Saat kita mengamati binatang di alam liar, kita sering terpesona oleh perbedaan mereka: meerkat yang lincah di gurun Afrika, hyena tutul yang buas di padang savana Kenya, atau coati yang gesit di hutan Panama. Ketiganya hidup di lingkungan yang sangat berbeda, punya peran ekologis yang berbeda, dan cara hidup yang sangat khas. Namun penelitian terbaru yang dilakukan oleh tim internasional dari Max Planck Institute of Animal Behavior dan kolega menunjukkan sesuatu yang mengejutkan: ada pola tersembunyi yang sama dalam urutan perilaku mereka di alam liar, meskipun kondisi dan spesiesnya berlainan jauh. Temuan ini menunjukkan bahwa perilaku hewan tidak semata-mata acak dan individual, tetapi mungkin mengikuti struktur yang lebih fundamental yang berlaku di banyak spesies.
Mengenali Pola dari Gerakan yang Tampak Acak
Untuk memahami perilaku hewan di alam, tim peneliti menggunakan teknologi yang biasa dipakai pada manusia: accelerometer atau sensor percepatan yang sama seperti yang ada di ponsel dan jam tangan pintar. Sensor ini mampu merekam perubahan gerak dan posisi tubuh sangat cepat dan terus menerus sepanjang hari dan bahkan minggu. Dalam konteks penelitian ini, accelerometer dipasang pada meerkat, hyena tutul, dan coati di habitat aslinya sehingga tim dapat memperoleh data tingkat tinggi tentang perubahan aktivitas mereka dari waktu ke waktu.
Accelerometer menghasilkan jejak gerak beresolusi tinggi, atau data yang sangat rinci, mencatat sejauh mana dan seberapa cepat setiap hewan bergerak melalui waktu. Data ini kemudian dianalisis menggunakan machine learning, yaitu metode komputer yang mampu mengenali pola berdasarkan contoh, untuk mengelompokkan tindakan hewan menjadi kategori-kategori seperti berbaring, mencari makan, berjalan, dan lain-lain.
Bagaimana Para Ilmuwan “Membaca” Pola Perilaku
Setelah data direkam dan dianalisis, tim menyusun urutan perilaku harian setiap individu hewan. Misalnya, seekor meerkat bisa berbaring selama 10 menit, kemudian berdiri sebentar untuk melihat sekeliling selama 20 detik, dan kemudian bergerak untuk mencari makanan selama beberapa menit berikutnya. Dengan machine learning, urutan-urutan ini dapat dibaca sebagai rangkaian langkah perilaku yang berulang, memungkinkan tim melihat bagaimana hewan berpindah dari satu keadaan perilaku ke keadaan berikutnya dari waktu ke waktu.
Apa yang muncul sangat tak terduga: semakin lama hewan berada dalam satu keadaan perilaku (misalnya berjalan atau berbaring), semakin kecil kemungkinan mereka akan segera beralih ke keadaan perilaku lain pada detik berikutnya, baik itu hyena, meerkat, ataupun coati. Penelitian awalnya mengira bahwa hewan akan lebih cenderung berubah setelah waktu tertentu agar tidak terjebak dalam satu aktivitas terlalu lama, tetapi hasil menunjukkan sebaliknya: ada penguatan perilaku saat hewan tetap berada dalam satu aksi lebih lama. Fenomena ini bisa disebut sebagai decreasing hazard function dalam bahasa statistik, yaitu situasi ketika risiko perubahan menurun seiring waktu.
Baca juga: Mendengarkan Bumi: Teknologi Baru yang Bisa Mengetahui Hewan dari Langkahnya
Decay Predictivity: Saat Masa Depan Sulit Diprediksi
Selain mempelajari bagaimana hewan berpindah dari satu perilaku ke yang lain, tim juga melihat seberapa baik perilaku saat ini bisa meramalkan perilaku di masa depan. Tim menyebut konsep ini predictivity decay, atau “penurunan kemampuan prediksi”, yang berarti bahwa semakin jauh ke depan kita mencoba menebak apa yang akan dilakukan hewan, semakin sulit prediksi itu menjadi karena fluktuasi acak dan keputusan hewan yang tidak bisa diprediksi.
Dengan memetakan seberapa cepat kemampuan prediksi menurun, tim menemukan pola yang sama di semua spesies yang dikaji. Ini menunjukkan bahwa ada semacam mekanisme internal yang memandu urutan perilaku di berbagai periode waktu—bukan hanya reaksi spontan terhadap lingkungan, tetapi struktur yang mendasari cara hewan memilih tindakan mereka.
Mengapa Pola Itu Bisa Muncul?
Penelitian ini membuka pertanyaan besar: apa yang menyebabkan pola perilaku yang konsisten ini? Para penulis studi mengajukan dua kemungkinan utama.
Penjelasan pertama adalah umpan balik positif (positive feedback). Ketika hewan berada dalam satu keadaan perilaku yang menguntungkan—misalnya berbaring di tempat yang aman dan hangat, atau berjalan yang efektif untuk mencari makanan—keadaan itu mungkin “menguat” sendiri. Artinya, semakin lama hewan tetap dalam keadaan itu, semakin besar pula alasan atau imbalan yang diterima hewan untuk tetap melanjutkannya, entah karena kenyamanan, manfaat sosial, atau faktor lain yang menguntungkan.
Penjelasan kedua adalah keputusan yang diambil pada berbagai skala waktu (multi-timescale decision-making). Perilaku hewan mungkin tidak diputuskan oleh satu jam internal tunggal, tetapi oleh interferensi berbagai sinyal internal dan eksternal: rasa lapar, ancaman dari predator, kebutuhan sosial, dan sinyal lingkungan lain, semuanya memiliki ritme berbeda. Kombinasi sinyal-sinyal ini dapat menghasilkan pola perilaku yang tampak seragam di berbagai spesies.
Dengan kata lain, struktur keputusan pada hewan bukan linear dan sederhana, tetapi hasil dari interaksi kompleks antara berbagai proses internal dan eksternal yang membuat urutan perilaku berubah dari waktu ke waktu namun mengikuti pola tertentu yang sama antar spesies.
Kenapa Ini Penting untuk Ilmu Perilaku Hewan?
Studi ini memiliki implikasi penting bagi bagaimana kita memahami perilaku hewan di alam. Selama ini banyak ahli ekologi dan perilaku menekankan perbedaan antar spesies—misalnya predator versus mangsa, hidup berkelompok versus soliter, atau hidup di padang savana versus hutan hujan. Namun temuan ini menunjukkan bahwa walau ekologi dan peran evolusi hewan sangat berbeda, pola dasar cara mereka berpindah perilaku bisa sama dan konsisten.
Penelitian ini juga menunjukkan kekuatan penggunaan teknologi modern seperti sensor accelerometer dan machine learning dalam memahami perilaku hewan secara kuantitatif dan rinci. Data yang dikumpulkan bukan hanya sejumlah angka, tetapi jejak kehidupan riil yang berjalan selama hari, minggu, atau bahkan lebih lama. Dengan cara ini, perilaku yang tampak acak atau individual pun bisa dibaca sebagai “urutan keputusan yang dipandu pola” yang sama di berbagai spesies.
Bagaimana Ini Bisa Mempengaruhi Penelitian Masa Depan?
Temuan ini tentu saja membuka banyak pertanyaan dan peluang bagi studi perilaku lanjutan. Misalnya, apakah pola yang sama juga berlaku pada hewan yang tidak hidup berkelompok, atau pada hewan yang hidup soliter seperti singa atau beruang? Apakah pola itu muncul pada primata yang memiliki kehidupan sosial kompleks? Bagaimana dengan burung ataupun reptil—apakah mereka juga akan mengikuti pola serupa?
Ada pula pertanyaan tentang manfaat evolusi dari pola perilaku ini. Apakah pola tersebut disimpan oleh seleksi alam karena membantu hewan menjaga energi, memperbaiki koordinasi kelompok, atau membantu mengoptimalkan perhatian agar lebih efisien? Menguji pola ini pada berbagai kondisi lingkungan dan spesies yang berbeda akan membantu ilmuwan memahami lebih dalam bagaimana struktur perilaku berkembang dalam konteks evolusi.
Kesimpulan
Penelitian yang dilakukan oleh tim dari Max Planck Institute of Animal Behavior menunjukkan bahwa meskipun meerkat, hyena tutul, dan coati hidup dalam kondisi yang sangat berbeda dan memiliki cara hidup yang khas, perilaku harian mereka mengandung pola yang sama dalam cara berpindah dari satu aktivitas ke aktivitas lain. Temuan ini tidak hanya mengejutkan tetapi juga membuka wawasan baru tentang struktur dasar pada perilaku mamalia. Hal ini menunjukkan bahwa perilaku hewan, dari mencari makan hingga beristirahat, bukan semata reaksi acak terhadap lingkungan, tetapi kemungkinan besar mengikuti struktur yang sama yang tersembunyi di bawah permukaan, bahkan di antara spesies yang sangat berbeda sekalipun.
Penelitian ini mendorong batas pemahaman kita tentang perilaku hewan dan menunjukkan bahwa meskipun kehidupan hewan terlihat sangat beragam, hewan-hewan ini mungkin mengikuti “algoritma tersembunyi” yang sama dalam memutuskan langkah-langkah kehidupannya setiap hari.
Referensi:
[1] https://www.ab.mpg.de/679000/news_publication_24735275_transferred, diakses pada 25 Januari 2026.
[2] Pranav Minasandra, Emily M. Grout, Katrina Brock, Margaret C. Crofoot, Vlad Demartsev, Andrew S. Gersick, Ben T. Hirsch, Kay E. Holekamp, Lily Johnson-Ulrich, Amlan Nayak, Josué Ortega, Marie A. Roch, Eli D. Strauss, Ariana Strandburg-Peshkin. Behavioral sequences across multiple animal species in the wild share common structural features. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2025; 122 (20) DOI: 10.1073/pnas.2503962122
