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
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
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.
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
Semina Yogyak bisnis ya yang terja Blikst MaterialS mahasisw dibangun struktur materi. untuk me tersebut yang terj ini menu dalam si pemaham materi ya 3. ME Paper memakan yang di makanan pada pel tumbuhan pemangsa makanan Pada makanan individu propertie yang terj satu sam digunaka (Campos MASI difokuska agen/mul metode M interaksi lingkunga yaitu R Architect adalah Ve 3.1 Fa Tahap menghasi ar Nasional Tekno karta, 10 Maret 2 ang terjadi d adi antar agen tein dan Wi Sim dalam m wa. MaterialS n menggunaka atom yang MaterialSim emilih topik y dan memode adi melalui s unjukkan den imulasi, mah mannya terha
ang hendak dip
ETODOLOGI r ini megan n diantara in isebut denga merupakan sa lajaran biolog n pada dasa a (karnivora) . Gambar 1 simulasi be , agen digu dalam ekosist s dan perilak jadi adalah k ma lain. Sala an dalam mem et.al, 2004). IM merupa an pada peng lti agen. Kon MASIM teruta dan ketergan an simulasi. M Requirements, tural, Implem erification, va ase Requireme p requireme ilkan skenario ologi Informasi d 2012 dimodelkan s n. lensky (2009 mendukung p im merupaka an NetLogo u menyusun su memungkin ang menarik u elkan serta m simulasi. Hasi gan menjadi hasiswa dapa adap konsep pelajari. I PENELITIA ngkat contoh dividu pada an rantai m alah satu kons gi. Proses in ar dari ranta ) pada ujun . Rantai maka erbasis ABM unakan untu tem. Setiap a ku masing – m ketika agen s ah satu meto mbangun ABM akan suatu gembangan s nsep agen d ama untuk me tungan dari ti MASIM terbag Modeling, mentation dan alidation dan A ents ents pada o. Pada kasus dan Komunikasi 2 sebagai intera 9) mengguna pengajaran p an simulasi y untuk pemode uatu benda a nkan mahasis untuk mahasis mengamati pro il dari penelit pembuat mo at meningkat – konsep d AN proses ma suatu ekosist makanan. Ran
sep yang terda ni menempat ai makanan g teratas ran anan M untuk ran uk memodel agen ini memi masing. Intera saling meman ode yang da M adalah MAS metode y simulasi berb digunakan da emodelkan per iap entitas da gi menjadi 5 f , Design n yang terak Accreditation. MASIM a s rantai maka 2012 (SENTIKA 2 aksi akan pada yang elan atau swa swa oses tian odel tkan dari akan tem ntai apat tkan dan ntai ntai lkan iliki aksi ngsa apat SIM yang asis lam ran, lam fase dan khir akan anan sal terj pem 3.2 ent ele org ele tum ma 3.3 mo sec Ha sel ela 3.4 per pem 3.5 per me has dal yan gra Ne me dal pad sim me me ses jug per plo 2012)
lah satu skena jadi ketika p mangsanya. 2 Fase Mod Tujuan utam titas, peran, tu emen – elemen ganisasi sist emen) dan m mbuhan, tikus akan dan berep
3 Fase Des Kelanjutan d odel konsep cara mendetai al ini dimaks lanjutnya, taha ang: Aktor: Atribut Proced Makan Setiap Jika ad Energ End if End Gamb 4 Fase Imp Melakukan rancangan m mrograman te 5 Fase Accredita Sebelum sim rlu diverifik embandingkan sil fase implem
Simulasi pad lam implemen ng dikembang atis pada etLogo dikem emberikan kem lam membang Lingkungan da Gambar 3 mulasi berjalan enjadi lingku erancang antar suai dengan k ga menyedia rancangan an ot. ario adalah m posisi satu ag deling ma fase ini ad ugas, aktifitas n yang terliba tem secara mikro (indiv s, ular dan ela
produksi.
ign dan Arch
dari fase mo pada fase s il mengikuti p sudkan untuk ap implement Elang t: umur dan en dure: n () bergerak, cek da ular atau tik
i energi + ar 2. Prosedur plementation coding dan menggunakan ertentu. Verification, ation mulasi digun kasi dan d n hasil fase mentation (sof da paper ini m ntasi. NetLog gkan oleh Uri
http://ccl.nor mbangkan de mudahan bagi gun simulasi (W antar muka N . NetLogo m n, tempat dim ungan bagi a r muka simul keinginan da akan sejumla ntar muka sep
ISSN
mangsa-meman gen sama den
dalah mengind s dan interaks at. Fase ini me makro (ke vidu). Contoh ang. Aktifitas: hitectural odeling. Pada sebelumnya d pendekatan pr k mempermud asi. Contoh un nergi k:
kus maka mak 10 re aktor elang n implement tool atau validatio nakan oleh u divalidasi. F Requirement ftware). menggunakan go merupakan i Wilensky da rthwestern.edu engan maksu i para peneliti Wilensky, 200 NetLogo seper memiliki jende mana agen dile agen. Penggu asi yang hend ari pengguna. ah kompone perti button, s N: 2089-9815 ngsa yang ngan agen dentifikasi si diantara emodelkan eseluruhan h entitas: bergerak, a fase ini dijabarkan ograming. dah tahap ntuk aktor kan g tasi hasil u bahasa n dan user maka Fase ini ts dengan n NetLogo n program an tersedia u/netlogo/. ud untuk dan siswa 07). rti tampak ela tempat etakan dan una dapat dak dibuat NetLogo en untuk slider dan
4. PEN Mode MASIM Terdapat untuk me ular dan program yang dim Gamb NetLo perilaku memiliki dan mati digunaka program u Gamba Antar dari 2 bu Selengka Gambar 3. A NGUJIAN DA el hasil pe diimplement 4 agen dala emodelkan ind n elang. Gam yang mende milikinya. breed breed breed breed grass-o mouse snakes eagles bar 4. Kode pr ogo mengguna
dari tiap age perilaku ma . Untuk mend an 4 prosedur. untuk perilaku to tikus-maka let ada-rump if ada-rumpu [ ask ada-rump set energi en ] End ar 5. Kode pro r muka simul utton, 4 moni apnya dapat di Antar muka Ne AN PEMBAH erancangan d tasi menggun am simulasi dividu seperti mbar 4 men fenisikan 4 a [mouses mou [snakes snake [eagles eagle] [grass gras] own [ umur ] es-own [ energ s-own [ energi -own [ energi rogram pende akan prosedur n. Sebagai co akan, bergera defenisikan p Gambar 5 me u makan dari an ut one-of gras ut != nobody put [ die ] nergi + 5 ogram prosedu asi rantai ma itor, 4 slider ilihat pada Ga etLogo HASAN dengan met nakan NetLo yang diguna tumbuhan, tik nunjukkan b agen dan atri
se] e] ] gi umur ] i umur ] umur ] efenisian agen r untuk menga ontoh agen ti ak, bereprodu erilaku ini da enunjukkan b agen tikus ss-here ur tikus makan akanan ini ter
dan 1 buat p ambar 6. Gam tode ogo. akan kus, aris ibut atur ikus uksi apat aris n rdiri plot. mbar 6 jum jum jum slid sed me Set me teru me unt Pen per dan terj yan dil ben ula Sed terj ma pos age menunjukkan mlah rumput mlah ular 20 d Gamba Pengguna d mlah populasi der seperti pad
Gambar 7. Simulasi d dangkan tom elakukan peng t Up tampa emungkinkan us menerus, enjalankan sim tuk dapat m ngguna dapat rubahan yang n plot. Gamb jadi pada jum ng tampak pad ihat pada p ntuk garis. Ketika simul ar dan elang dangkan rump jadi posisi ag aka akan di sisinya sebaga en pemangsa n tampilan a sebanyak 2 dan jumlah ela
ar 6. Tampilan dapat berinter i awal tiap in da Gambar 7. Slider pengatu dijalankan m mbol Set U gaturan awal ak seperti untuk menja selain itu mulasi secara melihat peru t mengamati terjadi pada v bar 8 menunju mlah elang, u da monitor. P plot yang m lasi dijalankan g akan sela put tetap pada gen sama deng
ilakukan pen ai mangsa aka a. NetLogo awal simulas 200, jumlah ang 10. n awal simulas raksi dengan ndividu melalu uran populasi melalui tomb Up digunaka simulasi. Has Gambar 6. alankan simul pengguna ju langkah dem ubahan yang jalannya sim variabel melau ukkan peruba ular, tikus da erubahan ini j menampilkanny n, tiga agen y alu berpindah a posisinya sem
gan posisi age ngecekan. Ag an hilang dim menggunaka si dengan tikus 30, si merubah ui 4 buah awal mbol run, an untuk sil tombol NetLogo asi secara uga dapat mi langkah g terjadi. mulasi dan ui monitor ahan yang an rumput juga dapat ya dalam yaitu tikus, h tempat. mula. Jika en lainnya gen yang makan oleh an istilah
Semina Yogyak “ticks” u selama s yang dija G Jumla dilihat pa Pada r individu Jika jum akan m pemangsa ketika sim pada Gam Gamb diatasnya populasi t ar Nasional Tekno karta, 10 Maret 2 untuk menam imulasi. Gam alankan pada t Gambar 8 Gambar 9. Kea ah dari masin ada monitor da rantai makana perlu dijaga mlah pemangs menyebabkan a itu sendiri. mulasi memas mbar 11. bar 12 men a seperti ular d tikus menjadi ologi Informasi d 2012 mpilkan jum mbar 9 menam ticks ke 10. . Monitor dan
adaan pada tic ng – masing an plot seperti an perbanding agar tercipta sa lebih bany pengurangan . Fenomena suki ticks ke 2 nunjukkan k
dan elang tida i tidak terkend dan Komunikasi 2 mlah perulan mpilkan simu n plot cks ke 10 g individu da i Gambar 10. gan antara jum
a keseimbang yak dari man n dari jum ini dapat dili 25 seperti tam etika peman ak ada lagi m dali. 2012 (SENTIKA 2 ngan ulasi apat mlah gan. ngsa mlah ihat mpak ngsa maka 2012) Gambar 10. M Gambar Gamba Monitor dan p 11. Keadaan p ar 12. Keadaan ISSN
plot pada ticks
pada ticks ke n pada ticks 62 N: 2089-9815 s ke 10 25 2
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
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://pdm-mipa.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: Computer-Supported 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.
