MODEL SISTEM MANAJEMEN AHLI PERENCANAAN INVESTASI PRODUK AGROINDUSTRI KOMODITAS UMBI-UMBIAN Marimin danArfan Sutiyono JurusanTeknologiIndustriPertanian,FakultasTeknologiPertanian Institut PertanianBogor KampusIPB Darmaga,PO Box220,Bogor16002 l.com id; arfansutivono@hotmai E - mail: mariminCrDindo.net. Abstract Expert Management Systemfor Tuber Agro industrial Product Investment Planning is an ilteractive computer system designedfor helping decision maker in selecting decision alternative b tuber agro industry development. The name of this system is AgroplanVest 1.1, which is an integration of expert system and decision support system. AgroplanVest 1.1 consists of five Models: (1) An expert system to decide the potentiality of root crops, (2) A model to decide the giority of agro industrial product, (3) A model to decide the priority of agro industrial location, (1) A forecasting analysis modelfor Agro industial product market, and (5) A financial feasibilitl' onlysis modelfor agro industry. All of the above models had been tested and work properly. The data usedfor verification *ere collected from Bureau of Statistic Office (BPS). Sample of verification results show that upioca is the most prospective industry that should be built at Sukaraja sub-district with the atimated production capacity at 4.946.201 kg a year. AgroplanVest 1.1 can be operated in some institution, especially institution that provide information, such as Industrial and Trade Dept., BAPPEDA, and BKPMD. It will need 2 people as Operators and I person as Administrator to operateAgroplanVest 1.1. Kewords : expert managementsystem,investmentplanning, root crops, agro industry. Pendahuluan LI.
Latar Belakang
Umbi-umbian merupakan tanaman pangan yang banyak dimanfaatkan dan berpotensi untuk &embangkan. Saat ini permintaan terhadapumbi-umbian sebagaibahan pangan maupun bahan baku hrhrsh"isemakin meningkat. Sebagaicontoh komoditas ubi kayu, walaupun kompetisi ekspor di pasar itrnasional tidak sek'etat padi-padian dan hortikultura, namun hal ini menyebabkan ubi kayu G:miliki keunggulan kompetitif yang domestic resource cost-nya cukup rendah, sehingga cukup hryetitif untuk diekspor, khususnyadalam bentuk produk olahan []. Melihat potensi dan peluangnya yang masih terbuka, pengembangan usaha produk 4roindustri komoditas umbi-umbian merupakanlahan investasiyang mempunyai prospek yang cukup bik Untuk mendorong minat investasi yang lebih besar lagi pada usaha agroindustri, khususnya tcrbahan baku umbi-umbian, diperlukan suatu alat yang dengan mudah dapat memberikan informasi irvestasi atasproduk agroindustri yang potensial dan menganalisakelayakan suatu usaha agroindustri chingga dapat membanfu para calon investor untuk merencanakanpenanaman investasinya pada tdrlang ini. Perencanaansuatu usaha agroindustri perlu memperhatikanbeberapahal, diantaranya potensi Foduk, eksistensi bahan baku, potensi pasar, dan terutama penilaian kelayakan finansial investasi lsebut. Problema keputusaninvestasi seperti ini memerlukan metodapenyelesaian/teknikkuantitatif crndar dan juga individual judgement. Problema keputusan yang demikian disebut bersifat semi :rsEuktur dan sistem manajemenahli tepat digunakan untuk menyelesaikanproblem-problem seperti ini.
Proceedings,Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 2002) Auditorium UniversitasGunadarma,Jakarta,2l - 22 Agustus 2002
c-28
Tujuan dan Ruang Lingkup Tujuan penelitian ini adalahmerancangmodel Sistem Manajemen Ahli PerencanaanInvestasi Produk Agroindustri Komoditas Umbi-umbian. Ruang lingkup dari penelitian ini ialah pembentukanmodel Sistem Manajemen Ahli untuk menentukankomoditas umbi-umbian potensial, produk agroindustri potensial, dan lokasi agroindustri potensial, serta unfuk mengetahui kelayakan penanaman investasi usaha agroindustri tersebut. Komoditas umbi-umbian yang dikaji dalam model ini terdiri dari ubi kayu, ubi jalar, dan kentang. 1.2.
t
Landasan Teori
2.1.
MetodaPerbandinganEksponensial
Metoda Perbandingan Eksponensial (MPE) merupakan salah satu metoda yang digunakan untuk pengambilan keputusandari beberapaalternatif keputusandengankriteria majemuk [2]. Struktur model MPE adalahsebagaiberikut: Na
;*'tai
i;)Kn'j
(l)
':
NA i : nilai akhir dari alternatif ke-i, Nilai ;; : nilai dari alternatif ke-i pada kriteria ke-j, Krit.i : tingkat kepentingankriteria ke-j ; Krit j > 0, bulat, 2.2.
i = 1,2,3, ..., tr ; n :jumlah alternatif j :1,2,3, ..., ffi, p: jumlah kriteria.
Metoda Prakiraan (Regresi Linier)
Metode regresi adalah persamaanmatematik yang dapat digunakan untuk meramalkan nilainilai suatu variabel tidak bebasdari nilai-nilai variabel bebas.Pola hubunganyang ditunjukkan dengan analisa regresi linier mengasumsikanbahwa hubungan antarasuatu variabel yang diramalkan dengan satu variabel bebasyang mempengaruhinyadapat dinyatakandengansuatu garis lurus [3]. 2.3.
Analisis Kelayakan Finansial
Kelayakan proyek industri ini ditinjau dari Net Present Value $iPY), Internal Rate of Retunr (IRR), danBenefit/CostRatio (B/C Rasio).MetodaNPV menghitungaruskas yang didiskontokanatas dasar biaya modal atau rate of return yang diinginkan [4]. NPV merupakan selisih antara Present Value dari benefit danPresent Value da:ribiaya [5]. IRR merupakan nilai discount rate (i) yang membuat NPV sama dengan noi [5]. Persamaan IRR mengacu kepada referensi [6]. Penyelesaianpersamaantersebut dilakukan dengan menggunakan metoda trial and error atau dengan teknik penelusuran oleh komputer untuk mencari nilai akar persamaanpolinomial dalam i, dimana ir adalahtingkat suku bunga yang menyebabkanNPVI bernilai positif, sedangkan i2 merupakan tingkat suku bunga yang menyebabkan NPV2 bernilai negatif mendekati nol. Kriteria pembanding IRR adalahtingkat suku bunga yang berlaku (i) dan jika tingkat bunga > i, maka keputusanyang diambil adalahlayak. Net B/C merupakan perbandingan sedemikian rupa sehingga pembilangnya terdiri atas Present Yalue total dan benefit bersih dalam tahun-tahun di mana benefit bersih itu bersifat positif, sedangkanpenyebutnya terdiri atasPresent Value total dari biaya bersih dalam tahun-tahun dimana & - C, bersifat negatif, yaitu biaya kotor lebih besardaripadabenefit kotor [5]. 3.
Metodologi
3.1.
Kerangka Pemikiran
Kegiatan perencanaansuatu usaha agroindustri,yang secaraumum disebut proyek investasi, perlu memperhatikan beberapahal diantaranyapotensi produk, eksistensibahan baku, potensi pasar,
InvestasiProduk Argoindustri Model SistemManajemenAhli Perencanaan KomoditasUmbi-umbian
c-29
dan penilaiankelayakanfinansialinvestasitersebut.Denganmelakukanakuisisipengetahuandari para ahli dibidang agroindustri, dapat dirancang suatu paket program komputer dalam bentuk sistem manajemen ahli untuk membantu para investor dalam pengambilan keputusan atas investasi yang dilakukan tanpa harus berkonsultasilangsungdenganahli. 3.2.
Pendekatan Sistem
Pendekatansistem merupakanmetoda pemecahanmasalah yang dimulai dengan identifikasi kebutuhan serta diakhiri dengan hasil berupa sistem operasi yang efektif dan efisien. analisa dan Pendekatan sistem ini dicirikan dengan adanya metodologi perencanaan atau pengelolaan yang bersifat multi disiplin dan terorganisir, penggunaan model matematika, mampu berfikir secara kualitatif, penggunaanteknik simulasi dan optimasi, serta dapat diaplikasikan dengankomputer [7]. 3.3.
Formulasi Permasalahan
Permasalahanyang ditemui dalam melakukan perencanaaninvestasi produk agroindustri komoditas umbi-umbian adalah rumitnya perhitungan penilaian kelayakan usaha agroindustri dan diperlukannya penalaran yang tepat yang hanya dimiliki oleh ahli atau praktisi dibidang agroindustri. Tanpa perhitungan yang matang, maka petani atau industri pengolahan agroindustri akan mananam komoditas atau mengolah produk agroindustri menurut kepentingan mereka sendiri sehingga ada saat tertentu dimana produksi akan berlimpah yang berakibat menurunkan harga. 3.4.
Tata Laksana
Tahapanpelaksanaanpenelitianini dimulai dari pengumpulandata. Data yang dikumpulkan terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari hasil wawancaradenganpakar di bidang agroindustri. Sedangkandatasekunderberasaldari kajian pustakadan data hasil observasi lapang pada perusahaanagroindustri dan instansi terkait lainnya. Kemudian dilakukan perancangansistem yang didasarkan atas sistem yang dikaji, meliputi perancangansistem manajemenbasis data, sistem manajemenbasis model, sistem manajemenbasis pengetahuan,sistempengolahanpusat,dan sistemdialognya.Setelahitu dilakukan implementasi,dan verifikasi model.
4.
PemodelanSistem
Secaragaris besar,AgroplanVestl.l terdiri dari 3 komponensistem,yaitu SistemManajemen dan SistemManajemenBasis Model. Sistemyang Basis Data, SistemManajemenBasisPengetahuan, satu dapat berinteraksi secaratimbal balik dengan sistem yang lainnya melalui pusat pengolahan sistem yang mengelola dan mengatur seluruh bagian atau komponen sistem yang terintegrasi dalam paket program. Pusat pengolahansistem ini menerima sinyal dari Sistem Manajemen Dialog yang bersifat interaktif dengan pengguna. Konfigurasi paket program aplikasi AgroplanVest 1.1 dapat dilihat pada Gambar l. 5.
Implementasi dan Verilikasi
Hasil rancanganserta akuisisi pengetahuandiimplementasikan ke dalam suatu bentuk model paket program komputer. Pengembanganmodel sistem manajemen ahli ini dilakukan menggunakan perangkat bnak Visual basic 6.0 untuk pengembangankeseluruhan sistem, dan Microsoft Access 7.0 untuk pengembangansistem manajemenbasis data. Verifikasi model dilakukan terhadapdata wilayah Kabupaten Bogor, yaitu dengan menginput pendukung data yang berasal dari BPS dan hasil survey lapang pada industri pengolah ubi kayu. Sebagai contoh, yaitu data produksi ubi kayu, dan data lokasi Kabupaten Bogor. Data tersebut kemudian didukung oleh pendapat dari pakar yang berasal dari institusi dan dari BAPPEDA Kabupaten Bogor.
Proceedings,Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 2002) Auditorium UniversitasGunadarma,Jakarta,2l - 22 Agustus 2002
c-30
++ Sistem Manajemen Basis Pengetahuan
++ Sietem MenaJemen Basis Data
Data Bobot Kriteria Komoditas
t+ Sistem Manajemen Basis Model
AnalisaPrioritas ProdukAgroindustri Potensial AnalisaPrioritas LokasiAgroindustri Potensial
Data Permintaan PasarAgroindustri
Gambar l. Konfigurasi Model AgroplanVest 1.1
6.
Hasil dan Pembahasan
6.1.
Model Sistem Pakar Penentuan Komoditas Umbi-umbian Potensial
Sumber pengetahuansistem pakar dirancing melalui pengorganisasiandari berbagai pustake dan wawancara dengan pakar bidang agroindustri. Pakar yang diwawancarai adalah Ir. Sutara Hendn Kusumaatmaja,MSc., dosen IPB jurusan Sosial Ekonomi Pertanian.Verifikasi penentuankomoditas umbi-umbian potensial dilakukan terhadaptiga komoditas,yaitu ubi kayu, ubi jalar, dan kentang. 6.1.1. Masukan Model Masukan sistem pakar penentuan komoditas umbi-umbian potensial dibedakan menjadi due, yaitu input statis dan input dinamis. Input statis adalah input yang telah tersediadalam sistem, yaitr nilai tingkat kepentingan dan bobot kriteria komoditas potensial. Input dinamis adalah input yary harus dimasukan oleh pengguna pada saat konsultasi, yaitu pilihan parameter-parameterdari seti4
c-3r
InvestasiProdukArgoindustri bdel Sistem ManajemenAhli Perencanaan kroditas Umbi-umbian
bicria penentuan komoditas potensial dengan tingkat keyakinannya masing-masing. Masukan 6rameter-parameter dalam sistem pakar dapatdilihat padaTabel l. Keluaran Model
fiJ.
Keluaran yang dihasilkan oleh sistem pakar penentuan komoditas umbi-umbian potensial ringkasan hasil konsultasi, kesimpulan tingkat potensialitas komoditas (sangat berpotensi, berpotensi, kurang berpotensi, atau tidak mempunyai potensi), serta saran/pertimbanganlrtimbangan lain jika ada. Hasil keluaran tersebut disampaikan langsung kepada pengguna pada #rir proseskonsultasi. Hasil verifikasi sistem pakar terhadap ketiga komoditas menunjukan bahwa ubi kayu sangat l:rpotensi untuk dikembangkan sebagaibahanbaku produk agroindustri. kupa dup
Kriteria
'abel . Masukan parameter Tingkat keoentinsan
Kondisi eknis dan darologis usahatani
100
Tingkat poduktivitas tomoditas Potensipasar
90
a a
a a a a o
80
a a a o
Peluang intensifikasi pertanian
65
Peluang diversifikasi produk
60
Kondisi sosialbudaya
75
a a a a a
a a a a
Dampak terhadap lingkungan
50
o a
o
s$tem
untuk
kriteria
Parameterpenilaian
Sangatmendukung dari segiteknisdanteknologis dari segiteknis Cukupmendukung Kurangmendukung dari segiteknis(teknologinyamendukung) Tidakmendukuns dariseeiteknisdanteknolosis Tinggi Sedang Rendah Cukuptinggiuntukkeperluanindustri maupun konsumsi langsung Cukuptinggiuntukkeoerluanindustri Tidakbegitutinggi Rendah Cukupbesar Sedang Kurang Cukupbesar Sedang Kurans Mendukung (tidak bertentangandengan budaya/hukum) Kurang mendukung(dapatmenimbulkan konflik) Tidak mendukuns (bertentansandensan budaya./hukum)
Tidak merusak/mencemari lingkungan Sedikitbanyakdapatmerusak/mencemari lingkungan Merusaklinekunean
&tmber: Hasil wawancara dengan Pakar (Ir. Sutara Hendra Kusumaatmaja,M.Sc.)
6.2.
Model Analisa Prioritas Produk Agroindustri Potensial
Model ini dirancanguntuk menganalisa prioritasprodukper komoditas. Hal ini dimaksudkan agar perencanaaninvestasidapat bersifat lebih spesifikdan mengacupada hasil keluaranmodel sebelumnya. Analisa dilakukan terhadapproduk agroindustriberbasisubi kayu yang mempakan komoditasyangpalingpotensialuntuk dikembangkan menurutkeluaranmodel sebelumnya. 6.2.1. Masukan Model Sama halnya dengan model sebelumnya,masukan model Analisa Prioritas Produk AgroindustriPotensialjuga dibedakanmenjadidua,yaitu input statisdan input dinamis. Input statis
Komputerdan Sistem lntelijen (KOMMIT 2002) Proceedings, 2 AuditoriumUniversitasCunudu*u, Jukuttu'2l -
c-32
kriteria produk agroindustripotensial' pada model ini adalahnilai tingkat kepentingandan bobot alternatifproduk agroindustriberdasarkan Input dinamispadamodel ini birupa plnilaiJn terhadap kriteria penentuanprodukagroindustripotensial' Penilaianterhadapketiga.rt,*"urp'odukagroindustriberbasisubikayudidapatkandari buku tentangubi denganpakar dan p""g"tJ*itasia""pengetahuandari berbagai wawancara hasil MSc' Kusumaatmaja, tuyo. putut yangdiwiwancaraiadalahIr. SutaraHendra pasar'kondisibahanbaku' potensi Kriteria yangdigunakandalampenilaianmodelini adalah yangsudahdipakai'kondisisosialbudaya'dan nilai tambahproduk,dayaseraptenagat"r3a t"morogi stata'penitaian1-9, penilaianketiga alternatif dampakterhadaplingkungan.Dgngan**;g";"1uf Gruuiir ubi kayutersebutdapatdilihatpadaTabel2. ;;;ffi;;ira"r,ri 6.2.2. Keluaran Model pro{r1kagroindustriyang:potensial.untuk Keluaranmodel ini berupalima urutanprioritas perhitunganmodelmenunjukkan diinvestasikanbesertanilai perhitung* rufpn*using-masitrg..Hasil tepungtapiokadengannilai adalah * bahwaprodukyangmenjadiprioritasp"*u-u untukiiinverturit r lsl.zl6.4ig, aiimti olehpakanternakdankeripik singkong. MpE sebesa 'oindustrr
Tabel 2. Penilaian alternati NI
Kriteria
No. 1. 2. 5.
4. 5. 6. 7.
Kondisi bahanbaku r : l^ : r ^ .- ko h
I eKnologl
^rndrrk
Yang suu.1u urP9lll
Bobot
TeDungtapioka
9 8 6
8
I
8
5
R
Kondisi sosialbudaYa ) Damoak terhadaPlingkungan pakar penilaian dan S"*b"rt Htiwawancara
R
o
5
6
ai alternatif Produ
Keripik singkong Pakan ternak 6 6 8 6 5 6 6 6 6 8 8 6 8 I
6.3.M odelA nalisaP rioritasLok a s iA g ro in d u s t riP o t e n s ia l yang potensial untuk peng.embangan Model ini akan menentukanurutan prioritas lokasi Verifikasi dilakukan terhadap30 kecamatan produk agroindustrihasil keluaranmodelsebelumnya. lokasi pembobotankriteria"-penenhran yang ada di wilayah KabupatenBogo1.Penentuandan Hendn Sutara dingan pakar' yaitu k" agroindustripotensiai Ciaupu,tundari-hasil wawancara agroindustri t1t"[ setiap kriterb lokasi Kusumaatmaja,MSc. sedangkanp"nitaiun alternatif DaerahKabupatenBogc Pembangunan didapatkandari pakaryangberasaldari BadanPerencanaan dari Biro PusatStatistik b"tutul yung dariberbagaibukusertadata pengetahuan danpengorganisasian 6.3.1. Masukan Model masukanmodelini juga'dibedakanmenjef sama halnyadenganmodel-modelsebelumnya, padamoderini.adalahnilai tingkatkepentingr' dua,yaitu input statisdan input dinamis. irpr, r*lr padamodel ini adalahnilai alternrif dan bobot kriteria lokasi agroindustripoteniiA. fnpui dinamis lokasiuntuk setiaPkriteria. di KabupatenBogor' setiap lokri Penilaiandilakukanterhadap30 kecamatanyang ada nili potensialdengan.memberikan delapankriteriap"n"n*u'lokasi agro-industri dinilai berdasarkan lahan,ksrn'dehr dalamp"oituiunpuaulno'a"tini adiah ketersediaan 1-g. Kriteria yangdigunakan ketersediaanlarlna komunibl akses dengan Uufraribaku, keterr.di"un sarana transportasi, tenagakerja,dankondisisosialbudaya' listrik, ketersediaan air, ketersediaan ketersediaan
c-33
InvestasiProduk Argoindustri lHel SistemManajemenAhli Perencanaan Umbi-umbian lloditas
AlJ.
Keluaran Model
Keluaran yang dihasilkan oleh model Analisa Prioritas Lokasi Agroindustri ini adalah urutan oam prioritas altematif lokasi yang paling potensial sebagai tempat pengembangan agroindustri dcngan nilai perhitungan MPE masing-masing. Hasil perhitungan model menunjukkan bahwa hecamatan Sukaraja menjadi prioritas pertama untuk dijadikan sebagai lokasi usaha agroindustri Epung tapioka dengan nilai MPE sebesar217.198.916,diikuti oleh kecamatanCiawi, Cibinong, BabakanMadang, Citeureup, dan Ciampea.
&4.
Model AnalisaPrakiraan PasarProduk Agroindustri
Model ini bertujuan untuk menentukan tingkat permintaan produk agroindustri yang paling potensial hasil keluaran model sebelumnyauntuk tahun ke depan melalui data-datatahun lalu dengan menggunakan teknik peramalan (regresi linier). Nilai tingkat permintaan ini digunakan untuk menentukanrencana produksi industri tepung tapioka yang akan dikembangkan, dan akan dimasukan ke dalam model selanjutnya sebagai input kapasitas produksi untuk menganalisa kelayakan frnansialnya. 6.4.1. Masukan Model Masukan model Analisa Prakiraan Pasar Produk Agroindustri ini adalah nilai tingkat pcrmintaan produk periode tahun tertentu yang tersimpan dalam Data Permintaan Pasar Produk -{groindustri. Sebagai contoh verifikasi model, masukan data permintaan tepung tapioka diperoleh dcngan memperhatikan tingkat pemakaian bahan baku tapioka pada PT. IMI (Indonesian Maltose Xndustry)Bogor (Diasumsikan bahwa agroindustri yang akan didirikan merencanakankerjasamauntuk memenuhi permintaan PT. IMI tersebut).Data tingkat permintaan tepung tapioka tersebut dapat dilihat padaTabel3. Tabel 3. Tingkat
ian bahan baku tapioka pada PT. IMI (Indonesian Maltose Industry)Bogor Tahun Tinskat nermintaan tenuns tanioka (ks)
r996 r999
5.537.385.19 5.689.582.79 5.803.662.42 6 . 3I 8 . 1 3 2 . 6 3
2000 2001
6.327.9r3.s0 6.582.79r.27
t997 I 998
Untuk dapat menghitung nilai rencana produksi, diperlukan nilai persentase permintaan @enuhi dan persentase keberhasilan produksi yang juga merupakan masukan dari pengguna. krsentase permintaan dipenuhi merupakan asumsi seberapa banyak permintaan akan dipenuhi. S&tgkan persentase keberhasilan produksi merupakan asumsi tingkat keberhasilan dari proses nmduksi tepung tapioka. Sistem telah menyediakan nilai default untuk permintaan dipenuhi sebesar 7ffi% dan keberhasilanproduksi sebesar99 %.
f,l.e
Hasil Perhitungandan KeluaranModel
Hasil analisa terhadap data tingkat pemakaian bahan baku tapioka pada PT. IMI dari tahun UryG2001 denganmenggunakanmetodeRegresiLinier (Y: a + bx), dimana I'sebagai variabeltidak Hlq( dan x : t sebagaivariabel bebas,didapatkanpersamaankurva sebagaiberikut :
+ 218,756.94 Y1: 5,277,595 t
(2)
Komputerdan SistemIntelijen (KOMMIT 2002) Proceedings, Auditorium UniversitasGunadarma,Jakarta,2l -22 Agustus2002
c-34
dimana: Y,: Jumlah tingkat permintaan tepung tapioka untuk industri di wilayah Bogor tahun taksiran (Kg) t - Periode waktu (tahun ke-) Dari persamaantersebut di atas, dapat dihitung jumlah tingkat permintaan tepung tapioka di wilayah Bogor pada tahun 2002 (tahun ke-7), yaitu sebesar6,808,894kilogram. Dari persamaan tersebut pula, dengan memasukan nilai-nilai t, akan didapatkan jumlah permintaan tepung tapioka hasil perhitungan untuk mengetahui sejauh mana kebenaran nilai perhitungan. Untuk lebih jelasnya, jumlah permintaan tepung tapioka yang berasal dari data aktual dan data prakiraan hasil perhitungan disajikan dalam grafik prakiraan permintaan yang dapat dilihat pada Gambar 2. Berdasarkan nilai prakiraan tingkat permintaan hasil analisa tersebut, dengan persentase permintaan dipenuhi 70 o/a dan persentasekeberhasilanproduksi sebesar99 yo, maka nilai rencana produksi tepung tapioka didapatkansebesar4,814,369kilograrn'
ct)
Y
(u |!
.g E o o.
s
8,000,000 7,000,000 6,000,000 5,000,000 4,000,000 3,000,000 2,000,000 1,000,000 U
1996 1997 1998 1999 2000 2001 Tahun -+-
Data Aktual --*- Hasil Prakiraan
Gambar 2. Grafik prakiraan permintaan Tepungtapiokn di wilayah Bogor
Model Analisa Kelayakan Finansial Usaha Agroindustri Model ini akan menilai kelayakan suatuusahaagroindustridilihat dari aspek finansial. Usah agroindustri yang dinilai adalah yang mengolah komoditas potensial menjadi produk agroindustri potensial hasil keluaran model-model sebelumnya. Dalam hal ini, verifikasi dilakukan unnrk menganalisa kelayakan finansial agroindustri tepung tapioka di kecamatan Sukaraja. Penilain penentuan kelayakan usaha agroindustri yang digunakan dalam model ini adalah mengacu kepadl ktiteria kelayakan investasi, yaiu Net Present Yalue ${PY), Internal Rate of Return (IRR), do Benefit/Cost Ratio (B/C Rasio). Tampilan model Analisa Kelayakan Finansial Usaha Agroindusti dapat dilihat pada Gambar 3. 6.5.
c-35
InvestasiProdukArgoindustri hdel SistemManajemenAhli Perencanaan fanoditas Umbi-umbian
Gambar 3. Tampilan Model Analisa Kelayakan Finansial Usaha Agroindustri
55.1.
Masukan Model
Masukan model Analisa Kelayakan Finansial Usaha Agroindustri berasaldari Data Struktur Biaya Agroindustri yang terdiri dari biaya modal tetap dan modal kerja, dari hasil keluaran model Analisa PrakiranPasarProduk Agroindustri yang berupanilai rencanaproduksi, dan nilai-nilai asumsi untuk parameteryang digunakan dalam analisa. Nilai rencanaproduksi yang menjadi masukankapasitasproduksi adalahsebesar4,814,369 kgltahun. Umur proyek pengembangan agtoindustri tepung tapioka ini diasumsikan berumur l0 tahun, D/E Ratio sebesar70130 dengan lama pengembalian pinjaman yaitu 5 tahun , harga beli ubi kayn diasumsikansebesarRp 400k9, dan rendemen tepung tapioka diasumsikansebesar25 %. Sedangkannilai-nilai asumsi yang menjadi masukandalam analisakelayakan finansial agroindustri tepungtapiokaini dapatdilihat padaTabel 4. Tabel 4. Nilai asumsiyang digunakan dalam analisa kelayakanfinansial agroindustri tepung No. I
2.
Parameter Masukan Persentase oroduk teriual
Harsaiual oroduk
Bunsa simoananBanMahun 4. Premi asuransi 5. Persentase nilai sisa 6. Biaya perawatanmesin dan peralatan 7. Persentasebiaya paiak banzunan 8. Persentaseoroduksi tahun ke-l 9. Persentaseproduksi tahun ke-2 10. Persentaseproduksi tahunke-3 ll Persentase oroduksi tahunke-4 s.d ke-l0 J.
Nilai Asumsi 90% Rp 3000/ke t8% 0.5%
r 0% 2%
2.5% 70
80 100 100
Proceedings,Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 2002) Auditorium UniversitasGunadarma,Jakarta,2l -22 Agustus 2002
c-36
6.5.2. Hasil Perhitungan dan Keluaran Model Untuk menguji tingkat sensitivitas agroindustri tepung tapioka ini, dilakukan tiga kali analisa dengan kondisi yang berbeda, dimana dilakukan perubahanterhadapsalah satu nilai sedangkannilai lainnya tetap. Kondisi pertama adalah kondisi normal dengan menggunakan asumsi yang sudah ditetapkan. Kondisi kedua adalah kondisi dimana terjadi kenaikan harga beli bahan baku ubi kayu sebesar l0 %. Kondisi ketiga adalah kondisi dimana tedadi penurunan harga jual tepung tapioka sebesar10 %. Hasil analisaketiga kondisi tersebutdapatdilihat pada Tabel 5. Tabel 5. Hasil analisa
Parameter Kelayakan KeuntunsanBersih
BEP ROI B/C Ratio NPV IRR
PBP
Kondisi III Kondisi I Kondisi II Terjadi penurunanharga NormaVsesuai Terjadi kenaikan denqanasumsi harsa beli ubi kavu iual tepungtapioka Rp 8.578.508.469 Rn 20.927-364.954 RD9316.766.162 Ro 22.233.266.154 Rp 16.426.690.201 Rp 22.830.032.847 8 . 3 6% 8.26% 20.4% r . 08 1.08 1.2 Rp 5 1 7 . 7 1 7. 9 3 5 Ro 623.235.265 Rp 5,842.300.631 2r .46% 21.83% 67.06% 5.22tahun 2.87tahun 6.21tahun
Hasil analisa kondisi I, yang merupakan kondisi normal, diperoleh hasil bahwa agroindustri tepung tapioka tersebut layak untuk dijalankan. Hal ini dapat dilihat dari ketiga kriteria kelayakan investasi yang digunakan menunjukan nilai yang layak. Ketiga kriteria tersebut adalah: (1) NPV bemilai lebih dari 0, yaitu sebesarRp 5,842,300,631.(2) Nilai IRR sebesar67.06 % menunjukannilai yang lebih besar dari tingkat suku bunga saatini, yaitu 18 %. (3) B/C Ratio bernilai lebih dari 1, yaitu sebesar1.2. Jika agroindustri dengankondisi seperti ini dijalankan, maka akan diperoleh keuntungan bersih selamaumur proyek sebesarRp 20,927,364,954. Hasil Analisa pada kondisi II, yang mengukur sensitivitas agroindustri tepung tapioka terhadapkenaikan biaya bahan baku sebesarl0Yo, diperoleh hasil bahwa agroindustri tepung tapioka tersebut masih layak untuk dijalankan. Hal ini dapat dilihat dari nilai NPV sebesarRp 623,235,265, IRR sebesar21.83%, dan B/C Ratio sebesar1.08. Untuk kondisi III yang mengukur sensitivitasagroindustri tepung tapioka terhadappenumnan harga jual tepung tapioka sebesar10 %, hasil analisamenunjukan bahwa agroindustri tepung tapioka tersebutmasih layak untuk dijalankan atau diinvestasikan. Hal ini dapat dilihat dari nilai NPV sebesar Rp 5I7 ,717,935,IRR sebesar21.46o/odan B/C Ratio sebesar1.08. Dari hasii analisa tersebut di atas,dapatdisimpulkan bahwa agroindustri tepung tapioka layak untuk dikembangkan dengan kapasitasproduksi 4,814,369 kg/tahun (16,048 kglhari) dengan harga jual Rp 30001kg. Dengan kondisi kenaikan harga beli bahanbaku ubi kayu atau penumnan hargajual tepung tapioka pun pengembanganagroindustri tepung tapioka masih layak untuk diinvestasikan. 7.
Kesimpulan dan Saran
7.1.
Kesimpulan
Model Sistem Manajemen Ahli PerencanaanInvestasiProduk Agroindustri Komoditas Umbiumbian, yang merupakan integrasi dari Sistem Pakar dan Sistem Penunjang Keputusan, dapat digunakan untuk membantu proses pengambilan keputusan dalam merencanakan suatu proyek investasi pengembangan agroindustri yang potensial. Perencanaan investasi pengembangan agroindustri ini dimulai dari penentuankomoditas potensialyang akan menjadi bahan baku, penentuan produk agroindustri potensial, penentuan lokasi agroindustri, memperkirakan rencana produksi, dan menganalisakelayakan agroindustri tersebut. Program aplikasi AgroplanVest 1.1 dapat digunakan oleh para pengusaha yang ingin merencanakan investasi untuk mengembangkanusaha agroindustri. Sistem dapat dioperasikan di berbagai kantor yang menyediakan informasi, seperti kantor Departemen Perindustrian dan
fu&t Sistem Manajemen Ahli PerencanaanInvestasiProduk Argoindustri Itmditas Umbi-umbian
c-37
Magangan, dan sebagainya. Untuk dapat dioperasikandengan baik, sistem ini memerlukan dua Operator yang memahami konsep databaseuntuk menginput data dan satu orang Administrator wg 1mg memahami konsep pemrogramanuntuk memeliharasistem
TJ.
Saran
Diperlukan pengembanganlebih lanjut denganmembuat suatu model pendukung yang dapat mrngaksesbasis pengetahuansecaralangsung. Perlu dilakukan pengkajian lebih lanjut untuk menggunakan kriteria-kriteria yang lebih rycsifik dalam pengembangan produk. Yaitu dengan melakukan perencanaaninvestasi berdasarkan ns*an data spesifik karakteristik produk dan lokasi yang akan dianalisa. Perlu ditambahkan fasilitas perhitungan peramalan pada sistem yang dapat memanggil lain yang khusus digunakan untuk menghitung peramalan dengan menggunakan beberapa ffirsi reda yang ada, sehinggahasil perhitunganlebih sesuaidengandata histori yang ada. n
Daftar Pustaka Suharno, P., "Prospek Permintaan Pati Ubi Kayu (Tapioka) di Indonesia", Jurnal Agribisnis. l(l&2): 45-51,1997. Manning, W. A., Decision Making: How a Microcomputer Aids the Process, Portland State tlniversity, 1984. Assauri, 5., Teknik dan Metoda Peramalan: Penerapannyadalam Ekonomi dan Dunia usaha, .lrtarta:Lembaga Penerbit FE-UI, I 984. &iyanto, 8., Dasar-dasar Pembelanjaan Perusahaan, Yogyakarta:Yayasan Badan Penerbit Cndjah Mada, 1990. f,adariah, Lien Karlina, dan Clive Gray, Pengantar Evaluasi Proyek, Jakarta:LembagaPenerbit Fahrltas Ekonomi UniversitasIndonesia.I 999. Cq,'" C., L.K. Sabur, P. Simanjuntak dan P.F.L. Maspaitella,Pengantar Evaluasi Proyek, .Mta:Penerbit PT. Gramedia,1993. &iy"&o, Analisa SistentIndustri Pangan, Bogor:PAU Pangandan Gizi IPB, 1989.
