SIMULASI SISTEM DINAMIK TERHADAP ANALISIS
FAKTOR PERTUMBUHAN UKM SEKTOR PERTANIAN DAN
PENGARUHNYA TERHADAP PDRB PROVINSI JAWA TIMUR
Umi Salama1, Erma Suryani2
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya, 60111, Indonesia
Telp : (031)5939214, Fax : (031)5964965 E-mail : oem84@is.its.ac.id1, erma@its-sby.edu
Abstrak
2
Bidang pertanian merupakan penyumbang terbesar ketiga terhadap PDRB Jawa
Timur. Selain itu, menurut data dari Badan Pusat Statistik (BPS) Jawa Timur per Agustus
2010, dari seluruh tenaga kerja yang ada di Jawa Timur, penyerapan terbesar ada pada
bidang pertanian, yaitu sebesar 42,46%.. Secara nasional, proporsi unit usaha Usaha Kecil
Menengah (UKM) yang terbesar adalah di bidang pertanian, peternakan, hortikultura dan
perikanan. Melihat hal ini, bidang pertanian merupakan bidang yang sangat potensial bagi
pertumbuhan perekonomian Jawa Timur.
Tugas akhir ini akan membahas mengenai simulasi sistem dinamik terhadap
faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan industri UKM pada sektor pertanian di Jawa Timur
dan pengaruhnya terhadap PDRB provinsi Jawa Timur.
Dari hasil simulasi diketahui bahwa pertumbuhan UKM sektor pertanian di Jawa
Timur sangat dipengaruhi oleh luas area pertanian dan jumlah kredit untuk UKM. Selain itu,
pertumbuhan UKM sector pertanian berpengaruh secara positif terhadap pertumbuhan nilai
PDRB Jawa Timur.
Kata kunci: UKM, sistem dinamik, simulasi, pertanian
1. PENDAHULUAN
UKM dianggap memiliki pengaruh yang cukup penting dalam perekonomian di Indonesia karena jumlah industri ini yang sangat signifikan yaitu mencapai 52.764.603 pada tahun 2009 atau 99,99% dari seluruh unit industri yang ada. Selain itu, UKM merupakan industri yang paling memberikan kontribusi terhadap perekonomian Indonesia dalam hal penyerapan tenaga kerja, jika dibandingkan dengan industri besar (Susilo, 2007).
Banyak negara berkembang yang memandang
pertumbuhan dan perkembangan UKM
sebagai sebuah kesatuan dari perkembangan dan kesejahteraan ekonomi(Atherton, 2005). Meskipun begitu, industri UKM seringkali diabaikan oleh pemerintahan (Ritchie & Richardson, 2004).
Di provinsi Jawa timur, bidang pertanian merupakan penyumbang terbesar ketiga terhadap PDRB provinsi. Selain itu, menurut data dari BPS Jawa Timur per Agustus 2010, dari seluruh tenaga kerja yang ada di Jawa Timur, penyerapan
terbesar ada pada bidang pertanian, yaitu sebesar 42,46%. Secara nasional, proporsi unit usaha UKM yang terbesar adalah di bidang pertanian, peternakan, hortikultura dan perikanan. Melihat kondisi ini, UKM pada sektor pertanian memiliki potensi yang cukup besar apabila dikembangkan.
Di dalam tugas akhir ini, diusulkan sebuah pemodelan dan simulasi untuk menganalisa faktor-faktor pertumbuhan industri UKM pada sektor pertanian dan pengaruhnya terhadap pertumbuhan PDRB di provinsi Jawa Timur serta rekomendasi untuk memberdayakan UKM sektor pertanian melalui skenario model. Simulasi yang akan dilakukan menggunakan metode sistem dinamik sesuai dengan karakteristik sistem yang akan disimulasikan. Simulasi ini akan menggunakan metode sistem dinamik, dengan beberapa pertimbangan, antara lain dengan melihat karakteristik sistem yang kompleks, kemudahan dalam mengatur skenario simulasi, variabel yang terlibat dalam simulasi ini merupakan variabel yang berubah secara kontinyu terhadap waktu, serta adanya umpan balik dalam sistem.
2. SIMULASI SISTEM DINAMIK
Simulasi sistem dinamik merupakan simulasi kontinyu yang dikembangkan oleh Jay Forrester (MIT) tahun 1960-an, berfokus pada struktur dan perilaku sistem yg terdiri dari interaksi antar variabel dan loop feedback. Hubungan dan interaksi antar variabel dinyatakan dalam diagram kausatik Karakteristik model sistem dinamik antara lain adalah:
- Dinamika sistem yang kompleks
- Perubahan perilaku sistem terhadap waktu - Adanya sistem umpan balik tertutup
Adanya umpan balik ini menggambarkan informasi baru tentang keadaan sistem, yang kemudian akan menghasilkan keputusan selanjutnya.
Berbeda dengan sistem konvensional, sistem dinamik memiliki kontribusi dalam simulasi. Beberapa keuntungan dalam menggunakan sistem dinamik adalah:
- Tersedianya kerangka kerja bagi aspek
kausalitas, nonlinearitas, dinamika dan perilaku endogen dari sistem
- Menciptakan pengalaman eksperimental
bagi para pengambil kebijakan berdasarkan perilaku faktor–faktor pendukung sistem
- Adanya kemudahan untuk mengatur
skenario simulasi sesuai dengan yang dikehendaki
- Tersedianya sumber informasi dari yang
sifatnya mental, tertulis, maupun numerik sehingga model yang dihasilkan lebih berisi dan representatif.
- Menghasilkan struktur model dari
input-input manajerial dan mensimulasikannya lewat prosedur komputasi yang kuantitatif.
3. METODOLOGI PENELITIAN a. Data Masukan
Data yang digunakan dalam permasalahan ini adalah data-data yang didapatkan dari publikasi data Departemen Koperasi dan UKM, Badan Pusat Statistik, dan Bank Indonesia:
Jumlah Unit Usaha UKM sektor pertanian Jawa Timur
PDRB atas dasar harga berlaku Ekspor dan Impor Jawa Timur Jumlah Kredit UKM
Jumlah Penduduk Jawa Timur Konsumsi Penduduk Jawa Timur
Konsumsi Pemerintah Investasi
Dari data-data tersebut nantinya akan diproses menjadi suatu model dan skenario dengan menggunakan bantuan Vensim sebagai aplikasi simulasi.
b. Pembuatan Base Model
Faktor pertama yang mempengaruhi pertumbuhan UKM adalah dukungan berupa bantuan teknis dari pihak pemerintah/swasta. Dalam tugas akhir ini, bantuan teknis yang dimaksud akan difokuskan pada bantuan secara finansial yaitu berupa pemberian kredit. Hal ini akan mempengaruhi perkembangan UKM dalam hal pertumbuhan jumlah unit usaha.
Kredit UKM berpengaruh secara positif terhadap jumlah unit usaha UKM, yang berarti bahwa semakin banyak kredit UKM, maka semakin banyak pula jumlah unit usaha UKM yang terbentuk. Sementara itu, jumlah unit usaha UKM akan berpengaruh terhadap lahan yang terpakai, yang nanti akan mempengaruhi jumlah produksi yang dihasilkan.
Lahan yang diapakai untuk aktivitas agrikultur, akan berpengaruh secara positif terhadap jumlah produk yang dihasilkan (Wiranatha & Smith, 2000). Jadi, jika jumlah unit usaha UKM semakin banyak, maka lahan yang dipakai untuk aktivitas agrikultur akan semakin sedikit, sehingga jumlah produksi akan semakin sedikit pula. Luas lahan agrikultur juga akan dipengaruhi oleh pertumbuhan penduduk yang menambah luas lahan untuk pemukiman.
Untuk variabel PDRB, PDRB dengan metode pengeluaran merupakan akumulasi dari empat hal, yaitu: (1) konsumsi masyarakat, (2) total investasi, (3) pengeluaran pemerintah, dan (3) net eksport (Arnold, 2008). PDRB merupakan ukuran dari pertumbuhan ekonomi suatu wilayah, oleh karena itu PDRB akan mempengaruhi permintaan produk wilayah tersebut. Permintaan produk akan mempengaruhi jumlah produksi UKM dan import, dimana import nanti juga akan berpengaruh terhadap PDRB wilayah.
c. Verifikasi dan Validasi
Verifikasi adalah pemerikasaan model simulasi konseptual (diagram alur dan asumsi) ke dalam bahasa pemrograman secara benar. Sementara validasi adalah penentuan apakah model konseptual simulasi adalah representasi akurat dari sistem nyata yang dimodelkan (Law & Kelton, 1991).
Pada tugas akhir ini, cara yang akan digunakan untuk melakukan validasi adalah melalui behaviour validity test, yaitu fungsi
yang digunakan untuk memeriksa apakah model yang dibangun mampu menghasilkan tingkah laku (behaviour) output yang diterima. Terdapat dua cara pengujian dalam validasi behavior adalah sebagai berikut:
- Perbandingan rata-rata (Means
Comparison)
Dengan formula sebagai berikut :
(3.1)
Dimana :
Model dianggap valid jika E1 ≤ 5%
- Perbandingan variasi amplitude
(Amlitude Variations Comparisan) Dapat juga dikatakan % error variance dengan formula sebagai berikut :
(3.2)
Dimana:
Ss = standard deviasi model Sa = standard deviasi data
Model dianggap valid bila E2 ≤ 30% (Barlas, 1989).
Berikut adalah perhitungan Error Rate dari PDRB (GDRP), jumlah UKM (Total agricultural SME) dan konsumsi domestik (domestic consumption) berdasarkan perbandingan rata-rata: 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑅𝑅𝑃𝑃 =[443.684.691.926.295 − 426.109.789.317.273]426.109.789.317.273 = 0,0412 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑅𝑅ℎ 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 =[2.363.928 − 2.454.376]2.454.376 = 0,0368 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑘𝑘𝐸𝐸𝑘𝑘𝑘𝑘𝑗𝑗𝑗𝑗𝑘𝑘𝑘𝑘 𝑑𝑑𝐸𝐸𝑗𝑗𝑅𝑅𝑘𝑘𝑅𝑅𝑘𝑘𝑘𝑘 =[316.872.912.082.758 − 300.598.597.641.854]300.598.597.641.854 = 0,0541
S
elain melakukan perhitunganberdasarakan perbandingan rata-rata, akan dilakukan juga perhitngan kesalahan dengan menggunakan perbandingan variasi amplitudo. Berikut perhitungannya : 𝑉𝑉𝑅𝑅𝐸𝐸𝑘𝑘𝑅𝑅𝑘𝑘𝑉𝑉𝑅𝑅 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑅𝑅𝑃𝑃 =[199.158.065.162.199 − 209.858.721.526.509]209.858.721.526.509 = 0,051 𝑉𝑉𝑅𝑅𝐸𝐸𝑘𝑘𝑅𝑅𝑘𝑘𝑉𝑉𝑅𝑅 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑅𝑅ℎ 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 =[161.091 − 232.933]232 − 933 = 0,30 𝑉𝑉𝑅𝑅𝐸𝐸𝑘𝑘𝑅𝑅𝑘𝑘𝑉𝑉𝑅𝑅 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑘𝑘𝐸𝐸𝑘𝑘𝑘𝑘𝑗𝑗𝑗𝑗𝑘𝑘𝑘𝑘 𝑑𝑑𝐸𝐸𝑗𝑗𝑅𝑅𝑘𝑘𝑅𝑅𝑘𝑘𝑘𝑘 =[136.297.967.452.604 − 127.282.622.084.404]127.282.622.084.404 = 0,07083 d. Pembuatan Skenario
Setelah Base Model yang telah kita buat valid dan verify, langkah selanjutnya yang akan dikerjakan adalah membuat skenario simulasi. Untuk membuat skenario, kita dapat merubah beberapa parameter yang memiliki pengaruh yang sangat kuat terhadap keseluruhan base model. Dengan perubahan itu, nantinya akan diketahui dampak untuk variabel yang lain. Hal tersebut untuk menggambarkan berbagai kemungkinan yang akan terjadi di masa mendatang, baik secara optimis, pesimis, maupun rata-rata sering terjadi.
Dalam simulasi sistem dinamik terdapat 2 jenis skenario, skenario struktur ( structure scenario), dan skenario parameter (parameter scenario). Skenario struktur digunakan mengubah struktur model dengan penambahan atau pengurangan variabel, sedangkan skenario parameter digunakan dengan mengubah nilai parameter suatu variabel yang berpengaruh pada model.
Dalam skenario ini, kami
mengembangkan skenario parameter optimis, most likely dan pesimis untuk memprediksi masa depan permintaan. Nilai yang diubah adalah nilai pada variabel Total Agricultural SME dengan mempertimbangkan kondisi optimis, most likely dan pesimis, untuk melihat dampak dari perubahan tingkat pertumbuhan permintaan.
[ ]
A
A
S
E
1
=
−
data rata rata nilai A simulasi hasil rata rata nilai S _ _ _ _ _ − = − =Sa
Sa
Ss
E
2
=
−
4. UJI COBA DAN ANALISIS HASIL
a. Skenario Optimis
Skenario ini dibuat untuk melihat seberapa besar pertumbuhan PDRB jika rata-rata pertumbuhan jumlah UKM adalah sebesar 3%. Selain itu, dalam skenario ini juga dilihat besar sumbangan UKM sektor pertanian terhadap PDRB. Angka persentase tingkat pertumbuhan jumlah UKM didapatkan dari nilai pertumbuhan tertinggi selama sepuluh tahun terakhir yaitu 3%.
Perhitunngan nilai pertumbuhan jumlah UKM dilakukan dengan menghitung selisih jumlah UKM pada tahun (t) dengan jumlah pada tahun (t-1), kemudian membagi hasilnya dengan nilai pada tahun (t-1).
Pert. GDRP Pert. Nilai Produksi Rasio Nilai Produksi dan PDRB
16,24 %
14,14 %
32,24 %
b. Skenario PesimisSetelah diketahui nilai pertumbuhan
produksi UKM dan sumbangannya
terhadap PDRB di masa mendatang jika
laju pertumbuhan jumlah UKM bernilai
3%,
langkah selanjutnya adalah
menghitung nilai pertumbuhan produksi
UKM dan sumbangannya terhadap PDRB
di masa mendatang jika rata-rata laju
pertumbuhan jumlah UKM bernilai 1%.
Penentuan nilai tersebut berdasarkan nilai
pertumbuhan terendah selama sepuluh
tahun terakhir.
Pert. GDRP Pert. Nilai Produksi Rasio Nilai Produksi dan PDRB16,11 %
13,42 %
31,35 %
c. Skenario Most Likely
Setelah diketahui nilai
pertumbuhan produksi UKM dan
sumbangannya terhadap PDRB di
masa mendatang jika laju pertumbuhan
jumlah UKM bernilai optimis (3%) dan
pesimis (1%), langkah selanjutnya adalah
menghitung nilai pertumbuhan produksi
UKM dan sumbangannya terhadap PDRB
di masa mendatang jika laju pertumbuhan
jumlah UKM bernilai di antara nilai
optimis dan nilai pesimis yaitu 2% per
tahun.
Pert. GDRP Pert. Nilai Produksi Rasio Nilai Produksi dan PDRB16,22 %
14,02 %
32,16 %
5. KESIMPULAN
Adapun beberapa hal yang dapat
disimpulkan terkait dengan simulasi ini : 1. Dalam melakukan perkiraan nilai kontribusi
UKM sektor pertanian terhadap nilai PDRB di masa mendatang, diketahui bahwa pertumbuhan UKM sangatlah dipengaruhi oleh luas area tanam dan produktivitas panen serta kredit yang disediakan oleh pemerintah. Selain itu, pertumbuhan UKM sektor pertanian memberikan kontribusi yang besar terhadap nilai PDRB dengan kontribusi sebesar rata-rata 32% dari total seluruh nilai PDRB.
2. Dilihat dari hasil simulasi, menunjukkan bahwa tingkat kontribusi UKM sektor pertanian terhadap PDRB akan terus menurun. Hal ini disebabkan pertumbuhan jumlah UKM akan mengurangi luas area tanam sehingga mengurangi produktivitas UKM sektor pertanian.
3. Berdasarkan hasil simulasi skenario (optimis, pesimis, most likely), peningkatan jumlah UKM juga akan meningkatkan nilai produksi UKM pertanian yang akhirnya akan meningkatkan nilai PDRB, meskipun peningkatan yang dialami tidak signifikan, yaitu sebesar antara 0,11% hingga 0,2%.
