Memprediksi Sistem Sosial Ekonomi

Memprediksi Sistem Sosial Ekonomi
Roby Muhamad (Columbia University)

Krisis ekonomi yang melanda dunia saat ini dimulai dari runtuhnya sistem keuangan di negara yang paling maju baik dalam hal sistem ekonomi, ilmu pengetahuan, dan teknologi yaitu Amerika Serikat. Oleh karena itu wajar jika bertanya mengapa tim ekonomi pemerintah maupun non-pemerintah di Amerika gagal memprediksi krisis ini?
Memprediksi sistem ekonomi sebuah negara secara keseluruhan dan akurat memang pekerjaan tak mudah, atau sama sekali tidak mungkin. Meskipun demikian, kegagalan para ekonom negara-negara maju memprediksi krisis ekonomi sekarang ini bisa ditelusuri ke dua jenis model ekonomi yang umum dipakai sebagai acuan pengambilan kebijakan ekonomi di hampir semua negara, termasuk Indonesia.
Sayangnya kedua jenis model ekonomi ini memiliki kelemahan fundamental.
Model jenis pertama adalah model statistika yang dikenal sebagai metode ekonometrik. Metode ekonometrik ini adalah metode empiris berbasis data. Model jenis ini dikalibrasi dengan menggunakan data-data ekonomi dari masa lalu; karenanya akurasi model jenis ini bergantung pada data yang dipakai sebagai masukan untuk model tersebut. Model ini mampu memberikan prediksi yang akurat asalkan segala hal yang berkaitan dengan kondisi ekonomi tidak banyak berubah; model ekonometrik menjadi tak berguna jika terjadi perubahan lingkungan yang sangat besar.
Analoginya, menggunakan model empirik berbasis data dari masa lalu adalah seperti menyetir hanya dengan melihat kaca spion, tanpa melihat ke depan. Jika jalannya lurus maka kaca spion cukup menjadi panduan, tetapi jika jalannya berkelok-kelok maka jelas jalan yang terlihat di kaca spion bukanlah acuan yang baik untuk jalan di depan kita.
Model jenis kedua dinamakan model dynamic stochastic general equilibrium. Model ini didasarkan pada asumsi bahwa dunia yang sempurna dan dapat diuraikan dengan rapih dalam persamaan matematika. Lagi-lagi, dalam keadaan normal asumsi dunia sempurna ini mungkin tidak terlalu bermasalah. Tetapi dalam keadaan seperti krisis, segala hal dapat terjadi kecuali hal yang normal sehingga model jenis kedua inipun menjadi tidak berfungsi seperti yang diharapkan. Singkatnya, pada saat kritis, model ekonomi yang biasa dipakai tidak dapat diandalkan.
Karena kelemahan-kelemahan tersebut di atas, krisis besar akan luput dari para pengguna model-model tersebut. Juga karenanya para pembuat kebijakan ekonomi cenderung menggunakan intuisi atau analogi krisis masa lalu untuk membuat kebijakan saat krisis karena model standar tidak bekerja lagi.
Lalu apakah ada cara lain?
Jawabnya ada. Masalah utama disini adalah bagaimana memprediksi sistem kompleks seperti ekonomi sebuah negara. Contoh sukses prediksi sistem kompleks yang sudah dilakukan adalah prediksi cuaca. Mungkin kita semua merasa kesal karena ramalan cuaca sering meleset untuk tempat dimana kita tinggal. Meskipun demikian, misalnya di Amerika, ramalan cuaca mampu memprediksi kapan badai atau angin topan muncul termasuk kemana badai tersebut akan bergerak secara akurat. Dengan kemampuan prediksi arah badai ini, setiap tahunnya ribuan jiwa diselamatkan dengan cara evakuasi atau antisipasi lain.
Prediksi cuaca dilakukan dengan menggabungkan model empiris berdasarkan data dengan simulasi komputer skala besar. Pemodelan dengan simulasi komputer inilah yang belum dilakukan untuk prediksi ekonomi secara makro.
Simulasi komputer untuk sistem sosial dikenal sebagai Model Berbasis Agen (MBA). Dibanding dengan model tradisional, MBA mampu menganalisis lebih banyak situasi non-linier yang menimbulkan kompleksitas. Selain itu, agen-agen dalam simulasi ini dapat dibuat berperilaku seperti manusia biasa yang dipengaruhi emosi, ketakutan dan perilaku tak rasional.
Pendekatan MBA memungkinkan para pengambil kebijakan untuk membuat simulasi ekonomi virtual dimana berbagai skenario kebijakan dapat diuji coba tanpa memakai asumsi-asumsi yang tak realistis seperti dalam model ekonomi tradisional. Pemakaian model komputer dapat menjadi solusi pilihan dibanding dua alternatif lain yang sekarang biasa dipakai yaitu intuisi subyektif atau pemodelan matematis yang harus mengguakan asumsi yang jauh dari kenyataan.
Pemodelan komputer skala besar pun dapat dipakai untuk mengatasi krisis lain seperti pandemik, bencana alam, atau konflik sosial. Sebelum membuat kebijakan kita dapat mensimulasikan berbagai skenario kebijakan; misalnya bagaimana cara untuk menyusun rute evakuasi, alokasi vaksin atau obat anti-virus secara optimal, atau menimbang tempat publik apa yang harus pertama ditutup ketika terjadi epidemik, apakah sekolah, kantor-kantor, atau pusat transportasi yang harus ditutup terlebih dahulu.
Untuk mencapai hal ini, selain diperlukan fasilitas komputasi skala besar juga memerlukan kerja sama para pakar lintas bidang: ilmu komputer, fisika, matematika, biologi, ekonomi, sosiologi, hingga antropologi. Tentunya ini tidak mudah. Tetapi mengingat Indonesia rentan akan bencana alam, epidemik, dan krisis moneter, setiap usaha untuk mitigasi krisis patut dicoba termasuk mengembangkan ilmu dan teknologi simulasi komputer untuk memprediksi dan mengatasi krisis.

Sumber : jakartabeat.net, 7 September 2009