Merancang Agent-Based Model (ABM): Wolf Sheep Simple Model (Bag-3)

Yanu E. Prasetyo

email:yepw33@mail.missouri.edu

Setelah perencanaan model dilakukan dengan cukup matang, maka kita bisa mulai untuk menerapkan model kita tersebut ke dalam program NetLogo. Meskipun contoh model kita (wolf sheep simple model) terbilang sangat sederhana, namun dalam prosesnya sebaiknya tetap dijalankan secara bertahap untuk melihat apakah model koseptual yang kita rancang dapat berjalan dengan baik atau tidak. Langkah pertama adalah dengan membuat versi awal (first version) dari model tersebut. Versi awal ini kita mulai dengan hanya melihat perilaku salah satu agen, misalnya domba, dan mengabaikan untuk sementara agen lainnya (Serigala) dan lingkungan. Kenapa kita mulai dengan memodelkan satu agen? Agar kita yakin bahwa perilaku setiap agen berjalan sesuai dengan yang semestinya. Jika kita masukkan semua agen secara bersamaan, pergerakan agen akan terlihat kompleks dan sulit untuk mengetahui apakah setiap agen sudah berperilaku dengan semestinya atau belum.

Merancang Agent-Based Model (ABM): Wolf Sheep Simple Model (Bag-2)

jumlah populasi serigala dan rusa yang ada di Isle Royale
dari tahun 1959 sampai dengan 2009
Sumber: http://isleroyalewolf.org/data/data/home.html

Artikel sebelumnya disini

Setelah memiliki pertanyaan penelitian yang cukup jelas dan didukung oleh data atau informasi sebelumnya, maka proses selanjutnya adalah menentukan siapa atau apa agen-agen yang akan disimulasikan dalam model kita? Sebagai salah satu komponen utama dalam ABM, cara kita mendefinisikan agen mutlak menjadi penting. Misalnya, apakah kita mendefinisikan agen sebagai satu kesatuan utuh, missal individu manusia, atau organ-organ pembentuk manusia atau sel-sel yang ada di dalam tubuh manusia? Kita harus memilih jenis dan level agen yang paling tepat untuk menjawab pertanyaan penelitian yang telah kita rumuskan sebelumnya. Demikian juga dalam hal pemilihan skala waktu (temporal scale), penting untuk memutuskan apakah aktivitas dari agen kita, misalnya serigala dan domba, dalam skala menit, jam, atau harian. Jika kita membuat aktivitas agen dalam bentuk harian, maka agen dan lingkungan lainnya juga harus berada pada skala aktivitas yang sama dalam simulasi pemodelan kita.

Merancang Agent-Based Model (ABM): Wolf Sheep Simple Model (Bag-1)

Predatory-Prey atau Wolf Sheep Simple Model dari NetLogo

Yanu E. Prasetyo

yepw33@mail.missouri.edu 

Ada tiga tahapan dalam membuat Agent-Based Models (ABM)*. Pertama adalah tahap perancangan model (designing model). Pada tahap ini kita harus menentukan elemen atau komponen apa saja yang ada di dalam model kita. Kedua, membangun model (building model). Setelah mengetahui setiap komponen dan elemen yang diperlukan, kita bisa mulai menuangkan dalam model konseptual dan membuat obyek komputasinya. Ketiga, uji coba model (examining model). Pada tahap ini kita akan melakukan uji coba dengan menjalankan model dan menganalisa atau menginterpretasikan hasilnya.

Sebagai latihan awal, kita akan mencoba membangun (meniru) sebuah model sederhana dari Wilensky & Rand (2015) yang diberi nama “Wolf Sheep Simple Model”. Pertanyaan dasar dari “Wolf Sheep” model ini adalah “Bagaimana perubahan tingkat populasi dari dua spesies (serigala dan domba) yang tinggal bersama dalam satu habitat (ekosistem alam)”. Meskipun model sederhana ini hanya memuat dua spesies, namun model ini dapat dikembangkan lebih lanjut untuk melihat dinamika hubungan antara dua atau lebih entitas, misalnya kompetisi antar perusahaan dalam merebut konsumen, kompetisi partai politik dalam pemilu, penyebaran virus dalam sistem komputer, dan lain sebagainya. Untuk merancang, membangun, dan menguji model ini kita akan menggunakan program komputer NetLogo.   

Agent-Based Modeling: Tahapan Penelitian

Yanu Endar Prasetyo

email: yepw33@mail.missouri.edu 

Model Penyebaran HIV AIDS (Net Logo)

Layaknya metode penelitian ilmiah lainnya, langkah-langkah atau tahapan penelitian yang menggunakan pendekatan Agent-Based Modeling (ABM) juga perlu dirunut agar mudah diikuti dan memiliki “kebakuan” dalam proses pengembangannya. Tahapan penelitian ini juga akan membantu para peneliti pemula atau yang baru akan memulai risetnya menggunakan pendekatan ABM.

Pertanyaan Penelitian (a research question)

Langkah pertama tentu saja adalah menetapkan pertanyaan penelitian. Dalam merumuskan pertanyaan penelitian harus se-realistis mungkin dan memiliki peluang kemungkinan untuk dapat dijawab. Jika rumusan pertanyaan penelitian itu terlalu general dan ambisius, bisa jadi hasil penelitian nanti akan kurang memuaskan atau bahkan tidak menjawab sama sekali. Oleh karena itu, diperlukan rumusan pertanyaan penelitian yang jelas, terukur, fokus, spesifik, dan ringkas. Semakin spesifik semakin baik!

Beberapa pertanyaan penelitian yang relevan didekati dengan metode ABM biasanya terkait dengan pola “keteraturan” (regularities) dalam masyarakat (makro) yang sudah atau bisa teramati polanya. Misalnya pada kasus segregasi sosial di perkotaan yang dapat dilihat dari pola perumahan penduduknya yang dipengaruhi oleh perbedaan rasial. Contoh lain, pola pertukaran sosial di pedesaan yang dapat diobservasi dari bentuk pertukaran “gantangan” atau “nyumbang” dalam pesta hajatan pernikahan di pedesaan (baca penelitian Hokky Situngkir & Yanu Endar Prasetyo). Pola penyebaran opini, perilaku konsumen, dan lain-lain juga bisa menjadi basis awal dalam menyusun pertanyaan penelitian yang tepat dan mengena.

Memodelkan Segregasi Sosial di Perkotaan

Yanu Endar Prasetyo

email: yepw33@mail.missouri.edu 

Thomas Schelling, salah seorang peraih hadiah nobel pada tahun 1969, 1971, 1978, mempelajari tentang dinamika segregasi sosial [1], yaitu sebuah kondisi sosial dimana mereka yang memiliki identitas atau karakteristik yang berbeda (misal orang kulit putih dan kulit hitam, orang kaya dan miskin, professor dan mahasiswa) cenderung untuk “menjauhi” satu sama lain. Asumsi dasarnya adalah orang cenderung merasa “nyaman” apabila berdekatan dengan orang lain yang memiliki banyak kemiripan (similarities) dengan dirinya. Pandangan ini kemudian menuntunnya untuk melakukan berbagai kajian tentang segregasi sosial, termasuk bagaimana faktor rasial (perbedaan warna kulit) ini mempengaruhi pola perumahan atau pola tinggal orang kota, Khususnya di Amerika Serikat.

Seperti kita ketahui, Amerika Serikat memiliki sejarah panjang terkait dengan persoalan rasisme. Tidak hanya terjadi di masa perbudakan saja, namun jejak-jejak peninggalan sentimen rasisme ini masih mengendap dan menjadi masalah publik sampai saat ini, utamanya dipicu oleh banyaknya perlakuan atau kebijakan yang dianggap diskriminatif bagi orang atau komunitas kulit hitam dan berwarna lainnya. Dalam konteks segregasi sosial di perkotaan, salah satu indikator dari lebarnya jurang pemisah antar ras ini dapat ditelusur melalui pola perumahan (neighborhood) di perkotaan AS yang cenderung mengelompok antara perumahan orang kulit putih dan kulit hitam.

Agent-Based Modeling: Sebuah Pengantar

Yanu Endar Prasetyo

email: yepw33@mail.missouri.edu

Agent-Based Modeling (ABM)[1] merupakan metode komputasi yang memungkinkan peneliti untuk membuat, menganalisa, dan mencoba berbagai model yang didalamnya berisi interaksi atau simulasi antara “agen” dan “lingkungan”. Meskipun sudah cukup dikenal pada bidang ilmu sains, ABM dapat dikatakan sebagai metode yang relatif baru dalam penelitian-penelitian ilmu sosial di Indonesia.

Sebagai sebuah metode komputasi (computational social science) maka ABM dibangun dengan bantuan perangkat komputer. Ide dasarnya berangkat dari keinginan ilmuwan sosial untuk membuat model yang bisa menjadi representasi fenomena sosial yang sedang diteliti. Membangun “replika” dari realitas sosial yang kompleks menjadi menjadi tujuan dari simulasi ABM ini. Jika para pilot pesawat mengenal “flight simulator” untuk berlatih berbagai kemungkinan terbangnya pesawat, maka ABM adalah alat simulator bagi para peneliti ilmu sosial untuk melihat berbagai kemungkinan perilaku agen atau individu dalam fenomena sosial tertentu.