SIMULASI BERBASIS AGEN-BASED MODELING (ABM) MENGGUNAKAN NETLOGO

Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2012 (SENTIKA 2012) Yogyakarta, 10 Maret 2012

ISSN: 2089-9815

SIMULASI BERBASIS AGEN-BASED MODELING (ABM) MENGGUNAKAN NETLOGO Julius Bata Lab Pengembangan Simulasi dan Game Edukasi, PAUD Dunia Beta Jl. Angklung No. 16, Kupang – Nusa Tenggara Timur E-mail: [email protected]

ABSTRAKS Agent-based modeling telah digunakan untuk mempelajari fenomena sosial seperti perilaku manusia ketika evakuasi, perilaku pejalan kaki dan proses yang terjadi dalam bisnis. agent-based simulation juga mulai digunakan dalam dunia pendidikan untuk mendukung proses belajar siswa. Paper ini bertujuan memberikan gambaran tentang agent-based modeling dan bagaimana cara mengembangkannya. Untuk itu sejumlah literatur ditampilkan dan dibahas pada paper ini. paper ini juga memberikan gambaran bagaimana mengembangkan agent-based simulation dengan membuat simulasi proses rantai makanan. Dalam mengembangkan simulasi, kami menggunakan metode masim dan menggunakan netlogo sebagai tool untuk implementasi. hasil penelitian ini menunjukkan simulasi rantai makanan yang dikembangkan mampu memvisualisasikan konsep rantai makanan yang terjadi pada dunia nyata. Kata Kunci: Agent-Based Modeling, NetLogo, MASIM nyata yang semakin kompleks. ABM juga dapat menghasilkan perilaku sistem yang kompleks, perilaku ini dihasilkan dari interaksi agen – agen sederhana didalamnya (Macal et.al, 2010). Paper ini bertujuan memperkenalkan konsep simulasi dengan ABM. Secara khusus penggunaan ABM untuk mendukung pembelajaran. Untuk itu paper ini juga memberikan contoh pengembangan ABM. Simulasi yang dikembangkan menggunakan metode MASIM (Campos et.al, 2004) dan NetLogo sebagai tool dalam implementasi.

1.

PENDAHULUAN Sebagian besar anak – anak lebih mudah mengingat sesuatu hal ketika ia melihat dan terlibat secara langsung dibandingkan dengan jika ia membaca atau mendengarnya dari orang lain. Ada juga istilah yang mengatakan “ Sebuah gambar lebih bermakna dari seribu kata”. Hal ini menunjukkan pentingnya visualisasi bagi manusia dalam memahami sesuatu, demikian juga dalam proses belajar mengajar. Beberapa mata pelajaran memiliki konsep – konsep yang abstrak sehingga dapat menyulitkan siswa dalam memahaminya dan mungkin saja dapat menyebabkan pemahaman yang keliru. Oleh karena itu visualisasi menjadi penting dalam mendukung dan meningkatkan pemahaman siswa terhadap konsep dan materi dari suatu mata pelajaran. Sistem komputer seperti simulasi dan animasi dapat memberikan pengalaman belajar yang kongkrit kepada siswa (Mursiti et.al, 2006). Simulasi komputer merupakan suatu program komputer yang digunakan untuk meniru suatu kejadian atau sistem tertentu (Sridadi, 2009). Melalui simulasi konsep – konsep yang bersifat abstrak dapat divisualisasikan dalam bentuk gambar dan animasi. Melalui simulasi juga siswa dapat langsung berinteraksi, melakukan percobaan dan langsung melihat pengaruh yang ditimbulkan pada sebuah sistem. Simulasi berbasis agen (Agent-based Modeling ABM) merupakan metode yang relatif baru dalam mengembangkan simulasi (Macal et,al, 2010). Simulasi berbasis agen telah digunakan secara luas oleh para peneliti dalam mempelajari dan memvisualisasi fenomena seperti interaksi individu pada ekosistem, reaksi kimia dan perilaku serangga (Wilensky et.al, 2007). Kelebihan dari ABM terletak pada kemampuannya memodelkan sistem dunia

2.

TINJAUAN PUSTAKA Penggunaan simulasi untuk mendukung proses belajar mengajar telah dilakukan selama beberapa tahun terakhir. Mursiti et.al (2006) mengembangkan simulasi untuk konsep kimia khususnya orbital atom, orbital molekul dan hibridisasi. Hal ini dilakukan untuk memperbaiki kesalahpahaman konsep (miskonsepsi) siswa terhadap 3 konsep tersebut. Handari et.al (2008) mengembangkan simulasi sebagai alat bantu analisis farmakokinetik. Analisis farmakokinetik obat dibutuhkan untuk memperoleh informasi tentang kinetika absorbsi, distribusi dan eliminasi obat. Bonabeau (2006) menyatakan dalam ABM suatu sistem dimodelkan dengan kumpulan entitas – entitas yang dapat mengambil keputusan secara otonom, entitas ini disebut ‘agen’. Setiap agen bertindak dan berperilaku berdasarkan aturan tertentu di dalam lingkungannya. Pada Agent-Based Modeling, pengamatan dan pembelajaran dilakukan terhadap interaksi – interaksi yang terjadi antar agen (Yin, 2010). Agent-Based Modeling digunakan dalam memodelkan proses bisnis seperti pada (Yin, 2010; Yue-qi, 2011). Entitas yang terlibat didalam proses bisnis dimodelkan sebagai agen dan proses

75

Seminaar Nasional Teknoologi Informasi dan d Komunikasi 2012 2 (SENTIKA 2012) 2 Yogyakkarta, 10 Maret 2012 2

bisnis yaang terjadi dimodelkan d s sebagai interaaksi yang terjaadi antar agenn. Bliksttein dan Wilensky (20099) menggunaakan MaterialS Sim dalam mendukung m p pengajaran p pada mahasisw wa. MaterialSim merupakaan simulasi yang y dibangunn menggunakaan NetLogo untuk u pemodeelan struktur atom yang menyusun suuatu benda atau a materi. MaterialSim memungkinnkan mahasisswa untuk meemilih topik yang menarik untuk u mahasisswa tersebut dan memodeelkan serta mengamati m prooses yang terjadi melalui simulasi. s Hasiil dari penelittian ini menuunjukkan dengan menjadi pembuat moodel dalam siimulasi, mahhasiswa dapaat meningkattkan pemaham mannya terhaadap konsep – konsep dari d materi yaang hendak dippelajari.

ISSN N: 2089-9815

mangsa-meman ngsa yang sallah satu skenaario adalah m terjjadi ketika posisi p satu aggen sama den ngan agen pem mangsanya. 3.2 2

Fase Moddeling Tujuan utam ma fase ini addalah mengind dentifikasi enttitas, peran, tuugas, aktifitass dan interakssi diantara eleemen – elemenn yang terlibaat. Fase ini meemodelkan org ganisasi sisttem secara makro (keeseluruhan eleemen) dan mikro m (indivvidu). Contoh h entitas: tum mbuhan, tikuss, ular dan elaang. Aktifitas: bergerak, maakan dan berepproduksi. 3.3 3

Fase Design dan Arch hitectural Kelanjutan dari d fase moodeling. Padaa fase ini mo odel konsep pada fase ssebelumnya dijabarkan d seccara mendetaiil mengikuti ppendekatan programing. Haal ini dimakssudkan untukk mempermud dah tahap sellanjutnya, tahaap implementasi. Contoh un ntuk aktor elaang:

ETODOLOGII PENELITIA AN ME Paperr ini meganngkat contoh proses maakan memakann diantara individu pada suatu ekosisttem yang diisebut dengaan rantai makanan. m Ranntai makanan merupakan saalah satu konssep yang terdaapat pada pellajaran biologgi. Proses inni menempattkan tumbuhann pada dasaar dari rantaai makanan dan pemangsaa (karnivora)) pada ujung teratas ranntai makanan. 3.

Aktor: Elang Atributt: umur dan ennergi Proceddure: Makann () Setiap bergerak, cekk: Jika adda ular atau tikkus maka mak kan Energi  energi + 10 End if End Gambar 2. Prosedurre aktor elang g 3.4 4

Fase Impplementation Melakukan coding dann implementtasi hasil perrancangan menggunakan m tool atau u bahasa pem mrograman teertentu. Gambar 1. Rantai makaanan

3.5 5

Fase validation dan Verification, Accreditaation Sebelum sim mulasi digunnakan oleh user u maka perrlu diverifikkasi dan ddivalidasi. Fase F ini meembandingkann hasil fase Requirementts dengan hassil fase implem mentation (sofftware). Simulasi padda paper ini m menggunakan n NetLogo dallam implemenntasi. NetLoggo merupakan n program yan ng dikembanggkan oleh Urii Wilensky daan tersedia graatis pada http://ccl.norrthwestern.edu u/netlogo/. NeetLogo dikem mbangkan deengan maksu ud untuk meemberikan kem mudahan bagii para peneliti dan siswa dallam membanggun simulasi (W Wilensky, 200 07). Lingkungan antar muka N NetLogo seperrti tampak pad da Gambar 3. NetLogo m memiliki jendeela tempat sim mulasi berjalann, tempat dim mana agen dileetakan dan meenjadi lingkuungan bagi aagen. Penggu una dapat meerancang antarr muka simulasi yang hend dak dibuat sessuai dengan keinginan k daari pengguna. NetLogo jug ga menyediaakan sejumlaah komponeen untuk perrancangan anntar muka sepperti button, slider s dan plo ot.

Pada simulasi beerbasis ABM M untuk ranntai makanan, agen diguunakan untuuk memodellkan individu dalam ekosisttem. Setiap agen a ini memiiliki properties dan perilakku masing – masing. m Interaaksi yang terjjadi adalah ketika k agen saling s memanngsa satu sam ma lain. Salaah satu metoode yang daapat digunakaan dalam mem mbangun ABM M adalah MAS SIM (Campos et.al, 2004). MASIIM merupaakan suatu metode yang y difokuskaan pada penggembangan simulasi s berbasis agen/mullti agen. Konnsep agen digunakan d dalam metode MASIM M terutaama untuk meemodelkan perran, interaksi dan ketergantungan dari tiiap entitas dalam lingkungaan simulasi. MASIM M terbaggi menjadi 5 fase f yaitu Requirements, R Modeling,, Design dan Architecttural, Implem mentation dann yang terakkhir adalah Veerification, vaalidation dan Accreditation. A Faase Requiremeents Tahapp requiremeents pada MASIM akan a menghasiilkan skenarioo. Pada kasuss rantai makaanan 3.1

76

Seminaar Nasional Teknoologi Informasi dan d Komunikasi 2012 2 (SENTIKA 2012) 2 Yogyakkarta, 10 Maret 2012 2

ISSN N: 2089-9815

6 menunjukkann tampilan aawal simulassi dengan jum mlah rumput sebanyak 2200, jumlah tikus 30, jum mlah ular 20 dan d jumlah elaang 10.

Gambar 3. Antar A muka NeetLogo Gambaar 6. Tampilann awal simulassi

4.

PEN NGUJIAN DA AN PEMBAH HASAN Modeel hasil peerancangan dengan d mettode MASIM diimplementtasi menggunnakan NetLoogo. Terdapat 4 agen dalaam simulasi yang digunaakan untuk meemodelkan inddividu seperti tumbuhan, tikkus, ular dann elang. Gam mbar 4 mennunjukkan baris program yang mendefenisikan 4 agen a dan atriibut yang dim milikinya.

Pengguna dapat d berinterraksi dengan merubah mlah populasii awal tiap inndividu melalu ui 4 buah jum slid der seperti padda Gambar 7.

breed [mouses mouse] breed [snakes snakee] breed [eagles eagle]] breed [grass gras] grass-oown [ umur ] mousees-own [ energgi umur ] snakess-own [ energii umur ] eagles-own [ energi umur ] Gambbar 4. Kode prrogram pendeefenisian agen

Gambar 7. Slider pengatuuran populasi awal d m melalui tomb mbol run, Simulasi dijalankan sed dangkan tom mbol Set U Up digunakaan untuk meelakukan penggaturan awal simulasi. Hassil tombol Sett Up tampaak seperti Gambar 6. NetLogo meemungkinkan untuk menjaalankan simulasi secara teru us menerus, selain itu pengguna ju uga dapat meenjalankan sim mulasi secara langkah dem mi langkah unttuk dapat melihat m peruubahan yang g terjadi. Pen ngguna dapatt mengamati jalannya sim mulasi dan perrubahan yang terjadi pada vvariabel melau ui monitor dan n plot. Gambbar 8 menunjuukkan perubaahan yang terjjadi pada jum mlah elang, uular, tikus daan rumput yan ng tampak padda monitor. Perubahan ini juga j dapat dilihat pada plot p yang m menampilkanny ya dalam ben ntuk garis. Ketika simullasi dijalankann, tiga agen yaitu y tikus, ulaar dan elangg akan selaalu berpindah h tempat. Sed dangkan rumpput tetap padaa posisinya sem mula. Jika terjjadi posisi aggen sama denggan posisi ageen lainnya maaka akan diilakukan penngecekan. Ag gen yang possisinya sebagaai mangsa akaan hilang dim makan oleh ageen pemangsaa. NetLogo menggunakaan istilah

NetLoogo menggunaakan prosedurr untuk mengaatur perilaku dari tiap agen. Sebagai coontoh agen tiikus memiliki perilaku maakan, bergeraak, bereproduuksi dan mati. Untuk menddefenisikan perilaku ini daapat digunakaan 4 prosedur. Gambar 5 meenunjukkan baris program untuk u perilakuu makan dari agen tikus to tikus-makaan let ada-rumput one-of grasss-here if ada-rumpuut != nobody [ ask ada-rumpput [ die ] set energi ennergi + 5 ] End Gambaar 5. Kode proogram proseduur tikus makann Antarr muka simulasi rantai maakanan ini terrdiri dari 2 buutton, 4 moniitor, 4 slider dan 1 buat plot. p Selengkaapnya dapat diilihat pada Gaambar 6. Gam mbar 77

Seminaar Nasional Teknoologi Informasi dan d Komunikasi 2012 2 (SENTIKA 2012) 2 Yogyakkarta, 10 Maret 2012 2

ISSN N: 2089-9815

“ticks” untuk u menam mpilkan jum mlah perulanngan selama simulasi. Gam mbar 9 menam mpilkan simuulasi yang dijaalankan pada ticks t ke 10.

Gambar 10. Monitor M dan pplot pada tickss ke 10

Gambar 8. Monitor dann plot

Gambar 11. Keadaan ppada ticks ke 25

G Gambar 9. Keaadaan pada ticcks ke 10 Jumlaah dari masinng – masingg individu daapat dilihat paada monitor daan plot sepertii Gambar 10. Pada rantai r makanaan perbandinggan antara jum mlah individu perlu dijaga agar terciptaa keseimbanggan. Jika jum mlah pemangssa lebih banyyak dari manngsa akan menyebabkan m pengurangann dari jum mlah pemangsaa itu sendiri.. Fenomena ini dapat diliihat ketika sim mulasi memassuki ticks ke 25 2 seperti tam mpak pada Gam mbar 11. Gambbar 12 mennunjukkan ketika pemanngsa diatasnyaa seperti ular dan d elang tidaak ada lagi maka m populasi tikus t menjadii tidak terkenddali.

2 Gambaar 12. Keadaann pada ticks 62 78

Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2012 (SENTIKA 2012) Yogyakarta, 10 Maret 2012

ISSN: 2089-9815

Atomic Orbital, Molecular Orbital and Hibriziation Concepts by Computer Asissted Instruction with Animation and Simulation Model. Indonesian Journal of Chemistry, (Online), Vol 6, No. 1, (http://pdmmipa.ugm.ac.id/ojs/index.php/ijc/article/viewFile /272/229, diakses 28 Januari 2012). Sridadi, B. 2009. Pemodelan dan Simulasi Sistem, Teori, Aplikasi dan Contoh Program dalam Bahasa C. Penerbit INFORMATIKA Bandung. Wilensky, U., Blikstein, P. & Abrahamson, D. 2007. Classroom Model, Model Classroom: ComputerSupported Methodology for Investigating Collaborative-Learning Pedagogy. Dalam C. Chinn, G. Erkens & S. Puntambekar (Eds), Proceedings of the Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) Conference (hal 46 – 55) NJ: Rutgers University. Yin, Q., Li, Y & Zhi, K. 2010. Multi-Agent Based Simulation of Negotiate Pricing Process in B2C. Second WRI Global Congress on Intelligent Systems. Yue-qi, L. 2011. Analysis and Design of the Business Simulation Based on the Multi-Agent. Fourth International Joint Conference on Computational Science and Optimization.

5.

KESIMPULAN Agent-Based Modeling dapat dikatakan sebagai suatu paradigma dalam membangun simulasi. Agent-Based Modeling merupakan konsep simulasi yang menggunakan agen dan interaksinya dalam memunculkan fenomena atau perilaku baru tanpa perlu didefenisikan terlebih dahulu. Kemampuan dan kelebihan dari Agent-Based Modeling dapat digunakan dalam membuat model visualisasi dari konsep – konsep dalam bidang mata pelajaran tertentu. Hal ini diharapkan dapat meningkatkan pengertian siswa terhadap konsep tersebut. Berdasarkan hasil percobaan terlihat bahwa Agent-Based Modeling berhasil memodelkan proses rantai makanan. Sekaligus menampilkan fenomena yang terjadi didalamnya tanpa perlu didefenisikan. NetLogo merupakan salah satu tool yang dapat digunakan untuk membangun simulasi berbasis Agent-Based Modeling. Penggunaan NetLogo yang relatif mudah dapat mendukung para pendidik dalam membangun simulasi untuk mendukung proses belajar mengajar.

PUSTAKA Blikstein, P & Wilensky, U. 2009. An Atom is Known by the Company it Keeps: A constructionist Learning Environment for Materials Science Using Agent-Based Modeling. International Journal of Computer Math Learning, Vol 14 (hal 81 – 119). Springer Science+Business Media. Bonabeau, E. 2006. Agent-Based Modeling: Meethods and Techniques for Simulating Human Systems. Dalam Proceedings of National Academy of Sciences of the United States of America (hal 7280 – 7287). Campos, A., Canuto, A., Fernandes, J. & de Moura, E. 2004. MASIM: A Methodology for the Development of Agent-Based Simulations. Dalam Gyorgy Lipovszky, Istvan Molnar, Proceedings 16th European Simulation Symposium, SCS Press. Handari, B., Djajadisastra, J. & Silaban, D. 2006. Pengembangan Perangkat Lunak Simulasi Komputer Sebagai Alat Bantu dalam Analisis Farmakokinetik. Jurnal MAKARA SAINS, (Online), Vol 10, No. 1, (http://journal.ui.ac.id, diakses 28 Januari 2012). Macal, C.M., Chan, W.K.V & Young-Jun, S. 2010. Agent-Based Simulation Tutorial-Simulation of Emergent Behavior and Differences Between Agent-Based Simulation and Discrete-Event Simulation. Dalam B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yucesan (eds), Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference (hal 135 – 150). Mursiti, S., Fardhyanti, D.S., Cahyono, E & Sudarmin. 2006. Misconception Remediation of 79