Pemodelan ilmiah
Pemodelan ilmiah adalah kegiatan yang menghasilkan model yang mewakili objek empiris, fenomena, dan proses fisik, untuk membuat bagian atau fitur tertentu dari dunia lebih mudah dipahami, didefinisikan, diukur, divisualisasikan, atau disimulasikan. Proses ini membutuhkan pemilihan dan identifikasi aspek-aspek yang relevan dari sebuah situasi di dunia nyata dan kemudian mengembangkan model untuk meniru sistem dengan fitur-fitur tersebut. Berbagai jenis model dapat digunakan untuk tujuan yang berbeda, seperti model konseptual untuk lebih memahami, model operasional untuk mengoperasionalkan, model matematika untuk mengkuantifikasi, model komputasi untuk mensimulasikan, dan model grafis untuk memvisualisasikan subjek.
Pemodelan adalah bagian penting dan tidak terpisahkan dari banyak disiplin ilmu, yang masing-masing memiliki gagasannya sendiri tentang jenis pemodelan tertentu. Berikut ini dikatakan oleh John von Neumann.
"Ilmu pengetahuan tidak mencoba untuk menjelaskan, bahkan hampir tidak mencoba untuk menafsirkan, mereka terutama membuat model. Yang dimaksud dengan model adalah konstruksi matematika yang, dengan tambahan interpretasi verbal tertentu, menggambarkan fenomena yang diamati. Pembenaran dari konstruksi matematika semacam itu semata-mata dan secara tepat diharapkan dapat bekerja-yaitu, secara tepat menggambarkan fenomena dari area yang cukup luas"
Ada juga perhatian yang meningkat pada pemodelan ilmiah di bidang-bidang seperti pendidikan sains, filsafat sains, teori sistem, dan visualisasi pengetahuan. Ada banyak metode, teknik, dan meta-teori yang terus berkembang tentang semua jenis pemodelan ilmiah khusus.
Gambaran Umum
Model ilmiah berusaha untuk merepresentasikan objek empiris, fenomena, dan proses fisik dengan cara yang logis dan objektif. Semua model berada dalam simulakra, yaitu refleksi realitas yang disederhanakan yang, meskipun merupakan perkiraan, bisa sangat berguna. Membangun dan memperdebatkan model adalah hal yang mendasar bagi usaha ilmiah. Representasi yang lengkap dan benar mungkin tidak mungkin, tetapi perdebatan ilmiah sering kali membahas model mana yang lebih baik untuk tugas tertentu, misalnya, model iklim mana yang lebih akurat untuk prakiraan musiman.
Upaya untuk memformalkan prinsip-prinsip ilmu pengetahuan empiris menggunakan interpretasi untuk memodelkan realitas, dengan cara yang sama seperti para ahli logika yang melakukan aksiomatisasi terhadap prinsip-prinsip logika. Tujuan dari upaya ini adalah untuk membangun sebuah sistem formal yang tidak akan menghasilkan konsekuensi teoritis yang bertentangan dengan apa yang ditemukan dalam kenyataan. Prediksi atau pernyataan lain yang diambil dari sistem formal tersebut mencerminkan atau memetakan dunia nyata hanya sejauh model ilmiah ini benar.
Bagi ilmuwan, model juga merupakan cara di mana proses berpikir manusia dapat diperkuat. Misalnya, model yang ditampilkan dalam perangkat lunak memungkinkan ilmuwan untuk memanfaatkan kekuatan komputasi untuk mensimulasikan, memvisualisasikan, memanipulasi, dan mendapatkan intuisi tentang entitas, fenomena, atau proses yang diwakili. Model komputer semacam itu bersifat in silico. Jenis model ilmiah lainnya adalah in vivo (model hidup, seperti tikus laboratorium) dan in vitro (dalam gelas, seperti kultur jaringan).
Dasar-dasar
Pemodelan sebagai pengganti pengukuran dan eksperimen langsung
Model biasanya digunakan ketika tidak mungkin atau tidak praktis untuk menciptakan kondisi eksperimental di mana para ilmuwan dapat secara langsung mengukur hasil. Pengukuran langsung terhadap hasil di bawah kondisi yang terkendali (lihat Metode ilmiah) akan selalu lebih dapat diandalkan dibandingkan dengan estimasi hasil yang dimodelkan.
Dalam pemodelan dan simulasi, model adalah penyederhanaan yang digerakkan oleh tugas, penyederhanaan yang disengaja, dan abstraksi dari persepsi tentang realitas, yang dibentuk oleh kendala fisik, hukum, dan kognitif. Digerakkan oleh tugas karena model ditangkap dengan pertanyaan atau tugas tertentu dalam pikiran. Penyederhanaan meninggalkan semua entitas yang diketahui dan diamati serta hubungannya yang tidak penting untuk tugas tersebut. Abstraksi mengumpulkan informasi yang penting tetapi tidak diperlukan dalam detail yang sama dengan objek yang diinginkan. Kedua kegiatan tersebut, penyederhanaan dan abstraksi, dilakukan dengan sengaja. Namun, keduanya dilakukan berdasarkan persepsi tentang realitas.
Persepsi ini sudah menjadi model itu sendiri, karena memiliki batasan fisik. Ada juga kendala pada apa yang dapat kita amati secara legal dengan alat dan metode kita saat ini, dan kendala kognitif yang membatasi apa yang dapat kita jelaskan dengan teori-teori kita saat ini. Model ini terdiri dari konsep-konsep, perilaku, dan hubungan mereka dalam bentuk informal dan sering disebut sebagai model konseptual. Untuk menjalankan model ini, model ini perlu diimplementasikan sebagai simulasi komputer. Hal ini membutuhkan lebih banyak pilihan, seperti perkiraan numerik atau penggunaan heuristik. Terlepas dari semua kendala epistemologis dan komputasi ini, simulasi telah diakui sebagai pilar ketiga dari metode ilmiah: pembangunan teori, simulasi, dan eksperimen.
Simulasi
Simulasi adalah cara untuk mengimplementasikan model, yang sering digunakan ketika model terlalu kompleks untuk solusi analitis. Simulasi kondisi tunak memberikan informasi tentang sistem pada saat tertentu dalam waktu (biasanya pada saat keseimbangan, jika keadaan seperti itu ada). Simulasi dinamis memberikan informasi dari waktu ke waktu. Simulasi menunjukkan bagaimana objek atau fenomena tertentu akan berperilaku. Simulasi semacam itu dapat berguna untuk pengujian, analisis, atau pelatihan dalam kasus-kasus di mana sistem atau konsep dunia nyata dapat diwakili oleh model.
Struktur
Struktur adalah gagasan mendasar dan terkadang tidak berwujud yang mencakup pengenalan, pengamatan, sifat, dan stabilitas pola dan hubungan entitas. Dari deskripsi verbal seorang anak tentang kepingan salju, hingga analisis ilmiah yang mendetail tentang sifat-sifat medan magnet, konsep struktur adalah fondasi penting dari hampir setiap mode penyelidikan dan penemuan dalam ilmu pengetahuan, filsafat, dan seni.
Sistem
Sistem adalah sekumpulan entitas yang saling berinteraksi atau saling bergantung, nyata atau abstrak, yang membentuk satu kesatuan yang terintegrasi. Secara umum, sistem adalah sebuah konstruksi atau kumpulan dari elemen-elemen yang berbeda yang secara bersama-sama dapat menghasilkan hasil yang tidak dapat diperoleh oleh elemen-elemen tersebut secara sendiri-sendiri. Konsep 'keseluruhan yang terintegrasi' juga dapat dinyatakan dalam istilah sebuah sistem yang mewujudkan seperangkat hubungan yang dibedakan dari hubungan himpunan ke elemen lainnya, dan membentuk hubungan antara elemen himpunan dan elemen-elemen yang tidak menjadi bagian dari rezim hubungan tersebut. Ada dua jenis model sistem: 1) diskrit di mana variabel berubah seketika pada titik waktu yang terpisah dan, 2) kontinu di mana variabel keadaan berubah secara terus menerus sehubungan dengan waktu.
Membuat model
Pemodelan adalah proses menghasilkan model sebagai representasi konseptual dari beberapa fenomena. Biasanya sebuah model hanya akan berurusan dengan beberapa aspek dari fenomena yang dimaksud, dan dua model dari fenomena yang sama pada dasarnya mungkin berbeda - dengan kata lain, perbedaan di antara keduanya lebih dari sekadar penggantian nama komponen.
Perbedaan tersebut mungkin disebabkan oleh persyaratan yang berbeda dari pengguna akhir model, atau perbedaan konseptual atau estetika di antara pemodel dan keputusan kontingen yang dibuat selama proses pemodelan. Pertimbangan yang dapat mempengaruhi struktur model mungkin adalah preferensi pemodel untuk ontologi yang diperkecil, preferensi mengenai model statistik versus model deterministik, waktu diskrit versus waktu kontinu, dll. Bagaimanapun, pengguna model perlu memahami asumsi yang dibuat yang berkaitan dengan validitasnya untuk penggunaan tertentu.
Membangun sebuah model membutuhkan abstraksi. Asumsi digunakan dalam pemodelan untuk menentukan domain penerapan model. Sebagai contoh, teori relativitas khusus mengasumsikan kerangka acuan inersia. Asumsi ini dikontekstualisasikan dan dijelaskan lebih lanjut oleh teori relativitas umum. Sebuah model membuat prediksi yang akurat ketika asumsinya valid, dan mungkin tidak membuat prediksi yang akurat ketika asumsinya tidak berlaku. Asumsi-asumsi seperti itu sering kali menjadi titik di mana teori-teori lama digantikan oleh teori-teori baru (teori relativitas umum juga bekerja dalam kerangka referensi non-inersial).
Mengevaluasi sebuah model
Sebuah model dievaluasi pertama-tama dan terutama berdasarkan konsistensinya terhadap data empiris; model apa pun yang tidak konsisten dengan pengamatan yang dapat direproduksi harus dimodifikasi atau ditolak. Salah satu cara untuk memodifikasi model adalah dengan membatasi domain yang dianggap memiliki validitas tinggi. Contoh kasusnya adalah fisika Newton, yang sangat berguna kecuali untuk fenomena alam semesta yang sangat kecil, sangat cepat, dan sangat masif. Namun, kecocokan dengan data empiris saja tidak cukup agar sebuah model dapat diterima sebagai valid. Faktor-faktor yang penting dalam mengevaluasi sebuah model meliputi:
- Kemampuan untuk menjelaskan pengamatan di masa lalu
- Kemampuan untuk memprediksi pengamatan di masa depan
- Biaya penggunaan, terutama dalam kombinasi dengan model lain
- Kemampuan untuk disangkal, memungkinkan estimasi tingkat kepercayaan pada model
- Kesederhanaan, atau bahkan daya tarik estetika
Orang mungkin mencoba mengukur evaluasi model menggunakan fungsi utilitas.
Visualisasi
Visualisasi adalah teknik apa pun untuk membuat gambar, diagram, atau animasi untuk mengomunikasikan pesan. Visualisasi melalui citra visual telah menjadi cara yang efektif untuk mengomunikasikan ide abstrak dan konkret sejak awal mula manusia. Contoh dari sejarah termasuk lukisan gua, hieroglif Mesir, geometri Yunani, dan metode revolusioner Leonardo da Vinci dalam menggambar teknis untuk tujuan teknik dan ilmiah.
Pemetaan ruang
Pemetaan ruang mengacu pada metodologi yang menggunakan formulasi pemodelan "kuasi-global" untuk menghubungkan model pendamping "kasar" (ideal atau ketelitian rendah) dengan model "halus" (praktis atau ketelitian tinggi) dengan kompleksitas yang berbeda. Dalam optimasi teknik, pemetaan ruang menyelaraskan (memetakan) model kasar yang sangat cepat dengan model halus yang terkait yang mahal untuk dikomputasi untuk menghindari optimasi model halus yang mahal secara langsung. Proses penyelarasan ini secara iteratif menyempurnakan model kasar yang telah dipetakan (model pengganti).
Disadur dari: en.wikipedia.org