## Pemodelan Evakuasi pada Ruang Koridor dengan Cellular Automata berbasis Perilaku Manusia
Pedestrian Evacuation Modelling in Corridor Spaces using Cellular Automata based on Human Behaviour
Mu’arifin 1 , Tri Harsono 2 , Ali Ridho Barakbah 3 1,2,3 Departemen Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya E-mail: 1 muarifin@pens.ac.id, 2 trison@pens.ac.id, 3 ridho@pens.ac.id

## Abstrak
Sebagai salah satu negara yang berada di garis khatulistiwa Indonesia menjadi salah satu negara yang memiliki potensi terjadinya bencana Gempa Bumi cukup tinggi. Pencegahan mengurangi jumlah korban adalah prioritas dalam penanganan ketika terjadi bencana, baik bencana gempa bumi maupun bencana lainya. Korban akibat bencana gempa bumi secara umum berada di dalam gedung. Jika struktur bangunan gedung tidak  dibuat dengan baik maka potensi jumlah korban akan meningkat.  Salah  satu  cara  untuk mengurangi  jumlah  korban  akibat  gempa  bumi adalah membuat sistem evakuasi dengan baik. Sistem evakuasi yang baik akan bisa menjadi petunjuk pengunjung gedung ketika terjadi bencana. Sistem evakuasi tentu akan berjalan dengan baik jika didukung dengan mental dari dalam diri korban dengan baik. Salah satu penyebab dari kegagalan sistem evakuasi adalah kepanikan dari dalam diri korban. Jika korban mengalami kepanikan saat terjadi  bencana  maka  sistem  evakuasi  tidak  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  berpotensi meningkatnya  jumlah  korban.  Analisa  dampak  kepanikan  dalam  sebuah  sistem  evakuasi  juga menjadi penentu keberhasilan sebuah sistem evakuasi.
Kata kunci: panik, perilaku, gempa bumi, cellular automata, pemodelan

## Abstract
As one of the countries on the equator, Indonesia is one of the countries that has the potential for an  earthquake  to  occur,  which  is  quite  high.  Prevention  reduces  the  number  of  victims  as  a priority  in  handling  when  a  disaster  occurs.  Most  of  the  earthquake  victims  were  inside  the building. When the building structure cannot be made properly, the potential number of victims will increase. One way to reduce the number of victims is to create a good evacuation system. A good  evacuation  system  will  be  able  to  guide  building  visitors  when  a  disaster  occurs.  The evacuation system will certainly run well if it is supported by the mentality of the victims properly. One of the causes of the failure of the evacuation system is panic from within the victim. If victims panic when a disaster occurs, the evacuation system cannot run well and there is the potential for the number of victims to increase. Analysis of the impact of panic in an evacuation system also determines the success of an evacuation system.
Keywords: panic, behaviour, earthquake, cellular automata, modelling

## 1. PENDAHULUAN
Menurut Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) mencatat 80 persen dari 844 jiwa meninggal akibat bencana di Indonesia pada tahun 2022, merupakan korban gempa bumi. Fakta ini menunjukan bahwa memang potensi jumlah korban akibat gempa bumi cukup tinggi. Pemerintah  tentu  saja  sudah  melakukan  upaya  pencegahan  agar  dampak  dari  bencana  bisa diminimalkan. Peraturan mewajibkan gedung bertingkat untuk mengaplikasikan sistem evakuasi dengan baik telah dilakukan. Akan tetapi bagi pengunjung yang baru pertama kali datang sering sulit menemukan petunjuk evakuasi karena masih minimnya pengetahuan terhadap tempat yang
dikunjungi[1].
Pengaplikasian  sistem  evakuasi  akan  berjalan  dengan  baik  jika  didukung  oleh  faktor pendukung  dengan  baik.  Akan  tetapi  jika  terjadi  bencana  faktor  yang  tidak  terduga  sangat mungkin terjadi. Dalam sistem evakuasi ada 2 (Dua) kelompok faktor utama yang mempengaruhi yaitu faktor Eksternal dan faktor Internal. Faktor Eksternal adalah variabel yang mempengaruhi yang  berasal  dari  luar  individu/korban  misalnya  struktur  bangunan,  kelengkapan  petunjuk evakuasi, ketinggian/jumlah lantai dll. Sedangkan faktor internal adalah yang berasal dari dalam individu korban  misalnya usia, kecerdasan, kepanikan, dan lainya.
Pada penelitian ini akan mengangkat salah satu faktor internal yang berpotensi memiliki dampak menimbulkan korban dalam sebuah sistem evakuasi yaitu kepanikan. Kepanikan adalah sesuatu  yang  terjadi  secara  alami  ketika  terjadi  bencana[2].  Tetapi  ketika  panik  itu  berlebihan akan  mengakibatkan  resiko  tersendiri  kepada  korban,  misalkan  petunjuk  evakuasi  yang seharusnya dekat dengan korban menjadi tidak bisa maksimal karena korban mengalami panik sehingga tidak menyadari bahwa ada petunjuk evakuasi di sekitarnya
Kepanikan adalah hal yang sangat krusial dalam sebuah proses evakuasi. Sebuah desain sistem  evakuasi  yang  telah  dibuat  dengan  baik  dalam  sebuah  gedung  akan  tidak  bisa  berjalan dengan baik jika objek korban mengalami kepanikan [3,4]. Beberapa kondisi panik yang akan terjadi jika terjadi bencana adalah sebagai berikut :
1. Dalam situasi panik setiap individu panik akan menjadi gugup (nervous) dan mereka akan memiliki kecenderungan melakukan hal yang tidak wajar (blind action).
2. Individu panik akan bergerak lebih cepat daripada ketika dalam kondisi normal.
3. Akan terjadi kontak fisik antar individu, ini alami jika kondisi lingkungan padat.
4. Kepadatan di pintu keluar akan meningkat tajam.
5. Pergerakan untuk menghindari halangan menjadi tidak terarah.
6. Akan terjadi kepadatan dan saling berdesakan satu dengan lainya.
7. Kepadatan dan saling berdesakan akan semakin tidak terkontrol dan inilah yang sering menyebabkan terjadinya korban.
8. Pejalan  kaki  yang  menjadi  korban  akan  menjadi  halangan  untuk  keluar  pejalan  kaki yang lainya.
9. Cenderung mengikuti pejalan kaki lainya.
10. Pintu alternatif akan sering tidak berfungsi secara optimal.
Kepanikan pada seseorang pada kondisi bencana bisa menyebabkan perilaku yang tidak dapat  ditebak.  Jika  dilihat  dari  sudut  pandang  psikologi  kepanikan  pada  diri  seseorang  bisa menyebabkan yang seharusnya korban menjauhi bahaya justru malah sebaliknya yaitu mendekat atau mengarah ke bahaya. Analisa terhadap dampak kepanikan ini akan bisa memberikan analisa lebih lanjut dalam mendesain sistem evakuasi sehingga menjadi lebih baik sebagai mitigasi untuk korban yang memiliki kepanikan dalam sebuah bencana.

## 2. METODE PENELITIAN
Pemodelan pejalan kaki adalah sebagai dasar dari pemodelan analisis dampak kepanikan dalam  sebuah  sistem  evakuasi  di  dalam  gedung.  Pada  penelitian  sebelumnya  telah  berhasil melakukan pemodelan pejalan kaki pada sebuah ruang berkoridor. Pada Sistem evakuasi tersebut korban telah berhasil melakukan Evakuasi keluar ruangan dengan kondisi objek normal sehingga dampak ketika didalam sistem evakuasi terdapat objek yang panik akan dilakukan analisa lebih lanjut. Pembaharuan dari penelitian ini adalah menganalisa perilaku panik dalam sebuah sistem evakuasi.  Untuk  mendapatkan  perilaku  panik  dalam  sistem  evakuasi  dalam  penelitian  ini menambahkan parameter yang merepresentasikan karakter pada objek evakuasi.

## 2.1 Model
Pada  penelitian  ini  Sistem evakuasi  adalah  sama  dengan  penelitian  sebelumnya  (Update  Rule, Model Lantai/Floor Field, dan Probabilitas Perpindahan)[5,7] dengan penambahan perilaku panik pada objek evakuasi sehingga akan dapat diketahui dampaknya ketika terjadi bencana. Fokus dari penelitian ini adalah kepada Dampak perilaku panik dalam sebuah Sistem Evakuasi. Secara garis besar untuk model yang digunakan adalah sebagai berikut :
a. Update Rule
Update Rule yang digunakan adalah Deterministic Parallel Update[6,7,8,9] yaitu Pemilihan cell/grid  oleh  objek  apakah  objek  berpindah  atau  tetap  (tidak  berpindah)  sesuai  dengan probabilitas  perpindahan  P.  Hal  paling  krusial  pada  Update  rule  ini  adalah  untuk menyelesaikan ketika ada objek yang memilih pada cell/grid yang sama.
Metode penyelesaian inilah yang akan menentukan tipe dari Update Rule jika menggunakan Deterministic Parallel Update semua perpindahan adalah telah terprediksi jadi jika ada objek yang  memilih  cell  yang  sama  maka  objek  yang  di  eksekusi  program  pertama  yang memenangkan untuk menempati cell tersebut.
b. Floor Field Model
Model floor field[6,9] yang digunakan adalah sama yaitu dengan mengkombinasikan static floor  field  dan  dynamic  floor  field.  Dari  kedua  kombinasi  nilai  floor  field  tersebut  akan menjadi nilai dari setiap cell/grid yang nanti akan memberikan bobot nilai probabilitas dari setiap cell untuk di tempati oleh objek. Dynamic floor field akan dipengaruhi oleh parameter diffusion  dan  decay[7,10,11].  Untuk  diffusion  dan  decay  dipengaruhi  juga  dengan probabilitas,  untuk  diffusion [1] dipengaruhi  dengan  probabilitas  α[0,1],  sedangkan  untuk decay [1] dipengaruhi  dengan  probabilitas  δ[0,1].  Proses  diffusion  dan  Decay  ini  adalah memiliki  relevansi  jejak.  Jejak  akan  sering  diikuti  oleh  pejalan  lain  semakin  lama  jejak ditinggalkan maka jejak tersebut akan hilang dan tidak akan diikuti kembali oleh objek lain
c. Probabilitas Perpindahan
Metode  Cellular  Automata  adalah  metode  dasar  dalam  pemodelan  ini.  Pemilihan probabilitas[5]  perpindahan  adalah  hal  yang  sangat  menentukan  bagaimana  pemodelan pejalan  kaki  ini  akan  berjalan.  Pada  penelitian  sebelumnya  menggunakan  persamaan  (1) untuk menentukan probabilitas perpindahan objek ke cell/grid tetangga.
𝑃 𝑖𝑗 = 𝑁𝑀 𝑖𝑗 𝐷 𝑖𝑗 𝑆 𝑖𝑗 (1 − 𝑛 𝑖𝑗 ) (1)
P ij : Probabilitas untuk berpindah.
N : Nilai Normalisasi.
M ij : Matrik preference. D ij
: Nilai dynamics floor field pada index i,j.
S ij
: Nilai static floor field pada  index i,j.
n ij
:  Indikator  untuk  cel  tetangga  1  jika  cell  tetangga  terisi  objek  lain  dan  0  jika kosong.
Dengan  menggunakan  persamaan  di  atas  dari  penelitian  sebelumnya  dapat  memodelkan pergerakan  pejalan  kaki  menuju  titik  evakuasi  dalam  ruangan  berkoridor  dengan  bantuan penentuan  titik  kritis  evakuasi  sebagai  acuan  untuk  menentukan  distribusi  bobot  Cellular Automata dapat dapat memberikan solusi memberikan pengetahuan terhadap objek sehingga objek tidak terjebak(local optima).
Dari  beberapa  ciri  panik  yang  telah  dipelajari  dalam  studi  literatur,  beberapa  ciri  sebagai indikator kepanikan akan dimasukan ke dalam model sistem evakuasi untuk memberikan karakter panik kedalam sebuah objek sehingga dapat di ketahui dampak karakter tersebut dalam sebuah sistem  evakuasi.  Pada  pemodelan  ini  dari  akan  melakukan  penambahan  parameter  sensitif  ke dalam persamaan sebelumnya yaitu parameter Ks[6,7] dan Kd[6,7].
Semakin  besar  nilai  Ks  maka  pengetahuan  objek  ke  pintu  keluar  semakin  baik  begitu sebaliknya  jika  nilai  Ks  semakin  kecil/mendekati  0  maka  objek  akan  cenderung  melakukan
pergerakan secara Random. Nilai Kd adalah untuk menggambarkan kecenderungan untuk saling mengikuti antar objek. Semakin besar nilai Kd maka kecenderungan objek untuk saling mengikuti pejalan  kaki  lain  semakin  tinggi,  sebaliknya  jika  semakin  kecil  nilai  Kd  maka  kecenderungan objek untuk saling mengikuti semakin kecil. Dari penjelasan penambahan parameter sensitif di atas maka persamaan baru[7] untuk Probabilitas perpindahan adalah pada persamaan (2) sebagai berikut :
𝑃 𝑖𝑗 = 𝑁𝑀 𝑖𝑗 𝑒𝑥𝑝 (𝐾𝑑 𝐷 𝑖𝑗 ) 𝑒𝑥𝑝 (𝐾𝑠𝑆 𝑖𝑗 )(1 − 𝑛 𝑖𝑗 ) (2)
P ij : Probabilitas untuk berpindah. Ks : Parameter sensitive untuk Static Floor Field
Kd : Parameter sensitif untuk Dynamics Floor Field
Dari penjelasan parameter sensitif Ks yaitu semakin tinggi akan memberikan pengetahuan kepada objek terhadap pintu keluar dan semakin rendah akan cenderung bergerak random. Dari penjelasan tersebut semakin kecil nilai Ks maka pejalan kaki akan cenderung panik dan bergerak secara acak karena mengalami kepanikan. Sedangkan semakin besar nilai Kd menggambarkan jika pejalan kaki semakin cenderung mengikuti pejalan kaki lain sehingga ini berkorelasi dengan kepanikan objek pejalan kaki.
Dari penerapan formula di atas maka didapatkan lah sebuah karakter panik dalam objek simulasi.  Pada  penelitian  sebelumnya  hanya  melakukan  ujicoba  bahwa  pendekatan  dengan cellular automata dapat memberikan solusi proses evakuasi[11]. Dengan penerapan formula pada sistem  evakuasi  di  ruangan  ber  koridor  maka  akan  bisa  memberikan  hasil  analisa  dampak perilaku panik pada sistem evakuasi.

## 2.2 Pengacuan Pustaka
C.  Burstedde[6]  dalam  penelitiannya  dengan  judul“ Simulation  of  pedestrian  dynamics using a two-dimensional cellular automaton ” adalah mensimulasikan pergerakan dan interaksi pejalan kaki dengan menggunakan Cellular Automata sebagai model dasar. Penelitian tersebut menentukan  model  untuk  mencari  nilai  probabilitas  perpindahan  objek  dengan  menggunakan model lantai statis dan dinamis dalam menentukan bobot setiap cell/grid.
Ansgar  Kirchner  dan  Andreas  Schadschneider[6,7]  melakukan  penelitian  dengan melakukan  pengembangan  dari  model  yang  telah  dibuat  oleh  C.  Burstedde.  Penelitian  yang dilakukan  C.  Burstedde  adalah  hanya  memodelkan  pejalan  kaki  bisa  menemukan  pintu  keluar untuk  melakukan  evakuasi  dalam  kondisi  ideal.  Sedangkan  pada  proses  evakuasi  yang sesungguhnya tentu saja  banyak  faktor  yang menyebabkan  sistem  evakuasi  tidak  bisa berjalan dengan  baik.  Salah  satu  penyebabnya  adalah  kepanikan  sehingga  Ansgar  Kirchner  melakukan penelitian dengan menambahkan parameter ke dalam objek yaitu Ks dan Kd. Parameter sensitif ini  berfungsi  untuk  memberikan  perilaku  tertentu  kepada  objek.  Melalui  penelitian  yang dilakukan  Dirk  Helbing[8]  melakukan  penelitian  terkait  efek  kerumunan  dalam  sebuah  sistem evakuasi.  Efek  kerumunan  ini  bisa  menyebabkan  proses  evakuasi  terhambat  karena  kepadatan yang berlebihan pada titik tertentu bahwa karakter Ks dan Kd[9,10,11] tersebut dapat mewakili karakter panik dalam objek evakuasi.
Liu  Qiujia[12]  melakukan  penelitian  untuk  menganalisis  proses  evakuasi  dalam  kondisi kepadatan  dan  bentuk  ruang  yang  ekstrim.  Dalam  kondisi  ini  perlu  dilakukan  analisa  untuk meningkatkan  keamanan  proses  evakuasi  ketika  terjadi  bencana.  Wang  Ke[13]  menganalisa bahwa  keberadaan  petunjuk  evakuasi  di  dalam  gedung  adalah  hal  yang  sangat  penting  dalam proses  evakuasi.  Petunjuk  evakuasi  adalah  komponen  dasar  dalam  sebuah  gedung  untuk meningkatkan  keamanan  dalam  evakuasi.  Skenario  yang  dicoba  oleh  Liu  Quijia    adalah menggunakan beberapa macam yaitu dengan satu pintu keluar dan lebih dari satu macam pintu keluar. Analisa pentingnya petunjuk evakuasi dalam sebuah sistem informasi juga lakukan Xu Haihong[14].  Dalam  penelitianya  Hu  Haihong  melakukan  sebuah  simulasi  ada  agen  yang
memimpin  dalam  sebuah  evakuasi  untuk  diikuti  oleh objek lain.  Peran  agen  tentu  juga  sangat penting dalam sebuah sistem evakuasi. Peran agen bisa menurunkan kepanikan objek lain dalam sebuah  sistem  evakuasi.  Penelitian  ini  akan  mengangkat  dampak  kepanikan  itu  sendiri  dalam sebuah sistem evakuasi karena dalam sebuah sistem evakuasi jumlah agen tentu sangat terbatas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam pengujian ini sama dengan penelitian sebelumnya yaitu menggunakan studi kasus ruang  kerja  di  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya  di  gedung  D3  lt  1.  Dengan  asumsi menggunakan pintu keluar Utama sebagai titik Evakuasi. Ruang kerja di Gedung D3 PENS lt 1 sangat cocok dengan model Koridor yang diajukan. Dalam Ujicoba ini menggunakan kepadatan tertentu dengan Diffusion Probability 0.1 dan Decay Probability 0.3. Spesifikasi ini dibuat sama supaya tahu dampak parameter Ks dan Kd dalam model sistem evakuasi yang telah dibuat.
Gambar 1. Inisialisasi awal dengan Ks = 5 dan Kd = 0.5
Gambar di atas adalah hasil output dari penelitian yaitu program simulasi berbasis bahasa Java dengan penambahan parameter pada blok merah. Penambahan parameter ini akan dimasukan kedalam  formula  yang  akan  merepresentasikan  perilaku  panik  pada  objek.  Gambar  1  di  atas adalah  contoh inisialisasi  program  dengan  kepadatan 10  %  dan  nilai  Ks =  5  dan  nilai  Kd  0.5. Dalam uji coba program ini adalah untuk mengetahui dampak parameter Ks dan Kd pada Sistem evakuasi  di  ruangan  ber  koridor  yang  hasilnya  akan  dibanding  dengan  penelitian  sebelumnya. Pada  model  ujicoba  dalam  penelitian  ini  adalah  sama[5,10,11]  dengan  penelitian  sebelumnya. Pada hasil program yang telah dibuat ini adalah dengan penambahan input Ks dan Kd pada bagian sebelah  kanan.  Dalam  pemodelan  ini  menggunakan  spesifikasi  pemodelan  seperti  berikut [11,15,16].
1. Ukuran cell pada Cellular automata adalah 40 cm 2 .
2. 40 cm 2 adalah ukuran nyata rata-rata objek manusia.
3. Cell pada cellular automata merepresentasikan skala kondisi sebenarnya.
4. Kecepatan pejalan kaki adalah 1.34 m/s.
Jika dalam 1 detik kecepatan pejalan kaki normal adalah 1,34 meter. Dengan asumsi besar cell adalah 40 cm2  maka dalam 1 detik pejalan kaki melakukan 3 kali langkah(time step). Dalam penyajian  tabel  ini  adalah  perbandingan  dengan  penelitian  sebelumnya.  Pada  penyajian  tabel
kolom  3  adalah  data  waktu  evakuasi  dari  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  sistem evakuasi  normal  tanpa  ada  penambahan  karakter  pada  objek  evakuasi.Detail  dari  perhitungan bisa dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Hasil eksperimen dengan berbagai macam kepadatan dan nilai Ks
waktu/time step (1 detik = 3 timestep)
NO  Density Penelitian Sebelumnya Ks 0.5 Kd 0.5 Ks 1 Kd 0.5 Ks 5 Kd 0.5 Ks 10 Kd 0.5 1 2% 604 918 331 88 77 2 5% 765 952 404 108 88 3 10% 976 1066 508 151 136 4 15% 1195 1256 650 216 190 5 20% 1397 1556 799 282 227 6 25% 1653 1637 905 349 285 7 30% 1878 1849 1004 400 324
Penyajian  pada  tabel  1  adalah  menggunakan  berbagai  macam  kepadatan.  Kepadatan  ini menunjukan kepadatan yang rasional dalam sebuah ruangan, sehingga kepadatan maksimal yang digunakan adalah 30%. Kolom pada tabel 4 -7 adalah kombinasi parameter Ks dan Kd. Kombinasi ini  akan  menunjukan  seberapa  panik  dari  Objek  evakuasi.  Pada  kolom  4  –  7  parameter  Ks dilakukan  ujicoba  dengan  berbagai  macam  perubahan.  Semakin  besar  nilai  Ks  maka  waktu evakuasi  semakin  cepat.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  objek  evakuasi  memiliki  pengetahuan terhadap pintu keluar semakin baik.
Data  tabel  1  adalah  perbandingan  dengan  penelitian  sebelumnya.  Pada  penelitian sebelumnya  adalah  bagaimana  menentukan  model  yang  bisa  merepresentasi  sistem  evakuasi ketika terjadi  bencana.  Dengan  penambahan  beberapa  parameter  dalam  penelitian  ini  yaitu  Ks dan Kd akan bisa memberikan model perilaku kepada. Model perilaku ini adalah untuk mewakili beberapa perilaku panik dalam kejadian bencana.
Dari tabel 1 di atas memberikan perbandingan jika tanpa parameter Ks dan Kd dengan nilai Kd adalah tetap yaitu Kd = 0.5 maka waktu evakuasi lebih cepat dengan nilai Ks >= 1. Nilai Ks >=  1  berarti  telah  memberikan  pengetahuan  yang  baik  kepada  Objek  terhadap  pintu  keluar. Kondisi  ini  berarti  semakin  bersar  nilai  Ks  adalah  semakin  kecil  tingkat  kepanikan  seseorang karena pengetahuan objek terhadap pintu keluar adalah semakin baik. Ketika nilai Ks < 1 maka kecenderungan pengetahuan Objek ke pintu keluar semakin kecil sehingga akan menimbulkan kepanikan dan waktu evakuasi yang dihasilkan juga menjadi lebih lama.
Tabel 2. Hasil eksperimen dengan berbagai macam kepadatan dan nilai Kd
waktu/time step (1 detik = 3 timestep)
NO  Density Penelitian Sebelumnya Ks 1 Kd 0.5 Ks 1 Kd 1 Ks 1 Kd 2 Ks 1 Kd 3 1 2% 604 331 476 810 1780 2 5% 765 404 510 895 1847 3 10% 976 508 849 1128 1872 4 15% 1195 650 850 1421 2237 5 20% 1397 799 1026 1620 2478 6 25% 1653 905 1242 2036 2947 7 30% 1878 1004 1374 2276 3423
Penyajian  pada  tabel  2  adalah  menggunakan  berbagai  macam  kepadatan.  Kepadatan  ini menunjukan kepadatan yang rasional dalam sebuah ruangan, sehingga kepadatan maksimal yang
digunakan adalah 30%. Kolom pada tabel 4 -7 adalah kombinasi parameter Ks dan Kd. Kombinasi ini  akan  menunjukan  seberapa  panik  dari  Objek  evakuasi.  Pada  kolom  4  –  7  parameter  Ks dilakukan  ujicoba  dengan  berbagai  macam  perubahan.  Semakin  besar  nilai  Kd  maka  waktu evakuasi  semakin  lambat.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  objek  evakuasi  semakin  panik  sehingga lebih banyak melakukan perilaku yang acak dan pengetahuan terhadap pintu keluar semakin kecil.
Data tabel 2 adalah perbandingan dengan penelitian sebelumnya. Dalam analisa ini adalah untuk mengetahui dampak nilai Kd dalam sistem evakuasi. Nilai Ks diberikan 1 supaya cukup memberikan  pengetahuan  kepada  objek  terhadap  pintu  keluar  sehingga  waktu  analisa menjalankan  program  bisa  tidak  terlalu  lama.  Semakin  besar  nilai  Kd  maka  waktu  evakuasi menjadi  semakin  lama,  dan  semakin  besar  nilai  Kd  maka  kecenderungan  objek  akan  saling mengikuti objek lain semakin tinggi. Sesuai dengan ciri dari perilaku panik dalam kasus bencana yaitu  Objek  akan  cenderung  mengikuti  objek  lain[17,18].  Semakin  panik  sebuah  objek  akan semakin cenderung mengikuti objek lain dan berdampak waktu evakuasi semakin meningkat.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil eksperimen dalam penelitian ini maka dapat  disimpulkan bahwa penambahan Nilai Ks dan Kd dalam model evakuasi ini dapat merepresentasikan perilaku panik kepada Objek Evakuasi. Semakin besar nilai Ks maka pengetahuan Objek terhadap pintu keluar semakin besar dan  semakin  kecil  nilai  Ks  pengetahuan  objek  terhadap  pintu  keluar  semakin  kecil  sehingga menimbulkan  kepanikan.  Semakin  besar  nilai  Kd  maka  objek  Evakuasi  akan  semakin  besar kecenderungan mengikuti objek lainya dan ini berkorelasi dengan ciri perilaku panik dalam studi kasus  bencana  bahwa  objek  akan  cenderung  mengikuti  objek  lainya[6,7,19,20].  Sehingga  dari penelitian ini dapat diketahui bahwa penerapan nilai Ks dan Kd ini dapat dijadikan representasi perilaku panik dalam sebuah sistem evakuasi.
Saran untuk penelitian ini adalah melakukan pendalaman lebih lanjut terhadap kepanikan dari pemodelan penambahan parameter Ks dan Kd ini dengan keilmuan yang serumpun misalkan bidang psikologi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya  yang telah memberikan kontribusi dari tempat untuk Uji Coba Lokasi Peta Ruangan Gedung D3 Lt 1 Ruang Administrasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nan GAO, Wengguo Weng, Wei MA, Shunjiang NI, Quanyi HUANG, Hong Yong YUAN, 2008, “Fire Spread Model for Old Towns Based on Cellular Automaton, Tsinghua Science and Technology, 13(5): 736-740, October.
[2] Vorst  Harrie  C.M.,  2010,  “Evacuation  Models  and  Disaster  Psychology”,  H.C.M.  Vorst Procedia Engineering 3, P 15–21.
[3] Murphy, Brown K, Sreenan C, 2012, “Problem Decomposition for Evacuation Simu-lation using Network Flow. Department of Computer Science”, IEEE/ACM.
[4] Nitzsche C, “Cellular Automata Modeling for Pedestrian Dynamics”, 2013, Mathematicsh Naturwissenschaftliche Fakultat, Universitat Greifswald, Bachelor Thesis.
[5] Burstedde  C,  Klauck  K.,  2021,  “Simulation  of  Pedestrian  Dynamics  Using  a  Two- dimensional Cellular Automaton”, Physica A 295, 507–525, June.
[6] Burstedde C, Ansgar K, Kai Klauck, Andreas Schadschneider, Johannes Zittartz, Cellular Automaton  Approach  to  Pedestrian  Dynamics,  2001,  “Applications,  Pedestrian  and Evacuation Dynamics'', M. Schreckenberg and S.D. Sharma (Eds.), PP. 87 ,Springer.
[7] Kirchner Ansgar, Andreas Schadschneider, 2002, “Simulation of evacuation processes using a bionics-inspired cellular automaton model for pedestrian dynamics”, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Vol - 312.
[8] D.  Helbing,  A.  Jhohansson,  2010,  “Pedestrian,  Crowd  and  Evacuation”,  Encyclopedia  of Complexity and Systems Science 16, 6476-6495.
[9] Nishinari Katsuhiro, 2013, “Extend Floor Field CA Model for Pedestrian Dynamics”, IEICE Transactions on Information and Systems E87-D(3), July.
[10] Harsono Tri, Mu’arifin, Barakbah Ali Ridho, 2014, “Human Behavior Based Evacuation in A Large Room Using Cellular Automata Model For Pedestrian Dynamics”, EEPIS, KCIC.
[11] Mu’arifin, Harsono Tri, Barakbah Ali Ridho, 2022, ” Pemodelan Evakuasi Pejalan Kaki di Ruang Koridor dengan Cellular Automata Studi Kasus Gempa Bumi”, Techno.Com, Vol 21 No 2, Mei.
[12] Liu  Qiujia,  Lu  Linjun,  Zhang  Yijing,  Miaoqing  Hu,  2021,  "Modeling  the  dynamics  of pedestrian evacuation in a complex environment", Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Vol 585, September.
[13] Wang  Ke,  Li  Yongxing,  Qian  Shunzhi,  2022,  "Analysis  of  Indoor  Guided  Pedestrian Evacuation Dynamics in Single- and Multiple-Exit Scenarios: Toward a Unified Scheme for Guide Assignment", Transportation Research Record Journal of the Transportation Research Board, June.
[14] Xu  Haihong,  Guo  Ren-Yong,  Wu  Pei-Yang,  2022,  "Pedestrian  evacuation  dynamics considering  information  guidance",  International  Journal  of  Modern  Physics  C,  Vol  34, October.
[15] Dos  Santos  Robson  F,  Das  Gracas  Maria  B,  Born  Margarethe  S.,  2012,  “Simulating Collective Behavior in Natural Disaster Situations :  A Multi Agent Approach”, Earthquake Research and Analysis, P 436 – 460.
[16] Cristian Pablo T, Printista marcela, Luis Marcelo E, 2007, “Evacuation Simulation using Cellular Automata”, JCS&T Vol. 7 No. 1.
[17] L.Z. Yang, D.L. Zhao, J. Li, and T.Y. Fang, 2005 "Simulation of the kin behavior in building occupant evacuation based on cellular automaton". Building and Environment, vol. 40, no. 3, pp. 411-415, March.
[18] J. Shi, A. Ren and, C. Chen, 2009, "Agent-based evacuation model of large public buildings under fire condition". Automation in Construction, vol. 18, no. 3, pp. 338-347, May.
[19] Liu Tianyu, Yang Xiaoxia, Wang Qianling, 2020, “A Fuzzy-Theory-Based Cellular Automata Model for Pedestrian Evacuation From a Multiple-Exit Room. IEEE , 8 , 106334–106345”.
[20] Jiayang Li, Changkun Luo, Xin Li, Songqi Sun, 2019 , “ A Simulation Model of Pedestrian Evacuation  Considering  the  Fuzzy  Visual  Range  by  Fuzzy  Cellular  Automata”, Chinese Control and Decision Conference (IEEE Explore), P 3788 – 3793, June.