22
5/14/2018 ModelSimulasianIndustri-slidepdf.com http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 1/22 MODEL SIMULASI PENGEMBANGAN INDUSTRI PERIKANAN DI KONAWEA SELATAN DENGAN PENDEKATAN SISTEM DINAMIK Oleh : Muhammad Kholil dan Dedi Dwiharyadi Staff Pengajar Universitas Mercu Buana  ABSTRAK  Daerah Indonesia wilayah Timur Khususnya Kapupaten Konawea Selatan  Provinsi Sulawesi Tenggara masih jauh tertinggal dibandingkan Indonesia Wilayah Barat, Selain jauh dari pusat Pemerintahan Wilayah Timur  pembangunannya relatif lambat, termasuk sektor Industri kelautan di  Kabupaten Konawea Selatan  Masalah-masalah klasik yang ada diwilayah ini antara lain keterbatasan kualitas SDM, Sumberdaya keuangan, terbatasnya infra struktur/sarana dan  prasarana, ketertinggalan teknologi. Keinginan kuat Pemda Konawea Selatan cq Dinas Kelautan untuk meningkatkan ketertinggalan tersebut dilakukan dengan pembuataan Model Pengembangan Industri Kelautan di Kabupaten  Konawea Selatan  Model tersebut dibuat dengan menggunakan pendekatan Sistem  Dinamik,dimulai dari pembuatan model mental yang merupakan Maping dari  sistem nyata industri kelautan yang kemudian dipecah menjadi 4 sub sistem model sdm, sub sistem model penangkapan ikan, sub sistem model pasar dan  sub sistem model konsumsi. Dari model mental yang disebut CLD kemudian dilanjutkan mmbuat model komputer dan melakukan validasi dengan uji konsistensi.  Dari Hasil eksperimen yang dilakukan di Lab Komputer FTI Mercubuana dengan memakai software POWERSIM maka ditemukan leverage atau faktor-  faktor yang paling berpengaruh sebagai pengungkit yaitu, Regulasi Pemda,  Kualitas SDM dan Teknologi yang bila dirubah sedikit saja sistem secara keseluruhan akan berubah  Hasil Skenario yang paling optimal bisa dipakai untuk pengembangan industri perikanan di Kabupaten Konawea Selatan adalah dengan memberikan  stimulus pada faktor Teknologi dari 0.38 menjadi 0,6 dan regulasi pemda dari 0.4 menjadi 0.6 maka jumlah penangkapan pertahun dari12000 ton menjadi 16464 ton dan pada skenario kedua dengan menambah tenaga kerja terampil menjadi 17404 ton.PDRB Rp 28.515.128,- menjadi Rp 40.729.766,-  Kata Kunci : Industri Kelautan, Model Dinamik, CLD, Powersim.

Model Simulasi an Industri

  • Upload
    uofjava

  • View
    142

  • Download
    1

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 1/22

MODEL SIMULASI PENGEMBANGAN INDUSTRI

PERIKANAN DI KONAWEA SELATAN DENGAN

PENDEKATAN SISTEM DINAMIK 

Oleh : Muhammad Kholil dan Dedi Dwiharyadi

Staff Pengajar

Universitas Mercu Buana

 ABSTRAK 

 Daerah Indonesia wilayah Timur Khususnya Kapupaten Konawea Selatan

 Provinsi Sulawesi Tenggara masih jauh tertinggal dibandingkan Indonesia

Wilayah Barat, Selain jauh dari pusat Pemerintahan Wilayah Timur 

  pembangunannya relatif lambat, termasuk sektor Industri kelautan di

 Kabupaten Konawea Selatan

 Masalah-masalah klasik yang ada diwilayah ini antara lain keterbatasan

kualitas SDM, Sumberdaya keuangan, terbatasnya infra struktur/sarana dan

 prasarana, ketertinggalan teknologi. Keinginan kuat Pemda Konawea Selatan

cq Dinas Kelautan untuk meningkatkan ketertinggalan tersebut dilakukan

dengan pembuataan Model Pengembangan Industri Kelautan di Kabupaten

 Konawea Selatan  Model tersebut dibuat dengan menggunakan pendekatan Sistem

 Dinamik,dimulai dari pembuatan model mental yang merupakan Maping dari

 sistem nyata industri kelautan yang kemudian dipecah menjadi 4 sub sistem

model sdm, sub sistem model penangkapan ikan, sub sistem model pasar dan

 sub sistem model konsumsi. Dari model mental yang disebut CLD kemudian

dilanjutkan mmbuat model komputer dan melakukan validasi dengan uji

konsistensi.

 Dari Hasil eksperimen yang dilakukan di Lab Komputer FTI Mercubuana

dengan memakai software POWERSIM maka ditemukan leverage atau faktor-

  faktor yang paling berpengaruh sebagai pengungkit yaitu, Regulasi Pemda,

  Kualitas SDM dan Teknologi yang bila dirubah sedikit saja sistem secara

keseluruhan akan berubah

  Hasil Skenario yang paling optimal bisa dipakai untuk pengembangan

industri perikanan di Kabupaten Konawea Selatan adalah dengan memberikan

 stimulus pada faktor Teknologi dari 0.38 menjadi 0,6 dan regulasi pemda dari

0.4 menjadi 0.6 maka jumlah penangkapan pertahun dari12000 ton menjadi

16464 ton dan pada skenario kedua dengan menambah tenaga kerja terampil 

menjadi 17404 ton.PDRB Rp 28.515.128,- menjadi Rp 40.729.766,-

 Kata Kunci : Industri Kelautan, Model Dinamik, CLD, Powersim.

Page 2: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 2/22

 

A. Judul Penelitian :

MODEL SIMULASI PENGEMBANGAN INDUSTRI PERIKANAN DI

KONAWEA SELATAN DENGAN PENDEKATAN SISTEM DINAMIK Oleh : Muhammad Kholil dan Dedi Dwiharyadi

B. Bidang Ilmu : Teknologi

C. Pendahuluan 

Provinsi Sulawesi Tenggara merupakan provinsi yang mempunyai garis

 pantai yang cukup panjang, menghadap kelaut banda yang mempunyai sumber daya

hayati yang sangat besar di wilayah timur Indonesia, kabupaten Konawea Selatan

kabupaten pemekaran dari Kabupaten Kendari sebagai salah satu dari bagian

 provinsi Sulawesi Tenggara mempunyai garis pantai yang cukup panjang yang

menghadap ke laut Banda. Garis pantai tersebut terbentang dari Kota Kendari

sampai berbatasan dengan kabupaten Bombana sepanjang 200 km.

Dalam garis pantai sebesar itu merupakan areal penangkapan ikan bagi 2049

nelayan yang ada di Kabupaten Konawea Selatan, dengan kekuatan armada sebesar 

2802 dari berbagai jenis perahu dan kapal (ada lima jenis). Sarana yang ada masih

sangat terbatas, seperti Jukung dan motor tempel. Alat ini tergolong sederhana dan

 pola pengadaannya tidak terlalu membutuhkan biaya besar, akan etapi kapasitasnya

sangat terbatas.

Ada 4 sektor yang paling berkonstribusi mendukung pembangunan dari 9

sektor yang ada, yaitu pertanian peternakan, kehutanan, dan perikanan. Dari 4

sektor tersebut pertanian masih mendominasi. Survey awal yang dilakukan terlihat

dengan jelas faktor yang paling mempengaruhi kelambatan pembangunan

diwilayah ini adalah pendapatan asli daerah yang terbatas dan sumber daya

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 2

Page 3: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 3/22

manusia yang sangat rendah, termasuk disini adalah sektor industri kelautan, akan

tetapi ternyata masalah yang dihadapi tidak sesederhana itu.

Dari keadaan dan kondisi Kabupaten Konawea Selatan tantangan yang

 paling menarik dan kritikal dewasa ini bagi para Pejabat dan pengambil keputusan

di Wilayah ini adalah kompleksitas yang secara inheren yang ada dalam

  pengelolaan industri kelautan. Interaksi antara komponen biofisik dan sosial

ekonomi serta faktor-faktor legal dalam pengelolaan industri kelautan adalah hal

yang harus dihadapi dalam pengelolaan sumberdaya alam. Melihat permasalahan

yang kompleks dan dinamis tersebut secara sempit dan terfragmentasi akan

 berakibat pada disain penelitian yang kurang sesuai dan menghasilkan rekomendasi

yang salah.

Analisis sistem adalah proses yang menekankan pada pendekatan holistik 

terhadap pemecahan masalah dan menggunakan model untuk mengidentifikasi dan

meniru karakteristik dari sistem-sistem yang kompleks serta membuat alternatif 

skenario pemecahan masalah. Tentu saja pendekatan sistem bukanlah satu-satunya

cara untuk untuk membuat skenario-skenario tersebut. Tetapi dinamika sistem

sangat berguna untuk menggambarkan pemahaman kita tentang sistem yang ada di

alam nyata.

Kompleksitas ekosistem laut, industri perikanan dan sistem sosial yang

menyertainya membuat pengetahuan kita tentangnya tidak pernah lengkap. Dalam

keadaan demikian analisis sistem dan simulasi sering dipakai untuk untuk menguji

hipotesis-hipotesis kita tentang bagaimana sistem bekerja (Grant et al., 1997). Jika

kita dapat memodelkan sistem industri kelautan maka skenario untuk mengelola

laut dan ekosistemnya secara lestari dapat dilaksanakan secara baik, benar dan

 berkesinambungan

D. Perumusan Masalah

1. Kompleksitas masalah di industri perikanan di wilayah Konawea Selatan

2. Kesulitan menentukan faktor-faktor mendasar yang sangat mempengaruhi

industri perikanan di Konawea Selatan.

3. Pemda Konawea Selatan Kesulitan menentukan kebijakan yang paling

optimal untuk industri perikanan berdasarkan keterbatasan daerah.

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 3

Page 4: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 4/22

Pertanyaan Penelitian

1. Bagaimana bentuk kompleksitas masalah yang ada pada industri perikanan

di Konawea Selatan?

2. Faktor-faktor apa saja yang sangat mempengaruhi industri perikanan di

Konawea Selatan?

3. Kebijakan yang bagaimanakah yang paling Optimal dalam kondisi

keterbatasan yang dapat dipakai untuk pengembangan industri perikanan di

Kabupaten Konawea Selatan.

Hipotesa Dinamik 

Hipotesa dalam penelitian dengan metode sistem dinamik berlaku dinamik, dan

yang dijadikan hipotesa adalah tujuan dari penelitian dengan metode sistem

dinamik, yaitu :

1. Telah dibuat model sistem dinamik industri perikanan di Kabupaten Konawea

Selatan.

2. Telah ditentukan faktor-faktor yang paling berpengaruh didalam industri

 perikanan diwilayah ini.

3. Telah dibuat skenario yang optimal untuk pengembangan industri perikanan

 berdasarkan keterbatasan yang ada diwilayah Kabupaten Konawea Selatan

Validasi Model

AME adalah penyimpangan antara nilai rata-rata simulasi terhadap aktual.

AVE adalah penyimpangan nilai variasi simulasi terhadap aktual. U-Theil’s

adalah koefisien diskrepansi antara nilai simulasi terhadap aktual yang berguna

untuk menjelaskan penyimpanan yang menonjol (tidak terlihat pada AME danAVE). Batas penyimpangan yang dapat diterima adalah 5-10%.

E. Tujuan

1. Membuat Model Dinamik Industri Kelautan di Kabupaten Konawea Selatan

2. Memilih teknologi yang cocok untuk mengoptimalkan produksi

3. Membuat kebijakan Industri kelautan secara sistemik untuk peningkatan produksi

kelautan

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 4

Page 5: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 5/22

F. Tinjauan Pustaka

Pemodelan sistem berawal dari bagaimana kita mencoba memahami

dunia nyata ini dan menuangkannya menjadi sebuah model dengan beragam

metode yang ada. Tidak ada model yang benar dan salah. Model dinilai dari

sejauh mana dia dapat berguna. Sehingga langkah pertama dalam pemodelan

adalah menentukan tujuan dari pemodelan tersebut. Model dapat dibuat untuk 

memprediksi sebuah komponen dalam model setelah jangka waktu tertentu.

Kegunaan model sebagai alat prediksi terletak pada ketepatan dan ketelitian

hasil prediksinya. Model juga dapat dipakai sebagai wahana untuk belajar paran

 pihak yang ingin memahami struktur dan perilaku dari sumberdaya alam.

Kegunaan model sebagai sarana belajar terletak pada bagaimana proses

  belajar terjadi secara efektif dengan memanfaatkan model yang dibuat.

Pemodelan sistem merupakan sebuah ilmu pengetahuan dan seni. Sebuah ilmu

 pengetahuan karena ada logika yang jelas ingin dibangunnya dengan urutan

yang sesuai. Sebuah seni, karena pemodelan mencakup bagaimana menuangkan

 persepsi manusia atasdunia nyata dengan segala keunikannya.

Tahapan pemodelan telah dikemukakan dalam banyak literatur seperti

 pada Grant et al., (1997) dan Sterman (2000). Kami menyarankan pemodelan

sistem dilakukan dengan fase-fase sebagai berikut:

a. Identifikasi isu atau masalah, tujuan dan batasan;

 b. Konseptualisasi model dengan menggunakan ragam metode seperti diagram

kotak dan panah, diagram sebab-akibat, diagram stok dan flow atau diagram

sekuens;

c. Formulasi model, merumuskan makna diagram, kuantifikasi dan ataukualifikasi komponen model jika perlu;

d. Evaluasi model, mengamati kelogisan model dan membandingkan dengan

dunia nyata atau model andal yang serupa jika ada;

e. Penggunaan model, membuat skenario-skenario ke depan atau alternatif 

kebijakan, mengevaluasi ragam skenario atau kebijakan tersebut dan

 pengembangan perencanaan dan agenda bersama.

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 5

Page 6: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 6/22

Maarleveld dan  Dangbégnin (1999) dalam  Buck et al. (2001) menyatakan

 bahwa pembelajaran bersama atau pembelajaran sosial (  social learning ) adalah

sebuah proses dialog dan pemikiran mendalam yang kontinyu antar para pihak 

untuk mengeksplorasi masalah dan solusinya. Komunikasi dan eksperimentasi

meningkatkan kemampuan adaptasi para pihak untuk memperbaiki manajemen

sumberdaya alam.  Daniels dan Walker  (1999) dalam  Buck et al. (2001)

mengungkapkan bahwa mutual learning adalah sebuah proses pertukaran perspektif 

antarpihak untuk transformasi pemahaman masingmasing terhadap masalah.

Pembelajaran sosial juga mengakui bahwa masing-masing kelompok 

kepentingam membawa beragam pengetahuan dalam pembelajaran sosial, termasuk 

nilai, kapasitas, perspektif dan metode pendekatan. Buck et al. (2001) menyatakan

 bahwa insitusi untuk pembelajaran sosial adalah adanya fasilitator yang berfungsi

sebagai katalis bagi pembelajaran sosial, serta wahana ( platforms) atau kesempatan

 bagi terciptanya pembelajaran sosial. Wahana tersebut bisa berbentuk pertemuan,

diskusi kelompok, lokakarya dan lain lain. Senge dan Steerman (1994) menyatakan

 proses pembelajaran pada pemodelan bertujuan untuk (1) meningkatkan model

mental bersama para pihak sehingga menjadi lebih sistemik dan dinamis (2)

mengembangkan kemampuan para pihak untuk memahami setiap situasi baru

secara lebih sistemik dan dinamis. Lane (1994) menyatakan bahwa pemodelan bisa

menjadi sarana untuk proses pembelajaran.

Simulasi Sistem Dinamik

Forrester (1961), mendefinisikan simulasi sebagai penyelesaian atau

 perhitungan tahap demi tahap dari persamaan matematika yang menggambarkan

keadaan sistem untuk mengetahui perubahan yang terjadi pada sistem tersebut

sehingga diketahui perilakunya.

Oleh Muhammadi (2001), simulasi didefinisikan sebagai peniruan perilaku

suatu gejala atau proses. Simulasi bertujuan untuk memahami gejala atau proses

tersebut, membuat analisis dan peramalan perilaku gejala atau proses tersebut di

masa depan.

Simulasi merupakan salah satu alat analisis yang terpercaya bagi

 perancangan dan pengoperasian proses atau sistem yang rumit. Dengan semakin

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 6

Page 7: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 7/22

meningkatnya persaingan dunia, simulasi menjadi alat yang sangat cocok untuk 

  perencanaan, perancangan dan pengawasan bagi sebuah sistem. Simulasi

merupakan sebuah tiruan dari sebuah cara operasi di dunia nyata.

Model simulasi adalah suatu teknik dimana hubungan sebab akibat dari

suatu sistem ditangkap (capture) di dalam sebuah model komputer, untuk 

menghasilkan beberapa perilaku sesuai dengan sistem nyata.

Pelaksanaan simulasi melalui 4 tahap, dimana tahap pertama simulasi

adalah penyusunan konsep. Gejala atau proses yang akan ditirukan perlu dipahami,

antara lain dengan menentukan unsur-unsur yang berperan dalam gejala atau proses

tersebut. Tahap kedua adalah pembuatan dan perumusan model. Konsep pada tahap

awal dirumuskan sebagai model yang berbentuk uraian gambar atau rumus.

Tahap ketiga, simulasi dapat dilakukan dengan menggunakan model yang

telah dibuat. Dalam model kuantitatif, simulasi dilakukan dengan memasukkan data

ke dalam model, dimana perhitungan dilakukan untuk mengetahui perilaku gejala

atau proses. Dalam model kualitatif, simulasi dilakukan dengan menelusuri dan

mengadakan analisis hubungan sebab akibat antar unsur dengan memasukkan data

atau informasi yang dikumpulkan untuk mengetahui perilaku gejala atau proses.

Tahap terakhir, dilakukan validasi untuk mengetahui kesesuaian antara hasil

simulasi dengan gejala atau proses yang ditirukan. Model dapat dinyatakan baik 

apabila kesalahan atau simpangan hasil simulasi terhadap gejala atau proses yang

ditirukan kecil. Hasil simulasi tersebut selanjutnya digunakan untuk memahami

 perilaku gejala atau proses serta mengetahui kecenderungannya di masa mendatang.

Perangkat Lunak Simulasi

Untuk melakukan simulasi dari sebuah model, diperlukan perangkat lunak ( software) yang secara cepat dapat melihat perilaku dari model yang telah dibuat.

Ada berbagai macam perangkat lunak yang dapat digunakan untuk keperluan ini,

seperti Vensim, Dynamo, Ithink , Stella dan   Power Simulation. Tetapi dalam

 penelitian ini, software yang digunakan adalah Power Simulation.

 Powersim digunakan untuk membangun dan melakukan simulasi suatu

model dinamik. Suatu model dinamik adalah kumpulan dari variabel-variabel yang

saling mempengaruhi antara satu dengan lainnya dalam suatu kurun waktu.

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 7

Page 8: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 8/22

Setiap variabel berkorespondensi dengan suatu besaran yang nyata atau

 besaran yang dibuat sendiri. Semua variabel tersebut memiliki nilai numerik dan

sudah merupakan bagian dari dirinya.

Pada waktu mensimulasikan model, variabel-variabel akan saling

dihubungkan membentuk suatu sistem yang dapat menirukan kondisi sebenarnya.

Pada perangkat lunak  Powersim, suatu sistem yang menggambarkan hubungan

antara variabel-variabel itu dinamakan stock flow diagram.

Model yang dibangun dengan menggunakan perangkat lunak  Powersim

 berbentuk simbol-simbol dan simulasinya mengikuti suatu metode yang dinamakan

dinamika sistem yang telah dikembangkan pada sekitar awal 1960-an.

Perkembangan selanjutnya, simulasi dengan menggunakan perangkat lunak ini

 banyak dipakai dalam bidang-bidang komersial, industri, manajemen dan riset.

Simulasi ditujukan untuk mencari model yang paling cocok sebelum diterapkan

dalam kondisi sebenarnya. Simbol yang digunakan ditampilkan pada Tabel 5.

Tabel 1. Simbol-simbol Diagram Alir (Muhammadi, 2001)

No. Simbol Arti

1.  Level 

2.  Auxiliary

3. Konstanta

4. 

Microsoft VisioDrawing

Sumber 

5. Hubungan

6. Hubungan tertunda

7. Inisialisasi hubungan

8. Aliran ( flow)

F. Tujuan

1. Membuat model sistem dinamik industri perikanan di Kabupaten Konawea

Selatan.

2. Menentukan faktor-faktor apa saja yang paling berpengaruh didalam industri

 perikanan diwilayah ini.

3. Membuat skenario yang optimal untuk pengembangan industri perikanan

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 8

Page 9: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 9/22

berdasarkan keterbatasan yang ada diwilayah

G. Manfaat Penelitian

1. Hasil penelitian ini dapat dipakai sebagai pedoman bagi pengambil kebijakan

di bidang Industri Perikanan Kabupaten Konawea Selatan untuk 

membangun industri perikanan, dengan arah yang tepat dan kondisi yang

serba terbatas.

2. Model simulasi ini dapat dikembangkan menjadi sistem industri kelautan

yang terdiri dari industri pariwisata, industri perikanan, Pendidikan

(politeknik kelautan yang terdiri dari: Pariwisata Pantai dan laut, Budi daya

hasil laut, Teknologi Perikanan, Teknologi hasil Penangkapan)

H. Metode Penelitian

Metode yang dipakai adalah yang biasa dikenal sebagai pendekatan sistem

dinamik. Untuk menyelesaikan masalah sistem dinamik ada beberapa perangkat

lunak yang dapat dipakai, antara lain Dynamo, Vensim, Stella, Ithink,

Powersim,Simile dalam hal ini penulis menggunakan perangkat lunak Powersim

dengan alasan perangkat lunak powersim lebih user friendly dari pada perangkat

lunak lainnya.

1. Langkah Pertama adalah memetakan masalah berdasarkan data-data

dilapangan. Pemetaan masalah industri perikanan disini meliputi, penentuan

variable-variabel yang ada dalam sistem industri perikanan di KabupatenKonawea Selatan. Variable tersebut di uji dengan menggunakan apakah ada

hubungan yang signifikan antara satu variable dengan variable yang lain.

Penentuan variable-variabel Sintem industri perikanan dilakukan bersama-

sama pejabat-pejabat yang menangani masalah industri perikanan di

wilayah Kabupaten Konawea Selatan, dalam hal ini adalah Kepala Dinas

Kelautan Kabupaten Konawea Selatan. Provinsi Sulawesi Tenggara. Pada

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 9

Page 10: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 10/22

langkah ini juga dibuat model mental dalam bentuk diagram Simpal Kausal

(Causal Loop Diagram)

2. Pembuatan Model computer dari system industri perikanan ini (biasa disebut

Stock Flow Diagram/SFD) dilakukan berdasarkan model mental yang telah

dibuat bersama pejabat Dinas kelautan terkait. Pada tahap ini juga dibuat

hubungan antara variable tersebut yangberupa hubungan matematis

initHasil_Tangkapan =GRAPH(TIME,2005,2025,

[130000,177000,185000,190000,266000,283000,318000,377000,416000,45

8000,612000"Min:100000;Max:1000000"])

flow Hasil_Tangkapan = +dt*Laju_Penagkapan

3. Pada tahap ini dilakukan pemasukan data kedalam model computer tersebut

yang menggunakan perangkat lunak POWERSIM.

4. Setelah input data dilakukan, model tersebut disimulasikan yang akan

menghasilkan keluaran berupa grafik, yang menunjukan berapa nilai dari

masing-masing variabel tersebut setelah di run seperti gambar 4 diatas

5. Validasi diperlukan untuk menentukan apakah model dan keluaranannya

tidak menyimpang dari system nyatanya. Dilakukan dengan

membandingkan data system nyata yang berupa grafik dari data statistic

dengan keluaran hasil simulasi model yang berupa grafik.

6. Uji sensitifitas dilakukan untuk menentukan factor-faktor yang

 berpengaruh(atau yang biasa disebut  Leverage). Leverage adalah variabel

yang bila di rubah sedikit saja akan merubah seluruh system industri

  perikanan di Kabupaten Konawea Selatan. Penentuan factor-faktor yang

  berpengaruh (Leverage) ini menjadi langkah yang penting karena  pembuatan skenario kebijakan dilakukan dengan memberikan stimulans

  pada Leverage yang pada akhirnya setelah dilakukan eksperimen akan

didapat kebijakan yang paling optimal

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 10

Page 11: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 11/22

HASIL PENELITIAN

Diagram Simpal Kausal

Diagram Simpal Kausal merupakan model mental yang penulis buat

yang berupa hubungan antara variabel-variabel yang membentuk model

sistem perikanan. Dasar pembuatan model mental yang direpresentasikan

dalam bentuk diagram simpal kausal ini adalah kondisi nyata keadaan

 perikanan yang ada di Kabupaten Konawe Selatan.

Pasar 

PAD

PDRB

LajuKelahiran

Industri

Pengolahan

Emigrasi

Konsumen

Populasi

Penduduk

Harga

Ikan

Laju

Kematian

Imigrasi

+

+

+

-

-

+

+

+

+

+

+

+

Jumlah

Tangkapan

Potensi

Kelautan

SDMAlat

Tangkap

+

+

+

+

+

Laju

Konsumsi

+

+

+

+  _ 

LajuKonsumen

+

+

+ Laju

Penangkapan

Ikan+

+

+Teknologi

+

+

+

Gambar ..1 :

Diagram Simpal Kausal

Model Perikanan di Kabupaten Konawea Selatan

Dari diagram simpal kausal (CLD) diatas, maka model sistem

 perikanan Kabupaten Konawea Selatan dibagi menjadi 4 Sub Sistem, Yaitu

1. Sub Sistem Pasar 

2. Sub Sistem Konsumsi

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 11

Page 12: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 12/22

3. Sub Sistem Jumlah Tangkapan

4. Sub Sistem SDM

Sub Model Pasar/Penjualan

Sub model pasar yang terdiri dari Stock (Level) dan Flow ( Aliran)

atau sebelumnya disebut  Rate konsumen rumah tangga yang dipengaruhi

oleh jumlah konsumen rumah tangga, dan jumlah tangkapan, industri

 pengolahan dan regulasi dari Pemda Kabupaten Konawea. Pada sub model

Pasar ini penulis membatasi hanya pada hasil perikanan yang berupa hasil

tangkapan dilaut, tidak termasuk budidaya perikanan yang lain.

Pasar akan meningkat dipengaruhi oleh laju konsumsi. Besarnya laju

konsumsi dipengaruhi oleh besarnya konsumen rumah tangga dan besarnya

 permintaan industri pengolahan ikan. Besar pasar sektor Perikanan ini akan

menjadikan pendapatan asli (PAD)daerah meningkat lewat restribusi/pajak 

yang dibebankan pada hasil penjualan. Sejalan dengan hal tersebut diatas

akan meningkat pula Produk Domestik Bruto daerah tersebut (PDRB). Lihat

gambar 4.3 Model Sub Sistem Pasar dibawah ini.

Pasar 

PAD

PDRB

++

Laju

Konsumsi

+

+

+

Gambar 2.

Model Sub Sistem Pasar 

Sub Model Konsumen Rumah Tangga

Sub Model Konsumen Rumah Tangga (ikan) dibangun dari Stock 

Konsumen Rumah Tangga yang jumlahnya dipengaruhi oleh aliran atau

Flow laju konsumen RT yang besarnya tergantung dari jumlah Rumah

Tangga, dan harga ikan.

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 12

Page 13: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 13/22

Konsumen

Harga

Ikan

+

Laju

Konsumen

+

+

+

Gambar : 3.

CLD Sub Sistem Model Konsumen

Sub Model Jumlah Tangkapan

Sub Sistem Jumlah tangkapan menggambarkan bahwa jumlah

tangkapan sebagai Stock (Level) dipengaruhi oleh laju penangkapan ikan

yang merupakan Flow (Aliran) Laju penangkapan ikan dipengaruhi oleh

  potensi kelautan, alat tangkap, sumber daya manusia yang kompeten.

Sementara jumlah tangkapan akan mempengaruhi industri pengolahan ikan

Industri

Pengolahan

Angkatan

kerja

Jumlah

Tangkapan

Potensi

Kelautan

SDM

Alat

Tangkap

+

+

+

+

Laju

Penangkapan

Ikan

+

++

+

+

Teknologi

Gambar : 4.CLD Sub Sistem Model Jumlah Tangkapan

Sub Model SDM

Sub sistem populasi penduduk menggambarkan jumlah penduduk di

Kabupaten Konawea Selatan yang lahir dan meninggal . Untuk 

memudahkan perhitungan sub model ini menggunakan data langsung yang

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 13

Page 14: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 14/22

terdiri dari rata-rata bertambahnya kelahiran dan kematian per tahun atau

disebut sebagai fraksi kelahiran dan kematian.

Jumlah penduduk dipengaruhi pula oleh imigrasi dan emigrasi.

Emigrasi penduduk terjadi karena kesulitan mendapatkan penghasilan yang

layak .Selain Emigrasi adapula penduduk yang datang dan menetap

Kabupaten Konawea Selatan. Karena merupakan Kota Kabupaten baru

 banyak pekerja pendatang yang menetap dan menjadi penduduk permanen

di wilayah ini.

Laju

Kelahiran

Emigrasi

Populasi

Penduduk

Laju

Kematian

Imigrasi

+

+

+

-

-

+

SDM

+

+  _ 

Konsumen

+

Gambar :5.

CLD Sub Model SDM/Penduduk 

 Diagram Stok Aliran (Stock Flow Digram)

Dari model mental sistem pengembangan perikanan di Kabupaten

Konawea Selatan yang telah dibuat berdasarkan kondisi nyata di lapangan,

maka di buat model Komputer yang biasa disebut   stock flow diagram

(diagram stok aliran)

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 14

Page 15: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 15/22

STOCK FLOWDIAGRAM

Model SistemPerikanan

Lengkap

Jmlh_rata2_anggota_Keluarga

Jumlah_Rumah_Tangga

Emigrasi

Populasi_Penduduk

Teknologi

Pasar 

Konsumen_rumah_Tangga

Fraksi_Keluarga

Jumlah_Rumah_Tangga

Kematian

Imigrasi

Kelahiran

Fraksi_Emigrasi

Fraksi_Kematian

Fraksi_Imigasi

 Angkatan_Kerja

 Alat_Tangkap

Potensi_Kelautan

Fraksi_Kelahiran

Fraksi_AT

Fraksi_Potensi_Kelautan

Fraksi_Teknologi

Regulasi_Pemda

Fraksi_regulasi_Pemda

Industri_Pengolahan

Fraksi_AK

Fraksi_sdm_sk

SDM_SK

Fraksi_JSDMKontribusi_SDM

FSDM

Laju_Penagkapan

Hasil_Tangkapan

Hasil_Tangkapan

Harga_Ikan_segar 

Laju_Penjualan

Harga_Pengolahan

Constant_23

Kebutuhan_Perkapita

Laju_Konsumen_RT

PDRB_Sektor 

PPn

PAD_Sektor 

Kbth_per_kepala

Gambar : 6.

Diagram Alir Model Sistem Perikanan Lengkap

Model komputer dalam bentuk  Stock Flow Diagram(SFD) . Pembuatan

SFD ini dilakukan berdasarkan perangkat lunak yang digunakan. Ada beberapa

 perangkat lunak yang digunakan untuk pemodelan sistem dinamik, antara lain :

Stella, Dynamo, Vensim, Powersim, Ithink. Dalam hal ini penulis menggunakan

Powersim, karena  menurut hemat penulis perangkat lunak Powersim merupakan

 perangkat lunak sistem dinamik yang User Friendly (ramah pengguna).

Simulasi Model

Dari model dasar yang dibuat maka didapat hasil seperti gambar grafik 7 dibawah

ini. Pada simulasi tersebut hasil tangkapan terlihat stagnan dengan kondisi SDM

yang belum terlatih, kalaupun ada terbatas sekali pengetahuan teknologinya.

Pada simulasi ini juga terlihat kenaikan PDRB dan PAD akan tetapi

kenaikan ini tidak hanya oleh hasil tangkapan tapi dari industri pengolahan yang

meningkatkan nilai tambah dari hasil tangkapan, ditambah dengan hasil budi daya

tambak udang dan bukan udang

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 15

Page 16: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 16/22

Tahun

   P   D   R   B   S  e   k   t  o

   (   R  p   )

2,007 2,0161 0

1 240,000,000

1 480,000,000

1 720,000,000

1 960,000,000

1 1.2e9

Tahun

   A  n  g   k  a   t  a  n   K  e  r   j

   (   O  r  a  n  g   )

2,007 2,010 2,013 2,016

12,000

15,000

18,000

Time

2,007

2,008

2,009

2,010

2,011

2,012

2,013

2,014

2,015

2,016

PDRB_Sektor 

14,306.32

27,157,946.32

78,307,219.12

153,495,702.82

252,757,143.41

376,125,455.61

523,634,723.72

695,319,202.45

891,213,317.78

1,111,351,668

Time

2,007

2,008

2,009

2,010

2,011

2,012

2,013

2,014

2,015

2,016

 Angkatan_Kerja

18,000.00

18,090.00

18,180.45

18,271.35

18,362.71

18,454.52

18,546.80

18,639.53

18,732.73

18,826.39

Time

   H  a  s   i   l   T  a  n  g   k  a  p  a  n   /   T  a   h  u

   (   T  o  n   )

2,007 2,010 2,013 2,016

12,200

12,400

12,600

12,800

13,000

Tahun

2,007

2,008

2,009

2,010

2,011

2,012

2,013

2,014

2,015

2,016

Hasil Tangkapan

12,000.00

12,016.80

12,033.68

12,050.65

12,067.71

12,084.84

12,102.07

12,119.38

12,136.78

12,154.26

Gambar :.7a Grafik PDRB, Angkatan Kerja dan Hasil Tangkapan

Tahun

   H  a  s   i   l   T  a  n  g   k  a  p  a

 

   (   T  o  n   )

2,007 2,010 2,013 2,016

50,000

100,000

Tahun

   P  a  s  a  r   A   k   t  u

   (   R  u  p   i  a   h   )

2,007 2,016

0

500,000,000

1e9

Tahun

   P   A   D   S  e   k   t

   (   R  p   )

2,007 2,016

0

50,000,000

100,000,000

Tahun

2,007

2,008

2,009

2,010

2,011

2,012

2,013

2,014

2,015

2,016

Total Hsl Tangkap

14,000.00

26,000.00

38,016.80

50,050.48

62,101.14

74,168.84

86,253.69

98,355.75

110,475.13

122,611.91

Tahun

2,007

2,008

2,009

2,010

2,011

2,012

2,013

2,014

2,015

2,016

Pasar 

14,306.32

27,157,946.32

78,307,219.12

153,495,702.82

252,757,143.41

376,125,455.61

523,634,723.72

695,319,202.45

891,213,317.78

1,111,351,667.85

Time

2,007

2,008

2,009

2,010

2,0112,012

2,013

2,014

2,015

2,016

PAD_Sektor 

1,430.63

2,715,794.63

7,830,721.91

15,349,570.28

25,275,714.3437,612,545.56

52,363,472.37

69,531,920.24

89,121,331.78

111,135,166.78

Tahun

   S   D   M    S

  e   k   t  o  r   K  e   l  a

   (   O  r  a  n  g   )

2,007 2,010 2,013 2,016

2,550

2,600

Time

2,007

2,008

2,009

2,010

2,011

2,012

2,013

2,014

2,015

2,016

PSK

2,520.00

2,532.60

2,545.26

2,557.99

2,570.78

2,583.63

2,596.55

2,609.53

2,622.58

2,635.69

Gambar 4.7 b

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 16

Page 17: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 17/22

Pada simulasi dasar ini terlihat bahwa peningkatan PAD relatif stagnan ini

menunjukkan bahwa produksi Kelautan sangat dipengaruhi oleh bukan hanya

 perikanan laut saja akan tetapi budidaya prok kelautan yang lain, yang sangat

 prospektif antara lain udang, bandeng, rumput laut, tiram mutiara dll.

Validasi Model

Validasi model dinamik ditujukan kepada konsistensi hasil simulasi model dengan

system nyatanya yang berupa angka statistic ada 3 parameter yang akan diukur,

yaitu sumber daya manusia sector kelautan, hasil tangkapan

12960

12980

13000

13020

13040

13060

13080

13100

13120

13140

13160

Tahun

Sistem nyata

Simulasi Model

Gambar :.8a Uji konsistensi Hasil Tangkapan

Pada hasil tangkapan system nyata pada tahun 2004-2006 (tahun 1-3) menunjukkan

konsistensi kondisi system nyata dengan hasil simulasi yang hasilnya menunjukkan

trend naik 

Pada garis warna biru menunjukkan hasil tangkapan sistemnyata dari tahun 2004-

2006 sedangkan garis warna pink menunjukkan hasil tangkapan menurut model

system perikanan

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 17

Page 18: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 18/22

Analisa Sensitifitas

Dari Hasil eksperimen yang dilakukan ternyata parameter yang paling peka

terhadap perubahan system adalah : para meter Teknologi, Sumber Daya Manusia

dan Regulasi Pemda.

Analisa Sensitifitas ini berguna untuk menentukan skenario yang paling

optimal dengan mengatur parameter yang menjadi leverage sehingga system

menghasilkan tujuan yang kita inginkan, dalam hal ini hasil yang tinggi nilainya

 belum tentu akan dipakai dikarenakan kemampuan Pemda yang terbatas dalam hal

keuangan dan sumberdaya lainnya

Skenario Kebijakan

Skenario 1

Pada scenario pertama teknologi yang tadi hanya seadanya ditandai dengan

fraksi hanya 0,4 dinaikan pada tingkat yang memadai (pada tingkat fraksi 0.6)

dan regulasi pemda yang belum mendukung (0,4) ditingkatkan menjadi 0,6

Maka terdapat peningkatan yang signifikan dari pasar, hasil tangkapan dan

PAD

Tahu

   P  a  s  a  r   A   k   t  u  a   l

   (   R  u  p   i  a   h   )

2,007 2,016

0

500,000,000

1e9

Tahu

   P   A   D

   S  e   k   t  o  r

   (   R  p   )

2,007 2,016

0

50,000,000

100,000,000

Tahun

2,007

2,008

2,009

2,010

2,011

2,012

2,013

2,014

2,015

2,016

Pasar 

14,306.32

28,515,128.32

82,219,719.07

161,175,471.90

265,430,017.09

395,031,223.10

550,027,197.70

730,466,289.22

936,397,087.73

1,167,868,426.24

Time

2,007

2,0082,009

2,010

2,011

2,012

2,013

2,014

2,015

2,016

PAD_Sektor 

1,430.6

2,851,512.88,221,971.9

16,117,547.1

26,543,001.7

39,503,122.3

55,002,719.7

73,046,628.9

93,639,708.7

116,786,842.6

Time

   H  a  s   i   l   T  a  n  g   k  a  p  a  n   /

   T  a   h  u  n

   (   T  o  n   )

2,007 2,016

12,000

12,050

12,100

12,150

12,200

Tahun

2,007

2,008

2,009

2,010

2,011

2,012

2,013

2,014

2,015

2,016

Hasil Tangkapan

12,000.00

12,022.58

12,045.27

12,068.08

12,091.00

12,114.03

12,137.18

12,160.45

12,183.83

12,207.33

Gambar :9. a

Sebelum ada perubahan Teknologi dan regulasi Dengan nilai fraksi Teknologi 0.38 dan regulasi 0.4

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 18

Page 19: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 19/22

Tahun

   P  a  s  a  r   A   k   t  u

   (   R  u  p   i  a   h   )

2,007 2,0160

500,000,000

1e9

Tahun

   P   A   D

   S  e   k   t

   (   R  p   )

2,007 2,0160

50,000,000

100,000,000

150,000,000

200,000,000

Tahun

2,007

2,008

2,009

2,010

2,011

2,012

2,013

2,014

2,015

2,016

Pasar 

14,306.32

40,729,766.32

130,849,430.32

270,443,825.47

459,583,831.56

698,340,682.76

986,785,969.45

1,324,991,639.91

1,713,030,002.21

2,150,973,725.93

Tahun

2,007

2,008

2,009

2,010

2,011

2,012

2,013

2,014

2,015

2 016

PAD_Sektor 

1,430.63

4,072,976.63

13,084,943.03

27,044,382.55

45,958,383.16

69,834,068.28

98,678,596.94

132,499,163.99

171,303,000.22

215097 372.59

Tahun

   H  a  s   i   l   T  a  n  g   k  a  p  a

 

   T  a   h  u  n

   (   T  o  n   )

2,007 2,016

16,500

16,550

16,600

16,650

Tahun

2,007

2,008

2,009

2,010

2,011

2,012

2,013

2,014

2,015

2,016

Hasil Tangkapan

16,464.00

16,487.52

16,511.16

16,534.91

16,558.79

16,582.78

16,606.90

16,631.13

16,655.49

16,679.96

Skenario 2

Tahun

   P  a  s  a  r   A   k   t  u  a

   (   R  u  p   i  a   h   )

2,007 2,016

0

500,000,000

1e9

Tahun

   P   A   D    S

  e   k   t  o  r

   (   R  p   )

2,007 2,016

0

50,000,000

100,000,000

150,000,000

200,000,000

Tahun

2,007

2,008

2,009

2,010

2,011

2,012

2,013

2,014

2,015

2,016

Pasar 

14,306.32

40,729,766.32

133,671,830.32

278,925,137.47

476,574,750.12

726,706,155.92

1,029,405,269.96

1,384,758,436.93

1,792,852,433.21

2,253,774,469.09

Time

2,007

2,008

2,009

2,010

2,011

2,012

2,013

2,014

2,015

2,016

PAD_Sektor 

1,430.63

4,072,976.63

13,367,183.03

27,892,513.75

47,657,475.01

72,670,615.59

102,940,527.00

138,475,843.69

179,285,243.32

225,377,446.91

Time

   H  a  s   i   l   T  a  n  g   k  a  p  a  n

   T  a   h  u  n

   (   T  o  n   )

2,007 2,016

17,400

17,450

17,500

17,550

17,600

17,650

Tahun

2,007

2,008

2,009

2,010

2,011

2,012

2,013

2,014

2,015

2,016

Hasil Tangkapan

17,404.80

17,433.02

17,461.39

17,489.90

17,518.55

17,547.34

17,576.27

17,605.36

17,634.58

17,663.96

Pada kondisi real ternyata sector kelautan masih membutuhkan tenagaterampil yang cukup banyak yang tidak dapat dipenuhi oleh penduduk 

setempat tanpa harus mendidik lagi sambil menunggu tenaga-tenaga terampil

yang dididik di wilayah ini maka diambil tenaga dari luar berdasarkan

keterampilannya dengan menaikan Fraksi angkatan kerja dari 15% menjadi 18

%

KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 19

Page 20: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 20/22

1. Dari hasil penelitian dengan menggunakan pendekatan system dinamik maka

dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : parameter yang paling berpengaruh

dalam model pengembangan industri perikanan di Kabupaten Konawea Selatan

adalah Teknologi, Sumberdaya Manusia, Regulasi Pemda. Peningkatan

Teknologi dengan bekerja sama dengan lembaga penelitian kelautan dan

  pendidikan akan membantu Pemda merealisasikan pengembangan teknologi

tersebut.Peningkatan dan pengembangan pendidikan.

1. Hasil Skenario yang paling optimal bisa dipakai untuk pengembangan industri

 perikanan di Kabupaten Konawea Selatan adalah dengan memberikan stimulus

 pada faktor Teknologi dari 0.38 menjadi 0,6 dan regulasi pemda dari 0.4 menjadi

0.6 maka jumlah penangkapan pertahun dari12000 ton menjadi 16464 ton dan

 pada skenario kedua dengan menambah tenaga kerja terampil menjadi 17404

ton.PDRB Rp 28.515.128,- menjadi Rp 4.729.766,-

Saran

1. Pengembangan SDM Sektor kelautan mengarah pada dibukanya SMK 

Kelautan dan Politeknik Kelautan baik secara resmi atau dalam bentuk 

Comunity College, bekerja sama dengan lembaga pendidikan yang sudah

mapan baik SDM,Teknologi dan sumberdananya.

2. Pembuatan regulasi Pemda yang harus mendukung bertumbuhnya investasi

dibidang kelautan, sehingga pembuatan regulasi harus mengarah pada

kemudahan-kemudahan bagi investor kelautan dan sector-sektor lain

diantaranya, kemudahan perijinan, insentip pajak dan restribusi, pengembangan sarana dan prasarana yang menunjang industri kelautan.

Lampiran-lampiran

1. Daftar Pustaka

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 20

Page 21: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 21/22

1. Budi Susilo dkk, Pelatihan Sistem Dinamik, Sikindo, Jakarta 2004

2. Checkland P., 1989. Soft System Methodology.  In Rational analysis for a

 problematic world problem structuring methods for complexity, uncertainty and

conflit (J. Rosenhead, eds.). John Wiley & Sons, Chichester.

3. Chung, W.C. 1999. A System Dynamic Simulation Model in The System

Support Organization of A Speedy Printing Company (ABC/CND/Powersim

Project). Thesis. Systems Management College of Notre Dame. (on-line) dalam

http://.www.rondo.com/capstone/Paper/

4. Coyle, R.G. 1996. Sistem Dynamics Modelling : A Practical Approach. Chapman

& Hall, United Kingdom.5. de Geus A.P., 1994. Modeling to predict or to learn.  In Modeling for Learning

Organizations (J.D.W. Morecroft and J.D. Sterman eds.). Productivity Press,

Portland, Oregon.

6. Hemmati M., 2002. Multi-stakeholder Processes for Governance and

Sustainability: Beyond Deadlock and Conflict. Eartscan Publ, London.

7. Ingles A.W., A. Musch and H. Qwist-Hoffmann. 1999. The Participation

Process for Supporting Collaborative Management of Natural Resources. FAO,

Rome

8. Lane D.C.,. 1994. Modeling as learning: a consultancy methodology for 

enhancing learning in management teams.  In Modeling for Learning

Organizations (J.D.W. Morecroft and J.D. Sterman eds.). Productivity Press,

Portland, Oregon.

9. Lee K.N., 1993. Compass and Gyroscope: Integrating Science and Politics for 

the Environment. Island Press, Washington D.C.

10. Mohamadi dkk, “Analisa Sistem Dinamik”, Muhamadiah Press, 2003, Jakarta

11. Muhammad, S. 2002. Manajemen Strategik Konsep dan Kasus Edisi Ketiga.

Akademi Manajemen Perusahaan YKPN, Yogyakarta.

12. Muhammadi, E. Aminullah, dan B. Soesilo. 2001. Analisis Sistem Dinamis

Lingkungan Hidup, Sosial, Ekonomi, Manajemen. UMJ Press, Jakarta.

13. Painch M., and R. Hinton 1998. Simulation models: a tool for rigorous scenario

analysis.  In (L.Fahey and R.M. Randall, eds). Learning from the Future:

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 21

Page 22: Model Simulasi an Industri

5/14/2018 Model Simulasi an Industri - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/model-simulasi-an-industri-55ab4d71a324f 22/22

Competitive Foresight Scenarios. John Wiley & Sons, Inc., New York. pp. 157-

174.

14. Steerman, Business Dynamic, John Willey, 2002

15. Simatupang Togar, Pemodelan Sistem, Andy Offset, yogyakarta,2000

 /var/www/apps/conversion/current/tmp/scratch3041/90569012.doc 22