Andrew B. Osmond
Institut Teknologi Bandung abosmond@ telkomuniversity.ac.id Suhono Harso Supangkat Institut Teknologi Bandung suhono@ stei.itb.ac.id
Abstract —   sistem  multi  agen  sampai  saat  ini  masih  banyak  diterapkan  untuk  mensimulasikan berbagai  permasalahan  di  bidang  transportasi  dan  logistik.  Teknologi  rantai  blok  juga   saat  ini mulai banyak diterapkan di berbagai penelitian, walau masih sedikit penerapannya dalam bidang transportasi dan logistik. Di dalam paper ini akan direview paper  - paper terkait sistem multi agen dan  blockchain  untuk  bidang  transportasi  dan  logistik.  Review  ini  menggunakan  metode Systematic  Literature  Review (SLR)  dengan  mendefinisikan  pertanyaan  penelitian.  Setelah mereview  20  paper,  maka  didapat  bahwa  pendekatan  dalam  bidang  transportasi  dan  logistik dengan sistem multi agen sebagian besar digunakan untuk menyelesaikan permasalahan penentuan rute  kendaraan  dengan  memanfaatkan  perilaku  agen  seperti  komunikasi,  koordinasi,  kerjasam a, dan  perencanaan.  Semntara  itu,  teknologi  rantai  blok  masih  sedikit  diterapkan  dalam  bidang transportasi  dan  logistik.  Teknologi  rantai  blok  pada  paper  yang  direview  diterapkan  dalam komunikasi kendaraan. Kontribusi yang diharapkan dalam paper ini yakni memberikan overview secara umum bagi para peneliti yang ingin melakukan penelitian dalam bidang logistik, khususnya menggunakan pendekatan sistem multi agen dan teknologi rantai blok.
Kata Kunci : Transportasi, Logistik, Platform, Multi Agen
Article history:
Received: 20 March 2019 Received in revised form: 29 March 2019 Accepted: 24 April 2019 Available online: April 2019

## I. PERMASALAHAN SAAT INI
Di kota Bandung, jumlah kendaraan roda dua saat ini sebanyak 1.251.080 unit sedangkan jumlah kendaraan roda empat sebanyak 536.973 unit[1]. Menurut data dari BPS kota Bandung di tahun  2016, jumlah angkot  yang ada  di  seluruh Bandung  sebanyak 5.521 unit[2]. Meningkatnya volume kendaraan saat ini yang tidak sebanding dengan kapasitas jalan, menumpuknya kendaraan dari luar kota pada saat akhir pekan, peralihan dari angkutan umum ke angkutan pribadi menjadi sebagian masalah pada pengelolaan transportasi di kota Bandung[3].
Dengan  jumlah  angkot  sebanyak  5.521  unit  yang  tersebar  di  39  trayek,  angkot  dapat membantu mengurangi kemacetan yang semakin parah di kota Bandung. Akan tetapi, angkot saat ini harus menghadapi persaingan dengan ojek  on line seperti Gojek  dan Grab. Hal ini  setidaknya ditunjukkan  dari  banyaknya  jumlah  angkot  yang  dikandangkan  karena  tidak  mampu  menutupi beban operasional seiring meningkatnya jumlah ojek online[4]. Selain itu, angkot juga dipandang memiliki  masalah  terkait  stigma  budaya  yang  umum,  seperti:  ngetem,  memaksakan  kelebihan muatan  penumpang,  tarif  yang  tidak  standar,  uang  kembalian  yang  tidak  sesuai,  ugal  –  ugalan, putar  balik,  jadwal  yang  tidak  pasti,  kurangnya  rasa  aman  dan  menaikkan  ongkos  secara sepihak[5][6].
.

## Platform dan Pemodelan Kerjasama Multi Agen untuk Layanan Pengiriman Barang
Di  sisi  lain,  agresivitas  dan  penetrasi e-commerce berbanding  lurus  dengan  jumlah pengguna internet di Indonesia. Sekitar 143 juta orang telah terhubung ke internet, dengan aktifitas yang  lebih  beragam  seperti  membeli  barang,  memesan  transportasi,  hingga   berbisnis  dan berkarya[7]. Pembelian barang via e-commerce di Indonesia mencapai Rp 147,7 triliun, meningkat sekitar 41% dari Rp 74 triliun pada tahun 2015[8]. Tingginya transaksi pembelian di e-commerce ini juga berpengaruh terhadap meningkatnya jumlah pengiriman paket oleh perusahaan kurir, JNE bahkan  mengklaim  barang  yang  dikirimkan  mencapai  20  juta  barang  per  bulan[9].  Selain pengiriman  lewat  perusahaan  ekspedisi,  transaksi e-commerce maupun  transaksi  lewat  media sosial saat ini juga sudah menggunakan  jasa armada online seperti Gojek atau Uber. Tahun 2017 tercatat  ada  200  ribu  penjual  online  yang  menggunakan  jasa  go -send  untuk  mengantarkan paket[10]. Sementara marketeers mencatat di tahun 2018, 529 juta makanan dan minuman berhasil dikirim melalui go-food[11].
Dari permasalahan yang dihadapi oleh angkot pada saat ini, akan dikaji usulan penelitian terkait pemanfaatan teknologi untuk mengubah bisnis model angkot dari mengangkut penumpang menjadi barang. Dengan keterbatasan angkot terkait rute atau trayek,  maka diperlukan kerjasama dengan  moda  transportasi  yang  lain.  Permasalahan  akademik  yang  akan  diangkat  yakni pengembangan  model  kerjasama  dan  platform  untuk  layanan  pengiriman  barang,  yang  akan ditinjau  dari  sisi  keilmuan  sistem  multi  agen  dan  teknologi  r antai  blok  pada  bidang  transportasi dan logistik.

## II. KONSEP SISTEM MUL TI A GEN
Konsep agen memberikan sesuatu yang baru dalam pemodelan, mencoba mensimulasikan konsep spesifik manusia dalam program komputer. Sudah lebih dari dua puluh tahun penelitian di bidang sistem agen dan multi agen menawarkan hasil yang luar biasa dari sudut pandang teoritis dan praktis. Namun, setelah begitu lama penelitian, masih belum ada konsensus mengenai gagasan dasar  seperti  " apa  itu  agen? ",  " apa  itu  sistem  multiagen? ",  terminologi  yang  digunakan, dsb[12][13].
Beberapa definisi umum dari agen termasuk karakteristiknya sebagai berikut:
1. Agen  merupakan  entitas  yang  berjalan  terus  –  menerus  dan  mandiri  dalam  suatu lingkungan di mana ada proses lain terjadi dan ada agen lain[14].
2. Agen merupakan entitas yang melakukan penginderaan terhadap lingkungan di sekitarnya dan bereaksi terhadapnya[15].
3. Agen biasanya digunakan untuk merepresentasikan dua entitas orthogonal. Pertama adalah kemampuan  agen  untuk  mengeksekusi  rencana  secara  mandiri,  ked ua  yakni  kemampuan untuk melakukan domain oriented reasoning[16].
4. Agen  otonom  merupakan  sistem  yang  terletak  di  dalam  dan  merupakan  bagian  dari lingkungan, melakukan penginderaan dan bertindak[17].
Salah satu karakteristik agen yakni berinteraksi dengan li ngkungan seperti yang disebutkan oleh[13][14][17].  Wooldridge  dan  Jennings  mendefinisikan  agen  secara  lengkap  dan komprehensif, yakni bahwa agen merupakan perangkat keras atau perangkat lunak yang memiliki
karakteristik sebagai berikut: otonom – agen bertindak tanpa campur tangan langsung dari manusia atau  yang  lain,  dan  memiliki  semacam  kontrol  atas  tindakan  dan  keadaan  internal  mereka; kemampuan  sosial  –  agen  berkom unikasi  dengan  agen  lain  (  dan  mungkin  manusia  )  melalui sejenis bahasa komunikasi agen, reaktif – agen merasakan lingkungan mereka dan merespon dalam waktu yang tepat terhadap perubahan yang terjadi, proaktif  – agen tidak hanya bertindak sebagai tanggapan  terhadap  lingkungan  di  sekitarnya,  mereka  juga  mampu  mengambil  inisiatif  untuk mencapai tujuan mereka[18].
Beberapa  pandangan  muncul  terhadap  apa  yang  disebut  dengan  agen.  Beberapa  peneliti menganggap bahwa agen merupakan entitas tunggal, seperti ditunjukkan oleh Gambar 1, dan ada juga peneliti yang menganggap bahwa agen merupakan entitas yang  bertindak secara kolektif dari agen  lain.  Dari  sinilah  muncul  paradigma  baru  terhadap  sistem  multi  agen.  Menurut[19]  sistem multi  agen  merupakan  jaringan  agen  perangkat  lunak  yang  bersifat  loosey  coupled  yang  saling berinteraksi untuk menyelesaikan masalah yang berada di luar kapasitas individu atau pengetahuan masing – masing individu, seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 1.

## Gambar 1 Framework agen secara umum
Dari sudut pandang teoritis, kebanyakan model agen formal mengambil da ri logika modal atau  logika  pengetahuan  dan  keyakinan.  Model  umum  yang  mungkin  untuk  logika  pengetahuan dan keyakinan awalnya diusulkan oleh Hintikka[22] dan diformulasikan menggunakan semantik Kripke. Cohen dan Levesque[23] mengusulkan  bentuk formalism ya ng awalnya dikenal  sebagai teori  niat  dengan  dua  sikap  dasar,  yakni  keyakinan  dan  tujuan.  Salah  satu  model  yang  sangat berpengaruh saat ini adalah BDI (belief, desire, and intentions)[23]. Level spesifikasi dan desain dari agen cerdas pada sistem multi agen ditunjukkan oleh Gambar 2 berikut

## Gambar 2 Level spesifikasi dan desain dari agen cerdas pada sistem multi agen[12]
Peningkatan  minat  pada  penelitian  di  seputar  sistem  multi  agen  dikarenakan  banyak keuntungan yang melekat pada sistem, termasuk kemampuan untuk menyelesaikan masalah yang mungkin  menjadi  sangat  besar  bagi  agen  tunggal,  serta  menyediakan  kecepatan  dan  kehandalan yang meningkat dan mampu mentolerir data dan pengetahuan yang tidak pasti[20]. Beberapa isu yang terkait dengan penyelesaian masalah berbasis agen berada di area koordinasi, negosiasi, dan komunikasi[21].

## A.1. Komunikasi
Interaksi  antar  agen  dilakukan  lewat  komunikasi,  baik  yang  sederhana  maupun  yang canggih.  Contoh  komunikasi  sederhana  berupa  sinyal  sederha na  dengan  terjemahan  yang  past, seperti  yang  dilakukan  oleh[23].  Bentuk  lain  dari  komunikasi  antar  agen  menggunakan  strukur blackboard. Blackboard merupakan sumber daya bersama, biasanya dibagi menjadi beberapa area, sesuai  dengan  perbedaan  jenis  pengetahuan  atau  perbedaan  tingkat  abstraksi  dalam  pemecahan masalah, di mana agen dapat membaca atau menulis informasi terkait yang sesuai untuk tindakan mereka.  Bentuk  komunikasi  lain  adalah  dengan  melewatkan  pesan  (message  passing)  di  antara agen. Contoh interaksi dalam sistem multiagen ditunjukkan oleh Gambar 3.

## Gambar 3 Interaksi kognitif pada sistem multi agen[12]

## A.2. Koordinasi
Seorang agen ada dan melakukan aktivitasnya dalam masyarakat di mana agen -agen  lain keluar. Oleh karena itu, koordinasi antar agen sangat penting untuk mencapai tujuan dan bertindak dengan cara yang koheren. Koordinasi mengimplikasikan pertim bangan tindakan agen -agen  lain dalam sistem ketika merencanakan dan mengeksekusi satu tindakan. Koordinasi juga merupak an sarana untuk mencapai  perilaku koheren dari  keseluruhan  sistem. Koordinasi dapat menyiratkan kerjasama  untuk  mencapai  tujuan  bersama,  tetapi  mungkin  juga  menyiratkan  persaingan,  ketika agen  memiliki  tujuan  yang  berbeda.  Dalam  kasus  ini,  koordinasi  penting  karena  agen  harus memperhitungkan  tindakan  pihak  lain,  misalnya  berkompetisi  untuk  sumber  daya  tertentu  atau menawarkan layanan yang sama.
Banyak  model  koordinasi  dikembangkan  untuk  pemodelan  pemecahan  masalah  yang didistribusikan  secara  kooperatif,  di  mana  agen  berinteraksi  dan  bekerja  sama  untuk  mencapai tujuan mereka sendiri dan tujuan bersama sistem secara keseluruhan. Dalam komunitas kooperatif, agen  biasanya  memiliki  kemampuan  individu,  yang  jika  digabungkan,  akan  mengarah  pada pemecahan  seluruh  masalah.  Kerja  sama  diperlukan  untuk  saling  melengkapi,  untuk ketergantungan  di antara tindakan agen dan dengan kebutuhan untuk memenuhi  tujuan bersam a. Dalam  model  kooperatif  pemecahan  masalah  para  agen  secara  kolektif  termotivasi  atau  secara kolektif tertarik, oleh karena itu mereka bekerja untuk mencapai tujuan bersama. Model seperti itu cocok untuk sistem tertutup di mana masyarakat agen adalah priori yang dikenal pada saat desain dan di mana perancang sistem menerapkan protokol interaksi dan strategi untuk setiap agen. A.3. Negosiasi
Negosiasi  merupakan  pusat  dari  sistem  multiagen  yang self-interested .  Pendekatan  teori permainan  digunakan  oleh[24]  untuk  menganalisis  negosiasi  dalam  sistem  multi-agen.  Model negosiasi  diusulkan  oleh  di  mana  agen  membuat  usulan  dan  bantahan,  alasan  untuk  saling melengkapi dengan kerja sama. Protokol negosiasi hirarkis, dikembangkan, yang memungkinkan agen secara fleksibel menemukan dan memecahkan kemungkinan konflik. [25][26] menggunakan strategi negosiasi untuk alokasi sum ber daya dan distribusi tugas.

## III. KONSEP TEKNOLOGI RANTAI BLOK
Blockchain  merupakan  sebuah  buku  besar  terdistribusi  (distributed  ledger)  terbuka  yang dapat mencatat transaksi dari partisipan di dalam jaringan. Rantai blok diamankan menggunakan kriptografi  seperti  fungsi  hash,  tanda  tangan  digital,  dan  enkripisi  [27].  Fungsi  hash  digunakan pada blok dan membentuk identifier blok yang unik yang disimpan pada blok subsequent. Untuk memverifikasi  sebuah  blok  maka  cukup  dibandingkan  menjalankan  fungsi  hash  dari  blok  dan membandingkannya dengan hasil yang ada pada blok subsequent. Rantai blok akan direplikasi dan didistribusikan  ke  setiap  partisipan  secara  desentralisasi.  Upaya  yang  dilakukan  untuk  merusak informasi  yang  disimpan  dalam  blok  akan  diketahui  oleh  semua  pa rtisipan  sehingga  menjamin ketetapan yang ada pada ledger. Ilustrasi rantai blok ditunjukkan oleh Gambar 4 berikut:

## Gambar 4 Ilutrasi rantai blok
Mekanisme  yang  dipakai  oleh  rantai  blok  untuk  memastikan  keamanan  dari  rantai  blok  tetap terjaga ada beberapa[28], yaitu:
1. Tanda tangan digital
Tanda tangan digital yang dipakai pada rantai blok menggunakan fungsi hash yang sifatnya satu arah. Karena sifatnya satu arah, maka nilai hash ini tidak dapat dikembalikan ke bentuk semula. Apabila baris informasi yang ditandatangani berubah nilainya, maka nilai hashnya juga  akan  beurbah  dan  ini  akan  diketahui  oleh  semua  partisipan  yang  tergabung  dalam jaringan.
2. Proof-of-work
Mekanisme  ini  bertujuan  untuk  memperlambat  pembuatan  blok  baru  supaya  pro ses perhitungan proof-of-work dapat terjaga. Contoh : blockchain yang digunakan oleh bitcoin memerlukan waktu 10 menit untuk melakukan mekanisme proof-of-work saat sebuah blok baru ditambahkan.
3. Peer-to-peer
Merupakan  sebuah  mekanisme  untuk  mendistribusikan  catatan  transaksi  kepada  orang- orang  atau  user  yang  tergabung  dalam  jaringan  peer-to-peer  blockchain.  Pada  intinya,
mekanisme  ini  akan  bekerja  seperti  berikut  ini;  seseorang  yang  baru  bergabung  dengan jaringa peer-to-peer blockchain akan memperoleh salinan lengkap transaksi yang terjadi di dalam  jaringan  tersebut.  Dan  bila  suatu  saat  terjadi  sebuah  transaksi  atau  penambahan block  baru  maka  informasi  mengenai  block  baru  tersebut  akan  dikirimkan  ke  semua node/user  yang  ada  dan  diverifikasi.  Setelah  proses  ve rifikasi  selesai  dan  block  baru tersebut  dinyatakan  valid,  maka  block  baru  tersebut  akan  dicatatkan  kedalam  blockchain masing-masing user.

## IV. METODOLOGI REVIEW
Untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  menyeluruh  terhadap  peluang  penelitian  yang  terkait dengan  teknologi  rantai  blok  dan  sistem  multi  agen  dalam  bidang  transportasi,  maka  dilakukan studi  terhadap  literatur  yang  relevan.  Pertama  disusun Goal-Question-Metric dengan  pertanyaan umum  “ Apa  tantangan  yang  membutuhkan  sistem  multi  agen  dan  rantai  blok  dalam  bidang transportasi? ”.  Selanjutnya  pertanyaan  umum  tersebut  akan  dibagi  lagi  menjadi  pertanyaan penelitian (PP) yang lebih detail sebagai berikut:
PP1 Bagaimana sistem multi agen, teknologi rantai blok, maupun kombinasi dari  sistem  multi  agen  dan  teknologi  rantai  blok  berkembang  selama bertahun – tahun? PP2 Apa motivasi yang mendukung penggunaan sistem multi agen, teknologi rantai blok dalam bidang transportasi dan logistik? PP3 Apa  domain  aplikasi  yang  yang  menggunakan  sistem  multi  agen, teknologi rantai blok dalam bidang transportasi dan logistik? PP4 Apa kelebihan dan kekurangan yang disiratkan dari teknologi tersebut? PP5 Apa  arahan  dan  tantangan  penelitian  di  masa  mendatang  yang  terkait dengan  sistem  multi  agen  dan  teknologi  rantai  blok  dalam  bidang transportasi dan logistik?
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  semi  akurat,  dilakukan  pencarian  dengan  kata  kunci multi  agent transportation,  blockchain  transportation,  blockchain  logistics, dan multi  agent  logistics .  Hasil pencarian  awal  menghasilkan  368  paper,  kemudian  diterapkan  kriteria  inklusi  sehingga  didapat hasil akhir 20 paper.
Tabel 1. Kriteria Inklusi
Kriteria Inklusi
 Membahas  seputar  transportasi,  logistik  menggunakan  pendekatan  sistem  multi  agen  atau teknologi rantai blok.
 Artikel berupa artikel review, artikel riset, dan artikel data.
 Artikel  bertujuan  untuk  mereview,  mensimulasikan,  membuat  purwarupa,  atau mensimulasikan sistem multi agen dan teknologi rantai blok untuk transportasi dan logistik.

## V. HASIL REVIEW
Hasil review ditunjukkan oleh Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Domain dan Aplikasi sistem multi agen dan blockchain dalam transportasi Domain Aplikasi Referensi Routing dan penjadwalan  simulasi sistem multi agen untuk menyelesaikan VRPTW, VRPTW -F [32], [33], [35], [36], [38], [39], [40], [47], [37]  simulasi konsolidasi pengangkutan barang.  simulasi kebencanaan untuk logistik dalam kota Komunikasi  sistem  komunikasi  kendaraan  berbasis  rantai blok [30] Perencanaan, kolaborasi, kerjasama  sistem pendukung keputusan untuk perencanaan pengiriman.  simulasi konsolidasi pengangkutan barang.
 perencanaan muatan truk barang secara dinamis [41], [44] Platform  smart connected logistics [31], [43], [45], [46], [48]  layanan reservasi pengiriman barang
 layanan lelang jasa pengiriman barang  layanan trip planner information system* Rantai pasok  simulasi  kolaborasi  pada  sistem  rantai  pasok barang [29], [34] Framework agent  framework  berbasis  agent  untuk  logistik  dalam kota [42]
- Bagaimana sistem multi agen, teknologi rantai blok, maupun kombinasi dari sistem multi agen dan teknologi rantai blok berkembang selama bertahun – tahun?
Sistem multi agen yang telah lama muncul masih digunakan hingga saat ini. Dari pencarian yang dilakukan ada 18 paper terkait sistem multi agen dalam bidang  transportasi serta  logistik. Untuk teknologi  rantai  blok  hanya  ada  2  paper[29][30]  yang  terkait  dengan  transportasi  dan  logistik  di tahun 2019 ini. Penelitian dalam bidang transportasi dan logistik menggunakan sistem multi agen rata  -  rata  berasal  dari  Eropa,  Jepang,  dan  Amerika.  Sedangkan  penelitian  mengenai  teknologi rantai blok berasal dari Amerika dan Korea Selatan.
- Apa  motivasi  yang  mendukung  penggunaan  sistem  multi  agen,  teknologi  rantai  blok  dalam bidang transportasi dan logistik?
Pada  paper  -  paper  yang  telah  direview,  sebagian  besar  paper  sistem  multi  agen  yang  terkait berfokus  pada  topik  routing  dan  penjadwalan[32][33][35][36][38][39][40][47].  Lalu  ada manajemen  rantai  pasok[34],  platform  layanan  [43][45][46], framework  agent [42],  serta
kolaborasi dan perencanaan[41][44]. Sementara untuk rantai blok, topik penelitian berfokus pada manajemen rantai pasok[29] dan komunikasi antar kendaraan[30].
- Apa domain aplikasi yang yang menggunakan sistem multi agen, teknologi rantai blok dalam bidang transportasi dan logistik?
Domain dan aplikasi yang menggunakan sistem multi agen, teknologi rantai blok ditunjukkan oleh Tabel  X.  Lebih  dari  50%  penelitian  terkait  sistem  multi  agen  dan  teknologi  rantai  blok  dalam bidang  transportasi  dan  logistik  masih  berupa  simulasi.  Hanya  satu  paper [45]  yang  membuat purwarupa,  dan  ada  satu  paper[47]  yang  mengevaluasi  permasalahan  logistik  dalam  kota  dan metodenya.
- Apa kelebihan dan kekurangan dari teknologi tersebut?
Pendekatan simulasi sebuah sistem dengan multi agen sudah diterapkan sejak lama. Pe ncarian di laman IEEExplore menunjukkan bahwa penelitian terkait multi agen sudah ada sejak tahun 1988 dengan fokus pada bidang kecerdasan buatan, robotika, dan sistem otonom. Baru pada tahun 90 - an  mulai  muncul  penelitian  terkait  sistem  multi  agen  dalam  bidang  transportasi  atau  logistik, Sistem multi agen banyak digunakan untuk mensimulasikan berbagai solusi untuk menyelesaikan permasalahan penentuan rute kendaraan (VRP) dikarenakan agen dapat menjalankan perilakunya sendiri sehingga sistem dapat tidak secara langsung diuji pada kondisi yang nyata.
Teknologi  rantai  blok  sendiri  digunakan  untuk  komunikasi  kendaraan  seperti  yang  disampaikan pada  paper[30].  Paper[30]  mengajukan  sistem  komunikasi  antar  kendaraan  berbasis  teknologi rantai blok sehingga masing  - masing kendaraan dapat bertukar informasi mengenai kondisi  lalu lintas yang ada. Kelemahan dari teknologi rantai blok pada transportasi kendaraan meliputi jumlah transaksi  (banyaknya  informasi  yang  di- broadcast ),  semakin  banyak  blok  yang  ditambahkan  ke dalam  rantai  semakin  lama  pula  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan mining terhadap informasi yang disebarkan.
- Apa  arahan  dan  tantangan  penelitian  di  masa  mendatang  yang  terkait  dengan  sistem  multi agen dan teknologi rantai blok dalam bidang transportasi dan  logistik?
Konsep mobility  as  a  service saat  ini  mulai  banyak  diimplementasikan  di  berbagai  negara. Penelitian  terkait  konsep mobility  as  a  service salah  satunya  berupa traveler  information  system (TIS) seperti yang diteliti oleh paper[48]. TIS membantu pa ra pengguna untuk menentukan pilihan moda transportasi untuk bepergian dengan menggabungkan moda transportasi publik dan pribadi. Konsep  TIS  dapat  diadopsi  ke  arah  logistik  pengiriman  barang  dengan  memanfaatkan  berbagai macam moda transportasi dengan keleb ihan dan kekurangannya masing - masing. Teknologi rantai blok juga dapat dikembangkan untuk layanan logistik. Teknologi rantai blok memang mempunyai beberapa kekurangan diantaranya waktu komputasi yang dibutuhkan untuk melakukan mining data dalam  blok,  sem akin  besar  ukuran  blok  maka  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan mining juga semakin besar. Paper[30] menawarkan solusi dengan memecah rantai blok menjadi beberapa rantai  secara  parallel.  Penerapan  blokchain  untuk  transportasi  sejauh  ini  ditunjukkan  oleh
paper[30]  sehingga  masih  mungkin  untuk  diterapkan  pada  logistik  untuk  pembayaran  maupun pelacakan  lokasi.  Pendekatan  sistem  multi  agen  masih  cocok  digunakan  untuk  mensimulasikan berbagai bentuk pemodelan: perencanaan, kerjasama, serta kolaborasi untuk berbagai studi kasus di bidang pengiriman barang.

## VI. KESIMPULAN
Konsep multi agen walaupun sudah lama tetapi masih saat ini diterapkan dalam berbagai macam simulasi.  Dalam  transportasi  dan  logistik,  sistem  multi  agen  banyak  digunakan  untuk mensimulasikan  solusi  u ntuk  menyelesaikan  permasalahan  penentuan  rute  kendaraan  ( vehicle routing  problem )  dengan  mengadopsi  perilaku  kerjasama,  negosiasi,  maupun  komunikasi. Sementara  itu  penelitian  mengenai  penerapan  teknologi  rantai  blok  dalam  logistik  maupun transportasi masih sedikit ditemukan. Rantai blok di dalam paper yang direview digunakan sebagai sarana  komunikasi  antar  kendaraan,  sementara  masih  banyak  aspek  dari  rantai  blok  yang  dapat diimplementasikan dalam berbagai macam studi kasus terkait pengiriman barang.

## DAFTAR PUSTA KA
[1] Andriyawan,  Dea,  2018,  Pertumbuhan  Kendaraan  Di  Bandung  11%  Per  Tahun[Online], http://bandung.bisnis.com/read/20181002/82444/580942/pertumbuhan -kendaraan-di- bandung-11-per-tahun, diakses tanggal 15 Februari 2019.
[2] -, Bandung Dalam Angka 2018 [Online], tersedia di:
https://bandungkota.bps.go.id/publication/2018/08/16/a2782ae62042b1aee91fb4bc/kota - bandung-dalam-angka-2018.html, diakses tanggal 15 Februari 2019.
[3] Huda, Nida N, 2013, Talkshow Gempar 2013: Ungkap Permasalahan Transportasi Bandung [Online], tersedia di: https://www.itb.ac.id/news/3823.xhtml, diakses 15 Februari 2019.
[4] Luciana, Anissa, 2017, 50 Persen Angkot Bandung Dikandangkan, karena Angkutan Online? [Online], tersedia di: https://bisnis.tempo.co/read/1024380/50 -persen-angkot- bandung-dikandangkan-karena-angkutan-online, diakses tanggal 15 Februari 2019.
[5] Pertiwi, Putri Indah, dkk, 2010, BUDAYA SOPIR ANGKUTAN KOTA DI KOTA BANDUNG [online], tersedia di: https://antroitb.wordpress.com/2010/01/05/kelompok - 10b-budaya-sopir-angkot-di-kota-bandung/, diakses tanggal 15 Februari 2019.
[6] Mutiah, Dinny, 2017, Makin Ditinggalkan, Perlukah Angkot di Bandung Dipertahankan? [Online], tersedia di : https://www.liputan6.com/regional/read/2909825/makin - ditinggalkan-perlukah-angkot-di-bandung-dipertahankan, diakses tanggal 15 Februari 2019.
[7] Bohang, Fatimah K, 2018, Berapa Jumlah Pengguna Internet Indonesia? [Online], tersedia di : https://tekno.kompas.com/read/2018/02/22/16453177/berapa -jumlah-pengguna- internet-indonesia, diakses tanggal 15 Februari 2019.
[8] Iskandar, 2018, Orang Indonesia Habiskan Rp 146 Triliun untuk Belanja Online [Online], tersedia di : https://www.liputan6.com/tekno/read/3326217/orang -indonesia-habiskan-rp- 146-triliun-untuk-belanja-online, diakses tanggal 15 Februari 2019.
[9] Pratama, Akhdi M, 2018, Dampak E-Commerce, JNE Kirim 20 Juta Barang per Bulan [Online], tersedia di : https://ekonomi.kompas.com/read/2018/11/26/191256126/dampak - e-commerce-jne-kirim-20-juta-barang-per-bulan., diakses tanggal 16 Februari 2019.
[10] Luciana, Anisa, 2017, Gojek: 200 Ribu Penjual Online Gunakan Go-Send untuk Antar Paket [Online], tersedia di : https://bisnis.tempo.co/read/1040227/gojek -200-ribu-penjual- online-gunakan-go-send-untuk-antar-paket, diakses tanggal 18 Februari 2019.
[11] Triwijanarko, Ramadhan, 2019, Apa Saja Yang Go-Jek Capai Selama Tahun 2018 Lalu? [Online], tersedia di : http://marketeers.com/apa-saja-yang-gojek-capai-selama-tahun- 2018-lalu, diakses tanggal 18 Februari 2019.
[12] Florea, Adina Magda, 1998, Introduction to Multi-Agent Systems, International Summer School on Multi-Agent Systems.
[13] Glavic, Mevludin, 2006, Agents and Multi-Agent Systems : A Short Introduction for Power Engineers, a technical report.
[14] Shoham,Y. Agent-oriented programming. Artificial Intelligence, Vol. 60, 1993. p.51 -92.
[15] Russell,S.J. Rationality and intelligence. Artificial Intelligence, Vol. 94, 1997. p.57-77.
[16] http://www.crystaliz.com/logicware/mubot.html
[17] Franklin,S. and A. Gasser. Is it an agent, or just a program?: A taxonomy for a utonomous agents.  In  Muller,  Wooldridge,  and  Jennings,  eds.  Intelligent  Agents  III.  Agent  Theories, Architectures, and Languages. Springer Verlag, 1997. p.21-35.
[18] Wooldridge,M  and  N.  R.  Jennings.  Agent  theories,  architectures,  and  languages.  In Wooldridge and Jennings, eds. Intelligent Agents, Springer Verlag, 1995. p.1-22.
[19] Durfee,  E.  H.,  &  Lesser,  V.  (1989).  Negotiating  task  decomposition  and  allocation   using partial  global  planning.  In  L.  Gasser,  &  M.  Huhns, Distributed artificial intelligence (Volume  II)  (pp.  229–244).  London/-  San  Mateo,  CA:  Pitman  Publishing/Morgan Kaufmann, 229–244.
[20] Park,  Sooyong  &  Sugumaran,  Vijayan.  (2005).  Designing  multi-agent  systems:  A framework  and  application.  Expert  Systems  with  Applications.  28.  259 -271. 10.1016/j.eswa.2004.10.006.
[21] S. Nwana, Hyacinth. (1996). Software agents: An overview. The Knowledge Engineering Review. 11. 10.1017/S026988890000789X.
[22] Hintikka,J. Knowledge and Belief. Cornell University Press, 1962.
[23] Rao,A.S.  and  M.P.  Georgeff.  Modeling  rational  agents  within  a  BDI-architecture.  In  R. Fikes  and  E.  sandewall,  eds.,  Proc.  of  Knowledge  Representation  and  Reasoning’91, Morgan Kaufman, 1991. p.473-484.
[24] Zlotkin, G. and J.S. Rosenschein. Negotiation and task sharing among autonomous agents in cooperative domains. In Proc of the 11th IJCAI, Detroit, USA, 1989.
[25] Kraus,S. An overview of incentive contracting. Artificial Intelligence 83, 1996, 297 -346.
[26] Kraus,S.  Negotiation  and  cooperation  in  multi-agent  environments.  Artificial  Intelligence 94 (1-2), 1997, 79-97.
[27] Nakamoto, S.: Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system (2008)
[28] Yulianton, H., Mulyani, S., 2018, Implementasi Blockchain Sederhana.
[29] Queiroz,  M.  M.,  &  Fosso  Wamba,  S.  (2019).  Blockchain  adoption  challenges  in  supply chain: An empirical investigation of  the main drivers in India and the USA. International Journal of Information M anagement , 46 (September 2018), 70–82.
[30] Queiroz,  M.  M.,  &  Fosso  Wamba,  S.  (2019).  Blockchain  adoption  challenges  in  supply chain: An empirical investigation of the main drivers in  India and the USA. International Journal of Information M anagement , 46 (September 2018), 70–82.
[31] Jabeur,  N.,  Al-Belushi,  T.,  Mbarki,  M.,  &  Gharrad,  H.  (2017).  Toward  Leveraging  Smart Logistics  Collaboration  with  a  Multi-Agent  System  Based  Solution.  Procedia  Computer Science, 109(2016), 672–679.
[32] Teo, J. S. E., Taniguchi, E., & Qureshi, A. G. (2012). Evaluating City Logistics Measure in E-Commerce with Multiagent Systems. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 39, 349– 359. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.03.113
[33] Tamagawa,  D.,  Taniguchi,  E.,  &  Yamada,  T.  (2010).  Evaluating  city  logistics  measures using  a  multi-agent  model.  Procedia  -  Social  and  Behavioral  Sciences,  2(3),  6002–6012. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2010.04.014
[34] Khayyat,  M.,  &  Awasthi,  A.  (2016).  An  Intelligent  Multi-agent  Based  Model  for Collaborative  Logistics  Systems.  Transportation  Research  Procedia,  12(June  2015),  325– 338. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.02.069
[35] Baykasoglu, A., & Kaplanoglu, V. (2011). A multi-agent approach to load consolidation in transportation.
Advances in Engineering Software, 42(7), 477–490. https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2011.03.017
[36] Sprenger, R., & Mönch, L. (2014). A decision support system for cooperative transportation planning:  Design,  implementation,  and  performance  assessment.  Expert  Systems  with Applications, 41(11), 5125–5138. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.02.032
[37] Schroeder, S., Zilske, M., Liedtke, G., & Nagel, K. (2012). Towards a Multi-Agent Logistics and  Commercial  Transport  Model:  The  Transport  Service  Provider’s  View.  Procedia  - Social and Behavioral Sciences, 39, 649–663. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.03.137
[38] Schroeder, S., Zilske, M., Liedtke, G., & Nagel, K. (2012). Towards a Multi-Agent Logistics and  Commercial  Transport  Model:  The  Transport  Service  Provider’s  View.  Procedia  - Social and Behavioral Sciences, 39, 649–663. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.03.137
[39] De  Oliveira,  L.  K.,  Lessa,  D.  A.,  Oliveira,  E.,  &  Gregório  Calazans,  B. F.  (2017).  Multi - agent  modelling  approach  for  evaluating  the  city  logistics  dynamic  in  a  vulnerability situation:  An  exploratory  study  in  Belo  Horizonte  (Brazil).  Transportation  Research Procedia, 25, 1046–1060. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.05.478
[40] Baykasoʇlu,  A.,  &  Kaplanoʇlu,  V.  (2015).  An  application  oriented  multi-agent  based approach  to  dynamic  load/truck  planning.  Expert  Systems  with  Applications,  42(15 –16), 6008–6025. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.04.011
[41] Feng,  F.,  Pang,  Y.,  Lodewijks,  G.,  &  Li,  W.  (2017).  Collaborative  framework  of  an intelligent agent system for efficient logistics transport planning. Computers and Industrial Engineering, 112, 551–567. https://doi.org/10.1016/j.cie.2016.12.044
[42] Anand,  N.,  Duin,  J.  H.  R.  Van,  &  Tavasszy,  L.  (2016).  Framework  for  Modelling  Multi- stakeholder  City  Logistics  Domain  Using  the  Agent  based  Modelling  Approach.
Transportation Research Procedia, 16(March), 4–15. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.11.002
[43] Gregor,  T.,  Krajčovič,  M.,  &  Wiȩcek,  D.  (2017).  Smart  Connected  Logistics.  Procedia Engineering, 192, 265–270. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.06.046
[44] Memon,  M.  A.,  &  Archimede,  B.  (2013).  A  multi-agent  distributed  framework  for collaborative  transportation  planning.  IFAC  Proceedings  Volumes  (IFAC -PapersOnline) (Vol. 46). IFAC. https://doi.org/10.3182/20130619-3-RU-3018.00303
[45] Patier,  D.,  David,  B.,  Chalon,  R.,  &  Deslandres,  V.  (2014).  A  New  Concept  for  Urban Logistics Delivery Area Booking. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 125, 99–110. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.01.1459
[46] Robu, V., Noot, H., La Poutré, H., & Van Schijndel, W. J. (2011). A multi-agent platform for  auction-based  allocation  of  loads  in  transportation  logistics.  Expert  Systems  with Applications, 38(4), 3483–3491. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.08.136
[47] Taniguchi,  E.,  Thompson,  R.  G.,  &  Yamada,  T.  (2012).  Emerging  Techniques  for Enhancing  the  Practical  Application  of  City  Logistics  Models.  Procedia  -  Social  and Behavioral Sciences, 39, 3–18. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.03.087
[48] Dotoli, M., Zgaya, H., Russo, C., & Hammadi, S. (2017). A Multi-Agent Advanced Traveler Information  System  for  Optimal  Trip  Planning  in  a  Co-Modal  Framework.  IEEE
Transactions on Intelligent Transportation Systems, 18(9), 2397–2412. https://doi.org/10.1109/TITS.2016.2645278