## Simulasi Evakuasi Bencana Kebakaran Pemukiman Pesisir Berbasis Agent Based Model

## Aprilla Warlisia Sandana
Teknik Informatika, STMIK PPKIA Tarakanita, Alamat, Tarakan, 77111, Indonesia
up.real81@gmail.com
Abstrak. Penataan pemukiman wilayah pesisir yang kurang baik memiliki resiko yang sangat tinggi akan bahaya kebakaran. Keterbatasan akses menyebabkan kesulitan evakuasi masyarakat (agen) ketika terjadi bahaya kebakaran. Masyarakat sebagai agen memiliki aktivitas interaksi kelompok terhadap lingkungan yang memiliki jalur evakuasi dan sistem pendukung lainnya untuk mencari jalan keluar tercepat.  Penelitian  ini  merancang  suatu  pemodelan  simulasi  pergerakan  masyarakat  saat  terjadi bencana kebakaran di pemukiman pesisir. Studi kasus penelitian ini adalah pada wilayah pesisir padat penduduk Pasar Batu Tarakan Kalimantan Utara. Simulasi evakuasi masyarakat menggunakan Agent Based  Modeling  (ABM)  dengan  memanfaatkan  piranti  lunak  NetLogo.  Survey  dilakukan  dengan mempertimbangkan  kondisi  jalan  sebagai  akses  keluar  masuk  agen.  Pemodelan  dilakukan  dengan membuat 3 skenario simulasi berdasarkan jumlah agen meninggalkan lokasi kebakaran.  Regresi linier berganda digunakan untuk menganalisis korelasi antara variabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa skenario 3 memiliki jumlah orang terbanyak yang melalui exit point. Pemilihan lintasan berdasarkan pertimbangan jarak tempuh dan lebar jalan terhadap jumlah orang yang dievakuasi memiliki korelasi yang sangat signifikan (R 2 = 98,34%). Kata kunci: ABM, Api, Bahaya, NetLogo, Pesisir
Abstract . [The Evacuation Simulation for Fires Mitigation in Coastal Settlement Based on Agent Based Model] . The poor setting out of coastal settlements had very high vulnerability of the fire hazard. The limited access caused the difficulties in community (agents) evacuation when fire was accured. The communities as agents in a group interaction environment had routes and other support systems of evacuation to reach the fastest way out. This research had designed a simulation model of community movement during a fire disaster in the coastal settlement. The case study of this research had been defined in the dense coastal settlement area of Pasar Batu Tarakan, North Kalimantan. The community evacuation  simulation  were  based  on  the  Agent  Based  Modelling  (ABM)  by  utilizing  the  NetLogo software.  The  survey  had  been  conducted  by  considering  the  condition  of  main  route  that  can  be accessed. The modeling had 3 simulation scenarios that were based on the number of agents movement who left the fire site. The double linear regression had been utilized to analyze the variable correlation. The  results  showed  a  scenario  3  had  the  largest  people  number  who  passed  out  the  exit  way.  The selection of the route based on the distance and width parameters for the number of people save. They had very significant correlation (R 2 = 98,34%). Keywords: ABM, Coastal, Fire, Hazard, NetLogo

## I. Pendahuluan
Bencana  kebakaran  sudah  sering  terjadi  di daerah-daerah seperti pemukiman padat. Permukiman padat yang biasanya terdapat di permukiman pesisir Indonesia, kota Tarakan adalah salah satunya. Secara geografis  Kota  Tarakan  terletak  pada  3°14'23"- 3°26'37"  LU  dan  117°30'50"-117°40'12"  BT.  Ini adalah  pulau  kecil  dengan  luas  677,53  km²  dan 241.464  penduduk.  Jumlah  ini  meningkat  karena pertumbuhan penduduk yang disebabkan oleh angka kelahiran  dan  migrasi.  Dampak  pertambahan penduduk  membuat  pemukiman  padat  semakin berkembang,  karena  di  kawasan  tersebut  terdapat fasilitas umum, seperti pasar tradisional, Pasar batu, Tarakan  salah  satunya.  Kebakaran  besar  terjadi  di pasar tradisional, Pasar Batu, Tarakan pada Senin, 20 Januari  2020.  Lokasi  kebakaran  berada  di  Desa
Sebengkok,  Kecamatan  Tarakan  Tengah,  Kota Tarakan,  Kalimantan  Utara  (Gambar  1).  Kebakaran terjadi  selama  5  jam  dengan  300  bangunan  hilang. Hampir  bahan  bangunannya  terbuat  dari  kayu  dan bahan lain yang memiliki kerentanan tinggi terhadap serangan  api.  Angin  kencang  menjadi  salah  satu faktor  penyebab  kebakaran  dapat  dikendalikan. Evakuasi  sempat  mengalami  kesulitan  karena  titik keluar  lokasi  kebakaran  terlalu  jauh  dan  penuh rintangan.  Akses  jalan  sebagai  jalur  evakuasi  tidak sebanding  dengan  daya  tampung  penduduk. Permukiman Pasar Batu terdiri dari rumah-rumah dan pasar tradisional. Situasi ini menyebabkan exit point belum  cukup  untuk  dicapai  dengan  mudah.  Terlalu banyak  kendala  yang  harus  diperhatikan  seperti orang,  toko,  bahkan  kendaraan  yang  mengancam proses evakuasi. Permukiman yang padat juga sangat minim  rambu  peringatan  atau  jalur  evakuasi  saat
Jurnal Pendidikan dan Aplikasi Industri (UNISTEK) Vol. 8 No.2 Agustus 2021, PP. 133-138 p- ISSN : 0126 – 4036     e- ISSN : 2716 - 0416 http://ejournal.unis.ac.id/index.php/UNISTEK
kebakaran  terjadi.  Oleh  karena  itu,  sangat  penting untuk  mengetahui  bagaimana  interaksi  antara manusia  dan  lingkungan  dalam  kesiapsiagaan terhadap  ancaman  bencana  kebakaran  yang  sering terjadi di pemukiman padat.
Gambar 1. Lokasi kebakaran
Amanda  et.  al  (2016)  telah  melakukan penelitian tentang jalur keluar yang aman untuk siswa asrama sekolah menengah di Santa Fe Indian School (SFIS).  Penelitian  yang  dilakukan  bertujuan  untuk mengetahui  jalur  tercepat  dan  teraman  dari  seluruh penghuni  asrama  yang  memanfaatkan  program NetLogo.  Penentuan  jalur  evakuasi  teraman tergantung pada jarak dari titik keluar dan kemacetan di jalur keluar tertentu. Nugraheni dkk. (2019) telah mengevaluasi  tingkat  pemahaman  dan  penerapan pendidikan  mitigasi  di  Kecamatan  Kelumbayan Kabupaten  Tanggamus  Propinsi  Lampung  secara geospasial.  Metode  survey  dan  wawancara  telah dilakukan  terhadap    perwakilan  siswa  dan  siswi SMAN 1 Kecamatan Kelumbayan. Analisis data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  deskriptif dengan  pendekatan  geospasial.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa tingkat pengetahuan masyarakat Kecamatan  Kelumbayan  tentang  mitigasi  bencana masih rendah.
Dai  dan  Zhang  (2013)  telah  melakukan penelitian dengan menggunakan model berbasis agen untuk  mensimulasikan  penyebaran  api  di  suatu komunitas.  Model  simulasi  mempertimbangkan empat faktor: titik pengapian, laju pembuangan panas, kepadatan  jalan,  dan  efek  angin.  Daerah  penelitian telah berlokasi di Kota Avondale di Georgia, Amerika Serikat, dengan ukuran perkiraan 0,8 km2. Hasilnya memberikan informasi tentang jumlah korban, daerah berisiko  tinggi,  pilihan  rute  pelarian,  dan  waktu evakuasi.  Berdasarkan  Hardiansyah,  et.  al  (2016) pemodelan evakuasi memiliki cakupan wilayah studi yang  luas  dan  melibatkan  banyak  link  dan  zona, sehingga  ruang  lingkup  pengembangan  model termasuk  dalam  kategori  makroskopik.  Model makroskopik dapat digunakan untuk menilai kinerja jaringan  selama  evakuasi  darurat  dengan  cakupan skala  besar  bidang  studi.  Manini,  et.  al  (2011)  Saat terjadi  bencana,  beberapa  jalan  harus  melayani permintaan  pengungsi  yang  lebih  tinggi  dari kebutuhan  mereka  untuk  dibangun.  Hal  ini menyebabkan  kemacetan  yang  menyebabkan
bertambahnya  waktu  tempuh.  Manajer  lalu  lintas menerapkan  berbagai  strategi  pengendalian  untuk mengurangi  efek  ini.  Kontrol  lalu  lintas  telah dilakukan ketika tujuannya adalah untuk menggunakan jaringan lalu lintas yang tersedia secara efisien dengan mengarahkan para pengungsi. Mia et. al (2017) telah melakukan identifikasi tingkat risiko kebakaran  di  Kawasan  Segiempat  Tunjungan Surabaya. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  risiko  bencana  kebakaran  dengan memperhitungkan  variabel  bahaya,  kerentanan  dan kapasitas.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa terdapat  21  RT  (Rukun  Tetangga)  dengan  tingkat risiko  kebakaran  tinggi,  9  RT  dengan  tingkat  risiko kebakaran  sedang  dan  3  RT  memiliki  tingkat  risiko kebakaran.
Tumewu  (2016)  juga  pernah  melakukan penelitian  tentang  upaya  keamanan  yang  tepat  dan mampu  mengurangi  dampak  bahaya  yang  terjadi ketika  bencana  terjadi  pada  kerumunan  manusia  di lapangan indoor Gelanggang  Olah  Raga  (GOR)  X. Penelitian  ini  menyajikan  model  komputasi  yang mensimulasikan  evakuasi  bencana,  dimana  manusia sebagai agent mempunyai  aktivitas  interaksi  secara otonom atau berkelompok terhadap lingkungan yang mempunyai  jalur  evakuasi,  susunan  tempat  duduk, dan sistem pendukung keputusan untuk mencari jalan keluar terdekat. Tujuan prototipe simulasi ini adalah mendapatkan  persentase  jumlah  kapasitas  penonton lapangan indoor GOR  X.  Skenario  simulasi  telah ditentukan berdasarkan 2 faktor yang dimiliki agent berturut-turut Number of Agent dan Number Scared of Agent . Hasil penelitian menunjukkan skenario dengan waktu  evakuasi  terbaik  terdapat  pada  skala  60-80% dengan  hasil  setelahnya  waktu  yang  dibutuhkan cenderung konstan. Model simulasi ini Fitria et. al (2020) telah melakukan penelitian tentang  pemodelan  pergerakan  pengguna  gedung dalam  melakukan  evakuasi  tsunami.  Pemodelan menggunakan  pemodelan  berbasis Agent .  Penelitian ini menggunakan metode survei kendaraan parkir dan penyebaran  kuesioner.  Parameter  yang  digunakan adalah derajat kejenuhan, volume, dan kapasitas jalur evakuasi.  Penelitian  ini  juga  mempertimbangkan beberapa  ruas  jalan  dan  rute  alternatif.  Hasil penelitian  menunjukkan  kondisi  ruas  jalan  yang ditinjau dari hasil permodelan konsisten dengan hasil pengamatan  langsung  di  lapangan.  Jalur  alternatif evakuasi  yang  sering  dipilih  responden  adalah  jalur yang sering dilalui pada waktu harian dan akses yang mudah ketika proses evakuasi. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa nilai derajat kejenuhan pada R01 (0,1598)  serta  kapasitas  R07  dan  R08  yang  tinggi sebesar 2039,59 skr/jam. Hal tersebut mengindikasikan bahwa perlu adanya pengembangan kinerja  jaringan  jalan  local  sehingga  dapat memudahkan proses evakuasi tsunami.
Chan  (2017)  telah  melakukan  penelitian tentang  pengaruh  sosial  menggunakan  simulasi  dan regresi berbasis agen  model. Setiap agen dimodelkan dengan model regresi linier. Agen berinteraksi dengan
Jurnal Pendidikan dan Aplikasi Industri (UNISTEK) Vol. 8 No.2 Agustus 2021, PP. 133-138 p- ISSN : 0126 – 4036     e- ISSN : 2716 - 0416 http://ejournal.unis.ac.id/index.php/UNISTEK
tetangga  dengan  bertukar  keyakinan  sosial.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  apabila  keyakinan individu linier dalam keyakinan tetangga, keyakinan tingkat  sistem  dan  keyakinan  tetangga  juga  dapat dijelaskan dengan model regresi linier.
Persamaan  analisis  regresi  linier  berganda (Persamaan  (1)  untuk  menganalisis  korelasi  antar model.  Korelasi  dapat  dikuantifikasi  dalam persamaan  hubungan  antara  variabel  bebas  ( Y )  dan beberapa variabel bebas variabel ( X 1 , X 2 , …, X n ).
𝑌 = 𝑎 + 𝑏 ! 𝑋 " + ⋯ + 𝑏 #$" 𝑋 #
(1) a dan b dapat dihitung dengan Persamaan (2).
𝑎 = (&' ! ))&* ! " +$(&* ! )(&* ! ' ! ) #&* ! " $(&* ! ) " (2a)
𝑏 = #&* ! ' ! $(&* ! )(&' ! ) #&* ! " $(&* ! ) " (2b)
dengan: Y = Variabel Response a = Coefficent, cross the vertical axis b = Koefisien regresi X = Variabel tak bebas n = Jumlah populasi atau sampel data

## II. Bahan dan Metode
Penelitian  ini  dilakukan  di  kawasan  pasca bencana  kebakaran  yaitu  Pasar  Batu,  Tarakan, Kalimantan Utara. Penekanan penelitian ini adalah pergerakan  agen  dari  titik  api  terdekat  ke  jaringan jalan  umum  yang  digunakan  warga.  Pergerakan agen  di  jaringan  jalan  jauh  dari  sumber  titik  api menuju 3 exit, jalur belakang Hotel Harmonis, pintu masuk  Pasar  Batu  sebelah  ruko  muslim  dan jembatan  kecil  di  sebelah  kiri  lokasi  Pasar  Batu (Gambar  1).  Selanjutnya  untuk  merepresentasikan model penelitian ini dalam bentuk simulasi, terlebih dahulu digunakan protokol Agent Based Simulation yaitu pembuatan ODD ( Overview , Design Concept dan Detail )  untuk  menggambarkan  suatu  sistem berbasis agen sehingga mudah untuk dipahami.

## Overview
Model  simulasi  berbasis  agen  ini  telah memodelkan  evakuasi  bahaya  kebakaran  yang terkonsentrasi  pada  pemukiman  padat,  sebagai sistem  pendukung  keputusan.  Analisis  yang dilakukan,  beberapa  skenario  bencana  telah dilakukan.  Entitas:  orang  dan  situs  telah didefinisikan  dalam  variabel  keadaan:  orang  yang diposisikan secara acak berdasarkan kepadatan area perumahan,  cara  orang  itu  berjalan  yang  termasuk tahapan  dan  cara  bergerak  saat  menemukan  titik keluar  terdekat.  Entitas;  Simulasi  ini  memprediksi jumlah waktu untuk semua orang di area kebakaran per  menit.  Tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 2
Gambar 2. Bagan alir penelitian

## Design Concept
Design Concept : Konsep umum dalam simulasi ini adalah mengetahui waktu evakuasi penduduk yang padat  di  pemukiman  padat  mengikuti  jalan  yang tersedia  menuju  exit  point  dan  hubungan  antara lebar  dan  panjang  jalan  yang  digunakan  oleh masyarakat  pada  saat  evakuasi  yang  dapat mempengaruhi  laju  pergerakan  untuk  dievakuasi. Kapasitas jalan yang tersedia dapat mempengaruhi kepadatan  jalur  evakuasi  dimana  setiap  keputusan yang diambil seseorang untuk memilih titik keluar terdekat.
Emergence :  Hasil  dari  model  simulasi  ini dibandingkan  dengan  waktu  tersingkat  yang dibutuhkan  oleh  masyarakat  untuk  mencapai beberapa exit  point yang  tersedia  di  evakuasi  dan dihitung  kecepatan  evakuasi  masyarakat  ke  titik aman ( exit point ).
Adaptation : Perilaku agen
Tabel 1. Karakteristik agen Agen Karakteristik Masyarakat 1. People were in random positions and go out looked for exit points. 2. People choosed the nearest exit point randomly. Exit point 1. The exit point had been defined as one of the ways for people to get out of the burning point.
Interaction : - Orang dan Titik Keluar:
Orang mencari titik keluar terdekat secara acak.
- Orang dan lintasan: Masyarakat  akan  menempatkan  diri secara acak berdasarkan patch hitam, yang  mempertimbangkan  posisi mereka  ketika  kebakaran  terjadi.
Jurnal Pendidikan dan Aplikasi Industri (UNISTEK) Vol. 8 No.2 Agustus 2021, PP. 133-138 p- ISSN : 0126 – 4036     e- ISSN : 2716 - 0416 http://ejournal.unis.ac.id/index.php/UNISTEK
Masyarakat  telah  diarahkan  ke  titik keluar patch menghindari  lokasi kebakaran.

## Detail
Penelitian ini telah dikelompokkan menjadi 3 skenario, masing-masing Skenario 1, Skenario 2, dan Skenario 3. Skenario 1 memodelkan ruas jalan sempit dengan  panjang  lintasan  menuju  exit  point  sangat dekat. Lebar jalan yang telah ditentukan adalah 0,90 m dengan jarak ke exit point 71,0 m (Gambar 3). Jalur evakuasi  alternatif  ini  mengambil  jalur  dari pemukiman  penduduk  menuju  titik  keluar  dengan rintangan tinggi.
Gambar 3. Exit point 1 rute alternatif
Skenario 2 memodelkan ruas jalan yang lebar dengan  panjang  lintasan  menuju exit  point yang terlalu jauh. Lebar jalan yang telah ditentukan adalah 2,00 m dengan jarak ke exit point 140,0 m (Gambar 4). Jalur evakuasi alternatif ini mengambil jalur dari pemukiman  penduduk  menuju  titik  keluar  tanpa hambatan.
Gambar 4. Exit point 2 rute alternatif
Skenario 3 memodelkan lebar ruas jalan yang relatif sedang dengan panjang jalur menuju exit point tidak  terlalu  jauh.  Lebar  jalan  yang  telah  ditentukan 1,50 m dengan jarak ke exit point 87,0 m (Gambar 5). Jalur  evakuasi  alternatif  ini  mengambil  jalur  dari pemukiman  penduduk  menuju exit  point dengan hambatan sedang.
.
Analisis  regresi  linier  berganda  telah dilakukan  dalam  penelitian  ini.  Jarak  jalur  ke  titik keluar  dan  lebar  jalan  telah  diukur  sebagai  variabel bebas  (Tabel  1).  Waktu  evakuasi  telah  ditentukan sebagai variabel terikat selama 360 menit (6 jam).

## III. Hasil dan Pembahasan
Hasil  simulasi  evakuasi  bencana  dengan memanfaatkan  NetLogo  memiliki  3  skenario  yang didasarkan  pada  kondisi  jalan  sebagai  titik  keluar dan menghasilkan data yang berubah setiap running karena sifat Agent Based Modeling adalah stokastik. Namun data yang diperoleh bervariasi menunjukkan tren  kurva  yang  relatif  sama  dan  waktu  yang dibutuhkan  untuk  evakuasi  hingga  semua  agen berada  pada  posisi  aman  juga  bervariasi  namun jarak  tempuhnya  tidak  terlalu  jauh.  Perbedaannya adalah jumlah orang yang keluar melalui tiga titik keluar.

## Skenario 1
Gambar  6  menunjukkan  pergerakan  agen  di awal simulasi dan akhir simulasi, dimana agen berada pada  posisi  acak  dan  bergerak  menuju  exit  point  1. Posisi exit point 1 berada di radius posisi agen dengan luasan  dibuat  lebih  kecil  dikarenakan  kondisi eksisting jalan yang tidak lebar.
Pengujian skenario 1 telah menggambarkan kondisi  jalan  yang  relatif  lebih  dekat  dengan exit point , namun jalurnya sempit. Setelah berjalan lima kali jumlah agen di exit point 1 atau jumlah orang yang bergerak yang bergerak menggunakan rute ini
Gambar 6. Model skenario 1

## Skenario 2
Pengujian  skenario  2  telah  menggambarkan kondisi jalan yang terlalu jauh menuju exit point dan dengan  sedikit  hambatan.  Setelah  berjalan  lima  kali mengakibatkan  jumlah  agen  di exit  point 2  atau jumlah  orang  yang  bergerak  menggunakan  jalur  ini sebanyak 199, 209, 190, 185 dan 194. Jadi sekitar 40% dari  total  penduduk  yang  tinggal  di  wilayah terdampak  kebakaran  daerah.  Sisanya  menggunakan dua jalur lainnya.
(ii)
Jurnal Pendidikan dan Aplikasi Industri (UNISTEK) Vol. 8 No.2 Agustus 2021, PP. 133-138 p- ISSN : 0126 – 4036     e- ISSN : 2716 - 0416 http://ejournal.unis.ac.id/index.php/UNISTEK
Gambar  7  menunjukkan  pergerakan  agen  di  awal simulasi dan akhir simulasi, dimana agen berada pada posisi acak dan bergerak menuju exit point 2. Posisi exit point 2 berada di radius posisi agen dengan luasan yang  besar  karena  kondisi  lebar  jalan  yang  relatif paling besar dari dua ruas jalan lainnya.

## Skenario 3
Pengujian pada skenario 3 telah menggambarkan kondisi jalan yang tidak terlalu jauh dengan exit point , dengan hambatan sedang.
Gambar 8. Model skenario 3
Setelah berjalan lima kali hasilnya menunjukkan jumlah agen di exit point 3 atau jumlah orang yang bergerak menggunakan jalur ini sebanyak 257, 250, 262, 269 dan 265. Jadi sekitar 50% dari total penduduk  yang  tinggal  di  wilayah  terdampak kebakaran  daerah.  Sisanya  menggunakan  dua  jalur lainnya.
Gambar 8 juga menunjukkan pergerakan agen di  awal  simulasi  dan  akhir  simulasi,  dimana  agen berada  pada  posisi  acak  dan  bergerak  menuju  exit point 3. Posisi exit point 3 berada di radius posisi agen dengan luasan yang tidak terlalu besar karena kondisi lebar jalan yang tidak terlalu besar.

## Perbandingan Skenario
Salah  satu  karakteristik  NetLogo  memiliki  model keluaran agen stokastik, hal ini dimaksudkan bahwa hasil  yang  diperoleh  selalu  berubah  pada  setiap percobaan  yang  dilakukan.  Eksperimen  yang  telah dilakukan  berkali-kali  menggunakan  perilaku pergerakan agen menuju exit point. Hasil eksperimen dengan simulasi NetLogo dalam penelitian ini dapat ditunjukkan  pada  gambar  skenario  1,  2  dan  3. Eksperimen ini dilakukan dengan lima kali percobaan dan  menunjukkan  hasil  bahwa  jumlah  agen  (orang) yang melewati jalan pada skenario 1 adalah 44, 41, 48, 46  dan  41atau  sekitar  10%  dari  total  jumlah  agen. Skenario 2 jumlah agen 199, 209, 190, 185 dan 194 atau  sekitar  40%.  Skenario  3  jumlah  agennya  257, 250,  262,  269  dan  265  atau  sekitar  50%.  Dari  hasil tersebut  dapat  diketahui  bahwa  skenario  3  lebih banyak  dilalui  agen,  Sebesar  50%  masyarakat menggunakan  ruas  jalan  ini.  Hasil  tersebut  telah divalidasi dengan analisis regresi berganda. Validasi ini membandingkan volume agen (orang) yang berada pada exit  point terhadap  panjang  jalan  pada  kondisi nyata dan pemodelan. Nilai validasi diperoleh sebesar 98,34%.
Analisis keluaran NetLogo dilakukan melalui pengolahan  data  eksperimen,  dengan  mengetahui kapasitas jalan dan waktu tempuh pada ruas jalan yang dilalui  oleh  agen.  Tabel  2  menunjukkan  data geometrik  (karakteristik  jalan)  dari  ruas  jalan  yang ditinjau.
Tabel 2 . Karakteristik jalan Exit Point Lebar (m) Jarak (m) 1 0,90 71 2 1,50 140 3 2,00 87
Waktu pergerakan agen sampai berada di exit point  ditunjukkan  dalam  menit  ( ticks ).  Berdasarkan hasil  pengolahan  NetLogo,  waktu  tempuh  yang digunakan  saat  kondisi  jaringan  jalan  di  kawasan Pasar  Batu  terkena  kebakaran  antara  300-360  menit (5-6  jam).  Rekapitulasi  waktu  tempuh  agen  untuk setiap exit  point pada  setiap  ruas  jalan  dapat  dilihat pada Gambar 9.
Gambar  9  menunjukkan  kurva  pergerakan agen  menuju  ketiga exit  point .  Jumlah  agen  yang menuju exit point 3 paling banyak daripada kedua exit point lainnya  karena  ruas  jalan  yang  bias  dilalui beberapa orang dan jaraknya dekat menuju titik aman. Exit point 1 paling sedikit dilalui agent dikarenakan ruas jalan yang relatif sangat sempit yang hanya dapat dilalui oleh satu orang. Pergerakan kurva berfruktuasi dikarenakan agen bergerak secara acak 180 o sehingga apabila  belum  berada  tepat  di  titik  yang  dituju dianggap agen masih di luar exit point . Pada menit ke- 60 kurva cenderung bergerak horizontal karena pada menit  tersebut,  seluruh  agen  sudah  berada  di  radius titik aman atau radius exit point masing-masing.
Gambar 9. Waktu tempuh 3 rute
Kecepatan agen ( v ) menuju exit point dari posisi awal dinyatakan  dalam  m/menit  dan  dianalisis  dengan membagi jarak ( s ) yang dinyatakan dalam meter dan waktu tempuh ( t ) yang dinyatakan dalam menit.
Gambar  10  menunjukkan  kurva  kecepatan agen  menuju exit  point . Exit  point 2  memerlukan waktu  yang  lama  dibandingkan  dengan exit  point 1 dan 3 karena jarak tempuh yang terlalu panjang pada ruas jalan tersebut.
Gambar 10. Kecepatan agen

## Validasi Model
Hasil  analisis  regresi  linear  berganda digunakan  sebagai  validasi  model  dalam  penelitian ini.  Persamaan  regresi  linier  berganda  diperoleh persamaan  regresi  sebagai  mana  yang  ditunjukkan oleh Persamaan (3).
𝑌 = 3,538 − 5,397𝑋 " + 513,3𝑋 , (3)
dengan: Y = jumlah orang melintasi exit point dalam 1 jam X 1 = Jarak rute X 2 = Lebar rute dengan  koefisien  korelasi  ( R 2 )  diperoleh  sebesar 98,34%.

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  analisis, diperoleh beberapa poin sebagai berikut:
1. Pemodelan yang dilakukan untuk evakuasi bencana ini  menggunakan Agent  Based  Modeling (ABM)
dengan  memanfaatkan  aplikasi software NetLogo yang  dideskripsikan  dalam  3  skenario  yang didasarkan pada kondisi jalan sebagai jalur evakuasi dan menghasilkan output berupa jumlah agen yang melewati ketiga jalan tersebut.
2. Hasil running lima kali menunjukkan bahwa jumlah agen (orang) yang melewati jalan pada   skenario 1 adalah 44, 41, 48, 46 dan 41 atau sekitar 10% dari total jumlah agen. Skenario sebanyak 199, 209,  190,  185  dan  194  atau  sekitar  40%  dari  total jumlah  agen.  Skenario  3  memiliki  257,  250,  262, 269 dan 265 atau sekitar 50% dari total jumlah agen.
3. Jumlah  agen  (orang)  yang  melewati  jalan  pada skenario  3  lebih  banyak  dari  dua  rute  lainnya. Sebesar  50%  masyarakat  menggunakan  ruas  jalan ini.
4. Validasi  regresi  berganda    untuk  pemodelan menggunakan pendekatan statistik yang memiliki Y = 3,538 – 5,937 X 1 + 513,3 X 2 dan dengan nilai R 2 = 0,9834.

## Daftar Pustaka
Amanda,  E.M.,  &  Fahrig,  L.  (2016).  Reconciling contradictory relationships between
mobility  and  extinction  risk  in  human- altered   landscapes.  Journal  of  Functional Ecology, Vol. 30, No. 3, hal. 1558–1567. Almeida,  J.E.,  Rosetti,  R.J.F.,  &  Kokkinogenis,  Z.
(2012).    NetLogo  Implementation  of  an Evacuation  Scenario.  Proceedings  of  the  7th
Iberian Conf. on Information Systems and Technologies, hal. 306-317. (Madrid,
20 Juni 2012).
Mia,  U.J.,  Turniningtyas,  A.R.,  &  Heru,  S.  (2017).
Analisa  Risiko  Bencana  Kebakaran  Kawasan Segiempat  Tunjungan  Surabaya.  Jurnal Pengembangan Kota, Vol. 5 , No. 2, hal. 149– 158.
Dai,  D.,  &  Zhang,  Y.  (2013).    Simulating  fire spread   in  a  community  using  an  agent- based   model.   Proceedings  of  The  12th
International Conference on GeoComputation,  hal.  130-136.  (Wuhan,  23 Juli 2013). Nugraheni, I.L., Suwarni, N., Miswar, D., & Amalia, A.B.    (2019).  Kajian  Geospasial  Berbasis Pendidikan Mitigasi di Kecamatan Kelumbayan   Kabupaten Tanggamus. UNM Geographic Journal, Vol. 2, No. 2, hal. 139–150.
Tumewu, T.W. (2016). Simulasi Berbasis Agen untuk Evakuasi  Bencana  Kerumunan  Lapangan Indoor   GOR X. Jurnal Ilmiah Widya Teknik, Vol. 15 ,
No. 1,   hal. 41–45.
Hardiansyah,  I.,  Muthohar,  S.,  Priyanto,  L.B.,  & Suprama,  S.N.  (2016).  Konsep  pemodelan Transportasi  untuk  Evakuasi  Bencana. Journal  Transportasi  Forum  Studi ,  Vol.  16, No. 3, hal. 231–240.
Manini,  D.J.,  Madireddy,  Soundar  &  Kumara,  M.
(2011).    Model  Berbasis  Agent  Manajemen Lalu  Lintas  Evakuasi. Proceedings  of Simulasi  Musim  Dingin ,  hal.  306-317.
(Madrid, 20 Juni 2011). Chan, W.K.V.    (2017). Agent-Based and
Regression  Models  of  Social  Influence. Proceedings  of  the  2017  Winter  Simulation Conf.,  hal.  1395-1406.  (Nevada,  3  Desember 2017).
Fitria, N., Hardiansyah, & Mase, L.Z. (2020). Analisis Numeris Menggunakan Agent Based Modelling untuk  Evakuasi  Bencana  Tsunami Gedung I Universitas  Bengkulu,  Indonesia.
Jurnal   Potensi, Vol. 22 ,  No. 1,   hal. 21–32.