𝐏𝐞𝐦𝐛𝐚𝐡𝐚𝐬𝐚𝐧 𝐏𝐞𝐧𝐝𝐞𝐤𝐚𝐭𝐚𝐧 𝐒𝐢𝐬𝐭𝐞𝐦 𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥 𝐂𝐚𝐮𝐬𝐚𝐥 𝐋𝐨𝐨𝐩 𝐃𝐢𝐚𝐠𝐫𝐚𝐦 (𝐂𝐋𝐃) 𝐏𝐫𝐨𝐠𝐫𝐚𝐦 𝐁𝐞𝐫𝐝𝐢𝐤𝐚𝐫𝐢

Cilacap, 13 Februari 2025 – Program Berdikari terus melangkah maju dengan mengintegrasikan pendekatan
analisis sistem melalui Causal Loop Diagram (CLD). Dalam kegiatan ini, tim riset mendalami proses
pembuatan dan penerapan CLD sebagai alat untuk memahami hubungan sebab-akibat dalam sistem kompleks,
khususnya dalam konteks pengembangan Logic Model Traktor JUARA.

🔹 Tahapan Pembuatan CLD

Penyusunan CLD tidak dilakukan secara instan, melainkan melalui beberapa tahapan yang sistematis.
Proses dimulai dari:

1. Feedback – mengidentifikasi umpan balik (positif maupun negatif) yang terjadi di dalam sistem.
2. Analyzed – menganalisis pola hubungan antarvariabel serta mencari akar masalah dari struktur sistem.
3. Flow – memetakan aliran sumber daya, informasi, dan proses dalam diagram.
4. Reality – menyesuaikan model dengan kondisi nyata agar representasi sistem lebih valid dan aplikatif.

Dengan mengikuti alur ini, CLD dapat menjadi jembatan antara kerangka konseptual dan realitas di
lapangan.

🔹 Uji Coba dengan Software Vensim

Sebagai bagian dari praktik, dilakukan uji coba CLD menggunakan software Vensim. Aplikasi ini membantu
tim untuk membuat diagram kausal secara lebih visual, sekaligus menguji dinamika variabel ketika terjadi
perubahan dalam sistem. Hasil simulasi memungkinkan peneliti melihat pola, tren, bahkan potensi masalah
yang tidak langsung terlihat dari observasi manual.

🔹 Pendekatan dalam Pengembangan CLD

Pengembangan CLD berbasis Logic Model Traktor JUARA dilakukan dengan memanfaatkan berbagai pendekatan
agar model lebih komprehensif, antara lain:
Mental Model Pemodel – berangkat dari pemikiran dan pengalaman individu peneliti yang memahami sistem.
Referensi Teori dan Studi Empiris – memperkuat model dengan dasar teoritis serta data hasil riset
terdahulu.
Group Model Building – melibatkan kolaborasi lintas pihak untuk menyatukan perspektif dan menyusun model
secara kolektif.
Kombinasi-Kualitatif – menggabungkan data kuantitatif dengan analisis kualitatif agar model lebih kaya
makna.
Bantuan AI – memanfaatkan kecerdasan buatan untuk mempercepat pemetaan variabel, mendeteksi pola
tersembunyi, dan memberikan rekomendasi simulasi.

🔹 Menuju Pemahaman Sistem yang Lebih Mendalam

Dengan memadukan kelima pendekatan ini, CLD tidak hanya menjadi gambaran hubungan antarvariabel, tetapi
juga menjadi alat diagnosis sistem yang lebih dalam. Melalui CLD, tim Program Berdikari dapat mengidentifikasi
faktor penguat (reinforcing loop) maupun faktor penyeimbang (balancing loop) yang berpengaruh terhadap
keberhasilan implementasi Traktor JUARA di masyarakat.

Langkah ini diharapkan mampu memperkuat strategi riset dan inovasi, sehingga Program Berdikari tidak hanya
menghasilkan produk teknologi, tetapi juga pemahaman sistemik yang menjadi landasan keberlanjutan program
di tingkat komunitas maupun nasional.