OPTIMASI WAYPOINT DAN LINTASAN TERBAIK PADA PERTUNJUKAN DANCING DRONE MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION

Abstract

Dancing drone merupakan tarian yang dilakukan oleh puluhan hingga ribuan drone untuk membentuk formasi yang telah ditentukan. Pertunjukan dancing drone sangat dipengaruhi oleh waktu pertunjukan dan waktu terbang masing-masing drone dalam membentuk formasi. Untuk mendapatkan waktu perpindahan yang singkat, kecepatan, jarak dan percepatan masing-masing drone perlu untuk diperhatikan. Selain masalah waktu, menentukan lintasan tiap drone untuk membentuk formasi tertentu dalam area tiga dimensi menjadi masalah penting yang harus diselesaikan. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka perlu ditentukan waypoint dan lintasan terbaik. Waypoint adalah titik yang harus dituju oleh drone, dan lintasan adalah jalur yang harus dilalui oleh drone. Ant Colony Optimization (ACO) adalah metode yang dipilih untuk menentukan waypoint dan lintasan terbaik, dan Data-Driven Applications Systems (DDDAS) sebagai paradigma komunikasi untuk memastikan kondisi di lapangan berjalan sesuai dengan simulasi. Eksperimen menggunakan simulasi dilakukan untuk melihat pengaruh pemilihan lintasan dan waypoint terbaik menggunakan ACO. Pengujian melibatkan 3, 5, 10, 15, 20 dan 25 unit drone dengan formasi yang berbeda. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode ini dapat mempersingkat waktu pembentukan formasi sebesar 5% hingga 42% dalam 60% percobaan, terutama untuk formasi yang dibentuk dengan jumlah drone yang banyak. Keberagaman solusi yang disajikan mencapai 60%, namun selisihnya kurang dari 1% untuk masing-masing solusi.

Kata kunci : ACO, Drone, Optimasi, Pembentukan formasi