Reinforcing feedback loop Last updated: 2024-12-30 19:57:01

Pendahuluan

Reinforcing feedback loop atau umpan balik penguat adalah konsep dalam sistem dinamis yang menggambarkan sebuah situasi di mana perubahan dalam suatu variabel akan menghasilkan efek positif pada variabel lainnya, yang kemudian memperkuat perubahan awal. Dalam sistem yang kompleks, keberadaan reinforcing feedback loop dapat mengarah pada perubahan yang signifikan dan bahkan berbahaya.

Umpan balik penguat ditemukan setiap kali ada peristiwa di dalam loop yang memperkuat satu sama lain. Loop ini memperkuat efek dari proses tersebut.

Anda dapat menemukan contoh nyata di sekitar Anda. Bunga majemuk adalah bunga yang sangat umum. Semakin banyak uang yang Anda miliki di bank, semakin banyak yang dapat Anda hasilkan dari bunga. Uang itu ditambahkan ke saldo Anda sehingga Anda mendapatkan lebih banyak bunga.

Efek dari loop umpan balik penguat bersifat eksponensial, bukan linier yang mengarah pada peningkatan atau penurunan eksponensial, sedangkan umpan balik seimbang mengarah kepada stabilitas. Seringkali, kedua loop ini berada dalam suatu sistem.

Cara Menggunakan

Untuk menggunakan reinforcing feedback loop, Anda perlu mengidentifikasi dua variabel yang memiliki hubungan positif, artinya ketika salah satu variabel meningkat, variabel lainnya juga akan meningkat. Selanjutnya, gambarlah lingkaran dan beri label pada masing-masing variabel. Tambahkan panah pada lingkaran, mengarah dari variabel yang meningkat ke variabel lainnya. Anda juga dapat memberi bobot pada setiap variabel dan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kenaikan atau penurunan variabel.

Karakteristik dasar dari semua loop umpan balik adalah bahwa luaran dari satu siklus merupakan masukan untuk siklus berikutnya. Dalam kasus loop penguat, input ini memperkuat output berikutnya.

Di dalam loop, setidaknya ada dua variabel. Variabel-variabel ini saling memperkuat. Namun, ada juga variabel eksternal yang mempengaruhi loop. Yang terbaik adalah mengilustrasikannya dengan contoh sederhana.

Contoh Kasus

Penerapan reinforcing feedback loop dapat membantu Anda memahami bagaimana sebuah sistem dinamis bekerja, serta membantu dalam perencanaan dan pengambilan keputusan. Misalnya, dalam bisnis, Anda dapat menggunakan konsep ini untuk memahami bagaimana peningkatan penjualan dapat memperkuat pertumbuhan bisnis Anda atau bagaimana pengurangan biaya produksi dapat membantu meningkatkan keuntungan.

Suku bunga majemuk adalah contoh yang sangat umum dari loop umpan balik penguat. Semakin banyak uang yang Anda miliki di rekening bank, semakin banyak yang Anda hasilkan dari bunga. Uang itu ditambahkan ke saldo Anda sehingga Anda mendapatkan bunga lebih banyak lagi di kemudian hari. Siklus berulang.

Dalam contoh ini, Anda memiliki dua variabel di dalam loop: saldo pada akun dan pendapatan bunga. Variabel eksternal mempengaruhi putaran ini - suku bunga. Variabel ini akan mempengaruhi luaran dari loop umpan balik tetapi tidak mengubah mekanisme inti dari loop.

Contoh lain penggunaan model reinforcing feedback loop pada penggunaan obat-obatan terlarang. Ketika seseorang mengonsumsi obat terlarang, itu dapat menyebabkan perubahan dalam suasana hati dan memberikan sensasi positif yang meningkatkan keinginan untuk mengonsumsi obat tersebut lagi. Dalam kasus ini, meningkatnya penggunaan obat akan memperkuat perubahan awal dan dapat mengarah pada kecanduan.

Praktik

Loop umpan balik penguat adalah alat kunci untuk memahami sistem karena ada di mana-mana. Hal ini menjelaskan perubahan eksponensial.

Pada kenyataannya, sistem sering kali terdiri dari beberapa kombinasi loop umpan balik penguat dan loop umpan balik seimbang, jadi berguna untuk mempelajari keduanya.

Daftar Pustaka

Meadows, Donnella H. (2008). Thinking in systems: A primer. Chelsea Green Publishing.

Justin Farrugia. "Visualizing the systems behind our designs"

James Clear. "Feedback loops" by

Systems Thinker. "Reinforcing and Balancing loops: Building blocks of dynamic systems"

Sterman, J. D. (2000). Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. Irwin/McGraw-Hill.