II. TINJAUAN PUSTAKA
2.6. Pendekatan Sistem
Sistem analisis mempelajari keterkaitan fenomena suatu obyek secara utuh dan holistik. Sistem sendiri diartikan sebagai suatu gugus dari suatu elemen yang saling berinteraksi untuk mencapai tujuan bersama secara holistik. Interaksi sistem merupakan suatu proses yang teratur dengan lingkungannya melalui
komponen masukan (input) dan keluaran (output) dari sistem tersebut. Sistem
adalah suatu perangkat komponen yang saling berhubungan atau berkaitan yang diorganisir untuk mencapai satu tujuan (Manetch dan Park, 1977). Pendapat yang sama makna sistem adalah suatu gugus dari elemen yang saling berhubungan dan terorganisasi untuk mencapai suatu tujuan atau suatu gugus dari tujuan-tujuan (Eriyatno, 1999). Dalam konteks tugas pokok dan fungsi unit kerja, sistem adalah kumpulan interaksi atau aturan main atau keterkaitan antara
satu departemen atau lembaga dengan lembaga lain termasuk sub lembaga lainnya (Hartisari, 2007).
Pendekatan sistem adalah salah satu cara penyelesaian masalah yang dimulai dengan mendefinisikan atau merumuskan tujuan dan hasilnya adalah sistem operasi yang secara efektif dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan (Eriyatno, 1999). Persoalan yang sebaiknya menggunakan pendekatan sistem adalah; a) kompleks dimana interaksi antara elemen cukup rumit, b) dinamis dimana faktornya ada yang berubah menurut waktu dan ada pendugaan kemasa depan, c) probalistik yaitu diperlukan fungsi peluang dalam inferensi kesimpulan maupun rekomendasi (Eriyatno, 1999). Disamping itu ada tiga pola pikir dasar dalam pendekatan sistem yaitu (1) sibernetik, yaitu orientasi pada tujuan yang diperoleh melalui analisis kebutuhan, (2) holistik, yaitu cara pandang yang utuh terhadap totalitas sistem dan (3) efektif, yaitu hasil guna dapat dilaksanakan bukan sekedar pendalaman teoritis.
Pendekatan sistem, dapat dimaknai sebagai proses mental untuk menyelesaikan persoalan suatu sistem sehingga dapat menghasilkan suatu tindakan efektif. Metode pendekatan sistem untuk menyelesaikan persoalan tersebut, melalui tahapan proses yaitu : 1) analisis sistem, 2) rekayasa model, 3) rancangan implementasi sistem, dan, 5) operasi sistem. Pengembangan dari sistem berpikir dan pemodelan dipengaruhi oleh 5 tahapan utama (Maani dan Cavana, 2000), sebagaimana disajikan pada Gambar 7 yaitu:
1. Menstrukturisasi masalah (Problem Structuring)
2. Pemodelan Causal loop (Causal loop Modelling)
3. Pemodelan Dinamik (Dynamic Modelling)
4. Skenario Perencanaan dan Pemodelan (Scenario Planning and Modelling)
5. Belajar mengorganisasikan dan mengimplementasikan (Implementation and
Organisational Learning)
Gambar 7 Tahapan pemodelan pendekatan sistem
Problem Structuring Causal Loop Modelling Dynamic Modelling Scenario Planning and Modelling Implementation & Org. Learning
2.6.1. Sistem Dinamik
Sistem dinamik adalah salah satu teknik Hard System Methodology (HSM)
yang dapat digunakan dalam rancang bangun sistem (Eriyatno dan Sofyar, 2007). Salah satu alat yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang kompleks melalui pendekatan sistem adalah menggunakan konsep model simulasi sistem dinamis. Berdasarkan hal tersebut, maka model simulasi diharapkan dapat memberikan penyelesaian dunia riil yang kompleks (Eriyatno, 1999).
Dalam menyusun model sistem dinamis, diawali dengan menentukan struktur model. Struktur model memberi bentuk pada sistem dan akan mempengaruhi perilaku sistem. Perilaku sistem dibentuk dari kombinasi perilaku
simpal umpan balik (causal loops) yang menyusun struktur model. Selanjutnya
disederhanakan menjadi struktur dasar yaitu mekanisme dari masukan, proses, dan keluaran.
Pembuatan model sistem dinamik mengasumsikan bahwa perilaku sistem
terutama ditentukan oleh mekanisme feedback. Feedback loops, pada dasarnya
di dalam sistem ada dua, yakni pertama umpan balik positif yang menunjukan naik/turunnya akibat dengan sebab-akibat searah. Kedua umpan balik negatif yakni naik/turunnya penyebab mengakibatkan pengaruh sebaliknya yaitu
menurunkan atau menaikkan akibat (Muhammadi, et al., 2001). Oleh sebab itu,
setelah mendefinisikan batas sistem, deskripsi feedback loops merupakan
langkah berikutnya dalam proses pemodelan.
2.6.2. Jenis-Jenis Model
Umumnya model dikategorikan berdasarkan skala waktu dan tingkat kompleksitas dari aspek ketidakpastian. Model disebut statis, jika model tidak mempertimbangkan aspek waktu dan sebaliknya bila aspek waktu
(intertemporal) dipertimbangkan disebut model dinamik. Jenis-jenis model
Gambar 8 Jenis-jenis model
Apabila model dibangun mempertimbangkan aspek ketidakpastian yang lebih menggambarkan realitas dunia nyata, disebut model deterministik. Jika ketidakpastian dimaksudkan ke dalam model, maka disebut model yang bersifat stokastik. Interaksi antara skala waktu dan ketidakpastian akan menghasilkan model yang lebih kompleks lagi, seperti model yang dinamis-stokastik (Fauzi dan Anna, 2005). Pada Gambar 9, arah panah dari kiri ke kanan menggambarkan derajat kompleksitas model. Hal ini menunjukkan bahwa semakin jauh panah bergerak ke kanan, semakin rumit model yang dibangun. Berdasarkan
perilakunya, memperlihatkan bahwa unjuk kerja (level) dari model sistem
dinamis, berkerja menurut perubahan waktu atau bersifat dinamis.
2.6.3. Pengertian Model dan Pemodelan
Model tidak lain adalah representasi suatu realitas atau jembatan antara
dunia nyata (real world) dengan dunia berpikir (thinking) untuk memecahkan
suatu masalah. Proses penjabaran ini disebut modelling atau pemodelan yang
tidak lain merupakan proses berpikir melalui sekuen yang logis (Fauzi dan Anna, 2005). Model Skala Waktu (time scala) Tingkat Kepastian
Statik Dinamik Stochastic
Statik Deterministik Dinamik Stochastic Dinamik Deterministik Dimasuk kan? Dipetim bangkan Sederhana Y N N Y
Model dibangun atas proses berpikir dari dunia nyata yang kemudian diinterprestasikan melalui proses berpikir, sehingga menghasilkan pemahaman mengenai dunia nyata. Pemodelan dirancang bukan untuk memecahkan
masalah sekali untuk selamanya (once and for all) atau memecahkan semua
masalah, sehingga dalam pemodelan, penting untuk merevisi dan meng-upgrade
strategi. Dalam proses interprestasi dunia nyata tersebut ke dalam dunia model, berbagai proses transformasi atau bentuk model bisa dilakukan. Ada model yang lebih mengembangkan interprestasi verbal (seperti bahasa), ada yang diterjemahkan kedalam bahasa simbolik, seperti bahasa matematika, sehingga menghasilkan model kuantitatif.
2.6.4. Proses Pemodelan 1) Pembuatan Konsep
Tahap pertama adalah mengenali permasalahan, mencari siapa yang menanganinya, dan mengapa masalah tersebut terjadi. Pada tahap ini suatu kejadian dipelajari sehingga mendapatkan suatu pola. Setelah mendapatkan suatu pola maka dapat merumuskan suatu permasalahan. Pola tersebut
dinamakan mental model (Muhammadi, et al., 2001). Setelah memahami
permasalahan, maka mental model yang dihasilkan dijabarkan dalam sebuah
model diagram yang disebut dengan diagram simpal kausal atau causal loop
diagram (CLD). CLD adalah pengungkapan tentang kejadian hubungan sebab-
akibat ke dalam bahasa gambar tertentu. Panah yang menggambarkan
hubungan, saling mengait sehingga membentuk sebuah causal loop, dimana
hulu panah mengungkapkan sebab dan ujung panah mengungkapkan akibat
(Muhammadi, et al., 2001).
Ketika sebuah kelompok variabel sudah terkait dalam sebuah jalur koneksi,
maka sebuah loop terbentuk. Sebuah loop tidak selalu berbentuk diagram
lingkar, tetapi harus berbentuk jalur tertutup dari variabel awal hingga kembali pada variabel tersebut. Secara teori, setiap variabel dapat menjadi variabel awal. Bagaimanapun, kuncinya adalah tergantung pada kondisi-kondisi yang membuat varibel tersebut terbaik untuk variabel awal (Maani dan Cavana, 2000).
Hubungan kausalitas yang digambarkan dalam sebuah model adalah fakta dari interpretasi dunia nyata. Bagi pemodel baru pekerjaan ini merupakan tahapan yang rumit karena keterbatasan dalam menterjemaahkan dunia nyata
yang saling berinteraksi ke dalam model yang disederhanakan. Bisa terjadi pemodel ini gagal membuat disain, bila sudah diuji validitas dari model tersebut. Tahapan simulasi model sebagai alat bantu dalam analisis kebijakan dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9 Tahap-tahap pembuatan simulasi model
2) Pembuatan Model
Setelah CLD terbentuk, kemudian dibangun sebuah model komputer yang
disebut dengan diagram alir atau stock flow diagram (SFD). Perangkat lunak
yang digunakan dalam penelitian ini adalah Powersim 2.5. CLD diterjemahkan
dengan menggunakan simbol-simbol komputer yang menggambarkan stock
(level), flow (rate), auxiliary, dan konstanta (Muhammadi, et al., 2001).
3) Memasukkan Data Ke dalam Model (Input Data)
Data yang diperoleh dari observasi lapangan (baik data primer maupun data sekunder) diinput ke dalam SFD. Metode memasukkan data ke dalam model sangat bergantung pada jenis data dan sebagai unsur apa data tersebut
dimasukkan. Data dapat dimasukkan ke dalam model sebagai stock, sebagai
flow, sebagai auxiliary, dan dapat pula sebagai konstanta (Muhammadi, et al.,
2001).
4) Simulasi Model
Simulasi model dapat dijalankan setelah tahapan SFD saling berinteraksi. Sebelum simulasi dilakukan terlebih dahulu ditentukan spesifikasi simulasi yang
meliputi kurun waktu simulasi (time range), metode integrasi (integration
Pembuatan
Model Uji Simulasi
Valid Validasi Tidak Valid Pembuatan Konsep Masalah Diagram Simpal Kausal Grafik/Tabel Model Data Uji Sensitivitas Analisis Kebijakan
method), dan tahapan waktu (time step). Keluaran hasil simulasi dapat berupa
grafik waktu (time graph) atau tabel waktu (time table) (Muhammadi, et al.,
2001).
5) Validasi Model
Validasi model adalah kegiatan membandingkan hasil simulasi dengan data empirik, sehingga model ini dapat dinyatakan sebagai model yang valid dan dapat digunakan untuk menirukan keadaan dunia nyata. Validasi utama yang dilakukan adalah uji konsistensi dimensi dan validasi output dengan menggunakan metode statistik sederhana yaitu menghitung AME
(absolute mean error) atau AVE (absolute variation error) antara data hasil
simulasi dengan data empirik (Muhammadi, et al., 2001).
6) Uji Sensitivitas untuk Intervensi Model dan Analisis Kebijakan
Kebijakan adalah suatu upaya atau tindakan untuk mempengaruhi sistem mencapai tujuan yang diinginkan. Sebelum menentukan kebijakan yang akan diambil, maka berdasarkan model yang telah dinyatakan valid ditentukan variabel yang memiliki sensitivitas tinggi, dengan melakukan uji sensitivitas. Tujuan uji sensitivitas adalah untuk mendapatkan titik pengungkit
(leverage point) yang digunakan sebagai titik intervensi kebijakan.
Penentuan kebijakan yang optimal dapat ditempuh melalui intervensi ini
(Muhammadi, et al., 2001).