pengertian dan pemahaman · 2020. 6. 25. · 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 0,0 0,5 1,0...

SISTEM DINAMIK

• H E A D O F S Y S T E M D Y N A M I C S C E N T E R

• D O S E N PA S C A S A R J A N A I P B U N I V E R S I T Y

DR. IRMAN FIRMANSYAH, S.HUT, M.SI

W W W. I R M A N F I R M A N S YA H .C O M

2000 2012 2030

Berbagai jenis data Nominal (Klasifikasi) Posisi data setara,

tidak dapat dilakukan operasi matematik.

(Pegawai negeri; pegawai swasta;

wiraswasta)

Ordinal (Klasifikasi) Posisi data tidak

setara, tidak dapat dilakukan operasi

matematik. (Kepuasan pelanggan - jarak

dua titik tidak diperhatikan)

Data Interval (Pengukuran) Jarak dua titik

sudah diketahui, bisa dilakukan operasi

matematik, tidak ada pengkodean. (Suhu –

jarak dua titik diperhatikan)

Data Rasio (Pengukuran) Jarak dua titik

sudah diketahui,mempunyai titik 0 yang

absolut, tak ada pengkodean, tidak ada

kategorisasi, bisa dilakukan operasi

matematik. (jumlah barang).

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0

Potensi Sektor - New Normal

Kesehatan & Jasa

Makanan & Pengolahan

Kebutuhan Pokok

Teknologi

E-Commerce

Pertanian

Oil & Gas

Pendidikan

Perbankan

Manufaktur

Perumahan & Kontruksi

Penerbangan

Pariwisata

Otomotif

SEKTOR POTENSI NILAI

Kesehatan dan Jasa 2,5

Makanan dan Pengolahan 2,2

Kebutuhan Pokok 1,9

Teknologi 1,6

E-Commerce 1,3

Pertanian 1,1

Oil dan Gas 0,9

Pendidikan 0,8

Perbankan 0,7

Manufaktur 0,6

Perumahan dan Kontruksi 0,5

Otomotif 0,4

Penerbangan 0,3

Wisata 0,2

6,47

2,66

1,49

2,091,07

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

Kesehatan dan Jasa

Makanan dan Pengolahan

Kebutuhan Pokok

Teknologi

E-Commerce

Pertanian

Oil dan Gas

Pendidikan

Perbankan

Manufaktur

Perumahan dan Kontruksi

Otomotif

Penerbangan

Wisata

Normal New Normal Stabilitas

www.sysdyn.orgdr.irman

Potensi Perkembangan Sektor di Era New Normal

Nominal

Ordinal

Interval

Rasio

Persepsi

Time Series

CPI

AHP

MPE

SWOT

ISM

otherStatistik

Simulasi

B/C

Spasial

MDS

Skenario

V

A

L

I

D

A

S

I

Ku

alit

atif

Ku

an

tita

tif

No

n P

ara

me

tric

Pa

ram

etr

ic

Firmansyah. 2016. Optimalisasi Analisis Data-Metode Kualitatif dan Kuantitatif . Triwala Press

Analisis Kualitatif dan KuantitatifLe

ve

l o

f In

form

atio

n

Thinking

www.irmanfirmansyah.com

Ada berapa jumlah lingkaran?Ada berapa jumlah segitiga?

Systems Thinking

SISTEM DINAMIK

Regresi dan Sistem DinamikModel dan Desain

• Sistem Kompleks dan saling terkait

• Dinamika Perubahan

Sistem – Model - Simulasi

Inventarisasi

Permasalahan

Klasifikasi

Faktor

Penting

Formulasi

Masalah

Kebutuhan

Sistem

Identifikasi Sistem

Causal Loop

Pengelompokan

Data

Input-Output

Pemodelan

Struktur Model

Simulasi

Faktor Penting

(Kuantitatif)Validasi Check & Change

Simulasi Skenario

Evaluasi Model

Sensitivitas

Rekomendasi

Kebijakan

Implementasi

Resiko Skenario

Tujuan

Sistem

Faktor Penting

(Kualitatif/

Kuantitatif)

Ya

Tidak

Ya

Tidak

Firmansyah (2016)

DYNAMICS SIMULATION

• Kondisi sebenarnya, kesenjangan antara penduduk dan kasus sangat

jauh, sehingga model tidak simpel

• MODEL DASAR hanya digunakan sebagai acuan untuk berfikir sistem

• Validasi menjadi penting untuk mengontrol bias simulasi

0 50 100 150

0

50.000

100.000

150.000

Person/day

Recovered Cases

0 50 100 150

0

200.000

400.000

600.000

800.000

1.000.000

Total Cases (Person) Healthy Person (Person) Recovered (Person/day)

Cases (Person/day)

BASIC SIMULATION

MODEL (REGRESI), SIMULASI, SISTEM DINAMIK

Y= A+B

Y=aX2+bX+c

• Untuk memproyeksikan kasus positif COVID-19,

apakah cukup dari data kasus positif saja (missal

60 hari)?

• Masukkan ke software, kemudian running. Se

simple itu?

SIMPLE THINKING dan SYSTEMS THINKING

Social/physical Distancing

dr.irman

Causal Loops Diagram

dr.irman

• COVID19-Transportasi-Perhotelan-Pangan-Wisata

• COVID19-Entertaint/Musik/Bioskop-Mall/Tempat Event-

• Fashion-Manufaktur-Alatmusik-Tekstil-Perfilman-Artis-MakeUp

• COVID19-Motor/Mobil/Showroom/Bengkel-

• Industri Kendaraan-Tenaga Kerja

• COVID19-Beli Rumah/Properti/Perumahan-

• Industri Semen/Keramik/Baja-Furnitur

Sektor Pariwisata Transportasi Kesehatan

• Setiap Hubungan ada Masalah, Kebijakan dan Peluang

• Bagaimana sektor lainnya apakah bisa dihubungkan?? 1. Pertanian2. entertainment (mall, bioskop/dunia perfilman, seniman, musik dll)3. Properti4. Kesehatan

COVID-19

AktivitasSosial

Mobilitas

Wisatawan

Penduduk Positif

++

-

+

+

+

+

+

+

+

JasaTransportasi

-

+

Hotel/Penginapan

+

Industri Transportasi(Darat, Laut, Udara)

+

EkonomiWilayah.

PendudukBekerja

Pengangguran

+

++

+

+ +

+

+

EkonomiMasyarakat +

+

-

-

+

Restoran

-

-

+

+IndustriPangan

+ +

+

+

+

+

KetahananPangan

+

+

+

++

++

+

+

Showroom/ DealerBengkel

+

+

+

+

+

Model Pengendalian Konversi Lahan Sawah

Causal Loop Diagram (IrmanFirmansyah, 2016)

SNREA for RPJMN 2010-2014, BAPPENAS (Firmansyah, 2008)

+

+

• Daya dukung (ekonomi dan pertambangan)

• Bukan sekedar untuk memprediksi

• Seni menganalisa grafik/kemungkinan untuk mengarahkan dan mempertajam pengambilan keputusan

Rp/tahun Ton/tahun

0 10 20 4030 50

Skenario Penerapan Faktor-Faktor Penggerak Sistem dalam Arah Kebijakan

Nilai kemiskinan dengan infrstruktur dan pemanfaataninvestasi dan produk turunan dapat mengurangi gap angka kemiskinan terhadap rata-rata Indonesia

Dengan Skenario moderat dimana angka kemiskinan padakondisi eksisting sebesar 5,96% pada akhir simulasi dapatdiminimalisi hingga 4,54%. Dimana rata-rata Indonesia 3,39% pada tahun 2045

Dengan Skenario moderat dimana angka kemiskinan padakondisi eksisting sebesar 5,96% pada akhir simulasi dapatdiminimalisi hingga 3,85%. Dimana rata-rata Indonesia 3,39% pada tahun 2045

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

Sorong Jayapura Ternate ManggaraiBarat

1,20

4,12 4,07

0,37

1,29

3,47

4,48

0,480,65

1,74

2,24

0,240,32

0,871,12

0,12

Eksisting

Proyeksi

Moderat

Optimis

Skenario Kawasan Kumuh

Spatial Dynamics

Peta Time Series

SpasialLuasan Sistem

Dinamik

Sistem Dinamik

Tahun 2010 - 2020

Luasan ProyeksiSistem Dinamik

Luasan ProyeksiSpasial Dinamik Bias

Variabel Non Spasial

2045

Spasial Proyeksi

Skenario SpasialPenggerak

Skenario Spasial

PenggerakSkenario Spasialdan Non Spasial

Peta Skenario

Daya Dukung Air Wilayah

• Kondisi ketersediaan Air Pulau Sulawesi dalam KLHS Pulau

DataOptimalisasi

Analisis

Skenario Kebijakan

Visualisasi

Offline – Online – Realtime

Strategi Kebijakan

Simulasi

CREATIVITY-INOVATION-TECHNOLOGY

Systems Thinking

Data Intelligence

Artificial Intelegence

Model dibangun untuk melihat perilaku, pelajari perilaku untuk membangun model

Data Time Series menjadi penting untuk mendekati kondisi sebenarnya

Kekhasan sistem dinamik adalah loops dan skenarionya, dengan mempertimbangkan faktor pembentukdibelakangnya

“All Model are wrong, but some are useful”

Kondisi mana yang mau kita pilih? semua kembalikepada kita

Our Leaders Of Tomorrow Are Going To Need These 4 Rare Skills

Tomorrow’s Leaders Need To Be Systems Thinkers

(Mampu berfikir sistem)

Tomorrow’s Leaders Need To Be Intellectually Honest

(Jujur secara intelektual)

Tomorrow’s Leaders Need To Be Intellectually Humble(Rendah Hati Secara Intelektual)

Finally, Tomorrow’s Leaders Need To Be Empathetic & Charitable

(Empati dan beramal)

TERIMA KASIH• Head of System Dynamics Center

• Director Powersim Indonesia

• Lecturer Doctoral Programme Postgraduate IPB

University

irman_f@yahoo.com

0815 83 600 15

dr.irman

@irmanf

Dr. Irman Firmansyah, MSi

Dr. Irman Firmansyah

irmansistemdinamik