Pemodelan Matematika
LOMBA PEMODELAN MATEMATIKA
DESKRIPSI
 
 
Dunia ini penuh dengan pertanyaan-pertanyaan penting yang belum terjawab. Sebagai contohnya, apa efek dari kenaikan tinggi air laut terhadap kepulauan Indonesia? Kapan populasi manusia mencapai 10 miliar penduduk? Dalam 10 tahun ke depan berapa gaji yang saya butuhkan agar bisa hidup cukup? Bagaimana cara bergerak di dalam hujan agar tubuh kita tidak terlalu kebasahan? Banyak peneliti dan mahasiswa telah berusaha untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, walau belum tentu sudah terjawab. Satu hal yang pasti adalah bahwa menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut membutuhkan kemampuan matematika dan juga kreativitas.
 
Pemodelan matematika adalah sebuah representasi dari suatu sistem atau skenario yang digunakan untuk mendapatkan pengertian secara kuantitatif maupun kualitatif pada permasalahan tersebut, yang dapat digunakan kepada masalah yang lebih besar atau bahkan untuk meramalkan apa yang akan terjadi di masa depan. Pemodelan matematika telah digunakan di berbagai bidang ilmu, antara lain biologi, teknik, ilmu komputer, sosiologi, pemasaran, dan lain-lain. Model adalah suatu abstraksi dari realita, sehingga model dapat membantu kita untuk mengerti masalah sebenarnya, mendapatkan cara/metode yang baru untuk penemuan-penemuan berikutnya, mengambil keputusan dan kemajuan teknologi.
 
Pemodelan matematika sangat berbeda dengan soal ujian yang kita temukan di dalam kelas. Dalam soal ujian, semua informasi telah tersedia dan solusi dari masalah tersebut dapat dicari dengan menggunakan formula yang sudah diajarkan di kelas. Sedangkan dalam pemodelan matematika, informasi tidak diberikan secara eksplisit dan permasalahannya pun tidak terlalu spesifik. Untuk menjawab permasalahan dalam pemodelan matematika, kita perlu melakukan penelitian, membuat asumsi-asumsi, dan mencari cara untuk menjawab masalah tersebut, serta mengevaluasi model yang telah dibuat sehingga model yang telah dibuat dapat menjadi semakin baik lagi. Solusinya pun tidak dapat dikatakan benar atau salah, karena kita hanya dapat membangun sebuah model yang dapat mengestimasi solusi sebenarnya. Mungkin saja tidak ada yang tahu solusi sebenarnya, maka yang terpenting adalah kemampuan kita untuk dapat menjelaskan model yang kita bangun.