Latar Belakang Sistem Multi Agen

maka pedagang diwakili oleh Agen Pedagang yang merupakan replika perilaku para pedagang yang membuat keputusan membeli dan menjual produk atau komoditas berdasarkan harga dan permintaan pasar. Demikian juga distributor diwakili oleh Agen Distributor yang merupakan replika perilakunya dalam memutuskan mengenai membeli, menyimpan dan menjual serta membagikan produk sesuai dengan informasi perihal penjualan per area atau rayon, prediksi serta strategi organisasi. Aplikasi komersial dari SMA sudah berlangsung sejak pertengahan tahun 1990-an sebagai alternatif solusi masalah bisnis dan teknologi Russel dan Norvig, 2003. Bentuknya antara lain adalah optimasi rantai pasok dan logistik, pemodelan perilaku konsumen, dampak terhadap jaringan sosial, manajemen sumberdaya manusia, manajemen lalu lintas, dan manajemen portfolio. Gambar 2.11 Interaksi agen dengan lingkungannya Russel dan Norvig, 2003 Interaksi antar agen, aktuator dan lingkungan dapat diihat pada Gambar 2.11. Pada gambar tersebut terlihat bahwa sensor dari agen akan memberikan masukan perihal keadaan lingkungan kepada agen. Keadaan lingkungan tersebut dijabarkan dalam status state, yang dapat berubah-ubah. Kemudian agen akan mempelajari apa yang akan terjadi dengan lingkungan bila ia melakukan aksi “A”, dan berapa bahagia atau nyaman ia dalam keadaan tersebut. Setiap agen mempunyai sasaran goal yang ingin dicapai, dan bila ia akan nyaman dengan kondisi lingkungan sebagai dampak aksi A, maka ia akan menggerakkan aktuatornya untuk merubah keadaan lingkungan tersebut.

2.4.2 Sistem Multi Agen dan Motivasi Penggunaannya

Dalam suatu komunitas sistem pada umumnya akan terdapat lebih dari satu agen, seiring dengan semakin kompleksnya tugas yang dikerjakan oleh sistem tersebut Axelrod dan Tesfatsion, 2005. Dilain pihak, dengan populernya paradigma agen terjadi pembengkakan populasi agen, karena setiap vendor ataupun pembuat software berkeinginan untuk memakai paradigma agen dalam sistem mereka. Dengan demikian perlu dilakukan standarisasi agen, dengan tujuan untuk mendukung pertumbuhan teknologi agen dan SMA yang kompatibel dan lebih terbuka. Meskipun berbeda vendor dan pembuat, satu sistem agen dengan sistem lain dapat berkomunikasi dan berkoordinasi dalam suatu pekerjaan. Keuntungan utama dari pendekatan SMA adalah Moyaux et al., 2006 sebagai berikut: 1 Setiap agen pelaku langsung berhubungan dengan lingkungan dunia nyata, maka status perhitungan sistem mengikuti status kondisi dunia nyata secara langsung pula. 2 Tidak diperlukan adanya suatu database terpusat, karena masing-masing pelaku mempunyai database sendiri 3 Perilaku menyeluruh dari sistem muncul berkembang dari keputusan-keputusan lokal. Sistem akan menyesuaikan diri adjust secara otomatis terhadap perubahan lingkungan. 4 Software untuk setiap agen pelaku adalah lebih pendek dan sederhana daripada bila dilakukan pendekatan terpusat, dan karena itu lebih mudah ditulis, diuji dan dikoreksi. 5 Sistem mengatur jadwal operasionalnya sendiri sambil berjalan. Tidak diperlukan fasa penjadwalan sistem yang terpisah, dan tidak diperlukan waktu menunggu selesainya suatu jadwal tertentu untuk mulai bekerjanya proses sistem yang lain.

2.4.3 Pemodelan Berbasis Sistem Multi Agen untuk Rantai Pasok

Kegiatan manajemen rantai pasok berhubungan dengan perencanaan dan penjadwalan kegiatan-kegiatan suatu perusahaan dari mulai pengadaan bahan baku, produksi sampai ke distribusi dan pengiriman produk barang jadi yang diproduksi Porter, 1985. Ketangkasan manajemen rantai pasok saat ini dalam menghadapi persaingan bisnis yang sejenis maupun berbeda, akan sangat menentukan keberlangsungan usahanya. Tiap anggota rantai pasok mengejar tujuan sendiri-sendiri dalam keterbatasan lingkungannya baik internal maupun eksternal. Masing-masing pelaku atau anggota rantai pasok mempunyai sifat berikut Wooldridge dan Jennings, 1995: 1 Otonomi: setiap pelaku melakukan dan mengendalikan kegiatannya secara bebas tanpa keharusan menerima dan mengikuti perintah pihak lain. 2 Adanya kebutuhan sosial: artinya adalah bahwa tiap pelaku perlu berinteraksi dengan pelaku yang lain, apakah dalam memesan bahan, barang atau jasa, ataupun melakukan pembayaran untuk bahan yang didapatnya. 3 Reaktif: tiap pelaku mengamati dan bereaksi terhadap kondisi lingkungannya yang berubah. Perubahan dapat berupa perubahan harga barang, perubahan selera pasar, perubahan teknologi dan peralatan, ataupun perubahan peraturan. Setiap pelaku merubah perilaku ataupun keputusannya berdasarkan perubahan tersebut yang dapat saja bersifat kompetitif. 4 Pro-aktif: tiap pelaku tidak hanya bereaksi terhadap lingkungannya, tetapi juga berinisiatif melakukan tindakan baru misal: memproduksi jenis barang baru, ataupun berantisipasi terhadap adanya kemungkinan perubahan pasar. Perilaku emergent, artinya hasil akhir dari simulasi pada tingkat makro merupakan turunan derived dari interaksi satu atau kelompok agen pada tingkat mikro. Contoh yang mudah dipahami adalah bagaimana keadaan suatu jalan raya tingkat makro suatu saat tertentu merupakan akibat dari interaksi para pemakai jalan tersebut tingkat mikro : motor, mobil, bis, dll yang selalu berubah. Keadaan sesaat tersebut dapat berupa macet, lancar, tabrakan, dll. Didalam suatu rantai pasok terdapat beberapa pelaku kegiatan usaha yang saling berinteraksi. Interaksi tersebut merupakan kegiatan yang berurutan dari sisi pelaku yang paling hulu sebagai penghasil sumber bahan baku untuk pelaku berikutnya. Bentuk interaksi tersebut untuk rantai pasok minyak sawit RPMS diperlihatkan pada Gambar 2.12. Petani yang mengelola kebun menghasilkan TBS yang dijual kepada pabrik minyak sawit melalui pengepul. Gambar 2.12 Rantai pasok minyak sawit Hidayat et al., 2012 Pabrik minyak sawit membayar harga TBS kepada pengepul, kemudian pengepul membayar kepada petani. Besar, cara dan waktu pembayaran tergantung kepada prosedur yang disepakati oleh kedua pihak yang berhubungan. Hal ini juga terjadi pada sisi berikutnya pada RPMS dengan produk minyak sawit dan minyak goreng.

2.4.4 Software Netlogo

Netlogo adalah suatu sarana pemodelan dengan program komputer untuk kasus-kasus sains ataupun sosial Tisue dan Wilensky, 2004. Netlogo berbasis Java dan merupakan software yang open-source, dapat diunduh secara gratis oleh siapapun. Netlogo dikembangkan oleh Uri Wilensky pada tahun 1999 dan sampai saat ini masih terus diperluas dan dikembangkan di The Center for Connected Learning and Computer-Based Modeling , Northwestern University, Evanston, IL, USA. Netlogo khususnya sesuai untuk pemodelan sistem yang kompleks dan berkembang atau berubah setiap waktu. Pembuat model dapat menyusun model dengan agen yang banyak, sampai ratusan bahkan ribuan. Dengan Netlogo pemodel dapat menyusun interaksi antar agen yang beroperasi secara independen, berdasarkan perilaku bisnisnya baik pada tingkat mikro, maupun interaksi pada tingkat makro sebagai dampak dari kegiatan tingkat mikro. Software Netlogo sudah mempunyai banyak contoh model yang dibuat oleh pemodel terdahulu yang dapat diperluas oleh pemodel berikutnya. Contoh tersebut berada pada Models Library , yang merupakan khazanah model simulasi yang dapat langsung digunakan ataupun dimodifikasi sesuai kebutuhan. Model yang sudah tersedia pada saat ini pada Models Library adalah dalam bidang-bidang keilmuan dasar seperti fisika, kimia, biologi dan matematika; dan ilmu-ilmu sosial seperti ekonomi dan psikologi. Agen didalam model Netlogo adalah entitas yang dapat mengikuti instruksi dan juga mempunyai tujuan, keinginan dan keterbatasan. Didalam Netlogo didefinisikan ada empat jenis agen yaitu turtles, patches, links dan observers. Turtles adalah agen yang bergerak dan berusaha didalam dunia bisnis. Patches mewakili dunia usaha atau kegiatan dan terdiri dari segmen- segmen atau grids. Setiap patch adalah suatu kepingan segi-empat tempat bergeraknya turtles. Links adalah agen-agen yang menghubungkan dua turtles. Link dapat mempunyai arah jurusan dari satu turtle ke turtle yang lain atau tidak mempunyai jurusan dua turtle bergandengan saja. Observer tidak mempunyai tempat dalam bidang Netlogo, dan hanya merupakan penghubung antara pemodel dan model Netlogo yang dibuat. Observer dapat memantau posisi dan kondisi dari turtles, links dan patches.