Dalam menyelesaikan sebuah masalah, ada berbagai jenis cara yang bisa dilakukan. Seiring berkembangnya zaman, kehidupan manusia mulai bersinggungan langsung dengan teknologi dan segudang data yang dimilikinya sehingga sering timbul masalah yang berkaitan dengan data-data tersebut.

Berbeda dengan permasalahan biasa, permasalahan yang berhubungan data hanya bisa diselesaikan dengan menggunakan berbagai metode khusus salah satunya adalah metode agent-based modeling. Agent based modeling sendiri merupakan sebuah model simulasi untuk menggambarkan agen atau individu tertentu dalam sebuah sistem yang dinamis dan kompleks.

Metode simulasi ini memiliki beberapa nama seperti individual based modeling, agent based simulation, serta multi agent system. Metode ABM sendiri memiliki beberapa ciri khusus berkaitan dengan cara kerja yang digunakan diantaranya :

• Menggunakan pendekatan bottom up
• Merepresentasikan komponen berupa individu beserta perilakunya
• Tidak hanya memodelkan variable namun juga memodelkan agen individu dalam sistem

Metode agent-based modeling seringkali dibandingkan dengan berbagai metode atau sistem lain seperti discrete event simulation dan system dynamic. Namun tentu ketiga metode ini memiliki perbedaan-perbedaan yang cukup mencolok. Salah satu perbedaan yang cukup mencolok adalah subjek yang dimodelkan.

Metode ABM menjadikan individu atau agen sebagai subjek yang dimodelkannya, sedangkan subjek dalam metode DES adalah proses data. Metode SD atau metode system dynamic sendiri menggunakan stock flow sebagai subjek dalam metode penyelesaiannya.

Metode ABM yang menggunakan individu sebagai subjeknya sendiri sering digunakan dalam beberapa aplikasi analisis di berbagai bidang. Beberapa contoh aplikasi yang menggunakan metode ABM diantaranya :

• Aplikasi analisis penyebaran penyakit
• Aplikasi evakuasi bencana
• Aplikasi difusi teknologi
• Aplikasi pemilihan strategi perusahaan

Aplikasi-aplikasi tersebut merupakan jenis aplikasi yang berkaitan langsung dengan individu sehingga sangat tepat jika menggunakan metode agent-based modeling. Metode ABM mulai dikembangkan pada tahun 1940-an namun tidak mengalami kemajuan karena prosedur komputasi intensif yang cukup sulit.

Metode ini kemudian mulai dikembangkan lagi pada tahun 1960-an setelah mengalami beberapa kali perbaikan oleh beberapa matematikawan seperti Vin Neumann, Stanislaw Ulam, dan Jihn Conway. Metode ABM menggunakan rumus tertentu sehingga proses analisa bisa menghasilkan data yang akurat dan sesuai dengan kebutuhan.

Karena metode ABM memiliki sistem yang cukup rumit, maka perlu keterampilan khusus untuk mengaplikasikan ABM dalam sebuah analisis. Terlebih jika metode ABM akan diimplementasikan dalam sebuah aplikasi, ada berbagai hal yang harus diteliti lebih lanjut sebelum aplikasi tersebut diselesaikan.

Faktor-faktor seperti strategi desain, strategi analisis, pemograman hingga sistem thinking harus menjadi hal yang dipertimbangkan dengan hati-hati saat akan menggunakan metode Agent-Base Modelling dalam sebuah aplikasi. Dengan pertimbangan yang akurat, maka analisis yang dihasilkan dengan metode ABM juga akan muncul sebagai hasil yang akurat dan bermanfaat. Hubungi Amar Statistika untuk konsultasi penelitian kamu selengkapnya.