Perang Karánsebes 1788: Algoritma Kekonyolan

Muhammad Nasir 

Perilaku acak individu menghasilkan pola kolektif yang stabil. So, perilaku konyol individu di media sosial akan melahirkan algoritma kekonyolan

Sebuah perang  konyol dalam sejarah militer pernah terjadi tahun 1788. Nama perangnya Perang Karánsebes. Menurut Geoffrey Regan dalam The Guinness Book of Military Blunders (1998), peristiwa ini melibatkan pasukan Kekaisaran Habsburg yang justru saling menembaki akibat kebingungan dan miskomunikasi. 

Saat itu, pasukan terdiri dari berbagai etnis dan bahasa. Ketika terdengar suara tembakan di malam hari, sebagian tentara mengira musuh telah menyerang. Teriakan peringatan disalahpahami, kepanikan menyebar, dan dalam waktu singkat pasukan saling menembak. Tidak ada pertempuran resmi dengan musuh. Korban jatuh justru berasal dari pihak sendiri.

Perang Karánsebes sering diceritakan sebagai kisah lucu atau ironi sejarah. Namun jika dilihat lebih dalam, peristiwa ini menunjukkan sesuatu yang serius. Dalam kondisi tertentu, manusia dapat menjadi ancaman bagi kelompoknya sendiri. Ketika informasi tidak jelas, tekanan tinggi, dan tidak ada mekanisme penahan yang efektif, tindakan individu yang tampak kecil bisa terakumulasi menjadi bencana besar. Kekacauan ini bukan hasil niat jahat, melainkan hasil kebingungan kolektif.

Untuk memahami bagaimana kebingungan semacam ini menghasilkan korban dalam jumlah besar, pendekatan probabilistik dapat digunakan. Bayangkan 100.000 tentara berada dalam kondisi kacau selama 10 menit. Setiap tentara memiliki peluang kecil untuk melepaskan tembakan karena panik. Setiap tembakan memiliki peluang mengenai orang lain di sekitarnya. Tidak semua korban meninggal; sebagian luka ringan, sebagian luka berat. Jika situasi ini disimulasikan berulang kali, hasilnya menunjukkan pola yang konsisten: korban hampir pasti muncul dalam jumlah besar, meskipun peluang tiap tindakan sangat kecil.

Pendekatan ini dikenal sebagai metode Monte Carlo. Metode ini tidak mencari kepastian tunggal, tetapi menjalankan simulasi acak dalam jumlah besar untuk melihat kecenderungan hasil. Rubinstein dan Kroese (2017) menjelaskan bahwa Monte Carlo sangat berguna untuk menganalisis sistem kompleks yang melibatkan banyak aktor dan ketidakpastian tinggi. Metode ini membantu menjelaskan bahwa dalam sistem tertentu, kerusakan bukanlah kebetulan, melainkan konsekuensi statistik dari banyak keputusan kecil yang diambil bersamaan.

Dengan cara berpikir ini, Perang Karánsebes dapat dipahami bukan sebagai kecelakaan aneh, melainkan sebagai hasil yang dapat diperkirakan. Ketika cukup banyak orang bertindak berdasarkan asumsi keliru dalam situasi penuh kebisingan, hasil akhirnya hampir pasti destruktif. Logika inilah yang relevan untuk memahami fenomena sosial kontemporer, terutama media sosial.

Algoritma sebagai konsolidasi kekonyolan

Algoritma media sosial bekerja dengan prinsip yang secara struktural mirip. Ia tidak “berniat” merusak demokrasi, menghancurkan empati, atau memecah masyarakat. Ia hanya menjalankan aturan sederhana: dorong konten yang paling mungkin diklik, dibagikan, dan memicu keterlibatan. Setiap pengguna, seperti tentara dalam simulasi, hanya melakukan satu tindakan kecil —like, share, komentar— sering kali tanpa niat buruk. Namun ketika tindakan-tindakan itu diproses dan diperkuat oleh algoritma dalam skala jutaan, dampaknya bukan lagi netral.

Dalam simulasi Monte Carlo, setiap peluru ditembakkan secara acak. Namun hasil akhirnya bukan acak. Polanya stabil: sekitar dua pertiga pasukan selalu tumbang. Demikian pula di media sosial. Konten provokatif, marah, dan ekstrem mungkin muncul secara sporadis dan individual, tetapi algoritma —melalui pengulangan, amplifikasi, dan optimasi— membuatnya menjadi pola dominan. Yang terjadi bukan sekadar kebisingan, melainkan kerusakan struktural.

Ada ilusi penting yang perlu dibongkar: ilusi bahwa karena setiap tindakan individu terlihat kecil dan tidak berbahaya, maka dampak kolektifnya juga kecil. Monte Carlo membuktikan sebaliknya. Justru karena setiap tentara hanya menembak sekali, kehancurannya menjadi terprediksi dan sistemik. Dalam media sosial, setiap pengguna merasa “saya hanya share satu postingan”, “saya cuma bercanda”, atau “saya hanya ikut arus”. Namun algoritma tidak membaca niat; ia membaca pola.

Lebih berbahaya lagi, dalam simulasi tersebut, sebagian tentara tidak terkena peluru sama sekali, sementara sebagian lain terkena berkali-kali. Ini paralel dengan ekosistem digital: ada kelompok yang relatif aman dari serangan wacana, dan ada kelompok yang terus-menerus menjadi sasaran—minoritas, aktivis, perempuan, atau siapa pun yang sedang menjadi fokus algoritmik. Ketidakmerataan dampak ini sering disalahartikan sebagai “kebetulan”, padahal ia adalah konsekuensi logis dari sistem.

Algoritma, seperti Monte Carlo, tidak membutuhkan aktor jahat untuk menghasilkan bencana. Cukup ketidakpedulian terhadap efek kolektif. Dalam simulasi, tidak ada tentara yang ingin melukai pasukannya sendiri. Dalam media sosial, tidak semua pengguna ingin menyebar kebencian atau disinformasi. Namun sistem yang menghubungkan tindakan-tindakan itu—tanpa rem etis dan tanpa kesadaran sosial—akan tetap menghasilkan korban dalam jumlah besar.

Pelajaran paling penting dari ilustrasi ini adalah bahwa bahaya algoritma bukan terletak pada konten tunggal, melainkan pada logika pengulangan dan skala. Seperti peluru acak yang ditembakkan berulang-ulang, algoritma mengubah kemungkinan kecil menjadi kepastian statistik. Apa yang awalnya “mungkin viral” berubah menjadi “pasti mendominasi”.

Simulasi Monte Carlo mengajarkan satu hal; dalam sistem besar, niat baik individu tidak cukup untuk mencegah kerusakan kolektif. Tanpa desain yang sadar akan dampak sosial, tanpa regulasi, dan tanpa literasi publik, algoritma media sosial akan terus bekerja seperti pasukan yang panik yang menembak ke segala arah, dan kemudian ia heran mengapa begitu banyak yang tumbang.

Korban Konspirasi Algoritma

Ruang digital hari ini mempertemukan jutaan orang dalam arus informasi yang cepat, terpotong, dan sering kali tanpa konteks. Algoritma media sosial bekerja dengan memprioritaskan konten yang memicu keterlibatan: kemarahan, ketakutan, atau sensasi. Kejelasan dan ketepatan bukanlah prioritas utama. Dalam kondisi seperti ini, informasi yang muncul berulang-ulang akan mengalami konsolidasi memori. Satu versi peristiwa, meskipun tidak lengkap, perlahan mengendap sebagai ingatan bersama.

Eli Pariser (2011) menyebut kondisi ini sebagai filter bubble, sementara Tarleton Gillespie (2018) menjelaskan bahwa algoritma bersifat tidak transparan bagi pengguna. Pengguna tidak tahu mengapa suatu konten muncul di linimasa mereka, tetapi paparan berulang membuat konten tersebut terasa penting dan benar. Dalam jangka waktu tertentu, orang tidak lagi mengingat sumber awal informasi, melainkan hanya mengingat kesan akhirnya. Di sinilah memori kolektif terbentuk melalui repetisi, bukan verifikasi.

Fenomena buzzer mempercepat proses ini. Buzzer bertindak sebagai pemicu awal, seperti tembakan pertama dalam kegelapan. Mereka menyebarkan narasi tertentu secara konsisten. Algoritma membaca respons pengguna sebagai tanda ketertarikan, lalu memperluas jangkauan pesan tersebut. Netizen yang awam, dalam arti bereaksi cepat tanpa sempat memeriksa konteks, ikut menyebarkan dan memperkuat narasi. Tidak ada komando terpusat, tetapi terbentuk apa yang dapat disebut sebagai konspirasi algoritma: sebuah kondisi di mana algoritma, buzzer, dan kebiasaan pengguna saling menguatkan, menghasilkan efek seolah-olah terkoordinasi.

Contoh konkret dapat dilihat dalam politik Indonesia. Menjelang pemilu atau saat muncul isu sensitif, potongan video pidato seorang tokoh publik sering beredar luas dengan judul provokatif. Video tersebut dipotong dari konteksnya, tetapi dibagikan ribuan kali. Dalam waktu singkat, terbentuk kesan kolektif tentang tokoh tersebut, entah positif atau negatif. Banyak orang tidak lagi merujuk pada pidato utuhnya, tetapi pada ingatan yang sudah terkonsolidasi. Klarifikasi sering datang terlambat, karena memori publik sudah terbentuk lebih dulu.

Fenomena serupa terlihat saat banjir besar melanda beberapa wilayah di Sumatera pada 2025. Di media sosial, beredar cepat berbagai narasi yang saling bertentangan. Video lama dibagikan seolah-olah kejadian baru. Tuduhan diarahkan ke berbagai pihak tanpa verifikasi. Algoritma mengangkat konten yang paling emosional, bukan yang paling informatif. Akibatnya, ruang publik digital dipenuhi kemarahan dan perdebatan, sementara informasi praktis yang dibutuhkan korban justru tenggelam. Seperti dalam simulasi Monte Carlo, kebingungan kolektif menghasilkan dampak besar karena diulang oleh banyak aktor sekaligus.

Figur publik juga mengalami dampak dari mekanisme ini. Satu pernyataan yang ambigu dapat memicu gelombang reaksi yang tidak sebanding dengan isi aslinya. Akun buzzer mempercepat penyebaran, sementara pengguna lain ikut memperkuat karena merasa berada di arus mayoritas. Dalam kerangka probabilistik, setiap komentar dan pembagian ulang adalah satu tindakan kecil dengan peluang dampak tertentu. Sebagian tidak berpengaruh, sebagian melukai reputasi, dan sebagian berujung pada kerusakan sosial yang serius.

Shoshana Zuboff (2019) menunjukkan bahwa sistem ini bekerja dalam logika kapitalisme pengawasan. Perilaku manusia dimonitor, diprediksi, dan diarahkan. Dalam konteks ini, kebingungan bukan kegagalan sistem, melainkan kondisi yang menguntungkan. Pengguna yang reaktif lebih mudah diarahkan dan dimonetisasi. Konsolidasi memori yang lahir dari kebisingan informasi akhirnya memperkuat siklus ini.

Jika dilihat kembali ke Perang Karánsebes, kesamaannya menjadi jelas. Tidak ada musuh yang jelas, tidak ada perintah tunggal, tetapi kerusakan tetap terjadi. Bahaya muncul bukan dari satu tindakan besar, melainkan dari banyak tindakan kecil yang saling memperkuat. Monte Carlo membantu kita memahami bahwa dalam sistem seperti ini, hasil akhirnya bukan anomali, melainkan kecenderungan.

Sebagai refleksi, di ruang digital, jeda itu sangat penting, seperti perang di abad ke-19. Ada waktu jeda bagi tentara untuk kembali ke barak, mengevaluasi strategi dan menganalisis situasi pasca tempur. Setiap usaha memeriksa konteks, menunda reaksi, dan memahami kerja algoritma adalah cara kecil menurunkan probabilitas kerusakan kolektif. Tanpa itu, media sosial berisiko menjadi Karánsebes versi modern: ramai, cepat, dan melukai banyak orang tanpa musuh yang jelas.

——tankari

Bacaan lebih lanjut... 

Regan, G. (1998). The Guinness Book of Military Blunders. London: Guinness Publishing.

Rubinstein, R. Y., & Kroese, D. P. (2017). Simulation and the Monte Carlo Method. Hoboken: Wiley.

Metropolis, N., & Ulam, S. (1949). The Monte Carlo Method. Journal of the American Statistical Association, 44(247), 335–341.

Pariser, E. (2011). The Filter Bubble. New York: Penguin Press.

Gillespie, T. (2018). Custodians of the Internet. Yale University Press.

Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism. PublicAffairs.