1    

TOR  Seri  Diskusi    “Pengantar  Kompleksitas  Sosial”  

Disusun  oleh  Rolan  M.  Dahlan,    Peneliti  Dept.  Ekonomi  Evolusioner,  Bandung  Fe  Institute  

Twitter:  @rolan_md  

 

No.   Topik   Deskripsi  1.   Pengantar  ke  

Kompleksitas  Sosial  Ilmu   sosial   tidak   lebih   mudah   daripada   ilmu   alam.   Dinamika   seorang  manusia   jauh   lebih   kompleks   dari   pergerakan   atom   dalam   sistem   fisis.  Gerakan   3   objek   fisis   secara   bersamaan   dapat   melahirkan   tingkat  kerumitan   yang   sangat   tinggi,   apalagi   sekumpulan   manusia   yang  memiliki   preferensi   yang   begitu   heterogen.   Namun   sayangnya,  pendekatan   sosial   yang   ada   selama   ini,   yang   banyak   mengadaptasi  perkembangan   matematika   dan   fisika   konvensional,   tidak   mampu  mengatasi  tantangan  tersebut.    Kompleksitas   adalah   buah   dari   perkembangan   studi   matematika   dan  fisika  yang  berkembang  pesat  dalam  30  tahun  terakhir  ini.  Perspektif   ini  bersumber   dari   teori   chaos:   sebuah   perspektif   yang   melihat   objek  sebagai  sebuah  sistem  yang  sangat  tergantung  kepada  kondisi  awal  dan  sangat  sensitif  terhadap  perubahan  yang  mengganggunya.  Kompleksitas  memandang   sistem   sebagai   sebuah   sistem   yang   senantiasa   berubah  secara  dinamis  dan  adaptif.  Ia  memandang  sistem  berubah  secara  iteratif  dan   mengikuti   similaritas   tertentu   dalam   tiap   iterasinya:   sangat  tergantung   kepada   kondisi   awal   iterasi   dan   sangat   peka   terhadap  gangguan  di  mana  tiap  gangguan  kecil  dapat  mengakibatkan  perubahan  besar   yang  muncul   (emergence),   tak   dapat   diprediksi   secara   linier   dari  pola  analisis  biasa.    Perkembangan   teknologi   komputer   telah   memungkinkan   analisis  komputasional   yang   begitu   rumit.   Prinsipnya   adalah   bagaimana  melahirkan   struktur   masyarakat   dalam   sebuah   sistem   simulasi  komputasional   (artificial   society).   Dari   sini   kita   akan   dapat   membuat  berbagai   eksperimen   yang   berkaitan   dengan   sistem   sosial   tersebut:  bagaimana   ia   merespon   sebuah   gejolak   eksternal,   struktur   apa   yang  muncul   (emergence),   bagaimana   hubungan   antar   variable   pada   level  yang  berbeda  dan  lain  sebagainya.  Fenomena  sosial  akan  dapat  ditelisik  secara   lebih  mendalam  dengan  menggunakan  metode   ini.  Perspektif   ini  sangat  berbeda  dengan  metode  konvensional  yang  berupaya  mengukur  semua  faktor  secara  kuantitatif  dan  membuat  model  statistikanya  secara  tergesa-­‐gesa,   seolah   sistem   sosial   adalah   sistem   yang   linier.   Perspektif  

2    

kontemporer   tersebut   memberikan   peluang   bagi   kita   untuk   dapat  menarik   struktur   permasalahan   ke   dalam   komputer,   untuk   kemudian  mensimulasikan   dan   melihat   faktor   besar   yang   mungkin   muncul  (emergence),   sehingga   kita   dapat   diantisipasi   realitas   masyarakat   yang  dapat  terjadi.      Sistem   sosial   tidak   hanya   bersifat   dinamik   tetapi   juga   evolutif,   ia  berupaya   mencari   daerah-­‐daerah   optimum   sehingga   dapat   berjalan  secara  efektif.  Perspektif  kompleksitas  menyadari  adanya  variasi  kondisi  inisial,   faktor   budaya,   ekonomi,   sosial   dalam   sistem   sosial.   Untuk   itu,  permasalahan   sosial   harus   dijawab   secara   spasio-­‐temporal   karena  tingginya   sensitivitas   sistem   sosial   tersebut.   Perspektif   kompleksitas  menawarkan   berbagai   pendekatan   terbaru   untuk  mengatasi   tantangan  ini,  seperti:  sistem  pemprograman  paraler  terdistribusi,  geometri  fraktal,  otomata   selular,   persamaan   differensial   non-­‐linier,   teori   permainan  evolusioner,  algoritma  genetika,  mekanika  statistik,  jejaring  saraf  buatan,  fuzzy   logic   dan   lain   sebagainya.   Implementasi   perspektif   kompleksitas  telah  memberikan  berbagai  perkembangan  yang  sangat  signifikan  dalam  eksplorasi   kajian   sosial,   mulai   dari   ekonomi,   budaya   hingga   analisis  politik.      

2.   Menuju  Teori  Evolusi  Budaya:  Memetika  dan  Kompleksitas  Budaya  

Indonesia  tidak  hanya  memiliki  mewarisi  diversitas  geografis  dan  biologis  yang  sangat  tinggi,  tetapi  juga  keragaman  kultural  yang  ada  di  dalamnya.  Ada   begitu   banyak   variasi   bahasa,   motif,   lagu   daerah,   tarian,   senjata,  obat-­‐obatan,   desain   rumah   adat   yang   sangat   tinggi   di   bumi  Nusantara.  Lalu,   bagaimanakah   metodologi   untuk   mengeksplorasi   keragaman  kultural   tersebut?   Pada   sesi   ini   akan   dipresentasikan   penggunaan  perspektif  memetika  dalam  mengkaji  kompleksitas  budaya.    Memetika   adalah   sebuah   pendekatan   yang   berkembang   dalam   tradisi  neo-­‐Darwinian   untuk  memodelkan   evolusi   budaya   berdasarkan   konsep  meme.   Ia  diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Richard  Dawkins.  Ahli  biologi  Inggris   ini   melihat   bahwa   budaya   tersusun   atas   unit-­‐unit   yang   dapat  mereplikasi  dirinya  sendiri  atau  meme.  Konsep  meme  di  budaya  tersebut  analog  dengan  gen  di  biologi.  Dawkins  dalam  bukunya  “The  Selfish  Gene”  (1976)  menyebutkan  bahwa  meme  merupakan  suatu  unit  informasi  yang  tersimpan   di   otak   dan   menjadi   unit   replikator   dalam   evolusi   kultural  manusia.  Ia  dapat  berupa  ide,  gaya  berpakaian,  tata  cara  ibadah,  norma  dan   aspek   kultur   lainnya.   Para   peneliti   di   Bandung   Fe   Institute   lalu  mengembangkan   sebuah   formalisasi   dari   konsep   memetika   di   atas   ke  dalam  suatu  proses  algoritmik.  Dari  proses  ini,  meme  kemudian  dapat  di  simulasikan  secara  komputasional.      Salah   sata  metode   eksplorasi   kebudayaan   yang   berhasil   dikembangkan  adalah   pendekatan   pohon   filomemetika   (analog   dengan   pohon  filogenetika  dalam  studi  biologi).  Data-­‐data  kebudayaan  diekstrak  secara  statistik  sehingga  menjadi  sebuah  struktur  memepleks  tertentu.  Struktur  ini   lalu   ditranformasikan   menjadi   matriks   homologi   kemudian   menjadi  

3    

matriks   jarak.   Selanjutnya,   data   jarak   artefak   diteruskan   ke   proses  pengklusteran  yang  dalam  kasus  ini  menggunakan  berbagai  jenis,  seperti    algoritma   UPGMA   (Unweighted   Pair   Group   Method   with   Arithmatic  Mean).  Pada   tahap   ini,  kita   telah  memperoleh  grup-­‐grup  artefak,  untuk  kemudian   dikembangkan   pengkladistikan   meme-­‐nya   atau   yang   kita  sebut   di   atas   sebagai   pohon   filomemetika.   Hingga   saat   ini   Bandung   Fe  Institute   telah   berhasil  mengkonstruksi   pohon   filomemetika   batik,   lagu  dan  bangunan  tradisional  hingga  evolusi  telepon  genggam  seluler.    Pendekatan   ini   telah   menghasilkan   kemajuan   yang   sangat   signifikan.  Pada   studi   biologi   kita   telah  mengenal   konsep   rekayasa   genetika,   yang  menggunakan   teknik-­‐teknik   manipulasi   gen,   klonning   hingga   teknologi  rekombinasi  DNA  dapat  menghasilkan  produk  biologi  baru.  Pendekatan  memetika  memungkinkan  hal  yang  sama  dapat  dilakukan  dalam  budaya,  atau  dikenal  dengan  istilah  rekayasa  memetika.  Hingga  saat  ini  teknologi  rekayasa   memetika   telah   berhasil   dilakukan   pada   lagu   tradisional   dan  batik.      

3.   Ber-­‐ekonomi  dengan  Ekonofisika  

Buku-­‐buku   teks   ekonomi   mainstream   menempatkan   Stanley   Jevons,  Leon  Walras,  Francis  Ysidro  Edgeworth  dan  Vilfredo  Pareto  sebagai  tokoh  yang  menjadikan  ekonomi   sebagai   suatu  disiplin   ilmu  matematika   yang  ketat.   Namun   sayangnya,   kebanyakan   buku-­‐buku   teks   ekonomi  cenderung   mengabaikan   sejarah   di   balik   pemikiran   tersebut,   sehingga  para  ekonom  banyak  yang  tidak  mengetahui  hubungan  antara  ekonomi  neoklasik  dan  studi  mekanika  klasik  dalam  ilmu  fisika.  Jika  kita  membaca  sejarah   dan   karya   asli   keempat   tokoh   tersebut  maka   kita   akan  melihat  hubungan   yang   sangat   kuat   antara   ekonomi   neoklasik   dan   studi  mekanika  abad  19.    Keempat  tokoh  peletak  dasar  ilmu  ekonomi  modern  tersebut  semuanya    dilatih   sebagai   insinyur.   Mereka   mencoba   menjelaskan   fenomena  ekonomi  dengan  menggunakan  konsep  dan  model-­‐model  mekanika  abad  19.   Mereka   mengadaptasi   konsep-­‐konsep   fisika   klasik   ke   dalam   ilmu  ekonomi,  seperti  efisiensi  ekonomi  (dari  konsep  efisiensi  mesin),  konsep  optimalisasi   sumber   daya   (dari   linear   programming  mekanika),   konsep  ekuilibrium   pasar   (dari   ekuilibrium   mekanika),   konsep   utilitas   Jevons  (dari   konsep   energi),   dan   seterusnya.   Ilmu   fisika   terus   menginspirasi  perkembangan  ekonomi  pada  fase  selanjutnya,  tidak  hanya  dalam  kajian  teoretis   tetapi   juga   dalam   kajian   empiris.   Para   ekonom   mengadaptasi  dan   mengembangkan   konsep   gerak   acak   Einstein   dan   proses   Wiener  untuk  menjelaskan  fenomena  empiris  ekonomi.  Jan  Tinbergen,  Lawrence  Klein,  Paul  Samuelson,  Trygve  Haavelmo,  Harry  Markowitz  dan  berbagai  tokoh   lainnya   mendapatkan   hadiah   nobel   ekonomi   atas   upayanya  tersebut.    Ilmu   fisika   dalam   prosesnya   kemudian   terus   berkembang.  Wajah   studi  mekanika  hari   ini   jauh   lebih  maju  dibandingkan  dengan  mekanika  abad  19.   Fisika   mengembangkan   konsep-­‐konsep   non-­‐linieritas,   azas  

4    

ketidakpastian,   kondisi   non-­‐equilibrium,   kondisi   multiple   equilibrium,  konsep-­‐konsep   entropi   non   extensive,   dan   berbagai   metode  komputasional   kontemporer   lainnya.   Konsep   gerak   acak   Einstein   telah  direformasi  ulang  dalam  kajian  mekanika  statistik.      Pada  proses   selanjutnya,   beberapa  orang   fisikawan  dan  ekonomi  mulai  bekerja  untuk  mengimplementasikan  konsep-­‐konsep  fisika  kontemporer  tersebut   dalam   studi   ekonomi.   Gelombang   ini   akhirnya  terinstitusionalisasi   dalam   “ekonofisika”   pada   decade   90-­‐an.   Ada  beberapa  bidang  analisis  yang  menjadi  tempat  bernaungnya  ekonofisika,  antara   lain   analisis   statistik   kontemporer   (distribusi   Levy,   perlokasi,  multifraktalitas   dan   sebagainya),   sifat   pengaturan   diri   sendiri   (self-­‐organized   criticality),   model-­‐model   terapan   spin-­‐glass,   simulasi   dari  transisi   kritis,   hingga   model-­‐model   komputasi   seperti   jaring   syaraf  buatan,   otomata   selular,   teori   permainan   evolusioner   hingga   analisis  mikro  simulasi.    Penggunaan   perspektif   fisika   kontemporer   tersebut   telah   memberikan  cakrawala  baru  dalam  kajian  ekonomi.  Pada  sesi  ini  akan  dipresentasikan  beberapa   hal   baru   yang   berhasil   dieklorasi   melalui   kajian   ekonofisika,  yang   sebelumnya   tidak   mampu   ditelisik   dalam   pendekatan   ekonomi  konvensional.    

4.   Pengantar  ke  Politika  Komputasional  

Sampai   awal   abad   ke   20,   ilmu   politik   didominasi   studi   institusi   negara  menggunakan  pendekatan  tradisional  yang  bersifat  deskriptif  dan  kental  dengan   klaim   nilai.   Alih-­‐alih   melakukan   elaborasi   mekanisme   yang  melandasi  suatu  fenomena  politik,  para  ilmuwan  politik  sibuk  melakukan  justifikasi  bagaimana  seharusnya  suatu  proses  politik  terjadi  berdasarkan  kutipan   pemikiran   politik   di   masa   lampau.   Ini   memicu   munculnya  gerakan  protes  yang  dikenal  sebagai  revolusi  behavioral  di  kalangan  para  ilmuwan  politik  Amerika  sebagai  wujud  ketidakpuasan  terhadap  capaian  saintifik  dan  metodologi  yang  mendominasi  ilmu  politik  saat  itu.  Gerakan  ini   melahirkan   pendekatan   perilaku   (behavioralism)   sebagai   paradigma  baru     ilmu   politik,   seperti   Paradigma   Perilaku   (mazhab   Columbia   dan  mazhab   Michigan)   yang   mengedepankan   pendekatan   survei   empirik,  sementara   mazhab   Rochester   menggunakan   pendekatan   game   theory.  Sementara   itu   pada   era   70-­‐an  muncul   Paradigma   Institusi   Baru   seperti  rational   institutionalism,   historical   institutionalism,   dan   sociological  institutionalism   yang   melihat   sistem   politik   sebagai   inter   relasi   antara  karakteristik   institusional   dan   perilaku   individu   yang   ada   di   dalamnya  namun   berbeda   dalam   memandang   institusi,   menghubungkan   institusi  dengan  perilaku  individu  serta  dinamika  institusi.    Politik  memiliki  dua  dimensi,  disatu  sisi  ia  adalah  sebuah  aktivitas  praktis,  namun  di  sisi  lain  ia  merupakan  sains  yang  menjelaskan  aktivitas  praktis  tersebut.   Tantangan   ilmu   politik   sejatinya   adalah   menjelaskan   realitas  aktivitas   politik   praktis   tersebut.   Namun   pada   kenyataanya   sering  ditemukan   kesenjangan   antara   realitas   fenomena   politik   yang   muncul  

5    

dari   aktivitas   praksis   manusia   dan   kapasitas   ilmu   untuk   menjelaskan  fenomena   tersebut,   atau   lebih   jauh   untuk   merekayasa   sistem   untuk  memenuhi  tugas  normatif  dari  sains  politik:  memperbaiki  keadaan  yang  ada.   Hingga   saat   ini   perkembangan   konvensional   dalam   ilmu   politik  konvensional  masih  belum  berhasil  menjawab  tantangan  tersebut.    Sains   kompleksitas   berusaha   untuk   berkontribusi   dalam   mengatasi  tantangan   tersebut.   Pada   perkembangannya,   sains   kompleksitas   politik  mampu   membaca   setiap   fenomena   secara   “jujur”   dan   empirik   tanpa  terjebak  dalam  upaya  mensimplifikasi  permasalahan  karena  kecanggihan  perangkat-­‐perangkat   metodologinya   yang   mampu   menangkap   aspek-­‐aspek   kompleks   dari   sebuah   sistem.   Pendekatan   ini   lahir   dari  penggunaan   analisis   komputasi   dalam   studi   politik.   Wajah   pendekatan  politik   komputasional   terefeksikan   dalam   analisis   pemodelan   berbasis  agen   (agent-­‐based   modeling),   masyarakat   buatan   (artificial   society),  simulasi   sosial   (social   simulation),   pemodelan   jaring   saraf   buatan  (artificial   neural   network),   algoritma   genetika   (genetic   algorithm),  memetika,  dinamika  sistem  non-­‐linier,  dan  sebagainya.    Penggunaan   pendekatan   ini   komputasi   dalam   analisis   politik   mampu  memberikan   cakrawala   baru   dalam  praksis   politik.   Kemenangan   Barack  Obama   2008   adalah   wujud   implementasi   pendekatan   kompleksitas  dalam   eksplorasi   politik   yang   dimotori   oleh   Dan   Ariely,   Richard   Thaler,  Cass   Sunstein   dan   Daniel   Kahneman   dalam   Consortium   of   Behavioral  Scientists.   Saat   ini,   kajian   politik   komputasi   behavioral   adalah   cutting  edge  dalam  pendekatan    analisis  politik  kontemporer,  khususnya  dalam  kajian  kampanye  politik.      Pada   sesi   ini   juga   akan   dipresentasikan   implementasi   analisis   politik  komputasi  behavioral  yang  dibuat  oleh  Bandung  Fe  Institute.  Salah  satu  implementasi   hasil   penelitian   terbaru   adalah   “robot   analisis   politik”,  sebuah   aplikasi   yang   akan   diluncurkan   akhir   tahun   ini   di  www.spektika.com.  Aplikasi  ini  bekerja  dengan  menyedot  informasi  yang  ada   dari   berita   online   secara   otomatis.   Informasi   tersebut   lalu   diubah  dalam  bahasa   formal  dan  kemudian  diolah  dengan  algoritma  komputer  tertentu.  Output  dari  aplikasi   ini   adalah   ia  mampu  memberikan   sebuah  analisis   politik   secara   komputasional,   seperti   mengukur   derajat   suhu  politik   secara   makro,   tingkat   ketegangan   aktor   politik,  merepresentasikan   peta   politik,   menentukan   aktor   dan   isu   yang  dominan,   membuat   fitur   simulasi   dan   lain   sebagainya.   Kami   percaya,  “mendorong   kemajuan   sains   politik   dan   saintifikasi   dari   proses   praksi  politik   itu   sendiri   sejatinya  merupakan   sebuah   langkah   strategis   dalam  mengatasi  carut-­‐marut  politik  yang  ada  di  negeri  ini”.      

 

 

6    

Berikut  ini  adalah  daftar  nama  pembicara  yang  direncanakan  akan  menjadi  pembicara  dalam  seri  diskusi  tersebut:  

Nama   Institusi   Twitter   Sesi  Hokky  Situngkir     Dept.  Sosiologi  Komputasional,  

Bandung  Fe  Institute  @quicchote   1,  2,  3,  4  

Rolan  M.  Dahlan   Dept.  Ekonomi  Evolusioner,  Bandung  Fe  Institute  

@rolan_md   2,  3  

Ardian  Maulana   Dept.  Sosiologi  Komputasional,  Bandung  Fe  Institute  

@ardianeff   4  

Billy  Franata   Direktur  Eksekutif  www.spektika.com  

@bangbill   4  

Prof.  Yohanes  Surya  *)   Board  of  Advisory,  Bandung  Fe  Institute  

-­‐   3  

Prof.  Gede  Rake  *)   Guru  Besar  Teknik  Industri  ITB   -­‐   2  Endo  Suanda  *)   Ketua  Yayasan  Tikar   -­‐   2  Prof.  M.  T.  Zen  *)   Guru  Besar  Teknik  Geofisika  ITB   -­‐   4  

*)  dalam  konfirmasi  

Adapun   10   referensi   pengantar   yang   direkomendasikan  bagi   para   pemula   untuk   seri   diskusi   tersebut,  yaitu:  

Sesi  No.   Referensi  

1   2   3   4  1   Situngkir,  H  (2004)  Jalan  Panjang  Menuju  Sosiologi  Komputasional,  

URL:  http://compsoc.bandungfe.net/intro/main.html  ebook:  http://evolitera.co.id/wp-­‐content/uploads/ebook/jalan-­‐panjang-­‐menuju-­‐sosiologi-­‐komputasional.pdf  

v   v   v   v  

2   Situngkir,  H.,  Y.  Surya  (2008)  Solusi  Untuk  Indonesia:  Prediksi  Kompleksitas/Ekonofisik,  Penerbit  Kandel.    

v   v   v   v  

3   Miller,  J.  H.,  S.  E.  Page  (2007)  Complex  Adaptive  Systems:  An  Introduction  to  Computational  Models  of  Social  Life,  Princeton  University  Press.  

v   -­‐   -­‐   -­‐  

4   Dawkins,  R.  (2006)  The  Selfish  Gene:  30th  Anniversary  Edition,  Oxford  University  Press.  

-­‐   v   -­‐   -­‐  

5   Situngkir,  H.,  R.  Dahlan  (2009)  Fisika  Batik:  Jejak  Sains  Modern  dalam  Seni  Tradisi  Indonesia,  Gramedia  Pustaka  Utama.  

-­‐   v   -­‐   -­‐  

6   Keen,  S.  (2002)  Debunking  Economics:  The  Naked  Emperor  of  the  Social  Sciences  ,  Zed  Books.  

-­‐   -­‐   v   -­‐  

7   Situngkir,  H.,  Y.  Surya,  Y.  Hariadi,  R.  Suroso  (2004)  Aplikasi  Fisika  dalam  Analisis  Keuangan,  Penerbit  Sumber  Daya  MIPA.    

-­‐   -­‐   v   -­‐  

8   Mantegna,  R.,  H.  E.  Stanley  (2007)  Introduction  to  Econophysics:  Correlations  and  Complexity  in  Finance,  Cambridge  University  Press  

-­‐   -­‐   v   -­‐  

9   Tesfatsion,  L.,  K.  Judd  (2006)  Handbook  of  Computational  Economics:  Agent-­‐Based  Computational  Economics,  Volume  2,  North  Holland.  

-­‐   -­‐   v   v  

10   Saari,  D.  G.  (2003)  Basic  Geometry  of  Voting,  Springer.   -­‐   -­‐   -­‐   v