Model sisttm penunjang keputusan dalaln raiigka mendulcung program. Ipteltda direncang dalarn bentuk program Sistein Penulijang Keputusan (Decision

Transkripsi

1 IV. REKAYASA MODEL 4.1 Konfigurasi Model Model sisttm penunjang keputusan dalaln raiigka mendulcung program Ipteltda direncang dalarn bentuk program Sistein Penulijang Keputusan (Decision Szryyort Syslel~z atau DSS) dengzn nama Sisten~ Penunjang Keputusan Agroteicda disingkat "DSS-SIAGA" menggunakan perangkat lunak Visual Basic 6.0 dm Matlab versi 5.3. SIAGA direkayasa untuk digunakan oleh pihak yang berkepentingan dalam pengembangan program iptekda, antara lain: Pengelola Program Iptekda, Pemerintah Daerah, Dunia Usaha, dan pihak-pihak yang membutulikan. Paket program DSS-SIAGA terdiri dari tiga bagian utama, yaitu: Sistem Mailaje~nen Dialog, Sistem Manajeinen Basis DataIPengetahuan dan Sistem Mailajemen Basis Model. Konfigurasi model DSS-SIAGA dilihat pada Gambar Rancang Bangun Model Sistem Manajemen Dialog Sisteln Mal~ajernell Dialog merupakan koniponen yang dirancang untuk mengatur dan mempermudah interaksi antara model (program komputer) dan pengguna (user) inenggunakan masukan dari basis pengetahuantdata langsung inaupun data file. Masukan dari pengguna berupa parameter, pengetahuan dan pilihan skenario. Sedangkan keluaran yang diberikan berupa informasi dalani bentuk grafik

2 I Sistem Manajemen Basis Data I Sistem Manajemen Basis Model Dara Komodiias, Di\enifikasi Produk (DAKOMPI) 1 Data Krctcria I'cmilihan I I Model Kesesualan TeLnolog~ Data Peraoialan I Data Nilai Taliibah I I Teknologi (MODBOTEK) Model Peralnalan (MODPEKA) (DAFIN) Model Nilai Tambali Teknolog~ Sistem Manajemen Basis Model F~nans~al Usaha (I'ELAUS) Model Pred~ks~ Kclayahan Usaha (h<odprelaus) b I, 1 Siste~n Pengolahan 4 Pusat \, Sistem Manajemen Dialog Pengguna Ga~nbar 14. Konfigurasi Model DSS-SIAGA I

3 Sistem Manajemen Basis Pengetahuan (Data) Sisten~ Ma~lajemell Basis DatdPe~igetahuan berfungsi untuk menyediakan dall mengatur datdpengetahuan dan skenario yang diperlukan dalh proses analisis model. Fasilitas yang disediakan untuk pemeliharaan datdpengetahuan dilakukan melalui menu, yaitu: Menginput, Menampilkan dan ~en~hahs Data serta melllengltapi datdpengetahuan. Sistem Manajemen Basis DatdPecgetahuan pada paket program DSS-SIAGA tersusun dari berbagai datdpengetahuan yang bersumber dari pakar dan informasi yang berhubungan dengan program iptekda, yaitu: 1. Data komoditas unggulan, lokasi komoditas, dan diversifikasi produk (DAKOMDI). Data ini digunakan untuk identifikasi dan kesesuaian kebutuhan dan kesediaan teknologi terhadap komoditaslproduk daerah. 2. Data kriteria pemilihan komoditas (DAMIKOM). Data kriteria pemilihan komoditas adalah luas areal, pangsa pasar, jumlah produksi, bahan baku, tenaga kerja, dan devisa. Data ini digunakan untuk pemilihan komoditas unggulan dengan menggunakan metode perbandingan eksponensial (MPE) metode komparasi berpasangan. 3. Data teknologi (DATEK). Data ini diambil dari penilaian pakar (pembuat keputusan) berdasarkan kriteria: kemudahan teknologi, kebutuhan SDM, keluasan penggunaan teknologi (fleksibilitas), pengembangan teknologi, ibiaya. Data ini digunakan untuk menentukan nilaihobot teknologi pada suatu komoditas dengan menggunakan adalah metode semi numerik preferensi fuzzy (SNPF).

4 68 4. Data peramalan (DAPER). Data perzmalan adalah jumlah produksi atau pernlintaan pasar terhadap produk. Data ini digunakan untuk inenganalisis peramalan jumlah produksi atau perlnintaan produk dengan mengunakan neto ode peramalan, yaitu: rata-rata linear bergerak dan permulusan eksponensial. 5. Data nilai tambah teknologi (DANITAMTEK). Data nilai tambah teknologi adalah llarga produk akhir, harga bahan baku dan biaya operasional. Data ini digunakan untuk mengllitung berapa besar nilai tambah suatu teknologilperalatan produk dengan menggunakan aspek nilai tambah. 6. Data finansial (DAFIN). Data finansial adalah usaha agroindustri berupa kas masuk, kas keluar, kas bersih dan cash flow Data ini digunakan untuk menganalisa kelayakan usaha dengan menggunakan aspek finansial. 7. Pengetahuan kelayakan usaha (PELAUS). Pengetahuan kelayakan usaha adalah hasil dari daper, danitamtek, dan dafin yang dikelompokan dalam himpunan fuzzy. Pengetahuan ini digunakan untuk menghitung prediksi kelayakan usaha agroindustri dengan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan (JST) Sistem Manajemen Basis Model Sistem Manajemen Basis Model terdiri dari tujuh model, yaitu: Model Kesesuaian Teknologi (MODSUTEK). hlodel Pemilihan Komoditas (MODMIKOM), Model Pembobotan Teknologi (MODBOTEK), Model Peramalan (MODPER), Model Nilai Tambah Teknologi (MODNITAMTEK), Model Finansial (MODFIN), dan Model Prediksi Kelayakan Usaha (MODPRELAUS). Untuk lebih jelasnya model tersebut di atas diuraikan sebagai berikut:

5 69 1. Model Kesesuaian Teknologi (Modsutek) Model Modsutek disusun untuk kesesuaian teknologi berdasarkan dua kriteria hasil iderltifikasi teknolog~, yaitu: kebutuhan teknologi dari setiap komoditas daerah dan kesediaarl teknologi hasil kajian BPPT maupun lembaga penelitian dan rekayasa (litbangyasa) lainnya, sehiugga dihasilkan kebutuban dan kesediaan teknologi. Diagram alir dan keluaran dar~ model kesesuaian teknologi seperti pada Garnbar 15 dail Tabel 6 di bawah iini. Input: Komoditas unggulan Diversifikasi produk Teknologi dibutuhkan Teknologi disediakan Mensesuaikan kebutuhan dan kesediaan teknoloai Output: Komoditas unggulan Diversifikasi produk Kebutuhan dan kesediaan Teknologi Garnbar 15. Diagram Alir Model Kesesuaian Teknologi Tabel 6. Keluaran Model Kesesuaian Kebutuhan dan Kesediaan Teknologi

6 2. Model Pemilihan Komoditas (Modmikom) Model Modlniko~n disusun untuk memilih prioritas komoditas unggulan dengan menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) berdasarkan kriteria teknologi yang dipanggil dari file kriteria teknologi, yaitu 1) luas areal (ha), 2) jumlah produksi (tcn), 3) banyak kepemilikan (KK), 4) jumlah tenaga kerja (or?), 5) harga bahan baku (RpIKg), 6) pangsa pasar (ton), dan 7) devisa (000. US$) dengan data kuantitas kriteria dips~~ggil dari DAKRITKOM. Sedangksn bobot tingka: kepentingan kriteria menggunakan metode Komparasi Berpasangan. Hasil model ini berupa total skor dan urutan prioritas komoditas. Diagram alir dan keluaran dari model pemilihan komoditas seperti pada Gambar 16 dan Tabel 7 di bawah ini. Input: Data Kriteria komoditas Luas areal Jumlah produksi * Banyak Kepemilikan Harga Jumlah tenaga kerja Pangsa pasar 0 Devisa Edit bobot setiap kriteria komoditas unggulan dengan.mpe dan Komparasi Output: Urutan prioritas komoaitss unggulan Gambar 16. Diagram Alir Model Pemilihan Koinoditas

7 Tabel 7. Keluaran Model Peinilihan Konloditas 3. Model Pembobotan Teknologi (Modbotek) Model Modbotek disusun untuk pembobotan teknologi dengan menggunakan metode semi numerik preferensi fuzzy (SNPF) berdasarkan penilaian ketiga pakar dari pengisian kuesioner dengan kriteria teknologi dipanggil dari file Kriteria Teknologi, yaitu kemudahan teknologi, kebutuhan SDM, keluasan penggunaan teknologi (fleksibilitas), pengembangan teknologi, biaya dihasilkan satu bobot.teknologi komoditas yang tertinggi. Diagram alir dan keluaran dari model pembobotan teknologi sepei-ti pada Gambar 17 dan Tabel 8 dibawah ini.

8 * Hasil penilaian pakar Kriteria teknologi koixodi tas C Penentuan bobot teknologi komoditas dengan metode SNPF Output: Nilai nonnumerik teknologi komoditas Gambar 17. Diagram Alir Model Pembobotan Teknologi 4. Model Peramalan (Modper) Model Modper disusun untuk mendapat nilai ramalan produk agroindustri dengall menggunakan metode peramalan, yaitu rata-rata linear bergerak atau eksponensial tergantung dari pola datanya berdasarkan data perkembangan jumlah produksi akan datang, sehingga menghasilkan ramalan jumlah produksi tahun berikutnya. Diagram alir dan kelumn dari model peramalan produk agroindustri seperti terlihat pada Gambar 18 dan Tabel 9 di bawah ini.

9 9 Pola data Jumlah produksi peranalan Nilai MSE produk agroindustri Nilai MAPE Statistik-U Gambar 18. Diagram Alir Model Peramalan Tabel 9. Keluaran Model Peramalan Produk Agroindustri No Tahun ke-n Aktual Ramalan n. N+l Tahun ke- 1 Tahun ke-2... Tahun ke-n I I, Tahun ke-n+l MSE MAPE Statistik-U 5. Model Nilai Tambah Teknologi (Modnitamtek) Model Modnitamtek disusun untuk mendapat nilai tambah suatu teknologi pada produk berdasarkan harga produk akhir, harga bahan baku dan biaya operasional produk, sehingga dihasilkan nilai tambah suatu teknologi. Diagram alir dari model

10 nilai tambah teknologi seperti terlihat pada Cjambar 19 dan keluaran model ini adalah nilai tambah teknologi. 74 i Input: Nilai produksi (Np) Nilai bahan baku (Nb) Operasional pengolahan (Op) ' Penentuan nilai tambah teknologi teknologi Gambar 19. Diagram Alir Model Nilai Tambah Teknologi 6. Model Finansial (Modfin) Model Modfin disusun untuk mendapat nilai kelayakan usaha agroindustri berdasarkan data kas masuk, kas keluar, kas bersih dan cash flow, sehingga dihasilkan kelayakan investasi agroindustri. Diagram alir dari model finansial seperti terlihat pada Gambar 20 dan Keluaran model ini berupa nilai NPV, IRR, Net BIC dan ( PBP Output: Penentuan Nilai kelayakan usaha kelayakan Input: dengannvp, IRR, usaha NPV, inflow, outflow. cashflow + Net BIC, PBIJ IRR, Net BIC, pbp Gambar 20. Diagram Alir Model Finansial

11 7. Model Prediksi Icelayakan Usaha (Iblodprelaus) Model Modprelaus disusun untuk menentukan prediksi kelayakan usaha berdasarkan hasil modper, modnitamtek, dan modfin yang diklasifikasi ke dalanl himpunan nilai fuzzy. Klasifikasi himpunan nilai fuzzy terdiri dari 3 aspek: 1) pasar dan pemasarsn yang merupakan Modper terdiri dari 3 nilai fuzzy, 2) teknologi yang merupakan Modnitaintek terd~ri dari 2 nilai fuzzy, dan 3) finanslal yang meiupakan modfiil ierdiri 4 parameter, yaitu: NPV, liir, Net B/C, dan PBP, dimana setiap parameter terdiri dari 2 nilai fuzzy, sedangkan untuk IRR ada 3 nilai fuzzy, dikarenakan pada usaha kecil IRR rata-rata diatas 50 %. Untuk lebih jelasnya klasifikasi himpunan nilai fuzzy seperti terlihat pada Tabel 10 dibawah ini. Tabel 10. Klasifikasi Himpunan Nilai Fuzzy No Aspek Bobot Pasar dan Pelnasaran -Perarnalan XI Fuzzy U<1 U= 1 U> 1 Baik Sedang Rendah Nilai Teknologis x2 - -Nilai Tambah NTi=NT2 Buruk NTI<NT2 Baik - EP adalah urnur ekonomis proyek (rnesin). X,, X1, dan X, adalah nilai bobot berdasarkan proses JST

12 Proses pengambilan keputusan untuk parameter fuzzy menggunakan ANFIS (Adative Neuvo Fuzzy Inference System) didapatkan dari kombinasi nilai fuzzy, yaitu (Baik - Sedang - Rendah), (Buruk - Baik) dan (Baik - Buruk) maka didapat 12 rulelkaidah seperti terlihat pada Tabel 11 dibawah ini. Tabel 1 1. Proses ANFIS Prediksi Kelayakan Usaha I NO. / Proses ANFIS 1 1. If O\ir is Baik) and (U is Baik) and (fin is baik) then (KU is sangat layak) 2. If (NT is Baik) and(~ is Baik) and (fin is buruk) then (KU is tidak layak) I 3. 1 If (NT is Baik) and (U is sedang) and (fin is baik) then (KU is cukup layak) 4. 1 If (NT is Baik) and (U is sedang) and (fin is buruk) then (KU is tidak layak) I 5. 1 If (NT is Baik) and (U is rendah) and (fin is baik) then (KU is cukup layak) If (NT is kurang) and (U is sedang) and (fin is baik) then (KU is cukup layak) I If (NT is kurang) and (U is sedang) and (fin is buruk) then (KU is tidak layak) If (NT is Baik) and (U is rendah) and (fin is buruk) then (KU is tidak layak) If (NT is kurang) and (U is Baik) and (fin is baik) then (KU is cukup layak) If (NT is kurang) and (U is Baik) and (fin is buruk) then (KU is tidak layak) If (NT is kurang)) and (U is rendah) and (fin is baik) then (KU is tidak layak) If (NT is kurang) and (U is rendah) and (fin is buruk) then (KU is tidak layak) Model ini disusun untuk menghasilkan prediksi kelayakan usaha agroindustri dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST). Diagram alir model prediksi kelayakan usaha pada Gambar 21 dan keluaran model ini adalah sangat layak, cukup layak, atau tidak layak seperti terlihat pada Tabel 12 di bawah ini.

13 Pene~tuan prediksi Input: kelayakan usaha Klasifilcasi himpunan fuzzy dengall JST kelayakan Gambar 21. Diagram Alir Model Prediksi Kelayaltan Usaha Tabel 12. Keluaran Model Prediksi Kelrjakan Usaha /-~rediksi Selang Skor