JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## KECERDASAN KERUMUNAN UNTUK OPTIMASI PEMECAHAN MASALAH
Rumadi Hartawan 1
Teknik Informatika 1
STMIK Jayakarta 1 rumadi@stmik.jayakarta.ac.id 1

## Abstrak
Kecerdasan kerumunan (swarm intelligence) adalah disiplin yang berhubungan dengan sistem alami dan  sistem buatan yang  terdiri  dari  banyak  individu  yang  berkoordinasi  dengan  menggunakan  kendali  yang  terdesentralisasi  dan pengorganisasian  diri.  Secara  khusus,  disiplin  ini  berfokus  pada  perilaku  kolektif  yang  dihasilkan  dari  interaksi  lokal individu  dengan  satu  sama  lain  dan  dengan  lingkungan  mereka.  Contoh  sistem  yang  dipelajari  oleh  kecerdasan kerumunan  adalah  koloni  semut  dan  rayap,  ikan,  kawanan  burung,  kawanan  hewan  darat.  Beberapa  artefak  manusia juga termasuk dalam ranah kecerdasan kerumunan, terutama beberapa sistem multi-robot, dan juga program komputer tertentu yang ditulis untuk mengatasi masalah optimisasi dan analisis data.
Kata Kunci : kecerdasan kerumunan, swarm intelligence

## I. PENDAHULUAN
Kecerdasan  kerumunan  memiliki  karakter  multidisi- plin.  Penelitian  dalam  kecerdasan  kerumunan  dapat diklasifikasikan berdasarkan kriteria yang berbeda.[1]
Alami (natural) vs.  buatan (artificial) :  Merupakan kebiasaan  untuk  membagi  penelitian  kecerdasan kerumunan  menjadi  dua  bidang  sesuai  dengan  sifat sistem  yang  dianalisis.  Karena  itu,  kita  berbicara tentang  penelitian  kecerdasan  berkelompok  alami,  di mana  sistem    biologi  dipelajari;  dan  kecerdasan segerombolan  buatan,  di  mana  artefak  manusia dipelajari.[1]
Ilmiah (scientific) vs. rekayasa (engineering) : Klasifikasi  alternatif  dan  yang  lebih  informatif  dari penelitian  kecerdasan  kerumunan  dapat  diberikan berdasarkan tujuan yang dikejar: kita dapat mengidentifikasi  aliran  ilmiah  dan  aliran  rekayasa. Tujuan  dari  aliran  ilmiah  adalah  untuk  memodelkan sistem kecerdasan kerumunan dan untuk memilih dan memahami  mekanisme  yang  memungkinkan  suatu sistem  secara  keseluruhan  untuk  berperilaku  secara terkoordinasi  sebagai  hasil  dari  interaksi  individu  ke individu lokal dan individu ke lingkungan. Di sisi lain, tujuan  aliran  rekayasa  adalah  untuk  mengeksploitasi pemahaman  yang  dikembangkan  oleh  aliran  ilmiah untuk  merancang  sistem  yang  mampu  memecahkan masalah yang mempunyai relevansi praktis.[1]
Kecerdasan  kerumunan  mengacu  pada  kecerdasan kolektif.  Ahli  biologi  dan  ilmuwan  alam  telah mempelajari  perilaku  sosial  serangga  karena  efisiensi mereka  dalam  memecahkan  masalah  yang  kompleks
seperti  menemukan  jalur  terpendek  antara  sarang mereka  dan  sumber  makanan  atau  mengatur  sarang mereka.  Terlepas  dari  kenyataan  bahwa  serangga  ini tidak  canggih  secara  individual,  mereka  membuat keajaiban sebagai kawanan interaksi dengan satu sama lain  dan  lingkungan  mereka.  Dalam  dua  dekade terakhir,  perilaku  berbagai  kawanan  yang  digunakan dalam  mencari  mangsa  atau  kawin  disimulasikan  ke dalam teknik optimasi numerik. [2]
Teknik-teknik  kecerdasan  kerumunan  diantaranya adalah  pengoptimal  koloni  semut,  pengoptimal partikel  kerumunan,  algoritma  koloni  lebah  buatan, algoritma glowworm ,  algoritma firefly ,  algoritma pencarian cuckoo ,  algoritma kelelawar, dan  algoritma pencarian  berburu.  Tercatat  bahwa  sebagian  besar algoritma  berbasis  kecerdasan  kerumunan  adalah teknik  sederhana  dan  kuat  yang  menentukan  solusi optimal  masalah  optimasi  secara  efisien  tanpa memerlukan banyak menggunakan pendekatan matematika. [2]

## II. LITERATUR DAN METODE
Sistem  kecerdasan  kerumunan  pada  umumnya memiliki sifat-sifat berikut:
 terdiri dari banyak individu;
 individu-individu  tersebut  relatif  homogen  (mis., mereka semua identik atau memiliki tipologi yang mirip);
 interaksi  antar  individu  didasarkan  pada  aturan perilaku  sederhana  yang  mengeksploitasi  hanya informasi lokal yang ada individu bertukar secara langsung atau melalui lingkungan (stigmergy );
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
 keseluruhan  perilaku  sistem  dihasilkan  dari interaksi  individu  satu  sama  lain  dan  dengan mereka  lingkungan,  yaitu,  perilaku  kelompok mengatur diri. [1]
Karena  sifat-sifat  di  atas,  dimungkinkan  untuk merancang  sistem  kecerdasan  kerumunan  yang  dapat berkembang  sesuai  skala (scalable) ,  bekerja  secara bersamaan (parallel) , dan toleransi terhadap kegagalan (fault toleran) .
Skalabilitas berarti bahwa suatu sistem dapat memper- tahankan  fungsinya  sambil  meningkatkan  ukurannya tanpa  perlu  mendefinisikan  ulang  caranya  bagian berinteraksi.  Karena  dalam  kecerdasan  kerumunan interaksi  hanya  melibatkan  individu  tetangga,  jumlah interaksi  cenderung  tidak  tumbuh  dengan  jumlah keseluruhan  individu  dalam  kelompok:  perilaku masing-masing  individu  hanya  longgar  dipengaruhi oleh  dimensi  kerumunan.  Dalam  sistem  buatan, skalabilitas menarik karena sistem skalabel dapat me- ningkatkan  kinerjanya  dengan  hanya  meningkatkan ukurannya, tanpa perlu pemrograman ulang.
Tindakan paralel dimungkinkan dalam sistem kecerdasan kerumunan karena individu yang menyusun  kerumunan  dapat melakukan  yang  berbeda tindakan  di  tempat  yang  berbeda  secara  bersamaan. Dalam  sistem  buatan,  tindakan  paralel  diinginkan karena  dapat  membantu  membuat  sistem  lebih fleksibel,  yaitu,  mampu  mengatur  diri  sendiri  dalam tim  yang  mengurus  secara  bersamaan  berbagai  aspek dari tugas yang kompleks.
Toleransi  kesalahan  adalah  sifat  inheren  dari  sistem kecerdasan  kerumunan  karena  sifat  desentralisasi, terorganisasi  dari  struktur  kendalinya.  Karena  sistem ini  terdiri  dari  banyak  individu  yang  dapat  dipertu- karkan  dan  tidak  satupun  dari  mereka  yang  bertugas mengendalikan  perilaku  sistem  secara  keseluruhan, individu  yang  gagal  dapat  dengan  mudah  diberhen- tikan dan diganti oleh yang lain yang berfungsi penuh.
Sistem  kecerdasan  kerumunan  biasanya  terdiri  dari populasi  agen  sederhana  atau  boids  yang  berinteraksi secara lokal satu sama lain dan dengan lingkungannya. Inspirasi  sering  datang  dari  alam,  terutama  sistem biologis.  Agen  mengikuti  aturan  yang  sangat sederhana,  dan  meskipun  tidak  ada  struktur  kontrol terpusat  yang  menentukan  bagaimana  agen  individu harus  berperilaku,  lokal,  dan  sampai  tingkat  tertentu secara acak, interaksi antara agen tersebut menyebabkan  munculnya  perilaku  global  "cerdas",
yang  tidak  diketahui  oleh  individu  agen.  Contoh kecerdasan  kerumunan  dalam  sistem  alami  termasuk koloni  semut,  berkelompok  burung,  berburu  elang, penggembalaan hewan, pertumbuhan bakteri, sekelompok ikan dan kecerdasan mikroba.
Penerapan  prinsip  kerumunan (swarm) untuk  robot disebut  kerumunan  robotika (swarm  robotics) , sedangkan 'swarm  intelligence '  mengacu  pada serangkaian  algoritma  yang  lebih  umum.  'Prediksi kerumunan'  telah  digunakan  dalam  konteks  masalah perkiraan.  Pendekatan  serupa  dengan  yang  diusulkan untuk  kerumunan  robotika  dipertimbangkan  untuk organisme  yang  dimodifikasi  secara  genetik  dalam kecerdasan kolektif sintetis. [3]
Boids adalah program kehidupan buatan, yang dikem- bangkan  oleh  Craig  Reynolds  pada  tahun  1986,  yang mensimulasikan  perilaku  berkelompok  burung.  Nama "boid"  sesuai  dengan  versi  singkat  dari "bird-oid object" , yang mengacu pada objek seperti burung. [4]
Seperti kebanyakan simulasi kehidupan  buatan, Boids adalah  contoh  perilaku  yang  muncul;  yaitu,  kom- pleksitas  Boids  muncul  dari  interaksi  agen  individu (boids,  dalam  hal  ini)  mengikuti  serangkaian  aturan sederhana.  Aturan  yang  diterapkan  di  dunia  Boids paling sederhana adalah sebagai berikut:
 Pemisahan (separation) :  mengarahkan  untuk menghindari kerumunan kawanan domba lokal
 Penyelasaran (alignment) :  mengarahkan  ke  arah rata-rata teman sekawanan lokal
 Kohesi (cohesion) :  mengarahkan  untuk  bergerak ke  arah  posisi  rata-rata  (pusat  massa)  teman kawanan lokal
Aturan  yang  lebih  kompleks  dapat  ditambahkan, seperti  penghindaran  rintangan  dan  pencarian  tujuan. [5].

## III. METODE
Penelitian  tentang  kecerdasan  kerumunan  umumnya dapat  dikelompokkan  ke  dalam  tiga  kategori  besar. Kategori  pertama  adalah  pada  algoritma.  Setiap algoritma  kecerdasan  kerumunan  telah  dipelajari  dan dimodifikasi  untuk  meningkatkan  kinerjanya  dari berbagai  perspektif  seperti  konvergensi,  akurasi solusi,  dan  efisiensi  algoritma,  dll.  Misalnya,  dalam algoritma  optimasi  kerumunan  partikel  ( particle swarm  optimization ,  PSO),  dampak  bobot  inersia, koefisien  percepatan,  dan  lingkungan  pada  kinerja
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.3 No.2 Desember 2019
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
algoritma telah dipelajari luas. Akibatnya, semua jenis varian PSO telah diusulkan.
Kategori kedua ada pada jenis masalah yang algoritma dirancang dan / atau dimodifikasi untuk menyelesaikan masalah. Secara umum, sebagian besar algoritma  kecerdasan  kerumunan  awalnya  dirancang untuk  memecahkan  masalah  optimisasi  objektif tunggal  yang  tidak  terbatas.  Algoritma  kemudian dipelajari  dan  dimodifikasi  agar  sesuai  untuk memecahkan  jenis  masalah  lainnya  sebagai  kendala optimasi  masalah  objektif  tunggal,  optimasi  objektif multi  masalah,  kendala  optimisasi  multi-tujuan masalah, dan optimasi kombinatorial masalah, dll.
Kategori  ketiga  adalah  pada  aplikasi  algoritma. Algoritma  kecerdasan  kerumunan  telah  berhasil diterapkan  untuk  menyelesaikan  semua  jenis  masalah mencakup  berbagai  aplikasi  dunia  nyata.  Karena karakteristik  algoritma  seperti  itu  mereka  biasanya tidak  memerlukan  kontinuitas  dan  diferensiasi  yang penting  untuk  memiliki  algoritma  pengoptimalan tradisional,  algoritma  kecerdasan  kerumunan  telah mampu  memecahkan  banyak  masalah  aplikasi  dunia nyata  yang  sangat  sulit,  jika  tidak  mungkin,  untuk memecahkan algoritma tradisional.
Karenanya,  algoritma  kecerdasan  kerumunan  telah menarik  lebih  banyak  perhatian  dari  para  insinyur sektor  industri.  Ini  adalah  aplikasi  dunia  nyata  yang sukses  yang  menjadi  pendorong  dan  vitalitas  yang mendorong  kemajuan  penelitian  tentang  kecerdasan kerumunan.[6]

## IV. KESIMPULAN
Tren  penting  dalam  karya  terbaru  tentang  optimasi kerumunan  partikel,  dan  memang  pada  metaheuristik secara  umum,  adalah  menuju  penciptaan  algoritma hybrid.  Sementara  tema  dari  perhitungan  evolusioner terus  dimasukkan  dalam  PSO,  yang  lain  telah mengeksplorasi  ide  hibridisasi  dengan  teknik  yang jarang  digunakan  seperti  pencarian  pencar  dan penghubungan  kembali  jalur,  optimasi  koloni  semut. Sementara  itu,  berbagai  masalah  yang  PSO  dapat diterapkan telah sangat meningkat dengan pengembangan bentuk multi-objektif PSO
Pekerjaan  lain  telah  melibatkan  penggunaan  banyak kawanan.  Ini  memungkinkan  setiap  kelompok  untuk mengoptimalkan  bagian  berbeda  dari  solusi.  Atau, setiap  gerombolan  dapat  dikonfigurasikan  secara
berbeda  untuk  mengambil  keuntungan  dari  kekuatan varian  PSO  yang  berbeda,  dalam  upaya  untuk membuat  algoritma  yang  lebih  andal  yang  dapat diterapkan ke berbagai domain masalah..

## REFERENSI
[1]  Marco  Dorigo  and  Mauro  Birattari  (2007).
"Swarm intelligence" in Scholarpedia Antoinette  Brown.  Swarm  Intelligence, http://www.scholarpedia.org/article/Swarm_i ntelligence.
[2] Yang, Xin-She, et. all (2013), Swarm Intelligence and  Bio-Inspired  Computation,  Published  by Elsevier  Inc,  https://www.sciencedirect.com/ topics/engineering/swarm-intelligence.
[3]  Solé  R,  Rodriguez-Amor  D,  Duran-Nebreda  S, Conde-Pueyo  N,  Carbonell-Ballestero  M, Montañez  R  (October  2016).  "Synthetic Collective  Intelligence".  BioSystems.  148: 47–61. https://doi.org/10.1016%2Fj.
biosystems. 2016.01.002
[4] Reynolds, Craig (1987). Flocks, herds and schools: A  distributed  behavioral  model.  SIGGRAPH '87:  Proceedings  of  the  14th  Annual
Conference  on  Computer  Graphics  and Interactive  Techniques.  Association for Computing Machinery. pp. 25–34. CiteSeerX 10.1.1.103.7187.  doi:10.1145/37401.37406.
ISBN 978-0-89791-227-3.
[5]  Banks,  Alec;  Vincent,  Jonathan;  Anyakoha, Chukwudi (July 2007). "A review of particle swarm  optimization.  Part  I:  background  and development".  Natural  Computing.  6  (4):
467–484. CiteSeerX 10.1.1.605.5879. https://doi.org/10.1007%2Fs11047-007- 9049-5.
[6] Panigrahi, Bijaya Ketan, et. all (2011), “Handbook of  Swarm  Intelligence”,  Published  by Springer-Verlag Berlin Heidelberg.