## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 6 No. 1 (2021) 43 - 54

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619

## Model Intelligent Agent Untuk Membantu Peran Psikolog Dalam Proses Interpretasi Jawaban Tes
Azizah Fatmawati
Program Studi Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta af157@ums.ac.id

## Abstract
The  agent  of  technology  very  likey  to  be  applied  in  the  field  of  psychology.  In  a  psychological  test,  the  answers  from respondents will be interpreted by a psychologist. The more test taker who participated will rise a problem which the time that  needed  in  interpretation  process  will  take  longer  time  than  usual.  In  addition,  the  consistency  of  psychologist  in interpreting  the  answer  given  by  respondent  can  be  decreased.  Therefore,  this  research  has  obejctives  to  design  and implement  the intelligent  agent  model in  order  to  help  psychologist to  process  the  interpretation  of test  taker  answer.  The research stages  including: a description of the agent, agent design, agent implementation and testing. In design process use the Prometheus methodology. Meanwhile, the agent architecture used BDI with the implementation of the software using the JADE  platform.  The  result  shows  that  the  answer  model  is  obtained  from  a  number  of  summary  words  that  have  been verified by a psychologist. The highest success of the answers recognized by the model is 76.67% and the highest accuracy percentage reaches 100%. Based on the ability, the agent able to perform a summary process to get an answer model and able to make interpretations to get the test results.
Keywords: agent; answer; interpretation; psychologist; test.

## Abstrak
Teknologi agent sangat  mungkin  diterapkan  dibidang  psikologi.  Pada  tes  psikologi,  jawaban  dari  responden  akan diinterpretasi  oleh  psikolog.  Semakin  banyak  peserta  tes,  akan  muncul  masalah  bahwa  proses  interpretasi  semakin  lama. Selain itu, tingkat konsistensi psikolog dalam melakukan interpretasi jawaban dari responden bisa menurun. Terlebih jenis tes psikologi  yang  digunakan  model essay .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan  mengimplementasikan  model intelligent  agent untuk  membantu  peran  psikolog  dalam  proses  interpretasi  jawaban  tes.  Tahapan  penelitian  meliputi deskripsi  model agent ,  rancangan agent ,  implementasi agent dan  pengujian.  Perancangan  menggunakan  metodologi prometheus .  Arsitektur agent yang  digunakan  adalah  BDI  ( beliefs,  desires,  intention) dengan  implementasi  perangkat lunak (intelligent  agent) menggunakan platform JADE (java  agent  development  framework) .  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  model  jawaban  diperoleh  dari  sejumlah  kata  hasil  summary  yang  sudah  diverifikasi  oleh  Psikolog. Keberhasilan tertinggi dari jawaban yang dikenali model sebanyak 76.67 % dan prosentase akurasi tertinggi mencapai 100 %. Berdasarkan  kemampuan, agent mampu  melakukan  proses summary untuk  mendapatkan  model  jawaban  serta  mampu melakukan interpretasi untuk mendapatkan hasil tes.
Kata kunci: agent; jawaban; interpretasi; psikolog; tes.
© 2021 Jurnal JOINTECS
1. Pendahuluan
Intelligent agent merupakan sebuah sistem agent pintar yang  dirancang  untuk  bekerja  secara  otomatis.  Pada setiap  aplikasi intelligent  agent bertujuan  untuk mempermudah  tugas  manusia.  Istilah agent sudah banyak  dikenal  diberbagai  bidang,  baik  informatika maupun  komputer.  Selain intelligent  agent beberapa istilah lain yang merujuk pada penggunaan istilah agent seperti software  engineering,  artificial  intelligent dan distributed  system .  Definisi agent sendiri  masih  kabur, dikarenakan  setiap  peneliti  berusaha  mendefinisikan agent sesuai  dengan latar belakang ilmu  yang dimiliki. Penggunaan  istilah agent yang  umum  diantaranya intelligent  agent,  agent  technology,  software  agent, autonomous agent ataupun agent saja.
Penelitian  tentang  sistem agent sudah  banyak dilakukan.  Pendekatan  perangkat  lunak  berbasis intelligent  agent memungkinkan  untuk  membantu pengerajin  dalam  menentukan  stok  barang  pada  bulan selanjutnya  [1].  Penelitian  lain  dilakukan  untuk menyediakan  integrasi  dan  penggalian  informasi berdomain  spesifik  yang  berasal  dari  berbagai  sumber [2].  Ada  juga  yang  mengusulkan  pendekatan  baru untuk  memanfaatkan agent penasehat  otomatis  dalam membantu  operator  untuk  mengelola  tim  yang  terdiri dari banyak robot dengan lebih baik di lingkungan yang kompleks  [3].  Beberapa  penelitian  lain  diantaranya merancang e-tracer studi  berbasis  sistem  cerdas  [4]; merancang  manajemen  keamanan  untuk  e-government [5];  mensimulasikan  berbagai  permasalahan  di  bidang transportasi  dan  logistik  [6];  dan  penerapan agent cerdas  dalam game [7] ; [8]; [9] ; [10]  yang  merupakan representasi guru dalam menemani siswa belajar.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  yang  sudah  ada, teknologi agent digunakan  diberbagai  bidang  dalam kehidupan sehari-hari. Sangat memungkinkan penelitian  tersebut  diterapkan  dalam  bidang  psikologi. Perancangan  dan  implementasi  tes  psikologi  berbasis komputer pernah dilakukan, namun belum menggunakan  teknologi agent [11];  [12];  [13].  Tes psikologi  yang  diikuti  oleh  responden,  jawabannya akan  dianalisis/interpretasi  oleh  psikolog.  Semakin banyak  peserta  tes, maka  akan muncul  masalah  bahwa proses  interpretasi  hasil  tes  semakin  lama.  Selain  itu, tingkat konsistensi psikolog dalam melakukan interpretasi  jawaban  dari  responden  bisa  menurun. Terlebih  jenis  tes  psikologi  yang  digunakan  adalah berbentuk essay .  Disinilah  peran  penting intelligent agent dalam  membantu  masalah  yang  dihadapi  oleh psikolog.  Psikolog  mendelegasikan  tugas  kepada  agen cerdas (intelligent  agent) berupa  perangkat  lunak komputer  untuk  melakukan  interpretasi,  analisa, kesimpulan  dan  menentukan  hasil  tes.  Model intelligent  agent memungkinkan  dan  mendukung proses  psikolog  dalam  mengerjakan  tugas  dan menentukan hasil tes yang dilakukan oleh responden.
Penelitian  yang  dilakukan  bertujuan  merancang  dan mengimplementasikan  model intelligent  agent untuk membantu  peran  psikolog  dalam  proses  interpretasi jawaban  tes.  Tahapan  penelitian  meliputi  deskripsi model agent , rancangan agent , implementasi agent dan pengujian.  Perancangan  menggunakan  metodologi Prometheus difokuskan  pada  pembangunan  sistem secara  arsitektur  internal agent .  Arsitektur agent yang digunakan  adalah  BDI ( Beliefs,  Desires,  Intention) dengan mengimplementasikan perangkat lunak (intelligent  agent) menggunakan platform JADE (Java Agent Development Framework) dalam bahasa pemrograman Java.

## 2. Metode Penelitian
Model dirancang memiliki kemampuan untuk memberikan summary dan  interpretasi.  Jawaban  tes psikologi (ssct model essay ) dari responden yang sudah tersimpan  dalam  basisdata  selanjutnya  akan  di interpretasi oleh agent . Pengguna dari sistem ini adalah responden  dan  psikolog.  Responden  akan  memberikan input  jawaban  tes,  sedangkan  psikolog  yang  akan memberikan interpretasi (analisa)  terhadap  jawaban tersebut. Peran dari psikolog nantinya akan diwakilkan kepada agent. Berikut  tahapan  penelitian  meliputi rancangan  summary  dan  interpretasi,  deskripsi  model agent ,  rancangan agent dan  implementasi agent . Sedangkan  hasil  dan  pengujian  disajikan  pada  sub  bab berikutnya.
2.1 Rancangan Summary dan Interpretasi
Summary dilakukan  pada  data  responden  berupa jawaban dari sejumlah responden yang sudah tersimpan di basisdata. Tahap ini merupakan penerapan algoritma intelligent  agent .  Tahapan  (algoritma) summary meliputi  preprocessing,  menghitung  tf,  df,  idf,  tf-idf, dan  pembobotan  kata. Preprocessing meliputi case folding (mengubah  huruf  besar  menjadi  kecil), menghilangkan stopword (karakter,  kata-kata  yang tidak penting dan mengganti jika perlu) serta memecah kalimat  menjadi  per  kata.  Setelah preprocessing selesai,  langkah  berikutnya  menghitung  tf,  df,  idf,  dan tf-idf  dari  kata-kata  yang  diambil  dari  hasil preprocessing serta melakukan pembobotan menggunakan rumus 1, dengan d adalah kalimat ke-d, t adalah    kata (term) ke-t,  TF  adalah term  frequency ,  W adalah bobot kalimat ke-d terhadap kata (term) ke-t dan IDF adalah invers document frequency [14].
𝑊 𝑑.𝑡 =   𝑇𝐹 𝑑.𝑡 ∗  𝐼𝐷𝐹 𝑡 (1)
Interpretasi  dilakukan  pada  jawaban  dari  responden baru yang sudah memberikan input jawaban tes. Proses interpretasi meliputi beberapa tahap yaitu preprocessing ,  menentukan  rating,  menentukan  skor tiap  aspek  kepribadian,  dan  menentukan  skor  tiap  area kepribadian. Preprocessing pada  proses  interpretasi sama  dengan preprocessing pada  proses summary .
Fokus  perbedaan  terletak  pada  jumlah  data  responden yang digunakan. Preprocessing pada proses interpretasi hanya menggunakan satu data responden saja.
(1) 2.2. Deskripsi model agent
Perancangan  model  yang  dikembangkan  melibatkan empat agent ,  yaitu agent  summary , agent responden, agent interpretasi,  dan agent psikolog. Agent  summary mempunyai  intelegensia  berupa  melakukan  proses untuk  mendapatkan  model  jawaban. Agent  summary melakukan  pembacaan  terhadap  kumpulan  data jawaban  dari  responden, preprocessing (ekstrak  teks, menghilangkan stop  word ,  mengubah  kata  menjadi huruf kecil), menghitung tf, idf, tf-idf serta menghitung bobot  kata. Agent responden  memiliki  kemampuan untuk  menampilkan layar input profil dan jawaban tes, menangkap  input  jawaban  dan  menyimpan  ke  basis data,  mengirim  pesan  ke agent interpretasi,  menerima pesan  dari agent interpretasi,  dan  menampilkan  hasil tes  ke  layar  untuk  responden. Agent interpretasi memiliki  kemampuan  berupa  membaca  data  jawaban responden,  melakukan preprocessing ,  interpretasi rating  (skor), interpretative  summary ,  menerima  pesan dari agent responden,  mengirim  pesan  ke agent responden  dan  mengirim  pesan  ke agent psikolog. Agent psikolog memiliki kemampuan berupa menerima pesan dari agent interpretasi dan menampilkan bantuan rating  ke  layar  psikolog.  Adapun  model  agent  tersaji pada Gambar 1.

## Gambar 1. Model Agent

## 2.3. Rancangan Agent
Model  yang  dibangun  dalam  penelitian  ini  berbasis intelligent  agent dan  perancangan  menggunakan metodologi prometheus .  Banyak  penelitian  yang menggunakan  metodologi  ini  [15];  [16];  [17];  [18]. Terdapat  tiga  tahapan  dalam  metodologi prometheus , yaitu  spesifikasi  sistem,  perancangan  arsitektur  dan perancangan  rinci.  Perancangan  menggunakan  alat bantu Prometheus Design Tool (PDT).
2.3.1. Spesifikasi Sistem (System Specification)
Pada  proses  spesifikasi  sistem,  ditentukan  interaksi yang  diharapkan  dengan  sistem,  tujuan  sistem,  peran dalam  sistem  yang  akan  dirancang,  dan  beberapa
scenarios yang  akan  digunakan  dalam  sistem. Termasuk dalam hal ini, menentukan antarmuka antara sistem  dan  lingkungannya  dalam  hal “percepts”
(informasi yang
masuk) dan “action” (informasi/tindakan  keluar).  Selanjutnya  beberapa keluaran dari tahap spesifikasi  sistem meliputi a nalysis overview  diagram,  scenarios  diagram,  goal  overview diagram, dan system roles diagram.
Analisis overview Diagram dirancang untuk menunjukkan interaksi antara sistem dengan lingkungannya  sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar 2.  Pada  tahap  ini  ditentukan actors,  percepts,  actions , dan scenarios yang terlibat dalam sistem. Actors , yaitu semua  yang  terlibat  dengan  sistem  (eksternal). Actors yang terlibat dalam sistem ini adalah admin, responden dan  psikolog.  Admin  bertugas  untuk  mengaktifkan sistem  dan  mengaktifkan agent  summary .  Responden memberikan  input  profil  dan  jawaban  tes.  Sedangkan psikolog  bertugas  untuk  menambah  rating  baru  jika tugas agent interpretasi  memerlukan  bantuan  psikolog. Percepts ,  yaitu  segala  jenis  informasi  yang  masuk  ke dalam  sistem  dari  lingkungan. Event  combo  box dan tombol summary untuk menjalankan proses preprocessing ,  menghitung  tf,  idf,  tf-idf  serta  bobot kata. Selain itu sejumlah data responden yang diproses juga  termasuk  sebagai percepts . Event tombol  simpan untuk  melakukan  penyimpanan  data  jawaban  tes responden  baru  kedalam  basisdata  dan event tombol selesai  tes  untuk  mengakhiri  tes. Event tombol  butuh bantuan  rating  untuk  menampilkan  jawaban  tes  dari responden  yang  membutuhkan  bantuan  dari  psikolog. Sejumlah  informasi  yang  termasuk percepts meliputi data  jawaban  tes  dari  responden  baru,  data  model jawaban  dan  data  rating  baru  yang  di  input  oleh psikolog. Actions , yaitu segala sesuatu yang dikirimkan oleh sistem ke lingkungan. Actions yang diidentifikasi oleh sistem ini adalah informasi dari hasil preprocessing ,  hasil summary ,  hasil  input  jawaban, hasil interpretasi  dan hasil input rating baru. Scenarios merupakan  proses  yang  digunakan  oleh  sistem  untuk menangani percepts dan  menghasilkan actions . Scenarios yang  diidentifikasi  dalam  sistem  ini summary ,  input  jawaban,  interpretasi  dan  input  rating baru.
Gambar 2. Analysis Overview Diagram
Scenarios merupakan  proses  bagaimana  sesuatu  akan terjadi. Pada sistem ini terdapat empat scenarios utama yang  harus  dilakukan  yaitu  s ummary, input  jawaban,
interpretasi,  dan  input  rating  baru.  Gambar  3 merupakan scenario overview diagram .
Gambar 3. Scenarios Overview Diagram
Goal Overview Diagram menggambarkan tujuan sistem yang  ingin  dicapai. Goal bisa  dimunculkann  dengan membentuk scenarios . Adapun tujuan dari  model  yang akan  dibangun  adalah  membentuk agent yang  dapat membantu  proses  pelaksanaan  tes  psikologi  mulai  dari awal  sampai  selesai,  terfokus  pada  peran  psikolog dalam memberi interpretasi jawaban tes dari responden. Goal Overview Diagram ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Goal Overview Diagram
Penentuan  peran  ( role )  dapat  dilakukan  dengan mengelompokkan  tujuan  dan  sub  tujuan  yang  secara bersama ke dalam satu peran. Berdasarkan peran-peran tersebut  dibentuk  suatu agent .  Beberapa  peran (role) yang  ditemukan  terkait actions,  percepts, dan  tujuan yang  ingin  dicapai  adalah  model  jawaban,  input jawaban,  interpretasi  dan  tampil  input  rating  baru. Gambar 5 menunjukkan system role diagram .
Gambar 5. System Role Diagram
2.3.2. Perancangan Arsitektur (Architectural Design)
Kegiatan  yang  dilakukan  dalam  tahap  perancangan arsitektur adalah menentukan data-data yang digunakan,  jenis-jenis agent dan  interaksi agent . Keluaran  rancangan  dari prometheus  design  tools antara lain data coupling diagram, agent-role grouping diagram ,  dan system  overview  diagram. Pada  bagian data coupling diagram dirancang alur dari penggunaan data-data  yang  terdapat  dalam  sistem.  Data-data
tersebut  digunakan  oleh  peran (role) dalam  rangka mencapai  tujuan  utama  dalam  peran (role) seperti Gambar  6.  Adapun  data-data  yang  digunakan  meliputi data  kumpulan  jawaban  responden,  merupakan  data jawaban tes dari banyak responden yang nantinya akan digunakan  dan  diproses  untuk  mendapatkan  model jawaban tiap nomor dari soal tes. Data responden baru, meliputi  data  profil  dan  jawaban  tes  yang  diinput  oleh responden  baru.  Data  model  jawaban,  merupakan  data hasil  pengolahan  dari  kumpulan  jawaban  responden. Data ini selanjutnya digunakan pada proses interpretasi. Data jawaban responden baru, merupakan data jawaban hasil input oleh responden baru yang akan diinterpretasi.  Data  hasil  interpretasi,  merupakan  data hasil interpretasi meliputi rating/skor dan interpretative summary.
Gambar 6. Data Coupling Overview
Berdasarkan data  coupling dan  fungsi-fungsi  akses data,  dapat  diidentifikasi  dan  diturunkan  jenis-jenis agent yang  akan  membantu  dalam  sistem  yang dikembangkan.  Tahap ini  merupakan  penentuan dalam pembentukan sistem berorientasi agent karena merupakan  pertama  kali  dimunculkan agent dalam sistem.  Satu agent dapat  menjalankan  beberapa role. Dalam  sistem  ini  dimunculkan  empat agent dan masing-masing menjalankan satu role seperti ditunjukkan  dalam  Gambar  7. Agent yang  muncul meliputi agent summary, agent responden, agent interpretasi dan agent psikolog.
Gambar 7. Agent Role Grouping Overview
Diagram  system  overview dapat  digambarkan  untuk merumuskan  dan  merancang  mekanisme  kerja agent secara  menyeluruh  seperti  pada  Gambar  8.  Hal  ini dapat  dilakukan  berdasarkan diagram  coupling dan diagram  agent-role  grouping. Agent-agent pada
dasarnya  sudah  didefinisikan  pada diagram  agent-role grouping ,  yaitu  setiap agent sudah  dapat  diketahui peran  apa  yang  akan  dilakukannya.  Selanjutnya  harus dipertimbangkan  bagaimana agent-agent tersebut  akan berinteraksi  satu  sama  lain,  demikian  juga  berinteraksi dengan lingkungan.
Gambar 8. System Overview Diagram
Ketika  ada  beberapa  pesan  yang  berkaitan  dengan percakapan  yang  sama,  lebih  baik  digunakan  protokol, sementara  jika  hanya  ada  satu  pesan  yang  dikirim  dari satu agent ke agent lain  lebih  efisien  menggunakan pesan  individu.  Untuk  spesifikasi  interaksi  antar agent terjadi antara agent responden dengan agent interpretasi  dan agent interpretasi  dengan agent psikolog.  Spesifikasi  interaksi  antar agent disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 Interaksi antar Agent Interaksi Peran Pasangan Pemicu Mengirim pesan bahwa input jawaban tes sudah selesai Input jawaban tes Agent Responden dan Agent Interpretasi Pesan Mengirim pesan bahwa interpretasi sudah selesai Interpret asi Agent Interpretasi dan Agent Psikolog Agent
Interpretasi dan Agent
Responden Pesan

## 2.3.3. Perancangan Rinci (Detailed Design)
Pada  perancangan  rinci  dijabarkan  tentang  detail  dari masing-masing agent beserta  kemampuannya  yaitu agent summary, agent responden, agent interpretasi dan agent psikolog.  Keluaran  dari  tahap  perancangan rinci  adalah  diagram  rinci  yang  memperlihatkan fungsionalitas internal dari setiap agent, diagram proses yang  menunjukkan  proses  internal  pengolahan  dari agent , juga deskripsi dari struktur data yang digunakan oleh  agent, plans,  subtasks dan  rincian  dari  rencana pemicu (plan  trigger). Agent  summary bertugas melakukan  proses  untuk  mendapatkan  model  jawaban. Tugas  secara  rinci  meliputi  pembacaan  terhadap kumpulan  data  jawaban  dari  responden, preprocessing (ekstrak  teks,  menghilangkan stop  word ,  mengubah kata  menjadi  huruf  kecil),  menghitung  tf,  idf,  tf-idf
serta  menghitung  bobot  kata.  Hubungan  dari  masing- masing  entitas  pada agent  summary bisa  dilihat  pada diagram agent overview seperti pada Gambar 9.
Gambar 9. Agent Overview Agent Summary
Goal yang  dimiliki  oleh agent  summary adalah preprocessing dan summary . Goal tersebut  akan dicapai  dengan  mengaktifkan plan  preprocessing , summary . Capability  overview  agent  summary seperti tertunjuk  pada  Gambar  10  terdiri  dari  dua plan yaitu pPreprocessing dan pSummary. pPreprocessing menangani  proses  pembersihan  data  sedangkan pSummary  akan  menangani  proses  menghitung  tf,  idf, tf-idf dan bobot kata.
Dilihat  dari  struktur  BDI  akan  ditentukan belief (kepercayaan), desire (tujuan), dan intention (rencana). Belief merupakan  informasi  yang  diperoleh agent tentang  lingkungannya.  Pengguna  (admin)  memberi perintah  dengan  tombol  setelah  memberi  informasi berupa  jumlah  data. Agent  summary akan  aktif  dan menerima  info  jumlah  data.  Selanjutnya  data  tersebut diproses  oleh agent dan  hasilnya  disimpan  dalam database . Desire merupakan  tujuan  atau  sesuatu  yang ingin  dicapai  oleh agent .  Tujuan (goal) yang  harus dicapai  oleh agent  summary adalah preprocessing dan summary . Intention merupakan  rencana-rencana  yang disusun  dalam  sejumlah plan untuk  mencapai desire (goal). Plan preprocessing dan summary diaktifkan untuk mencapai goal summary .
Gambar 10. Cabability Overview Agent Summary
Agent responden memiliki kemampuan untuk menampilkan  layar  input  profil  dan  jawaban  tes, menangkap  input  jawaban  dan  menyimpan  ke  basis data,  mengirim  pesan  ke agent interpretasi,  menerima pesan  dari agent interpretasi,  dan  menampilkan  hasil tes ke layar untuk responden. Berdasarkan belief, desire dan intention , maka Internal event dari agent responden bisa ditentukan. Belief dari agent responden dipicu oleh
event input  jawaban  tes  dan event tombol  simpan  oleh responden. Intention merupakan  rencana-rencana  yang disusun  dalam  sejumlah plan untuk  mencapai desire atau goal . Goal menangkap  jawaban  dan  menyimpan data  akan  tercapai  dengan  mengaktifkan plan yang bernama pMenangkapJawaban dan pMenyimpan.
Agent interpretasi  memiliki  kemampuan  berupa membaca data jawaban responden, melakukan preprocessing ,  interpretasi  rating  (skor), interpretative summary ,  menerima  pesan  dari agent responden, mengirim  pesan  ke agent responden  dan  mengirim pesan ke agent psikolog. Berdasarkan belief, desire dan intention ,  maka internal  event dari agent interpretasi bisa  ditentukan. Belief dari agent interpretasi  dipicu oleh event tombol selesai  tes oleh responden. Intention merupakan  rencana-rencana  yang  disusun  dalam sejumlah plan untuk  mencapai desire atau goal . Goal interpretasi  akan  tercapai  dengan  mengaktifkan plan yang bernama pPreprocessing, Rating, Kepribadian.
Agent psikolog memiliki kemampuan berupa menerima pesan dari agent interpretasi dan menampilkan bantuan rating ke layar psikolog. Berdasarkan belief, desire dan intention, maka Internal event dari agent psikolog bisa ditentukan. Belief dari agent psikolog dipicu oleh event tombol  butuh  bantuan  rating. Intention merupakan rencana-rencana  yang  disusun  dalam  sejumlah  plan untuk mencapai desire atau goal . Goal input rating baru akan tercapai dengan mengaktifkan plan yang bernama pBantuan.
2.4. Implementasi
Model intelligent  agent untuk  membantu  peran psikolog  dalam  proses  interpretasi  jawaban  tes diimplementasikan  menggunakan framework JADE. JADE  merupakan  suatu  kerangka  kerja (framework) pengembangan perangkat lunak untuk mengembangkan sistem multi-agent [19].  Tabel  2  menunjukkan spesifikasi  perangkat  lunak  bantu  yang  digunakan dalam penelitian.
Tabel 2. Spesifikasi Perangkat Lunak Bantu No Kategori Jenis Perangkat Lunak 1 Sistem Operasi Windows 7 2 Bahasa Pemrograman Java 3 Teks Editor Netbeans IDE 8.0.2 (for windows) https://netbeans.org/downlo ads/ 4 Framework agent JADE 4.3.3 http://jade.tilab.com 5 Perancangan Perangkat Lunak berbasis agent Prometheus Design Tool (PDT) http://www.cs.rmit.edu.au/a gents/pdt/pdt.shtml 6 Basisdata MySQL
Implementasi  model  meliputi  antarmuka  dan  proses yang  terjadi  pada  tes  psikologi  berbasis intelligent agent. Adapun  fasilitas  yang  dimanfaatkan  dari
framework  agent  (JADE) adalah  RMA (Remote Management  Agent) , sniffer dan  tampilan message. Tahap  implementasi  meliputi  Inisiasi agent-agent , implementasi agent  summary , agent responden,  agent interpretasi dan agent psikolog.
2.4.1. Inisiasi agent-agent
Agent yang  digunakan  dalam  aplikasi  tes  psikologi meliputi agent  summary , agent responden, agent interpretasi dan agent psikolog. Agent summary bekerja secara  individu  dalam  mencapai  tujuannya  yaitu untuk mendapatkan model jawaban melalui proses preprocessing dan summary . Sedangkan agent responden, agent interpretasi dan agent psikolog saling bekerjasama  dalam  menjalankan  tugas  pada  aplikasi mulai dari proses awal sampai akhir.
Implementasi  model  menggunakan  pemrograman  java. Pengelolaan  tugas agent menggunakan  beberapa metode yaitu setup(), action(), dan behaviour(). Sebelum  menjalankan agent , main container pada JADE harus  diaktifkan  terlebih  dahulu seperti tertunjuk pada Gambar 11.
Gambar 11. Mengaktifkan Main-Continer JADE
Pada  saat  aplikasi  tes  psikologi  berbasis intelligent agent dijalankan,  secara default  main  continer akan aktif. Agent-agent yang  sudah  aktif  ditunjukkan  oleh RMA seperti pada Gambar 12. Ketiga agent yang aktif dalam main  continer akan  saling  bekerja  sama  dalam menjalankan  tugas  pada  aplikasi  tes  psikologi. Sedangkan agent yang  belum  aktif,  jika  diinginkan harus dipanggil terlebih dahulu.
Gambar 12. Agent yang aktif pada RMA GUI

## 2.4.2. Implementasi Agent Summary
Agent  summary akan  aktif  ketika  dipanggil  melalui RMA  dengan  menuliskan  nama agent dan  nama  kelas sebagaimana  Gambar  13.  Jika  pemanggilan agent berhasil,  maka  nama agent akan  muncul  pada main continer sebagaimana  Gambar  14.  Tampak  bahwa agent summary yang dipanggil sudah aktif.
Gambar 13. Proses Pemanggilan Agent Melalui RMA
Gambar 14. Agent yang dipanggil sudah aktif
Agent summary mengaktifkan form summary yang akan digunakan  oleh  admin  seperti  pada  Gambar  15.  Proses selanjutnya  meliputi  pembacaan  terhadap  kumpulan data  jawaban  dari  responden, preprocessing (ekstrak teks,  menghilangkan  stop  word,  mengubah  kata menjadi  huruf  kecil),  menghitung  tf,  idf,  tf-idf  serta menghitung  bobot  kata.  Tugas  dari agent  summary diimplementasikan menggunakan metode OneShotBehaviour yang memiliki sifat pengerjaan hanya satu fase eksekusi.
Gambar 15. Tampilan Layar Summary

## 2.4.3. Implementasi Agent Responden
Agent responden  akan  aktif  pada  saat  aplikasi  tes dijalankan.  Kemampuan  untuk  menampilkan  layar input profil dan jawaban tes, menangkap input jawaban dan  menyimpan  ke  basisdata.  Tampilan  awal  input profil  data  responden  ditunjukkan  pada  Gambar  16, meliputi  id_responden,  nama,  tanggal  lahir,  jenis kelamin, pendidikan, pekerjaan dan status pernikahan.
Ketika  responden  menekan  tombol  simpan  data,  maka akan  muncul  tampilan  tes.  Pada  saat  responden  selesai
input  jawaban  tes  dan  menekan  tombol  selesai  tes, maka agent responden  akan  mengirim  pesan  ke agent interpretasi. Saat agent interpretasi melakukan tugasnya, agent responden  akan  menunggu  sampai tugas interpretasi selesai.
Gambar 16. Tampilan Input Profil

## 2.4.4. Implementasi Agent Interpretasi
Tugas Agent interpretasi  akan  dijalankan  pada  saat menerima  pesan  dari agent responden  bahwa  proses input jawaban sudah selesai. Setelah proses interpretasi selesai, agent akan  melakukan  pengiriman  pesan kepada agent responden  dan agent psikolog. Agent interpretasi akan menunggu/menerima pesan dari agent psikolog  pada  saat  memerlukan  bantuan  psikolog dalam menjalankan tugas interpretasi. Setelah psikolog memberikan  bantuan  berupa  input  rating  baru,  maka agent interpretasi  menerima  pesan  dari agent psikolog dan  secara  otomatis agent interpretasi  melaksanakan interpretasi ulang. Jika interpretasi ulang sudah selesai, agent interpretasi  kembali  mengirimkan  pesan  kepada agent psikolog  untuk  diteruskan  kepada  psikolog. Setelah data jawaban dari responden baru dibaca agent , maka proses selanjutnya adalah preprocessing.
Pada  saat  proses preprocessing selesai,  maka  proses selanjutnya  adalah  menentukan  rating  (skor).  Proses menentukan  rating  ada  beberapa  tahap.  Tahap  awal mengambil  data  jawaban  yang  sudah  dibersihkan (melalui  proses preprocessing ).  Tahap  selanjutnya adalah  mengambil  data  model  jawaban.  Data  jawaban yang  sudah  dibersihkan  milik  responden  baru selanjutnya  dicocokkan  dengan  data  model  jawaban yang  sudah  ada.  Jika  proses  pencocokan  data  sudah selesai,  selanjutnya  disimpan.  Tahap  selanjutnya  dari proses  interpretasi  adalah  menghitung  skor  tiap  aspek kepribadian  berdasarkan  rating  yang  telah  ditemukan pada  model  jawaban.  Adapun  tampilan  proses interpretasi  tertunjuk  pada  Gambar  17.    Setelah  proses interpretasi selesai, maka akan muncul hasil tes.

## Gambar 17. Tampilan Proses Interpretasi

## 2.5.5. Implementasi Agent Psikolog
Tugas Agent psikolog  akan  dijalankan  pada  saat menerima  pesan  dari agent interpretasi  bahwa  proses interpretasi  sudah  selesai.  Ada  dua  kemungkinan  yang terjadi, pertama interpretasi  tidak  membutuhkan bantuan  psikolog.  Jika  demikian  yang  terjadi,  maka agent psikolog  cukup  menampilkan  hasil  interpretasi (tes) ke layar psikolog. Kedua , interpretasi membutuhkan  bantuan  psikolog.  Jika  demikian  maka agent psikolog  akan  menampilkan  pesan  pada  layar psikolog  bahwa  butuh  bantuan  rating  baru.  Psikolog harus  member  aksi  agar  data  pada form input  rating baru  muncul  pada  layar  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 18.
Gambar 18. Form input rating baru

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Hasil  penelitian  tentang  model intelligent  agent untuk membantu peran psikolog dapat dijabarkan berdasarkan pencapaian  tujuan.  Adapun  tujuannya  merancang  dan mengimplementasikan  model intelligent  agent untuk membantu  peran  psikolog  dalam  proses  interpretasi jawaban  tes.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian berupa  data  jawaban  tes  psikologi  ( essay )  dari  100 (seratus)  responden,  diperoleh  melalui  kuisioner  tes psikologi secara online . Data terbagi menjadi 2 bagian, 80 (delapan puluh) untuk summary dan 20 (dua puluh) untuk  interpretasi.  Percobaan  dari  proses summary menggunakan metode tf idf menunjukkan bahwa model jawaban  tes  bisa  didapatkan  berupa  kata  (keyword).
Model  jawaban  tes  berupa  kata-kata  hasil summary. Gambar  19  menyajikan  percobaan  hasil summary oleh agent dan  diverifikasi  oleh  Psikolog  menggunakan metode  tf  idf.  Percobaan  dilakukan  4  (empat)  kali dengan  menggunakan  jawaban  tes  dari  jumlah responden  yang  berbeda-beda  (30  responden,  40 responden,  60  responden  dan  80  responden).  Hasil menunjukkan  bahwa  jumlah  kata  yang  diperoleh  dari summary ,  hasil  bobot  dan  verifikasi  oleh  Psikolog mengalami peningkatan.

## Gambar 19. Grafik Percobaan Hasil Summary
Pengujian  interpretasi  dilakukan  pada  responden  baru dari  data  yang  tidak  digunakan  pada  proses summary . Gambar  20  menampilkan  hasil  pengujian  interpretasi pada  20  (dua  puluh)  responden  baru.  Keberhasilan menunjukkan bahwa jawaban dari responden baru yang dikenali  oleh  model,  sedangkan  akurasi  menunjukkan bahwa  data  dalam  model  tersebut  sudah  diverifikasi oleh psikolog.
Gambar 20. Grafik Keberhasilan dan Akurasi Jawaban
Hasil  pengujian  menunjukkan, prosentase jawaban yang  dikenali  oleh  model  bervariasi  antara  responden satu  dengan  yang  lain.  Hal  ini  disebabkan  oleh bervariasinya  jawaban  tes  yang  dapatkan  dari responden. Jika jawaban dari responden belum dikenali model,  maka prosentase keberhasilan  semakin  rendah. Sebaliknya  jika  jawaban  sudah  dikenali  model,  maka prosentase keberhasilan akan semakin tinggi. Berdasarkan  jawaban  yang  dikenali  model  tersebut, prosentase akurasi  jawaban  tampak  stabil  tidak mengalami  penurunan.  Keberhasilan  tertinggi  pada responden ke-8 dengan prosentase 76.67 %, sedangkan
akurasi  tertinggi  pada  responden  ke-2  dengan prosentase 100%. Selanjutnya akan disajikan bagaimana  detail  pengujian  tugas  dan  kemampuan agent .
3.1. Pengujian agent summary
Agent  summary dapat  menjalankan  tugas  yang didelegasikan dengan baik. Pengambilan sejumlah data jawaban  dari  responden  berhasil  dilakukan,  kemudian data  tersebut  diproses  secara  bertahap  meliputi  proses preprocessing ,  menghitung  tf,  df,  idf,  dan  tf-idf  serta pembobotan.  Proses preprocessing meliputi  mengubah huruf besar menjadi kecil, menghilangkan karakter dan kata-kata  yang  tidak  penting  serta  memecah  kalimat pelengkap menjadi per kata. Output proses preprocessing ditunjukkan pada Gambar 21.
Gambar 21. Output Proses Preprocessing
Setelah  proses preprocessing selesai  dilakukan  oleh agent ,  maka  proses  selanjutnya  dijalankan.  Tahapan proses  berikutnya  meliputi  menghitung  tf,  df,  idf,  dan tf-idf  dari  kata-kata  yang  diambil  dari  hasil preprocessing .  Gambar  22  menunjukkan  output  dari selesai  proses preprocessing dan  memulai  proses menghitung tf. Output dari selesainya proses menghitung  tf  dan  dimulainya  proses  menghitung  df dan idf dapat dilihat pada Gambar 23.
Gambar 22. Output Proses Menghitung Tf
Gambar 23. Output Proses Menghitung Df dan Idf
Proses  yang  terakhir  dijalankan  oleh agent  summary adalah  pembobotan.  Bobot  kata  dihitung  berdasarkan
kata  tiap  kalimat.  Kata-kata  pada  masing-masing kalimat  pelengkap  (tiap  nomor)  di  sorting  terlebih dahulu,  kemudian  kata  yang  sama  mempunyai  bobot lebih besar dengan cara menjumlahkan bobot pada hasil tf-idf.  Gambar  24  menunjukkan  proses  menghitung  tf- idf dan proses menghitung bobot kata.
Gambar 24. Output Menghitung Bobot
3.2. Pengujian agent responden
Goal (tujuan) yang ingin dicapai  oleh agent responden adalah menampilkan layar input profil dan jawaban tes, menangkap  input  jawaban  dan  menyimpan  ke  basis data.  Semua  proses  tersebut  berhasil  dijalankan  oleh agent . Pada saat  responden selesai  melengkapi  kalimat (jawaban  tes), agent responden  berhasil  mengirim pesan  ke agent interpretasi.  Gambar  25  menunjukkan pesan  yang  dikirim  oleh agent responden  ke agent interpretasi.  Keberhasilan  komunikasi  antara agent responden  dan agent interpretasi  terlihat  juga  pada sniffer tertunjuk pada Gambar 26.
Gambar 25. Pesan Agent Responden kepada Agent Interpretasi
Gambar 26. Komunikasi Agent Responden dan Agent Interpretasi
3.3. Pengujian agent interpretasi
Proses  membaca  data  jawaban  responden,  melakukan preprocessing dan  interpretasi  rating  (skor)  berhasil dijalankan  oleh agent interpretasi. Agent juga  berhasil menerima pesan dan mengirim pesan kepada agent lain pada saat tugas sudah selesai. Gambar 27 menunjukkan bahwa agent interpretasi  menerima  pesan  dari agent responden dan mengirim pesan kepada agent responden dan agent psikolog  bahwa  interpretasi  sudah  selesai, namun  membutuhkan  bantuan  psikolog.  Sedangkan Gambar  28  menunjukkan  bahwa agent interpretasi menerima  pesan  dari agent responden  dan  mengirim pesan  kepada agent responden  dan agent psikolog
bahwa interpretasi sudah selesai dan tidak membutuhkan bantuan psikolog. Keberhasilan komunikasi  antara agent interpretasi  ke agent psikolog dan agent responden terlihat pada sniffer tertunjuk pada Gambar 29.
Gambar 27. Pesan Agent Interpretasi Butuh Bantuan Psikologi
Gambar 28. Pesan Agent Interpretasi bahwa Interpretasi Selesai
Gambar 29. Komunikasi Agent Interpretasi ke Agent Psikolog dan Responden
3.4. Pengujian agent psikolog
Agent psikolog  mampu  menerima  pesan  dari agent interpretasi,  baik  informasi  tentang  selesai  interpretasi yang tidak membutuhkan bantuan rating maupun tidak. Agent juga  mampu  mengirim  pesan  kembali  kepada agent interpretasi  bahwa  psikolog  membutuhkan interpretasi  ulang  dari agent interpretasi.  Gambar  30 menunjukkan  pesan agent psikolog  kepada agent interpretasi.  Keberhasilan  komunikasi  antara agent psikolog  ke agent interpretasi  terlihat  pada sniffer tertunjuk pada Gambar 31.
Gambar 30. Pesan Agent Psikolog Butuh Interpretasi Ulang
Gambar 31. Komunikasi Agent Psikolog dengan Agent Interpretasi
Agent interpretasi  akan  melakukan  interpretasi  ulang terhadap  data  jawaban  setelah  menerima  pesan  dari
agent psikolog.  Pada  saat  proses  interpretasi  selesai, agent memberitahukan  kepada agent psikolog  bahwa interpretasi ulang sudah selesai Gambar 32 menunjukkan  komunikasi  antara agent interpretasi dengan agent psikolog.  Keberhasilan  komunikasi antara agent interpretasi ke agent psikolog terlihat pada sniffer tertunjuk pada Gambar 33.
Gambar 32. Pesan Agent Interpretasi bahwa Proses Ulang Sudah
Selesai
Gambar 33. Komunikasi Agent Interpretasi kepada Agent Psikolog
Berdasarkan  karakteristik  agent,  maka  kemampuan yang  dimiliki  oleh agent-agent meliputi autonomy (kemandirian), agent dapat  melakukan  tugas  secara mandiri  dengan  diberikan  pemicu event tombol. Intelligence,  reasoning, dan learning (kecerdasan, penalaran dan pembelajaran), agent memiliki kecerdasan untuk melakukan proses pembelajaran pada preprocessing dan summary ,  serta  memiliki  penalaran dan  kecerdasan  untuk  melakukan  proses  interpretasi. Delegation (delegasi), agent responden mendelegasikan tugas kepada agent interpretasi untuk menentukan hasil tes. Reactivity (reaktif),  kemampuan  untuk  beradaptasi dengan adanya perubahan informasi yang terjadi dalam lingkungannya. Communication and coordination (komunikasi  dan  koordinasi), agent-agent mampu berkomunikasi dengan mengirim pesan antar agent .

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian,  pengujian  dan  evaluasi kemampuan agent ,  kesimpulan  yang  diperoleh  bahwa model intelligent  agent sudah  selesai  dirancang  dan diimplementasikan  sesuai  dengan  tujuan  penelitian yaitu  untuk  membantu  peran  psikolog  dalam  proses interpretasi  jawaban  tes.  Hasil  menunjukkan  bahwa jumlah  kata  yang  diperoleh  dari summary ,  hasil  bobot dan  verifikasi  oleh  Psikolog  mengalami  peningkatan. Pengujian  menunjukkan  bahwa prosentase jawaban yang  dikenali  oleh  model  bervariasi  antara  responden satu  dengan  yang  lain.  Berdasarkan  jawaban  yang dikenali  model  tersebut, prosentase akurasi  jawaban tampak stabil tidak mengalami penurunan.
Keberhasilan  tertinggi  pada  responden  ke-8  dengan prosentase  76.67  %,  sedangkan  akurasi  tertinggi  pada responden  ke-2  dengan  prosentase  100%.  Selanjutnya diperlukan  empat agent yang  saling  berkomunikasi melaksanakan  tugas  dalam  rangka  membantu  psikolog untuk  mendapatkan hasil interpretasi. Kemampuan dan karakteristik agent  mampu  melakukan proses summary untuk  mendapatkan  model  jawaban  serta  mampu melakukan interpretasi untuk mendapatkan hasil tes.

## Daftar Pustaka
[1]  B. M. Susanto and E. S. Jullev Atmadji, “Analisa Dan  Penerapan  Metode  Single  Exponentian Smoothing Dan Multi Agent Sistem Pada Prediksi Penjualan,” J. Ilm.  Inov. ,  vol.  16,  no.  3,  pp.  128– 133, 2017, doi: 10.25047/jii.v16i3.307.
[2]  P. Chyan, “Arsitektur Multi-Agent untuk Integrasi Informasi Terdistribusi dengan Domain Spesifik,” Pelita Inform. Budi Darma , vol. 16, pp. 234–239, 2017.
[3]  A.  Rosenfeld,  N.  Agmon,  O.  Maksimov,  and  S. Kraus,  “Intelligent  Agent  Supporting  Human– Multi-Robot  Team  Collaboration,” Artif.  Intell. , vol.  252,  no.  August,  pp.  211–231,  2017,  doi: 10.1016/j.artint.2017.08.005.
[4]  R. Akbar and M. Mukhtar, “Perancangan E-Tracer Study  berbasis  Sistem  Cerdas,” J.  Sisfokom (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  8– 12, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i1.631.
[5]  D.  S.  Al-Azzawy  and  S.  A.  Diwan,  “Design  of Intelligent  Agent  Based  Management  Security System  for  E-Government,” J.  AL-Qadisiyah Comput.  Sci.  Math. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  131–142, 2017.
[6]  A.  B.  Osmond  and  Suhono  Harso  Supangkat, “Platform  dan  Pemodelan  Kerjasama  Multi  Agen untuk  Layanan  Pengiriman  Barang,” J.  Sist. Cerdas ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  22–34,  2019,  doi: 10.37396/jsc.v2i1.15.
[7]  A. N. Putri and A. V. Crissano, “Fuzzy Controller Application For Player Movement On 3D Engine Games Based Smart Agent,” Transformatika , vol. 15, no. 1, pp. 53–59, 2017.
[8]  H.  Haryanto,  A.  Kardianawati,  and  U.  Rosyidah, “Agen Cerdas Untuk Perilaku Reward Appreciative  Learning  Dalam  Game  Pendidikan
Kewirausahaan,” Techno.Com ,  vol.  16,  no.  3,  pp.
325–336, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i3.1493.
[9]  S.  Wijayanti,  A.  Nurhuda,  and  R.  Andrea, “Edugame ‘Etam-Tainment’ Pembelajaran Bahasa Kutai dengan Shuffle Random dan Agen Cerdas,”
J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 3, pp. 302–307, 2018, doi: 10.22146/jnteti.v7i3.439.
[10]  A.  Nurhuda  and  R.  Andrea,  “Penerapan  Decision Tree  Dalam  Agen  Cerdas  ‘Unda  Anak  Pintar’ Permainan  Edukasi  Muatan  Lokal  Bahasa Banjar,” J.  Ilm.  Matrik ,  vol.  22,  no.  2,  pp.  147– 152, 2020, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i2.986.
[11]  D.  Setiawan  and  R.  Roestam,  “Analisa  Dan Perancangan Website Tes Psikologi ( Study Kasus Fakultas  Kedokteran  Dan  Ilmu  Kesehatan Universitas  Negeri  Jambi  ),” J.  Manaj.  Sist.  Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 345–360, 2017.
[12]  A.  S.  Jati,  Kusrini,  and  H.  Al  Fatta,
“Pengembangan Prototype Tes Psikologi Perencanaan Karir Siswa SMA Prototype
Development  of  Career  Planing  Psychological Test,” Citec J. , vol. 5, no. 1, pp. 58–70, 2018.
[13]  U. Nurhasan, D. Suryani, and E. Larasati Amalia, “Sistem  Cerdas  Tes  Kepribadian  Kraepelin,” Teknol.  Inf.    Teor.  Konsep,  dan  Implementasi    J. Ilm. , vol. 8, no. 2, pp. 2086–2989, 2017.
[14]  V.  Amrizal,  “Penerapan  Metode  Term  Frequency Inverse Document Frequency (Tf-Idf) Dan Cosine Similarity  Pada  Sistem  Temu  Kembali  Informasi Untuk  Mengetahui  Syarah  Hadits  Berbasis  Web (Studi Kasus: Hadits Shahih Bukhari-Muslim),” J. Tek.  Inform. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  149–164,  2018, doi: 10.15408/jti.v11i2.8623.
[15]  S.  Ur  Rehman,  A.  Nadeem,  and  M.  Sindhu, “Towards  Automated  Testing  of  Multi-agent Systems  using  Prometheus  Design  Models,” Int. Arab  J.  Inf.  Technol. ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  54–65, 2019.
[16]  V.  Sugiarto,  F.  Ramdani,  and  F.  Bachtiar, “Modeling  Agent-Oriented  Methodologies  for Landslide Management,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  193,  2019,  doi: 10.25126/jitecs.201942129.
[17]  K.  E.  Ehimwenma,  “Design  and  Analysis  of  a
Multi-Agent E-Learning System Using Prometheus  Design  Tool.,” Int.  J.  Artif.  Intell. , vol.  9,  no.  4,  pp.  31–45,  2020,  doi:  DOI: 10.11591/ijai.v8.i1.pp31-45.
[18]  J.  Larioui  and  A.  El  Byed,  “Multi-Agent  System Architecture  Oriented  Prometheus  Methodology Design  For  Multi-Modal  Transportation,” Int.  J. Emerg. Trends Eng. Res. , vol. 8, no. 5, pp. 2118– 2125, 2020, doi: 10.30534/ijeter/2020/105852020.
[19]  A. J. Ratnakumar and S. Balakrishnan, “Design of Multi-Agent  Based  Systems  for  Entrusted Communication Using Jade,” Taga J. , vol. 14, pp. 766–774, 2018.
Halaman ini sengaja dikosongkan