Mengenal Dasar-Dasar, Gambaran Umum dan Pengertian Pemodelan Ilmiah

Dipublikasikan oleh Dias Perdana Putra

13 Maret 2024, 10.05

Contoh pemodelan ilmiah. Skema proses kimia dan transportasi yang berkaitan dengan komposisi atmosfer. (wikipedia)

Pemodelan Ilmiah

Pemodelan ilmiah adalah praktik menciptakan model yang mewakili objek empiris, fenomena, dan proses fisik. Tujuannya adalah untuk memfasilitasi pemahaman, definisi, pengukuran, visualisasi atau perbandingan aspek-aspek tertentu di dunia. Untuk mencapai hal ini, pemodelan ilmiah harus memilih dan menentukan parameter yang relevan dari situasi dunia nyata, kemudian mengembangkan model yang mereproduksi sistem dengan karakteristik tersebut. Jenis model yang digunakan antara lain model konseptual untuk pemahaman lebih dalam, model fungsional untuk tugas, model matematika untuk pengukuran, model komputer untuk simulasi, dan model grafis untuk visualisasi.

Pemodelan merupakan elemen penting dalam berbagai bidang, dan masing-masing bidang mempunyai gagasan tersendiri mengenai jenis pemodelan yang tepat. John von Neumann mengatakan bahwa sebagian besar dunia dimodelkan, bukan dideskripsikan atau ditafsirkan. Model adalah konstruksi matematika yang menjelaskan fenomena yang diamati melalui interpretasi linguistik tertentu. Tujuan utama dari konstruksi matematika ini adalah untuk mendeskripsikan secara akurat sifat-sifat ruang kritis.

Ada peningkatan minat terhadap pemodelan ilmiah di bidang-bidang seperti pendidikan sains, filsafat sains, teori sistem, dan teori pendidikan. Ada juga semakin banyak metode, teknik dan hipotesis yang terkait dengan berbagai jenis pemodelan ilmiah.

Gambaran Umum

Model ilmiah dimaksudkan untuk menunjukkan logika dan logika untuk menggambarkan objek empiris, fenomena, dan proses fisik. Meskipun semua model merupakan simulasi atau refleksi sederhana dari realitas, namun sangat berguna dalam sains. Membuat dan mendiskusikan model merupakan hal yang sangat penting dalam ilmu pengetahuan. Meskipun representasi yang sempurna dan akurat sulit dicapai, perdebatan ilmiah dapat terjadi mengenai model mana yang terbaik untuk tugas tertentu, seperti model cuaca yang lebih akurat untuk prediksi musiman.

Upaya merumuskan prinsip-prinsip dalam sains sering kali menggunakan interpretasi untuk memodelkan realitas, seperti halnya ahli logika menggunakan aksioma untuk merumuskan prinsip-prinsip logis. Tujuan dari pekerjaan ini adalah untuk menciptakan sistem formal yang tidak menghasilkan hasil teoritis yang bertentangan dengan kenyataan. Prediksi atau informasi lain yang diperoleh dari sistem formal ini mencerminkan atau memetakan dunia nyata jika model ilmiahnya benar.

Bagi ilmuwan, model adalah cara lain untuk meningkatkan pemikiran manusia. Misalnya, model yang dihasilkan komputer memungkinkan ilmuwan menggunakan kekuatan komputasi untuk memodelkan, memvisualisasikan, memanipulasi, dan menghasilkan gagasan tentang suatu objek, situasi, atau proses. Jenis model ilmiah lainnya adalah in vivo (model hidup, seperti tikus laboratorium) dan in vitro (fase kaca, seperti kultur jaringan).

Dasar-Dasar

Pemodelan menggantikan pengukuran dan eksperimen langsung, dan sering digunakan ketika para ilmuwan tidak mampu atau tidak mau mengembangkan metode eksperimental yang memungkinkan mereka mengukur hasil secara akurat. Meskipun pengukuran langsung dalam kondisi terkendali lebih dapat diandalkan dibandingkan hasil yang dimodelkan, model digunakan untuk mengatasi situasi yang tidak dapat diukur secara langsung.

Dalam pemodelan dan simulasi, model adalah penyederhanaan dan abstraksi realitas berdasarkan tujuan dan batasan fisik, hukum, psikologis. Model ini mencoba mereplikasi sistem dengan karakteristik spesifik yang terkait dengan suatu tugas. Pola-pola ini dapat disederhanakan dan dihilangkan dengan memikirkan pertanyaan atau tugas yang harus diselesaikan. Meskipun bersifat deskriptif dan deduktif, model-model tersebut tetap memegang peranan penting dalam penelitian ilmiah dan sering disebut sebagai model teoritis.

Simulasi adalah metode penerapan model dan digunakan ketika model terlalu kompleks untuk dianalisis. Ada dua jenis simulasi: kondisi tunak, yang memberikan informasi tentang sistem pada waktu tertentu, dan model dinamis, yang memberikan informasi sepanjang waktu. Simulasi ini berguna untuk pengujian, analisis, atau pelatihan dan dapat mewakili sistem atau contoh dunia nyata.

Struktur dan sistem adalah konsep dasar yang terlibat dalam pemodelan ilmiah. Struktur mengacu pada persepsi, visibilitas, bentuk, dan stabilitas pola dan hubungan entitas, sedangkan sistem adalah kumpulan entitas yang berinteraksi atau bergantung satu sama lain, meskipun independen atau abstrak. Prototyping adalah proses menciptakan representasi konseptual dari situasi tertentu, yang dapat bervariasi berdasarkan kebutuhan pengguna akhir dan keputusan yang dibuat oleh pemodel selama proses pemodelan.

Evaluasi model didasarkan pada konsistensinya dengan data empiris, kemampuannya menjelaskan observasi masa lalu, dan kemampuannya memprediksi observasi masa depan. Faktor lain yang perlu dipertimbangkan adalah biaya penggunaan, kemudahan penggunaan, dan estetika. Visualisasi dan pemetaan spasial adalah teknik yang digunakan untuk mengoptimalkan pemodelan mekanis dengan mengkomunikasikan pola dan menyelaraskan pola dengan kompleksitas yang bervariasi.

Disadur dari : https://en.wikipedia.org/wiki/Scientific_modelling