Validasi output
dilakukan dengan membandingkan rata-rata data empiris tahun 1995–2004 dengan hasil rata-rata simulasi model untuk keadaan baseline. Absolute
Means Error AME dihitung seperti pada persamaan 3.1. Hasil validasi dari model yang
telah dibangun adalah seperti pada Tabel 30.
Tabel 30 Nilai AME untuk beberapa variabel
Rata-rata Variabel
Empiris Simulasi AME
Produksi I ton
447391 432122
3,41 Emisi total
gTEQ 13,22
14,19 7,32
Konsentrasi emisi
pgTEQm3 90766,76
85907,63 5,35 Penduduk
orang 1847956
1817328 1,66
Nilai AME yang dihasilkan masih di bawah 30, sehingga model dapat dikatakan sebagai model yang valid untuk memprediksi nilai yang akan datang.
6.1.5 Sensitivitas Model System Dynamics
Uji sensitivitas adalah intervensi parameter input model danatau struktur model untuk melihat seberapa jauh kepekaannya terhadap perubahan output model
Muhammadi et al., 2001. Hasil uji ini dalam bentuk perubahan perilaku dan digunakan untuk menganalisis efek intervensi pada model. Dalam penelitian ini uji sensitivitas akan
dilakukan dengan melakukan intervensi fungsional dan intervensi struktural.
a. Intervensi fungsional Intervensi fungsional adalah intervensi atau perubahan terhadap parameter
tertentu. Pada penelitian ini, intervensi fungsional dilakukan terhadap parameter lingkungan, yaitu perubahan konsentrasi di ambien dan parameter ekonomi yaitu
perubahan harga price produksi. Dampak perubahan konsentrasi di ambien akan dikaji dampaknya pada laju degradasi, sedangkan dampak perubahan harga akan dikaji
dampaknya pada keuntungan produksi.
Perubahan konsentrasi di ambien mengacu pada konsentrasi standar ambien yang dikeluarkan WHO, yaitu 0,11 pgTEQm
3
; konsentrasi standar ambien yang digunakan Jepang yaitu 0,6 pgTEQm3 serta standar yang dikeluarkan Rao dan Brown 1990 yaitu
1 pgTEQm
3
. Perubahan konsentrasi standar di ambien akan memberikan dampak pada laju degradasi. Hasil dari simulasi dapat dilihat pada Gambar 16.
Dmnl = dimensionless, tidak bersatuan Gambar 16 Hasil simulasi dampak perubahan konsentrasi standar di ambien pada
laju degradasi
Berdasarkan Gambar 16, bila konsentrasi standar ambien yang digunakan semakin kecil, maka laju degradasi akan semakin besar. Hal ini disebabkan bila acuan
yang digunakan semakin kecil konsentrasi ambien standar, maka perbandingan antara konsentrasi standar dengan konsentrasi aktual semakin besar sesuai dengan persamaan
2.1. Perubahan harga produksi diasumsikan adanya kenaikan harga sebesar 10. Hasil
simulasi adanya perubahan harga produksi dan dampaknya pada keuntungan bersih industri dapat dilihat pada Gambar 17.
Gambar 17 Hasil simulasi dampak perubahan harga produksi pada keuntungan bersih
Berdasarkan hasil simulasi untuk uji sensitivitas terhadap intervensi fungsional untuk model yang telah dibangun menunjukkan bahwa grafik yang dihasilkan
mempunyai pola yang sama, walaupun ada perubahan-perubahan nilai yang dihasilkan Gambar 16 dan 17. Dengan demikian, model yang dibangun dapat dikatakan model
yang stabil.
b. Intervensi struktural. Intervensi struktural yaitu intervensi yang dilakukan terhadap model dengan cara
mengubah hubungan yang membentuk struktur model guna melihat pengaruh pada variabel-variabel dalam model. Pada penelitian ini intervensi struktural dilakukan dengan
menambahkan variabel kebijakan pengurangan emisi dan kebijakan peningkatan produksi. Kedua kebijakan ini akan berpengaruh pada seluruh variabel.
Kebijakan pengurangan emisi dilakukan untuk pengurangan emisi sebesar 30,3, 40,7 dan 46,1, sedangkan kebijakan peningkatan produksi sebesar 3,8. Sebagai
contoh adalah uji sensitivitas untuk dampak kebijakan pengurangan emisi pada potensi kanker seperti pada Gambar 18. Semakin besar pengurangan emisi, maka kasus kanker
akan semakin kecil.
Gambar 18 Hasil simulasi dampak kebijakan pengurangan emisi terhadap kasus kanker
Uji sensitivitas ini dapat digunakan sebagai skenario pemodelan dari model yang dibangun. Adanya intervensi kebijakan pengurangan emisi akan mempengaruhi seluruh
variabel, dan mempunyai kecenderungan atau perilaku yang sama. Hal ini dapat dikaji pada grafik-grafik hasil simulasi. Dengan demikian, dapat dikatakan model yang
dibangun cukup sensitif.
Berdasarkan hasil uji validasi dan uji sensitivitas, maka model yang dibangun dapat dikatakan model yang valid dan stabil, sehingga model dapat digunakan untuk
memprediksi nilai-nilai dengan melakukan simulasi. Simulasi akan dilakukan dengan perubahan variabel-variabel sebagai berikut:
1. Simulasi baseline pengurangan emisi 0, belum ada kebijakan pengurangan emisi, baseline
2. Simulasi perbaikan teknologi a. pengurangan emisi 30,3 dengan abatement costg TEQ 1
b. pengurangan emisi 40,7 dengan abatement costg TEQ 2 c. pengurangan emisi 46,1 dengan abatement costg TEQ 3
3. Simulasi peningkatan produksi a. peningkatan produksi 3,8, tanpa pengurangan emisi 0
b. peningkatan produksi 3,8 dengan pengurangan emisi 30,3 c. peningkatan produksi 3,8 dengan pengurangan emisi 40,7
d. peningkatan produksi 3,8 dengan pengurangan emisi 46,1
Dasar pemilihan simulasi pada variabel pengurangan emisi adalah reduksi pengurangan emisi hingga maksimal yaitu dari 30,3-46,1 yang dapat dilakukan oleh
teknologi dengan abatement cost yang bersangkutan Tabel 29. Sedangkan untuk variabel peningkatan produksi didasarkan pada pertumbuhan PDRB yang berkisar 2-
8 dalam tahun 1995-2004 serta pertumbuhan produksi industri 3,8-17, sehingga simulasi dilakukan untuk peningkatan produksi 3,8. Algoritma VENSIM terdapat
dalam Lampiran 20.
6.2 Hasil Simulasi 6.2.1 Estimasi dampak lingkungan
