Assembly Theory. Kritik utama terhadap Assembly Theory adalah pendekatannya yang terlalu spesifik pada analisis struktur. Assembly Theory kurang memperhitungkan dimensi waktu dan dinamika perubahan hubungan antar elemen.
Click Chemistry. Model probabilitas dalam Click Chemistry biasanya terbatas pada ruang lingkup molekuler dan tidak memperhitungkan kompleksitas hubungan multi-elemen. Tidak ada kerangka eksplisit untuk memodelkan stabilitas hasil reaksi secara matematis.
Cliodynamics. Kritik utama adalah kesulitannya dalam menggabungkan parameter mikro (individu) dengan dinamika makro (peradaban). Modelnya seringkali deterministik, kurang mempertimbangkan probabilitas dinamis dalam interaksi antar elemen.
Teori Jaringan (Network Theory). Teori jaringan digunakan untuk menggambarkan hubungan antar elemen (node) dalam sistem yang saling berinteraksi. Dalam konteks sistem kompleks dengan banyak parameter, jaringan bisa digunakan untuk mendeskripsikan hubungan antar parameter (atau node) yang saling berinteraksi. Setiap interaksi diberi bobot untuk menunjukkan kekuatan atau arah interaksi. Biasanya menggunakan graf terarah atau tidak terarah, di mana simpul mewakili parameter dan sisi mewakili hubungan antar parameter. Bobot interaksi antar simpul menggambarkan intensitas atau jenis hubungan. Kelemahan: Tidak memperhitungkan perubahan dinamis: Sebagian besar teori jaringan statis dan tidak mempertimbangkan perubahan hubungan antar elemen dalam waktu, yang sangat penting untuk sistem yang sensitif terhadap waktu. Kurangnya model kompleksitas internal: Jaringan biasanya lebih fokus pada hubungan eksternal antar elemen, sementara sistem yang kompleks sering kali melibatkan banyak tingkat interaksi internal yang tidak dapat digambarkan dengan jaringan biasa. Ketergantungan pada asumsi topologi: Hasil model jaringan sangat bergantung pada cara jaringan disusun, yang terkadang tidak sesuai dengan kenyataan yang ada di dunia nyata. Kritik: Kurangnya aspek waktu dan dinamika: Meskipun teori jaringan dapat menggambarkan hubungan antar elemen, ia cenderung statis dan tidak mempertimbangkan evolusi hubungan tersebut seiring waktu. Tidak dapat menangani kompleksitas non-linearitas secara penuh: Dalam sistem kompleks, interaksi antar elemen sering kali bersifat non-linear, yang tidak dapat ditangani dengan baik oleh teori jaringan klasik.
Sistem Dinamis (Dynamic Systems Theory). Teori sistem dinamis mengacu pada studi tentang perubahan waktu dalam sistem yang melibatkan variabel yang saling bergantung. Dalam pendekatan ini, model matematis sering kali berupa persamaan diferensial yang menggambarkan evolusi sistem dari waktu ke waktu, berdasarkan interaksi antar parameter. Sistem dinamis biasanya digambarkan menggunakan persamaan diferensial, seperti: dxdt=f(x,t) di mana f{x} adalah vektor parameter sistem dan f(x,t) adalah fungsi yang mendeskripsikan interaksi antar parameter dalam waktu. Kelemahan: Sulit menangani sistem dengan banyak parameter, di mana untuk sistem dengan banyak parameter, persamaan diferensialnya bisa menjadi sangat kompleks dan tidak mudah untuk diselesaikan atau dianalisis. Tergantung pada model yang sangat spesifik yaitu asil dari model sistem dinamis sangat bergantung pada bentuk persamaan dan parameter yang digunakan, yang bisa saja tidak menggambarkan sistem yang lebih kompleks dan nyata dengan baik. Masalah kestabilan dan chaos di mana dalam sistem non-linear, perhitungan kestabilan bisa sangat rumit dan dapat berujung pada hasil yang chaotic, di mana prediksi masa depan menjadi sangat tidak pasti. Kritik: Model terlalu deterministik yaitu banyak model sistem dinamis berfokus pada determinisme, padahal dalam banyak sistem kompleks, ketidakpastian dan probabilitas juga memainkan peran penting. Kurangnya model ketidakpastian di mana dalam banyak aplikasi nyata, ketidakpastian adalah bagian tak terpisahkan dari sistem, namun banyak teori sistem dinamis tidak cukup memperhitungkan aspek ini.Â
Teori Kompleksitas (Complexity Theory). Teori kompleksitas mengkaji sistem yang terdiri atas banyak komponen yang saling berinteraksi dan menghasilkan perilaku kolektif yang sulit diprediksi dari perilaku individu. Dalam hal ini, sistem yang terdiri atas berbagai parameter kecerdasan dapat dipandang sebagai sistem kompleks, di mana pola emergen yang muncul akibat interaksi antar elemen mungkin tidak dapat dipahami hanya dengan menganalisis elemen-elemen secara terpisah. Teori ini menggunakan konsep-konsep seperti entropi, fraktal, dan teori chaos untuk menganalisis perilaku sistem. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah Teori Sistem Kompleks Adaptif (Complex Adaptive Systems Theory), yang menggambarkan evolusi dan adaptasi sistem seiring waktu. Kelemahan: Kesulitan dalam pemodelan yaitu kompleksitas sistem kadang sulit dimodelkan secara matematis karena melibatkan banyak variabel dan interaksi yang saling tergantung. Prediksi sulit dilakukan yaitu mengingat bahwa sistem kompleks sering kali menunjukkan perilaku non-linear dan tidak terduga, prediksi jangka panjang sering kali sulit dicapai. Pengukuran dan kuantifikasi sulit di mana banyak konsep dalam teori kompleksitas seperti "emergence" atau "adaptasi" sulit diukur atau dihitung dengan metode matematis konvensional. Kritik: Terjadi keterbatasan dalam pemahaman dinamika waktu yaitu teori kompleksitas cenderung memusatkan perhatian pada sifat-sifat keseluruhan sistem tanpa memberikan penjelasan rinci mengenai perubahan individu elemen sistem dalam waktu. Ketergantungan pada simulasi komputer di mana dalam banyak kasus, teori kompleksitas memerlukan simulasi komputer untuk memprediksi perilaku sistem, yang tidak selalu dapat diandalkan atau memadai untuk semua jenis sistem.
Teori Probabilitas dan Statistik (Probability and Statistics). Teori probabilitas dan statistik digunakan untuk menganalisis ketidakpastian dalam interaksi antar elemen dalam sistem. Pendekatan ini sering kali digunakan untuk menggambarkan sistem dengan parameter yang memiliki variabilitas atau ketidakpastian tertentu. Menggunakan distribusi probabilitas dan hukum statistik untuk menggambarkan hubungan antar parameter. Misalnya, distribusi normal atau distribusi Poisson dapat digunakan untuk menggambarkan kemungkinan interaksi antar parameter. Kelemahan: Tidak menangani non-linearitas secara baik yaitu banyak sistem yang memiliki interaksi non-linear yang tidak dapat dijelaskan dengan baik oleh teori probabilitas klasik. Perlu data besar di mana teori probabilitas membutuhkan data yang cukup besar untuk menghasilkan hasil yang akurat, dan ini bisa menjadi tantangan dalam banyak situasi praktis. Kritik: Terlalu mengandalkan asumsi distribusi yaitu teori probabilitas sering mengandalkan asumsi distribusi tertentu yang mungkin tidak berlaku dalam beberapa kasus dunia nyata. Kesulitan dalam menangani dinamika waktu di mana meskipun statistik dapat memperkirakan hasil berdasarkan data yang ada, teori ini tidak selalu efektif dalam menggambarkan dinamika sistem yang terus berubah seiring waktu.
Meskipun berbagai teori di atas telah digunakan untuk memodelkan sistem yang melibatkan banyak parameter dan interaksi dinamis, mereka memiliki kelemahan dalam hal mengatasi kompleksitas sistem yang sangat dinamis, ketidakpastian, dan ketergantungan pada data yang akurat. Kritik utama terhadap pendekatan-pendekatan ini adalah bahwa mereka sering kali tidak dapat menggambarkan sistem yang berkembang dengan waktu, sulit menangani non-linearitas, dan kurang mempertimbangkan elemen probabilistik dan ketidakpastian yang terlibat dalam banyak fenomena dunia nyata.
Dengan mengintegrasikan elemen-elemen kompleksitas, probabilitas, dan stabilitas ke dalam satu kerangka matematis, teori ini tidak hanya mengatasi keterbatasan teori-teori sebelumnya tetapi juga membuka jalur baru dalam penelitian lintas disiplin. Meskipun demikian, kami sadar, tantangan teknis dan konseptual yang ada harus diatasi melalui validasi empiris, optimasi algoritma, dan kolaborasi interdisipliner untuk memastikan teori ini dapat berdampak signifikan di berbagai domain.
IV. Pengembangan Formula Baru
Bagian ini bertujuan untuk merinci formula yang dikembangkan dalam teori ini, menjelaskan signifikansinya, serta menunjukkan bagaimana ketiga elemen fundamental, kompleksitas, probabilitas, dan stabilitas, dapat digabungkan dalam analisis sistem adaptif.
