IMPLEMENTASI METODE FUZZY MAMDANI DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT KEBISINGAN LALU LINTAS

Alfa Saleh

Abstract


Kebisingan merupakan suatu bunyi yang tidak ingin didengar oleh siapapun, karena dirasa sangat mengganggu. Begitu juga halnya dengan kebisingan lalu lintas yang terjadi di jalan raya, di mana kebisingan yang terjadi ditimbulkan oleh kendaraan - kendaraan transportasi. Biasanya kebisingan tersebut berasal dari suara knalpot kendaraan, mesin kendaraan dan penumpang pengguna alat transportasi tersebut. Oleh karena itu diharapkan adanya strategi untuk mengendalikan kebisingan lalu lintas di jalan raya, salah satunya adalah pengendalian terhadap jalur bising. Untuk mengetahui tingkat kebisingan lalu lintas di jalan raya, maka diterapkanlah metode fuzzy mamdani yang menghitung tingkat kebisingan sebagai output dengan variabel inputan berupa lebar jalan, jumlah kendaraan dan tingkat koreksi. Dari sepuluh data yang diuji dengan metode fuzzy mamdani didapat nilai persentase error sebesar 2,39 %.


Full Text:

PDF

References


Djalante Susanti, “Analisis Tingkat Kebisingan Di Jalan Raya Yang Menggunakan Alat Pemberi Isyarat Lalu Lintas (APIL) (Studi Kasus : Simpang Ade Swalayan),” Jurnal SMARTek, vol.8 , No. 4, pp. 280-300, Nopember 2010.

Harmoko Widya Lis, AZ Nazori, “Prototipe Model Prediksi Peluang Kejadian Hujan Menggunakan Metode Fuzzy Logic Tipe Mamdani dan Sugeno,” Jurnal TICOM, vol.1 , No.1, pp. 59-70, September 2012.

Wirawan Agus M.I, “Sistem Fuzzy Pendukung Keputusan untuk Diagnosa Kanker Payudara,” SNATI, Yogyakarta,21 Juni 2014.

Santoso Imam, dkk, “Penerapan Logika Fuzzy Pada Penilaian Mutu Susu Segar,” Jurnal Teknologi Pertanian, vol.11 , No.1, pp. 47-53, April 2010.

Sutojo, T, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta : Andi Publisher,2011.

T.J. Ross, Fuzzy Logic with Engineering Applications, Jhon Wiley and Sons,Inc, 2010.

Arshdeep Kaur, Amrit Kaur, “Comparison of Mamdani Fuzzy Model and Neuro Fuzzy Model for Conditioning System,” International Journal of Computer Science and Information Technologies, vol.3, No.2, pp. 3593-3596, 2012.

Kusumadewi, Sri dan Sri Hartati, Neuro Fuzzy Integrasi Sistem Fuzzy dan Jaringan Syaraf(Edisi Kedua),Yogyakarta : Graha Ilmu, 2010.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.