## JABA (September 2020)

## Journal of Applied Business Administration
https://jurnal.polibatam.ac.id

## ANALISIS  SISTEM COLD  CHAIN DENGAN  STRATEGI  DESENTRALISASI COLD STORAGE TERHADAP  STABILITAS  HARGA  KOMODITAS  IKAN  KEMBUNG  DI LAMONGAN  JAWA  TIMUR  DENGAN  PENDEKATAN  SIMULASI  SISTEM DINAMIS
Dian Mulyaningtyas 1)  , Niniet Indah Arvitrida 2)  , Adhitomo Wirawan 3)  , Mia Syafrina 4) 
Jurusan Manajemen Bisnis, Politeknik Negeri Batam Program Studi Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Info Artikel ________________
Diserahkan Juli 2020
Diterima September 2020
Diterbitkan September 2020
________________ Kata Kunci:
Simulasi, cold chain, harga, Ketahanan pangan, ____________________

## Abstrak
___________________________________________________________________
Indonesia  sebagai  negara  dengan  jumlah  pulau  terbanyak  di  dunia,  maka  potensi  sektor  kelautan  dan perikanan  Indonesia  sangat  signifikan  dalam  pertumbuhan  perekonomian  dan  pemenuhan  kebutuhan pangan nasional. Tingginya potensi perikanan laut ternyata tidak diikuti dengan stabilitas harga ikan. Harga ikan laut cenderung fluktuatif karena adanya ketidakpastian hasil tangkapan ikan dari nelayan. Penelitian ini  bertujuan  merancang  model  sistem  cold  chain  dengan  model  desentralisasi  cold  storage  yang  bertujuan untuk menjaga stabilitas supply ikan ke pasar sehingga stabilitas harga ikan menjadi lebih baik. Penelitian ini menggunakan pendekatan sistem dinamis untuk rancangan system desentralisasi cold storage dengan di hulu dan  hilir  yaitu  di  Kota  Surabaya,  Malang  dan  Jombang  Jawa  Timur.  Berbagai  kondisi  kenaikan  supply, kenaikan  demand serta kapasitas  cold storage menjadi parameter untuk disimulasikan. Hasil penelitian ini menunjukan sistem cold chain yang dibangun dalam model ini mampu mengurangi variansi rata-rata harga ikan secara signifikan apabila diikuti dengan kenaikan pasokan.
© 2020 Indonesia
 Alamat Korespondensi: Tower A Jurusan Manajemen Bisnis Politeknik Negeri Batam E-mail: dian@polibatam.ac.id , arvietrida@gmail.com , adhitomo@polibatam.ac.id , miasyafrina@polibatam.ac.id
e-ISSN 2548-9909
1. Pendahuluan Cold  chain atau  rantai dingin adalah jenis sistem supply  chain dengan  temperatur  rendah bertujuan  mempertahankan  suhu  produk perishable agar kualitas produk tetap terjaga dari hulu  sampai  ke  hilir/ end-customer (Zhao  et  al., 2018). Cold chain terdiri dari cold storage (gudang berpendingin)
dan moda
transportasi berpendingin  yang  menghubungkan  antar  satu cold storage ke cold storage selanjutnya. Sistem cold chain di  Indonesia,  diinisiasi  oleh  pemerintah dalam  hal  ini  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan  (KKP)  dengan  menyusun  skema sistem cold chain dalam logistik ikan nasional. Berbagai  jurnal  ilmiah  mengenai cold chain telah  banyak  dibahas  dari  beberapa perspektif.  Penelitian  mengenai cold  chain berawal  dari  munculnya  kebutuhan cold  chain untuk  penyimpanan  dan  pendistribusian  vaksin Polio  (Halm  et  al.,  2010),  serta  yang  dilakukan oleh  (Karto ǧ lu  et  al.,  2010)  mengenai meningkatkan sistem monitoring suhu pada cold chain vaksin,  dan inovasi  peningkatan peralatan cold chain untuk fasilitas imunisasi (Robertson et al., 2017).
Indonesia  sebagai  negara  kepulauan dengan luas lautan dan pesisir pantai hingga 2/3 dibanding  luas  daratan,  sehingga  potensi  sektor kelautan dan perikanan sangat signifikan dalam pertumbuhan  perekonomian  dan  pemenuhan kebutuhan  pangan  bagi    Indonesia  (KKP (Kementrian  Kelautan  dan  Perikanan),  2014). Berdasarkan  data  (KKP  (Kementrian  Kelautan dan  Perikanan),  2019)  hasil  tangkapan  ikan  di laut  Indonesia  meningkat  signifikan  hingga mencapai 6.7 juta ton pada tahun 2018.
Lamongan  sebagai  salah  satu  daerah penghasil  perikanan  tangkap  di  Indonesia. Lokasi  geografis  yang  berbatasan  dengan  Laut Jawa, dengan luas wilayah daratan 1.812.8 km, garis  pantai  sepanjang  47  km  dan  luas  wilayah perairan  laut  902.4  km  persegi.    Potensi perikanan  laut  tangkap  mencapai  75ribu ton/tahun  yang  mampu  mensuplai  18.7% kebutuhan  ikan  di  Jawa  Timur  dan  menjadi pemasok  perikanan  tangkap  tertinggi  di  Jawa Timur  (BPS,  2018).  Ikan  yang  diperoleh  dari perairan  Lamongan  kemudian  didistribusikan melalui  jalur  darat  dengan  moda  transportasi truk  terbuka  dan  diangkut  dalam  drum  atau
kotak  fiber.  Distribusi  dari  Lamongan  ke beberapa  kota  di  Jawa  Timur  yaitu  Jombang, Surabaya, dan Malang.
Walaupun potensi perikanan laut tangkap di Indonesia cukup tinggi, namun ternyata di sisi hilir  tidak  merasakan  dampak  melimpahnya hasil  tangkapan  ikan  dari  laut  Indonesia. Pemenuhan  kebutuhan  pangan  dari  sektor perikanan  tangkap  serta  fluktuasi  harga  ikan menjadi  bukti  belum  optimalnya  pengelolaan hasil tangkapan ikan di Indonesia.
Sistem cold  chain yang  akan  dirancang pada  studi  di  sini  adalah  sebuah  perancangan model  distribusi  ikan  laut  tangkap  dengan dengan    memanfaatkan  fungsi cold  storage
sebagai warehouse pengolahan dan penyimpanan  ikan  segar  menjadi  ikan  beku sebagai buffer  stock untuk  menjaga  stabilitas supply ikan.  Mekanisme cold  chain yang  akan dimodelkan  adalah  mengendalikan  jumlah supply ikan  di  pasar  agar  tidak  terjadi  overstock dan  tidak  mengalami shortage dan  mengurangi potensi kerawanan pangan  dari sektor  ikan laut tangkap.
Penelitian  ini  bertujuan  melakukan perancangan model cold chain dengan sistem cold storage yang  terdesentralisasi  di  hilir    yaitu  di Lamongan,  dan  melakukan  analisis  dampak keberadaan cold  storage terhadap  stabilitas  harga ikan  laut  tangkap  khususnya  pada  komoditas ikan  kembung,  dengan  pendekatan  simulasi sistem  dinamis.  Hasil  dari  penelitian  ini diharapkan akan memberikan gambaran pemilihan model terbaik dalam proses pengelolaan hasil tangkapan ikan di Lamongan. Dengan  model  terbaik  yang  didapatkan diharapkan  mampu menjaga  stabilitas supply ikan  ke  pasar  sehingga  stabilitas  harga  ikan menjadi lebih baik.

## 2. Metode
2.1 Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah tangkapan ikan kembung di Lamongan. Sampel yang  diambil  dalam  penelitian  ini  adalah  data tangkapan  ikan  kembung  di  Lamongan  selama 12  bulan  pada  tahun  2018.  Pada  penelitian  ini menggunakan  data  sekunder  yang  diambil  dari hasil  publikasi  BPS  Statistik  Perikanan  Provinsi Jawa Timur Tahun 2018.
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah metode  analisis  deskriptif  kuantatif,  yaitu analisis yang  datanya  dapat  dihitung  untuk menghasilkan  penafsiran  kuantitatif  yang  meliputi pengukuran  kinerja  masing-masing  perspektif. Setelah  data  diolah,  kemudian  dilakukan  analisis untuk mendapatkan suatu kesimpulan dari permasalahan  yang  ada.  Pada  penelitian  ini digunakan sistem dinamis.
Sistem  dinamis  adalah  pendekatan  simulasi kontinu yang mewakili dunia sebagai seperangkat stock dan  aliran  serta  merupakan metode  untuk  pengembangan  dan  pengujian model  matematika  formal  dan  simulasi komputer  dari  sistem  dinamik  nonlinier  yang kompleks  (Forrester,  1961).  Langkah-langkah dalam  proses  pemodelan,  menurut  (Stermam, 2000) adalah:
1. Melakukan identifikasi masalah dan menentukan batasan permasalahan.
Tahap  identifikasi  masalah  dan  penentuan batasan  masalah  adalah  langkah  paling  krusial dalam proses pemodelan. Tahapan ini bertujuan menentukan variabel-variabel kritis yang mempengaruhi sistem yang akan disimulasikan.
2. Memformulasikan Hipotesis Dinamis
Memformulasikan hipotesis bisa dimulai dengan menentukan  Hipotesis  initial.  Hipotesis  bersifat dinamis  karena  hipotesis  harus  mampu memberikan penjelasan tentang karakter dinamika  yang  mendasari  struktur feedback dan stock  flow dari  sistem  yang  diteliti. Endogenous focus adalah  langkah  selanjutnya  pada  tahap kedua,  dimana  endogenous  adalah  faktor  yang muncul  dari  dalam  sistem,  Teori endogenous akan menghasilkan sistem yang dinamis melalui interaksi  dari  variabel  yang  merepresantasika n model.  Salah  satu  tools  yang  bisa  digunakan pada tahap ke dua ini adalah dengan menyusun Causal Loop Diagram(CLD). 3. Formulasi masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  penentuan  spesifikasi dari  struktur  model,  estimasi  parameter,  serta kondisi  eksisting.  Struktur  model  menunjukkan bagaimana  model  didasarkan  pada  formula matematika.  Dalam  sistem  dinamis  model matematika  digambarkan  seperti  kran  yang mengalir  ke  dalam  bak  mandi  yang  memiliki kran  air  di  bagian  bawah.  Kran  atas menggambarkan  aliran  masuk (inflow) kran
bawah bak mandi menggambarkan aliran keluar (outflow). Air  yang  tertampung  di  dalam  bak mandi  adalah  gambaran  dari stock .  Hasil  dari tahap  ke  tiga  adalah stock  flow diagram,  yang kemudian  dilakukan  validasi  model  untuk memastikan  apakah  model  yang  dibuat  sudah dapat mewakili kondisi sebenarnya.
4. Analisis Output Simulasi Setelah  model  simulasi  yang  dihasilkan dilakukan  validasi,  dan  dilakukan  simulasi dengan  beberapa  kondisi  skenario  alternatif. Output  simulasi  dalam  bentuk  tabel  angka  dan grafik  dengan  mensimulasikan  nilai-nilai  pada variabel input yang terkendali. 5. Pemilihan Skenario Terbaik Pengambilan  skenario  terbaik  dilakukan  untuk melihat  pada  kondisi  mana  model  simulasi dinamis  yang  dilakukan,  memberikan  dampak yang signifikan terhadap ketahanan pangan atau stabilitas  pasokan  ikan  kembung  di  hulu  yaitu Tempat  Pelangan  Ikan  (TPI)  Lamongan maupun  di  hilir  yaitu  Kota  Malang,  Surabaya dan Jombang)
Pada  Hasil  dari  penelitian  ditampilkan  simulasi Harga  Hulu  Nelayan,  Harga  Pangkalan Pendaratan  Ikan  (PPI),  Harga  Pedagang Perantrara dan Harga Pengecer.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Hasil identifikasi masalah
Identifikasi  masalah  dilakukan  dengan brainstorming  serta  melakukan  studi  literatur untuk  mendapatkan  gambaran  variabel— variabel  kritis  yang  berpengaruh  tehadap  model system  coldchain .  Hasil  identifikasi  masalah digambarkan  dengan diagram  input  output pada Gambar 1.
Gambar.  1. Diagram  Input  Output Sistem Cold Chain
Diagram input output bertujuan untuk mengklasifikasi  variabel-variabel  penting  pada model  sistem  menjadi input,  output dan lingkungannya.
Input dalam sistem diklasifikasikan  menjadi  dua  jenis  yaitu input terkendali  dan input tak  terkendali. Output diklasifikasikan  menjadi output diharapkan  dan output yang tidak diharapkan.
Input terkendali dalam model simulasi ini adalah kapasitas cold  storage (ton/bulan),  persentase kenaikan supply (persen/bulan)  dan  persetase kenaikan demand (persen/bulan).
Sedangkan output yang  diharapkan  dari penelitian  ini,  sesuai  dengan  tujuan  penelitian adalah  medapatkan  model  dengan supply ikan yang  lebih  stabil  dan  harga  lebih  stabil,  dengan variasi yang lebih kecil daripada variasi pasokan ikan dalam kondisi eksisting.
3.2 Hasil Formulasi Hipotesis Dinamis Tahap  selanjutnya  adalah  membuat  sebuah rancangan causal loop diagram yang menggambarkan rantai hubungan antara variabel-variabel  kritis  yang  membentuk  sistem pola  distribusi  ikan  laut  tangkap  dari  hulu (Lamongan) sampai ke hilir yaitu 3 kota di Jawa Timur yaitu Malang, Jombang dan Surabaya.
Model  sistem  yang  dirancang  dalam penelitian ini adalah model cold storage terpusat, dengan  1 cold  storage di  hulu  pusat  tangkapan ikan yaitu di Lamongan. Rancangan cold storage ini berfungsi menjadi tempat penyimpanan ikan kembung  ketika  kondisi  hasil  tangkapan melimpah  untuk  digunakan  sebagai buffer  stock yang digunakan untuk mememenuhi kebutuhan ikan ketika hasil tangkapan ikan menurun. Seperti  tampak pada Gambar 2.
Gambar. 2. Causal Loop Diagram Komoditas Ikan Kembung di Lamongan Jawa Timur
Natural Natality  Rate Natural Down Rate Jumlah Ov erstock Pasar Lamongan Ketersediaan Ikan di Laut Target Konsumsi Ikan Per Kapita 2 Capture Fisheries Jumlah Nelay an Melaut Harga Ikan dari Nelay an Jumlah Ikan untuk Kebutuhan Lokal PPI Stock Harga Ikan dari PPI Tier 2 Jumlah Penduduk Non Lamongan Margin Ikan Tier 2 Demand Ikan Distribusi Non Lamongan Demand Ikan Distribusi Lamongan Jumlah Ov erstock Harga Ikan Distributor Non Lamongan Tier 3 Harga Ikan Distributor Lamongan Tier 3 Stock Pasar Non Lamongan Stock Pasar Lamongan Jumlah Ikan Y ang Didistribusikan ke Lamongan Demand Ikan Segar Pasar Lamongan Demand Ikan Segar Pasar Non Lamongan Margin Ikan Distributor Lamongan Tier 3 Margin Ikan Distributor Non Lamongan Tier 3 Transportation Cost Non Lamongan Transportation Cost Lamongan Konsumsi Ikan Non Lamongan Target Konsumsi Ikan Per Kapita Konsumsi Ikan Olahan Industri Lamongan Jumlah Ikan Y ang Didistribusikan ke Non Lamongan Konsumsi Ikan Lamongan Jumlah Penduduk Lamongan Jumlah Ov erstock Pasar Non Lamongan + + + - + + + + + - + + + + + - + + + + + - - - + + + + + + + + + + + - + + + + +
Gambar. 3. Stock Flow Diagram Pada Submodel Tangkapan Ikan Kembung di Lamongan
3.3 Hasil Formulasi Masalah
Formulasi masalah dalam simulasi dinamis dimodelkan dengan membuat stock flow diagram yang  merupakan  model  matematis  dari  system cold  chain dengan  model cold  storage terpusat. Pada  penelitian  ini  model stock  flow pada subsistem  hasil  tangkapan  ikan  di  Lamongan, yang  akan  mempengaruhi  apakah  stok  ikan akan  masuk  ke cold  storage sebagai buffer  stock ataukah jumlah tangkapan ikan kurang sehingga harus  ditambahkan  ikan  dari cold  storage untuk menjaga jumlah pasokan ikan.
Setelah stock  flow  diagram dibuat, dilakukan  v erifikasi  model  untuk  memberikan pembuktian pada model simulasi komputer yang dibuat  telah  mampu  melakukan  simulasi  dari suatu  model  abstrak  yang  dikaji.  Langkah verifikasi  model  adalah  dengan  pemeriksaan error  yang  mungkin  terjadi  karena  tidak konsistennya  informasi  dan  logika  model simulasi yang dirancang. Verifikasi model untuk software STELLA 9.1.3 dapat dilakukan dengan melakukan  check  unit.  Cara  lain  untuk melakukan verifikasi adalah dengan verify/Repair  model  yang  menunjukkan  bahwa model  telah  terverifikasi.  Hasil  uji  verifikasi model  telah  menunjukan  bahwa  model  sudah konsisten,  sedangngkan  hasil  uji  mean  error untuk  uji  validitas  model  menunjukkan  error< 10%  yang  artinya  model  dapat  dikatakan  valid. Salah  satu  diagram stock  flow dari  submodel tangkapan ikan di hulu (Lamongan) ditampilkan dalam Gambar 3.
Tabel 1 . Hasil Uji Mean Error Model Supply simulasi Real Supply Error 52.560 52.500 0,001142857 31.500 31.500 0 26.280 26.250 0,001142857
15.840 15.750 0,005714286 26.280 26.250 0,001142857 25.740 25.750 0,00038835 115.560 115.500 0,000519481 325.440 325.500 0,000184332 220.500 220.500 0 183.780 183.750 0,000163265 157.500 157.500 0 109.940 105.000 0,047047619 Error 0,0048
Skenario  simulasi  yang  dilakukan  adalah dengan  mencoba  menaikan  nilai supply dan menaikkan demand sesuai  dengan  target minimum konsumsi ikan per kapita. Tabel nilai simulasi ditampilkan dalam Tabel 2 berikut.
Tabel 2 . Skenario Simulasi Cold Chain System Kode Skenario Kenaikan Supply (%) Kenaikan Demand (%) D0* eksisting eksisting D1 eksisting eksisting D2 25 15 D3 25 25 D4 25 35 D5 50 15 D6 50 25 D7 50 35 Skenario ini menggunakan asumsi kapasitas cold  storage maksimum  adalah  100 Ton,  dimana  skenario  kode  D0  adalah  kondisi eksisting tanpa adanya proses buffer stock dengan cold  storage dalam  system cold  chain .  Kode  D0 adalah  kondisi  riil  dimana  rata-rata  harga  ikan perbulan  diambil  dari  data  yang  diperoleh  dari
Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Kabupaten Lamongan  dan  dari  Tempat  Pelangan  Ikan Brondong,  dan  diperoleh  harga  rata-rata  dalam 1  tahun  sebesar  19.055  Rupiah/kg  dengan standar  deviasi  harga  sebesar  7348  seperti ditampilkan dalam Tabel 3.
Skenario  D1  adalah  kondisi  di  mana  tidak terjadi  kenaikan supply maupun demand ikan Kembung,  namun  sudah  tersedia cold  storage dengan  model  distribusi  desentralisasi cold storage , sehingg lokasi cold storage berada di hulu yaitu  Lamongan,  dan  di  hilir  yaitu  Surabaya,
Malang
dan
Jombang. Gambar D1
menunjukkan  fluktuasi  harga  di  4  kota  yaitu Lamongan,  Surabaya  dan  Jombang,  dengan kondisi  tidak  ada  kenaikan supply maupun demand , namun telah ada fungsi buffer stock yang dijalankan  oleh cold  storage di  masing-masing kota.
Gambar. 3. Hasil Simulasi Harga Ikan Skenario D1
Untuk  simulasi  dengan  kode  D2  adalah simulasi  sistem cold  chain dengan  asumsi  terjadi kenaikan supply sebanyak  25%  dan  diiringi dengan  kenaikan demand ikan  sebanyak  15%. Dari  grafik  output  simulasi  terlihat  grafik  harga komoditas relatiff lebih stabil apabila dibandingkan dengan kondisi skenario D1.
Gambar. 4. Hasil Simulasi Harga Ikan Skenario D2
Skenario  ke  tiga  dengan  kode  D3  adalah kondisi simulasi dengan kenaikan supply sebesar 25%  dan  terjadi  kenaikan demand 25%  di masing-masing  kota,  diperoleh  hasil  gambar simulasi  yang  grafiknya  terlihat  lebih  stabil  di level  harga  yang  tinggi,  namun  memiliki  nilai standar  deviasi  lebih  tinggi  daripada  nilai kondisi eksisting.
Gambar. 5. Hasil Simulasi Harga Ikan Skenario D3
Skenario  selanjuttnya  adalah  skenario dengan  kode  D4  dimana  kondisi  ini disimulasikan  dengan  peningkatan supply ikan masih  tetap  pada  kondisi  25%  sedangkan kondisi demand naik  lebih  besar  daripada kenaikan supply yaitu 35%. Hasil output simulasi terlihat  lebih  baik  dimana  fluktuasi  harga  lebih stabil  dibanding  skenario  D1,  D2  dan  D3, namun  apabila  dilihat  rata-rata  harga  ikan  di angka 32.387 Rp/Kg maka harganya lebih tinggi daripada  harga  ikan  pada  kondisi  yang  ada maupun skenario D2 dan D3.
22.45    Sab, 06 Jul 2019 Untitled Page 1 0,00 12,50 25,00 37,50 50,00 Months 1: 1: 1: 2: 2: 2: 3: 3: 3: 4: 4: 4: 5: 5: 5: 5000 20000 35000 5000 25000 45000 10000 30000 50000 1: Harga…y an Tier 1 2: Harga…PPI Tier 2 3: Harga…gan Tier 3 4: Harga…ay a Tier 3 5: Harga…ang Tier 3 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 22.41    Sab, 06 Jul 2019 Untitled
Page 1 0,00 12,50
25,00 37,50 50,00 Months 1: 1: 1: 2: 2: 2: 3: 3: 3: 4: 4: 4: 5: 5: 5: 5000 20000 35000 5000 25000 45000 10000 30000 50000 1: Harga…y an Tier 1 2: Harga…PPI Tier 2 3: Harga…gan Tier 3 4: Harga…ay a Tier 3 5: Harga…ang Tier 3 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 07.36    Min, 07 Jul 2019 Untitled Page 1 0,00
12,50
25,00 37,50 50,00 Months 1: 1: 1: 2: 2: 2: 3: 3: 3: 4: 4: 4: 5: 5: 5: 5000 20000 35000 5000 25000 45000 10000 30000 50000 1: Harga…y an Tier 1 2: Harga…PPI Tier 2 3: Harga…gan Tier 3 4: Harga…ay a Tier 3 5: Harga…ang Tier 3 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5
Gambar. 6. Hasil Simulasi Harga Ikan Skenario D4
Simulasi  selanjutnya  dilakukan  dengan menaikkan supply ikan  di  angka  50%,  dengan demand disimulasikan  di  angka  15%,  maka diperoleh  output  grafik  seperti  pada  Gambar  6 yang  menunjukkan  grafik  yang  lebih  fluktuatif dibandingkan  grafik  simulasi  D4.  Dari  angka output simulasi, nilai standar deviasi harga ikan diperoleh  sebesar  8.545,1  yang  lebih  besar daripada standar deviasi kondisi eksisting.
Gambar. 7. Hasil Simulasi Harga Ikan Skenario D5
Simulasi  dengan  kode  D6  dilakukan dengan skenario terjadi peningkatan supply 50% dan  peningkatan demand 25%,  dari  hasil  output simulasi  Gambar  8  terlihat  bahwa  harga komoditas  ikan  kembung  lebih  fluktuatif dibanding  skenario  D6  dan  skenario  lainnya. Apabila  dilihat  perhitungan  standar  deviasinya terlihat  bahwa  nilai  standar  deviasi  pada skenario  ini  paling  tinggi  dibanding  skenario yang lain.
Gambar. 8. Hasil Simulasi Harga Ikan Skenario D6
Skenario  simulasi  terakhir  adalah  skenario dengann  kode  D7  adalah  apabila  terjadi kenaikan supply hingga  50%  dan  kenaikan demand sebanyak 35%, maka hasil grafik output simulasi STELLA tampak pada gambar 9 . Dari grafik tersebut terlihat fluktuasi harga lebih stabil daripada  kondisi  skenario  D1-D6,  dan  dengan nilai standar deviasi 6.867,2 yang nilainya paling rendah diantara kondisi skenario D1-D6.
Gambar. 9. Hasil Simulasi Harga Ikan Skenario D7
Nilai standar deviasi harga komoditas ikan
Kembung berrdsarkan skenario simulasi ditampilkan dalam Tabel 3.
Tabel 3 . Hasil Output Simulasi Rata-Rata Harga Ikan dan Standar Deviasi Harga  (Rp/Kg)
Kode Skenario Rata-rata Harga Ikan Kembung(Rp/Kg) Standar Deviasi Harga Ikan Kembung Eksisting 19.055 7.348,2 D1 18.853 7.307,1
06.40    Min, 07 Jul 2019 Untitled Page 1 0,00 12,50 25,00 37,50 50,00 Months 1: 1: 1: 2: 2: 2: 3: 3: 3: 4: 4: 4: 5: 5: 5: 5000 20000 35000 5000 25000 45000 10000 30000 50000 1: Harga…y an Tier 1 2: Harga…PPI Tier 2 3: Harga…gan Tier 3 4: Harga…ay a Tier 3 5: Harga…ang Tier 3 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 06.47    Min, 07 Jul 2019 Untitled Page 1 0,00
12,50
25,00 37,50 50,00 Months 1: 1: 1: 2: 2: 2: 3: 3: 3: 4: 4: 4: 5: 5: 5: 5000 20000 35000 5000 25000 45000 10000 30000 50000 1: Harga…y an Tier 1 2: Harga…PPI Tier 2 3: Harga…gan Tier 3 4: Harga…ay a Tier 3 5: Harga…ang Tier 3 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 06.51    Min, 07 Jul 2019 Untitled Page 1
0,00 12,50
25,00 37,50 50,00 Months 1: 1: 1: 2: 2: 2: 3: 3: 3: 4: 4: 4: 5: 5: 5: 5000 20000 35000 5000 25000 45000 10000 30000 50000 1: Harga…y an Tier 1 2: Harga…PPI Tier 2 3: Harga…gan Tier 3 4: Harga…ay a Tier 3 5: Harga…ang Tier 3 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 06.56    Min, 07 Jul 2019 Untitled Page 1 0,00
12,50
25,00 37,50 50,00 Months 1: 1: 1: 2: 2: 2: 3: 3: 3: 4: 4: 4: 5: 5: 5: 5000 20000 35000 5000 25000 45000 10000 30000 50000 1: Harga…y an Tier 1 2: Harga…PPI Tier 2 3: Harga…gan Tier 3 4: Harga…ay a Tier 3 5: Harga…ang Tier 3 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5
D2 25.088 8.140,6 D3 29.599 7.245,8 D4 32.387 5.073,8 D5 23.224 8.545,1 D6 28.079 8.773,1 D7 31.008 6.867,2

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan simulasi system dinamis ini, diperoleh beberapa catatan  diantaranya  yaitu,  pertama,  penelitian ini  telah  menghasilkan  rancangan  model  sistem cold  chain untuk  sistem  dengan cold  storage yang terdesentralisasi  di  kota-kota  wilayah  distribusi ikan yaitu Malang, Surabaya dan Jombang. Kedua,  berdasarkan  simulasi  yang  dilakukan dengan  kondisi  kenaikan supply dan demand diperoleh beberapa output grafik fluktuasi  harga ikan kembung dengan berbagai kondisi. Ketiga, skenario D1 adalah kondisi dimana cold storage terdesentralisasi  di  hilir  yaitu  Kota Malang,  Surabaya  dan  Jombang  dengan kapasitas  masing-masing  100  ton,  telah  masuk dalam  skenario  simulasi.  Hasil  simulasi meunjukkan cold  storage mampu  menurunkan rata-rata  harga  ikan  sebanyak  200  poin  dan menurunkan standar deviasi harga ikan menjadi 7307.
Keempat,  berdasarkan  hasil  simulasi  D1-D7 dengan berbagai kombinasi kenaikan supply dan demand terhadap  kondisi  eksisting,  diperoleh hasil  bahwa  terjadi  kenaikan  harga  rata-rata komoditas  ikan  kembung  dimana  apabila kenaikan demand naik optimum pada angka 35% maka  harga  akan  naik  signifikan  pada  angka 31.000(rp/kg) seperti pada hasil simulasi D7 dan D4.    Apabila  kita  melihat  dari  perspektif stabilitas  harga  dengan  indikator  nilai  standar deviasi harga komoditas ikan, maka skenario D4 adalah  skenario  yang  paling  bisa  menurunkan fluktuasi  harga  ikan  dari  kondisi  eksisting  di angkat  7348,  menjadi  5073.  Namun  pada kondisi  ini  justru  harga  ikan  naik  signifikan dikarenakan  optimumnya  nilai  simulasi demand pada kenaikan 35%.

## Saran
Adapun  saran  dari  penelitian  ini  diantaranya yaitu :
1. Untuk penelitian selanjutnya, perlu
diperdalam  pada  pola  pembentukan  harga komoditas,  serta  faktor-faktor  selain supply dan demand dalam pembentukan harga ikan, sehingga  dapat  diperoleh  skema  yang menghasilkan  Fnilai  fluktuasi  harga  yang stabil  dan  rata-rata  harga  ikan  yang  lebih rendah dibanding hasil skenario D4 dan D7.
2. Perlu  diteliti  juga  untuk  membandingkan pengaruh  pola  sistem  sentralisasi  dan desentralisasi  terhadap  stabilitas  harga komoditas ikan laut.

## Daftar Pustaka
BPS. (2018). Statistik Perikanan Provinsi Jawa Timur . Forrester, J. W. (1961). Industrial Dynamics . Halm,  A.,  Yalcouyé,  I.,  Kamissoko,  M.,  Keïta,  T., Modjirom,  N.,  Zipursky,  S.,  Kartoglu,  U.,  & Ronveaux, O. (2010). Using oral polio vaccine beyond  the  cold  chain:  A  feasibility  study conducted  during  the  national  immunization campaign  in  Mali. Vaccine , 28 ,  3467–3472. https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2010.02.066
Karto ǧ lu,  Ü.,  Nelaj,  E.,  &  Maire,  D.  (2010). Improving  temperature  monitoring  in  the vaccine  cold  chain  at  the  periphery:  An intervention  study  using  a  30-day  electronic refrigerator  temperature  logger  (Fridge-tag®).
Vaccine , 28 , 4065–4072. https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2010.03.076 KKP  (Kementrian  Kelautan  dan  Perikanan).  (2014). Kajian Strategis Pengelolaan Perikanan Berkelanjutan . KKP  (Kementrian  Kelautan  dan  Perikanan).  (2019).
Kesiapan  Manajemen  Rantai  Pasok  Berpendingan di Indonesia .
Robertson,  J.,  Franzel,  L.,  &  Maire,  D.  (2017).
Innovations  in  cold  chain  equipment  for immunization  supply  chains.  In Vaccine (pp. 2252–2259). https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2016.11.094 Stermam,  J.  D.  (2000). Business  Dynamics  System Thinking and Modeling for a Complex World . Zhao,  H.,  Liu,  S.,  Tian,  C.,  Yan,  G.,  &  Wang,  D.
(2018).  An  overview  of  current  status  of  cold chain  in  China. International  Journal  of Refrigeration , 88 , 483–495.