Simulasi dengan Multi Agent Prediksi Banjir Berdasarkan Intensitas Hujan Menggunakan Particle Swarm Optimization
Wahyu Satria Aji Universitas Trilogi email: wahyuaji@trilogi.ac.id

## ABSTRAK
Banjir  merupakan  salah  satu  bencana  alam  yang  masih  sering  terjadi  di  Indonesia.  Kurangnya  sistem peringatan yang memadai dinilai sebagai penyebab bencana banjir. Saat ini sensor pendeteksi banjir hanya terdapat  di  sekitar  sungai  yang  mengukur  dari  tinggi  muka  air,  kurangnya  pendeteksi  banjir  di  sekitaran badan-badan jalan menyebabkan terjadinya banjir  yang diakibatkan oleh tingginya intensitas curah hujan. Permodelan simulasi ini menggunakan multi agent yang digunakan untuk mendeteksi titik terjadinya banjir berdasarkan  tingginya  intensitas  hujan,  simulasi  ini  menggunakan  pendekatan  Multi  Agen  dengan memanfaatkan  agen-agen  cerdas.  Masing-masing  agen  disimulasikan  menggunakan  NetLogo  pada  saat terjadinya  hujan  dengan  menempatkan  agen  ke  titik-titik  yang  berpotensi  terjadinya  banjir.  Pengujian simulasi ini dengan menempatkan beberapa agen yang telah disisipi kecerdasan untuk mendeteksi titik-titik lokasi yang berpotensi banjir berdasarkan intensitas hujan. Setiap pengujian agen akan bergerak mencari titik sumber hujan dengan parameter tiap agen yang telah di tentukan, kemudian hasilnya akan dicari nilai rata-rata untuk mengukur seberapa besar daerah yang memiliki potensi yang cukup besar.  Dengan begitu penerapan  sistem  prediksi  banjir  tersebut  dapat  diterapkan  dalam  sistem  peringatan  banjir  yang  lebih akurat dan cepat.
Kata Kunci − Banjir, NetLogo , Multi Agen, Simulasi, Pendeteksi.

## ABSTRACT
Flood is one of the natural disasters that still often occurs in Indonesia. The lack of an adequate warning system is considered as the cause of the flood disaster. At present the flood detection sensor is only around the  river  which  measures  the  water  level,  the  lack  of  flood  detection  around  the  road  bodies  causes flooding caused by the high intensity of rain. Simulation model uses a multi agent that is used to detect the point  of  flooding  based  on  the  high  intensity  of  rain,  this  simulation  uses  the  Multi  Agent  approach  by utilizing intelligent agents. Each agent is simulated using NetLogo at the time of rain by placing the agent into  points  that  have  the  potential  for  flooding.  This  simulation  test  by  placing  several  agents  who  have been inserted intelligence to detect locations that have the potential to flood based on the intensity of rain. Each testing agent will move to find the source of rain with the  parameters of each agent  that has been determined,  then  the  results  will  be  searched  for  an  average  value  to  measure  how  large  the  area  has considerable potential.
Keywords – Flood, NetLogo, Multi Agent, Simulation, Detection . .

## PENDAHULUAN
Meningkatnya  bencana  banjir  saat  ini  menjadi salah  satu  masalah  yang  masih  sering  terjadi  di Indonesia.  Seiring  dengan  musim  hujan  yang  tidak menentu  memicu  terjadinya  banjir.  Minimnya sistem peringatan khusus yang dapat mencegah dan meminimalisir  terjadinyabanjir  menjadi  salah  satu masalah  besar  yang  sedang  dihadapi  saat  ini. Dampak  dari  banjir  tersebut  adalah  selain menghambat  aktifitas,  juga  berdampak  pada kerugian  material  bahkan  mencapai  timbulnya korban  jiwa.  Sedikitnya  di  tahun  2019  jumlah kejadian  banjir  di  Indonesia  (466)  kali,  data  korban meninggal (291), kerusakan berat (1,510), kerusakan sedang (152), dan kerusakan ringan (4000).
Dari  data  tersebut  dapat  diketahui  bahwa bencana  banjir  di  Indonesia  merupakan  salah  satu bencana  yang  masih  sering  terjadi,  menyusul dengan  datangnya  hujan  yang  tidak  menentu menjadi  salah  satu  penyebab  banjir  di  Indonesia. Kurangnya  alat  prediksi  banjir  dengan  melakukan pendekatan selain menggunakan pengukuran tinggi muka  air  (TMA),  melakukan  pengukuran  prediksi intensitas  hujan  dinilai  suatu  langkah  pencegahan terjadinya  banjir  yang  sering  terjadi  di  daerah sekitar pemukiman atau di badan jalan.
Di Indonesia sendiri memiliki bidang khusus yang menangani seputar bencana banjir, seperti di bidang prakiraan cuaca yaitu Badan Meteorologi, Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG)  dan  Badan Nasional  Penanggulangan  Bencana  (BNPB)  yang bertugas  menanggulangi  bencana  alam.  Dengan bantuan  sistem  prediksi  dinilai  langkah  yang membantu  lembaga  terkait  dalam  mengatasi bencana banjir yang terjadi di Indonesia.
Tujuan  dari  penelitian  ini  agar  memberikan sistem  peringatan  dini  guna  pencegahan  dan penanganan  bencana  banjir,  dan  mempermudah lembaga  yang  berwenang  dalam  menangani bencana  banjir  yang  terjadi  di  Indonesia.  Dengan melakukan  simulasi  dengan  menggunakan  agen cerdas  yang  disimulasikan  dengan  menggunakan aplikasi  NetLOgo.  Dari  simulasi  tersebut  akan menempatkan  agen-agen  yang  telah  di  sisipi  oleh sistem  cerdas  pada  titik  lokasi  yang  memiliki intensitas  hujan  yang  tinggi,  dari  pengukuran  di masing-masing lokasi, nantinya agen akan berkumpul  di  titik  yang  memiliki  intensitas  hujan yang  tinggi.  Fungsi  dari  agen  tersebut  memberikan informasi  mengenai  titik  yang  memiliki  potensi banjir.
Pada  penelitian  ini  membahas  mengenai  penelitian sebelumnya yang membahas   mengenai penerapan Particle  swarm  optimization  dan  penggunaan aplikasi  NetLogo  untuk  membuat  sebuah  simulasi yang  menerapkan  agen-agen  cerdas  sebagai medianya. Pada penelitian ini membahas mengenai simulasi multi agen dengan metode PSO menggunakan  NetLogo  untuk  mendeteksi  sumber polusi  udara (Rizqullah,  2018) .  Dalam  simulasi  ini menggambarkan  bagaimana  para  agen  mencari sebuah  polusi  udara  dengan  nilai  value  yang  telah ditentukan. Ketika para agen menemukan titik pusat polusi terbesar, makan agen akan berkumpul di satu titik tersebut. Dengan begitu, pada aplikasi NetLogo akan  mencari  nilai  lterasi  untuk  penentuan  nilai untuk mengukur indeks kualitas udara.
Penelitian selanjutnya mengenai simulasi pengelolaan kerumunan massa demonstran menggunakan  NetLogo  (Badrul et  al. ,  2017).  Pada simulasi  ini  menggunakan  metode Crowd  Dynamic Model .  Simulasi  ini  mengenai  pengelolaan  massa demonstrasi  dengan  visualisasi  menggunakan aplikasi  NetLogo,  dengan  mengandalkan  agen-agen cerdas  dalam  simulasinya.  Penggunaan  simulasi berbasis  agen  bertujuan  untuk  memodelkan  objek (massa dan polisi). Dari hasil simulasi nantinya akan didapatkan nilai hasil perhitungan untuk menentukan  langkah  yang  tepat  dalam  mengatasi kerumunan massa saat demonstrasi.
Selanjutnya Simulasi Berbasis Agen-Based Modeling  (ABM)  Menggunakan  NetLogo  (Bata, 2012).  Penelitian  ini  membahas  mengenai  simulasi rantai  makanan  dengan  aplikasi  NetLogo.  Simulasi ini    menggunakan  agen  untuk  memodelkan  tiap individu  pada  rantai  makanan,  tiap  agen  diberikan interaksi  dan  perilaku  masing-masing.  Dengan mengembangkan metode MASIM dalam membangun peran, interaksi, dan ketergantungan antar agen. masing-masing diberikan  atribut  dalam  menggambarkan  tiap perilaku agen.
Sistem  Simulasi  Evakuasi  Kebakaran  Berbasis Multi  Agen  (Freska  Rolansa,  2015).  Penelitian  ini membahas  mengenai  simulasi  evakuasi  pada  saat terjadi kebakaran.
permodelan  simulasi  ini  menggunakan  multi  agen, masing-masing agen terdiri karyawan, agen api dan agen  pintu  exit  yang  saling  berinteraksi.  Tiap perilaku  agen  disimulasikan  menggunakan  aplikasi NetLogo  dengan  sistem  skenario  perluasan  api, skenario  penyelematan,  dan  sistem  fasilitas evakuasi.  Pengujian  simulasi  dilakukan  sebanyak
lima kali percobaan, dan masing-masing hasil dicari nilai  rata-rata  jumlah  manusia  yang  selamat  dan menjadi  korban.  Tujuan  simulasi  ini  adalah  untuk tindakan  evaluasi  sistem  evakuasi  kebakaran,  agar efektif dan efisien.

## METODE
Pada  penelitian  ini  berfokus  pada  sistem prediksi  intensitas  hujan  yang  bertujuan  untuk memprediksi terjadinya banjir dengan menggunakan metode PSO berbasis agen modeling. Dalam  penelitian  ini  penulis  memaparkan  langkah- langkah dalam pembuatan sistem simulasi pengukuran intensitas hujan menggunakan software NetLogo.
Berikut  adalah  langkah-langkah  melakukan  simulasi prediksi  curah  hujan  dengan  agen  modeling menggunakan metode PSO :

## A. Melakukan  Inisialisasi  Populasi  dan  Kecepatan Agen Secara Acak
Inisilasiasi populasi bertujuan untuk menentukan hasil  dari  simulasi  dengan  agen.  Agen  akan ditempatkan  di  posisi  acak  dengan  kecepatan  dari titik x maupun titik y dari secara kordinat. Kemudian agen  akan  menemukan  posisi  baru  setelah kecepatan  diperbarui.  Kecepatan  agen  akan  slalu diperbarui hingga menemukan titik nilai terbaik.

## Gambar 1. Perubahan Posisi Populasi Agen
Gambar  diatas  merupakan  perubahan  posisi populasi  agen  yang    bergerak  dari  titik  posisi  awal yang dipengaruhi oleh nilai Gbest dan Pbest

## B. Menentukan Nilai Update Pbest dan Gbest
Masing-masing agen memiliki sifat Pbest dan Gbest yang  menghasilkan  nilai  terbaik.  Nilai  terbaik
tersebut berupa nilai titik terdekat dan titik sumber yang  akan  berpotensi  banjir.  Ketika  agen menemukan  titik  sumber,  maka  agen  lainnya  akan mengikuti  ke  titik  sumber  tersebut  walaupun  dari titik  posisi  yang  jauh.  Hal  tersebut  karena  adanya daya  tarik  dari  hasil  nilai  gbest yang  mencapai  nilai terbaiknya (Rizqullah, 2018).

## C. Mencari nilai Iterasi
Persamaan  ini  didapatkan  dari  memperbarui  setiap nilai  kecepatan    partikel(agen)  yang  tertarik  pada nilai terbaik.
1. vx  +  (1  -  particle-inertia)  *  attraction-to- personal-best * (random-float 1.0) * dist * dx
2. vy +  (1  -  particle-inertia) * attraction-to- personal-best * (random-float 1.0) * dist * dy
3. vx  +  (1  -  particle-inertia)  *  attraction-to- global-best  *  (random-float  1.0)  *  dist  * dx
4. vy +  (1  -  particle-inertia) * attraction-to- global-best  *  (random-float  1.0)  *  dist  * dy
Keterangan : vx : kecepatan partikel kordinat x vy : kecepatan partikel kordinat y attraction-to-personal-best  :  nilai  terbaik  personal best
attraction-to-global-best  :  nilai  terbaik  global  best (keseluruhan) dist : distraction (daya tarik) dx : (titik posisi x)
dy  : (titik posisi y) random-float 1.0 : parameter  acak antara 1 sampai 0
Setelah perhitungan nilai terbaik dari masing-masing pbest  dang  best  dilakukan  pengecekkan  untuk memastikan semua agen atau partikel menuju satu titik sumber titik daerah yang  berpotensi banjir. Jika belum  maka  dilakukan  perulangan  dan  melakukan perhitungan pbest dan gbest sampai semua partikel menuju titik sumber potensi banjir.

## D. Membuat Alur Kerja Sistem
Pembuatan  desain  kerja  simulasi  ini  menggunakan alur  flowchart  untuk  mengetahui  bagaimana  cara
kerja  sensor  terhadap  pengukuran  intensitas  hujan yang nantinya menjadi indikator banjir.
Gambar 2. Alur dari cara kerja sensor
Gambar    diatas    merupakan  diagram  alur  dari  cara kerja sensor pendeteksi, pertama sensor diletakkan di  titik-titik  strategis  seperti  di  badan  jalan,  tiang lampu  jalan,  atau  pohon,  kemduain  ketika  hujan menyentuh sensor, maka sensor akan mengirimkan sinyal  hasil  dari  pengukuran  intensitas  hujan. Dengan  begitu  penentuan  nilai  rata-rata  potensi terjadinya banjir  dapat dihitung, kemudian melakukan  perhitungan  dari  nilai  mutu  berapakah nilai potensial terjadinya banjir di titik tersebut.

## HASIL
Hasil  perancangan  simulasi  kemudian  diterapkan pada  aplikasi  NetLogo.  Pengujian  dengan  apliksi NetLogo  menggunakan  interface  dari  Particle Swarm  Optimization.  Dalam  pengujian  tersebut terdapat  agen    dalam  bentuk  kawanan  lebah  yang nantinya  digunakan  dalam  mencari  sumber  titik yang    berpotensi  banjir.  Langkah  pertama  yang dilakukan adalah menentukan value yang digunakan sebagai  bahan  uji  simulasi  yang    memodelkan bentuk populasi agen.
Gambar 3. Tampilan laman utama NetLogo
Pada tampilan awalan aplikasi NetLogo menggunakan library dari Particle Swarm
Optimization .
Gambar 4. Tampilan kode progam populasi agen
Kode  program  diatas  adalah  untuk  mengatur  para  agen untuk melakukan pencarian titik sumber berdasarkan nilai intensitas hujan.

## Gambar 5. Pengaturan Komponen Populasi
Tampilan diatas  adalah konfigurasi komponen yang digunakan  untuk  mengatur  jumlah  populasi  agen. Untuk  memulai  simulasi  menggunakan  tombol setup.  Tombol  step  digunakan  untuk  pergerakan agen  dalam  mencari  sumber  titik  yang    berpotensi banjir.  Tombol  go  digunakan  untuk  melakukan perintah perulangan yang ditentukan oleh pengguna,  jadi  agen  akan    melakukan  perulangan selama  sumber  titik    yang  berpotensi  banjir  tidak sesuai dengan nilai yang telah ditentukan
Gambar 6. Populasi agen
Tampilan  diatas  merupakan  gambaran  agen  yang akan  digunakan  dalam  melakukan  pencarian  titik yang memiliki intensitas hujan tinggi.
Gambar 7. Agen berkumpul di titik sumber
Gambar  tersebut  menunjukkan  agen  berkumpul  di titik  sumber  dengan    best  value  found  yang mendekati  nilai  1.0  (0.9596)  dengan  menggunakan highlight-mode  :  none.    Jika  menggunakan  mode (best found)  mendapatkan hasil (0.9461). Keduanya menunjukkan  hasil  yang  terbaik  mencapai  angka yang  mendekati 1.0.
Dari hasil simulasi diatas didapatkan nilai best-found hampir  mendekati  1.0.  sistem  kerja  agen  adalah dengan ditempatkan secara acak untuk menemukan titik  sumber  yang  berpotensi  banjir,  kemudian setelah  menemukan  titik  sumber  para  agen  akan menuju lokasi dan berkumpul di titik sumber.

## SIMPULAN
Dari  penelitian  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan  multi  agent  dengan  menerapkan  agen- agen  cerdas  dalam  melakukan  pencarian  titik sumber  secara  cepat  dan  akurat,  dengan menerapkan metode particle swarm optimization ke
dalam  agen-agen  cerdas  untuk  menyelesaikan pencarian sumber titik yang berpotensi banjir.
Berdasarkan  percobaan  diatas  bahwa  penerapan multi  agent  menggunakan  metode  particle  swarm optimization dapat memodelkan percobaan simulasi pengukuran intensitas curah hujan dengan mengandalkan agen-agen cerdas. Sistem kerja agen adalah  mendeteksi  lokasi  yang  telah  diberikan sensor  pendeteksi  hujan,  yang  nantinya  agen tersebut mencari titik sumber sensor yang memiliki potensi  banjir  berdasarkan  intensitas  hujannya. Agen dapat mengetahui berdasarkan indikasi seperti jumlah  populasi,  kecepatan,  nilai  pbest  dang  best untuk menentukan nilai terbaiknya.
NetLogo merupakan aplikasi yang dapat memvisulisasikan  simulasi  menggunakan  agen dengan  metode  PSO.  NetLogo  relatif  mudah  untuk melakukan  simulasi  dengan  menggunakan  model agen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badrul,  M. et  al. (2017)  ‘SIMULASI PENGELOLAAN KERUMUNAN MASSA DEMONSTRAN  DENGAN  CROWD  DYNAMIC MODEL SIMULATIONS OF CROWD

## MANAGEMENT  MASS  PROTESTER  WITH
CROWD DYNAMIC MODEL’,  4(3),  pp.  5134– 5139.
[2] Bata,  J.  (2012)  ‘SIMULASI  BERBASIS  AGEN - BASED  MODELING  (ABM)  MENGGUNAKAN NETLOGO’, 2012(Sentika).
[3] Freska Rolansa, A. S. (2015) ‘Sistem Simulasi Evakuasi  Kebakaran  Berbasis  Multi  Agen’, IJCCS , 9(1), pp. 101 – 110.
[4] H,  N.  L. et  al. (2017)  ‘SWARM  ROBOT IMPLEMENTATION  IN  GAS  SEARCHING USING  PARTICLE  SWARM  OPTIMIZATION ALGORITHM’, 6(3), pp. 127– 138.
[5] Herdiyansyah, F. (2018) ‘Optimasi Penjadwalan  Pertandingan  Sepak  Bola
Menggunakan  Particle  Swarm  Optimization ( Studi Kasus Liga 1 Indonesia )’, 10(01), pp. 14 – 18.
[6] Rizaldi, H. I. et al. (2018) ‘Penerapan Particle Swarm Optimization Untuk Balancing Ability Pada  Team  Battle  Game  RPG’,  2(11),  pp. 4318 – 4324.
[7] Rizqullah,  R.  (2018)  ‘Simulasi  Multi  Agent
Menggunakan  PSO  untuk  Deteksi  Sumber Polusi Udara dengan Memanfaatkan NetLogo’, 1(1), pp. 1– 5.
[8] Sanubari,  A.  R. et  al. (2018)  ‘ PEMODELAN PREDIKSI BANJIR MENGGUNAKAN ARTIFICIAL  NEURAL  NETWORK’,  5(3),  pp. 6276 – 6282. [9] Waluyo, S. R., Hariadi, M. and Purnama, I. K. E. (2010) ‘Pencarian Jalur Terbaik Menggunakan  Particle  Swarm  Optimization unt uk mengoptimasi Lalu Lintas Kendaraan’,
6(3).
[10] Yumin,  D.  and  Li,  Z.  (2014)  ‘Quantum Behaved  Particle  Swarm  Optimization Algorithm  Based  on  Artificial  Fish  Swarm’, 2014.