perdesaan, secara bertahap diubah menjadi petani komersial, sehingga dapat bersaing dengan usaha ekonomi lainnya.
tabel ekonomi yang menggambarkan model interdependensi kegiatan produksi pada pertanian tunggal. Gagasan tersebut terus berkembang sampai Wassily Leontif mempublikasikan makalah tentang analisis input-output modern pada tahun 1936. Tabel input-output secara luas dipergunakan untuk perencanaan perekonomian nasional dan untuk peramalan serta analisis kebijakan dalam perekonomian pasar. Meskipun pada awalnya analisis input-output didasari paradigma ilmu ekonomi antara lain untuk menganalisis aliran uang, sumberdaya atau produk di antara produsen dan konsumen di dalam perekonomian, saat ini bidang kajian analisis input-output telah diperluas mencakup aliran energi dan polusi.
Analisis input-output seperti halnya pendekatan ekonometrik beroperasi menggunakan data perekonomian yang dapat diobservasi untuk melihat mekanisme atau struktur sebab-akibat. Karakteristik umum pemodelan analisis input-output adalah cara untuk menggambarkan aliran uang, sumberdaya atau produk di antara berbagai produsen dan konsumen di dalam perekonomian yang dapat diobservasi. Aturan keputusan tidak tampak dalam model ini. Tabel input- output hanya berasal dari kinerja nyata sistem ekonomi di dalam tahun tertentu.
Tidak ada informasi apakah kinerja tersebut spesifik, optimal, efisien dan apakah sistem dalam keadaan setimbang. Model input-output didasarkan pada tiga asumsi penting, yaitu: (a) Linieritas, merupakan hubungan numerik antara input dan output setiap kegiatan produksi harus tetap konstan (asumsi constant return to scale), (b) Kontinuitas, masing-masing kegiatan industri harus dapat mengembangkan atau menciutkan output secara marginal untuk suatu tingkat, sementara menjaga hubungan yang tetap antar input dan output, (c) Penyesuaian seketika (instaneous adjusment).
Analisis input-output tidak memiliki dimensi waktu, tidak ada cara menunjukkan kelambatan (delay) input atau di dalam produksi output. Tabel input-output digunakan untuk menyelidiki pengaruh perubahan dalam permintaan akhir, kondisi teknologi atau faktor-faktor yang lain, namun tidak dapat memberikan informasi waktu yang diperlukan untuk mencapai perubahan ini.
Asumsi linieritas dan kontinuitas dapat diterapkan pada sistem yang tidak begitu
berbeda dengan sistem yang dihasilkan dari data awal. Jadi analisis input-output paling berguna untuk menganalisis perubahan marjinal dalam sistem perekonomian jangka pendek. Metode ini berguna pula dalam tahap implementasi terinci pengambilan keputusan dan beberapa perluasan digunakan untuk perancangan kebijaksanan. Masalah utama dalam analisis input-output adalah keterbatasan di dalam penggunaannya, antara lain penerapan yang terbatas, sebagai akibat penyederhanaan konsepsi. Model input-output mempunyai sifat yang statis, lingkupnya terbatas dan strukturnya tertentu. Masalah lain adalah kesulitan menentukan tingkat kerincian data. Kerincian merupakan kekuatan analisis input-output, akan tetapi kerincian tersebut menimbulkan masalah ketersediaan data, kebutuhan biaya yang tinggi dan waktu analisis yang lama.
Kelemahan lain adalah lambatnya penyajian tabel input-output, sebagai akibat lamanya waktu yang dibutuhkan untuk menyusun. Kelambatan ini merupakan cacat besar untuk suatu metode linier jangka pendek. Model input-output lebih memusatkan pada aliran fisik dibanding aliran infomasi.
Model yang ketiga adalah pendekatan analisis optimasi, yang dikembangkan setelah perang dunia II, dimana Angkatan Udara Amerika Serikat melakukan penelitian untuk perhitungan ilmiah program optimal. Maksud penelitian ini adalah menghasilkan metode penentuan alokasi optimal sumberdaya. Pada tahun 1947, suatu kelompok yang dipimpin oleh Dantzigh mengembangkan model pemograman linier dengan metode simpleks sebagai cara penyelesaian optimalnya. Pemograman linier tersebut cepat berkembang dalam berbagai bidang penerapan, antara lain analisis teknik, manajemen industri, dan ekonomi (Siagian, 1987). Seiring dengan perkembangan komputer dan matematik, perluasan metode optimasi yang tidak linier muncul, seperti integer programming, quadratic dan geometric programming serta metode-metode optimasi yang digeneralisasikan.
Di dalam model optimasi dipahami bahwa model memilih satu dari sejumlah besar kebijakan atau pilihan yang mungkin, yang memungkinkan pencapaian tujuan/sasaran semaksimal mungkin. Model optimasi merupakan pemodelan komputer yang sering digunakan sebagai masukan dalam pengambilan
keputusan manajemen operasional, terutama di dalam perusahaan atau industri (Siagian, 1987).
Karakteristik umum model ini adalah mensyaratkan permasalahan harus dinyatakan dalam format/model yang sederhana dan tidak berubah-ubah.
Permasalahan diselesaikan dengan cara menemukan titik ekstrim (maksimum atau minimum) di dalam wilayah yang layak, yang ditentukan oleh kendala. Fungsi sasaran dan kendala diungkapkan sebagai fungsi linier. Permasalahan ini merupakan salah satu dari pemograman linier yang dapat dipecahkan secara efisien dengan paket program komputer. Teknik optimasi hanya dapat digunakan apabila suatu fungsi sasaran yang jelas dapat dinyatakan, apabila semua variabel pengendali ada pada pengambil keputusan, dan apabila kendala sistem dapat ditentukan dengan tepat. Suatu program optimasi yang dibangun dengan benar dapat memberikan gambaran yang jelas tentang trade-off yang dinyatakan oleh sebuah keputusan. Dengan memperkuat atau memperlemah berbagai kendala dalam jumlah kecil, atau dengan perubahan parameter dalam fungsi sasaran, analisis dapat menyelidiki bagaimana keadaan fisik atau prioritas sosial yang berbeda dapat menggeser titik keputusan optimasi.
Model optimasi sesuai digunakan untuk menentukan keputusan optimal dengan permasalahan yang dapat diformatkan mengikuti persyaratan optimal, yaitu mempunyai sasaran yang jelas, sehingga tidak mungkin diinterpretasikan secara salah dan bila kesalahan interpretasi terjadi, maka kesalahan tersebut dapat ditemukan dengan mudah. Pada dasarnya metode ini sesuai untuk diterapkan pada tahap implementasi terinci pada proses pengambilan keputusan. Masalah dalam metode optimasi adalah keterbatasan yang bersifat umum dan bersifat khusus.
Keterbatasan lain adalah uji validasi dan uji sensitivitas. Sumber data untuk optimasi adalah sama dengan model yang lain, sehingga ketidakpastiannya juga sama. Oleh karena itu, validasi model optimasi juga merupakan suatu proses yang samar dan tidak pasti.
Model yang terakhir adalah model system dynamics yang dikembangkan pertama kali di Massachusetts Institute of Technology (MIT) sekitar tahun 1950
oleh Forrester, yang menggabungkan gagasan-gagasan dari tiga bidang yang relatif baru, yaitu:
- Control engineering, mekanisme umpan-balik dan sistem yang mengatur dirinya sendiri,
- Cybernetics, sistem informasi dan perannya dalam sistem pengendalian,
- Teori organisasi (organizational behavior), struktur organisasi dan mekanisme pengambilan keputusan oleh manusia.
Selanjutnya dari ide dasar tersebut, Forrester mengembangkan pedoman dan seperangkat pendekatan representatif untuk mensimulasikan sistem yang kompleks, non-linear, dan mempunyai lingkar umpan-balik ganda (multiloop feedback). Pendekatan ini pada mulanya diterapkan pada pengelolaan industri.
Selanjutnya metode ini diterapkan pada berbagai macam sistem sosial, yang mencakup kota, wilayah dan keseluruhan dunia.
System dynamics merupakan suatu bagian dari bidang yang lebih luas dari pemodelan simulasi. Pemodelan dilakukan melalui komputer untuk menggambarkan suatu sistem nyata dengan cara menirukan dorongan aktual, motivasi dan pengaruh-pengaruh yang dipercaya membuat sistem bekerja. Model simulasi yang dihasilkan bersifat kausalistis. Model-model ini dibuat dari aturan- aturan umum yang menggambarkan bagaimana setiap elemen di dalam sistem akan berubah dalam menanggapi kombinasi elemen-elemen yang lain untuk dipahami. Model simulasi secara luas digunakan dalam disiplin ilmu teknik, ekonomi dan ekologi serta sosial. Dalam model sosial, suatu gambaran sebab- akibat harus mencakup motivasi manusia seperti keinginan, harapan, persepsi dan tujuan. Model digunakan pada tahap pemahaman umum atau perancangan kebijaksanaan dalam pengambilan keputusan. Oleh karena itu, model ini cenderung lebih diorientasikan pada proses, kecil, agregat, dan sederhana. System dynamics sendiri mencakup tidak hanya ide dasar simulasi, tetapi juga mencakup sekumpulan konsep, pendekatan-pendekatan representatif dan kepercayaan yang membuatnya masuk ke dalam paradigma pemodelan yang definitif.
Karakteristik umum system dynamics adalah memiliki tendensi dinamik yang kompleks seiring berjalannya waktu, peramalan nilai spesifik variabel sistem
dalam tahun tertentu bukan tujuan utama. Sistem sosial yang kompleks muncul dari struktur sebab-akibat internalnya. Konsep inti untuk memahami struktur sistem adalah ide umpan balik yang didasari informasi sistem atau lingkungan di sekitar pengambil keputusan. Keputusan dilakukan untuk mendorong tindakan mengubah atau menjaga sistem yang menghasilkan keputusan berikutnya.
Hubungan model selalu diperoleh secara langsung dari model mental dan oleh karena itu intuitif dan mudah dipahami. Paradigma ini mensyaratkan bahwa setiap elemen dan hubungan di dalam model mempunyai padanan yang dapat diidentifikasi di dalam dunia nyata.
Paradigma system dinamics mengasumsikan bahwa dunia terdiri dari sistem yang tertutup yang didominasi umpan-balik, stok dan flow, non-linier, dan ada tenggang waktu (time-delayed). Oleh karena itu metode ini paling sesuai digunakan pada sistem yang memiliki karakteristik tersebut. Secara umum, sistem seperti itu dicirikan oleh pola-pola dinamik tertentu, horison waktu yang panjang dan batas interdisiplin yang luas. Masalah dapat terjadi apabila: pemodelan tanpa didasari pengetahuan tentang paradigma system dynamics, pemodelan tanpa akhir, dan pemodelan dengan struktur yang sangat kompleks, tidak jelas dan sulit dimengerti. Sebagaimana pemodelan yang lain system dynamics memiliki keterbatasan diantaranya estimasi parameter tidak secara statistik, sifat jangka panjang memungkinkan parameter keluar dari rentang historis dan kestabilan model secara numerik karena struktur umpan balik non-linier. Keterbatasan lain adalah kekurangan teori atau prosedur untuk melakukan uji sensitivitas. Pemodel memungkinkan hanya melakukan pengujian pada variabel tertentu saja, cara ini hanya efektif apabila modelnya kecil. Kesahihan model diuji secara kuantitatif dan informal. Model referensi dibuat tidak untuk membuat kesahihan mutlak tetapi untuk manfaat model atau membangun kepercayaan, apakah model cukup mewakili sistem nyatanya dan apakah strukturnya cukup meyakinkan untuk mendorong orang bertindak sesuai kesimpulan yang dihasilkan. Keterbatasan yang lain adalah karena system dynamics mengambil horizon waktu yang panjang dan batas yang luas, yang tidak konsisten dengan tekanan jangka pendek yang
sangat nyata dan kendala-kendala (constrains) yang mungkin dirasakan pengambil keputusan.