BAB II KAJIAN PUSTAKA

BAB II KAJIAN PUSTAKA

2.1

Kajian Teori

2.1.1

Sampah Pengertian sampah menurut Subekti (2014) adalah limbah yang bersifat padat

terdiri dari zat organik dan zat anorganik yang dianggap tidak berguna lagi dan harus dikelola

agar

tidak

membahayakan

lingkungan

dan

melindungi

investasi

pembangunan. Sedangkan menurut WHO, sampah adalah sesuatu yang tidak digunakan, tidak dipakai, tidak disenangi atau sesuatu yang dibuang berasal dari kegiatan manusia dan tidak terjadi dengan sendirinya (Chandra, 2007). Berdasarkan asalnya, sampah dapat digolongkan menjadi dua, yaitu sampah organik dan non-organik. Sampah organik adalah sampah yang dihasilkan dari bahanbahan hayati yang dapat didegradasi oleh mikroba (biodegradable). Sampah ini dengan mudah dapat diuraikan melalui proses alami. Sampah rumah tangga sebagian besar berupa sampah organik, misalnya: sisa-sisa makanan, sayuran, kulit buah, daun dan ranting. Sampah non-organik adalah sampah yang dihasilkan dari bahan-bahan nonhayati, baik berupa produk sintetik maupun hasil proses teknologi pengolahan bahan tambang. Sampah non-organik terdiri atas sampah logam dan produk-produk olahannya, sampah plastik, sampah kertas, sampah kaca dan keramik, serta sampah detergen.

Sebagian

besar

sampah

non-organik

tidak

terurai

oleh

alam/mikroorganisme secara keseluruhan (nonbiodegradable), sementara sebagian lainnya hanya dapat diuraikan dalam waktu yang lama.

10 http://digilib.mercubuana.ac.id/

Sampah lumpur, yaitu sampah setengah padat yang dapat berasal dari lumpur selokan, riol, lumpur dari bangunan pengolahan air buangan, septic tank, dan sebagainya. Upaya yang perlu dilakukan untuk menangani masalah sampah adalah upaya pengolahan terhadap sampah-sampah yang ada. Pengelolaan sampah dengan metode 3P (Pengelolaan Sampah) juga dapat dimasukkan sebagai pilihan untuk mengelola sampah dikarenakan dapat mengurangi masalah-masalah sampah secara efektif. Sementara Alex (2012) lebih menjelaskan jenis-jenis sampah lebih rinci sebagai berikut: 1. Berdasarkan Sumbernya A. Sampah alam: sampah yang diproduksi di kehidupan liar diintegrasikan melalui proses daur ulang alami, seperti daun-daun kering di hutan yang terurai menjadi tanah. B. Sampah

manusia:

hasil-hasil

dari

pencernaan

manusia,

seperti feses dan urin. C. Sampah rumah tangga: sampah dari kegiatan di dalam rumah tangga, sampah yang dihasilkan oleh kebanyakan rumah tangga adalah kertas dan plastik. D. Sampah konsumsi: sampah yang dihasilkan oleh manusia dari proses penggunaan barang seperti kulit makanan dan sisa makanan. E. Sampah perkantoran: sampah yang berasal dari lingkungan perkantoran dan pusat perbelanjaan seperti sampah organik, kertas, tekstil, plastik dan logam. F. Sampah industri: sampah yang berasal dari daerah industri yang terdiri dari sampah umum dan limbah berbahaya cair atau padat.


G. Sampah nuklir: sampah yang dihasilkan dari fusi dan fisi nuklir yang menghasilkan uranium dan thorium yang sangat berbahaya bagi lingkungan hidup dan juga manusia. 2. Berdasarkan Jenisnya A. Sampah organik: buangan sisa makanan misalnya daging, buah, sayuran dan sebagainya. B. Sampah anorganik: sisa material sintetis seperti plastik, logam, kaca, keramik dan sebagainya. 3. Berdasarkan Bentuknya A. Sampah padat: segala bahan buangan selain kotoran manusia, urin dan sampah cair. B. Sampah cair: bahan cairan yang telah digunakan lalu tidak diperlukan kembali dan dibuang ke tempat pembuangan sampah. 2.1.2

Pengelolaan sampah Neolaka (2008) berpendapat bahwa pengelolaan sampah merupakan upaya

menciptakan keindahan dengan cara mengolah sampah yang dilaksanakan secara harmonis antara rakyat dan pengelola atau pemerintah secara bersama-sama. Menurut Undang-Undang No.18 Tahun 2008, pengelolaan sampah adalah kegiatan yang sistematis, menyeluruh, dan berkesinambungan yang meliputi pengurangan dan penanganan sampah. Pengelolaan sampah adalah semua kegiatan yang dilakukan dalam menangani sampah sejak ditimbulkan sampai dengan pembuangan akhir. Secara garis besar, kegiatan di dalam pengelolaan sampah meliputi pengendalian timbulan sampah, pengumpulan sampah, transfer dan


transport, pengolahan dan pembuangan akhir (Kartikawan, 2007) sebagai berikut : 1. Penimbulan sampah (solid waste generated) Dari definisinya dapat disimpulkan bahwa pada dasarnya sampah itu tidak diproduksi, tetapi ditimbulkan (solid waste is generated, not produced). Oleh karena itu dalam menentukan metode penanganan yang tepat, penentuan besarnya timbulan sampah sangat ditentukan oleh jumlah pelaku dan jenis dan kegiatannya. Idealnya, untuk mengetahui besarnya timbulan sampah yang terjadi, harus dilakukan dengan suatu studi. Tetapi untuk keperluan praktis, telah ditetapkan suatu standar yang disusun oleh Departemen Pekerjaan Umum. Salah satunya adalah SK SNI S-04- 1993-03 tentang Spesifikasi timbulan sampah untuk kota kecil dan kota sedang. Dimana besarnya timbulan sampah untuk kota sedang adalah sebesar 2,75-3,25 liter/orang/hari atau 0,7-0,8 kg/orang/hari. 2. Penanganan di tempat (on site handling) Penanganan sampah pada sumbernya adalah semua perlakuan terhadap sampah yang dilakukan sebelum sampah di tempatkan di tempat pembuangan. Kegiatan ini bertolak dari kondisi di mana suatu material yang sudah dibuang atau tidak dibutuhkan, seringkali masih memiliki nilai ekonomis. Penanganan sampah ditempat, dapat memberikan pengaruh yang signifikan terhadap penanganan sampah pada tahap selanjutnya. Kegiatan pada tahap ini bervariasi menurut jenis sampahnya meliputi pemilahan (shorting), pemanfaatan kembali (reuse) dan daur ulang (recycle). Tujuan utama dan kegiatan di tahap ini adalah untuk mereduksi besarnya timbulan sampah (reduce).


3. Pengumpulan (collecting) Adalah kegiatan pengumpulan sampah dan sumbernya menuju ke lokasi TPS. Umunmya dilakukan dengan menggunakan gerobak dorong dan rumah-rumah menuju ke lokasi TPS. 4. Pengangkutan (transfer and transport) Adalah kegiatan pemindahan sampah dan TPS menuju lokasi pembuangan pengolahan sampah atau lokasi pembuangan akhir. 5. Pengolahan (treatment) Bergantung dari jenis dan komposisinya, sampah dapat diolah. Berbagai alternatif yang tersedia dalam pengolahan sampah, di antaranya adalah : A. Transformasi fisik, meliputi pemisahan komponen sampah (shorting) dan pemadatan

(compacting),

yang

tujuannya

adalah

mempermudah

penyimpanan dan pengangkutan. B. Pembakaran (incinerate), merupakan teknik pengolahan sampah yang dapat mengubah sampah menjadi bentuk gas, sehingga volumenya dapat berkurang hingga 90-95%. Meski merupakan teknik yang efektif, tetapi bukan merupakan teknik yang dianjurkan. Hal ini disebabkan karena teknik tersebut sangat berpotensi untuk menimbulkan pencemaran udara. C. Pembuatan kompos (composting), Kompos adalah pupuk alami (organik) yang terbuat dari bahan - bahan hijauan dan bahan organik lain yang sengaja ditambahkan untuk mempercepat proses pembusukan, misalnya kotoran ternak atau bila dipandang perlu, bisa ditambahkan pupuk buatan pabrik, seperti urea (Wied, 2004). Berbeda dengan proses pengolahan sampah yang lainnya, maka pada proses pembuatan kompos baik bahan baku, tempat pembuatan maupun cara pembuatan dapat dilakukan oleh siapapun dan dimanapun.


D. Energy recovery, yaitu tranformasi sampah menjadi energi, baik energi panas maupun energi listrik. Metode ini telah banyak dikembangkan di Negara-negara maju yaitu pada instalasi yang cukup besar dengan kapasitas ± 300 ton/hari dapat dilengkapi dengan pembangkit listrik sehingga energi listrik (± 96.000 MWH/tahun) yang dihasilkan dapat dimanfaatkan untuk menekan biaya proses pengelolaan. 6. Pembuangan akhir Pada prinsipnya, pembuangan akhir sampah harus memenuhi syaratsyarat kesehatan dan kelestarian lingkungan. Teknik yang saat ini dilakukan adalah dengan open dumping, di mana sampah yang ada hanya di tempatkan di tempat tertentu, hingga kapasitasnya tidak lagi memenuhi. Teknik ini sangat berpotensi untuk menimbulkan gangguan terhadap lingkungan. Teknik yang direkomendasikan adalah dengan sanitary landfill. Di mana pada lokasi TPA dilakukan kegiatan-kegiatan tertentu untuk mengolah timbunan sampah. Pengelolaan sampah rumah tangga dapat dilihat dari pendapat beberapa ahli dan Undang – Undang No. 18 Tahun 2008 yang dapat dibedakan atas 2 bagian yaitu meliputi: 1. Pengurangan sampah A. Pengurangan sampah meliputi kegiatan: 1)

pembatasan timbulan sampah;

2)

pendauran ulang sampah;

3)

pemanfaatan kembali sampah.


B. Pemerintah

dan

pemerintah

daerah

wajib

melakukan

kegiatan

pengurangan sampah dengan cara: 1) menetapkan target pengurangan sampah secara bertahap dalam jangka waktu tertentu; 2) memfasilitasi penerapan teknologi yang ramah lingkungan; 3) memfasilitasi penerapan label produk yang ramah lingkungan; 4) memfasilitasi kegiatan mengguna ulang dan mendaur ulang; dan 5) memfasilitasi pemasaran produk-produk daur ulang. C. Pelaku usaha dalam melaksanakan pengurangan sampah menggunakan bahan produksi yang menimbulkan sampah sesedikit mungkin, dapat diguna ulang, dapat didaur ulang atau muda h diurai oleh proses alam. D. Masyarakat

dalam

melakukan

kegiatan

pengurangan

sampah

menggunakan bahan yang dapat diguna ulang, didaur ulang atau mudah diurai oleh proses alam. 2. Penanganan Sampah Kegiatan penanganan sampah menurut UU No.18 Tahun 2008 meliputi: a. Pemilahan dalam bentuk pengelompokan dan pemisahan sampah sesuai dengan jenis, jumlah, dan/atau sifat sampah. b. Pengumpulan dalam bentuk pengambilan dan pemindahan sampah dari sumber sampah ke tempat penampungan sementara atau tempat pengolahan sampah terpadu. c. Pengangkutan dalam bentuk membawa sampah dari sumber dan/atau dari tempat penampungan sampah sementara atau dari tempat pengolahan sampah terpadu menuju ke tempat pemrosesan akhir; d. Pengolahan dalam bentuk mengubah karakteristik, komposisi, dan jumlah sampah; dan/atau e. Pemrosesan akhir sampah dalam bentuk pengembalian sampah dan/atau residu hasil pengolahan sebelumnya ke media lingkungan secara aman.


Kenyataan yang ada saat ini, sampah menjadi sulit dikelola oleh karena berbagai hal : 1. Pesatnya perkembangan teknologi, lebih cepat dari kemampuan masyarakat untuk mengelola dan memahami masalah persampahan. 2. Meningkatnya tingkat hidup masyarakat yang tidak disertai dengan keselarasan pengetahuan tentang persampahan. 3. Meningkatnya biaya operasi, pengelolaan dan konstruksi di segala bidang termasuk bidang persampahan. 4. Kebiasaan

pengelolaan

menimbulkan

sampah

pencemaran

air,

yang

tidak

udara

dan

efisien, tanah,

tidak sehingga

benar, juga

memperbanyak populasi vector pembawa penyakit seperti lalat dan tikus. 5. Semakin sulitnya mendapatkan lahan sebagai Tempat Tembuangan Akhir (TPA) sampah, selain tanah serta formasi tanah yang tidak cocok bagi pembuangan sampah juga terjadi kompetisi yang semakin rumit akan penggunaan tanah 6. Semakin banyaknya masyarakat yang berkeberatan bahwa daerahnya dipakai sebagai tempat pembuangan sampah 7. Kurangnya pengawasan dan pelaksanaan peraturan 8. Sulitnya menyimpan sampah sementara yang cepat busuk, karena cuaca yang semakin panas. 9. Sulitnya mencari partisipasi masyarakat untuk membuang sampah pada tempatnya dan memelihara kebersihan. 10. Pembiayaan yang tidak memadai, mengingat bahwa sampai saat ini kebanyakan sampah dikelola oleh pemerintah. 11. Pengelolaan sampah di masa lalu dan saat sekarang kurang memperhatikan faktor non teknis dan non teknis seperti partisipasi masyarakat dan penyuluhan tentang hidup sehat dan bersih.


Kegagalan dalam daur ulang maupun pemanfaatan kembali barang bekas juga ketidakmampuan masyarakat dalam memelihara barangnya sehingga cepat rusak, Ataupun produk manufaktur yang sangat rendah mutunya, sehingga cepat menjadi sampah. 2.1.3

Proses pendauran ulang bagi beberapa benda adalah sebagai berikut:

1. Kaca Pada

proses

pembuatannya

kaca terbuat dari 3 bahan utama yaitu

pasir, soda abu, dan batu kapur yang kemudian di campur dan diletakkan dalam cetakan untuk dapat dibuat bentuk baru. Kaca dapat didaur ulang dengan sangat mudah dan dapat dilakukan berulang kali tanpa mengurangi kualitasnya. Kaca daur ulang umumnya digunakan lagi dalam berbagai cara yaitu: a. Botol atau toples b. Paving dekoratif di taman c. Mosaik d. Perhiasan e. Industri konstruksi menggunakannya sebagai ghaspalt yaitu permukaan jalan yang terdiri atas 30% kaca daur ulang. Ghaspalt dapat dibuat dari semua jenis kaca yang dicampur menjadi satu. 2. Logam Logam di ekstraksi dari dalam bumi dalam bentuk biji-biji. Untuk menghasilkan benda-benda dari logam, biji logam harus dihancurkan dan diproses, proses ini membutuhkan banyak energi dan banyak menghasilkan polusi dan limbah. Benda-benda logam adalah benda yang mudah didaur ulang.Logam tersebut

dipanaskan

sampai

meleleh,

kemudian

dibentuk

keinginan.Logam dapatdidaurulang tanpa mengurangikualitasnya.


sesuai

3. Plastik Plastik memiliki sifat serbaguna dan setiap tahunnya plastik diproduksi dalam jumlah yang sangat besar. Plastik adalah sarana pembungkus yang sangat populer karena bobotnya ringan akan tetapi juga kuat. Tidak semua sampah plastik mudah di daur ulang dan itu artinya plastik-plastik tersebut harus berakhir di tempat pembuangan akhir sampah atau di insenerator. Cara yang paling baik dalam mengatasi masalah sampah plastik adalah dengan mengurangi jumlah sampah plastik yang dihasilkan.Plastik dapat menjadi sangat sulit didaur ulang karena beberapa barang dari plastik terbuat dari berbagai macam jenis plastik yang berbeda.Jenis plastik yang berbeda tersebut harus dipisah–pisahkan sebelum didaur ulang. 4. Kain Kain adalah barang yang sangat efisien untuk di daur ulang karena alat pemrosesnya mampu mendaur ulang sebanyak 93% kain tanpa menghasilkan produk atau limbah berbahaya. 5. Kertas Kertas adalah bahan yang terbuat dari sumber yang dapat diperbaharui yaitu pohon yang dapat dipanen dan ditanam lagi. Pohon–pohon yang tumbuh dengan cepat, seperti cemara dan eukaliptus merupakan bahan baku yang baik untuk dibuat kertas.Kertas terbuat dari serat– serat yang panjang. Pada dasarnya, penerapan metode 3R dapat dilakukan dengan mudah kapan saja, dimana saja, dan oleh siapa saja.Metode ini memiliki efek postif yang signifikan terhadap penanganan sampah yang sering menimbulkan masalah disekitar kita.


Pengelolaan persampahan tidak diragukan lagi semakin penting terutama dalam hal efisiensi biaya (Karadimas, 2007). Transportasi sampah adalah subsistem persampahan yang bersasaran membawa sampah dari lokasi pemindahan atau dari sumber sampah secara langsung menuju tempat pemerosesan akhir, atau TPA. Dengan optimasi sub-sistem ini diharapkan pengangkutan sampah menjadi mudah, cepat, serta biaya relatif murah. Rute pengangkutan sampah yang dibuat haruslah efektif dan efisien sehingga didapatkan

rute pengangkutan yang paling optimum. Akses yang

mudah ke TPA akan mempercepat pengangkutan sampah dari Tempat Penampungan Sementara (TPS). Pengelolaan sampah harus melibatkan partisipasi masyarakat (Higgs, 2006) karena aspek partisipasi secara umum berpengaruh terhadap pembangunan. Pengurangan timbunan sampah tidak efektif tanpa partisipasi aktif dari masyarakat (Wahono, 2006). 2.1.4

Analisa Volume Sampah Penentuan analisa volume sampah yang dihasilkan setiap harinya di TPS

Pasar Kemuning tergantung dari banyaknya pembuangan sampah dari pertokoan, ruko, perumahan-perumahanmasyarakat, dan aktifitas Pasar Kemuning yang berada disekitar TPS tersebut.Rumus yang digunakan untuk perhitungan volume sampah adalah sebagai berikut: Rumus Volume Sampah: Volume sampah (V) = p x l x t ………………………………………… (2.1) Keterangan : p = Panjang bak sampah (m)


l = Lebar bak sampah (m) t = Tinggi bak sampah (m) V= Volume sampah (m3/hari) 2.1.5

Sistem Dinamik

A.

Pengertian Sistem Sebuah sistem merupakan kombinasi dari beberapa komponen yang

bekerja bersama-sama dan melakukan suatu sasaran tertentu dan tidak dibatasi hanya pada sistem fisik saja. Konsep sistem dapat digunakan pada gejala-gejala yang abstrak dan dinamis seperti yang dijumpai dalam ekonomi. Sehingga, dapat dikatakan bahwa “sistem” harus dapat di interprestasikan untuk dapat menyatakan sistem fisik, biologi, ekonomi, dan sebagainya. Beberapa sistem dapat dikenali dari berbagai sudut pandang yang berbeda, diantaranya adalah: 1.

Dari sudut pandang sistem dan lingkungannya: sistem tertutup & sistem terbuka.

2.

Dari sudut pandang tingkat kepastian system: system deterministic & system probabilistic.

3.

Dari sudut pandang kedinamisan sistem: sistem dinamis & sistem statis.

4.

Dari sudut pandang kekontinuan sistem: sistem kontinu & sistem diskrit. Perkembangan sistem kontrol dalam industri proses dewasa ini telah

melahirkan banyak penemuan-penemuan baru tentang masalah konsep dan prinsip kerja dari berbagai sistem yang digunakan didalam industri itu sendiri untuk melaksanakan proses produksinya. Tak jarang sekali indutri-industri itu


pun pada akhirnya bekerja sama dengan pihak perguruan tinggi untuk dapat melaksanakan

proyek penelitiannya ataupun sekedar membuat proyek

simulator dari sistem yang sebenarnya untuk mempermudah proses pengecekan dilapangan agar struktur sistem yang sedang beroperasi terlihat rapih dan teratur, sehingga apabila terlihat adanya suatu kerusakan ataupun kesalahan dapat langsung diketahui dan diperbaiki. B.

System Dynamic Models Pada dasarnya, pemodelan merupakan suatu langkah awal yang di

lakukan untuk pembuatan suatu rekayasa perangkat lunak dari sebuah sistem yang akan di simulasikan. Dalam hal ini formulasi model senantiasa dilakukan berdasarkan teori-teori yang berlaku diwilayah dimana sistem berada. Dinamika Sistem (Bahasa Inggris: System Dynamics) adalah suatu metode pemodelan yang diperkenalkan oleh Jay Forrester pada tahun 1950-an dan dikembangkan di Massachusetts Institute of Technology Amerika. Sesuai dengan namanya, penggunaan metode ini erat berhubungan dengan pertanyaanpertanyaan tentang tendensi-tendensi dinamik sistem-sistem yang kompleks, yaitu pola-pola tingkah laku yang dibangkitkan oleh sistem itu dengan bertambahnya waktu. Asumsi utama dalam paradigma dinamika sistem adalah bahwa tendensi-tendensi dinamik yang persistent (terjadi terus menerus) pada setiap sistem yang kompleks bersumber dari struktur kausal yang membentuk sistem itu. Oleh karena itulah model-model dinamika sistem diklasifikasikan ke dalam model matematik kausal (theory-like).


Klasifikasi perbedaan model memberikan tambahan pendalaman sesuai dengan tingkat kepentingannya, karena dapat dijelaskan dalam banyak cara. Model dapat dikategorikan menurut fungsi, struktur, acuan waktu, dan kepastiannya. Kategori umum adalah jenis model yang pada dasarnya dapat dikelompokkan menjadi tiga macam yaitu : (1) ikonik, (2) analog dan (3) simbolik. 1.

Model Ikonik Model ikonik adalah perwakilan fisik dari beberapa hal baik dalam

bentuk ideal ataupun dalam skala yang berbeda. Model ikonik mempunyai karakteristik yang sama dengan hal yang diwakili, dan terutama amat sesuai untuk menerangkan kejadian pada waktu yang spesifik. Model ikonik dapat berdimensi dua (foto, peta, cetak biru) atau tiga dimensi (prototip mesin, alat). Apabila model berdimensi lebih dari tiga maka tidak mungkin lagi dikonstruksi secara fisik sehingga diperlukan kategori model simbolik. 2.

Model Analog (Model Diagramatik) Model analog dapat mewakili situasi dinamik, yaitu keadaan berubah menurut waktu. Model ini lebih sering dipakai daripada model ikonik karena kemampuannya untuk mengetengahkan karakteristik dari kejadian yang dikaji. Model analog banyak berkesesuaian dengan penjabaran

hubungan kuantitatif antara sifat dan kelas-kelas yang berbeda. Dengan melalui transformasi sifat menjadi analognya, maka kemampuan membuat perubahan dapat ditingkatkan. Contoh model analog ini adalah kurva permintaan, kurva distribusi frekuensi pada statistik, dan diagram alir. 3.

Model Simbolik (Model Matematik) Pada hakekatnya, ilmu sistem memusatkan perhatian kepada model simbolik sebagai perwakilan dari realitas yang sedang dikaji. Format model simbolik dapat berupa bentuk angka, simbol, dan rumus. Jenis model simbolik yang umum dipakai adalah suatu persamaan. Bentuk persamaan


adalah tepat, singkat, dan mudah dimengerti. Simbol persamaan tidak saja mudah dimanipulasi daripada kata-kata, namun juga lebih cepat ditangkap maksudnya. Model yang dirancang dalam penelitian ini berupa model analog berdasarkan kategori umum jenis model. Model ini dikategorikan analog karena rancangan model ini mewakili situasi dinamik, yaitu keadaan yang berubah terhadap waktu yaitu di mana terdapat sistem boundary yang membatasi pemasokan bahan baku dengan waktu panen. Sistem yang telah diekspresikan pada notasi matematik dan format bersamaan, timbullah keuntungan dari fasilitas manipulatif dari matematik. Seorang analis dapat memasukkan nilai-nilai yang berbeda dalam model matematik dan kemudian mempelajari perilaku dari sistem tersebut. Pada pengkajian tertentu, sensitivitas dari sistem dilakukan dengan perubahan dari input sistem itu sendiri. Bahasa simbolik ini juga membantu dalam komunikasi karena pernyataan yang singkat dan jelas daripada deskripsi lisan. Metodologi dinamika sistem pada dasarnya menggunakan hubunganhubungan sebab-akibat (causal) dalam menyusun model suatu sistem yang kompleks, sebagai dasar dalam mengenali dan memahami tingkah laku dinamis sistem tersebut. Dengan perkataan lain, penggunaan metodologi

dinamika

sistem

lebih ditekankan

kepada

tujuan-tujuan

peningkatan pengertian kita tentang bagaimana tingkah laku sistem muncul dari strukturnya. Persoalan yang dapat dengan tepat dimodelkan menggunakan metodologi dinamika sistem adalah masalah yang: 

mempunyai sifat dinamis (berubah terhadap waktu); dan




struktur fenomenanya mengandung paling sedikit satu struktur umpanbalik (feedback structure).

C.

Langkah-Langkah Simulasi Sistem Dinamis 1.

Identifikasi masalah.

2.

Tentukan faktor-faktor yang dominan terhadap permasalahan.

3.

Menelusuri terbentuknya loop umpan balik dan interaksi antara loop satu dengan yang lainnya.

4.

Melakukan perhitungan simulasi.

5.

Menentukan validitas dari model yang dibuat.

6.

Menerapkan kebijaksaan tertentu dalam melakukan modifikasi terhadap model.

7.

Melakukan simulasi berikutnya dengan model yang mengalami perubahan.

8. D.

E.

Menarik kesimpulan. Penggunaan Sistem Dinamis

1.

Menganalisis sistem ekonomi.

2.

Menganalisis sistem perencanaan bisnis.

3.

Menganalisis sistem biologis.

4.

Menganalisis sistem lingkungan.

5.

Menganalisis sistem kesehatan.

6.

Menganalisis sistem-sistem sosial yang lainnya. Software Pendukung Simulasi Sistem Dinamis Pembuatan model dinamika sistem umumnya dilakukan dengan

menggunakan perangkat lunak yang memang dirancang khusus.Perangkat lunak tersebut seperti Powersim, Vensim, Stella, dan Dynamo. Dengan perangkat lunak tersebut model dibuat secara grafis dengan simbol-simbol atas variabel


dan hubungannya. Namun demikian tidak menutup kemungkinan sebuah perangkat lunak yang dapat mengolah operasi matematis jenis spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Lotus juga bisa dimanfaatkan untuk kebutuhan pembuatan model sistem dinamis. 1.

Powersim Pada pertengahan 1980-an penelitian yang disponsori pemerintah Norwegia yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas pendidikan sekolah tinggi menggunakan model dinamika sistem. Proyek ini menghasilkan dalam pengembangan Musa, sistem berorientasi objek ditujukan terutama pada pengembangan game berbasis simulasi untuk pendidikan. Powersim kemudian dikembangkan sebagai lingkungan berbasis Windows untuk pengembangan model sistem dinamika yang juga memfasilitasi kemasan sebagai permainan interaktif atau lingkungan belajar. Vensim (Ventana Simulation)

2.

Vensim merupakan alat untuk memvisualisasikan model yang telah dibuat agar dapat disimulasikan, dianalisis dan pengoptimalan model sistem dinami. Tujuannya adalah untuk membantu perusahaan untuk menemukan solusi optimal untuk berbagai situasi yang membutuhkan analisis dan di mana itu diperlukan untuk mengetahui semua hasil yang mungkin dari implementasi masa depan atau keputusan. Vensim mampu mensimulasikan perilaku dinamis dari sistem, yang tidak mungkin untuk menganalisis tanpa yang sesuai perangkat lunak simulasi, karena mereka tidak bisa ditebak karena banyak pengaruh, umpan balik dll Ini membantu dengan kausalitas loop identifikasi dan menemukan poin memanfaatkan.


Stella (System Thinking Educational Learning Laboratory with

3.

Animation) Perangkat lunak Stella yang disediakan front end grafis berorientasi untuk pengembangan model sistem dinamika. Diagram stok dan aliran, digunakan dalam literatur dinamika sistem secara langsung didukung dengan serangkaian alat-alat yang mendukung pengembangan model. Menulis Persamaan dilakukan melalui kotak dialog diakses dari diagram saham dan aliran. IThink tersedia untuk komputer Macintosh dan Windows. Dynamo (Dynamic Models)

4.

Dynamo adalah sistem dinamika bahasa simulasi pertama, dan untuk waktu yang lama bahasa dan lapangan dianggap sinonim. Awalnya dikembangkan oleh Jack Pugh di MIT bahasa dibuat secara komersial tersedia dari Pugh-Roberts di awal 1960-an. Dynamo hari ini berjalan pada PC yang kompatibel di bawah Dos / Windows. Ini menyediakan lingkungan pengembangan berbasis persamaan untuk model dinamika sistem. F.

Pendekatan Sistem Dinamik Permasalahan dalam sistem dinamik dilihat tidak disebabkan oleh

pengaruh dari luar namun dianggap disebabkan oleh struktur internal sistem. Tahapan dalam pendekatan sistem dinamik adalah : 1.

Identifikasi dan definisi masalah.

2.

Formulasi model.

3.

Simulasi model.

4.

Analisa kebijakan.

5.

Implementasi kebijakan.

6.

Konseptualisasi sistem.


Tahapan dalam pendekatan sistem dinamik ini diawali dan diakhiri dengan pemahaman sistem dan permasalahannya sehingga membentuk suatu lingkaran tertutup. Stock Flow Diagram (SFD) sebagai konsep sentral dalam teori SD. Stock adalah akumulasi atau pengumpulan dan karakteristik keadaan sistem dan pembangkit informasi, di mana aksi dan keputusan didasarkan padanya. Stock digabungkan dengan rate atau flow sebagai aliran informasi, sehingga stock menjadi sumber ketidakseimbangan dinamis dalam sistem. SFD secara umum

dapat

diilustrasikan

dengan sebuah sistem bak mandi yang

dihubungkan dengan dua kran masukan dan keluaran air. Kedua kran sebagai poengontrol akumulasi air dalam bak. Besar kecilnya nilai dalam stock dan flow berdasarkan perhitungan persamaan matematik integral dan diferensial. Persamaan matematik stock merupakan integrasi dari nilai inflow dan outflow. SFD diterjemahkan lebih luas dengan menggunakan simbol-simbol komputer sesuai dengan perangkat lunak yang dipilih, simbol tersebut meliputi simbol yang menggambarkan stock (level), flow (rate), auxiliary, dan constant. Tabel 2. 1 Simbol-simbol dalam Stock Flow Diagram (SFD) Nama

Gambaran

Simbol

Level / Stock / Flow

Akumulasi. Aliran yang terdiri dari unsur awan (asal sumber atau buangan aliran).

Rate / Flow

Simbol dari konstanta atau penghubung perhitungan dalam simulasi model.

Auxilary


Tabel 2. 2 (Lanjutan) Nama

Simbol

Gambaran Simbol dari konstanta atau penghubung perhitungan dalam simulasi model.

Constanta

Representasi variable sebagai sebab atau akibat dengan atau tanpa penundaan yang dihubungkan dengan tanda panah.

Causal Link

Representasi variabel sebagai sebab atau akibat dengan atau tanpa penundaan yang dihubungkan dengan tanda panah

Causal Link with Delay Sumber : Powersim, 2005

Dalam pemodelan sistem dinamik terdapat besaran-besaran pokok yang terdiri atas variabel-variabel. Variabel dalam Powersim yang digunakan adalah variabel ”level”, variabel ”rate”, variabel ”auxiliary”, dan variabel ”constanta” (Powersim, 2005). a.

”Level” merupakan variabel yang menyatakan akumulasi dari sejumlah benda (nouns) seperti orang, uang, inventori, dan lain-lain, terhadap waktu. ”Level” dipengaruhi oleh variabel ”rate” dan dinyatakan dengan simbol persegi panjang. Pada bagian bawah simbol variabel ”level” menunjukkan nama variabel (Powersim, 2005).

b.

”Rate” merupakan suatu aktivitas, pergerakan (movement), atau aliran yang berkontribusi terhadap perubahan per satuan waktu dalam suatu variabel ”level”. ”Rate” merupakan satu-satunya variabel yang mempengaruhi variabel ”level” (Tasrif, 2004). Dalam Powersim symbol ”rate” dinyatakan dengan kombinasi antara ”flow” dan ”auxiliary”. Simbol ini harus terhubung dengan sebuah variabel ”level”.


c.

”Auxiliary” merupakan variabel tambahan untuk menyederhanakan hubungan informasi antara ”level” dan ”rate” (Shintasari, 1988). Seperti variabel ”level”, variabel ”auxiliary” juga dapat digunakan untuk menyatakan sejumlah benda (nouns). Simbol ”auxiliary” dinyatakan dengan sebuah lingkaran (Powersim, 2005).

d.

”Constanta” merupakan input bagi persamaan ”rate” baik secara langsung maupun melalui ”auxiliary”. ”Constanta” menyatakan nilai parameter dari sistem real. Simbol ”konstanta” dinyatakan dengan segiempat (Powersim, 2005). Selanjutnya, konseptualisasi model dilakukan atas dasar permasalahan yang didefinisikan.Ini dimulai dengan identifikasi komponen atau variabel yang terlibat dalam pemodelan. Variabel-variabel tersebut kemudian dicari interrelasinya satu sama lain dengan menggunakan ragam metode seperti diagram sebab akibat (causal), diagram kotak panah (stock and flow), dan diagram sekuens (aliran). Kemudian pada

tahap formulasi

(spesifikasi) model

dilakukan

perumusan makna yang sebenarnya dari setiap relasi yang ada dalam model konseptual, ini dilakukan dengan memasukkan data kuantitatif ke dalam diagram model.Spesifikasi model dilakukan terhadap variabel-variabel yang saling berhubungan dalam diagram.Pemodel dapat menentukan nilai parameter dan melakukan percobaan-percobaan terhadap pengembangan model dengan mengkomunikasikan kepada aktor-aktor yang terlibat.Dalam hal ini, model diformulasikan dengan persamaan matematik (Purnomo, 2003).


G.

Sistem Umpan Balik (feedback system) Permasalahan yang dimodelkan dengan pendekatan sistem dinamik

sebaiknya mengandung dua karakteristik (Richardson dan Pugh, 1986), yaitu : 1. Masalah yang akan dimodelkan mempunyai sifat dinamik, yakni menyangkut kuantitas yang berubah menurut waktu, sehingga dapat direpresentasikan dalam grafik kuantitas terhadap waktu. 2. Adanya sistem umpan balik (feedback system). Lingkaran umpan balik merupakan suatu lingkaran tertutup dimana sederetan keputusan dihubungkan untuk menentukan tindakan, keadaan (level) sistem serta informasi mengenai keadaan system. Informasi tersebut kemudian akan kembali kepada keputusan. Hal-hal yang mempengaruhi keputusan bukanlah keadaan (level) saja, melainkan juga informasi tentang keadaan yang mungkin berbeda dari keadaan sebenarnya akibat kesalahan atau keterlambatan (delay) yang terjadi dalam lintasan. Lingkar umpan balik positif menghasilkan proses pertumbuhan yang menghasilkan kegiatan yang selalu meningkat, hal ini akan merupakan gangguan

terhadap

sistem

yang

dicirikan

sebagai

ketidakstabilan,

ketidakseimbangan, makin memperkuat pertumbuhan. Lingkar umpan balik positif jika jumlah tanda (-) dalam loop genap.Tanda (-) ini dibentuk dari hubungan antara dua parameter. Hubungan positif jika: Parameter A menambah terhadap parameter B. Atau, jika parameter A berubah maka parameter B berubah searah. Lingkar umpan balik negatif jika jumlah tanda (-) dalam loop ganjil. Hubungan negatif jika: Parameter A sifatnya mengurangi terhadap parameter B Atau, jika parameter A berubah maka parameter B berubah berlawanan arah. 31 http://digilib.mercubuana.ac.id/

Lingkar umpan balik tersebut terdiri atas lingkar umpan balik positif yaitu hubungan antara kelahiran dengan penduduk, dimana semakin banyak kelahiran bayi semakin bertambah jumlah penduduk, di lain pihak semakin banyak jumlah penduduk semakin banyak jumlah kelahiran bayi. Sebaliknya, lingkar umpan balik negatif yaitu hubungan antara kematian dengan penduduk, dimana semakin banyak kematian bayi semakin berkurang jumlah penduduk, di lain pihak semakin banyak jumlah penduduk semakin banyak jumlah kematian bayi. H.

Komponen Pemodelan Sistem Dinamik Dalam pemodelan sistem dinamik terdapat besaran-besaran pokok yang

terdiri atas variabel-variabel. Variabel dalam Powersim yang digunakan adalah variabel ”level”, variabel ”rate”, variabel ”auxiliary”, dan variabel ”konstanta” (Powersim, 2005). 1.

”Level” ”Level” merupakan variabel yang menyatakan akumulasi dari sejumlah benda (nouns) seperti orang, uang, inventori, dan lain-lain, terhadap waktu. ”Level” dipengaruhi oleh variabel ”rate” dan dinyatakan dengan simbol persegi panjang. Pada bagian bawah simbol variabel ”level” menunjukkan nama variabel (Powersim, 2005).

2. ”Rate”

”Rate” merupakan suatu aktivitas, pergerakan (movement), atau aliran yang berkontribusi terhadap perubahan per satuan waktu dalam suatu variabel

”level”.”Rate”

merupakan

satu-satunya

variabel

yang

mempengaruhi variabel ”level” (Tasrif, 2004). Dalam Powersim simbol ”rate” dinyatakan dengan kombinasi antara ”flow” dan ”auxiliary”. Simbol ini harus terhubung dengan sebuah variabel ”level”.


3. ”Auxiliary”

”Auxiliary” merupakan variabel tambahan untuk menyederhanakan hubungan informasi antara ”level” dan ”rate” (Shintasari, 1988). Seperti variabel ”level”, variabel ”auxiliary” juga dapat digunakan untuk menyatakan sejumlah benda (nouns). Simbol ”auxiliary” dinyatakan dengan sebuah lingkaran (Powersim, 2005). 4. ”Constanta”

”Constanta” merupakan input bagi persamaan ”rate” baik secara langsung maupun melalui ”auxiliary”.”Constanta” menyatakan nilai parameter dari sistem real. Simbol ”constanta” dinyatakan dengan segiempat (Powersim, 2005). Simbol-simbol lain yang digunakan dalam diagram aliran model adalah simbol fungsi tabel, simbol fungsi tunda (delay), simbol sumber dan penampung (sink), dan simbol garis-garis aliran. 1. Fungsi Tabel Fungsi tabel menyatakan hipotesa pembuat model tentang hubungan dua variabel yang tidak dapat dinyatakan dalam sebuah persamaan matematik (Shintasari, 1988). Persamaan tabel juga merupakan persamaan ”auxiliary”. 2. Fungsi Tunda (delay) Fungsi tunda (delay) menyatakan penundaan waktu yang terjadi pada aliran material (barang) maupun informasi. Dalam Powersim fungsi delay dibedakan menjadi tiga yaitu DELAYMTR-N-th (delay material orde ke1,2,3...,n), DELAYINF-N-th (delay informasi orde ke-1,2,3...,n) dan DELAYPPL (delay pipeline, infinite order material) (Radzicki, 1994).


3. Sumber dan Penampung Sumber dan penampung menggambarkan sesuatu di luar sistem (lingkungan sistem).Sumber dan penampung memiliki kapasitas tidak terbatas dan tidak mempengaruhi dalam model aliran.Sumber menyatakan asal aliran, sedangkan penampung menyatakan tujuan dari suatu aliran (Powersim, 2005). 4. Garis Penghubung Garis penghubung (link) menghubungkan antara satu variabel dengan variabel lainnya atau antara variabel dengan konstanta. Sesuai dengan banyaknya jenis variabel dan konstanta, dikenal beberapa macam persamaan yaitu : 1.

Persamaan ”level” Persamaan ”level” merupakan persamaan yang menghitung

akumulasi aliran masuk dan aliran keluar pada selang waktu tertentu. Harga baru suatu level dihitung dengan menambah atau mengurangi harga ”level” suatu interval waktu sebelumnya dengan ”rate” yang bersangkutan dikalikan dengan interval waktu yang digunakan. Persamaan ”rate”

2.

Persamaan ”rate” menyatakan bagaimana aliran di dalam sistem diatur. Harga variabel ”rate” dalam suatu interval waktu sering dipengaruhi oleh variabel-variabel ”level”, ”auxiliary”, atau ”konstanta dan tidak dipengaruhi oleh panjangnya waktu. Persamaan ”rate” dihitung pada saat sk, dengan menggunakan informasi dari ”level” atau ”auxiliary” pada saat sk untuk mendapatkan ”rate” aliran selama interval waktu selanjutnya (sk→ya). Asumsi yang diambil dalam perhitungan ”rate” ini adalah bahwa selama interval waktu DT, harga ”rate” konstan.


Persamaan ”auxiliary”

3.

Persamaan

”auxiliary”

berfungsi

untuk

membantu

menyederhanakan persamaan ”rate” yang rumit. Persamaan ”constanta” / parameter

4.

Suatu konstanta mempunyai harga yang tetap sepanjang selang waktu simulasi, sehingga tidak memerlukan notasi waktu di belakangnya. Persamaan ”Fungsi Tabel” (Graph)

5.

Persamaan fungsi tabel nilainya ditentukan melalui sebuah tabel sebagai fungsi dari besaran tertentu. Dalam Powersim, tabel ini dinyatakan dalam fungsi ”GRAPH” yang dapat memberikan solusi hubungan antara dua variabel dalam bentuk grafik. Fungsi ”GRAPH” digunakan bila data berupa tabel atau data menunjukkan hubungan yang nonlinier. Disamping fungsi ”GRAPH” sendiri, terdapat beberapa bentuk fungsi ”GRAPH” antara lain GRAPH CURVE, GRAPH LINAS, dan GRAPH STEP. 6.

Persamaan Fungsi Tunda (Delay) Delay merupakan suatu bentuk kelambatan (waktu) yang terjadi

pada aliran material, informasi, ataupun aliran lainnya danmerupakan aspek yang penting dalam sistem dinamik. Delay sering terjadi dalam sistem riil, misalnya dalam pengambilan keputusan, dalam transportasi, penyebaran informasi, dan lain-lain. 7.

Persamaan Fungsi Logika Beberapa fungsi logika yang terdapat dalam Powersim adalah fungsi IF, TIMECYCLE, MAX, dan MIN (Tasrif, 2004). a. IF Digunakan

untuk

menggambarkan

function). IF (Condition, Val1, Val2) dimana,


suatu

kondisi

(conditional

Condition : suatu logical value (true or false) Val1 : angka sembarang (computational parameter) Val2 : angka sembarang (computational parameter) b. TIMECYCLE Digunakan untuk menguji siklus waktu atau interval waktu. TIMECYCLE (First, Interval) dimana, First

: waktu pertama untuk pengecekan

Interval : waktu diantara pengecekan satu ke pengecekan c. MAX Digunakan untuk memilih nilai yang paling besar dari beberapa nilai. MAX (X1, X2, X3,...., Xn) d. MIN Digunakan untuk memilih nilai yang paling kecil dari beberapa nilai. MIN (X1, X2, X3,...., Xn) 8.

Persamaan Fungsi Bilangan Acak (Random Number) Beberapa fungsi bilangan acak antara lain fungsi RANDOM,dan fungsi

NORMAL (Tasrif, 2004). a. RANDOM Digunakan untuk membangkitkan sejumlah bilangan acak yang berdistribusi uniform. RANDOM (0.5,1.5) b. NORMAL Digunakan untuk memberikan bilangan acak yang sebarannya sesuai dengan sebaran normal. NORMAL (mean, StdDev) dimana, Mean : mean nilai yang ditentukan


StdDev : nilai standar deviasinya Pada prinsipnya, model sistem dinamik dapat dinyatakan dan dipecahkan secara numerik dalam sebuah bahasa pemrograman.Perangkat lunak khusus untuk sistem dinamik telah banyak tersedia seperti Dynamo, Stella, Powersim, Vensim, Ithink, dan lain-lain.Pemilihan Powersim sebagai perangkat lunak untuk simulasi model adalah karena kemudahan dan kecanggihannya yang terus berkembang. Dalam Powersim, model kualitatif disajikan dalam bentuk grafik dari satu atau lebih variabel terhadap waktu. Pada model yang telah dibuat, data kuantitatif berupa data, informasi dimasukkan dengan mengklik variabel-variabel yang tersedia seperti level, rate, auxiliary, dan constanta dan kemudian nilai/formula dimasukkan ke dalam variabel-variabel tersebut. Selanjutnya, metode numerik dan time step dapat dipilih untuk mengkalkulasi model (Muhammadi, dkk. 2001). Tahap selanjutnya adalah melakukan simulasi terhadap model dan melakukan validasi model yang juga akan menimbulkan umpan balik terhadap pemahaman sistem. Sedangkan validasi model dilakukan untuk mengetahui kesesuaian antara hasil simulasi dengan gejala atau proses yang ditirukan. Hasil validasi ini kemudian akan menimbulkan proses perbaikan dan reformulasi model. Akhirnya dilakukan analisis kebijakan pada model yang telah valid dan ini akan menambah pemahaman terhadap sistem.


2.2

Kajian Penelitian Sebelumnya Tabel 2. 3 Kajian penelitian sebelumnya dengan metode sistem dinamik

No

1

Peneliti dan Tahun Lie and Rich. (2016)

Metode

Hasil Penelitian

System dynamics;

Model

ini

value chain;

menggunakan

group model

partisipatif.

dikembangkan kelompok Model

bangunan

building; dairy;

(GMB) teknik untuk bersama-

Nicaragua

sama konsep dan memvalidasi model dengan stakeholder.

2

Haykin, et al (2014)

cognition;

Hasil bersih dari bangunan pada

control; entropic

dua gagasan ini adalah diubah

state;

bentuk

intelligence;

pemrograman

Bellman.

Oleh

dinamis

karena

itu,

memory;

algoritma pembelajaran penguatan

perception; pre-

baru, yang tidak hanya melebihi

adaptation;

penguatan

prediction;

algoritma, tetapi juga menawarkan

risk control; selforganization;

beberapa

tradisional sifat

yang

belajar sangat

diinginkan.

system stability 3

Shumway, et al. (2013)

The Scoring

Kesimpulan mDGI, dengan sistem

System, Dynamic Gait Index

penilaian

yang

meningkatkan diskriminasi,

diperluas, jangkauan,

dan

aspek

pengukuran yang berkaitan dengan berjalan fungsi.


Tabel 2. 4 (Lanjutan) No

Nama

Metode

Hasil Penelitian

Suppliers’

Salah satu komponen kunci dari

Performance,

kebijakan manajemen terpisahkan

Belakang 4

Sonawane (2013)

Quality, System

perusahaan

Dynamics, AHP

Evaluasi

adalah dan

pengukuran

pemasok.

terus

menerus

pemasok

adalah

proses penting yang dilakukan dalam organisasi saat. 5

Chew (2013)

Molecular

Untuk pekerjaan berbasis simulasi,

Dynamic

peneliti sering terbatas kapasitas

Simulation

hardware

dan

anggaran,

sehingga mereka membuat murah platform

komputasi

paralel

menggunakan PC dan perangkat keras

komoditas,

dikonfigurasi

dirakit

sebagai

dan

cluster

komputasi Beowulf kelas. 6

Boatong,. et al. (2012)

Megaproject,

Penelitian

ini

mengungkapkan

Risks,

bahwa biaya dan waktu overruns

System dynamics,

pada tahap perkembangan proyek

Tram project

kasus disebabkan terutama oleh tidak efektifnya teknik penilaian risiko tradisional yang digunakan dalam menilai risiko secara tepat



Nama

Metode

Hasil Penelitian

Belakang 7

Feng, et al. (2012)

8

Cui, et al (2011)

System Dynamics model, Energy Consumption, CO2 emissions, STELLA

Hasil

ini

akan

menyediakan

penting informasi untuk Beijing masa depan energi dan karbon emisi profil.

Market

Penelitian ini membuat upaya

uncertainty, new

pertama untuk membawa sistem

product launch,

modelling

dinamis

system dynamics

peluncuran

produk

model

penelitian baru

dan

menggambarkan pendekatan baru untuk

memeriksa

masukan

dinamis dalam proses peluncuran produk baru. 9

Yang and Wang. (2011)

System Dynamics, Hasil

simulasi

menunjukkan

Insider Threat,

bahwa risiko ancaman insider

Modelin

dapat dikurangi dan probabilitas mendeteksi ancaman insider dapat ditingkatkan.

10

Richardson

System dynamics;

Menggambarkan berbagai aplikasi

and Oho.

System behavior;

pemodelan

(2007)

dan

simulasi

dari

Management

perspektif dinamika sistem untuk

decision-making

masalah dalam pemasaran dan bidang terkait.



Nama

Metode

Hasil Penelitian

Shouping,

Sistem Dinamik,

Pada laporan ini menggunakan

et al (2005)

Area Sistem

sistem dinamik untuk menganalisa

Belakang 11

Logistik, Simulasi area

sistem

logistik

dan

menetapkan model sistem dinamik untuk

area

berdasarkan

sistem pada

logistik

karakteristik

area sistem logistik dan sistem dinamik. Simulasi angka dengan model

sistem

dinamik

juga

digunakan untuk analisa sistem logistik. 12

Kadoya, et al. (2005)

Capacity excess, deregulation,

Simulasi

Monte

menunjukkan

Carlo

bahwa

untuk

investment cycles, berbagai realistis asumsi, pasar market instability, tenaga grosir deregulasi secara power market

substansial lebih siklis dari mereka

dynamics

akan berada di bawah monopoli diatur rezim.

13

Kantardgi (2003)

Dynamic

Macam-macam jenis pada sistem

Modelling,

industri

lingkungan

dianggap

Environment

kedalam pengelolaan manajemen.

Industry Systems

Model dinamik sistem berinteraksi dengan

produksi

industri

pengembangan lingkungan.


dan


Nama

Metode

Hasil Penelitian

Belakang 14

Forester (1992)

System Dynamics, Sistem berpikir dan lembut OR, Systems Thinking, dengan and Soft OR

penekanan

pada

memunculkan informasi dari dunia nyata peserta, harus memberikan kontribusi wawasan yang berguna untuk dinamika sistem. Pembuatan Model

dan

simulasi

dinamika

tahapan

sistem

menyumbang

harus

kekakuan

dan

kejelasan untuk sistem berpikir dan soft OR. 15

Fischer

and

Mclanyhlim

MBO and R&D

Hasil dari penerapan pendekatan

Productivity:

ini

(1980)

untuk

MEO

mensimulasikan

R&D

untuk hasil

pengaturan substansi meningkat pada produktifitas dan perawatan keselarasan

sosial

dalam

kelompok. 16

Nasution, et al (2015)

Model Analitis

Hasil

dan Simulasi

dari

penelitian

ini

diharapkan akan diperoleh peluang topik

penelitian

penggunaan

metode analitis maupun simulasi yang merupakan

dalam model

interaksi-pertumbuhan kinerja.



Nama

Metode

Hasil Penelitian

Simulasi Sistem

Simulasi sistem dinamik untuk

Belakang 17

Nurhasanah (2014)

strategi

penetrasi

pasar

memprediksi untuk 48 periode ke depan,

bahwa

skenario

melaksanakan kegiatan praktikum untuk

mahasiswa

eksternal,

training dosen dan karyawan akan lebih mendatangkan peningkatan pendapatan Lab TI jika saat ini dilaksanakan 1 minggu sekali pada setiap hari sabtu. 18

Dewi (2013)

Sistem Dinamik,

Dari

hasil

Sistem Informasi,

struktur pesimistik dan optimistik,

Perpustakaan,

dihasilkan physical visit growth

Analisa Cost

pada skenario optimistik lebih

Benefit

tinggi rata-rata sebesar 2,77% dibanding

simulasi

pada

skenario

skenario

pesimistik. 19

Dharmayanti,

Pemodelan

Hasil

simulasi

menunjukkan

et al (2013)

(modeling)

bahwa sebelum ada kebijakan, Indonesia belum dapat mencapai swasembada

garam

secara

berkelanjutan

baik

garam

konsumsi maupun garam industri.



Nama

Metode

Hasil Penelitian

Model Sistem

Dari hasil pemodelan dan simulasi

Belakang 20

Axella Suryani.

and

Dinamik

diperoleh

(2012)

untuk

menganalisa

permintaan energi listrik sector industri berdasarkan kondisi saat ini dan memprediksi permintaan listrik industry di masa depan serta bagaimana

ketersediaan

energy

listrik di masa depan. 21

Purwanto.

Pemodelan Sistem Hasil simulasi menunjukkan letak

(2012)

semua pole disebelah kiri sumbu imajiner

yang

berarti

bahwa

padakedua matra system bersifat stabil

dinamik. Namun waktu

pencapaian (setting time) kondisi tunak (steay state) relatif lama akan

diperbaiki

melalui

perancangan sistem kendali. 22

Walukow. (2012)

Analisa

Hasil

penelitian

Kebijakan, Model bahwa Sistem Dinamik

menunjukkan

pertambahan

merupakan

faktor

penduduk pengungkit

(leverage factor) meningkatnya pemanfaatan DAS’Sentani.


lahan

hutan

di


Nama

Metode

Hasil Penelitian

Belakang 23

Wiyono.

Kemacetan Lalu

Hasil

(2012)

Lintas,

bahwa permodelan system dinamis

Permodelan

dapat digunakan sebagai suatu alat

Dinamis

untuk

studi

ini

menunjukkan

mengestimasi

kebutuhan

ruang gerak, dengan variablevariabel

permodelan

ditentukan

harus

terlebih

dahulu,

sehingga jelas apa yang mau dinilai

dan

bagaimana

data

tersebut. 24

25

Winardi, et al.

Pemodelan

Hasil

simulasi

(2011)

Sistem, Simulasi,

kesimpulan bahwa jalur tersebut

Sistem Dinamik

dibuat jalur ganda atau tidak.

Renaldi.

Permodelan dan

Dengan simulasi ini, kemampuan

(2011)

Simulasi

dan

Dinamika

konfigurasi dapat di analisis.

keterbarasan


diperoleh

platform

2.3

Kerangka Pemikiran

Jumlah Penduduk

Timbulan Sampah Kajian Pustaka Sistem Pengumpulan

Rate Pengumpulan

Penelitian Terdahulu

Jumlah Gerobak

Pengelolaan Sampah Eksisting

Skenario Alternatif Improvement Pengelolaan Sampah

Usulan Improvement Pengelolaan Sampah

Tidak

Usulan

+1 Gerobak

Ya

3 Ritasi

+1 Ritasi

Improvement Terpilih

Gambar 2. 1 Diagram Alir Kerangka Pemikiran Sumber: Pengolahan Data, 2016


4 Gerobak

BAB II KAJIAN PUSTAKA

Recommend Documents