METODOLOGI PENELITIAN
C. Metode Analisis
Metode analisis data adalah metode untuk mendapatkan pemahaman dan pengertian yang tepat tentang suatu objek dengan jalan menguraikan bagian-bagian, menelaah, dan mencermati hubungan keterkaitan antar bagian untuk membentuk konsepsi yang integral. Tujuan dari analisis data adalah untuk mendapatkan informasi yang relevan yang terkandung di dalam data tersebut, dan menggunakan hasil analisis tersebut untuk memecahkan suatu masalah. Dalam
penelitian ini menggunakan metode system dynamics, maka akan dijelaskan beberapa hal yang bertujuan dengan penerapan pemodelan dengan metode system dynamics. Dari penjelasan tersebut akan didapat gambaran mengenai hubungan kerja antara obyek penelitian dengan system dynamics. Pada bagian akhir akan dijabarkan uji statistik terhadap data-data yang telah dikumpulkan dan dipilih sebagai komponen-komponen bagi terbentuknya model dari sistem moneter syariah.
1. Pemodelan
a. Definisi
Di dalam sebuah pemodelan terdapat pengertian dasar dari model sebagai pendekatan pada sistem yang dijadikan model tersebut. Selain itu, di dalamnya juga terdapat berbagai istilah dan jenis model yang digunakan untuk membentuk sistem pada model tersebut. Penelitian dengan pendekatan pemodelan semestinya mampu merpresentasikan setiap elemen yang membentuk sistem tersebut. Jikalau terdapat elemen-elemen yang tidak juga bisa direpresentasikan maka dilakukan analogi atau mengganti unsur tersebut dengan unsur lain yang sejenis.
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, pemodelan berasal dari kata model. Kata model itu sendiri mengandung beberapa arti. Pertama, model berarti pola (contoh, acuan, ragam) dari sesuatu yang akan dibuat atau dihasilkan. Kedua, model berarti orang yang digunakan sebagai contoh untuk ditulis atau digambar. Ketiga, model berarti orang yang memperagakan contoh pakaian baru yang akan dipasarkan. Keempat,
model berarti barang tiruan atau imitasi yang kecil menyerupai atau persis dengan aslinya.
Jadi, model adalah contoh sederhana dari sistem dan menyerupai sifat-sifat sistem yang dipertimbangkan, tetapi tidak sama dengan sistem. Penyederhanaan dari sistem sangat penting agar dapat dipelajari secara seksama. Model dikembangkan dengan tujuan untuk studi tingkah laku sistem melalui analisis rinci terhadap komponen atau unsur dan proses utama yang menyusun sistem dan interaksinya antara satu dengan yang lain.
Di dalam pemodelan terdapat terminologi, sebagai batasan yang dikandung dalam suatu definisi. Istilah yang akan diuraikan merupakan pokok-pokok utama yang menjadi tolok ukur keberadaan suatu pemodelan antara lain:
1). Batas Sistem
Batas sistem adalah abstraksi dari batas yang menghimpun unsur dan proses dari sistem sebagai bagian terpisah dari lingkungan total.
System boundaries atau batas sistem didefinisikan lebih dulu sebelum model dibuat. Batas sistem ini memisahkan proses-proses yang menyebabkan adanya tendensi internal dari pengaruh exogenus. Batas sistem ini menggambarkan cakupan analisis berdasarkan inetraksi sebab akibat dalam sistem. Komponen-komponen dalam dunia nyata sangatlah kompleks dan beragam sehingga dibutuhkan pembatasan dalam membentuk sistem. Unsur dalam sistem dipengaruhi oleh
lingkungan, tapi sebaliknya komponen tidak mempengaruhi lingkungan. Meskipun demikian, hal itu tidak seluruhnya benar, karena terkadang faktor makro dapat mempengaruhi unsur mikro, begitu juga sebaliknya, unsur mikro dapat berpengaruh terhadap faktor makro. 2). Simulasi dan Program Komputer
Simulasi adalah proses yang diperlukan untuk penanganan model untuk meniru tingkah laku sistem yang sesungguhnya meliputi diagram alir dan logika komputer serta penulisan kode dan penerapannya pada komputer. Jadi, langkah utama yang diperlukan untuk membuat model adalah penulisan perintah untuk masukan data, pengolahan data dan keluaran dari hasil pengolahan data. Penulisan perintah untuk komputer merupakan suatu bahasa tersendiri. Bahasa yang dapat digunakan untuk menulis perintah dalam komputer dapat dibagi dua jenis, yaitu bahasa tingkat rendah dan tinggi.
2. Tahapan Pemodelan
a. Tahap Seleksi Konsep
Seleksi alternatif konsepsi dari tahap evaluasi kelayakan merupakan tahap pertama dari pemodelan abstrak. Seleksi itu dilakukan untuk menentukan alternatif-alternatif mana yang bermanfaat dan bernilai cukup untuk dilakukan pemodelan abstraknya. Hal ini erat kaitannya dengan biaya dan kinerja dari sistem yang dihasilkan. Interaksi dengan para pengambil keputusan serta pihak lain yang terlibat pada sistem penting dilakukan pada tahap seleksi ini.
b. Tahap Rekayasa Model
Langkah awal dari pemodelan adalah menetapkan jenis model abstrak yang akan diterapkan yang sejalan dengan tujuan dan karakteristik sistem. Setelah itu, tugas tahap pemodelan terpusat pada pembentukan model abstrak yang realistik. Dalam hal ini ada dua cara pendekatan untuk membentuk suatu model abstrak, pertama, pendekatan kotak gelap. Identifikasi model suatu sistem dilakukan dari informasi yang menggambarkan perilaku terdahulu dari sistem yang sedang berjalan (past behaviour of the existing system). Melalui berbagai teknik statistik dan matematik, model diturunkan kemudian dicari yang paling cocok (fit) pada data operasional. Kedua, pendekatan struktur. Pendekatan struktur merupakan system apporach atau pendekatan dengan berpikir sistem yaitu pendekatan berpikir secara keseluruhan. Pendekatan ini disebut juga pendekatan holistik dengan kesadaran bahwa adanya suatu kejadian berkaitan dengan sistem yang berinteraksi antara obyek dengan lingkungan total. Pada beberapa kasus tertentu kedua pendekatan dapat dipakai secara bersama-sama.
c. Tahap Implementasi Komputer
Pada tahap ini, model abstrak diwujudkan pada berbagai bentuk persamaan, diagram alir, dan diagram blok. Pemakaian komputer sebagai pengolah data dan penyimpan data tidak dapat diabaikan dalam pendekatan sistem. Tahap ini seolah-olah membentuk model dari suatu model, yaitu tingkat abstraksi lain yang ditarik dari dunia nyata.
Setelah program komputer dibuat untuk model abstrak dengan format atau output yang telah dirancang serta telah memadai, selanjutnya dilakukan tahap pembuktian (verifikasi) bahwa model komputer tersebut mampu melakukan simulasi dari model abstrak yang dikaji.
d. Tahap Validasi
Validasi adalah suatu proses iteratif yang berupa pengujian berturut-turut sebagai proses penyempurnaan model komputer. Validasi model adalah usaha menyimpulkan apakah model sistem tersebut merupakan perwakilan yang sah dari realitas yang dikaji dapat dihasilkan kesimpulan yang meyakinkan. Umumnya validasi dimulai dengan uji sederhana, seperti tanda aljabar, tingkat kepangkatan dari besaran, format respons, linear, eksponensial, logaritmik, dan sebagainya, arah perubahan peubah apabila input atau parameter diganti-ganti, dan nilai batas peubah sesuai dengan nilai batas parameter sistem.
Uji statistik ini dapat memakai perhitungan koefisien determinasi, pembuktian hipotesis melalui analisis ragam dan sebagainya. Pada tahap ini, seringkali ditemukan kesulitan, karena kurangnya data atau sempitnya data yang tersedia untuk melakukan validitas. Pada permasalahan yang kompleks dan mendesak, disarankan proses validasi partial, yang tidak dilakukan pengujian keseluruhan model sistem. Hal ini mengakibatkan rekomendasi untuk pemakaian model yang terbatas dan bila perlu menyarankan untuk pemakaian model pada pengkajian selanjutnya.
e. Analisis Kebijakan
Pengambil keputusan merupakan bagian penting dalam tahap ini dengan model dioperasikan untuk mempelajari secara mendetail kebijakan yang dipermasalahkan. Hal ini berlaku sebagai pengarah pada proses kreatif-interaktif yang mencakup pula para analis sistem serta spesialis dari berbagai bidang keilmuan. Apabila tidak ada kriteria keputusan yang khas seperti maksimisasi atau minimisasi, proses interaktif ini dapat menuju pada suatu kajian normatif yang bertalian dengan trade-off antar peubah-peubah sistem. Lebih jauh, dapat diterapkan pula kebijakan untuk secara efisien menilai kombinasi antar beberapa output sistem. Banyak teknik optimasi yang tersedia untuk memecahkan masalah praktis dan beberapa di antaranya dapat diterapkan langsung sebagai simulasi model. (Muhammadi, 2001 h. 371)
3. System Dynamics
Metodologi system dynamics telah berkembang sejak tahun 1950, pertama kali dikembangkan oleh Jay. W. Forrester sewaktu kelompoknya melakukan riset di MIT (Massachussets Institute of Technology) Cambridge, dengan mencoba mengembangkan manajemen industri untuk mendesain dan mengendalikan sistem industri. Mencoba mengembangkan metode manajemen untuk perencanaan industri jangka panjang yang kemudian diterbitkan dalam bentuk buku pada tahun 1961, berjudul
Industrial Dynamics. Selanjutnya dengan menggunakan metodologi yang sama Forrester berupaya menjelaskan perkembangan kota yang
dipublikasikan dalam buku Urban Dynamics (1969). Pada perkembangannya, metodologi ini telah diterapkan di dalam analisis pada sejumlah persoalan ekonomi dan sosial yang menarik dan penting. Salah satu yang paling banyak dipublikasikan adalah model yang dikembangkan oleh Dennis Meadows dan Club of Rome dalam bukunya The Limits to Growth. Berbagai model telah dikembangkan dengan System Dynamics
guna mempelajari berbagai permasalahan yang beragam, seperti manajemen proyek, pasukan perdamaian PBB, penemuan gas alam, pertumbuhan suatu bisnis, perencanaan ekonomi nasional dan sebagainya.
Sejalan dengan perkembangan kebutuhan pemodelan dengan
System Dynamics, dikembangkan pula berbagai software sebagai alat bantu (tools), sehingga penggunaan metodologi System Dynamics sebagai salah satu cara pemodelan, menjadi lebih efisien. Saat ini berkembang
software-software yang bukan cuma memudahkan pemakai untuk membangun model, tetapi juga untuk melakukan simulasi dan berbagai uji sensitivitas model.
a. Definisi System Dynamics
Menurut Massachussets Institute of Technology (MIT), System Dynamics adalah suatu metodologi untuk mempelajari permasalahan di sekitar kita. Tidak seperti metodologi lain, yang mengkaji permasalahan dengan memilahnya menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, System Dynamics melihat permasalahan secara keseluruhan. Konsep utama
System Dynamics adalah pemahaman tentang bagaimana semua objek dalam suatu sistem saling berinteraksi satu sama lain.
Menurut System Dynamics Society, System Dynamics adalah suatu metodologi untuk mempelajari dan mengelola sistem umpan balik yang kompleks, seperti yang biasa ditemui dalam dunia bisnis dan sistem sosial lainnya.
Menurut Radzicky, System Dynamics adalah suatu metodologi yang handal dan teknik pemodelan dengan simulasi komputer untuk memetakan, memahami, dan membahas isu-isu dan permasalahan yang kompleks.
b. Metodologi System Dynamics
Metode yang akan dibuat dalam penelitian ini menggunakan metodologi system dynamics, dengan menerjemahkan permasalahan perkembangan instrumen moneter syariah ke dalam model matematik. Metodologi System Dynamics adalah model matematik kausal ( theory-like). Pengungkapan hubungan kausal dalam bentuk ekspresi matematik didasari oleh dalil hubungan-hubungan yang terdapat dalam fenomena (sistem) yang diteliti. Pemilihan metodologi System Dynamics ini didasari
pertimbangan bahwa metodologi ini mampu mempresentasikan
keterkaitan dan saling ketergantungan antar variabel yang dikaji dan mampu menggambarkan interaksi dari masing-masing bagian sistem serta menjelaskan perilaku sitem apabila dilakukan intervensi-intervensi terhadap sistem tersebut. Untuk menguji keakuratan model dilakukan pengujian dengan membandingkan model dengan kondisi nyata dan data empiris.
Salah satu metode untuk memperoleh kebenaran ilmiah adalah metodologi System Dynamics. Richardson and Pugh mengatakan: ”system dynamics is a methodology for understanding certain kinds of complex problems”. Metodologi yang dimaksud di sini tidak lain adalah ilmu tentang cara menyangkut logika dalam penelitian ilmiah, yakni keseluruhan sistem, metode, peraturan dan hipotesis yang dipakai dalam memahami permasalahan yang kompleks. Metodologi System Dynamics
itu sendiri sejalan dengan konsep paradigma yang dipopulerkan oleh Thomas Kuhn dalam bukunya berjudul The Structure Of Scientific Revolutions. Paradigma secara umum diartikan sebagai model atau skema. Pemodelan dengan metodologi System Dynamics ini makin berkembang pesat sejak diperkenalkan oleh Jay W. Forrester dalam bukunya yanag berjudul Industrial Dynamics. Model yang dibuat pada dasarnya merupakan hasil dari suatu upaya untuk membuat tiruan dari dunia nyatanya. Untuk mewujudkan hal tersebut, suatu pemodelan haruslah memenuhi metode ilmiah. Metode ini mensyaratkan bahwa suatu model haruslah mempunyai banyak titik kontak (points of contact) dengan kenyataan (reality) dan pembandingan yang berulang kali dengan dunia nyata (real world) melalui titik-titik kontak tersebut. Kemudian barulah model itu dapat dijadikan sebagai suatu dasar untuk memahami dunia nyata dan untuk merancang kebijakan-kebijakan yang dapat mengubah dunia nyata tersebut.
Sterman mengemukakan prinsip-prinsip untuk membuat suatu analisis dinamik. Adapun prinsip-prinsip tersebut adalah sebagai berikut: 1). Keadaan yang diinginkan dan keadaan yang sebenarnya terjadi harus dibedakan di dalam analisis.
2). Adanya struktur stok dan aliran dalam kehidupan nyata harus dapat direpresentasikan di dalam analisis.
3). Aliran-aliran yang berbeda secara konseptual, di dalam analisis harus dibedakan.
4). Hanya informasi yang benar-benar tersedia bagi aktor-aktor di dalam sistem yang harus digunakan dalam pemodelan keputusan-keputusannya. 5). Struktur kaidah penelusuran keputusan di dalam analisis sesuai (cocok) dalam praktek-praktek manajerial, dan analisis kausalitas dalam kondisi-kondisi tertentu.
Karena analisis merupakan representasi dari sistem nyata, maka analisis dikatakan baik bila perilaku analisis tersebut dapat menyerupai sistem sebenarnya dengan syarat tidak melanggar prinsip-prinsip berpikir sistem. Dalam membangun suatu analisis sangat dipengaruhi oleh
subyektivitas seseorang atau organisasi, maka perlu adanya
penyempurnaan yang dilakukan terus menerus dengan mengenal informasi dan potensi yang relevan.
Penggunaan metodologi System Dynamics lebih ditekankan pada tujuan-tujuan peningkatan pemahaman tentang bagaimana tingkah laku
muncul dari struktur kebijakan dalam sistem itu. Pemahaman ini sangat penting dalam perencanaan kebijakan yang efektif.
c. Software System Dynamics
Software yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah software Powersim versi 2.5d, yang kemudian diperbaharui dengan versi yang lebih baik yaitu Powersim versi 2005. Simbol yang digunakan dalam versi 2.5d maupun yang versi 2005 adalah sama. Secara umum simbol yang ada dalam software Powersim tidak jauh berbeda dengan software lainnya yang memakai metode System Dynamics. Dalam aplikasinya simbol dalam
Powersim yang digunakan untuk menggambarkan Stock Flow Diagram
(SFD) terdiri dari empat bagian, yaitu constan, auxiliary, level, dan rate.
4. Uji Statistik
a. Pengujian Absolute Error
Metode uji statistik abosolute error adalah uji statistik untuk melihat penyimpangan antara hasil simulasi dengan data empirik, yaitu dengan menghitung Absolute Variation Error (AVE) dan Abosolute Means Error (AME). AVE adalah melakukan pengujian dengan melihat penyimpangan nilai variasi hasil simulasi terhadap data empirik. Dengan rumus sebagai berikut:
Bahwa Vs adalah varians hasil simulasi dan Ve adalah varians dari data empirik. Sedangkan AME adalah melakukan pengujian untuk melihat penyimpangan antara nilai rata-rata hasil simulasi terhadap data empirik atau data aktual. Dengan rumus:
AME = (Xs –Xe) / Xe x 100% ... (3.2)
Bahwa Xs adalah means hasil simulasi dan Xe adalah means data empirik.
b. Pengujian Root Means Square Error
Root Means Square Error (RMSE) mengukur akar rataan kuadrat persentase perbedaan antara nilai yang disimulasikan dengan nilai yang sebenarnya. Besarnya RMSE ditentukan dengan rumus:
RMSE = ... (3.3)
Ket :
RMSE = Akar rataan kuadrat persentase kesalahan
St = Nilai simulasi pada waktu t
At = Nilai aktual pada waktu t
Statistik ketidaksamaan Theil membagi rataan kuadrat kesalahan
(Mean Square Error, MSE) ke dalam komponen yang mengukur bagian-bagian kesalahan yang disebabkan oleh bias (Inequality bias proportion),
ketidaksamaan varian (Inequality variance proportion), dan
ketidaksamaan kovarian (Inequality covarian proportion). Bias terjadi karena adanya perbedaan rata-rata nilai yang disimulasikan dengan nilai rata-rata aktual.
Untuk mengukur besarnya bagian kesalahan karena bias digunakan hubungan berikut:
Um = ... (3.4)
Ket:
Um = Bagian MSE karena bias (inequality bias proportion)
S = Rata-rata nilai simulasi
A = Rata-rata nilai aktual
St = Nilai aktual pada waktu t
n = Jumlah pengamatan
c. Proses Uji Statistik
Adapun proses memilih proses uji statistik AVE, AME, dan RSME sebagai uji validasi adalah sebagai berikut:
1). AVE merupakan pengujian statistik yang diperoleh dari mengkuadratkan penyimpangan data dari nilai rata-ratanya. Selanjutnya, nilai varians dihitung dengan menjumlahkan hasil pengkuadratan selisih nilai data observasi. Hasil AVE masih agak sulit untuk diinterpretasikan karena nilainya cukup besar yaitu dari hasil pengkuadratan. Oleh karena itu, perlu dicari ukuran varians yang sama dengan data aslinya dengan cara menarik akar varians.
2). AME digunakan hanya untuk menyatakan berapa besar penyimpangan rata-rata dari data yang dihasilkan berdasarkan hasil simulasi terhadap rata-rata data referensi. Hasil yang diperoleh masih dianggap terlalu kasar berdasarkan analisis statistik.
3). RMSE merupakan pengujian dalam statistik dengan ukuran varians yang dihasilkan mempunyai unit pengukuran yang sama dengan data asli.