🐽 Saat Menyusun Model Lampu Lalu Lintas The authoritative answer

1universitas indonesia model waktu tunggu kendaraan pada persimpangan dengan lampu lalu lintas saat jam sibuk halaman sampul skripsi ade putri maysar Author: Hendra Budiman 28 downloads 102 Views 1MB Size Saat ini salah satu penyebab kemacetan adalah lampu lalu lintas yang menggunakan waktu yang tetap sedangkan volume kendaraan selalu berubah-, sehingga lampu lalu lintas menjadi kurang efektif. Maka dibutuhkan metode untuk menghitung lama lampu lalu lintas menyala dengan waktu sesuai dengan jumlah kendaraan. Sistem ini mengimplementasikan 4 kamera pada persimpangan. Kamera mengambil gambar saat jalur sedang kosong sebagai acuan, dan mengambil gambar setiap sequence sebagai input. Gambar diproses menggunakan pengolahan citra, dari merubah format RGB menjadi grayscale, dilakukan proses subtraction dengan gambar acuan, penambahan brightness, merubah format grayscale menjadi biner dengan Otsu‟s threshold dan menghitung jumlah objek sebagai input dari logika fuzzy tsukamoto yang menghasilkan lama lampu hijau menyala. Sedangkan lama lampu merah menyala dihitung dengan menjumlahkan lama lampu hijau menyala dari jalur lainnnya Penggunaan 4 buah input dimaksudkan agar sistem memperhatikan jumlah antrian dari setiap jalur dan memperhatikan sebaran kepadatan, Sehingga hasil lama lampu merah dan lampu hijau menyala dapat berubah-ubah sesuai dengan sebaran kepadatan antrian. Semakin terang kondisi jalan, semakin tinggi tingkat akurasi yang didapatkan. Pada pagi hari, didapatkan nilai error pada siang hari sebesar 9%, pada malam hari dengan penerangan normal sebesar 21% dan pada malam hari dengan tambahan penerangan sebesar 15%. Discover the world's research25+ million members160+ million publication billion citationsJoin for free Volume 3, Edisi 3, Mei 2017 20 Halaman SISTEM PENGATURAN LAMPU LALU LINTAS BERDASARKAN ESTIMASI PANJANG ANTRIAN MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA Adzikirani1, Rosa Andrie Asmara2, Deddy Kusbianto P. A3 1,2,3 Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Polteknik Negeri Malang 1adzikirani1 2rosaandrie 3deddy_kusbianto Abstrak Saat ini salah satu penyebab kemacetan adalah lampu lalu lintas yang menggunakan waktu yang tetap sedangkan volume kendaraan selalu berubah-, sehingga lampu lalu lintas menjadi kurang efektif. Maka dibutuhkan metode untuk menghitung lama lampu lalu lintas menyala dengan waktu sesuai dengan jumlah kendaraan. Sistem ini mengimplementasikan 4 kamera pada persimpangan. Kamera mengambil gambar saat jalur sedang kosong sebagai acuan, dan mengambil gambar setiap sequence sebagai input. Gambar diproses menggunakan pengolahan citra, dari merubah format RGB menjadi grayscale, dilakukan proses subtraction dengan gambar acuan, penambahan brightness, merubah format grayscale menjadi biner dengan Otsu‟s threshold dan menghitung jumlah objek sebagai input dari logika fuzzy tsukamoto yang menghasilkan lama lampu hijau menyala. Sedangkan lama lampu merah menyala dihitung dengan menjumlahkan lama lampu hijau menyala dari jalur lainnnya Penggunaan 4 buah input dimaksudkan agar sistem memperhatikan jumlah antrian dari setiap jalur dan memperhatikan sebaran kepadatan, Sehingga hasil lama lampu merah dan lampu hijau menyala dapat berubah-ubah sesuai dengan sebaran kepadatan antrian. Semakin terang kondisi jalan, semakin tinggi tingkat akurasi yang didapatkan. Pada pagi hari, didapatkan nilai error pada siang hari sebesar 9%, pada malam hari dengan penerangan normal sebesar 21% dan pada malam hari dengan tambahan penerangan sebesar 15%. . Kata kunci Logika Fuzzy, Pengolahan Citra 1. Pendahuluan Saat ini keberadaan alat-alat transportasi seperti mobil, truk, dan sepeda motor. Sudah begitu banyak, hampir disetiap tempat alat transportasi selalu tersedia. Bahkan untuk lebih cepat dan hemat biaya sekarang ini hampir semua orang sudah memiliki satu alat transportasi pribadi yang selalu di gunakan sehari-hari. Namun ironisnya semakin banyak kendaraan di jalan raya efek macet pun semakin menjadi jadi. Terutama pada persimpangan jalan sering kali terjadi kemacetan yang disebabkan pengaturan lampu lalu lintas yang tidak baik. Selain itu jumlah kepadatan yang berubah rubah setiap saat membuat lama lampu lalu lintas menyala menjadi tidak efektif Penentuan lamanya lampu lalu lintas di suatu tempat pada umumnya berdasarkan survei yang merupakan lama lampu yang tetap dan tidak dari permasalahan permasalahan tersebut pada tugas akhir ini penulis akan membuat sistem dengan judul “Sistem Pengaturan Lampu Lalu Lintas Berdasarkan Estimasi Panjang Antrian Menggunakan Pengolahan Citra” untuk mengatur lama lampu lalu lintas menyala berdasarkan panjang antrian pada persimpangan yang diukur menggunakan kamera dan diolah menggunakan Pengolahan Citra Digital serta dihitung menggunakan logika Fuzzy. Sistem akan menangkap gambar pada persimpangan yang nantinya diolah menggunakan pengolahan citra, sehingga didapatkan estimasi panjang antrian yang nantinya akan dibandingkan dengan jalur lain dan digunakan menjadi patokan untuk mengatur lamanya setiap lampu lalu lintas menyala yang dihitung menggunakan Logika Fuzzy agar dapat menghasilkan keputusan yang lebih adil dan lebih dapat mengurangi kemacetan. 2. Landasan Teori Citra Digital Citra digital adalah gambar dua dimensi yang ditampilkan pada layar komputer sebagai himpunan atau diskrit nilai digital. Citra Digital dibentuk oleh kumpulan titik yang dinamakan piksel pixel atau picture element. Jurnal Informatika Polinema ISSN 2407-070X Halaman 21 Logika Fuzzy Logika fuzzy adalah suatu proses pengambilan keputusan berbasis aturan yang bertujuan untuk memecahkan masalah, dimana sistem tersebut sulit untuk dimodelkan atau terdapat ambiguitas dan ketidakjelasan yang berlimpah. Logika fuzzy ditentukan oleh persamaan logika bukan dari persamaan diferensial komplek dan berasal dari pemikiran yang mengidentifikasi serta mengambil keuntungan dari grayness antara dua ekstrem. Sistem logika fuzzy terdiri dari himpunan fuzzy dan aturan fuzzy. Subset fuzzy merupakan himpunan bagian yang berbeda dari variabel input dan output. Aturan fuzzy berhubungan dengan variabel masukan dan variabel output melalui subset. 3. Metodologi Penelitian Mekanisme berjalannya “Sistem Pengaturan Lampu Lalu Lintas Berdasarkan Estimasi Panjang Antrian Menggunakan Pengolahan Citra” yaitu 1. Kamera akan mengambil citra setiap jalur pada saat persimpangan kosong untuk dijadikan acuan latar belakang pada saat melakukan proses image differencing. 2. Menentukan Region Of Interest ROI untuk memilih bagian dari citra sesuai keinginan user. 3. Kamera akan mengambil citra waktu yang ditentukan setiap jalur pada saat ada antrian sebagai inputan citra yang akan diproses. 4. Citra setiap jalur yang telah di ambil akan diubah menjadi abu-abu menggunakan proses grayscaling agar citra yang dihasilkan tidak berbeda dengan citra acuan yang telah di ambil sebelumnya. 5. Citra yang telah di grayscale akan di cari perbedaannya menggunakan metode image Subtraction yaitu mengurangkan citra input yang di ambil dengan citra acuan latar belakang yang telah di ambil sebelumnya. Sehingga menghasilkan citra baru yang berisi objek yang berada pada jalur tersebut. 6. Citra hasil Subtraction akan di tambah brightness nya agar citra menjadi semakin jelas dengan rumus brightness Brightness = sqrt R2 + G2 + B2 2 7. Citra baru yang berisi objek akan di ubah menjadi biner menggunakan metode Otsu‟s thresholding agar citra dapat di hitung seberapa panjang antrian atau objek yang terdapat pada citra tersebut. 8. Output dari proses pengolahan citra berupa berapa banyak objek yang ditemukan. 9. Masing masing panjang antrian yang telah dihasilkan akan di buat input untuk menentukan lama setiap lampu lalu lintas menyala di setiap jalurnya menggunakan logika fuzzy. 10. Pada proses penghitungan menggunakan logika fuzzy Ada 2 variabel fuzzy yang akan dimodelkan, yaitu 1. Membership Function panjang antrian, terdiri-atas 3 himpunan fuzzy yaitu banyak, sedang, dan sedikit, yang diadopsi dari penelitian Yoga Yudanto 2013 yang berjudul Optimalisasi Lampu Lalu Lintas dengan FuzzyLogic. Dengan aturan  Banyak Lebih dari 20000 pixel hitam yang mewakili 10 mobil atau sepanjang jalan prototype  Sedang 12500 sampai 20000 pixel hitam yang mewakili 5 mobil atau setengah dari panjang jalan prototype  Sedikit Kurang Dari 5000 pixel hitam yang mewakili 1 atau 2 mobil Gambar 1. Himpunan Fuzzy Panjang Antrian              Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy Panjang Antrian 2. Variabel lama lampu hijau, terdiri-atas 4 himpunan fuzzy yaitu sangat lama, lama, sedang, dan cepat. Dengan aturan  Sangat lama = 80 detik  Lama = 55 detik  Sedang = 35 detik  Cepat = 15 detik Gambar 2. Himpunan Fuzzy Lama Lampu Hijau Volume 3, Edisi 3, Mei 2017 22 Halaman                 Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy Lama Lampu Hijau Sehingga dari proses di atas menghasilkan output berupa lama lampu hijau menyala dari tiap-tiap jalur .Sedangkan lama lampu merah akan di hitung dengan cara menjumlahkan lama lampu hijau menyala dari jalur lainnya. 4. Analisis dan Perancangan StartPilih kameraAmbil gamb ar jalan saat kosong sebagai acuan back groundPilih Region Of Interest Cro pping Input nilai waktu interval pengambi lan gambarAmbil gamba r setiap interval wa ktuProses P engolahan CitraMenampilkan jumlah objek dan hasil Pengolahan citraProses Perh itungan Fuzz yMenampilkan L ama lampu merah dan la mpu hijau dari tiap jalur menya laEndGambar 3. Alur Sistem 5. Implementasi Implementasi Prototype Prototype persimpangan dibuat dalam bentuk 4 persimpangan jalan dengan ukuran 1 meter buah kamera webcam usb di letakan di masing-masing jalur untuk mengambil gambar dari jalur di depannya. Gambar 4. Prototype Persimpangan Jalan Implementasi Pengambilan Background Kamera akan mengambil citra setiap jalur pada saat persimpangan kosong untuk dijadikan acuan latar belakang pada saat melakukan proses image differencing. Implementasi Cropping Menentukan Region Of Interest ROI untuk memilih bagian dari citra sesuai keinginan digunakan agar bagian yang tidak diinginkan dari jalur tersebut tidak masuk dalam proses dari setiap jalur memiliki luas yang sama, mengacu pada pengaturan di jalur pertama. Implementasi Grayscale Citra setiap jalur yang telah di ambil akan diubah menjadi abu-abu menggunakan proses grayscale menggunakan grayscale luminance agar citra yang dihasilkan tidak berbeda dengan citra acuan yang telah di ambil yang telah di ambil akan dilakukan proses ekstraksi RGB, sehingga dihasilkan nilai RGB dari setiap pixel dari kemudian diubah nilainya menggunakan rumus luminosity diatas. Implementasi Substraksi Citra akan di cari perbedaannya menggunakan metode image Subtraction yaitu mengurangkan citra input yang di ambil dengan citra acuan latar belakang yang telah di ambil sebelumnya. Sehingga menghasilkan citra baru yang berisi objek yang berada pada jalur tersebut. Jurnal Informatika Polinema ISSN 2407-070X Halaman 23 Implementasi Brightness Citra hasil Subtraction akan di tambah brightness nya agar citra menjadi semakin jelas .Penambahan brightness dimaksdkan agar citra objek yang telah ditemukan menjadi semakin jelas ,menggunakan HSP Color Model Sehingga menambahkan nilai brightness dari masing-masing pixel yang nantinya ditambahkan pada pixel citra sehingga menghasilkan citra yang lebih terang. Implementasi Otsu’s Threshold Citra baru yang berisi objek akan di ubah menjadi biner menggunakan metode Otsu‟s thresholding agar citra dapat di hitung seberapa panjang antrian atau objek yang terdapat pada citra tersebut. Implementasi Perhitungan Jumlah Objek Citra yang telah berupa citra biner dihitung jumlah citra dengan nilai RGB 0 atau hitam, yang merupakan objek yang telah menemukan jumlah Objek masing masing jalur persimpangan. Gambar 5. Perhitungan Jumlah Objek Implementasi Fuzzy Proses implementasi logika fuzzy untuk menghitung lama lampu hijau menyala dengan 4 buah input, yang berasal dari jumlah objek masing-masing jalur yang telah di proses sebelumnya. 6. Pengujian Pengujian dilakukan untuk menjamin dan memastikan bahwa sistem yang dirancang dapat berjalan seperti yang diharapkan. Strategi pengujian yang digunakan yaitu Pengujian Prototype Pengujian prototype dilakukan untuk melihat apakah prototype yang dibuat dapat digunakan untuk aplikasi,kamera yang dapat menangkap gambar dari masing masing jalur dan jalur yang dapat menampung mobil . Pengujian dan Pembahasan Proses Pengolahan Citra Pengujian proses pengolahan citra dilakukan untuk mengetahui apakah proses pengolahan citra berjalan secara baik dan dapat menemukan objek dari citra yang telah diambil. Tabel 1. Pengujian Proses Pengolahan Citra Citra Acuan Back-ground Pada pengujian pengolahan citra dilakukan terhadap 6 buah citra objek dengan 6 buah citra acuan dan menghasilkan citra hasil yang merupakan hasil proses pengolahan menghasilkan hitungan jumlah citra yang citra mobil kurang lebih 3000 untuk satu mobil. Sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil dari proses pengolahan citra sudah sesuai dengan yang juga dilakukan dengan mengambil objek dengan jumlah mobil mulai dari 1 hingga 10 sehingga menghasilkan jumlah objek yang berbeda-beda, hasil dari pengujian dapat dilihat pada Gambar 6. Volume 3, Edisi 3, Mei 2017 24 Halaman Gambar 6. Grafik Jumlah Objek Pengujian Pengaruh Pencahayaan pada Akurasi Jumlah Objek Pengujian pengaruh pencahayaan pada akurasi jumlah objek mobil dilakukan dengan cara mengambil gambar dengan kondisi penerangan berbeda sehingga dapat diketahui akurasi penghitungan jumlah objek. Tabel 2. Pengaruh Pencahayaan pada Akurasi Jumlah Objek Hasil Proses Pengolah-an Citra Malam hari pene-rangan normal Malam hari pene-rangan normal Malam hari pene-rangan ditam-bah Malam hari pene-rangan ditam-bah Dengan mengacu pada grafik jumlah pixel objek pada gambar 6, maka dapat dihitung akurasi dari pengaruh pencahayaan pada system. Pagi hari   Siang Hari   Malam Hari Penerangan Normal   Malam Hari dengan tambahan penerangan   Pengujian dan Pembahasan Logika Fuzzy Proses logika fuzzy untuk menghitung lama lampu hijau menyala dengan 4 buah input. Input jalur 1 = 6900 Input jalur 2 = 12000 Input Jalur 3 = 10200 Input Jalur 4 = 18900  Proses Fuzzyfikasi untuk menekankan keanggotaan dari masing masing inputan pada Membership Function panjang antrian. Input 1 = 6900   Input 2 = 12000    Input 3 = 10200    Input 4 = 18900    Lalu aplikasikan Fuzzy Input yang dihasilkan dari masing – masing Membership Function ke semua Inference / Rule yang sesuai dengan 010000200003000012345678910Jumlah Objek Per Mobil Jurnal Informatika Polinema ISSN 2407-070X Halaman 25 Inference / Rule yang tersedia. Diimplikasikan menggunakan fungsi minimum atau AND kepada rule yang cocok dengan himpunan fuzzy.  Lalu hasil dari implikasi tersebut yang akan digunakan dalam proses penegasan atau Defuzzifikasi. dengan menggunakan Height Method atau mencari nilai maksimum dari implikasi tersebut, dengan output variabel linguistik. Atau menggunakan Weight Of Average dengan cara sebagai berikut  = Total x = Weight Of Average = Sehingga ditemukan nilai lampu hijau menyala menurut perhitungan manual adalah dalam aplikasi perhitungan fuzzy dengan input diatas adalah seperti gambar berikut Gambar 7. Proses Fuzzy Proses fuzzy pada aplikasi adalah dengan cara fuzzyfikasi jumlah objek terhadap himpunan anggota fuzzy, sehingga ditemukan keanggotaan dari masing masing input. Lalu proses implementasi nilai keanggotaan dari masing-masing input terhadap rule fuzzy yang telah ada, dan kemudian proses defuzzyfikasi sehingga menghasilkan nilai output yaitu lama lampu hijau menyala dari setiap jalur. Proses fuzzy pada aplikasi pada jalur pertama dengan menggunakan input yang sama,yaitu pada label pada kolom pertama adalah berbeda dengan hasil perhitungan manual yaitu detik. 7. Kesimpulan dan Saran Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang dilaksanakan oleh penulis pada Sistem Pengaturan Lampu Lalu Lintas Berdasarkan Estimasi Panjang Antrian Menggunakan Pengolahan Citra, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut  Dengan cara merubah citra RGB ke format citra grayscale lalu di substract dengan citra acuan ,menambah brightness, dan merubah ke format biner dengan Otsu‟s threshold dapat ditemukan objek berupa panjang antrian.  Sistem dapat digunakan paling maksimal pada saat siang hari atau pada saat cuaca sedang cerah. Semakin terang kondisi jalan, maka semakin tinggi tingkat akurasi yang didapatkan. Pada pagi hari, didapatkan nilai error , pada siang hari didapatkan nilai error sebesar 9%, pada malam hari dengan penerangan normal didapatkan nilai error sebesar 21% dan pada malam hari dengan tambahan penerangan didapat nilai error sebesar 15%.  Dengan 4 buah input berupa panjang antrian dari jalur di persimpangan, dapat dihitung lama lampu hijau dan lampu merah menyala menggunakan logika fuzzy 4 buah input dimaksudkan agar setiap input akan memperhatikan jumlah antrian dari setiap jalur dan memperhatikan sebaran kepadatan,Sehingga hasil lama lampu merah dan lampu hijau yang didapatkan sesuai dengan sebaran kepadatan antrian. Saran Saran yang diberikan untuk pengembangan Sistem Pengaturan Lampu Lalu Lintas Berdasarkan Estimasi Panjang Antrian Menggunakan Pengolahan Citra adalah sebagai berikut  Sebaiknya menggunakan kamera webcam dengan resolusi yang lebih baik dan jangkauan yang lebih besar tanpa menggunakan lensa hasil pengambilan gambar dan proses pengolahan citra dapat mendapatkan hasil yang lebih maksimal.  Penelitian dapat dikembangkan dengan mencari tempat peletakan kamera yang paling efektif, Sehingga mendapatkan hasil pengambilan gambar yang lebih maksimal.  Memberi mikrocontroler lampu lalu lintas menyala pada prototype. Daftar Pustaka Ioannis Pitas, 1993. “Digital Image Processing Algorithms”, Prentice-Hall International. Munir, Rinaldi , 2004. Pengolahan Citra Digital Volume 3, Edisi 3, Mei 2017 26 Halaman dengan Pendekatan Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods,. 2002. “Digital Image Processing”, Addison-WesleyPublishing. Rosnelly,Rika, Pakar Konsep dan Otsu, Nobuyuki, 1979. A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms. IEEE Siswaya Siswaya Sunardi SunardiAnton YudhanaINTISARI Sistem pengatur lampu lalu lintas banyak memanfaatkan pengatur waktu tetap yang sudah diprogram terlebih dahulu, akibatnya polisi lalu lintas tidak bisa intervensi saat kondisi macet. Kemajuan bidang elektronika memberikan harapan baru pada pengendalian lampu lalu lintas yang lebih efektif dan efisian. Gabungan Integrated Circuit IC dengan berbagai jenis perangkat lunak melahirkan sistem pengatur lalu lintas yang cerdas. Peningkatan kemampuan dan kehandalan dapat dilakukan dengan mengaplikasikan sejumlah sensor deteksi objek dan aplikasi android pada smartphone. Tujuan utama penelitian ini adalah menghasilkan inovasi pengatur lampu lalu lintas yang lebih akurat sehingga bisa mengatasi kemacetan lalu lintas dan dalam kondisi lalu lintas dilakukan dengan memasang beberapa sensor terhadap kendaraan yang lewat, setiap ruas jalan dipasang sensor untuk antrian kendaraan pendek sensor jarak dekat/SD dan antrian kendaraan panjang sensor jarak jauh/SJ, sehingga lamanya lampu hijau menyala salah satunya ditentukan oleh kedua sensor tersebut, selain waktu standar yang telah dimasukkan dalam programnya. Perangkat pendukung lainnya antara lain bluetooth, chip mikrokontroler arduino, dan aplikasi yang terinstal pada smartphone sebagai kontrol dalam kondisi darurat. Dalam kondisi normal pengatur lalu lintas akan menggunakan program yang tertanam dalam chip mikrokontroler, tapi dalam kondisi lalu lintas padat maka sejumlah sensor akan berperan memberikan masukan ke chip untuk mengatur lama lampu hijau menyala, sehingga lalu lintas lancar. Dalam kondisi darurat ada kendaraan ambulan atau lainnya yang membutuhkan prioritas maka memanfaatkan aplikasi android pada kunci— Pengatur lalu lintas, sensor deteksi objek, Integrated Circuit IC, mikrokontroler, android . ABSTRACT The traffic light control system uses a lot of fixed timers that have been programmed in advance, as a result the traffic police cannot intervene in traffic jams. Advances in electronics provide new hope for more effective and efficient traffic light control. The combination of Integrated Circuit IC with various types of software gives birth to an intelligent traffic control system. Improved capability and reliability can be done by applying a number of object detection sensors and android applications on smartphones. The main objective of this research is to produce an innovation of a more accurate traffic light regulator so that it can overcome traffic jams and in emergency regulation is done by installing several sensors on passing vehicles, each road section is installed with sensors for short vehicle queues close proximity sensors/SD and long vehicle queues remote sensors/SJ, so that the length of time the green light is on is one of them determined by the two sensors, in addition to the standard time that has been included in the program. Other supporting devices include bluetooth, arduino microcontroller chips, and applications installed on smartphones as controls in emergency conditions. Under normal conditions the traffic controller will use a program embedded in the microcontroller chip, but in heavy traffic conditions a number of sensors will play a role in providing input to the chip to regulate the length of time the green light is on, so that traffic flows smoothly. In an emergency, there is an ambulance or other vehicle that requires priority, then use the android application on a — Traffic controller, object detection sensor, Integrated Circuit IC, microcontroller, OtsuA nonparametric and unsupervised method of automatic threshold selection for picture segmentation is presented. An otpimal threshold is selected by the discriminant criterion, namely, so as the maximize the separability of the resultant classes in gray levels. The procedure is very simple, utilizing only the zeroth- and first-order cumulative moments of the gray-level histogram. It is strightforward to extend the method to multithreshold problems. Several experimental results are also presented to support the validity of the Pakar Konsep dan TeoriRika RosnellyRosnelly,Rika, Pakar Konsep dan 2015 Model Matematika untuk Masalah Aliran . Lalu Lintas. Skripsi. Program Studi Matematika, Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta. Skripsi ini membahas model matematika aliran lalu lintas, terutama yang berkaitan dengan kondisi saat lampu merah berubah menjadi hijau. lampulalu lintas, dengan alokasi waktu lampu berhenti (merah), jalan (hijau) terkadang tidak sesuai dengan jumlah kendaraan yang mengantri. Hal ini akan berdampak pada semakin parahnya kemacetan yang terjadi. Berawal dari masalah inilah kami merancang sebuah prototipe lalu lintas sebelum diterapkan di ^{PenemuanMorgan ini memiliki kontribusi yang cukup besar bagi pengaturan lalu lintas, ia menciptakan lampu lalu lintas berbentuk huruf T. Lampu ini terdiri dari tiga lampu, yaitu sinyal stop (ditandai dengan lampu merah), go (lampu hijau), posisi stop (lampu kuning).}

Rangkaiansederhana lampu lalu lintas Artinya, ketiga lampu ditaruh dalam jalur yang sama. Ketika arus listrik masuk ke jalur, ketiga lampu akan menyala secara bersamaan. Satu lampu yang mati akan mematikan lampu setelahnya. Sedangkan pada rangkaian paralel, ketiga lampu bisa menyala tanpa memengaruhi satu sama lain.

hCx6VZz.

sss88xhjs4.pages.dev/401

sss88xhjs4.pages.dev/202

sss88xhjs4.pages.dev/273

sss88xhjs4.pages.dev/363

sss88xhjs4.pages.dev/264

sss88xhjs4.pages.dev/458

sss88xhjs4.pages.dev/265

sss88xhjs4.pages.dev/809

saat menyusun model lampu lalu lintas