79 Empat simbol digunakan untuk mewakili tipe hubungan antar dua elemen
yang dikaji. Simbol tersebut adalah: V menunjukkan hubungan dari elemen E
i
terhadap E
j
, dan tidak sebaliknya A menunjukkan hubungan dari elemen E
j
terhadap E
i
, dan tidak sebaliknya X jika ada hubungan interrelasi antara E
i
dan E
j
, dan dapat sebaliknya O merepresentasikan bahwa elemen E
i
dan E
j
tidak berkaitan 4 Matriks Reachability Reachability Matrix – RM dibangun dengan mengubah
simbol-simbol SSIM ke dalam sebuah matriks biner. Konversi SSIM menjadi RM menggunakan aturan-aturan berikut,
Jika relasi E
i
terhadap E
j
= V dalam SSIM maka elemen E
ij
= 1 dan E
ji
= 0 dalam RM.
Jika relasi E
i
terhadap E
j
= A dalam SSIM maka elemen E
ij
= 0 dan E
ji
= 1 dalam RM.
Jika relasi E
i
terhadap E
j
= X dalam SSIM maka elemen E
ij
= 1 dan E
ji
= 1 dalam RM.
Jika relasi E
i
terhadap E
j
= O dalam SSIM maka elemen E
ij
= 0 dan E
ji
= 0 dalam RM.
RM awal dimodifikasi untuk menunjukkan seluruh direct dan indirect reachability
, yaitu jika E
ij
= 1 dan E
jk
= 1 maka E
ik
= 1. 5 Tingkat partisi dilakukan untuk mengklasifikasi elemen-elemen dalam level-
level yang berbeda dari struktur ISM. Untuk tujuan ini, dua perangkat
diasosiasikan dengan tiap elemen Ei dari sistem: Reachability set Ri adalah sebuah set dari seluruh elemen yang dapat dicapai dari elemen Ei, dan
Antecedent Set Ai adalah sebuah set dari seluruh elemen dimana elemen Ei dapat dicapai. Pada iterasi pertama seluruh elemen, dimana Ri = Ri
∩ Ai adalah elemen-elemen level 1. Pada iterasi-iterasi berikutnya elemen-elemen
diidentifikasi seperti elemen-elemen level dalam iterasi-iterasi sebelumnya dihilangkan, dan elemen-elemen baru diseleksi untuk level-level berikutnya
dengan menggunakan aturan yang sama. Selanjutnya, seluruh elemen-elemen sistem dikelompokkan ke dalam level-level yang berbeda.
80
Gambar 9. Diagram teknik ISM Saxena et al. 1992
6 Matriks Canonnical: Pengelompokan elemen-elemen dalam level yang sama mengembangkan matriks ini. Matriks resultan memiliki sebagian besar dari
elemen-elemen triangular yang lebih tinggi adalah 0 dan terendah 1. Matriks ini selanjutnya digunakan untuk mempersiapkan digraph.
7 Digraph adalah konsep yang berasal dari Directional Graph, yaitu sebuah grafik dari elemen-elemen yang saling berhubungan secara langsung dan level
hierarki. Digraph awal dipersiapkan dalam basis matriks canonical. Graph awal tersebut selanjutnya dipotong dengan memindahkan semua komponen
yang transitif untuk membentuk digraph akhir.
81 8 Interpretive Structural Model:
ISM dibangkitkan dengan memindahkan seluruh jumlah elemen dengan deskripsi elemen aktual. Oleh sebab itu ISM
memberikan gambaran yang sangat jelas dari elemen-elemen sistem dan alur hubungannya.
3.6 Analisis Sistem Dinamik
Analisis model dinamik dilakukan terhadap variabel-variabel yang telah teridentifikasi melalui metode soft system, yang meliputi aspek ekologi, sosial dan
ekonomi. Analisis model dinamik yang merupakan metode hard system
dilakukan melalui 2 tahap, yaitu pembuatan diagram simpal kausal dan diagram alir. Diagram simpal kausal menunjukkan hubungan antar variabel dalam proses
sistem yang dikaji. Prinsip dasar pembuatannya adalah suatu proses sebagai
sebab yang akan menghasilkan keadaan, atau sebaliknya suatu keadaan sebagai sebab akan menghasilkan proses. Sedangkan diagram alir dibuat berdasarkan
persamaan model dinamik yang mencakup variabel keadaan level, aliran rate, auxiliary
, dan konstanta constant. Variabel tersebut berupa lambang-lambang yang digunakan dalam pembuatan model dengan menggunakan piranti lunak
Powersim. Model yang dikembangkan selanjutnya digunakan sebagai alat
simulasi. Simulasi ini dilakukan setelah uji validitas dan hasil pengujian
menunjukkan adanya kesesuaian atau keabsahan antara hasil simulasi dengan data empiris Sushil 1993; Muhammadi et al. 2001. Analisis dan simulasi sistem
dinamik dilakukan dengan bantuan program Powersim Constructor untuk memproyeksikan kecenderungan kondisi pengelolaan taman nasional saat ini dan
analisis prospekif dampak pengelolaan setelah adanya kebijakan.
3.7 Validasi Model
Menurut Eriyatno dan Sofyar 2007, proses verifikasi model kebijakan dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui berbagai kelemahan dan kekurangan
dari model serta mengidentfikasi berbagai masalah yang perlu diantisipasi terkait dengan penerapan kebijakan yang dirumuskan. Proses uji validasi pada penelitian
82 kebijakan dilakukan terhadap 2 aspek, yaitu proses perumusan kebijakan dan
produk kebijakan. Verifikasi proses perumusan kebijakan dilakukan terhadap metode yang
digunakan dalam pengembangan kebijakan. Sedangkan validasi produk kebijakan dilakukan melalui uji pendapat pakar atau dilakukan dengan membandingkan
produk kebijakan hasil penelitian terhadap kebijakan yang sedang berjalan atau sudah dijalankan.
Validasi yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada Sargent 1998 adalah face validity. Proses validasi dilakukan dengan menggunakan pendapat
pakar untuk mengetahui kesesuaian dan kelayakan model serta kebenaran logika dan teori dalam model konseptual yang menjelaskan hubungan input-output
model secara masuk akal. Di samping itu, uji validitas juga dilakukan terhadap kinerja beberapa variabel dengan uji statistik.
Uji statistik dimaksudkan untuk melihat penyimpangan antara keluaran simulasi dengan data aktual. Pengujian
statistik meliputi uji penyimpangan rata-rata absolut AME, penyimpangan variasi absolut AVE, saringan Kalman KF, koefisien diskrepansi U-Theils
dan Durbin Watson DW Barlas 1998. AME absolute means error adalah penyimpangan antara nilai rata-rata
simulasi terhadap data aktual. Sedangkan AVE absolute variation error adalah penyimpangan nilai variasi simulasi terhadap data aktual. U-Theils adalah
koefisien diskrepansi antara nilai simulasi dengan data aktual. U-Theils dapat menggambarkan
ada tidaknya
penyimpangan yang
menonjol. Batas
penympangan yang dapat diterima untuk AME, AVE dan U-Theils adalah antara 5-10. Untuk mengamati pola penyimpangan dapat dilakukan melalui uji DW
Durbin Watson dan KF Kalman Filter. DW digunakan untuk melihat pola fluktuasi, jika DW2 maka terdapat fluktuasi yang tajam dan DW2 fluktuasi
kurang tajam. Sedangkan KF digunakan untuk menjelaskan tingkat kesesuaian fitting antara hasil simulasi dan data aktual. Jika nilai KF = 0.5 maka model
100 sesuai, kurang 0.5 berarti nilai simulasi dibawah aktual dan lebih 0.5 berarti nilai simulasi melebihi data aktual Muhammadi et al. 2001.
.
