DAFTAR PUSTAKA Agustedi. 2001. Rancang bangun model perencanaan dan pembinaan agroindustri hasil laut kualitas ekspor dengan pendekatan wilayah [disertasi]. Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Alma B. 1992. Manajemen Pemasaran dan Pemasaran Jasa. Bandung: Alfabeta. Anwar A. 1998. Ekonomi Organisasi: Beberapa Aspek dari Analisis Ekonomi Biaya-biaya Transaksi. Bogor: Pascasarjana Institut Pertanian Bogor. Arhami M. 2005. Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi. Badan POM 2004. Keput usan Kepala Badan Pengawasan Obat dan Makanan Republik Indonesia. No HK.00.05.4.2411. Baka L. 2001. Rekayasa sistem pengembangan agroindustri perkebunan rakyat dengan pendekatan wilayah [disertasi]. Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Beaumont JR and Clarke M. 1992. Strategic Information in Practice for Marketing. Di dalam : Baker M, editor. Perspective on Marketing. Volume 2. Chichester: John Wiley & Sons Ltd. hlm 71-95. Brown J G, Deloitte, Toache. 1994. Agroindustrial Investment and Operations. Washington DC : EDI Development Studies. Carlton DW, Perloff JM. 2000. Modern Industrial Organization. Massachusetts: Addison Wasley. Chotim EE. 1998. Masalah- masalah di seputar usaha kecil Indonesia: masalah di bidang permodalan. Proseding Konferensi Nasional Usaha Kecil; Cipanas, 4-6 Agustus 1997. Jakarta: Ikatan Sarjana Ekonomi Indonesia, Kamar Dagang dan Industri Indonesia, The Asia Foundation. hlm 9299. CIC. 2001. Business Report: Indocomercial. Jakarta: PT. Capricorn Indonesia Consult Inc. (19)283: 58-61. Dennin RJ. 2000. Kecenderungan global akan obat alam. Seminar Pengembangan Usaha dan Bursa Hasil Penelitian Obat Asli Indonesia. Jakarta; 17 Juli 2000. Jakarta: Ditjen POM, Litbang Kesehatan, BPPT, GP Jamu Indofarma.
169 Departemen Perindustrian RI. 2002. Rencana Induk Industri Kecil Menengah : Kebijakan dan Strategi Umum Pengembangan Industri Kecil Menengah 2002 - 2004. Jakarta: Deperindag. Dirgantoro C. 2001. Manajemen Stratejik: Konsep, Kasus dan Implementasi. Jakarta: Grasindo. Ditjen Bina Produksi Hortikultura. 2002. Profil Tanaman Obat. Direktorat Tanaman Sayuran, Hias dan Aneka Tanaman. Jakarta: Ditjen Bina Produksi Hortikultura. Eriyatno. 1999. Ilmu Sistem: Meningkatkan Mutu dan Efektivitas Manajemen. Bogor: IPB Press. Esman MJ. 1986. Unsur-unsur dari pembangunan lembaga. Di dalam : Eaton JW, editor. Pembangunan Lembaga dan Pembangunan Nasional : dari konsep ke teori. Jakarta: UI Press. Terjemahan dari : Institution Building and Development : From Concept and Aplication. hlm 23-45. Faulkner D, Bowman C.1997. Strategi Kompetitif. Prapti ES, penerjemah; Yogyakarta: Andi. Terjemahan dari: The Essence of Competitive Strategy. Ferguson PR. 1988. Industrial Economic: Issues and Perspectives. London: Macmillan Education LTD. Ferrel OC, Lucas GH, Luck D. 1994. Strategic Marketing Management. . Ohio: South-Western Publishing Co Firdaus M. 2004. Ekonometrika Suatu Pendekatan Aplikatif. Jakarta: Bumi Aksara. Gharajedaghi J. 1999. Systems Thinking : Managing Chaos and Complexety A Platform for Designing Business Architecture. Boston: ButterworthHeinemann. Gittinger JP. 1986. Analisis Ekonomi Proyek-proyek Pertanian. Jakarta: UI PressJohns Hopkins. Gray C, Sabur LC, Simanjuntak, Maspaitella PFL. 1986. Pengantar Evaluasi Proyek. Jakarta: Gramedia. Hakim L. 2002. Kajian strategis penelitian, pengembangan dan pemanfaatan obat alam Indonesia. Seminar Nasional Tumbuhan Obat Indonesia XXI; Surabaya 27-28 Maret 2002. Surabaya: Fakultas Farmasi Universitas Surabaya. hlm 9-17.
170 Harisudin M. 2004. Strategi dan prospek kelayakan pengembangan produk suplemen makanan dari bahan nabati [disertasi]. Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Hartono P. 2000. Pemasaran produk jamu. Seminar PERHIBA;. Tawangmangu; 4 Mei 2000. Surakarta: PERHIBA. hlm 1-3. Hubeis M. 1997. Menuju industri kecil profesional di era globalisasi melalui pemberdayaan manajemen industri. Orasi Ilmiah Guru Besar Tetap Ilmu Manajemen Industri; 1 November 1997. Bogor: Fakultas Teknologi Pertanian, IPB. Indrajaya AI. 2002. Perilaku Organisasi. Bandung: Sinar Baru Algensindo. Joseph PG dan Gordon WP. 1992. Manajemen Pemasaran: Strategi dan Program. Maulana A, penerjemeh; Jakarta: Erlangga. Terjemahan dari: Marketing Management: Strategy and Program. Kadariyah, Karlina L, Gray C. 1999. Pengantar Evaluasi Proyek. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Kardiyono. 2005. Prospek dan peluang nature based products sebagai komoditas unggulan memasuki era perdagangan bebas. Seminar Nasional Prospek Herbal dan Makanan Fungsional Untuk Kesehatan. Surakarta: LPPM UNS. hlm 26-35. Kerin RA and Peterson RA. 1993. Strategic Marketing Problem. Massachusetts: Allyn and Bacon. Kotler P. 1999. Marketing Management: Analysis, Planing, Implementation, and Control. London: Prentice Hall International. Kusnandar dan Marimin. 2003. Pengembangan produk agroindustri jamu dan analisis struktur kelembagaannya. Jurnal Teknologi dan Industri Pangan 14(1):40-45. Kuswara HMU. 2000. Pengembangan Obat Dari Baha n Alam di PT (Persero) Kimia Farma. Warta Tumbuhan Obat Indonesia 6(2):16-22. Liong KW. 1998. Masalah- masalah di seputar usaha kecil Indonesia: masalah di bidang teknologi. Prosiding Konferensi Nasional Usaha Kecil; Cipanas, 4-6 Agustus 1997. Jakarta: Ikatan Sarjana Ekonomi Indonesia, Kamar Dagang dan Industri Indonesia, The Asia Foundation. hlm 100-104.
171 Loedin AA. 1999. Peran riset dalam pendayagunaan potensi obat tradisional sebagai unsur dalam sistem pelayanan kesehatan. Seminar Nasional Pendayagunaan Potensi Obat Tradisional Indonesia Sebagai Unsur dalam Sistem Pelayanan Kesehatan. Jakarta: BPPT. LPM-UNS. 1997. Studi Pengembangan Jamu Tradisional di Kabupaten Sukoharjo. Surakarta: Bappeda Kabupaten Sukoharjo, LPM-UNS. Ma’arif, MS dan Tanjung H. 2003. Teknik-Teknik Kuantitatif Untuk Manajemen. Jakarta: Gramedia Widiasarana. Marimin, Umano M, Hatono I, Tamura H. 1997. Non-numeric method for pairwise fuzzy group decision analysis. Journal of Inteligent and Fuzzy System 5:257-269. ______________. 1998. Linguistic labels for expressing fuzzy preference relations in fuzzy group decision making. IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics 28(2):205-218. Marimin. 2004. Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk . Jakarta: Gramedia Widiasarana. Marimin. 2005. Teori dan Aplikasi Sistem Pakar dalam Teknologi Manajerial. Bogor: IPB Pres. Martin S. 1993. Industrial Economic. Economic Analysis and Public Policy. New Jersey: Prantice Hall. Englewood. Martowijoyo S. 2002. Dampak pemberlakukan sistem bank perkreditan rakyat terhadap kinerja lembaga keuangan pedesaan. Jurnal Ekonomi Rakyat Th I No 5 Juli 2002. http://www.ekonomirakyat.org/edisi_5/artikel_5.htm [27 Mar 2005] Maskie G. 2001. Analisis model logistic. Jurnal Lintasan Ekonomi 18(1):48-53. Mc Carthy and WD Perreaut. 1993. Dasar Pemasaran. Jakarta.: Erlangga. Mulyadi D. 2001. Rancang bangun strategi terpadu agroindustri rotan [disertasi]. Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Mulyono S. 1996. Teori Pengambilan Keputusan. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
172 Murdanoto AP. 2000. Pengembangan industri agromedicine berorientasi ekspor. Prosiding Seminar & Business Meeting Agromedicine; Yogyakarta, Februari 2000. Yogyakarta: Yayasan Peningkatan dan Pengembangan Sumberdaya Umat. hlm 39-45. Murdanoto AP. 2002. Pengembangan bisnis obat asli Indonesia dan produk lain berbasis sumberdaya alam di Indonesia. Makalah Ceramah Tamu Bagi Mahasiswa MMA-IPB. Bogor: IPB. Nasution M. 2000. Kelembagaan Untuk Memberdayakan Agroindustri. Fakultas Teknologi Pertanian. Bogor: Institut Pertanian Bogor. Nehnevajsa J. 1986. Masalah- masalah metodologi dalam riset pembangunan lembaga. Di dalam : Eaton JW, editor. Pembangunan Lembaga dan Pembangunan Nasional : dari Konsep ke Teori. UI Press. Terjemahan dari : Institution Building and Development : From Concept and Aplication. hlm 77-100. Nitisapta
M. 2000. Prospek pengembangan tanama n obat di Indonesia dan khususnya di DIY. Prosisding Seminar & Business Meeting Agromedicine; Yogyakarta, Februari 2000. Yogyakarta: Yayasan Peningkatan dan Pengembangan Sumberdaya Umat. hlm 31-38.
Pakpahan A. 1989. Kerangka analitik untuk penelitian rekayasa sosial. Prosiding Patanas: Evolusi Kelembagaan Pedesaan di Tengah Perkembangan Teknologi Pertanian. Bogor: Pusat Penelitian Agroekonomi, Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian. hlm 1-18. Perry M. 2000. Mengembangkan Usaha Kecil: Dengan Memanfaatkan Berbagai Bentuk Jaringan Kerja Ekonomi. Satrio TB, penerjemah; Jakarta: Raja Grafindo Persada. Terjemahan dari: Small Firm and Networks Economies. Peter JP and Donnelly JH. 1992. Marketing Management : Knowledge and Skill :Text Analysis Cases and Plans. Sydney: Richard D Irwin. Priyadarsini S. 2005. Strategi penciptaan keunggulan produk jamu asal Indonesia untuk pasar ekspor [disertasi]. Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Pramono E. 2002a. Pengembangan ekonomi rakyat melalui pengembangan industri agromedisin terpadu. Lokakarya Pengentasan Kemiskinan Melalui Pengembangan Industri Agromedisin Terpadu; Semarang, 25 September 2002. Semarang: Pemerintah Daerah Jawa Tengah.
173 Pramono E. 2002b. Perkembangan dan prospek industri obat tradisional Indonesia. Prosiding Seminar Nasional Tumbuhan Obat Indonesia XX; Surabaya, 27-18 Maret 2002. Surabaya: Fakultas Farmasi Universitas Surabaya. hlm 18-27. Pramono S. 2000. Agroindustri tanaman obat. Prosiding Seminar & Business Meeting Agromedicine; Yogyakarta, Februari 2000. Yogyakarta: Yayasan Peningkatan dan Pengembangan Sumberdaya Umat. hlm 1-3. Pranoto G. 2002. Peluang Herbal Medicine dan Health Food dalam Menopang Devisa Negara dan Pengentasan Kemiskinan. Lokakarya Pengentasan Kemiskinan dengan Pengembangan Industri Agromedisin Terpadu. Semarang: Pemerintah Daerah Jawa Tengah. Rachmina D dan Praningrum. 1998. Masalah-masalah di seputar usaha kecil Indonesia: masalah di bidang pemasaran. Prosiding Konferensi Nasional Usaha Kecil; Cipanas, 4-6 Agustus 1997. Jakarta: Ikatan Sarjana Ekonomi Indonesia, Kamar Dagang dan Industri Indonesia, The Asia Foundation. hlm 112-1115. Robert FD and Forman EH. 1991. An Analitical Approach to Marketing Decision. New Jersey: Prentice-Hall. Rosenberg LJ. 1977. Marketing. New Jersey: Prentice Hall Inc. Saaty TL. 1993. Pengambilan Keputusan Bagi Para Pemimpin: Proses Hirarki Analitik untuk Pengambilan Keputusan dalam Situasi Yang Kompleks. Setiono L, penerjemah; Jakarta: Pustaka Binaman Presindo.Terjemahan dari: Decision Making for Leaders: The Analitical Hierarchy Process for Decisions in Complex World. Santoso I. 2004. Rekayasa model manajemen resiko untuk pengembangan agroindustri buah-buahan secara berkelanjutan [disertasi]. Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Sardjiman. 1997. Pengalaman serta kendala pengelolaan dan pengolahan simplisia dalam industri jamu. Warta Tumbuhan Obat Indonesia 3(3):4-5. Saxena JP, Sushil and Vrat P. 1992. Hierarchy and classification of program plan elements using interpretative structural modelling: a case study of energy conservation in the Indian cement industry. System Practice 7(4):651670. Schimed A A.1987. Property, Power and Public Choice: An Inquire Into Law and Economics. New York: Praer Publisher.
174 Simatupang TM. 1994. Pemodelan Sistem. Bandung: Stodio Manajemen Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Bandung. Sitepu D, Sudiarto, Rosita SMD. 2000. Pengadaan dan pengolahan bahan baku obat tradisional. Warta Tumbuhan Obat Indonesia 6(2): 28-32. Soeharto I. 2002. Studi Kelayakan Proyek. Jakarta: Penerbit Erlangga. Stanton W. 1989. Prinsip Pemasaran. Lamarto Y, penerjemah; Jakarta: Erlangga. Terjemahan dari: Fundamentals of Marketing. Suharti NS. 2000. Pengadaan dan pengolahan bahan baku obat tradisional di PT Air Mancur Solo. Warta Tumbuhan Obat Indonesia 6(1):27-30. Sujatno RM. 2002. Prospek penggunaan obat tradisional di kalangan medis. Prosiding Seminar Peringatan 55 Tahun Pendidikan Farmasi Institut Teknologi Bandung; Bandung, 26 September 2002. Bandung: Institut Teknologi Bandung. hlm 1-7. Sulistyadi K. 2005. Pengembangan sistem perencanaan pembangunan industri pulp [disertasi]. Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Sumardjo, Sulaksana J dan Darmono WA. 2004. Teori dan Praktik Kemitraan Agribisnis. Jakarta: Penebar Swadaya. Sumaryono W. 2002. Penelitian obat tradisional Indonesia dan strategi peningkatannya. Prosiding Seminar Nasional Tumbuhan Obat Indonesia XX; Surabaya, 27-28 Maret 2002. Surabaya: Fakultas Farmasi Universitas Surabaya. hlm 1-8. Supari
F. 2002. Prospek penggunaan obat tradisional di kalangan medis. Prosiding Seminar Peringatan 55 Tahun Pendidikan Farmasi Institut Teknologi Bandung; Bandung, 26 September. Bandung: Institut Teknologi Bandung. hlm 1-4.
Suprihatini R. 2003. Rancang bangun sistem produksi dalam agroindustri teh Indonesia [disertasi]. Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Suryadi K dan Ramdhani MA. 2000. Sistem Pendukung Keputusan: Suatu Wacana Struktural Idealisasi dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan. Bandung: Rosda. Sutojo S. 2000. Studi Kelayakan Proyek: Konsep, Teknis dan Kasus. Jakarta: Damar Mulia Perkasa.
175 Sutrisno L, Kiptiyah SM dan Suman A. 1999. Pola transmigrasi swakarsa mandiri analisis faktor pene ntu keputusan seseorang bertransmigrasi dan pendapatan transmigran. Wacana 2(1):88-100. Tambunan T. 1998. Masalah- masalah di seputar usaha kecil Indonesia: profil dan permasalahan usaha kecil di Indonesia. Prosiding Konferensi Nasional Usaha Kecil; Cipanas, 4-6 Agustus 1997. Jakarta: Ikatan Sarjana Ekonomi Indonesia, Kamar Dagang dan Industri Indonesia, The Asia Foundation. hlm 10-35. Tambunan T. 1999. Perkembangan Industri Skala Kecil di Indonesia. Jakarta: Mutiara Sumber Widya. Tambunan T. 2002a. Peranan UKM bagi perekonomian Indonesia dan prospeknya. Jurnal Manajemen Usahawan Indonesia. Jakarta: Lembaga Management FE-UI 31(7):3-15. Tambunan T. 2002b. Strategi industrialisasi berbasis usaha kecil menengah: sebuah rekonstruksi pada masa pemulihan dan pasca krisis ekonomi. Orasi Ilmiah Guru Besar Ilmu Ekonomi Pertanian dan Sumberdaya Pada Fakultas Pertanian IPB; Bogor. 19 Oktober 2002. Bogor: IPB. Turban E. 1993. Decision Support and Expert Systems : Management Support Systems. New York: Macmillan Publishing Company. Umar H. 2003. Strategic Management in Action: Konsep, Teori, dan Teknik Menganalisis Manajemen Strategis Strategic Business Unit Berdasarkan Konsep Michael R. Porter, Fred R. David, dan Wheelen-Hunger. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama. _____________ . 1988. On ordered weighted everaging agregation operation in multi-criteria decision. IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics 18:183-190. Yager
RR. 1993. Non numeric multi-criteria multi person decision making. Group Decision and Negotiation 2 :81-93.
176
LAMPIRAN
177
Lampiran 1. Aturan sistem pakar strategi bauran pemasaran industri kecil jamu. ATURAN 1 JIKA Penjualan menurun DAN Tipe pelanggan pembaharu MAKA Menawarkan produk dasar, harga menggunakan cost-plus, distribusi dengan membangun distribusi selektif, promosi dengan membangun kesadaran produk pada pengadopsi awal dan agen. (Strategi 1) Saran : Sasaran pemasaran untuk menciptakan kesadaran akan produk dan meningkatkan penjualan (Saran 1) ATURAN 2 JIKA Penjualan menurun DAN Tipe pelanggan masal DAN Laba sedang ATAU Laba tinggi MAKA Menarik jenis yang lemah, menurunkan harga, menghapus outlet/kios yang tidak menguntungkan, mengadakan pengurangan promosi sampai tingkat yang dibutuhkan untuk mempertahankan pelanggan loyal. (Strategi 2) Saran : Sasaran pemasaran difokuskan untuk mengurangi pengeluaran dan upayakan penurunan harga untuk menarik pelanggan (Saran 2) ATURAN 3 JIKA Penjualan menurun DAN Tipe pelanggan masal DAN Laba rendah MAKA Menarik jenis yang lemah, harga menggunakan cost plus, menghapus outlet/kios yang tidak menguntungkan, mengadakan pengurangan promosi sampai tingkat yang dibutuhkan untuk mempertahankan pelanggan loyal. (Strategi 11) Saran : Sasaran pemasaran difokuskan untuk mengurangi pengeluaran dan upayakan untuk mempertahankan pelanggan loyal (Saran 3) ATURAN 4 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan pembaharu DAN Biaya tinggi ATAU Biaya sedang MAKA Menawarkan perluasan produk, harga untuk menembus pasar membangun distribusi intensif, promosi dengan membangun kesadaran produk pada pengadopsi awal dan agen. (Strategi 3) Saran : Upayakan untuk memaksimalkan pangsa pasar dengan membangun kesadaran produk pada pelanggan pembaharu (Saran 4) ATURAN 5 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan pembaharu DAN Biaya rendah MAKA Diversifikasi merk atau kemasan, harga untuk menembus pasar, membangun distribusi lebih intensif, promosi dengan menekankan keunggulan merk dan mendorong pergeseran merk. (Strategi 4) Saran : Maksimalkan laba sambil mempertahankan pangsa pasar (Saran 6)
178
ATURAN 6 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan meningkat ATAU Permintaan stabil DAN Persaingan jumlah bertambah MAKA Menawarkan perluasan produk, harga untuk menyaingi pesaing, membangun distribusi intensif, promosi dengan membangun kesadaran dan minat pada pasar masal. (Strategi 5) Saran : Upayakan untuk memaksimalkan pangsa pasar dengan membangun kesadaran produk pada pelanggan masal (Saran 5) ATURAN 7 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan meningkat ATAU Permintaan stabil DAN Persaingan jumlah stabil ATAU Persaingan jumlah menurun DAN Biaya rendah ATAU Biaya sedang DAN Laba tinggi ATAU Laba sedang MAKA Diversifikasi merk atau kemasan, harga untuk menyaingi pesaing, membangun distribusi lebih intensif, promosi dengan menekankan keunggulan merk dan mendorong pergeseran merk. (Strategi 6) Saran : Maksimalkan laba sambil mempertahankan pangsa pasar (Saran 6) ATURAN 8 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan meningkat ATAU Permintaan stabil DAN Persaingan jumlah stabil ATAU Persaingan jumlah menurun DAN Biaya rendah ATAU Biaya sedang DAN Laba rendah MAKA Menawarkan perluasan produk, harga untuk menembus pasar, membangun distribusi intensif, promosi dengan membangun kesadaran dan minat pada pasar masal. (Strategi 7) Saran : Upayakan untuk memaksimalkan pangsa pasar dengan membangun kesadaran produk pada pelanggan masal (Saran 5) ATURAN 9 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan meningkat ATAU Permintaan stabil DAN Persaingan jumlah stabil ATAU Persaingan jumlah menurun DAN Biaya tinggi DAN Laba rendah
179
MAKA Menawarkan produk dasar, harga menggunakan cost-plus, distribusi dengan membangun distribusi selektif, promosi dengan membangun kesadaran dan minat pada pasar masal. (Strategi 8) Saran : Upayakan menciptakan kesadaran akan produk dan mendorong konsumen untuk mencoba produk tersebut (Saran 7) ATURAN 10 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan meningkat ATAU Permintaan stabil DAN Persaingan jumlah stabil ATAU Persaingan jumlah menurun DAN Biaya tinggi DAN Laba tinggi ATAU Laba sedang MAKA Diversifikasi merk atau kemasan, harga untuk menembus pasar, membangun distribusi lebih intensif, promosi dengan menekankan keunggulan merk dan mendorong pergeseran merk. (Strategi 4) Saran : Maksimalkan laba sambil mempertahankan pangsa pasar (Saran 6) ATURAN 11 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan turun DAN Persaingan jumlah stabil ATAU Persaingan jumlah menurun DAN Biaya rendah DAN Laba tinggi ATAU Laba sedang MAKA Diversifikasi merk atau kemasan, menurunkan harga, membangun distribusi lebih intensif, promosi dengan menekankan keunggulan merk dan mendorong pergeseran merk. (Strategi 9) Saran : Maksimalkan laba sambil mempertahankan pangsa pasar (Saran 6) ATURAN 12 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan turun DAN Persaingan jumlah stabil ATAU Persaingan jumlah menurun DAN Biaya rendah DAN Laba rendah MAKA Menawarkan perluasan produk, harga untuk menembus pasar, membangun distribusi intensif, promosi dengan membangun kesadaran dan minat pada pasar masal. (Strategi 5) Saran : Upayakan untuk memaksimalkan pangsa pasar dengan membangun kesadaran produk pada pelanggan masal (Saran 5) ATURAN 13 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan turun
180
DAN
Persaingan jumlah stabil ATAU Persaingan jumlah menurun DAN Biaya sedang DAN Laba rendah MAKA Menarik jenis yang lemah, menurunkan harga, menghapus outlet/kios yang tidak menguntungkan, mengadakan pengurangan promosi sampai tingkat yang dibutuhkan untuk mempertahankan pelanggan loyal. (Strategi 2) Saran : Sasaran pemasaran difokuskan untuk mengurangi pengeluaran dan upayakan penurunan harga untuk menarik pelanggan (Saran 2) ATURAN 14 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan turun DAN Persaingan jumlah stabil ATAU Persaingan jumlah menurun DAN Biaya sedang DAN Laba sedang ATAU Laba tinggi MAKA Menawarkan perluasan produk, harga untuk menembus pasar, membangun distribusi intensif, promosi dengan membangun kesadaran dan minat pada pasar masal. (Strategi 7) Saran : Upayakan untuk memaksimalkan pangsa pasar dengan membangun kesadaran produk pada pelanggan masal (Saran 5) ATURAN 15 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan turun DAN Persaingan jumlah stabil ATAU Persaingan jumlah menurun DAN Biaya tinggi DAN Laba tinggil MAKA Menawarkan perluasan produk, harga untuk menembus pasar, membangun distribusi lebih intensif, promosi dengan membangun kesadaran dan minat pada pasar masal. (Strategi 10) Saran : Upayakan untuk memaksimalkan pangsa pasar dengan membangun kesadaran produk pada pelanggan masal (Saran 5) ATURAN 16 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan turun DAN Persaingan jumlah stabil ATAU Persaingan jumlah menurun DAN Biaya tinggi DAN Laba rendah ATAU Laba sedang MAKA Menarik jenis yang lemah, harga menggunakan cost plus, menghapus outlet/kios yang tidak menguntungkan, mengadakan pengurangan promosi sampai tingkat yang dibutuhkan untuk mempertahankan pelanggan loyal. (Strategi 11) Saran : Sasaran pemasaran difokuskan untuk mengurangi pengeluaran dan upayakan untuk mempertahankan pelanggan loyal (Saran 3)
181
ATURAN 17 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan turun DAN Persaingan jumlah bertambah DAN Biaya rendah ATAU Biaya sedang DAN Laba sedang ATAU Laba tinggi MAKA Menawarkan perluasan produk, harga untuk menembus pasar, membangun distribusi intensif, promosi dengan membangun kesadaran dan minat pada pasar masal. (Strategi 7) Saran : Upayakan untuk memaksimalkan pangsa pasar dengan membangun kesadaran produk pada pelanggan masal (Saran 5) ATURAN 18 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan turun DAN Persaingan jumlah bertambah DAN Biaya rendah ATAU Biaya sedang DAN Laba rendah MAKA Menawarkan produk dasar, harga menggunakan cost-plus, distribusi dengan membangun distribusi selektif, promosi dengan membangun kesadaran dan minat pada pasar masal. (Strategi 8) Saran : Upayakan menciptakan kesadaran akan produk dan mendorong konsumen untuk mencoba produk tersebut (Saran 7) ATURAN 19 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan turun DAN Persaingan jumlah bertambah DAN Biaya tinggi DAN Laba rendah ATAU Laba sedang MAKA Menarik jenis yang lemah, harga untuk menyaingi pesaing, menghapus outlet/kios yang tidak menguntungkan, mengadakan pengurangan promosi sampai tingkat yang dibutuhkan untuk mempertahankan pelanggan loyal. (Strategi 12) Saran : Sasaran pemasaran difokuskan untuk mengurangi pengeluaran dan upayakan untuk me mpertahankan pelanggan loyal (Saran 3) ATURAN 20 JIKA Penjualan stabil DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan turun DAN Persaingan jumlah bertambah DAN Biaya tinggi DAN Laba tinggi
182
MAKA Menawarkan produk dasar, harga untuk menyaingi pesaing, distribusi dengan membangun distribusi selektif, promosi dengan membangun kesadaran dan minat pada pasar masal. (Strategi 13) Saran : Upayakan menciptakan kesadaran akan produk dan mendorong konsumen untuk mencoba produk tersebut (Saran 7) ATURAN 21 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan pembaharu DAN Permintaan meningkat ATAU Permintaan stabil DAN Persaingan jumlah menurun ATAU Persaingan jumlah stabil DAN Biaya rendah ATAU Biaya sedang MAKA Diversifikasi merk atau kemasan, harga untuk menembus pasar, membangun distribusi lebih intensif, promosi dengan menekankan keunggulan merk dan mendorong pergeseran merk. (Strategi 4) Saran : Maksimalkan laba sambil mempertahankan pangsa pasar (Saran 6) ATURAN 22 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan pembaharu DAN Permintaan meningkat ATAU Permintaan stabil DAN Persaingan jumlah menurun ATAU Persaingan jumlah stabil DAN Biaya tinggi DAN Laba sedang ATAU Laba tinggi MAKA Menawarkan perluasan produk, harga untuk menembus pasar, membangun distribusi intensif, promosi dengan membangun kesadaran produk pada pengadopsi awal dan agen. (Strategi 3) Saran : Upayakan untuk memaksimalkan pangsa pasar dengan membangun kesadaran produk pada pelanggan pembaharu (Saran 4) ATURAN 23 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan pembaharu DAN Permintaan meningkat ATAU Permintaan stabil DAN Persaingan jumlah menurun ATAU Persaingan jumlah stabil DAN Biaya tinggi DAN Laba rendah MAKA Menawarkan produk dasar, harga menggunakan cost-plus, membangun distribusi selektif, promosi dengan membangun kesadaran produk pada pengadopsi awal dan agen. (Strategi 1) Saran : Upayakan menciptakan kesadaran akan produk dan mendorong konsumen untuk mencoba produk tersebut (Saran 7) ATURAN 24 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan pembaharu
183
DAN DAN DAN
Permintaan meningkat ATAU Permintaan stabil Persaingan jumlah meningkat Biaya sedang ATAU Biaya tinggi
MAKA Menawarkan perluasan produk, harga untuk menyaingi pesaing, membangun distribusi lebih intensif, promosi dengan membangun kesadaran produk pada pengadopsi awal dan agen. (Strategi 14) Saran : Upayakan untuk memaksimalkan pangsa pasar dengan membangun kesadaran produk pada pelanggan pembaharu (Saran 4) ATURAN 25 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan pembaharu DAN Permintaan meningkat ATAU Permintaan stabil DAN Persaingan jumlah meningkat DAN Biaya rendah MAKA Diversifikasi merk atau kemasan, harga untuk menembus pasar, membangun distribusi intensif, promosi dengan menekankan keunggulan merk dan mendorong pergeseran merk. (Strategi 15) Saran : Mempertahan pangsa pasar sambil mendorong pergeseran merk (Saran 8) ATURAN 26 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan pembaharu DAN Permintaan turun DAN Persaingan jumlah stabil ATAU Persaingan jumlah meningkat DAN Biaya tinggi ATAU Biaya sedang DAN Laba rendah MAKA Menawarkan produk dasar, harga untuk menyaingi pesaing, membangun distribusi selektif, promosi dengan membangun kesadaran produk pada pengadopsi awal dan agen. (Strategi 16) Saran : Upayakan menciptakan kesadaran akan produk dan mendorong konsumen untuk mencoba produk tersebut (Saran 7) ATURAN 27 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan pembaharu DAN Permintaan turun DAN Persaingan jumlah stabil ATAU Persaingan jumlah meningkat DAN Biaya tinggi ATAU Biaya sedang DAN Laba sedang ATAU Laba tinggi MAKA Menawarkan produk dasar, harga untuk menyaingi pesaing, membangun distribusi selektif, promosi dengan membangun kesadaran produk pada pengadopsi awal dan agen (Strategi 17). Saran : Sasaran menciptakan kesadaran produk dan mengurangi pengeluaran (Saran 9)
184
ATURAN 28 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan pembaharu DAN Permintaan turun DAN Persaingan jumlah stabil ATAU Persaingan jumlah meningkat DAN Biaya rendah MAKA Diversifikasi merk atau kemasan, harga untuk menyaingi pesaing, membangun distribusi lebih intensif, promosi dengan menekankan keunggulan merk dan mendorong pergeseran merk. (Strategi 6) Saran : Maksimalkan laba sambil mempertahankan pangsa pasar (Saran 6) ATURAN 29 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan pembaharu DAN Permintaan turun DAN Persaingan jumlah menurun MAKA Menawarkan perluasan produk, harga untuk menembus pasar, membangun distribusi intensif, promosi dengan membangun kesadaran produk pada pengadopsi awal dan agen. (Strategi 3) Saran : Upayakan untuk memaksimalkan pangsa pasar dengan membangun kesadaran produk pada pelanggan pembaharu (Saran 4) ATURAN 30 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan stabil ATAU Permintaan meningkat DAN Persaingan jumlah menurun DAN Biaya rendah ATAU Biaya sedang MAKA Diversifikasi merk atau kemasan, harga untuk menembus pasar, membangun distribusi lebih intensif, promosi dengan menekankan keunggulan merk dan mendorong pergeseran merk. (Strategi 4) Saran : Maksimalkan laba sambil mempertahankan pangsa pasar (Saran 6) ATURAN 31 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan stabil ATAU Permintaan meningkat DAN Persaingan jumlah menurun DAN Biaya tinggi MAKA Menawarkan perluasan produk, harga untuk menembus pasar, membangun distribusi intensif, promosi dengan membangun kesadaran dan minat pada pasar masal. (Strategi 7) Saran : Upayakan untuk memaksimalkan pangsa pasar dengan membangun kesadaran produk pada pelanggan masal (Saran 5) ATURAN 32 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan turun
185
DAN DAN
Biaya tinggi ATAU Biaya sedang Laba rendah
MAKA Menarik jenis yang lemah, harga menggunakan cost plus, menghapus outlet/kios yang tidak menguntungkan, mengadakan pengurangan promosi sampai tingkat yang dibutuhkan untuk mempertahankan pelanggan loyal. (Strategi 11) Saran : Sasaran pemasaran difokuskan untuk mengurangi pengeluaran dan upayakan untuk mempertahankan pelanggan loyal (Saran 3) ATURAN 33 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan turun DAN Biaya tinggi ATAU Biaya sedang DAN Laba stabil ATAU Laba tinggi MAKA Menawarkan produk dasar, menurunkan harga, membangun distribusi selektif, promosi dengan membangun kesadaran produk pada pengadopsi awal dan agen. (Strategi 18) Saran : Menciptakan kesadaran produk dan mempertahankan pangsa pasar (Saran 10) ATURAN 34 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan turun DAN Biaya rendah MAKA Menawarkan perluasan produk, harga untuk menembus pasar, membangun distribusi intensif, promosi dengan membangun kesadaran dan minat pada pasar masal. (Strategi 7) Saran : Upayakan untuk memaksimalkan pangsa pasar dengan membangun kesadaran produk pada pelanggan masal (Saran 5) ATURAN 35 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan meningkat ATAU Permintaan stabil DAN Persaingan jumlah stabil ATAU Persaingan jumlah meningkat DAN Biaya sedang ATAU Biaya tinggi MAKA Menawarkan perluasan produk, harga untuk menembus pasar, membangun distribusi intensif, promosi dengan membangun kesadaran dan minat pada pasar masal. (Strategi 7) Saran : Upayakan untuk memaksimalkan pangsa pasar dengan membangun kesadaran produk pada pelanggan masal (Saran 5) ATURAN 36 JIKA Penjualan meningkat DAN Tipe pelanggan masal DAN Permintaan meningkat
186
DAN DAN
ATAU Permintaan stabil Persaingan jumlah stabil ATAU Persaingan jumlah meningkat Biaya rendah
MAKA Diversifikasi merk atau kemasan, harga untuk menyaingi pesaing, membangun distribusi lebih intensif, promosi dengan menekankan keunggulan merk dan mendorong pergeseran merk. (Strategi 6) Saran : Memaksimalkan pangsa pasar dan mendorong pergeseran merk (Saran 11)
187
188
189
190
191
192
Lampiran 5. Petunj uk Teknis Penggunaan Sains-Jamu
PETUNJUK TEKNIS PENGGUNAAN
SAINS-Jamu KUSNANDAR
193
PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN SEKOLAH PASCASARJANA IPB, 2006
Lampiran 3 Proyeksi arus kas industri kecil jamu No
Uraian
A 1 2 3 4 5
B
Tahun Ke-0Tahun Ke-1Tahun Ke-2Tahun Ke-3Tahun Ke-4Tahun Ke-5Tahun Ke-6
Kas Masuk Investasi 147800000 Bunga Masa Konstruksi 9434042 Laba Bersih Penyusutan Nilai Sisa Aset Total Kas Masuk 157234042
88679675 11228250
Aliran Kas Bersih
D
Total Kas Awal
E
Total Kas Akhir
95062930 11228250
98254558 101446185 104637813 11228250 11228250 11228250
99907925 103099553 106291180 109482808 112674435 115866063
Kas Keluar 157234042 1 Pembiayaan Investasi 2 Pembayaran Pokok Pinjaman 24550980 Total Kas Keluar 157234042 24550980
C
91871303 11228250
75356945 0
24550980 24550980
24550980 24550980
24550980 24550980
24550980 24550980
0 0
78548573
81740200
84931828
88123455 115866063
75356945 153905518 235645719 320577546 408701001
75356945 153905518 235645719 320577546 408701001 524567064
Lampiran 2 Proyeksi laba rugi industri kecil jamu No
Uraian Tahun Ke-1Tahun Ke-2Tahun Ke-3Tahun Ke-4Tahun Ke-5Tahun Ke-6Tahun Ke-7
A
Pendapatan Produksi (pak) 308880 308880 308880 308880 308880 308880 308880 Harga (Rp) 1500 1500 1500 1500 1500 1500 1500 Pendapatan (Rp) 463320000 463320000 463320000 463320000 463320000 463320000 463320000
B
Biaya operasi
C
Laba Operasi463320000 463320000 463320000 463320000 463320000 463320000 463320000
D
Bunga Investasi Modal Kerja Total Bunga
0
0 0 0
0
0 0 0
0
0 0 0
0
0 0 0
0
0 0 0
0
0 0 0
0
0 0 0
E
Laba Sebelum 463320000 Pajak 463320000 463320000 463320000 463320000 463320000 463320000
F
Laba Bersih (Pajak 301158000 35%) 301158000 301158000 301158000 301158000 301158000 301158000
Tahun Ke-7Tahun Ke-8Tahun Ke-9Tahun Ke-10
104637813 104637813 104637813 104637813 11228250 11228250 11228250 11228250 12435000 115866063 115866063 115866063 128301063
0 0
0 0
0 0
0 0
115866063 115866063 115866063 128301063 524567064 640433126 756299189 872165251 640433126 756299189 872165251
Tahun Ke-8Tahun Ke-9Tahun Ke-10
308880 308880 308880 1500 1500 1500 463320000 463320000 463320000 0
0
0
463320000 463320000 463320000
0 0 0
0 0 0
0 0 0
463320000 463320000 463320000 301158000 301158000 301158000
1E+09
193
SAINS - Jamu Sistem Manajemen Ahli Pengembangan Industri Kecil Jamu
S
ains Jamu merupakan implementasi sistem manajemen ahli yang dirancang dalam suatu paket komputer yang diberi nama SAINS-Jamu. Paket program ini disusun dalam bentuk sistem manajemen ahli yang merupakan gabungan antara sistem penunjang keputusan dengan sistem pakar. Model SAINS-Jamu dirancang dengan tujuan untuk membantu pengguna, dalam proses pengambilan keputusan pada pengembangan industri kecil jamu. Uraian ini dirancang untuk membantu operasionalisasi penggunaan aplikasi model Sains Jamu.
Petunjuk Instalasi Mengkopi file –file yang diperlukan serta mengatur konfigurasisistem agar aplikasi model Sains Jamudapat berjalan dengan baik.
A
plikasi model Sains Jamu melibatkan beberapa file beserta konfigurasi yang harus diatur sedemikian rupa sehingga aplikasi ini dapat berjalan dengan baik. File – file ini (pada PC yang berbeda) kemungkinan tidak tersedia dan konfigurasi yang ada tidak memenuhi persyaratan yang diperlukan Sains Jamu. Untuk menjamin berjalannya aplikasi model Sains Jamu dengan baik diperlukan proses instalasi yang bertujuan meng-kopi file – file yang diperlukan serta mengatur konfigurasinya. Sains Jamu hanya dapat berjalan pada sistem operasi yang berbasis windows tepatnya Microsoft Windows 98 atau versi yang lebih tinggi dengan minimal RAM 128 dan disk free space sebesar 5 (lima) MB. Khusus untuk sistem operasi yang multiuser (Microsoft Windows XP, Microsoft Windows 2000, atau sekelasnya) hendaknya aplikasi Sains Jamu diinstal pada mode administrator. Ada beberapa tahapan yang perlu diperhatikan dalam proses instalasi Sains Jamu Untuk melakukan prosedur instalasi disediakan sebuah CD yang berisi 3 (tiga) buah file, diantaranya: SainsJamu.cab, setup.exe, dan setup.lst. Berikut adalah beberapa tahapan prosedur instalasi Sains Jamu: :: Hapus Versi Sebelumnya
Instalasi tidak dapat menghapus secara otomatis aplikasi Sains Jamu yang telah terinstal pada waktu sebelumnya. Lakukan penghapusan jika sebelumnya anda telah meng-instal Aplikasi Sains Jamu sesuai prosedur Menghapus Aplikasi Sains Jamu dari Windows. :: Jalankan File Instalasi
Jalankan file instalasi Sains Jamu dengan meng-klik ganda setup.exe pada dire ktori / drive dimana file ini ditempatkan. Ikuti semua petunjuk yang ditayangkan pada proses selanjutnya, biasanya pengguna hanya melakukan persetujuan dengan menekan tombol [Enter] pada setiap dialog yang ditampilkan.
194 :: Update File System (Jika Diperlukan)
Untuk kasus tertentu terkadang sistem operasi harus melakukan prosedur updating file system terlebih dahulu sebelum proses instalasi dilanjutkan. Tetapi jangan khawatir, konfigurasi ini dilakukan secara otomatis, dan instalasi akan meminta windows untuk di-restart sebelum progres dilanjutkan. Setujui permintaan ini dengan menekan tombol [Enter], windows secara otomatis akan melakukan booting ulang, jika tidak - lakukan booting ulang secara manual. Ulangi lagi prosedur instalasi dari awal. :: Instalasi Selesai
Jika proses instalasi berjalan dengan lancar, windows akan membuat program group baru dengan nama Sains Jamu. Untuk mengaktifkannya, klik shortcut pada Start|Programs|Sains Jamu|Sains Jamu.
Menjalankan Aplikasi Model Sains Jamu Aplikasi model Sains Jamu dapat dijalankan apabila proses instalasi berjalan dengan baik. Apabila terjadi kesalahan dalam prosedur instalasi ataupun pada saat eksekusi program, laporkan kembali kesalahan tersebut kepada system designer. Untuk menjalankan aplikasi SAINS-Jamu, klik tombol [Start] pada taskbar windows – kemudian pada menu Programs ditampilkan beberapa aplikasi (program group) yang terinstal dalam windows dan salah satunya adalah Sains Jamu. Arahkan pointer pada grup Sains Jamu kemudian klik shortcut Sains Jamu untuk mengaktifkannya.
Gambar 1. Visualisasi dialog akses aplikasi SAINS-Jamu. Halaman pertama yang ditampilkan aplikasi SAINS-Jamu adalah dialog akses aplikasi yang berguna sebagai gerbang otorisasi penggunaan aplikasi. Pada dialog ini ditanyakan mengenai jenis
195 pengguna dan passowrd-nya. Pilihlah jenis pengguna pada pilihan ‘User’ dan berikan password yang bersesuaian. Klik tombol [Lanjut] atau tekan [Enter] untuk menyetujuinya dan klik [Batal] atau tekan [Esc] untuk membatalkannya. Apabila jenis pengguna beserta password-nya disetujui, maka anda dapat menggunakan aplikasi ini dengan fitur yang sesuai jenis user-nya.
Struktur Aplikasi SAINS - Jamu Secara struktural konfigurasi aplikasi model SAINS-Jamu terdiri dari beberapa sub model yang masing-masing dikonstruksi untuk memproses input berupa data untuk menghasilkan output yang berbentuk informasi, alternatif keputusan, strategi kebijakan, atau saran/upaya pengembangan. Model SAINS-Jamutersebut secara umum dikelompokkan ke dalam 6 (enam) komponen utama yaitu sub model struktur pengembangan, sub model pengadaan bahan baku, sub model sumber permodalan, sub model kelembagaan usaha, sub model strategi bauran pemasaran, dan sub model kelayakan finansial. Masing-masing komponen tersebut dapat diakses dengan cara meng-klik komponen yang bersesuaian pada panel ‘Menu Utama’ yang ditempatkan pada bagian atas aplikasi. Sedangkan modul-modul/halaman dikumpulkan pada panel ‘Sub Menu’ yang terletak di sebelah kiri aplikasi, klik modul-modul/halaman yang diinginkan untuk menampilkan detail modul/halaman tersebut.
Keluar Aplikasi
Sub Model struktur Pengembangan Sub Model Pengadaan Bahan Baku
Show/Hide Sub Menu
Sub Model Sumber Permodalan Sub Model Kelembagaan Usaha
Sub Model Strategi Bauran Pemasaran Sub Model Kelayakan Finansial
Gambar 2. Struktur sistem aplikasi model Sains Jamu Sub Model Struktur Pengembangan
Sub model struktur pengembangan dirancang untuk membantu pengguna dalam melakukan analisis atau identifikasi elemen-elemen penting yang menentukan keberhasilan elemen-elemen pengembangan program. Keluaran model ini berupa informasi struktur hirarki dan klasifikasi sub elemen berdasarkan daya dorong dan tingkat ketergantungan terhadap sistem. Model ini
196 menggunakan teknik ISM (Interpretative Structural Modeling), suatu teknik pemodelan deskriptif yang cukup teruji. Secara lengkap mengenai petunjuk operasional implementasi model ini dapat dilihat pada topik berikutnya (Petunjuk Teknis Aplikasi Sub model struktur pengembangan) Sub Model Pangadaan Bahan Baku
Sub model pengadaan bahan baku ini dikembangkan untuk membantu pengguna dalam menetukan prioritas pengadaan bahan baku yang sesuai untuk digunakan dalam pengembangan industri kecil jamu berdasarkan kriteria-kriteria yang dibangun. Keluaran dari model ini adalah urutan prioritas model pengadaan bahan baku yang dipilih dari beberapa alternatif pengadaan bahan baku. Proses penentuan prioritas pengasdaan bahan baku dalam paket Sains Jamu dilakukan dengan teknik Multy Expert-Multy Criteria Decision Making (ME-MCDM) Petunjuk penggunaan model ini dibahas secara rinci pada bagian berikutnya (Petunjuk Teknis Aplikasi Sub model pengadaan bahan baku). Sub Model Sumber Permodalan
Sub model sumber permodalan dirancang untuk membantu pengguna dalam proses pengambilan keputusan mengenai alternatif sumber permodalan. Keluaran model ini berupa bobot alternatif dari beberapa alternatif sumber permodalan. Proses penentuan alternatif sumber permodalan dalam paket Sains Jamu dilakukan dengan teknik AHP (Analisis Hirarki Proses). Adapun petunjuk penggunaan teknik AHP dibahas secara rinci pada bagian berikutnya (Petunjuk Teknis Aplikasi sub model sumber permodalan). Sub Model Kelembagaan Usaha
Sub model kelembagaan usaha dirancang untuk membantu pengguna dalam proses pengambilan keputusan mengenai model kelembagaan usaha yang sesuai dengan pengembangan industri kecil jamu. Keluaran model ini berupa urutan prioritas model kelembagaan usaha yang dipilih. Proses penentuan model kelembagaan usaha dalam paket Sains Jamu diolah menggunakan teknik MPE (Metode Perbandingan Eksponensial). Adapun petunjuk penggunaan modul MPE dibahas secara rinci pada bagian (Petunjuk Teknis Aplikasi sub model kelembagaan usaha). Sub Model Strategi Bauran Pemasaran
Sub model strategi bauran pemasaran dirancang sebagai sistem pakar untuk membantu pengguna dalam menentukan strategi bauran pemasaran dalam pengembangan industri kecil jamu Operasionalisasi sub model strategi bauran pemasaran ini diuraikan secara tersendiri pada topik berikutnya (Petunjuk Teknis Aplikasi sub model strategi bauran pemasaran). Sub Model Kelayakan Finansial
Model kelayakan finansial dirancang untuk membantu pengguna dalam menganalisa kelayakan industri kecil jamu secara finansial. Parameter-parameter kelayakan yang dihasilkan di antaranya NPV (Net Present Value), IRR (Internal Rate Of Return), PBP (Payback Period), B/C ratio (Benefit-Cost Ratio), dan parameter-parameter lainnya. Petunjuk teknis penggunaan model kelayakan finansial industri kecil jamu dapat dilihat secara rinci pada topik berikutnya (Petunjuk Teknis Aplikasi sub model kelayakan finansial).
Mengakhiri Aplikasi Untuk mengakhiri aplikasi Sains Jamu, gunakan tombol x ‘Close’ yang diletakkan pada bagian kanan atas aplikasi.
197
1 . Sub Model Struktur Pengembangan Sub Model ini digunakan untuk strukturisasi sistem pengembangan industri kecil jamu dengan menggunakan teknik interpretative structural modeling (ISM)
A
plikasi sub model struktur pengembangan merupakan tools yang dirancang untuk membantu para pengambil keputusan dalam melakukan analisis keterkaitan sistem / sub sistem secara hirarkis dan terstruktur. Aplikasi sub model struktur pengembangan menggunakan metode ISM (Interpretative Structural Modeling) dengan pelabelan V, A, X, O yang mencerminkan hubungan kontekstual antar komponen yang terlibat dalam sebuah sistem. Aplikasi sub model struktur pengembangan menghasilkan keluaran yang sangat berguna bagi para pengambil keputusan untuk mengetahui strutur sistem pengembangan industri kecil jamu. Gambar 1 adalah contoh ilustrasi halama n utama aplikasi sub model struktur pengembangan.
Informasi sub elemen yang dikaji Kumpulam perintah dokumentasi Menampilkan halamanhalaman tertentu Petunjuk singkat mengenai editing data
Gambar 1.1. Ilustrasi halaman utama aplikasi sub model struktur pengembangan. Secara struktural aplikasi sub model struktur pengembangan memiliki 3 (tiga) bagian utama yaitu kumpulan perintah dokumentasi, bagian input dan editing data, dan hasil akhir pengolahan. Berikut dijelaskan mengenai bagaian-bagian tersebut.
Input dan Editing Data Bagian input dan editing data meliputi beberapa kegiatan diantaranya editing deskripsi mengenai elemen yang dikaji, inisialisasi pakar dan sub elemen, dan pengisian matriks pendapat pakar. Masing-masing halaman input data ini diperlukan sebagai inisialisasi data yang mutlak harus dilengkapi. Input datanya cukup sederhana dan memiliki karakteristik masukan yang hampir mirip, cukup memasukan data yang diperlukan kemudian diakhiri dengan menekan tombol [Enter]. Hampir semua jenis kesalahan masukan data yang dilakukan pengguna juga telah di-handle dalam aplikasi ini sehingga pengguna tidak perlu khawatir akan kesalahan input data.
198 Inisialisasi Deskripsi Elemen
Pada dokumen yang sedang anda kerjakan mungkin perlu diberikan beberapa catatan singkat mengenai deskripsi elemen yang sedang dikaji seperti misalnya elemen kebutuhan, elemen pelaku, dan sebagainya. Aktifkan halaman utama aplikasi sub model struktur pengembangan, kemudian isilah kotak-kotak yang disediakan sesuai keperluan. Tekanlah selalu tombol [Enter] setelah anda mengisi salah satu kotak untuk menyetujui perubahan yang dilakukan. Inisialisasi Pakar dan Sub Elemen
Pakar/pengambil keputusan maupun sub elemen harus didaftarkan terlebih dahulu sebelum melakukan pengisian matriks pendapat. Hal ini disebabkan karena matriks pendapat memerlukan variabel-variabel tersebut. Kegiatan editing (penambahan dan penghapusan) pakar maupun sub elemen memiliki tahapan yang identik karena itu petunjuk operasional untuk editing kedua variabel ini dibahas secara umum pada bagian recordset navigation bar. Pengisian Matriks Pendapat Pakar
Matriks pendapat pakar dalam sub model kelembagaan diisi dengan memberikan nilai – nilai kontekstual antar sub elemen. Nilai – nilai kontekstual tersebut antara lain digeneralisasi dalam bentuk V, A, X, dan O. Masukkan V jika sub elemen baris mempengaruhi / lebih tinggi dari sub elemen kolom, sebaliknya gunakan A jika sub elemen baris dipengaruhi / lebih rendah dari sub elemen kolom, atau O jika tidak ada hubungan kontekstual diantara sub elemen tersebut, dan X jika ke dua sub elemen saling membengaruhi atau sama – sama penting. Gunakan navigator pakar untuk berpindah ke matriks pendapat pakar lainnya atau matriks pendapat agregat. Kopi halaman aktif ke memori Eksport ke format Microsoft Excel Menyimpan dokumen aktif Membuka dokumen… Membuat dokumen baru Pindah ke pendapat pakar pertama Area matriks pendapat Klik di sini untuk menampilkan halaman lainnya
Lakukan agregasi pendapat
Pindah ke pendapat sebelumnya Pindah ke pendapat berikutnya Pindah ke pendapat terakhir
Toogle pendapat individu / agregat
Gambar 1.2. Visualisasi matriks pendapat aplikasi sub model struktur pengembangan Pengisian pendapat dilakukan pada ‘area matriks pendapat’ dengan memasukan nilai-nilai kontekstual sesuai pendapat yang diberikan pakar. Tekan selalu tombol [Enter] setiap kali mengisi pendapat. Untuk membatalkannya tekanlah tombol [Esc].
199
Hasil Akhir Pengolahan Hasil akhir pengolahan model ISM VAXO terdiri dari beberapa bagian yaitu matriks reachibility, matriks revisi, elemen kunci, dependency chart, dan struktur sistem. Gunakan tombol pada halaman matriks pendapat individu/agregat untuk menampilkan hasil akhir pengolahan. Kopi halaman aktif ke memori Eksport ke format Microsoft Excel Menyimpan dokumen aktif Membuka dokumen… Membuat dokumen baru Area struktur sistem
Klik di sini untuk menampilkan halaman lainnya
Gambar 1.3. Visualisasi ha sil akhir pengolahan aplikasi sub model struktur pengembangan Berikut adalah deskripsi variabel keluaran aplikasi sub model struktur pengembangan: Matriks Reachibility Matriks Revisi Elemen Kunci Grafik Struktur
: Matriks hasil konversi V, A, X, dan O yang disajikan dalam bentuk biner : Revisi pendapat yang berupa matriks reachibility yang stationer : Tabel dependency – driver power masing-masing sub elemen dan elemen kunci : Grafik dependency – driver power masing-masing sub elemen : Diagram struktural inter-dependensi antar sub elemen
2 . Sub Model Pengadaan Bahan Baku Sub model ini digunakan untuk menentukan prioritas dari beberapa alternatif pengadaan bahan baku industri kecil jamu berdasarkan pendapat pakar sesuai dengan kriteria-kriteria yang ditetapkan dengan menggunakan teknik Multy Expert – Multy Criteria Decision Making (ME-MCDM).
A
plikasi sub model pengadaan bahan baku merupakan sistem penunjang keputusan yang dirancang untuk membantu para pengambil keputusan dalam melakukan analisis pri oritas alternatif-alternatif dalam sistem yang dianalisa. Aplikasi sub model pengadaan bahan baku menggunakan metode Independent Preference Evaluation dengan pelabelan seperti SR, R, S, T, ST, dan sejenisnya yang mencerminkan tingkat kepentingan relatif dari elemen-elemen terlibat. Aplikasi sub model pengadaan bahan baku menghasilkan keluaran yang sangat berguna bagi para pengambil keputusan yang mempelajari tingkat kepentingan (prioritas) aternatif-alternatif berdasarkan penilaian beberapa pakar. Gambar 2.1 adalah contoh ilustrasi halaman utama aplikasi sub model pengadaan bahan baku.
200
Informasi elemen yang dikaji
Menampilkan halamanhalaman tertentu
Kumpulam perintah dokumentasi
Petunjuk singkat mengenai editing data
Gambar 2.1. Ilustrasi halaman utama aplikasi sub model pengadaan bahan baku. Secara struktural aplikasi sub model pengadaan bahan baku memiliki 3 (tiga) bagian utama yaitu kumpulan perintah dokumentasi, bagian input dan editing data, dan hasil akhir pengolahan. Berikut dijelaskan mengenai bagaian-bagian tersebut.
Input dan Editing Data Bagian input dan editing data meliputi beberapa kegiatan diantaranya editing deskripsi mengenai elemen yang dikaji, inisialisasi skala penilaian, inisialisasi pakar/pengambil keputusan, inisialisasi alternatif yang dinilai, inisialisasi kriteria penilaian, dan pengisian matriks pendapat pakar. Masingmasing halaman input data ini diperl ukan sebagai inisialisasi data yang mutlak harus dilengkapi. Input datanya cukup sederhana dan memiliki karakteristik masukan yang hampir mirip, cukup memasukan data yang diperlukan kemudian diakhiri dengan menekan tombol [Enter]. Hampir semua jenis kesalahan masukan data yang dilakukan pengguna juga telah di-handle dalam aplikasi ini sehingga pengguna tidak perlu khawatir akan kesalahan input data. Inisialisasi Deskripsi Elemen
Pada dokumen yang sedang anda kerjakan mungkin perlu diberikan beberapa catatan singkat mengenai deskripsi elemen yang sedang dikaji seperti misalnya pengadaan bahan baku industri kecil jamu. Aktifkan halaman utama aplikasi sub model pengadaan bahan baku, kemudian isilah kotak-kotak yang disediakan sesuai keperluan. Tekanlah selalu tombol [Enter] setelah anda mengisi salah satu kotak untuk menyetujui perubahan yang dilakukan. Inisialisasi Skala, Pakar, Alternatif, dan Kriteria
Skala penilaian, pakar/pengambil keputusan, alternatif yang dinilai, maupun kriteria penilaian harus didaftarkan terlebih dahulu sebelum melakukan pengisian matriks pendapat. Hal ini disebabkan karena matriks pendapat memerlukan variabel-variabel tersebut. Kegiatan editing (penambahan dan penghapusan) pada semua variabel yang memerlukan inisialisasi ini memiliki tahapan yang identik karena itu petunjuk operasional untuk editing variabel-variabel tersebut dibahas secara umum pada bagian recordset navigation bar.
201 Pengisian Matriks Pendapat Pakar
Matriks pendapat pakar dalam aplikasi sub model pengadaan bahan baku merupakan lembar penilaian pakar-pakar terhadap alternatif-alternatif yang terlibat berdasarkan kriteria-kriteria yang ditetapkan. Matriks pendapat pakar diisi dengan memberikan nilai – nilai tingkat kepentingan/dukungan alternatif terhadap sistem yang dikaji. Nilai – nilai tersebut berupa label seperti SR (Sangat Rendah), R (Rendah), S (Sedang), T (Tinggi), ST (Sangat Tinggi), dan seterusnya tergantung preferensi skala yang ditetapkan Kopi halaman aktif ke memori Eksport ke format Microsoft Excel Menyimpan dokumen aktif Membuka dokumen… Tanda sel yang aktif Area matriks pendapat
Membuat dokumen baru Pindah ke pendapat pakar pertama Pindah ke pendapat sebelumnya
Klik di sini untuk menampilkan halaman lainnya
Pindah ke pendapat berikutnya Pindah ke pendapat terakhir
Lakukan agregasi pendapat Panel informasi sel yang aktif
Gambar 2.2. Visualisasi matriks pendapat aplikasi sub model pengadaan bahan baku Pengisian pendapat dilakukan pada ‘area matriks pendapat’ dengan memasukan nilai-nilai skala sesuai yang ditetapkan. Tekan selalu tombol [Enter] setiap kali mengisi pendapat. Untuk membatalkannya tekanlah tombol [Esc].
Hasil Akhir Pengolahan Hasil akhir pengolahan sub model pengadaan bahan baku berupa daftar skala prioritas dari alternatif-alternatif yang diurutkan mulai dari nilai skala tertinggi sampai terendah. Skala terendah dapat ditetapkan dengan memilih salah satu skala yang terdapat pada panel ‘Filter’. Kopi halaman aktif ke memori Eksport ke format Microsoft Excel Menyimpan dokumen aktif Membuka dokumen… Membuat dokumen baru Daftar prioritas alternatif Klik di sini untuk menampilkan halaman lainnya
. Gambar 2.3.. Visualisasi hasil akhir pengolahan sub model pengadaan bahan baku
202
3. Sub Model Sumber Permodalan Sub model ini digunakan sebagai penunjang keputusan untuk menentukan alternatif sumber permodalan industri kecil jamu dengan menggunakan teknik AHP (Analisis Hirarki Proses)
A
plikasi sub model sumber permodalan merupakan sistem penunjang keputusan yang dirancang untuk membantu para pengambil keputusan dalam melakukan analisis vektor eigen dari beberapa elemen yang terlibat dalam jaringan. Aplikasi sub model sumber permodalan menggunakan teknik AHP (Analisis Hirarki Proses) dengan penilaian perbandingan berpasanagan dalam rentang 1 (satu) sampai 9 (sembilan). Aplikasi sub model sumber permodalan menghasilkan keluaran yang sangat berguna bagi para pengambil keputusan yang mempelajari tingkat kepentingan (bobot/prioritas) alternatif-alternatif berdasarkan penilaian beberapa pakar. Sub model sumber permodalan memiliki 2 (dua) bagian panel dialog utama yakni area struktur jaringan yang merupakan halaman muka dan matriks pendapat pakar. Di samping itu model ini dilengkapi dengan panel resume analisis serta beberapa tombol perintah yang terdapat pada masing – masing panel. Visualisasi halaman utama sub model sumber permodalan dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Kumpulan tombol perintah
Hirarki / Layer
Informasi hasil analisis
Area Struktur Jaringan
Konektor
Informasi dokumen aktif
Gambar 3.1. Ilustrasi halaman utama aplikasi sub model sumber permodalan. Area struktur jaringan digunakan untuk menentukan struktur jaringan dalam permasalahan yang dianalisa. Pada halaman ini pengguna dapat melakukan penambahan dan penghapusan terhadap hirarki/layer, grup/sub layer, elemen, dan jaringan/koneksi antar elemen. Di samping itu pengguna juga dapat melakukan beberapa hal yang berkaitan dengan dokumentasi diantaranya : membuat dokumen/permasalahan baru, membuka dokumen yang tersimpan pada media,
203 menyimpan dokumen aktif ke dalam bentuk file,mengatur ukuran kertas/kanvas, transfer struktur jaringan ke memori dalam bentuk bitmap, menampilkan matriks pendapat, melakukan agregasi vertikal, dan menampilkan fasilitas bantuan ini. Secara hirarkis area struktur jaringan merupakan kumpulan dari satu atau lebih layer/hirarki. Setiap layer/hirarki terdiri dari beberapa grup/sub layer/slab yang masing – masing merupakan kesatuan dari beberapa elemen. Sementara itu jaringan/koneksi merupakan hubungan keterkaitan antara satu elemen dengan elemen lainnya pada layer/hirarki yang berbeda. Sebuah elemen yang memiliki jaringan/koneksi kepada elemen lain pada layer/hirarki di atasnya memberikan arti bahwa elemen tersebut mempengaruhi. Sebaliknya jika elemen tersebut memiliki jaringan/koneksi kepada elemen pada layer/hirarki di bawahnya, elemen ini dipengaruhi.
Panel Resume Analisis Panel resume analisis digunakan sebagai panel hasil agregasi pendapat pakar secara vertikal. Panel ini terletak pada bagian kanan aplikasi seperti tampak pada Gambar 3.2. Ada dua perintah yang dapat digunakan oleh pengguna pada panel resume analisis ini yaitu mengkopi resume ke memori dan menutup resume analisis. Panel resume analisis hanya dapat dimunculkan sesaat setelah proses agregasi selesai dilakukan, karena itu jika panel ini tidak tampak maka lakukan Kopi resume ke memori proses agregasi. Tutup panel resume
Hasil pengolahan AHP yang ditayangkan pada panel resume analisis dapat dikopi ke memori dalam bentuk bitmap untuk keperluan reporting. Arahkan pointer menuju tombol kemudian klik tombol ini, resume analisis akan disimpan dalam memori. Gunakan operasi ‘Paste’ pada aplikasi reporting anda (Microsoft Word misalnya) untuk menempelkan gambar resume ini. Resume analisis dapat dihilangkan apabila tidak diperlukan (misalnya area struktur jaringan terlalu kecil). Klik tombol pada panel resume analisis untuk menghilangkannya. Gambar 3.2. Visualisasi Panel Resume Analisis.
Matriks Pendapat Pakar Matriks pendapat pakar merupakan lembar pengisian pendapat pakar mengenai pengaruh elemen – elemen terhadap elemen lainnya yang berada pada hirarki yang lebih tinggi. Penilaian ini mencerminkan kekuatan perbandingan kekuatan 2 (dua) buah elemen terhadap elemen lain yang dipengaruhinya, karena itu dialog pendapat pakar disajikan dalam bentuk matriks.
204
Kopi semua pendapat ke memori Tambahkan responden baru Tutup matriks pendapat Informasi Pakar Pendapat Agregat dari Keseluruhan Pakar
Informasi Konsistensi Pendapat
Gambar 3.3. Visualisasi Matriks Pendapat Pakar. Halaman matriks pendapat pakar terdiri dari dua bagian utama yaitu matriks pendapat individu dan matriks pendapat agregat. Matriks pendapat individu adalah matriks pendapat dimana pengguna dapat melakukan input data berdasarkan hasil pengamatan. Matriks pendapat individu terletak pada bagian kiri layar dan terdiri dari satu atau lebih matriks yang disediakan untuk satu atau lebih responden. Di sisi lain (sebelah kanan) terdapat sebuah matriks pendapat yang merupakan matriks pendapat agregat. Menambah dan Menghapus Matriks Pendapat
Secara default model AHP menyediakan sebuah matriks yakni untuk seorang responden/pakar. Akan tetapi pakar/responden ini dapat ditambah atau dikurangi sesuai keperluan. Untuk menambahkan responden, arahkan pointer pada tombol yang terletak di sebelah kanan atas halaman matriks pendapat. Klik tombol ini – sebuah matriks baru ditambahkan dengan nama responden/pakar yang secara default diberikan inisial R. Gantilah informasi responden/pakar ini sesuai keperluan dengan menggunakan prosedur mengganti informasi responden. Untuk menghapus pendapat pakar, gunakan perintah ‘Hapus Matriks Pendapat Ini’. Arahkan pointer di atas tombol yang terdapat pada baris terbawah matriks pendapat yang bersangkutan. Klik tombol ini – pendapat pakar akan dihapus. Perlu diketahui bahwa perintah ini tidak dapat dibatalkan, yakinkan terlebih dahulu sebelum anda menghapusnya. Mengganti Informasi Responden
Informasi responden dapat diganti sesuai keperluan pengguna. Klik ganda pada area informasi responden kemudian masukan informasi responden sesuai keperluan. Tekan [Enter] untuk menyetujui atau [Esc] untuk membatalkan. Catatan : Dianjurkan untuk memberikan informasi responden yang unik dan singkat untuk menghindari kemungkinan konfliknya variabel dalam sistem. Mengkopi Pendapat ke Memori
Pendapat pakar dapat dikopi ke memori windows dalam bentuk bitmap. Fasilitas ini dirancang khusus untuk keperluan reporting atau dokumentasi lainnya. Untuk mengkopi pendapat masing – masing pakar, arahkan pointer pada tombol ‘Kopi matriks pendapat ke memori’ yang terdapat pada baris terbawah matriks pendapat yang bersangkutan. Klik tombol ini, pendapat akan disimpan dalam memori untuk kemudian digunakan pada aplikasi windows lainnya. Untuk
205 mengkopi semua pendapat sekaligus, gunakan tombol kopi yang terdapat pada bagian kanan atas halaman matriks pendapat. Melakukan Prosedur Agregasi Horisontal
Agregasi horisontal merupakan serangkaian prosedur iteratif untuk menghasilkan vektor yang stasioner (lamda maksimum). Prosedur ini pada prinsipnya melibatkan operasi perkalian matriks berulang sehingga menghasilkan nilai vektor dalam ketelitian 4 (empat) desimal. Klik tombol pada matriks pendapat untuk melakukan prosedur agregasi. Hasil perhitungannya ditayangkan dalam kolom vektor. Perintah ini juga melibatkan perhitungan agregat dari pendapat – pendapat pakar dengan menggunakan rata – rata geometris, hasilnya ditayangkan pada matriks pendapat agregat (matriks pendapat yang ditempatkan pada bagian kanan halaman). Matriks Pendapat dan Vektor Prioritas
Pengisian matriks pendapat terdiri dari 2 (dua) bagian yaitu pengisian pendapat dengan membandingkan masing – masing elemen (non direct) dan pengisian secara langsung (direct). Pengisian pendapat non direct dilakukan dengan cara membandingkan kekuatan pengaruh antar elemen pada baris terhadap elemen – elemen pada kolom. Apabila pengaruh elemen baris lebih besar dari pada pada kolom maka nilai yang diberikan adalah x, sebaliknya jika elemen kolom lebih besar daripada elemen baris maka nilai yang diberikan adalah 1/x. x didefinisikan sebagai tingkat kekuatan pengaruh yang nilainya antara 1 dan 9. Untuk pengisian pendapat non direct, arahkan pointer pada tombol 6pada sel yang diperbandingkan, kemudian klik tombol ini. Pada menu penilaian yang muncul disediakan beberapa pilihan nilai, klik salah satu perintah sesuai penilaian pakar terhadap sel tersebut. Tidak semua sel diperbolehkan untuk diisi karena secara beberapa sel akan diisi secara otomatis. Untuk diagonal utama misalnya secara otomatis akan diberi nilai 1 (satu) dan untuk diagonal yang berlawanan akan diberi nilai inversi dari data masukan. ¨
Aktifkan ceklis ini jika pendapat direct Klik ganda di kolom ini untuk penilaian direct
Klik tombol ini untuk menampilkan pilihan nilai
Gambar 3.4. Visualisasi Penilaian Matriks Pendapat Pakar Pendapat direct dimaksudkan untuk mengisi pendapat pakar secara langsung tanpa membandingkan antara elemen – elemennya. Dengan demikian penilaian kekuatan diberikan secara langsung oleh pengguna dengan memasukan nilai numerik. Perhitungan vektor untuk pendapat direct disini cukup sederhana yaitu dengan membuat proporsi dari nilai totalnya. Untuk penilaian direct dari sebuah elemen dapat dilakukan dengan cara meng-klik ganda kolom ‘Direct’ pada baris yang bersesuaian dengan elemennya. Masukkan penilaian sesuai pengamatan kemudian tekan [Enter] untuk melanjutkan atau [Esc] untuk membatalkan.
206 Menutup Halaman Matriks Pendapat
Menutup halaman matriks pendapat pakar untuk kembali ke halaman utama dapat dilakukan dengan cara mengklik tombol sebelah kanan halaman matriks pendapat. Arahkan pointer pada tombol tersebut, kemudian lakukan klik kiri pada mouse anda. Informasi Elemen – Elemen Yang Berpengaruh
Informasi elemen pada baris dan kolom yang ditampilkan hanya berupa nomor elemen dan bukan informasi elemen sebenarnya. Informasi elemen – elemen ini diletakan pada bagian bawah kanan atau setelah matriks pendapat agregat. Interpretasi Pendapat Direct dan Non Direct
Bagaimana pendapat direct dan non direct digunakan dalam pengolahan vertikal ?. Pada agregasi/pengolahan vertikal pendapat yang diperhitungkan adalah pendapat geometris dari keseluruhan pakar. Pendapat ini tergantung dari opsi yang ditetapkan pengguna pada saat pengisian matriks pendapat. Jika semua opsi ‘Direct?’ yang ada pada matriks pendapat diaktifkan, maka nilai yang diagregasi adalah nilai – nilai direct-nya. Sementara jika salah satu dari pendapat opsi ‘Direct ?’ dimatikan maka agregasi yang dilakukan adalah agregasi terhadap penilaian non – direct. Dengan demikian agregasi direct pada proses pengolahan vertikal ini hanya dilakukan apabila semua opsi ‘Direct ?’ pada matriks pendapat diaktifkan.
Tombol Perintah Utama Pada halaman utama aplikasi ini disediakan sebuah kumpulan tombol perintah yang diletakkan pada bagian kanan atas aplikasi. Kumpulan tombol perintah ini dirancang untuk beberapa kepentingan diantaranya utilitas dokumentasi, setting halaman/kanvas, Petunjuk teknis penggunaan aplikasi menambahkan layer/hirarki, Lakukan agregasi pengolahan vertikal melakukan agregasi vertikal, Menambahkan layer/hirarki baru dan menampilkan petunjuk teknis penggunaan aplikasi. Setting ukuran halaman/kanvas Berikut adalah visualisasi dan Mengkopi struktur jaringan ke keterangan singkat mengenai memori Menyimpan dokumen aktif kumpulan tombol perintah utama. Membuka dokumen… Membuat dokumen baru
Gambar 3.5. Kumpulan tombol perintah utama Membuat Dokumen Baru
Membuat dokumen baru merupakan perintah yang dapat digunakan untuk mengosongkan lembar kerja dan membuat struktur jaringan yang betul – betul baru. Arahkan pointer di atas tombol yang terdapat pada kumpulan tombol perintah, kemudian klik tombol ini – lembar kerja/area struktur jaringan akan dikosongkan dan database baru akan dibuat. Membuka Dokumen
207 Aplikasi sub model sumber permodalan menyediakan fasilitas untuk membuka dokumen yang sebelumya telah tersimpan dalam media penyimpan seperti hard disk, floppy disk, flash disk, dan sejenisnya. Klik tombol (membuka dokumen) yang terdapat pada kumpulan tombol perintah utama – kemudian pengguna diminta untuk menentukan nama dokumen yang akan dibuka. Silahkan tentukan lokasi dimana dokumen tersebut diletakkan Pilih lokasi file di sini kemudian klik [Open] atau tekan [Enter] untuk Klik nama file yang melanjutkan. Untuk akan dibuka membatalkan, klik tombol [Cancel] atau tekan [Esc] pada keyboard. Semua dokumen Analisis Hirarki Proses secara Klik di sini untuk melanjutkan default disimpan dalam file berekstensi *.eatp. Klik di sini untuk membatalkan Visualisasi Dialog pembukaan dokumen dapat dilihat pada Gambar 3.6. Gambar 3.6. Visualisasi dialog membuka dokumen Menyimpan dokumen aktif
Ada kemungkinan pengguna tidak dapat melanjutkan pekerjaan karena satu dan lain hal sementara simulasi atau bahkan entri data belum selesai. Dalam kondisi ini pengguna dapan menunda pekerjaan tersebut kemudian dilanjutkan pada kesempatan lain. Simpanlah dokumen tersebut dalam bentuk file. Klik tombol (Menimpan dokumen aktif) yang terletak pada kumpulan tombol perintah utama. Jika dokumen yang sedang aktif belum memiliki nama dokumen, maka dialog permintaan nama dokumen akan ditampilkan. Tetapkan lokasi dan nama dokumen pada dialog Pilih lokasi file di sini tersebut, kemudian klik [OK] atau tekan [Enter] untuk melanjutkan dan klik [OK] Tuliskan nama file di atau tekan [Esc] untuk sini membatalkan. Jika dokumen Klik di sini untuk melanjutkan tersebut sudah mempunyai Klik di sini untuk membatalkan nama file, sistem tidak lagi meminta nama dokumen. Gambar 3.7. Dialog menyimpan dokumen Kopi ke memori
Untuk keperluan laporan mengenai struktur jaringan dan vektor – vektornya, pengguna dapat menggunakan fasilitas kopi struktur jaringan ke memori. Perintah ini digunakan untuk mengkopi struktur jaringan ke memori untuk kemudian ditempelkan pada aplikasi pelaporan lain seperti
208 Microsoft Word, Microsoft Excel, Microsoft Powerpoint, dan sejenisnya. Klik tombol yang bertanda yang diletakkan pada kumpulan tombol perintah utama, struktur jaringan beserta vektor – vektornya otomatis tersimpan di memori dalam bentuk bitmap. Gunakan fasilitas Paste pada aplikasi pelaporan anda untuk menempelkan struktur jaringan ini. Setting ukuran halaman/kanvas
Ukuran kertas/halaman/lembar kerja struktur jaringan dapat diubah sesuai keperluan. Gunakan perintah (Setting ukuran kertas/kanvas), kemudian pada dialog yang ditampilkan silahkan pilih jenis kertas sesuai keinginan anda. Jika jenis kertas tidak Klik di sini untuk tersedia, pengguna dapat melanjutkan menentukan ukuran kertas secara manual dalam satuan Klik di sini untuk cm. untuk menyetujui membatalkan perubahan ukuran kertas/kanvas, klik [Lanjut] Ceklis ini menunjukkan bahwa atau tekan [Enter], dan untuk dimensi horisontal ditukar dengan membatalkannya klik [Batal] vertikal dan sebaliknya atau tekan [Esc] pada keyboard. Gambar 3.8. Visualisasi pilihan ukuran kertas Menambahkan layer/hirarki baru
Tombol berikutnya yang disediakan pada kumpulan tombol perintah adalah tombol yang dapat digunakan untuk menambahkan layer/hirark i baru ( ). Klik tombol tersebut jika anda ingin menambahkan layer/hirarki baru, sebuah layer baru akan dibuat dan ditempatkan pada kolom paling kanan dalam struktur jaringan. Melakukan prosedur agregasi vertikal
Agregasi vertikal merupakan prosedur yang digunakan untuk menghitung nilai–nilai vektor semua elemen yang terlibat dalam analisis. Untuk melakukan prosedur agregasi vertikal, sub model sumber permodalan menyediakan sebuah tombol yang ditempatkan pada kumpulan tombol perintah utama. Arahkan pointer pada tombol yang bertanda , kemudian klik tombol ini. Silahkan tunggu beberapa saat lamanya sampai pointer berubah dalam posisi normal dan informasi vektor semua elemen telah ditampilkan. Menampilkan petunjuk teknis penggunaan aplikasi
Untuk menampilkan petunjuk teknis penggunaan model, pengguna dapat meng-klik tombol perintah yang bertanda pada kumpulan tombol perintah utama. Petunjuk penggunaan ini akan ditampilkan pada aplikasi windows help.
209
4. Sub Model Kelembagaan Usaha Sub model kelembagaan usaha digunakan untuk menentukan prioritas dari beberapa alternatif kelembagaan usaha berdasarkan pendapat pakar sesuai dengan kriteria-kriteria yang ditetapkan dengan menggunakan teknik MPE (Metoda Perbandingan Eksponensial)
A
plikasi sub model kelembagaan usaha merupakan sistem penunjang keputusan yang dirancang untuk membantu para pengambil keputusan dalam melakukan analisis prioritas beberapa alternatif kelembagaan usaha . Aplikasi sub model kelembagaan usaha menggunakan teknik MPE (Metoda Perbandingan Eksponensial) dengan penilaian numerik.. Aplikasi sub model kelembagaan usaha menghasilkan keluaran yang sangat berguna bagi para pengambil keputusan yang mempelajari tingkat prioritas alternatif berdasarkan penilaian beberapa pakar. Gambar 4.1 adalah contoh ilustrasi halaman utama aplikasi sub model kelembagaan usaha.
Menampilkan halamanhalaman tertentu
Setting proses agregasi
Kumpulam perintah dokumentasi
Petunjuk singkat mengenai editing data
Gambar 4.1. Ilustrasi halaman utama aplikasi sub model kelembagaan usaha. Secara struktural aplikasi sub model kelembagaan usaha memiliki 3 (tiga) bagian utama yaitu kumpulan perintah dokumentasi, bagian inisialisasi (input dan editing data), dan matriks pendapat serta hasil akhir pengolahan. Berikut dijelaskan mengenai bagaian-bagian tersebut.
Inisialisasi Data Bagian input dan editing data meliputi beberapa kegiatan diantaranya registrasi objek/alternatif yang dianalisa, registrasi faktor/kriteria, registrasi pakar/pengambil keputusan, dan pengisian matriks pendapat pakar. Masing-masing halaman input data ini diperlukan sebagai inisialisasi data yang mutlak harus dilengkapi. Input datanya cukup sederhana dan memiliki karakteristik masukan yang hampir mirip, cukup memasukan data yang diperlukan kemudian diakhiri dengan menekan
210 tombol [Enter]. Hampir semua jenis kesalahan masukan data yang dilakukan pengguna juga telah di-handle dalam aplikasi ini sehingga pengguna tidak perlu khawatir akan kesalahan input data. Registrasi objek/alternatif yang dianalisa
Objek/alternatif yang dianalisa perlu diinisialisasi terlebih dahulu sebelum pengisian matriks pendapat pakar. Objek/alternatif inilah yang akan diurutkan berdasarkan nilai vektor hasil pengolahan aplikasi sub model kelembagaan usaha. Operasi inisialisasi dan editing objek/alternatif dibahas secara umum pada bagian recordset navigation bar. Gambar 4.2. adalah salah satu contoh visualisasi halaman registrasi objek/alternatif yang dianalisa.
Recordset navigation bar Kumpulam perintah dokumentasi
Navigasi halaman lainnya
Petunjuk singkat mengenai editing data
Gambar 4.2. Contoh visualisasi halaman registrasi objek/alternatif yang dianalisa. Registrasi faktor/kriteria penilaian
Faktor/kriteria dalam aplikasi sub model kelembagaan usaha juga perlu diinisialisasi terlebih dahulu sebelum pengisian matriks pendapat pakar. Kriteria inilah yang akan dijadikan dasar para pakar untuk memberikan penilaian terhadap objek/alternatif. Operasi inisialisasi dan editing objek/alternatif dibahas secara umum pada bagian recordset navigation bar. Gambar 4.3. adalah salah satu contoh visualisasi halaman registrasi kriteria penilaian.
211
Kumpulam perintah dokumentasi
Recordset navigation bar
Navigasi halaman lainnya
Petunjuk singkat mengenai editing data
Gambar 4.3 Visualisasi halaman registrasi kriteria penilaian pada sub model kelembagaan usaha. Pada halaman registrasi kriteria pengguna juga diharuskan mengisi bobot masing-masing kriteria yang telah didaftarkan. Masukkan nilai bobot setiap kriteria dengan nilai numerik sesuai kebutuhan, kemudian tekan [Enter] untuk menyetujui pembobotan kriteria. Sebaiknya pengisian nilai bobot ini dilakukan setelah semua kriteria didaftarkan. Registrasi pakar/pengambil keputusan
Aplikasi sub model kelembagaan usaha memerlukan satu atau lebih pakar untuk menilai objek/alternatif yang akan diurutkan. Karena itu penting sekali dilakukan inisialisasi pakar/pengambil keputusan sebelum prosedur pengisian matriks pendapat. Operasi inisialisasi dan editing pakar/pengambil keputusan dibahas secara umum pada bagian recordset navigation bar.
Recordset navigation bar Kumpulam perintah dokumentasi
Navigasi halaman lainnya
Petunjuk singkat mengenai editing data
Gambar 4.4. Visualisasi dialog registrasi pakar /pengambil keputusan pada aplikasi sub model kelembagaan usaha.
212 Setting Proses Agregasi
Setting prosedur agregasi dirancang untuk memberikan pilihan kepada pengguna mengenai indexing data dan prosedur rata-rata pada pendapat kelompok (agregat). Pilihan indexing akan memberikan informasi apakah semua data masukan pada matriks pendapat diindeks terlebih dahulu atau tidak sebelum data tersebut diolah. Sedangkan pilihan prosedur perataan akan memberikan informasi apakah perataan kelompok menggunakan geometric mean atau tidak. Setting proses agregasi dapat diakses pada halaman utama aplikasi sub model kelembagaan usaha.
Matriks Pendapat dan Hasil Akhir Pengolahan Matriks pendapat pakar dalam aplikasi model MPE merupakan lembar penilaian pakar-pakar terhadap alternatif-alternatif yang terlibat berdasarkan kriteria-kriteria yang ditetapkan. Matriks pendapat pakar diisi dengan memberikan nilai – nilai numerik pada setiap sel yang bersesuaian di mana sel tersebut mencerminkan kordinat antara objek/alternatif dan dan faktor/kriteria. Area matriks pendapat Kumpulam perintah dokumentasi
Pindah ke pendapat pakar pertama Panel resume analisis
Pindah ke pendapat sebelumnya Pindah ke pendapat berikutnya Pindah ke pendapat terakhir
Menampilkan pendapat yang telah diindeks
Tampilkan/hilangkan hasil analisis Menampilkan pendapat agregat
Gambar 4.5. Visualisasi matriks pendapat aplikasi sub model kelembagaan usaha. Pengisian Matriks Pendapat
Pengisian pendapat dilakukan pada ‘area matriks pendapat’ dengan memasukan nilai-nilai numerik sesuai kebutuhan pengguna. Tekan selalu tombol [Enter] setiap kali mengisi sel pada matriks pendapat. Untuk membatalkannya tekanlah tombol [Esc]. Hasil Akhir Pengolahan
Aplikasi sub model kelembagaan usaha menyajikan hasil pengolahan pada halaman matriks pendapat pakar sehingga pengguna dapat dengan mudah memperoleh informasi vektor dan prioritas. Setiap perubahan pada matriks pendapat akan menyebabkan perubahan informasi hasil akhir pengolahan secara langsung. Hasil akhir pengolahan ditampilkan pada panel resume analisis. Hasil akhir pengolahan dapat berupa hasil pengolahan individual dan hasil pengolahan agregat. Menampilkan/menghilangkan Panel Resume Analisis
Hasil akhir pengolahan pada aplikasi sub model kelembagaan usaha dapat dihilangkan/ditampilkan. Pilihan ini diberikan untuk mempermudah pengguna dalam pengisian
213
pendapat pakar jika area matriks pendapat dirasa kurang lebar. Klik tombol ‘Tampilkan/hilangkan resume analisis’ untuk menampilkan/menghilangkan panel resume analisis.
5. Sub Model Strategi Bauran Pemasaran Sub model strategi bauran pemasaran dirancang dalam bentuk sistem pakar untuk membantu dalam menentukan strategi bauran pemasaran industri kecil jamu.
A
plikasi sub model strategi bauran pemasaran dirancang untuk membantu pengambil keputusan dalam menentukan strategi berdasarkan akuisisi pengetahuan para pakar yang distrukturisasi dan dikelola dalam manajemen basis pengetahuan. Aplikasi sub model strategi bauran pemasaran secara umum terdiri dari 5 (lima) bagian utama yakni perintah dokumentasi, isialisasi parameter dan penentuan rule-based skenario, serta konsultasi sistem pakar. Berikut ini dijelaskan mengenai bagian-bagian tersebut.
Navigator Halaman
Kumpulan perintah dokumentasi
Gambar 5.1. Bagian-bagian user interface aplikasi Sistem Pakar
Inisialisasi Parameter Ada 5 (lima) parameter yang harus dilengkapi sebelum aplikasi sistem pakar dapat digunakan untuk konsultasi. Parameter-parameter tersebut di antaranya adalah parameter input, output, saran, aturan (rule), dan nilai/satuan parameter. Berikut ini disajikan uraian singkat mengenai deskripsi dan petunjuk teknis penggunaan untuk inisialisasi pada parameter-parameter tersebut. Parameter Input
Parameter input merupakan parameter yang digunakan sebagai variabel kondisional (constraint) pada aturan (rule) yang berlaku atau dengan kata lain – sebagai bagian ‘persyaratan’ pada aturan
214 (rule). Jika kondisi aktual sesuai dengan aturan (rule) yang melibatkan parameter-parameter ini, maka output-output yang bersesuaian akan dimasukkan sebagai salah satu keluaran konsultasi. Parameter Output/strategi
Parameter output/strategi merupakan parameter yang digunakan sebagai variabel keluaran (subjek) pada aturan (rule) yang berlaku. Jika kondisi aktual sesuai dengan aturan (rule) yang ada, maka output-output pada aturan (rule) ini akan dimasukkan sebagai salah satu keluaran konsultasi. Sebuah aruran (rule) kemungkinan memiliki satu atau lebih keluaran. Parameter Saran
Parameter saran merupakan parameter yang kegunaannya tidak berbeda dengan parameter output, hanya saja penekanannya berbeda. Parameter saran biasanya bersifat opsional – lebih kepada pilihan metodologi penyelesaian dan bukan merupakan keluara n dari aturan. Sebuah aruran (rule) kemungkinan memiliki satu atau lebih saran. Aturan/Rule
Atutan/rule merupakan serangkaian formulasi if-then rule yang terdiri dari satu atau lebih input parameter beserta nilai-nilainya dan menghasilkan satu atau lebih output parameter. Operasi logika yang disediakan pada aplikasi Sistem Pakar ini antara lain adalah IF, AND, dan OR. Nilai/Satuan Parameter
Nilai parameter atau skala penilaian dirancang sebagai satuan dari parameter. Nilai-nilai inilah yang nantinya akan menjadi batasan sebuah aturan (rule). Disamping itu nilai-nilai ini akan menjadi data masukan dari pengguna pada saat konsultasi nanti. Aplikasi Sistem Pakar menyediakan satuan parameter pada hampir semua parameter, tetapi untuk beberapa kasus satuan parameter ini mungkin tidak digunakan. Kondisi ini tergantung kepada substansi sistem pakar yang bersangkutan. Normalnya (kondisi default) parameter-parameter yang memiliki satuan parameter adalah parameter input, output, dan parameter saran. Ada beberapa kegiatan yang dapat dilakukan pada dialog inisialisasi parameter. Kegiatan-kegiatan tersebut memiliki teknis operasional yang sama baik untuk inisialisasi parameter input, parameter output, saran, aturan, maupun inisialisasi nilai parameter. Kegiatan-kegiatan tersebut di antaranya adalah menambah parameter, menghapus parameter, dan mengganti parameter. Khusus untuk parameter input ditambahkan kegiatan mengedit teks yang akan ditampilkan. Berikut adalah tabel distribusi kegiatan pada berbagai parameter: Jenis Kegiatan Menambah parameter Menghapus parameter Mengganti deskripsi parameter Mengedit teks yang ditampilkan
Input ü ü ü ü
Output ü ü ü
Parameter Saran Nilai/Satuan ü ü ü ü ü ü
Aturan ü ü ü
F Menambahkan parameter. Aplikasi Sistem Pakar menyediakan kotak masukan untuk menambahkan parameter yang dinamakan ‘Input Parameter’. Untuk menambahkan parameter, tuliskan parameter sesuai kebutuhan pada kotak ini diakhiri dengan menekan tombol [Enter]. Aplikasi Sistem Pakar tidak menyediakan fasilitas sorting data, selain itu aplikasi Sistem Pakar mengijinkan pengguna untuk mengisi data yang sama. Urutkan terlebih dahulu data yang akan dimasukkan untuk mempermudah kegiatan editing dan menghindari duplikasi parameter.
215 F Menghapus parameter. Jika parameter tidak diperlukan maka parameter tersebut bisa dihilangkan/dihapus. Klik/pilih parameter tersebut kemudian tekan tombol [Del] pada keyboard untuk menghapusnya. Kegiatan menghapus parameter tidak dapat dibatalkan, pastikan terlebih dahulu sebelum anda melakukannya.
Daftar parameter input
Tambahkan parameter di sini
Display Text: mengedit teks yang akan ditampilkan
Daftar nilai/satuan parameter input Tambahkan nilai/satuan parameter di sini
Gambar 5.2. Visualisasi dialog inisialisasi parameter (input) sub model strategi bauran pemasaran. F Mengganti deskripsi parameter. Penggantian deskripsi parameter dapat dilakukan secara langsung pada parameter yang aktif. Pilihlah parameter yang akan diganti deksipsinya kemudian tekan [Enter] untuk menyetujui perubahan tersebut atau tekan [Esc] untuk membatalkannya. Aplikasi Sistem Pakar akan mengganti secara otomatis deskripsi parameter pada semua aturan (rule) yang melibatkan parameter ini, dengan demikian pengguna tidak perlu lagi mengganti aturan (rule) yang sudah ada. F Mengedit teks yang akan ditampilkan. Parameter yang dimasukkan kemungkinan berupa tulisan singkat yang kurang dimengerti oleh pengguna pada saat konsultasi. Klik tombol pada bagian input parameter untuk mengubah tulisan yang akan ditampilkan, bemudian masukkan tulisan sesuai yang akan ditanyakan pada saat konsultasi pada dialog berikutnya dan diakhiri dengan menekan tombol [Enter] untuk menyetujui. Untuk membatalkannya tekan tombol [Esc] atau klik [Cancel]. Perintah ‘mengedit teks yang akan ditampilkan’ hanya disediakan pada bagian inisialisasi parameter input. F Mengisi bobot pada parameter output dan saran. Pada beberapa kasus output dan saran terkadang memerlukan bobot CF sebagai faktor kritis yang akan digunakan dalam penentuan keluaran sistem pakar. Untuk kepentingan ini aplikasi Sistem Pakar menyediakan sebuah kolom yang harus diisi dengan nilai numerik. Isilah semua bobot pada output dan saran jika diperlukan sesuai kebutuhan. Akhiri dengan menekan tombol [Enter] untuk menyetujui perubahan atau [Esc] untuk membatalkannya.
216
Konsultasi Sistem Pakar Halaman konsultasi sisem pakar merupakan bagian yang dirancang bagi pengguna untuk melakukan simulasi/verifikasi dari aturan-aturan (rule) yang telah diberlakukan sebelumnya. Pada bagian ini disediakan form yang berupa pertanyaan-pertanyaan mengenai beberapa parameter dan harus dijawab sesuai kondisi permasalahan yang dihadapi. Jawaban yang diberikan pengguna kemudian dibandingkan oleh aplikasi Sistem Pakar dengan aturan (rule) yang telah didaftarkan. Jika sesuai, maka output berupa strategi/kebijakan dan saran yang berkaitan dengan aturan (rule) ini akan ditampilkan sebagai keluaran aplikasi Sistem Pakar. Halaman konsultasi sistem pakar terdiri dari 2 (dua) bagian dialog (user interface) yaitu dialog pengisian data (form konsultasi) dan dialog resume konsultasi. Dialog pengisian data merupakan lembaran yang berisi daftar pertanyaan dan pilihan jawaban-jawabannya, sedangkan dialog resume konsultasi menyajikan hasil pengolahan yang telah dilakukan aplikasi Sistem Pakar. Berikut ini diuraikan mengenai petunjuk penggunaan kedua dialog tersebut. Pengisian form konsultasi
Form konsultasi ditampilkan berupa pertanyaan-pertanyaan yang disajikan kepada pengguna untuk dijawab sesuai kondisi yang permasalahan yang dihadapi. Pertanyaan-pertanyaan yang diberikan berupa pilihan (multiple choice). Klik salah satu dari opsi yang disediakan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan yang diajukan. Demikian juga dengan bobot CF, isilah bobot CF pada kotak yang disediakan sesuai penilaian anda dengan nilai-nilai numerik dan diakhiri dengan menekan tombol [Enter] untuk menyetujui perubahan bobot CF tersebut.
Gambar 5.3. Visualisasi form konsultasi pada aplikasi sub model strategi bauran pemasaran. Dialog Resume Konsultasi
Dialog resume konsultasi merupakan resume hasil perbandingan form konsultasi dengan aturanaturan yang berlaku pada skenario rule base. Resume ini terdiri dari 3 (tiga) bagian yaitu review penilaian, output/strategi, dan saran. Klik tombol-tombol yang sesuai untuk menampilkan bagian-bagian tersebut. Gambar 5.4. mengilustrasikan visualisasi dialog resume hasil pengolahan
217 sistem pakar. Klik tombol ‘Hasil Konsultasi’ untuk menampilkan dialog resume hasil pengolahan tersebut.
Daftar strategi Tampilkan review penilaian Tampilkan daftar strategi Tampilkan daftar saran Kembali ke dialog konsultasi
Gambar 5.4. Visualisasi dialog resume hasil pengolahan (output/strategi) aplikasi Sistem Pakar. Dalam melakukan simulasi/konsultasi ada kemungkinan pengguna menemukan satu atau lebih output/saran pada resume hasil pengolahan, hal ini tergantung dari skenario rule base yang ditetapkan. Berdasarkan kemungkinan ini perlu diteliti terlebih dahulu secara cermat mengenai konsistensi aturan-aturan yang diberlakukan. Aplikasi Sistem Pakar tidak menyediakan fasilitas untuk menganalisis konsistensi skenario rule base yang diberlakukan.
6. Sub Model Kelayakan Finansial Sub model kelayakan finansial digunkana untuk menentukan kelayakan industri kecil jamu pada aspek finansial dengan kriteria NPV (Net Present Value), IRR (Internal Rate Of Return), PBP (Payback Periode), dan Net B/C (Benefit-Cost Ratio)
A
plikasi sub model Kelayakan Finansial merupakan tools yang dirancang untuk membantu para pengambil keputusan dalam melakukan analisis kelayakan industri kecil jamu berdasarkan aspek finansial. Perhitungan pada sub model Kelayakan Finansial menggunakan parameter-parameter keluaran yang terdiri NPV (Net Present Value), IRR (Internal Rate Of Return), PBP (Payback Periode), dan net B/C (Benefit-Cost Ratio). Gambar 6.1 adalah contoh ilustrasi halaman utama aplikasi model Kelayakan Finansial.
218
Kumpulam perintah dokumentasi
Menampilkan halamanhalaman tertentu
Area Kerja
Panel resume hasil pengolahan
Gambar 6.1. Ilustrasi halaman utama aplikasi sub model Kelayakan Finansial. Secara struktural aplikasi sub model Kelayakan Finansial memiliki 3 (tiga) bagian utama yaitu kumpulan perintah dokumentasi, bagian input dan editing data, dan hasil akhir pengolahan. Berikut dijelaskan mengenai bagaian-bagian tersebut.
