Hidup di Tepi Chaos

pengantar dalam Extension Course Filsafat (ECF) “Peran Khaos, Kejahatan dan Penderitaan bagi Peradaban”, Universitas Parahyangan, 3 Desember 2010.

Sains modern memiliki visi untuk memahami semesta alam dan sosial sedemikian sehingga ia dapat memberi kendali atas alam demi terhindar dari hal yang tak diinginkan. Jika tugas semua cendekia adalah untuk meyibak tabir ketidakadilan, maka ilmu pengetahuan merupakan elan vital demi mengelak dari bencana, kejahatan, dan penderitaan umat manusia. Historisitas peradaban homo sapiens di planet ini merupakan epos demi pencapaian asasi atas hal ini.

Namun perkembangan ilmu pengetahuan telah bercerita lain. Abad ke-21 merupakan era ketika ilmu pengetahuan, mulai dari level interaksi inter-partikel sub-atomik, evolusi organisme, dan dinamika sosial manusia, hingga interaksi inter-stelar, telah kehilangan konsep kepastian (certainty) dalam memandang dan memahami alam semesta. Ketidakpastian merupakan hal yang inheren dalam hidup manusia. Lantas bagaimanakah kehidupan sosial mesti berjalan dengan kesadaran bahwa ketidakpastian adalah hal yang tak ter-elak-kan dalam apapun upaya manusia untuk memahami semesta alam dan sosial? Bagaimanakah penderitaan dan kekacauan sebaiknya dipahami? Bagaimanakah kecamuk dan kemelut dalam dunia hari ini dapat menunjang evolusi peradaban manusia?

Teori chaos: antara determinisme dan relativisme filosofis

Berbicara tentans teori chaos adalah berbicara tentang sistem. Dan sistem yang dimaksud adalah sistem yang tidak diam, melainkan senantiasa berubah menurut waktu. Sistem dinamik merupakan pendekatan terhadap keadaan suatu sistem yang berubah terhadap waktu. Pendekatan ini, secara matematis bersifat deterministik, yang berarti keadaan suatu sistem pada waktu mendatang bisa ditentukan berdasarkan keadaan sekarang, namun hal mengejutkan terjadi ketika sistem dinamik menggunakan pendekatam model non-linier. Sistem yang linier merupakan sistem yang memiliki proporsionalitas antara masukan (input) dan keluaran (output) sistem. Sistem linier hanya ada dalam imajinasi teoretis ilmu pengetahuan, karena sistem di alam senantiasa tak linier. Di sinilah sumber ketakpastian yang ditemui hampir di semua sistem di alam semesta dan semesta sosial.

Teori chaos berbicara tentang sistem yang deterministik. Tapi ketika melibatkan observasi yang berdasarkan ketaklinieran, sifat deterministiknya seolah-olah hilang sama sekali yang ditandai dengan kemustahilan untuk menentukan secara apriori keadaan sistem. Yang muncul adalah suatu keadaan yang jauh dari kestabilan/kesetimbangan/ekuilibrium atau penuh ketidakteraturan dan sangat sensitif pada kondisi awal.

Gambar 1. Dari kiri ke kanan 1-atraktor (a), 4-atraktor (b), tak berhingga atraktor (c)

Ilmu pengetahuan modern mengerahkan segala daya dan upayanya untuk mencari atraktor dalam tiap hal dalam bentuk ekuilibrium, kondisi stabil, polar-polar, dan sebagainya. Atraktor adalah konsep umum yang mengatur (governing) sistem yang diamati. Kehidupan memiliki atraktor mutlak bernama kematian [3]. Ekonomi mencari atraktor dalam pasar sebagai bentuk ekuilibrium yang secara sederhana digambarkan sebagai titik temu antara permintaan dan penawaran [5]. Mencari atraktor adalah “tugas suci” dari semua disiplin ilmu manusia yang melingkupi semua domain hidup: ilmu sosial, ilmu alam, hingga filsafat.

Jika sistem hanya memiliki satu atraktor, maka kondisi tunak (steady) dari sistem adalah statik, kita menyebut sistem ini sistem yang linier (Gambar 1a). Jika ia memiliki dua, tiga, atau empat atraktor maka keadaan tunak-nya adalah periodik (Gambar 1b). Namun kenyataan menunjukkan bahwa apapun yang ada secara empiris di semesta tak hanya punya satu, dua, tiga atau empat atraktor, satu atau dua atraktor merupakan situasi yang simplistik. Alam justru bekerja secara chaotik. Keadaan chaotik adalah keadaan ketika terdapat tak berhingga atraktor (Gambar 1c).

Jika sistem itu linier atau periodik, maka apapun kondisi awal dari sistem, maka apapun yang terjadi pada sistem, kondisi tunak-nya dapat tertebak dan tak berubah. Namun jika ada banyak atraktor, ketakterdugaan pun muncul. Ia aperiodik, sistem chaotik disebut memiliki atraktor asing (strange attractor). Keadaan awal menjadi sangat penting untuk bisa mengetahui keadaan sistem dalam situasi tunak. Perubahan sedikit saja di kondisi awal, menghasilkan situasi yang sangat berbeda di kemudian waktu. Keadaan chaotik sangat sensitif pada kondisi awal (sensitive to initial condition). Hal ini diilustrasikan pada gambar 2. Perbedaan kecil pada kondisi awal bisa mengakibatkan keadaan yang sangat berbeda di kemudian waktu. Pemeo ini sangat terkenal sebagai “efek kupu-kupu” (butterfly effect): kepakan sayap kupu-kupu di Cianjur, bisa melahirkan badai bandang di Surabaya! [4]

Gambar 2 hasil iterasi yang menggambarkan chaos dan perang atraktor asing, nilai awal (initial condition) 0.3 dan 0.30001, sampai dengan iterasi ke-23 perbedaan nilai awal sebesar 0.0001 tidak menghasilkan perbedaan pada akhir iterasi, namun ketika iterasi diteruskan perilaku yang terjadi menjadi sangat berbeda

Sebuah penggambaran yang sangat terkenal dari teori chaos adalah diagram bifurkasi. Jika kita gambarkan apa yang secara matematis kita modelkan pada gambar 1 dan 2 di atas sebagai jumlah atraktor (pada sumbu horizontal) dan jumlah keadaan yang mungkin (pada sumbu horizontal), maka akan kita dapati seperti yang ditunjukkan pada gambar 3: diagram bifurkasi! Ada 3 klasifikasi sistem kita temui di sini: stabil (linier), multi-stabil (periodik), dan kemudian chaos, keadaan ketika begitu banyak hal berpeluang muncul dalam sistem. Semakin ke kanan, maka semakin chaos sistem, semakin tak mungkin melakukan prediksi karena secara praktis dalam hidup sehari-hari kita tak tahu apa yang menjadi keadaan awal (initial condition).

Namun apakah benar bahwa semua sistem di alam dan semesta sosial kita ini benar-benar chaotik, tak terperi keacakannya, dan bahwa ilmu pengetahuan tak mungkin lagi bisa diakuisisi untuk memahaminya? Apakah benar bahwa sistem sosial dan alamiah ini serba boleh jadi? Jika ya, maka relativisme absolut mungkin adalah jawaban, dan tentunya menjadi paradoks karena semua yang digambarkan pada gambar 1, 2, dan 3 pada dasarnya adalah sistem yang berjalan secara deterministik! Bagaimana mungkin hal yang sederhana/deterministik bisa menghasilkan keadaan chaos tak terperi? Jika bencana, keresahan hidup, penderitaan berada dalam keadaan serba boleh jadi bersamaan dengan kebahagiaan, rasa senang, dan rasa nyaman, maka kita berada dalam keputus-asa-an filosofis [10] yang mendalam. Meta-narasi telah melarang narasi apapun? [14]

Gambar 3 Peta logistik yang menunjukkan posisi kondisi kompleks di tepi chaos. Letak sistem yang kompleks ada di antara sistem yang stabil (order) dan sistem yang tidak stabil (disorder).

Kita yang berada di awal abad ke-21 ini beruntung menjadi saksi bahwa sistem di alam tidaklah chaotik, meski kita sadar pula, bahwa sains dan ilmu sosial yang selalu menjadi simplistik dengan jumlah atraktor yang berhingga (konsep ekuilibrium, stabilitas, kontrol sosial, absolutisme dalam ideologi, dan sebagainya). Teori chaos, dalam khazanah filosofis, telah memberi jawaban bahwa tatanan posmodern dan pos-strukturalisme yang melarang meta-narasi dalam konstruksi teori-teori kurang valid dan terlalu fatalistik memandang sains modern. Ilmu pengetetahuan menunjukkan bahwa bukan 3 klasifikasi sistem, tapi ada 4, yang memenuhi kaidah:

Stabil >>> Periodik >>> ”Kompleks” >>> Chaos!

sebuah proses yang analogi sebagaimana kita tunjukkan sebelumnya [13]:

Keadaan tetap >>> keadaan teratur (order) >>> “Kompleks” >>> keadaan tak teratur (disorder)

atau dalam bahasa lain hidup itu kompleks:

Konstan >>> Berubah Tunak (stable steady state) >>> “Kompleks” >>> Acak Murni

dan dalam bahasa komputasional [9, 20]:

Mati >>> Terkendali >>> “Hidup” (Sistem Cerdas) >>> Terlalu Ber-Noise & tak Terkendali

atau dalam bahasa filsafat logika [11]:

Bernilai Netral >>> Bernilai Benar/Salah >>> “Paradoks” >>> Bernilai serba-boleh-jadi

Dari sinilah kita mengetahui pemeo lain yang sangat terkenal: “hidup di tepi chaos” (life at the edge of chaos) [12].

Bagaimana mem-visualisasikan hal ini? Hal ini bersandar pada kritik pada ibu ilmu pengetahuan modern: geometri, yaitu “sifat fraktal”. Fraktal adalah sebuah deskripsi geometris di mana sistem memiliki sifat kemiriipan pada diri sendiri (self-similarity). Kita bisa melihat hal di level makrokosmos yang serupa pada keadaan mikrokosmos. Hal ini diilustrasikan pada gambar 4 yang men-zoom keadaan pada kondisi di kelas sistem chaotik. Ternyata ada keteraturan di dalam ketakteraturan: order out of chaos!

Gambar 4 Fraktal: keadaan teratur (order) dalam kondisi tak teratur (disorder)

Dari Filosofi ke Realitas

Memahami realitas dengan perspektif filosofis teori chaos mungkin ekivalen dengan mengenakan kacamata yang sama sekali baru dalam memandang masalah, meskipun masih menggunakan perangkat-perangkat konvensional: mulai dari fisika klasik hingga sosiologi modern. Perspektif yang bersandar pada teori chaos menuntut penerimaan bahwa tidak ada solusi tunggal untuk semua permasalahan, baik fisis maupun sosial. Perangkat-perangkat konvensional mesti dipandang sebagai tak boleh terpisah-pisah: tuntutan kajian interdisiplinaritas merupakan syarat optimisme yang dipancarkan oleh teori chaos.

Progresivitas sains harus meninggalkan asumsi-asumsi, abstraksi, dan reduksi yang dilakukannya dengan atraktor yang hanya satu, dua, tiga, atau empat, sementara sistem yang di-observasi telah diketahui memiliki atraktor asing: disebut asing karena kita tak pernah tahu persis berapa jumlahnya dan bagaimana masing-masing atraktor tumpang tindih satu sama lain.

Dalam kajian-kajian yang berkaitan dengan logika, ada tuntutan untuk bergeser dari bipolarisme “benar-salah” ke kontinuum “logika fuzzy” [6]: kebenaran tak pernah memiliki kemutlakan, senantiasa berada di ruang antara “yang benar” dan “yang salah”. Dalam ekonomi, muncul tuntutan untuk melihat bahwa ada banyak ekuilibrium (multiple equilibria) dalam satu dari sekian banyak pasar [5]. Dalam ilmu-ilmu alam, khazanah statistik ditarik ke dalam akar kajian tentang ketakpastian (uncertainty) dalam konsep-konsep probabilistik [17]. Dan kesemua bidang memiliki keterkaitan satu sama lain, tak ada yang tak berhubungan satu sama lain. Khazanah ilmu pengetahuan mesti bergerak dari reduksionisme a la Descartes ke dalam perdebatan tak henti antara normalitas sains dengan sains kritikal [cf. 7], antara bidang ilmu yang tak boleh terpisah. Interdisiplinaritas adalah kemutlakan jika masih ingin menggunakan ilmu pengetahuan.

Gambar 5 Menyebarnya konflik antar kelompok agama di Ambon dalam periode 1999-2004 meningkat secara eksponensial dalam tahapan radius (kiri) dan distribusi jatuhan korban yang variansinya tak berhingga (kanan).

Relativisme akan kebenaran ditarik ke kenyataan bahwa pemahaman akan sebagian memiliki konjektur kaitan yang similar dengan yang keseluruhan: bahwa sistem berada pada lanskap yang self-similarity [1]. Memahami konteks penderitaan akan tiap kolektivitas sosial yang berbeda, menjadi lebih berhati-hati digunakan untuk memahami konteks penderitaan yang terasa dalam satu individu, demikian pula sebaliknya. Memahami kehidupan ekosfera adalah mengkaji ekonomi dalam kaitannya dengan politik, budaya, dan kontekstualisasi ekologis yang ada di dalamnya. Terdapat cara pandang baru yang unik dalam memahami apa yang absolut/mutlak dan apa yang relatif/nisbi.

Sebuah contoh kasus dalam praktika penelitian, misalnya, adalah eksplorasi statistik dan probabilistik atas jumlah korban dalam konflik antara dua kelompok  agama. Dari penelaahan kita akan jumlah korban akibat konflik yang menyebar ini ditemukan bagaimana konflik dapat menyebar secara cepat menjalar secara eksponensial berdasarkan lanskap spasial geografis. Jumlah korban yang jatuh dalam konflik yang terjadi selama lima tahun ini melonjak seiring dengan luasnya daerah cakupan observasi [18]. Penelaahan statistika juga menunjukkan bahwa terlalu banyak ketakpastian di dalam konflik ini dengan ditandai oleh distribusi statistik yang berbentuk hukum pangkat. Distribusi yang ditunjukkan pada gambar 5 ini memiliki variansi yang tak berhingga, yang artinya adalah banyaknya kawasan yang korban tewasnya benar-benar di luar perkiraan statistika normal [16]

Gagasan manusia berdifusi dengan cepat. Kajian ekonomi tak mungkin bisa terlepas dari observasi menjelimet atas antropologis, sosiologis, hingga biologis dan ekologis dari suatu sistem sosial. Ketakpastian merupakan kata kunci dalam statistika yang mesti dipergunakan oleh ilmuwan milenium baru ini [19]. Derita manusia tak berhingga variasi dan peluang sumber kemunculannya. Namun adakah peluang bagi ilmu pengetahuan agar kita senantiasa dibimbing untuk senantiasa berada dalam jalur (path) yang mendekati ke kebahagiaan dan bukannya penderitaan?

Optimisme memandang “chaos” dalam Evolusi Peradaban

Chaos ada di mana-mana, dan tak ada khazanah ilmu pengetahuan yang dapat memahaminya, tanpa perlu melakukan observasi ke tepi-chaos-nya dengan memahami sistem dalam kompleksitasnya. Keteraturan hanyalah ilusi teoretis, karena keteraturan itu sejatinya justru ada dalam “kekacuaan” (chaos). Hanya dengan interdisiplinaritas, ilmu pengetahuan yang kita pelajari menjadi berguna ketika menyadari bahwa chaos ada di mana-mana.

Gambar 6 Atraktor asing dalam bencana alam: penyebab menjadi akibat yang kemudian menjadi penyebab lagi dengan akibat yang berbeda.

Sebagai contoh kecil adalah bagaimana melihat bencana alam sebagai salah satu sumber kekacauan dan derita bagi umat manusia yang dengan peradabannya berusaha meng-eksploitas alam. Kajian menjelimet tentang bencana alam yang terjadi di Indonesia menunjukkan bahwa tidak ada satu bencana alam pun yang independen satu sama lain. Hal ini ditunjukkan pada gambar 6.

Senantiasa ada keterkaitan antara satu bencana dengan bencana lainnya. Gempa bumi hanya memiliki derajat keterpisahan 3 derajat peristiwa bencana alam dengan banjir. Artinya, selama tahun observasi tersebut (2009), ditemukan bahwa bencana gempa bumi menjadi penyebab (dan juga disebebakan) oleh dua bencana lain (longsor dan erosi tanah) untuk kemudian memberikan dampak bencana banjir. Gerakan tanah dalam hal gempa bumi memiliki potensi yang tak indepenpenden dengan bajir yang terjadi karena luapan air ke daerah kering. Dua hal tersebut sering dikaji (secara konvensional) sebagai dua kejadian bencana yang terpisah [15, 21].

Secara mikro kita sering merasa bahwa bencana alam terasa kurang adil, karena jatuhan korban yang terjadi. Dengan memperhatikan distribusi statistika kerugian ekonomi akibat terjadinya bencana alam (International Strategy for Disaster Reduction (UN/ISDR), 2005), memang diperoleh distribusi (kumulatif) statistik yang tidak berdistribusi normal (Gaussian) melainkan berbentuk hukum pangkat (power-law) dengan pangkat 1.6. Angka ini menunjukkan bahwa terdapat satu kawasan yang lebih sering terkena bencana daripada kawasan negara lain di dunia. Sebagian kecil negara terkena dampak bencana luar biasa besar dibandingkan sebagian besar negara-negara lain.

Hukum pangkat menunjukkan pola fraktal, karena garis lurus pada kurva logaritmik tersebut menunjukkan bahwa tak peduli pada skala apapun, kita akan mendapati distribusi populasi data yang linier dalam kurva logaritmik (kurva yang secara kasar ekivalen sebagai bentuk eksponensial). Jika distribusi kerugian akibat bencana mengikuti hukum pangkat, apakah berbarti penderitaan manusia di masing-masing negara tidak adil?

Gambar 7 Keadilan semesta: Kerugian akibat bencana alam dan Produksi Kotor Negara (keduanya dinormalisasi)

“Ketidakadilan” alamiah ini memiliki wajah lain seandainya kita lihat dari sisi lain. Misalnya, sebagaimana ditunjukkan pada gambar 7, distribusi kekayaan negara di dunia – dalam hal ini produksi domestik kotor (2007) – menunjukkan pula hukum pangkat juga (dalam pangkat 2.3). Seperti halnya pada kasus kerugian akibat bencana alam, variabel probabilistik ini juga menunjukkan bahwa terdapat kecenderungan sebagian kecil negara memiliki kekayaan yang sangat besar relatif terhadap sebagian besar negara. Dalam hal ini, secara populer kita mungkin pernah mendengar hukum Pareto: sekitar delapan puluh persen kekayaan di dunia ini dimiliki hanya oleh dua puluh persen populasi [8]. Semesta alam seolah menunjukkan sebuah konsep “keadilan” yang agak tak semudah kita memandangnya secara sederhana. Konsep keadilan adalah konsep yang chaotik, kompleks, dan tidak sesederhana yang kita bayangkan…

Epilogia

Dalam konsepsi teori chaos, pada dasarnya semua hal adalah chaotik, kacau balau, dan serba semrawut. Itulah sebabnya kita tak mungkin melakukan prediksi atau memahami banyak sekali sistem di alam dan sosial kemasyarakatan. Contoh-contoh yang kita kemukakan menunjukkan bahwa hampir tak mungkin melakukan prediksi terhadap apapaun di alam semesta ini. Sains, matematika, dan filsafat seolah putus asa karena pemahaman kita akan sistem ternyata punya batasan.

Namun kondisi kacau (chaotik) bukan berarti serba-boleh-jadi. Teori chaos telah mengubah matematika, yang tadinya adalah ilmu tentang angka, rumus-rumus, kepastian, menjadi ilmu tentang pola dan bagaimana memahami ketidakpastian. Hal ini juga merambah ke filsafat sebagai adik kandung dari matematika, dan tentunya ber-konsekuensi logis pada bagaimana ilmu pengetahuan memahami semesta alam dan sosial.

Hanya dengan kompleksitas, kekacauan apapun yang ada di semesta ini dapat dipecahkan. Kompleksitas mensyaratkan adanya kajian inter-disipliner dalam memahami persoalan, jika kita masih tetap berada dalam domain disiplin-disiplin ilmu yang kita kenal secara konvensional. Melalui kajian kompleksitas, kita menjadi insyaf, bahwa ilmu pengetahuan kita sangat terbatas, sementara cakrawala kita memahami semesta justru menjadi tak berbatas. Pemahaman kita akan teori chaos memberi pelajaran penting untuk kita bahwa ketika sains dan filsafat gagal memberi kepastian akan progresivitas peradaban manusia, justru peluang kita memahami semesta, membuat perencanaan dalam kehidupan menjadi hal yang menantang. Kita insyaf, bahwa ketidaktahuan kita akan segala sesuatu yang kacau-balau, justru membuka menjadi syarat penting dalam memandang peradaban yang senantiasa dinamis dan penuh harapan dengan kolaborasi interdisiplin demi pemahaman kita akan semesta secara holistik, menyeluruh, dengan segala non-linearitas di dalamnya.

Kerja Yang Disebut
[1] Baghramian, M. (2004). Relativism. Problems to Philsophy Series. Routledge.
[2] Cilliers. P. (1998). Complexity and Postmodernism: Understanding Complex Systems. Routledge.
[3] Dimitrov, Vladimir (2003), A New Kind of Social Science: Study of Self-Organization in Human Dynamics, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg.
[4] Gleick, J. (1987), Chaos: Making A New Science, Viking, New York.
[5] Keen, S. (2002), Debunking Economics: The Naked Emperor of the Social Sciences, Pluto Press.
[6] Kosko, B. (1994). Fuzzy Thinking: The New Science of Fuzzy Logic. Flamingo.
[7] Kuhn, T. S. (1996). The Structure of Scientific Revolutions 3rd Edition. University of Chicago Press.
[8] Koch, R. (1999). The 80/20 Principle: The Secret to Success by Achieving More with Less. Crown Business.
[9] Langton, J. S. (2002), Artificial Societies and the Social Sciences, Working Paper WP 02-03-011, Santa Fe Institute.
[10] Lyotard, J-F. (1984). The Postmodern Condition: A Report on Knowledge. University of Minnesota Press.
[11] Nagel, E. & Newman, J. R. (2001). Godel’s Proof. NYU Press.
[12] Prigogine, I. (1984). Order Out of Chaos. Bantam.
[13] Schuster, H.G. (1984), Deterministic Chaos, Physik-Verlag, Weinheim & VCH Publishers, New York.
[14] Situngkir. H. (2003). “Cultural Studies through Complexity Sciences: Beyond Postmodern Culture without Postmodern Theorists”. BFI Working Paper Series WPM2003. Bandung Fe Institute.
[15] Situngkir, H. (2010). “Rooting out Problems Related to Disasters & Their Mitigation and Recovery in Indonesia”. BFI Working Paper Series WP-1-2010. Bandung Fe Institute.
[16] Situngkir, H. & Surya, Y. (2003). “Dari Transisi Fasa ke Sistem Keuangan: Distribusi Statistika pada Sistem Kompleks”. BFI Working Paper Series WPP2003. Bandung Fe Institute.
[17] Surya, Y., Situngkir, H., Hariadi, Y. Suroso, R. (2004). Aplikasi Fisika dalam Analisis Keuangan: Mekanika Statistik Interaksi Agen. Sumber Daya MIPA.
[18] Surya, Y. & Situngkir, H. (2007). Solusi untuk Indonesia: Prediksi Kompleksitas/Ekonofisik. Penerbit Kandel.
[19] Taleb. N. N. (2007). The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable. Random House.
[20] Wolfram, Stephen (2002), A New Kind of Science, Wolfram Media.
[21] Yeomans, J. M. (1992). Statistical Mechanics of Phase Transitions. Oxford UP.

Explore posts in the same categories: Uncategorized