AGENT-BASED MODELLING PADA STUDI KEPENDUDUKAN: POTENSI DAN TANTANGAN - Tiodora Hadumaon Siagian; Ari Purwanto Sarwo Prasojo (Politeknik Statistika STIS, 2020)
Studi Kependudukan menjadi penting karena data semakin banyak digunakan untuk berbagai rencana pembangunan, dan memahami berbagai fenomena di masyarakat modern. Data sensus dan survei menjadi sumber utama kajian data kependudukan dalam Studi Kependudukan. Namun dalam kondisi darurat seperti terjadi perang atau konflik, bencana alam dan wabah penyakit maka pendataan secara tatap muka mungkin tidak dapat dilaksanakan secara tepat dan menyeluruh. Dalam kondisi ini sumber data lain yang dapat dimanfaatkan adalah dengan simulasi mikro menggunakan Agent Based Modelling (ABM). ABM adalah metode komputasional yang memungkinkan peneliti menciptakan, menganalisa, melakukan eksperimen dari suatu model yang terdiri dari sejumlah agen yang saling berinteraksi dengan lingkungan. Sehingga melalui simulasi mikro dengan ABM dapat diperoleh data populasi mikro, penjelasan fenomena sosial, prediksi dan estimasi kebutuhan pada suatu bidang. Berdasarkan kajian literatur diketahui ABM memiliki potensi besar untuk digunakan dalam penelitian Studi Kependudukan. Untuk itu paper ini bertujuan memperkenalkan dan menjelaskan tentang ABM, mengkaji potensi dan tantangan aplikasi ABM di bidang Studi Kependudukan. Sebuah ilustrasi aplikasi ABM tentang model penyebaran wabah COVID-19 dengan skema Susceptible-Exposed-Infectious-Removed (SEIR) juga diberikan dalam paper ini untuk menunjukkan potensi ABM dalam perencanaan kebijakan kependudukan bidang kesehatan.