PENDEKATAN SISTEM

Wisnu Sri Bawono Aji (23415006)Muhammad. Noviar Rahman (23415010)

Prasetyo Adi Pangestu (23415022)Erlinggom T.P.S. (23415028)

Dosen: Dr. Ir. T.M.A. Ari SamadhiProgram Magister Teknik dan Manajemen Industri

Abstrak

Teknologi yang terus berkembang, keterbatasan sumber daya, perubahan geopolitik dan ekonomi berdampak pada semakin kompleksnya permasalahan yang dihadapi oleh organisasi. Perubahan juga berakibat pada semakin kaburnya batasan antar sistem. Kondisi ini menciptakan kebutuhan atas suatu pendekatan yang mampu mengatasi dan mengurai masalah yang kompleks dengan mempertimbangkan seluruh aspek secara utuh. Pendekatan sistem muncul sebagai solusi sekaligus puncak kematangan ilmu dalam disiplin teknik industri. Pendekatan ini melengkapi pendekatan-pendekatan sebelumnya dengan mempertimbangkan sistem terintegrasi dalam kerangka yang lebih luas. Pendekatan sistem yang berfokus pada menjawab permasalahan dengan melihat permasalahan dalam perspektif utuh dan terintegrasi diyakini mampu menyelesaikan berbagai permasalahan dunia nyata secara lebih baik. Makalah ini memaparkan secara singkat bagaimana konsep dari pendekatan sistem menyentuh aspek sistem secara menyeluruh. Makalah ini juga mengelaborasikan metodologi penyelesaian masalah secara utuh yang digunakan dalam pendekatan ini yang secara umum dapat dibagi menjadi hard system methodology maupun soft system methodology Paparan studi kasus dalam kajian ini memberikan gambaran empiris bagaimana pendekatan ini berhasil menyelesaian masalah yang ada secara lebih utuh sehingga memberikan hasil yang lebih baik.

Kata kunci:

1 Latar Belakang Kemunculan Dengan hadirnya pendekatan management science perusahaan semakin mudah menentukan pengalokasian yang optimal bagi keuntungan perusahaan (Anderson, 2012). Hal ini semakin relevan mengingat dalam perkembangannya sumber daya yang tersedia semakin terbatas dan di sisi lain persaingan antar perusahaan semakin ketat. Persaingan yang semakin ketat ditandai dengan semakin bervariasi permintaan konsumen baik dari sisi spesifikasi maupun kuantitas menimbulkan peningkatan kompleksitas operasi dan manajemen suatu perusahaan/ korporasi. Management science terus berkembang merespon setiap perkembangan kompleksitas ini didukung perkembangan ilmu statistika, matematika dan teknologi komputasi. Dalam kondisi ini, management science terbukti menjadi pendekatan yang sangat kuat dan bermanfaat dalam menyelesaikan kompleksitas operasi yang ditandai semakin banyaknya informasi yang dipertimbangkan (Ashby, 1973) dalam perencanaan operasi.

Selain menggunakan management science dalam mengatasi dampak kompleksitas operasi, untuk memenangkan persaingan dan mereduksi ketidakpastian yang terjadi di pasar akibat semakin ketatnya persaingan dan semakin terbatasnya sumber daya, perusahaan-perusahaan kemudian memutuskan untuk memfokuskan diri pada kompetensi inti mereka dalam proses penciptaan value bagi konsumen. Fokus terhadap kompetensi inti ini dibangun dengan bekerja sama dengan perusahaan-perusahaan lain untuk melengkapi seluruh proses dalam rantai nilai yang ada. Dengan demikian kompetisi yang

semula terjadi antar perusahaan berubah menjadi kompetisi antar jaringan-perusahaan atau kompetisi antar rantai pasok. Hal ini mengakibatkan dalam sistem korporasi, sistem relevan menjadi semakin luas, sistem perusahaan semakin kompleks serta dipengaruhi (dan mempengaruhi) lingkungan yang lebih luas. Dampaknya interaksi antar elemen sistem menjadi semakin tinggi dan pendekatan yang mampu memetakan seluruh perilaku sistem secara utuh menjadi semakin dibutuhkan.

2 Sistem dan Berpikir SistemMenurut kamus webster, Secara etimologis sistem yang mulai digunakan pada tahun 1603, berasal dari Bahasa Yunani systema yang berarti mengkombinasikan. Secara definisi, tersirat bahwa sistem terdiri dari elemen-elemen atau anggota yang membentuk suatu entitas. Hal ini sejalan dengan definisi sistem yang berkembang kemudian setelah era management science. Hall & Fagen (1956) misalnya mendefinisikan sistem sebagai sekumpulan objek yang menyatu oleh hubungan antar objek tersebut atau antar atribut dari objek. Selanjutnya, Daellenbach (2005) menyebut sistem sebagai kumpulan entitas yang saling terhubung satu sama lain dengan pola hubungan tertentu untuk mencapai suatu tujuan. Meadows (2008) menambahkan bahwa sistem adalah sekumpulan elemen yang berinteraksi membentuk pola perilakunya sendiri dan dipengaruhi oleh lingkungan luar.

Dari beberapa definisi sistem ini, jelas terdapat beberapa kata kunci yang dapat digarisbawahi. Pertama sistem merupakan kumpulan, memiliki anggota, terdapat aktivitas atau hubungan, serta memiliki tujuan. Daellenbach (2005) selanjutnya menggarisbawahi bahwa sistem dapat ditinjau secara berbeda tergantung dari sudut pandang pengamat. Sebagai contoh, sungai dapat dipandang sebagai sistem hayati oleh seorang ahli biologi, bagian dari sistem pengairan oleh seorang ahli pengairan, atau bahkan sama sekali bukan sistem oleh seorang anak yang bermain. Pandangan dan kepentingan pengamat menjadi jangkar dalam pendefinisian sistem secara relevan dan batasan-batasan yang membedakan sistem relevan dengan lingkungan luarnya.

2.1 Konsep dasar Sistem

2.1.1 Batasan SistemSistem selalu memiliki batasan dengan lingkungan luar. Lingkungan luar sistem adalah lingkungan yang mungkin berinteraksi dengan sistem dengan cara memberikan masukan atau menerima luaran dari sistem, namun tidak dikendalikan oleh sistem. Dalam konteks hubungan sistem dengan lingkungan, secara teoretis terdapat sistem yang tertutup dari pengaruh lingkungan luar dan sistem yang terbuka. Secara praktis dapat dikatakan tidak ada sistem yang benar-benar terbuka maupun tertutup dari pengaruh lingkungannya.

Sumber: nptel.ac.in

Gambar 1 Sistem dan Lingkungannya

Batasan perlu didefiniskan secara tegas oleh seorang pengamat untuk memastikan sistem yang dibangun dapat mencapai tujuan yang diidentifikasi. Menurut Daellenbach (2005) batasan sistem adalah konsep paling penting dalam konteks berpikir sistem karena akan menentukan sifat proses transformasi yang dilakukan, luaran yang dihasilkan, siapa saja pihak yang diuntungkan, pihak-pihak yang terkena dampak perubahan, lingkungan yang mempengaruhinya.

Sistem dapat dibatasi dan oleh lingkungan yang sebetulnya merupakan sistem yang lebih luas yang juga merupakan bagian dari suatu sistem yang lebih luas. Konsep batasan-batasan sistem yang bertingkatan ini yang kita sebut sebagai hierarki sistem. Masing-masing batasan sistem memiliki elemen masing-masing, transformasi yang berbeda, pihak yang terkena dampak yang berbeda dan luaran yang dihasilkan berbeda. Sebagai contoh suatu sistem perencanaan produksi perusahaan merupakan bagian dari suatu sistem produksi perusahaan yang merupakan bagian dari sistem perusahaan. Sistem perusahaan sendiri merupakan bagian dari sistem rantai pasok yang dibentuk dari sistem-sistem perusahaan yang merupakan anggotanya.

Sumber: Daellenbach (2005)

Gambar 2 Hierarki Sistem

2.1.2 Proses Transformasi dalam SistemSetelah batasan sistem jelas, perlu didefinisikan bagaimana sistem mentransformasikan input menjadi output. Secara sederhana proses dalam sistem bisa digambarkan sebagai kotak hitam yang mentransformasikan seluruh input menjadi output dengan pengaruh lain

Sumber: echo2.epfl.ch

Gambar 3 Sistem sebagai kotak hitam

Sistem sebagai kotak hitam umumnya hanya digunakan manakala pengamat atau pemangku kepentingan tidak tertarik dengan proses transformasi dalam sistem dan hanya ingin memprediksi sistem secara umum. Dalam kondisi pengamat perlu melakukan rekayasa terhadap struktur sistem untuk melakukan intervensi/perbaikan sistem,sistem sebagai kotak hitam perlu diurai untuk melihat bagaimana elemen-elemen dari sistem saling berinteraksi dengan pola tertentu untuk mencapai sasaran sistem dan mentransformasikan input menjadi output. Dalam mengidentifikasi perilaku sistem perlu dipahami apa saja aspek sistem yang membangun sistem dan bagaimana hubungan di dalamnya.

2.1.3 Struktur dan Perilaku SistemSebagaimana telah dibahas dalam definisi sistem dan batasan sistem, suatu sistem dibangun dari komponen-komponen yang saling berinteraksi.kompone yang membangun dapat berupa sub-sistem yang dapat diurai menjadi elemen yang sudah tidak dapat terurai, atau elemen-elemen dasar yang memiliki atribut khas masing-masing (Meadows, 2008). Elemen sistem sendiri bisa merupakan entitas fisik maupun sesuatu yang non-fisik atau intangible. Sistem produksi misalnya bisa terdiri mesin, manusia, material, sub sistem perencanaan produksi, listrik, dan lain sebagainya. Dalam sistem, elemen-elemen saling berinteraksi satu sama lain mempengaruhi satu sama lain dan membentuk perilaku sistem (Waring, 1996). Perubahan perilaku sistem dapat terjadi bila terdapat perubahan yang terjadi pada elemen sistem maupun pada hubungan antar elemen dalam sistem tersebut (Meadows, 2008) Secara umum karena terbentuk dari interaksi antar elemen yang memilki variasi tak terbatas, variasi perilaku sistem juga menjadi tidak terbatas. Perilaku sistem mempengaruhi kondisi sistem yang berubah sepanjang waktu.

Karena cenderung kompleks dan variatif, perilaku sistem biasanya dikaji dalam konteks perilaku secara agregat maupun rata-rata. Secara umum kondisi sistem yang dipengaruhi input dan output disebut sebagai stok. Meadows (2008) mendefiniskan stok sebagai catatan perubahan aliran dalam sistem. Stok sendiri diupayakan untuk mencapai tujuan idealnya yang didefinisikan di awal

Sumber: Meadows (2008)

Gambar 4 Ilustrasi Stok

Untuk mengendalikan perilaku sistem agar sesuai dengan tujuan, dan parameter, sistem memiliki kontrol. Kontrol sistem sendiri terdiri dari tiga macam kontrol yaitu open loop, closed loop dan feed forward (Daellenbach, 2005).

Open loop adalah kontrol yang dilakukan dengan menilai perilaku sistem dan memberikan intervensi agar sistem tidak melenceng dari tujuan. Contoh paling mudah adalah mengantisipasi manual yang tidak secara terperinci menjelaskan setiap kemungkinan. Saat mesin masih panas karena dipakai sebelumnya misalnya, seorang supir melakukan kontrol dengan tidak kembali memanaskan mesin, meskipun dalam manual yang dipegang oleh sopir dinyatakan bahwa setiap kali menyalakan mesin, harus dipanaskan selama sepuluh menit. Closed loop adalah mekanisme kontrol yang dilakukan dengan memberikan hasil kondisi sistem (dan perilakunya) pada kontrol, selanjutnya kontrol memberikan masukan untuk memperbaiki sistem agar mencapai tujuan. Contoh kontrol jenis ini adalah saat mengatur suhu ruang dengan air conditioner (AC), seseorang mengatur suhu, untuk kemudian merasakan suhunya, bila terlalu dingin ia naikan suhunya, bila terlalu panas suhu AC diturunkan sampai pada kondisi yang setimbang sesuai keinginan

Feed forward merupakan mekanisme kontrol dengan cara memprediksi perilaku sistem atas dasar kondisi-kondisi atau variabel kritis dari sistem, sebelum kondisi yang di luar tujuan sistem terjadi. Contoh jenis kontrol ini adalah kontrol yang dilakukan oleh pilot pesawat atau pengemudi handal.

Pemahaman atas aspek-aspek sistem seperti tujuan, struktur sistem, aspek fungsi, batasan, lingkungan yang dibahas dalam konsep dasar sistem ini sangat penting dalam membentuk pola pikir yang didasarkan atas keutuhan sistem atau biasa disebut sebagai berpikir sistem.

2.2 Berpikir SistemBerpikir sistem adalah suatu cara atau pola pikir dalam melihat suatu fenomena atau masalah dalam kacamata yang utuh. Pola ini membuat pengamat perlu untuk melihat dari sudut pandang yang menyeluruh atau sering disebut sebagai helicopter view. Daellenbach (2005) mendefinisikan berpikir sistem sebagai cara berpikir yang melihat secara lengkap berfokus pada keseluruhan, dan mencoba untuk menjelaskan peran dan perilaku sistem sebagai satu kesatuan yang utuh bukan secara parsial. Meadows (2008) menjelaskan bahwa dalam berpikir sistem penting untuk melihat dalam pandangan yang luas.

Berpikir sistem menjadi sangat penting karena peningkatan kompleksitas operasi menyebabkan hubungan antar komponen dalam sistem menjadi sangat kompleks dab interdependen. Pola pikir parsial akan menyebabkan dampak terhadap komponen lain dalam sistem tidak terkendali sehingga berpotensi menimbulkan kerugian bukan keuntungan bagi sistem. Beberapa keuntungan dari berpikir sistem yang disarikan dari Warring (1996), Daellenbach (2005), dan Meadow (2008):

1. Pendekatan yang sangat kuat dalam membedah kompleksitas2. Menciptakan perspektif yang utuh sehingga solusi/perubahan dalam sistem dampaknya dapat

diprediksi dengan lebih baik3. Membantu mengelola, melihat dan menggunakan pilihan-pilihan yang tersedia secara lebih

luas4. Memberikan kebebasan berpikir dalam identifikasi akar masalah tanpa terbentur model baku

yang menyebabkan kesempitan berpikir sehingga masalah utama menjadi tidak tampak5. Menciptakan solusi yang mampu menyentuh akar masalah dan memberikan kinerja yang lebih

baik6. Mampu mengidentifikasi luaran sampingan yang berpotensi mempengaruhi pengambilan

keputusan7. Efisiensi dan efektivitas yang dihasilkan bersifat keseluruhan dan secara agregat positif,

sesuatu yang mungkin sulit dicapai dalam kondisi berpikir

Secara ringkas berpikir sistem memberikan kita ruang untuk membedah masalah dan fenomena secara komprehensif sehingga solusi yang dihasilkan adalah solusi terbaik bagi sistem secara keseluruhan. Dalam perkembangan keilmuan sistem, untuk membantu penyelesaian masalah dengan pola berpikir sistem, para ahli telah mengembangkan metodologi yang dapat digunakan dalam kondisi praktis.

3 Metodologi Hard and Soft System Daellenbach (2005) membagi penyelesaian masalah dan peluang dengan system thinking menggunakan berbagai teknik yang dapat dibagi menjadi Hard System Methodology dan Soft Sytem Methodology (SSM).

Hard System (HS) melibatkan komputasi yang kompleks, model yang relatif baku, simulasi, sering menggunakan komputer dan teknik yang digunakan dalam riset operasi atau management science, Hard System berfokus pada metoda sehingga menjawab pertanyaan “bagaimana’, bagaimana melakukan pengembangan dan analisis agar mencapai yang terbaik dengan menguji opsi yang dipilih.

Metodologi Hard System (HSM) memiliki tujuan eksplisit, cenderung kuantitatif, diatur oleh aturan baku dan sangat berguna untuk masalah yang benar-benar dapat dikuantifikasi. Namun demikian, di sisi lain HSM tidak dapat dengan mudah (atau bahkan tidak bisa) memperhitungkan variabel unquantifiable (pendapat, budaya, politik, dll) dan cenderung memperlakukan manusia sebagai bagian dari masalah bukan pelaku/aktor. Karenanya, seringkali pendekatan ini dianggap terlalu kaku dan tidak mencerminkan kondisi nyata. Hal ini memunculkan metodologi SSM yang dikembangkan oleh para pakar HSM seperti Peter Checkland

Metodologi Soft System (SSM) digunakan untuk mengatasi sistem yang lebih kompleks dan melibatkan aspek yang sulit diukur. Hal ini dikarenakan dalam SSM dimensi yang dikaji lebih luas dan meliputi aspek dimensi manusia yang kompleks seperti aspek sosiologis politis dll yang mempengaruhi elemen dalam sistem dan sistem itu sendiri. SSM berguna untuk memahami motivasi, sudut pandang, dan interaksi tetapi di sisi lain tidak memberikan jawaban yang eksak dan terukur. Berkebalikan dengan HSM yang fokus pada tools atau pada bagaimana soft system berfokus pada pertanyaan yang lebih fundamental "Apa?".

3.1 Hard System MethodologyHard System Methodology adalah pendekatan penyelesaian dengan sistem dalam kondisi:

1. Masalah telah didefinisikan secara jelas, menyiratkan bahwa• Tujuan pembuat keputusan diketahui dan terdapat kriteria untuk memastikan ketika

mereka telah tercapai,• Jika ada tujuan yang saling bertentangan, trade-off dapat didefinisikan,• Alternatif tindakan yang dikenal, baik sebagai daftar pilihan atau set variabel keputusan,• Kendala pada pilihan keputusan diketahui, dan• Input data yang diperlukan tersedia;

2. Masalah relatif terstruktur dengan baik, yang berarti bahwa• Hubungan antara variabel yang berkorelasi,• Perilaku sistem dapat ditangkap dalam model matematika, dan• Upaya komputasi untuk menentukan solusi layak secara ekonomi;

3. Masalah dapat terisolasi cukup baik dari sistem yang lebih luas.4. Optimalisasi tujuan, bila memungkinkan adalah ideal.5. Masalahnya bersifat teknis tanpa politik; orang terutama dilihat sebagai objek pasif.6. Jika ada beberapa pemangku kepentingan, konsensus dapat dicapai dari semua aspek yang

mempengaruhi seberapa baik tujuan dapat dicapai.7. Pembuat keputusan memiliki kekuatan dan otoritas untuk menerapkan 'solusi' atau

menegakkan pelaksanaan melalui rantai hirarki komando.

Meskipun dalam prakteknya tidak semua sifat ini memuaskan untuk masalah tertentu, pendekatan HSM mungkin masih memberikan masukan dan pandangan berharga untuk pembuat keputusan, asalkan sifat perkiraan dan asumsi cukup mendekati kenyataan sehingga hasil kuantifikasi dapat memberikan implikasi yang jelas dan dipahami serta dapat diimplemetasikan

Secara khusus, Dalam HSM, masalah yang muncul tidak dapat sepenuhnya tersaji dalam bentuk yang terdefinisikan dengan baik dan siap untuk dibangun menjadi sebuah model matematika. Seringkali perlu dilakukan ekstraksi dan identifikasi dari situasi masalah yang ada, diterjemahkan dalam model konseptual yang lebih mudah dipahami agar siap dikembangkan dalam bentuk model matematika.

Dengan paparan kondisi tersebut, setiap proyek HSM perlu melewati tiga fase utama: (1) perumusan masalah atau masalah scoping, (2) pemodelan masalah, dan (3) pelaksanaan rekomendasi. Setiap fase terdiri dari beberapa langkah. Hal ini digambarkan pada Gambar 5 yang juga menunjukkan proses

dalam HSM bukan merupakan proses linear satu arah, dimulai dengan 'meringkas masalah situasi' dan berakhir di 'menindaklanjuti penerapan solusi'.

Pada prakteknya,Langkah dilakukan secara berulang-ulang (iteratif) yang membuat kita mungkin harus kembali ke fase sebelumnya atau menyusun ulang langkah-langkah untuk mengatasi kesulitan yang tak terduga, mengisi atau memperbaiki kelalaian yang ditemukan pada tahap berikutnya, dan mengurangi atau menghilangkan dampak yang tidak diinginkan. Dalam metode ini, terdapat hubungan ke depan (forward linkages) pada setiap langkah, pengamat perlu terus memikirkan langkah-langkah ke depan. Tak jarang dengan sifatnya yang iteratif, solusi akhir merupakan solusi yang benar-benar berbeda dibandingkan solusi awal.

Proses dimulai di dunia nyata yang membutuhkan solusi. Untuk fase pemodelan, kita bergerak ke dalam dunia sistem - sebuah dunia yang abstrak. Saat kita melanjutkan ke implementasi, kita kembali lagi ke dunia nyata. Pada beberapa kasus, analisis berangkat dari dunia kualitatif dan mungkin kurang-terstruktur pada tahap awal dari perumusan masalah ke dunia kuantitatif dan lebih terstruktur di pemodelan fase, dan kemudian kembali ke dunia kualitatif untuk implementasi.

Sumber: Daellenbach (2005)

Gambar 5 Metodologi Hard System

Secara lebih khusus, dalam sistem ini terdapat beberapa langkah yaitu

1. Analisis situasi yang berfungsi untuk menggambarkan situasi secara lebih jelas dan membantu perumusan masalah, dapat dibantu dengan rich picture diagram

2. Identifikasi masalah yang bertujuan memilih masalah inti yang perlu diselesaikan3. Mendeskirpisikan sistem relevan untuk membatasi penyelesaian masalah dan membantu

membangun model matematis4. Mencari solusi dari model matematis yang telah dikembangkan

5. Validasi atas model yang dikembangkan 6. Analisis sensistivitas7. Perencanaan Implementasi 8. Menciptkan mekanisme kontrol9. Mengimplementasikan solusi yang dibangun10. Melakukan evaluasi

Dalam HSM, analisis sensitivitas memegang peranan penting, karena tidak seluruh variabel dikendalikan dalam model. Perubahan nilai parameter di dunia nyata akibat kekeliruan saat membuat asumsi dapat mengakibatkan kinerja sistem menjadi berantakan. Oleh karena itu, sebelum tahapan implementasi perlu dilakukan analisis sensitivitas, untuk mengetahui seberapa kokoh model atas dinamika dunia nyata yang ditandai dari perubahan-perubahan nilai parameter. Bila sensitf, model cenderung rentan terhadap perubahan dan karenanya tidak kokoh. Sebaliknya bila tidak sensitif, artinya perubahan besar pada parameter hanya berpengaruh kecil terhadap nilai optimum, model yang dibuat cukup kokoh dan karenanya dapat dikatakan siap menghadapi dunia nyata.

Analisis sensistivitas memberikan keyakinan bagi analis terutama analis yang belum berpengalaman bahwa model yang disiapkan sudah bisa diimplementasikan di dunia nyata

3.2 Metodologi Soft System Pendekatan soft system dirancang untuk menghadapi situasi masalah yang lebih kompleks, berantakan, kurang-terstruktur, tidak jelas, dan memliki kaitan yang sangat tinggi dengan dimensi manusia. Dalam metodologi ini, analis harus mempertimbangkan pandangan dan kepentingan yang berbeda dan mungkin saling bertentangan dari berbagai pemangku kepentingan akan tentang situasi masalah yang dipetakan. Metodologi ini ditandai dengan:

1. Penataan masalah dalam memahami situasi masalah secara luas bukan difokuskan pada masalah pemecahan.

2. Memfasilitasi dialog antara berbagai pemangku kepentingan dengan tujuan mencapai hasil yang lebih baik dan disepakati dari persepsi bersama tentang situasi masalah, bukan mengambil sudut pandang tertentu dalam pengambilan keputusan

3. Mengatasi pertanyaan pertama "Apa" dan kemudian pertanyaan "Bagaimana", yaitu• Apakah sifat dari masalah ini?• Apa tujuan yang tepat, mengingat berbagai pandangan dunia para pemangku

kepentingan?• Apa definisi yang tepat dari sistem untuk masalah ini dianggap?• Perubahan apa yang sistemik dan layak diinginkan?• Bagaimana perubahan ini terbaik dibawakan?

4. Memunculkan resolusi masalah dari pemangku kepentingan itu sendiri dan bukan dari analis.

5. Mengubah peran pemecah masalah yaitu menjadi fasilitator dan narasumber yang bergantung pada keahlian subjek teknis dari stakeholder.

Perhatikan bahwa pertanyaan 'bagaimana', mempunyai tujuan mencapai yang terbaik dari yang diinginkan dan akhirnya harus juga ditangani oleh pendekatan Soft System. Tapi mereka seringkali merupakan anti-klimaks, kurang jelas dan bukan tidak terpusat seperti pada kebanyakan proyek Hard System. Namun demikian, secara sistematis, sejalan dengan Hard System, terdapat tiga fase utama yang perlu dilakukan dalam SSM yaitu perumusan masalah, Pemodelan sistem dan tindakan pemodelan, dan implementasi.

Seperti disebutkan di atas, kebanyakan berbentuk pendekatan yang berulang, baik antara langkah-langkah yang berbeda dalam fase dan antara fase, dengan keterkaitan maju dan mundur. Langkah yang

berbeda dapat ditangani pada saat yang sama. Untuk beberapa metode, dua yang fase pertama memiliki proses tumpang tindih dan mode kerja dapat beralih dari satu ke beberapa mode kerja lain (seperti yang ditunjukkan oleh panah ganda), karena berbeda "Apa" mungkin melibatkan set yang berbeda dari para pemangku kepentingan dan menyiratkan batas yang berbeda penilaian.

Sumber: Daellenbach, 2005

Gambar 6 Pendekatan Soft System

Menurut Daellenbach (2005) Salah satu pendekatan yang paling popular adalah Metodologi Soft System yang dikembangkan oleh Peter Checkland. Hal ini dikarenakan sifatnya yang menyeluruh dan menyentuh aspek yang lengkap dari suatu permasalahnyata. Metodologi SSM yang dikembangkan oleh Checkland memiliki tujuh tahap, seperti yang ditunjukkan pada . Secara ringkas peninjauan tersebut tidak bermaksud untuk memberikan pemahaman penuh metodologi, tetapi hanya beberapa proses dan ide yang mendasari.

Metoda ini dimulai dari penggambaran situasi yang tidak terstruktur, kemudian pengindentifikasian masalah dari sudut pandang beberapa pemangku kepentingan yang memungkinkan. Sudut pandang yang teridentidikasi mungkin berbeda-beda atas dasar kepentingan yang berbeda. Setelah seluruh sudut pandang terwakili, rancang definisi akar permasalahan untuk setiap sudut pandang sehingga didapatkan gambaran yang utuh definisi akar/ root denition dinyatakan dengan kalimat singkat yang mampu mengidentifikasi pemilik dari masalah (Owner -O), transformasi sistem (T) yang akan dicapai oleh satu atau lebih pengguna, aktor (A), pandangan yang berkepentingan dunia (World View W) yang membuat transformasi aktivitas yang berarti, pelanggan (C), yaitu seluruh pihak yang terdampak dari transformasi sistem, dan kendala lingkungan (E). Root Definition yang baik dapat berbasis isu, menempatkan penekanan pada isu sistem utama atau tugas-primer berdasarkan, menentukan tugas-tugas utama yang perlu dieksekusi. Root definition juga bisa merupakan gabungan keduanya

Setelah terdefinisi dengan jelas, setiap root definition dibuat model konsptualnya untuk memperlihatkan proses-proses dan kaitan antar elemen. Berdasarkan model konseptual yang telah dibangun dan dibandingkan dengan kondisi di dunia nyata, cari kemungkinan perubahan yang mungkin dilakukan dan mampu menghasilkan kinerja sistem yang lebih baik. Setelah sepakat, jalankan perbaikan untuk mengatasi masalah

Sumber: Daellenbach, 2005

Gambar 7 Diagram Alir Metodologi Soft System Checkland

Proses iterasi dilakukan saat di dunia nyata untuk memberikan masukan terutama pada pandangan baru dari pihak yang berkepentingan yang tidak teridentifikasi sebelumnya serta dalam mendefinisikan akar masalah sebagai basis model konseptual (lihat Gambar 7)

4 Studi KasusKasus yang dikaji pada makalah ini diambill dari makalah “Steady-state skill level of workers in learning and forgetting Environment : A dynamical system analysis” yang terbit pada jurnal European Journal of Operation Research, 2014 yang ditulis oleh Sunanta Teyarachakul, dkk.

4.1 Gambaran UmumPada jurnal tersebut kasus yang dibahas adalah karakteristik tingkat keterampilan pekerja dalam memahami dan lupa atas deskripsi pekerjaannya di Unit Pengolahan dalam pada lingkungan manufaktur yang menghasilkan produk dalam siklus batch. Masalah yang hendak diselesaikan dalam penelitian ini adalah bagaimana menemukan karateristik jangka panjang pada waktu produksi dalam batch di sebuah lingkungan dimana pekerja harus memproduksi barang dengan jumlah yang tetap dalam setiap batch pada waktu yang berbeda.

Untuk menjawab masalah tersebut digunakan analisis dinamika sistem dimana pekerja akan mengalami siklus learn-forget-relearn selama pekerja melakukan proses produksi. Diasumsikan bahwa para pekerja sudah memiliki pengetahuan dasar untuk melakukan pekerjaannya, memahami deskripsi kerjanya, lupa dengan urutan kerja ketika ada tanggung, serta kembali paham dengan pekerjaannya ketika kembali melakukannya. Perhatian utama dari penelitian yang ingin diperiksa adalah dengan batasan waktu, tingkat permintaan yang konstan, hingga ukuran lot yang tetap. Penelitian ini juga membahas contoh aplikasi di lingkungan manufaktur, dimana hasilnya diharapkan dapat memberikan informasi yang bermanfaat bagi perusahaan dan dapat membantu manajer dalam menentukan penjadwalan, biaya, dan waktu ketika memproduksi barang yang sama dalam interval waktu reguler.

Bila mengacu pada enam elemen masalah yang dibahas Daellenbach (2005), penelitian ini dapat menghasilkan identifikasi masalah yang berbeda bila diaplikasikan di situasi yang berbeda hasil analisis dari dinamika sistem yang dijawab oleh penelitian ini. Misal tujuan dan kriteria keputusannya bisa berbeda antara satu pabrik dengan pabrik lain. Sebagai contoh, pabrik A memiliki tujuan minimasi biaya inventori dengan kriteria keputusan total biaya inventori, sedangkan pabrik B memanfaatkan hasil penelitian ini untuk melakukan intervensi agar kehandalan produksinya meningkat (tujuan) dengan kriteria keputusan tingkat utilisasi asset.

4.2 Formulasi ModelBerdasarkan pemahaman atas jurnal yang dipelajari, model konseptual yang sesuai dengan permasalahan dan sistem relevan digambarkan pada Gambar 8 Model Konseptual Dinamika Sistem

Gambar 8 Model Konseptual Dinamika Sistem

Dalam sebuah batch produksi, panjang siklus produksi didefinisikan berbeda dalam waktu mulai dari dua batch berturut-turut. Dalam kajian ini, peneliti mengasumsikan tingkat produksi lebih besar dibanding tingkat permintaan, yang berakibat pada munculnya interupsi antara dua batch yang berurutan untuk menurunkan tingkat persediaan bahan baku di gudang. Dengan kondisi tersebut, pekerja akan memahami apa yang dikerjakan selama bekerja dan meninggalkannya ketika dalam keadaan istirahat dalam setiap siklus produksi. Dalam model konseptual yang digambarkan, terdapat hubungan antara level skill pekerja dengan jumlah unit diproduksi, semakin banyak unit yang

diproduksi, semakin meningkat level skill. Bila level skill meningkat, waktu pemrosesan akan menurun. Dalam perjalanannya, dapat terjadi interupsi terhadap produksi baik antar batch yang disebabkan diperukannya waktu untuk menurunkan level inventori maupun interupsi lain. Interupsi ini menyebabkan skill menurun karena pekerja lupa. Model belajar dan melupakan ini mempengaruhi secara keseluruhan waktu produksi per unit yang pada gilirannya akan menurunkan waktu produksi

Berdasarkan model konseptual tersebut, model matematika yang sesuai dideskripsikan sebagai berikut

1. q adalah ukuran lot tetap yang dimiliki perusahaan dan d adalah demand rate yang bersifat

konstan

2. x adalah keterampilan yang diperoleh dari memproduksi x-1 unit oleh seorang pekerja

berpengalaman, tanpa adanya gangguan dalam proses produksi. X merupakan fungsi dari waktu

x=x(t) pada saat awal t=0, x awal adalah 1 sehingga x(0)=1.

3. L(x) merupakan fungsi yang menyatakan waktu produksi instan per unit ketika level keterampilan

sama dengan x. Sehingga L(x) = IT(x)

a.dL(x)

dx < 0

b. d2 L(x )

dx2 > 0

c. limn → ∞

L (x )=c, dimana c adalah variabel konstan tidak negatif (waktu produksi/unit minimal

saat kondisi terbaik)

4. lq(x) = L(x) – L(x + xq), dimana xq merupakan tingkat keterampilan yang diperoleh dari

memproduksi unit q.

5. Waktu batch produksi pq (x) untuk unit q yang dimulai dengan tingkat keterampilan x diberikan

oleh pq ( x )=∫x

x+xq

L ( s) ds.

6. durasi gangguan Iq(x) beserta interval produksi yang dimiliki oleh x didefinisikan sebagai

I q (x )=qd−pq ( x ).

7. Gq (x) didefinisikan sebagai tingkat keterampilan pada awal batch berikutnya ketika tingkat

keterampilan pada awal batch adalah x.

8. Fq (x )=F (L ( x+xq ) , I q ( x )). Dengan, F (L , I q) menunjukkan waktu produksi per unit setelah

dikurangi ganggauan berupa I q (x ) unit waktu tertentu dalam waktu produksi per unit L ( x+xq ) pada awal gangguan.

9. Oleh karena itu, jumlah nilai melupakan produksi dalam siklus produksi adalah

f q ( x )=f (x , I q ( x ) )=Fq ( x )−L ( x+xq )f q ( x )=L (Gq ( x ) )−L ( x+xq ).

10. Selain itu, ada juga persamaan fungsi L (Gq ( x ))=L ( x+ xq )+f q ( x )=L ( x )−I q ( x )+ f q ( x ), dari

persamaan fungsi berikut Gq ( x )=L−1(L ( x )−I q ( x )+ f q ( x )), dimana L(x) dapat dibalik. Oleh

karena itu, L (Gq ( x ))=Fq (x ).

a.∂ f q ( x )

∂ I q

>0 (ekuivalen dengan, ∂(F ( L , I q )−L)

∂ I q

>0).

b. 0<∂ F ( L , I q )

∂ L<1 untuk semua L > 0.

c. limI q →∞

F ( L , I q )=L(1).

11. Definisi G(x¿¿n)=xn+ 1¿, berarti tingkat keterampilan x pada awal batch 1, kemudian

G1(x)=G(x) adalah tingkat keterampilan pada awal batch 2, dan iterasi Gk (x )=G(Gk−1 ( x ))

adalah tingkat keterampilan pada awal batch k+1, k ≥ 0.

4.3 AnalisisPenelitian ini berupaya mengkaji perilaku jangka panjang dari fungsi waktu sistem produksi yang menggunakan pola produksi batch. Secara matematis pola tersebut dinyatakan dalam persamaan

lim k →∞

p ( xk )=¿ lim k →∞

Gk−1 ( x )¿

Dengan persamaan tersebut, untuk kondisi steady state, perlu dicari suatu nilai x*, suatu nilai pertemuan antara kurva f(x) dan l(x) dimana x* merupakan nilai penentu nilai steady state dari G(x) . Pada kasus jangka panjang fixed point bisa bernilai lebih dari satu, dengan syarat berjumlah ganjil. Pada kasus terdapat tiga fixed point , titik-titik tersebut dapat dinotasikan sebagai x* , x+ dan x- dengan x <x*<x+

Gambar 9 Lokasi Fixed Point x* (sumber Teyarachakul, et.al, 2012)

Titik-titik dan perilaku terkait fixed point ini dapat dianalisis berdasarkan turunan pertama dari G(x) dan G2(x).

Dalam kondisi jangka panjang terdapat dua kemungkinan perilaku sistem yang ditentukan nilai x* :

1. Mengumpul pada fixed point x*

2. Berosilasi antara fixed point x+ dan x-

Lebih lanjut, untuk mencari nilai x* peneliti menggunakan pendekatan line search dua metoda: metoda pertama adalah dengan menggunakan metoda Newton dan cara kedua dengan metoda bisection. Kedua metoda ini yang memberikan selang perkiraan di mana posisi nilai x*

Gambar 10 Konvergen pada fixed point x* (sumber Teyarachakul, et.al, 2012)

Gambar 11 Perilaku Sistem Berosilasi (sumber Teyarachakul, et.al, 2012)

5 KesimpulanBerdasarkan paparan dalam makalah ini didapatkan beberapa kesimpulan yaitu:

1. Management Science merupakan sebuah metode pendekatan dalam menyelesaikan sebuah masalah yang memiliki tingkat kompleksitas tinggi dengan lebih banyak mempertimbangkan variabel didalamnya sebelum mengambil keputusan terkait permasalahan tersebut.

2. Implementasi pendekatan management science untuk menyelesaikan sebuah masalah menggunakan dua teknik berikut :a. Hard System Methodology (HSM), memiliki tujuan eksplisit, cenderung kuantitatif, diatur

oleh aturan baku dan sangat berguna untuk masalah yang benar-benar dapat dikuantifikasi. Setiap proyek HSM perlu melewati tiga fase utama: (1) perumusan masalah atau masalah scoping, (2) pemodelan masalah, dan (3) pelaksanaan rekomendasi.

b. Soft Sytem Methodology (SSM), untuk mengatasi sistem yang lebih kompleks dan melibatkan aspek yang sulit diukur. Terdapat tiga fase utama yang perlu dilakukan dalam SSM yaitu perumusan masalah, Pemodelan sistem dan tindakan pemodelan, dan implementasi.

3. Penggunaan metode dinamika sistem dalam menyelesaikan sebuah masalah pada dasarnya menggunakan hubungan-hubungan sebab-akibat (causal) dalam menyusun model suatu sistem

yang kompleks, sebagai dasar dalam mengenali dan memahami tingkah laku dinamis sistem tersebut. Penggunaan metode ini erat berhubungan dengan pertanyaan-pertanyaan 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).

6 Daftar Pustaka

Anderson, David D. An Introduction to Management science Quantitative Approaches to Decision Making, South-Western 2012

Ashby, WR. Some peculiarities of complex systems, Cybernetic Medicine, 1973, v9 no2

Campbell, Heidy, World History, Unpublished, East Tennessee State University, 2014

Christopher, James, A., Hard and Soft System Methodologies: The Differences, Blog, 2005, diakses dari http://qeynotes.blogspot.co.id/2005/04/hard-and-soft-system-methodologies.html pada 6 November 2015.

Daellenbach, Hans G, Management science, Decision Making through System Thinking, Palgrave McMillan, 2005

Hall, Arthur D and Fagen, Robert E. (1956), Definition of System in: General Systems, Vol. 1 (1956)

Waring, Alan. Practical systems thinking. Cengage Learning EMEA, 1996.

Teyarachakul, Sunantha. 2014, Steady-state skill level of workers in learning and forgetting environments : A dynamical system analysis. European Journal of Operational Research.

Dinamika Sistem. 15 November 2015. https://id.wikipedia.org/wiki/Dinamika_Sistem