Asumsi-asumsi yang digunakan dalam system dynamics

6.1.2 Asumsi-asumsi yang digunakan dalam system dynamics

Estimasi dampak pada faktor lingkungan Untuk menganalisis dampak emisi pada lingkungan digunakan ukuran nilai batas ambang bagi pencemaran udara pada lingkungan. Indonesia belum memiliki standar ambien untuk dioksinfuran, oleh karenanya acuan standar yang dipakai untuk penelitian ini diambil standar yang digunakan oleh negara-negara lain seperti pada Tabel 4. Sebagai contoh adalah konsentrasi di ambien, dalam penelitian digunakan nilai maksimal yaitu 1 pgTEQm 3 per tahun Rao dan Brown, 1990, tetapi dibandingkan pula dengan nilai 0,11 pgTEQm 3 seperti yang disarankan WHO European Commision, 2001. Dalam penelitian ini, kedua nilai di atas akan dijadikan pertimbangan dalam penetapan laju degradasi. Adanya emisi dioksinfuran ke atmosfer yang melebihi ambang batas akan menyebabkan menurunnya kualitas lingkungan atmosfer atau terdegradasinya lingkungan atmosfir. Terdegradasinya lingkungan dapat dirumuskan dengan model seperti pada persamaan 2.1. Estimasi dampak pada faktor sosial Estimasi dampak faktor sosial akan dikaji pada adanya potensi kasus kanker, potensi kematian di Cilegon dan Serang, serta social cost. Social cost merupakan biaya yang dikeluarkan karena adanya emisi, yang meliputi estimasi biaya total abatement, biaya kasus kanker, dan biaya kematian karena kanker. Perhitungan kesehatan didasarkan atas status kesehatan, paparan pada pekerjaan, waktu yang digunakan, musim, serta aktivitas sehari-hari di daerah Cilegon dan Serang selama 10 tahun adalah sama. Untuk menganalisis dampak emisi pada kesehatan digunakan nilai TDI Total Daily Intake yang maksimal, yaitu 10 pgTEQkg berat badanhari, seperti yang telah distandarkan oleh negara Jepang Kishimoto et al., 2001. Nilai di atas standar ambien yang telah ditetapkan dapat memberikan dampak yang negatif pada kesehatan. Rata-rata Angka Harapan Hidup pada saat lahir merupakan salah satu indikator kesejahteraan rakyat. Adanya kecenderungan angka kematian bayi AKB menurun serta perubahan susunan umur penduduk, menyebabkan harapan hidup penduduk Indonesia naik dari 67,8 tahun pada periode 2000–2005 menjadi 73,6 tahun pada periode 2020– 2025. Khusus untuk propinsi Banten, harapan hidup pada periode 2000–2005 adalah 62,4 tahun dan pada periode 2020–2025 adalah 71,9 tahun BPS, Bappenas dan UNFPA 2005. Nilai ini akan digunakan dalam perhitungan banyaknya jumlah kasus kanker yang disebabkan emisi dioksinfuran. Emisi atau pencemaran dioksinfuran akan berdampak juga terhadap jumlah penduduk, khususnya jumlah penduduk yang terpapar. Banyaknya jumlah penduduk yang terkena kasus kanker dan mengalami kematian dapat diestimasi dengan model persamaan Rufo dan Rufo Jr., 2004 seperti pada persamaan 2.7–2.11, dengan asumsi- asumsi sebagai berikut: a. IR kecepatan inhalasi: 0,83 m 3 jam USEPA, 2000 b. ET waktu paparan: 24 jamhari c. EF frekwensi paparan: 330 haritahun, industri tidak terus menerus mengoperasikan pabrik dan ada masa istirahat. d. ED lama paparan atau harapan hidup rakyat Banten: 62,4 tahun pada tahun 2002 BPS, 2005 e. ABS fraksi absorpsi: 1 USEPA, 2000 f. BW berat badan rata-rata orang Indonesia = 60 kg Depkes dan Kesejahteraan Sosial, 2002 g. penduduk beresiko merupakan jumlah seluruh penduduk, dalam hal ini untuk jarak 36 km, yaitu penduduk Serang dan Cilegon Estimasi dampak pada faktor ekonomi Dampak pada ekonomi yang dikaji selain keuntungan industri, juga manfaat bersih yang dihasilkan akibat adanya emisi dioksinfuran. Dampak manfaat bersih dalam jangka panjang juga kemudian diukur dengan manfaat ekonomi yang diperoleh dalam bentuk present value net benefit PV NetBen. Kerugian secara ekonomi akibat adanya pencemaran dioksinfuran akan diestimasi berdasarkan benefit transfer nilai hidup statistik VOSL dan nilai sakit statistik VOI yang disesuaikan dengan kondisi daerah penelitian. Sebagai perbandingan, nilai VOSL dari berbagai negara adalah seperti pada Tabel 27. Tabel 27 Nilai VOSL dari berbagai negara Negara Nilai VOSLVOI Nilai Rupiah Nilai Tahun Sumber Eropa 3,1 MECU a atau 3,5 million USD 1,5 MECU kanker a 16.275.000.000 7.875.000.000 1997 Rabl dan Spadaro, 1998 India 153.000-358.000 USD 477-2.870 USD a 1990 Simon et al. 1999 dalam Rufo dan Rufo Jr., 2004 Taiwan 413.000 USD 1990 Liu et al. 1997 dalam Rufo, 2004 WHO 36.172 USD 1992 Rufo dan Rufo Jr., 2004 Chili 519.000-675.000 USD 1992 Rufo dan Rufo Jr., 2004 Philipina 670.176 USD 6.430.338.720 2000 Rufo dan Rufo Jr., 2004 Canada 600.000 USD kanker b 6.240.000.000 2001 Ackerman, 2003 Indonesia 75.000 556.000 144.000 1.324.948.000 1.381.680.000 1995 1996 2000 Larson dan Rosen, 2000; World Bank 1996, dalam Markandya, 1998 Susandi, 2004 Keterangan : - a Mega European Currency Unit - b nilai VOI - Kurs berdasarkan Indonesia Energy Outlook and Statistics 2004 PE-UI, 2004 Tidak semua negara mencantumkan nilai VOI. Berdasarkan data-data dalam Tabel 27, nilai VOI adalah ± 50 dari nilai VOSL untuk negara Eropa, tetapi tidak demikian untuk India. Nilai VOSL yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai yang digunakan dalam penelitian Susandi 2004, yaitu 144.000 atau Rp.1.381.680.000,- pada tahun 2000. Dengan mempertimbangkan inflasi hingga tahun 2004, maka nilai VOSL pada tahun 2004 adalah Rp.1.912.714.332,- perhitungan pada Lampiran 9. Nilai VOI yang akan digunakan adalah 50 dari nilai VOSL yaitu Rp 956.357.166,-. Nilai ekonomi dari emisi yang ditimbulkan dioksinfuran juga dapat dihitung berdasarkan abatement cost, yaitu nilai yang dikeluarkan untuk mereduksi emisi yang terjadi. Indonesia belum mempunyai nilai abatement cost untuk dioksinfuran, maka dalam penelitian ini, abatement cost dihitung berdasarkan benefit transfer dari negara Jepang dan UK. Nilai abatement cost dari berbagai negara seperti pada Tabel 28. Tabel 28 Nilai abatement dioksinfuran di Jepang dan UK Negara Abatement cost Nilai Tahun Nilai Rupiah gram polutan Jepang Oka et al., 2005 Kishimoto et al., 2001 19 billion yenkg-TEQ 1.94 million yeng-TEQ – short term dan 16.8 million yeng-TEQ - long term khusus emisi untuk insinerator 2001 16.311.520.000 141.254.400.000 UK Grebot dan Corden, 2004 £70.000g-TEQ- £700.000g-TEQ khusus emisi untuk sektor besi baja, bergantung pada teknologi yang digunakan 2003 1.055.320.000- 10.553.200.000 Berdasarkan data dari negara-negara tersebut, maka abatement cost yang digunakan dalam penelitian ini berdasarkan abatement cost yang digunakan di UK Grebot dan Corden, 2004, karena nilai tersebut khusus untuk emisi dioksinfuran yang berasal dari industri besibaja. Bila dikaji lebih lanjut berdasarkan teknologi yang digunakan, maka nilai abatement abatement cost sebagai berikut: Tabel 29 Abatement cost dioksinfuran untuk sektor besibaja serta reduksi emisi Abatement cost per g TEQ No Teknologi £ 2003 Rp. 2004 Reduksi emisi 1 Penambahan urea pada sinter plants 70.000 149.201.751 30,3 2 Injeksi karbon pada EAF’s 170.000 362.347.112 40,7 3 Instalasi penyaringan mesh logam dengan injeksi karbon pada sinter plants 700.000 1.492.017.519 46,1 Sumber: Grebot dan Corden, 2004 Untuk mendapatkan abatement cost yang akan digunakan dalam penelitian ini, maka akan dipertimbangkan perbandingan Gross Domestic Product GDP kedua negara serta inflasi hingga tahun 2004. Contoh perhitungan benefit transfer untuk abatement cost adalah sebagai berikut: abatement cost pada tahun 2003 kurs Rp. 15.076,- untuk nilai £ 700.000, adalah Rp. 10.055.320.000,- per gram emisi. Pada tahun 2003, GDP UK yaitu 1.794,9 milyar USD, sedangkan GDP Indonesia yaitu 238,5 milyar USD GDP Country, 2007. Berdasarkan perbandingan GDP, abatement cost di Indonesia tahun 2003 adalah Rp. 1.402.272.104,- dan berdasarkan inflasi tahun 2004 adalah 6,4 BPS, 2004a, maka abatement cost untuk tahun 2004 adalah Rp.1.492.017.519,-. Nilai inilah yang akan digunakan pada perhitungan dalam penelitian ini. Dampak pada PDRB dan pendapatan Adanya emisi dioksinfuran yang dilepaskan industri dihasilkan dari aktivitas industri. Sesuai dengan tujuan pendirian industri, yaitu memberikan kesejahteraan pada masyarakat setempat, maka aktivitas industri tersebut akan mempengaruhi masyarakat setempat serta pendapatan daerah PDRB, yaitu masyarakat dan ekonomi kota Cilegon dan Serang 36 km. Dampak pada PDRB akan dikaji dengan persamaan regresi berdasarkan keuntungan bersih dari semua industri. Sedangkan pendapatan masyarakat merupakan pembagian PDRB dengan jumlah penduduk. Keuntungan bersih merupakan keuntungan industri yang telah memperhitungkan mulai dari penjualan bersih, harga pokok penjualan, laba kotor, labarugi sebelum pajak rata-rata 6,52 dari penjualan bersih dan pajak rata-rata 29,3172 dari labarugi sebelum pajak Lampiran 10. Hasil akhir dari perhitungan tersebut merupakan labakeuntungan bersih. Hasil pendugaan parameter persamaan hubungan antara keuntungan bersih dengan PDRB memberikan hubungan dengan persamaan kuadratik y = b0 + b1.x + b2.x 2 dengan nilai koefisien determinasi R 2 sebesar 26,7 dengan konstanta b0 = 7179,65; b1 = -2,4033; b2 = 0,0002 Lampiran 11. Hal ini berarti variasi variabel- variabel penjelas dalam persamaan tersebut hanya dapat menjelaskan 26,7 fluktuasi variabel dampak. Meski koefisien determinasi ini relatif kecil, namun menghasilkan koefisien antara PDRB dan keuntungan bersih yang paling memungkinkan. Koefisien determinasi yang relatif kecil ini dapat disebabkan PDRB tidak hanya dipengaruhi oleh keuntungan bersih saja, tetapi ada faktor-faktor lain yang mempengaruhi PDRB tersebut. Nilai b0, b1, dan b2 digunakan sebagai konstanta hubungan antara PDRB dengan keuntungan bersih dalam system dynamics.

6.1.3 Simulasi Model