II. TINJAUAN PUSTAKA
2.5 Pemodelan ( Modelling )
Salah satu pertanyaan mendasar dalam memecahkan permasalahan pengelolaan sumberdaya alam yang kompleks di wilayah pulau-pulau kecil adalah pendekatan apakah yang kira-kira mampu mengakomodasikan kompleksitas pengelolaan tersebut. Dalam konteks analisis, pemodelan dapat dijadikan sebagai wahana (vehicle) untuk membantu memecahkan masalah tersebut. Di bawah ini akan dijelaskan beberapa komponen atau variabel yang penting dalam pemodelan.
a. Sistem
Sistem berasal dari kata “systema” dalam bahasa Yunani yang dapat diartikan sebagai keseluruhan yang terdiri dari macam-macam bagian (Winardi, 1999). Setiap fenomena, baik struktural maupun fungsional, yang memiliki sekurang-kurangnya dua komponen yang dapat dipisahkan dan yang saling berinteraksi dapat dianggap sebagai suatu sistem (Hall dan Day, 1977). Dalam hubungan ilmu-ilmu fisika dan biologi, suatu sistem adalah sebuah pengaturan koleksi dari interelasi komponen fisik dengan karakteristik yang dibatasi dan unit fungsional (Grant et al., 1997). Definisi lain yang lebih umum adalah keseluruhan interaksi antar unsur dari sebuah obyek dalam batas lingkungan tertentu yang bekerja mencapai tujuan (Muhammadi et al., 2001). Menurut Manetsch dan Park (1977), sistem adalah suatu gugus dari elemen yang saling berhubungan dan terorganisasi untuk mencapai tujuan atau suatu gugus dari tujuan-tujuan. Suatu sistem merupakan himpunan atau kombinasi dari bagian-bagian yang membentuk sebuah kesatuan yang kompleks. Namun tidak semua kumpulan dan gugus bagian dapat disebut suatu sistem kalau tidak memenuhi syarat adanya kesatuan (unity), hubungan fungsional dan tujuan yang berguna. Selanjutnya Prahasta (2001) lebih menekankan pada sekumpulan obyek, ide, yang saling berhubungan dalam mencapai tujuan dan sasaran bersama. Apabila didasarkan pada sudut pandang filosofis , suatu sistem dapat diartikan sebagai bangunan aktual dari alam atau upaya manusia untuk memberlakukan aturan terhadap setiap kekacauan yang terjadi di alam.
Ilmu sistem ditumbuh kembangkan untuk merangkai secara utuh komponen-komponen yang berharga dari pengetahuan spesialis, dan mewujudkannya menjadi gambaran yang jelas. Teori sistem dimanfaatkan guna mempelajari kenyataan akan aturan yang sistematis dan ketergantungan
(interdependendency). Dalam mendefinisikan suatu sistem, yang paling
penting adalah perihal relevansi (kesesuaian). Oleh karena itu, adalah penting untuk selalu membayangkan suatu sistem sebagai koleksi yang terisolir dari komponen-komponen yang berinteraksi.
Setiap fenomena, baik struktural maupun fungsional, yang memiliki sekurangnya dua komponen yang dapat dipisahkan dan yang saling berinteraksi dapat dianggap sebagai suatu sistem. Suatu sistem dapat diartikan sebagai bangunan aktual dari alam atau upaya manusia (misalnya, taksonomi) untuk memberlakukan aturan terhadap setiap kekacauan yang terjadi di alam. Analisis sistem merupakan suatu penelitian mengenai sistem yang bersangkutan, atau mengenai sifat-sifat umum dari sistem tersebut. Holisme adalah filosofi mengenai penelitian terhadap perilaku total (atau atribut-atribut total lainnya) dari suatu sistem yang rumit.
Sistem seringkali diklasifikasikan sebagai: (1) sistem-sistem alamiah
(natural systems) dan (2) sistem-sistem buatan (man-made systems) (Winardi,
1999). Sistem alamiah terdiri dari sistem fisik misalnya: matahari, bumi, molekul hingga atom dan sistem yang mengandung kehidupan (living system) atau sistem biologis seperti manusia, hewan dan tanaman. Sedangkan sistem buatan terdiri dari sistem sosial (social system), yaitu: keluarga, organisasi, agama, juga sistem mekanistik (mechanistic system) seperti sebuah mobil, sebuah jam dan lain-lain. Khusus sistem organisasi, terdiri dari sistem operasional, sistem manajemen atau sistem keputusan, dan sistem informasi (Suryadi dan Ramdhani, 2000). Selanjutnya sistem informasi ini merupakan kesatuan (entity) formal yang terdiri dari berbagai sumberdaya baik fisik maupun logika (Prahasta, 2001). Dari organisasi ke organisasi, sumberdaya-sumberdaya ini disusun atau distrukturkan dengan beberapa cara yang berlainan karena organisasi dan sistem informasi merupakan sumberdaya-sumberdaya yang bersifat dinamis. Dengan demikian, struktur organisasi yang dibuat pada saat ini bisa jadi harus dimodifikasi keesokan harinya. Jadi diperlukan konsep secara logis dapat menggambarkan struktur sistem informasi, yang direpresentasikan oleh semua sumberdaya fisiknya, untuk berbagai ukuran sistem informasi di dalam bermacam-macam tipe organisasi. Fungsi logis di sini, digunakan untuk penalaran yang selanjutnya dapat digunakan untuk analisis, penjelasan, argumen, dan bahkan untuk penyelesaian masalah (Poerwowidagdo, 2001)
Sistem informasi berbasis komputer dibagi lagi menjadi: sistem manajemen data dasar (databased management system), sistem informasi manajemen (management information system), sistem penunjang keputusan
(decision support system), dan sistem pakar (expert system) (Marimin, 2002).
Selain dari sistem informasi sebelumnya beberapa pakar geografi masih menambahkan sistem informasi geografis (SIG), yaitu suatu paradigma baru dalam proses pengambilan keputusan dan penyebaran informasi. Dari merepresentasikan ”dunia nyata” dapat disimpan dan diproses sedemikian rupa sehingga dapat disajikan dalam bentuk-bentuk yang lebih sederhana sesuai kebutuhan (Prahasta, 2001 dan Jaya, 2002).
Berbagai sistem telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari, namun demikian masing-masing dari sistem-sistem tersebut memiliki komponen-komponen yang juga dapat dianggap sebagai sistem, dan masing-masing dari komponen tersebut merupakan bagian dari sistem yang lebih luas lagi. Jadi, setiap sistem yang ingin diteliti merupakan bagian dari suatu hierarki dalam sistem-sistem yang lain. Terserah pada kita untuk memilih bagian mana dari hierarki tersebut yang akan diteliti, dan usaha pertama yang harus dilakukan adalah mendefinisikan batasan-batasan spasial, temporal, dan konseptual yang akan dibahas.
Sistem-sistem alam yang diawali dengan organisme individu, yang kemudian beranjak ke arah yang lebih rumit lagi. Ikan yang berasal dari satu spesies merupakan bagian dari suatu populasi ikan. Populasi ikan, bersama dengan populasi satwa lain (mamalia, moluska, dan lain-lain) dan populasi tumbuhan air dengan siapa mereka berinteraksi dalam lingkungan spasial, dianggap sebagai komunitas. Komunitas, bersama dengan lingkungan tidak hidup (non-living) membentuk suatu ekosistem, yang merupakan kependekan dari sistem-sistem ekologi. Seluruh kehidupan di bumi ini secara kolektif disebut biosphere.
Suatu sistem dapat dinyatakan secara deskriptif dalam bentuk pernyataan
(statement) yang dirumuskan dalam kata-kata atau kalimat. Gejala-gejala alam
secara seksama mengikuti pola-pola alami yang dapat dijelaskan dengan analisis matematika. Dalam membuat pertanyaan, ataupun pernyataan digunakan nalar atau logika.
Subsistem adalah suatu unsur atau komponen fungsional daripada suatu sistem, yang berperan dalam pengoperasian sistem tersebut. Elemen suatu sistem (entity) berbeda dengan subsistem dari sistem. Untuk membedakan subsistem dengan elemen, maka diperlukan pembahasan atas tingkat resolusi (penguraian). Subsistem dikelompokkan dari bagian-bagian sistem yang masih berhubungan satu sama lain pada tingkat resolusi tertinggi, sedangkan elemen dari sistem adalah pemisahan bagian sistem pada tingkat resolusi rendah (Eriyatno, 1999).
b. Model
Dalam bidang ilmu pengetahuan suatu model merupakan abstraksi
(abstraction), ataupun penyederhanaan (simplification) dari suatu sistem, dan
untuk menafsirkannya (Jorgensen, 1988; Hall dan Day, 1977 dan Grant et al., 1997). Dengan kata lain, model dalam arti luas merupakan penggambaran sebagian dari kenyataan. Model-model dari ekosistem jauh lebih sederhana daripada ekosistem yang sebenarnya. Suatu model harus memiliki atribut-atribut fungsional penting yang terkandung dalam sistem nyata. Tentu saja suatu model tidak akan dapat memiliki seluruh atribut, karena kalau hal tersebut terjadi, yang dihasilkan bukanlah suatu model, melainkan suatu sistem nyata. Pembuatan model dilakukan untuk membantu konseptualisasi dan pengukuran terhadap suatu sistem yang rumit, dan kadang-kadang untuk meramalkan konsekuensi-konsekuensi dari suatu tindakan yang mungkin akan mahal harganya, sulit, ataupun bersifat destruktif terhadap sistem nyata yang bersangkutan. Definisi lainnya adalah model merupakan alat untuk meramalkan perilaku dari suatu kesatuan, yang rumit dan kurang dipahami, dari perilaku bagian-bagian yang dipahami dengan baik. Definisi yang lain lagi, model dapat dianggap sebagai suatu formalisasi dari pengetahuan mengenai suatu sistem.
Pemodelan telah menjadi bagian yang tidak terpisahkan dari peradaban manusia. Cikal bakal pemodelan sudah ada sejak zaman Mesir kuno, Babylonia, zaman kejayaan Yunani dan Romawi. Di zaman Mesir kuno, masyarakat Mesir dianugerahi Sungai Nil yang setiap tahun mengalami banjir. Banjir di Sungai Nil tersebut membawa bencana sekaligus anugerah. Dikatakan bencana, sebab banjir pada gilirannya akan menghilangkan batas-batas kepemilikan lahan. Dikatakan anugerah, sebab banjir justru membawa kesuburan bagi lahan-lahan pertanian di sepanjang Sungai Nil. Masyarakat Mesir kuno juga dihadapkan pada sistem perekonomian dengan pajak yang amat tinggi. Setiap tahun pemerintahan Firaun menghitung pajak yang harus dibayar masyarakat berdasarkan luas area lahan yang dimiliki dan juga tinggi air permukaan akibat banjir. Yang menolak membayar pajak harus menghadapi hukuman yang amat keras, bahkan kematian. Dihadapkan pada kehidupan seperti itulah masyarakat Mesir kuno harus berpikir keras untuk mengembangkan metode pengukuran yang tepat dan akurat. Sistem pengukuran yang dilakukan masyarakat Mesir kuno dikenal sangat impressive dan reliable.
Tidaklah mengherankan jika kemudian hasil karya mereka, seperti pyramid dan
sphynx, menjadi salah satu monumen peradapan dunia yang sangat
menakjubkan. Dan itu semua dilakukan melalui proses pemodelan atau
modelling, khususnya mental modelling (Fauzi dan Anna, 2005).
Lebih lanjut Fauzi dan Anna (2005) menyatakan bahwa proses pemodelan di zaman modern saat ini berakar dari cara berpikir masyarakat Yunani dalam mengekspresikan dan mengabstraksikan sistem yang kompleks ke dalam penyederhanaan berpikir melalui pendekatan geometrik dan matematik. Adalah seorang pemikir Yunani bernama Thales yang pada 2.500 tahun lalu pertama kali menemukan bahwa matematika tidak hanya dapat digunakan untuk menghitung, namun juga untuk mempelajari alam semesta. Salah satu temuan Thales yang paling terkenal ketika itu adalah kemampuannya untuk memprediksi gerhana matahari yang terjadi pada tahun 585 SM dengan sangat tepat. Thales juga dikenal sebagai penemu pertama sistem berpikir logis (system
Dari peradaban Mesir kuno, Babylonia, Romawi dan Yunani, pemodelan terus berkembang sampai ke zaman peradaban modern saat ini. Bahkan kemudian pemodelan menjadi lebih kompleks dan sering bersifat surealis. Namun, terlepas dari itu, model dan pemodelan telah membantu manusia memahami sistem alam yang kompleks, dari mikroskopis sampai makroskopis (Fauzi dan Anna, 2005).
Sistem digambarkan ke dalam suatu model sebagai representasi atau formalisasi dari suatu sistem nyata atau dengan kata lain suatu model merupakan abstraksi ataupun penyederhanaan dari suatu sistem. Model digunakan untuk memberikan gambaran (description), memberikan penjelasan (prescription), dan memberikan perkiraan (prediction) dari realitas yang diselidiki. Pembuatan model adalah perluasan dari suatu analisis ilmiah. Fauzi dan Anna (2005) menyatakan bahwa model adalah jembatan antara dunia nyata (real world) dengan dunia berpikir (thinking) untuk memecahkan suatu masalah. Proses penjabaran atau merepresentasikan ini disebut sebagai modelling atau pemodelan yang tidak lain merupakan proses berpikir melalui sekuen yang logis. Secara skematis, proses pemodelan tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Intersepsi dunia model dengan dunia nyata (Fauzi dan Anna, 2005) Pemodel
Dunia Nyata
Dunia Model
Ditampilkan kembali sebagai hasil proses berpikir
Model-model dari ekosistem jauh lebih sederhana daripada ekosistem-ekosistem yang sebenarnya, seperti halnya model pesawat terbang jauh lebih sederhana daripada pesawat terbang yang sebenarnya. Suatu model harus memiliki atribut-atribut fungsional penting yang terkandung dalam sistem nyata. Tentu saja suatu model tidak akan dapat memiliki seluruh atribut; karena kalau hal tersebut terjadi, yang dihasilkan bukanlah suatu model, melainkan suatu sistem nyata.
Pembuatan model dilakukan untuk membantu konseptualisasi dan pengukuran terhadap suatu sistem yang rumit dan, kadang-kadang, untuk meramalkan konsekuensi-konsekuensi dari suatu tindakan yang mungkin akan mahal harganya, sulit, ataupun bersifat destruktif terhadap sistem nyata yang bersangkutan. Definisi lainnya adalah bahwa model merupakan alat untuk meramalkan perilaku dari suatu kesatuan, yang rumit dan kurang dipahami, dari perilaku bagian-bagian yang dipahami dengan baik (Goodman, 1975 dalam Hall dan Day, 1977). Definisi ketiga adalah bahwa model dapat dianggap sebagai suatu formalisasi dari pengetahuan mengenai suatu sistem. Untuk saat ini, definisi yang pertama, yaitu bahwa model adalah suatu penyederhanaan, merupakan definisi yang paling bermanfaat.
Pembuatan model diperlukan untuk memahami alam karena alam sangatlah rumit. Bagaimanapun, model-model yang dibuat harus sering diperiksa kaitannya dengan dunia nyata untuk memastikan keakuratan dari gambaran mengenai model-model tersebut. Alat yang paling baik digunakan adalah sifat saling mempengaruhi antara model dengan empirisme, yang secara idealnya berada dalam suatu rangkaian bolak-balik. Analisis terhadap sistem-sistem yang rumit, dan pembuatan model dari sistem-sistem-sistem-sistem tersebut, berkebalikan dengan kecenderungan-kecenderungan reduksionis dalam hal ilmu. Baru-baru ini, mengisolasi dan mengontrol komponen-komponen alam yang sangat kecil telah menjadi alat penelitian yang paling baik dalam membantu manusia memahami alam (Platt, 1968).
Dua tipe utama dari model ekologi (dan pembuat model) yang sering digunakan dan dapat diklasifikasikan dengan baik adalah model analitik dan model simulasi. Meskipun kedua pendekatan tersebut, secara teoritis, diarahkan pada peningkatan pemahaman dan ramalan mengenai sistem-sistem ekologi dan komponen-komponennya. Dalam prakteknya, kedua metode tersebut umumnya digunakan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan yang sangat jauh berbeda, dan pendekatan-pendekatan matematika yang digunakan pun jauh berbeda pula.
Pendekatan analitik mengacu pada sejumlah prosedur matematika dalam menemukan pemecahan yang tepat untuk persamaan diferensial dan persamaan lainnya. Karena perilaku dari beberapa jenis persamaan matematika telah cukup dikenal, pendekatan analitik memiliki kemampuan yang hebat apabila beberapa aspek alam dapat digambarkan dengan baik oleh satu atau beberapa persamaan tersebut. Pendekatan analitik telah berhasil digunakan dalam bidang fisika; misalnya, terdapat banyak interaksi antar partikel yang dapat digambarkan dengan baik (secara rata-rata) oleh ekspresi-ekspresi matematika yang relatif sederhana. Sebenarnya, selama partikel-partikel tersebut memberikan respon dalam gaya yang sama dengan persamaan-persamaan analitik, ilmuwan yang menggunakan prosedur-prosedur analitik tersebut memiliki kemampuan prediktif yang luar biasa, karena perilaku dari partikel-partikel tersebut dapat diketahui dengan cara meneliti respon dari persamaan-persamaan matematika yang bersangkutan. Model matematika menggunakan notasi-notasi dan persamaan-persamaan matematika untuk mempresentasikan sistem. Atribut-atribut dinyatakan dengan variabel-variabel, dan aktivitas-aktivitas dinyatakan dengan fungsi matematika yang menjelaskan hubungan antar variabel tersebut (Suryadi dan Ramdhani, 2000).
Pendekatan analitik telah cukup banyak digunakan dalam beberapa aspek dari ekologi, terutama populasi biologi dan populasi genetika. Metode-metode analitik juga bermanfaat untuk pembuatan model-model teoritis yang akan menjadi landasan untuk pembuatan teori ekologi. Dalam beberapa kasus, model-model analitik bermanfaat untuk pembuatan program-program manajemen populasi.
c. Simulasi
Simulasi adalah proses pembangkitan pola terhadap waktu yang dihasilkan dari operasi sistem. Dengan bantuan komputer, simulasi menunjukkan apa yang dilakukan sistem terhadap waktu (Odum, 1992). Simulasi mencakup usaha membentuk sebuah model eksperimental tentang sesuatu proses atau sistem keputusan, untuk kemudian mengevaluasi berbagai macam alternatif-alternatif spesifik dengan jalan menguji model yang bersangkutan secara berulang (Winardi, 1999). Menurut Eriyatno (1999), simulasi merupakan suatu aktivitas dimana pengkaji dapat menarik kesimpulan-kesimpulan tentang perilaku suatu sistem, melalui penelaahan perilaku model yang selaras, dimana hubungan sebab akibatnya sama dengan atau seperti yang ada pada sistem yang sebenarnya. Selanjutnya Suryadi dan Ramdhani (2000) mendefinisikan simulasi sebagai proses mendesain model dari suatu sistem nyata dengan melakukan eksperimen dengan model tersebut untuk memahami perilaku sistem itu dan/atau mengevaluasi berbagai strategi operasi dari sistem. Model simulasi menitik-beratkan pada pendekatan meniru atau memodelkan masalah yang dihadapi setepat mungkin untuk kemudian melaksanakan eksperimen dengan model tersebut dengan cara sistematis sehingga dapat dibandingkan dengan berbagai macam alternatif, guna menetapkan kebijakan yang lebih baik.
Teknik simulasi telah lama dikenal sebagai alat penting bagi seorang perencana. Dengan adanya kemajuan yang pesat dari penggunaan komputer, teknik tersebut telah menjadi bagian yang penting dalam bidang manajemen. Simulasi menjadi alat mutakhir untuk mengadakan eksperimen dalam penelitian operasional dan teknik sistem. Penentuan simulasi dapat diartikan sebagai pembagian model abstrak ke dalam bagian yang lebih kecil, kemudian dihubungkan dengan perilaku masing-masing bagian. Simulasi dasar komputer dilakukan untuk menunjukkan pengaruh dari masing-masing interaksi. Sesudah penyusunan model, kemudian dilanjutkan dengan mencari input data untuk
simulasi operasi yang benar dari sutatu sistem yang telah berjalan. Dengan melakukan ulangan, maka akan diperoleh suatu alternatif dari berbagai rancangan konfigurasi.
Simulasi lebih menunjukkan suatu estimasi statistik, dibanding hasil yang eksak dan lebih cenderung hanya merupakan suatu perbandingan dari berbagai alternatif untuk mendekati titik optimum. Simulasi ini sering dikenal sebagai simulasi stokastik atau simulasi Monte Carlo yang menggunakan pemodelan matematika untuk mempelajari suatu sistem yang berkarakteristik adanya kejadian acak (random events). Kejadian acak ini diekspresikan dalam unit variabel acak yang nilainya didapatkan melalui aplikasi komputer. Perihal keragaman yang terjadi di dunia nyata dapat ditelaah melalui reproduksi secara artifisial dari perilaku sistem. Hasil akhir simulasi umumnya berupa informasi dalam bentuk angka tentang kinerja sistem, sehingga belum memberikan informasi hubungan sebab akibat (Eriyatno, 1999). Namun demikian, dapat dimanfaatkan dalam banyak hal yang meliputi: (1) analisis terinci dari kebijakan tertentu, (2) analisis sensitivitas, (3) perbandingan antara beberapa alternatif kebijakan (skenario), (4) penilaian antara biaya dan manfaat.
Menurut Suryadi dan Ramdhani (2000), model matematis yang dipelajari dengan simulasi dapat ditinjau dari tiga dimensi yang berbeda, yaitu:
(1) Statis-dinamis: model simulasi dapat digunakan untuk menggambarkan sistem yang bersifat baik statis maupun dinamis. Model simulasi statis adalah model yang menggambarkan sistem dimana keadaannya tidak dipengaruhi waktu. Model simulasi dinamis adalah model simulasi yang keadaan sistemnya berubah dipengaruhi waktu.
(2) Stokastik-deterministik: model simulasi dapat menggambarkan keadaan yang bersifat pasti (deterministik) atau tidak mengandung unsur probabilitas, dan bersifat tidak pasti (stokastik) dengan mengandung unsur probabilitas yang ditandai dengan adanya kerandoman input dari model.
(3) Kontinu-diskrit: model simulasi disebut diskrit jika status sistem berubah pada waktu yang diskrit. Sedangkan model simulasi disebut
kontinu jika status variabelnya berubah seiring berjalannya waktu. Variabel-variabel model simulasi dapat berubah dengan cara:
Kontinu setiap saat
Diskrit setiap saat
Kontinu pada saat-saat tertentu
Diskrit pada saat-saat tertentu.
Selanjutnya dikatakan bahwa ada beberapa hal yang harus diperhatikan manakala memilih simulasi sebagai teknik pendukung keputusan, yaitu:
(1) Simulasi tidak dapat mengoptimasi performansi sistem, tetapi hanya menggambarkan atau memberi jawaban atas pertanyaan ”apa yang akan terjadi”
(2) Simulasi tidak memberikan pemecahan masalah, tetapi hanya menyediakan informasi yang menjadi dasar pengambilan keputusan (3) Simulasi juga tidak dapat memberikan hasil yang akurat atas
karakteristik sistem jika datanya tidak akurat dan modelnya tidak dinyatakan dengan jelas.
Manfaat utama dari penggunaan simulasi adalah sifat fleksibelitasnya. Secara praktis setiap permasalahan yang mengandung resiko dapat dikaji dengan derajat ketepatan yang memadai melalui suatu model simulasi. Simulasi tidak dapat dipisahkan dengan unsur ketepatan. Simulasi lebih menunjukkan suatu estimasi statistik, dibanding hasil yang eksak dan lebih cenderung hanya merupakan suatu perbandingan dari berbagai alternatif untuk mencapai titik optimum.