EULER: Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi Journal Homepage: DOI: Desember 2020, Vol. 8, No. 2, Hal. 51-59 ANALISIS KESTABILAN MODEL INTERAKSI PREDATOR-PREY DENGAN FUNGSI RESPON MONOD-HALDANE DAN PERILAKU ANTI PEMANGSA Muhammad Bachtiar Gaib1*, Wahdania At. Ja'a2 1,2,3Jurusan Matematika, Universitas Negeri Gorontalo, Bone Bolango 96119, Indonesia *Penulis Korespondensi. Email: Abstrak Artikel ini mengkaji model mangsa-pemangsa yang saling berkompetisi, dengan menggunakan fungsi respon Monod-Haldane dan perilaku anti pemangsa. Artikel ini membahas penentuan titik tetap, analisis kestabilan titik tetap dan simulasi numerik. Diperoleh tiga titik tetap yaitu T1, T2 dan T3 dimana kestabilan titik tetap T1 selalu bersifat sadel, kestabilan titik tetap T2 dan T3 akan stabil jika memenuhi syarat parameter yang telah ditentukan. Terdapat dua kasus dalam titik tetap T3, dimana kasus pertama bersifat simpul stabil dan kasus kedua bersifat spiral stabil. Kata Kunci: Model Predator-Prey; Fungsi Respon; Monod-Haldane; Anti Pemangsa; Titik Tetap Abstract This article examines a competing prey-predator model using the Monod-Haldane response function and anti-predator behavior. This article discusses equilibrium point determination, equilibrium point stability analysis, and numerical simulation. Obtained three equilibrium points, namely 𝑇1, 𝑇2, and 𝑇3, where the equilibrium-point 𝑇1 is always saddle, the stability of the equilibrium points 𝑇2 and 𝑇3 will be stable if it meets the predetermined parameter requirements. There are two cases in the equilibrium point 𝑇3, where the first case is vertically stable and the second case is spiral stable. Keywords: Predator-Prey Model; Response Function; Monod-Haldane; Anti Predators; Equilibrium Point 1. Pendahuluan Dalam kehidupan setiap makhluk hidup tidak dapat terlepas dengan yang namanya interaksi. Interaksi merupakan suatu jenis tindakan yang terjadi ketika dua atau lebih objek mempengaruhi atau memiliki efek satu sama lain. Salah satu interaksi yang terjadi adalah interaksi antara mangsa dan pemangsa, yang sering disebut dengan interaksi prey-predator. Pada interaksi predator (pemangsa) mengkonsumsi prey (mangsa) agar dapat bertahan hidup dan fungsi predator terhadap prey adalah sebagai pengendali populasi prey [1]. Dinamika populasi adalah cabang ilmu kehidupan yang mempelajari perubahan jangka pendek dan jangka panjang dalam komposisi ukuran dan usia populasi, dan proses biologis serta lingkungan yang memengaruhi perubahan tersebut. Populasi yang dinamis berkaitan dengan cara populasi dipengaruhi oleh angka kelahiran dan kematian, dan oleh imigrasi dan emigrasi, dan mempelajari topik-topik seperti populasi yang menua atau penurunan populasi [2]. Model matematika merupakan representasi matematika yang dihasilkan dari pemodelan Matematika. Pemodelan Matematika merupakan suatu proses merepresentasikan dan menjelaskan permasalahan pada dunia nyata ke dalam pernyataan matematis [3]. Beberapa penelitian telah dilakukan mengenai model matematika khususnya pada interaksi predator-prey. Dalam [4] telah dikaji sistem predator-prey model leslie-gower dengan pemanenan Submit: 12 November 2020, Diterima: 27 November 2020, Online: 20 Desember 2020 Copyright ©2020 by Muhammad Bachtiar Gaib, Wahdania At. Ja'a Diterbitkan oleh: Jurusan Matematika Universitas Negeri Gorontalo | Under the licence CC BY-NC 4.0
secara konstan terhadap predator. Tujuan dari penelitian tersebut adalah memperlihatkan pengaruh dari pemanenan Predator terhadap dinamik dari sistem. Sistem memiliki paling banyak dua titik tetap yang memberikan dinamik berbeda disekitar titik tetap ketika pemanenannya divariasikan, dan memperlihatkan terjadinya bifurkasi Hopf pada sistem. Mortoja et al. dalam [5] mengemukakan bahwa Monod dan Haldane melakukan suatu penelitian terkait fungsi respon yang dikenal sebagai fungsi respon Holling tipe IV. Penelitian ini didasari bahwa interaksi predator-prey tidak selamanya monoton, yaitu saat dimana populasi mangsa meningkat maka populasi pemangsa akan menurun, dikarenakan adanya sifat bertahan atau defending dari mangsa. Berikut persamaan fungsi respon Monod-Haldane [6]: 𝑝(𝑥) = 𝑎𝑥 𝑛 + 𝛾𝑥 + 𝑥2 Menurut Ruan dan Xiao, dalam [7], Sokol dan Howell [8] juga meneliti tentang predator-prey yang bersifat tidak monoton. Dalam penelitiannya, Sokol dan Howell menyatakan bahwa model fungsi respon Monod-Haldane yang mereka teliti secara signifikan lebih baik dan lebih sederhana. Berikut persamaannya: 𝑝(𝑥) = 𝑎𝑥 𝑛 + 𝑥2 Model predator-prey yang melibatkan perlakuan khusus terhadap predator juga telah dibahas pada [9][10]. Dalam artikel ini, kami akan memodifikasi model predator-prey yang ada dalam [1] dengan menggunakan model pertumbuhan logistik [11], fungsi respon Monod-Haldane dan perilaku anti pemangsa. Dari hasil modifikasi model, kami melakukan proses penentuan titik tetap, menganalisis kestabilan dari setiap titik tetap dan melakukan simulasi numerik pada salah satu titik tetap. Simulasi tersebut bertujuan untuk memperlihatkan bahwa model memiliki kestabilan yang bersifat simpul stabil dan spiral stabil. 2. Model Matematika Model yang akan dibahas dalam artikel ini adalah model predator-prey dengan fungsi respon Monod-Haldane dengan perilaku anti pemangsa. Banyak populasi pada waktu (𝑡) terbagi menjadi 2 populasi yaitu populasi mangsa (𝑥) dan populasi pemangsa (𝑦). Asumsi-asumsi yang digunakan pada model predator-prey sebagai berikut: 1) Hanya terdapat masing-masing 1 jenis mangsa dan 1 jenis pemangsa dalam populasi. 2) Populasi mangsa diasumsikan bertumbuh secara logistik dan berkurang dengan adanya interaksi antar mangsa dan pemangsa yang tidak monoton. 3) Populasi pemangsa diasumsikan bertambah dengan adanya interaksi antar mangsa dan pemangsa yang tidak monoton, berkurang karena laju kematian alami dan berkurang karena adanya perilaku anti pemangsa dari populasi mangsa. Berdasarkan asumsi diatas, diperoleh model persamaan berikut: 𝑥̇ (𝑡) = 𝑟𝑥 (1 − 𝑥 𝐾 ) − 𝑎𝑥𝑦 𝑥 + 𝑛𝑦2 (1) 𝑦̇ (𝑡) = 𝑏𝑥𝑦 𝑥 + 𝑛𝑦2 − 𝑚𝑦 − 𝜂𝑥𝑦 Keterangan parameter disajikan pada Tabel 1. 52
Tabel 1. Parameter yang digunakan Simbol Keterangan Syarat 𝑥 Banyaknya populasi mangsa 𝑥 ≥ 0 𝑦 Banyaknya populasi pemangsa 𝑦 ≥ 0 𝑟 Laju pertumbuhan intrinsik mangsa 𝑟 ≥ 0 𝐾 Daya tampung lingkungan 𝐾 ≥ 0 𝑎 𝑏 𝑚 Koefisien interaksi antara mangsa dan pemangsa yang berpengaruh terhadap laju pertumbuhan mangsa Koefisien interaksi antara mangsa dan pemangsa yang berpengaruh terhadap laju pertumbuhan pemangsa Laju kematian alami pemangsa 𝑎 ≥ 0 𝑏 ≥ 0 𝑚 ≥ 0 𝑛 Tingkat kejenuhan pemangsaan 𝑛 ≥ 0 𝜂 Perilaku anti pemangsa 𝜂 ≥ 0 Dengan menggunakan bentuk simplifikasi, dimana 𝛽 = 1 𝑥+𝑛𝑦2, maka persamaan (1) menjadi: 𝑥̇ (𝑡) = 𝑟𝑥 (1 − 𝑥 𝐾 ) − 𝑎𝑥𝑦 𝑥 + 𝑛𝑦2 (2) 𝑦̇ (𝑡) = 𝑏𝑥𝑦 𝑥 + 𝑛𝑦2 − 𝑚𝑦 − 𝜂𝑥𝑦 Sesuai yang ada dalam [12], persamaan (2) ditransformasikan ke bentuk yang lebih sederhana dengan cara penondimensionalan model [13]. Skala parameter yang digunakan yaitu: 𝑥 → 𝐾𝑥 𝑦 → 𝐾𝑦 𝑡 → 𝑡 𝐾𝑎 Sehingga persamaan (2) menjadi: 𝑥̇ (𝑡) = 𝛼𝑥(1 − 𝑥) − 𝛽𝑥𝑦 𝑦̇ (𝑡) = 𝛾𝑥𝑦 − 𝛿𝑦 − 𝜙𝑥𝑦 (3) Dengan 𝑎 = 𝑟 𝐾𝑎 𝛾 = 𝛽𝑏 𝑎 𝛿 = 𝑚 𝐾𝑎 𝜙 = 𝜂 𝑎 Dalam persamaan (3), parameter 𝛼 merepresentasikan tingkat pertumbuhan mangsa, parameter 𝛾 merepresentasikan tingkat interaksi antara mangsa dan pemangsa, parameter 𝛿 merepresentasikan tingkat kematian pemangsa, serta parameter 𝜙 merepresentasikan tingkat perilaku anti pemangsa. 3. Hasil dan Pembahasan 3.1. Penentuan Titik Tetap Titik tetap persamaan (3) diperoleh dengan menyelesaikan persamaan 𝑥̇ (𝑡) = 0 dan 𝑦̇ (𝑡) = 0, sehingga diperoleh: 𝛼𝑥(1 − 𝑥) − 𝛽𝑥𝑦 = 0 (3) 53
𝛾𝑥𝑦 − 𝛿𝑦 − 𝜙𝑥𝑦 = 0 (4) Dengan menyelesaikan sistem persamaan (4), diperoleh 3 titik tetap, yaitu 𝑇1(0,0), 𝑇2(1,0) dan 𝑇3(𝑥∗, 𝑦∗), dengan: 𝑥∗ = 𝛿 𝛾 − 𝜙 𝑦∗ = 𝛼(𝛾 − 𝜙 − 𝛿) 𝛽(𝛾 − 𝜙) Titik tetap 𝑇3(𝑥∗, 𝑦∗) akan berada dikuadran pertama jika memenuhi: 𝑥∗ > 0 atau 𝛿 𝛾 − 𝜙 > 0 (5) 𝑦∗ > 0 atau 𝛼(𝛾 − 𝜙 − 𝛿) 𝛽(𝛾 − 𝜙) > 0 (6) Agar persamaan (5) dan (6) terpenuhi, maka: 𝛿 > 0 dan 𝛾 > 𝛿 + 𝜙 Pada saat 𝛾 = 𝛿 + 𝜙, titik tetap 𝑇3 akan menyatu dengan titik tetap 𝑇2. Pada saat 𝛿 = 0, titik tetap 𝑇3 akan menyatu dengan titik tetap 𝑇1. 3.2. Analisis Kestabilan Titik Tetap Dengan melakukan pelinearan [14] pada persamaan (4), diperoleh matriks jacobi sebagai berikut: 𝐽 = ( 𝛼 − 2𝛼𝑥 − 𝛽𝑦 𝛾𝑦 − 𝜙𝑦 −𝛽𝑥 𝛾𝑥 − 𝛿 − 𝜙𝑥 ) (7) Kita dapat menentukan kestabilan dari setiap titik tetap dengan menggunakan persamaan karakteristik [15] dan berdasarkan beberapa lemma berikut [16]: Lemma 1. Persamaan (4) disekitar titik tetap 𝑇1 selalu bersifat sadel. Bukti: Jika titik tetap 𝑇1(0,0) disubstitusikan ke dalam matriks jacobi (7) maka diperoleh: 𝐽(0,0) = ( 𝛼 0 0 −𝛿 ) Dengan menyelesaikan persamaan karakteristik det(𝐽(0,0) − 𝜆𝐼) = 0, diperoleh nilai eigen untuk matriks 𝐽(0,0), yaitu: 𝜆1 = 𝛼 dan 𝜆2 = −𝛿 Parameter 𝛼 dan 𝛿 diasumsikan bernilai positif, maka 𝜆1 > 0 dan 𝜆2 < 0. Karena nilai-nilai eigen yang diperoleh berbeda tanda, maka titik tetap 𝑇1(0,0) memiliki kestabilan yang bersifat sadel.∎ Lemma 2. Persamaan (4) disekitar titik tetap 𝑇2 akan stabil jika 𝛾 < 𝛿 + 𝜙. Bukti: Jika titik tetap 𝑇2(1,0) disubstitusikan ke dalam matriks jacobi (7) maka diperoleh: 𝐽(1,0) = ( −𝛼 0 −𝛽 𝛾 − 𝛿 − 𝜙 ) 54
Dengan menyelesaikan persamaan karakteristik det(𝐽(1,0) − 𝜆𝐼) = 0, diperoleh nilai eigen untuk matriks 𝐽(1,0), yaitu: 𝜆1 = −𝛼 dan 𝜆2 = 𝛾 − 𝛿 − 𝜙 Parameter 𝛼 diasumsikan bernilai positif sehingga 𝜆1 < 0. Apabila 𝛾 < 𝛿 + 𝜙, maka diperoleh nilai 𝜆2 < 0. Sehingga titik tetap 𝑇2 bersifat stabil.∎ Lemma 3. Persamaan (4) disekitar titik tetap 𝑇3 akan stabil jika 𝐴 < 0 dan 𝐵 > 0. Bukti: Jika titik tetap 𝑇3(𝑥∗, 𝑦∗) disubstitusikan ke dalam matriks jacobi (7) maka diperoleh: 𝐽(𝑥∗,𝑦∗) = ( 𝑀11 𝑀12 𝑀21 𝑀22 ) Dimana: 𝑀11 = − 𝛼𝛿 𝛾 − 𝜙 ; 𝑀12 = − 𝛽𝛿 𝛾 − 𝜙 ; 𝑀21 = 𝛼(𝛾 − 𝜙 − 𝛿) 𝛽 ; 𝑀22 = 0 Nilai eigen diperoleh dengan menyelesaikan persamaan karakteristik det(𝐽(𝑥∗,𝑦∗) − 𝜆𝐼) = 0 yaitu: 𝑀11 − 𝜆 | 𝑀21 𝑀12 𝑀22 − 𝜆 | = 0 𝜆2 − (𝑀11 + 𝑀22)𝜆 + 𝑀11𝑀22 − 𝑀12𝑀21 = 0 𝜆2 − 𝐴𝜆 + 𝐵 = 0 Sehingga 𝜆1,2 = 𝐴 ± √𝐴2 − 4𝐵 2 Dengan 𝐴 = − 𝛼𝛿 𝛾 − 𝜙 ; 𝐵 = 𝛿𝛼(𝛾 − 𝜙 − 𝛿) 𝛾 − 𝜙 Karena parameter 𝛼, 𝛿 diasumsikan bernilai positif maka harus memenuhi 𝐴 < 0. Jika 𝐵 > 0, diperoleh 𝛿 < 𝛾 − 𝜙. Hal ini sesuai dengan syarat (21), maka titik tetap 𝑇3(𝑥∗, 𝑦∗) bersifat stabil.∎ 3.3. Simulasi Numerik Dinamika populasi mangsa-pemangsa dapat ditunjukkan melalui kurva bidang fase dan bidang solusi yang menggambarkan populasi mangsa dan pemangsa pada kurun waktu tertentu. Dengan ini, masing-masing variabel dan parameter membutuhkan suatu nilai awal untuk proses komputasi. Proses komputasi pada simulasi ini dilakukan dengan bantuan software Wolfram Mathematica 11.3 dan software Maple 18. Diasumsikan nilai parameter yang bernilai tetap untuk simulasi ini adalah 𝛼 = 0.1, 𝛿 = 0.01 dan 𝜙 = 0.2. Parameter 𝛽 dan 𝛾 merupakan parameter kontrol pada sistem yang nilainya tidak selalu tetap. Parameter yang digunakan dalam simulasi ini dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2. Pemilihan Nilai Parameter Parameter Kasus 1 Kasus 2 𝛼 0.1 0.1 55
𝛿 0.01 0.01 𝜙 0.2 0.2 𝛽 0.22 0.23 𝛾 0.22 0.23 𝑇3 Simpul Stabil Spiral Stabil 3.3.1. Dinamika Populasi Predator-Prey Kasus 1 Pada kasus ini, parameter 56amper56 yang digunakan yaitu 𝛽 = 𝛾 = 0.22, serta nilai awal 𝑥(0) = 0.3 dan 𝑦(0) = 0.5. Titik tetap 𝑇3 yang diperoleh pada kasus ini adalah 𝑇3(0.5,0.227273). Nilai eigen yang diperoleh adalah 𝜆1 = −0.0361803 dan 𝜆2 = −0.0138197, sehingga kestabilan titik tetap 𝑇3 bersifat simpul stabil. Pada Gambar 1, diberikan ilustrasi bidang fase disekitar titik tetap dimana kedua populasi stabil menuju titik tetap 𝑇3. Diperlihatkan bahwa jenis kestabilan titik tetapnya adalah stabil. Pada Gambar 2, diperlihatkan bahwa di awal waktu kedua populasi mengalami penurunan jumlah, dimana populasi mangsa 56amper mengalami kepunahan dikarenakan sifat defending yang dimiliki. Setelah itu, 56
populasi pemangsa mengalami penurunan yang mengakibatkan populasi mangsa mengalami pertumbuhan. Pada akhirnya kedua populasi tersebut stabil menuju ke satu nilai. 3.3.2. Dinamika Populasi Predator-Prey Kasus 2 Pada kasus ini, parameter kontrol yang digunakan yaitu 𝛽 = 𝛾 = 0.23, serta nilai awal 𝑥(0) = 0.2 dan 𝑦(0) = 0.6. Titik tetap 𝑇3 yang diperoleh pada kasus ini adalah 𝑇3(0.333333,0.289855). Nilai eigen yang diperoleh adalah 𝜆1 = −0.0166667 + 0.0197203𝒊 dan 𝜆2 = −0.0166667 + 0.0197203𝒊, sehingga kestabilan titik tetap 𝑇3 bersifat spiral stabil. Pada Gambar 3, diberikan ilustrasi bidang fase disekitar titik tetap dimana kedua populasi stabil menuju titik tetap 𝑇3. Diperlihatkan bahwa jenis kestabilan titik tetapnya adalah stabil. Pada Gambar 4, diperlihatkan bahwa di awal waktu kedua populasi mengalami penurunan jumlah, dimana populasi mangsa hampir mengalami kepunahan pada interval waktu 0 − 50 hari dikarenakan sifat defending yang dimiliki sedangkan populasi pemangsa mengalami penurunan jumlah pada interval waktu 0 − 150 hari. Kemudian pada interval waktu 50 − 200 hari populasi mengalami peningkatan jumlah populasi yang signifikan sedangkan pada interval waktu 150 − 300 hari populasi pemangsa juga mengalami peningkatan dikarenakan jumlah populasi mangsa meningkat sehingga menimbulkan interaksi antar mangsa 57
dan pemangsa. Oleh sebab itu, pada interval waktu 200 − 300 hari populasi mangsa mengalami penurunan dikarenakan interaksi tersebut. Pada akhirnya kedua populasi tersebut stabil menuju ke satu nilai. 4. Kesimpulan Dari hasil analisis model, diperoleh tiga titik tetap, yaitu 𝑇1, 𝑇2 dan 𝑇3. Kestabilan titik tetap 𝑇1 selalu bersifat sadel. Kestabilan titik tetap 𝑇2 bergantung pada nilai parameter yang dipilih yang menyebabkan kestabilannya bersifat sadel jika 𝛾 > 𝛿 + 𝜙 dan bersifat stabil jika 𝛾 < 𝛿 + 𝜙. Kestabilan titik tetap 𝑇3 juga akan stabil jika memenuhi syarat 𝐴 < 0 dan 𝛿 < 𝛾 − 𝜙. Dinamika populasi mangsa-pemangsa model ini terbagi atas 2 kasus, dimana parameter 𝛽 dan 𝛾 merupakan parameter kontrol pada sistem yang nilainya tidak selalu tetap. Pada kasus 1, kestabilan titik tetap 𝑇3 bersifat simpul stabil dimana nilai parameter kontrolnya yaitu 𝛽 = 𝛾 = 0.22. Sedangkan pada kasus 2, kestabilan titik tetap 𝑇3 bersifat spiral stabil dimana nilai parameter kontrolnya yaitu 𝛽 = 𝛾 = 0.23. Pada kedua kasus ini, hampir terjadi kepunahan pada populasi mangsa yang disebabkan oleh perilaku anti pemangsa dan sifat defending dari mangsa. Referensi [1] S. Saadah, A. Abadi, and D. Savitri, "Model Interaksi Mangsa Pemangsa Dengan Fungsi Respon Rasio Dependent Holling Tipe II dan Perilaku Anti Pemangsa," MATHunesa Jurnal Ilmiah Matematika, vol.7, no.2, pp. 6-9, 2019. [2] P.B. Turchin, Complex Population Dynamics: A Theorical/Empirical Synthesis. New Jersey: Princeton University Press, 2003. [3] W. Widowati dan S. Sutimin, Buku Ajar Pemodelan Matematika, Semarang: UNDIP Press, 2007. [4] H.S. Panigoro, "Analisis Dinamik Sistem Predator-Prey Model Leslie-Gower dengan Pemanenan Secara Konstan Terhadap Predator," J.Euler, vol.2, no.1, 1-12, 2014. [5] S.G. Mortoja, P. Panja, and S.K. Mondal, "Dynamics of a Predator-Prey Model with Stage- Structure on Both Species and Anti-Predator Behavior," Informatics in Medicine Unlocked, vol.10, pp. 50-57, 2018. [6] M. Agarwal, and R. Pathak, "Harvesting and Hopf Bifurcation in a Predator-Prey Model with Holling Type IV Functional Response," International Journal of Mathematics and Soft Computing, vol.2, no.1, pp. 83-92, 2012. [7] S. Ruan, and D. Xiao, "Global Analysis in a Predator-Prey System with Nonmonotonic Functional Response," SIAM J Appl Math, vol. 61, no.4, pp. 1445-1472, 2001. [8] W. Sokol, and J.A. Howell, "Kinetics of Phenol Oxidation by Washed Cells," Biotechnol. Bio- eng., vol. 23, pp. 2039-2049, 1980. [9] S. H. Arsyad, R. Resmawan, and N. Achmad, "Analisis Model Predator-Prey Leslie-Gower dengan Pemberian Racun Pada Predator," J. Ris. dan Apl. Mat., vol. 4, no. 1, pp. 1-16, 2020. [10] N. Hasan, R. Resmawan, and E. Rahmi, "Analisis Kestabilan Model Eko-Epidemiologi dengan Pemanenan Konstan pada Predator," J. Mat. Stat. dan Komputasi, vol. 16, no. 2, pp. 121-142, Dec. 2020. [11] J.D. Logan, First Course in Differential Equations (Second Edition), New York: Springer- Verlag, 2010. [12] M.B. Gaib, Bifurkasi Hopf Pada Model Mangsa-Pemangsa Holling-Tanner Tipe II. Institut Pertanian Bogor, 2013. [13] S.H. Strogatz, Nonlinear Dynamics and Chaos with Application to Physics, Biology, Chemistry, and Engineering, Massachusets (US): Addison-Wesley Publishing Company, 1994. 58
[14] J.K. Hale, and H. Kocak, Dynamic and Bifurcation, New York: Springer-Verlag, 1991. [15] H. Anton, and C. Rorres, Aljabar Linear Elementer, Jakarta: Erlangga, 1987. [16] M. Diska, Analisis Kestabilan Model Mangsa-Pemangsa Dengan Struktur Umur Pemangsa dan Fungsi Respon Monod-Haldane, Institut Pertanian Bogor, 2018. 59