5 HASIL DAN PEMBAHASAN
3. Skenario keberlanjutan lemah (weak) dengan baseline perencanaan
Tabulasi FLAG untuk skenario weak dengan baseline perencanaan dapat dijelaskan oleh Tabel 23 berikut. Kebijakan BAU terlihat tidak memiliki bendera
hijau, sebaran terbesar pada bendera kuning (8) yaitu pada dimensi ekonomi (4), dimensi sosial dan dimensi lingkungan (msing-masing 2). BAU memiliki bendera merah empat yang tersebar pada dimensi ekonomi dan sosial (masing-masing 1), serta pada dimensi lingkungn (2). BAU hanya memiliki satu bendera hitam yang tersebar pada dimensi sosial. Selanjutnya kebijakan PDS lebih baik dengan memiliki satu bendera hijau yang tersebar pada dimensi ekonomi, lima bendera kuning tersebar pada dimensi ekonomi (3), dan dimensi sosial (2). Bendera merah dimiliki PDS sebanyak enam yaitu tersebar pada dimensi ekonomi dan sosial (masing-masing 1), serta pada dimensi lingkungan (4). Kemudian PDS mempunyai satu bendera hitam pada dimensi sosial. Kebijakan MSDL memiliki satu bendera hijau pada dimensi sosial, namun memiliki bendera kuning lebih banyak (8) yang tersebar pada dimensi ekonomi (4), sosial (1), dan lingkungan (3). Kemudian memiliki tiga bendera merah yang tersebar sama (1) pada masing-masing dimensi sosial, ekonomi, dan lingkungan. Bendera hitam hanya dimiliki pada dimensi sosial (1). Kebijakan terakhir pada weak tabulasi skenario yaitu ENE. Terlihat bahwa ENE memiliki sebaran bendera kuning yang cukup banyak (10) yang tersebar pada dimensi ekonomi dan lingkungan masing-masing empat, sedangkan pada dimensi sosial berjumlah dua. ENE memiliki dua bendera merah yang tersebar pada dimensi ekonomi dan sosial (masing-masing 1), serta memiliki satu bendera hitam pada dimensi sosial.
Tabel 23 Tabulasi FLAG pada skenario keberlanjutan lemah baseline perencanaan
G Y R B G Y R B G Y R B G Y R B
Business As Usual (BAU)/Konvensional/Eksisting 0 8 4 1 0 4 1 0 0 2 1 1 0 2 2 0
Peningkatan Daya Saing 1 5 6 1 1 3 1 0 0 2 1 1 0 0 4 0
Mengelola Sumber Daya Lokal 1 8 3 1 0 4 1 0 1 1 1 1 0 3 1 0
Ekonomi Non Ekstraktif 0 10 2 1 0 4 1 0 0 2 1 1 0 4 0 0
Indikator Lingkungan Alternatif Kebijakan Total Bendera Indikator Ekonomi Indikator Sosial
Visualisasi Total FLAG untuk skenario weak dengan baseline perencanaan sebagaimana yang dijelasan Tabel 23 dapat dilihat pada gambar 20 berikut.
Visualisasi sebaran bendera untuk skenario weak dengan baseline perencanaan pada dimensi ekonomi, sosial, dan lingkungan sebagaimana penjelasan Tabel 23 dapat dilihat pada gambar 21 berikut.
Gambar 21 Visualisasi sebaran FLAG skenario weak baseline perencanaan
Tabel 24 berikut menjelaskan cross tabulasi FLAG untuk skenario weak dengan baseline perencanaan. Terlihat antara kebijakan PDS dengan BAU, PDS lebih baik dengan memiliki bendera hijau (1) yang tidak dimiliki oleh BAU. Perbandingan bendera kuning antara PDS dengan BAU yaitu 5:8, kemudian bendera merah PDS mempunyai kelebihan dua bendera dibandingkan BAU (6:4), selanjutnya bendera hitam Tidak dimiliki PDS namun dimiliki BAU sebanyak satu. Membandingkan kebijakan MSDL dengan BAU, terlihat bahwa kedua kebijakan tidak memiliki bendera hijau, MSDL lebih banyak memiliki bendera kuning (9) dibandingkan BAU (8), bendera merah yang dimiliki MSDL (3) lebih sedikit dibandingkan yang dimiliki BAU (4), namun sama-sama memiliki satu bendera hitam. Perbandingan selanjutnya yaitu kebijakan ENE dan BAU, kedua kebijakan sama-sama tidak memiliki bendera hijau, ENE memiliki sebaran bendera kuning lebih banyak dengan perbandingan 10:8, kemudian ENE memiliki lebih sedikit bendera merah dibanding BAU yaitu 2:4, dan sama-sama memiliki satu bendera hitam. Perbandingan untuk kebijakan MSDL dengan PDS, terlihat bahwa MSDL memiliki satu bendera hijau yang tidak dimiliki oleh PDS. Kemudian MSDL memiliki bendera kuning lebih banyak dibandingkan PDS (9:5), untuk bendera merah MSDL memiliki 50% lebih sedikit dari yang dimiliki oleh PDS (3:6), sedangkan bendera hitam sama-sama memiliki satu. Membandingkan kebijakan ENE dan PDS, PDS memiliki satu bendera hijau yang tidak dimiliki oleh ENE, namun ENE memiliki kekuatan sebaran bendera kuning (10) dibandingkan PDS (5), untuk bendera merah ENE jauh lebih aman dibandingkan PDS (2:6), dan sama-sama memiliki satu bendera hitam. Terakhir untuk perbandingan kebijakan ENE dengan MSDL, terlihat tidak memiliki perbedaan yang sangat signifikan. Dimana ENE dan MSDL hanya memiliki perbandingan bendera kuning (10:9), bendera merah (2:3), dan sama-sama memiliki satu bendera hitam.
Tabel 24 Perbandingan skenario kebijakan weak pada baseline perencanaan
G Y R B Total
Business As Usual (BAU)/ G 0 0 0 0 0 Konvensional/Eksisting Y 1 4 3 0 8
R 0 1 3 0 4
B 0 0 0 0 1
Total 1 5 6 0 13
Peningkatan Daya Saing (PDS)
G Y R B Total
Business As Usual (BAU)/ G 0 0 0 0 0 Konvensional/Eksisting Y 0 8 0 0 8
R 0 1 3 0 4
B 0 0 0 1 1
Total 0 9 3 1 13
Mengelola Sumber Daya Lokal (MSDL)
G Y R B Total
Business As Usual (BAU)/ G 0 0 0 0 0 Konvensional/Eksisting Y 0 8 0 0 8
R 0 2 2 0 4
B 0 0 0 1 1
Total 0 10 2 1 13 Ekonomi Non Ekstraktif (ENE)
G Y R B Total
Peningkatan Daya Saing (PDS) G 0 1 0 0 1
Y 0 4 1 0 5
R 0 4 2 0 6
B 0 0 0 1 1
Total 0 9 3 1 13
Mengelola Sumber Daya Lokal (MSDL)
G Y R B Total
Peningkatan Daya Saing (PDS) G 0 1 0 0 1
Y 0 4 1 0 5
R 0 5 1 0 6
B 0 0 0 1 1
Total 0 10 2 1 13 Ekonomi Non Ekstraktif (ENE)
G Y R B Total
Mengelola Sumber Daya Lokal G 0 0 0 0 0
(MSDL) Y 0 9 0 0 9
R 0 1 2 0 3
B 0 0 0 1 1
Total 0 10 2 1 13 Ekonomi Non Ekstraktif (ENE)
Analisis Imprecise Decision Modeling (IDM)
Sebagaimana disebutkan dalam bagian metode, pembangunan daerah menghadapi risiko dan ketidakpastian baik yang berasal dari internal maupun dari eksternal. Struktur model IDM skenario SRD Provinsi Jambi pada skenario moderate dengan aspek risiko dan ketidakpastian dari setiap alternatif skenario pembangunan. Sebagaimana terlihat pada Gambar 22 skenario business as usual dengan basis data perencanaan cenderung memiliki risiko yang lebih tinggi jika dijalankan disbanding dengan skenario kebijakan lainnya. Skenario kebijakan yang memiliki risiko yang relatif lebih rendah diperoleh pada alternatif 3 dan alternatif 4 yakni pengembangan sumber daya lokal dan meningkatkan daya saing.
Hasil analisis FLAG yang telah disampaikan pada bagian sebelumnya menyajikan status keberlanjutan berbagai skenario kebijakan pembangunan daerah di Provinsi Jambi. Sebagaimana telah dibahas sebelumnya, penerapan skenario kebijakan pembangunan di daerah akan menghadapi berbagai risiko dan ketidak pastian yang disebabkan berbagai factor. Untuk menganalisis pengaruh risiko dan ketidakpastian ini, analisis lanjutan dengan model informasi tidak sempurna (Imprecise Decision Modeling) atau IDM dilakukan.
Untuk keperluan analisis IDM Sembilan dari 13 indkator dari FLAG dipilih untuk mewakili dimensi ekonomi, sosial dan lingkungan. Pemilihan 9 indikator ini selain untuk mengurangi indeks kompleksitas analisis IDM, 9 indikator ini diasumsikan mewakili indikator penting dari setiap dimensi keberlanjutan. Analisisi IDM diakukan dnegan terlebih dahulu melalukan normalisasi data indikator yang
terdapat pada FLAG. Normalisasi ini diperlukan karena pada model FLAG data dianalisis dengan berbagai unit ukuran yang berbeda (persen, hektar, juta rupiah, dan sebagainya) sementara untuk keperluan analisis IDM deiperlukan keseregaman unit analisis sehingga menghasilkan perbandingan yang setara antara satu skenario dengan skenario lainnya. Untuk itu normalisasi data telrebih dahulu dilakukan dengan mengggunakan metode TOPSIS sebagaiman telah dibahas pada Bab 3. Hasil normalisasi data disajikan pada Tabel 25 berikut.
Tabel 25 Data normalisasi TOPSIS
EKONOMI Sosial Lingkungan
Skenario LPE PDRBP NTP TK APA IPM LK HS IKLH
BAU 0,500 0,466 0,480 0,267 0,435 0,488 0,318 0,169 0,468 PDS 0,531 0,532 0,503 0,000 0,508 0,502 0,000 0,000 0,501 MSDL 0,487 0,532 0,512 0,535 0,508 0,502 0,424 0,507 0,508 ENE 0,481 0,466 0,503 0,802 0,544 0,508 0,848 0,845 0,521
Data normalisasi menunjukkan nilai minimum 0 dan nilai maksium sebesar 0.848. Nilai ini menjadi nilai minimum dan maksium dalam IDM dan kemudian dimasukan dalam software DecideIT dengan menggunakan struktur pohon keputusan berdasarkan empat alternatif kebijakan seperti yang dilakukan pada model FLAG dengan sembilan indikator seperti tertera di atas. Dalam model IDM, skenario kebijakan BAU disebut sebagai Alternatif 1 (Alt 1), skenaio PDS sebagai Alternatif 2 (Alt2), skenario MSDL sebagai Alternatif 3 (Alt3), dan skenario ENE sebagai Alternatif 4 (Alt4). Struktur model IDM dengan 4 skenario dan 9 indikator disajikan pada Gambar 22 berikut.
Gambar 23 menunjukan nilai harapan (Expected valued) antara tiga alternatif yakni Alternatif 1 vs Alternatif 2, Alternatif 1vs Alternatif 3, dan Alternatif 1 vs Alternatif 4. Sumbu horizontal menggambar nilai kontraksi yang menunjukkan
derajat stabilitas keputusan sementara sumbu vertikal menggambar nilai harapan dari nilai-nilai yang diperoleh berdasarkan nilai yang sudah terstandarisasi. Sebagaimana
terlihat pada Gambar 23 skenario kebijakan BAU (Alternatif 1) tidak lebih baik dari kebijakan alternatif lain. Hal ini ditunjukkan dengan porsi area Alteratif 1 yang relatif lebih kecil dari pada Alternatif lainnya. Jika dilihat lebih rinci perbedaan nilai Alternatif 1 (BAU ) dengan lainnya berkisar antara -0.56 sampai -0.64 (sumbu negative) dan antara +0.34 sampai dengan +0.45. Nilai ini dapat diartikan bahwa jika hal terburuk terjadi dalam perencanaan pembangunan maka perbedaan capaian target pembangunan antara -0.56 sampai -0.64 yang diartikan sebagai kerugian. Sementara jika hal terbaik terjadi dalam perencaan, maka manfaat tercapainya target antara 0.34 sampai 0.45. Nilai ini merupakan nilai komposit dari berbagai indikator dengan ukuran yang berbeda-beda sebagaimana disebutkan dalam model FLAG.
Gambar 23 Perbandingan nilai harapan (expected valued) Alt 1 vs Alt 2, Alt 3, Alt 4
Gambar 24 berikut ini menunjukan perbandiangan nilai harapan antara alternatif 2 dengan alternatif 3 dan 4 dan alternatif 3 dengan alternatif 4. Dari Gambar 24 dapat dilihat bagwa area alternatif 3 dan alternatif 4 lebih besar daripada area alternatif 2. Dengan kata lain skenario kebijakan yang berbasis MSDL dan ENE lebih baik daripada kebijakan PDS. Jika kemungkinan terburuk terjadi dalam perencanaan, maka nilai kerugian memilih alternatif 2 dibanding alternatif 3 dan 4 antara -050 sampai -0.61 satuan, sementara jika kemungkina terbaik yang terjadi dalam perencaan, nilai manfaat berkisar antara 0.37 sampai 0.44. Jika skenario kebijakan MSDL (alternatif 3) dibanding dengan alternatif 4 (ENE), maka nampak
pada Gambar 24 bahwa area kebiajakn 3 (ENE) lebih besar dari area kebijakan 4 ( MSDL), dengan kata lain skenario ENE lebih baik daripada skenario MSDL. Jika
dilihat dari manfaat dan biaya, jika kemungkinan terburuk terjadi dalam perencanaan, maka tidak memilih kebijakan ENE menghasilkan kerugian sebesar 0.50 point sementara manfaat yang diperoleh adalah sebesar 0.50 point.
Gambar 24 Perbandingan nilai harapan (expected valued) Alt 2 vs Alt 3, Alt 4, dan Alt 3 vs Alt 4
Sensitivity Analysis
Model IDM juga menghasilkan gambaran mengenai sensitifitas pegambilan keputusan yang ditunjukan leh nilai ekstrim seperti tertera pada Gambar 25 di bawah ini. Grafik linier dengan label Alternatif 1 sampai dengan Alternatif 4 menunjukkan kisaran nilai ekstrim dari setiap skenario kebijakan. Alternatif 4 (ENE) misalnya memiliki nilai kisarana manfaat yang lebih tinggi dari 0.3 sampai 0.85 sementara alternatif 2 memiliki kisaran nilai ekstrim yang lebih rendah antara 0 sampai 0.8. Gambar 25 juga menujukkan bawah alternatif 4 memiliki peluang pilihan terbaik daripada altnernatif lainnya dengan berbagai skenario risiko. Nilai ini merupakan nilai rataan terbobot hasi perhitungan model dengan mempertimbangkan berbagai profil risiko.
Sebagaimana telah disebutkan pada bagian metode, bahwa perencanaan pembangunan dan pencapaian pembangunan berkelanjutan memiliki berbagai risiko dari keterbatasan sumber daya di daerah maupun risiko yang disebabkan oleh faktor- faktor eksternal. Model IDM memungkinan menggambarkan profil risiko tersebut dengan menampilkan hasil analisis profil risiko sebagaimana terlihat pada Gambar 26 dan 27 berikut ini. Terlihat bahwa alternatif 1 dan alternatif 2 memiliki risiko kumulatif yang lebih besar dari pada alternatif lainnya, sementara alaternatif 4 (ENE) memiliki risiko kumulatif yang relatif lebih kecil dibanding dengan alternatif lainnya. Dengan kata lain skenario kebijakan alternatif 3 dan 4 memiliki risiko kumulatif yang relatif lebih kecil untuk dijalankan daripada skenario BAU dan PDS.
Gambar 26 Profil risiko penuh pada skenario moderate sustainablity
Jika melihat Gambar 27 atau nilai tengah (middle graph), maka alternatif alternatif 3 dan 4 tetap memiliki risiko kumulatif yang relatif lebih kecil untuk dijalankan daripada skenario BAU dan PDS .
Diagram Tornado
Cara lain untuk melihat profil risiko dan ketidakpastian dari implementasi kebijakan dengan capaian target-target pembangunan di daerah adalah dengan melihat diagram Tornado sebagaimana terlihat pada Gambar 28 berikut ini. Pada Diagram Tornado, warna merah menunjukkan pengaruh negatif terhadap nilai harapan sementara warna hijau menunjukkan sebaliknya yakni pengaruh positif terhadap nilai harapan. Pada Gambar 28 menunjukkan bahwa simpul E5 yakni dimensi ekonomi pada skenario kebijakan PDS memiliki pengaruh positif terhadap nilai harapan sementara simpul E8 yakni aspek lingkungan pada skenario PDS akan memiliki pengaruh negatif terhadap pencapai nilai harapan, namun untuk dimensi sosial di simpul E7 skenario PDS memiliki peluang positif yang signifikan terhadap pencapaian nilai harapan tanpa ada pengaruh negatif. Pada skenario BAU simpul E1 yani aspek ekonomi pada BAU memiliki pengaruh yang positif terhadap pencapaia nilai kebijakan BAU sementara aspek lingkungan memiliki peluang untuk mempengaruhi nilai negatif terhdap capaian skenario BAU. Sementara jika melihat skenario kebijakna ENE Nampak bahwa simpul E13 yakni aspek ekonomi akan mempengaruhi peluang secara negatif pada pencapaian indkator kebijakan ENE sementara simpul E16 yakni aspek lingkungan secara sigifikan akan mempengaruhi peluangan capaian indikator kebijakan ENE secara positif.
Gambar 28 Probability Tornado diagram SRD Jambi pada strong skenario Gambar 29 berikut ini menggambarkan analisis sensitivitas berdasarkan Value Tornado (Tornado Nilai). Tornado nilai menggambarkan menggambarkan kemungkinan ketidaksempurnaan dalam penilian (imprecisesness) yang berimplikasi
pada hasil nilai harapan (expected value). Sebagaimana terlihat pada Gambar 29 kriteri C2 yakni penilaian terhadap pdrb per kapita akan mempengaruhi nilai lebih siginikan dari pada kriteria lainnya. Hal ini dapat dimakkumi karena pdrb per kapita akan sangat tergantung dari pdrb yang dicapai serta jumlah penduduk. Kedua variabel ini tidak statis melainkan sangat berubah terhadap waktu. Demikian juga dengan variabel C1 yakni laju pertumbuhan ekonomi. Variabel ini cukup sensitif mempengaruhi nilai harapan dari model IDM karena laju pertumbuhan ekonomi juga sangat tergantung dari berbagai faktor. Asumsi yang dibangun pada saat perencanaan lima tahunan terkait dengan LPE sering tidak sesuai dengan capaian karena banyaknya variabel yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi. Dengan demikian ketidak sempurnaan informasi pada LPE ini dapat dimaklumi akan mempengaruhi penilaian dari outcome yang ingin dicapai.
Variabel lain yang juga berpengaruh terhadap capaian nilai harapan (expected value) adalah lahan kritis pada skenario ENE dan skenario MSDL. Variabel ini diduga berpengaruh pada kedua skenario di atas karena skenario ENE memang sangat tergantung pada ekosistem dan kelestarian lingkungan. Demikian juga halnya dengan MSDL dimana keunggulan sumber daya lokal akan berkurang jika lahan kritis meningkat. Oleh karenanya dapat difahami mengapa lahan kritis ini menjadi variabel yang sensitif pada kedua skenario kebijakan di atas. Untuk aspek sosial variable C24 dan C13 yakni indeks pembangunan manusia (IPM) dan Angka Partisipasi Murni (APM) cukup sensitif terhadap perubahan nilai harapan. IPM khususnya memang menjadi variabel yang krusial dalam aspek sosial seingga perubahan pada variabel ini akan berpengaruh nyata pada pilihan kebijakan dalam skenario IDM.
Analisis Ambang Batas Keamanan (Security Threshold)
Sebagaimana disebutkan pada bagian metode, model IDM dapat menunjukan analisis keamanan atau security threshold yang menggambarkan keputusan yang relatif aman dengan menentukan peluang kejadian terburuk. Gambar 30 di bawah ini menggambarkan tingkat kemanana keputusan ketika nilai minimum diasumsikan paling tidak mencapai 0.2 (dari skala 0.0 sampai 0.85) dengan tingkat peluang kejadian antara 10% sampai 30%. Sebagaimana terlihat pada Gambar 30, hanya alternatif 3 (ENE) dan alternatif 4 (MSDL) yang berada pada zona hijau (zona OK) sementara alternatif 2 dan alternatif 2 berada pada zona merah (not OK). Alternatif 1 hanya berada pada zona hijau jika nilai kontraksi (tingkat kepercayaan) berada pada kisaran 73%. Dari hasil analisis ini dapat dikatakan bahwa tingkat keamanan kebijakan 1 dan 2 masih relatif kurang aman jika dibandingkan alternatif 3 dan 4 jika peluang kejadian terburuk atau ketidak pastian terjadi.
Gambar 30Analisis security threshold SRD Jambi pada strong skenario Urutan Prioritas
Selain menghasilkan analisi perbandingan setiap skenario kebijakan, model IDM juga menghasilkan urutan total dari seluruh analisis yang menunjukkan ranking atau urutan dari yang terbaik sampai yang terburuk. Gambar 31 di bawah ini menambpilkan uruan ordinal dari analisis dimana dapat dilihat bahwa alternatif 4 (ENE) ranking teratas. Alternatif 3 (MSDL) berada pada urutan kedua. Selanjutnta (alternatif 2) pada urutan ke tiga dan terakhir kebijakan yang berbasis busines as usual (BAU) atau Alternatif 1.
Gambar 32 berikut ini menunjukkan ranking kardinal untuk setiap skenario kebijakan. Nampak bahwa skenario kebijakan ENE mendominasi nilai disusul kemudian dengan skenario MSDL, PDS dan BAU.
Gambar 32 Rangking kardinal alternatif kebijakan SRD Jambi pada kontraksi 0, 70, dan 100%
Gambar 32 menampilkan hasil ranking kardinal dengan tiga level kontraksi yakni 0%, 70% dan 100%. Sebagaimana dijelaskan sebelumnya level kontraksi menggambarkan derajat kepercayaan pada data yang dimasukan. Kontraksi 100% menggambarkan bahwa data pada kisaran dengan aspek ketidak pastian yang tinggi sementara sebaliknya pada kontraksi 0% tingkat kepercayaan dimana pada berada pada nilai yang sebenarnya. Sebaliknay kontraksi 70% merupakan nilai kontraksi yang disarankan oleh Idelfet dan Danielson (2003) sebagai “rule of thumbs” atau kesepakatakn umum dalam model IDM.
Pada level kontraksi 0%, maka urutan ranking akan overlap dengan skenario alternatif 3 ungul pada skala nilai di atas 0.36 dibanding skenario atau alterntive 4 atau unggul pada nilai 0.35 dibanding skenario atau alternatif PDS. Sebalikya pada titik ekstrim yang lain yakni nilai kontraksi 100%, alternatif 3 yakni ENE unggul pada nilai 0.85 disusul kemudian dengan skenario atau alternatif 4 dengan nilai hampir mendekati 0.05 di urutan terbawah adalah skenario alternatif 1 atau BAU dengan nilai -0.091. Pad anilai kontraraksi 70% sebagamana disarankan oleh Idelftet dan Danielson (2003), alternatif 3 unggul pada kisaran 0.074 sampai 0.191 dibanding dengan skenario PDS atau antara 0.152 dengan 0191 dibanding dengan skenario MSDL. Secara keseluruhan dapat dikatakan bahwa skenario atau alternati3 memiliki keunggunal dibanding dengan kebijakan lainnya.
Gambar 33 di bawah ini menunjukkan urutan preferensi dari kriteria dan alternatif yang telah di bahas sebelumnya. Urutan prefrensi (Prefrence ordering) menunjukkan bahwa urutan yang berada pada baris atas menunjukkan urutan yang lebih dipilih daripada urutan yang di baris bawah. Gambar 33 menunjukkan bawah kriteria C2 pada alternatif 1 lebih dipilih dairpada kriteria C18 pada alternatif 2. Secara umum dapa dikatakan bahwa kriteria ke 5, 9, 14, 17 dan 18 pada struktur pohon keputusan sebagaimana tertera pada Gambar 33 didominasi atau tidak lebih baik dari pada kriteria-kriteria lainnya.
Gambar 33 Urutan preferensi dari alternatif dan kriteria kebijakan SRD Jambi
Sensitifitas Skenario Kebijakan
Pada bagian ini disajikan analisis sensitivitas skenario kebijakan dengan mengubah skenario kebijakan mengikuti strng sustainabaility. Analisis ini dilakukan dengan mengubah bobot peluang dan interval nilai dari atribut sosial, ekonomi dan lingkungan. Perubahan nilai ini mengikuti pola yang telah dilakukan dengan FLAG dan juga mengikuti kaidah yang telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya yakni Mihai et al (2015). Struktur pohon analisis sensitivitas kebijakan disajikan pada Gambar 34.
Gambar 34 Struktur model IDM SRD Jambi skenario keberlanjutan kuat (strong sustainability)
Gambar 35 di bawah in menyajikan nlai harapan antar alternatif 1 (BAU) dan alternatif lainnya. Dalam skenario ini Nampak bahwa BAU lebih baik daripada skenario PDS dengan kisaran nilai antara 0.075 dan 0.47, sementara jika BAU dibanding dengan alternatif 3 (MSDL) dan alternatif 4 (ENE), ENE dan MSDL jah lebih baik dari BAU. Dibanding dengan skenario baseline yang telah dilakukan sebelumnya pada analisis sensitivitas kebijakan ini PDS tidak lebih baik dari BAU karena aspek keberlanjutan kuat menunutut kriteria yang lebih ketat untuk aspek sosial dan lingkungan, sementara aspek ekonomi memang lebih unggul untuk skenario daya saing.
Gambar 35Perbandingan nilai harapan pada strong sustainability (Alt1 vs Alt 2, Alt3 & Alt 4)
Gambar 36 berikut ini menyajikan perbandingan nilai harapan antara alternatif 2 (PDS) dan lainnya serta alternatif 3 (MSDL) dan alternatif 4 (ENE). Dari Gambar 36 nampak bahwa dibanding alternatif 2, alternatif 3 MSDL) memiliki keunggulan yang jah lebih dengan luasan area yang lebih besar dan pada nilai kontraksi (kepercayaan) yang lebih kecil sekitar 37%. Demikian juga jika dibandingkan dengan alternatif 4 (ENE), alternatif 4 jelas lebih baik dari pada alternatif PDS. Jika alternatif 3 dibandingkan dengan alternatif 4 maka Nampak bahwa luasan alternatif 3 sedikit lebih besar daripada alternatif 4 yang menunjukkan bahwa alternatif 3 (ENE) hanya sedikit lebih baik daripada alternatif 4.
Gambar 36 Perbandiangan nilai harapan pada strong sustainability (Alt1 vs lainnya) Alt 4; Alt 3 vs Alt 4)
Analisis Risiko
Gambar 37 di bawah ini menjelaskan profil risiko dengan skenario kebijakan yang baru. Dibanding dengan hasil pada baseline, nampak pada skenario ini alternatif 3 mengungguli alternatif lainnya dengan nilai antara 0.4 sampai 0.85 dan tidak ada overlap dengan alternatif lainnya. Pada gambar 37 ini juga nampak bahwa alternatif 2 (PDS) memiliki nilai yang lebih rendah pada kisaran minimum 0 dan maksium 0.7 sementata alternatif 4 hampir mendekati alternatif 3 dengan kisaran nilai antara 0.35 (minimum) sampai 0.8 (maksimum).
Gambar 37 Sensitivitas pengambilan keputusan pada skenario strong sustainability
Analisis risiko ini juga bisa dilihat pada Gambar 38 dibawah ini dimana nilai kumulatif risiko yang rendah dimiliki oleh alternatif 3 sementara nilai kumulatif yang tinggi dimiliki oleh alternatif 1 (BAU).
Jika melihat Gambar 39 atau dilihat hanya nlai tengah (middle graph), maka alternatif 3 tetap memiliki nilai kumulatif risiko yang paling rendah sementara alternatif PDS dan BAU keduanya hampir sama yakni memilki nilai risiko kumulatif yang lebih besar dengan alternatif 2 (PDS) yang lebih besar daripada alternatif 1 (BAU)
Gambar 39 Profil risiko tengah pada skenario keberlanjutan kuat (strong sustainability)
Diagram Tornado
Gambar 40 berikut menyajikan diagram tornado berdasarkan hasil sensitivitas skenario kebijakan yang baru. Dari Gambar 40 terlihat bahwa kriteria C16 yakni aspek IKLH dan C18 yakni aspek lahan kritis pada skenario PDS memiliki peangruh terhadap perubahan peluang pada nilai harapan pada aspek lingkungan sementara aspek sosial yakni tingkat kemiskinan (C14) memiliki pengaruh negative yanglebih besar terhadap nilai peluang pada alternatif PDS. Hasil ini relative berbeda dengan nilai pada analisis baseline yang menunjukkan bahwa skenario PDS lebih sensitive terhadap perubahan bobot dan nilai jika skeanrio keberlanjutan kuat (strong sustainability) diterapkan.
Gambar 40 Tornado peluang sensitivitas alternatif kebijakan pada skenario keberlanjutan kuat (strong sustainability)
Jika dilihat dari Tornado nilai (Value Tornado) pada Gambar 41 berikut, hasil analisis sensitivitas menunjukkan bahwa skenario C27 (aspek lahan kritis) pada kenario ENE dan aspek C6 (aspek IPM) pada skenario BAU cukup sensitive mengubah nilai harapan. Pengurangan lahan kritis aan memberikan kontribusi postif pada nilia harapan di aspek lingkungan pada alternatif ENE sementara aspek IPM memberikan kontribusi positif yang besar pada alternatif BAU. Kriteria lan yang juga berberan penting adalah C24 (IPM pada alternatif ENE) dan C13 (APA pada