SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK KELAYAKAN INVESTASI INDUSTRI BAHAN BAKAR BIODIESEL BERBAHAN BAKU BIJI JARAK PAGAR (Jatropha curcas L

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK KELAYAKAN INVESTASI INDUSTRI BAHAN BAKAR BIODIESEL BERBAHAN BAKU BIJI JARAK PAGAR (Jatropha curcas L.)

Oleh ADI SURYAWAN PURA F03499110

2007 FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

SYSTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK KELAYAKAN INVESTASI INDUSTRI BAHAN BAKAR BIODIESEL BERBAHAN BAKU BIJI JARAK PAGAR (Jatropha curcas L.)

SKRIPSI Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN Pada Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor

Oleh ADI SURYAWAN PURA F03499110

2007 FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK KELAYAKAN INVESTASI INDUSTRI BAHAN BAKAR BIODIESEL BERBAHAN BAKU BIJI JARAK PAGAR (Jatropha curcas L.)

SKRIPSI Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN Pada Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor

Oleh ADI SURYAWAN PURA F03499110

Dilahirkan pada tanggal 26 Mei 1980 di Yogyakarta

Tanggal lulus : 31 Januari 2007

Menyetujui, Bogor, September 2007

Ir. Faqih Udin, MSc

Dr. Ir. Sukardi, MM

Dosen Pembimbing I

Dosen Pembimbing II

ADI SURYAWAN PURA. F03499110. Sistem Penunjang Keputusan untuk Kelayakan Investasi Industri Bahan Bakar Biodiesel Berbahan Baku Biji Jarak Pagar (Jatropha curcas L.). Di bawah bimbingan : Faqih Udin. dan Sukardi.

RINGKASAN INVESTPRO adalah paket perangkat lunak yang disusun sebagai pendukung untuk pengambilan keputusan investasi industri. Perangkat lunak ini ditujukan bagi pengambil keputusan strategis seperti investor atau pimpinan puncak perusahaan untuk mengambil keputusan yang berkaitan dengan pendirian industri. Pengguna program ini lebih ditujukan untuk para investor atau calon investor yang merencanakan untuk menanamkan modalnya pada industri hilir tertentu, namun tidak tertutup kemungkinan dapat dimanfaatkan oleh pihak pemerintah dan instansi yang terkait dengan industri yang akan didirikan. Sebagai acuan verifikasi program, dipergunakan data untuk investasi industri bahan bakar biodiesel yang berbahan baku biji jarak pagar (Jatropha curcas L.). Paket program ini disusun dengan 4 model utama yaitu model prakiraan pasar, model pemilihan lokasi, model analisa keuangan dan model syariah. Hasil verifikasi model prakiraan pasar pada tahun prakiraan 2007 diperkirakan akan ada permintaan pasar sebesar 30.78 juta ton dan penawaran pasar sebesar 17.86 juta ton, hal ini berarti potensi pasar pada tahun 2007 adalah sebesar 12.92 juta ton. Sedangkan prakirakan harga bahan baku industri bahan bakar biodiesel yaitu biji jarak pagar pada tahun 2007 yaitu sebesar Rp. 700 /kg dan prakiraan harga produk solar pada tahun 2007 yaitu sebesar Rp. 5155.36 /Liter. Verifikasi model pemilihan lokasi dengan INVESTPRO menghasilkan daerah Bekasi sebagai peringkat pertama dengan nilai MPE 1096 karena pada daerah ini dinilai memiliki lebih banyak pemukiman penduduk yang berarti disekitar daerah ini juga akan lebih mudah didapatkan tenaga kerja, sedangkan Gresik memperoleh peringkat kedua dengan nilai MPE 856 karena kebutuhan utilitas dan transportasi di daerah ini dinilai lebih baik bila dibandingkan beberapa daerah lainnya, kemudian peringkat ke3, 4 dan 5 berturut-turut adalah Batam dengan nilai MPE 819, Jakarta Timur dengan nilai MPE 793 dan Cilegon dengan nilai MPE 312.

Hasil verifikasi model keuangan dengan asumsi harga produk hasil industri berupa minyak biodiesel sebesar Rp.4500 /kg pada pendirian industri bahan bakar biodiesel dengan kapasitas produksi 3000 ton pertahun menunjukkan bahwa pendirian industri bahan bakar biodiesel ini LAYAK untuk didirikan dengan nilai dari parameter-parameter analisa kelayakannya adalah sebagai berikut NPV = Rp 1.35 milyar; IRR = 14.58 %; BEP = Rp. 136 milyar; PBP = 5.78 tahun; BCR = 1.08. Hasil analisa sensitivitas menunjukkan bahwa penurunan harga jual produk atau kenaikan harga bahan baku sebesar 5 % dari asumsi normal sudah mengubah hasil kelayakan investasinya menjadi tidak layak. Sedangkan penurunan persentase produk terjual sebesar 1 % saja sudah dapat mengubah kesimpulan hasil kelayakan investasi untuk industri bahan bakar biodiesel menjadi tidak layak. Hasil analisa resiko pada pendirian industri bahan bakar biodiesel yaitu nilai koefisien varians sebesar 0.21 maka dapat disimpulkan bahwa investasi pendirian industri bahan bakar biodiesel berbahan baku biji jarak pagar beresiko tinggi. Verifikasi perhitungan nisbah bagi hasil antara pihak bank dengan nasabah pada model pembiayaan syariah jenis mudharabah dan musyarakah dilakukan pada tahun ke-6 karena pada tahun ini diperkirakan industri sudah mulai memasuki periode balik modal. Hasil perhitungan pada syariah mudharabah yaitu nisbah untuk bank pada tahun ke-6 sebesar 93 % dan nisbah untuk nasabah sebesar 7 %, sedangkan pada syariah musyarakah nisbah untuk bank sebesar 84 % dan nisbah untuk nasabah adalah sebesar 16 %. Pada pembiayaan murabahah, hasil perhitungannya berupa angsuran perbulan yang harus dibayar nasabah yaitu sebesar Rp 953 juta dan harga jual fasilitas sebesar Rp 57.21 milyar.

ADI SURYAWAN PURA. F03499110. Decission Support System for Investment Feasibility on Biodiesel Fuel Industry from Jatropha Seeds. Under Supervision of : Faqih Udin. and Sukardi.

SUMMARY INVESTPRO is a software application package which was built to be used as a decision support (system) for the feasibility study of an investment in the industry of biodiesel fuel. This software application is aimed for strategic decision makers, such as future investors or top level managers who will be taking decisions that are related to industry establishment. Users of this software are investors or a person who wants to be an investor and plans to invest on a certain industry. However the software is also possible to be used by the government or any institution that is related with the industry. As a reference to verifying the application, the entered data are for investment feasibility on the industry of biodiesel fuel made from jatropha seeds. The application package consists of four main models which are the market forecast model, the location preference model, the financial analysis model and the shariah model. The market forecast model verification result for the year 2007 is estimated at an amount of 30.78 million tons of market demands and 17.86 million tons of market supply on biodiesel fuel products, this means that the market potential in the year 2007 are estimated at an amount of 12.92 million tons. While the estimated price of the basic material on the industry of biodiesel fuel made from jatropha seeds in the year 2007, which are Rp. 700 /kgs and the estimated solar price in the year 2007 is Rp. 5155.36 /lt. The location preference model verification output put Bekasi in the first position with an MPE score of 1096. This is because the location has more public residential areas, thus making it easy to find work force from the surrounding areas. Gresik gets the second position with an MPE score of 856 because the utility and transportation needs for this location would easily be accommodated as compared to other locations. Consecutively in third, fourth and fifth are Batam with an MPE score of 819, Jakarta Timur with an MPE score of 793, and Cilegon with an MPE score of 312.

Verification result of the financial model with the assumption that biodiesel oil product price is Rp. 4500 /kgs and the production capacity of 3000 tons per year shows that the biodiesel fuel industry is a feasible investment based on the score of parameters on feasibility analysis which are as follows, NPV = Rp 1.35 billion; IRR = 14.58 %; BEP = Rp. 136 billion; PBP = 5.78 years; BCR = 1.08. The sensitivity analysis shows that the declining of the product sales price or the increasing in the raw material price as much as 5 % of normal assumption has changed the feasibility result into infeasible. While the declining percentage on sold product of 1 % has already changed the feasibility result of the investment on industry of biodiesel fuel into infeasible. The result of the risk analysis on the industry of biodiesel fuel is the coefficient variance of 0.21, thus it can be concluded that the investment on industry of biodiesel fuel made from jatropha seeds have a high risk. The verification on the calculation of the share profit ratio between the bank and the customer in shariah analysis using the mudharabah and musyarakah method of transaction are done on the sixth year because on this year the industry is expected to have entered the payback period. The calculation result on the mudharabah method of transaction is that the ratio for the bank on the sixth year is 93 % and the ratio for the costumer is 7 %, while on the musyarakah method of transaction, the ratio for the bank is 84 % and the ratio for the customer is 16 %. Using the murabahah method of transaction, the calculation result that is to be paid every month by the customer is Rp. 953 million and the selling price of the facility is Rp. 57.21 billion.

SURAT PERNYATAAN

Saya menyatakan dengan sebenar-benarnya bahwa skripsi dengan judul “Sistem Penunjang Keputusan untuk Kelayakan Investasi Industri Bahan Bakar Biodiesel Berbahan Baku Biji Jarak Pagar (Jatropha curcas L.)” adalah karya asli saya sendiri, dengan arahan dosen pembimbing akademik, kecuali yang dengan jelas ditunjukkan rujukannya.

Bogor, September 2007 Yang Membuat Pernyataan

Adi Suryawan Pura Nrp. F03499110

Untuk mereka Yang Mencintaiku dan yang Kucintai, Bapak, Ibu, Mbak Ari, Mas Agung, Mas Hanin dan Mbak Nita

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan anugerah dan rahmat-Nya dengan melimpah sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian masalah khusus dan penyusunan skripsi yang berjudul “Sistem Penunjang Keputusan untuk Kelayakan Investasi Industri Bahan Bakar Biodiesel Berbahan Baku Biji Jarak Pagar (Jatropha curcas L.).” Selama pelaksanaan penelitian dan penyusunan skripsi, penulis banyak mendapatkan bantuan, dorongan dan doa dari berbagai pihak.

Oleh karena itu

penulis mengucapkan terima kasih dan penghargaan setulus-tulusnya kepada: 1. Ir. Faqih Udin, MSc, selaku Dosen Pembimbing I, yang telah memberikan bimbingan dan pengarahan kepada penulis. 2. Dr. Ir. Sukardi, MM, selaku Dosen Pembimbing II, yang telah memberikan bimbingan dan pengarahan kepada penulis. 3. Alfatih, Anggana, Bayu, Dasa, Dede, Helmi, Winky dan semua Rekan-rekan TIN angkatan 36 atas dukungan, perhatian dan kebersamaannya. Serta seluruh pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu, namun segala perhatian, kerjasama dan kebersamaannya sangat penulis hargai. Semoga hasil penelitian skripsi ini bermanfaat bagi yang membutuhkannya dan menambah khazanah karya ilmiah.

Bogor, September 2007

Penulis

ii

DAFTAR ISI

Halaman KATA PENGANTAR ..................................................................................

ii

DAFTAR TABEL .........................................................................................

v

DAFTAR GAMBAR ..................................................................................... vi DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................. vii I.

II.

PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG ...............................................................................

1

B. TUJUAN PENELITIAN ...........................................................................

4

C. RUANG LINGKUP ..................................................................................

4

TINJAUAN PUSTAKA A. TANAMAN JARAK PAGAR ..................................................................

5

B. TEKNOLOGI PROSES ............................................................................

6

C. SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN ...................................................

9

D. PERBANKAN SYARIAH ........................................................................ 11 E. LANDASAN TEORI ................................................................................ 18 1. Metode Kuadrat Terkecil ..................................................................... 18 2. Metode Perbandingan Eksponensial .................................................... 19 3. Deviasi Standar dan Varians ................................................................ 20 4. Pembiayaan Konvensional ................................................................... 21 5. Pembiayaan Syariah ............................................................................. 23 F. KAJIAN PENELITIAN TERDAHULU ................................................... 25 III. METODOLOGI PENELITIAN A. KERANGKA PEMIKIRAN ..................................................................... 27 B. PENDEKATAN SISTEM ......................................................................... 28 C. IDENTIFIKASI KEBUTUHAN ............................................................... 30 D. IDENTIFIKASI SISTEM ......................................................................... 30 E. TATA LAKSANA .................................................................................... 32 1. Perencanaan Sistem .............................................................................. 32 2. Analisa Sistem ...................................................................................... 33 3. Perancangan Sistem ............................................................................. 34

iii

4. Implementasi Sistem ............................................................................ 34 5. Verifikasi Sistem .................................................................................. 35 IV. PEMODELAN SISTEM A. KONFIGURASI SISTEM ........................................................................ 36 B. KERANGKA MODEL SISTEM .............................................................. 38 1. Model Prakiraan Pasar ......................................................................... 38 2. Model Pemilihan Lokasi ...................................................................... 40 3. Model Keuangan .................................................................................. 42 C. IMPLEMENTASI SISTEM ...................................................................... 45 V.

HASIL DAN PEMBAHASAN A. PERANGKAT LUNAK INVESTPRO ..................................................... 47 B. VERIFIKASI SISTEM .............................................................................. 57 1. Model Analisa Pasar ............................................................................. 57 2. Model Pemilihan Lokasi ...................................................................... 59 3. Model Analisa Finansial ...................................................................... 62 4. Model Perhitungan Syariah .................................................................. 69

VI. KESIMPULAN DAN SARAN A. KESIMPULAN ......................................................................................... 72 B. SARAN ..................................................................................................... 74 DAFTAR PUSTAKA .................................................................................... 75 LAMPIRAN ................................................................................................... 77

iv

DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 1. Jenis tumbuhan penghasil energi ...........................................................

2

Tabel 2. Kandungan asam lemak pada minyak jarak pagar .................................

6

Tabel 3. Penilaian parameter ................................................................................ 41 Tabel 4. Tingkat kepentingan (Bobot) parameter ................................................ 41 Tabel 5. Kisaran penilaian tingkat kepentingan parameter .................................. 42 Tabel 6. Hasil analisa Trendline ........................................................................... 58 Tabel 7. Hasil analisa prakiraan pasar .................................................................. 59 Tabel 8. Verifikasi analisa pemilihan lokasi ........................................................ 62 Tabel 9. Hasil analisa keuangan investasi industri bahan bakar biodiesel ........... 65 Tabel 10. Uji sensitivitas hasil analisa keuangan terhadap penurunan harga jual produk .................................................................................................... 67 Tabel 11. Uji sensitivitas hasil analisa keuangan terhadap kenaikan biaya bahan baku ........................................................................................................ 67 Tabel 12. Uji sensitivitas hasil analisa keuangan terhadap penurunan persentase produk terjual ......................................................................................... 68 Tabel 13. Hasil analisa syariah mudharabah .......................................................... 70 Tabel 14. Hasil analisa syariah musyarakah .......................................................... 70 Tabel 15. Hasil analisa syariah murabahah ............................................................ 71

v

DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 1. Neraca massa produksi minyak biodiesel dari jarak pagar (Jatropha curcas L.) ...........................................................................................

7

Gambar 2. Reaksi Esterifikasi dan Transesterifikasi ...........................................

9

Gambar 3. Struktur dasar SPK (Turban, 1990) .................................................... 10 Gambar 4. Tahapan kerja pendekatan sistem (Manetch dan Park, 1977 di dalam Eriyatno, 1999) ................................................................................... 29 Gambar 5. Diagram lingkar sebab akibat SPK pendirian industri ....................... 31 Gambar 6. Diagram Input Output ........................................................................ 32 Gambar 7. Konfigurasi Sistem INVESTPRO ...................................................... 37 Gambar 8. Tampilan User Interface INVESTPRO ............................................. 49 Gambar 9. Contoh tampilan data permintaan pasar ............................................. 50 Gambar 10. Contoh tampilan grafik dari data statistik .......................................... 51 Gambar 11. Tampilan data lokasi .......................................................................... 52 Gambar 12. Contoh tampilan data asumsi investasi .............................................. 53 Gambar 13. Contoh tampilan data modal investasi yang berupa aset perusahaan

54

Gambar 14. Contoh tampilan data modal investasi non aset ................................. 55 Gambar 15. Contoh tampilan data biaya variabel .................................................. 56 Gambar 16. Contoh tampilan data biaya tetap ....................................................... 56 Gambar 17. Tampilan hasil analisa pasar industri bahan bakar biodiesel ............. 57 Gambar 18. Pembobotan parameter ....................................................................... 61 Gambar 19. Tampilan hasil analisa kelayakan ....................................................... 64 Gambar 20. Contoh tampilan analisa sensitivitas .................................................. 66 Gambar 21. Tampilan hasil sub model analisa resiko ........................................... 69

vi

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman Lampiran 1. Luas lahan kritis per propinsi s/d akhir tahun 2003 (dalam Ha) ...... 78 Lampiran 2. Hasil analisis karakteristik minyak biodiesel jarak pagar yang diolah dengan proses “Estrans” .................................................................. 79 Lampiran 3. Diagram alir sub model analisis pasar ............................................. 80 Lampiran 4. Diagram alir sub model analisis lokasi ............................................ 81 Lampiran 5. Diagram alir sub model analisis finansial ........................................ 82 Lampiran 6. Data biaya tetap dan biaya variabel industri bahan bakar biodiesel dari biji jarak pagar .......................................................................... 83 Lampiran 7. Data modal awal pendirian industri bahan bakar biodiesel dari biji jarak pagar ........................................................................................ 84 Lampiran 8. Panduan Pemakaian Perangkat Lunak INVESTPRO (Manual) ...... 86

vii

I. PENDAHULUAN

A. LATAR BELAKANG Seiring perjalanan waktu, jumlah cadangan bahan bakar dunia yang berasal dari minyak bumi terus berkurang, maka bisa dipastikan bahan bakar jenis ini dalam beberapa tahun kedepan akan habis terkonsumsi. Kondisi ini juga terjadi pada kilang-kilang minyak di Indonesia. Sejak lima tahun terakhir produksi minyak nasional semakin berkurang, namun di lain pihak pertambahan jumlah penduduk telah meningkatkan kebutuhan sarana transportasi dan aktivitas industri yang berakibat pada peningkatan kebutuhan dan konsumsi Bahan Bakar Minyak (BBM) nasional. Oleh karena itu pemerintah telah menerapkan kebijakan untuk mengimpor BBM untuk memenuhi sebagian kebutuhan BBM dalam negeri. Menurut Ditjen Migas, impor BBM terus mengalami peningkatan yang cukup signifikan dari 106.9 juta barrel pada 2002 menjadi 116.2 juta barrel pada 2003 dan 154.4 juta barrel pada 2004. Dilihat dari jenis BBM yang diimpor, minyak solar merupakan volume impor terbesar setiap tahunnya. Pada 2002, impor BBM jenis ini mencapai 60.6 juta barrel atau 56.7 % dari total jumlah BBM yang di impor, kemudian meningkat menjadi 61.1 juta barrel pada 2003 dan 77.6 juta barrel pada tahun 2004 (Ditjen Migas, 2005). Ketika harga minyak dunia terus meningkat hingga mencapai di atas US$ 70 per barrel pada Agustus 2005, beban yang harus ditanggung oleh pemerintah akibat besarnya ketergantungan Indonesia pada BBM impor juga semakin besar. Hal ini karena subsidi yang harus diberikan pemerintah terhadap harga BBM nasional semakin besar pula. Pada tahun 2005 akhirnya pemerintah memutuskan untuk mengurangi subsidi BBM yang dilakukan dalam 2 tahap yaitu pada bulan Maret dan Oktober 2005. Pengurangan subsidi pemerintah tersebut berakibat pada meningkatnya harga BBM nasional. Melihat kondisi tersebut, Indonesia harus mulai mengembangkan sumber energi alternatif yang dapat diperbaharui seperti bahan bakar nabati sebagai alternatif pengganti BBM. Beberapa dari bahan bakar nabati yang dapat dikembangkan adalah minyak biodiesel dan bioetanol. Minyak biodiesel merupakan bahan bakar yang berasal dari minyak nabati, bahan bakar jenis ini

memiliki sifat yang menyerupai minyak solar namun lebih ramah lingkungan karena bebas sulfur dan jika dibakar dapat menghasilkan pembakaran yang lebih sempurna dengan emisi gas buang yang jauh lebih baik dibanding minyak diesel/solar biasa. Pengembangan minyak biodiesel menggunakan bahan baku minyak nabati yang dapat dihasilkan dari tanaman yang mengandung asam lemak seperti kelapa sawit, jarak pagar, kelapa, sirsak, srikaya dan kapuk. Sedangkan bioetanol bersumber dari karbohidrat yang setelah melalui proses fermentasi menjadi etanol. Bioetanol jika dicampur dengan bensin dapat digunakan sebagai bahan bakar alternatif pengganti premium. Indonesia mempunyai potensi yang sangat besar untuk menghasilkan minyak biodiesel dan bioetanol mengingat kedua bahan bakar nabati ini dapat memanfaatkan kondisi geografis dan sumber bahan baku minyak nabati dari berbagai tanaman yang tersedia di Indonesia. Menurut hasil riset Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT), Indonesia memiliki 60 jenis tanaman yang berpotensi menjadi energi bahan bakar alternatif. Beberapa di antara tumbuhan penghasil energi di Indonesia dengan potensi produksi minyaknya dan ekuivalen energi yang dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 1 berikut: Tabel 1. Jenis tumbuhan penghasil energi Produktivitas (Liter per Hektar)

Ekuivalen Energi (kWh per Hektar)

Kelapa sawit (Elaeis guineensis)

3 600 – 4 000

33 900 – 37 700

Jarak pagar (Jatropha curcas)

2 100 – 2 800

19 800 – 26 400

Biji kemiri (Aleurites fordii)

1 800 – 2 700

17 000 – 25 500

2 450

16 000

1 200 – 2 000

11 300 – 18 900

1 020

6 600

Jenis Tumbuhan

Tebu (Saccharum officinarum) Jarak kepyar (Ricinus communis) Ubi kayu (Manihot esculenta) Sumber : Business Week edisi 15 Maret 2006

Menurut hasil penelitian BPPT, minyak biodiesel bisa langsung digunakan 100 % sebagai bahan bakar pada mesin diesel tanpa memodifikasi mesin dieselnya atau dalam bentuk campuran dengan minyak solar pada berbagai konsentrasi mulai dari 5 %. Pembuatan minyak biodiesel membutuhkan bahan

2

baku minyak nabati yang dapat dihasilkan dari tanaman yang mengandung asam lemak seperti kelapa sawit (Crude Palm Oil/CPO), jarak pagar (Jatropha curcas L.), kelapa, sirsak, srikaya dan kapuk. Di antara bahan baku tersebut, jarak pagar merupakan tanaman unggulan untuk pembuatan minyak biodiesel. Tanaman jarak pagar prospektif sebagai bahan baku minyak biodiesel mengingat tanaman ini dapat tumbuh di lahan kritis dan karakteristik minyaknya yang sesuai untuk biodiesel. Biaya operasional pengembangan tanaman jarak pagar juga lebih ekonomis jika dibandingkan kelapa sawit. Di Indonesia masih banyak terdapat lahan kritis yang dapat dimanfaatkan untuk perkebunan tanaman bahan bakar hijau (green fuel) seperti kelapa sawit dan jarak pagar. Menurut Biro Pusat Statistik, luas lahan kritis di Indonesia sampai dengan akhir tahun 2003 secara total adalah sebesar 22.1 juta hektar (7.9 juta hektar dalam kawasan hutan lindung dan 14.1 juta hektar di luar kawasan hutan), dengan rincian dapat dilihat pada Lampiran 1. Menurut Badan Penelitian dan Pengembangan Departemen Pertanian, total kebutuhan minyak biodiesel mencapai 4.12 juta kiloliter pada tahun 2006. Sementara kemampuan produksi minyak biodiesel negeri ini pada tahun 2006 baru 110 ribu kiloliter per tahun. Karena masih tingginya kebutuhan minyak biodiesel di Indonesia dan terbukanya pasar ekspor yang luas maka pengembangan dan pendirian industri bahan bakar biodiesel di Indonesia masih sangat menjanjikan. Namun untuk menghindari kemungkinan terjadinya kesalahan pengambilan keputusan yang dapat mengakibatkan kerugian dalam pendirian suatu proyek industri dibutuhkan pengkajian secara khusus untuk mengetahui aspek pemasaran, aspek teknis dan teknologis, aspek manajemen dan aspek finansialnya. Sebelum proyek dijalankan dibutuhkan juga suatu penelitian untuk mengetahui tingkat kelayakannya. Untuk mempermudah dan mempercepat proses analisa kelayakan pendirian industri maka dibutuhkan alat bantu berupa program komputer sebagai suatu Sistem Penunjang Keputusan (SPK).

3

B. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dari penelitian ini adalah: •

Mengetahui kriteria-kriteria yang penting bagi pendirian industri bahan bakar biodiesel dari bahan baku buah jarak pagar.

•

Merancang aplikasi SPK untuk perencanaan investasi industri.

•

Untuk menilai kelayakan pendirian industri bahan bakar biodiesel dari bahan baku buah jarak pagar berdasarkan aspek teknis, manajemen, keuangan, ekonomi dan yuridis menggunakan SPK.

C. RUANG LINGKUP Penelitian ini difokuskan pada pembuatan suatu program komputer untuk membantu pengambilan keputusan secara cepat dan akurat. Keputusan yang diambil adalah untuk pengkajian pendirian industri bahan bakar biodiesel dengan bahan baku biji jarak pagar yang mencakup aspek: •

Pasar

•

Teknologi

•

Pemilihan Lokasi

•

Kapasitas Produksi

•

Parameter Biaya

•

Kelayakan Investasi

•

Sensitivitas Investasi

4

II. TINJAUAN PUSTAKA

A. TANAMAN JARAK PAGAR Jarak pagar (Jatropha curcas L.) diklasifikasikan ke dalam divisi Spermatophyta,

sub-divisi

Angiospermae,

kelas

Dicotyledone,

ordo

Euphorbiales, famili Euphorbiaceae, genus Jatropha, spesies curcas (Heyne, 1987). Secara fisik, jarak pagar merupakan pohon perdu yang besar dengan tinggi sekitar 2 m. Daunnya bertekstur kasar dan bertajuk majemuk, terutama pada pohon yang sudah tua. Biji jarak pagar yang masih muda berwarna hijau muda, berubah kekuningan setelah tua dan mencapai kadar minyak optimum setelah menjadi kehitaman. Jarak pagar dikenal dengan nama jarak kosta di daerah Melayu, jarak kusta di daerah Sunda, kalele di Madura, jarak pager di Bali, bintalo di Gorontalo, dan balacai hisa di Ternate. Jarak pagar berasal dari Meksiko dan Amerika Tengah, biasa digunakan sebagai pencahar, bahkan sebagai racun. Rebusan akar dan daunnya digunakan sebagai obat diare. Di Indonesia, daunnya digunakan sebagai penutup luka/antiseptik (Padua et al. 1999). Berkat jasa pelaut Portugis yang menyebarluaskan jarak pagar melalui kepulauan Cape Verde dan Guinea Bissau ke negeri lain di Afrika dan Asia, kini tanaman ini banyak ditemui di Amerika Tengah dan Selatan, Asia Tenggara, India, dan Afrika. Menurut penelitian sebelumnya, kadar minyak biji jarak pagar relatif tinggi yaitu 35-45 %, minyaknya berbau tak sedap, berwarna kekuningan dan menjadi kemerahan jika terkena udara. Kandungan asam lemak yang terdapat dalam minyak jarak pagar dapat dilihat pada Tabel 2. Haas dan Mittelbach (2000) menyatakan bahwa minyak jarak pagar mengandung racun yang membuat minyak ini tidak dapat dikonsumsi. Ester forbol, senyawa yang bertanggung jawab atas beracunnya minyak jarak pagar, hanya berkurang sekitar 50 % setelah dilakukan pemurnian, dan hal ini tetap membuat minyak ini tidak dapat dikonsumsi.

Tabel 2. Kandungan asam lemak pada minyak jarak pagar Jenis Asam Lemak

Komposisi (%-berat)

Asam Linoleat

46.1

Asam Oleat

29.9

Asam Palmitat

11.9

Asam Stearat

5.2

Asam Linolenat

4.7

Sumber: Haas & Mittelbach, 2000 B. TEKNOLOGI PROSES Proses yang digunakan untuk menghasilkan minyak biodiesel dengan bahan biji jarak pagar dapat dibagi ke dalam dua tahap yaitu ekstraksi minyak jarak mentah (Straight Curcas Oil/SCO) dari biji jarak, dan pemrosesan minyak jarak menjadi minyak biodiesel. Pada tahap pertama, sebelum diekstrak biji jarak dikukus dan dikupas untuk memisahkan inti biji dengan tempurungnya, kemudian minyak jarak mentah dapat diekstrak dari inti biji jarak dengan cara pengepresan/penekanan secara kontinyu dengan menggunakan alat pengepres hingga didapatkan minyak jarak yang masih bercampur dengan kotoran sisa biji jarak. Untuk menghilangkan zat-zat pengotor yang terbawa pada saat pengepresan maka dilakukan proses penyaringan secara kontinyu hingga menghasilkan minyak jarak. Tahap yang pertama ini menimbulkan hasil sampingan berupa tempurung biji dan bungkil/ampas biji jarak. Hasil samping tempurung biji dapat dimanfaatkan untuk pembuatan arang aktif atau sebagai pupuk tanaman, sedangkan bungkil/ampas hasil pengepresan dapat dimanfaatkan untuk bahan baku pembuatan biogas, sebagai pakan ternak, biopestisida atau bisa juga digunakan untuk pupuk.

6

Biji Jarak 11 396 Ton

Mesin Pengering

Air 10 % (1139.60 Ton)

Biji kering 90 % (10 256.41 Ton) Mesin Pemecah Tempurung

Kulit Biji 35 % (3589.74 Ton)

Daging Biji 65 % (6666.67 Ton) Ampas 55 % (3666.67 Ton)

Mesin Press

Metanol 9 % dari minyak jarak (270 Ton)

Minyak Jarak 45 % (3000 Ton) NaOH/KOH 0.9 % (27 Ton)

Reaktor NaOH/KOH 0.9 % dari Minyak Jarak (27 Ton) Minyak Biodiesel 90.1 % (3000 Ton)

Gliserol 9 % (270 Ton)

Gambar 1. Neraca massa produksi minyak biodiesel dari biji jarak pagar (Jatropha curcas L.)

Pada tahap kedua, yaitu tahap pemrosesan minyak jarak mentah menjadi minyak biodiesel, minyak jarak mentah diproses melalui metode Estrans (Esterifikasi dan Transesterifikasi) untuk mengolah minyak mentah menjadi minyak biodiesel kasar yang kemudian akan melalui proses pencucian dan pemurnian untuk memisahkannya dari air dan gliserin. Proses Transesterifikasi minyak nabati seperti minyak jarak ini merupakan proses yang paling efektif untuk transformasi molekul trigliserida menjadi molekul ester asam lemak. Proses transesterifikasi dapat dilakukan secara kimia maupun secara biologis dengan memanfaatkan enzim. Menurut

7

Bernardini (1983), pada proses transesterifikasi konsentrasi metanol yang digunakan tidak boleh lebih rendah dari 98 persen, karena makin rendah konsentrasi metanol yang digunakan maka makin rendah rendemen metil ester yang dihasilkan sedangkan waktu reaksi menjadi lebih lama. Kondisi proses transesterifikasi secara kontinyu yang dilakukan Noureddini et al. (1998) didalam Darnoko dan Cheryan (2000) yaitu suhu proses 60oC, waktu proses 1-2 jam yang diikuti dengan pengadukan, menggunakan katalis KOH 1 persen (w/w) terlarut dalam metanol. Penambahan metanol dilakukan dengan perbandingan reaktan sebesar 6:1. Rata-rata rendemen dari metil ester adalah sekitar 89.5 persen dari maksimum rendemen secara teori, dengan standar deviasi 2.61 persen. Proses pembuatan metil ester dari minyak nabati ini dapat digunakan dengan bahan baku minyak jarak mentah. Proses ini juga umum digunakan untuk minyak tumbuhan lain, bahkan telah banyak dikembangkan dalam skala industri. Selain menghasilkan metil ester, proses ini juga menghasilkan gliserin, salah satu produk oleokimia bernilai ekonomi cukup tinggi. Gliserin sangat luas digunakan di kalangan industri sebagai bahan kosmetika dan farmasi, jika gliserin hasil samping dari proses transesterifikasi dimanfaatkan secara ekonomis maka biaya produksi metil ester dapat menjadi lebih rendah. Pada esterifikasi, bahan baku yang berasal dari minyak jarak mentah diubah menjadi metil ester yang sudah berkarakteristik C16-C18. Proses ini prinsip kerjanya adalah trigliserida dari SCO direaksikan dengan metanol dengan bantuan katalis basa hingga terbentuk rantai gliserida dan gliserol seperti yang terlihat pada Gambar 2.

8

O

O [H+] R'

C

OH

+

R''

R'

OH

C

OR'' + H 2 O

Reaksi Esterifikasi O H2C

OCR O

HC

OH

HC

OH

H2C

OH

O

OCR + 3 CH3OH

3RCOCH3

+

Katalis, Energi

O H2C

H2C

OCR

Trigliserida

Metanol

Metil Ester

Gliserol

Reaksi Transesterifikasi Gambar 2. Reaksi Esterifikasi dan Transesterifikasi

Hasil tahap reaksi tersebut adalah gliserol yang akan terpisah di bagian bawah separator sehingga dengan mudah dapat dipisahkan. Metil ester yang terbentuk pada proses itu adalah metil ester kasar dan masih tercampur dengan sisa katalis dan metanol untuk itu metil ester harus dimurnikan untuk menghilangkan sisa katalis dan metanol sehingga didapatkan metil ester. Tahap terakhir transesterifikasi adalah menghilangkan uap air di dalam metil ester sehingga didapatkan metil ester dengan kadar air yang rendah. C. SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN Menurut Suryadi (1996), Sistem Penunjang Keputusan (SPK) dirancang untuk membantu meningkatkan efektivitas dan produktivitas para pimpinan perusahaan dan profesional. SPK merupakan sistem interaktif yang bisa digunakan oleh individu dengan pengalaman sedikit mengenai komputer dan metode analitis. SPK juga didefinisikan sebagai sistem komputerisasi informasi

9

yang

menggunakan

aturan

keputusan

dan

model-model,

basis

model

diakomodasikan dengan basis data dan pandangan pribadi pengambil keputusan yang menuntun kepada pemecahan masalah yang tidak dapat diselesaikan hanya dengan model optimasi ilmu manajemen (Turban, 1990). Struktur dasar SPK dapat dilihat pada Gambar 3.

DATA

MODEL

Sistem manajemen Basis Model

Sistem Manajemen Basisi Data Sistem Pengolahan Terpusat

Sistem Manajemen Dialog

Pengguna

Gambar 3. Struktur dasar SPK (Turban, 1990) Tahap perancangan SPK secara garis besar terdiri dari penentuan tujuan penelitian, studi pendahuluan dan studi kelayakan, perumusan kebutuhan data input dalam kaitannya dengan pengembangan sistem informasi, perumusan kemampuan yang harus dipenuhi oleh SPK dan perlengkapan yang dibutuhkan, dan perancangan serta pengembangan SPK. Identifikasi tujuan rancang bangun untuk menentukan arah dan sasaran yang hendak dicapai. Perancangan pendahuluan dilakukan guna merumuskan kerangka dan ruang lingkup SPK, serta persyaratan untuk kerja yang harus dipenuhinya, memilih konsep-konsep, menganalisis dan mengaplikasikan model pembuatan keputusan yang relevan dengan tujuan SPK yang akan dibangun, juga mengidentifikasi spesifikasi SPK (Suryadi dan Ramdhani, 2002).

10

Menurut Waluyo (1998), perbedaan antara basis data untuk SPK dan non SPK adalah kelengkapan data, proses pengambilan keputusan dan ekstraksi dari sumber data. Sumber data untuk SPK lebih lengkap dari pada non SPK. Data harus berasal dari luar dan dalam terutama dalam level manajemen puncak sangat tergantung pada sumber data dari luar seperti data ekonomi. SPK membutuhkan proses ekstraksi dan sistem manajemen basis data yang mengelolanya harus cukup fleksibel untuk memungkinkan penambahan dan pengurangan secara cepat. Teknik pengambilan keputusan secara umum ada dua jenis, yaitu kualitatif dan kuantitatif. Model kualitatif memerlukan saran ahli atau pakar sedangkan model kuantitatif yang biasa digunakan adalah Teknik Heuristik, MPE dan simulasi. Program heuristik merupakan titik pandang dalam merancang suatu program untuk tugas pemrosesan informasi kompleks. Teknik ini merupakan hasil dari operasi aritmetika dan matematika logika seperti adanya penambahan, penjumlahan dan perhitungan bertahap, namun tahapannya terbatas sehingga dapat dibuat algoritma komputernya. Menurut Manning (1984) metode perbandingan eksponensial digunakan sebagai alat bantu bagi pengambil keputusan untuk menggunakan rancang bangun model yang telah terdefinisi dengan baik pada setiap tahapan proses. Metode Monte Carlo merupakan teknik simulasi dengan menggunakan teknik pengambilan contoh, simulasi ini menggunakan sebaran peluang kejadian dalam peubah masukannya yang merupakan peubah acak yang diperoleh dengan metode tranformasi kebalikan dari pembangkitan bilangan acak yang berdistribusi seragam dan memiliki kisaran nilai antara nol dan satu (Hillier dan Lieberman, 1980). D. PERBANKAN SYARIAH Perkembangan industri keuangan syariah secara informal telah dimulai sebelum dikeluarkannya kerangka hukum formal sebagai landasan operasional perbankan syariah di Indonesia. Sebelum tahun 1992, telah didirikan beberapa badan usaha pembiayan non bank yang telah menerapkan konsep bagi hasil dalam kegiatan operasionalnya. Hal tersebut menunjukkan kebutuhan masyarakat

11

akan hadirnya institusi-institusi keuangan yang dapat memberikan jasa keuangan yang sesuai syariah. Untuk menjawab kebutuhan bagi terwujudnya sistem perbankan yang sesuai syariah, pemerintah telah memasukkan kemungkinan tersebut dalam undang-undang yang baru yaitu Undang-undang No. 7 Tahun 1992 tentang perbankan secara implisit telah membuka peluang kegiatan usaha perbankan yang memiliki dasar operasional bagi hasil yang secara rinci dijabarkan dalam Peraturan Pemerintah No. 72 Tahun 1990 tentang Bank berdasarkan prinsip bagi hasil. Ketentuan perundang-undangan tersebut telah dijadikan sebagai dasar hukum beroperasinya Bank Syariah di Indonesia yang menandai dimulainya era sistem perbankan ganda (Dual Banking System) di Indonesia (Biro Perbankan Syariah, 2002). Sistem keuangan dan perbankan modern melakukan fungsi penyaluran dana dengan cara memanfaatkan dana pihak lain untuk memenuhi kebutuhan dana masyarakat untuk meningkatkan taraf hidupnya. Prinsip yang digunakan dalam penyaluran dana ini adalah prinsip penyertaan dalam rangka pemenuhan permodalan (equity financing) dan prinsip pinjaman dalam rangka pemenuhan kebutuhan pembiayaan (debt financing). Sistem perbankan syariah mempunyai hukum dan ketentuan tersendiri dalam penerapan fungsi tersebut, yaitu melalui akad-akad (kontrak) bagi hasil dan akad-akad jual-beli. Akad bagi hasil merupakan bentuk penerapan equity financing sedangkan akad jual beli merupakan debt financing (Arifin, 2002). Bentuk-bentuk prinsip syariah dari transaksi pengumpulan dana dan pembiayaan dijelaskan pada poin-poin berikut: 1. Prinsip Bagi Hasil (Profit and Loss Sharing) Ada dua macam kontrak yang termasuk dalam kategori ini, yaitu musyarakah (joint venture profit sharing) dan mudharabah (trustee profit sharing). Masing-masing kontrak tersebut akan dijelaskan sebagai berikut: a. Musyarakah Prinsip musyarakah adalah kerjasama antara dua pihak atau lebih untuk suatu usaha tertentu. Masing-masing pihak yang terlibat memberikan kontribusi dana dengan kesepakatan bahwa keuntungan dan

12

resiko ditanggung bersama. Penentuan porsi pembagian hasil dapat dilakukan melalui perhitungan porsi modal maupun atas dasar perjanjian yang telah disepakati kedua belah pihak (Antonio, 2003). Aplikasi prinsip ini dalam perbankan adalah bank membiayai sebagian saja dari jumlah kebutuhan investasi atau modal kerja proyek, selebihnya dibiayai sendiri oleh nasabah. Dalam kontrak ini, modal atau investasi yang dikeluarkan oleh bank akan diangsur nasabah secara bertahap (Arifin, 2002). b. Mudharabah Mudharabah adalah akad kerjasama usaha antara dua pihak atau lebih. Pihak pertama disebut shahibul maal adalah penyedia dana sepenuhnya sedangkan pihak kedua adalah pihak pengelola dana (mudharib).

Keuntungan

maupun

resiko

dari

pengelolaan

dana

ditanggung oleh kedua belah pihak, selama tidak terjadi kelalaian yang disebabkan pihak kedua (Antonio, 2003). Jika masa proyek selesai, mudharib akan mengembalikan modal berikut porsi keuntungan yang telah disetujui sebelumnya kepada penyedia dana. Bila terjadi kerugian, maka seluruh kerugian akan ditanggung oleh shahibul maal sedangkan mudharib kehilangan keuntungan atas kerja yang dilakukan. Ada dua tipe mudharabah yaitu mudharabah mutlaqah dan mudharabah muqayyah. Mudharabah mutlaqah memberikan keleluasaan penuh kepada mudharib untuk menggunakan dana tersebut, sedangkan mudharabah muqayyah memiliki batasan dalam penggunaan dana terhadap waktu, tempat, jenis usaha dan sebagainya (Arifin, 2002). 2. Prinsip Jual Beli (Al Bai’) Pengertian jual beli adalah akad pertukaran (exchange contract) antara suatu barang dan jasa dalam jumlah tertentu atas barang dan jasa lainnya. Penyerahan jumlah dan pembayaran barang dan jasa tersebut dapat dilakukan pada saat itu juga (cash and carry) ataupun secara tangguh (deferred).

13

Jenis-jenis jual beli yang umum digunakan dalam pembiayaan syariah adalah bai’ al murabahah, bai’ al salam dan bai’ al istishna’ (Arifin, 2002). Perbedaan ketiga jenis jual beli ini akan dijelaskan berikut ini: a. Murabahah Prinsip murabahah adalah jual beli barang pada harga asal dengan tambahan keuntungan yang disepakati (Antonio, 2003). Cara dan jangka waktu pembayaran disepakati bersama, baik secara lump sum maupun secara angsuran. Murabahah dengan pembayaran angsuran disebut bai’ bitsaman ajil. Melalui akad murabahah, nasabah dapat memenuhi kebutuhan dalam memperoleh dan memiliki barang yang dibutuhkan tanpa harus menyediakan uang tunai terlebih dahulu. b. Salam Salam adalah akad jual beli suatu barang yang harganya dibayar dengan segera sedangkan barangnya akan diserahkan kemudian dalam jangka waktu yang disepakati. Harga yang dibayarkan berupa bentuk tunai yang dibayarkan segera dan bukan berupa utang. Nasabah yang membutuhkan fasilitas salam biasanya adalah nasabah yang menerima pesanan dari pelanggannya dengan syarat pembayaran dilakukan setelah barang diserahkan. Apabila nasabah membutuhkan dana untuk pengadaan barang tersebut, maka ia dapat melakukan penjualan kepada bank dengan salam. Harga salam lebih rendah daripada harga penjualan dengan pemesan barang (Arifin, 2002). c. Istishna’ Bai’ al ishtishna’ adalah akad jual beli barang yang harus dibuat terlebih dahulu dengan spesifikasi yang jelas. Ishtishna’ hampir sama dengan bai’ as salam namun cara pembayarannya dapat dilakukan di awal, tengah maupun akhir periode baik lump sum maupun bertahap. 3. Prinsip Sewa dan Sewa Beli Ijarah atau sewa adalah akad pemindahan hak guna atas barang dan jasa, melalui pembayaran upah sewa, tanpa diikuti pemindahan kepemilikan atas barang itu sendiri (Antonio, 2003). Bank dalam hal ini berperan sebagai

14

penyedia peralatan atau barang yang akan disewa oleh nasabah. Tarif sewa dan lama peminjaman disepakati oleh kedua belah pihak. Perbedaan antara ijarah dengan ta’jiri atau sewa beli adalah status kepemilikan pada akhir periode kesepakatan. Pada ijarah, hak tanda kepemilikan tetap pada bank atau penyedia dana sampai masa kontrak berakhir. Pada ta’jiri, hak tanda kepemilikan barang akan beralih ke nasabah setelah masa kontrak berakhir karena cicilan sewanya sudah termasuk cicilan pokok harga barang (Perwataatmadja, 1993). 4. Prinsip Qard Qard adalah suatu pinjaman lunak yang diberikan atas dasar kewajiban sosial tanpa dikenai biaya atau imbalan lain (Perwataatmadja, 1993). Pembiayaan ini merupakan bentuk penyaluran dari penghimpunan dana berdasarkan prinsip yang sama. Fasilitas dana yang diberikan berupa pinjaman lunak kepada usaha kecil dan mikro, pinjaman jangka pendek kepada nasabah, dan keperluan atau kewajiban sosial (Antonio, 2003). Qard merupakan salah satu ciri pembeda bank syariah dan bank konvensional. Qard mengandung misi sosial disamping kegiatan perbankan lainnya yang bersifat komersial. Bentuk pembiayaan ini memiliki resiko yang tinggi karena tidak dikenai jaminan (Antonio, 2003). Secara syariah, peminjam hanya berkewajiban membayar kembali pokok pinjamannya (Arifin, 2002). 5. Prinsip Titipan (Al Wadi’ah) Wadi’ah merupakan titipan murni dari satu pihak ke pihak yang lain, baik individu maupun badan hukum, yang dijaga dan dikembalikan saat pihak penitip menghendaki (Antonio, 2003). Ada dua tipe wadi’ah, yaitu wadi’ah yad amanah dan wadi’ah yad dhamanah. Kedua tipe tersebut akan dijelaskan berikut ini: a. Wadi’ah yad amanah Wadi’ah yad amanah merupakan akad titipan yang status penerima titipannya adalah penerima kepercayaan (trustee), yang tidak harus mengganti segala resiko kehilangan atau kerusakan yang terjadi

15

pada aset titipan, kecuali akibat kecerobohan. Aset titipan dari pemilik harus dipisahkan dan tidak boleh dimanfaatkan oleh penerima titipan. b. Wadi’ah yad dhamanah Wadi’ah yad dhamanah adalah akad titipan yang status penerima titipannya adalah trustee sekaligus penjamin (guarantor) keamanan aset. Penerima simpanan bertanggung jawab penuh atas segala kehilangan atau kerusakan yang terjadi pada aset titipan tersebut. Penerima titipan dapat memanfaatkan aset yang dititipkan dan semua keuntungan yang diperoleh menjadi hak penerima titipan. 6. Prinsip Lainnya a. Prinsip Rahn Rahn adalah menahan barang yang mempunyai nilai harta sebagai jaminan sehingga orang yang menjaminkan barangnya dapat mengambil sebagian maupun keseluruhan utangnya. Rahn juga dapat disebut sebagai akad penggadaian barang dari satu pihak kepada pihak lain (Arifin, 2002). b. Prinsip Wakalah Wakalah berarti penyerahan, pendelegasian atau pemberian mandat (Antonio, 2003). Beberapa jenis Wakalah diantaranya adalah perwakilan mutlak tanpa batasan waktu untuk semua urusan (wakalah al mutlaqah), perwakilan pada urusan-urusan tertentu saja (wakalah al muqayyadah) dan perwakilan diantara mutlaqah dan muqayyadah (wakalah al ammah). Dalam aplikasinya, bank menerima uang, suratsurat berharga dan kuasa dari nasabah untuk menyelesaikan kewajibankewajiban nasabah tersebut kepada pihak lain. Salah satu bentuk riil dari wakalah adalah transfer uang antar bank dan penerbitan Letter of Credit (L/C). c. Prinsip Kafalah Kafalah merupakan suatu bentuk penjaminan yang diberikan oleh pihak penanggung (kafil) kepada pihak ketiga untuk memenuhi kewajiban pihak kedua terhadap pihak ketiga tersebut (Antonio, 2003). Kafalah diperlukan untuk menghindarkan pihak yang berpiutang akibat ketidak

16

mampuan membayar dari pihak yang berutang. Dalam lembaga keuangan, aplikasi akad ini adalah penerbitan garansi bank (Arifin, 2002). d. Prinsip Hawalah Hawalah adalah pengalihan kewajiban dari satu pihak, yang mempunyai kewajiban, kepada pihak lain (Cahyono, 1995). Prinsip ini terbatas pada uang atau kewajiban finansial saja, dan tidak digunakan untuk barang atau benda. Transaksi hawalah yang diperkenankan adalah pemindahan utang dari seseorang kepada pihak lain disertai pemindahan piutang yang ada padanya (hawalah muqayyadah). e. Prinsip Ju’alah Ju’alah adalah suatu kontrak antara pihak pertama yang menjanjikan imbalan tertentu kepada pihak kedua atas pelaksanaan tugas atau pelayanan yang dilakukan oleh pihak kedua untuk kepentingan pihak pertama. Prinsip ini diterapkan oleh bank dalam menawarkan berbagai pelayanan dengan mengambil fee dari nasabah, seperti Referensi Bank, Informasi Usaha dan sebagainya (Arifin, 2002). f. Prinsip Sharf Sharf berarti penukaran antara emas dan perak. Hal ini bisa dianalogikan dengan penukaran valuta asing. Pada prinsip syariah, syarat transaksi perdagangan mata uang hanya berlaku pada dua mata uang asing yang berbeda dan penyerahannya dilakukan saat transaksi berlangsung (Antonio, 2003). Islam menganggap bahwa uang merupakan alat tukar sehingga permintaan atas uang berguna untuk keperluan transaksi bukan spekulasi. Dalam aplikasinya, bank syariah tetap dapat melayani penukaran uang baik terhadap mata uang asing maupun mata uang dalam negeri namun ada beberapa ketentuan-ketentuan yang harus dipenuhi, antara lain harus tunai, serah terima secara langsung dan jumlahnya harus sama apabila penukaran dalam mata uang yang sama (Arifin, 2002).

17

E. LANDASAN TEORI 1. Metode Kuadrat Terkecil Metode kuadrat terkecil ini digunakan pada model prakiraan pasar yaitu untuk menentukan persamaan garis regresi berdasarkan data yang ada. Analisa regresi merupakan penelaahan hubungan fungsional dua variabel atau lebih untuk mencari bentuk persamaan yang sesuai dan berguna dalam meramal keadaan atau kejadian dari perubahan variabel tertentu (Dayan, 1984). Analisa regresi terdiri dari dua macam yaitu regresi linear dan non linear. Di dalam analisa regresi akan dibedakan dua jenis variabel yaitu variabel bebas atau prediktor dan variabel tidak bebas atau respon. Menurut Dayan (1984) metode kuadrat terkecil berpangkal pada kenyataan bahwa jumlah pangkat dua (kuadrat) memiliki jarak antara titiktitik dengan garis regresi yang dicari harus sekecil mungkin. Permasalahan yang terdiri dari sebuah variabel bebas X dan variabel tidak bebas Y dimana model regresi linear untuk populasi dalam persamaan Y = mx + b telah dapat diduga maka penaksiran parameter-parameter regresi dapat dilakukan dengan menggunakan rumus: Y = mX + b m=

n(∑ XY ) − (∑ X )(∑ Y )

( ( )) (∑ Y )(∑ (X )) − (∑ X )(∑ XY ) b= n(∑ (X )) − (∑ X ) n ∑ X 2 − (∑ X )

2

2

2

2

Keterangan : n = Jumlah data Y = Variabel tidak bebas X = Variabel bebas m = Koefisien regresi (Kemiringan/Slope) b = Titik perpotongan dengan garis Y (Intercept)

18

Pengukuran ketepatan model yang digunakan akan diuji dengan koefisien determinasi (r2) yang menunjukkan persentase dari total variasi yang dapat dijelaskan oleh model tersebut. Nilai koefisien berkisar antara 0 sampai dengan 1.

Perhitungan

koefisien

determinasi

menggunakan

persamaan berikut:

r=

n(∑ XY ) − (∑ X )(∑ Y )

[n∑ X

2

][

− (∑ X ) n∑ Y 2 − (∑ Y ) 2

2

]

Keterangan : Y = Variabel tidak bebas (yang diramalkan) X = Variabel bebas n

= Jumlah data

2. Metode Perbandingan Eksponensial Metode perbandingan eksponensial ini digunakan pada model lokasi, yaitu untuk perhitungan nilai setiap alternatif lokasi berdasarkan nilai kriteria pada setiap lokasi dan bobot atau tingkat kepentingan setiap kriteria yang digunakan, hasil dari metode ini adalah nilai akhir setiap lokasi. Menurut Assauri (1993), terdapat tiga metode pemilihan lokasi pabrik yaitu berdasarkan keunggulan komparatif, perbandingan biaya dan analisis ekonomi. Metode perbandingan eksponensial (MPE) merupakan bentuk metode pengambilan keputusan yang dapat digunakan dalam pemilihan lokasi berdasarkan pada keunggulan komparatif. Asumsi dasar yang digunakan adalah pengambilan keputusan harus mempunyai kemampuan untuk dapat menentukan derajat kepentingan relatif kriteria dan pilihan keputusan. Metode perbandingan eksponensial digunakan sebagai pembantu bagi individu pengambil keputusan untuk menggunakan rancang bangun model yang telah terdefinisi dengan baik pada setiap tahapan proses. Menurut Manning (1984) tahapan yang dilakukan dalam melaksanakan teknik MPE adalah:

19

1) Menulis alternatif 2) Menentukan kriteria-kriteria penting dalam pengambilan keputusan 3) Mengadakan penelitian terhadap setiap kriteria 4) Mengadakan penilaian terhadap semua alternatif pada masing-masing kriteria 5) Menghitung nilai dari setiap alternatif 6) Memberikan jenjang kepada alternatif dengan didasarkan pada nilai masing-masing Perhitungan nilai untuk masing-masing alternatif adalah sebagai berikut:

NKi = ∑ (Vij )

Bj

Keterangan : Nki = Nilai keputusan alternatif i Vij = Nilai kriteria j pada alternatif i Bj

= Bobot kriteria j, Bj > 0

3. Deviasi Standar dan Varians Deviasi standar dan varians ini digunakan untuk menganalisa tingkat resiko dari investasi yang akan ditanam berdasarkan kemungkinan aliran kas yang terjadi. Angka koefisien varians digunakan untuk mengukur resiko investasi, angka ini akan sangat berguna untuk melihat bila usulan yang dikaji berbeda baik nilai yang diharapkan maupun deviasi standarnya. Menurut Soeharto (1997), deviasi standar adalah pengukuran variabilitas distribusi berdasarkan ilmu statistik, sedangkan varians adalah pangkat dua dari deviasi standar dengan rumus sebagai berikut:

20

⎡n ⎤ 2 S = ⎢∑ {(CF )xt − (CF )t} × (P )xt ⎥ ⎣ x =1 ⎦ S CV = (NP )

1/ 2

Keterangan : S

= Deviasi standar

(CF)xt

= Aliran kas untuk kemungkinan ke-x, periode t

(CF) t

= Nilai aliran kas yang diharapkan

(P)xt

= Probabilitas kemungkinan aliran kas terjadi

CV

= Koefisien varians

NP

= Nilai yang diharapkan

4. Pembiayaan Konvensional a. Net Present Value (NPV) Nilai bersih saat ini yang diperoleh dengan jalan mendiskontokan selisih antara jumlah kas yang keluar dan kas yang masuk tiap-tiap tahun dengan satu tingkat persentase bunga yang telah ditentukan sebelumnya. Persamaan yang digunakan: n ⎡ B − Ct ⎤ NPV = ∑ ⎢ t t ⎥ t = 0 ⎣ (1 + i ) ⎦

Keterangan : NPV = Net Present Value Bt

= Keuntungan kotor proyek tahun ke-t

Ct

= Pengeluaran kotor proyek tahun ke-t

n

= Umur ekonomis proyek

t

= Tingkat bunga dalam persen

b. Benefit Cost Ratio (BCR) BCR adalah angka perbandingan antara keuntungan (benefit) dengan biaya (cost). Persamaan yang digunakan: 21

⎡ Bt − C t ⎤ untuk Bt − C t > 0 t ⎥ t =0 ⎣ ⎦ BCR = n ⎡ C t − Bt ⎤ untuk Bt − C t < 0 ⎢ ∑ t ⎥ t = 0 ⎣ (1 + i ) ⎦ n

∑ ⎢ (1 + i )

Kriteria yang diambil jika BCR >1 maka proyek diterima, BCR<1 maka proyek tidak dapat diterima sedangkan jika BCR=1 proyek tersebut berada pada titik impas, pada kondisi ini pemilik proyek tidak mendapatkan laba dari hasil usahanya dan tidak mengalami kerugian atas usaha yang dijalankannya. c. Internal Rate of Return (IRR)

IRR adalah suku bunga (i*) yang menyebabkan nilai NPV sama dengan nol, sehingga nilai sekarang dari aliran uang tunai yang masuk sama dengan nilai sekarang dari nilai yang keluar. IRR dapat dinyatakan pula sebagai tingkat hasil atas investasi bersih. Persamaan IRR adalah sebagai berikut: ⎛ NPV1 − (i1 − i 2 ) ⎞ ⎟⎟ IRR = i1 + ⎜⎜ ⎝ (NPV1 − NPV2 ) ⎠

Tingkat suku bunga i1 adalah tingkat suku bunga yang menyebabkan NPV1 positif sedangkan i2 adalah tingkat suku bunga yang menyebabkab NPV2 negatif . Kriteria IRR adalah tingkat suku bunga yang berlaku (i) jika i* > i, maka proyek tersebut layak. d. Pay Back Period (PBP)

PBP adalah jangka waktu untuk pengembalian investasi awal, keputusan yang diambil berdasarkan kriteria waktu. Nilai PBP didapatkan dari persamaan berikut: ⎛ ⎞ AKK t ⎟⎟ PBP = t + ⎜⎜ ⎝ ( AKK t − AKK t +1 ) ⎠ 22

Dimana t adalah tahun proyek pada saat arus kas kumulatif (AKK) bernilai negatif dan t+1 adalah tahun proyek ketika AKK bernilai positif. e. Break Even Point (BEP)

BEP adalah suatu analisa yang bertujuan untuk menemukan satu titik dimana pengeluaran sama dengan pendapatan. Hasil BEP akan menunjukkan besarnya pendapatan yang sama dengan pengeluaran atau dengan kata lain impas yaitu keadaan dimana tidak untung dan tidak rugi sehingga apabila lebih dari angka atau titik tersebut maka mulai mendapatkan keuntungan. Perumusan BEP dengan pendekatan biaya sama dengan pendapatan adalah sebagai berikut: BEP( Rp ) =

F ⎛ ⎛ V ⎞⎞ ⎜⎜1 − ⎜ ⎟ ⎟⎟ ⎝ ⎝ F ⎠⎠

Keterangan : V = Biaya variabel F = Biaya tetap

5. Pembiayaan Syariah a. Pembiayaan Mudharabah

Menurut Zulkifli (2003), pada pembiayaan mudharabah, bank bertindak sebagai penyedia dana seluruhnya sedangkan nasabah hanya menyediakan keterampilan usaha dan manajemen. Pengembalian dana usaha dan porsi bagi hasil kedua belah pihak dilakukan dengan menghitung keuntungan yang ingin diperoleh pihak bank, kemudian menghitung nisbahnya. Cara penghitungan penetapan nisbah bagi hasil pembiayaan mudharabah dapat dilihat pada rumus berikut:

23

Keuntungan = ER × Md Nisbah Bank =

Keuntungan × 100% Op

Nisbah Nasabah = 100% − Nisbah Bank Keterangan : ER : Expected return (%) Md : Modal yang dibutuhkan (Rp) Op

: Omzet penjualan (Rp)

b. Pembiayaan Musyarakah

Pada pembiayaan musyarakah, bank dan nasabah sama-sama memiliki kontribusi dana modal. Pengembalian dana usaha dan porsi bagi hasil antara kedua pihak dilakukan sesuai dengan porsi modal yang ditanamkan (Zulkifli, 2003). Cara penghitungan penetapan nisbah bagi hasil pembiayaan musyarakah dapat dilihat dari rumus berikut:

Keuntungan = ER × Md × PM Nisbah Bank =

Keuntungan × 100% Op

Nisbah Nasabah = 100% − Nisbah Bank Keterangan : ER : Expected return (%) Md : Modal yang dibutuhkan (Rp) PM : Persentase penyertaan modal (%) Op

: Omzet penjualan (Rp)

c. Pembiayaan Murabahah Pada pembiayaan murabahah, bank bertindak sebagai pihak penjual kepada nasabah dengan membelikan suatu barang yang pembayarannya dapat ditangguhkan atau dicicil (Zulkifli, 2003). Dalam

24

pembiayaan ini, bank menetapkan tingkat keuntungannya di muka, yang disebut dengan profit margin. Cara perhitungan harga jual dan fasilitas angsurannya dapat dilihat pada rumus berikut:

HJF = HBF + ( HBF × PM × t ) A=

HJF (t × 12)

Keterangan : A

: Angsuran (Rp/bulan)

HJF : Harga Jual Fasilitas (Rp) HBF : Harga Beli Fasilitas (Rp) PM : Profit margin (%) t

: Jangka waktu pembayaran (tahun)

F. KAJIAN PENELITIAN TERDAHULU Widarmana (2002) membangun Sistem Penunjang Keputusan Pendirian Agroindustri Jahe yang diberi nama Ginger Xp. Paket program Ginger Xp dirancang sebagai alat bantu bagi para pengambil keputusan dalam perencanaan pendirian agroindustri jahe khususnya investor dan pengusaha agroindustri. Model-model yang digunakan dalam SPK Ginger Xp ini mencakup model pemilihan lokasi, model produksi yang terdiri dari sub model analisa permintaan pasar dan sub model rencana produksi, model kebutuhan lahan serta model analisa kelayakan finansial agroindustri. Model finansial yang dibuat untuk menghitung nilai-nilai kriteria investasi yang meliputi NPV, BCR, IRR, PBP dan BEP. Analisa sensitivitas juga dilakukan untuk mengetahui sejauh mana perubahan-perubahan unsur dalam aspek finansial dan ekonomi terpengaruh terhadap keputusan yang dipilih, analisa ini dilakukan dengan mensimulasikan beberapa skenario kemudian mencari kesimpulannya. Haridian (2002) membangun Sistem Penunjang Keputusan Perencanaan dan Pengembangan Agroindustri Pala, tujuan penelitiannya adalah mempelajari konsep dan metodologi SPK yang dapat digunakan untuk membantu pengambilan keputusan serta merancang model SPK perencanaan dan 25

pengembangan agroindustri pala. Model yang digunakan adalah model pemilihan lokasi, model analisa prakiraan pasar, dan model analisa kelayakan finansial. Kusuma (2001) membuat Sistem Penunjang Keputusan Perencanaan Agroindustri Terpadu Berbasis Tomat di Bogor, tujuan dari penelitiannya adalah merekomendasikan strategi perencanaan agroindustri terpadu berbasis tomat kepada pemerintah kabupaten Bogor sebagai upaya konstruktif dalam mendukung pembangunan wilayah. Model-model yang digunakan adalah model penentuan lokasi unggulan, model penentuan varietas unggulan, model prakiraan pasar usaha tani, model kelayakan finansial usaha tani, model pola tanam dan model harga kesepakatan.

26

III. METODOLOGI PENELITIAN

A. KERANGKA PEMIKIRAN Saat ini hampir di semua bidang kehidupan manusia sudah memanfaatkan komputer, bukan hanya sebagai sarana informasi namun juga sebagai pendukung kegiatan sehari-hari. Pentingnya penggunaan komputer dalam kehidupan manusia bukan hanya karena fungsi dan kemampuannya tetapi juga karena kecepatan serta kemudahan penggunaannya. Salah satu contohnya adalah pemanfaatan komputer di bidang industri, yaitu sebagai alat pendukung pengkajian tingkat kelayakan investasi suatu industri dan perencanaan pendirian industri. Kajian pendirian industri ini dapat diperhitungkan dengan lebih cepat, tepat dan mudah dengan menggunakan SPK. Kajian sebelum pendirian suatu industri dibutuhkan dan harus dilakukan untuk meminimalkan resiko kesalahan pengambilan keputusan untuk mendirikan industri dan memaksimalkan pemanfaatan potensi yang tersedia. Aspek-aspek yang mempengaruhi pendirian suatu industri adalah aspek pasar dan pemasaran, aspek teknis, aspek manajemen operasi, dan aspek ekonomi serta finansial. Pendirian suatu proyek industri dimulai dengan mengetahui dan memahami faktor-faktor dan parameter yang berpengaruh dalam keberhasilan proyek industri tersebut. Langkah selanjutnya adalah menganalisa dan memprakirakan kemungkinan-kemungkinan yang terjadi di masa yang akan datang setelah proyek industri berjalan. Salah satu industri yang saat ini sedang gencar dipromosikan oleh pemerintah adalah industri pengolahan biji jarak pagar menjadi minyak biodiesel sebagai pengganti bahan bakar diesel/solar. Pendirian suatu industri berbasis pengolahan lanjut biji jarak pagar seperti pendirian industri bahan bakar biodiesel ini merupakan langkah tepat dan memiliki potensi besar untuk berkembang. Pendirian industri bahan bakar biodiesel dapat didirikan dengan skala kecil maupun skala besar. Besarnya investasi yang dibutuhkan sesuai dengan besar kecilnya proyek yang akan didirikan.

B. PENDEKATAN SISTEM Sistem merupakan sekumpulan elemen-elemen yang berada dalam keadaan yang saling berhubungan untuk suatu tujuan yang sama. Pendekatan sistem pada manajemen dirancang untuk memanfaatkan analisis ilmiah pada permasalahan organisasi dengan tujuan untuk pengembangan dan pengelolaan sistem operasi, dan perancangan sistem informasi untuk pengambilan keputusan (Suryadi dan Ramdhani, 2002). Pendekatan sistem diartikan sebagai metode pengkajian permasalahan yang dimulai dengan analisis atau identifikasi kebutuhan yang kemudian dapat menghasilkan suatu sistem yang operasional. Operasi tersebut dianggap efisien, dimana kemungkinan akan dilakukannya kembali dari penentuan suatu gugus kebutuhan yang dapat diterima (Eriyatno, 1999). Pendekatan sistem dimulai dari dua hal, yaitu : (1) mencari semua faktor penting yang ada dalam permasalahan untuk mendapatkan solusi yang baik, dan (2) model kuantitatif dibuat untuk membantu menghasilkan keputusan secara rasional (Eriyatno, 1999). Pendekatan sistem sangat sesuai untuk membantu memecahkan permasalahan yang sangat kompleks dengan menggunakan berbagai peubah. Pendekatan sistem dapat mewakili permasalahan yang ada di dunia nyata kemudian dianalisa dan dibuat suatu model sehingga akan mempermudah dalam pemecahan masalah. Tahapan kerja dalam mengkaji suatu permasalahan dengan pendekatan sistem dapat dilihat pada Gambar 4.

28

Mulai

Analisa Kebutuhan

Formulasi masalah

Identifikasi sistem

Pemodelan sistem

Pembuatan program komputer

Verifikasi model tidak Sesuai ya Implementasi

Evaluasi periodik tidak Memuaskan ya Selesai

Gambar 4. Tahapan kerja pendekatan sistem (Manetch dan Park, 1977 di dalam Eriyatno, 1999)

29

C. IDENTIFIKASI KEBUTUHAN Komponen-komponen atau pihak-pihak yang berpengaruh dalam SPK kelayakan investasi industri bahan bakar biodiesel berbahan baku biji jarak pagar adalah sebagai berikut: a. Pengusaha perkebunan -

harga jual yang stabil dan layak

-

kelangsungan usahatani terjamin

-

peningkatan kesejahteraan

b. Investor -

tingkat keuntungan tinggi

-

resiko investasi rendah

-

pengembalian modal cepat

c. Konsumen -

kemudahan dalam memperoleh produk

-

harga yang stabil dan terjangkau

-

mutu produk yang sesuai dan stabil

d. Pemerintah -

peningkatan kesejahteraan rakyat

-

memperluas kesempatan kerja

-

mendukung struktur ekonomi bangsa

D. IDENTIFIKASI SISTEM Identifikasi sistem bertujuan untuk memberi gambaran terhadap sistem yang dikaji. Identifikasi sistem ini merupakan mata rantai hubungan antara pernyataan dari kebutuhan dengan pernyataan khusus masalah yang harus dipecahkan untuk mencukupi kebutuhan tersebut. Hasil gambaran dari sistem yang dikaji kemudian dijabarkan ke dalam bentuk diagram lingkar sebab akibat dan diagram input output. Diagram ini digunakan sebagai dasar dalam pengembangan model.

30

1. Diagram lingkar sebab-akibat Diagram lingkar sebab akibat memberikan gambaran hubungan antar komponen di dalam sistem perencanaan pendirian suatu industri. Diagram lingkar sebab akibat dapat dilihat pada Gambar 5.

Potensi Pasar

+

+

Derajat Penetrasi Pasar

+

Kapasitas Produksi

Produksi

+

Bahan baku

+

+ +

Target Pasar

Investasi

+

Mesin dan Peralatan

+

+

Tenaga Kerja

Biaya +

Kelayakan Industri

Pinjaman

+

-

Laba Bersih

+

+

Pajak +

+

-

Laba Kotor +

Pendapatan +

Gambar 5. Diagram lingkar sebab akibat SPK pendirian industri

2. Diagram input output Diagram input output menggambarkan masukan dan keluaran dari model yang dikembangkan. Diagram input output dapat dilihat pada Gambar 6.

31

INPUT LINGKUNGAN • INPUT TAK TERKENDALI • • •

Keadaan alam Harga pasar produk Pangsa pasar produk

untuk

• •

Peraturan pemerintah Kondisi ekonomi Sosial budaya

OUTPUT DIKEHENDAKI • • •

untuk

Memberikan keuntungan Target pasar terpenuhi Investasi yang efisien

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK KELAYAKAN INVESTASI INDUSTRI OUTPUT TAK DIKEHENDAKI

INPUT TERKENDALI • • • •

•

Mutu produk Proses produksi Volume produksi Nilai investasi

•

Tingkat permintaan rendah Investasi yang tidak efektif dan efisien

MANAJEMEN PERENCANAAN

Gambar 6. Diagram Input Output

E. TATA LAKSANA 1. Perencanaan Sistem a) Observasi Permasalahan Tahap ini merupakan pengamatan terhadap permasalahan yang ada disertai dengan wawancara terhadap para pakar. Tahap observasi permasalahan ini dimaksudkan untuk mendeteksi dan mendalami permasalahan. Tahap ini dilakukan melalui analisis terhadap komponenkomponen sistem berdasarkan urutan tertentu yaitu evaluasi standar, pembandingan keluaran sistem dengan standar yang ditetapkan, melakukan evaluasi manajemen, melaksanakan evaluasi pengolahan informasi, mengevaluasi masukan dan sumber daya masukan, melakukan

32

evaluasi proses transformasi, serta evaluasi terhadap sumber daya keluaran.

b) Pengumpulan Data dan Informasi Metode pengambilan data dilakukan dengan kajian pustaka, survey lapangan dan wawancara. Kajian pustaka dilakukan untuk mempelajari teknik-teknik yang berhubungan dengan Sistem. Survey lapangan dilakukan untuk mendapatkan data primer seperti struktur biaya operasional, data pengeluaran dan penerimaan perusahaan. Sebagai studi kasus dilaksanakan pada perencanaan investasi industri bahan bakar biodiesel dari jarak pagar.

2. Analisa Sistem Tahap lanjut pengamatan sistem dilanjutkan dengan proses analisis sistem

untuk

menguji

sistem

informasi

yang

sudah

ada

berikut

lingkungannya. Dengan analisis sistem diharapkan akan diperoleh berbagai kemungkinan perbaikan yang dapat dilakukan untuk

meningkatkan

kemampuan sistem. Dari hasil analisa tersebut akan diperoleh berbagai alternatif untuk memecahkan masalah pada sistem yang sudah ada, apakah sistem informasi yang ada perlu diubah, dikembangkan, dibuat sistem yang sama sekali baru, atau bahkan tidak perlu dilakukan perubahan apa pun. Dalam analisa sistem, juga akan dikumpulkan informasi untuk menentukan pilihan apakah sistem yang baru dapat diperoleh dengan membeli atau dikembangkan sendiri yang disesuaikan dengan pertimbangan sumberdaya organisasi. Analisis sistem dilaksanakan dalam dua tahap yaitu yang pertama adalah tahap analisis pendahuluan terhadap sistem yang ada untuk menentukan ruang lingkup, keunggulan, dan kelemahan sistem tersebut. Kemudian dari hasil analisis pendahuluan, dilakukan tahap kedua yaitu tahap analisis mendalam untuk menyusun studi kelayakan.

33

3. Perancangan sistem Setelah observasi dan kajian pustaka, dapat dilakukan identifikasi berbagai hal yang dibutuhkan oleh pihak-pihak yang dilibatkan dalam sistem yang akan dirancang. Jika semua identifikasi kebutuhan telah terpenuhi serta data dan informasi diperoleh, kemudian dilakukan perancangan sistem yang dapat memenuhi kebutuhan pengguna dan pelaku yang dilibatkan dalam sistem yang dirancang. Proses perancangan sistem terdiri dari dua tahap, yang pertama yaitu tahap desain konseptual (conceptual design), pada tahap ini akan dirancang struktur sistem atau arsitektur secara keseluruhan dan gambaran yang lebih luas dari komponen-komponen sistem, tahap ini juga banyak disebut desain pendahuluan. Tujuan dari tahapan konseptual yaitu untuk menentukan berbagai alternatif pemenuhan kebutuhan pengguna sistem. Tahap berikutnya adalah menyusun desain fisik atau biasa disebut juga desain detail, pada tahap ini kebutuhan-kebutuhan pengguna sistem yang tertuang dalam desain konseptual akan diterjemahkan ke dalam rumusan terinci yang nantinya akan digunakan untuk menyusun atau menguji program komputer pada saat implementasi sistem. Secara spesifik pada tahap ini yang dilakukan adalah menyusun desain input dan output dokumen, menentukan berbagai program komputer, pembuatan disain berbagai file, perancangan prosedur, serta pengendalian intern sistem yang baru.

4. Implementasi Sistem Implementasi sistem meliputi kegiatan transformasi Computer Aided

Software Engineering (CASE) tools dan pembuatan program aplikasi komputer. CASE tools digunakan untuk membantu dalam membuat pemodelan sistem dan rancangan pangkalan data sistem yang akan dibuat. CASE tools yang digunakan adalah PowerDesigner 6.0 ProcessAnalyst untuk perancangan model. Perancangan pangkalan data dibantu oleh perangkat lunak CASE tools PowerDesigner 6.0 DataArchitect. Alat bantu yang digunakan untuk pengembangan program aplikasi adalah Borland Delphi 6.0 untuk mengimplementasikan sistem secara 34

keseluruhan. Microsoft Access 2002 digunakan sebagai format pangkalan data yang telah dirancang dengan CASE tools PowerDesigner 6.0

DataArchitect. Program instalasi disusun dengan bantuan WinRAR 3.11. Proses pelacakan kesalahan (debugging) dan pengujian program dilakukan setelah program selesai dibuat. Setelah seluruh rancang bangun sistem diimplementasikan, dibuat prosedur untuk menggabungkan seluruh data agar membentuk sistem (Sellers dan Edward, 1990).

5. Verifikasi Sistem Verifikasi sistem dilakukan untuk menguji kesesuaian sistem dengan kebutuhan pengguna khususnya pengguna data dan laporan. Dibutuhkan data masukan yang sesuai dengan kebutuhan pengguna untuk dapat dilakukan verifikasi. Pengujian secara langsung merupakan pengujian terhadap keluaran sistem, jika data masukan sesuai maka dihasilkan keluaran yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Verifikasi sistem menentukan apakah model sistem yang dibuat sesuai dengan yang diinginkan dalam program komputer untuk memastikan tidak ada bug dan error ketika berbagai tipe data dimasukkan. Pengujian program juga dilakukan oleh sejumlah responden yang mencakup baik responden yang sudah

mengenal komputer dengan baik

ataupun responden yang masih awam terhadap komputer namun dapat mengoperasikannya. Kemudian para responden ini akan dimintai komentar dan saran-sarannya.

35

IV. PEMODELAN SISTEM

A. KONFIGURASI SISTEM SPK untuk kelayakan investasi industri ini dirancang dalam bentuk perangkat lunak yang diberi nama INVESTPRO. SPK ini terdiri dari empat komponen utama yaitu : 1. Sistem Pengolahan Terpusat Sistem pengolahan terpusat adalah bagian yang bertujuan untuk mengorganisasikan

dan

mengendalikan

operasi

perangkat

lunak

INVESTPRO secara menyeluruh. Sistem ini menerima input dari ketiga sistem lain, kemudian mendistribusikan output ke sistem yang membutuhkan dalam bentuk baku. Fungsi utamanya adalah sebagai penyangga untuk menjamin keterkaitan antar sistem. 2. Sistem Manajemen Basis Data Sistem manajemen basis data memiliki fungsi sebagai pengelola basis data. Fungsi-fungsi tersebut meliputi penghapusan data, penambahan data dan pengeditan data. Data SPK INVESTPRO yang dikelola oleh sistem ini diantaranya adalah data permintaan produk, data harga produk, data konsumsi produk, data harga bahan baku, data statistik, data nilai kriteria lokasi industri, data bobot kriteria lokasi industri, data biaya, data asumsi keuangan untuk investasi dan data asumsi kondisi investasi. 3. Sistem Manajemen Basis Model Sistem manajemen basis model menunjang aktivitas pengambilan keputusan yang meliputi proyeksi masa depan, perancangan alternatif dan pemilihan alternatif terbaik. Jenis model yang digunakan dalam perangkat lunak INVESTPRO adalah model matematika, dengan model analisa utama adalah model prakiraan pasar, model pemilihan lokasi dan model keuangan.

4. Sistem Manajemen Dialog Sistem manajemen dialog adalah bagian dari sistem yang akan berkomunikasi langsung dengan pengguna atau user, fungsi utamanya adalah menerima input dan memberikan output yang dikehendaki pengguna. Sistem manajemen dialog pada perangkat lunak INVESTPRO diharapkan sangat bersahabat dengan pengguna (User Friendly) dan sederhana sehingga para pengguna tidak akan mengalami kesulitan dalam mengoperasikan perangkat lunak INVESTPRO. Bahasa yang digunakan adalah bahasa Indonesia dengan menggunakan tampilan yang menarik dan berbasis Windows.

Pengguna

Sistem Manajemen Dialog

Sistem Pengolahan Terpusat

Sistem Manajemen Basis Model Model Prakiraan Pasar Prakiraan Penawaran Pasar Prakiraan Permintaan Pasar Prakiraan Potensi Pasar Prakiraan Harga Bhn Baku Kapasitas Produksi

Sistem Manajemen Basis Data Data Pasar

Data Lokasi

Model Pemilihan Lokasi

Model Keuangan Analisa Kelayakan Analisa resiko

Data Keuangan

Gambar 7. Konfigurasi Sistem INVESTPRO

37

B. KERANGKA MODEL SISTEM 1. Model Prakiraan Pasar Sub model prakiraan pasar merupakan model yang digunakan untuk menghitung prakiraan jumlah permintaan suatu produk industri, jumlah penawaran produk, potensi pasar, ketersediaan bahan baku dan harga bahan baku untuk industri yang akan didirikan di masa yang akan datang. Untuk mendapatkan prakiraan tersebut maka di dalam model ini dilakukan perhitungan dengan menggunakan metode deret waktu untuk menentukan hubungan fungsional dari dua variabel tertentu untuk meramal perubahan dari variabel tersebut. Variabel–variabel yang digunakan untuk sub model analisis pasar ini antara lain variabel tahun dengan variabel jumlah permintaan pada tahun tersebut untuk peramalan permintaan, variabel tahun dengan variabel produksi pada tahun tersebut untuk prakiraan produksi, serta variabel tahun dengan variabel harga pada tahun tersebut untuk peramalan harga. Untuk mendapatkan prakiraan pasar di masa yang akan datang maka yang dibutuhkan adalah data jumlah permintaan bahan bakar diesel, jumlah produksi dan permintaan bahan baku serta harga bahan baku selama beberapa tahun sebelumnya. Metode deret waktu kemudian akan menentukan persamaan garis yang sesuai dengan data historis tersebut lalu memplotkan satu atau lebih data yang merupakan prakiraan pada tahun yang diinginkan pengguna. Untuk mendapatkan prakiraan mengenai harga bahan baku digunakan juga regresi linier sederhana dengan menggunakan variabel tahun sebagai variabel bebas dan variabel harga sebagai variabel tidak bebas. Variabel harga diplotkan terhadap variabel tahun sehingga didapatkan suatu persamaan regresi linear. Persamaan regresi linear tersebut akan digunakan untuk memprakirakan harga rata-rata pada masa yang akan datang. Prakiraan potensi pasar merupakan sub model yang memperhitungkan kondisi potensi pasar pada masa yang akan datang. Perhitungan prakiraan potensi pasar menggunakan output dari prakiraan permintaan dan prakiraan penawaran, perumusannya dapat dilihat dibawah ini :

38

Potensi = Demand − Supply Keterangan : Potensi

= Potensi pasar produk pada tahun tertentu

Demand

= Permintaan produk pada tahun tertentu

Supply

= Penawaran produk pada tahun tertentu Keputusan yang dihasilkan dari model prakiraan pasar adalah

kapasitas produksi, kapasitas produksi ini didasarkan potensi yang ada pada tahun prakiraan tertentu. Pengguna harus menentukan persentase potensi pasar yang diambil sebagai kapasitas produksi. Hasil keluaran dari kapasitas produksi ini akan digunakan sebagai masukan atau input bagi model keuangan, kapasitas yang ditentukan di model prakiraan pasar ini merupakan kapasitas maksimum pada perhitungan model keuangan. Perumusan secara lengkap dapat dilihat di bawah ini.

K = Dp × Potensi Keterangan : K

= Kapasitas maksimum yang ditentukan (Kg) per tahun

Dp

= Derajat penetrasi pasar (%)

Potensi

= Jumlah potensi pasar selama satu tahun Pengujian ketiga sub model prakiraan yaitu prakiraan permintaan,

prakiraan penawaran dan harga dilakukan dengan menggunakan suatu ukuran yaitu koefisien determinasi. Koefisien determinasi menunjukkan persentase total dari total variasi yang dapat dijelaskan oleh persamaan regresi yang terbentuk, nilai ini berada di antara 1 dan 0. Persamaan untuk menghitung nilai koefisien determinasi dapat dilihat di bawah ini.

R=

⎡ (∑ X × ∑ Y )⎤ b ⎢(∑ XY ) − ⎥ n ⎣⎢ ⎦⎥

( Y) ( ∑Y )− ∑ n

2

2

39

Keterangan: Y = Variabel tidak bebas (yang diramalkan) X = Variabel bebas b

= Perubahan rata-rata Y terhadap perubahan per unit X

n

= Jumlah data

2. Model Pemilihan Lokasi Sub model analisis lokasi merupakan model yang digunakan untuk menentukan daerah yang paling sesuai untuk dijadikan lokasi suatu industri tertentu. Hal ini dilakukan dengan membandingkan data lokasi untuk setiap daerah dengan data kriteria lokasi. Metode perhitungan yang digunakan untuk menentukan

lokasi

unggulan

industri

adalah

Metode

Perbandingan

Eksponensial (MPE). Parameter utama yang digunakan untuk menentukan lokasi unggulan untuk pendirian industri bahan bakar biodiesel dari jarak pagar antara lain ketersediaan bahan baku, ketersediaan prasarana utilitas (listrik, air dan telepon), ketersediaan tenaga kerja, prasarana transportasi dan cakupan pasar. Nilai parameter untuk masing-masing daerah ini kemudian dibandingkan dengan data syarat lokasi sebagai kriteria untuk parameter tersebut. Setiap parameter memiliki nilai yang berbeda untuk kriteria yang berbeda. Nilai yang diperoleh ini kemudian dimasukkan ke dalam rumus MPE. Setiap parameter memiliki nilai kepentingannya sendiri. Hasil penjumlahan nilainilai suatu alternatif daerah kemudian dijadikan nilai akhir alternatif tersebut, nilai akhir masing-masing alternatif kemudian dibandingkan antara satu dengan yang lainnya untuk menentukan lokasi mana yang memiliki nilai tertinggi, dimana lokasi dengan nilai tertinggi adalah lokasi yang paling sesuai untuk dijadikan lokasi industri bahan bakar biodiesel. a. Pemberian Nilai Parameter Penilaian terhadap parameter setiap lokasi menggunakan model penilaian ordinal atau skala, nilai yang digunakan berkisar antara 1 hingga 5, penggunaan model penilaian ordinal bertujuan untuk mempermudah

40

perhitungan dengan metode MPE. Nilai maksimum adalah 5 dan nilai terendah adalah 1, perinciannya dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Penilaian parameter Nilai Keterangan 1 Kurang 2 Cukup 3 Sedang 4 Baik 5 Sesuai b. Tingkat Kepentingan Parameter Tingkat

kepentingan

untuk

setiap

parameter

ditentukan

berdasarkan penilaian pakar (expert judgement) sebagai responden untuk sistem ini. Responden untuk sistem ini bisa berasal dari kalangan akademisi atau peneliti yang dipilih berdasarkan pengalaman dan pengetahuannya mengenai pendirian industri bahan bakar biodiesel. Responden memberikan jawaban dari kuisioner yang diberikan dengan memberikan nilai setiap parameter yang telah ditetapkan berdasarkan metode penilaian ordinal, nilai ordinal yang digunakan dibatasi antara 1 hingga 5 sedangkan perincian dari nilai tersebut dapat dilihat dalam Tabel 4. Tabel 4. Tingkat kepentingan (bobot) parameter Bobot Keterangan 1 Kriteria tidak penting 2 Kriteria kurang penting 3 Kriteria cukup penting 4 Kriteria penting 5 Kriteria sangat penting Hasil kuisioner untuk setiap parameter yang telah didapat dari seluruh responden kemudian dijumlahkan dan dihitung nilai rata-ratanya. Karena tingkat kepentingan setiap parameter dalam penghitungan dengan metode MPE harus berbentuk bilangan bulat maka hasil rataan nilai setiap parameter harus diubah ke dalam bentuk bilangan bulat dengan membuat kisaran nilai rata-rata yang telah didapat antara 1 sampai dengan 5 dan membagi kisaran tersebut menjadi 5 bagian yang sama besar. Kisaran 41

tingkat kepentingan parameter hasil perataan nilai berdasarkan kuisioner dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 5. Kisaran penilaian tingkat kepentingan parameter Nilai Hasil Kuisioner Bobot 5 4.2 < x ≤ 5.0 4 3.2 < x ≤ 4.2 3 2.6 < x ≤ 3.4 2 1.8 < x ≤ 2.6 1 1.0 < x ≤ 1.8

3. Model Keuangan Sub model analisa keuangan berfungsi untuk menilai kelayakan suatu investasi industri dilihat dari aspek finansialnya. Kriteria yang umum digunakan untuk menilai tingkat kelayakan suatu industri antara lain: (1) BEP, (2) BCR, (3) NPV, (4) IRR, dan (5) PBP. Agar suatu proyek industri dapat dikatakan layak untuk dijalankan maka nilai dari masing-masing kriteria tersebut harus mencukupi batas minimal yang berarti proyek industri tersebut diperkirakan tidak akan

mengalami kerugian di kemudian hari.

Semakin jauh nilai kriteria dari nilai minimalnya maka proyek industri tersebut akan semakin menguntungkan. Perhitungan nilai-nilai kriteria tingkat kelayakan investasi didapatkan berdasarkan asumsi-asumsi yang telah dimasukkan sebelumnya. Asumsiasumsi yang akan digunakan dalam SPK INVESTPRO ini adalah asumsi modal investasi, asumsi biaya, dan asumsi kondisi investasi. Jenis asumsi modal investasi dibagi menjadi dua macam yaitu modal yang berupa aset perusahaan dan modal yang bukan berupa aset perusahaan. Modal yang berupa aset perusahaan dapat dimiliki oleh perusahaan selama beberapa waktu dan memiliki umur pakai tertentu, sehingga modal aset jenis ini setiap tahunnya akan mengalami penyusutan dengan nilai tertentu serta membutuhkan biaya pemeliharaan. Penghitungan nilai penyusutan aset perusahaan menggunakan metode garis lurus atau Straight Line Depreciation (SLN). Rumus yang dipergunakan untuk perhitungan biaya penyusutan menggunakan metode SLN adalah sebagai berikut: 42

SLN i =

(I − S ) n

Keterangan : SLNi = Nilai penyusutan tahun ke-i (Rp) I

= Nilai investasi mesin dan peralatan atau bangunan yang mengalami penyusutan (Rp)

S

= Nilai sisa mesin atau bangunan pada akhir umur ekonomis (Rp)

n

= Umur proyek

Untuk modal yang bukan berupa aset perusahaan contohnya ialah biaya perizinan untuk mendirikan industri, modal jenis ini tidak memililki umur pakai dan tidak membutuhkan biaya perawatan karena bersifat langsung habis terpakai. Jenis asumsi biaya juga terbagi menjadi dua macam yaitu biaya yang nilainya selalu tetap walaupun kapasitas produksi bertambah atau berkurang disebut Biaya Tetap (Fixed Cost) dan biaya yang nilainya dipengaruhi oleh besarnya kapasitas produksi pada tahun berjalan yang disebut Biaya Variabel (Variable Cost). Setelah seluruh parameter biaya dimasukkan maka dapat dihitung nilai kebutuhan modal kerja di awal periode industri. Kebutuhan modal kerja adalah dana yang dibutuhkan untuk melaksanakan produksi awal setelah pabrik siap berproduksi, besarnya dana yang dibutuhkan ini dihitung berdasarkan biaya tahun pertama dan berapa bulan kerja dalam tahun pertama yang akan dibiayai. Sehingga total modal industri adalah penjumlahan dari total modal investasi aset ditambah total modal investasi non aset dan ditambah total modal kerja, atau dapat digambarkan dengan rumus sebagai berikut: Mtot = Ma + Mn + Mk

Keterangan : Mtot = Total kebutuhan modal Mk

= Modal kerja

Ma

= Modal aset

Mn

= Modal non aset

43

Untuk memulai suatu industri, umumnya perusahaan mendapatkan sebagian modalnya dari pinjaman bank. Pinjaman ini merupakan kewajiban yang harus dibayar oleh perusahaan industri yaitu meliputi cicilan dari pinjaman pokoknya itu sendiri dan bunga yang harus dibayarkan. Perumusan besarnya pinjaman ini adalah sebagai berikut:

H = M ×D Keterangan : H

= Besar pinjaman

M = Total modal D

= Persentase kebutuhan modal dari pinjaman Sedangkan persamaan untuk menghitung besarnya bunga pinjaman

yang harus dibayar adalah sebagai berikut:

BBi = Pi × BP Keterangan : BBi = Total pengeluaran pembayaran bunga pinjaman pada tahun ke–i (Rp) Pi

= Sisa pinjaman pada tahun ke–i (Rp)

BP = Suku bunga pinjaman (%). Model analisa finansial dilengkapi dengan sub model analisa sensitivitas, yang berguna untuk mengetahui berapa besar perubahan suatu variabel mampu mempengaruhi nilai kelayakan dari proyek pendirian industri tersebut. Analisis dilakukan dengan mengubah variabel-variabel yang dihitung dalam penentuan kelayakan investasi industri bahan bakar biodiesel. Perubahan dilakukan dengan memasukkan tingkat perubahan dalam bentuk persen (%) pada suatu variabel tertentu. Nilai baru hasil perubahan ini kemudian dimasukkan kembali ke dalam persamaan-persamaan untuk memperhitungkan nilai kriteria kelayakan investasi (NPV, IRR, BCR, PBP, BEP) yang baru. 44

C. IMPLEMENTASI SISTEM Implementasi sistem merupakan tahapan akhir perancangan model SPK yang mengimplementasikan hasil rancangan arsitektur sistem dan desain antar muka pengguna ke dalam bentuk model perangkat lunak yang nyata. Pendekatan yang dilakukan dalam melakukan implementasi ini adalah dengan aliran bawah ke atas (bottom-up). Diagram alir yang lebih terperinci untuk masing-masing model SPK untuk kelayakan investasi industri bahan bakar biodiesel dapat dilihat pada Lampiran 3 sampai dengan Lampiran 5. Implementasi SPK untuk kelayakan investasi industri menggunakan aplikasi basis data Microsoft Access 2002. Keunggulan dari aplikasi ini ialah kemudahannya untuk memberikan pengelompokan/pengorganisasian obyek dengan jelas yang meliputi tabel, query, form, report dan dilengkapi pula dengan

macro dan modul yang dapat memberikan program lebih interaktif dan user friendly. Verifikasi program dilakukan dengan melakukan uji coba sistem yang sedang dijalankan dengan memasukkan data dan menjalankan perintah-perintah yang mampu dilakukan oleh sistem sehingga dapat diketahui bahwa program mampu memberikan akses sesuai dengan rancang bangun sistem. Pengujian dilakukan dengan memasukkan berbagai jenis data, data yang dimasukkan tidak hanya data yang benar tetapi aplikasi juga diuji dengan memasukkan data yang salah. Jika data yang salah dimasukkan maka sistem akan memberikan peringatan bahwa data tidak sesuai dengan format yang diberikan. Pengujian juga dilakukan untuk menghapus data, menyimpan dan undo. Selanjutnya sistem dapat mengolah data baik dengan perhitungan maupun dengan menggunakan pengelompokkan data atau query mampu menghasilkan informasi seperti yang diharapkan. Keluaran sistem diharapkan mampu membuat informasi secara tepat. Kemampuan program untuk membuat laporan yang cepat dan mampu mentransformasikan data ke dalam bentuk format laporan juga diuji dengan metode ini. Purwarupa (prototype) INVESTPRO dirancang sebagai program aplikasi untuk Windows versi 32 bit, artinya INVESTPRO diharapkan dapat beroperasi pada sistem operasi Windows 97/98 hingga Windows XP. Sistem operasi 45

Windows dipilih karena sistem operasi ini telah sangat luas pemakaiannya pada komputer PC dibandingkan dengan sistem operasi lainnya, misalnya OS-2,

Linux, Unix dan sebagainya. Selama tahap pengembangan, aplikasi INVESTPRO diimplementasikan pada komputer PC dengan sistem operasi Windows XP, processor Pentium III dan memory 128 MB. Aplikasi yang dihasilkan akan dapat berjalan dengan baik pada komputer yang minimal memiliki processor Pentium Series dengan memory minimal 64 MB. Sebagai bahasa pengembang dipilih Borland Delphi 6.0. Bahasa pengembang tersebut dipilih karena mekanisme akses ke database yang relatif mudah dipelajari dan digunakan, mendukung penerapan sistem manajemen data relasional dengan memanfaatkan aplikasi database, dan dapat menghasilkan aplikasi yang dapat berdiri sendiri sehingga mudah untuk pengiriman aplikasi ke komputer pengguna. Untuk membuat objek database dalam format “.mdb” digunakan

Microsoft Access 2002. Microsoft Access merupakan piranti yang berguna dalam penyusunan sistem manajemen database relasional (RDBMS). Pemilihan ini lebih didasarkan kepada kemudahan integrasi antara tipe database Access dan

Borland Delphi yang akan menjadi atarmuka aplikasi bagi INVESTPRO.

46

VI. HASIL DAN PEMBAHASAN

A. PERANGKAT LUNAK INVESTPRO INVESTPRO adalah paket perangkat lunak yang disusun sebagai pendukung untuk pengambilan keputusan investasi industri. Perangkat lunak ini ditujukan bagi pengambil keputusan strategis seperti investor atau pimpinan puncak perusahaan untuk mengambil keputusan yang berkaitan dengan pendirian industri. Keputusan dalam pendirian suatu industri yang dimaksud bisa berupa keputusan untuk melanjutkan atau membatalkan rencana investasi atau bisa juga berupa keputusan bagaimana mengalokasikan modal dan biaya atau penetapan harga jual produk dan harga beli bahan baku untuk mendapatkan investasi industri yang efisien dan layak untuk dijalankan. Pengguna program ini lebih ditujukan untuk para investor atau calon investor yang merencanakan untuk menanamkan modalnya pada industri hilir tertentu, namun tidak tertutup kemungkinan dapat dimanfaatkan oleh pihak pemerintah dan instansi yang terkait dengan industri yang akan didirikan. Sebagai acuan verifikasi program, dipergunakan data untuk investasi industri bahan bakar biodiesel yang berbahan baku biji jarak pagar. Industri bahan bakar biodiesel adalah industri yang masih relatif baru dan belum banyak dijalankan di Indonesia, saat ini belum ada Industri berskala besar yang menghasilkan minyak biodiesel dari bahan baku biji jarak pagar, padahal pemerintah sudah demikian gencar mempromosikan kelebihan dari industri ini. Dengan memanfaatkan paket program INVESTPRO ini akan dibuktikan apakah menginvestasikan sejumlah uang untuk mendirikan industri bahan bakar biodiesel berbahan baku jarak pagar ini menguntungkan atau malah merugikan, dengan program INVESTPRO akan diketahui juga sensitivitas kelayakan investasi, resiko investasi, lokasi terbaik, prakiraan potensi pasar di masa yang akan datang, dan perhitungan pembagian nisbah bagi hasil secara syariah. Keluaran utama program INVESTPRO yaitu hasil analisa prakiraan pasar, hasil pemilihan lokasi terbaik dan hasil analisa kelayakan finansial pendirian industri. Informasi analisa prakiraan pasar terdiri dari potensi atau peluang pasar dan prakiraan harga, dari hasil prakiraan pasar ini para pengambil

keputusan dapat memprakirakan besarnya kapasitas produksi industri yang sesuai kondisi pasar. Hasil dari pemilihan lokasi adalah rekomendasi lokasi terbaik bagi pendirian industri dengan memperhitungkan nilai kriteria yang telah ditentukan. Sedangkan hasil dari analisa kelayakan finansial menentukan tingkat kelayakan pendirian industri tersebut dengan memperhatikan parameterparameter kelayakan investasi, parameter kelayakan investasi yang digunakan untuk menentukan kelayakan finansial pada aplikasi INVESTPRO yaitu NPV, IRR, PBP, BCR dan BEP. Paket program INVESTPRO juga dilengkapi dengan database yang berisi data dan informasi umum mengenai pendirian industri yang bersangkutan. Data yang dimaksud berupa data statistik industri dan data alternatif lokasi untuk pendirian industri. Informasi yang disajikan berupa penjelasan mengenai bahan baku, prospek industri dan teknologi proses.

1. Rancangan Sistem Manajemen Dialog Rancangan Sistem Manajemen Dialog yaitu berupa antarmuka pengguna atau user interface sebagai sistem utama dari paket program INVESTPRO. Sistem ini merupakan media komunikasi antara pengguna dengan paket program. Paket program INVESTPRO dirancang berbasis

Windows dan menggunakan bahasa Indonesia sebagai bahasa utama sehingga cara penggunaannya mudah dipahami oleh orang awam sekalipun. Tampilan paket program INVESTPRO ini cukup menarik dan dapat diubah sesuai keinginan sehingga diharapkan tidak mudah menimbulkan kebosanan pengguna untuk menggunakan paket program ini. Contoh tampilan standar menu utama program INVESTPRO dapat dilihat pada Gambar 8.

48

Gambar 8. Tampilan User Interface INVESTPRO

2. Rancangan Sistem Manajemen Basis Data Manajemen Basis Data SPK INVESTPRO disusun dengan program Microsoft Access 2002, sehingga konsep Relational DataBase Management

System (RDBMS) dapat diterapkan dengan mudah pada basis data INVESTPRO, dan karena file basis data Microsoft Access hanya menggunakan satu file dengan ekstensi MDB untuk menampung data dari satu proyek maka file-file basis data INVESTPRO akan lebih mudah untuk diorganisir. Dalam satu file basis data berisi berbagai data proyek yaitu data statistik, data lokasi, data asumsi finansial, dan data indentitas proyek. Data indentitas proyek yaitu berisi informasi mengenai proyek investasi yang akan dianalisis yaitu judul proyek, nama penganalis, alamat, jenis industri, skala industri, bahan baku dan produk utama yang akan dihasilkan. Ketiga data lainnya akan dijelaskan lebih rinci berikut ini:

49

a. Data Statistik Data statistik yang berhubungan dengan investasi industri yang ingin dianalisa terdiri dari empat jenis data yang harus diisi. Data ini berhubungan dengan perhitungan analisa prakiraan pasar, yaitu Data Statistik Harga Bahan Baku Utama, Data Statistik Harga Produk Utama, Data Statistik Penawaran Produk dam Data Statistik Permintaan Produk. Data statistik yang dimasukkan untuk verifikasi model ini didapat dari data Departemen Pertanian, BPS, Departemen Perindustrian, literatur, dan artkel di media massa. Gambar 9 menampilkan contoh tampilan data permintaan bahan baku pada Software INVESTPRO.

Gambar 9. Contoh tampilan data permintaan pasar Pada saat data disimpan, secara otomatis software akan memperhitungkan nilai Trendline (garis Trend) dan nilai koefisien determinasi (r2) dan diplotkan ke dalam bentuk grafik. Gambar 10 menampilkan contoh grafik dari data statistik dan garis Trend yang dihasilkannya.

50

Gambar 10. Contoh tampilan grafik dari data statistik Data statistik mengenai permintaan, penawaran dan harga untuk produk yang akan dihasilkan dan bahan bakunya akan dikalkulasikan dengan menggunakan teknik regresi linear untuk mendapatkan rumusan nilai Trendline (y) untuk menentukan prakiraan nilai di masa yang akan datang pada sub model analisa pasar. Perhitungan nilai koefisien determinasi diperlukan untuk melihat dan menguji ketepatan model, pengujian ini dilakukan setelah model terbentuk. Koefisien determinasi (r2) yang dihasilkan menunjukan persentase total variasi yang dapat dijelaskan oleh garis regresi tersebut. Jika nilai koefisien determinasi semakin mendekati 1 maka model Trendline dan hasil prakiraan akan semakin akurat. Sebaliknya jika nilainya semakin mendekati 0 maka model dan hasil prakiraan akan semakin tidak akurat. b. Data Lokasi Data lokasi berisi rincian informasi dan nilai dari masing-masing parameter analisa lokasi untuk masing-masing alternatif lokasi. Pengguna dapat menambah atau mengurangi penilaian setiap parameter pada

masing-masing

lokasi

tersebut.

Pengguna

juga

dapat

menambahkan, mengurangi atau mengubah jenis parameter untuk pemilihan lokasi. Terdapat dua jenis data yaitu data umum lokasi dan 51

data parameter lokasi. Data umum lokasi berisi keterangan informasi mengenai kondisi pelabuhan, bandara, kawasan industri, listrik, dan air di lokasi tersebut. Sedangkan data parameter lokasi ialah data yang harus diisikan karena berhubungan dengan perhitungan sub model analisa lokasi, data ini meliputi nilai-nilai parameter masing-masing lokasi alternatif. Parameter yang digunakan untuk verifikasi industri bahan bakar biodiesel yaitu parameter tenaga kerja, parameter utilitas, parameter sewa tanah, parameter cakupan pasar, parameter ketersediaan bahan baku, dan parameter transportasi. Gambar 11 menampilkan contoh tampilan dari data lokasi.

Gambar 11. Tampilan data lokasi c. Data Keuangan Data keuangan berisi informasi asumsi keuangan untuk investasi industri yang ingin didirikan. Data ini meliputi asumsi finansial umum, asumsi modal investasi aset, asumsi modal investasi non aset, asumsi nilai biaya tetap, dan asumsi biaya variabel.

52

Data asumsi investasi umum berisi asumsi-asumsi keuangan investasi yang bukan berupa modal ataupun biaya, asumsi tersebut diantaranya meliputi kapasitas produksi maksimum, persentase produksi pertahun, umur proyek, harga jual produk, rasio modal sendiri, suku bunga pinjaman bank, tipe depresiasi aset, masa pinjam kredit, skim pembayaran kredit, waktu penggunaan pinjaman untuk modal kerja, dan data produk sampingan yang dapat dijual. Gambar 12 menampilkan data asumsi investasi umum.

Gambar 12. Contoh tampilan data asumsi investasi Data modal investasi aset merinci seluruh modal investasi untuk pendirian industri yang berupa aset perusahaan, pada jenis modal ini berlaku perhitungan nilai penyusutan aset dan biaya perawatan aset tersebut, sedangkan data modal investasi non aset meliputi data modal investasi untuk pendirian industri yang bersifat cair seperti dana untuk perizinan atau dana survey dan pengadaan tanah yang tidak mengalami penyusutan nilai pakai dan tidak memerlukan biaya perawatan. Gambar

53

13 dibawah ini menampilkan contoh tampilan dari data modal investasi aset dan pada Gambar 14 tampilan dari data modal investasi non aset.

Gambar 13. Contoh tampilan data modal investasi yang berupa aset perusahaan

54

Gambar 14. Contoh tampilan data modal investasi non aset Data biaya adalah perincian biaya yang dikeluarkan setiap tahun selama industri berjalan. Data biaya meliputi biaya tetap dan biaya variabel, biaya variabel adalah perincian biaya yang dihitung perkilogram kapasitas produksi yang dikeluarkan untuk setiap tahun, sedangkan biaya tetap tidak dipengaruhi oleh jumlah kapasitas produksi. Khusus untuk biaya gaji dapat ditambahkan juga persentase nilai asuransi tenaga kerja yang akan diperhitungkan sebagai tambahan biaya tetap. Gambar 15 menampilkan contoh tampilan data biaya variabel, sedangkan Gambar 16 menggambarkan contoh tampilan data biaya tetap.

55

Gambar 15. Contoh tampilan data biaya variabel

Gambar 16. Contoh tampilan data biaya tetap

56

B. VERIFIKASI SISTEM 1. Model Analisa Pasar Model analisa pasar meliputi prakiraan permintaan dan penawaran bahan baku, prakiraan permintaan dan penawaran produk, potensi produk di pasaran, prakiraan harga bahan baku dan harga produk, serta rencana kapasitas produksi. Permintaan dan penawaran produk di pasaran adalah parameter utama untuk mengetahui potensi pasar suatu produk, dari potensi pasar yang telah didapat lalu digunakan untuk menentukan besarnya kapasitas produksi terbaik untuk industri yang akan didirikan, kapasitas produksi yang ditentukan dapat digunakan sebagai masukan asumsi dalam model analisa finansial. Contoh tampilan hasil output dari model analisa pasar INVESTPRO dapat dilihat pada Gambar 17.

Gambar 17. Tampilan hasil analisa pasar industri biodiesel Karena data pasar minyak biodiesel belum mencukupi untuk diperhitungkan statistiknya maka untuk verifikasi model dipergunakan data statistik permintaan dan penawaran minyak solar yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik. SPK INVESTPRO menggunakan rumus Trendline dengan

metode

kuadrat

terkecil

(Least

Square

Method)

untuk

memperhitungkan nilai prakiraan pada tahun tertentu dari suatu statistik, setiap data statistik akan memiliki rumus Trendline masing-masing. Rumus

Trendline untuk masing-masing data statistik berbentuk Y = mX + b,

57

dimana Y adalah nilai prakiraan pada tahun X, m adalah kemiringan garis (Slope) dan b adalah nilai X dimana garis memotong sumbu Y (Intercept). Hasil kalkulasi metode kuadrat terkecil untuk masing-masing data statistik mengenai industri bahan bakar biodiesel dapat dilihat pada Tabel 6. Tabel 6. Hasil analisa Trendline Jenis Data n Harga Solar 8

Slope (m) Intercept (b) 647.02 1 293 421.00

r2 0.89

Penawaran Solar Domestik

14

438 435.20

8.62

0.89

Permintaan Solar Domestik

13

985 760.80

1.95

0.97

Keterangan : Rumus Trendline : Y = mX + b n : Jumlah data r2 : Koefisien determinasi

Untuk mendapatkan nilai prakiraan pada tahun tertentu dengan menggunakan rumus Trendline yaitu dengan memasukkan nilai tahun sebagai nilai X pada rumus tersebut maka nilai Y yang didapat dari perhitungan adalah nilai prakiraan pada tahun X. Pada program SPK INVESTPRO, verifikasi dilakukan dengan mencoba memasukkan lima nilai tahun (X) yaitu tahun 2006, 2007, 2008, 2009 dan 2010. Hasil verifikasi model prakiraan pasar pada tahun prakiraan 2007 menghasilkan prakiraan permintaan pasar sebesar 30.78 juta ton dan prakiraan penawaran pasar sebesar 17.86 juta ton, hal ini berarti potensi pasar pada tahun 2007 adalah sebesar 12.92 juta ton. Sistem juga memprakirakan harga produk minyak solar pada tahun 2006 yaitu sebesar Rp. 5155.36 /Liter. Hasil prakiraan lebih lengkap dapat dilihat pada Tabel 7.

58

Tabel 7. Hasil analisa prakiraan pasar Tahun A B

C

D

E

2006

29 796.83

17 423.99

12 372.84

12 372.84

4,508.33

2007

30 782.59

17 862.43

12 920.16

12 920.16

5,155.36

2008

31 768.35

18 300.86

13 467.49

13 467.49

5,802.38

2009

32 754.11

18 739.30

14 014.81

14 014.81

6,449.40

2010

33 739.87

19 177.73

14 562.14

14 562.14

7,096.43

Keterangan: A = Prakiraan Permintaan Pasar Solar (Kilo Ton) B = Prakiraan Penawaran Pasar Solar (Kilo Ton) C = Prakiraan Potensi Pasar Solar (A-B) (Kilo Ton) D = Prakiraan Kapasitas Produksi Optimal (100 % x C) (Kilo Ton) E = Prakiraan Harga Solar (Rp / Lt)

2. Model Pemilihan Lokasi Tujuan dari perancangan model pemilihan lokasi adalah untuk membantu pemilihan lokasi yang paling ideal untuk mendirikan suatu industri tertentu. Sistem menganalisa beberapa alternatif lokasi dari segi infrastruktur, kondisi geografis dan seluruh fasilitas serta utilitas yang mendukung jalannya investasi dan produksi industri tersebut. Hasil yang keluar dari model pemilihan lokasi ini adalah urutan peringkat lokasi ideal dan rekomendasi lokasi unggulan yang patut dipertimbangkan oleh pengambil keputusan dalam pendirian industri. Metode perhitungan yang digunakan dalam model ini adalah Metode Perbandingan Eksponensial (MPE), sedangkan data yang digunakan adalah data nilai parameter lokasi dan data bobot parameter, data nilai parameter lokasi adalah data yang telah diolah dari data lokasi yang berisi nilai dari masing-masing parameter untuk masing-masing alternatif lokasi. Sedangkan data pembobotan adalah data yang telah diolah dari berbagai sumber mengenai bobot setiap parameter pemilihan lokasi. Sumber data untuk menentukan pembobotan ini berasal dari kuisioner, wawancara, dan penelusuran informasi pada buku, media massa dan Internet. Verifikasi model analisa lokasi akan mencoba menentukan lokasi yang ideal untuk mendirikan industri bahan bakar biodiesel. Alternatif 59

lokasi yang dimasukkan dalam proses verifikasi model adalah beberapa kota besar yang memiliki kawasan industri dan terdaftar di Departemen Perindustrian dan Perdagangan serta memiliki keunggulan pada kriteria yang telah ditetapkan. Pertimbangan pemilihan kota yang memiliki kawasan industri adalah karena sifat dari industri bahan bakar biodiesel yang merupakan industri padat modal dan padat karya yang membutuhkan suatu kawasan yang memang disediakan untuk industri dan dilengkapi dengan sarana dan prasarana yang baik serta fasilitas lain yang dapat mendukung industri, serta peraturan daerah di kota yang memiliki kawasan industri pada umumnya sangat mendukung investasi industri di kota tersebut sehingga birokrasi dapat berjalan dengan lebih mudah. Pembobotan

parameter

bertujuan

untuk

menentukan

tingkat

kepentingan dari setiap parameter. Nilai pembobotan setiap parameter yang telah ditetapkan berdasarkan metode penilaian ordinal, nilai ordinal tersebut adalah antara 1 sampai dengan 5 dengan perincian dari nilai tersebut adalah sebagai berikut:

•

5 = Parameter sangat penting dalam pendirian industri bahan bakar biodiesel berbahan baku biji jarak pagar

•

4 = Parameter penting dalam pendirian industri bahan bakar biodiesel berbahan baku biji jarak pagar

•

3 = Parameter cukup penting dalam pendirian industri bahan bakar biodiesel berbahan baku biji jarak pagar

•

2 = Parameter kurang penting dalam pendirian industri bahan bakar biodiesel berbahan baku biji jarak pagar

•

1 = Parameter tidak penting dalam pendirian industri bahan bakar biodiesel berbahan baku biji jarak pagar Proses pembobotan pada model pemilihan lokasi dilakukan dengan

langsung memasukkan (input) nilai bobot setiap parameter, hal ini dimaksudkan agar pengguna dapat memberikan nilai secara langsung. Gambar 18 akan menunjukkan tampilan form pengisian bobot setiap parameter yang digunakan dalam proses verifikasi model pemilihan lokasi ini. 60

Gambar 18 Pembobotan parameter Penilaian terhadap parameter lokasi alternatif juga menggunakan model penilaian ordinal yang telah ditentukan berkisar antara 1 sampai dengan 5, penggunaan model penilaian ordinal dapat mempermudah dalam perhitungan MPE. Perincian dari masing-masing nilai adalah sebagai berikut:

•

1 = Sangat kurang baik

•

2 = Kurang baik

•

3 = Cukup baik

•

4 = Baik

•

5 = Sangat baik Beberapa parameter untuk memilih lokasi industri bahan bakar

biodiesel yang dipakai adalah tenaga kerja, utilitas, sewa tanah, cakupan pasar, ketersediaan bahan baku, dan transportasi. Jumlah parameter dan nama parameter dapat diubah sesuai kebutuhan di kemudian hari. Hasil verifikasi pemilihan lokasi pada aplikasi INVESTPRO diperlihatkan pada Tabel 8.

61

Tabel 8. Verifikasi analisa pemilihan lokasi Parameter (Bobot) Batam Bekasi

Jak-Tim

Cilegon Gresik

Tenaga Kerja (4)

2

5

2

2

2

Utilitas (3)

3

5

5

5

4

Sewa Tanah (3)

4

4

1

4

5

Cakupan Pasar (2)

5

5

5

5

5

Ketersediaan Bahan Baku (2)

1

1

1

1

1

Transportasi (4)

5

4

5

3

5

819

1096

793

312

856

pemilihan

lokasi

Nilai Akhir :

Verifikasi

model

dengan

INVESTPRO

menghasilkan daerah Bekasi sebagai peringkat pertama dengan nilai MPE 1096 karena pada daerah ini dinilai memiliki lebih banyak pemukiman penduduk yang berarti disekitar daerah ini juga akan lebih mudah didapatkan tenaga kerja, sedangkan Gresik memperoleh peringkat kedua dengan nilai MPE 856 karena kebutuhan utilitas dan transportasi di daerah ini dinilai lebih baik bila dibandingkan beberapa daerah lainnya, kemudian peringkat ke-3, 4 dan 5 berturut-turut adalah Batam dengan nilai MPE 819, Jakarta Timur dengan nilai MPE 793 dan Cilegon dengan nilai MPE 312.

3. Model Analisa Finansial Model analisa kelayakan berfungsi untuk mengetahui tingkat kelayakan investasi industri berdasarkan kriteria-kriteria kelayakan yang terdiri dari NPV, IRR, PBP, BEP dan BCR. Nilai dari kriteria-kriteria tersebut didapat dengan memperhitungkan parameter modal, biaya tetap dan biaya variabel berdasarkan asumsi keuangan yang telah dimasukkan. Di dalam model analisa finansial juga terdapat 3 sub model penunjang analisa kelayakan finansial yaitu sub model aliran kas, sub model analisa resiko dan sub model analisa sensitivitas. Dalam sub model yang pertama yaitu model aliran kas terdapat dua macam tabel yaitu tabel laba/rugi dan tabel aliran kas. Tabel laba/rugi berisi aliran penerimaan, pengeluaran dan nilai laba/rugi yang dikurangi pajak dan

62

bunga selama periode umur proyek berjalan, sedangkan tabel aliran kas berisi perubahan saldo kas perusahaan selama periode umur proyek berjalan. Sub model yang kedua yaitu model analisa resiko berguna untuk membantu pengguna memperkirakan tingkat resiko penanaman investasi pada pendirian industri ini berdasarkan kemungkinan-kemungkinan yang terjadi pada perubahan aliran kas dibandingkan dengan nilai aliran kas yang mungkin dicapai. Model analisa sensitivitas berguna untuk memeriksa sensitivitas dari nilai kriteria kelayakan investasi yang telah didapat. a. Asumsi Asumsi yang digunakan pada perhitungan analisis kelayakan finansial industri bahan bakar biodiesel dari biji jarak pagar adalah sebagai berikut:

•

Kapasitas produksi 3000 ton pertahun

•

Umur proyek 10 tahun

•

Harga jual produk Rp. 4500 /kg

•

Kenaikan harga jual produk 5 % pertahun

•

Persentase produk yang terjual 100 %

•

Rasio modal sendiri 35 %

•

Suku bunga pinjaman bank 13 %

•

Tipe depresiasi SLN

•

Masa pengembalian kredit 7 tahun

•

Skema pembayaran kredit 20 % pertahun

•

Pinjaman kredit untuk modal kerja 2 bulan

•

Rincian asumsi modal dan asumsi biaya dapat dilihat pada Lampiran 6 dan 7.

b. Hasil Perhitungan Kelayakan Sub model analisa kelayakan ini menggunakan data dari data asumsi investasi, total modal dan biaya. Kriteria kelayakan yang diperhitungkan dalam pendirian industri bahan bakar biodiesel adalah NPV, IRR, PBP, BEP dan BCR. Investasi industri bahan bakar biodiesel 63

dikatakan layak jika memenuhi kriteria-kriteria berikut yaitu nilai NPV lebih besar daripada 0, IRR lebih besar daripada suku bunga pinjaman yang digunakan yaitu 13 %, PBP kurang dari umur proyek (10 tahun), BCR lebih dari 1, dan BEP tidak lebih dari total penjualan produk selama periode 10 tahun umur proyek. Gambar 19 memperlihatkan contoh tampilan hasil analisa kelayakan finansial pada aplikasi INVESTPRO.

Gambar 19. Tampilan hasil analisa kelayakan finansial Dari hasil ini terlihat bahwa nilai NPV lebih besar dari 0 yaitu Rp. 1.35 milyar, IRR lebih besar daripada suku bunga pinjaman yang digunakan yaitu 14.58 %, PBP kurang dari umur proyek (10 tahun) yaitu 5.78 tahun, BCR lebih dari 1 yaitu 1.08, dan BEP tidak lebih dari total penjualan produk selama periode proyek berjalan, maka sistem menyimpulkan bahwa investasi industri bahan bakar biodiesel dari jarak pagar layak untuk dijalankan. Namun hal ini sangat sensitif karena ketika diuji dengan sensitivitas sangat mudah sekali kehilangan kelayakannya, pembahasan mengenai sensitivitas akan dijelaskan lebih lanjut pada sub bab analisa sensitivitas. Hasil verifikasi sub model kelayakan untuk industri bahan bakar biodiesel selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 9.

64

Tabel 9. Hasil analisa keuangan investasi industri bahan bakar biodiesel Kriteria Hasil Kapasitas Produksi (Ton/Thn) Investasi (Juta Rp) IRR (%) NPV (Juta Rp)

3 000 19 071.25 14.58 1 352.98

BCR

1.08

PBP (Thn)

5.78

BEP (Juta Rp) Kesimpulan

135 535.43 Layak

c. Analisa Sensitivitas Analisa sensitivitas dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui besarnya pengaruh ketidakpastian perubahan variabel dalam aspek keuangan dan perubahan faktor eksternal seperti harga bahan baku di pasaran terhadap keputusan kelayakan. Analisa sensitivitas bermanfaat untuk mengkaji sejauh mana perubahan unsur-unsur dalam aspek finansial ekonomi berpengaruh terhadap keputusan yang diambil. Pengujian sensitivitas kelayakan pendirian industri bahan bakar biodiesel pada perangkat lunak INVESTPRO dapat dilakukan dengan mudah dan fleksibel, parameter yang diubah dan digunakan untuk melihat sensitivitas kelayakan berasal dari variabel-variabel pada asumsi investasi dan variabel-variabel pada asumsi biaya. Parameter-parameter tersebut sangat fleksibel sehingga dapat ditambah atau dikurangi sesuai keinginan pengguna program. Pengujian sensitivitas dilakukan dengan mengubah masing-masing parameter dan tingkat kenaikan atau penurunannya. Contoh tampilan analisa sensitivitas dalam Software INVESTPRO dapat dilihat pada Gambar 20. Untuk verifikasi uji sensitivitas dipilih beberapa parameter yang paling mempengaruhi kelayakan investasi industri bahan bakar biodiesel 65

yaitu parameter biaya bahan baku, harga jual produk dan kapasitas produksi. Verifikasi dilakukan dengan mengubah masing-masing parameter satu persatu sampai perubahan yang dilakukan itu dapat mengubah keputusan kelayakan.

Gambar 20. Contoh tampilan analisa sensitivitas Hasil analisa sensitivitas menunjukkan bahwa penurunan harga jual produk atau kenaikan harga bahan baku sebesar 5 % dari asumsi normal sudah mengubah hasil kelayakan investasinya menjadi tidak layak, sedangkan penurunan persentase produk terjual sebesar 1 % saja sudah dapat mengubah kesimpulan hasil kelayakan investasi untuk industri bahan bakar biodiesel menjadi tidak layak. Hasil selengkapnya dari uji sensitivitas pada analisa keuangan industri bahan bakar biodiesel dapat dilihat pada Tabel 10, Tabel 11 dan Tabel 12.

66

Tabel 10. Uji sensitivitas hasil analisa keuangan terhadap penurunan harga jual produk Skenario A Skenario B Skenario C (1%) (5%) (10%) IRR (%) 14 11 9 NPV (Juta Rp)

830

(1 257)

(3 868)

BCR

1.05

0.93

0.77

6

7

8

138 713

153 905

181 190

Tidak Layak

Tidak Layak

PBP (Thn) BEP (Juta Rp) Kesimpulan

Layak

Keterangan : Harga jual produk normal = Rp 4 500 /kg Tabel 11. Uji sensitivitas hasil analisa keuangan terhadap kenaikan biaya bahan baku Skenario A Skenario B Skenario C (1%) (5%) (10%) IRR (%) 14 13 12 NPV (Juta Rp)

1 131

245

(863)

1.07

1.01

0.95

6

7

7

137 432

145 578

157 228

BCR PBP (Thn) BEP (Juta Rp) Kesimpulan

Layak

Layak

Tidak Layak

Keterangan : Harga bahan baku normal = Rp 500

67

Tabel 12. Uji sensitivitas hasil analisa keuangan terhadap penurunan persentase produk terjual Skenario A Skenario B Skenario C (1%) (5%) (10%) IRR (%) 14 11 6 NPV (Juta Rp)

675

(2 038)

(5 429)

BCR

1.04

0.88

0.68

6

7

8

140 114

162 005

201 322

Tidak Layak

Tidak Layak

PBP (Thn) BEP (Juta Rp) Kesimpulan

Layak

Keterangan : Persentase produk terjual normal = 100% d. Analisa Resiko Sub model keuangan yang kedua adalah sub model analisa resiko. Sub model analisa resiko digunakan untuk menganalisis resiko mengenai kemungkinan terjadinya variabilitas aliran

kas pada

keseluruhan periode proyek, variabilitas tersebut dapat disebabkan oleh perubahan permintaan, persaingan harga jual produk di pasar dan biaya operasi yang berkaitan dengan biaya bahan baku serta biaya tenaga kerja, namun pada penelitian ini analisa resiko hanya dilihat dari sisi penurunan permintaan. Dasar analisa ini adalah teori probabilitas dan kurva distribusi. Pada analisa ini disadari bahwa aliran kas di masa yang akan datang tidak mungkin diketahui secara pasti tetapi distribusi probabilitasnya

dapat

diperkirakan.

Analisa

resiko

di

dalam

INVESTPRO ini memperhitungkan tiga kemungkinan permintaan yaitu tinggi, sedang atau rendah yang akan berpengaruh terhadap aliran kas. Hasil keluaran analisa ini adalah nilai koefisien varians dan kesimpulan mengenai resiko investasi pendirian industri ini apakah berresiko rendah, sedang atau tinggi. Penentuan kesimpulan resiko rendah, sedang atau tinggi dilakukan dengan membuat range dari hasil

trial and error nilai koefisien yaitu membagi tiga bagian yang sama antara nilai minimum dan maksimum, semakin tinggi nilai koefisien

68

maka resiko investasi industri ini semakin tinggi pula, sebaliknya semakin rendah nilai koefisien resikonya maka semakin rendah pula resiko investasi yang mungkin terjadi. Gambar 21 menampilkan hasil sub model resiko.

Gambar 21. Tampilan hasil sub model analisa resiko Pada sub model analisa resiko ini ditentukan asumsi permintaan rendah menyebabkan perubahan aliran kas sebesar 30 % dari aliran kas yang diharapkan, permintaan sedang adalah 50 % dari aliran kas yang diharapkan sedangkan permintaan tinggi adalah 90 % dari aliran kas yang diharapkan. Asumsi probabilitas untuk permintaan rendah yaitu 25 %, untuk permintaan sedang memiliki probabilitas 50 % sedangkan pada permintaan tinggi probabilitasnya adalah 25 %. Hasil verifikasi ini menyatakan bahwa resiko investasi pendirian industri bahan bakar biodiesel berbahan baku biji jarak pagar ini berresiko tinggi dengan koefisien varians 0.21. Kesimpulan analisa resiko ini menyatakan bahwa investasi pada pendirian industri bahan bakar biodiesel dengan bahan baku jarak pagar memiliki resiko yang tinggi.

4. Model Perhitungan Syariah Verifikasi perhitungan nisbah bagi hasil antara pihak bank dengan nasabah pada model pembiayaan syariah jenis mudharabah dan musyarakah dilakukan pada tahun ke-6 karena pada tahun ini diperkirakan industri sudah mulai memasuki periode balik modal. Laba operasional pada tahun ke-6 69

adalah Rp 4.9 milyar dipergunakan sebagai input pada model perhitungan syariah mudharabah dan musyarakah sebagai omzet usaha. Hasil perhitungan jika kerjasama yang dipakai berupa syariah mudharabah yaitu nisbah untuk bank pada tahun ke-6 sebesar 93 % dan nisbah untuk nasabah sebesar 7 %, sedangkan jika kerjasama menggunakan metode syariah

musyarakah maka nisbah untuk bank sebesar 84 % dan nisbah untuk nasabah adalah sebesar 16 %. Pada pembiayaan jenis murabahah, hasil perhitungannya berupa angsuran perbulan yang harus dibayar nasabah yaitu sebesar Rp 953 juta dan harga jual fasilitas sebesar Rp 57.21 milyar. Tabel 13, Tabel 14 dan Tabel 15 menampilkan hasil perhitungan analisa syariah dengan lebih rinci. Tabel 13. Hasil analisa syariah mudharabah

Keterangan

Hasil

Omzet usaha (Juta Rp)

4 900

Modal (Juta Rp)

13 583

Expected Return Bank (%)

40

Persentase Modal Bank (%)

100

Keuntungan yang diharapkan Bank (Juta Rp)

5 433

Nisbah bagi hasil untuk Bank (%)

93

Nisbah bagi hasil untuk nasabah (%)

7

Tabel 14. Hasil analisa syariah musyarakah

Keterangan Omzet usaha (Juta Rp) Modal (Juta Rp)

Hasil 4 900 13 583

Expected Return Bank (%)

40

Persentase Modal Bank (%)

65

Keuntungan yang diharapkan Bank (Juta Rp)

3 531

Nisbah bagi hasil untuk Bank (%)

72

Nisbah bagi hasil untuk nasabah (%)

28

70

Tabel 15. Hasil analisa syariah murabahah

Keterangan Harga fasilitas yang dibutuhkan (Juta Rp) Marjin keuntungan Bank (%) Jangka waktu pembayaran (Thn)

Hasil 19 071 40 5

Angsuran perbulan nasabah (Juta Rp)

954

Harga jual kembali fasilitas (Juta Rp)

57 214

71

VII. KESIMPULAN DAN SARAN

A. KESIMPULAN INVESTPRO adalah paket perangkat lunak yang disusun sebagai pendukung untuk pengambilan keputusan investasi industri. Perangkat lunak ini ditujukan bagi pengambil keputusan strategis seperti investor atau pimpinan puncak perusahaan untuk mengambil keputusan yang berkaitan dengan pendirian industri. Pengguna program ini lebih ditujukan untuk para investor atau calon investor yang merencanakan untuk menanamkan modalnya pada industri hilir tertentu, namun tidak tertutup kemungkinan dapat dimanfaatkan oleh pihak pemerintah dan instansi yang terkait dengan industri yang akan didirikan. Sebagai acuan verifikasi program, dipergunakan data untuk investasi industri bahan bakar biodiesel yang berbahan baku biji jarak pagar. Paket program ini disusun dengan 4 model utama yaitu model prakiraan pasar, model pemilihan lokasi, model keuangan dan model syariah. Model keuangan terdiri dari dua sub model yaitu sub model analisa sensitivitas dan sub model analisa resiko. Model-model tersebut akan menghasilkan nilai-nilai tertentu serta kesimpulan dari nilai-nilai tersebut untuk dijadikan bahan pertimbangan oleh pengguna sistem sebagai pengambil keputusan strategis dalam memutuskan kelanjutan dari rencana investasi yang telah disusun. Hasil verifikasi model prakiraan pasar pada tahun prakiraan 2007 menghasilkan prakiraan permintaan pasar sebesar 30.78 juta ton dan prakiraan penawaran pasar sebesar 17.86 juta ton, hal ini berarti potensi pasar pada tahun 2007 adalah sebesar 12.92 juta ton. Sistem juga memprakirakan harga bahan baku industri bahan bakar biodiesel yaitu biji jarak pagar pada tahun 2006 yaitu sebesar Rp. 700 /kg dan prakiraan harga produk solar pada tahun 2006 yaitu sebesar Rp. 5155.36 /Liter. Verifikasi model pemilihan lokasi dengan INVESTPRO menghasilkan daerah Bekasi sebagai peringkat pertama dengan nilai MPE 1096 karena pada daerah ini dinilai memiliki lebih banyak pemukiman penduduk yang berarti disekitar daerah ini juga akan lebih mudah didapatkan tenaga kerja, sedangkan Gresik memperoleh peringkat kedua dengan nilai MPE 856 karena kebutuhan utilitas dan transportasi di daerah ini dinilai lebih baik bila

dibandingkan beberapa daerah lainnya, kemudian peringkat ke-3, 4 dan 5 berturut-turut adalah Batam dengan nilai MPE 819, Jakarta Timur dengan nilai MPE 793 dan Cilegon dengan nilai MPE 312. Hasil verifikasi model keuangan dengan asumsi harga produk hasil industri berupa minyak biodiesel sebesar Rp.4500 /kg pada pendirian industri bahan bakar biodiesel dengan kapasitas produksi 3000 ton pertahun menunjukkan bahwa pendirian industri bahan bakar biodiesel ini LAYAK untuk didirikan dengan nilai dari parameter-parameter analisa kelayakannya adalah sebagai berikut NPV = Rp 1.35 milyar; IRR = 14.58 %; BEP = Rp. 136 milyar; PBP = 5.78 tahun; BCR = 1.08. Hasil analisa sensitivitas menunjukkan bahwa penurunan harga jual produk atau kenaikan harga bahan baku sebesar 5 % dari asumsi normal sudah mengubah hasil kelayakan investasinya menjadi tidak layak. Sedangkan penurunan persentase produk terjual sebesar 1 % saja sudah dapat mengubah kesimpulan hasil kelayakan investasi untuk industri bahan bakar biodiesel menjadi tidak layak. Hasil analisa resiko pada pendirian industri bahan bakar biodiesel yaitu nilai koefisien varians sebesar 0.21 maka dapat disimpulkan bahwa investasi pendirian industri bahan bakar biodiesel berbahan baku biji jarak pagar beresiko tinggi. Verifikasi perhitungan nisbah bagi hasil antara pihak bank dengan nasabah pada model pembiayaan syariah jenis mudharabah dan musyarakah dilakukan pada tahun ke-6 karena pada tahun ini diperkirakan industri sudah mulai memasuki periode balik modal. Hasil perhitungan pada syariah

mudharabah yaitu nisbah untuk bank pada tahun ke-6 sebesar 93 % dan nisbah untuk nasabah sebesar 7 %, sedangkan pada syariah musyarakah nisbah untuk bank sebesar 84 % dan nisbah untuk nasabah adalah sebesar 16 %. Pada pembiayaan murabahah, hasil perhitungannya berupa angsuran perbulan yang harus dibayar nasabah yaitu sebesar Rp 953 juta dan harga jual fasilitas sebesar Rp 57.21 milyar.

73

B. SARAN 1. Masukan asumsi, data dan informasi penunjang yang lebih akurat dalam model-model analisis akan dapat memberikan hasil analisa yang lebih akurat, sehingga dapat menghasilkan keputusan-keputusan yang lebih tepat lagi. 2. Pemeliharaan basis data perlu dilakukan secara rutin terutama dengan cara melakukan update data baik untuk data pasar, lokasi maupun data finansial sehingga model-model yang digunakan tetap dapat memberikan hasil yang akurat. 3. Perlu dilakukan Software Development/Pengembangan perangkat lunak aplikasi SPK yang berkesinambungan untuk menghasilkan versi-versi berikutnya yang lebih sempurna dengan memperhatikan saran-saran dan kritikan dari pengguna langsung perangkat lunak SPK INVESTPRO dan penyempurnaan bila ditemukan adanya kesalahan (bug) pada saat penggunaan perangkat lunak.

74

DAFTAR PUSTAKA

Antonio, M.S. 2003. Bank Syariah : Dari Teori ke Praktik. Gema Insani Press, Jakarta. Arifin, Z. 2002. Dasar-Dasar Manajemen Bank Syariah. AlvaBet, Jakarta. Assauri, S. 1993. Manajemen Produksi dan Operasi. Lembaga Penerbit FE-UI. Jakarta. Bernardini, E. 1983. Vegetable Oil and Fats Processing Vol II. Interstampa, Rome. Biro Perbankan Syariah, Bank Indonesia. 2002. Cetak Biru Pengembangan Perbankan Syariah di Indonesia. Bank Indonesia, Jakarta. Cahyono, B.T. 1995. Analisis Bank Syariah. Badan Penerbit IPWI, Jakarta. Darnoko, D. dan Cheryan. M. 2000. Continuos Productions of Palm Methyl Ester. J Am. Oil Chem. Soc. 77(12) : 1269-1272. Dayan, A. 1984. Pengantar Metode Statistika II. LP3ES, Jakarta. Edgar, T.F. dan D.M. Himmeblau. 1990. Optimize of Chemichal Processes. McGraw-Hill Book Company, New York. Eriyatno. 1999. Ilmu Sistem Meningkatkan Mutu dan Efektivitas Manajemen. IPB Press, Bogor. Haas, W. dan Mittelbach M. 2000. Detoxification Experiments with The Seed Oil from Jatropha curcas L. Indust. Crops Prod. 12 : 111-118. Haridian, G. 2002. Sistem Penunjang Keputusan Perencanaan dan Pengembangan Agroindustri Pala. Skripsi TIN-IPB, Bogor Heyne, K. 1987. Tumbuhan Berguna Indonesia. Yayasan Sana Wana Jaya, Jakarta. Hillier, F.S. dan G.J. Lieberman. 1980. Introduction to Operation Research. Holden Day. Inc., San Fransisco. Kusuma, Y.C. 2001. Sistem Penunjang Keputusan Perencanaan Agroindustri Terpadu Berbasis Tomat di Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Skripsi TIN-IPB, Bogor. Perwataatmadja, K. dan M.S. Antonio. 1992. Apa dan Bagaimana Bank Islam. Dana Bhakti Wakaf, Yogyakarta.

75

Soeharto, I. 1997. Manajemen Proyek dari Konseptual Sampai Operasional. Erlangga. Jakarta. Suryadi, D.H.S. 1996. Sistem Penunjang Keputusan. Gramedia, Jakarta. Suryadi, K dan A. Ramdhani. 2002. Sistem Pendukung Keputusan : Suatu Wacana Struktural Idealisasi dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan. Remaja Rosdakarya, Bandung Turban, E. 1990. Decision Support and Expert System. Mc Millan Publishing Company, New York. Turban, E. 1990. Decision Support and Expert System. Mc. Millan Publishing Co., NewYork. Widarmana, R. 2002. Sistem Penunjang Keputusan Perencanaan Pendirian Agroindustri Jahe. Skripsi. Fakultas Teknologi Pertanian IPB, Bogor Zulkifli, S. 2003. Panduan Praktis Perbankan Syariah. Zikrul Hakim, Jakarta.

76

LAMPIRAN

77

Lampiran 1. Luas lahan kritis per propinsi s/d akhir tahun 2003 (dalam Ha) PROPINSI N. Aceh Darussalam Sumatera Utara Sumatera barat Riau Jambi Sumatera Selatan Bengkulu Lampung Kep. Bangka Belitung Sumatera DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah DI Yogyakarta Jawa Timur Banten Jawa Bali Nusa Tenggara Barat Nusa Tenggara Timur Bali & Nusa Tenggara Kalimantan Barat Kalimantan Tengah Kalimantan Selatan Kalimantan Timur Kalimantan Sulawesi Utara Sulawesi Tengah Sulawesi Selatan Sulawesi Tenggara Gorontalo Sulawesi Maluku Papua Maluku & Papua INDONESIA

SISA LAHAN KRITIS S/D TAHUN 2003 Dalam Kawasan Luar Kawasan Jumlah Hutan Hutan 20 989 230 088 251 077 215 915 216 977 432 892 15 736 78 266 94 002 75 346 241 719 317 065 166 034 533 497 699 531 1 181 305 2 214 315 3 395 620 75 394 491 433 566 827 200 131 78 256 278 387 1 950 850 4 147 4 113 (2 788) 332 731 338 203 8 328 52 007 287 767 348 102 1 253 055 44 594 340 567 942 074 2 580 290 75 358 255 920 561 560 51 131 (300) 943 669 177 236 1 648 136 1 825 372 7 986 486

4 084 551 285 774 195 658 10 223 780 011 (935) 1 270 731 3 354 211 688 1 022 539 1 237 581 1 800 826 1 693 682 205 053 789 945 4 489 506 144 785 146 290 358 635 178 247 (300) 827 657 510 540 1 707 788 2 218 328 14 128 354

6 035 401 289 921 199 771 7 435 1 112 742 (935) 1 608 934 11 682 263 695 1 310 306 1 585 683 3 053 881 1 738 276 545 620 1 732 019 7 069 796 220 143 402 210 920 195 229 378 (300) 1 771 626 687 776 3 355 924 4 043 700 22 115 140

Sumber : Statistik Indonesia 2004, Biro Pusat Statistik

78

Lampiran 2. Hasil analisis karakteristik minyak biodiesel jarak pagar yang diolah dengan proses “Estrans”

Parameter

Satuan

Metil ester jarak jagar 46.9 5.863 0.8848 0.298 97.8 tidak terdeteksi tidak terdeteksi tidak terdeteksi 0.025 41.170 0.0046 0 9 191

Angka Cetane Viskositas kinematik 40oC cSt Densitas 15oC g/ml Bilangan asam mg KOH/g Bilangan Iod G I2/100g Kadar abu % (b/b) Kadar abu sulfat % (b/b) Kadar air dan sediment % (v/v) Residu karbon Conradson % (b/b) Nilai kalor kJ/g Kandungan sulfur % (b/b) o Titik tuang C o Titik awan C o Titik nyala C Komposisi metil ester : Metil Laurat % (b/b) 1.12 b Metil Miristat % ( /b) 0.29 Metil Palmitat % (b/b) 31.41 Metil Stearat % (b/b) 0.27 b Metil Oleat % ( /b) 61.03 Metil Linoleat % (b/b) 2.12 Metil Linolenat % (b/b) 3.51 b Total metil ester : % ( /b) 99.75 Sumber : Puslitbang Hasil Hutan, Departemen Kehutanan 2006

Standar min 40 1.9 – 6.0 0.85 – 0.89 maks 0.80 maks 120 0.01 maks 0.02 maks 0.050 maks 0.05 maks 0.05 -15 – 0 min 100

79

Lampiran 3. Diagram alir sub model analisis pasar

MULAI

Pilih tahun untuk dianalisa

BASIS DATA

BASIS DATA

Data Penawaran

Data Permintaan

Tahun

Tahun

Jumlah

Jumlah

BASIS DATA Data Harga

Tahun Harga

Perhitungan Analisis Pasar dengan menggunakan Metode Deret Waktu

Hasil Prakiraan Permintaan, Rencana Produksi, Prakiraan Harga Bahan Baku

Analisis Finansial

80

Lampiran 4. Diagram alir sub model analisis lokasi

MULAI

BASIS DATA Data Lokasi Bahan Baku

BASIS DATA Data Tingkat Kepentingan Kriteria

BASIS DATA Data Syarat Lokasi

Pasar

Baik

Utilitas

Bahan Baku

Sesuai

Tenaga Kerja

Utilitas

Sedang

Transportasi

Tenaga Kerja

Cukup

Transportasi

Buruk

Analisa Lokasi Unggulan dengan menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial

Lokasi Unggulan

81

Lampiran 5. Diagram alir sub model analisis finansial

Analisis Pasar

BASIS DATA

Asumsi Finansial

Struktur Biaya Agroindustri

• Kapasitas Produksi • Harga Bahan Baku

Komponen Biaya

• Harga Jual Produk

Jenis Biaya

• Pemodalan Sendiri • Bunga Pinjaman Bank

Jumlah Item

• Persentase Nilai Sisa

Satuan

• Pesentase Biaya Perawatan

Harga Satuan

• Persentase Penyusutan

Total

PERHITUNGAN KELAYAKAN FINANSIAL INDUSTRI (BCR, NPV, IRR, dan PBP)

Hasil : Nilai Kelayakan Finansial Agroindustri

82

Lampiran 6. Data biaya tetap dan biaya variabel industri bahan bakar biodiesel dari biji jarak pagar Biaya Tetap Uraian Direktur General Manager Sekretaris Manager Produksi Manager Gudang Asisten Manager Staff Administrasi Supervisor Operator Mesin Tenaga Harian Staff Bengkel Manager QC Manager PPIC Manager Keuangan Manager Pemasaran Manager Umum Asisten Manager Staff Administrasi Staff Teknis Keamanan Supir Pelayanan Manager R&D Manager HRD Listrik & Telepon Administrasi & Umum Listrik & Telepon Administrasi Lain-lain

JenisBiaya Biaya Gaji Direksi Biaya Gaji Direksi Biaya Gaji Direksi Biaya Gaji Karyawan Pabrik Biaya Gaji Karyawan Pabrik Biaya Gaji Karyawan Pabrik Biaya Gaji Karyawan Pabrik Biaya Gaji Karyawan Pabrik Biaya Gaji Karyawan Pabrik Biaya Gaji Karyawan Pabrik Biaya Gaji Karyawan Pabrik Biaya Gaji Karyawan Pabrik Biaya Gaji Karyawan Pabrik Biaya Gaji Karyawan Kantor Biaya Gaji Karyawan Kantor Biaya Gaji Karyawan Kantor Biaya Gaji Karyawan Kantor Biaya Gaji Karyawan Kantor Biaya Gaji Karyawan Kantor Biaya Gaji Karyawan Kantor Biaya Gaji Karyawan Kantor Biaya Gaji Karyawan Kantor Biaya Gaji Karyawan Kantor Biaya Gaji Karyawan Kantor Biaya Overhead Pabrik Biaya Overhead Pabrik Biaya Umum Kantor Biaya Umum Kantor Biaya Umum Kantor

Jumlah 1 2 3 1 1 4 4 8 5 20 2 1 1 1 1 1 5 5 10 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1

Satuan Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Orang Bulan Bulan Bulan Bulan Bulan

HargaSatuan (Ribu Rp) 8 000 5 000 1 500 2 500 2 500 2 000 1 500 1 500 1 000 800 800 2 500 2 500 2 500 2 500 2 500 2 000 1 500 1 500 1 000 800 700 2 500 2 500 1 500 1 500 1 500 1 000 500

Biaya Variabel Uraian Methanol HCl Bahan Lain Bahan Bakar & Energi Transportasi Laut Biji Jarak Pagar (Rendemen 21.5 %)

JenisBiaya Biaya Bahan Baku Penunjang Biaya Bahan Baku Penunjang Biaya Bahan Baku Penunjang Biaya Utilitas Variabel Biaya Transportasi Produk Biaya Bahan Baku Utama

HargaSatuan 1 000 8 000 580 750 300 600

Jumlah 9 1 0.5 100 100 463

83

Satuan % % % % % %

Lampiran 7. Data modal awal pendirian industri bahan bakar biodiesel dari biji jarak pagar

Modal Aset Uraian

Jenis Modal

Kantor Laboratorium R&D Gudang Bahan Baku Bagian Reaktor Biodiesel Gudang Produk Jadi Musholla MCK Kantin Area Parkir dan Tanah Kosong Jalan Pos Satpam Sistem Kelistrikan Sistem Telekomunikasi Bagian Pengepresan Bagian Filterisasi Bagian Pemurnian Mess Generator Alat Pemadam Kebakaran Peralatan Laboratorium Perlengkapan Penunjang Perlengkapan Bengkel Reaktor Biodiesel 10 Ton/Hari Mesin Pres 1 Ton/Hari Mesin Filter 1 Ton/Hari Tangki Pemurnian 1 Ton/Hari Komputer Printer Faximili Lemari Arsip Lemari Buku Meja Kantor Kursi Meja dan Kursi Tamu Peralatan Tulis Mesin Fotocopy Mobil Operasional Truk Angkut Barang Sepeda Motor Operasional Mobil Box

Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Bangunan dan Pekerjaan Sipil Mesin dan Peralatan Produksi Mesin dan Peralatan Produksi Mesin dan Peralatan Produksi Mesin dan Peralatan Produksi Mesin dan Peralatan Produksi Mesin dan Peralatan Produksi Mesin dan Peralatan Produksi Mesin dan Peralatan Produksi Mesin dan Peralatan Produksi Peralatan dan Perlengkapan Kantor Peralatan dan Perlengkapan Kantor Peralatan dan Perlengkapan Kantor Peralatan dan Perlengkapan Kantor Peralatan dan Perlengkapan Kantor Peralatan dan Perlengkapan Kantor Peralatan dan Perlengkapan Kantor Peralatan dan Perlengkapan Kantor Peralatan dan Perlengkapan Kantor Peralatan dan Perlengkapan Kantor Kendaraan Kendaraan Kendaraan Kendaraan

Jumlah 200 50 50 500 500 500 100 50 100 2 050 1 000 100 2 50 200 200 200 200 1 5 1 1 1 1 10 10 10 20 3 3 5 5 25 25 2 200 2 2 1 5 2

Satuan m2 m2 m2 m2 m2 m2 m2 m2 m2 m2 m2 m2 Paket Lines m2 m2 m2 m2 Unit Unit Paket Paket Paket Paket Unit Unit Unit Unit Unit Unit Unit Unit Unit Unit Set Unit Unit Unit Unit Unit Unit

HargaSatuan (Ribu Rp) 1 000 1 000 1 000 750 750 750 400 400 400 50 100 400 20 000 300 750 750 750 850 565 000 30 000 750 000 500 000 500 000 8 000 000 35 000 25 000 125 000 6 500 1 000 1 500 500 500 500 150 1 000 5 5 000 150 000 300 000 12 000 500 000

84

Modal Aset (lanjutan) Uraian Kolam Aerob Kolam Fakultatif Kolam Aerasi Kolam Anaerob Kolam Sedimentasi Pembangunan Parit Pipa Instalasi Air Pompa Air

Jenis Modal

Jumlah

Penanganan Limbah Penanganan Limbah Penanganan Limbah Penanganan Limbah Penanganan Limbah Penanganan Limbah Penanganan Limbah Penanganan Limbah

2 2 2 2 2 2 2 2

Satuan Unit Unit Unit Unit Unit Unit Unit Unit

HargaSatuan (Ribu Rp) 100 000 50 000 50 000 50 000 50 000 50 000 10 000 6 000

Modal Non Aset Uraian

JenisModal

Tanah dan Survey Perizinan Perekrutan Karyawan Uji Coba & Komisioning

Pengadaan Tanah dan Survey Lain-lain Lain-lain Pra Operasi

Jumlah 6 000 1 1 1

Satuan m2 Paket Paket Paket

HargaSatuan (Ribu Rp) 250 100 000 50 000 100 000

85

Lampiran 8. Panduan penggunaan perangkat lunak INVESTPRO

A. Sekilas Lintas

Splash Screen Software INVESTPRO merupakan perangkat lunak berbasis Windows yang mengintegrasikan beberapa fungsi dari analisa kelayakan investasi untuk industri. Sistem dapat menyediakan informasi secara detail dan lengkap sehingga dapat mempermudah proses pengambilan keputusan yang berkaitan dengan perencanaan investasi untuk mendirikan suatu industri. Sistem ini dapat melakukan fungsi penyimpanan dan pengolahan data masukan menjadi informasi yang berguna untuk membantu pengambilan keputusan perencanaan investasi industri. Keluaran dari

Software INVESTPRO berupa informasi yang telah diolah, ringkas dan memberikan kemudahan untuk mendapatkan informasi yang cepat dan akurat serta dapat dimanfaatkan oleh pihak pengambil keputusan.

Terima Kasih

86

A. KEBUTUHAN PERANGKAT KERAS DAN PERANGKAT LUNAK 1. Kebutuhan Perangkat Keras Instalasi sistem informasi manajemen membutuhkan perangkat keras antara lain : a. Satu set komputer dengan processor minimal Pentium Series, dengan RAM minimal 64 MB b. Monitor SVGA dengan resolusi minimal 800x600 pixel dan lebih dari 256 warna c. Mouse dan Keyboard d. Ruang kosong pada harddisk minimal 100 MB e. CD-ROM f. Printer

2. Kebutuhan Perangkat Lunak a. Sistem Operasi Microsoft Windows 9x/NT/XP atau yang lebih baru b. Microsoft Data Access Control (MDAC) Versi 2.5 atau yang lebih baru (Termasuk di dalam paket CD program atau bisa mendownload di www.microsoft.com)

B. INSTALASI PROGRAM SISTEM INFORMASI PRODUKSI a. Instalasi INVESTPRO Instalasi program sistem informasi produksi menggunakan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Masukkan CD-ROM INVESTPRO ke dalam drive CD-ROM. Program instalasi akan mulai secara otomatis. Jika program instalasi tidak otomatis dimulai, klik dua kali icon My Computer, lalu klik dua kali pada icon CD-ROM. Pada jendela yang baru anda pilih, jalankan file Setup.exe untuk menginstal program. 2. Program Setup akan memandu anda untuk melakukan instalasi, menyajikan informasi pada setiap langkah. Bacalah informasi yang ada dengan teliti, lalu klik Next untuk melanjutkan ke langkah berikutnya, atau klik Back untuk kembali. 3. Pilihlah drive dan directory ke mana program akan diinstal. 4. Setelah instalasi selesai jika komputer meminta untuk Restart sebaiknya klik OK untuk menyempurnakan proses instalasi INVESTPRO pada sistem komputer. 5. Jika instalasi gagal lihat Penanganan Kesalahan.

b. Menguninstal program INVESTPRO Untuk menguninstal program INVESTPRO dengan menggunakan pilihan Program Add/Remove pada Control Panel. Pilih program INVESTPRO pada menu, lalu klik tombol Add/Remove untuk menguninstal.

C. PENANGANAN KESALAHAN 1. Program INVESTPRO tidak dapat diinstal sama sekali : Kemungkinan file Setup.exe rusak, kondisi tersebut dapat terjadi karena kerusakan CD Setup. Penanganan : Dapatkan kembali CD INVESTPRO Setup yang baru 87

2. Program INVESTPRO tidak dapat dibuka : Kemungkinan terjadi kegagalan saat instalasi. Penanganan : Instal ulang program INVESTPRO 3. Pengguna tidak dapat masuk ke sistem dan keluar dengan pesan error “Nama Pengguna dan Password salah atau tidak ada” Penanganan : Hubungi administrator dan minta User Id atau Password baru. 4. Gambar dan tampilan sistem tidak lengkap : Resolusi layar kurang dari 800x600 pixel Penanganan : Ubah resolusi layar menjadi 800x600 atau yang lebih besar. 5. Keluar tampilan error ketika membuka form data : Data base belum terhubung ke aplikasi Penanganan : Hubungi administrator

D. FORM UTAMA

MainMenu (Menu Utama)

FeatureMenu (Menu Fitur)

StatusBar (Tanggal / Jam / LevelAkses / HakCipta)

Form untuk membuka File DataBase

88

E. MENU UTAMA DATABASE 1. Membuka DataBase

2. Pilih file DataBase yang ingin dibuka 3. Klik tombol OK untuk melanjutkan 1. Pilih Folder lokasi File DataBase

Form untuk membuka File DataBase

2. Membuat DataBase Baru

2. Ketikkan nama DataBase baru 3. Klik tombol OK untuk melanjutkan 1. Pilih Folder lokasi File DataBase

Form untuk membuat File DataBase baru

89

F. MENU UTAMA ANALISA 1. Analisa Pasar 1. Tentukan tahun prakiraan pasar

3. Tentukan persen kapasitas produksi

4. Program otomatis menampilkan hasil

2. Tentukan jumlah tahun yang digunakan untuk acuan analisa pasar

5. Laporan prakiraan 5 tahunan dalam bentuk cetak

Form untuk menganalisa pasar

90

2. Analisa Lokasi 2. Melengkapi data lokasi alternatif

1. Menentukan bobot setiap kriteria

4. Hasil analisa lokasi dalam bentuk peringkat

3. Pilih alternatif yang diperhitungkan

5. Hasil analisa dalam bentuk perhitungan

Form untuk menganalisa lokasi

3. Analisa Finansial 1. Menentukan asumsiasumsi investasi

2. Program otomatis menampilkan hasil

Form untuk menganalisa finansial

91

4. Analisa Syariah 1. Menentukan model keuangan syariah

2. Menentukan tipe variabel : a. Variabel tidak bebas = variabel ditentukan dari asumsi finansial investasi b. Variabel bebas = variabel dapat ditentukan secara langsung

3. Hasil perhitungan nisbah

Form untuk menganalisa nisbah keuangan syariah

92