ISSN(p): 2338-8323 | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 10 | No. 4 | Halaman 859 - 872
Oktober 2022

## Sistem Multi Agen untuk Pelayanan Drone pada Groundbase Docking Station
DIMAS NOVIAN ADITIA SYAHPUTRA 1 , RADEN SANGGAR DEWANTO 2 , DADET PRAMADIHANTO 3
1 Departemen Teknik Elektro, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
2 Departemen Teknik Mekanika dan Energi, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
3 Departemen Teknik Informasi dan Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Email: dimasa52@gmail.com
Received 6 Juli 2022 | Revised 26 Juli 2022 | Accepted 3 Agustus 2022

## ABSTRAK
Multi-Agent System (MAS) diajukan sebagai solusi untuk mengatasi permasalahan pada  groundbase  sebuah  DDS,  di  mana  pada  groundbase  terdapat  AGV  yang bertugas untuk membantu Drone beraktifitas di DDS hingga kemudian berangkat kembali menuju DDS lain. Metode auction serta contract antar agent digunakan dalam pemrosesan request dari Drone dan pembagian sumber daya. Pada MAS diterapkan  algoritma  prioritas  sebagai  solusi  apabila  terjadi  konflik  antar  agen. Pengujian dengan simulasi pada CoppeliaSim dan ROS (Robot Operating System) menunjukkan bahwa penggunaan algoritma prioritas berdampak positif pada MAS yang dibuat. Pada DDS dengan skenario 11 AGV, terjadi peningkatan kemampuan DDS dalam menerima dan memproses request yang datang dari 57.9% menjadi 100%,  serta  pemecahan  deadlock  yang  terjadi  pada  DDS  dari  10  menjadi  0 sehingga seluruh request dapat terselesaikan.
Kata kunci : Multi-Agent System, Algoritma Prioritas, Drone Docking Station, AGV

## ABSTRACT
The Multi-Agent System (MAS) was proposed as a solution to overcome problems in the groundbase of a DDS, where on the groundbase there is an AGV whose job is  to  help drones  carry  out  activities  in  DDS  and  then  depart  for  another  DDS. Auction methods and contracts between agents are used in processing requests from drones and sharing resources. In MAS, a priority algorithm is applied as a solution  in  the  event  of  a  conflict  between  agents.  Tests  with  simulations  on CoppeliaSim  and  ROS  (Robot  Operating  System)  show  that  the  use  of  priority algorithms has a positive impact on the created MAS. In DDS with 11 AGV scenario, there is an increase in DDS ability to receive and process incoming requests from 57.9% to 100%, as well as solving deadlocks that occur in DDS from 10 to 0 so that all requests can be resolved.
Keywords : Multi-Agent System, Priority Algorithm, Drone Docking Station, AGV

## 1. PENDAHULUAN
Delivery  Drone  sebagai  bagian  dari  penerapan  Artificial  Intelligent  di  lingkungan  smart warehousing dan otomatisasi sistem logistic (Pandian, 2019 ),menjadi alternatif pengiriman barang yang murah, cepat, dan efisien terutama di daerah perkotaan dengan lalu lintas yang padat. Di sisi lain penggunaan delivery Drone memiliki tantangan tersendiri yaitu keterbatasan jarak  yang  mampu  ditempuh  oleh Drone  karena  kapasitas  baterai  yang  terbatas.  Untuk membuat sistem pengiriman barang dengan Drone yang cepat dan efisien diperlukan banyak Drone (D) serta banyak Drone Docking Station (DDS) seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1. DDS digunakan sebagai tempat untuk Drone transit untuk mengisi daya serta melakukan bongkar muat muatannya. DDS terdiri dari dua bagian yaitu bagian udara dan bagian darat, pada bagian udara mengatur lalu lintas Drone dari satu DDS ke DDS lain, sedangkan bagian darat yang disebut Groundbase Drone Docking Station bertugas untuk melayani Drone ketika mendarat. Pada GDDS terdapat beberapa Automated Guided Vehicle (AGV) yang berfungsi sebagai  landasan  bagi Drone  serta  melayani  Drone  dari  tempat  pendaratan  Runway  (R) menuju tempat Charging Station (CS) tempat pengisian daya Drone dan atau menuju Loading Station (LS) tempat untuk Drone bongkar muat. Jika CS,LS dan R penuh saat akan dituju oleh Drone maka AGV akan menuju Parking Area (PA) yang berfungsi sebagai tempat sementara AGV selama menunggu antrian. Menurut Rashidah (Rashidah, dkk, 2018) penggunaan AGV pada  lingkungan  gudang  logistik  seperti  pada  DDS  ini  dapat  mengurangi cycle  time  untuk keseluruhan  sistem  dengan  batasan  jumlah  AGV  tertentu  dan  sistem  yang  terprogram. Menurut Osmond (Osmond, dkk, 2019) Dalam transportasi dan logistik yang kompleks dan dinamis,  MAS  banyak  digunakan  untuk  mensimulasikan  solusi  untuk  menyelesaikan permasalahan  penentuan  rute  kendaraan  ( vehicle  routing  problem)  dengan  mengadopsi perilaku kerja sama, negosiasi, maupun komunikasi. Sehingga pendekatan Multi-Agent System dapat digunakan untuk memodelkan sistem GDDS.
Gambar 1. Banyak DDS dalam Suatu Kota
Penerapan MAS untuk kendali transportasi banyak robot telah dilakukan dengan penerapan pada  berbagai  bidang.  Ribas (Ribas,  dkk,  2013) telah  berhasil  membuat  sebuah  model kontroler  untuk  sistem  transportasi  AGV  menggunakan Agent-Based  Model,  tersdapat  dua kelas agen dalam sistem yang dibuat, yaitu agen yang mengatur pergerakan AGV dan agen
yang  merepresentasikan  elemen  lain  secara  penuh.  Sistemnya  dibangun  pada framework Netlogo sehingga memungkinkan melakukan konfigurasi ulang secara cepat. Kato ( Kato, dkk, 2020) membangun  model  lingkungan  simulasi  MAS  untuk  gudang  logistik  yang memungkinkan pemodelan arsitektur agen dan arsitektur pesan terpadu dapat lebih murah dan lebih mudah dimodifikasi dibandingkan  dengan lingkungan simulasi  MAS  konvensional. Kalisa (Kalisa, dkk, 2016) telah berhasil membuat arsitektur agen yang mampu melakukan penentuan tindakan dengan tepat dan efisien berdasarkan database yang tersedia dalam studi kasus data  warehousing.  Karagoz (Karagoz,  dkk,  2014) telah  berhasil  membuat  model koordinasi  banyak  robot  berbentuk  piringan  yang independent,  robot-robot  yang  ada  juga bertindak sebagai obstacle dinamis. Setiap robot pada penelitian ini mengetahui dengan pasti posisi dan ukuran dari robot lain yang ada disekitarnya sehingga dapat ditentukan kecepatan aktual  masing-masing  robot.  Gerrits (Gerrits,  dkk,  2019) telah  berhasil  mendesain  dan mengimplementasikan sebuah model simulasi berbasis agen untuk melakukan otomasi pada terminal peti kemas. Agen Traffict Manager yang dibuat mampu mengatur seluruh opersi yang ada di bagian pelabuhan termasuk memecahkan konflik dan mencegah deadlock.
Walaupun telah banyak dilakukan, kebanyakan sistem yang dibuat berada pada lingkungan berupa grid sehingga AGV hanya dapat berjalan melalui rute-rute tertentu, sistem komunikasi dan penentuan keputusan dari penelitian yang ada bersifat sentral yang berarti komunikasi antar  agen  harus  melalui  agen  pusat  sebagai  perantara.  Pada  penelitian  ini  AGV  dapat bergerak bebas pada lingkungan (lingkungan non-grid) sehingga meningkatkan kemungkinan terjadinya  tabrakan  karena  AGV  lain  yang  bergerak  bebas  pada  area  DDS  juga  bertindak sebagai obstacle dinamis bagi AGV lain, di lain sisi memungkinkan AGV mengambil rute yang lebih pendek daripada saat bergerak pada lingkungan berbentuk grid . MAS akan berusaha mengatur  AGV-AGV  dan  apabila  terjadi  konflik  saat  bernavigasi  dalam  DDS,  sistem  akan menerapkan algoritma prioritas dan mempersilahkan AGV dengan prioritas tertinggi bergerak terlebih dahulu dan AGV lain menunggu. Pada bagian selanjutnya akan dijelaskan metode atau sistem yang digunakan pada penelitian ini.

## 2. METODE PENELITIAN
Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sebuah sistem multi agen sebagai pendekatan untuk mengatur sebuah grup AGV dalam GDDS. Sistem multi agen yang dibuat untuk melayani Drone dalam pengisian daya dan pemuatan memiliki arsitektur seperti yang ditampilkan pada Gambar 2. Pada sistem DDS terdapat 12 jenis agen, masing-masing agen memiliki tugas dan fungsinya  dengan  jumlah  yang  beragam  untuk  setiap  jenis  agen.  Infrastruktur  DDS  yang dibangun memiliki keterbatasan kapasitas. Batas kapasitas ini dinyatakan pada Persamaan (1).
P ≤ K ≥ N ≤ M (1)
Dengan:
K = Jumlah AGV
N = Jumlah Runway
P = Jumlah Drone
M = Jumlah Docking Station
Kapasitas maksimal dari DDS sama dengan jumlah AGV pada DDS tersebut
Gambar 2. Arsitektur MAS

## Tabel 1. Agen dalam MAS
No. Nama Agen Aktifitas Agen 1 Task Manager -Menerima tugas dari drone -memutuskan untuk menerima atau menolak tugas -meneruskan tugas yang diterima pada Task distributor 2 Task Distributor -Mendistribusikan Tugas -menentukan tujuan pertama dari Drone dalam GDDS -Mengirimkan perintah lelang AGV 3 AGV Coordinator -Menentukan Tujuan ke-2 dari Drone -melakukan lelang AGV 4 Charger Station Coordinator -Mengatur dan memilih charging area 5 Loading Station Coordinator -Mengatur dan memilih loading area 6 Parking Area Coordinator -Mengatur dan memilih parking area 7 Runway Coordinator -Mengatur dan memilih runway area 8 nAGV -Mengikuti lelang -Bernavigasi pada DDS untuk mengantar AGV -Memecahkan konflik antar AGV 9 nCharger -Mengisi daya Baterai Drone 10 nLoader -Bongkar muat muatan Drone 11 nPark -Menampung sementara AGV dalam kondisi stanby atau saat CS,LS, atau R penuh 12 nRunway -tempat AGV mengangkut dan menerbangkan drone 13 Drone -memberi tugas pada GDDS

## 2.1 Metode Auction and Contract
Untuk  melakukan pendistribusian tugas  dengan efisien,  setiap agen berinteraksi satu  sama lain dengan negosiasi (Axak, dkk, 2021) . Protokol komunikasi antar agen berpengaruh pada metode  interaksi  agen  serta  penentuan  keputusan  secara  kolektif.  Pengalokasian  dan penjawadwalan  tugas  dalam  MAS  merupakan  salah  satu  penentuan  keputusan  yang berpengaruh  pada  proses  seluruh  sistem  MAS.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam pengalokasian  tugas  adalah  metode Auction (Braquet,  dkk,  2021), dimana  konsensus dicapai dengan menentukan agen terbaik dari sekumpulan agen yang siap melakukan tugas tersebut.  Beberapa  parameter  seperti  jumlah  baterai,  kemampuan  angkut  dan  posisi  dari sebuah AGV dapat digunakan sebagai properties untuk menghitung kemampuan agen tersebut dalam  mengikuti  lelang  tugas  sehingga  agen  yang  terpilih  dapat  dipastikan  mampu menyelesaikan  tugas  yang  telah  diambil (Liu,  dkk,  2018) .  Pada  jurnal  ini  strategi pengalokasian tugas dilakukan dengan metode Auction bersyarat, dimana AGV dengan pada DDS memiliki propertis yang ditunjukkan pada Persamaan (2).
𝐴𝐺𝑉 = 𝐴𝐺𝑉 , 𝐴𝐺𝑉 , 𝐴𝐺𝑉 (2)
Dengan :
𝐴𝐺𝑉 = nomor identitas AGV 𝐴𝐺𝑉 = tingkat keterisian baterai, AGV 0 hingga 100 𝐴𝐺𝑉 = posisi AGV, 0 jika sedang bergerak, 1 jika berada di R, 2 jika berada pada CS, 3 jika berada pada LS, dan 4 jika berada pada PA 𝐴𝐺𝑉 = status AGV, 0 jika tersedia, 1 jika sedang bertugas
Dari properties tersebut, AGV yang diizinkan mengikuti auction adalah AGV dengan status 0 dan berada pada R atau PA, dengan AGV yang berada pada R memiliki prioritas penerimaan tugas lebih tinggi sehingga Drone dapat langsung mendarat pada AGV yang berada pada R. Proses auction tidak hanya dilakukan ketika tugas datang, apabila pada R terdapat titik yang tidak terisi AGV maka AGV yang berada pada PA dan dalam kondisi tersedia akan melakukan lelang  untuk  menentukan  AGV  mana  yang  menuju  ke  R  untuk  mengisi  titik  yang  tersedia tersebut pada tahap ini ketersediaan baterai pada AGV menjadi pertimbangan utama, AGV dengan  baterai  tertinggi  akan  terpilih.  Selain  pengalokasian  tugas  yang  tepat,  strategi penjadwalan tugas yang tepat dapat mempercepat proses pengerjaan tugas oleh AGV (Liu, dkk,  2019) .  Pada  Gambar  2  ditampilkan  hirarki  antar  agen  dalam  MAS.  Hirarki  ini menunjukkan rantsai komunikasi antar agen. Drone yang datang membawa informasi Request pendaratan serta keperluannya yang dinotasikan pada Persamaan (3).
𝑡𝑎𝑠𝑘 = 𝑡𝑎𝑠𝑘 , 𝑡𝑎𝑠𝑘 , 𝑡𝑎𝑠𝑘 , 𝑡𝑎𝑠𝑘 , 𝑡𝑎𝑠𝑘 (3) Dimana: 𝑡𝑎𝑠𝑘 = nomor identitas Drone. 𝑡𝑎𝑠𝑘 = kondisi keterisian baterai Drone saat ini. 𝑡𝑎𝑠𝑘 = kebutuhan untuk melakukan daya, bernilai 1 jika membutuhkan pengisian daya dan bernilai 0 jika tidak membutuhkan pengisian daya. 𝑡𝑎𝑠𝑘 = kebutuhan untuk melakukan bongkar/muat, bernilai 1 jika
membutuhkan bongkar/muat dan bernilai 0 jika tidak membutuhkan bongkar/muat.
𝑡𝑎𝑠𝑘 = battery yang dibutuhkan Drone untuk menuju tujuan pengiriman.
Request  dari  Drone  akan  diterima  oleh  agent  task  manager,  informasi  tersebut  kemudian dicatat dalam database tugas dan diteruskan pada agen task distributor (TD). Agen TD akan meminta informasi ketersediaan AGV pada Coordinator Runway (CR) dan ketersediaan CS,PA serta LS pada agen Coordinator Charging Station (CCS), agen Coordinator Parking Area (CPA), dan Coordinator Loading Station (CLS)  sehingga  diperoleh empat himpunan data {C, P, L, A}, dimana C adalah himpunan kondisi CS, P himpunan kondisi PA , L himpunan kondisi LS, serta  A  kondisi  ketersediaan  AGV  pada  R  dan  PA.  Jika  A  tidak  tersedia  maka Drone  akan diinstruksikan untuk mencari DDS yang lain. Jika tersedia maka agen TD akan menentukan tujuan pertama dari Drone tersebut kemudian TD akan melelang tugas dengan mengirimkan informasi tentang tugas baru ke agen AGV yang tersedia, informasi tersebut ditampilkan pada Persamaan (4).
𝑡𝑎𝑠𝑘 = 𝑡𝑎𝑠𝑘 , 𝑡𝑎𝑠𝑘 , 𝑡𝑎𝑠𝑘 , 𝑡𝑎𝑠𝑘 , 𝑡𝑎𝑠𝑘 , 𝑡𝑎𝑠𝑘 (4)
Dengan :
Keterangan 𝑡𝑎𝑠𝑘 hingga 𝑡𝑎𝑠𝑘 sama dengan keterangan Persamaan (3) 𝑡𝑎𝑠𝑘 = Tujuan AGV
Informasi tersebut kemudian dikirimkan pada setiap AGV yang dalam kondisi tersedia, AGV- AGV tersebut akan memperkirakan biaya tugas tersebut sehingga diperoleh sebuah set nilai pada Persamaan (5).
𝐸 = {𝑒 , 𝑒 , … . , 𝑒 }
(5)
Kemudian dilakukan pemilihan AGV berdasarkan nilai terkecil dari set biaya tugas dari AGV- AGV dengan Persamaan (6).
𝐴𝐺𝑉 = 𝑎𝑟𝑔 min(𝐸 ) (6)
Setelah AGV dipilih maka kontrak antar Drone dan MAS telah terjalin, kontrak tersebut meliputi tujuan-tujuan yang akan dituju oleh Drone hingga siap untuk terbang kembali. Pengerjaan kontrak  dimulai  dengan Drone  mendarat  di  atas  AGV  kemudian  AGV  akan  bernavigasi  ke tujuan yang telah ditentukan.

## 2.2 Algoritma Prioritas (AP)
Lingkungan non  grid  memungkinkan  AGV  bergerak  bebas  pada  DDS  memiliki  keunggulan dibandingkan pada lingkungan berbentuk Grid dimana pada lingkungan non grid AGV dapat mengambil jarak terpendek dari satu titik ke titik yang lain. Di lain sisi pada lingkungan non grid kemungkinan terjadi tabrakan antar AGV saat bernavigasi pada DDS meningkat. Tabrakan atau  konflik  antar  AGV  ini  dapat  dibagi  menjadi  tabrakan  yang  dapat  diselesaikan  secara otomatis dan tabrakan yang tidak dapat diselesaikan secara otomatis (Kapitan, dkk, 2017) . Pengaturan  kecepatan  dan  rute  dari  AGV  digunakan  untuk  mencegah  terjadinya  tabrakan antar  AGV  pada  lingkungan  dengan  bentuk Grid (Pamosoaji,  2019) .  Selain  pengaturan kecepatan  dan  rute,  faktor obstacle  avoidance  dapat  ditambahkan  pada  algoritma  yang
digunakan pada strategi path planning untuk menghindari konflik node pada lingkungan AGV berbentuk grid sehingga delay rate akibat konflik berkurang (Liyun, dkk, 2021) . Pada jurnal ini diterapkan metode algoritma pemecah konflik dengan memanfaatkan status prioritas dari tugas yang sedang dikerjakan oleh AGV-AGV yang mengalami konflik. Strategi prioritas yang diterapkan pada algoritma tersebut adalah sebagai berikut:
1. Jika AGV di R tidak tersedia dan ada AGV di PA yang tersedia , maka AGV tersebut akan  dipanggil  menuju  R  dengan  metode  auction  yang  dijelaskan  pada  bagian sebelumnya.
2. Jika terjadi konflik antar AGV saat melakukan navigasi, maka akan diterapkan aturan pada Persamaan (7).
𝐴𝑅 > 𝐴𝑅 > 𝐴𝐶𝑆 > 𝐴𝐿𝑆 > 𝐴𝑃𝐴 (7)
dengan:
𝐴𝑅 = AGV menuju ke R untuk menerbangkan D. 𝐴𝑅 = AGV menuju ke R untuk memuat D. 𝐴𝐶𝑆 = AGV menuju ke CS. 𝐴𝐿𝑆 = AGV menuju ke LS. 𝐴𝑃𝐴 = AGV menuju ke PA.
Dengan  adanya  aturan  pertama  maka  pada  R  akan  selalu  tersedia  AGV  untuk  pendaratan selama kapasitas DDS masih tersedia. Semua proses antrian menuju CS, LS , dan R ditampung terlebih dahulu pada PA.

## Gambar 3. FSM Algoritma Prioritas
Pada  saat  AGV  bernavigasi  pada  DDS dan  terjadi Livelock  atau deadblock  antar  AGV  yang mengakibatkan  AGV-AGV  tersebut  saling  menunggu  untuk  mendapatkan  lintasan  terlebih dahulu maka agen AGV tersebut akan bernegosiasi untuk menentukan AGV mana yang lewat terlebih dahulu sesuai dengan aturan kedua, proses ini digambarkan pada Gambar 3.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model yang telah direncanakan pada bagian sebelumnya disimulasikan menggunakan software CoppeliaSim versi Education (free), pada simulasi AGV dimodelkan dengan robot Pioneer3dx
yang telah tersedia pada model browser CoppeliaSim. Model Pioneer3dx kemudian dimodifikasi script-nya  sehingga  dapat  berkomunikasi  dengan  ROS.  Behavior  agen-agen  dalam  MAS berjalan  pada environment  ROS  sedangkan  AGV  dan  sensor-sensor  pada  DDS  berjalan  di software  CoppeliaSim.  Pengujian  dilakukan  sebanyak  50  kali  dengan  jumlah  AGV  (K)  yang bervariasi antara 4 hingga 11 AGV pada lingkungan Drone Docking Station yang bentuknya tetap ditunjukkan pada Gambar 4, lingkungan ini terdiri dari 3 node R, 8 node PA, 3 node CS dan 2 node LS. Pada masing-masing node ditandai dengan simbol unik,yaitu :
1. Runway (R)
= R1,R2,R3 2. Charging Station (CS) = C1,C2,C3 3. Loading Station (LS) = L1,L2 4. Parking Area (PA) = P1,P2,….,P8
5. AGV (A)
= A1,A2,…,An
Gambar 4. Environment DDS di CoppeliaSim
Pada setiap percobaan yang dilakukan terdiri dari 20 set task request yang bersifat acak dan diterima secara online dalam interval acak antara 1 hingga 100 unit waktu. Dari pengujian yang  dilakukan  didapatkan  data  perilaku  agen-agen  dalam  MAS  yang  kemudian  di  analisa untuk menentukan performa dari MAS yang telah dirancang. Tolak ukur yang digunakan untuk mengukur performa sistem yang dirancang antara lain:
1. Kemampuan DDS menerima dan memproses request dari Drone.
2. Tingkat keberhasilan agen dalam melakukan distribusi tugas dan melakukan kontrak antar agen.
3. Tingkat keberhasilan agen pada MAS untuk menyelesaikan kontrak yang telah disepakati (S).
3.1  Uji Coba Kemampuan DDS Menerima dan Memproses Request dari Drone.
Pada simulasi, jumlah AGV sebagai landing pad pada DDS menjadi batasan jumlah request yang dapat dikerjakan oleh DDS pada satu waktu. Pada 50 kali simulasi dengan 20 set request pada setiap simulasinya yang diumpankan secara acak pada interval 1 hingga 100 unit waktu menunjukkan  peningkatan  jumlah request  yang  dapat  dilayani  oleh  MAS  berbanding  lurus dengan jumlah AGV. Gambar 5 menunjukkan pada skenario DDS dengan 4 AGV hingga 11
AGV berturut-turut 24%, 27.1%, 31.3%, 36.3%, 40%, 46.3%, 50.7%, 57.9%.  Percobaan ini dilakukan  tanpa  menerapkan  algoritma  tugas  prioritas  sehingga  terjadi  hambatan  dalam navigasi yang memperlambat proses penanganan tugas ketika lalu lintas dalam DDS semakin padat.  Uji  coba  berikutnya  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  prioritas.  Hasil percobaan  dengan  menerapkan  algoritma  prioritas  pada  MAS  menunjukkan  peningkatan signifikan request yang berhasil dilayani. Perbedaan jumlah request yang diterima terlihat pada jumlah AGV 6 sampai dengan 11, hal ini karena pada jumlah AGV 4 hingga 5 sistem belum mengalami deadblock  dan  Livelock  sehingga  ada  atau  tidaknya  algoritma  prioritas  tidak berpengaruh, sedangkan pada DDS dengan 6 AGV mulai terjadi Livelock yang membutuhkan algoritma  prioritas  untuk  penyelesaiannya.  Gambar  5  menunjukkan  penggunaan  algoritma prioritas memberikan peningkatan kemampuan DDS dalam menerima dan memproses request yang  datang  semakin  meningkat  seiring  bertambahnya  AGV  yang  bertugas,  Dengan Penerapan AP penerimaan request meningkat secara signifikan, dimana pada skenario DDS dengan 4 AGV hingga 11 AGV berturut-turut 24%, 27.1%, 40%, 50.7%, 60%, 77.1%, 90.3%, 100%.

## Gambar 5. Kemampuan DDS Menerima dan Memproses Request

## 3.2  Uji  Coba  Tingkat  keberhasilan  Agen  dalam  Melakukan  Distribusi  Tugas  dan Melakukan Kontrak Antar Agen
Pengujian terhadap MAS yang diajukan menunjukkan bahwa perilaku agen-agen pada sistem dalam melakukan pembagian tugas dapat berkerja dengan baik. Sistem kontrak antar AGV dan node pada DDS mampu mencegah lebih dari satu agen memiliki tujuan yang sama. Pada pengujian ini tingkat keberhasilan agen-agen pada sistem yang diajukan adalah 100%. Tabel 2 menunjukkan informasi request dari Drone, AGV yang terpilih untuk melayani Drone tersebut serta rute destinasi dari AGV tersebut.
24 27.1 31.3 36.3 40 46.3 50.7 57.9 24 27.1 40 50.7 60 77.1 90.3 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 4 5 6 7 8 9 10 11 Pe rs en ta se T ug as D ite rim a da n
D ip ro es (% ) Jumlah AGV Kemampuan DDS Menerima dan Memproses Request Tanpa AP Dengan AP
Tabel 2. Data Tugas dan Tujuan AGV
task Id kondisi baterai % Keperluan Charging Keperluan Loading/ Unloading Minimal Kebutuh Baterai % AGV Terpilih Destinasi
1 2 3 4 5 6 1 43 1 0 100 A1 C1  P2  R3  - - - 2 29 0 1 28 A2 L1  P1  R2  - - - 3 83 1 0 92 A3 C2  P3  R1  - - - 4 65 0 1 42 A4 L2  P1  R2  - - - 5 23 1 0 73 A6 C1  P2  R3  - - - 6 72 1 1 90 A5 C2  L2  P3  R2 - - 7 100 0 1 37 A7 L1  P1  R1  - - - 8 81 1 0 89 A1 C1  P4  R3  - - - 9 82 0 1 57 A2 L1  P5  R1  - - - 10 58 0 1 58 A8 L2  P3  R3  - - - 11 44 0 1 41 A3 P2  L1  R1  - - - 12 10 1 1 14 A9 C1  L2  R2  - - - 13 95 0 1 69 A4 L1  P6  R2  - - - 14 41 0 1 38 A6 L2  R2 - - - - 15 65 1 0 93 A10 P1  C3  R3  - - - 16 20 1 1 74 A5 C2  L1  R1  - - - 17 44 1 0 71 A11 C1  R1 - - - - 18 37 1 0 64 A7 P1  C3  R3  - - - 19 54 0 1 36 A1 P3  L2  R2  - - - 20 95 1 1 96 A6 P2  C2  L1  R1 - -

## 3.1.3. Uji Coba Tingkat Keberhasilan MAS dalam Menyelesaikan Tugas
Pada  sistem  yang  diajukan  DDS  memiliki  ukuran  sekecil  mungkin,  hal  ini  memungkinkan terjadinya deadblock pada saat beberapa agen AGV sedang bergerak dari satu node ke node lain karena AGV dapat bergerak bebas pada lingkungan DDS seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6 (a) dengan kondisi A2,A3, dan A4 akan bertemu di titik yang ditandai dengan tanda X warna merah kemudian saling mengunci satu sama lain. Dengan adanya AP, AGV tersebut akan  mengubah state-nya  menuju  state  AP dengan  mekanisme  timeout  sehingga  terbebas dari deadblock,  kemudian  akan  menjadi  Livelock  yang  dapat  dipecahkan  oleh  AP,  Proses pemecahan  ini  ditampilkan  pada  Gambar  6  (b)  hingga  Gambar  6  (d).  Pada  Gambar  7 menunjukkan perbedaan jumlah Deadlock dan Livelock pada beberapa AGV saat bernavigasi dengan    AP  dan  tanpa  AP.  Pada  system  dengan  AP  mampu  mencegah deadblock  dan memecahkan Livelock yang terjadi sehingga seluruh tugas dapat diselesaikan.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 6. Deadblock dan Pemecahannya

## Gambar 7. Tingkat Keberhasilan Menyelesaikan Tugas

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  pengujian  dan  analisis  dari  simulasi  MAS  untuk  pelayanan Drone  pada GDDS,  maka  diperoleh  kesimpulan  bahwa  Komunikasi  dan  koordinasi  antar  agen  dalam mendistribusikan tugas dapat dilakukan dengan baik oleh MAS yang dibuat dengan metode auction dan contract. Kontrak yang terjalin antar agen mampu mencegah terjadinya konflik sehingga sistem dapat menyelesaikan 100% request yang diterima. Algoritma prioritas yang diterapkan memberikan dampak positif bagi tingkat keberhasilan AGV dalam menyelesaikan tugas yang diterima DDS dengan mengurangi Deadlock yang terjadi secara signifikan.
Penelitian ini masih dapat dikembangkan lebih lanjut lagi, yaitu dengan menambahkan variasi jenis  AGV,  drone,  dan  bentuk  DDS  yang  lain.  Pengukuran  energi  juga  dapat  ditambahkan sebagai acuan performa MAS pada penerapan di dunia real.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terimakasih  kepada  Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi  Republik Indonesia beserta Laboratorium Robotic and Intelligent Systems Centre (RoISC) dan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) atas dukungan berupa finansial dan non-finansial yang telah diberikan sehingga penelitian ini dapat terlaksana dengan baik.

## DAFTAR RUJUKAN
Axak, N., Korablyov, M., & Ushakov, M. (2021). The Development of a Multi-Agent System for Controlling an Autonomous Robot. CEUR Workshop Proceedings, 3013, (pp. 96–105).
Braquet,  M.,  & Bakolas,  E.  (2021). Greedy  Decentralized  Auction-based  Task Allocation for Multi-Agent Systems. IFAC-PapersOnLine, 54(20), (pp. 675–680).
0 5 10 15 20 25 4 5 6 7 8 9 10 11 Ju m la h Ke ja di an (% ) Jumlah AGV Tingkat Keberhasilan menyelesaikan Tugas(S) Livelock tanpa AP Livelock dengan AP Deadblock tanpa AP
Deadblock dengan AP
Gerrits, B., Mes, M., & Schuur, P. (2019). A simulation model for the planning and control of
AGVs at automated container terminals. Proceedings - Winter Simulation Conference,
2018-Decem(i), (pp. 2941–2952).
Kalisa  Wilson,  Ndatinya  Eustache  and  Gakiza  Canisius,  2016.  Agent-based  software architecture for decision making in the data warehouse , International Journal of Current Research, 8, (01), 25174-25178.
Kapitan, R., Veretilnyk, T., & Demyanenko, V. (2017). Development of a Multi-Agent Collision Resolution System At the Supply of Spare Parts and Components To the Production Equipment of Industrial Enterprises. EUREKA: Physics and Engineering, 6(6), 27–34.
Karagoz, C. S., Bozma, H. I., & Koditschek, D. E. (2014). Coordinated navigation of multiple independent disk-shaped robots. IEEE Trans. Robot., 30(6), 1289–1304.
Kato, T., & Kamoshida, R. (2020). Multi-agent simulation environment for logistics warehouse design based on self-contained agents. Applied Sciences (Switzerland), 10(21), 1–20.
Liu, Y., Ji, S., Su, Z., & Guo, D. (2019). Multi-objective AGV scheduling in an automatic sorting system  of  an  unmanned  (intelligent)  warehouse  by  using  two  adaptive  genetic algorithms and a multi-adaptive genetic algorithm. PLoS ONE, 14(12), 1–21.
Liu, W., Chen, D., & Guo, J. (2018). Goal-Capability-Commitment based Mediation for Multi-
Agent Collaboration. Proceedings of the 2018 IEEE 22nd International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design, CSCWD 2018, (pp. 353–358).
Liyun, X., Ning, W., & Xufeng, L. (2021). Study on Conflict-free AGVs Path Planning Strategy for Workshop Material Distribution Systems. Procedia CIRP, (pp. 1071–1076).
Osmond, A. B., & Suhono Harso Supangkat. (2019). Platform dan Pemodelan Kerjasama Multi Agen untuk Layanan Pengiriman Barang. Jurnal Sistem Cerdas, 2(1), 22–34.
Pamosoaji, A. K. (2019). Perencanaan Rute dan  Kecepatan AGV pada Sistem Pergudangan
Menggunakan Algoritma Ant Colony Optimization. SAINTEK: Jurnal Ilmiah Sains Dan Teknologi Industri, 3(2), 52.
Pandian, D. A. P. (2019). Artificial Intelligence Application in Smart Warehousing Environment for  Automated  Logistics. Journal  of  Artificial  Intelligence  and  Capsule  Networks,
2019(2), 63–72.
Rashidah Mohamad, N., Hafidz Fazli Md Fauadi, M., Azni Jafa, F., Zaki Mohamed Noor, A., & Hisham  Nordin,  M.  (2018).  Simulation-Based  Multi-Objective  Optimization  for Distributed  Material  Transportation  System. International  Journal  of  Engineering  & Technology, 7(3.20), 92.
Ribas-Xirgo,  L.,  &  Chaile,  I.  F.  (2013).  Multi-agent-based  controller  architecture  for  AGV
systems. IEEE  International  Conference  on  Emerging  Technologies  and  Factory Automation, ETFA, (pp. 0–3).