komponen dalam pengembangan usaha rumput laut di Kabupaten Kupang. Dalam simulasi sub model ini terdapat beberapa komponen yang saling
berpengaruh seperti jenis olahan rumput laut, kapasitas produksi, tenaga kerja, industri rumah tangga, biaya produksi, keuntungan penjualan hasil olahan, dan
PDRB di Kabupaten Kupang. Pengaruh antar komponen dalam sub model ini disajikan dalam stock flow diagram SFD seperti terlihat pada Gambar 52.
Gambar 52 Struktur model dinamik sub model industri pengolahan dan pemasaran rumput laut di Kabupaten Kupang
Berbeda dengan sub model budidaya, pada pemodelan industri pengolahan ini hasil panen rumput laut tidak dijual seluruhnya melainkan dibagi
10 untuk diolah menjadi makanan dan sisanya 90 dijual kering tanpa diolah terlebih dahulu. Untuk rumput laut yang diolah, dibagi menjadi dua hasil olahan
yaitu dodol dan pilus. Contoh hasil pengolahan dodol dan pilus yang telah dilakukan dapat dilihat pada Lampiran 23. Untuk pengolahan rumput laut saat ini
berupa industri rumah tangga dengan tenaga kerja 5 orang per olahan pilus dan 5 orang per olahan dodol. Kapasitas produksi masing-masing dodol dan pilus
sebesar 960 kg per tahun per industri rumah tangga. Untuk harga jual dodol Rp65.000,00 per kg dan harga jual pilus Rp55.000,00 per kg. Produk domestik
regional bruto PDRB merupakan hasil sumbangan dari keuntungan penjualan dodol, pilus dan rumput laut kering.
Simulasi panen kering ton, keuntungan jual kering, dodol dan pilus rp dari industri pengolahan rumput laut di Kecamatan Semau Tahun 2007-2037
disajikan pada Tabel 43. Hasil simulasi menunjukkan bahwa dari hasil panen kering
3.779 ton
pada tahun
2007 didapatkan
PDRB sebesar
Rp33.427.311.170,00 dari hasil penjualan 90 rumput laut kering dan 10 hasil olahan dodol dan pilus. Peningkatan industri rumput laut olahan dodol meningkat
dari Rp10.589.022.785,00 pada tahun 2007 menjadi Rp29.840.530.378,00 pada tahun 2037 sedangkan untuk olahan pilus meningkat dari Rp8.689.322.785,00
pada tahun 2007 menjadi Rp24.487.056.624,00 pada tahun 2037. PDRB Kecamatan Semau dari rumput laut mencapai Rp94.200.259.521,00 pada tahun
2037. Tabel 43 Simulasi panen kering ton, keuntungan jual kering, dodol dan pilus
Rp dari industri pengolahan rumput laut di Kecamatan Semau
Tabel 44 menyajikan hasil simulasi panen kering ton, keuntungan jual kering, dodol dan pilus Rp dari industri pengolahan rumput laut di Kecamatan
Kupang Barat tahun 2007-2037. Hasil simulasi menunjukkan bahwa dari hasil
panen kering 10.142 ton pada tahun 2007 didapatkan PDRB sebesar Rp89.231.582.710,00 dari hasil penjualan 90 rumput laut kering dan 10 hasil
olahan dodol dan pilus. Peningkatan industri rumput laut olahan dodol meningkat dari Rp28.266.564.955,00 pada tahun 2007 menjadi Rp79.656.952.992,00 pada
tahun 2037 sedangkan untuk olahan pilus meningkat dari Rp23.195.464.955,00 pada tahun 2007 menjadi Rp65.366.275.120,00 pada tahun 2037. PDRB
Kecamatan Kupang Barat dari rumput laut mencapai Rp251.460.196.902,00 pada tahun 2037.
Tabel 44 Simulasi panen kering ton, keuntungan jual kering, dodol dan pilus Rp dari industri pengolahan rumput laut di Kecamatan Kupang Barat
Simulasi panen kering ton, keuntungan jual kering, dodol dan pilus rp dari industri pengolahan rumput laut di Kecamatan Sulamu tahun 2007-2037
disajikan pada Tabel 45. Hasil simulasi menunjukkan bahwa dari hasil panen kering 314 ton pada tahun 2007 didapatkan PDRB sebesar Rp2.762.587.700,00
dari hasil penjualan 90 rumput laut kering dan 10 hasil olahan dodol dan pilus. Peningkatan industri rumput laut olahan dodol meningkat dari
Rp875.125.850,00 pada tahun 2007 menjadi Rp2.466.159.535,00 pada tahun 2037 sedangkan untuk olahan pilus meningkat dari Rp718.125.850,00 pada
tahun 2007 menjadi Rp2.023.723.688,00 pada tahun 2037. PDRB Kecamatan Sulamu dari rumput laut mencapai Rp7.785.145.415,00 pada tahun 2037.
Tabel 45 Simulasi panen kering ton, keuntungan jual kering, dodol dan pilus Rp dari industri pengolahan rumput laut di Kecamatan Sulamu
Peningkatan setiap komponen yang ada dalam sub model industri ini mengikuti pertumbuhan kurva sigmoid sampai batas tertentu. Akibat
keterbatasan lahan budidaya akan mengalami suatu titik kesetimbangan tertentu stable equilibirium dimana keuntungan dan peningkatan PDRB tidak dapat
ditingkatkan lagi di kawasan minapolitan budidaya rumput laut ini, dan sub model pengolahan ini dapat dikatakan mengikuti pola archetype limit to growth dalam
sistem dinamik.
8.3.2 Simulasi Skenario Model Pengembangan Kawasan Minapolitan
Kinerja model yang digambarkan dalam struktur sistem menggambarkan kondisi saat ini. Seiring dengan perjalanan waktu, maka akan terjadi perubahan
kinerja sistem sesuai dengan dinamika waktu yang akan terjadi pada masa yang akan datang, berdasarkan hal tersebut, disusun berbagai skenario pada model
yang telah dibangun sebagai strategi yang dapat dilakukan ke depan dalam rangka pengembangan kawasan minapolitan di wilayah Kabupaten Kupang.
Skenario yang dibangun terdiri atas tiga skenario antara lain 1 skenario pesimis
2 skenario moderat, dan 3 skenario optimis.
Skenario pesimis dapat diartikan bahwa variabel-variabel yang berpengaruh pada kinerja sistem mengalami kemunduran atau terjadi perubahan
dari keadaan eksisting yang mengarah pada tercapainya kinerja sistem atau terjadi perubahan yang sangat cepat dari keadaan yang perlu dihambat
perkembangannya. Skenario moderat diartikan sebagai perubahan beberapa variabel yang berpengaruh pada kinerja sistem dimana perubahan tersebut lebih
baik daripada skenario pesimis, sedangkan skenario optimis diartikan bahwa terjadi perubahan yang lebih besar dari variabel-variabel yang berpengaruh pada
kinerja sistem dimana perubahan ini lebih baik dari skenario pertama dan kedua. Adapun variabel-variabel tersebut sebagai variabel kunci yang sangat
berpengaruh pada kinerja sistem meliputi laju pertumbuhan lahan budidaya, persen kematian rumput laut, harga jual, kenaikan berat rumput laut dari berat
semula waktu ditanam, waktu panen dalam 1 tahun, dan persen olahan rumput laut. Variabel-variabel ini akan berpengaruh terhadap perubahan penggunaan
lahan di kawasan minapolitan, peningkatan produksi, tingkat keuntungan usaha nelayan, dan sumbangan terhadap PDRB. Hasil simulasi skenario model
perubahan penggunaan lahan budidaya rumput laut di Kabupaten Kupang dapat dilihat pada Gambar 54.
Model yang diskenariokan pada penggunaan lahan ini adalah lahan budidaya yang mengambil tempat di wilayah perairan Kecamatan Semau,
Kecamatan Kupang Barat dan Kecamatan Sulamu. Pada Gambar 54 terlihat bahwa perubahan tiga skenario dalam model ini menunjukkan perubahan yang
berbeda-beda dimana perubahan yang lebih nyata terlihat dengan semakin bertambahnya tahun simulasi. Pada skenario optimis, peningkatan luas lahan
budidaya sangat cepat sebagai akibat dari laju pertumbuhan sebesar 10 setiap tahun, sedangkan untuk skenario moderat 5 dan pesimis 3.
Tabel 47 Simulasi skenario sumbangan PDRB Rp di Kecamatan Kupang Barat
Tabel 48 Simulasi skenario sumbangan PDRB Rp di Kecamatan Sulamu
8.3.3 Uji Validasi Model
Secara garis besar uji validasi model dapat dilakukan dalam dua bentuk yaitu uji validasi struktur dan uji validasi kinerja.
a. Uji Validasi Struktur
Uji validasi struktur lebih menekankan pada keyakinan pemeriksaan kebenaran logika pemikiran atau dengan kata lain apakah struktur model yang
dibangun sudah sesuai dengan teori. Secara logika, terlihat bahwa pertumbuhan penduduk yang semakin meningkat akan diikuti oleh peningkatan kebutuhan
lahan. Pertumbuhan penduduk ini dipengaruhi oleh pertambahan jumlah penduduk yang berasal dari kelahiran natalitas dan penduduk yang datang
imigrasi, serta pengurangan jumlah penduduk akibat kematian mortalitas dan perpindahan penduduk keluar wilayah emigrasi. Pertumbuhan penduduk dan
peningkatan kebutuhan luas lahan minapolitan darat mengikuti pola pertumbuhan kurva sigmoid dimana pada suatu waktu tertentu akan menemui
titik keseimbangan stable equilibrium sesuai dengan konsep limits to growth Meadows, 1985. Dalam hal ini terjadi proses reinforcing yang diimbangi oleh
proses balancing. Kondisi ini terjadi karena keterbatasan ketersediaan lahan yang dapat menjadi faktor pembatas dan menekan pertumbuhan penduduk.
Lahan daratan yang tersedia akan dimanfaatkan untuk alokasi permukiman penduduk, ruang fasilitas, penyediaan ruang terbuka hijau dan
kawasan lindung, serta lahan untuk kegiatan industri pengolahan hasil budidaya laut; sedangkan lahan perairan yang tersedia akan dimanfaatkan untuk
pengembangan produksi budidaya laut dan kegiatan pemanfaatan lain seperti arus lalu lintastempat parkir perahukapal, jarak antar rakit dan perlindungan
ekosistem lainnya. Karena keterbatasan luas lahan, maka semakin luas penggunaan lahan untuk tujuan tertentu akan berpengaruh terhadap luas lahan
untuk tujuan penggunaan lain. Dalam hal ini akan terjadi konversi lahan untuk memenuhi kebutuhan penggunaan lahan.
Berkaitan dengan dengan lahan budidaya laut perairan, terlihat bahwa semakin luas ketersediaan lahan budidaya akan berdampak pada semakin
meningkatnya produksi
usaha budidaya
laut yang
dihasilkan oleh
nelayanpembudidaya. Hal ini juga berdampak terhadap peningkatan keuntungan yang diperoleh. Namun demikian semakin tinggi intensitas penggunaan lahan
budidaya akan menyebabkan tekanan terhadap lahan sehingga kualitasnya dapat menurun. Akibatnya produksi usaha budidaya laut juga akan menurunnya
keuntungan yang diperoleh petani. Ini berarti konsep Limits to Growth juga terjadi terhadap produksi dan keuntungan usaha budidaya laut minapolitan. Dengan
melihat hasil simulasi model dinamik berdasarkan struktur model yang telah dibangun yang sesuai dengan konsep teori empirik seperti diuraikan di atas,
maka model pengembangan kawasan minapolitan berbasis budidaya laut di Kabupaten Kupang dapat dikatakan valid secara empirik.
b. Uji Validasi Kinerja
Uji validasi kinerja merupakan aspek pelengkap dalam metode berpikir sistem. Tujuan dari validasi ini untuk memperoleh keyakinan sejauh mana kinerja
model sesuai compatible dengan kinerja sistem nyata, sehingga model yang dibuat memenuhi syarat sebagai model ilmiah yang taat fakta Muhammadi et al.,
2001. Uji validasi kinerja dilakukan dengan cara menvalidasi kinerja model dengan data empiris. Uji ini dapat dilakukan dengan menggunakan uji statistik
seperti uji penyimpangan antara nilai rata-rata simulasi terhadap aktual absolute means error
= AME dan uji penyimpangan nilai variasi simulasi terhadap aktual absolute variation error = AVE, dengan batas penyimpangan yang dapat
diterima maksimal 10. Dalam uji validasi kinerja, dapat digunakan satu atau beberapa komponen
variabel baik pada komponen utama main model maupun komponen yang terkait co-model Barlas, 1996. Dalam penelitian ini digunakan uji validasi
kinerja AME dengan menggunakan data aktual pertumbuhan jumlah penduduk periode empat tahunan yaitu tahun 2006 sampai tahun 2009. Adapun jumlah
penduduk aktual dan hasil simulasi di Kabupaten Kupang seperti pada Tabel 49. Tabel 49 Perbandingan jumlah penduduk aktual dan hasil simulasi model
di Kabupaten Kupang No Tahun
Jumlah penduduk Kabupaten Kupang jiwa Aktual
Simulasi Semau
Sulamu Kupang
Barat Semau
Sulamu Kupang
Barat 1
2007 6.230
14.350 14.212
6.280 14.457
14.342 2
2008 6.430
15.206 14.972
6.368 14.722
14.692 3
2009 6.435
15.610 14.981
6.457 14.991
15.050 Berdasarkan hasil perhitungan uji validasi kinerja pada model ini,
diperoleh nilai AME dan AVE lebih kecil dari 10 yaitu sekitar 0,49 - 3,97 AME dan 1 - 7,77 AVE, sehingga dapat disimpulkan bahwa model ini
memiliki kinerja yang baik, relatif tepat dan dapat diterima secara ilmiah. Adapun hasil perhitungan uji validasi kinerja AME dan AVE seperti pada Tabel 50.
Tabel 50 Hasil perhitungan nilai AME dan AVE dalam uji validasi kinerja model
a Kecamatan Semau b Kecamatan Kupang Barat
c Kecamatan Sulamu
8.3.4 Uji Kestabilan dan Uji Sensitivitas Model
Sebagaimana diketahui bahwa uji kestabilan model dilakukan untuk melihat kestabilan atau kekuatan robustness model dalam dimensi waktu.
Model dikatakan stabil apabila struktur model agregat dan disagregat memiliki kemiripan. Caranya adalah dengan menguji struktur model terhadap perilaku
agregat dan disagregat harus memiliki kemiripan. Adapun uji kestabilan model berdasarkan struktur model agregat dan disagregat dapat dilihat pada Gambar
49 agregat dan Gambar 50, 52 dan 53 disagregat. Hasil simulasi pada struktur model disagregat memperlihatkan kemiripan dengan struktur model
agregatnya, sehingga dapat disimpulkan bahwa model tersebut dapat dikatakan stabil.
Uji sensitivitas dilakukan untuk melihat respon model terhadap suatu stimulus Muhammadi et al., 2001. Respon ini ditunjukkan dengan perubahan
perilaku danatau kinerja model. Stimulus diberikan dengan memberikan intervensi tertentu pada unsur atau struktur model. Hasil uji sensitivitas ini adalah
dalam bentuk perubahan perilaku danatau kinerja model sehingga dapat diketahui efek intervensi yang diberikan terhadap satu atau lebih unsur atau
model tersebut. Adapun perubahan perilaku kinerja model berdasarkan intervensi yang diberikan dapat dilihat pada Gambar 54 sampai 57 dimana pada
gambar-gambar tersebut terlihat besarnya perubahan dari setiap perubahan satu
