BAB IV KONSEPTUALISASI DAN METODE SYSTEM DYNAMICS

Transkripsi

1 BAB IV KONSEPTUALISASI DAN METODE SYSTEM DYNAMICS IV.1 Pendekatan System Dynamics Saswinadi Sasmojo menyatakan bahwa yang dimaksud dengan suatu sistem adalah fenomena yang telah terdefinisi strukturnya (Sasmojo, 2004:11). Fenomena adalah segala sesuatu yang dapat kita lihat, alami dan rasakan; dinamakan juga sebagai gejala atau masalah. Sedangkan yang dimaksud dengan struktur dari suatu fenomena mencakup dua hal, yakni unsur-unsur (elemen atau komponen) pembentuk fenomena dan pola keterkaitannya (Sasmojo, 2004:8). Fenomena menjadi sebuah sistem melalui suatu proses yang dinamakan analisis. Analisis dilaksanakan dengan melakukan telaah terhadap fenomena secara keseluruhan, maupun terhadap bagian-bagian yang membentuk fenomena tersebut serta hubungan keterkaitan di antara unsur-unsur pembentuk fenomena tersebut (Sasmojo, 2004: 13). Sebuah dinamika perilaku sistem sangat ditentukan oleh struktur lingkar umpan balik (feedback loops). Pada suatu sistem tertutup terlihat adanya ciri-ciri dinamis dari suatu sistem. Oleh karena itu dalam metode system dynamics arah perhatian lebih ditujukan pada sistem yang tertutup atau sistem umpan balik. Sistem umpan balik ini merupakan blok pembentuk model yang diungkapkan melalui lingkaran-lingkaran tertutup. Lingkar umpan balik tersebut menyatakan hubungan sebab akibat dari variabel-variabel yang melingkar, bukan menyatakan hubungan karena adanya korelasi-korelasi statistika. Terdapat dua macam hubungan kausal, yaitu: hubungan kausal positif dan hubungan kausal negatif. Umpan balik negatif merupakan suatu proses untuk mencapai tujuan (goal seeking). Feedback ini cenderung menjadi penyeimbang terhadap setiap gangguan dan selalu membawa sistem ke dalam keadaan yang stabil. Umpan balik positif terjadi jika perubahan dalam komponen sistem akan menyebabkan terjadinya perubahan di dalam komponen lainnya yang akan memperkuat proses awalnya. Umpan balik positif merupakan proses yang sifatnya tumbuh. 61

2 Interaksi yang terjadi di dalam suatu sistem, yakni struktur sistem, dari waktu ke waktu akan menentukan perilaku (behaviour) dari sistem bersangkutan. Struktur sistem (system structure) ditentukan oleh komponen-komponen sistem, termasuk paramater yang melekat pada masing-masing komponen tersebut, dan pola keterkaitan antara komponenkomponen yang ada. Sedangkan terhadap lingkungan luarnya, suatu sistem dibatasi oleh batas sistem (system boundary). Pendekatan sistem untuk mempelajari sistem-sistem seperti yang dikemukakan di atas menekankan keterkaitan-keterkaitan di antara berbagai bagian yang membentuk suatu kesatuan. Pemikiran system (system thinking) memberi perhatian pada keterkaitan dan kesatuan tersebut. Oleh karena itu, sudah menjadi ciri dari pendekatan sistem untuk memandang suatu persoalan dengan melintasi batas-batas disiplin yang ditetapkan dalam banyak ilmu pengetahuan tradisional, dalam upaya pencarian untuk memahami suatu persoalan dari titik pandang yang terpadu. Sistem dapat dibedakan menjadi sistem dunia nyata (real system) dan sistem buatan atau rekaan (artificial system). Dengan memenuhi syarat-syarat tertentu, sistem yang disebutkan terakhir disebut juga sebagai model. Suatu sistem dapat terdiri atas beberapa subsistem, dimana definisi sistem juga berlaku di dalam masing-masing subsistem tersebut. Konseptualisasi System Dynamics dikembangkan pada tahun 1950-an di Massachussets Intitute of Technology (MIT) oleh Dr. Jay W. Forrester dan dijabarkan dalam bukunya Industrial Dynamics. Dalam tulisannya yang revolusioner ini, Forrester mengemukakan sistem pemodelan ilmiah atas perilaku yang kompleks dunia bisnis dengan mengusulkan suatu strategi simulasi yang unik. Istilah Industrial Dynamics selanjutnya berubah menjadi System Dynamics untuk menekankan penggunaan metodologi ini dalam bidangbidang selain bisnis. Menurut Sterman, system dynamics adalah suatu bidang studi atas struktur dan perilaku sistem-sistem sosioteknis untuk memandu pengambilan keputusan, pembelajaran, kebijakan yang efektif dalam dunia yang penuh dengan kompleksitas dinamik (Sterman, 2000 dalam Supple, 2004). 62

3 Istilah dynamics (dinamika) dalam system dynamics (dinamika sistem) mengacu pada situasi suatu sistem yang berubah dari waktu ke waktu. Istilah ini juga dapat ditafsirkan sebagai perubahan-perubahan keadaan suatu sistem sebagai respons terhadap perubahan-perubahan pada variabel-variabel input (Kim, 1998: 62). Pemahaman tentang istilah dynamics, bersama-sama dengan definisi sistem yang telah dijelaskan pada bagian terdahulu, menghasilkan definisi system dynamics sebagai: pemodelan matematis dari suatu kombinasi komponen sistem untuk menyelesaikan sekumpulan persamaan yang menyatakan perilaku dinamis dari sistem tersebut dan dapat diselesaikan untuk menentukan responsnya terhadap berbagai jenis stimuli (Doebelin, 1972 dalam Kim, 1998: 63). Sebagai asumsi utama dalam paradigma system dynamics adalah bahwa tendensitendensi dinamik yang persistem pada setiap sistem yang kompleks bersumber dari struktur kausal yang membentuk sistem itu. Oleh karena itulah model-model system dynamics diklasifikasikan ke dalam model matematik kausal (Tasrif, 2007). Sarana konseptual dalam bidang ini mencakup diagram-diagram causal loop yang kaya akan feedback untuk membangun mental model dan model-model simulasi komputer untuk mengukur saling kebergantungan proses fisik dan perilaku, umpan balik informasi dan time-delay. Dalam system dynamics, sistem dikonseptualisakan sebagai variabel-variabel state fisik dan informasi (stock) yang dapat terakumulasi, habis, dan/atau bertambah oleh variabelvariabel rate (flow); yang kesemuanya berinteraksi melalui rangkaian terutup sebab dan akibat (feedback loops). Secara formal, model-model system dynamics adalah serangkaian persamaan-persamaan nonlinier yang diselesaikan melalui integrasi numerik. Simulasi-simulasi umumnya dilakukan dengan pemahaman grafis atas pola-pola perilaku yang diamati dalam hasil-hasil simulasi (Supple, 2004). Metode system dynamics telah diterapkan pada berbagai persoalan di berbagai bidang. Bidang-bidang yang dicakup, dari waktu ke waktu, juga semakin luas. 63

4 IV.2 Prinsip Pemodelan Dalam System Dynamics Proses pemodelan system dynamics adalah suatu pendekatan eksperimental berdisiplin untuk mencapai keyakinan dalam hipotesis yang diartikulasikan oleh model yakni struktur model yang dimaksudkan bertanggung jawab atas pola-pola empiris dari perilaku yang diamati (Oliva, 2003). Model-model yang robust selanjutnya dapat digunakan untuk memandu pengujian kebijakan, analsis skenario what-if, optimisasi keputusan, dan untuk mengantisipasi konsekuensi-konsekuensi yang luput dari perhatian atas kebijakan-kebijakan yang dapat berkembang dalam jangka panjang. Pembuatan model system dynamics mengasumsikan bahwa perilaku sistem terutama ditentukan oleh mekanisme feedback. Oleh sebab itu, setelah mendefinisikan batas sistem (yang membedakan antara variabel eksternal dan internal), deskripsi feedback loops merupakan langkah selanjutnya dalam pemodelan system dynamics. Pemodelan dengan system dynamics dilakukan secara bertahap dan iteratif (Roberts et.al., 1983: 8-10; Saeed, 1991: 2-7; Saeed, 1995: ). Beberapa langkah pemodelan yang dikenal, pada umumnya terdiri atas tahapan-tahapan (langkah atau prosedur), sebagai berikut: - identifikasi dan definisi masalah; - konseptualisasi sistem; - perumusan model; - analisis perilaku model; - pengujian dan pengembangan model; - analisis kebijakan dan implementasi model; Saeed (1994: 23) menggambarkan prosedur pemodelan system dynamics seperti pada Gambar IV.1 berikut ini. 64

5 model alternatif, pengalaman, literatur bukti empiris literatur persepsi tentang struktur sistem perbandingan dan rekonsiliasi proses validasi struktur konseptualisasi sistem formulasi model proses validasi perilaku time series empiris perbandingan dan rekonsiliasi representasi struktur model deduksi perilaku model sarana deskripsi dan diagram bantuan penghitungan Gambar IV.1 Prosedur pemodelan system dynamics menurut Saeed (1994: 23) Sedangkan Richardson dan Pugh (1983: 17) meninjau pendekatan pemodelan system dynamics seperti pada Gambar IV.2. Implementasi kebijakan Pemahamanpemahaman tentang sistem Analisis kebijakan Definisi persoalan Simulasi Konseptualisasi sistem Formulasi model Gambar IV.2 Pemodelan system dynamics menurut Richardson dan Pugh (1983: 17) 65

6 a. Perumusan Model Tahapan pemodelan system dynamics menurut Tasrif (1985) dalam Mulyana (1999) dapat diuraikan penjelasannya sebagai berikut : (1) Definisi Masalah, yaitu mendefinisikan masalah juga mencakup penentuan data yang diperlukan, termasuk data historis. Untuk mendapatkan inti permasalahan tersebut, ada beberapa hal yang perlu diungkapkan, yaitu : (a) Pola referensi (Reference Mode) Dalam langkah ini diidentifikasikan pola historis atau pola hipotesis yang menggambarkan perilaku persoalan (problem behavior). Pola referensi ini merupakan gambaran perubahan variabel-variabel penting dan variabel lain yang terkait, dari waktu ke waktu. Dengan pola historis variabel-variabel ini akan dihasilkan inti masalah untuk suatu kajian system dynamics. (b) Hipotesis Dinamik Langkah ini memberikan hipotesis awal tentang interaksi-interaksi perilaku yang mendasari pola referensi. Beberapa formulasi, perbandingan dengan bukti empiris dan reformulasi akan diperlukan untuk sampai pada satu hipotesis yang logis dan sahih secara empiris. (c) Batas Model Batas model ini menggambarkan cakupan analisis dan akan berdasarkan kepada isu-isu yang ditunjukan oleh analisis tersebut dan akan meliputi semua interaksi sebab akibat yang berhubungan dengan isu tersebut. (d) Jangkauan Waktu Yang menunjukkan dalam periode waktu yang mana aspek-aspek perubahan menjadi suatu masalah. (2) Konseptualisasi Sistem, yaitu tahapan di mana sistem memiliki struktur unsur yang membentuknya, maka unsur-unsur dan saling keterkaitannya juga bagaimana umpan balik dari satu unsur ke unsur lain. 66

7 (3) Representasi Model (Penggambaran Model/Perumusan Model), yaitu setelah unsurunsur diketahui kemudian disusun dalam bentuk persamaan yang dituangkan ke dalam program komputer, dengan mempertimbangkan komponen level, rate dan alirannya. (a) Persamaan Level, menyatakan akumulasi yang terdapat dalam sistem yang besarnya dipengaruhi oleh nilai awalnya dan perbedaan aliran (rate) masuk dan aliran keluar. Level pada suatu loop hanya bisa didahului oleh rate, tetapi bisa diikuti oleh auxialiary atau rate. Level tidak bisa dipengaruhi secara langsung oleh level yang lainnya. (b) Persamaan Rate, menyatakan formulasi aliran yang bisa mengubah level (masuk atau keluar level) dan nilainya dipengaruhi oleh informasi-informasi yang datang kepadanya. Rate merupakan suatu aliran yang menyebabkan bertambah atau berkurangnya level. Ada rate masuk menambah akumulasi dalam level dan rate keluar yang menghubungkan panah menunjuk pada sink. (c) Persamaan Auxiliary, adalah persamaan bantu di dalam merumuskan persamaan rate, yang digunakan untuk mendefinisikan faktor-faktor yang menentukan persamaan rate secara terpisah. Persamaan tambahan dapat disubtitusikan satu sama lain, serta dapat disubtitusikan pada beberapa persamaan rate yang berbeda. (d) Persamaan Sisipan (Suplementary), digunakan untuk mendefinisikan variabelvariabel yang bukan merupakan bagian dari struktur model, tetapi dibutuhkan dalam pencetakan dan pembuatan grafik dari nilai-nilai yang diperlukan tentang perilaku model. (e) Persamaan Nilai Awal (Initial Value), digunakan untuk mendefinisikan harga awal dari semua level, kadang-kadang harga awal rate, yang harus diberikan sebelum siklus pertama perhitungan persamaan model. (f) Persamaan Eksogen, yaitu suatu metode untuk menghasilkan masukan-masukan yang hanya merupakan fungsi terhadap waktu. Persamaan ini bermanfaat jika dapat dilakukan aproksimasi terhadap data historis yang ada. Biasanya dipakai sebagai masukan uji model. 67

8 (g) Aliran Material, yaitu aliran dari level satu ke level lain yang besarnya ditentukan oleh persamaan rate. (h) Aliran Informasi, yaitu suatu struktur yang berperan dalam fungsi-fungsi keputusan yang tidak mempengaruhi variabel secara langsung. (4) Analisis Perilaku Model, yaitu mensimulasikan model yang telah terbentuk untuk mengetahui perilakunya terhadap waktu. (5) Evaluasi Model, yaitu membandingkan model yang sudah disimulasikan dengan kondisi dunia nyata termasuk perilakunya. Untuk menyatakan bahwa model yang dibuat adalah sahih dan bisa dipergunakan selanjutnya. (6) Analisis Kebijakan dan Implementasi Model. Yaitu tahap menganalisis kebijakan dari model yang telah dinyatakan sahih atau model dimaksud digunakan untuk menganalisis kebijakan. Konsekuensi kebijakan yang diambil dapat terpantau pada model yang sahih. Fenomena dunia nyata bila hendak dideskripsikan, merupakan model yang sangat luas dan kompleks. Perlu batasan-batasan, sehingga fokus analisis khususnya dalam analisis kebijakan dapat tepat sasaran tanpa keluar dari koridor dunia nyata atau realitas yang ada. Gambaran lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar IV.3 pada halaman berikutnya. 68

9 Definisi Masalah Konseptual Konseptualisasi Sistem Penggambaran Model Perbaikan Perilaku Model Teknis Evaluasi Model Analisis Model dan Penggunaan Model Gambar IV.3 Langkah-langkah pemodelan System Dynamics Sumber : (Dirjen Penataan Ruang Kimpraswil, 2003: II.5-6). Demikian pula halnya dengan tahapan pemodelan yang dikembangkan oleh Sushil (1993) yang pada dasarnya memiliki banyak kesamaan dengan yang dikembangkan sebelumnya, seperti terlihat pada Gambar IV.4. berikut ini. 69

10 Situation Analysis Statement of the Problem STEP I. Problem Identification Causal Loop Subsystem Policy Structure II. System Conceptualization Flow Diagram Equations III. Model Formulation Simulation IV. Simulation and Validation Policy Analysis and Policy Improvement V. Policy Analysis and Improvement Implementation : Exit Point VI. Implementation Gambar IV.4 Tahapan Pemodelan System Dynamics (Sushil, 1993) b. Analisis Perilaku Model Analisis perilaku model merupakan usaha untuk memahami perilaku sistem yang diakibatkan oleh asumsi-asumsi dalam model, sehingga dapat menjadi dasar untuk menyempurnakan model. Usaha pemahaman model ini dibantu dengan simulasi komputer yang akan memberikan gambaran bagaimana perilaku seluruh variabel dalam model terhadap waktu. 70

11 c. Pengujian dan Pengembangan Model 1). Pengujian Model Setelah model eksplisit suatu persoalan telah dapat diformulasikan, pada langkah ini sekumpulan pengujian dilakukan terhadap model untuk menegakkan keyakinan terhadap kesahihan model sekaligus pula mendapatkan pemahaman terhadap tendensi-tendensi internal sistem. Hal ini diperlukan dalam upaya untuk membandingkannya dengan pola referensi dan secara terus-menerus memodifikasi dan memperbaiki struktur model. Sensitivitas model terhadap perubahan-perubahan nilai parameter perlu dilakukan pula dalam langkah ini. Suatu model secara struktur dapat dikatakan valid jika model tidak hanya dapat membuat reproduksi perilaku sistem, akan tetapi juga dapat mengungkapkan bagaimana sistem bekerja dalam menghasilkan perilaku tersebut. Oleh karena itu model dapat dikatakan baik jika model dapat menambah pemahaman terhadap perilaku sistem yang dimaksud, mudah dikomunikasikan dan dapat menolong perbaikan pada sistem tersebut. Suatu model juga dapat dikatakan baik jika masih terbuka untuk perbaikanperbaikan lebih lanjut. Bila suatu korespondensi antara model mental sistem, model eksplisit, dan pengetahuan empirik tentang sistem telah diperoleh, model yang dibuat dapat diterima sebagai suatu representasi persoalan yang sahih dan dapat digunakan untuk analisis kebijakan. Secara ringkas, pengujian-pengujian yang dapat dilakukan dalam suatu proses pemodel system dynamics, dirangkum dalam Tabel IV.1 berikut. Table IV.1 Beberapa Pengujian model system dynamics Bidang Pengujian Pengujian Struktur Model Jenis Pengujian Verifikasi Struktur Verifikasi Paramater Kondisi Ekstrim Kecukupan Batas Pertanyaan yang diajukan oleh Pengujian Apakah struktur model konsisten dengan pengetahuan deskriptif yang relevan tentang sistem? Apakah parameter-parameter konsisten dengan pengetahuan deskriptif (dan numerik, jika ada) mengenai sistem? Apakah masing-masing persamaan masuk akal kendati inputnya memiliki nilai-nilai ekstrim? Apakah konsep-konsep yang penting menyangkut persoalan telah tercakup (endogenus) dengan model? 71

12 Pengujian Perilaku Model Pengujian Implikasi Kebijakan (Struktur) Konsistensi Dimensional Reproduksi Perilaku Anomali Perilaku Family Member Perilaku Mengejutkan Kebijakan Ekstrim Kecukupan Batas (Perilaku) Sensitivitas Perilaku Karakter Statistika Perbaikan Sistem Prediksi Perilaku Kecukupan Batas (Kebijakan) Sensitivitas Kebijakan Apakah masing-masing persamaan konsisten secara dimensional tanpa menggunakan parameterparameter yang tidak ada di dunia nyata? Apakah model secara endogenus membangkitkan gejala-gejala dari persoalan, mode-mode perilaku, frekuensi, dan karakteristik-karakteristik lain dari perilaku sistem riil? Apakah perilaku abnormal muncul jika suatu asumsi model ditiadakan? Dapatkah model mereproduksi perilaku dari contohcontoh sistem lain dalam kelas yang sama seperti model (misalnya : dapatkah sebuah model perkotaan membangkitkan perilaku kota New York, Dallas, Carson City, dan Calcutta bilamana diberi parameter masing-masing kota tersebut)? Apakah model menunjukkan adanya suatu mode perilaku yang sebelumnya tidak dikenali dalam sistem riil? Apakah model berperilaku sebagaimana mestinya bila dihadapkan pada kebijakan-kebijakan ekstrim atau input-input pengujian? Apakah perilaku model sensitif terhadap penambahan atau perubahan struktur untuk mewakili teori-teori alternatif yang dapat dapat diterima? Apakah perilaku model sensitif terhadap variasivariasi yang dapat diterima dalam parameterparameternya? Apakah output model memiliki karakter statistika yang sama dengan output dari sistem ril? Apakah kinerja sistem ril meningkat melalui penggunaan model? Apakah model dengan benar menjabarkan hasil-hasil dari kebijakan yang baru? Apakah rekomendasi kebijakan sensitif terhadap penambahan atau pengubahan struktur untuk merepresentasikan teori-teori alternatif yang dapat diterima? Apakah rekomendasi kebijakan sensitif dengan variasi-variasi yang masuk akal dalam parameterparameternya? Sumber: Tesis Kajian atas pengelolaan jalan kabupaten di kabupaten Nias dengan pemodelan system dynamics, dari hasil adaptasi dari Sterman (1984: 52) 72

13 2). Pengembangan Model Dalam proses pemodelan melalui tahap-tahap konseptualisasi, perumusan, simulasi dan evaluasi, dalam setiap tahap yang berturut-turut tersebut mungkin saja terjadi perumusan kembali dan perbaikan model, dengan cara menghilangkan atau menambah struktur. Tujuan utama dari tahap ini adalah untuk memperoleh suatu model yang sesuai dengan sistem yang sebenarnya sensuai dengan tujuan-tujuan yang hendak dicapai, dan dapat dimengerti dengan baik. Terdapat beberapa pertimbangan dalam pengembangan dan perumusan kembali model ini, termasuk pengurangan dan pengkayaan hipotesis dinamis, penambahan struktur feedback, mengubah konstanta menjadi variabel, menambah kriteria pengujian, dan yang paling penting kapan untuk berhenti! d. Analisis Kebijakan dan Penggunaan Model Pada fase terakhir dari proses pemodelan, model yang dibuat digunakan untuk menguji berbagai alternatif kebijakan yang mungkin bisa diterapkan dalam sistem yang tengah dikaji. Lebih jauh lagi, analisis dapat saja dilakukan untuk menyelidiki kemungkinan dampak dari berbagai kebijakan yang dipilih. Alternatif kebijakan dalam sistem yang sebenarnya akan terkait dengan salah satu atau kombinasi dari dua jenis intervensi terhadap model, yaitu: - perubahan parameter (termasuk perubahan kecil dalam fungsi tabel) - perubahan struktural (perubahan dalam bentuk atau jumlah persamaan). 1). Perubahan Parameter. Uji sensitivitas parameter dapat dilakukan dengan mengubah parameter ketika menjalankan kembali model dan membandingkan hasil perilaku model yang telah diubah parameternya dengan model dasar. Menguji sensitivitas model terhadap suatu nilai parameter kebijakan merupakan uji sensitivitas sistem yang sebenarnya dalam kaitannya dengan perubahan kebijakan. Di dalam model terdapat sejumlah prameter yang 73

14 dikategorikan sebagai parameter kebijakan (policy parameters), yaitu sejumlah nilai yang berada di bawah kendali para aktor dalam sistem yang sebenarnya. Mengetahui bahwa kebijakan tertentu akan menghasilkan perilaku model tertentu, pada dasarnya belumlah cukup. Karena model bukan merupakan model yang sesungguhnya di dunia nyata, maka tidak ada orang yang akan menjalankan suatu kebijakan hanya kerena kebijakan tersebut bisa membuat model menjadi lebih baik. Yang dibutuhkan justru adalah pemahaman mendasar mengapa kebijakan tertentu menghjasilkan perilaku tertentu dalam model. Pemahaman inilah yang kemudian dibandingkan dengan apa yang diketahui atau dipahami tentang sistem yang sebenarnya. 2). Perubahan Struktural Perubahan dalam struktur feedback suatu sistem, yaitu pola aliran material dan informasi terkadang semakin lama semakin determinan perilakunya terhadap waktu. Oleh karena itu dalam mengembangkan kebijakan pada system dynamics, dimungkinkan untuk dibuat hubungan-hubungan feedback baru yang merupakan salah satu cara untuk mengubah informasi yang tersedia di dalam sistem. Perubahan struktural dapat dilakukan dengan salah satu cara sebagai berikut: - menambah prameter kebijakan - mengubah suatu parameter kebijakan di tengah-tengah simulasi - menambahkan suatu loop umpan balik yang merupakan kebijakan - menambahkan loop negatif. 3). Rekomendasi Kebijakan dan Validitas Dalam konsep pemodelan yang akan dicapai dari akhir proses pemodelan adalah menerapkan pandangan yang ada pada model terhadap persoalan di dunia nyata. Hal yang terkait dengan rekomendasi, ada dua hal yang perlu dipertimbangkan, yaitu bagaimana validitas rekomendasi yang diberikan dan seberapa jauh rekomendasi kebijakan tersebut bisa diterapkan atau diimplementasikan, serta yang harus diperhatikan dalam melihat validitas rekomendasi alah kekuatan dari kebijakan itu sendiri. 74

15 Dalam perspektif system dynamics (Richardson dan Pugh, 1981), rekomendasi dianggap memiliki kekuatan jika kebijakan tersebut tetap menjadi pilihan terbaik meskipun dilakukan sejumlah perubahan dalam parameter model, sewaktu menghadapi kondisi eksogenus yang berbeda dan alternatif yang masuk akal dalam perumusan model. Rekomendasi kebijakan yang sensitif terhadap hal tersebut perlu diwaspadai. Kekuatan rekomendasi kebijakan metrupakan hal vital karena sesungguhnya tidak ada satu model pun yang benar-benar identik dengan sistem sebenarnya; all models are wrong (Sterman, 2002). Untuk melihat kemampuan penerapan kebijakan, ada dua hal yang perlu dipertimbangkan. Pertama, bisakah aktor yang bertanggung jawab atas kebijakan tersebut dalam sistem sebenarnya meyakini nilai rekomendasi kebijakan yang disusun berdasarkan suatu model? Kedua, bagaimana kemungkinan sistem sebenarnya memberikan respon terhadap proses implementasi tersebut? Dalam pemodelan system dynamics, tujuan akhir yang akan dicapai adalah mengenai pemahaman, sedang targetnya adalah meningkatkan pemahaman tentang hubunganhubungan yang terjadi di antara struktur umpan balik dan perilaku dinamis dari suatu sistem, sehingga dapat dikembangkan berbagai kebijakan dalam rangka memperbaiki perilaku permasalahan yang terjadi. Sekali suatu model dapat diformulasikan, perilaku dinamisnya dapat diperoleh melalui simulasi model tersebut dengan menggunakan program komputer. Simulasi perlu dilakukan untuk membandingkan perilaku dan struktur model dengan perilaku dan struktur sistem, yang pada gilirannya akan meningkatkan keyakinan terhadap kesahihan model. Dengan demikian, simulasi selanjutnya dapat digunakan untuk merancang kebijakan yang efektif. 75

16 IV.3 Simulasi System Dynamics a. Simulasi Dengan Perangkat Lunak (Software) Penggunaan perangkat lunak pada dasarnya adalah sebagai alat (tool) untuk mempermudah simulasi model system dynamics. Perlu ditegaskan bahwa menggunakan software tidak dengan sendirinya menggunakan metodologi system dynamics. System dynamics dapat disimulasikan dengan berbagai jenis software, termasuk dengan software spreadsheet, seperti Excell (Avianto, 2006: 2) Kompleksnya suatu sistem karena banyaknya faktor yang mempengaruhi struktur dan perilaku dari suatu sistem ril akan menyebabkan terlibatnya banyak sekali komponen sistem atau variabel-variabel yang bertanggung jawa atas mekanisme kerja sistem bersangkutan. Pada gilirannya, penurunan formula matematis untuk setiap variabel sistem akan membutuhkan waktu yang sangat banyak dan upaya yang berulang. Kendala ini dapat dipecahkan secara efisien dengan memanfaatkan bahasa simulasi (simulation languages) dan program komputer. Simulation language adalah sekumpulan kode komputer yang mampu melaksanakan perhitungan dalam jumlah besar menuruti aturanaturan simulasi yang telah ditentukan sebelumnya (Kim, 1998:70). Hampir sejalan dengan perkembangan system dynamics sejumlah perangkat lunak yang menggunakan simulation language juga telah dikembangkan. Perangkat-perangkat lunak semacam ini memungkinkan seorang analis untuk membangun suatu model system dynamics secara efisien dan spesifik. b. Membuat Diagram Alir Untuk Model System Dynamics Untuk dapat mensimulasikan model system dynamics harus dibuat dalam bentuk diagram alir (flow diagram) yang dapat dimengerti oleh software komputer yang digunakan. Setiap software memiliki cara penggambaran flow diagram yang khas. Dalam penulisan tesis ini menggunakan software Powersim Constructor ver. 2,5 d. Simbol-simbol flow diagram yang digunakan untuk membuat model system dynamics (sumber: Buku Study on new and improved techniques for spatial planning in metropolitan areas, tahun 2002, 76

17 Model Dinamika Perkotaan, Ditjen Penataan Ruang Departemen Kimpraswil) akan dipaparkan pada bagian ini. KONSTANTA INITIAL_VALUE SOURCE INFLOW LEVEL OUTFLOW SINK AUXILIARY 1). Level Level merupakan hasil akumulasi dari aliran dalam diagram alir dan menyatakan kondisi sistem setiap saaat. Dalam konsep sistem, level (stok) dikenal sebagai state variable. Level dapat dibayangkan sebagai sebuah bak air yang mengakumulasikan perbedaan air masuk dengan air keluar. Dalam flow diagram, level dilukiskan dengan simbol persegi panjang seperti di bawah ini. LEVEL 2). Rate Rate merupakan suatu aliran yang menyebabkan bertambah atau berkurangnya suatu level. Oleh karena itu rate terdiri dari dua jenis, yaitu rate masuk (inflow) dan rate keluar (outflow). Inflow akan menambah akumulasi di dalam suatu level, dilambangkan dengan simbol katub dan panah yang menuju level. Sedang outflow ditunjukkan dengan katup yang dihubungkan dengan panah yang menunjuk pada sink. SOURCE? INFLOW LEVEL 77

18 LEVEL? OUTFLOW SINK 3). Source dan Sink Simbol awan (cloud) menunjukkan source dan sink untuk suatu material yang mengalir ke dalam atau keluar suatu level. SINK SOURCE 4). Information Link Aliran informasi dalam powersim dilambangkan dengan tanda panah yang tegas. Aliran ini merupakan penghubung antara sejumlah variabel dalam suatu sistem. Jika suatu aliran informasi keluar dari level, ia tidak akan mengurangi akumulasi yang terdapat di dalam level tersebut. 5). Inisialisasi Tanda panah yang terputus-putus menunjukkan insialisasi atau penentuan nilai awal. Inisialisasi hanya berlaku pada tahun awal simulasi. INISIALISASI LEVEL 6). Variabel Auxiliary Variabel auxiliary adalah suatu penambahan informasi yang dibutuhkan dalam merumuskan persamaan atau variabel rate. Atau dapat pula dikatakan bahwa variabel 78

19 auxiliary adalah suatu variabel yang membantu untuk memformulasikan variabel rate. Variabel auxiliary digambarkan dengan suatu lingkaran penuh. AUXILIARY 7). Parameter (Konstanta) Konstanta adalah suatu besaran yang nilainya tetap selama proses simulasi. Konstanta dalam Powersim digambarkan dengan simbol persegi belah ketupat seperti gambar di bawah ini. KONSTANTA 8). Delay Proses delay dalam Powersim akan digambarkan dalam simbol berikut ini: WAKTU_DELAY WAKTU_DELAY_X DELAY1? INPUT_DELAY DELAY2? INPUT_DELAY_X Dalam menggambarkan delay dibutuhkan penghubungan panah bergaris yang menunjukkan delay dan panah sebagai aliran informasi, jika nilai awal delay sama dengan variabel input. Jika nilai awalnya ditetapkan terlepas dari variabel input maka hanya dibutuhkan satu panah delay sebagai penghubung. Simbol ini akan muncul bukan hanya untuk mencari delay, tapi juga untuk instruksi tertentu seperti mencari rata-rata (SMOOTH dalam bahasa Dynamo) dan mencari trend. 79

20 9). Fungsi Step, Clip, Switch Simbol ini menunjukkan bahwa dalam variabel tersebut terdapat instruksi yang menyangkut pilihan (logical function) antara lain fungsi STEP, CLIP dan SWITCH (IF untuk instruksi dalam Powersim). CLIP_STEP_SWITCH 10). Fungsi Tabel Simbol ini menunjukkan bahwa dalam variabel tersebut terdapat fungsi tabel 11. Simbol-simbol lainnya TABEL LEVEL DELAY AUXILIARY KONSTANTA TABEL Simbol-simbol yang terletak dalam kotak dengan garis terputus menunjukkan bahwa variabel yang diwakili oleh simbol tersebut telah digunakan di tempat lain. 80