Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) adalah salah satu algoritma yang handal untuk pencarian sumber gas. Dalam penelitian awal, Wisnu telah berhasil mengembangkan sistem deteksi sumber gas melalui modifikasi PSO dengan memanfaatkan mekanisme Detect and Response, penggunaan Charge Robot, dan pemanfaatan prinsip Wind Utilities. Pada penelitian selanjutnya, berhasil dikembangkan sistem deteksi multi sumber gas pada lingkungan dinamis dengan menggunakan beberapa metode. Penelitian ini merupakan penelitian lanjutan dari penelitian di atas. Fokus penelitian adalah untuk menganalisis kinerja yang dicapai dalam setiap tahapan proses dari pengembangan sistem pada modifikasi Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) untuk permasalahan multi sumber. Analisis dilakukan secara deskriptif dan analisis rancangan percobaan faktorial dari serangkaian ujicoba. Sistem berhasil dikembangkan dengan menggunakan empat metode yaitu metode penutupan sumber gas, peningkatan mekanisme DR-PSO dengan penambahan fase spread, metode pemanfaatan paralelisasi niche dan metode penggunaan range global best. Hasil ujicoba dari tahap pertama yaitu metode penutupan sumber gas menunjukkan bahwa kinerja sistem belum mencapai performa 100%. Artinya, masih ada sumber gas yang belum terdeteksi. Di tahap kedua, yakni modifikasi DR-PSO dengan penambahan fase spread, sistem berhasil melakukan pencarian sumber hingga 100%. Namun pencarian masih bersifat sequensial sehingga membutuhkan waktu yang lama. Pada tahapan ketiga, diterapkan metode paralelisasi niche untuk meningkatkan efektifitas waktu pencarian. Metode ini dapat dilakukan dengan menggandakan kelompok robot berdasarkan jumlah niche atau dengan membagi sumberdaya robot berdasarkan jumlah niche. Cara tersebut berhasil meningkatkan waktu pencarian secara signifikan, namun cara penggandaan kelompok menimbulkan inefisiensi sumberdaya robot. Pada tahapan terakhir, dikembangkan metode range global best yang bertujuan untuk mengatur tingkat distribusi niche dalam menemukan sumber gas. Metode ini berhasil memperbaiki waktu pencarian dan memperbaiki distribusi penemuan sumber gas dari mesing-masing niche. Berdasarkan analisa rancangan percobaan faktorial didapatkan bahwa 91,7% rata-rata kecepatan waktu pencarian dipengaruhi oleh luas area pencarian, jumlah sumber gas, jumlah niche dan jumlah total robot. Hasil uji lanjutan Beda Nyata Terkecil untuk variasi sumberdaya robot terhadap niche dan variasi niche terhadap sumberdaya robot, dimana luas area pencarian dan jumlah sumber gas dianggap even faktor, didapatkan 33 kombinasi perlakuan yang memiliki rata-rata waktu pencarian terbaik.