Agent-based modeling and simulation (ABMS) adalah metode simulasi yang menggunakan individu atau agen sebagai unit dasar untuk memodelkan interaksi sosial dan sistem kompleks. Setiap agen diasumsikan memiliki perilaku, atribut, dan tujuan yang unik, dan interaksi antara agen di simulasikan untuk menghasilkan dinamika sistem yang diperoleh dari interaksi agen tersebut. ABMS digunakan dalam berbagai bidang, termasuk ekonomi, ilmu politik, ilmu lingkungan, dan ilmu sosial lainnya untuk memahami dan memprediksi perilaku sistem kompleks.

Agent-based modeling and simulation (ABMS) telah dikembangkan oleh berbagai ilmuwan dan peneliti dari berbagai bidang selama beberapa dekade. Namun, beberapa nama yang sering dikaitkan dengan perkembangan ABMS adalah:

  • John Holland, yang dikenal sebagai salah satu pendiri ilmu kompleksitas di Universitas Michigan, yang memperkenalkan konsep “agen” dalam simulasi komputer pada tahun 1975 dalam bukunya “Adaptation in Natural and Artificial Systems”.
  • Robert Axelrod, yang menggunakan ABMS dalam penelitiannya tentang evolusi strategi dalam permainan pada tahun 1980-an.
  • Joshua Epstein, yang mengembangkan ABMS dalam bidang epidemiologi dan ilmu sosial lainnya.
  • Sugiharto dan H.M. Ahmad, yang mengembangkan ABMS dalam bidang ekonomi dan perdagangan di Indonesia.

Itu hanyalah beberapa contoh saja, masih banyak lagi para ilmuwan dan peneliti yang telah menyumbang pada perkembangan ABMS.

Dalam Agent-Based Modeling and Simulation (ABMS), “agent” merujuk pada unit dasar yang digunakan untuk memodelkan interaksi sosial dan sistem kompleks. Setiap agent diasumsikan memiliki perilaku, atribut, dan tujuan yang unik. Agent dapat diartikan sebagai individu, kelompok, organisasi, atau mesin yang memiliki kewenangan untuk bertindak atau membuat keputusan. Agent dapat diimplementasikan dalam berbagai bentuk, seperti objek komputer, prosedur, atau formula matematika.

Setiap agent dalam ABMS ditetapkan dengan aturan yang menentukan perilakunya, yang dihasilkan dari interaksi dengan lingkungannya, baik lingkungan fisik atau lingkungan sosial. Interaksi antara agent di simulasikan untuk menghasilkan dinamika sistem yang diperoleh dari interaksi agen tersebut. ABMS mengambil pendekatan bottom-up, yaitu memodelkan perilaku individu dan kelompok yang kemudian ditotalkan untuk memahami dinamika sistem secara keseluruhan.

Simulasi dalam Agent-Based Modeling and Simulation (ABMS) adalah proses menjalankan model ABMS untuk menghasilkan dinamika sistem yang diperoleh dari interaksi antara agen. Dalam simulasi, agen ditentukan dengan atribut, perilaku, dan tujuan yang unik, kemudian diatur interaksi antara agen yang diperoleh dari aturan yang menentukan perilaku agen dan hasil dari interaksi. Setelah itu, simulasi akan dijalankan dengan mengambil perhitungan dari interaksi agen dan hasil yang diperoleh dari simulasi tersebut dianalisis untuk mengetahui dinamika dari sistem yang diperoleh dari interaksi agen.

Berikut ini adalah beberapa contoh interaksi di berbagai bidang yang dapat dimodelkan dengan menggunakan Agent-Based Modeling and Simulation (ABMS):

  • Ekonomi: Interaksi antara individu-individu dalam pasar saham, dimana setiap agent (individu) membuat keputusan tentang saham yang akan dibeli atau dijual berdasarkan informasi yang tersedia. Interaksi ini dapat menyebabkan perubahan harga saham dan volatilitas pasar.
  • Ilmu politik: Interaksi antara individu-individu dalam proses pemilu, dimana setiap agent (individu) membuat keputusan tentang partai atau calon yang akan dipilih berdasarkan preferensi politik dan informasi yang tersedia. Interaksi ini dapat menyebabkan perubahan hasil pemilu dan persebaran suara.
  • Ilmu lingkungan: Interaksi antara individu-individu dalam pengelolaan sumber daya alam, dimana setiap agent (individu atau kelompok) membuat keputusan tentang penggunaan lahan dan sumber daya alam berdasarkan tujuan dan keterbatasan yang dimiliki. Interaksi ini dapat menyebabkan perubahan distribusi sumber daya alam dan kualitas lingkungan.
  • Transportasi: Interaksi antara individu-individu dalam jaringan transportasi, dimana setiap agent (individu) membuat keputusan tentang rute yang akan ditempuh berdasarkan tujuan dan keterbatasan yang dimiliki. Interaksi ini dapat menyebabkan perubahan distribusi arus lalu lintas dan efisiensi jaringan transportasi.
  • Sosial: Interaksi antara individu-individu dalam perubahan sosial, dimana setiap agent (individu) membuat keputusan tentang perubahan sosial yang akan diambil berdasarkan preferensi dan keterbatasan yang dimiliki. Interaksi ini dapat menyebabkan perubahan pola perilaku dan norma dalam masyarakat.
  • Epidemiology: Interaksi antara individu-individu dalam penyebaran penyakit, dimana setiap agent (individu) membuat keputusan tentang tindakan yang akan diambil berdasarkan kondisi kesehatan dan keterbatasan yang dimiliki. Interaksi ini dapat menyebabkan perubahan dinamika penyebaran penyakit.

Itu hanyalah beberapa contoh saja, masih banyak lagi bidang lain yang menggunakan ABMS untuk memahami dan memprediksi perilaku sistem kompleks.

Langkah-langkah pembuatan model dalam Agent-Based Modeling and Simulation (ABMS) secara umum adalah sebagai berikut:

  1. Definisi masalah: Identifikasi masalah yang akan dianalisis dan tujuan dari pembuatan model.
  2. Identifikasi agen: Identifikasi agen yang akan digunakan dalam model, termasuk atribut, perilaku, dan tujuan dari setiap agen.
  3. Identifikasi interaksi: Identifikasi interaksi yang akan terjadi antara agen, termasuk aturan yang menentukan perilaku agen dan hasil dari interaksi.
  4. Implementasi model: Implementasi model dalam bahasa pemrograman yang sesuai, seperti Python, Java, atau NetLogo.
  5. Validasi model: Validasi model dengan menguji model dengan data yang tersedia atau dengan membandingkan hasil model dengan kondisi sebenarnya.
  6. Analisis hasil: Analisis hasil yang diperoleh dari model dan mengevaluasi apakah tujuan dari pembuatan model telah tercapai.
  7. Penyajian hasil: Penyajian hasil dalam bentuk yang dapat diterima oleh audiens yang sesuai, seperti laporan, presentasi, atau publikasi ilmiah.

Itu hanyalah langkah umum saja, proses pembuatan model ABMS mungkin akan berbeda-beda tergantung pada kompleksitas masalah yang dianalisis dan jenis model yang digunakan.

Dalam membuat Agent-Based Modeling and Simulation (ABMS), tidak selalu diperlukan kemampuan dalam pemrograman. Beberapa aplikasi ABMS seperti Netlogo memungkinkan pengguna untuk membuat model ABMS dengan menggunakan visual modeling, yang tidak memerlukan pengetahuan pemrograman. Namun, untuk mengimplementasikan model ABMS yang lebih kompleks dan menyesuaikan dengan kebutuhan khusus, diperlukan kemampuan dalam pemrograman.

Banyak aplikasi ABMS yang menyediakan perpustakaan yang memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mengimplementasikan perilaku agen dan interaksi tanpa harus menulis kode dari awal. Namun, jika Anda ingin mengubah atau menyesuaikan model yang dibuat menjadi lebih spesifik maka diperlukan kemampuan pemrograman. Jadi kemampuan pemrograman tidak selalu diperlukan dalam membuat ABMS, namun akan sangat membantu jika Anda memilikinya.

Beberapa aplikasi yang paling populer digunakan dalam Agent-Based Modeling and Simulation (ABMS) adalah:

  • NetLogo: Aplikasi ini dikembangkan oleh The Center for Connected Learning and Computer-Based Modeling, yang digunakan untuk membuat dan menjalankan simulasi ABMS. NetLogo memungkinkan pengguna untuk membuat model ABMS dengan mudah dan menyediakan berbagai perintah bawaan untuk mengimplementasikan perilaku agen.
  • Repast: Aplikasi ini dikembangkan oleh The Repast Consortium, yang digunakan untuk membuat model ABMS dalam bahasa pemrograman Java. Repast menyediakan berbagai perpustakaan yang memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mengimplementasikan perilaku agen dan interaksi.
  • MASON: Aplikasi ini dikembangkan oleh George Mason University, yang digunakan untuk membuat model ABMS dalam bahasa pemrograman Java. MASON menyediakan berbagai perpustakaan yang memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mengimplementasikan perilaku agen dan interaksi.
  • AnyLogic: Aplikasi ini dikembangkan oleh The AnyLogic Company, yang digunakan untuk membuat model ABMS dengan menggunakan bahasa pemrograman Java dan visual modeling. AnyLogic memungkinkan pengguna untuk membuat model ABMS dengan mudah dan menyediakan berbagai perintah bawaan untuk mengimplementasikan perilaku agen.

Itu hanyalah beberapa contoh saja, masih banyak lagi aplikasi yang digunakan dalam ABMS. Pilihan tergantung pada kebutuhan dan keterampilan pengguna.

powered by: ChatGPT

Post Views: 550