Permodelan sistem dinamik

33
38

TINJAUAN PUSTAKA

Pemodelan Sistem Dinamik
Pemodelan (modelling) dapat diartikan sebagai suatu perwakilan atau abstraksi dari sebuah obyek atau situasi aktual (Eriyatno 1998). Istilah lainnya disebut tiruan model dunia nyata yang dibuat virtual (Sterman 2000). Bentuk yang berupa tiruan ini maka model tidak mesti harus sama persis dengan aslinya, minimal memiliki keserupaan. Model yang dibuat harus dilakukan analisis lebih lanjut. Pemodelan merupakan kumpulan aktivitas pembuatan model. Sebagai landasan pengertian pemodelan diperlukan suatu penelaahan tentang model itu sendiri secara spesifik ditinjau dari pendekatan sistem. Sebelum sampai pada tahap pemodelan, perlu diketahui lebih dahulu jenis dan klasifikasi model-model secara terperinci. Salah satu dasar utama untuk mengembangkan model adalah guna menemukan peubah-peubah apa yang penting dan tepat. Penemuan peubah-peubah tersebut sangat erat hubungannya dengan pengkajian hubungan-hubungan yang terdapat di antara peubah-peubah. Teknik kuantitatif seperti persamaan regresi dan simulasi digunakan untuk mempelajari keterkaitan antar peubah dalam sebuah model (Dimyati 1987).
Model juga dikategorikan dalam tiga macam model yaitu model statis, model statis komparatif dan model dinamis. Model statis menggambarkan fenomena kejadian pada saat ini. Model statis komparatif merupakan model yang membandingkan beberapa fenomena dengan kejadian yang berbeda dalam suatu waktu. Model dinamis merupakan model yang dapat dikembangkan untuk menunjukkan perubahan over time permintaan dan pasokan. Model ini juga merefleksikan perubahan melalui simulasi ataupun berdasarkan waktu real dan menghitung komponen secara konstan dengan memasukkan beberapa alternatif tindakan yang akan datang (McGarney dan Hannon 2004).
Proses pemodelan terdiri dari langkah-langkah sebagai berikut (Sterman 2000) :
Perumusan masalah dan pemilihan batasan dunia nyata. Tahap ini meliputi kegiatan pemilihan tema yang akan dikaji, penentuan variabel kunci, rencana waktu untuk mempertimbangkan masa depan yang jadi pertimbangan serta seberapa jauh kejadian masa lalu untuk mempertimbangkan masa depan yang jadi pertimbangan serta seberapa jauh kejadian masa lalu dari akar masalah tersebut dan selanjutnya mendefinisikan masalah dinamisnya
Formulasi hipotesis dinamis dengan menetapkan hipotesis berdasarkan pada teori perilaku terhadap masalah dan membangun peta struktur kausal melalui gambaran model mental pemodel dengan bantuan alat-alat seperti Causal Loop Diagram (CLD) dan stock flow diagram.
Klasifikasi perbedaan model memberikan tambahan pendalaman sesuai dengan tingkat kepentingannya, karena dapat dijelaskan dalam banyak cara. Model dapat dikategorikan menurut fungsi, struktur, acuan waktu, dan kepastiannya. Kategori umum adalah jenis model yang pada dasarnya dapat dikelompokkan menjadi tiga macam yaitu : (1) ikonik, (2) analog dan (3) simbolik.
1. Model Ikonik
Model ikonik adalah perwakilan fisik dari beberapa hal baik dalam bentuk ideal ataupun dalam skala yang berbeda. Model ikonik mempunyai karakteristik yang sama dengan hal yang diwakili, dan terutama amat sesuai untuk menerangkan kejadian pada waktu yang spesifik. Model ikonik dapat berdimensi dua (foto, peta, cetak biru) atau tiga dimensi (prototip mesin, alat). Apabila model berdimensi lebih dari tiga maka tidak mungkin lagi dikonstruksi secara fisik sehingga diperlukan kategori model simbolik.
2. Model Analog (Model Diagramatik)
Model analog dapat mewakili situasi dinamik, yaitu keadaan berubah menurut waktu. Model ini lebih sering dipakai daripada model ikonik karena kemampuannya untuk mengetengahkan karakteristik dari kejadian yang dikaji. Model analog banyak berkesusaian dengan penjabaran hubungan kuantitatif antara sifat dan klas-klas yang berbeda. Dengan melalui transformasi sifat menjadi analognya, maka kemampuan membuat perubahan dapat ditingkatkan. Contoh model analog ini adalah kurva permintaan, kurva distribusi frekuensi pada statistik, dan diagram alir.

3. Model Simbolik (Model Matematik)
Pada hakekatnya, ilmu sistem memusatkan perhatian kepada model simbolik sebagai perwakilan dari realitas yang sedang dikaji. Format model simbolik dapat berupa bentuk angka, simbol, dan rumus. Jenis model simbolik yang umum dipakai adalah suatu persamaan. Bentuk persamaan adalah tepat, singkat, dan mudah dimengerti. Simbol persamaan tidak saja mudah dimanipulasi daripada kata-kata, namun juga lebih cepat ditangkap maksudnya.
Model yang dirancang dalam penelitian ini berupa model analog berdasarkan kategori umum jenis model. Model ini dikategorikan analog karena rancangan model ini mewakili situasi dinamik, yaitu keadaan yang berubah terhadap waktu yaitu di mana terdapat sistem boundary yang membatasi pemasokan bahan baku dengan waktu panen.
Sistem yang telah diekspresikan pada notasi matematik dan format bersamaan, timbullah keuntungan dari fasilitas manipulatif dari matematik. Seorang analis dapat memasukkan nilai-nilai yang berbeda dalam model matematik dan kemudian mempelajari perilaku dari sistem tersebut. Pada pengkajian tertentu, sensitivitas dari sistem dilakukan dengan perubahan dari input sistem itu sendiri. Bahasa simbolik ini juga membantu dalam komunikasi karena pernyataan yang singkat dan jelas daripada deskripsi lisan.
Pemodelan diawali dengan menguraikan seluruh komponen yang akan mempengaruhi efektivitas dari operasi suatu sistem. Setelah daftar komponen tersebut lengkap, langkah selanjutnya adalah penyaringan komponen mana yang akan dipakai dalam pengkajian tersebut. Hal ini umumnya sulit karena adanya interaksi antar peubah yang seringkali mengaburkan proses isolasi satu peubah. Peubah yang dipandang tidak penting ternyata mempengaruhi hasil studi setelah proses pengkajian selesai. Hal ini dapat dihindari melalui percobaan pengujian data guna memilih konponen kritis. Setelah itu, dibentuk gugus persamaan yang dapat dievaluasi dengan mengubah-ubah komponen tertentu pada batas yang ada.
Tahap pemodelan pada pendekatan siatem lebih kompleks namun relatif tidak banyak ragamnya ditinjau baik dari jenis sistem ataupun kecanggihan model. Permodelan abstrak menerima input berupa alternatif sistem yang layak. Proses ini membentuk dan mengimplementasikan model-model matematik yang dimanfaatkan guna merancang program terpilih untuk dipraktekkan di dunia nyata pada tahap berikutnya. Output utama dari tahap ini adalah deskripsi terperinci dari keputusan yang diambil berupa perencanaan, pengendalian, dan kebijakan lainnya.
Penyelesaian pemodelan dapat dikelompokkan menjadi tiga macam yaitu optimasi standar, meta-heuristik dan simulasi. Philport dan Everett (2001) melakukan optimasi standar untuk menyelesaikan permasalahan rantai pasokan dengan tujuan maksimisasi pendapatan dengan kendala-kendala kapasitas produksi, bahan baku dan permintaan. Demikian halnya dengan Wouda et al. (2002) menggunakan programa linier bulat campuran untuk masalah alokasi lokasi. Model ini melibatkan banyak variabel, dan diselesaikan dengan program linier umum dengan tujuan minimisasi biaya. Optimasi yang menggunakan meta-heuristik dilakukan oleh Yandra et al. (2007) dengan mengembangkan model obyektif majemuk dengan total biaya rantai pasok dan jumlah produk yang rusak. Model programa matematis ini diselesaikan dengan menggunakan integrasi algoritma genetika dan logika fuzzy. Penyelesaian model dengan teknik simulasi dilakukan oleh Djohar et al. (2003) dalam manajemen rantai pasok untuk agroindustri kelapa sawit kasar. Teknik-teknik yang digunakan untuk membangun model yaitu regresi tunggal untuk pola pasokan tandan buah segar, metode rerata bergerak untuk perkiraan permintaan minyak sawit kasar, dan selanjutnya dirangkai dalam suatu model simulasi.
Model dinamis mampu menelusuri jalur waktu dari peubah-peubah model. Model dinamik lebih sulit dan mahal pembuatannya, namun memberikan kekuatan yang lebih tinggi pada analisis dunia nyata. Pemilihan model tergantung pada tujuan dari pengkajian sistem dan terlihat jelas pada formulasi permasalahan pada tahap evaluasi kelayakan. Sifat model juga tergantung pada teknik pemodelan yang dipakai. Model yang mendasarkan pada teknik peluang dan memperhitungkan ketidakpastian disebut model probabilistik atau model stokastik. Dalam mengkaji suatu sistem, model ini sering digunakan karena perihal yang dikaji umumnya mengandung keputusan yang tidak tentu. Kebalikan dari model ini adalah model kuantitatif yang tidak mempertimbangkan peluang kejadian atau dikenal dengan model deterministik. Contohnya adalah model pada program linear. Model ini memusatkan penelaahannya pada faktor-faktor kritis yang diasumsikan mempunyai nilai eksak dan tertentu pada waktu yang spesifik..
Metodologi dinamika sistem pada dasarnya menggunakan hubungan-hubungan sebab-akibat (causal) dalam menyusun model suatu sistem yang kompleks, sebagai dasar dalam mengenali dan memahami tingkah laku dinamis sistem tersebut. Penggunaan metodologi dinamika sistem lebih ditekankan kepada tujuan-tujuan peningkatan pengertian tentang bagaimana tingkah laku sistem muncul dari strukturnya. Persoalan yang dapat dengan tepat dimodelkan menggunakan metodologi dinamika sistem adalah masalah yang:
mempunyai sifat dinamis (berubah terhadap waktu)
struktur fenomenanya mengandung paling sedikit satu struktur umpan-balik (feedback structure).
Menurut Sterman (2000) prinsip-prinsip untuk membuat model dinamik dengan ciri-ciri seperti yang diuraikan di atas adalah sebagai berikut:
keadaan yang diinginkan dan keadaan yang sebenarnya terjadi harus dibedakan di dalam model;
adanya struktur stok dan aliran dalam kehidupan nyata harus dapat direpresentasikan di dalam model;
aliran-aliran yang berbeda secara konseptual, di dalam model harus dibedakan;
hanya informasi yang benar-benar tersedia bagi aktor-aktor di dalam sistem yang harus digunakan dalam pemodelan keputusannya;
struktur kaidah pembuatan keputusan di dalam model haruslah sesuai (cocok) dengan praktek-praktek manajerial; dan
model harus dapat menyesuaikan dengan kondisi-kondisi ekstrim.
Menurut Sterman (2000) sejumlah pengujian tertentu perlu dilakukan terhadap model agar dapat meningkatkan keyakinan pengguna terhadap kemampuan model di dalam mengungkapkan sistem yang diwakilinya. Keyakinan ini menjadi dasar bagi kesahihan model. Simulasi dapat dirancang apabila kesahihan model telah dapat dicapai, simulasi selanjutnya dapat digunakan untuk merancang kebijakan-kebijakan yang efektif.
Model dinamika sistem dibentuk karena adanya hubungan sebab-akibat (causal) yang mempengaruhi struktur di dalamnya baik secara langsung antar dua struktur, maupun akibat dari berbagai hubungan yang terjadi pada sejumlah struktur, hingga membentuk umpan-balik (causal loop). Struktur umpan-balik ini merupakan blok pembentuk model yang diungkapkan melalui lingkaran-lingkaran hubungan sebab-akibat dari variabel-variabel yang melingkar secara tertutup.
Ada 2 macam hubungan kausal, yaitu
hubungan sebab-akibat positif; dan
hubungan sebab-akibat negatif.
Ada 2 macam umpan-balik, yaitu:
umpan-balik positif (growth)
umpan–balik negatif (goal seeking).
Representasi aktivitas dalam suatu lingkar umpan-balik, digunakan dua jenis variabel utama yang disebut sebagai stok dan aliran (level and rate atau dikenal juga dengan sebutan stock and flow). Stok menyatakan kondisi sistem pada setiap saat. Dalam kerekayasaan (engineering) stok sistem lebih dikenal sebagai state variable system. Stok merupakan akumulasi di dalam sistem. Persamaan suatu variabel rate merupakan suatu struktur kebijaksanaan yang menjelaskan mengapa dan bagaimana suatu keputusan dibuat berdasarkan kepada informasi yang tersedia di dalam sistem. Aliran adalah satu-satunya variabel dalam model yang dapat mempengaruhi stok.
Beberapa hal yang dapat melengkapi variable stock dan aliran, dalam memodelkan dinamika sistem dikenal juga variable lain berupa auxilary, konstanta (constant) dan tundaan (delay). Auxilary merupakan variabel yang bisa berubah seiring dengan waktu, perubahannya dapat disebabkan atas hubungan-hubungan sebab-akibat yang terjadi antara variabel dalam model atau pun akibat variabel dari luar secara independen. Konstanta merupakan variabel dengan nilai tetap yang tidak berubah sepanjang waktu, sedangkan tundaan adalah variabel waktu pada perilaku perubahan yang tidak serta-merta (tertunda) atas proses yang terjadi dalam hubungan-hubungan antar struktur hingga mempengaruhi perilaku model.
Pembuatan model dinamika sistem umumnya dilakukan dengan menggunakan software yang memang dirancang khusus. Software tersebut seperti Powersim, Vensim, Stella, dan Dynamo. Dengan software tersebut model dibuat secara grafis dengan simbol-simbol atas variabel dan hubungannya. Namun demikian tidak menutup kemungkinan sebuah software yang dapat mengolah operasi matematis jenis spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Lotus juga bisa dimanfaatkan untuk kebutuhan pembuatan model dinamika sistem.
Sistem dinamik awalnya digunakan untuk mengkaji dinamika industri oleh JW Forrester. Sistem dinamik ini merupakan pendekatan yang membantu manajemen puncak dalam memecahkan permasalahan kecil dan dianggap sukar untuk dipecahkan. Kebanyakan orang dalam menetapkan tujuan yang hendak dicapai pada awalnya terlalu rendah. Hal yang diinginkan adalah sebuah peningkatan dengan sikap umum yang dilakukan dalam lingkungan akademis, yaitu dengan menjelaskan perilakunya dan setelah itu menemukan struktur dan kebijakan untuk hasil yang lebih baik (Sterman 2000).
Sistem dinamik merupakan suatu metodologi untuk mempelajari permasalahan di sekitar yang melihat permasalahan secara keseluruhan (holistik). Metodologi ini tidak seperti metodologi lain yang mengkaji permasalahan dengan memilahnya menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan saling membatasi. Konsep utama sistem dinamik adalah pemahaman tentang bagaimana semua obyek dalam suatu sistem saling berinteraksi satu dengan yang lain. Sistem dinamik menurut masyarakat sistem dinamik (system dynamics society) adalah metodologi untuk mempelajari dan mengelola sistem umpan balik yang kompleks, seperti yang biasa ditemui dalam dunia bisnis dan sistem sosial lainnya.
Sterman (2000) mendefinisikan bahwa sistem dinamik adalah metode untuk meningkatkan pembelajaran dalam sistem yang kompleks. Lebih lanjut, metode ini diilustrasikan seperti sebuah simulasi dalam kokpit pesawat bagi manajemen untuk memahami dalam belajar dinamika yang kompleks, memamhami sumber resistensi (hambatan) dalam kebijakan dan merancang kebijakan yang lebih efektif. Pemahaman kekompleksan tersebut maka sistem dinamik didasarkan atas teori dinamika non linier dan kontrol umpan balik yang dikembangkan dalam disiplin ilmu matematika, fisika dan kerekayasaan.
Sushil (1993) membuat keterpaduan antara teori-teori tersebut ke dalam sebuah ilustrasi berupa bangunan metodologi. Bangunan metodologi sistem dinamik ini terdiri atas tiga latar belakang disiplin ilmu manajerial tradisional, sibernetika dan simulasi komputer. Prinsip dan konsep dari ketiga disiplin ini saling bersinergi dengan mengesampingkan kelemahannya masing-masing dalam memecahkan permasalahan secara holistik. Sistem dinamik merupakan suatu metode pemodelan dengan simulasi komputer sebagai suatu alat yang digunakan oleh para manager untuk menganalisis permasalahan yang kompleks.
Sistem dinamik adalah metodologi berfikir, metodologi untuk mengabstraksikan suatu fenomena di dunia sebenarnya ke model yang lebih eksplisit. Fenomena yang dimaksud meliputi dua hal yaitu struktur dan perilaku. Struktur merupakan suatu unsur pembentuk fenomena. Pola yang mempengaruhi keterkaitan antar unsur tersebut adalah (1) feedback (causal loop); (2) stock (level) dan flow (rate); (3) delay; dan (4) nonlinearity. Perilaku (behaviour) adalah perubahan suatu besaran/variabel dalam suatu kurun waktu tertentu, baik kuantitatif maupun kualitatif atau catatan tentang magnitude (besar, nilai, angka) sesuatu dalam suatu kurun waktu tertentu (pertumbuhan, penurunan, osilasi, stagnan, atau kombinasinya). Pemahaman hubungan struktur dan perilaku sangat diperlukan dalam mengenali suatu fenomena.
(1) Feedback (Causal Loop) atau Hubungan Causal.
Suatu struktur umpan–balik harus dibentuk karena adanya hubungan kausal (sebab-akibat). Dengan perkataan lain, suatu struktur umpan-balik adalah suatu causal loop (lingkar sebab-akibat). Struktur umpan-balik ini merupakan blok pembentuk model yang diungkapkan melalui lingkaran-lingkaran tertutup. Lingkar umpan-balik (feedback loop) tersebut menyatakan hubungan sebab-akibat variabel-variabel yang melingkar, bukan manyatakan hubungan karena adanya korelasi-korelasi statistik.
Hubungan sebab-akibat antar sepasang variabel harus dipandang bila hubungan variabel lainnya terhadap variabel tersebut di dalam sistem dianggap tidak ada. Sedangkan suatu korelasi statistik antara sepasang variabel diturunkan dari data yang ada dalam keadaan variabel tersebut mempunyai hubungan dengan variabel lainnya di dalam sistem dan kesemuanya berubah secara simultan. Rancangan causal-loop diagram (CLD) biasanya digunakan dalam system thinking (berpikir sistemik) untuk mengilustrasikan hubungan cause-effect (sebab-akibat). Hubungan feedback (umpan-balik) bisa menghasilkan perilaku yang bervariasi dalam sistem nyata dan dalam simulasi sistem nyata.
(2) Stock (Level) dan Flow (Rate)
Dalam merepresentasikan aktivitas dalam suatu lingkar umpan-balik, digunakan dua jenis variabel yang disebut sebagai stock (level) dan flow (rate). Level menyatakan kondisi sistem pada setiap saat. Dalam kerekayasaan (engineering) level sistem lebih dikenal sebagai state variable system. Level merupakan akumulasi di dalam sistem.
Persamaan suatu variabel rate merupakan suatu struktur kebijakan yang menjelaskan mengapa dan bagaimana suatu keputusan dibuat berdasarkan kepada informasi yang tersedia di dalam sistem. Rate inilah satu-satunya variabel dalam model yang dapat mempengaruhi level.
(3) Delay (tunda)
Delay terjadi dimanapun di dunia nyata. Adanya delay menghasilkan sesuatu hal yang menarik pada perilaku kompleks sistem, ketika sistem tersebut tidak memiliki feedback dan kompleksitas cause-effect yang terbatas.
(4) nonlinearity (non linearitas)
Pendekatan sistem dinamik merepresentasikan dinamika perubahan state dari sistem dan menghasilkan isyarat-isyarat sebagai keluarannya. Isyarat-isyarat ini diformulasikan ke dalam model keputusan dan kemudian bersama dengan isyarat dari lingkungannya menjadi feedback bagi dinamika sistem itu sendiri. Model secara prinsip masih dikatakan berbasis linear thinking di mana kausalitas diasumsikan terjadi secara serial sehingga penyebab pertama dari rangkaian sebab-akibat ini sering bukanlah sumber masalahnya.
Penggunaan pendekatan sistem dinamik maka keputusan-keputusan dan kebijakan yang dibuat serta reaksi dari lingkungannya akan direpresentasikan ke dalam causal-loop diagram, menggunakan stock-flow model sehingga akhirnya dapat disimulasikan dengan komputer.
Suatu fenomena dinamis dimunculkan oleh adanya struktur fisik dan struktur pembuatan keputusan yang saling berinteraksi. Struktur fisik dibentuk oleh akumulasi (stock) dan jaringan aliran orang, barang, energi, dan bahan. Sedangkan struktur pembuatan keputusan dibentuk oleh akumulasi (stock) dan jaringan aliran informasi yang digunakan oleh aktor-aktor (manusia) dalam sistem yang menggambarkan kaidah-kaidah proses pembuatan keputusannya. Proses pembuatan keputusan menyangkut fenomena-fenomena yang dinamis.
Metode sistem dinamik erat kaitannya tentang tendensi-tendensi dinamik sistem-sistem yang kompleks, yaitu pola-pola tingkah laku yang dibangkitkan oleh sistem itu dengan bertambahnya waktu. Penggunaan metodologi sistem dinamik lebih ditekankan kepada tujuan-tujuan peningkatan pemahaman tentang bagaimana tingkah laku muncul dari struktur dalam sistem tersebut. Pemahaman ini sangat penting dalam perancangan kebijakan yang efektif.
Persoalan yang dapat dengan tepat dimodelkan menggunakan metodologi sistem dinamik adalah masalah yang mempunyai sifat dinamis (berubah terhadap waktu); dan struktur fenomenanya mengandung paling sedikit satu struktur umpan-balik (feedback structure). Penggunaan metodologi sistem dinamik yang dimodelkan adalah struktur informasi sistem yang didalamnya terdapat aktor-aktor, sumber-sumber informasi, dan jaringan aliran informasi yang menghubungkan keduanya. Analogi fisik dan matematik untuk struktur informasi itu dapat dibuat dengan mudah. Sebagai suatu analogi fisik, sumber informasi merupakan suatu tempat penyimpanan (storage), sedangkan keputusan merupakan aliran yang masuk ke atau keluar dari tempat penyimpanan itu. Dalam analogi matematik, sumber informasi dinyatakan sebagai variabel keadaan (state variable), sedangkan keputusan merupakan turunan (derivative) variabel keadaan tersebut.
Dengan demikian, model yang dibentuk untuk tujuan seperti di atas haruslah memenuhi syarat-syarat berikut:
adanya efek suatu intervensi (kebijakan), dalam bentuk perilaku, merupakan suatu kejadian berikutnya, maka untuk melacaknya unsur (elemen) waktu perlu ada (dinamik);
Mampu mensimulasikan bermacam intervensi dan dapat memunculkan perilaku sistem karena adanya intervensi tersebut;
Memungkinkan mensimulasikan suatu intervensi yang efeknya dapat berbeda secara dramatik dalam jangka pendek dan jangka panjang (kompleksitas dinamik);
Perilaku sistem di atas dapat merupakan perilaku yang pernah dialami dan teramati (historis) ataupun perilaku yang belum pernah teramati (pernah dialami tetapi tidak teramati atau belum pernah dialami tetapi kemungkinan besar terjadi); dan
Mampu menjelaskan mengapa suatu perilaku tertentu (transisi yang sukar misalnya) dapat terjadi.
Dalam hubungannya dengan kesahihan (validity) model, suatu model haruslah sesuai (cocok) dengan kenyataan (realitas) empirik yang ada.
Metode ini menyaratkan bahwa suatu model haruslah mempunyai banyak titik kontak (points of contact) dengan kenyataan (reality) dan pembandingan yang berulang kali dengan dunia nyata (real world) melalui titik-titik kontak tersebut haruslah membuat model menjadi robust.
Adapun prinsip-prinsip untuk membuat model dinamik dengan ciri-ciri seperti yang diuraikan di atas menurut Sterman (2000) adalah sebagai berikut:
1. Keadaan yang diinginkan dan keadaan yang sebenarnya terjadi harus dibedakan di dalam model;
2. Adanya struktur stok dan aliran dalam kehidupan nyata harus dapat direpresentasikan di dalam model;
3. Aliran-aliran yang berbeda secara konseptual, di dalam model harus dibedakan;
4. Hanya informasi yang benar-benar tersedia bagi aktor-aktor di dalam sistem yang harus digunakan dalam pemodelan keputusannya;
5. Struktur kaidah pembuatan keputusan di dalam model haruslah sesuai (cocok) dengan praktek-praktek manajerial; dan
6. Model haruslah tetap tegap (robust) dalam kondisi-kondisi ekstrim.

Sistem dinamis merupakan suatu cara berpikir tentang sistem sebagai jaringan yang saling berhubungan yang mempengaruhi sejumlah komponen yang telah ditetapkan dari waktu ke waktu. Simulasi merupakan prosedur kuantitatif yang menggambarkan suatu proses dengan mengembangkan suatu model dan menerapkan serangkaian uji coba terencana untuk memprediksikan tingkah laku proses sepanjang waktu, sehingga analisis dapat dilakukan untuk sistem yang baru tanpa harus membangunnya atau merubah sistem yang telah ada serta tidak perlu menggangu operasi dari sistem tersebut. Pada umumnya simulasi digunakan untuk model-model dinamis yang melibatkan periode waktu ganda (Randers 2000).

Pendekatan dalam Sistem Dinamik

Sistem dinamik adalah metodologi untuk memahami suatu masalah yang kompleks. Metodologi ini dititikberatkan pada pengambilan kebijakan dan bagaimana kebijakan tersebut menentukan tingkah laku masalah-masalah yang dapat dimodelkan oleh sistem secara dinamik (Richardson dan Pugh 1986). Permasalahan dalam sistem dinamik dilihat tidak disebabkan oleh pengaruh dari luar namun dianggap disebabkan oleh struktur internal sistem. Tujuan metodologi sistem dinamik berdasarkan filosofi kausal (sebab akibat) adalah mendapatkan pemahaman yang mendalam tentang tata cara kerja suatu sistem (Asyiawati 2002; Muhammad; et a!. 2001). Tahapan dalam pendekatan sistem dinamik adalah :
a. ldentifikasi dan definisi masalah
b. Konseptualisasi sistem
c. Formulasi model
d. Sirnulasi model
e. Verifikasi dan validasi model
f. Analisis kebijakan
g. Impiementasi kebijakan
Tahapan dalam pendekatan sistem dinamik diawali dan diakhiri dengan pemahaman sistem dan permasalahannya sehingga membentuk suatu lingkaran tertutup.
Pemodelan merupakan alat bantu dalam pengambilan keputusan. Model digambarkan sebagai suatu sistem yang dibatasi. Sistem yang dibatasi ini merupakan sistem yang meliputi semua konsep dan variabel yang saling berhubungan dengan permaslahan dinamik yang ditentukan. Permasalahan dalam sistem dinamik dilihat tidak disebabkan oleh pengaruh dari luar, namun dianggap disebabkan oleh struktur internal dari sistem. Tujuan metodologi sistem dinamik berdasarkan filosofi kausal (sebab akibat) adalah mendapatkan pemahaman mendalam tentang tata cara kerja suatu sistem (Asyiawati 2002).
Proses pemodelan terdiri atas langkah-langkah sebagai berikut (Sterman 2000):
Perumusan masalah dan pemilihan batassan dunia nyata. Tahap ini meliputi kegiatan pemilihan tema yang akan dikaji, penentuan variabel kunci, rencana waktu untuk mempertimbangkan masa depan yang jadi pertimbangan serta seberapa jauh kejadian masa lalu dari akar masalah tersebut dan selanjutnya mendefinisikan masalah dinamisnya.
Formulasi hipotesis dinamis dengan menetapkan hipotesis berdasarkan pada teori perilaku tergadap masalahnya dan membangun peta struktur kausal melalui gambaran model mental pemodel dengan bantuan alat-alat seperti causal loop diagram. Stock flow diagram, dan alat bantu lainnya. Model mental adalah asumsi yang sangat dalam melekat, umum atau bahkan suatu gambaran dari bayangan atau citra yang berpengaruh pada bagaimana kita memahami dunia dan bagaimana kita mengambil tindakan (Senge 1995).
Tahap formulasi model simulasi dengan membuat spesifikasi struktur, aturan keputusan, estimasi parameter dan uji konsistensi dengan tujuan dan batasan yang telah ditetapkan sebelumnya.
Pengujian meliputi pengujian melalui pembandingan dari model yang dijadikan referensi, pengujian kehandalan (robustness) dan uji sensistivitas.
Evaluasi dan perancangan kebijakan berdasarkan skenario yang telah diujicobakan dari hasil simulasi. Perancangan kebijakan mempertimbangkan analisis dampak yang ditimbulkan, kehandalan model pada skenario yang berbeda dengan tingkat ketidakpastian yang berbeda pula serta keterkaitan antar kebijakan agar dapat bersinergi.
Tahapan-tahapan pemodelan :
mendefinisikan masalah dan tujuan model
Menentukan variabel tujuan
memilih variabel control
memilih parameter variabel kontrol
menguji model yang dihasilkan
melihat bagaimana model akan bekerja, memilih horizon waktu atau perilaku dinamis dalam waktu
jalankan model
mengganti parameter dengan alasan ekstrim
membandingkan hasil dengan data eksperimen
Perbaiki model berdasarkan parameter yang ada

Simulasi dalam Sistem Dinamik
Analisis model sistem dinamis menggunakan analisis model simulasi. Simulasi sebagai teknik penunjang keputusan dalam pemodelan, misalnya pemecahan masalah bisnis secara ekonomis dan tepat menghadapi perhitungan rumit dan data yang banyak. Simulasi adalah aktivitas di mana pengkaji dapat menarik kesimpulan tentang perilaku dari suatu sistem melalui penelaahan perilaku model yang selaras, di mana hubungan sebab akibatnya sama dengan atau seperti yang ada pada sistem sebenarnya (Eriyatno 1998).
Simulasi diartikan sebagai aktivitas di mana pengkaji dapat menarik kesimpulan-kesimpulan tentang perilaku dari suatu sistem, melalui penelaahan perilaku model yang selaras, di mana hubungan sebab akibatnya sama dengan atau seperti yang ada pada sistem sebenarnya (Eriyatno 1998). Alat yang digunakan adalah stock flow diagram (SFD) sebagai konsep sentral dalam teori sistem dinamik. Stock merupakan akumulasi atau pengumpulan dan karakteristik keadaan sistem dan pembangkit informasi di mana aksi dan keputusan didasarkan. Stock ini digabungkan dengan rate atau flow sebagai aliran informasi, sehingga stock menjadi sumber ketidakseimbangan dinamik dalam sistem. Basis penentuan nilai dari stock dan flow berdasarkan persamaan matematik integral dan differensial.
Perilaku model sistem dinamis ditentukan oleh keunikan dari struktur model, yang dapat dipahami dari hasil simulasi model. Dengan simulasi akan didapatkan perilaku dari suatu gejala atau proses yang terjadi dalam sistem, sehingga dapat dilakukan analisis dan peramalan perilaku gejala atau proses tersebut di masa depan. Simulasi dilakukan dengan memasukkan faktor kebijakan/intervensi kebijakan (sesuai skenario yang diinginkan) ke dalam model yang telah dibangun. Perubahan kebijakan akan berpengaruh terhadap variabel yang lain sehingga secara keseluruhan akan mempengaruhi kinerja sistem. Kondisi ini merupakan gambaran tentang kondisi riil yang mungkin terjadi. Hasil dari perubahan ini akan diamati pada tabel atau grafik variabel yang diinginkan. Simulasi digunakan untuk membuat peramalan secara terintegrasi mengenai fenomena perilaku sistem yang akan terjadi berdasarkan nilai-nilai peubah dari model (Pramudya 1989).
Simulasi merupakan salah satu kegiatan dalam analisis sistem yang secara garis besar meliputi tiga kegiatan:
1. Merumuskan model yang menggambarkan sistem dan proses yang terjadi di dalamnya;
2. Melakukan eksperimen;
3. Menggunakan model dan data untuk memecahkan masalah.
Titik tolak pemodelan dengan simulasi adalah menyederhanakan sistem nyata yang hanya memperhatikan beberapa bagian atau sifat utama yang memiliki hubungan sebab akibat dari sistem sebenarnya. Definisi ini sejalan dengan pemikiran Pegden (1991) dalam Suryadi dan Ramdhani (2002) yang mendefinisikan simulasi sebagai proses desain model suatu sistem nyata dan melakukan eksperimen terhadap model tersebut dengan tujuan untuk memahami keadaan sistem dan atau mengevaluasi berbagai strategi operasi dalam sistem. Emshorf dan Simon (1970) dalam Suryadi dan Ramdhani (2002) mendefinisikan simulasi sebagai suatu model sistem di mana komponennya dipresentasikan oleh proses-proses aritmatika dan logika yang dijalankan pada komputer untuk memperkirakan sifat-sifat dinamis sistem tersebut. Simulasi menyangkut pembangkitan proses serta pengamatan dari proses untuk menarik kesimpulan dari sistem yang diwakili.
Simulasi juga merupakan prosedur kuantitatif yang menggambarkan suatu proses dengan mengembangkan modelnya dan menerapkan serangkaian ujicoba terencana untuk memprediksikan tingkah laku proses sepanjang waktu (Lari 2003). Menurut Gottfried (1984) simulasi adalah suatu aktivitas untuk menarik perilaku suatu sistem dengan mempelajari perilaku model yang memiliki kesamaan dengan sistem. Model simulasi menurut Eppen dan Gould (1984) adalah serangkaian operasi yang bersifat logis dan matematis yang dilengkapi dengan ukuran ketepatan nilai-nilai parameter ataupun keputusan. Menurut Borowski dan Borwein (1989) simulasi adalah teknik untuk membuat konstruksi model matematika untuk suatu proses atau situasi dalam rangka menduga secara karakteristik atau menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan menggunakan model yang diajukan.
Simulasi juga dilakukan dengan menggunakan bahasa program dalam beberapa software program komputer yang dirancang untuk kebutuhan simulasi seperti Dynamo, AutoMod II, ProModel, Simfactory II.5, Witness, XCELL+, -Powersim, Stella dan lain-lain. Perangkat lunak dalam pemodelan sistem dinamik tersebut merupakan alat bantu yang dapat memudahkan pemodel dalam menerjemahkan bahasa causal loop diagram ke dalam stock flow diagram. Stock flow diagram harus dilengkapi dengan persamaan matematika dan nilai awal untuk aktivitas simulasi. Stock flow diagram sebagai konsep sentral dalam teori sistem dinamik. Stock adalah akumulasi atas pengumpulan dan karakteristik keadaan sistem dan pembangkit informasi di mana aksi keputusan didasarkan padanya. Stock digabungkan dengan rate atau flow sebagai aliran informasi, sehingga stock menjadi sumber ketidakseimbangan dinamis dalam sistem.
Perangkat pemodelan sistem dinamis juga dilengkapi berbagai kemudahan seperti tampilan yang mudah dimengerti sehingga memudahkan pemodel bagi pemodel taupun pemakai yang tidak mengerti secara teknis sekalipun. Stella yang dipakai dalam penelitian ini merupakan suatu pernagkat lunak yang dibuat atas dasar model sistem dinamis dengan kemampuan yang tinggi dalam melakukan simulasi.
Rantai Pasokan
Rantai pasokan menurut Clark and Scarf (1960) dalam Lee and Wang (1999) merupakan suatu rangkaian dari beberapa lokasi yang harus dilewati suatu material sebelum pada akhirnya sampai kepada konsumen. Rantai pasokan ini mencerminkan suatu sistem penyimpanan multi eselon dalam suatu rangkaian kebijakan kontrol optimalnya dengan karakteristik tertentu. Menurut Simchi-Levi et al. (2003), masalah kunci yang terkait dalam pengelolaan rantai pasokan terdiri dari konfigurasi jaringan distribusi, pengendalian inventori, kontrak pemasokan, strategi distribusi, integrasi rantai pasokan dan kemitraan strategis, strategi perantaraan (procurement) dan outsourcing, desain produk, teknologi informasi dan sistem penunjang keputusan serta penilaian pelanggan. Pengelolaan rantai pasokan tidak hanya dilakukan agar seluruh bagian sistem memberikan kinerja keseluruhan yang efektif, tetapi juga efisien.
Menurut Vorst (2004) rantai pasokan adalah jejaring fisik dan aktivitas pengambilan keputusan yang terkait dengan aliran bahan dan informasi yang melintasi batas-batas perusahaan. Menurut Vidal & Goetschalckx (1997), rancangan rantai pasokan mengharuskan keputusan yang terkait dengan beberapa hal, yaitu:
Jumlah, lokasi, kapasitas dan tipe pabrik dan gudang yang akan digunakan.
Kumpulan pemasok yang akan dipilih.
Saluran transportasi yang akan digunakan.
Jumlah bahan baku dan produk yang akan diproduksi dan pengiriman ke sejumlah pemasok, pabrik, gudang dan pelanggan.
Jumlah bahan baku, produk lanjutan dan produk akhir yang perlu disimpan sebagai persediaan di beberapa lokasi.
Istilah manajemen rantai pasokan dipopulerkan pertama kalinya pada tahun 1982 sebagai pendekatan manajemen persediaan yang ditekankan pada pasokan bahan baku. Pada tahun 1990-an isu manajemen rantai pasok telah menjadi agenda para manajer sebagai kebijakan strategis perusahaan. Hal ini juga didasari adanya kesadaran bahwa keunggulan daya saing perlu didukung oleh aliran barang dari pemasok hingga pengguna akhir. Ada beberapa tahapan yang harus dilalui oleh aliran barang dari hulu hingga hilir, yaitu pemasok bahan baku, pabrik, distributor, retail dan konsumen akhir.
Menurut Watanabe (2001), manajemen rantai pasokan merupakan suatu konsep atau mekanisme untuk meningkatkan produktivitas total perusahaan dalam rantai pasokan melalui optimalisasi waktu, lokasi dan aliran kuantitas bahan. Menurut Kalakota (2000), manajemen rantai pasokan adalah sebuah 'proses payung' di mana produk dibuat dan disampaikan kepada konsumen dari sudut struktural. Suatu rantai pasokan merujuk kepada jaringan yang rumit dari hubungan di mana organisasi mempertahankan dengan rekan bisnisnya untuk mendapatkan sumber produksi dalam mendistribusikan kepada konsumen. Menurut Chopra (2001), tujuan yang ingin dicapai dari setiap rantai pasokan adalah untuk memaksimalkan nilai yang dihasilkan secara keseluruhan. Rantai pasokan yang terintegrasi akan meningkatkan keseluruhan nilai yang dihasilkan dari rantai pasokan tersebut.
Manajemen rantai pasokan tersebut pada hakekatnya merupakan koordinasi rantai-rantai pasokan mulai dari proses produksi, pengolahan, distribusi, pemasaran hingga konsumen akhir. Manajemen rantai pasokan merujuk pada manajemen keseluruhan proses produksi, distribusi dan pemasaran di mana konsumen dihadapkan pada produk-produk yang sesuai dengan keinginan dan produsen dapat memproduksi produk-produk tersebut dengan jumlah, kualitas, waktu dan lokasi yang tepat. Menurut Vidal & Goetschalckx (1997), rancangan rantai pasokan mengharuskan keputusan yang terkait dengan lokasi, pemasok, transportasi dan manajemen pasokan bahan baku. Berdasarkan hal ini maka manajemen rantai pasok harus dapat mengintegrasikan aspek-aspek tersebut dalam proses pengambilan keputusannya.
Tujuan pengelolaan rantai pasokan adalah memasok produk siap pakai secara tepat waktu, tepat jumlah, tepat biaya dan yang terpenting, tepat mutu, dengan cara yang paling efisien. Manajemen rantai pasokan merupakan sebuah pendekatan yang dipakai untuk mengintegrasikan aktivitas pemasok, penjual, pengolah, pergudangan dan pengguna/konsumen agar produk dan jasa yang dihasilkan dapat didistribusikan dengan jumlah yang tepat, pada waktu yang tepat dan pada tempat yang tepat dengan sasaran akhir meminimalkan keseluruhan biaya dan meningkatkan kualitas pelayanan kepada konsumen.
Manajemen rantai pasokan berkaitan dengan siklus yang menyeluruh meliputi bahan mentah dari para pemasok ke kegiatan operasional di perusahaan, berlanjut ke distribusi sampai kepada konsumen. Hal penting yang menjadi dasar pemikiran pada konsep ini adalah fokus pada pengurangan kesia-siaan dan mengoptimalkan nilai pada rantai pasokan yang berkaitan. Merupakan pengelolaan berbagai kegiatan dalam rangka memperoleh bahan mentah, dilanjutkan kegiatan transformasi sehingga menjadi produk dalam proses, kemudian menjadi produk jadi dan diteruskan dengan pengiriman kepada konsumen melalui sistem distribusi. Kegiatan-kegiatan yang dilakukan mencakup pembelian secara tradisional dan berbagai kegiatan penting lainnya yang berhubungan dengan pemasok dan distributor. Oleh karena itu manajemen rantai pasokan antara lain meliputi penetapan:
a. Pengangkutan.
b. Pembayaran secara tunai atau kredit (proses transfer)
c. Pemasok
d. Distributor dan pihak yang membantu transaksi seperti bank
e. Hutang maupun piutang
f. Pergudangan
g. Pemenuhan pesanan
h. Informasi mengenai ramalan permintaan, produksi maupun pengendalian persediaan.
Menurut Pujawan (2008) terdapat beberapa hal yang menjadi area cakupan utama rantai pasokan yaitu :
pengembangan produk
pengadaan
perencanaan dan pengendalian
operasi/produksi
pengiriman/distribusi
Menurut Marshal Fisher dalam Pujawan (2008), kegiatan rantai pasokan dibedakan menjadi dua yaitu: aktivitas fisik dan aktivitas mediasi pasar. Kegiatan aktivitas fisik meliputi sourcing (mencari bahan baku), produksi, penyimpanan material/produk, distribusi/transportasi, pengembalian produk (return). Aktivitas mediasi pasar meliputi riset pasar, pengembangan produk, penetapan harga diskon dan pelayanan purna jual.
Keunggulan kompetitif dengan adanya suatu manajemen rantai pasokan adalah suatu aliran barang atau produk dalam rantai pasokan dapat dikelola. Model dari rantai pasokan mengaplikasikan bagaimana suatu jaringan kegiatan produksi dan distribusi dari suatu perusahaan dapat bekerja bersama-sama untuk memenuhi tuntutan konsumen. Tujuan utama dari manajemen rantai pasokan adalah penyerahan/pengiriman produk secara tepat waktu untuk memuaskan konsumen, mengurangi biaya, meningkatkan segala hasil dari seluruh rantai pasokan (bukan hanya satu perusahaan), mengurangi waktu, memusatkan kegiatan perencanaan dan distribusi.
Upaya untuk memperbaiki masalah-masalah tentang ketersediaan material tersebut, dengan berdasarkan definisi di atas, dapat dievaluasi kembali dari semua aktivitas pengadaan barang dan jasa yang dilakukan dalam kegiatan operasional sehari-hari dengan pertanyaan-pertanyaan sebagai berikut :
Apakah aktivitas pemasok, penjual, pengolah, pergudangan dan pengguna sudah terintegrasi dengan baik?
Apakah produk dan jasa dapat sampai kepada pengguna dalam jumlah yang tepat, pada waktu yang tepat, dan pada lokasi yang tepat?
Apakah biaya yang dikeluarkan sudah cukup efisien?
Apakah kualitas pelayanan terhadap pengguna sudah menjadi lebih baik
Pusat distribusiLayanan konsumenKonsumen/ userDistributorPerencanaan Rantai pasokanPengolahanPenggudangan/ distribusiPengiriman dan pelayanan pasarPengolahanPenyimpanan
Pusat distribusi
Layanan konsumen
Konsumen/ user
Distributor
Perencanaan Rantai pasokan
Pengolahan
Penggudangan/ distribusi
Pengiriman dan pelayanan pasar
Pengolahan
Penyimpanan
Gambar 1. Aliran Rantai Pasokan (Pujawan 2008)

Secara konseptual, representasi dari suatu jaringan logistik dalam rantai pasokan dapat dilihat pada gambar di bawah ini. Aliran material dari pemasok hingga ke konsumen melibatkan beberapa bagian dalam suatu jaringan rantai pasok dan harus dikelola secara optimal.

PesananKonsumenPusat pelayanan konsumenPermintaan pengapalanPusat distribusiPermintaan pengisian kembaliPemasok
Pesanan
Konsumen
Pusat pelayanan konsumen
Permintaan pengapalan
Pusat distribusi
Permintaan pengisian kembali
Pemasok
Gambar 2 Contoh Rantai Pasokan Logistik (Jain 2004)
Fungsi dari sistem pasokan bahan baku yaitu untuk mengirimkan material dalam jumlah dan kualitas secara tepat untuk input fasilitas proses dalam waktu dan pada biaya yang beralasan. Kebutuhan untuk fasilitas prosesing sesuai dengan masing-masing dimensi yaitu kuantitas, kualitas, waktu dan biaya yang akan ditentukan untuk bagian terpenting dalam suatu analisis yang berhubungan selama pemasaran dan fase prosessing pada desain proyek (Brown, 1994).
PengolahPengecerSupplerCustomer Jumlah produk (Yt) (Up-to-level)Lead time(L)Lead time(l)Lead Time PemasokkonsumenLead Time Permintaan (Dt)
Pengolah
Pengecer
Suppler
Customer
Jumlah produk (Yt)
(Up-to-level)
Lead time(L)
Lead time(l)
Lead Time
Pemasok
konsumen
Lead Time
Permintaan (Dt)
Gambar 3 Jalur Rantai Pasokan Bahan Baku (Jain 2004)
Bahan baku suatu agroindustri dapat diperoleh melalui beberapa cara. Alternatif dasar berupa membeli bahan baku langsung ataupun memproduksi sendiri. Jika bahan baku tersebut dapat dibeli, apakah di pasar terbuka ataukah melalui sistem kontrak dengan perjanjian pembelian sebelum transaksi penjualan dilakukan. Masing-masing sistem ini dapat diterapkan masing-masing atau kombinasi. Faktor prinsip untuk memutuskan pemilihan sistem pada pengadaan ini adalah biaya, kontrol dan fleksibilitas. Alternatif tersebut memberikan implikasi dengan memperhatikan biaya, kontrol dan fleksibilitas seperti pada tabel di bawah ini :
Tabel 1 Implikasi Pemilihan Alternatif dalam Sistem Pasokan Bahan Baku
No
Faktor
Perusahaan memproduksi sendiri
Perusahaan membeli Bahan baku di bawah kontrak
Perusahaan membeli bahan Baku di Pasar terbuka
1
Biaya
Biaya produksi penuh termasuk tanah, perbaikan, dan modal peralatan
Biaya administrasi kontrak
Harga pembelian bahan baku

Penambahan sumberdaya yang dibutuhkan untuk mengatur tenaga kerja dan fungsi produksi
Risiko dari biaya yang tidak diperoleh kembali pada :
pengadaan dan distribusi input
tenaga ahli
pelayanan konsumen
tambahan biaya

2.
Kontrol
Pengendalian maksimum di atas fungsi produksi, dengan kendala sumberdaya yang dapat digunakan
Keadaan pertumbuhan bahan yang berlebihan atau input lain, husbandry, dan delivery
Tidak ada, atau melalui insentif lain

Maksimum eksposure dari resiko bencana alam
Pengurangan resiko jumlah, kualitas dan waktu pada pemasokan

3.
Fleksibilitas
Dibatasi oleh investasi dalam produksi
Perubahan dilakukan dalam jangka dan term kontrak
Sangat fleksibel
Sumber : (Pujawan, 2008)

Manajemen rantai pasokan membutuhkan pendekatan dan model pengelolaan yang tangguh untuk bisa tetap bertahan dalam dunia bisnis. Oleh sebab itu ada beberapa tantangan yang harus dihadapi dalam pengelolaan rantai pasokan. Tantangan tersebut yaitu berupa kompleksitas struktur rantai pasokan dan adanya ketidakpastian dalam rantai pasokan. Konflik antar bagian merupakan suatu bentuk tantangan yang kompleks dalam mengelola rantai pasokan. Ketidakpastian merupakan suatu sumber utama kesulitan pengelolaan dalam suatu rantai pasokan. Berdasarkan sumber, terdapat tiga klasifikasi utama ketidakpastian pada rantai pasokan yaitu berupa ketidakpastian permintaan, ketidakpastian berasal dari pemasok, dan ketidakpastian internal. Manajemen rantai pasokan dapat memberikan sebuah gambaran yang lengkap, dan berdasarkan data yang nyata dan perbandingan berbagai situasi virtual agar pasokan berjalan wajar.
Optimasi secara keseluruhan kapasitas produksi dengan prinsip-prinsip bisnis yang sehat dan rencana operasional untuk membuat perintah memaksimalkan keuntungan dan memenuhi berbagai tingkat pelanggan, dengan menjamin kepentingan strategis pelanggan dan mitra untuk memastikan pertumbuhan yang berkelanjutan dari perusahaan. Manajemen rantai pasokan dalam bisnis proses manufaktur dapat memilah agar dapat meningkatkan rantai pasokan sesuai dengan efisiensi operasional secara keseluruhan dari prinsip kesatuan operasi.
Verifikasi dan Validasi

Verifikasi model adalah pembuktian bahwa model komputer yang telah disusun pada tahap sebelumnya mamapu melakukan simulasi dari model abstrak yang dikaji (Eriyatno 1998). Dalam pengertian lain, verifikasi adalah sebuah proses untuk meyakinkan bahwa program komputer yang dibuat beserta penerapannya adalah benar. Cara yang dilakukan adalah menguji sejauh mana program komputer yang dibuat telah menunjukkan perilaku dan respon yang sesuai dengan tujuan dari model (Schlesinger et al. 1979 dalam Sargent 1998).
Validasi adalah upaya penyimpulan apakah model sistem tersebut merupakan perwakilan yang sah dari realitas yang dikaji, sehingga dapat menghasilkan kesimpulan yang meyakinkan (Eriyatno 1998). Validasi juga merupakan proses iteratif sebagai proses penyempurnaan model komputer (Muhamadi et al. 2001, Eriyatno 1998). Validasi dalam pengertian yang lain adalah substansi bahwa model yang dikomputerisasikan dalam lingkup aplikasinya memiliki kisaran akurasi yang memuaskan dan konsisten dengan maksud dari penerapan komputer (Schlesinger et al. 1979 dalam Sargent 1998). Proses verifikasi dan validasi dilakukan dalam setiap tahapan proses pemodelan yaitu berupa validasi terhadap model konseptual, verifikasi terhadap model komputer dan validasi operasional serta validitas data.
Validasi bertujuan untuk mengetahui kesesuaian antara hasil simulasi dengan gejala atau proses yang ditirukan. Model dapat dinyatakan baik jika kesalahan atau simpangan hasil simulasi terhadap gejala atau proses yang terjadi di dunia nyata relatif kecil. Hasil simulasi yang sudah divalidasi tersebut digunakan untuk memahami perilaku gejala atau proses serta kecenderungan di masa depan, yang dapat dijadikan sebagai dasar bagi pengambil keputusan untuk merumuskan suatu kebijakan di masa mendatang.
Suatu model dikatakan valid jika struktur dasarnya dan polanya dapat menggambarkan perilaku sistem nyata, atau dapat mewakili dengan cukup akurat, data yang dikumpulkan sehubungan dengan sistem nyata atau asumsi yang dibuat berdasarkan referensi sesuai cara sistem nyata bekerja. Walaupun validasi suatu sistem sangat dibatasi oleh model mental dari pemodel, namun demikian untuk memenuhi kaidah keilmuan, pada suatu sistem dinamik tetap tetap harus dilakukan uji validasi. Dalam pengujian validasi suatu model, saat ini terdapat beberapa teknik.
Selain itu, validasi model ini dilakukan pula terhadap kinerja atau keluaran model, yaitu membandingkan hasil keluaran model yang dirancang dan data lapangan pada periode waktu selama 10 tahun. Validasi kinerja ini dapat dilakukan dengan memverifikasi grafik keluaran model dan membandingkannya dengan grafik kecenderungan (trend) perubahan dari data lapangan berdasarkan suatu seri data, atau dengan memverifikasi data lapangan berdasarkan perhitungan standar penyimpangan data (root mean square error) pada masing-masing level keluaran model dengan tingkat perbedaan maksimal dari nilai rata-rata data empirik sebesar 10% berdasarkan persamaan standar deviasi.
Model dinyatakan valid jika hasil pengujian (verifikasi) sesuai dengan data lapangan. Hasilnya dianggap dapat digunakan untuk mensimulasikan atau memproyeksikan keadaan perubahan yang diperkirakan terjadi untuk periode selama 10 tahun ke depan. Salah satu teknik yang dapat digunakan adalah uji keyakinan yang dipaparkan oleh R.G Coyle dalam System Dinamics Modeling: A Practical Approach (1996):
1. Causal Loop diagram harus berhubungan dengan permasalahan,
2. Persamaan harus disesuaikan dengan causal loop diagram khususnya tanda + atau – harus konsisten di antara persamaan dengan causal loop.
3. Dimensi dalam model harus valid,
4. Model tidak menghasilkan nilai yang tidak masuk akal, seperti stok negatif,
5. Perilaku model harus masuk akal, artinya apabila ada sesuatu yang seharusnya terjadi, maka harus sesuai dengan apa yang diharapkan dari model tersebut,
6. Massa model harus balance, artinya total kuantitas yang telah masuk dan keluar dari proses sistem tetap dapat dijelaskan.

Komoditas Kelapa dan Potensi Pengembangan

Tanaman kelapa (Cocos nucifera L) masih merupakan tanaman perkebunan di Indonesia yang lebih luas dibandingkan dengan tanaman kelapa sawit. Tanaman ini diusahakan melalui perkebunan rakyat, perkebunan swasta maupun perkebunan pemerintah. Luas areal kelapa ini terdiri atas kelapa varietas Dalam dan Hibrida, dengan pemeliharaan intensif dapat mencapai produksi masing-masing 2,5 ton kopra/ha/thn dan 4 ton kopra/ha/thn (Allolerung dan Mahmud 2002).
Menurut Brotosunaryo (2003), potensi bahan baku ini harus didayagunakan secara optimal, sehingga kelapa dapat terangkat menjadi komoditas primadona dalam peningkatan nilai tambah bagi sekitar 16.32% penduduk Indonesia yang masih tergantung pada komoditas kelapa.
Gambaran ringkas sebaran potensi kelapa Indonesia ini dapat dilihat pada gambar 4 di bawah ini. Wilayah dengan luas areal penghasil kelapa dari yang terluas berturut-turut Propinsi Riau, Jawa Timur, Sulawesi Utara, Jawa Tengah, Maluku Utara dan Jawa Barat. Wilayah dengan hasil produksi butir buah kelapa berturut-turut dari yang terbanyak yaitu Propinsi Riau, Sulawesi Utara, Jawa Timur, Maluku Utara dan Jawa Tengah.
Riau 547.479 Ha498.219 TonJawa Timur 290.167 Ha241.074 TonDIY44.285 Ha51.569 TonMaluku Utara209.870 Ha226.567 TonSulawesi Utara 268.696 Ha250.934 TonJawa Barat190.631 Ha165.117 TonJawa Tengah244,357 Ha186,432 Ton
Riau
547.479 Ha
498.219 Ton
Jawa Timur
290.167 Ha
241.074 Ton

DIY
44.285 Ha
51.569 Ton

Maluku Utara
209.870 Ha
226.567 Ton

Sulawesi Utara
268.696 Ha
250.934 Ton

Jawa Barat
190.631 Ha
165.117 Ton

Jawa Tengah
244,357 Ha
186,432 Ton

Gambar 4 Sebaran Potensi Kelapa Indonesia (APCC 2007)
Wilayah-wilayah tersebut memiliki sejumlah industri dengan skala besar yang mengolah buah kelapa menjadi produk olahan lain seperti minyak kelapa, nata de coco, santan krim dan tepung kelapa. Lokasi beberapa industri dengan skala besar tersebut dapat dilihat pada gambar 5 di bawah ini. Sebaran industri pengolahan kelapa yang lain di Indonesia cukup merata di beberapa propinsi seperti tampak pada tabel 2.
Riau PT. Pulau SambuJatimPT. Ikan DorangPT. Vegetable OilJabar & DKIPT. BarcoPT. PMK Mangga DuaPT. Airland Hilman AbadiPT. Permata HijauPT. SorintaloPT. BimoliCV. KairagiLampungPT. Nimpindo Prima CoconutPT Sari Segar Husada
Riau
PT. Pulau Sambu
Jatim
PT. Ikan Dorang
PT. Vegetable Oil
Jabar & DKI
PT. Barco
PT. PMK Mangga Dua
PT. Airland Hilman Abadi
PT. Permata Hijau
PT. Sorintalo
PT. Bimoli
CV. Kairagi
Lampung
PT. Nimpindo Prima Coconut
PT Sari Segar Husada
Gambar 5 Peta Penyebaran Industri Besar Pengolahan Kelapa

Tabel 2 Sebaran Lokasi Jenis Industri Pengolahan Kelapa Di Indonesia
No.
Jenis Industri Pengolahan Kelapa
Sebaran Lokasi
1.
Kopra
Berbagai propinsi di Indonesia
2.
Gula kelapa (cetak dan butiran)
3.
Nata de coco
4.
Minyak kelapa mentah
Pulau Sumatera, Jawa dan Sulawesi
5.
Minyak kelapa murni
Pulau Sulawesi Jawa, Sumatera dan Kalimantan
6.
Minyak goreng
Sumatera, Jawa dan Sulawesi Utara
7.
Santan kelapa yang dipasteurisasi dan kemasan UHT
Jawa dan Sumatera
8.
Produk kelapa kaleng
Pulau Sumatera, Jawa dan Sulawesi
9.
Kelapa parut kering
Pulau Jawa, Sumatera dan Sulawesi Utara
10.
Serat sabut kelapa
Berbagai Propinsi
11.
Serbuk sabut kelapa
Berbagai Propinsi
12.
Serbuk tempurung kelapa
Berbagai propinsi
13.
Arang tempurung kelapa
Berbagai propinsi
14.
Karbon aktif
Sulawesi, Sumatera
15.
Produk olahan kayu kelapa (furnitures, handycrafts)
Berbagai propinsi
Sumber : Notowijoyo (2001)

Buah kelapa tersebut secara umum memiliki komposisi 35% sabut, 12% tempurung, 28% daging biji dan 25% air kelapa. Komposisi ini sangat bervariasi menurut jenis kelapa (Samosir 1992). Jenis tanaman kelapa pada awal mulanya hanya dikenal dua varietas yaitu varietas dalam (tall variety) dan varietas genjah (dwarf variety). Seiring dengan perkembangan pemuliaan tanaman, dikenal juga varietas kelapa hibrida yang merupakan hasil persilangan kelapa dalam dan kelapa genjah (Palungkun 1993).
Ketiga varietas tersebut memiliki ciri karakteristik tersendiri. Ciri-ciri secara garis besar tersebut nampak pada tabel 3 ini.
Tabel 3 Karakteristik Varietas Kelapa
Karakteristik
Varietas Kelapa

Kelapa Dalam
Kelapa Genjah
Kelapa Hibrida
1. Batang
Tinggi dan besar
ramping
Ramping dan pendek
2. Tinggi
Rata-rata 15-18m bahkan mencapai 30m atau lebih
Mencapai 5 m atau lebih
Mencapai 5 m
3. Umur mulai berbuah
6-7 tahun setelah tanam
3-4 tahun setelah tanam
4 tahun
4. Umur ekonomis
Mencapai 90 - 100 tahun
Mencapai 50 tahun
35 tahun
5. Jumlah produksi tandan
11 tandan /pohon/tahun
18 tandan
/pohon/tahun
20 tandan
/pohon/tahun
6.. Produktivitas
90 butir /pohon/tahun
100 butir
/pohon/tahun
140 butir
/pohon/tahun
7. Produksi kopra
1 ton kopra /Ha/tahun pada umur 10 tahun
0.5 ton kopra/ha/tahun pada umur 10 tahun
6-7 ton/ha/tahun pada umur 10 tahun
Sumber : Data olahan dari Palungkun (1993) dan Litbang Deptan

Deskripsi beberapa jenis kelapa unggul yang ada di Indonesia menurut Pulitbangbun (2005) yaitu sebagai berikut :
Tabel 4 Deskripsi Beberapa Jenis Kelapa Unggul di Indonesia
Jenis Kelapa Unggul
Morfologi Tanaman
Produksi
Kesesuaian Daerah
Kelapa dalam Mapanget
mulai berbuah umur 5 tahun; warna buah coklat kemerahan, merah kekuningan; bentuk buah bulat; bentuk buah tanpa sabut bulat dasar rata
Jumlah buah per pohon per tahun 90 butir; jumlah buah per hektar per tahun 12.870 butir; berat kopra per hektar per tahun 3,3 ton; kadar minyak 62,95%
sesuai ditanam pada lahan kering iklim basah (curah hujan 2.500-3.500 mm/tahun)
Kelapa dalam Tenga
Mulai berbuah pada umur 5 tahun; warna buah hijau, merah kekuningan, hijau kekuningan; bentuk buah bulat; bentuk buah tanpa sabut bulat dasar rata.
sesuai ditanam pada lahan kering iklim basah (curah hujan <2.500 mm/tahun)
Kelapa dalam Palu
Mulai berbuah pada umur 5 tahun; warna buah hijau, merah kecoklatan, hijau kekuningan; bentuk buah elips; bentuk buah tanpa sabut bulat dasar rata.
Kelapa dalam Bali
Mulai berbuah pada umur 5 tahun; warna buah hijau, merah kekuningan, hijau kekuningan; bentuk buah hampir bulat; bentuk buah tanpa sabut bulat dasar rata.
Kelapa Genjah Salak
Mulai berbuah pada umur 2 tahun; warna buah hijau; bentuk buah lonjong.
Jumlah buah per pohon per tahun 80-120 butir; jumlah buah per hektar per tahun 20.500 butir; kadar gula air buah 1,7%
Kelapa Genjah Raja
Mulai berbuah pada umur 40 bulan; warna buah merah kecoklatan; bentuk buah bulat.
Jumlah buah per pohon per tahun 70-120 butir; jumlah buah per hektar per tahun 13.500 butir; kadar gula air buah 1,7%

Sumber : Puslitbangbun (2005)
Indonesia memang menempati urutan pertama dalam luas areal tanaman kelapa dan total produksi dibandingkan dengan Philipina. Namun, dalam pemanfaatan hasil tanaman kelapa, Indonesia masih kurang sebanding dengan Philipina. Industri hilir di Philipina yang sudah mencapai pasar ekspor lebih dari 100 jenis, sedangkan Indonesia baru mencapai kurang lebih 10 jenis.
Selama ini kelapa hanya dimanfaatkan dalam bentuk produk primernya, baik kelapa segar maupun kopra untuk bahan baku minyak goreng. Pengembangan menjadi produk hilir belum banyak dilakukan, demikian juga pemanfaatan hasil sampingnya masih kurang. Oleh sebab itu wajar apabila peran tanaman kelapa sebagai pendukung perekonomian belum optimal di beberapa daerah di Indonesia.
Tabel 5 Perbandingan Kondisi Perkelapaan di Indonesia dan Philipina
Tahun 2006
No.
Parameter
Indonesia (ton)
Philipina (ton)
1
Luas area kelapa (Ha)
3.818.000
3.243.000
2
Produksi kelapa (kesetaran kopra)
1.231.200
2.474.000
3
Perkiraan konsumsi domestik minyak kelapa
222.500
281.100
4
Volume ekspor :

a. Buah kelapa segar
30.562
14.077

b. Kopra
38.363
Tidak diekspor

c. Minyak kelapa
519.973
1.069.500

d. Bungkil kopra
238.400
431.500

e. Kelapa parut kering (Desiccated Coconut)
62.410
122.032

f. Santan kelapa (bubuk)
-
2.717

Santan kelapa (krim)
27.402
1.782

g. Arang aktif
20.205
34.263

h. Tempurung kelapa
656
26.620

i. Serat sabut
3.450
4.967
Sumber : APCC (2007)
Tabel di atas menunjukkan bahwa pemanfaatan hasil dari tanaman kelapa di Indonesia tidak terlalu buruk jika dibandingkan dengan negara lain. Semua bagian dari tanaman kelapa dapat diolah menjadi produk yang bermanfaat untuk kehidupan manusia. Hal ini tercermin dari pohon industri kelapa seperti pada gambar 6 di bawah.
Aneka produk olahan dapat dibuat dari bagian tanaman kelapa. Daging buah kelapa merupakan sumber bahan pangan yang mudah dicerna. Buah yang sudah mengandung kalori, lemak, vitamin A dan mencapai maksimal. Kandungan zat daging kelapa ini dapat diolah menjadi produk kebutuhan rumah tangga berupa bumbu dapur, santan, kopra, minyak kelapa dan kelapa parut kering.
Minyak kelapa dapat diolah sehingga dapat menghasilkan bioenergi dan produk-produk oleokimia seperti fatty alcohol, fatty acid dan methyl ester. Selain itu juga dapat digunakan sebagai bahan untuk margarin, es krim, bahan pelumas, kembang gula, shampoo, cuci, dan minyak rambut. Minyak kelapa kasar memiliki keunggulan dibandingkan dengan CPO yang terletak dari hasil pemrosesan yaitu oleokimia menjadi asam lemak (fatty acid), alkohol berlemak (fatty alkohol), dan glicerin. Pada pembuatan alkohol berlemak misalnya kandungan rantai menengah hydro carbon pada Crude Coconut Oil C-12 dan C-14 mencapai 54% sedangkan Crude Palm Oil hanya mencapai 1%. Produk-produk inilah yang lebih lanjut akan diolah oleh industri sabun, deterjen, farmasi, kosmetik dan tekstil.
Bunga kelapa (mayang), bunga kelapa yang belum mekar dapat disadap untuk menghasilkan nira kelapa. Nira ini digunakan sebagai bahan baku produk antara lain gula kelapa, asam cuka, ragi, minuman beralkohol dan juga untuk industri kerajinan hiasan dinding dan dekorasi. Pelepah kelapa dapat dibuat sebagai industri kerajinan, seperti topi, kipas, gabus dan bahan bakar. Air kelapa, selain dapat diminum langsung dapat diolah menjadi sirop, nata de coco, kecap, minuman isotonik dan lain-lain.
Tempurung kelapa dapat dimanfaatkan berbagai industri seperti arang dan karbon yang berfungsi untuk mengabsorbsi gas selain sebagai barang kerajinan, alat rumah tangga dan barang-barang seni lainnya, seperti ikat pinggang, gelang, sendok, asbak, kancing dan hiasan dinding. Sabut kelapa dapat dijadikan sebagai bahan baku aneka industri, seperti karpet, sikat, bahan pengisi jok mobil, tali dan lain-lain. Sabut gabus kelapa dapat dibuat pot bunga dan mulsa. Sabut berkaret bisa dibuat batako, kasur, dan mebeler. Sabut kelapa juga dapat dibuat pupuk dengan cara dibakar terlebih dahulu.
Akar kelapa telah banyak dimanfaatkan sebagai bahan baku karya seni, mebeler dan barang kerajinan. Akar kelapa ini juga dapat menghasilkan obat-obatan dan zat warna. Batang kelapa yang sudah tua dapat digunakan untuk bahan bangunan, jembatan, kerangka papan perahu, atau kayu bakar. Daya tahan bahan bangunan dari batang kelapa ini mencapai puluhan tahun. Batang kelapa juga dapat digunakan sebagai bahan industri kerajinan seperti gagang cangkul, patung, tempat buah, asbak, hiasan dinding dan mebeler rumah tangga. Daun kelapa yang muda biasanya untuk kemasan masakan tradisional (ketupat) atau hiasan janur. Daun kelapa yang sudah tua dimanfaatkan sebagai atap, sapu lidi, tusuk sate dan berbagai manfaat lainnya, seperti tikar, topi, janur, dan keranjang (Wagu 2007).
Industri pengolahan kelapa tersebut umumnya berupa industri pengolahan tradisional dengan kapasitas industri yang masih sangat kecil dibandingkan dengan potensi yang tersedia. Produksi buah kelapa rata-rata dari 15,5 juta butir per tahun, total bahan ikutan yang dapat diperoleh 3,75 juta ton air kelapa, 0,75 juta ton arang tempurung, 1,8 juta ton serat sabut dan 3,3 juta ton debu sabut. Angka-angka tersebut menunjukkan bahwa potensi ketersediaan bahan baku untuk membangun industri masih sangat besar (Sudjarmoko 2007)
Sekitar 90% dari bahan baku daging kelapa digunakan untuk menghasilkan minyak kelapa kasar/ crude coconut oil dan sisanya dibagi untuk produk lainnya, namun kecenderungan tersebut semakin menurun, dan produk lainnya semakin meningkat. Sesuai dengan dinamika pasar produk, kecenderungan untuk menghasilkan produk oleokimia turunan dari crude coconut oil ini juga tampak semakin tinggi (Sudjarmoko 2007).
Produk-produk daging buah kelapa selain oleokimia, yang sangat prospektif untuk berkembang adalah minyak kelapa murni, tepung kelapa, santan kelapa, dan krim kelapa. Produk-produk turunan tempurung yang prospektif untuk dikembangkan adalah karbon aktif dan tepung tempurung. Produk-produk turunan dari sabut kelapa berupa serat sabut kelapa, debu sabut (Sudjarmoko 2007).

Gambar 6 Pohon Industri Kelapa (Allorerung 2005)

Agroindustri Kelapa Terpadu

Berdasarkan sistem pengolahan, pengolahan kelapa dapat dibagi dalam dua sistem, yakni parsial dan terpadu. Pengolahan parsial merupakan cara pengolahan dengan memanfaatkan sebagian atau salah satu dari komponen hasil kelapa yang terdiri dari sabut, tempurung, daging dan air kelapa dalam satu unit proses, seperti pengolahan kopra, dan penyeratan sabut. Pengolahan terpadu adalah cara pengolahan yang mendayagunakan seluruh komponen hasil kelapa pada beberapa unit proses dalam satu unit pengolahan (Grimwood 1975). Unit pengolahan kelapa terpadu dapat menerapkan pengolahan dengan cara kering atau cara basah tergantung pada produk yang akan dihasilkan dan nilai manfaatnya (Gonzales 1986).
Pengolahan kelapa terpadu akan meningkatkan nilai tambah komoditas kelapa dan peningkatan harga kelapa butiran yang akan diterima petani (Nambiar 1984). Menurut Mulyadi et al. (1989), pengembangan pengolahan terpadu akan lebih menguntungkan dibanding dengan pengolahan parsial antara lain: (a) peningkatan efisiensi bahan baku, (b) perluasan lapangan kerja, (c) peningkatan pendapatan petani, dan (d) pemantapan keterkaitan antar sektor industri, pertanian, jasa dan sektor lainnya.
Konsep industri pengolahan kelapa terpadu merupakan konsep yang diharapkan dapat memberikan manfaat bagi petani, kesempatan kerja, perdagangan dan pendapatan hasil samping juga untuk meningkatkan kemajuan kawasan. Ada tiga faktor penting yang berpengaruh yaitu diversifikasi produk, pemodalan dan pasar produk. Kendala yang umum adalah kurangnya pemodalan dan kurangnya motivasi petani atau anggota kelompok tani untuk berkoperasi (Notowijoyo 2001).
Menurut Basrah dalam Notowijoyo (2001), pemanfaatan maksimum kelapa secara industri dapat dilakukan dengan pengembangan industri kecil dan menengah di sentra industri kelapa. Industri pengolahan kelapa terpadu dapat didirikan secara komplementer dengan usaha pengolahan kopra, minyak, atau sabut kelapa yang telah ada atau membangun unit pengolahan kelapa terpadu yang baru. Pelaksanaan dapat dilakukan dengan petani setempat secara berkoperasi atau bermitra dengan pengusaha sebagai investor.
Berdasarkan skala produksi, produk yang dapat dipilih untuk dihasilkan pada agroindustri kelapa terpadu tampak pada tabel di bawah ini:
Tabel 6 Skala Industri Beberapa Produk Olahan Kelapa
Jenis Industri
Skala Industri

Kecil
Menengah/Besar

1
2
3
4
5
A. Daging Kelapa

1. Kopra
V
V
V

2. Minyak Kelentik
V
V

3. Minyak mentah
V
V
V

4. Minyak dimurnikan

V
V
5. Produk lemak dan derivatnya

V
V
6. Santan Awet

V
V
V
7. Santan Serbuk

V
V
8. Protein Kelapa

V
V
9. Desiccated Coconut

V
V
V
10. Yoghurt Berbasis Kelapa
V
V
V

11. Minuman Skim Kelapa

V
V
V
B. Air Kelapa

1. Nata de Coco
V
V
V

2. Cuka Air Kelapa
V
V
V

3. Kecap Air Kelapa
V
V

4. Minuman Penyegar

V
V

C. Nira kelapa

1. Gula merah cetak
V
V

2. Gula semut
V
V

3. Cuka Nira
V
V

4. Minuman Penyegar
V
V

D. Tempurung Kelapa

1. Arang
V
V

2. Arang Aktif

V
V
V
3. Tepung Tempurung

V
V
V

E. Sabut Kelapa

1. Coir fibre

V
V
V

2. Coir dust

V
V
V

F. Batang Kelapa

1. Mebel
V
V
V

2. Kerajinan
V
V
V

Sumber : Notowijoyo ( 2001)
Program agroindustri kelapa terpadu diharapkan dapat memberi manfaat antara lain :
menambah keragaman produk industri yang dapat diperoleh di dalam negeri
menghasilkan sumber energi dan bahan mentah bernilai tinggi bagi sektor lain
meningkatkan devisa negara dengan adanya ekspor produk jadi dan setengah jadi yang bernilai ekonomis tinggi
mengembangkan bahan baku lokal untuk substitusi impor
meningkatkan tenaga kerja produktif di sentra-sentra industri
meningkatkan peluang kerja tambahan dan pendapatan masyarakat pedesaan
meningkatkan pendapatan petani di pedesaan
memanfaatkan hasil samping yang sebelumnya tidak atau kurang dimanfaatkan.
Agroindustri kelapa terpadu ini diharapkan dapat dilaksanakan melalui integrasi kegiatan on-farm dan off-farm pada sentra-sentra produksi kelapa, sehingga dapat diperoleh peningkatan nilai tambah dan mengurangi resiko usaha. Hal ini sejalan dengan tujuan pembangunan perkebunan yaitu untuk meningkatkan produksi, produktivitas, nilai tambah dan daya saing perkebunan, kemampuan sumber daya manusia perkebunan, pendapatan dan kesejahteraan masyarakat perkebunan, penerimaan dan devisa negara dari sub sektor perkebunan, penyediaan lapangan kerja, pemenuhan pasokan bahan baku industri dalam negeri, dukungan penyediaan pangan, dukungan penyediaan substitusi energi (biofuel), dukungan pengembangan wilayah dan optimalisasi pengelolaan sumberdaya secara arif dan berkelanjutan (Ditjenbun 2006).
Sasaran pengembangan kelapa terpadu di Indonesia pada 20 sentra produksi kelapa. Sasaran pada tahun 2007 diarahkan untuk mendukung peningkatan pendapatan dan kesejahteraan masyarakat perkebunan melalui peningkatan produksi dan produktivitas, nilai tambah dan daya saing, yang tercermin diantaranya dengan indikator berupa pengembangan agroindustri pedesaan pengembangan kelapa terpadu (on-farm dan off-farm) di Riau, Banten, Kalbar, Sulut, Sulsel dan Sulbar.

Ulasan Penelitian Terdahulu

Ada beberapa ranah penelitian yang mendasari penelitian ini yaitu ranah penelitian kelapa dan agroindustri kelapa, ranah penelitian rantai pasokan dan ranah penelitian optimasi dengan simulasi. Beberapa penelitian terdahulu ini cukup untuk mendasari penelitian yang berkaitan dengan rancang bangun model rantai pasokan untuk agroindustri kelapa terpadu ini. Penelitian kelapa dan agroindustri kelapa sudah banyak dilakukan, namun belum ada yang spesifik merancang model rantai pasokan dalam agroindustri kelapa terpadu dengan optimasi melalui simulasi.
Kustanto (1999) melakukan penelitian untuk membantu pengambilan keputusan dalam perencanaan pengembangan agroindustri komoditas unggulan pada kawasan andalan yang merupakan studi kasus di Kabupaten Ciamis dengan menghasilkan program Agrodev.
Rukmayadi (2002) melakukan penelitian yang menghasilkan model SPK untuk pemilihan daerah potensial, pemilihan produk prospektif, analisa kelayakan finansial dan Fuzzy interpretative structural, serta strategi pengembangan agroindustri kelapa dengan studi kasus di Kabupaten Ciamis.
Rinaldi (2008) melakukan penelitian untuk membuat model rantai kegiatan dari industri kelapa. Model ini mengkaji rantai kegiatan dari agroindustri kelapa, nilai tambah yang dihasilkan oleh rantai kegiatan agroindustri kelapa. Pendekatan yang dilakukan berdasarkan analisis rantai kegiatan agroindustri kelapa, maksimisasi nilai tambah dan penggunaan metoda linier programming untuk optimasi.
Hani (2007), melakukan analisis terhadap pengelolaan dan efisiensi rantai pasokan buah kelapa tua di Kota Bogor. Penelitian dilakukan dengan melihat jaringan konfigurasi logistik, pengendalian inventori, integrasi rantai pasokan dan efisiensi rantai pasokan pada sebagian level anggota rantai pasokan. Analisis yang dilakukan bersifat deskriptif yang menggambarkan keadaan pasar dan aliran rantai pasokan kelapa. Analisis efisiensi diukur dengan membandingkan biaya total transportasi berdasarkan alokasi optimal. Penentuan alokasi kebutuhan yang optimal dilakukan dengan mengembangkan model transportasi dengan teknik optimasi program linier. Analisis rantai pasokan hanya dilakukan terbatas pada pasokan buah kelapa di pasar di wilayah Kotamadya Bogor.
Sudjarmoko (2007), melakukan analisis efisiensi relatif komoditas kelapa pada lahan pasang surut dan lahan kering. Penelitian dilakukan dengan identifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi keuntungan usaha tani kelapa, khususnya pada tanaman kelapa perkebunan rakyat, mengetahui kondisi ekonomi skala usaha tanaman perkebunan rakyat, serta menganalisis efisiensi ekonomi, harga, dan teknis relatif dari kategori usaha tani kelapa yang berbeda, khususnya pada tanaman kelapa perkebunan rakyat yang diusahakan pada lahan pasang surut dan lahan kering serta berdasarkan luas lahan usaha tani. Penelitian ini cukup mendukung dan mendasari dalam merancang bangun model rantai pasokan untuk agroindustri kelapa terpadu.
Sungkar (2006) melakukan penelitian berkaitan dengan penguatan kapasitas kelembagaan Assosiasi Petani Kelapa Indonesia. Pola-pola hubungan dalam lingkup petani kelapa dan strategi pengembangannya. Penelitian ini dapat mendukung dalam membangun model rantai pasokan untuk agroindustri kelapa terpadu dengan melihat pada pola kelembagaan petani kelapa selaku pemasok.
Andria (2007), melakukan penelitian yang menghasilkan suatu model rantai pasokan agroindustri, kemudian melakukan optimasi model melalui algoritma genetika, serta mengkaji penerapan program algoritma genetika tersebut untuk rantai pasokan agroindustri cocodiesel. Model rantai pasokan ini cukup bagus untuk mempertajam tinjauan dari sisi optimasi.
Adiarni (2007), melakukan penelitian yang berkaitan dengan rantai pasokan dan menghasilkan sistem pasokan bahan baku namun ditujukan untuk agro industri farmasi yang berbasis jaringan sehingga mampu meningkatkan pendapatan bagi petani anggota dan hubungan yang berkelanjutan.
Hartati (2007) menghasilkan penelitian yang mengembangkan suatu model supply contract yang menggabungkan model total minimum quantity commitment dengan fleksibilitas disertai dengan model optimasi untuk menentukan kebijakan kontrak pasokan bahan baku, sekaligus juga mengakomodasi pemilihan pemasok. Namun, penelitian ini dilakukan dalam industri manufaktur.
Penelitian yang terkait rantai pasokan biasanya mengukur kinerja berdasarkan biaya yang dikeluarkan dalam proses bisnis tersebut (Apaiah dan Hendrix 2004; Araki et al. 2006; Yandra et al. 2007). Minimisasi biaya dalam rantai pasokan produk pertanian dapat dilakukan dengan penentuan lokasi produksi, komposisi produk, dan metode transportasi yang digunakan (Apaiah dan Hendrix 2004), serta tingkat persediaan (Yandra et al. 2007). Metode yang digunakan untuk menunjukkan hubungan kerjasama yang terjadi antara pembeli dan pemasok dilakukan dengan simulasi rantai pasokan (Mukhtar et al. 2002).
Model rantai pasokan yang didesain juga dapat menggunakan simulasi untuk tujuan tertentu, seperti mempertemukan permintaan konsumen sebagai garansi pengiriman dengan kualitas yang bagus dan biaya sedikit dalam waktu penyampaian yang minimal (Chang dan Makatsoris 2002). Simulasi juga digunakan untuk mendesain kembali jaringan rantai pasokan pangan yang merupakan model kualitas untuk mengontrol logistik (Van der Vorst 2005), untuk menunjukkan konsekuensi dalam supply chain industri makanan (Minegishi dan Thiel 2000), untuk mereduksi bulwhip effect (Reiner dan Trcka 2004). Simulasi skenario dari sisi manajemen, penjadwalan supply dan manajemen tangki untuk meramalkan CPO (Djohar et al. 2003). Simulasi juga dilakukan oleh Yoshizumi dan Okano (2007) yang didasarkan pada algoritma untuk optimasi supply chain dengan mengeksploitasi kedua teknik simulasi dan teknik optimasi. Penggunaan komputer melalui software-software simulasi dan algoritma tertentu dilakukan untuk mempermudah pekerjaan, seperti halnya dengan penggunaan SimmProcess (Reiner dan Trcka 2004) dan Stella (Djohar et al. 2003). Kumar dan Yamaoka (2007) melakukan penelitian yang berkaitan dengan dinamika sistem untuk agroindustri otomotif di Jepang yang mengeksplorasi keterkaitan reused, recycle dan disposal pada industri mobil Jepang untuk melihat jumlah mobil yang diekspor, digunakan kembali, dan dibuang dengan parameter data aktual dan peramalan permintaan mobil.
Secara ringkas, posisi beberapa penelitian pendahuluan dan penelitian yang dilakukan dapat ditunjukkan pada tabel di bawah ini ;

Tabel 7 Posisi Penelitian yang Dilakukan
Penelitian
Ranah
Metode
Indikator

1
2
3
1
2
3
1
2
3
4
Adiarni (2007)

Andria (2007)

Apaiah dan Hendrix, (2004)

Araki et al. (2006)

Chang dan Makatsoris (2002)

Djohar et al (2003)

Hani (2007)

Hartati (2007)

Kumar dan Yamaoka (2007)

Kustanto (1999)

Minegishi dan Thiel (2000)

Mukhtar et al. (2002)

Reiner dan Trcka (2004)

Rinaldi (2008)

Rukmayadi (2002)

Sudjarmoko (2007)

Sungkar (2006)

Van der Vorst (2005)

Yandra et al. (2007)

Yoshizumi dan Okano (2007)

Penelitian yang akan dilakukan

Keterangan :
Ranah Penelitian : 1. Kelapa dan agroindustri kelapa; 2. Rantai Pasokan;
3. Simulasi
Metode : 1. Optimasi standar; 2. Meta heuristik; 3. Simulasi
Indikator : 1. Kualitas Produk; 2. Biaya; 3. Waktu; 4. lainnya

Permodelan sistem dinamik

Recommend Documents