Validasi Model Submodel Sosial

72,00 74,00 76,00 78,00 80,00 82,00 84,00 86,00 01012007 01012012 01012017 01012022 01012027 Periode Peranan pesisir Gambar 32. Pola pertumbuhan peranan pesisir pada skenario konvensional hitam, new urbanism biru, konservasi hijau dan optimasi merah. 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00 140,00 01012007 01012012 01012017 01012022 01012027 Periode Frekuensi konflik konflik Gambar 33. Pola frekuensi konflik pada skenario konvensional hitam, new urbanism biru, konservasi hijau dan optimasi merah.

5.2.6 Validasi Model

Validasi model dilakukan untuk mengetahui sejauh mana model dapat menirukan kondisi yang sesungguhnya. Teknik validasi yang digunakan adalah validasi struktur model, dilakukan melalui uji validitas konstruksi dan kestabilan struktur. Validitas konstruksi menunjukkan konstruksi model yang dapat diterima secara ilmiah; sedangkan kestabilan struktur menunjukkan kekuatan struktur robustness dalam dimensi waktu Barlas, 1996. Validasi konstruksi dilakukan untuk menunjukkan sejauh mana struktur model yang dirancang sesuai dengan aturan berpikir logis dari objek yang diteliti. Peningkatan volume investasi secara eksponensial Gambar 21, yang diikuti oleh peningkatan jumlah industri Gambar 22 dan volume limbah Gambar 25 melalui pola yang sama, merupakan fenomena umum yang terjadi pada sistem yang sedang berkembang. Pada fase ini, semua potensi sumberdaya dikondisikan untuk mendukung kinerja pertumbuhan. Peningkatan volume investasi juga didukung oleh iklim investasi yang kondusif dan insentif investasi yang menarik. Investasi dan industri merupakan dua sektor terkait yang memiliki peran saling melengkapi dalam rangka menciptakan sinergi pertumbuhan yang tinggi. Peningkatan volume limbah merupakan resiko lingkungan yang harus dibayar manakala industri menjadi pilihan untuk dikembangkan. Meskipun demikian, resiko ini sebenarnya dapat diminimasi melalui pemilihan industri ramah lingkungan dan pengelolaan sumber dampak secara konsisten Gambar 25 pada skenario new urbanism dan konservasi. Perilaku model pada level penutupan mangrove, karang dan lamun pada skenario konvensional Gambar 29a membentuk pola peluruhan secara eksponensial. Sebagai varian dari tragedy of the common archetype, pola ini merupakan indikasi terjadinya overloads pada aktivitas eksploitasi sumberdaya, sehingga menurunkan fungsi sumberdaya tersebut secara total. Pada skenario new urbanism , penutupan karang dan lamun berhasil dipertahankan melalui penerapan kebijakan perlindungan fisik habitat secara konsisten Gambar 29b. Pada skenario konservasi dan new urbanism, penutupan mangrove meningkat secara sederhana hingga membentuk limit to success archetype Gambar 29c dan d. Kecenderungan membentuk huruf S S-shape growth pada kurva tersebut merupakan respons terhadap keterbatasan yang dilakukan oleh sistem, setelah pada periode awal, sistem mengalami keberhasilan perkembangan secara cepat. Secara ekologis, fenomena ini merupakan respon organisme mangrove terhadap faktor lingkungan yang membatasinya limiting factors. Dengan memperhatikan pola-pola hasil simulasi seperti dijelaskan di atas, yang pada dasarnya selalu taat pada aturan berpikir logis sesuai dengan disiplin ilmu dari objek yang diteliti dan mengikuti systems archetype basics Kim dan Anderson, 1998; Bellinger, 2004, dapat dikatakan bahwa model yang dirancang tetah memenuhi kriteria validitas konstruksi. Kestabilan struktur model diketahui melalui perbandingan hasil simulasi antara main model dengan co-model. Struktur model dinyatakan stabil apabila terdapat keserupaan hasil simulasi antara keduanya. Pada skenario new urbanism, dengan mencermati hasil simulasi variabel daya dukung perikanan pada main model dan pendapatan masyarakat pesisir serta jumlah penduduk pada co-model Gambar 34, diketahui bahwa terdapat keserupaan kinerja daya dukung perikanan pada main model dengan pendapatan masyarakat pesisir dan jumlah penduduk pada co-model. Dengan demikian, model yang dirancang telah memenuhi kriteria kestabilan struktur. 01012012 01012017 01012022 10.000 20.000 30.000 40.000 fishm³ Periode Dayadukung fish1000m3 01012012 01012017 01012022 3.000 6.000 9.000 Periode Pendapatan masyarakat pesisir USD 01012012 01012017 01012022 400.000 500.000 600.000 700.000 800.000 jiwa Periode Jumlah penduduk jiwa Gambar 34. Keserupaan kinerja daya dukung perikanan pada main model dengan pendapatan masyarakat pesisir dan jumlah penduduk pada co-model. Validasi konsistensi dilakukan untuk mengetahui konsistensi unit analisis. Pada sektor penduduk, level jumlah penduduk yang memiliki unit analisis jiwa, terhubung oleh rate kelahiran yang unit analisisnya jiwatahun. Karena angka kelahiran memiliki unit analisis tahun, maka agar unit analisis pada sisi reinforcing process ini meme nuhi kriteria validitas konsistensi, antara level jumlah penduduk dengan rate kelahiran dihubungkan oleh auxiliary pembatas kelahiran yang bersifat dimensionless, karena merupakan fungsi graphcurve polynomial graph with linear asymptotes yang tidak memiliki unit analisis. Graphcurve mendapat input value dari auxiliary pengganda kepadatan penduduk dimensionless , karena merupakan hasil multiplikasi dari constant lahan tersedia km 2 , kepadatan penduduk jiwakm 2 dan level jumlah penduduk jiwa. Pada sisi balancing process, level jumlah penduduk jiwa dikontrol oleh rate kematian jiwatahun; oleh karena itu, agar unit analisis pada sisi ini memenuhi kriteria validitas konsistensi, hanya diperlukan sebuah constant umur harapan hidup yang memiliki unit analisis tahun. Penjelasan serupa digunakan pula untuk melakukan validasi konsistensi pada keseluruhan model yang dirancang. Validasi kinerja dilakukan untuk mengetahui sejauh mana kinerja model compatible dengan kinerja sistem. Perbandingan perilaku model dengan perilaku data aktual pada variabel jumlah penduduk Gambar 35 menunjukkan, bahwa terdapat keserupaan kinerja model dengan kinerja sistem keduanya membentuk limit to success archetype . Kecenderungan data aktual pada variabel jumlah penduduk direpresentasikan melalui formula matematik Pt = Po1+r t ; di mana Pt = jumlah penduduk pada tahun ke t; Po = jumlah penduduk pada tahun acuan; r = laju tahunan pertumbuhan penduduk; dan t = periode waktu perhitungan t i –t o Mantra, 1985. Nilai AME absolute means error dan AVE absolute variations error pada variabel jumlah penduduk masing-masing 5,96 dan 4,32 juga berada pada batas penyimpangan error yang masih dapat diterima secara statistik 5-10. Nilai AME direpresentasikan melalui formula mate matik AME=|S i -A i |A i ; dengan S i = SS i N dan A i = SA i N; di mana A = nilai aktual; S = nilai simulasi; dan N = interval waktu pengamatan. Nilai AVE direpresentasikan melalui formula matematik AVE= =|Ss-Sa|Sa; dengan Ss=vSS i -S i 2 N dan Sa=vSA i -A i 2 N; di mana Sa = deviasi nilai aktual dan Ss = deviasi nilai simulasi Barlas, 1996. Dengan demikian, model yang dirancang telah memenuhi kriteria validitas kinerja. Secara keseluruhan, model yang telah memenuhi kriteria validitas konstruksi, kestabilan struktur, validitas konsistensi dan validitas kinerja dinilai sebagai model yang logis dan objektif serta memenuhi kriteria kebenaran ilmiah. 360.000 460.000 560.000 660.000 760.000 860.000 010107 010112 010117 010122 010127 Periode Jumlah penduduk jiwa Gambar 35. Keserupaan kinerja model biru dengan kinerja sistem merah pada level jumlah penduduk.

5.2.7 Analisis Sensitivitas