistem secara otomatis memperpanjang durasi lampu hijau. Selain itu, keberadaan kendaraan berukuran besar seperti bus dan truk juga berkontribusi terhadap peningkatan waktu hijau karena memerlukan waktu akselerasi dan ruang gerak yang lebih besar dibandingkan kendaraan ringan.
Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan fuzzy mampu merepresentasikan kondisi lalu lintas campuran yang kompleks secara lebih realistis dibandingkan sistem lampu lalu lintas konvensional berbasis waktu tetap (fixed-time control). Dengan kemampuan beradaptasi terhadap kondisi nyata di lapangan, sistem ini berpotensi mengurangi panjang antrian, menurunkan waktu tunggu kendaraan, serta meningkatkan efisiensi operasional persimpangan.
Pengembangan sistem kontrol cerdas seperti ini menjadi bagian penting dalam transformasi menuju Smart Transportation dan Smart City, di mana teknologi otomasi, kecerdasan buatan, sensor lalu lintas, dan Internet of Things (IoT) bekerja bersama untuk menciptakan mobilitas perkotaan yang lebih efisien, aman, dan berkelanjutan.
Ke depan, penelitian ini membuka peluang integrasi dengan teknologi deteksi kendaraan berbasis kamera, computer vision, edge AI, serta sistem transportasi cerdas yang mampu melakukan pengambilan keputusan secara real-time pada jaringan persimpangan yang lebih luas.
Keywords: Adaptive Traffic Signal Control, Fuzzy Logic Controller, Smart Transportation, Intelligent Traffic System, Traffic Engineering, Urban Mobility, Smart City, Transportation Automation.