Feedback

Rancang bangun sistem dinamis pengambilan keputusan kompleks pengembangan agroindustri gula tebu

Informasi dokumen
RANCANG BANGUN SISTEM DINAMIS PENGAMBILAN KEPUTUSAN KOMPLEKS PENGEMBANGAN AGROINDUSTRI GULA TEBU MUHAMMAD ARIEF BINTORO DIBYOSEPUTRO SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012         PERNYATAAN MENGENAI DISERTASI DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa disertasi Rancang Bangun Sistem Dinamis Pengambilan Keputusan Kompleks Pengembangan Agroindusustri Gula Tebu adalah karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir disertasi ini. Bogor, Februari 2012 M.A. Bintoro Dibyoseputro NIM 995025     ABSTRACT MUHAMMAD ARIEF BINTORO DIBYOSEPUTRO, System dynamic modeling of complex decision making for the development of sugar cane agroindstry, under supervision of IRAWADI JAMARAN, MACHFUD, MARIMIN, BUNASOR SANIM, and YANDRA ARKEMAN. The modeling outlined in this research is an initiative to find approaches to the development of sugar cane agroindustry and its related complex decision making processes. The model is expected to be used for optimizing added values and to better evaluating the impact of relevant decisions associated with information available across the components. The entirely model consists of (i) system dynamic model, for mapping entirely system, decision making purposes and learning through simulation process, (ii) interpretive structural modeling to visualize vision, generate ideas, and compose unstructured ideas into structural and operational steps of actions, (iii) analytical network process as an approach to make decisions and policies by accommodating complexity of internal and external criteria, and (iv) Bayesian believe network as an approach to look at the likelihood of realization under specific scenarios. The simulation indicates that demand for sugar is relatively stable and predictable. In the other hand the supply is relatively volatile due to productivity level, land use competition with other crops, climatic factor, market sentiment caused by economic factor, trade and socio-politico factors. The development of sugar cane agroindustry requires multidimensional facets and inter-organizational decision making along the process of adding values to sugar cane plantation, sugar production, trading (export-import), and distribution to final consumers. The simulation shows that the improvement of productivity and manufacturing can be achieved by mainly improving better cane seed, larger cane field, good planting and estate management practice, and betterment of machineries. The trade-distribution management requires timely scheduling and precise calculation for importation of raw sugar, white sugar or refined sugar. The majority of stakeholders suggest in order to develop the performance of sugar cane agroindustry, there should be attempts to innovate product alternatives aside from conventional products, e.g ethanol as alternative energy source, liquefied sugar. Key words: sugar cane agroindustry, system dynamic model, interpretive structural modeling, analytical network process, Bayesian believe network.     RINGKASAN MUHAMMAD ARIEF BINTORO DIBYOSEPUTRO, Rancang Bangun Sistem Dinamis Pengambilan Keputusan Kompleks Pengembangan Agroindustri Gula Tebu. Dibimbing oleh IRAWADI JAMARAN, MACHFUD, MARIMIN, BUNASOR SANIM, dan YANDRA ARKEMAN. Agroindustri gula tebu merupakan industri dengan karakter sistem dinamis yang kompleks (complex dynamic system), bercirikan adanya hubungan terus menerus antar pelaku atau anggota sistem. Penggunaan pendekatan sistem dinamis dapat diterapkan dalam rangka melakukan kajian agroindustri gula tebu seperti pada kajian proses pegambilan keputusan untuk tujuan pengembangan. Pasokan produksi gula tebu nasional lebih rendah jumlahnya dari pada permintaan, sehingga terjadi defisit pasokan gula. Hingga saat ini persoalan defisit pasokan belum dapat teratasi dengan baik. Kompleksitas permasalahan dimulai ketika tingkat produktifitas pertanian tebu dan pabrik gula masih rendah. Rendahnya produktifitas pertanian tebu ditengarai terjadi karena penurunan luas lahan tanam, pergeseran lahan dari lahan basah ke lahan kering yang disebabkan karena persaingan penggunaan lahan tanam oleh berbagai jenis tanaman lainya serta meningkatnya alih fungsi lahan bagi keperluan lain di luar pertanian. Penurunan produktifitas pabrik gula disebabkan karena semakin tua usia mesin yang kurang diimbangi oleh peremajaan mesin baru yang lebih produktif. Permasalahan non teknis pertanian masih sering timbul, seperti terjadi ketidaktepatan pelaksanaan kebijakan importasi gula yang dilakukan pada saat tingkat persediaan gula dalam negeri masih tinggi dan mencukupi. Persediaan gula yang berlebih ini dapat mengakibatkan penurunan harga. Permasalahan inilah yang secara perlahan telah mengurangi daya mampu petani tebu dan pabrik gula sehingga produktifitas menurun, pasok bahan baku tebu menurun, efisiensi pabrik menurun dan peremajaan pabrik terlantar hingga gejolak harga gula sewaktu-waktu dapat terjadi secara tinggi. Penelitian ini berupaya membangun model yang berbasis sistem dinamis sebagai alat pemeta sekaligus sebagai alat simulasi. Di luar keunggulan metoda sistem dinamis yang dalam penelitian ini menggunakan software Stella, penelitian ini mengantisipasi adanya keterbatasan dalam pemeringkatan berbagai alternatif ide, kepentingan, dan keinginan para pelaku pemangku kepentingan dalam sistem. Oleh karena itu digunakanlah teknik Interpretive Structural Modeling untuk mengembangkan ide-ide tersebut dan menyusunya menjadi terstruktur secara baik. Selain itu penelitian ini menggunakan teknik Analytical Network Process sebagai alat untuk menangkap semua elemen yang mungkin berlaku dalam rangka pemeringkatan penentuan kebijakan. Sebagai alat bantu penelitian yang lain, dalam penelitian ini akan menggunakan alat bantu Bayesian Belief Network untuk memetakan jaringan probabilitas antar elemen. Selanjutnya sebagai elemen “tujuan” yang dipilih untuk diproses dalam Bayesian Belief Network akan diambil dari hasil utama Interpretive     Structural Modeling, dan dalam penelitian ini terpilih peningkatan produktifitas sebagai elemen tujuan dalam model Bayesian Belief Network. Pemodelan sistem dinamis ini terdiri dari beberapa sub-model yaitu: (1) submodel perkebunan tebu, (2) sub-model pabrik gula, (3) sub-model permintaan konsumen dan distribusi, dan (3) sub-model kebijakan. Keseluruhan sub-model ini dirangkum menjadi satu hingga terbentuk model sistem dinamis pengambilan keputusan kompleks bagi pengembangan agroindustri gula tebu. Hasil simulasi menunjukan bahwa peningkatan produktifitas secara global dapat tercapai bila pemangku penentu kebijakan mengambil keputusan kebijakan Pengembangan Produk Alternatif, lalu diikuti keputusan Dukungan Kebijakan Moneter, dan terakhir kebijakan Penentuan Tarif Bea Masuk. Dengan mengikuti pola pemeringkatan kebijakan di atas, maka diharapkan pada tahun 2014 dapat dicapai swa sembada gula dengan tingkat produksi gula nasional yang terdiri dari kontribusi pabrik gula Kristal putih dibawah naungan BUMN dan swasta serta pabrik gula rafinasi sebesar 5,700,000 ton. Dari jumlah ini diharapkan kontribusi produksi gula tebu dari kelompok pabrik gula di bawah naungan BUMN sebesar 2,075,984 ton dengan tambahan lahan tanam sehingga mencapai luasan sebesar 308,789 hektar dan tambahan pembangunan pabrik gula kristal putih sebanyak 16 unit. Rencana kegiatan ini merupakan peluang usaha yang besar karena dapat menumbuhkan peluang penciptaan lapangan kerja, pertumbuhan ekonomi yang tersebar di berbagai kawasan dan peluang pertumbuhan industri pendukung lain seperti industri pupuk serta sarana produksi lain seperti herbisida, pestisida dan industri transportasi. Selain industri pendukung langsung, diperkirakan akan terjadi peningkatan industri pendukung tidak langsung lain seperti keuangan, asuransi, dan pasar modal. Di samping itu diharapkan tercapainya swa sembada gula dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat serta pertumbuhan pusat-pusat penelitian gula dan berkembangnya kegiatan asosiasi-asosiasi terkait lainya.                 @ Hak Cipta milik IPB, tahun 2012    Hak Cipta dilindungi Undang‐undang  1. Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumber a. Mengutip hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik atau tinjauan suatu masalah b. Pengutipan tidak merugikan kepentingan yang wajar IPB 2. Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis dalam bentuk apapun tanpa izin IPB         RANCANG BANGUN SISTEM DINAMIS PENGAMBILAN KEPUTUSAN KOMPLEKS PENGEMBANGAN AGROINDUSTRI GULA TEBU MUHAMMAD ARIEF BINTORO DIBYOSEPUTRO Disertasi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Doktor pada Program Studi Teknologi Industri Pertanian SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012     Ujian Tertutup Penguji Luar Komisi: Ujian Terbuka Penguji Luar Komisi: 1. Prof. Dr. Ir. Ani Suryani, DEA 2. Dr. Ir. Sukardi, MS 1. Prof. Dr. Ir. A. Aziz Darwis, MSc. 2. Prof. Dr. Ir. I Wayan Rusastra, APU     Judul Disertasi : Rancang Bangun Sistem Dinamis Pengambilan Keputusan Kompleks Pengembangan Agroindustri Gula Tebu Nama Mahasiswa : M.A. Bintoro Dibyoseputro Nomor Pokok : 995025 Program Studi : Teknologi Industri Pertanian Menyetujui: Komisi Pembimbing Prof. Dr. Ir. Irawadi Jamaran Ketua Komisi Dr. Ir. Machfud, MS. Anggota Prof. Dr. Ir. Marimin, M.Sc. Anggota Prof. Dr. Ir. Bunasor Sanim, M.Sc. Anggota Dr. Ir. Yandra Arkeman, M.Eng. Anggota Mengetahui: Ketua Program Studi Teknologi Industri Pertanian Dekan Sekolah Pascasarjana Dr. Ir. Machfud, MS. Dr. Ir. Dahrul Syah, M.Sc. Agr. Tanggal Ujian Terbuka: 30 Januari 2012     Tanggal Lulus: PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada ALLAH SWT atas segala karuniaNYA sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan kurun waktu 2007 - 2011 ini ialah manajemen strategi dalam rangka pengembangan suatu agroindustri, dengan judul Rancang Bangun Sistem Dinamis Pengambilan Keputusan Kompleks Pengembangan Agroindustri Gula Tebu. Perkenankan penulis menyampaikan ucapan terima kasih yang dalam disertai pemohonan kepada Allah SWT kiranya berkenan menjadikan budi baik dan ketulusan yang telah mereka berikan kepada kami menjadi amal jariyah yang tak terputus selamanya, kepada: 1. Bapak Prof. Dr. Ir. Irawadi Jamaran, ketua komisi pembimbing, beserta keluarga besar, terutama Ibu Prof. Dr. Ir. Tun Teja Irawadi, MS yang telah menghantarkan kami hingga dapat menyelesaikan program doktoral ini, dan telah menyediakan segala fasilitas di kediaman beliau bagi kami semua sebagai anak bimbingan. Penulis akan selalu mengenang wejangan filosofis tentang program doktoral ini yang telah banyak diutarakan oleh beliau selama masa pembingingan, agar kami selanjutnya terbebas dari rasa malas dan takut untuk berfikir. 2. Bapak Dr. Ir. Machfud, MS, selaku anggota komisi pembimbing dan selaku ketua program studi, yang tanpa henti selalu mendorong agar penyelesaian program ini dapat terlaksana dan selalu mengingatkan agar dalam penulisan memperhatikan formulasi matematis sebagai kesempurnaan disertasi. 3. Bapak Prof. Dr. Ir. Marimin, MSc., selaku anggota komisi pembimbing yang secara berkala beliau selalu memantau kemajuan kami, memberikan kemudahan akses pada sumber-sumber rujukan serta selalu mendorong agar program ini dapat selesai dengan baik, hingga upaya beliau menjadikan ruang kerja sebagai tempat kami belajar, dan berdiskusi. 4. Bapak Dr. Ir. Yandra Arkeman, MEng. selaku anggota komisi pembimbing yang telah banyak membantu penulis ketika mengalami kesulitan dalam pemrograman komputer, sedemikian rupa beliau memperhatikan kemajuan kami hingga kami selalu dipantau melalui presentasi yang harus kami lakukan di depan mahasiswa S3 TIP yang sedang mengikuti mata kuliah yang dibawakan oleh beliau. 5. Bapak Prof. Dr. Ir. Bunasor Sanim, MSc selaku anggota komisi pembimbing yang banyak membantu menyempurnakan pengetahuan penulis tentang kebijakan publik dan ekonomi kelembagaan, serta telah memberi waktu kepada penulis di sela-sela kesibukan beliau. 6. Ibu Prof. Dr. Ir. Ani Suryani dan Bapak Dr. Ir. Sukardi yang telah berkenan menjadi Penguji Luar pada saat Ujian Tertutup dan telah memberikan masukan yang sangat bermanfaat bagi kesempurnaan disertasi kami. 7. Bapak Prof. Dr. Ir. A. Aziz Darwis,MSc dan Bapak Prof. Dr. Ir. I Wayan Rusastra, APU yang telah berkenan sebagai Penguji Luar pada saat Ujian Terbuka. Beliau berdua telah memberikan masukan yang penting pada kesempurnaan disertasi kami berupa apresiasi terhadap kreatifitas metodologi dan perlunya menambahkan ekonomi kelembagaan. 8. Penulis mohon perkenan melalui media yang terbatas ini ingin mengucapkan terimakasih kepada para guru kami yang telah mencarikan dan memberikan ilmu     yang terbaik bagi kami, selama kami “memungut ilmu” di IPB. Semoga keikhlasan mereka terus berbuah kebaikan selamanya. 9. Penulis ingin sekali menyampaikan ucapan terimakasih yang tinggi kepada para sahabat dan kolega penulis yang bekerja di Fakultas Teknik Pertanian, dan para sahabat yang bertugas di Sekolah Pascasarjana, semoga kita tetap disatukan dalam semangat kebersamaan untuk mencari dan member yang terbaik bagi kehidupan. 10. Pada kesempatan ini penulis ingin sekali menyapa para teman sejawat selama menjadi mahasiswa baik yang seangkatan maupun yang tidak seangkatan. Mudahmudahan terbatasnya media ini untuk mengungkapkan rasa terimakasih dan rasa rindu tidak mengurangi semangat silaturahim kita sampai kapanpun dan dimanapun. 11. Penulis ingin sekali mengucapkan terimakasih kepada para sahabat, nara sumber dan kolega saat penulis melakukan penelitian. Mereka telah banyak sekali membarikan pencerahan pengetahuan mengenai agrindustri gula tebu hingga ilmu kehidupan yang lebih luas. Penulis memohon maaf tidak mampu untuk menuliskan satu persatu, penulis memohon dicukupkan berkomunikasi melalui media lain untuk meneruskan persaudaraan ini dapat berkelanjutan, insya Allah. Ucapan terima kasih juga kami sampaikan kepada istri penulis, dokter. Detty Hasanah Dibyoseputro yang selalu sabar dan membantu menjaga kesehatan penulis. Ucapan yang sama akan penulis sampaikan kepada kedua anak Yusufa Ramadhani Dibyoseputro dan Elyasa Ramadhani Dibyoseputro atas dukungan yang tidak pernah putus, sejak si bungsu belum bersekolah hingga si sulung telah kuliah, mengingat penulis terlalu lama menyita waktu untuk menyelesaikan penelitian ini. Akhir kata, penulis berharap semoga karya ilmiah ini bermanfaat dan dirahmati oleh Allah SWT menjadi ilmu yang amaliah dan amal yang ilmiah, amien. Bogor, Februari 2012 M.A. Bintoro Dibyoseputro      RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Yogyakarta, pada hari Senin, tanggal 22 Februari 1960, sebagai anak pertama di antara tiga bersaudara, dari keluarga almarhum Bapak H. Djam’an Dibyoseputro dan Ibu Hj. Sri Sudaryati Dibyoseputro. Penulis menyelesaiakan pendidikan sarjana S1 di Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Gadjahmada pada tahun 1986. Dua tahun berselang, 1988, penulis memperoleh Bea Siswa dari Asian Development Bank untuk meneruskan studi di Asian Institute of Management, Philippines dan lulus sebagai Master of Business Administration pada tahun 1990. Pada tahun 1999 penulis melanjutkan sekolah pasca sarjana IPB Program Doktor Program Studi Sosial & Ekonomi Fakultas Pertanian IPB. Atas perkenan Sekolah Pascasarjana IPB, penulis pindah jurusan ke Program Studi Teknologi Industri Pertanian hingga akhir program. Pengalaman kerja mandiri penulis pada awalnya dimotivasi untuk mempraktekan dan memelihara hasil studi S1 sebagai akuntan dan pada tahun 1995 atas dukungan teman-teman, penulis ikut mendirikan dan sebagai salah satu pemegang saham perusahaan konsultan Management Accounting and Advisory Services yang berkembang hingga saat ini. Pada pertengahan 1996, penulis mendukung ajakan beberapa teman untuk mendirikan dan sebagai pemegang saham perusahaan Agrakom Para Relatika sebagai perusahaan yang bergerak di bidang pemasaran dan komunikasi publik Penulis merintis usaha mandiri berikutnya dengan upaya menerapkan thesis S2 berupa studi kelayakan bank syariah. Pada tahun 1992 bersama-sama sejawat alumni FE UGM penulis ikut mendirikan dan sebagai salah satu pemegang saham BPRS Harta Insan Karimah yang hingga kini telah berkembang menjadi beberapa cabang. Pengalaman managerial bidang keuangan global telah penulis peroleh ketika berkesempatan bekerja di Bankers Trust, sebagai Country Manager Correspondence Banking. Penulis banyak menimba pengalaman business ketika bekerja di Kelompok Usaha Sinar Mas selama hampir 12 tahun hingga keluar sebagai Senior Manager Business Development. Pada tahun 2000 penulis menerima tawaran para sejawat untuk ikut bergabung mengelola Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah yang baru saja berdiri. Di FEIS UIN inilah penulis sempat menjadi Wakil Dekan Bidang Administrasi dan Keuangan. Penulis mulai mengembangkan jejaring keuangan syariah hingga suatu saat dapat menjalin hubungan kerja dengan Islamic Development Bank/ Islamic Cooperation for the Development of Private Sector (ICD). Penulis menekuni profesi konsultan keuangan umum dan khususnya keuangan syariah hingga saat ini. Sejalan dengan kegiatan istri penulis yang berprofesi sebagai dokter dan pegiat kesehatan, penulis menerima ajakan teman-teman sejawat untuk berkarya di bidang layanan kesehatan. Dalam waktu dekat insya Allah kegiatan bersama ini akan berbuah menjadi salah satu rumah sakit yang dikelola dengan standar kualitas amat tinggi demi memberikan layanan yang baik bagi pengguna layanan kesehatan yang selama ini terpaksa harus mencari layanan dari negara tetangga. Saat ini penulis dianugrahi dua orang anak: Yusufa Ramadhani Dibyoseputro sebagai mahasiswa Fakultas Hukum UI, dan Elyasa Ramadhani Dibyoseputro sebagai pelajar SMP Al Falah kelas 2, dari istri Detty Hasanah Dibyoseputro yang berprofesi sebagai dokter.     DAFTAR ISI Halaman DAFTAR TABEL v DAFTAR GAMBAR vi DAFTAR LAMPIRAN iv 1 2 3 4 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang 1.2 Tujuan penelitian 1.3 Ruang lingkup penelitian 1 6 6 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Agroindustri gula tebu 2.2 Sistem dinamis kompleksitas detail 2.3 Sistem dinamis kompleksitas dinamis 2.4 Resistensi perubahan 2.5 Langkah-langkah rancang bangun system dinamis 2.6 Rantai kegiatan agroindustri gula tebu 2.7 Rangkaian permintaan dan penawaran 2.8 Desain kebijakan 2.9 Tinjauan studi sebelumnya 8 9 9 9 10 12 12 13 13 LANDASAN TEORI 3.1 Sistem dinamis 3.2 Struktur dan aspek operasional dalam sistem dinamis 3.2.1 Thinking 3.2.2 Communicating 3.2.3 Learning 3.3 Elemen kebijakan agroindustri 3.3.1 Kebijakan proteksi 3.3.2 Kebijakan fiscal dan moneter 3.4 Interpretive Structural Modeling 3.5 Analytical Network Process 3.6 Bayesian Belief Netework 15 16 16 17 17 18 18 19 19 20 23 METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Kerangka pemikiran 4.2 Tahapan penelitian 4.2.1 Analisis kebutuhan 4.2.2 Formulasi permasalahan 4.2.3 Identtifikasi system 28 28 31 32 32     5 6 7 8 4.2.4 Diagram konseptual 4.2.5 Pemodelan dan implementasi komputer 4.2.6 Verivikasi dan validasi model 4.2.7 Analisis sentistivitas 4.2.8 Analisis Stabilitas 4.2.9 Aplikasi model 4.2.10 Simulasi model 4.3 Pengumpulan data 4.4 Pengolahan data 33 34 37 38 38 39 39 40 41 KERAGAAN AGROINDUSTRI GULA TEBU 5.1 Penjelasan pelaku agroindustri gula tebu 5.2 Kinerja agroindustri gula tebu 5.3 Distribusi dan perdagangan agroindustri gula tebu 5.4 Aspek supply-demand dan pasar gula tebu 5.5 Tantangan agroindustri gula tebu ke depan 42 45 46 47 48 PENGEMBANGAN MODEL 6.1 Analisis model system dinamis 6.1.1 Analisis kebutuhan 6.1.2 Formulasi Permasalahan 6.1.3 Identifikasi Sistem 6.2 Rancang bangun model 6.3 Pengujian model 6.4 Penggunaan model 50 51 54 55 57 58 59 SIMULASI MODEL DINAMIS 7.1 Simulasi penggalangan ide-ide pengembangan 7.2 Simulasi jejaring keyakinan Bayesian 7.3 Simulasi analytical network process 7.4 Simulasi model sistem dinamis 60 63 65 67 KESIMPULAN DAN SARAN 9.1 Kesimpulan 9.2 Saran 69 73 DAFTAR PUSTAKA 76 LAMPIRAN 79     DAFTAR TABEL Halaman 1. Ekspor gula Indonesia periode 1823 – 1940 2 2. Perusahaan multinasional di didang produksi dan perdagangan gula dunia (2006) 4 3. Permintaan, produksi, dan impor gula nasional 5 4. Ringkasan referensi studi terkait 14 5. Karakteristik dan lingkup permasalahan manjemen 15 6. Jenis-jenis sistem 16 7. Rincian benefit cost opportunity risk 22 8. Rincian struktur jejaring keyakinan Bayesian 26 9. Kebutuhan sistem dan potensi konflik pelaku agroindus tri 31 gula tebu Indonesia 10. Rencana aksi pabrik gula BUMN 72 11. Target hasil simulasi pabrik gula BUMN tahun 2014 72     DAFTAR GAMBAR Halaman 1. Tahapan Constructing dalam pemodelan sistem dinamis 17 2. Tahapan Communicating dalam pemodelan sistem dinamis 17 3. Tahapan Learning dalam Pemodelan Sistem Dinamis 18 4. Struktur ANP, Benefit Cost Opportunity Risk 22 5. Struktur umum jejaring keyakinan Bayesian 25 6. Tahapan penelitian rancang bangun model dinamis 29 7. Tahapan penggunaan alat bantu software 30 8. Kerangka konseptual supply-demand agroindustri gula tebu 33 9. Model supply-demand gula tebu 37 10. Interface model simulasi sistem dinamis 40 11. Kebijakan dana talangan 46 12. Mekanisme kebijakan cadangan penyangga 47 13. Importasi gula tebu 2005 – 2010 48 14. Strategi generik kebijakan impor-ekspor 49 15. Diagram model sistem dinamis agroindustri gula tebu 50 16. Tahapan pendekatan sistem 52 17. Diagram sebab akibat menggunakan software Netica 55 18. Diagram input output sistem dinamis 56 19. Model matematis sistem dinamis 57 20. Tampilan interface model sistem dinamis 59 21. Penentuan pertanyaan, konteks, dan relasi ISM 61 22. Sebelas ide utama para pemangku kepentingan 61 23. Contoh laman voting penentuan prioritas 61 24. Hasil simulasi ISM struktur ide-ide berdasarkan prioritas 61     25. Model jejaring keyakinan Bayesian peningkatan produktifitas 63 Sebagai tujuan model 26. Hasil laporan utama proses simulasi jejaring keyaninan 64 Bayesian 27. Hasil simulasi model jejaring keyakinan Bayesian 64 28. Interface model ANP penentuan kebijakan 65 29. Hasil ANP level strategis management puncak 65 30. Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Benefit 66 31. Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Cost 66 32. Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Opportunity 67 33. Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Risk 67 34. Interface utama model sistem dinamis 68     DAFTAR LAMPIRAN Halaman 1. Hasil pengolahan model analytical network process 79 2. Hasil pengolahan jejaring keyakinan Bayesian 94 3. Hasil pengolahan interpretive structural modeling 98 4. Hasil pengolahan sistem dinamis 101     1 1 1.1 PENDAHULUAN Latar Belakang Kompleksitas dinamis merupakan salah satu ciri yang terjadi pada ranah agroindustri saat ini. Fenomena ini merupakan akibat yang disebabkan sekurangkurangnya oleh tiga hal: 1) terjadi inovasi di berbagai bidang teknologi terutama teknologi informasi dan komunikasi, 2) perubahan dinamis pada supply-demand di tiga bidang utama yaitu makanan, energi, dan air (food, energy, and water), dan 3) pemanfaatan produk pertanian serta produk terbarukan lainya untuk keperluan energy (Yandra, et. al. 2007). Pada agroindustri gula tebu, perubahan kompleksitas dinamis merupakan permasalahan yang mencakup semakin banyaknya peubah yang saling terkait, peubah yang mengandung probabilitas, dan peubah yang berbeda sesuai perubahan waktu. Beberapa contoh kompleksitas agroindustri gula tebu dapat ditemukan pada pengelolaan sinkronisasi antar elemen dan pengelolaan unsur resiko. Berkenaan dengan resiko yang dihadapi oleh agroindustri gula, salah satu contoh adalah resiko dinamika perubahan biaya atau harga. Bila penyerapan biaya produksi mengalami perubahan dinamis sehingga biaya mendekati nilai tambah yang diciptakan, maka margin atau laba yang diciptakan menjadi semakin tipis sehingga perusahaan berpotensi rugi dan menanggung konsekuensi ikutan yang dapat lebih buruk (Boehlje, 1999). Sejalan dengan problematika kompleksitas, pendekatan sistem dinamis diakui oleh para peneliti dan praktisi sebagai metoda yang mampu memberikan pemahaman dan membantu penyelesaian masalah dalam semesta sistem yang kompleks dengan lebih baik (Richmond, 2004). Oleh karena itu penelitian ini akan menggunakan pendekatan sistem dinamis untuk membangun model. Adapun sebagai obyek kajian utama, penelitian ini akan membahas agroindustri gula tebu sebagai fokus kajian dan upaya pengembanganya. Agroindustri gula tebu memiliki karakteristik unsur dinamika perubahan dan kompleksitas permasalahan yang tinggi di banyak sisi. Secara konseptual, pendekatan sistem dinamis mampu menggambarkan secara lebih jelas mengenai hubungan antar elemen dan perilakunya. Dengan demikian diharapkan bagi para pengambil keputusan akan terbantu pada saat menghadapi pengambilan keputusan persoalan yang kompleks. Hal ini terutama terjadi dalam 2 evaluasi hasil proses pengambilan keputusan dan kaitanya dengan pengelolaan arus informasi dari tiap-tiap komponen atau agent yang menjadi bagian integral dalam rangkaian keseluruhan sistem (Bryceson, et.al. 2008). Merujuk pada sejarah perkembangan agroindustri gula tebu dari masa ke masa, penelitian ini diharapkan dapat menangkap kerumitan pengelolaan agroindustri gula tebu dengan persoalan yang berciri multidimensional. Selama masa pendudukan pihak asing pada rentang waktu tahun 1823 sampai dengan sebelum kemerdekaan, Indonesia tercatat sebagai produsen gula terbesar kedua setelah Cuba, seperti pada Tabel 1. Pada kurun waktu tersebut, meskipun tingkat produktifitas gula tinggi, namun fakta agroindustri gula tebu di Indonesia diwarnai oleh munculnya para pihak pemangku kepentingan (petani dan pemilik lahan) yang amat dirugikan oleh pemangku kepentingan lain yang lebih berkuasa. Sebaliknya ada sedikit pihak tertentu yang amat diuntungkan, seperti para pihak pemilik modal. Tabel 1 Ekspor gula Indonesia periode 1823 - 1940 Tahun Vol (Ton) Harga (Guilder/ ton) 1823 3,291 204 671 1830 6,710 233 1,563 1840 61,750 219 13,523 1850 84,548 199 16,825 1860 128,265 249 31,938 1970 146,670 216 31,681 1880 222,242 220 48,893 1890 367,785 140 51,490 1995 575,662 140 80,593 1900 736,606 100 73,661 1913 1,278,486 119 152,140 1920 1,510,971 694 1,048,614 1929 2,402,974 127 305,178 1940 803,494 65 52,227 Nilai (1,000 Guilder) Sumber: B van Ark, “The Volume and Price of Indonesian Exports, 1823 to 1940: The Long-Term Trend and Its Measurement”, dalam Bulletin of Indonesian Economic Studies 24 (3), 1988, hal. 87-120. Di balik kinerja yang amat mengesankan dari tabel di atas ternyata mekanisme produksi gula dilaksanakan dengan kebijakan yang amat bertentangan dengan kaidah kemanusiaan. Sejarah mencatat adanya distribusi pendapatan yang amat tidak adil, seperti praktek Kebijakan Tanam Paksa yang penuh dengan pelanggaran dan 3 penyalahgunaan kekuasaan sehingga menghalangi praktek-praktek pengelolaan industri yang baik dan adil. Selama periode Kebijakan Tanam Paksa telah diterapkan secara sistemik pola kebijakan integratif mikro-makro yang pada tingkat operasional diwujudkan dalam bentuk: 1) tanam paksa di bidang budidaya, 2) monopoli di bidang industri pengolahan, 3) monopsoni di bidang industri perdagangan, dan 4) integrasi vertikal dalam organisasi industri secara menyeluruh (Khudori, 2005). Kebijakan Tanam Paksa pada intinya merupakan mekanisme pengerdilan hak petani sebagai salah satu pelaku dalam agroindustri gula tebu, yaitu berupa penghapusan paksa pendapatan tenaga kerja dan pendapatan sewa lahan. Pada masa setelah kemerdekaan, keprihatinan dan penderitaan petani tebu yang merupakan salah satu mata rantai penting dalam agroindustri gula tebu, ternyata belum sepenuhnya membaik, walaupun keprihatinan tersebut berwujud dalam bentuk lain yaitu seperti menurunya efisiensi di berbagai lini yang berakhir pada menurunya pendapatan. Pada dekade 1990, ditengarai penyebab menurunya efisiensi dalam agroindustri gula tebu disebabkan karena terjadinya penurunan produktifitas dan rendemen (Djojosubroto, 1995). Dalam hasil penelitian yang sama, penurunan produktifitas disebabkan karena: 1) pergeseran lahan tanam dari areal sawah ke lahan kering, 2) pergeseran lahan tanam tidak diikuti oleh inovasi dan penerapan teknologi budidaya tebu pada lahan kering, dan 3) meningkatnya biaya produksi khususnya di Jawa. Sedangkan penurunan tingkat rendemen disebabkan karena: 1) semakin panjangnya hari giling sehingga berakibat buruk terhadap kemasakan tebu yang optimal, 2) berkurangnya pasokan tebu, dan 3) hilang bobot pada rantai proses. Pada dekade 2000, kondisi agroindustri gula tebu masih belum membaik, ditandai oleh perselisihan penentuan rendemen yang tak kunjung usai antara para pihak pabrik gula, petani tebu dan pihak terkait pada level produksi. Para pemain penting ini tak kunjung selaras dalam memecahkan masalah kesepakatan penentuan rendemen (Lembaga Penelitian IPB, 2002). Pada tahun 2003, ditemukan disparitas rendemen sebesar 2,45% yaitu perbedaan antara rendemen pabrik guala swasta, PT. Gunung Madu Plantation yang mencapai rata-rata 9,66% dan rendemen rata-rata 58 pabrik gula BUMN sebesar 7,21%. Perbedaan rendemen ini setara dengan gula sebanyak 563,500 ton atau 2,45% 4 dari total tebu yang digiling sebanyak 23 juta ton tebu pada tahun 2003. Dalam satuan rupiah, potensi kerugian saat itu mencapai kurang lebih Rp 2 triliun (Ismail, 2005). Praktek monopoli dalam produksi masih berlangsung, meskipun mengalami perubahan bentuk namun tetap sebagai pemegang kekuatan pasar produksi. Dua kelompok produsen besar yaitu satu kelompok di bawah naungan perusahaan negara (kelompok PT.Perkebutan Negara, PTPN) dan satu kelompok di bawah kelompok perusahaan swasta masih memegang kendali terbesar agroindustri gula tebu saat ini. Monopsoni dalam perdagangan masih amat kuat pengaruhnya, meski warna dan ciri mereka sedikit berubah namun ciri khas monopsoni atau kartel tetap ada. Hal ini terjadi di wilayah domestik maupun internasional. Perdagangan gula dunia dikontrol oleh tujuh perusahaan pemain yang menguasi 83.4% pangsa pasar dunia, secara rinci dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2 Perusahaan multinasional produsen dan pedagang gula dunia tahun 2005 Juta Ton (Raw Value) Pangsa Ekspor Dunia (%) J. Lion Sucden Cargill T&L Man Dryfus Cubazukar Total Ekspor 7 Perusahaan Lain-lain 1.7 2.2 5.1 8.1 4.7 3.2 4.1 29.1 5.8 4.9% 6.3% 14.6% 23.2% 13.5% 9.2% 11.7% 83.4% 16.6% Total Ekspor Gula Dunia 34.9 100% Nama Perusahaan Sumber: I Nodeco, “A Changing World: Production and Market Outlook for Cuba”, World Sugar and Sweetener Conference, Bankok, Thailand, 26-27 March 1996 & data olahan sampai dengan tahun 2005 dari Cargill Indonesia Sisi permintaan gula domestik menunjukan peningkatan searah dengan jumlah penduduk, yaitu semakin bertambahnya kebutuhan fundamental kelompok konsumen rumah tangga dan industri. Sekitar 95% hasil panen tebu yang dihasilkan oleh petani tebu di Indonesia akan diproses sebagai bahan baku industri gula. Atas hasil produksi domestik ini, sejumlah 66,8% akan dikonsumsi oleh konsumen rumah tangga. Sisi pasokan gula domestik menunjukan penurunan tajam rata-rata sebesar 36% selama periode 1999 – 2009. Hal ini disebabkan karena beberapa hal: penurunan areal tebu rata-rataterjadi sebesar 22% selama kurun tersebut, penurunan produktifitas sebesar 10%, dan selama periode 8 tahun terakhir ada 13 pabrik gula yang terpaksa harus ditutup (sumber: diolah dari data DGI) 5 Ketimpangan antara supply-demand yang amat signifikan mulai terjadi pada tahun 2007 hingga saat ini. Pada tahun 2007 terjadi hal demikian karena lonjakan kebutuhan gula yang semakin meningkat mendekati hampir 2,7 juta ton terdiri dari kebutuhan 2.1 juta ton gula kristal putih dan 600 ribu ton gula rafinasi, sementara produksi dalam negeri hanya mencapai 1.5 juta ton pada waktu itu. Hal ini mengakibatkan impor gula naik mencapai sebesar 1,2 juta ton, seperti terlihat pada Tabel 3. Keadaan timpang supply-demand agroindustri gula tebu mengakibatkan timbulnya dorongan sementara golongan untuk melakukan tindak penyelundupan. Sebagai gambaran disparitas harga gula, pada tahun 2009 harga gula impor termasuk di dalamnya komponen biaya lain mencapai Rp 4.150 per kilo, jauh lebih rendah dari pada harga gula pasar domestik yang mencapai Rp 9.500 per kilo. Kondisi ini berlangsung terus hingga tahun 2010. Tabel 3 Permintaan, produksi, dan impor gula nasional 1. 2. 3. 4. Uraian Permintaan Produksi Difisit Impor Surplus/ (defisit) 2007 2,729,295 1,496,027 (1,233,268) 972,985 (260,283) 2008 3,000,000 1,750,000 (1,250,000) 2,187,133 937,133 2009 3,100,000 1,498,000 (1,602,000) 1,556,688 (45,312) 2010 3,200,000 1,880,000 (1,320,000) 1,284,791 (35,209) Sumber: BPS & Dewan Gula Indonesia (diolah) Perbedaan harga dan selisih difisit pasokan gula domestik inilah yang mendorong penyelundupan gula. Kondisi ini diperburuk oleh munculnya implikasi negatif dari ketidak tepatan pelaksanaan kebijakan yang dilakukan oleh Pemerintah (mis-match policy), lemahnya aparat pengendali perdagangan dan lemahnya prosedur administrasi pengelolaan impor gula. Implikasi pelaksanaan kebijakan bea masuk sebesar 25% bagi gula impor perlu dikaji ulang. Hal ini mengingat bahwa menurut data dari Dewan Gula Indonesia, posisi Indonesia sejak tahun 2004 tercatat sebagai importir besar dengan bea masuk rendah secara berurutan setelah negara Mesir 30%, Sri Langka 66%, Philippines 133%, USA 155%, dan Bangladesh 200% (DGI, 2004). Semua fenomena yang terjadi pada agroindustri gula tebu pada dekade 2000 di atas mencerminkan sedang berlangsungnya dinamika proses menuju kondisi keseimbangan nasional, regional, dan internasional (Abidin, 2000). Bila dilihat dari sisi dinamika supply-demand dan rangkaian proses transformasi produksi tebu sejak ditanam, diproses di pabrik, diperdagangkan dan 6 dikonsumsi oleh pengguna produk, maka agroindustri gula tebu memiliki ciri kompleksitas dalam pengelolaan dan pengembangan. Telaah historis agroindustri gula tebu menunjukan persoalan yang relatif sama dan terjadi pada periode waktu yang relatif amat panjang, namun demikian pemecahan persoalan tidak kunjung memberikan hasil yang diharapkan. Penelitan ini memandang perlu berfikir sistem dinamis (system dynamic thinking) untuk digunakan sebagai pendekatan yang diharapkan akan membantu menguraikan permasalahan secara lebih integratif dari elemen-elemen yang saling terpisah dan mandiri. Bila dalam penelitian sebelumnya ada yang belum memasukan mekanisme pembelajaran ke dalam sistem, maka penerapan sistem dinamis dalam penelitian ini diharapkan dapat menggambarkan pentingnya kaidah mekanisme feedback dalam rangka pengambilan keputusan kompleks. Dengan demikian penelitian ini diharapkan dapat mencapai solusi yang optimal dan dapat diterima secara baik oleh para pemangku kepentingan. 1.2 Tujuan Tujuan penelitian ini adalah untuk merancangbangun sebuah model yang berbasis sistem dinamis untuk membantu pengambilan keputusan kompleks dalam rangka pengembangan agroindustri gula tebu. 1.3 Ruang lingkup 1.3.1 Ruang lingkup rancang bangun model Ruang lingkup penelitian meliputi identifikasi elemen-elemen yang berpengaruh dalam pelaksanaan dan tata kelola agroindustri gula tebu. Secara lebih rinci lingkup penelitian meliputi elemen yang dapat digunakan untuk optimalisasi pengambilan keputusan serta simulasi model secara menyeluruh yang terdiri dari beberapa model sub-sistem, sebagai berikut: 1. Pemodelan sub-sistem dinamis produksi tebu, meliputi pengelolaan perkebunan dan pola perilaku kegiatan petani sebagai pihak/ agent produsen bahan baku tebu. 2. Pemodelan sub-sistem dinamis produksi gula, meliputi fungsi produksi yang terkait dengan produksi gula oleh pabrik gula. 3. Pemodelan sub-sistem konsumsi gula tebu, meliputi fungsi saluran distribusi produk dari pabrik gula ke konsumen akhir. 7 4. Pemodelan sub-sistem kebijakan pemerintah, meliputi kebijakan fiskal dan kebijakan moneter yang terkait dengan agroindustri gula tebu. 1.3.2 Ruang lingkup management Penelitian ini membatasi diri pada lingkup managemen tingkatan strategis. Bila penelitian ini melakukan analisis pada tingkat praktis, hal ini ditujukan untuk mendukung keputusan-keputusan strategis secara makro. Dengan demikian diharapkan hasil penelitian ini berada pada ranah managemen strategis. 1.3.3 Lokasi penelitiandan waktu penelitian Penelitian ini dilakukan dengan cara mengundang para pemangku kepentingan dalam pertemuan Focused Group Discussion yang dilakukan di Jakarta dan Surabaya. Peserta FGD terdiri dari para wakil petani tebu, pabrik gula kristal putih, pabrik gula kristal rafinasi, kementerian terkait (Pertanian, Perindustrian, Perdagangan, BUMN, Keungan), para Asosiasi, dan pusat-pusat pengembangan dan penelitian, serta pemuka masyarakat. Penelitian lapangan khusus pabrik gula dilakukan di Pabrik Gula dan Spritus Madu Kismo, Yogyakarta, Pabrik Gula Gondang Madu, Pabrik Gula Mojo pada kurun waktu 2008 – 2010. 8 2 2.1 TINJAUAN PUSTAKA Agroindustri gula tebu Pelaku utama agroindustri gula tebu Indonesia adalah pabrik gula kristal putih yang terdiri dari 51 pabrik di bawah kepemilikan BUMN dan 9 pabrik gula swasta yang sebagian besar beroperasi di pulau Jawa, di provinsi Sulawesi Selatan, Gorontali, Sumatra Utara, Sumatra Selatan, dan Lampung. Di samping itu ada sebanyak 8 (delapan) pabrik gula kristal rafinasi yang memasok kebutuhan gula rafinasi di Indonesia. Pabrik gula rafinasi tidak memerlukan bahan gula tebu melainkan memerlukan gula mentah sebagai bahan baku yang diimpor dari luar negeri. Oleh karena itu pabrik gula kristal rafinasi dalam penelitian ini tidak dilibatkan dalam kajian secara rinci, mengingat ada terputusnya satu rantai sub-sistem perkebunan tebu. Menurut data tahun 2010 luas lahan tanam tebu nasional mencapai total 436,504 Ha. Produksi gula tebu nasional mencapai 2,56 juta ton pada tahun yang sama, dan dari total produksi ini kontribusi pabrik gula BUMN mencapai 1,38 juta ton atau sekitar 54% dari total produksi. Produksi ini dihasilkan dari luas lahan pabrik gula BUMN sekitar 286,579 Ha atau sekitar 66% dari luas lahan total (Revitalisasi Industri Gula BUMN 2010-2014). Angka ini menunjukan bahwa ada berbedaan produktifitas yang signifikan antara pabrik gula BUMN (51 pabrik) dan pabrik gula swasta (9 pabrik). Penggunaan luas lahan 66% oleh pabrik gula BUMN dari total lahan menghasilkan 54% produk dari total produksi gula nasional. Sebaliknya penggunaan luas lahan pabrik gula swasta sebesar 34% dapat menghasilkan 46% dari total produksi gula nasional. Permasalahan kesenjangan produktifitas yang dialami oleh pabrik gula BUMN secara umum disebabkan karena: 1) kesulitan pengembangan lahan tanam, karena persaingan penggunaan lahan oleh komoditas lain dan alih fungsi lahan. Hal ini di alami oleh mayoritas pabrik gula BUMN yang terletak di pulau Jawa, 2) faktor usia pabrik gula yang menua dan belum disertai dengan revitalisasi investasi mesin dan pembaruan teknologi. Gambaran keadaan di atas merupakan fenomena lapangan yang ada pada saat ini, dan penelitian ini berupaya untuk mencapai produktifitas yang distandarkan sebagai sasaran tolok ukur seperti kinerja pada dekade 1980, yaitu pencapaian rendemen sekitar 10% dan produktifitas gula sebesar 9 ton/ ha. 9 2.2 Sistem dinamis: kompleksitas detail (Detail Complexity System) Bila membahas sistem kompleks dalam kaitan dengan pengambilan keputusan, maka pada umumnya yang muncul pertama adalah mengaitkan kompleksitas dengan unsur banyaknya komponen peubah dalam sistem, atau banyaknya kombinasi bagi pengambil keputusan yang harus diperhitungkan. Kompleksitas sistem semacam ini termasuk kategori detail complexity system yaitu sistem kompleks yang ditandai banyaknya hal-hal rinci dan atau banyaknya probabilitas kombinasi solusi. Teladan sederhana yang dapat ditemui sehari-hari adalah sistem penentuan jadwal penerbangan di suatu bandar udara yang sangat sibuk (Sterman, 1989). 2.3 Sistem dinamis: kompleksitas dinamis (Dinamic Complexity System) Demikian sebaliknya suatu sistem kompleks dapat terjadi pada kondisi yang kurang detail, tidak terlalu rinci, dan berpeluang kombinasi solusi yang tidak terlalu tinggi. Dalam sistem seperti ini ciri kompleksitas terletak pada eksistensi interaksi yang terus menerus antara para agen/ pihak yang terkait. Sitem kompleks ini disebut dynamic complexity sistem. Teladan standar dapat dilihat pada kasus perusahaan minuman The Beer Distribution Game (Sterman, 1989) yang menggambarkan proses produksi dan distribusi produk barang konsumsi, dengan kompleksitas tiap-tiap lini sejak proses pengadaan bahan baku, proses produksi di pabrik hingga distribusi ke konsumen. Teladan ini menggambarkan sebuah sistem yang tidak kompleks bila dilihat pada sisi banyaknya komponen, namun sangat kompleks bila ditelaah sisi interaksi yang tanpa henti dari para pihak terkait. Penelitian ini akan menggunakan kedua buah pendekatan di atas, dengan penekanan lebih terfokus pada pendekatan dynamic complexity system untuk menjawab persoalan penyelarasan, sinkronisasi, dan interaksi antar pelaku pada agroindustri gula tebu. Teladan dapat dilihat pada sensitifitas akibat dan pengaruh keterlambatan kebijakan (time delay) terhadap produktifitas tebu, perubahan harga, dan perubahan supply-demand secara keseluruhan. 2.4 Resistensi perubahan Ketidaktepatan waktu (time delay) pengambilan keputusan suatu kebijakan yang terkait dengan persaratan berjalanya sebuah sistem merupakan kejadian yang sering terjadi.Hal ini menjadi salah satu pemicu persoalantentang mengapa suatu perubahan 10 yang diharapkan menghadapi tingkat resistensi tinggi, sehingga akan menyulitkan suksesnya suatu kebijakan (Richmond, 2005). Dalam dynamic complexity system, bila terjadi time delay maka akan menyebabkan gejala disequilibrium, berupa kondisi ketidakseimbangan yang terus menerus melingkar-lingkar. Sementara di sisi lain ada aktivitas dalam rangkaian sistem yang tidak bisa diputar ulang (irreversible consequences), seperti contoh kejadian bila petani tebu sudah memutuskan untuk menanam tebu dan terjadi kebijakan yang kontra produktif yang tidak tepat waktu (misal: penurunan mendadak tarif impor gula) maka petani tebu akan berada pada posisi lemah. Mereka tidak dapat segera memutuskan mengganti tanaman tebu, sehingga mereka hanya menunggu realisasi akibat negatif di kemudian hari berupa kerugian usaha. Persoalan seperti di atas yang mengakibatkan resistensi perubahan bagi tiaptiap agen dalam rangkaian sistem. Masalah irreversible consequences merupakan tantangan besar yang harus dipecahkan dalam pengambilan keputusan kompleks. Oleh karena itu penelitian ini akan menggunakan pendekatan sistem dinamis sebagai upaya mengatasi persoalan tersebut. Resistensi perubahan dapat terjadi pada level pabrik gula khususnya yang dibawah naungan BUMN. Meskipun hal ini bukan merupakan fokus penelitian, namun dalam telaah lapangan ditemukan salah satu penyebab resistensi perubahan yaitu berupa kondisi lingkungan kerja nyaman (comfort zone) yang tidak memberikan insentif bagi adanya perubahan yang baik. 2.5 Model sistem dinamis virtual Suatu model virtual merupakan representasi dunia nyata yang dituangkan ke dalam model sedemikian rupa sehingga dapat memberikan peluang bagi pengambil keputusan untuk mempelajari perilaku realitas, umpan balik dan pengaruhnya, serta menyegarkan kembali keputusan yang pernah diambil melalui proses simulasi. Kelebihan model virtual antara lain adalah biaya yang rendah. Konsekuensi hubungan antar keputusan yang diambil dan hasil yang beresiko tinggi dapat ditekan melalui penggunaan model virtual. Pengaruh irreversible consequence dapat segera diketahui dan bila berdampak negatif dapat segera dihentikan sehingga ada peluang untuk merubah keputusan alternatif lain yang lebih baik. Model virtual dapat menghasilkan umpan balik yang berkualitas. Hal ini dapat dicapai karena simulasi keputusan dan strategi dapat dikontrol dan dipelajari dengan 11 baik. Di samping itu dengan model virtual dapat sedikit demi sedikit membuka ”black box phenomena” yang selalu tertutup di dalam dunia nyata. Manfaat lain adalah berupa proses waktu simulasi yang singkat dapat menggambarkan perjalanan kegiatan dunia nyata yang amat panjang dimensi waktunya. Model virtual di atas akan semakin memberikan manfaat yang tinggi ketika model ini bersifat reflektif sehingga mampu mengulang proses pemikiran, reflective thought (Schon, 1992). Model virtual tidak terlepas dari keterbatasan, yaitu dapat terabaikanya prinsip-prinsip metodologi ilmiah. Namun demikian dengan diterapkanya sistem dinamis kompleks yang fokus pada dynamic complexity sistem, maka peneliti berpeluang lebar untuk melakukan komunikasi dua arah dan langsung dengan dunia nyata yang sedang ditelitinya. Kondisi inilah yang dimaksudkan sebagai model virtual reflektif. Kegiatan pemodelan sistem dinamis virtual belumlah mencukupi kesempurnaan pengambilan keputusan kompleks. Hal ini kemungkinan besar disebabkan karena pembuat model menentukan batas-batas yang terlalu sempit pada elemen temporal dan spatial bila dibandingkan dengan realitas yang ada. Lain dari pada itu ada 4 penyebab yang mengurangi kualitas pemodelan sistem dinamis, seperti: 1) kecenderungan negatif pemodel yang kurang memperhatikan kelengkapan feedback yang terlalu lambat jalanya karena time delay, 2) pemahaman yang kurang komprehensif tentang seluk beluk industri itu sendiri, 3) reaksi pemodel yang cenderung defensif, dan 4) dampak negatif akibat biaya penelitian yang tinggi. Sistem dinamis didesain untuk mengatasi keterbatasan-keterbatasan sehingga menghasilkan gambaran yang lebih riel dari dunia nyata. Forester (1987) mengatakan bahwa simulasi akan berhasil dengan baik bila pengembangan model dilakukan dengan asumsi realistis mengenai perilaku para pelakunya (human behaviour), diramu dengan studi lapangan yang lengkap, dan pemanfaatan data-data primer yang optimal untuk melengkapi dan menyempurnakan data-data sekunder. Simulasi merupakan cara yang praktis untuk menguji kehandalan model atau hasil rancang bangun ini. Tanpa simulasi pengujian terhadap suatu model tidak dapat dilakukan. Peningkatan kinerja model hanya dapat dilakukan dengan baik bila ada pembelajaran feedback dari representasi dunia nyata. Penelitian ini akan mensimulasikan faktor-faktor utama yang berpengaruh dalam sistem secara keseluruhan. 12 Hasil kajian tentang sistem yang sudah diverifikasi dan divalidasi ditambah dengan hipotesa dinamis akan menghasilkan model simulasi. Berdasarkan model simulasi ini akan dilakukan simulasi “what-if” dari unsur pembentuk sistem utama seperti unsur dari input, output, dan proses. Atas hasil simulasi diharapkan rekayasa model lebih lanjut dapat dihasilkan berupa rancang bangun model dinamis yang sejalan dengan model yang diharapkan. Dalam penelitian ini simulasi akan dilakukan sesuai dengan kondisi riel sehingga diperlukan perumusan yang utuh mengenai persamaan-persamaan, parameter, dan kondisi tertentu dari variabel yang diperlukan. Formalisasi model simulasi akan dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Stella. Dalam program simulasi diharapkan dapat memunculkan berbagai alternative strategi dan kebijakan. 2.6 Rantai kegiatan agroindustri gula tebu Tahapan kegiatan agroindustri gula tebu dimulai dari kegiatan perkebunan tebu yang menghasilkan produk tebu sebagai bahan baku, dilanjutkan dengan pengolahan hasil tebu oleh pabrik gula, selanjutnya produk gula dilelang, dijual dan didistribusikan ke pasar untuk memenuhi permintaan konsumen langsung segmen rumah tangga dan konsumen tidak langsung segmen industri besar dan industri menengah/ kecil. Di luar tahapan tersebut ada satu kegiatan lain berupa tata niaga impor sebagai kegiatan pemenuhan defisit supply produksi dalam negeri. Menurut Keat dan Young (2002), tiap-tiap tahapan produksi di atas menciptakan pasar input dan output masing-masing, dengan kata lain setiap tahap kegiatan mengakibatkan fungsi permintaan input yang dapat diturunkan (derived demand) dari fungsi permintaan outputnya. Berdasarkan hubungan inilah model sistem dinamis akan dibangun. 2.7 Rangkaian permintaan dan penawaran Dalam rangkaian permintaan dan penawaran ini dapat terlihat proses permintaan input dan penawaran output yang membentuk beberapa sub-sistem, seperti yang terjadi pada tingkatan perkebunan tebu dan pabrik gula. Perilaku pada tingkatan ini adalah bahwa produsen yang rasional akan melakukan optimasi keuntungan melalui minimalisasi biaya (input) dengan kendala teknologi dan pasar yang akan dilayani. 13 Konsekuensi pemahaman perilaku produsen tebu di atas akan menajamkan pemahaman perilaku lanjutan bahwa produsen dalam rantai agroindustri gula tebu yang rasional hanya akan melakukan kegiatan pembiayaan input bila produsen mengetahui prediksi jumlah output besaran manfaat yang akan diterima di masa depan. Pada saat terjadi hubungan antara pasar output dan pasar input inilah dapat diturunkan fungsi permintaan yang disebut derived demand sehingga pada tahapan lanjutan permintaan gula secara agregat dapat diprediksi jumlahnya. Berdasarkan rasionalitas di atas, analisis strategi dan kebijakan dapat dilakukan melalui telaah biaya input, modal kerja, tenaga kerja dan input lain yang digunakan dalam proses produksi sejak dari produksi tebu sampai dengan hasil agroindustri gula tebu. Bila timbul kesenjangan informasi (asymetric information) antar pelaku pasar, maka dapat mengakibatkan perbedaan negatif atas harapan bagi pengambil keputusan pada tingkat petani atau produsen gula, hal mana dapat mengakibatkan penurunan motifasi untuk melakukan tanam tebu atau produksi gula. Kondisi informasi yang melingkar ini selayaknya dijadikan pertimbangan utama dalam penentuan kebijakan yang integratif, sehingga dapat menjamin berjalanya sistem secara saling mendukung ke arah tujuan (re-inforcing) dan bukan sebaliknya. 2.8 Desain kebijakan Bila struktur dan perilaku model sudah stabil dan meyakinkan, maka model dapat digunakan sebagai alat untuk membuat dan melakukan evaluasi atas kebijakan yang telah berjalan maupun untuk mendesain kebijakan pada masa depan.Keragaan kebijakan dan sensitivitas terhadap ketidakpastian dalam parameter model harus dinilai, termasuk pengetesan atas model yang mengakomodir pilihan skenario kebijakan. 2.9 Tinjauan studi sebelumnya Studi yang pernah dilakukan sebelumnya tentang pemodelan integratif merupakan sumber referensi yang digunakan pada penelitian ini, seperti seperti yang dilakukan oleh: (1) Sterman, Modeling the Formation of Expectations. (2) Senge, P. and J. Sterman, Systems thinking and organizational learning (3) Coyle, R., The practice of Sistem Dinamiss: Milestones, lessons and ideas from 30 years experiences. (4) Doyle, J. and D. Ford, Mental models concepts for Sistem Dinamiss research. (5) 14 Khudori, Gula Rasa Neoliberalisme. (6) Nur Mahmudi Ismail, Restrukturisasi Industri Gula Nasional. (7) Zainal Abidin, Dampak Lineralisasi Perdagangan (8) Victor Siagian, Analisis Efisiensi Biaya Produksi Gula (9) Wayan R. Susila dan Bonar M. Sinaga, 2005 berjudul Pengembangan Industri Gula Indonesia yang Kompetitif pada Situasi Persaingan yang Adil, dikeluarkan oleh Lembaga Riset Perkebunan Indonesia, Bogor. Referensi di atas dirinci lebih lanjut mengenai metodologi yang digunakan, esensi dan isi kajian, serta keterkaitanya dengan penelitian ini, seperti dalam Tabel 4. 15 Tabel 4 Ringkasan referensi studi terkait No 1 2 3 4 5 Nama Sterman, John D. Senge, P. and J. D. Sterman, Coyle, R., Doyle, J. And D. Ford Kim P. Bryceson, Carl S. Smith 6 Zainal Abidin, 7 Nur Mahmudi Ismail 8 Victor Siagian 9 Wayan R. Susila Judul Metodologi Isi Utama Relevansi dg Disertasi Modeling the Formation of Expectations: The history of energy demand forecasts Sistems thinking and organizational learning: Acting locally and thinking globally in the organization of the future Menggunakan pemodelan sistem dinamis Memprediksi suatu permintaan kebutuhan energy di masa dating Metoda & Isi akan digunakan sebagai referensi prediksi permintaan gula di masa depan Menggunakan pendekatan Sistem Thinking Metoda & Isi sangat relevan untuk mengkaji unsur perilaku dalam agroindustri gula tebu, serta menggambarkan pentingnya makna feedback dalam pembelajaran suatu organisasi. The practice of Sistem Dynamics: Milestones, lessons and ideas from 30 years experiences Menggunakan pemodelan Sistem Dinamis Mental models concepts for Sistem Dinamiss research Menggunakan pemodelan dan pendekatan Sistem Thinking, Abstaction and Modelling of Agri-food Chains As Complex Decision Making Sistem Dampak Lineralisasi Perdagangan Terhadap Keragaan Industri Gula Indonesia: Suatu Analisis Kebijakan Jurnal ilmiah pada Seminar EAAE ke 110, 18-22 Feb. 08, Di Austria Menggambarkan pentingnya kajian perilaku organisasi yang dinamis, yang melakukan pembelajaran diri menggunakan mekanisme feedback Menggambarkan fleksibilitas pendekatan sistem dinamis dalam berbagai aspek kehidupan, meliputi bidang eksak maupun soft science. Menekankan mekanisme pembelajaran, kaji ulang, feedback, dan mekanisme jalanya sistem thingking dan sistem dinamis Jurnal disajikan sbg Sistem Dynamics and Innovation in Food Network Disertasi S3 IPB, Fak Pertanian, Sosial Ekonomi, menggunakan metoda Ekonometrika Menggambarkan analisis dampak kebijakan, tipologi analisis sistem, tidak menyinggung sistem desain dan sistem control Restrukturisasi Industri Gula Nasional Kajian BPPT, menggunakan pendekatan ekonometrika Khusus mengkaji informasi asimetris antara petani dan PG, kasus rendemen Mendukung penajaman salah satu permasalahan agroindustri gula Analisis Efisiensi Biaya Produksi Gula di Indonesia: Pendekatan Fungsi Biaya Mutli-input Multioutput Thesis S2 IPB, Fak Pertanian, Sosial Ekonomi, menggunakan metoda inputoutput Menitikberatkan pada analisis biaya produksi PG yang beroperasi di Jawa Mendukung pemutakhiran komposisi biaya produksi gula pada saat membuat FS Investasi . Pengembangan Industri Gula Indonesia yang Kompetitif pada situasi persaingan yang Adil Kajian pada Lembaga Riset Perkebunan Indonesia, Bogor Memfokuskan pada simulasi berbasis Ekonometrika, tdk ada rancang bangun sistem baru. Memberi gambaran yang memadai tentang agroindustri gula khusus dari sisi pandang ekonomi semata. Membantu memecahkan masalah dinamika dalam kelembagaan yang terkait agroindustri gula Metoda & Isi menjadi rujukan teori utama dalam penerapan pemodelan sistem dinamis agroindustri gula tebu Memberi pemahaman yang lebih mendalam tentang kegunaan Sistem Dynamic dalam Food Chains. Memberi gambaran yang memadai tentang agroindustri gula khusus dari sisi pandang ekonomi semata. 16 3 LANDASAN TEORI 3.1 Sistem dinamis Pada dasarnya sistem dinamis menggunakan landasan teori dinamika non-linier dan pengendalian umpan balik (feedback control) seperti yang diterapkan dalam ilmu matematika dan fisika. Selanjutnya sistem dinamis menerapkan konsep dasar di atas ke dalam ranah perilaku manusia sama seperti yang terjadi pada ranah sistem fisika dan sistem teknik lainya. Dengan demikian sistem dinamis dapat diterapkan secara baik di ranah lain seperti management, kehidupan sosial, kegiatan ekonomi, dan ilmuilmu sosial lainya. Sehubungan dengan pengembangan agroindustri gula tebu, berbagai alternatif strategi pengembangan adalah merupakan hasil keputusan managemen puncak, yaitu barupa arahan-arahan strategis yang bersifat direktif. Lingkup strategi pengembangan meliputi rentang waktu yang berjangka panjang, masuk pada level lingkungan dinamis dengan berbagai faktor yang saling mempengaruhi dan memiliki cirri khas ketidakpastian yang tinggi, seperti diuraikan pada Tabel 5. Bila dilihat dari sisi karakteristik komponen sistem agroindustri gula tebu di Indonesia, pemberlakuan suatu strategi pengembangan & kebijakan dapat mempengaruhi dan dapat diterapkan pada komponen input, proses, maupun output. Tabel 5 Karakteristik dan linkgup permasalah manajemen Jangka Lingkungan Direktif Panjang Dinamis & probabilistic Strategis Panjang Dinamis & mempengaruhi faktor-2 dengan kepastian rendah Taktis Menengah Pendek Operasional Pendek Dinamis & mempengaruhi faktor-2 dengan asumsi kepastian tinggi Dianggap static & tidak mempengaruhi faktor-2 Sifat Arahan-arahan Strategis, terkadang intuitif Tidak bisa diprogram karena preferensi pengambil keputusan perlu masuk secara utuh Bisa dibuat program dengan masukan preferensi pengambil keputusan Bisa dibuat program karena berulang Sumber: Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk (Marimin, 2004) Ditinjau dari karakteristik atau jenis sistem berdasarkan sifat komponen, maka kajian strategi pengembangan dan kebijakan dapat berubah-ubah secara fleksibel dari satu jenis sistem ke jenis sistem lainya. Kajian kebijakan dapat berada pada sistem analis, sistem desain, maupun sistem kontrol seperti pada Tabel 6. 17 Tabel 6 Jenis-jenis sistem Sistem Input Proses Output Diketahui Diketahui Direkayasa/diatur Desain Diketahui Direkayasa/diatur Diketahui Kontrol Direkayasa/diatur Diketahui Diketahui Analis Sumber: Teori dan Aplikasi Sistem Pakar dalam Teknologi Manajerial (Marimin, 2005) Sistem Dinamis merupakan suatu metoda untuk meningkatkan kemampuan pembelajaran dalam suatu sistem yang amat kompleks (Sterman, 2004). Sistem dinamis mengembangkan mekanisme feedback melalui metoda simulasi sehingga dapat membantu mengatasi kompleksitas suatu permasalahan, memahami sumbersumber resistensi suatu penerepan kebijakan, dan membantu desain kebijakan yang lebih efektif. 3.2 Struktur dan aspek operasional dalam pemodelan sistem dinamis Perilaku suatu sistem muncul dari struktur sistemnya. Struktur sistem terdiri dari feedback loops, stocks, danflows, serta kondisi hubungan non-linearitas akibat interaksi yang terjadi antara struktur fisik sistem dan proses pengambilan keputusan para pelakunya (Richmond, 2002). Salah satu aspek perilaku penting dalam sistem dinamis adalah struktur feed back yang dihasilkan oleh sistem tersebut. Bila feedback berakibat positif, maka jenis perilakunya disebut jenis growth atau tumbuh. Bila feedback berakibat negatif, maka sistem dikatakan teridentifikasi sebagai goal seeking. Bila ada pengaruh time lag/ time delay dari feedback yang ditimbulkan, maka sistem dapat diidentifikasi sebagi oscillations, limit cycles, atau chaos. Aspek operasional dalam sistem dinamis terdiri dari thinking, communicating, dan learning. 3.2.1 Thinking Dalam langkah pertama berupa eksplorasi pemikiran atau Thinking, terdiri dari dua kegiatan utama yaitu: membuat konstruksi model dan melakukan simulasi untuk mengambil kesimpulan. Model adalah penyederhanaan kondisi nyata berupa representasi yang dapat menangkap karakteristik keadaan realitas keadaan nyata, yang secara simbol sistem dinamis diuraikan pada Gambar 1. 18 Gambar 1 Tahapan constructing dalam pemodelan sistem dinamis 3.2.2 Communicating Output dari kegiatan eksplorasi pemikiran atau Thinking merupakan bahan pokok bagi kegiatan selanjutnya, yaitu communicating. Ada tiga bahan pokok dalam kegiatan communicating yaitu berupa: mental model, hasil simulasi, dan kesimpulan. Secara garis besar kegiatan communicating dapat dilihat pada Gambar 2. Gambar 2 Tahapan communicating dalam pemodelan sistem dinamis 3.2.3 Learning Kegiatan selanjutnya adalah merupakan kegiatan pembelajaran atau Learning. Ada dua macam learning, yaitu:Self Relfective LearningdanOther Inspired Learning Self-reflective learning merupakan hasil simulasi yang dihasilkan dari mental model Other Inspired learning merupakan gabungan hasil dari self reflective learning dan kesimpulan hasil simulasi, seperti diterangkan pada Gambar 3. 19 Gambar 3 Tahapan Learning dalam pemodelansistem dinamis 3.3 Elemen kebijakan agroindustri 3.3.1 Kebijakan fiskal dan moneter Kebijakan fiskal meliputi kebijakan yang langsung terkait dengan pendapatan dan biaya suatu produk atau jasa, seperti pajak dan berbagai kebijakan sektor riel lainya. Kebijakan fiskal berkaitan dengan kegitan operasional sektor riel, oleh karena itu kebijakan ini mencakup rentang wilayah seluas keterkaitan dengan kegiatan operasional sektor riel itu sendiri. Subyek penentu kebijakan fiskal dapat dilakukan oleh berbagai pihak otoritas yang relefan dengan obyek yang diatur. Kebijakan Moneter secara garis besar terkait dengan pengendalian suku bunga pinjaman, tingkat inflasi dan nilai tukar mata uang asing (Houck, 1986). Kebijakan moneter dilakukan oleh otoritas utama yaitu Bank Indonesia sebagai bank sentral. Kedua instrumen kebijakan tersebut dapat bersifat protektif maupun terbuka. Negara Indonesia yang mengimpor gula, dapat melakukan proteksi diri dari ekspansi pasokan gula internasional melalui mekanisme kebijakan tarif dan atau kuota. Disamping itu, negara importir dapat melindungi dan menjaga kesejahteraan produsen dengan menerapkan instrumen kebijakan fiskal. Dalam pelaksanaanya dapat pula dilakukan kuota impor secara proporsional atau dalam bentuk subsidi sarana produksi 20 secara langsung bagi produsen dalam negeri. Kebijakan lain yang dapat dilakukan oleh negara importir adalah berupa subsidi konsumsi dan atau subsidi impor. Bila penelitian ini dikaitkan dengan praktek perdagangan internasional, maka terlepas dari argumentasi teoritis tentang bermanfaatnya perdagangan bebas, namun kebijakan perdagangan bebas akan menghadapi resistensi kuat dari para pihak tertentu (Houck, 1986). Beberapa alasan utama yang mendukung penolakan perdagangan bebas atau berpihak pada kebijakan proteksi adalah: 3.3.2 • Melindungi agroindustri yang lemah • Melindungi keamanan dan ketahanan nasional • Melindungi kesejahteraan nasional • Melindungi praktek perdagangan yang tidak adil • Melindungi program nasional yang sedang digalakan • Melindungi posisi neraca pembayaran Kebijakan pengembangan produk alternatif Kebijakan ini sesungguhnya merupakan kategori kebijakan fiskal, namun demikian mengingat pentingnya penekanan pada aspek pengembangan produk alternatif berbasis bahan baku tebu, maka secara khusus disebutkan kebijakan pengembangan produk alternatif berbasis tebu selain untuk diproses menjadi gula tebu. Adapun contoh produk alternatif dalam penelitian ini adalah ethanol, gula cair, dan produk alternatif lainya. Penelitian ini mengakomodir keingingan para peserta Focused Group Discussion yang mengharapkan dibentuknya kelompok kerja untuk memikirkan secara khusus tentang peluang alternatif produk berbasis tebu. 3.4 Interpretive Structural Modelling Dalam kaitan dengan pengumpulan pendapat berupa identifikasi aktivitas setiap bidang dan hubungan kepentingan antar pelaku, penelitian ini menggunakan hasil diskusi kelompok (Focused Group Discussion) yang pesertanya antara lain adalah semua para pemangku kepentingan dalam rangkaian kegiatan agroindustri gula tebu. Berkaitan dengan elemen aktivitas sub-sistem agroindustri gula tebu, penelitian ini merencanakan akan membahas elemen aktivitas: a. Bidang produksi perkebunan tebu 21 b. Bidang produksi pabrik gula pengolah tebu c. Bidang distribusi ke konsumen dan trend permintaan d. Bidang penentuan kebijakan Hasil akhir dari teknik ISM adalah elemen kunci dan diagram struktur. Meskipun demikian dalam penelitan ini tidak akan membahas secara khusus matrix Driver Power Dependence (DPD) bagi elemen-elemen aktivitas di atas, dengan demikian peneliatian ini tidak sampai pada analisis klasifikasi sub-elemen berikut: a. weak driver - weak dependent variable (autonomous) b. weak driver – strongly dependent variable (dependent) c. strong driver – strongly dependent variable (linkage) d. strong driver – weak dependent variables (independent) 3.5 Analytical Hierarchy Process dan Analytical Network Process Analytical Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh Thomas L. Saaty (Saaty,1982) menjadi salah satu alat bantu pengambilan keputusan yang melibatkan elemen-elemen keputusan yang sulit dikuantifikasikan dan belum jelas strukturnya. AHP menggunakan asumsi bahwa reaksi logis manusia ketika menghadapi pengambilan keputusan yang kompleks cenderung mengelompokan elemen penentu keputusan sesuai dengan karakteristik umum yang berlaku. Proses sistemik AHP meliputi penyusunan secara hirarkhis guna memilahkan elemen dalam suatu sistem dalam berbagai tingkat yang berbeda dan mengelompokan elemen serupa dalam tiap tingkat. Tingkat puncak yang disebut fokus atau goal adalah sasaran keseluruhan yang liputannya luas. Di bawahnya ditempatkan level kriteria sebagai tolok ukur dalam melakukan pemeringkatan. Selebihnya adalah level alternatif dari berbagai pilihan yang dihadapi yang berdasarkan kriteria harus dipilih dan ditentukan prioritasnya. Analytical Network Process (ANP) merupakan bentuk yang lebih umum dari AHP dan dapat digunakan untuk menampilkan kerangka umum bagi pengambilan keputusan tanpa harus membuat asumsi elemen-elemen yang terikat oleh aturan hirarkhis. Elemen-elemen ANP dapat saling berdiri sendiri tanpa mengikuti aturan peringkat seperti pada AHP. Keunggulan ANP yang paling menonjol terletak pada kemudahan menggabungkan elemen yang saling terkait dan kemampuan mengakomodasikan mekanisme feedback ke dalam jejaring pengambilan keputusan (Saaty, 2008) 22 Dalam penelitian ini akan menggunakan ANP berbasis kriteria Benefit Cost Opportunity Risk (BCOR). Kaidah BCOR memiliki kesamaan makna dengan urutan pada analisis Strenght Weakness Opportunity Threat (SWOT), sehingga BCOR dapat memetakan kondisi lapangan dan dapat membantu secara mudah untuk mengarahkan strategi ke depan sesuai dengan yang diinginkan. Adapun alternatif pilihan kebijakan yang akan diuji dan diurutkan prioritasnya dengan menggunakan model BCOR adalah Kebijakan Moneter, Kebijakan Fiskal, dan atau Kebijakan Pengembangan Produk Alternatif, yang skemanya pada Gambar 4. 23 Gambar 4 Struktur ANP berbasis benefit cost opportunity risk Secara narasi yang lebih rinci, model BCOR akan menggunakan kriteria kontrol yang terdiri dari tiga faktor, yaitu ekonomi, politik dan sosia. Kemudian diikuti oleh Klaster pada masing-masing faktor kriteria kontrol dan pada penghujungnya diikuti elemen masing-masing, seperti terlihat pada Tabel 7. Tabel 7 Rincian elemen benefit cost opportunity risk Kriteria Kontrol     Benefit   ‐        (Strenght)  Ekonomi  Klaster  Elemen  Recovery Industri Gula     Struktur Ekonomi  Lapangan Kerja di Agrin Gula, di  industri terkait, reorganisasi  industri nasional,  pemberdayaan teknologi  Supply & Demand  Kredibilitas Politik  Kepercayaan partisan parpol  meningkat, Dunungan parpol  pada kebijakan pemerintah,  Reputasi partai politik  Stabilitas Politik  Pencapaian tujuan parpol,  Peningkatan jumlah pemilih,  Konsistensi kebijakan gula  nasional  Han Kam Tib     Lingkungan Hidup     Tingkat Penyerapan Tng Kerja     Politik  Sosial     24 Cost  ‐    (Weakness)  Ekonomi  Harga Barang Lain yg terkait  Harga Gula  Tingkat Inflasi  Retaliasi produk ekspor  Indonesia  Kredibilitas Internasional  Politik  Sosial  Opportunity  Ekonomi  Dukungan Int'l pada Free  Trade  Tingkat Kriminalitas  Kesejahteraan  Globalisasi  Dukungan pengembangan  tekno.  Popularitas politik domestik  Politik  Praktek Perdagangan Int'l  Sosial  Risk  Ekonomi  Politik  Sosial  Semua Network        Dukungan internasional   Infrastruktur Industri  Domestik  Kepemimpinan WTO  Kredibilitas Global        Alternative           Kinerja ekspor Indonesia,  Pasar tenaga kerja, Keunggulan  kompetitif  Reputasi Internasional,  Pengaruh Internasional,  Dukungan pada isu‐2  internasional                  Pemilu legislatif 2014, Pemilu  presiden 2014, Persiapan  kebijakan pem yad  Promosikan free trade,  Meningkatkan fair trade, Peran  kepemimpinan di WTO           Lapangan kerja, Pekerjaan lain  terkait, Dukungan ekonomi  pada peningkatan teknologi              Penerapan Tarif Bea Masuk,   Dukungan Kebijakan Moneter,  Pengembangan Produk  Alternatif  3.6 Jejaring keyakinan Bayesian (Bayesian Belief Network) 3.6.1 Model umum jejaring keyakinan Bayesian Model Jejaring Keyakinan Bayesian (JKB) merupakan cabang dari teori probabilitas matematika yang dapat memodelkan ketidakpastian fenomena atau realitas kehidupan keseharian. Pemodelan ketidakpastian ini dilakukan dengan cara menggabungkan penalaran yang logis dan bukti-bukti kenyataan yang diperoleh melalui observasi, dengan cara memasukan unsur peluang atau probabilitas atas suatu keadaan. 25 Jejaring Keyakinan Bayesian akan digunakan untuk mendukung analisis fenomena agroindustri yang mengandung unsur probalilitas pada peubahnya. Tiaptiap agen/ sub-sistem yang digambarkan oleh pemodelan sistem dinamis memiliki probabilitas masing-masing. Persepsi atas arus informasi dari satu sub-sistem akan mengalir ke sub-sistem yang lain sehingga akan mempengaruhi tingkat keyakinan, persepsi, belief sub-sistem lain dalam merespon informasi tersebut. Sebagai contoh peubah harga produk, kondisi cuaca, persepsi pemasaran produk dan peubah lainya, dapat mempengaruhi keputusan para pelaku sub-sistem. Dengan pendekatan model Jejaring Keyakinan Bayesian diharapkan dapat menyempurnakan proses pengambilan keputusan. Jejaring Keyakinan Bayesian merupakan alat yang tangguh untuk membuat model yang melibatkan keyakinan/ probabilitas hubungan sebab-akibat antar variabel. Jejaring ini berisikan berbagai tingkat probabilitas variable yang disertai dengan hubungan historis antar variable tersebut. Jejaring Keyakinan Bayesian merupakan alat yang efektif untuk membuat model dengan kekhasan adanya informasi yang sudah diketahui, bersamaan dengan hadirnya data yang berkarakter tidak menentu serta data yang secara parsial tidak lengkap. Hal inilah yang membedakan antara Jejaring Keyakinan Bayesian dan Sistem Pakar (expert sistem, ruled-based sistem). Pada Sistem Pakar, ketidak-tentuan atau ketidak-tersediaan data akan mengakibatkan ketidak-efektifan atau ketidak-akuratan penjelasan yang logis (reasonings) atas suatu fenomena. Sebaliknya dengan menggunakan Jejaring Keyakinan Bayesian, ketidaklengkapan data dapat diatasi sehingga ketersediaan data yang tidak sempurna tetap dapat digunakan untuk memodelkan fenomena yang menuntut penjelasan logis secara cepat waktu. Ketidak-tentuan dapat muncul dalam berbagai situasi. Bahkan sumber pakar dapat menyatakan ketidak-tentuan atau ketidak-akuratan atas kondisi informasi pada suatu model. Dalam kondisi seperti ini, Jejaring Keyajinan Bayesian bermanfaat untuk menghadapi kondisi yang samar, tidak menentu, tidak utuh, dan saling bertentangan (vague, uncertain, incomplete, and conflicting). Bentuk umum JKB terdiri dari tiga elemen utama, yaitu : 1. Elemen nodes yang merupakan representasi variable dalam sistem. Tiap-tiap node bersifat mutually exclusive dan node dapat bermakna sebagai variable. 2. Elemen links, sebagai penghubung hubungan sebab akibat antar nodes 26 3. Elemen probabilities, yang melekat pada node dan menunjukan tingkat keyakinan atau probabilitas sutau node sehubungan dengan sebab-akibat dengan node yang lainya. 3.6.2 Struktur umum jejaring keyakinan bayesian Model Jejaring Keyakinan Bayesian dapat disusun dengan mengikuti kaedah struktur umum dengan alur seperti pada Gambar 5 yang terdiri dari 6 (enam) kategori variable seagai berikut: 1. Tujuan Model 2. Faktor-faktor Pengendali 3. Faktor-faktor Intermediasi 4. Intervensi Tindakan 5. Faktor-faktor Implementasi 6. Dampak-dampak ikutan Gambar 5 Struktur umum jejaring keyakinan Bayesian Dalam pengaplikasian pada model, faktor-faktor implementasi akan berhubungan langsung dengan elemen-elemen pada intervensi tindakan. Pada saat bersamaan intervensi tindakan berbubungan dengan faktor-faktor intermediasi atau 27 faktor-faktor antara. Contoh pengembangan struktur model jejaring keyakinan Bayesian dapat dilihat pada Tabel 8. Pada saat memulai membangun Jejaring Keyakinan Bayesian, pemodel perlu mendahulukan logika dasar dari model sistem yang akan dibangun. Kemudian diikuti oleh ide-ide penting yang paling relevan dan perlu ditampilkan dalam model sehingga model Jejaring Keyakinan Bayesian menjadi efektif dan efisien. Tabel 8 Rincian struktur jejaring keyakinan Bayesian Kategori Penjelasan Contoh Tujuan Suatu hal yang ingin dicapai dan dipengaruhi oleh tata kelola model pengembangan agroindustri gula tebu. • Tingkat produktifitas hasil panen gula tebu • Kontinuitas sumber daya alam • Kontinuitas agroindustri gula tebu secara umum Intervensi Tindakan Hal-hal yang ingin diimplementasikan guna mencapai tujuan. Hal ini dapat berupa pilihan-pilihan tindakan managerial, seperti konservasi lahan tanam, pemberian bantuan saprodi • Peningkatan konservasi lahan tanam • Penggunaan bibit unggul • Pemberian Subsidi • Pelatihan kemampuan SDM Faktor-faktor Antara (intermediate factors) Faktor-faktor yang menghubungkan antara Intervensi Tindakan dan Tujuan model jejaring • Luas lahan tanam (menghu bungkan antara luas lahan yang ada dan rencana perluasan) • Tingkat Produktifitas (menghubungkan antara Pelaku Usaha/ Petani dan Tingkat Pendapatan Faktor-faktor Pengendali Faktor-faktor yang tidak dapat dirubah dengan Intervensi Tindakan namun faktor-faktor ini turut mengendalikan lingkungan sistem. • Jumlah penduduk • Tingkat curah hujan • Kecocokan sifat tanah dan tanaman tebu. Faktor-faktor implementasi Faktor-faktor yang secara langsung mempengruhi apakah intervensi tindakan dapat berhasil dilakukan dalam jangka waktu singkat atau panjang • Pengelolaan pupuk yang sesuai dengan sarat kebutuhan tanaman tebu • Pengelolaan Hama & Penyakit Tanaman Tebu • Pengelolaan pembersihan tanaman pengganggu (gulma) Dampak-dampak Ikutan Faktor-faktor yang secara tidak langsung ikut berubah sebagai akibat dari intervensi tindakan namun perubahan ini tidak mempengaruhi sama sekali atau secara signifikan terhadap lingkungan sistem yang sedang dikaji. • Peningkatan ketersediaan supply air bagi masyarakat sebagai akibat positif konservasi lahan • Peningkatan ternak yang memanfaatkan pakan dari limbah daun tebu. 28 3.7.3 Aturan Jejaring Keyakinan Bayesian Jejaring Keyakinan Bayesian yang diprakarsai oleh Tn. Rev. Thomas Bayes, mengikuti aturan rumusan matematis berupa teori probabilitas bersarat. Adapun persamaan Bayes yang paling mendasar adalah: P(b|a)   = ! ! ! ! !(!) !(!) P(a) adalah probabilitas a, dan P(b) adalah probabilitas b, dan P(a|b) adalah probabilitas a bila diketahui peristiwa b sudah terjadi. Sebagai ilustrasi, hama tikus dapat merusak hingga 50% tanaman tebu muda. Andaikata diketahui setiap 1 (satu) meter persegi dari 50,000 m2 (5 Ha) tanaman tebu terdapat 1 tikus, dan tiap 1 meter persegi dari 20 m2 tanaman ternyata rusak terserang hama tikus. Kita ingin mengetahui sejauh mana petani tebu mengeluhkan kerusakan tanaman tebu, maka dapat dihitung tingkat kerusakan sebagai berikut: P hama tikus kerusakan tanaman) = ! !"#$%&!&' !"#"$"# !"#" !"#$% ! !(!"#" !"#$%) !(!"#$%&!&' !"#"$"#) P hama tikus kerusakan tanaman) =       !.! ! !/!",!!! !/!"     = 0.0002 Bila ada petani yang mengeluhkan kerusakan tanaman, maka kemungkinan disebabkan oleh hama tikus hanya sebesar 0.02%. Perumusan Jejaring Keyakinan Bayesian secara lebih kompleks dapat dirumuskan dengan mengikutkan hipotesa, pengalaman masa lampau, dan bukti-bukti sebagai berikut: P(H|E, c) = ! ! ! ! !(!|!,!) !(!|!) Berdasarkan rumus di atas, tingkat keyakinan/ probabilitas hipotesa H dapat meningkat bila ada tambahan bukti/ fakta E dan dalam konteks latar belakang kejadian pengalaman masa lalu c. Bagian sisi kiri P(H|E,c) disebut keyakinan posterior atau probabilitas hipotesa H setelah memperhatikan pengaruh bukti/ fakta E dari pengalaman masa lalu c. Istilah P(H|c) disebut keyakinan a-priori atau probabilitas hipotesa H bila hanya diketahui kejadian pengalaman masa lalu c saja.Istilah P(E|H,c) disebut kecenderungan, likelihood, yang memberikan tingkat keyakinan dari bukti kejadian dengan adanya kebenaran asumsi H dan latar belakang informasi pengalaman masa lalu c. 29 4 METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Kerangka Pemikiran Realisasi strategi pengembangan dan kebijakan agroindustri gula tebu yang telah dirumuskan sebelumnya belum menunjukan efektifitas sesuai yang diharapkan. Pada titik bahasan inilah penelitian ini memandang perlu menggunakan metoda sistem dinamis sebagai alat dasar yang diharapkan mampu mengupas bahwa penerapan strategi generik belum tentu menghasilkan efek yang sama pada waktu dan kesempatan yang berbeda. Metodologi sistem dinamis yang dipadu dengan Intrepretive Structural Modelling (ISM), Analytical Network Process (ANP) dan Bayesian Biliefe Network (BBN) diharapkan dapat mengeliminir kesan kurangnya penekanan prioritas sebagai langkah tanggap atas kebutuhan kebijakan yang tepat bagi para pemangku kepentingan yang kompleks. Hal ini minimal dapat merespon kondisi seperti tercermin dari kurang terstrukturnya langkah kebijakan sesuai skala prioritas yang terjadi pada kebijakan terkait hal-hal berikut: a. inovasi baru teknik budidaya dan pabrik gula, b. peningkatan permintaan gula oleh industri makanan dan minuman, c. penghapusan pengendalian tataniaga oleh Bulog d. pemberian fasilitas pendanaan kredit usaha tani tebu e. program relokasi PG dari Jawa ke luar Jawa& Rehabilitasi PG f. kebijakan tarif g. penguatan fungsi organisasi/ kelembagaan yang sesuai dan wajar Berdasarkan gambaran kompleksitas antar subyek yang berlangsung secara terus menerus, dan kondisi usaha serta tata niaga yang amat kompleks di atas, maka diharapkan pendekatan pemodelan dengan menggunakan metoda sistem dinamis yang yang dipadu dengan teknik ISM, ANP, BBN/JKB dapat membantu untuk menentukan strategi pengembangan agroindustri gula tebu yang ditopang oleh kebijakan secara lebih tepat guna dan efektif dalam pelaksanaanya. 4.2 Tahapan Penelitian Pemodelan sistem dinamis ini akan dilakukan melalui 4 (empat) tahapan utama yaitu: tahapan persiapan, perancangan model, pembangunan model, dan 30 rancangan implementasi. Secara skematis rangkaian tahapan dapat dilihat pada Gambar 6. Gambar 6 Tahapan penelitian rancang bangun model dinamispengambilan keputusan kompleks pengembangan agroindustri gula tebu 31 Tahap persiapan meliputi kegiatan studi pustaka, pengembangan ide, persiapan kuesioner sebagai alat pengumpul data primer yang dilakukan melalui pertemuan Focused Group Discussion dengan para pemangku kepentingan. Langkah selanjutnya berupa pengumpulan data dari petani, kebutuhan konsumen rumah tangga dan industri, pengumpulan data kajian kebijakan pemerintah, dan pengumpulan data dari kepustakaan serta pendapat pakar. Tahap berikutnya adalah persiapan perancangan model. Pada tahap ini akan dilakukan tahapan pendekatan sistem, dimulai dari analisa kebutuhan sampai dengan analisa stabilitas. Selanjutnya sesuai lingkup penelitian, maka akan dihasilkan elemen model berupa sub-sistem perkebunan/ petani, sub-sistem produksi gula tebu, subsistem distribusi, dan subsistem kebijakan. Mengingat tidak semua elemen dapat dianalisis dengan baik oleh alat bantu software sistem dinamis Stella, maka penelitian ini akan menggunakan alat bantu analisis software ISM, ANP dan BBN/ JKB. Penggunaan alat bantu dan penerapanya dapat dilihat pada Gambar 7. Langkah 6 Langkah 1 – 3 Berorientasi pada data Langkah 4 – 5 Metodologi & Isu Kebijakan Langkah 5 – 6 Pengambilan Keputusan Langkah 5 Langkah 4 Langkah 3 Langkah 2 Langkah 1 Analisis Kesenjangan Kenyataan v.s. Harapan? Basis Pengetahuan Dasar Agroindustri Gula Tebu Realitas di lapangan ISM ANP BBN Penentuan Prioritas Opsi‐opsi strategi Ukuran Kinerja Kebutuhan saat ini & yad Kebutuhan Investasi Operasional & Pendanaan Penilian Kondisi Bagaimana Kondisinya? Bagaimana keterkaitanya? Pengambilan Keputusan Kebijakan prioritas Strategi prioritas Model  Perhitungan (simulasi & matematis)  Software Stella Basis Data Pangetahuan Dimodelkan secara System Dynamic  menggunakan Software Stella Gambar 7 Tahapan penggunaan alat bantu software Tahapan pendekatan sistem yang berkenaan dengan rancang bangun model dinamis dapat diuraikan sebagai berikut: 1. Pemodelan utama sistem dinamis menggunakan software Stella 32 2. Pemodelan pembangunan visi, misi, dan rencana aksi menggunakan softeware ISM Concept Star 3. Pemodelan pemeringkatan kebijakan menggunakan software ANP Super Decisions. 4. Pemodelan jejaring keyakinan Bayesian untuk menggambarkan probabilitas tercapainya langkah awal yang utama dalam rangka pengembangan agroindustri gula tebu, menggunakan software BBN Netica. 4.2.1 Analisis Kebutuhan Analisis kebutuhan dalam penelitian ini membahas pokok-pokok kepentingan dan kebutuhan para pihak pemangku kepentingan dalam agroindustri gula tebu. Dengan menganalisis secara cermat mengenai kepentingan dan kebutuhan masingmasing pihak, diharapkan dapat menghasilkan gambaran yang lebih jelas mengenai kemungkinan munculnya potensi sinergis dan antagonis. Di samping itu dalam analisis kebutuhan akan terungkap para pelaku utama dalam agroindustri gula tebu. Kajian para pelaku dalam suatu sistem kegiatan usaha merupakan bagian dari ilmu ekonomi kelembagaan. Dalam ekonomi kelembagaan, kajian yang diarahkan untuk mengungkapkan perbedaan kepentingan yang muncul dalam pengambilan keputusan yang berorientasi pasar dan non-pasar, serta terjadinya biaya transaksi (trancsaction cost) dari kegiatan antar pelaku yang berulang-ulang, hal inilah merupakan unsur pembentuk harga (Williamson, 1981) Pendapat Oliver E. Williamson, pemenang Nobel Ekonomi 2009, tepat diterapkan pada pengembangan agroindustri gula tebu terutama sesuai teorinya yang menyangkut ekonomi kelembagaan mengenai semakin sulitnya dan tidak menentunya biaya informasi yang pada penghujungnya sangat menentukan biaya atau harga produk gula. Lebih lanjut dalam analisis ekonomi kelembagaan berkenaan dengan para pelaku yang saling terkait dalam agroindustri gula tebu, telah mengakibatkan munculnya ketidak tentuan dan peluang aportunisme dalam setiap transaksi atau rangkaian transaksi. Hal inilah yang mengakibatkan gejala spekulasi yang dapat muncul pada tiap tahapan kegiatan agroindustri gula pada khususnya. Dengan pemahaman perilaku yang diturunkan dari teori ekonomi kelembagaan ini, maka diharapkan para pemangku kepentingan dapat menghindari setiap upaya dari luar sistem yang akan merugikan sistem. 33 Tabel 9 Analisis kebutuhan sistem, pelaku ekonomi kelembagaan dan potensi konflik antar pelaku. No 1 2 Pelaku Petani Dinas Pertanian Kebutuhan • • • • • • • • • • 3 4 Dinas Perdagangan Lembaga Pendana Keuangan • • • • • • 5 6 9 Pemerintah Daerah Pemerintah Pusat 7 Industri Pabrikan Gula 8 Importir legal Bea Cukai, Fiskal • • • • • • • • • • • • • • • • • Potensi Konflik Harga Tebu stabil & layak Penentuan Rendemen yang transparant Peningkatan Pendapatan Peningkatan Kesejahteraan Kemudahan Info pasar Peningkatan Produksi Tebu Kesinambungan suplai tebu ke P.G. Peningkatan Kualitas Tebu Tercapai target produksi • • Harga tidak sesuai Ketidak jelasan kriteria inspeksi rendemen • Ketidaksesuaian pencapaian produksi tebu karena alternatif komoditas lain (mis. Padi) Peningkatan kualitas gula lokal Penurungan Impor gula Stabilitas harga gula nasional Tingkat suku bunga layak Pengembalian Kredit lancar dan tepat waktu Terjaminya modal yang diinvestasikan Penciptaan lapangan pekerjaan Peningkatan investasi daerah Peningkatan infrastruktur Pertumbuhan ekonomi nasional Pengembangan agroindustri gula tebu Pertumbuhan Kesejahteraan Peningkatan keuntungan Penurunan Biaya Produksi Kontinuitas suplai bhn baku Peningkatan Produktifitas Ketersediaan Sumber Dana Kelayakan Usaha bagi pengembangan pabrik baru Peningkatan keuntungan Kemudahan prosedur impor Harga gula memberikan keuntungan Valas condong stabil Tercapai Target Pemasukan Penurunan Penyelundupan, impor ilegal • Disparitas harga domestik dan internasional • Persaingan dengan sumber pendana informal • Kebocoran pasokan bahan baku tebu ke wilayah lain • Ketidakseimbangan portofolio pengembangan komoditas lain. • • Harga tidak stabil Kelemahan kelembagaan pendukung • • Persaingan dengan Importir ilegal (penyelundupan) Nilai tukar valas fluktuatif. • Impor ilegal tak terkendali 34 4.2.2 Formulasi Permasalahan Kompleksitaspermasalahan agroindustri gula tebutebudi Indonesia dapat dipaparkan sebagai berikut: 1. Keterbatasan informasi, pengetahuan, permodalan petani tebu dalam melaksanakan bongkar ratoon dan rawat ratoon 2. Kurangnya penciptaan bibit unggul yang sesuai dengan perubahan lingkungan lahan tanam. 3. Kurangnya fasilitas irigasi terutama pada lahan kering 4. Mulai langkanya ketersediaan tenaga kerja 5. Kualitas gula rendah, ICUMSA masih lebih besar dari 150 IU 6. Belum berkembangnya diversifikasi produk 7. Penetapan Bea Masuk Impor gula tebu perlu ditinjau (masih rendah) 8. Ketersediaan pendanaan sering terhambat. 9. Penatalaksanaan industri gula masih kurang baik 10. Produktifitas dan efisiensi pabrik gula rendah 11. Lahan perkebunan menyempit dan penyediaan lahan baru masih kurang Penelitian ini telah mengupayakan agar dapat mengakomodir semua keinginan para pihak pemangku kepentingan yang pada saat itu dipertemukan dalam forum pertemuan bersama. 4.2.3 Identifikasi Sistem Mata rantai hubungan yang dapat diidentifikasi dari pemodelan sistem dinamis agroindustri gula tebu dapat digambarkan di bawah ini. Identifikasi sistem menggambarkan hubungan kebutuhan dan hal-hal yang harus dipecahkan atau dipenuhi untuk mencukupi kebutuhan tersebut. Berdasarkan gambaran saling berhubungan tersebut, lalu diinterpretasikan ke dalam black box pemodelan sistem dinamis strategi pengembangan dan kebijakan agroindustri gula tebu. 4.2.4 Diagram konsepsual agroindustri gula tebu Petani Tebu adalah pihak yang berada pada posisi paling awal dari matarantai agroindustri gula tebu yang panjang. Petani tebu memegang peran yang penting meski dalam banyak hal mereka lebih sering dimarginalkan. Oleh karena itu penekanan pada ketelitian penentuan kebutuhan pihak petani dalam sistem 35 agroindustri gula tebu menjadi penting karena pihak petani merupakan basis awal dari agroindustri gula tebu. Pabrik gula merupakan mata rantai selanjutnya setelah produksi tebu oleh petani. Permasalahan yang dihadapi oleh PG tidak kalah komplekssnya dari pada permasalahan yang ada di sektor perkebunan. PG di Indonesia relatif sudah berusia sangat tua dan oleh karenanya revitalisasi fasilitas pabrik secara parsial cenderung tidak dapat mengejar pencapaian efisiensi produktifitas yang diinginkan. Kondisi ini berpotensi melemahkan pencapaian target pemenuhan kebutuhan gula dalam negeri. Luar Negeri GULA PUTIH Dalam Negeri PG Tebu RAW SUGAR Industri MSG REFINED SUGAR PG Rafinasi Petani Pedagang Produsen Makanan dan Minuman (Ma-Min) Konsumen Rumah Tangga Konsumen Ma-Min Keterangan : Merembes Barrier Gambar 8 Kerangka konseptual Supply-Demand sistem agroindustri gula tebu Pabrik gula menghasilkan produk gula putih (supply side) yang siap dikonsumsi oleh konsumen rumah tangga. Di sektor produsen makanan dan minuman, mereka hampir tidak mengkonsumsi produk gula putih dalam negeri karena faktor spesifikasi gula yang tidak kompatibel dengan persyaratan produk makanan dan minuman. Di sinilah muncul permintaan gula dengan kualitas tinggi atau disebut gula rafinasi. Permintaan gula rafinasi oleh kelompok industri besar (Pabrik Makanan dan Minuman) dipenuhi dari dua sumber, yaitu Pabrik Gula Rafinasi yang beroperasi di dalam negeri dan import gula rafinasi siap pakai dari luar negeri. Kompleksitas semakin meningkat ketika Pabrik Gula Rafinasi dalam negeri harus mengimpor bahan baku berupa gula mentah dari luar negeri. Kondisi kompleksitas di atas menimbulkan peluang penyalahgunaan wewenang bila tidak diatur dan ditata dengan kebijakan yang tepat. Hal ini semakin meningkatkan resiko persaingan bagi produsen gula putih domestik bila tingkat 36 pasokan gula rafinasi hasil produksi pabrik gula rafinasi dalam negeri serta importasi gula rafinasi siap pakai tidak dikendalikan. Keadaan dapat menjadi lebih buruk bila saling terjadi rembesan pasokan dan permintaan antara gula mentah, gula putih, dan gula rafinasi. 4.2.5 Pemodelan dan implementasi komputer Dalam penelitian ini proses penulisan dan pembangunan model akan menggunakan pendekatan seperti ketika membuat narasi yang menggambarkan keadaan riel dengan menggunakan susunan kalimat yang terdiri dari subyek, predikat, obyek, dan keterangan. Semua kegiatan ini akan dikomputerisasi baik dalam program sistem dinamis, interpretive structural modelling, analytical hierarchi process dan Bayesian Belief Network. Sebagai contoh dalam pemodelan komputerisasi sistem dinamis, subyek atau pelaku dalam sebuah kalimat berupa kata benda atau kata majemuk yang dibendakan, akan digambarkan sebagai stock dalam pemodelan sistem. Ada empat macam stock, yang bercirikhas kata benda, yaitu: • Reservoir • Conveyer • Queue • Oven Perumpamaan kata kerja atau predikat dalam sebuah kalimat, digambarkan dalam pemodelan dengan istilah flow, atau aliran yang terdiri dari 3 jenis: • Uniflow – aliran satu arah • Biflow – aliran dua arah bolak balik • Unit connected flow – aliran yang terkait dengan sebuah unit 37 Dengan menggunakan dua instrumen stock dan flow (kata benda dan kata kerja) di atas, kemudian dibuatlah model yang menyerupai susunan kalimat sebagai representasi dari gambaran kondisi riel suatu fenomena. Untuk menyempurnakan ”kalimat”, diperlukan obyek dan keterangan sebagai pelengkap kalimat. Dalam teknik pemodelan menggunakan simbul, sebagai berikut: • Lingkaran – artinya berfungsi sebagai variabel kontrol • Belah ketupat – berfungsi sebagai konstanta • Tanda Panah Penghubung – berfungsi sebagai penghubung atribut. Secara model persamaan matematik, dapat digambarkan salah satu sub model Supply – Demand dari agroindustri gula, sebagai berikut: Penawaran gula secara agregat diformulasikan:  Supply Gula(t) = Gula(t - dt) + (Produksi_Tebu - Konsumsi) * dt Permintaan gula secara agregat dirumuskan: • DemandGula(t) = jumlah_penduduk(t)*Konsumsi_Gula/_kapita Sub Sistem Produksi Gula secara agregat: • ProduksiGula(t)= Produksi_Tebu(t)*Rendemen(t) Sub Sistem Permintaan Gula Konsumsi Rumah Tangga & Industri: • Jumlah_penduduk(t) = jumlah_penduduk(t - dt) + (dilahirkan mati) * dt • Dilahirkan (t)= jumlah_penduduk(t)*tingkat__kelahiran+(STEP(10,2005)*dinaik an) • Mati (t)= jumlah_penduduk(t)*tingkat_kematian dinaikan = 0 • Gula_per_kapita = Gula/jumlah_penduduk • Konsumsi_Gula_per_kapita = 2*impact_konservasi pada_konsumsi_tebu • Tingkat__kelahiran (t)= .2*impact_kekurangan_supply_pd tingkat kelahiran 38 • Rendemen (t)= GRAPH(Gula/INIT(Gula)) (0.00, 0.0015), (0.07, 0.033), (0.14, 0.0495), (0.21, 0.0655), (0.28, 0.0765), (0.35, 0.0825), (0.42, 0.0885), (0.49, 0.0925), (0.56, 0.0955), (0.63, 0.0985), (0.7, 0.1) • Tingkat_kematian(t) = GRAPH(gula_per_kapita/INIT(gula_per_kapita)) (0.00, 1.00), (0.05, 0.665), (0.1, 0.45), (0.15, 0.355), (0.2, 0.32), (0.25, 0.285), (0.3, 0.265), (0.35, 0.245), (0.4, 0.23), (0.45, 0.215), (0.5, 0.2) pengendalian jumlah penduduk • impact_kelangkaan tebu pada tingkat kelahiran = GRAPH(gula_per_kapita/INIT(gula_per_kapita)) (0.00, 0.3), (0.1, 0.52), (0.2, 0.795), (0.3, 0.855), (0.4, 0.88), (0.5, 0.92), (0.6, 0.94), (0.7, 0.96), (0.8, 0.97), (0.9, 0.99), (1, 1.00) Proses keputusan konservasi • impact_konservasi_pada konsumsi tebu = GRAPH(gula_per_kapita/INIT(gula_per_kapita)) (0.00, 0.345), (0.1, 0.445), (0.2, 0.56), (0.3, 0.68), (0.4, 0.785), (0.5, 0.86), (0.6, 0.9), (0.7, 0.93), (0.8, 0.955), (0.9, 0.98), (1, 1.00) Gambar sub sistem Supply – Demand Gula Tebu yang mengintegrasikan dinamika perubahan jumlah penduduk (sisi demand) dan produksi gula sejak dari bahan baku tebu, pabrik, dan distribusi akan diprogramkan dengan menggunakan program Stella dapat dilihat pada Gambar 9. 39 Gambar 9 Model supply-demand gula tebu 4.2.6 Verifikasi dan validasi model Model merupakan gambaran yang merepresentasikan keadaan nyata. Timbul permasalah berkaitan dengan apakah pembangunan model telah sesuai dengan kaidah yang benar dan apakah model yang dibangun merupakan representasi yang sahih dari realitas yang sedang dikaji sehingga berdaya untuk menggambarkan kondisi di masa depan. Menurut Sargent (2001) verifikasi model adalah tindakan untuk meyakinkan bahwa tahapan pemrograman komputer atas model tersebut telah dilakukan dengan benar. Dengan demikian verifikasi model adalah berupa pembuktian bahwa model berbasis komputer yang telah dibangun tersebut mampu melakukan simulasi dari model abstrak yang dikaji (Eriyatno, 1999). Adapun cara pengujian verifikasi untuk menjamin bahwa proses pembuatan model telah dilakukan dengan benar, maka dilakukan pemrograman komputer yang benar. uji prosedur tahapan Hal ini dapat dilakukan dengan mengikuti kaidah pemodelan sesuai petunjuk yang berlaku pada software yang digunakan. Validasi model berkaitan dengan upaya untuk meyakinkan apakah model yang dibangun benar-benar merupakan representasi yang paling sahih dari realitas yang dikaji, sehingga model tersebut dapat menghasilkan kesimpulan yang meyakinkan. 40 Untuk memenuhi persaratan validasi model, maka dilakukanlah pengujian secara terus menerus yang hasilnya digunakan untuk menyempurnakan perhitungan dalam komputerisasi. Adapun cara pengujian validasi untuk menjamin kehandalan model, maka dilakukan uji keabsahan tanda-tanda aljabar, pangkat, besaran (order of magnitude), hubungan fungsional: linier, eksponensial, logaritmik, arah perubahan peubah seiring penggantian input atau parameter, dan pengamatan nilai batas peubah sesuai nilai batas parameter sistem Selanjutnya Sargent (2001) yang merujuk Schlesinger et al. (1979) menjelaskan bahwa validasi model berbasis komputer dimaksudkan agar bila model diaplikasikan dalam dunia nyata maka akan menghasilkan akurasi dan konsistensi hasil yang memuaskan, sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai oleh model tersebut. Proses verifikasi dan validasi dapat dilakukan secara bersamaan dan terus menerus serta dilakukan pada tiap-tiap tahapan pemodelan, seperti tahap penyusunan konsep, penyiapan operasional, pengolahan data, hingga proses simulasi. 4.2.7 Analisis sensitivitas Berbagai peubah dalam model akan memberikan pengaruh yang beragam. Untuk mengetahui peubah mana yang paling berpengaruh, kurang berpengaruh atau lemah pengaruhnya terhadap peubah dependen, maka diperlukan analisis sensitivitas. Pelaksanaan analisis akan diprioritaskan pada peubah yang menonjol pengaruhnya terhadap keseimbangan supply dan demand gula. Peubah yang kurang berpengaruh terhadap keseimbangan supply dan demand gula nasional tidak akan diprioritaskan sebagai unsur pendukung strategi pengembangan dan kebijakan. 4.2.8 Analisis stabilitas Pemodelan yang baik adalah yang dapat menghasilkan model yang stabil. Kriteria stabilitas dilihat dari sejauh mana model yang dibangun dapat berperilaku konsisten bila model diberi parameter yang acak. Pemberian nilai parameter yang acak dilakukan hingga berada di luar batas tertentu sehingga memenuhi perilaku acak dan tidak berpola secara realistik. Adapun parameter yang akan diberi nilai acak di luar batas sebagai pengecekan analisis stabilitas antara lain adalah kuantitas permintaan gula, dan harga gula yang dipasang pada level ekstrim dengan nilai amat rendah atau amat tinggi. 41 4.2.9 Aplikasi model Aplikasi Model merupakan tahap pengoperasian model hasil rancang bangun untuk melihat secara teliti strategi pengembangan dan kebijakan agroindustri gula tebu, seperti pada : a. Strategi pengembangan produksi gula domestik dari sisi perkebunan tebu, pabrik gula putih guna mengantisipasi dinamika perubahan pasar dan permintaan dalam negeri. b. Kebijakan Moneter berupa tingkat suku bunga, tingkat valuta asing, dan pemberian fasilitas pendanaan bagi agroindustri gula untuk mengantisipasi dinamika supply-demand gula domestik maupun internasional c. Kebijakan Fiskal berupa seluruh kebijakan yang terkait dengan sektor riel untuk mengantisipasi kelancaran produksi, distribusi, tata niaga ekspor-impor, tata kelola kelembagaan. d. Strategi pengelolaan usaha yang kompetitif melalui segmentasi produk, segmentasi bentuk usaha, penciptaan merek dagang, modifikasi teknologi dan modifikasi input produksi sehingga menghasilkan alternatif output produksi yang berdaya saing. e. Strategi management mutu, pengendalian biaya, efisiensi rantai pasok, peningkatan kemampuan sumber daya manusia, dan tata kelola perkebunan yang baik, serta praktek pabrikasi yang efisien. 4.2.10 Simulasi model Dari kerangka pemodelan di atas, selanjutnya akan ditentukan komponenkomponen modul untuk melengkapi kebutuhan sistem secara kesuluruhan. Penelitian ini diharapkan dapat membuahkan hasil program komputer pendukung perumusan strategi yang mampu mensimulasikan dengan memperhatikan dan menggunakan berbagai variabel dan asumsi yang relevan. Program simulasi akan menggunakan paket pemrograman perangkat lunak STELLA Program Versi 9.1.4, produksi Iseesistems. Halaman interface dialog input dan output hasil simulasi dapat dilihat pada Gambar 10. 42 Gambar 10 Interface model simulasi sistem dinamis 4.3 Pengumpulan data Sebagai langkah sistematik yang akan dijadikan tolok kerja penelitian, maka akan ditentukan tahapan penelitian yang dimulai dari penyusunan kuesioner, pengumpulan data, pengolahan dan analisis data, tempat dan waktu penelitian. Berikut rincian langkah di atas: 4.3.1 Tahap penyusunan kuesioner Isi kuesioner bagi masing-masing pihak akan dikembangkan sesuai dengan rencana penelitian yang paling tidak harus mampu menggambarkan tentang: • Kebutuhan keadaan yang diharapkan dan yang tidak diharapkan dari praktek yang ada saat ini pada tiap-tiap pihak. • Persyaratan kualitas yang harus disepakati bersama yang mengkaitkan dua pihak atau lebih. • Perihal harga, biaya, dan aspek keuangan lain seperti valuta asing dan suku bunga pinjaman. Perihal keinginan ke depan, rencana pengembangan, dan harapan 4.3.2 Metoda pengumpulan data dan observasi Kegiatan selanjutnya adalah melakukan pengumpulan data dan observasi yang dapat dirinsi sebagai berikut: 43 1. Penelitian ini akan menggunakan data primer dan sekunder. Data Primer akan dikumpulkan melalui wawancara, observasi dan kuesioner dari sampel yang diambil secara tertata dan sengaja (purposive sampling ). 2. Wawancara dilakukan pada tahap awal penelitian untuk menggali lebih dalam tentang permasalahan yang dihadapi oleh para pemangku kepentingan dalam sistem, menggali kebutuhan dan menjelaskan faktor-fkator yang berpengaruh. 3. Khusus wawancara pada kelompok pemangku kepentingan (petani, importir, fabrikan, distributor, konsumen) dilakukan dengan menggunakan pertanyaan terarah. 4. Bagi target penelitian yang secara mandiri mampu mengisi kuesionier, maka mereka disediakan kuesioner khusus. 5. Observasi fabrikan dan petani dilakukan di kawasan ”sabuk gula”, mulai dari Yogyakarta ke arah timur hingga Pasuruan, disamping itu dilakukan di Lampung sebagai representasi pabrik gula di luar Jawa. 4.4 Metoda pengolahan data Setelah kebutuhan data untuk penelitian ini terpenuhi, langkah selanjutnya adalah melakukan pengolahan dan analisis data yang dapat dilaksanakan secara paralel dengan kelengkapan penulisan dan pemodelan. Pengolahan data menggunakan program komputer Stella untuk merumuskan hubungan antar elemen yang terlibat dalam sistem. 44 5 KERAGAAN AGROINDUSTRI GULA TEBU Penelitian ini akan menganalisis dinamika perkembangan pelaku agroindustri gula tebu di bawah naungan BUMN yang terdiri dari 51 pabrik gula. Hal ini disebabkan karena pabrik gula BUMN bersifat lebih relevan sebagai obyek kajian yang berdasarkan fakta bahwa pabrik gula BUMN jauh banyak menghadapi berbagai persoalan. Secara umum kinerja pabrik gula BUMN yang menempati lahan 66% dari total luas lahan tanam hanya dapat menghasilkan 54% dari total produksi gula nasional. Selebihnya penggunaan sisa luas lahan tanam dan kontribusi produksi gula nasional dilakukan oleh pabrik gula swasta yang berjumlah 9 pabrik (Revitalisasi Pabrik Gula BUMN 2011). Dengan analisis keragaan ini diharapkan penelitian dapat memberikan gambaran yang lebih mendalam tentang perilaku elemen pembentuk sistem dan kekhasan tentang hubungan saling keterkaitanya. 5.1 Penjelasan pelaku produsen agroindustri gula tebu Indonesia Pabrik gula tebu di bawah naungan kepemilikan dan pengelolaan BUMN tersebar di berbagai lokasi dan terdiri dari berbagai ukuran kapasitas produksi. Pengelolaanya dilakukan oleh PT. Perkebunan Nusantara, antara lain sebagai berikut: a. PT. Perkebunan Nusantara II, PTPN II (2 PG) PTPN II berlokasi di kawasan Sumatra Utara, dan menurut perubahan legalitas pada tahun 1996 PTPN II berstatus sebagai BUMN yang merupakan hasil merger dari perusahaan-perusahaan di bawah naungan PTPN II dan PTPN IX. Bidang usaha PTPN II meliputi perkebunan kelapa sawit, karet, kako, gula dan tembakau. Keseluruhan konsiesi lahan mencapai 103,860 ha. Komoditas tanaman musiman tebu dilakukan di atas lahan kering seluas 16,046 ha yang terbagi ke dalam tebu sendiri (TS) seluas 14,474 ha dan tebu rakyat (TR) seluas 1,572 ha. Hasil perkebunan tebu diproses di 2 (dua) pabrik gula Kuala Madu (1984)dan Sei Semayang (1983). Pada tahun 2010 hanya mampu memproduksi 31,000 Ton gula dengan rata-rata rendemen 6%. 45 b. PT. Perkebunan Nusantara VII ( 2 PG ) PTPN VII berlokasi di kawasan Lampung. Sebagai perusahaan perkebunan BUMN hasil penggabungan PTP X, PTP XI, PTP XXIII dan PTP XXXI, perusahaan ini mengelola berbagai perkebunan seperti kelapa sawit, karet, teh, kakao, hortikultura, dan tebu. Khusus perkebunan tebu, PTPN VII mengalokasikan lahan seluas 29,114 ha. Pada tahun 2010, PTPN VII berhasil memproduksi 132,060 ton gula dengan tingkat rendemen rata-rata mencapai 6.7% yang dihasilkan oleh dua pabrik gula yaitu Bunga Mayang (1982) dan Cinta Manis (1982). c. PT. Perkebunan Nusantara IX ( 8 PG ) PTPN IX berlokasi di kawasan Jawa Tengah dengan kantor utama di kota Semarang dan merupakan penggabungan perusahaan dari PTP XV, XVI, dan XVII. Perusahaan perkebunan ini mengelola berbagai jenis komoditas seperti: teh, karet, kopi, kakao, kapok randu dan tebu. Khusus perkebunan tebu, perusahaan ini mengalokasikan lahan sendiri seluas 7,422 ha atau sekitar 19% dari total konsesi lahan seluas 39,137 ha. Sementara total tanaman tebu yang dikelola dengan tebu rakyat menempati lahan seluas 31,694 ha. Pada tahun 2010, PTPN IX berhasil memproduksi 129,355 ton gula dengan tingkat rendemen rata-rata sebesar 5.8% yang diproduksi oleh 8 (delapan) pabrik yang relatif sudah sangat tua. Pabrik gula tersebut adalah: PG Modjo (1833), PG Jatibarang (1860), PG Pangka (1860), PG Rendeng (1840), PG Sumberjarjo (1911), PG Tasik Madu (1855), PG Sragi (1928) dan PG Gondang Baru (1860) d. PT. Perkebunan Nusantara X ( 11 PG ) PTPN X merupakan penggabungan perkebunan yang berada di kawasan Jawa Tengah dan Jawa Timur dengan kantor pusat di Surabaya dan merupakan penggabungan beberapa perusahaan yaitu PTP XIX, XXI, XXII dan XXVII. Perusahaan ini mengelola komoditas tanaman tembakau dan tebu. Tanaman tebu ditanam di atas lahan basah dan kering seluas kurang lebih 74,670 ha. Pada tahun 2010, PTPN X berhasil memproduksi 410,817 ton gula dengan tingkat rendemen rata-rata sebesar 6.5%. PTPN X mengelola 11 pabrik gula yaitu PG Djombang Baru (1859), PG Lestari (1910), PG Tjoekir (1884), PG Gempol Krep (1827), PG 46 Watoetoelis (1838), PG Kremboong (1847), PG Toelangang (1858), PG Modjo Panggoong (1852), PG Ngadiredjo (1912), PG Pesantren Baru (1849), dan PG Meritjan (1926). e. PT. Perkebunan Nusantara XI ( 16 PG ) PTPN XI berstatus BUMN yang beroperasi di wilayah Jawa Timurdan merupakan penggabungan dari perusahaan di bawah PTP XX, XXIV, dan XXV. Perusahaan ini mengelola khusus komoditas tebu dan pabrik gula di atas lahan tanam seluas 66,374 ha. Pada tahun 2010 PTPN XI memproduksi total 318,514 ton gula dengan tingkat rendemen rata-rata 5.7%. PTPN XI mengelola 16 pabrik gula, yaitu: PG Poerwodadi (1832), PG Soedhono (1888), PG Redjosari (1890), PG Kanigoro (1894), PG Pagotan (1884), PG Asembagoes (1891), PG Olean (1846), PG Pandhe (1887), PG Wringin Anom (1881), PG Pradjekan (1883), PG Semboro (1928), PG Djatiroto (1905), PG Padjarakan (1885), PG Wonolangan (1897), PG Gendhing (1927), dan PG Kedhawoeng (1898). f. PT. Perkebunan Nusantara XIV ( 3 PG ) PTPN XIV merupakan perseroan hasil penggabungan PTP VII, XXVIII, XXXII,dan PT. Bina Mulia Ternak. PTPN XIV berwilayah kerja di kawasan Sulawesi, Maluku dan NTT. Perusahaan ini mengelola perkebunan kelapa sawit, karet, kakao, kelapa hibrida, kelapa tinggi/ Nias, pala, kopi, dan tanaman semusim tebu. Pada tahun 2010, luas lahan tanaman tebu mencapai 11,470 ha dan hasil produksi gula sebanyak 27,312 ton dengan tingkat rendemen rata-rata relatif sangat rendah 4.8%. PTPN XIV mengelola 3 (tiga) pabrik gula, yaitu: PG Takalar (1984), PG Bone (1975), dan PG Camming (1985). g. PT. Rajawali Nusantara Indonesia ( 10 PG) PT. RNI mula-mula merupakan perusahaan perdagangan hasil bumi Oei Tiong Ham Concern yang beroperasi di Semarang. Pada tahun 1961 perusahaan ini diambil alih oleh Pemerintah dan perusahaan berganti status sebagai perusahaan BUMN yang pada tahun 1964 bernama PT. Rajawali Nusantara Indonesia. Bidang usaha PT. RNI adalah agroindustri, farmasi, alat kesehatan, dan distribusi. Pada tahun 2010, bidang usaha agroindustri PT. RNI mengelola areal lahan tebu seluas 64,897 ha dan mampu menghasilkan gula sebanyak 334,916 ton dengan tingkat 47 rendemen rata-rata 5,9. PT. RNI mengelola 10 pabrik gula, yaitu: PG Krebet Baru (1906), PG Rejo Agung Baru (1894), PG Candi Baru (1983), PG Sindang Laut (1896), PG Karang Suwung (1854), PG Tersana Baru (1937), PG Jati Tujuh (1977), PG Subang (1981), dan PG Madukismo (1958). h. Pabrik gula swasta dan pabrik gula rafinasi Di samping 51 buah pabrik gula di bawah kepemilikan dan pengelolaan BUMN, pelaku agroindustri gula tebu di Indonesia yang lain adalah pabrik gula milik swasta berjumlah 9 buah dan pabrik gula rafinasi berjumlah 8 buah. Dengan pertimbangan bahwa pabrik gula swasta dan pabrik gula rafinasi telah memiliki kinerja yang jauh lebih baik dari pada pabrik gula BUMN, maka dalam penelitian ini diperlakukan sebagai acuan dan tidak perlu didiskripsikan secara khusus. 5.2 Distribusi dan perdagangan gula tebu Sebagai komoditas yang berkarekteristik musiman, maka pada saat periode musim giling bulan Mei hingga Desember pasokan gula melimpah di pasar dan sebaliknya di luar musim giling pasokan gula akan mencapai titik minimum. Keadaan ini membawa konsekuensi langsung terhadap kelangsungan distribusi gula. Apabila kelancaran distribusi terganggu maka akan mempengaruhi harga, yaitu berupa harga relatif sangat rendah saat berada pada musim giling dan sebaliknya. Gambar 11 Kebijakan dana talangan 48 Sejak awal tahun 2000 kebijakan pemerintah Indonesia cenderung mengkondisikan pasar gula diserahkan kepada mekanisme pasar sesuai hukum supply-demandsehingga harga gula mengikuti harga internasional yang merujuk pada pasar berjangka London. Kebijakan pasar bebas ini mengakibatkan semakin terpuruknya beberapa pelaku usaha gula nasional yang tidak dapat bersaing dengan pasar internasional. Pemangku penentu kebijakan menyadari hal ini, sehingga mulai tahun 2010 pemerintah menempuh kebijakan jaminan kepastian harga berupa dana talangan yang bersaing dan mekanismenya seperti pada Gambar 11 dengan penjelasan sebagai berikut: a. Apabila harga pasar terjadi di bawah harga talangan, maka petani akan dijamin memperoleh harga sesuai dengan harga talangan. b. Apabila harga pasar terjadi di atas harga talangan, maka petani akan menikmati tambahan harga sesuai kesepakatan antara pemerintah dan petani. Sebagai contoh penerapan mekanisme kebijakan harga talangan di atas, misal terjadi kesepakatan harga minimal yang akan dijamin penalangan oleh PTPN (PG BUMN) sebesar Rp 5,000 per kg, dan kondisi pasar menunjukan harga Rp 6,500 per kg, maka bila disepakati distribusi proporsi Petani:PTPN = 60% : 40% masing-masing pihak akan menerima kelebihan harga sebesar Rp 1,500 sebagai berikut: a. Petani : 60% x Rp 1,500 = Rp 900 b. PTPN : 40% x Rp 1,500 = Rp 600 Apabila harga pasar jatuh di bawah harga talangan (harga minimal Rp 5,000), maka pihak PTPN tetap akan memberikan talangan seharga Rp 5,000 per kg. 5.3 Aspek supply-demand dan pasar gula tebu di Indonesia Hingga tahun 2010, kondisi neraca gula di Indonesia masih timpang pada posisi kekurangan supply sehingga bila kondisi defisit ini tidak dikendalikan maka akan mengakibatkan kenaikan harga gula tanpa kendali. Pemerintah melaksanakan kebijakan pemenuhan kekurangan supply dalam jangka pendek dengan melakukan importasi gula, yang mekanismenya dapat dijelaskan pada Gambar 12. 49 Gambar 12 Mekanisme kebijakan cadangan penyangga Kebijakan cadangan penyangga dimaksudkan untuk menjaga stabilitas supply-demand dan harga, sehingga dengan terpeliharanya stabilitas pasok dan harga akan mengakibatkan pemasok dan konsumen dapat melakukan perencanaan dengan mudah. Adapun mekanisme kebijakan tersebut adalah sebagai berikut: a. Apabila cadangan gula cenderung berlimpah sehingga harga pasar cenderung di bawah harga wajar, pemerintah melalui Perum BULOG akan membeli kelebihan gula di pasar. b. Apabila harga pasar berada di atas harga wajar, pemerintah melalui Perum BULOG akan melepas cadangan dan apabila cadangan tidak mencukupi maka akan dilakukan importasi gula dari pasar internasional. 5.4 Tantangan agroindustri gula tebu ke depan Pada tahun 2010 jumlah penduduk Indonesia mencapai 236 juta. Untuk memenuhi kebutuhan konsumsi gula, Indonesia memerlukan pasokan gula sebanyak 5 juta ton yang terdiri dari 2.75 juta ton bagi pemenuhan konsumen langsung rumah tangga dan 2.25 juta ton untuk keperluan industri. Merujuk pada Gambar 13 mengenai importasi gula, meskipun pola importasi sempat menurun setelah puncak importasi tertinggi tahun 2007, namun kecenderungan ke depan diperkirakan akan semakin menaik sejalan dengan kenaikan permintaan konsumen. Produk gula nasional baru mampu memenuhi kebutuhan sebesar 53% saja sehingga masih perlu impor sebesar 47% dari total kebutuhan. 50  4,000    2,990    3,000    2,040    2,000    1,510    1,000    1,820    790    1,600    ‐     1  2  3  4  5  6  Importasi Gula 2005 ‐ 2010  Sumber: DGI 2010   Gambar 13 Importasi gula tebu 2005 – 2010 Dengan asumsi angka yang dikeluarkan oleh Kementerian BUMN bahwa kebutuhan gula konsumsi langsung rumah tangga meningkat per tahun sebesar 1.83% dan gula keperluan industri naik sebesar 5% per tahun maka pada tahun 2014 akan diperlukan gula sebesar 5.7 juta ton. Suatu tantangan yang berat mengingat kondisi kemampuan produksi dalam negeri yang jauh tertinggal dari kelajuan pertumbuhan permintaan. Gambar 14 Strategi generik kebijakan impor - ekspor Melihat strategi generik kebijakan impor-ekspor seperti pada Gambar 14 (Jamaran, 2009), dalam kondisi defisit pasokan gula di dalam negeri, bila pemerintah belum dapat melakukan kebijakan substitusi impor gula secara total, maka pemerintah dapat mendorong adanya foreign home investment atau mendorong pengolahan gula mentah di wilayah 51 Indonesia. Berkenaan dengan ini, pemerintah telah memberikan ijin baru pembangunan pabrik gula rafinasi untuk meningkatkan kapasitas produksi gula. Namun demikian kebijakan ini tidak semudah yang diharapkan karena terkandung kesulitan dalam penataan kondisi harmonis antara dua pabrik gula kristal putih berbahan baku tebu dan pabrik gula kristal rafinasi berbahan baku gula mentah impor. Di samping itu kebijakan meningkatkan kinerja pabrik gula rafinasi mengandung resiko ketergantungan pihak asing, mengingat hingga saat ini kebutuhan bahan baku gula mentah untuk pabrik gula rafinasi sepenuhnya diimpor dari luar negeri. Selain itu pabrik gula rafinasi tidak mengakibatkan multiplier effect di sektor hulu, seperti penyerapan tenaga kerja dan usaha terkait lainya. 52 6 PENGEMBANGAN MODEL 6.1 Analisis model sistem dinamis agroindustri gula tebu Sesuai dengan metodologi, maka rancang bangun sistem dinamis bagi pengambilan keputusan kompleks pada upaya pengembangan agroindustri gula tebu akan dilakukan dengan pendekatan sistem yang tahapanya seperti pada Gambar 16. Berdasarkan tahapan pendekatan sistem tersebut, diharapkan dapat membangun model sistem dinamis agroindusti gula tebu yang dapat dimanfaatkan untuk mengambil keputusan yang kompleks dalam rangka pengembanan. Konsep sistem ini diutarakan seperti Gambar 15. Gambar 15 Diagram model sistem dinamis pengambilan keputusan kompleks pengembangan agroindustri gula tebu. Sistem utama di atas diurai menjadi beberpa model sub-sistem yaitu: 1. Model Sub-sistem Petani Tebu 2. Model Sub-sistem Pabrik Gula 3. Model Sub-sistem Distribusi 4. Model Sub-sistem Kebijakan Pemerintah Selanjutnya tahapan pendekatan sistem akan dirinci seperti berikut: (1) anlisis kebutuhan, (2) formulasi permasalahan, (3) identifikasi sistem, (4) rancang bangun model, 53 (5) pengujian model, dan (6) penerapan model yang secara skematis diuraikan pada Gambar 16. 6.1.1 Analisis kebutuhan Dalam tahapan analisis kebutuhan akan diuraikan tentang kebutuhan dan kepentingan yang utama bagi tiap-tiap elemen pembentuk sistem. Tiap-tiap elemen memiliki kebutuhan dankepentingan yang berbeda. Kumpulan semua kebutuhan dan kepentingan ini akan saling berinteraksi dan saling mempengaruhi satu sama lain di dalam sistem dalam rangka sistem tersebut mencapai tujuan. Berkenaan dengan sistem dinamis pengembangan agroindustri gula tebu, kebutuhan dan atau kepentingan masing-masing elemen dapat diuraikan sebagai berikut: b. Petani Tebu sebagai pihak pada tingkat awal dari rangkaian sistem yang panjang, membutuhkan kondisi lingkungan usaha yang mendukung, seperti kebutuhan perilaku harga tebu dan gula yang relatif tidak bergejolak sehingga pendapatan dapat meningkat. Selain itu petani tebu berharap biaya operasional dan input produksi yang wajar dan tidak mahal. Setelah panen, petani tebu mengharapkan adanya pengaturan proses oleh pihak pabrik sehingga tebu terangkut dengan baik, dan penentuan rendemen dapat dilakukan dengan benar, transparan dan obyektif. Disamping itu mereka perlu diberdayakan agar dapat meningkatkan produksi tebu melalui ketersediaan lahan yang lebih luas dan subur, serta bibit yang baik. Mereka memerlukan informasi pasar yang mudah dan dari sumber yang sahih sehingga dapat mengurangi resiko yang sangat merugikan (irriversible risk) dan memudahkan kepastian dalam pengambilan keputusan. Akhirnya petani tebu membutuhkan kemudahan dalam rangka meningkatkan tingkat kesejahteraan hidup. c. Dinas Pertanian dan jajaranya hingga induk organisasi Kementerian Pertanian memerlukan peningkatan kinerja di bidang produktifitas dan kualitas tebu secara makro, sehingga peningkatan ini dapat menjamin kelangsungan supply bahan baku pabrik gula dan tercapainya target produksi. d. Dinas Perdagangan dan jajaranya hingga induk organisasi Kementerian Perdagangan berkebutuhan untuk menjaga harga gula nasional yang stabil dinamis, mengurangi impor gula sebagai penutup defisit supply dalam negeri, dan berkeperluan dengan 54 kualitas gula yang tinggi agar dapat berdaya saing dengan produk gula pesaing dari luar negeri Gambar 16 Tahapan pendekatan sistem 55 e. Dinas Perdagangan dan jajaranya hingga induk organisasi Kementerian Perdagangan berkebutuhan untuk menjaga harga gula nasional yang stabil dinamis, mengurangi impor gula sebagai penutup defisit supply dalam negeri, dan berkeperluan dengan kualitas gula yang tinggi agar dapat berdaya saing dengan produk gula pesaing dari luar negeri. f. Lembaga keuangan bank, non-bank, koperasi, dan asuransi dalam sistem ini berkebutuhan agar bila menyalurkan fasilitas kredit maka para penerima kredit dapat mengembalikan pinjaman dengan lancar. Hal ini disertai dengan penetapan biaya bunga yang wajar dan dapat diterima dengan baik oleh sektor keuangan dan pelaku usaha. g. Pemerintah Daerah dan jajaranya hingga tingkat pemerintahan nasional membutuhkan agar agroindustri gula tebu dapat memberikan lapangan kerja yang lebih banyak, dapat mendorong pencapaian swa sembada pangan dan pertumbuhan ekonomi yang baik, serta pada akhirnya berkepentingan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat melalui re-alokasi pendapatan pajak, pungutan legal serta retribusi industri gula tebu. h. Industri pabrik gula dalam sistem ini membutuhkan kecukupan supply bahan baku tebu, peningkatan keuntungan pabrik, efisiensi biaya operasional yang sejajar dengan peningkatan produktifitas, ketersediaan sumber dana untuk modal kerja dan investasi baru baik bagi peremajaan peralatan maupun investasi pembangunan pabrik gula baru. i. Perusahaan perdagangan sebagai importir, eksportir, dan distributor membutuhkan peningkatan keuntungan, kemudahan tata niaga importasi dan distribusi, serta tingkat nilai tukar yang relatif stabil dan terkendali, j. Pihak Fiskus, Bea Cukai di bawah kordinasi Kementerian Keuangan berkebutuhan agar dalam agroindustri gula tebu ini dapat meningkat pendapatanya sehingga pendapat pemerintah dari sektor pajak dapat meningkat. Di samping itu berkebutuhan agar praktek penyelundupan gula ilegal dapat ditekan serendah mungkin agar potensi kerugian pajak dapat ditekan. 56 6.1.2 Formulasi permasalahan Secara teoritis setelah mengetahui prioritas kebutuhan masing-masing elemen pembentuk sistem diketahui adalah permasalahan endogen akibat dari konflik kepentingan antar elemen. Selain itu agroindustri gula tebu baik pada tingkat mikro maupun nasional, menghadapi permasalahan dan tantangan generik berupa: a. Permasalahan pada ranah perkebunan - Keterbatasan informasi, pengetahuan, permodalan petani tebu khususnya pada kegiatan khas bidang pembenihan yaitu saat bongkar ratoon dan rawat ratoon - Kurangnya penciptaan dan persediaan bibit unggul baru yang adaptif terhadap lingkungan hidupnya (lahan, cuaca, hama) - Permasalahan input sarana produksi yang menyimpang dari kewajaran biaya, kualitas, dan waktu sedia (Cost, Quality, Time delivery) - Fasilitas irigasi yang semakin menurun kualitas dan efisiensi - Kelangkaan tenaga kerja di beberapa tempat b. Permasalahan pada ranah pabrik pengolahan - Keterbatasan kapasitas giling pabrik, menurunkan daya saing - Permasalahan generik efisiensi pabrik yang semakin menurun karena penuaan mesin tidak diimbangi peremajaan - Kualitas gula rendah dengan ICUMSA > 150 IU sehingga mendekati kualitas gula mentah impor. - Biaya produksi pabrik merangkak naik - Belum berkembangnya pilihan alternatif produk baru (diversifikasi) barbasis bahan baku tebu. c. Tantangan revitalisasi dan rancangan revitalisasi - Perluasan lahan tanam dan peningkatan produktifitas sehingga hasil panen tebu dapat meningkat dari rata-rata 80 ton/ ha di tahun 2010 menjadi 85 ton/ hektar di tahun 2014 - Peningkatan rendemen dari rata-rata 6% menjadi 8.5% pada tahun 2014 - Restrukturisasi pabrik gula dengan proses penggabungan operasional dan managerian sehingga efisiensi meningkat - Peningkatan peran Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan kualitas SDM 57 6.1.3 Identifikasi sistem (1) Causal Loop Dalam identifikasi sistem akan digambarkan hubungan sebab akibat. Penelitian ini menggunakan alat bantu software Netica yang mengoperasikan jejaring hubungan sebab akibat disertai probabilitasnya seperti pada Gambar 17. Gambar 17 Diagram sebab akibat menggunakan software Netica Penelitian ini secara rinci akan memfokuskan hubungan sebab akibat pada subsistem petani tebu sebagai titik awal yang akan mempengaruhi rangkaian kinerja subsistem selanjutnya. Tingkat produktifitas dan peningkatan tingkat produktifitas akan dijadikan sebagai akibat akhir dari hubungan sebab-akibat subsistem petani tebu. Hal ini sesuai dengan hasil prioritas utama simulasi ISM yang menempatkan Peningkatan Produktifitas sebagai titik awal upaya pengembangan agroindustri gula tebu. Dengan demikian penggunaan alat penelitian ini dapat saling mengisi kait terkait saling mempertajam proses pengambilan keputusan yang kompleks. Pemodelan jejaring keyakinan Bayesian menempatkan Peningkatan Produktifitas sebagai tujuan. Dalam penelitian ini peningkatan produktifitas didefinisikan sebagai peningkatan hasil panen tebu yang dinyatakan dengan ton/ hektar dan tingkat rendemen, meskipun keduanya tidak dihitung secara rinci. elemen-elemen: Produktifitas merupakan akibat dari 58 a. Subsidi input produksi b. Konservasi tanah c. Irigasi buatan d. Input benih (ratoon) e. Perluasan lahan f. Kecocokan lahan tanam g. Kondisi alam dan cuaca h. Ketersediaan dan tingkat kemempuan SDM i. Pemberantasan gulma tanaman pengganggu j. Pemberantasan hama tanaman k. Tata kelola pemupukan (2) Diagram input-output Tahap lanjutan setelah tahap hubungan sebab akibat adalah tahap membuat diagram input-output, seperti pada Gambar 18. Dalam penelitian ini ada kebaruan yaitu dimasukanya peubah kondisi cuaca yang sebelumnya diperlakukan sebagai peubah input eksogen tak terkendali (Chaidir, 2007) ke dalam peubah input terkendali dan di dalam pemodelan Jejaring Keyakinan Bayesian diklasifikasi sebagai Faktor Pengendali. Gambar 18 Diagram input output sistem dinamis pengembangan agroindustri gula tebu 59 Pada Gambar 18 di atas menunjukan peubah Pengelolaan Cuaca dimasukan ke dalam input terkendali dan peubah ini dimasukan ke dalam pemodelan Jejaring Keyakinan Bayesian sebagai upaya pengelolaan resiko (risk mitigation). 6.2 Rancang Bangun Model Setelah rangkaian tahapan identifikasi sistem perihal hubungan sebab-akibat, maka langkah selanjutnya adalah melakukan rancang bangun model berbasis sistem dinamis dengan menggunakan software Stella. 6.2.1 Rancang bangun model peningkatan swasembada produksi gula tebu Model peningkatan produksi gula tebu dalam rangka menuju swasembada gula dapat dilihat dalam rancang bangun formulasi di Gambar 19. Gambar 19 Model matematis sistem dinamis pengembangan agroindustri gula tebu 60 6.3 Pengujian model 6.3.1 Verifikasi model Proses verifikasi dilakukan dengan meyakinkan bahwa proses pemodelan dengan Stella sudah benar dan sesuai prosedur. Sebagai langkah pertama, verifikasi akan menguji dan mengecek keabsahan tanda-tanda persamaan pada Gambar 19. Proses verifikasi model komputer dilakukan sebelum model divalidasi dan setelah model divalidasi. Proses verifikasi dilakukan secara berulang dan bila perlu memodifikasi model sehingga dapat dicapai hasil yang paling memuaskan sesuai dengan tujuan pemodelan. 6.3.2 Validasi model Validasi model dilakukan untuk menguji substansi model, termasuk menguji tingkat akurasi model komputer apakah sesuai dengan tujuan model yang ingin dicapai (Sargent, 1998). Proses validasi yang ideal diuji dengan memasukan data peubah yang dapat diobservasi (observable system) dan atau yang tidak dapat diobservasi (non observable system). Dalam kasus penelitian ini, banyak data riel lapangan yang tidak mungkin didapatkan sepenuhnya. Validasi model dalam penelitian ini dilakukan secara bersamaan dengan pelaksanaan simulasi. 6.3.3 Analisis Sensitivitas Analisis sensitivitas dimaksudkan untuk mengetahui peubah mana yang memeberikan dampak sensitif terhadap tujuan model. Dalam penelitian ini dilakukan analisis sensitifitas atas alternatif perubahan harga terhadap pendapatan, sensitifitas perubahan luas lahan terhadap produktifitas dan contoh sensitifitas peremajaan mesin terhadap produktifitas. 6.3.4 Analisis Stabilitas Analisis stabilitas dilakukan untuk menguji sejauh mana model tetap stabil bila diinput dengan berbagai nilai yang berbeda. Dalam penelitian ini dilakukan analisis stabilitas dengan merubah secara ekstrim peubah harga dan pengaruhnya terhadap sistem secara keseluruhan. 61 6.4 Penggunaan model Penggunaan model yang dihasilkan oleh penelitian ini diupayakan semudah mungkin dapat dioperasikan oleh pengguna tanpa harus memiliki kemahiran khusus. Keseluruhan model dapat dilihat pada Lampiran 1 sampai dengan Lampiran 8. Sebagai contoh halaman muka model sistem dinamis hasil penelitian dapat dilihat di Gambar 20. Gambar 20 Tampilan interface 62 7 SIMULASI MODEL DINAMIS Setelah model berhasil dibangun, maka dilanjutkan langkah berikut berupa simulasi model sistem dinamis menggunakan software Stella yang dibantu oleh model pendukung berbasis pemrograman komputer yang melengkapi dan mendukung model utama. Adapun model pendukung berbasis pemrograman komputer terdiri dari: 1. Model pemrograman Interpretive Structural Modeling 2. Model pemrograman Analytical Network Process 3. Model pemrograman Bayesian Belief Netework Pelaksanaan simulasi dilakukan dengan cara menginput alternatif peubah input secara berulang hingga suatu tahap akan dapat diperoleh tingkat hasil simulasi yang paling sesuai dengan tujuan yang diinginkan. Dari hasil simulasi dapat ditarik kesimpulan mengenai perilaku peubah dan hubunganya dengan peubah lain tanpa harus mengalami fakta riel seperti peluang terjadinya kerugian dan beban biaya yang mungkin timbul dari suatu ramuan strategi yang kurang optimal. Tahapan simulasi pemodelan sistem dinamis dan tiga pemodelan pemrograman pendukung adalah sebagai berikut: 7.1 Simulasi penggalangan ide-ide pengembangan agroindustri gula tebu Dalam rangka mencapai tujuan penggalangan ide-ide, dalam penelitian ini akan digunakan bantuan software Interpretive Structural Modeling yang dibuat oleh Concept Star. Dalam software ISM, ide-ide yang muncul dari hasil Focused Group Discussion (FGD) diinput ke dalam program yang didahului oleh penentuan visi bersama yang melandasi pengembangan agroindustri gula tebu. Setelah peserta FGD sepakat dengan visi tersebut, maka langkah selanjutnya adalah membuat pernyataan kontekstual untuk membantu penurunan visi bersama tersebut ke dalam kegiatan riel sesuai konteks yang ada. Langkah-langkah tersebut seperti dirincikan pada Lampiran 9 sampai dengan Lampiran 12. Dalam penelitian ini konteks signifikan diutarakan berkenaan dengan pentingnya meningkatkan kinerja semua pihak yang terkait dengan pengembangan agroindustri gula tebu. Setelah pernyataan kontekstual maka dilanjutkan dengan ”jenis relasi”. Dalam penelitian ini jenis relasi dinyatakan dalam kalimat pernyataan ”lebih berpotensi 63 tercapainya tujuan”. Penentuan pernyataan dasar, pernyataan konteks, dan relasi dapat dilihat di Gambar 21. Gambar 21 Penentuan pertanyaan, konteks, dan relasi ISM Setelah tahap penentuan pertanyaan dan konteks, peserta FGD diminta untuk menyampaikan ide-ide. Dalam penelitian ini terjaring 11 (sebelas) ide-ide yang diklasifikasikan sebagai ide utama. Struktur 11 ide ini sangat acak dan berpotensi persoalan dalam menentuakan prioritas, seperti yang terlihat pada Gambar 22. Gambar 22 Sebelas ide utama usulan para pemangku kepentingan 64 Berdasarkan ide-ide sebanyak 11 buah tersebut, dilakukanlah proses pemilihan (voting), peserta diminta memilih satu dari dua alternatif kombinasi ide-ide yang disajikan secara berulang seperti contoh pada Gambar 23. Gambar 23 Contoh laman voting penentuan prioritas Setelah pelaksanaan voting berulang selesai secara menyeluruh, maka software ISM secara otomatis dapat mengeluarkan hasil simulasi ide-ide ke dalam sebuah format diagram yang terstruktur dan mengikuti kaedah prioritas, seperti pada Gambar 24. Gambar 24 Hasil simulasi ISM: struktur ide-ide berdasarkan prioritas 65 Hasil simulasi ISM menunjukan ide ”Peningkatan Produktifitas Hasil Panen Tebu” sebagai elemen utama dan pertama dalam rangkaian pengembangan agroindustri gula tebu. Elemen ini selanjutnya dijadikan sebagai fokus pengembangan pada tahapan-tahapan pemrograman dan simulasi berikutnya. 7.2 Simulasi jejaring keyakinan Bayesian Jejaring keyakinan Bayesian (Bayesian belief network) merupaka alat bantu software yang dapat digunakan untuk membuat model probabilitas berkondisi yang proses awal hingga hasil perhitungan dapat dilihat pada Lampiran 13 sampai dengan Lampiran 16. Dalam penelitian ini, dengan merujuk hasil simulasi ISM yang menempatkan elemen ”Peningkatan Produktifitas Hasil Panen Tebu” sebagai elemen utama dan pertama, maka elemen ini akan digunakan sebagai ”elemen tujuan” dalam model jejaring keyakinan Bayesian, seperti pada Gambar 25. Gambar 25 Model jejaring keyakinan Bayesian, peningkatan produktifitas sebagai tujuan model 66 Simulasi model jejaring keyakinan Bayesian dilakukan dengan cara melakukan skenario perubahan pada elemen intervensi tindakan secara berulang. Dari berbagai skenario, diperoleh laporan utama proses simulasi pada Gambar 26 yang menggambarkan mengenai penjelasan maksud model dan informasi mengenai keseluruhan jejaring. Langkah berikut adalah simulasi hasil probabilitas bersyarat yang merupakan hasil utama jejaring. Dari hasil ini dapat dilihat sejauh mana tujuan model jejaring memiliki probabilitas peningkatan produktifitas: sedang, baik, baik sekali. Hasil dapat dilihat pada Gambar 27. Gambar 26 Hasil laporan utama proses simulasi Jejaring Keyakinan Bayesian Pada Gambar 27 terlihat bahwa setelah dilakukan simulasi, peluang keyakinan peningkatan produktifitas, menunjukan urutan: 1) berhasil meningkat dengan baik, 2) berhasil meningkat sangat baik, 3) berhasil meningkat sedang saja. 67 Gambar 27 Hasil simulasi model jejaring keyakinan Bayesian (BBN) 7.3 Simulasi Analytical Network Process Berdasarkan hasil perhitungan ISM telah diperoleh elemen ”peningkatan produktifitas hasil panen tebu” sebagai elemen pertama dalam struktur pemeringkatan, lalu dilanjutkan dengan simulasi jejaring keyakinan Bayesian (BBN) yang menghasilkan keyakinan keberhasilan upaya peningkatan produktifitas dengan predikat ”berhasil dengan baik” mencapai peringkat pertama, maka sebagai langkah berikut adalah menjaga hasil pemeringkatan ide utama ini dengan premis kebijakan. Dalam penelitian ini akan digunakan tiga jenis kebijakan: 1) Kebijakan Moneter, 2) Kebijakan Fiskal, dan 3) Kebijakan Pengembangan Alternatif Produk berbasis tebu. Alat bantu software yang digunakan adalah Superdecisions Versi Beta 2.4. dengan langkah awal membangun model ANP seperti pada Lampiran 5. Pada teknik pemrograman ANP, pertama-tama dilakukan pembuatan struktur pemrograman seperti pada Gambar 28. 68 Gambar 28 Interface model ANP penentuan kebijakan untuk pengembangan agroindustri gula tebu Hasil simulasi yang dilakukan oleh para peserta FGD dapat dilihat secara keseluruhan pada Lampiran 17 dan secara spesifik pemeringkatan level strategis seperti pada Gambar 29. Gambar 29 Hasil ANP level strategis management puncak 69 Bila ditinjau dari sisi Benefit, maka sejalan dengan makna Benefit yang setara dengan Strenght pada analisis SWOT, hasil simulasi menjunjukan kondisi agroindustri gula tebu saat ini seperti pada Gambar 30. Para pelaku FGD berpandangan pengembangan agroindustri gula tebu ke depan akan memiliki Benefit bila didukung oleh kebijakan Pengembangan Produk Alternatif. Gambar 30 Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Benefit Bila ditinjau dari sisi Cost yang setara dengan Weakness, maka hasil simulasi ANP menunjukan pemeringkatan kebijakan seperti pada Gambar 31. Gambar 31 Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Cost 70 Para pelaku FGD berpandangan pengembangan agroindustri gula tebu ke depan akan menghadapi Cost (kelemahan) dan mereka berpandangan untuk menghadapi kelemahan ini perlu didukung oleh kebijakan yang protektif berupa Penerapan Tarif BM. Bila ditinjau dari sisi Opportunity, maka sejalan dengan makna Opportunity yang setara dengan Opportunity pada analisis SWOT, hasil simulasi menjunjukan kondisi agroindustri gula tebu saat ini seperti pada Gambar 32. Para pelaku FGD berpandangan pengembangan agroindustri gula tebu ke depan akan memiliki peluang Opportunity yang baik bila didukung oleh kebijakan yang protektif, seperti Penerapan Tarif Bea Masuk. Hasil simulasi menunjukan bahwa antara kebijakan Penerapan Tarif Bea Masuk dan kebijakan Pengembangan Produk Alternatif tidak terlalu jauh berbeda meskipun kebijakan protektif lebih unggul. Hal ini sejalan dengan kaidah strategi bahwa untuk mengoptimalkan peluang maka salah satunya adalah berkembang dengan dilindungi proteksi yang wajar. Gambar 32 Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Opportunity Bila ditinjau dari sisi Risk yang setara dengan Threat, maka hasil simulasi ANP menunjukan pemeringkatan kebijakan seperti pada Gambar 33. Para pelaku FGD berpandangan pengembangan agroindustri gula tebu ke depan akan memiliki ancaman Risk yang datang sewaktu-waktu. Untuk menghadapi ancaman ini perlu didukung oleh kebijakan yang protektif, seperti Penerapan Tarif Bea Masuk. Hasil simulasi menunjukan bahwa antara kebijakan Penerapan Tarif Bea Masuk dan kebijakan Pengembangan Produk Alternatif jauh berbeda. Hal ini sejalan dengan kaidah strategi bahwa untuk melindungi ancaman maka salah satunya perlu dilakukan kebijakan yang protektif. 71 Gambar 33 Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Risks 7.4 Simulasi model sistem dinamis Sebagai model simulasi utama, pemodelan sistem dinamis terdiri dari interface utama berupa grafik supply-demand seperti pada Gambar 34. Pada interface terlihat bahwa permintaan akan gula dan pasokan dari waktu ke waktu mengalami surplus dan difisit. Perilaku ini sejalan dengan karakteristik agroindustri gula tebu yang merupakan komoditas musiman. Gambar 34 Interface utama model sistem dinamis pengembangan agroindustri gula tebu 72 Penelitian ini dapat menggunakan benchmarking sebagai dasar simulasi berupa rencana aksi swa sembada Pabrik Gula BUMN hingga tahun 2014, seperti di Tabel 10. Tabel 10 Rencana aksi pabrik gula BUMN Kegiatan Satuan 2010 2011 2012 2013 2014 Perluasan Areal Ha 6,561 1,236 18,423 7,059 9,924 Bongkar Ratoon Ha 36,932 39,473 43,187 44,254 45,983 Rawat Ratoon Ha 88,764 86,474 94,544 96,645 98,374 Penyediaan Kebon Bibit Dasar Ha 10,442 11,050 11,414 11,487 12,072 Penyediaan Pupuk Ha 243,346 247,862 257,571 262,203 270,164 Kredit Usaha Tani Tebu Ha 153,154 154,646 156,640 159,933 165,888 Zat Pemacu Kemasakan Ha 54,157 61,929 6,489 66,646 69,129 Sarana Irigasi & Lebung Ha 29,783 38,537 43,874 49,149 53,184 Peningkatan Kapasitas 14 13 17 13 13 Rehabilitasi Pabrik 16 18 19 16 15 Merger, Amalgamasi pabrik - Peningkatan Kualitas Gula 2-->1 11 4 -->2 5-->2 17 - 19 18 17 Pembangunan Pabrik Etanol - - 1 1 1 Pembangunan Pabrik Pupuk - - 2 3 1 Sumber: Revitalisasi Industri Gula BUMN 2010-2014 7.5 Hasil simulasi Tahun 2010 merupakan tahun penting untuk melakukan evaluasi kinerja agroindustri gula pada rentang waktu dekade 2010. Selanjutnya berdasarkan asumsi rencana aksi pengembangan pada Tabel 10, maka dilakukanlah simulasi yang hasilnya tertuang pada Tabel 11. Tabel 11 Hasil simulasi berdasarkan rencana aksi PG BUMN tahun 2014 Pabrik Gula BUMN Luas Lahan (ha) 2010 Riel 2014 Target Hasil Tebu (Ton) 2010 Riel 2014 Target Kapasitas (TCD) 2010 Riel 2014 Target Gula (Ton) 2010 Riel Rendemen (%) 2014 Target 2010 Riel 2014 Target PTPN II 8,361 8,991 515,390 597,478 3,563 4,547 31,000 43,615 6.00 7.30 PTPN VII 29,114 31,309 1,980,497 2,295,939 8,439 10,771 132,062 189,949 6.80 8.30 PTPN IX 31,694 34,083 2,239,284 2,595,944 12,339 15,748 129,355 224,244 7.10 8..60 PTPN X 74,670 80,298 6,281,500 7,281,980 36,348 46,390 410,817 620,175 7.00 8..50 PTPN XI 66,374 71,371 5,570019 6,457,179 33,841 43,191 318,514 463,513 5.90 7.20 PTPN XIV 11,470 12,335 570,410 661,262 3,222 4,112 27,312 43,444 5.40 6.60 PT. RNI 64,897 69,789 5,707,400 6,616,441 29,966 38,245 334,916 491.045 6.10 7..40 Total % Perubahan 286,580 308,789 22,864,500 26,506,222 127,718 163,004 1,356,076 2,075,984 6.33 108% 116% 128% 153% 7.7 122% 73 Secara konsolidasi luas lahan pada tahun 2014 diperkirakan mengalami peningkatan 8 % dari sejak tahun 2010 atau menjadi seluas 308,580 ha. Dengan asumsi pelaksanaan program kerja yang telah ditetapkan, maka diprakirakan tingkat produktifitas hasil panen tebu dapat naik hingga 16%, pada tahun 2014. Pada tahun yang sama, dengan menerapkan program peningkatan kapasitas pabrik dan revitalisasi permesinan dan pembangunan pabrik baru, maka diprakirakan kapasitas giling dapat meningkat 28% sehingga dapat mencapai total kapasitas 163,004 ton cane per day. Diharapkan bila program kerja dapat dilaksanakan dengan baik, maka tingkat rendemen dapat dinaikan sebesar 22% sehingga rata-rata rendemen dapat mencapai 7.7 %. Akibat dari kenaikan rendemen adalah meningkatnya kenaikan produk gula kristal putih sebesar 53% sejak angka awal tahun 2010 yaitu mencapai 2,075,984 ton pada tahun 2014. 74 9 KESIMPULAN DAN SARAN 9.1 Kesimpulan Penelitian ini menghasilkan model sistem dinamis untuk mengambil keputusan kompleks bagi pengembangan agroindustri gula tebu. Dengan model ini dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Model sistem dinamis pengambilan keputusan kompleks bagi pengembangan agroindustri gula tebu merupakan model yang dibangun dengan mempertimbangkan elemen mikro pada tingkat korporasi/perusahaan dan lingkungan makro sehingga model ini dapat memberikan kegunaan pengambilan keputusan yang lebih akomodatif. Sebagai model yang fleksibel, model hasil penelitian ini dapat digunakan untuk mengambil keputusan strategis bagi rancangan investasi pabrik/ agroindustri gula baru (green field project) maupun restrukturisasi agroindustri gula yang sudah ada. 2. Model ini terdiri dari beberapa sub-model yaitu model sub-sistem petani tebu, pabrik gula, distribusi dan pemasaran, dan sub-model kebijakan pemerintah, serta model integratif keseluruhan yang dapat digunakan untuk memutuskan strategi pada level perusahaan maupun level makro nasional melalui proses simulasi model. Model dari hasil penelitian ini secara bertahap dibuat dengan menggunakan software sistem dinamis Stella versi terakhir 9.1.4 yang dikeluarkan oleh Iseesistems. Software Stella dipergunakan sebagai alat untuk menggambarkan model utama yang merupakan representasi dari kenyataan sesungguhnya di lapangan. Model sistem dinamis digunakan sebagai alat simulasi utama dalam penelitian ini. Selanjutnya penelitian ini menggunakan software Interpretive Structural Modelling yang diterbitkan oleh Sorach, Inc. Software ISM dipergunakan untuk membangkitkan visi bersama para pemangku kepentingan dan digunakan untuk menyatukan ide yang muncul pada saat Focused Group Discussion yang memunculkan 11 idea utama terkait cara peningkatan agroindustri gula tebu sehingga dapat tersusun menurut struktur yang logis. Hasil dari pengolahan ISM menunjukan bahwa Peningkatan Produktifitas hasil panen tebu merupakan ide yang paling utama harus dilakukan mengawali semua ideide pengembangan lainya. 75 Setelah itu penelitian ini menggunakan software Analytical Network Process berbasis Benefit Opportunity Cost Risk (BOCR) terbitan Superdecisions. Software ANP dipergunakan untuk menangkap semua fenomena yang mempengaruhi tiga alternatif kebijakan utama: Kebijakan Fiskal berupa Penetepatan Tarif Bea Masuk, Dikungan Kebijakan Moneter, dan Kebijakan Pengembangan Produk Alternatif. Dalam pengolahan ANP telah diperhitungkan faktor-faktor ekonomi, sosial, politik, lingkungan hidup, perdagangan internasional, perkembangan pasar tenaga kerja, perkembanan teknologi, dan kriteria operasional tingkat pabrik. Sebagai penyempurna alat bantu pengambilan keputusan, penelitian ini disempurnakan dengan model probabilitas untuk mengetahui sejauh mana keyakinan akan tercapainya atau gagalnya suatu tujuan. Penelitian ini menggunakan software Bayesian Belief Network yang diterbitkan oleh Netica dan secara khusus diaplikasikan sebagai Jejaring Keyakinan Bayesian pada ide utama hasil pemeringkatan ISM, yaitu Peningkatan Produktifitas Tebu. 3. Model sistem dinamis beserta pemrograman pendukung yang dilakukan dengan alat bantu software telah diverifikasi dan divalidasi dengan cara secara cermat dilakukan pemeriksaan secara terus menerus untuk meyakinkan semua persamaan algoritma telah dilakukan dengan benar, semua persamaan telah sesuai dengan kaedah teori, semua hubungan keterkaitan telah memenuhi logika yang umum dan tidak bertentangan dengan praktek dilapangan setelah diperiksa silang dengan nara sumber serta pakar gula. Proses validasi dilakukan dengan melakukan uji coba olah data dengan berbagai input data yang berbeda dan dilakukan secara terus menerus hingga tidak ditemukan kejanggalan. Dalam prakteknya, ke-empat software yang digunakan memiliki fungsi peringatan dini bila terjadi penyimpangan sehingga proses validasi pada dasarnya dilakukan secara mandiri dan otomatis pada masing-masing software. 4. Hasil simulasi model sistem dinamis menunjukan target pada tahun 2014 yang telah dicanangkan sebagai tahun swa sembada gula, sebagai berikut: diprakirakan terjadi kenaikan luas lahan tanam mencapai 8%, naik dari 286,580 ha pada tahun 2010 menjadi 308,789 ha pada tahun 2014. Hasil panen tebu per hektar naik sebesar 16% sejalan dengan program kerja yang berupaya meningkatkan produktifitas dari tahun 2010 total sebesar 22,864,500 menjadi 26,506,222 pada tahun 2014. Kapasitas giling meningkat 28% hingga mencapai 163,004 ton cane per day pada tahun 2014. 76 Rendemen rata-rata meningkat dari 6.33 pada tahun 2010 menjadi 7.7 pada tahun 2014 sehingga meningkatkan produktifitas gula kristal putih 53% dari 1,356,076 ton pada tahun 2014 menjadi 2,075,084 ton pada tahun 2014. 5. Hasil simulasi ANP secara total menunjukan bahwa model sistem dinamis bagi pengembangan agroindustri gula tebu akan meraih titik optimasi bila Pemerintah dan para pemangku kebijakan memutuskan untuk mengambil kebijakanPengembangan Produk Alternatif sebagai kebijakan utama (peringkat ke-1 total nilai 0.5984). Nomor dua adalah apabila pihak pemangku penentu kebijakan menentukan kebijakan berupa Dukungan Kebijakan Moneter (peringkat ke-2 total nilai 0.4939), dan terkahir apabila pemangku penentu kebijakan mengambil keputusan Penerapan Tarif Bea Masuk sebagai kebijakan terakhir (peringkat ke-3 total nilai 0.3295). Hasil penelitan ini menggambarkan bahwa pelaku usaha agroindustri gula tebu mendambakan pengembangan produk alternatif sebagai upaya meningkatkan kinerja agroindustri gula tebu di masa depan dan sebagai upaya meningkatkan daya saing baik di tingkat domestik maupun internasional. Para pelaku usaha mampu bersaing dengan pelaku usaha internasional. Hal ini terungkap dari hasil olah ANP yang meletakan kebijakan protektif pengetatan Tarif Bea Masuk menjadi kebijakan terakhir, asalkan pihak pemerintah memberikan Dukungan Kebijakan Moneter seperti tersedianya pendanaan dengan tingkat bunga wajar dan murah, tingkat perbedaan nilai tukar yang stabil dan relatif kompetitif, dan tingkat inflasi yang terkendali. 6. Dari hasil laporan analisis parsial pada elemen Benefit atau Strenght, menunjukan bahwa pengembangan kinerja agroindustri gula tebu dapat tercapai secara optimal apabila pemangku penentu kebijakan memutuskan kebijakan Pengembangan Produk Alternatif sebagai kebijakan utama (nilai 0.9760), diikuti kebijakan Penerapan Tarif Bea Masuk (nilai 0.6852) dan terakhir keputusan kebijakan Dukungan Kebijakan Moneter (nilai 0.3952). Hasil ini adalah rasional mengingat faktor benefit atau strenght yang selama ini dinikmati oleh para pemangku kepentingan dalam sistem ini mendambakan strategi agresif untuk berkembang dan strategi bertahan untuk melindungi keunggulan yang ada. 7. Dari hasil laporan analisis parsial pada elemen Cost atau Weakness, menunjukan bahwa pengembangan kinerja agroindustri gula tebu akan mencapai titik optimal bila 77 pemangku penentu kebijakan memutuskan kebijakan protektif untuk melindungi kekurangan pada agroindustri gula tebu dengan kebijakan Penerapan Tarif Bea Masuk (nilai mutlak 1.0), diikuti oleh keputusan yang mendorong terlaksananya kebijakan Pengembangan Produk Alternatif(nilai 0.6108) dan terakhir bila para penentu kebijakan melakukan keputusan Dukungan Kebijakan Moneter (nilai 0.4313). Hasil ini rasional dan logis sesuai dengan kaedah protektif bagi menjaga kelemahan yang ada dan bahwa para pelaku usaha dalam sistem agroindustri gula tebu siap melakukan kegiatan produk alternatif melebihi urgensi kebijakan Dukungan Kebijakan Moneter. 8. Dari hasil laporan analisis parsial pada elemen Opportunity sama dengan Opportunity menunjukan bahwa pengembangan kinerja agroindustri gula tebu akan mencapai titik optimal bila pemangku penentu kebijakan memutuskan kebijakan protektif berupa Penerapan Tarif Bea Masuk untuk menghadang pengganggu yang akan menyaingi pencapaian peluang usaha. Dilanjutkan dengan kebijakan yang mendorong Pengembangan Produk Alternatif dan terakhir bila dilakukan keputusan Dukungan Kebijakan Moneter. 9. Dari hasil laporan analisis parsial pada elemen Risk sama dengan Threat menunjukan bahwa pengembangan kinerja agroindustri gula tebu akan mencapai titik optimal bila pemangku penentu kebijakan memutuskan kebijakan protektif berupa Penerapan Tarif Bea Masuk (nilai mutlak 1.0) dan bila diambil keputusan kebijakan Pengembangan Produk Alternatif (nilai 0.5797) dan bila diputuskan kebijakan Dukungan Kebijakan Moneter sebagai peringkat terakhir (nilai 0.4103) 10. Hasil olah software ISM menunjukan bahwa visi para pemangku kepentingan dalam sistem ini dapat dicapai dengan hasil optimal bila peningkatan produktifitas dapat dijadikan sebagai program prioritas utama dalam rangka upaya bersama meningkatkan kinerja agroindustri gula tebu untuk mencapai tingkat swa sembada gula di tahun 2014. Selanjutnya secara struktur terlihat bahwa ada tiga rencana aksi yang dapat memacu peningkatan kinerja yaitu: Penentuan Rendemen yang baik, Peremajaan Mesin Pabrik Gula, dan Penerapan Proses Produksi Gula yang Baik. Ketiganya dapat dilakukan secara serentak dan paralel. 11. Hasil olah software ISM menunjukan bahwa setelah empat langkah rencana aksi di atas dilaksanakan, maka menurut struktur pemeringkatan ISM menempatkan rencana aksi Pengembangan Produk berbasis gula tebu selain produk gula itu sendiri. Rencana aksi 78 strategis ini merupakan langkah strategis dalam rangka meningkatkan daya keberlangsungan usaha agroindustri gula tebu dan daya saing di masa depan. 12. Hasil olah software ISM secara struktur setelah pengambilan keputusan pengembangan poroduk alternatif, akan terlihat menjadi dua cabang yang secara paralel dapat dilaksanakan secara simultan, yaitu cabang pertama berupa rencana aksi strategis untuk memperoleh Dukungan Sosial dan Politis di daerah kepentingan kerja dan cabang kedua berisi dua rencana aksi strategis berupa upaya Perbaikan Irigasi dan Penyediaan Fasilitas Kredit Bank dengan Suku bunga pinjaman kompetitif. 13. Hasil akhir olah software ISM secara struktur menunjukan urutan rencana/ ide aksi strategis berupa tercapainya tata kelola yang menjamin terjadinya Kelancaran Praktek Perdagangan Gula Internasional (pengaturan importasi). Hal ini secara struktur berada di belakang cabang pertama yang berisi ide strategis untuk memperoleh Dukungan Sosial dan Politis di daerah. Sebagai rangkaian terakhir yang berisi dua ide/ rancangan aksi strategis berupa Pengaturan Jadwal Kuantitas Impor Gula Pasir Putih dan Gula Mentah dan berupa Penerapan Penetapan Tingkat Pajak Bea Masuk importasi gula. Kedua ide/ rancangan aksi strategis secara struktur berada tepat di belakang cabang kedua yang di dalamnya berisikan ide strategis berupa Perbaikan Irigasi dan Penyediaan Fasiltias Pendanaan. 14. Dari hasil laporan olah Jejaring Keyakinan Bayesian (Bayesian Belief Network) menunjukan bahwa produktifitas tebu akan dapat ditingkatkan secara baik di atas target dengan probilitas 34%, diikuti peningkatan produktifitas mencapai level normal dengan probabilitas 33% dan terakhir pencapaian yang relatif buruk akan terjadi dengan probabilitas 32%. 15. Kondisi hasil capaian di atas akan berubah-ubah sesuai dengan elemen-elemen alamiah lain yang saling mempengaruhi, antara lain: ketersediaan sarana produksi, konservasi lahan, perluasan lahan, perbaikan irigasi, ketersediaan SDM, kondisi alam/ cuaca, pemupukan, penanganan hama dan penyakit tanaman serta kualitas bibit. 9.2 Saran 1. Dalam rangka meningkatkan produktifitas hasil panen tebu, disarankan agar ada tindak lanjut berupa pembentukan gugus tugas yang melibatkan para pemangku kepentingan 79 untuk memantau penentuan tingkat rendemen sehingga para pihak dapat mencapai kesepakatan yang adil dan obyektif. 2. Sehubungan dengan upaya untuk memperoleh dukungan sosial kemasyarakatan di masing-masing daerah kepentingan, disarankan agar para pemangku kepentingan membangun kondisi keamanan, ketertiban yang kondusif termasuk pengamanan dan kelancaran transportasi bahan baku hingga produk akhir 3. Terkait dengan upaya pengembangan produk alternatif selain produk gula tebu, disarankan agar dibentuk gugus tugas untuk menyiapkan studi kelayakan pengembangan produk berbasis tebu seperti yang telah berhasil dilakukan secara sukses di negara Jamaica, Brazil dan lain-lain yang telah mengembangkan produk alternatif berbasis tebu menjadi sumber energi alternatif seperti ethanol 4. Sehubungan dengan peningkatan produktifitas dan kaitanya dengan ketersediaan kualitas benih, hasil penelitian ini menyarankan agar dibentuk lembaga gugus tugas dan bila lembaga tersebut sudah ada maka dijaga efektifitas lembaga tersebut dalam rangka pengelolaan keunggulan teknologi dan ketersediaan benih tebu unggul, informasi fasilitas peremajaan ratoon, informasi tata kelola pupuk yang menjamin ketersediaa dengan harga yang stabil dan wajar. Disarankan keberadaan lembaga ini sebagai hasil keputusan bersama para pemangku kepentingan dandapat memberikan layanan yang terjangkau. 5. Hasil penelitian menyarankan adanya upaya serius atas penanganan masalah ketersediaan dan perluasan lahan tanam baru sebagai upaya mengatasi laju penurunan alih fungsi lahan tanam tebu yang secara gencar telah terjadi di kawasan pulau Jawa. 6. Dari rangkuman hasil FGD disarankan bahwa terkait dengan penerapan tarif pajak dan bea masuk impor gula mentah, gula pasir putih, dan gula rafinasi harus dilakukan kriteria nomor harmoni komoditas dengan kriteria berbasis standar ICUMSA yang jelas dan tidak saling tumpang tindih. Hal ini mutlak penting dilakukan sehingga batasan legal atas persyaatan komoditas dapat dengan jelas ditentukan. Hal serupa akan menghindari peluang yang merusak sistem dengan cara praktek tidak terpuji seperti pemanfaatan disparitas harga melalui kegiatan penyelundupan maupun permainan persyaratan ICUMSA untuk tujuan importasi yang merusak sistem karena memperlemah daya saing produk dalam negeri. 80 7. Penelitian ini mengakomodir para pemangku kepentingan yang menyarankan agar dibuat gugus tugas yang membidangi usaha penerapan proses produksi gula yang baik, dalam bentuk standard operasional yang perlu diterapkan secara nasional berkenaan dengan upaya peningkatan produktifitas nasional. 8. Sejalan dengan target swa sembada gula tahun 2014, para pemangku kepentingan menyarankan agar ada prioritas kemudahan pendanaan dari pihak tekait, kemudahan investasi berupa penundaan atau pembebasan bea masuk barang masuk peralatan permesinan. 81 DAFTAR PUSTAKA ___________________, 2005. Profil Pabrik Gula Indonesia Tahun 2005. Jakarta. Abidin, Zainal. 2000. “Dampak Liberalisasi Perdagangan Terhadap Keragaan Industri Gula Indonesia: Suatu Analisis Kebijakan “. Bogor: Program Pascasarjana IPB. Amang, Beddu,1993. Kebijakan pemasaran Gula di Indonesia. PT. Dharma Karsa Utama. Jakarta. Anonymous, 1980. Sejarah Perkebunan DepartemenPertanian. Jakarta di Indonesia. Staf Bina Perusahaan Negara Anonymous, 2002. Program Akselerasi Peningkatan dan prospek Investasi Gula Nasional: 2002 – 2007. Buku 1. Direktorat Jendral Bina Produksi Perkebunan. Jakarta. Austin, J.E. 1992. Agroindustrial Project Analysis, Critical Design Factor, EDI Series in Economic Development. The John Hopkins University Press, Baltimore and London B. van Ark, 1988, ”The Volume and Price of Indonesian Export, 1823 to 1940: The Long Term Trend and Its Measurement”, Bulletin of Indonesian Economic Studies 24 (3), hal. 87-120. Boehlje, M. 1999. ”Structural changes in the agricultural industries: how do we measure, analyze and understand them?”, American Journal of Agricultural Economics, Vol 81 No. 5, pp. 1028. Breyceson, Kim P., Smith, Carl S. 2008. ”Abstraction and Modelling of Agri-food Chains as Complex Decision Making Sistem”, Paper prepared for presentation at the 110th EAAE Seminar on Sistem Dynamics and Innovation in Food Networks, Innsbruck-Igls, Austria Brown, J.G.1994. Agroindustrial Investment and Operations, The World Bank, Washington DC. Coyle, R. 1998. “ The practice of Sistem Dynamics: Milestones, lessons and ideas from 30 years experiences”. System Dynamics Review 14 (14), 343-365. Chaidir, Iding. 2007. “Rancang Bangun Model Dinamis Pengelolaan Agroindustri Kerapu”, Bogor: Program Pascasarjana IPB. Dawson, Billi. 2007. Bertalanffy Revisited: Operationalizing a General Sistems Theory Based Business Model Through General Sistems Theory Thinking, Modeling and Practices. Proceeding of the 2007 ISSS Conference. Departemen Perdagangan 2006. Regulasi gula. http:// www.depdag.id. Departemen Pertanian, 2005. Prospek Dan Arah Pengembangan Agribisnis Tebu. Badan Penelitian Dan Pengembangan Pertanian. Jakarta. Dewan Gula Indonesia, 1999. Restrukturisasi Gula Indonesia April 1999. Publikasi Intern DGI dan Bahan Diskusi Reformasi Gula Indonesia. Jakarta. Djojosubroto, D.I. 1995. Masalah Gula di Tengah Dinamika Ekonomi Indonesia. Seminar Pergulaan Nasional dalam rangka menghadapi perdagangan bebas. Badan Litbang Departemen Pertanian dan Yayasan Sakharosa, Jakarta. Doyle, J. and D. Ford. 1998. “ Mental models concepts for Sistem Dynamics research”.Sistem Dynamics Review14(1), 3-29. Eriyatno. 1996. “ Ilmu Sistem: Meningkatkan Mutu dan Efektifitas Manajemen”. Bogor: IPB Press. Ford, Andrew. 1999. “Modeling the Environment: An Introduction to Sistem Dynamics Models of Environmental Sistem”. Washington, D.C.: Island Press. 82 Forrester,J.W. (1987). 14 Obvious Truths, Sistem Dynamic Review 3(2), 156-159. Gregory, Amanda J. 2007. A Sistem Approach to Strategic Management. Proceeding of the 2007 ISSS Conference. Hafsah, Muhammad Jafar, 2002. Bisnis Gula di Indonesia. Pustaka Sinar Harapan. Jakarta. Houck, James P. 1986. ”Element of Agricultural Trade Policy”, New York, NY: Macmillan Publishing Company. http://www.cabinetoffice.gov.uk http://www.tempointeraktif.com Ismail, Nur Mahmudi., 2005, “Restrukturisasi Industri Gula Nasional”, Di dalam: Seminar Nasional: Proyek Unggulan Teknologi, BPPT. Jakarta 19 Januari 2005. Jamaran, Irawadi. 2009. Bahan Kuliah Strategi Pengembangan Agroindustri, TIP IPB tidak dipublikasikan. Keat, P. And P.K.Young. 2002. “Managerial Economics: Economic Tools for Today’s Decision Makers”. Macmillan Publishing Company, New York. Khudori. 2005. “Gula Rasa Neoliberalisme”. Jakarta: LP3ES. Machfud. 2001. “Rekayasa Model Penunjang Keputusan Kelompok Dengan Fuzzy Logic Untuk Sistem Pengembangan Agroindustri Minyak Atsiri”. Bogor: Program Pascasarjana IPB. Marimin, 2004. “Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk”. Jakarta: PT. Gramedia Widiasarana Indonesia. Marimin, 2005. ”Teori dan Aplikasi Sistem Pakar dalam Teknologi Manajerial”. Bogor: IPB Press. Marimin, L. Herlina, A. Aulia, Motohide Umano, Itsuo Hatono, Hiroyuki Tamura: “Expert Sistem for new product strategy development. APMS 1996: 303-314 Marimin, Motohide Umano, Itsuo Hatono, Hiroyuki Tamura: “Hierarchical semi-numeric method for pair wise fuzzy group decision making”. IEEE Transactions on Sistems, Man, and Cybernetics, Part B 32(5): 691-700 (2002) Saaty, T.L. 2005. “ Theory and Applications of the Analytical Network Process, Decision Making with Benefits, Opportunities, Costs, and Risks”. Pittsburg USA. RWS Publications. Saaty, T.L. Cillo, Brady. 2008. “ The Encyclicon, Volume2: A Dictionary of Complex Decisions Using The Analytical Network Process”.Pittsburg, USA. RWS Publications Sargent, Robert G., 1998. Verification and Validation of Simulation Model. Proceeding of the 1988 Winter Simulation Conference. Sargent, Robert G., 2001. Some Approaches and Paradigms for Verifying and Validating Simulation Models. Proceeding of the 2001 Winter Simulation Conference. Schon, D. 1992. The Theory of Inquiry. Dewey’s Legacy to Education. 22(2), 119-139 Senge, P. and J. Sterman. 1992. “Sistem Thinking and Organizational Learning: Acting locally and thinking globally in the organization of the future”. European Journal of Operational Research 59 (1), 137-150. Siagian, Victor. 1999. “Analisis Efisiensi Biaya Produksi Gula di Indonesia: Pendekatan Fungsi Biaya Multi-input Multi-output”. Bogor: Program Pascasarjana IPB. Sterman, John D. 1998b. “Modeling the Formation of Expectations: The history of energy demand forecasts”. International Journal of Forecasting 4, 243-259 83 Sterman, John D. 2004. “Business Dynamics: Sistem Thinking and Modeling for a Complex World”, Singapore: McGrawHill. Sudi Mardianto, et al. 2005. Peta Jalan (Road Map) Dan Kebijakan Pengembangan Industri Gula Nasional.Pusat Penelitian dan Pengembangan Sosial Ekonomi Pertanian. Bogor. Suparno. 2004. Analisis Dampak Kebijakan Tata Niaga Gula terhadap Kesejahteraan Petani Tebu di Indonesia. Departemen Ilmu-Ilmu Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor. Vakili, K., Izadi Ehsan F., Moteabbed S. 2007. Resisting Dynamic Structure in Shifting toward ”sistem thinking”. Proceeding of the 2007 ISSS Conference. Warfield, John N. 1974. “Developing SubSistem Matrices in Structural Modeling”. IEEE Trans. On Sistems, Man & Cybernetics v SMC-4 n1 (January 1974) pg. 74-80. Warfield, John N. 1976. “ Societal Sistems: Planning, Policy, and Complexity”. USA. John Wiley Publications. Warfield, John N. 2003. “ The Mathematics of Structure”. USA. AJAR Publishing Company. Wayan R. Susila dan Bonar M. Sinaga, 2005. Pengembangan Industri Gula Indonesia Yang Kompetitif Pada Situasi Persaingan Yang Adil, Lembaga Riset Perkebunan Indonesia. Bogor. Williamson, Oliver E. 1981. ”The Economics of Organization: The Transaction Cost Approach”, The American Journal of Sociology 87 (3): 548 - 577 Yandra, Marimin, Irawadi Jamaran, Eriyatno, Hiroyuki Tamura. 2007. An Integration of MultiObjective Genetic Algorithm and Fuzzy for Optimization of Agroindustrial Supply Chain Design. Proceeding of the 2007 ISSS Conference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✦ ✁✂✄☎ ✆()*((+,-./(0.0"&%'1(2.3"2%'"'(4"3.5%"'( !"#$%&"'()*((+",%-($.&/%01'2"'(3.3"&%'2(4.5"4%'"'(6"5.,%"'(()( 91 !"#$%&"'()*((+",%-($.&/%01'2"'(3.3"&%'2(4.5"4%'"'(6"5.,%"'((7( !"#$%&"'()*((+",%-($.&/%01'2"'(3.3"&%'2(4.5"4%'"'(6"5.,%"'((7( 92 Lampiran 17 Disajikan secara terpisah dalam format “printout” hasil hitungan ANP 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 ABSTRACT MUHAMMAD ARIEF BINTORO DIBYOSEPUTRO, System dynamic modeling of complex decision making for the development of sugar cane agroindstry, under supervision of IRAWADI JAMARAN, MACHFUD, MARIMIN, BUNASOR SANIM, and YANDRA ARKEMAN. The modeling outlined in this research is an initiative to find approaches to the development of sugar cane agroindustry and its related complex decision making processes. The model is expected to be used for optimizing added values and to better evaluating the impact of relevant decisions associated with information available across the components. The entirely model consists of (i) system dynamic model, for mapping entirely system, decision making purposes and learning through simulation process, (ii) interpretive structural modeling to visualize vision, generate ideas, and compose unstructured ideas into structural and operational steps of actions, (iii) analytical network process as an approach to make decisions and policies by accommodating complexity of internal and external criteria, and (iv) Bayesian believe network as an approach to look at the likelihood of realization under specific scenarios. The simulation indicates that demand for sugar is relatively stable and predictable. In the other hand the supply is relatively volatile due to productivity level, land use competition with other crops, climatic factor, market sentiment caused by economic factor, trade and socio-politico factors. The development of sugar cane agroindustry requires multidimensional facets and inter-organizational decision making along the process of adding values to sugar cane plantation, sugar production, trading (export-import), and distribution to final consumers. The simulation shows that the improvement of productivity and manufacturing can be achieved by mainly improving better cane seed, larger cane field, good planting and estate management practice, and betterment of machineries. The trade-distribution management requires timely scheduling and precise calculation for importation of raw sugar, white sugar or refined sugar. The majority of stakeholders suggest in order to develop the performance of sugar cane agroindustry, there should be attempts to innovate product alternatives aside from conventional products, e.g ethanol as alternative energy source, liquefied sugar. Key words: sugar cane agroindustry, system dynamic model, interpretive structural modeling, analytical network process, Bayesian believe network.     RINGKASAN MUHAMMAD ARIEF BINTORO DIBYOSEPUTRO, Rancang Bangun Sistem Dinamis Pengambilan Keputusan Kompleks Pengembangan Agroindustri Gula Tebu. Dibimbing oleh IRAWADI JAMARAN, MACHFUD, MARIMIN, BUNASOR SANIM, dan YANDRA ARKEMAN. Agroindustri gula tebu merupakan industri dengan karakter sistem dinamis yang kompleks (complex dynamic system), bercirikan adanya hubungan terus menerus antar pelaku atau anggota sistem. Penggunaan pendekatan sistem dinamis dapat diterapkan dalam rangka melakukan kajian agroindustri gula tebu seperti pada kajian proses pegambilan keputusan untuk tujuan pengembangan. Pasokan produksi gula tebu nasional lebih rendah jumlahnya dari pada permintaan, sehingga terjadi defisit pasokan gula. Hingga saat ini persoalan defisit pasokan belum dapat teratasi dengan baik. Kompleksitas permasalahan dimulai ketika tingkat produktifitas pertanian tebu dan pabrik gula masih rendah. Rendahnya produktifitas pertanian tebu ditengarai terjadi karena penurunan luas lahan tanam, pergeseran lahan dari lahan basah ke lahan kering yang disebabkan karena persaingan penggunaan lahan tanam oleh berbagai jenis tanaman lainya serta meningkatnya alih fungsi lahan bagi keperluan lain di luar pertanian. Penurunan produktifitas pabrik gula disebabkan karena semakin tua usia mesin yang kurang diimbangi oleh peremajaan mesin baru yang lebih produktif. Permasalahan non teknis pertanian masih sering timbul, seperti terjadi ketidaktepatan pelaksanaan kebijakan importasi gula yang dilakukan pada saat tingkat persediaan gula dalam negeri masih tinggi dan mencukupi. Persediaan gula yang berlebih ini dapat mengakibatkan penurunan harga. Permasalahan inilah yang secara perlahan telah mengurangi daya mampu petani tebu dan pabrik gula sehingga produktifitas menurun, pasok bahan baku tebu menurun, efisiensi pabrik menurun dan peremajaan pabrik terlantar hingga gejolak harga gula sewaktu-waktu dapat terjadi secara tinggi. Penelitian ini berupaya membangun model yang berbasis sistem dinamis sebagai alat pemeta sekaligus sebagai alat simulasi. Di luar keunggulan metoda sistem dinamis yang dalam penelitian ini menggunakan software Stella, penelitian ini mengantisipasi adanya keterbatasan dalam pemeringkatan berbagai alternatif ide, kepentingan, dan keinginan para pelaku pemangku kepentingan dalam sistem. Oleh karena itu digunakanlah teknik Interpretive Structural Modeling untuk mengembangkan ide-ide tersebut dan menyusunya menjadi terstruktur secara baik. Selain itu penelitian ini menggunakan teknik Analytical Network Process sebagai alat untuk menangkap semua elemen yang mungkin berlaku dalam rangka pemeringkatan penentuan kebijakan. Sebagai alat bantu penelitian yang lain, dalam penelitian ini akan menggunakan alat bantu Bayesian Belief Network untuk memetakan jaringan probabilitas antar elemen. Selanjutnya sebagai elemen “tujuan” yang dipilih untuk diproses dalam Bayesian Belief Network akan diambil dari hasil utama Interpretive     Structural Modeling, dan dalam penelitian ini terpilih peningkatan produktifitas sebagai elemen tujuan dalam model Bayesian Belief Network. Pemodelan sistem dinamis ini terdiri dari beberapa sub-model yaitu: (1) submodel perkebunan tebu, (2) sub-model pabrik gula, (3) sub-model permintaan konsumen dan distribusi, dan (3) sub-model kebijakan. Keseluruhan sub-model ini dirangkum menjadi satu hingga terbentuk model sistem dinamis pengambilan keputusan kompleks bagi pengembangan agroindustri gula tebu. Hasil simulasi menunjukan bahwa peningkatan produktifitas secara global dapat tercapai bila pemangku penentu kebijakan mengambil keputusan kebijakan Pengembangan Produk Alternatif, lalu diikuti keputusan Dukungan Kebijakan Moneter, dan terakhir kebijakan Penentuan Tarif Bea Masuk. Dengan mengikuti pola pemeringkatan kebijakan di atas, maka diharapkan pada tahun 2014 dapat dicapai swa sembada gula dengan tingkat produksi gula nasional yang terdiri dari kontribusi pabrik gula Kristal putih dibawah naungan BUMN dan swasta serta pabrik gula rafinasi sebesar 5,700,000 ton. Dari jumlah ini diharapkan kontribusi produksi gula tebu dari kelompok pabrik gula di bawah naungan BUMN sebesar 2,075,984 ton dengan tambahan lahan tanam sehingga mencapai luasan sebesar 308,789 hektar dan tambahan pembangunan pabrik gula kristal putih sebanyak 16 unit. Rencana kegiatan ini merupakan peluang usaha yang besar karena dapat menumbuhkan peluang penciptaan lapangan kerja, pertumbuhan ekonomi yang tersebar di berbagai kawasan dan peluang pertumbuhan industri pendukung lain seperti industri pupuk serta sarana produksi lain seperti herbisida, pestisida dan industri transportasi. Selain industri pendukung langsung, diperkirakan akan terjadi peningkatan industri pendukung tidak langsung lain seperti keuangan, asuransi, dan pasar modal. Di samping itu diharapkan tercapainya swa sembada gula dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat serta pertumbuhan pusat-pusat penelitian gula dan berkembangnya kegiatan asosiasi-asosiasi terkait lainya.     1 1 1.1 PENDAHULUAN Latar Belakang Kompleksitas dinamis merupakan salah satu ciri yang terjadi pada ranah agroindustri saat ini. Fenomena ini merupakan akibat yang disebabkan sekurangkurangnya oleh tiga hal: 1) terjadi inovasi di berbagai bidang teknologi terutama teknologi informasi dan komunikasi, 2) perubahan dinamis pada supply-demand di tiga bidang utama yaitu makanan, energi, dan air (food, energy, and water), dan 3) pemanfaatan produk pertanian serta produk terbarukan lainya untuk keperluan energy (Yandra, et. al. 2007). Pada agroindustri gula tebu, perubahan kompleksitas dinamis merupakan permasalahan yang mencakup semakin banyaknya peubah yang saling terkait, peubah yang mengandung probabilitas, dan peubah yang berbeda sesuai perubahan waktu. Beberapa contoh kompleksitas agroindustri gula tebu dapat ditemukan pada pengelolaan sinkronisasi antar elemen dan pengelolaan unsur resiko. Berkenaan dengan resiko yang dihadapi oleh agroindustri gula, salah satu contoh adalah resiko dinamika perubahan biaya atau harga. Bila penyerapan biaya produksi mengalami perubahan dinamis sehingga biaya mendekati nilai tambah yang diciptakan, maka margin atau laba yang diciptakan menjadi semakin tipis sehingga perusahaan berpotensi rugi dan menanggung konsekuensi ikutan yang dapat lebih buruk (Boehlje, 1999). Sejalan dengan problematika kompleksitas, pendekatan sistem dinamis diakui oleh para peneliti dan praktisi sebagai metoda yang mampu memberikan pemahaman dan membantu penyelesaian masalah dalam semesta sistem yang kompleks dengan lebih baik (Richmond, 2004). Oleh karena itu penelitian ini akan menggunakan pendekatan sistem dinamis untuk membangun model. Adapun sebagai obyek kajian utama, penelitian ini akan membahas agroindustri gula tebu sebagai fokus kajian dan upaya pengembanganya. Agroindustri gula tebu memiliki karakteristik unsur dinamika perubahan dan kompleksitas permasalahan yang tinggi di banyak sisi. Secara konseptual, pendekatan sistem dinamis mampu menggambarkan secara lebih jelas mengenai hubungan antar elemen dan perilakunya. Dengan demikian diharapkan bagi para pengambil keputusan akan terbantu pada saat menghadapi pengambilan keputusan persoalan yang kompleks. Hal ini terutama terjadi dalam 2 evaluasi hasil proses pengambilan keputusan dan kaitanya dengan pengelolaan arus informasi dari tiap-tiap komponen atau agent yang menjadi bagian integral dalam rangkaian keseluruhan sistem (Bryceson, et.al. 2008). Merujuk pada sejarah perkembangan agroindustri gula tebu dari masa ke masa, penelitian ini diharapkan dapat menangkap kerumitan pengelolaan agroindustri gula tebu dengan persoalan yang berciri multidimensional. Selama masa pendudukan pihak asing pada rentang waktu tahun 1823 sampai dengan sebelum kemerdekaan, Indonesia tercatat sebagai produsen gula terbesar kedua setelah Cuba, seperti pada Tabel 1. Pada kurun waktu tersebut, meskipun tingkat produktifitas gula tinggi, namun fakta agroindustri gula tebu di Indonesia diwarnai oleh munculnya para pihak pemangku kepentingan (petani dan pemilik lahan) yang amat dirugikan oleh pemangku kepentingan lain yang lebih berkuasa. Sebaliknya ada sedikit pihak tertentu yang amat diuntungkan, seperti para pihak pemilik modal. Tabel 1 Ekspor gula Indonesia periode 1823 - 1940 Tahun Vol (Ton) Harga (Guilder/ ton) 1823 3,291 204 671 1830 6,710 233 1,563 1840 61,750 219 13,523 1850 84,548 199 16,825 1860 128,265 249 31,938 1970 146,670 216 31,681 1880 222,242 220 48,893 1890 367,785 140 51,490 1995 575,662 140 80,593 1900 736,606 100 73,661 1913 1,278,486 119 152,140 1920 1,510,971 694 1,048,614 1929 2,402,974 127 305,178 1940 803,494 65 52,227 Nilai (1,000 Guilder) Sumber: B van Ark, “The Volume and Price of Indonesian Exports, 1823 to 1940: The Long-Term Trend and Its Measurement”, dalam Bulletin of Indonesian Economic Studies 24 (3), 1988, hal. 87-120. Di balik kinerja yang amat mengesankan dari tabel di atas ternyata mekanisme produksi gula dilaksanakan dengan kebijakan yang amat bertentangan dengan kaidah kemanusiaan. Sejarah mencatat adanya distribusi pendapatan yang amat tidak adil, seperti praktek Kebijakan Tanam Paksa yang penuh dengan pelanggaran dan 3 penyalahgunaan kekuasaan sehingga menghalangi praktek-praktek pengelolaan industri yang baik dan adil. Selama periode Kebijakan Tanam Paksa telah diterapkan secara sistemik pola kebijakan integratif mikro-makro yang pada tingkat operasional diwujudkan dalam bentuk: 1) tanam paksa di bidang budidaya, 2) monopoli di bidang industri pengolahan, 3) monopsoni di bidang industri perdagangan, dan 4) integrasi vertikal dalam organisasi industri secara menyeluruh (Khudori, 2005). Kebijakan Tanam Paksa pada intinya merupakan mekanisme pengerdilan hak petani sebagai salah satu pelaku dalam agroindustri gula tebu, yaitu berupa penghapusan paksa pendapatan tenaga kerja dan pendapatan sewa lahan. Pada masa setelah kemerdekaan, keprihatinan dan penderitaan petani tebu yang merupakan salah satu mata rantai penting dalam agroindustri gula tebu, ternyata belum sepenuhnya membaik, walaupun keprihatinan tersebut berwujud dalam bentuk lain yaitu seperti menurunya efisiensi di berbagai lini yang berakhir pada menurunya pendapatan. Pada dekade 1990, ditengarai penyebab menurunya efisiensi dalam agroindustri gula tebu disebabkan karena terjadinya penurunan produktifitas dan rendemen (Djojosubroto, 1995). Dalam hasil penelitian yang sama, penurunan produktifitas disebabkan karena: 1) pergeseran lahan tanam dari areal sawah ke lahan kering, 2) pergeseran lahan tanam tidak diikuti oleh inovasi dan penerapan teknologi budidaya tebu pada lahan kering, dan 3) meningkatnya biaya produksi khususnya di Jawa. Sedangkan penurunan tingkat rendemen disebabkan karena: 1) semakin panjangnya hari giling sehingga berakibat buruk terhadap kemasakan tebu yang optimal, 2) berkurangnya pasokan tebu, dan 3) hilang bobot pada rantai proses. Pada dekade 2000, kondisi agroindustri gula tebu masih belum membaik, ditandai oleh perselisihan penentuan rendemen yang tak kunjung usai antara para pihak pabrik gula, petani tebu dan pihak terkait pada level produksi. Para pemain penting ini tak kunjung selaras dalam memecahkan masalah kesepakatan penentuan rendemen (Lembaga Penelitian IPB, 2002). Pada tahun 2003, ditemukan disparitas rendemen sebesar 2,45% yaitu perbedaan antara rendemen pabrik guala swasta, PT. Gunung Madu Plantation yang mencapai rata-rata 9,66% dan rendemen rata-rata 58 pabrik gula BUMN sebesar 7,21%. Perbedaan rendemen ini setara dengan gula sebanyak 563,500 ton atau 2,45% 4 dari total tebu yang digiling sebanyak 23 juta ton tebu pada tahun 2003. Dalam satuan rupiah, potensi kerugian saat itu mencapai kurang lebih Rp 2 triliun (Ismail, 2005). Praktek monopoli dalam produksi masih berlangsung, meskipun mengalami perubahan bentuk namun tetap sebagai pemegang kekuatan pasar produksi. Dua kelompok produsen besar yaitu satu kelompok di bawah naungan perusahaan negara (kelompok PT.Perkebutan Negara, PTPN) dan satu kelompok di bawah kelompok perusahaan swasta masih memegang kendali terbesar agroindustri gula tebu saat ini. Monopsoni dalam perdagangan masih amat kuat pengaruhnya, meski warna dan ciri mereka sedikit berubah namun ciri khas monopsoni atau kartel tetap ada. Hal ini terjadi di wilayah domestik maupun internasional. Perdagangan gula dunia dikontrol oleh tujuh perusahaan pemain yang menguasi 83.4% pangsa pasar dunia, secara rinci dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2 Perusahaan multinasional produsen dan pedagang gula dunia tahun 2005 Juta Ton (Raw Value) Pangsa Ekspor Dunia (%) J. Lion Sucden Cargill T&L Man Dryfus Cubazukar Total Ekspor 7 Perusahaan Lain-lain 1.7 2.2 5.1 8.1 4.7 3.2 4.1 29.1 5.8 4.9% 6.3% 14.6% 23.2% 13.5% 9.2% 11.7% 83.4% 16.6% Total Ekspor Gula Dunia 34.9 100% Nama Perusahaan Sumber: I Nodeco, “A Changing World: Production and Market Outlook for Cuba”, World Sugar and Sweetener Conference, Bankok, Thailand, 26-27 March 1996 & data olahan sampai dengan tahun 2005 dari Cargill Indonesia Sisi permintaan gula domestik menunjukan peningkatan searah dengan jumlah penduduk, yaitu semakin bertambahnya kebutuhan fundamental kelompok konsumen rumah tangga dan industri. Sekitar 95% hasil panen tebu yang dihasilkan oleh petani tebu di Indonesia akan diproses sebagai bahan baku industri gula. Atas hasil produksi domestik ini, sejumlah 66,8% akan dikonsumsi oleh konsumen rumah tangga. Sisi pasokan gula domestik menunjukan penurunan tajam rata-rata sebesar 36% selama periode 1999 – 2009. Hal ini disebabkan karena beberapa hal: penurunan areal tebu rata-rataterjadi sebesar 22% selama kurun tersebut, penurunan produktifitas sebesar 10%, dan selama periode 8 tahun terakhir ada 13 pabrik gula yang terpaksa harus ditutup (sumber: diolah dari data DGI) 5 Ketimpangan antara supply-demand yang amat signifikan mulai terjadi pada tahun 2007 hingga saat ini. Pada tahun 2007 terjadi hal demikian karena lonjakan kebutuhan gula yang semakin meningkat mendekati hampir 2,7 juta ton terdiri dari kebutuhan 2.1 juta ton gula kristal putih dan 600 ribu ton gula rafinasi, sementara produksi dalam negeri hanya mencapai 1.5 juta ton pada waktu itu. Hal ini mengakibatkan impor gula naik mencapai sebesar 1,2 juta ton, seperti terlihat pada Tabel 3. Keadaan timpang supply-demand agroindustri gula tebu mengakibatkan timbulnya dorongan sementara golongan untuk melakukan tindak penyelundupan. Sebagai gambaran disparitas harga gula, pada tahun 2009 harga gula impor termasuk di dalamnya komponen biaya lain mencapai Rp 4.150 per kilo, jauh lebih rendah dari pada harga gula pasar domestik yang mencapai Rp 9.500 per kilo. Kondisi ini berlangsung terus hingga tahun 2010. Tabel 3 Permintaan, produksi, dan impor gula nasional 1. 2. 3. 4. Uraian Permintaan Produksi Difisit Impor Surplus/ (defisit) 2007 2,729,295 1,496,027 (1,233,268) 972,985 (260,283) 2008 3,000,000 1,750,000 (1,250,000) 2,187,133 937,133 2009 3,100,000 1,498,000 (1,602,000) 1,556,688 (45,312) 2010 3,200,000 1,880,000 (1,320,000) 1,284,791 (35,209) Sumber: BPS & Dewan Gula Indonesia (diolah) Perbedaan harga dan selisih difisit pasokan gula domestik inilah yang mendorong penyelundupan gula. Kondisi ini diperburuk oleh munculnya implikasi negatif dari ketidak tepatan pelaksanaan kebijakan yang dilakukan oleh Pemerintah (mis-match policy), lemahnya aparat pengendali perdagangan dan lemahnya prosedur administrasi pengelolaan impor gula. Implikasi pelaksanaan kebijakan bea masuk sebesar 25% bagi gula impor perlu dikaji ulang. Hal ini mengingat bahwa menurut data dari Dewan Gula Indonesia, posisi Indonesia sejak tahun 2004 tercatat sebagai importir besar dengan bea masuk rendah secara berurutan setelah negara Mesir 30%, Sri Langka 66%, Philippines 133%, USA 155%, dan Bangladesh 200% (DGI, 2004). Semua fenomena yang terjadi pada agroindustri gula tebu pada dekade 2000 di atas mencerminkan sedang berlangsungnya dinamika proses menuju kondisi keseimbangan nasional, regional, dan internasional (Abidin, 2000). Bila dilihat dari sisi dinamika supply-demand dan rangkaian proses transformasi produksi tebu sejak ditanam, diproses di pabrik, diperdagangkan dan 6 dikonsumsi oleh pengguna produk, maka agroindustri gula tebu memiliki ciri kompleksitas dalam pengelolaan dan pengembangan. Telaah historis agroindustri gula tebu menunjukan persoalan yang relatif sama dan terjadi pada periode waktu yang relatif amat panjang, namun demikian pemecahan persoalan tidak kunjung memberikan hasil yang diharapkan. Penelitan ini memandang perlu berfikir sistem dinamis (system dynamic thinking) untuk digunakan sebagai pendekatan yang diharapkan akan membantu menguraikan permasalahan secara lebih integratif dari elemen-elemen yang saling terpisah dan mandiri. Bila dalam penelitian sebelumnya ada yang belum memasukan mekanisme pembelajaran ke dalam sistem, maka penerapan sistem dinamis dalam penelitian ini diharapkan dapat menggambarkan pentingnya kaidah mekanisme feedback dalam rangka pengambilan keputusan kompleks. Dengan demikian penelitian ini diharapkan dapat mencapai solusi yang optimal dan dapat diterima secara baik oleh para pemangku kepentingan. 1.2 Tujuan Tujuan penelitian ini adalah untuk merancangbangun sebuah model yang berbasis sistem dinamis untuk membantu pengambilan keputusan kompleks dalam rangka pengembangan agroindustri gula tebu. 1.3 Ruang lingkup 1.3.1 Ruang lingkup rancang bangun model Ruang lingkup penelitian meliputi identifikasi elemen-elemen yang berpengaruh dalam pelaksanaan dan tata kelola agroindustri gula tebu. Secara lebih rinci lingkup penelitian meliputi elemen yang dapat digunakan untuk optimalisasi pengambilan keputusan serta simulasi model secara menyeluruh yang terdiri dari beberapa model sub-sistem, sebagai berikut: 1. Pemodelan sub-sistem dinamis produksi tebu, meliputi pengelolaan perkebunan dan pola perilaku kegiatan petani sebagai pihak/ agent produsen bahan baku tebu. 2. Pemodelan sub-sistem dinamis produksi gula, meliputi fungsi produksi yang terkait dengan produksi gula oleh pabrik gula. 3. Pemodelan sub-sistem konsumsi gula tebu, meliputi fungsi saluran distribusi produk dari pabrik gula ke konsumen akhir. 7 4. Pemodelan sub-sistem kebijakan pemerintah, meliputi kebijakan fiskal dan kebijakan moneter yang terkait dengan agroindustri gula tebu. 1.3.2 Ruang lingkup management Penelitian ini membatasi diri pada lingkup managemen tingkatan strategis. Bila penelitian ini melakukan analisis pada tingkat praktis, hal ini ditujukan untuk mendukung keputusan-keputusan strategis secara makro. Dengan demikian diharapkan hasil penelitian ini berada pada ranah managemen strategis. 1.3.3 Lokasi penelitiandan waktu penelitian Penelitian ini dilakukan dengan cara mengundang para pemangku kepentingan dalam pertemuan Focused Group Discussion yang dilakukan di Jakarta dan Surabaya. Peserta FGD terdiri dari para wakil petani tebu, pabrik gula kristal putih, pabrik gula kristal rafinasi, kementerian terkait (Pertanian, Perindustrian, Perdagangan, BUMN, Keungan), para Asosiasi, dan pusat-pusat pengembangan dan penelitian, serta pemuka masyarakat. Penelitian lapangan khusus pabrik gula dilakukan di Pabrik Gula dan Spritus Madu Kismo, Yogyakarta, Pabrik Gula Gondang Madu, Pabrik Gula Mojo pada kurun waktu 2008 – 2010. 8 2 2.1 TINJAUAN PUSTAKA Agroindustri gula tebu Pelaku utama agroindustri gula tebu Indonesia adalah pabrik gula kristal putih yang terdiri dari 51 pabrik di bawah kepemilikan BUMN dan 9 pabrik gula swasta yang sebagian besar beroperasi di pulau Jawa, di provinsi Sulawesi Selatan, Gorontali, Sumatra Utara, Sumatra Selatan, dan Lampung. Di samping itu ada sebanyak 8 (delapan) pabrik gula kristal rafinasi yang memasok kebutuhan gula rafinasi di Indonesia. Pabrik gula rafinasi tidak memerlukan bahan gula tebu melainkan memerlukan gula mentah sebagai bahan baku yang diimpor dari luar negeri. Oleh karena itu pabrik gula kristal rafinasi dalam penelitian ini tidak dilibatkan dalam kajian secara rinci, mengingat ada terputusnya satu rantai sub-sistem perkebunan tebu. Menurut data tahun 2010 luas lahan tanam tebu nasional mencapai total 436,504 Ha. Produksi gula tebu nasional mencapai 2,56 juta ton pada tahun yang sama, dan dari total produksi ini kontribusi pabrik gula BUMN mencapai 1,38 juta ton atau sekitar 54% dari total produksi. Produksi ini dihasilkan dari luas lahan pabrik gula BUMN sekitar 286,579 Ha atau sekitar 66% dari luas lahan total (Revitalisasi Industri Gula BUMN 2010-2014). Angka ini menunjukan bahwa ada berbedaan produktifitas yang signifikan antara pabrik gula BUMN (51 pabrik) dan pabrik gula swasta (9 pabrik). Penggunaan luas lahan 66% oleh pabrik gula BUMN dari total lahan menghasilkan 54% produk dari total produksi gula nasional. Sebaliknya penggunaan luas lahan pabrik gula swasta sebesar 34% dapat menghasilkan 46% dari total produksi gula nasional. Permasalahan kesenjangan produktifitas yang dialami oleh pabrik gula BUMN secara umum disebabkan karena: 1) kesulitan pengembangan lahan tanam, karena persaingan penggunaan lahan oleh komoditas lain dan alih fungsi lahan. Hal ini di alami oleh mayoritas pabrik gula BUMN yang terletak di pulau Jawa, 2) faktor usia pabrik gula yang menua dan belum disertai dengan revitalisasi investasi mesin dan pembaruan teknologi. Gambaran keadaan di atas merupakan fenomena lapangan yang ada pada saat ini, dan penelitian ini berupaya untuk mencapai produktifitas yang distandarkan sebagai sasaran tolok ukur seperti kinerja pada dekade 1980, yaitu pencapaian rendemen sekitar 10% dan produktifitas gula sebesar 9 ton/ ha. 9 2.2 Sistem dinamis: kompleksitas detail (Detail Complexity System) Bila membahas sistem kompleks dalam kaitan dengan pengambilan keputusan, maka pada umumnya yang muncul pertama adalah mengaitkan kompleksitas dengan unsur banyaknya komponen peubah dalam sistem, atau banyaknya kombinasi bagi pengambil keputusan yang harus diperhitungkan. Kompleksitas sistem semacam ini termasuk kategori detail complexity system yaitu sistem kompleks yang ditandai banyaknya hal-hal rinci dan atau banyaknya probabilitas kombinasi solusi. Teladan sederhana yang dapat ditemui sehari-hari adalah sistem penentuan jadwal penerbangan di suatu bandar udara yang sangat sibuk (Sterman, 1989). 2.3 Sistem dinamis: kompleksitas dinamis (Dinamic Complexity System) Demikian sebaliknya suatu sistem kompleks dapat terjadi pada kondisi yang kurang detail, tidak terlalu rinci, dan berpeluang kombinasi solusi yang tidak terlalu tinggi. Dalam sistem seperti ini ciri kompleksitas terletak pada eksistensi interaksi yang terus menerus antara para agen/ pihak yang terkait. Sitem kompleks ini disebut dynamic complexity sistem. Teladan standar dapat dilihat pada kasus perusahaan minuman The Beer Distribution Game (Sterman, 1989) yang menggambarkan proses produksi dan distribusi produk barang konsumsi, dengan kompleksitas tiap-tiap lini sejak proses pengadaan bahan baku, proses produksi di pabrik hingga distribusi ke konsumen. Teladan ini menggambarkan sebuah sistem yang tidak kompleks bila dilihat pada sisi banyaknya komponen, namun sangat kompleks bila ditelaah sisi interaksi yang tanpa henti dari para pihak terkait. Penelitian ini akan menggunakan kedua buah pendekatan di atas, dengan penekanan lebih terfokus pada pendekatan dynamic complexity system untuk menjawab persoalan penyelarasan, sinkronisasi, dan interaksi antar pelaku pada agroindustri gula tebu. Teladan dapat dilihat pada sensitifitas akibat dan pengaruh keterlambatan kebijakan (time delay) terhadap produktifitas tebu, perubahan harga, dan perubahan supply-demand secara keseluruhan. 2.4 Resistensi perubahan Ketidaktepatan waktu (time delay) pengambilan keputusan suatu kebijakan yang terkait dengan persaratan berjalanya sebuah sistem merupakan kejadian yang sering terjadi.Hal ini menjadi salah satu pemicu persoalantentang mengapa suatu perubahan 10 yang diharapkan menghadapi tingkat resistensi tinggi, sehingga akan menyulitkan suksesnya suatu kebijakan (Richmond, 2005). Dalam dynamic complexity system, bila terjadi time delay maka akan menyebabkan gejala disequilibrium, berupa kondisi ketidakseimbangan yang terus menerus melingkar-lingkar. Sementara di sisi lain ada aktivitas dalam rangkaian sistem yang tidak bisa diputar ulang (irreversible consequences), seperti contoh kejadian bila petani tebu sudah memutuskan untuk menanam tebu dan terjadi kebijakan yang kontra produktif yang tidak tepat waktu (misal: penurunan mendadak tarif impor gula) maka petani tebu akan berada pada posisi lemah. Mereka tidak dapat segera memutuskan mengganti tanaman tebu, sehingga mereka hanya menunggu realisasi akibat negatif di kemudian hari berupa kerugian usaha. Persoalan seperti di atas yang mengakibatkan resistensi perubahan bagi tiaptiap agen dalam rangkaian sistem. Masalah irreversible consequences merupakan tantangan besar yang harus dipecahkan dalam pengambilan keputusan kompleks. Oleh karena itu penelitian ini akan menggunakan pendekatan sistem dinamis sebagai upaya mengatasi persoalan tersebut. Resistensi perubahan dapat terjadi pada level pabrik gula khususnya yang dibawah naungan BUMN. Meskipun hal ini bukan merupakan fokus penelitian, namun dalam telaah lapangan ditemukan salah satu penyebab resistensi perubahan yaitu berupa kondisi lingkungan kerja nyaman (comfort zone) yang tidak memberikan insentif bagi adanya perubahan yang baik. 2.5 Model sistem dinamis virtual Suatu model virtual merupakan representasi dunia nyata yang dituangkan ke dalam model sedemikian rupa sehingga dapat memberikan peluang bagi pengambil keputusan untuk mempelajari perilaku realitas, umpan balik dan pengaruhnya, serta menyegarkan kembali keputusan yang pernah diambil melalui proses simulasi. Kelebihan model virtual antara lain adalah biaya yang rendah. Konsekuensi hubungan antar keputusan yang diambil dan hasil yang beresiko tinggi dapat ditekan melalui penggunaan model virtual. Pengaruh irreversible consequence dapat segera diketahui dan bila berdampak negatif dapat segera dihentikan sehingga ada peluang untuk merubah keputusan alternatif lain yang lebih baik. Model virtual dapat menghasilkan umpan balik yang berkualitas. Hal ini dapat dicapai karena simulasi keputusan dan strategi dapat dikontrol dan dipelajari dengan 11 baik. Di samping itu dengan model virtual dapat sedikit demi sedikit membuka ”black box phenomena” yang selalu tertutup di dalam dunia nyata. Manfaat lain adalah berupa proses waktu simulasi yang singkat dapat menggambarkan perjalanan kegiatan dunia nyata yang amat panjang dimensi waktunya. Model virtual di atas akan semakin memberikan manfaat yang tinggi ketika model ini bersifat reflektif sehingga mampu mengulang proses pemikiran, reflective thought (Schon, 1992). Model virtual tidak terlepas dari keterbatasan, yaitu dapat terabaikanya prinsip-prinsip metodologi ilmiah. Namun demikian dengan diterapkanya sistem dinamis kompleks yang fokus pada dynamic complexity sistem, maka peneliti berpeluang lebar untuk melakukan komunikasi dua arah dan langsung dengan dunia nyata yang sedang ditelitinya. Kondisi inilah yang dimaksudkan sebagai model virtual reflektif. Kegiatan pemodelan sistem dinamis virtual belumlah mencukupi kesempurnaan pengambilan keputusan kompleks. Hal ini kemungkinan besar disebabkan karena pembuat model menentukan batas-batas yang terlalu sempit pada elemen temporal dan spatial bila dibandingkan dengan realitas yang ada. Lain dari pada itu ada 4 penyebab yang mengurangi kualitas pemodelan sistem dinamis, seperti: 1) kecenderungan negatif pemodel yang kurang memperhatikan kelengkapan feedback yang terlalu lambat jalanya karena time delay, 2) pemahaman yang kurang komprehensif tentang seluk beluk industri itu sendiri, 3) reaksi pemodel yang cenderung defensif, dan 4) dampak negatif akibat biaya penelitian yang tinggi. Sistem dinamis didesain untuk mengatasi keterbatasan-keterbatasan sehingga menghasilkan gambaran yang lebih riel dari dunia nyata. Forester (1987) mengatakan bahwa simulasi akan berhasil dengan baik bila pengembangan model dilakukan dengan asumsi realistis mengenai perilaku para pelakunya (human behaviour), diramu dengan studi lapangan yang lengkap, dan pemanfaatan data-data primer yang optimal untuk melengkapi dan menyempurnakan data-data sekunder. Simulasi merupakan cara yang praktis untuk menguji kehandalan model atau hasil rancang bangun ini. Tanpa simulasi pengujian terhadap suatu model tidak dapat dilakukan. Peningkatan kinerja model hanya dapat dilakukan dengan baik bila ada pembelajaran feedback dari representasi dunia nyata. Penelitian ini akan mensimulasikan faktor-faktor utama yang berpengaruh dalam sistem secara keseluruhan. 12 Hasil kajian tentang sistem yang sudah diverifikasi dan divalidasi ditambah dengan hipotesa dinamis akan menghasilkan model simulasi. Berdasarkan model simulasi ini akan dilakukan simulasi “what-if” dari unsur pembentuk sistem utama seperti unsur dari input, output, dan proses. Atas hasil simulasi diharapkan rekayasa model lebih lanjut dapat dihasilkan berupa rancang bangun model dinamis yang sejalan dengan model yang diharapkan. Dalam penelitian ini simulasi akan dilakukan sesuai dengan kondisi riel sehingga diperlukan perumusan yang utuh mengenai persamaan-persamaan, parameter, dan kondisi tertentu dari variabel yang diperlukan. Formalisasi model simulasi akan dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Stella. Dalam program simulasi diharapkan dapat memunculkan berbagai alternative strategi dan kebijakan. 2.6 Rantai kegiatan agroindustri gula tebu Tahapan kegiatan agroindustri gula tebu dimulai dari kegiatan perkebunan tebu yang menghasilkan produk tebu sebagai bahan baku, dilanjutkan dengan pengolahan hasil tebu oleh pabrik gula, selanjutnya produk gula dilelang, dijual dan didistribusikan ke pasar untuk memenuhi permintaan konsumen langsung segmen rumah tangga dan konsumen tidak langsung segmen industri besar dan industri menengah/ kecil. Di luar tahapan tersebut ada satu kegiatan lain berupa tata niaga impor sebagai kegiatan pemenuhan defisit supply produksi dalam negeri. Menurut Keat dan Young (2002), tiap-tiap tahapan produksi di atas menciptakan pasar input dan output masing-masing, dengan kata lain setiap tahap kegiatan mengakibatkan fungsi permintaan input yang dapat diturunkan (derived demand) dari fungsi permintaan outputnya. Berdasarkan hubungan inilah model sistem dinamis akan dibangun. 2.7 Rangkaian permintaan dan penawaran Dalam rangkaian permintaan dan penawaran ini dapat terlihat proses permintaan input dan penawaran output yang membentuk beberapa sub-sistem, seperti yang terjadi pada tingkatan perkebunan tebu dan pabrik gula. Perilaku pada tingkatan ini adalah bahwa produsen yang rasional akan melakukan optimasi keuntungan melalui minimalisasi biaya (input) dengan kendala teknologi dan pasar yang akan dilayani. 13 Konsekuensi pemahaman perilaku produsen tebu di atas akan menajamkan pemahaman perilaku lanjutan bahwa produsen dalam rantai agroindustri gula tebu yang rasional hanya akan melakukan kegiatan pembiayaan input bila produsen mengetahui prediksi jumlah output besaran manfaat yang akan diterima di masa depan. Pada saat terjadi hubungan antara pasar output dan pasar input inilah dapat diturunkan fungsi permintaan yang disebut derived demand sehingga pada tahapan lanjutan permintaan gula secara agregat dapat diprediksi jumlahnya. Berdasarkan rasionalitas di atas, analisis strategi dan kebijakan dapat dilakukan melalui telaah biaya input, modal kerja, tenaga kerja dan input lain yang digunakan dalam proses produksi sejak dari produksi tebu sampai dengan hasil agroindustri gula tebu. Bila timbul kesenjangan informasi (asymetric information) antar pelaku pasar, maka dapat mengakibatkan perbedaan negatif atas harapan bagi pengambil keputusan pada tingkat petani atau produsen gula, hal mana dapat mengakibatkan penurunan motifasi untuk melakukan tanam tebu atau produksi gula. Kondisi informasi yang melingkar ini selayaknya dijadikan pertimbangan utama dalam penentuan kebijakan yang integratif, sehingga dapat menjamin berjalanya sistem secara saling mendukung ke arah tujuan (re-inforcing) dan bukan sebaliknya. 2.8 Desain kebijakan Bila struktur dan perilaku model sudah stabil dan meyakinkan, maka model dapat digunakan sebagai alat untuk membuat dan melakukan evaluasi atas kebijakan yang telah berjalan maupun untuk mendesain kebijakan pada masa depan.Keragaan kebijakan dan sensitivitas terhadap ketidakpastian dalam parameter model harus dinilai, termasuk pengetesan atas model yang mengakomodir pilihan skenario kebijakan. 2.9 Tinjauan studi sebelumnya Studi yang pernah dilakukan sebelumnya tentang pemodelan integratif merupakan sumber referensi yang digunakan pada penelitian ini, seperti seperti yang dilakukan oleh: (1) Sterman, Modeling the Formation of Expectations. (2) Senge, P. and J. Sterman, Systems thinking and organizational learning (3) Coyle, R., The practice of Sistem Dinamiss: Milestones, lessons and ideas from 30 years experiences. (4) Doyle, J. and D. Ford, Mental models concepts for Sistem Dinamiss research. (5) 14 Khudori, Gula Rasa Neoliberalisme. (6) Nur Mahmudi Ismail, Restrukturisasi Industri Gula Nasional. (7) Zainal Abidin, Dampak Lineralisasi Perdagangan (8) Victor Siagian, Analisis Efisiensi Biaya Produksi Gula (9) Wayan R. Susila dan Bonar M. Sinaga, 2005 berjudul Pengembangan Industri Gula Indonesia yang Kompetitif pada Situasi Persaingan yang Adil, dikeluarkan oleh Lembaga Riset Perkebunan Indonesia, Bogor. Referensi di atas dirinci lebih lanjut mengenai metodologi yang digunakan, esensi dan isi kajian, serta keterkaitanya dengan penelitian ini, seperti dalam Tabel 4. 15 Tabel 4 Ringkasan referensi studi terkait No 1 2 3 4 5 Nama Sterman, John D. Senge, P. and J. D. Sterman, Coyle, R., Doyle, J. And D. Ford Kim P. Bryceson, Carl S. Smith 6 Zainal Abidin, 7 Nur Mahmudi Ismail 8 Victor Siagian 9 Wayan R. Susila Judul Metodologi Isi Utama Relevansi dg Disertasi Modeling the Formation of Expectations: The history of energy demand forecasts Sistems thinking and organizational learning: Acting locally and thinking globally in the organization of the future Menggunakan pemodelan sistem dinamis Memprediksi suatu permintaan kebutuhan energy di masa dating Metoda & Isi akan digunakan sebagai referensi prediksi permintaan gula di masa depan Menggunakan pendekatan Sistem Thinking Metoda & Isi sangat relevan untuk mengkaji unsur perilaku dalam agroindustri gula tebu, serta menggambarkan pentingnya makna feedback dalam pembelajaran suatu organisasi. The practice of Sistem Dynamics: Milestones, lessons and ideas from 30 years experiences Menggunakan pemodelan Sistem Dinamis Mental models concepts for Sistem Dinamiss research Menggunakan pemodelan dan pendekatan Sistem Thinking, Abstaction and Modelling of Agri-food Chains As Complex Decision Making Sistem Dampak Lineralisasi Perdagangan Terhadap Keragaan Industri Gula Indonesia: Suatu Analisis Kebijakan Jurnal ilmiah pada Seminar EAAE ke 110, 18-22 Feb. 08, Di Austria Menggambarkan pentingnya kajian perilaku organisasi yang dinamis, yang melakukan pembelajaran diri menggunakan mekanisme feedback Menggambarkan fleksibilitas pendekatan sistem dinamis dalam berbagai aspek kehidupan, meliputi bidang eksak maupun soft science. Menekankan mekanisme pembelajaran, kaji ulang, feedback, dan mekanisme jalanya sistem thingking dan sistem dinamis Jurnal disajikan sbg Sistem Dynamics and Innovation in Food Network Disertasi S3 IPB, Fak Pertanian, Sosial Ekonomi, menggunakan metoda Ekonometrika Menggambarkan analisis dampak kebijakan, tipologi analisis sistem, tidak menyinggung sistem desain dan sistem control Restrukturisasi Industri Gula Nasional Kajian BPPT, menggunakan pendekatan ekonometrika Khusus mengkaji informasi asimetris antara petani dan PG, kasus rendemen Mendukung penajaman salah satu permasalahan agroindustri gula Analisis Efisiensi Biaya Produksi Gula di Indonesia: Pendekatan Fungsi Biaya Mutli-input Multioutput Thesis S2 IPB, Fak Pertanian, Sosial Ekonomi, menggunakan metoda inputoutput Menitikberatkan pada analisis biaya produksi PG yang beroperasi di Jawa Mendukung pemutakhiran komposisi biaya produksi gula pada saat membuat FS Investasi . Pengembangan Industri Gula Indonesia yang Kompetitif pada situasi persaingan yang Adil Kajian pada Lembaga Riset Perkebunan Indonesia, Bogor Memfokuskan pada simulasi berbasis Ekonometrika, tdk ada rancang bangun sistem baru. Memberi gambaran yang memadai tentang agroindustri gula khusus dari sisi pandang ekonomi semata. Membantu memecahkan masalah dinamika dalam kelembagaan yang terkait agroindustri gula Metoda & Isi menjadi rujukan teori utama dalam penerapan pemodelan sistem dinamis agroindustri gula tebu Memberi pemahaman yang lebih mendalam tentang kegunaan Sistem Dynamic dalam Food Chains. Memberi gambaran yang memadai tentang agroindustri gula khusus dari sisi pandang ekonomi semata. 16 3 LANDASAN TEORI 3.1 Sistem dinamis Pada dasarnya sistem dinamis menggunakan landasan teori dinamika non-linier dan pengendalian umpan balik (feedback control) seperti yang diterapkan dalam ilmu matematika dan fisika. Selanjutnya sistem dinamis menerapkan konsep dasar di atas ke dalam ranah perilaku manusia sama seperti yang terjadi pada ranah sistem fisika dan sistem teknik lainya. Dengan demikian sistem dinamis dapat diterapkan secara baik di ranah lain seperti management, kehidupan sosial, kegiatan ekonomi, dan ilmuilmu sosial lainya. Sehubungan dengan pengembangan agroindustri gula tebu, berbagai alternatif strategi pengembangan adalah merupakan hasil keputusan managemen puncak, yaitu barupa arahan-arahan strategis yang bersifat direktif. Lingkup strategi pengembangan meliputi rentang waktu yang berjangka panjang, masuk pada level lingkungan dinamis dengan berbagai faktor yang saling mempengaruhi dan memiliki cirri khas ketidakpastian yang tinggi, seperti diuraikan pada Tabel 5. Bila dilihat dari sisi karakteristik komponen sistem agroindustri gula tebu di Indonesia, pemberlakuan suatu strategi pengembangan & kebijakan dapat mempengaruhi dan dapat diterapkan pada komponen input, proses, maupun output. Tabel 5 Karakteristik dan linkgup permasalah manajemen Jangka Lingkungan Direktif Panjang Dinamis & probabilistic Strategis Panjang Dinamis & mempengaruhi faktor-2 dengan kepastian rendah Taktis Menengah Pendek Operasional Pendek Dinamis & mempengaruhi faktor-2 dengan asumsi kepastian tinggi Dianggap static & tidak mempengaruhi faktor-2 Sifat Arahan-arahan Strategis, terkadang intuitif Tidak bisa diprogram karena preferensi pengambil keputusan perlu masuk secara utuh Bisa dibuat program dengan masukan preferensi pengambil keputusan Bisa dibuat program karena berulang Sumber: Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk (Marimin, 2004) Ditinjau dari karakteristik atau jenis sistem berdasarkan sifat komponen, maka kajian strategi pengembangan dan kebijakan dapat berubah-ubah secara fleksibel dari satu jenis sistem ke jenis sistem lainya. Kajian kebijakan dapat berada pada sistem analis, sistem desain, maupun sistem kontrol seperti pada Tabel 6. 17 Tabel 6 Jenis-jenis sistem Sistem Input Proses Output Diketahui Diketahui Direkayasa/diatur Desain Diketahui Direkayasa/diatur Diketahui Kontrol Direkayasa/diatur Diketahui Diketahui Analis Sumber: Teori dan Aplikasi Sistem Pakar dalam Teknologi Manajerial (Marimin, 2005) Sistem Dinamis merupakan suatu metoda untuk meningkatkan kemampuan pembelajaran dalam suatu sistem yang amat kompleks (Sterman, 2004). Sistem dinamis mengembangkan mekanisme feedback melalui metoda simulasi sehingga dapat membantu mengatasi kompleksitas suatu permasalahan, memahami sumbersumber resistensi suatu penerepan kebijakan, dan membantu desain kebijakan yang lebih efektif. 3.2 Struktur dan aspek operasional dalam pemodelan sistem dinamis Perilaku suatu sistem muncul dari struktur sistemnya. Struktur sistem terdiri dari feedback loops, stocks, danflows, serta kondisi hubungan non-linearitas akibat interaksi yang terjadi antara struktur fisik sistem dan proses pengambilan keputusan para pelakunya (Richmond, 2002). Salah satu aspek perilaku penting dalam sistem dinamis adalah struktur feed back yang dihasilkan oleh sistem tersebut. Bila feedback berakibat positif, maka jenis perilakunya disebut jenis growth atau tumbuh. Bila feedback berakibat negatif, maka sistem dikatakan teridentifikasi sebagai goal seeking. Bila ada pengaruh time lag/ time delay dari feedback yang ditimbulkan, maka sistem dapat diidentifikasi sebagi oscillations, limit cycles, atau chaos. Aspek operasional dalam sistem dinamis terdiri dari thinking, communicating, dan learning. 3.2.1 Thinking Dalam langkah pertama berupa eksplorasi pemikiran atau Thinking, terdiri dari dua kegiatan utama yaitu: membuat konstruksi model dan melakukan simulasi untuk mengambil kesimpulan. Model adalah penyederhanaan kondisi nyata berupa representasi yang dapat menangkap karakteristik keadaan realitas keadaan nyata, yang secara simbol sistem dinamis diuraikan pada Gambar 1. 18 Gambar 1 Tahapan constructing dalam pemodelan sistem dinamis 3.2.2 Communicating Output dari kegiatan eksplorasi pemikiran atau Thinking merupakan bahan pokok bagi kegiatan selanjutnya, yaitu communicating. Ada tiga bahan pokok dalam kegiatan communicating yaitu berupa: mental model, hasil simulasi, dan kesimpulan. Secara garis besar kegiatan communicating dapat dilihat pada Gambar 2. Gambar 2 Tahapan communicating dalam pemodelan sistem dinamis 3.2.3 Learning Kegiatan selanjutnya adalah merupakan kegiatan pembelajaran atau Learning. Ada dua macam learning, yaitu:Self Relfective LearningdanOther Inspired Learning Self-reflective learning merupakan hasil simulasi yang dihasilkan dari mental model Other Inspired learning merupakan gabungan hasil dari self reflective learning dan kesimpulan hasil simulasi, seperti diterangkan pada Gambar 3. 19 Gambar 3 Tahapan Learning dalam pemodelansistem dinamis 3.3 Elemen kebijakan agroindustri 3.3.1 Kebijakan fiskal dan moneter Kebijakan fiskal meliputi kebijakan yang langsung terkait dengan pendapatan dan biaya suatu produk atau jasa, seperti pajak dan berbagai kebijakan sektor riel lainya. Kebijakan fiskal berkaitan dengan kegitan operasional sektor riel, oleh karena itu kebijakan ini mencakup rentang wilayah seluas keterkaitan dengan kegiatan operasional sektor riel itu sendiri. Subyek penentu kebijakan fiskal dapat dilakukan oleh berbagai pihak otoritas yang relefan dengan obyek yang diatur. Kebijakan Moneter secara garis besar terkait dengan pengendalian suku bunga pinjaman, tingkat inflasi dan nilai tukar mata uang asing (Houck, 1986). Kebijakan moneter dilakukan oleh otoritas utama yaitu Bank Indonesia sebagai bank sentral. Kedua instrumen kebijakan tersebut dapat bersifat protektif maupun terbuka. Negara Indonesia yang mengimpor gula, dapat melakukan proteksi diri dari ekspansi pasokan gula internasional melalui mekanisme kebijakan tarif dan atau kuota. Disamping itu, negara importir dapat melindungi dan menjaga kesejahteraan produsen dengan menerapkan instrumen kebijakan fiskal. Dalam pelaksanaanya dapat pula dilakukan kuota impor secara proporsional atau dalam bentuk subsidi sarana produksi 20 secara langsung bagi produsen dalam negeri. Kebijakan lain yang dapat dilakukan oleh negara importir adalah berupa subsidi konsumsi dan atau subsidi impor. Bila penelitian ini dikaitkan dengan praktek perdagangan internasional, maka terlepas dari argumentasi teoritis tentang bermanfaatnya perdagangan bebas, namun kebijakan perdagangan bebas akan menghadapi resistensi kuat dari para pihak tertentu (Houck, 1986). Beberapa alasan utama yang mendukung penolakan perdagangan bebas atau berpihak pada kebijakan proteksi adalah: 3.3.2 • Melindungi agroindustri yang lemah • Melindungi keamanan dan ketahanan nasional • Melindungi kesejahteraan nasional • Melindungi praktek perdagangan yang tidak adil • Melindungi program nasional yang sedang digalakan • Melindungi posisi neraca pembayaran Kebijakan pengembangan produk alternatif Kebijakan ini sesungguhnya merupakan kategori kebijakan fiskal, namun demikian mengingat pentingnya penekanan pada aspek pengembangan produk alternatif berbasis bahan baku tebu, maka secara khusus disebutkan kebijakan pengembangan produk alternatif berbasis tebu selain untuk diproses menjadi gula tebu. Adapun contoh produk alternatif dalam penelitian ini adalah ethanol, gula cair, dan produk alternatif lainya. Penelitian ini mengakomodir keingingan para peserta Focused Group Discussion yang mengharapkan dibentuknya kelompok kerja untuk memikirkan secara khusus tentang peluang alternatif produk berbasis tebu. 3.4 Interpretive Structural Modelling Dalam kaitan dengan pengumpulan pendapat berupa identifikasi aktivitas setiap bidang dan hubungan kepentingan antar pelaku, penelitian ini menggunakan hasil diskusi kelompok (Focused Group Discussion) yang pesertanya antara lain adalah semua para pemangku kepentingan dalam rangkaian kegiatan agroindustri gula tebu. Berkaitan dengan elemen aktivitas sub-sistem agroindustri gula tebu, penelitian ini merencanakan akan membahas elemen aktivitas: a. Bidang produksi perkebunan tebu 21 b. Bidang produksi pabrik gula pengolah tebu c. Bidang distribusi ke konsumen dan trend permintaan d. Bidang penentuan kebijakan Hasil akhir dari teknik ISM adalah elemen kunci dan diagram struktur. Meskipun demikian dalam penelitan ini tidak akan membahas secara khusus matrix Driver Power Dependence (DPD) bagi elemen-elemen aktivitas di atas, dengan demikian peneliatian ini tidak sampai pada analisis klasifikasi sub-elemen berikut: a. weak driver - weak dependent variable (autonomous) b. weak driver – strongly dependent variable (dependent) c. strong driver – strongly dependent variable (linkage) d. strong driver – weak dependent variables (independent) 3.5 Analytical Hierarchy Process dan Analytical Network Process Analytical Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh Thomas L. Saaty (Saaty,1982) menjadi salah satu alat bantu pengambilan keputusan yang melibatkan elemen-elemen keputusan yang sulit dikuantifikasikan dan belum jelas strukturnya. AHP menggunakan asumsi bahwa reaksi logis manusia ketika menghadapi pengambilan keputusan yang kompleks cenderung mengelompokan elemen penentu keputusan sesuai dengan karakteristik umum yang berlaku. Proses sistemik AHP meliputi penyusunan secara hirarkhis guna memilahkan elemen dalam suatu sistem dalam berbagai tingkat yang berbeda dan mengelompokan elemen serupa dalam tiap tingkat. Tingkat puncak yang disebut fokus atau goal adalah sasaran keseluruhan yang liputannya luas. Di bawahnya ditempatkan level kriteria sebagai tolok ukur dalam melakukan pemeringkatan. Selebihnya adalah level alternatif dari berbagai pilihan yang dihadapi yang berdasarkan kriteria harus dipilih dan ditentukan prioritasnya. Analytical Network Process (ANP) merupakan bentuk yang lebih umum dari AHP dan dapat digunakan untuk menampilkan kerangka umum bagi pengambilan keputusan tanpa harus membuat asumsi elemen-elemen yang terikat oleh aturan hirarkhis. Elemen-elemen ANP dapat saling berdiri sendiri tanpa mengikuti aturan peringkat seperti pada AHP. Keunggulan ANP yang paling menonjol terletak pada kemudahan menggabungkan elemen yang saling terkait dan kemampuan mengakomodasikan mekanisme feedback ke dalam jejaring pengambilan keputusan (Saaty, 2008) 22 Dalam penelitian ini akan menggunakan ANP berbasis kriteria Benefit Cost Opportunity Risk (BCOR). Kaidah BCOR memiliki kesamaan makna dengan urutan pada analisis Strenght Weakness Opportunity Threat (SWOT), sehingga BCOR dapat memetakan kondisi lapangan dan dapat membantu secara mudah untuk mengarahkan strategi ke depan sesuai dengan yang diinginkan. Adapun alternatif pilihan kebijakan yang akan diuji dan diurutkan prioritasnya dengan menggunakan model BCOR adalah Kebijakan Moneter, Kebijakan Fiskal, dan atau Kebijakan Pengembangan Produk Alternatif, yang skemanya pada Gambar 4. 23 Gambar 4 Struktur ANP berbasis benefit cost opportunity risk Secara narasi yang lebih rinci, model BCOR akan menggunakan kriteria kontrol yang terdiri dari tiga faktor, yaitu ekonomi, politik dan sosia. Kemudian diikuti oleh Klaster pada masing-masing faktor kriteria kontrol dan pada penghujungnya diikuti elemen masing-masing, seperti terlihat pada Tabel 7. Tabel 7 Rincian elemen benefit cost opportunity risk Kriteria Kontrol     Benefit   ‐        (Strenght)  Ekonomi  Klaster  Elemen  Recovery Industri Gula     Struktur Ekonomi  Lapangan Kerja di Agrin Gula, di  industri terkait, reorganisasi  industri nasional,  pemberdayaan teknologi  Supply & Demand  Kredibilitas Politik  Kepercayaan partisan parpol  meningkat, Dunungan parpol  pada kebijakan pemerintah,  Reputasi partai politik  Stabilitas Politik  Pencapaian tujuan parpol,  Peningkatan jumlah pemilih,  Konsistensi kebijakan gula  nasional  Han Kam Tib     Lingkungan Hidup     Tingkat Penyerapan Tng Kerja     Politik  Sosial     24 Cost  ‐    (Weakness)  Ekonomi  Harga Barang Lain yg terkait  Harga Gula  Tingkat Inflasi  Retaliasi produk ekspor  Indonesia  Kredibilitas Internasional  Politik  Sosial  Opportunity  Ekonomi  Dukungan Int'l pada Free  Trade  Tingkat Kriminalitas  Kesejahteraan  Globalisasi  Dukungan pengembangan  tekno.  Popularitas politik domestik  Politik  Praktek Perdagangan Int'l  Sosial  Risk  Ekonomi  Politik  Sosial  Semua Network        Dukungan internasional   Infrastruktur Industri  Domestik  Kepemimpinan WTO  Kredibilitas Global        Alternative           Kinerja ekspor Indonesia,  Pasar tenaga kerja, Keunggulan  kompetitif  Reputasi Internasional,  Pengaruh Internasional,  Dukungan pada isu‐2  internasional                  Pemilu legislatif 2014, Pemilu  presiden 2014, Persiapan  kebijakan pem yad  Promosikan free trade,  Meningkatkan fair trade, Peran  kepemimpinan di WTO           Lapangan kerja, Pekerjaan lain  terkait, Dukungan ekonomi  pada peningkatan teknologi              Penerapan Tarif Bea Masuk,   Dukungan Kebijakan Moneter,  Pengembangan Produk  Alternatif  3.6 Jejaring keyakinan Bayesian (Bayesian Belief Network) 3.6.1 Model umum jejaring keyakinan Bayesian Model Jejaring Keyakinan Bayesian (JKB) merupakan cabang dari teori probabilitas matematika yang dapat memodelkan ketidakpastian fenomena atau realitas kehidupan keseharian. Pemodelan ketidakpastian ini dilakukan dengan cara menggabungkan penalaran yang logis dan bukti-bukti kenyataan yang diperoleh melalui observasi, dengan cara memasukan unsur peluang atau probabilitas atas suatu keadaan. 25 Jejaring Keyakinan Bayesian akan digunakan untuk mendukung analisis fenomena agroindustri yang mengandung unsur probalilitas pada peubahnya. Tiaptiap agen/ sub-sistem yang digambarkan oleh pemodelan sistem dinamis memiliki probabilitas masing-masing. Persepsi atas arus informasi dari satu sub-sistem akan mengalir ke sub-sistem yang lain sehingga akan mempengaruhi tingkat keyakinan, persepsi, belief sub-sistem lain dalam merespon informasi tersebut. Sebagai contoh peubah harga produk, kondisi cuaca, persepsi pemasaran produk dan peubah lainya, dapat mempengaruhi keputusan para pelaku sub-sistem. Dengan pendekatan model Jejaring Keyakinan Bayesian diharapkan dapat menyempurnakan proses pengambilan keputusan. Jejaring Keyakinan Bayesian merupakan alat yang tangguh untuk membuat model yang melibatkan keyakinan/ probabilitas hubungan sebab-akibat antar variabel. Jejaring ini berisikan berbagai tingkat probabilitas variable yang disertai dengan hubungan historis antar variable tersebut. Jejaring Keyakinan Bayesian merupakan alat yang efektif untuk membuat model dengan kekhasan adanya informasi yang sudah diketahui, bersamaan dengan hadirnya data yang berkarakter tidak menentu serta data yang secara parsial tidak lengkap. Hal inilah yang membedakan antara Jejaring Keyakinan Bayesian dan Sistem Pakar (expert sistem, ruled-based sistem). Pada Sistem Pakar, ketidak-tentuan atau ketidak-tersediaan data akan mengakibatkan ketidak-efektifan atau ketidak-akuratan penjelasan yang logis (reasonings) atas suatu fenomena. Sebaliknya dengan menggunakan Jejaring Keyakinan Bayesian, ketidaklengkapan data dapat diatasi sehingga ketersediaan data yang tidak sempurna tetap dapat digunakan untuk memodelkan fenomena yang menuntut penjelasan logis secara cepat waktu. Ketidak-tentuan dapat muncul dalam berbagai situasi. Bahkan sumber pakar dapat menyatakan ketidak-tentuan atau ketidak-akuratan atas kondisi informasi pada suatu model. Dalam kondisi seperti ini, Jejaring Keyajinan Bayesian bermanfaat untuk menghadapi kondisi yang samar, tidak menentu, tidak utuh, dan saling bertentangan (vague, uncertain, incomplete, and conflicting). Bentuk umum JKB terdiri dari tiga elemen utama, yaitu : 1. Elemen nodes yang merupakan representasi variable dalam sistem. Tiap-tiap node bersifat mutually exclusive dan node dapat bermakna sebagai variable. 2. Elemen links, sebagai penghubung hubungan sebab akibat antar nodes 26 3. Elemen probabilities, yang melekat pada node dan menunjukan tingkat keyakinan atau probabilitas sutau node sehubungan dengan sebab-akibat dengan node yang lainya. 3.6.2 Struktur umum jejaring keyakinan bayesian Model Jejaring Keyakinan Bayesian dapat disusun dengan mengikuti kaedah struktur umum dengan alur seperti pada Gambar 5 yang terdiri dari 6 (enam) kategori variable seagai berikut: 1. Tujuan Model 2. Faktor-faktor Pengendali 3. Faktor-faktor Intermediasi 4. Intervensi Tindakan 5. Faktor-faktor Implementasi 6. Dampak-dampak ikutan Gambar 5 Struktur umum jejaring keyakinan Bayesian Dalam pengaplikasian pada model, faktor-faktor implementasi akan berhubungan langsung dengan elemen-elemen pada intervensi tindakan. Pada saat bersamaan intervensi tindakan berbubungan dengan faktor-faktor intermediasi atau 27 faktor-faktor antara. Contoh pengembangan struktur model jejaring keyakinan Bayesian dapat dilihat pada Tabel 8. Pada saat memulai membangun Jejaring Keyakinan Bayesian, pemodel perlu mendahulukan logika dasar dari model sistem yang akan dibangun. Kemudian diikuti oleh ide-ide penting yang paling relevan dan perlu ditampilkan dalam model sehingga model Jejaring Keyakinan Bayesian menjadi efektif dan efisien. Tabel 8 Rincian struktur jejaring keyakinan Bayesian Kategori Penjelasan Contoh Tujuan Suatu hal yang ingin dicapai dan dipengaruhi oleh tata kelola model pengembangan agroindustri gula tebu. • Tingkat produktifitas hasil panen gula tebu • Kontinuitas sumber daya alam • Kontinuitas agroindustri gula tebu secara umum Intervensi Tindakan Hal-hal yang ingin diimplementasikan guna mencapai tujuan. Hal ini dapat berupa pilihan-pilihan tindakan managerial, seperti konservasi lahan tanam, pemberian bantuan saprodi • Peningkatan konservasi lahan tanam • Penggunaan bibit unggul • Pemberian Subsidi • Pelatihan kemampuan SDM Faktor-faktor Antara (intermediate factors) Faktor-faktor yang menghubungkan antara Intervensi Tindakan dan Tujuan model jejaring • Luas lahan tanam (menghu bungkan antara luas lahan yang ada dan rencana perluasan) • Tingkat Produktifitas (menghubungkan antara Pelaku Usaha/ Petani dan Tingkat Pendapatan Faktor-faktor Pengendali Faktor-faktor yang tidak dapat dirubah dengan Intervensi Tindakan namun faktor-faktor ini turut mengendalikan lingkungan sistem. • Jumlah penduduk • Tingkat curah hujan • Kecocokan sifat tanah dan tanaman tebu. Faktor-faktor implementasi Faktor-faktor yang secara langsung mempengruhi apakah intervensi tindakan dapat berhasil dilakukan dalam jangka waktu singkat atau panjang • Pengelolaan pupuk yang sesuai dengan sarat kebutuhan tanaman tebu • Pengelolaan Hama & Penyakit Tanaman Tebu • Pengelolaan pembersihan tanaman pengganggu (gulma) Dampak-dampak Ikutan Faktor-faktor yang secara tidak langsung ikut berubah sebagai akibat dari intervensi tindakan namun perubahan ini tidak mempengaruhi sama sekali atau secara signifikan terhadap lingkungan sistem yang sedang dikaji. • Peningkatan ketersediaan supply air bagi masyarakat sebagai akibat positif konservasi lahan • Peningkatan ternak yang memanfaatkan pakan dari limbah daun tebu. 28 3.7.3 Aturan Jejaring Keyakinan Bayesian Jejaring Keyakinan Bayesian yang diprakarsai oleh Tn. Rev. Thomas Bayes, mengikuti aturan rumusan matematis berupa teori probabilitas bersarat. Adapun persamaan Bayes yang paling mendasar adalah: P(b|a)   = ! ! ! ! !(!) !(!) P(a) adalah probabilitas a, dan P(b) adalah probabilitas b, dan P(a|b) adalah probabilitas a bila diketahui peristiwa b sudah terjadi. Sebagai ilustrasi, hama tikus dapat merusak hingga 50% tanaman tebu muda. Andaikata diketahui setiap 1 (satu) meter persegi dari 50,000 m2 (5 Ha) tanaman tebu terdapat 1 tikus, dan tiap 1 meter persegi dari 20 m2 tanaman ternyata rusak terserang hama tikus. Kita ingin mengetahui sejauh mana petani tebu mengeluhkan kerusakan tanaman tebu, maka dapat dihitung tingkat kerusakan sebagai berikut: P hama tikus kerusakan tanaman) = ! !"#$%&!&' !"#"$"# !"#" !"#$% ! !(!"#" !"#$%) !(!"#$%&!&' !"#"$"#) P hama tikus kerusakan tanaman) =       !.! ! !/!",!!! !/!"     = 0.0002 Bila ada petani yang mengeluhkan kerusakan tanaman, maka kemungkinan disebabkan oleh hama tikus hanya sebesar 0.02%. Perumusan Jejaring Keyakinan Bayesian secara lebih kompleks dapat dirumuskan dengan mengikutkan hipotesa, pengalaman masa lampau, dan bukti-bukti sebagai berikut: P(H|E, c) = ! ! ! ! !(!|!,!) !(!|!) Berdasarkan rumus di atas, tingkat keyakinan/ probabilitas hipotesa H dapat meningkat bila ada tambahan bukti/ fakta E dan dalam konteks latar belakang kejadian pengalaman masa lalu c. Bagian sisi kiri P(H|E,c) disebut keyakinan posterior atau probabilitas hipotesa H setelah memperhatikan pengaruh bukti/ fakta E dari pengalaman masa lalu c. Istilah P(H|c) disebut keyakinan a-priori atau probabilitas hipotesa H bila hanya diketahui kejadian pengalaman masa lalu c saja.Istilah P(E|H,c) disebut kecenderungan, likelihood, yang memberikan tingkat keyakinan dari bukti kejadian dengan adanya kebenaran asumsi H dan latar belakang informasi pengalaman masa lalu c. 29 4 METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Kerangka Pemikiran Realisasi strategi pengembangan dan kebijakan agroindustri gula tebu yang telah dirumuskan sebelumnya belum menunjukan efektifitas sesuai yang diharapkan. Pada titik bahasan inilah penelitian ini memandang perlu menggunakan metoda sistem dinamis sebagai alat dasar yang diharapkan mampu mengupas bahwa penerapan strategi generik belum tentu menghasilkan efek yang sama pada waktu dan kesempatan yang berbeda. Metodologi sistem dinamis yang dipadu dengan Intrepretive Structural Modelling (ISM), Analytical Network Process (ANP) dan Bayesian Biliefe Network (BBN) diharapkan dapat mengeliminir kesan kurangnya penekanan prioritas sebagai langkah tanggap atas kebutuhan kebijakan yang tepat bagi para pemangku kepentingan yang kompleks. Hal ini minimal dapat merespon kondisi seperti tercermin dari kurang terstrukturnya langkah kebijakan sesuai skala prioritas yang terjadi pada kebijakan terkait hal-hal berikut: a. inovasi baru teknik budidaya dan pabrik gula, b. peningkatan permintaan gula oleh industri makanan dan minuman, c. penghapusan pengendalian tataniaga oleh Bulog d. pemberian fasilitas pendanaan kredit usaha tani tebu e. program relokasi PG dari Jawa ke luar Jawa& Rehabilitasi PG f. kebijakan tarif g. penguatan fungsi organisasi/ kelembagaan yang sesuai dan wajar Berdasarkan gambaran kompleksitas antar subyek yang berlangsung secara terus menerus, dan kondisi usaha serta tata niaga yang amat kompleks di atas, maka diharapkan pendekatan pemodelan dengan menggunakan metoda sistem dinamis yang yang dipadu dengan teknik ISM, ANP, BBN/JKB dapat membantu untuk menentukan strategi pengembangan agroindustri gula tebu yang ditopang oleh kebijakan secara lebih tepat guna dan efektif dalam pelaksanaanya. 4.2 Tahapan Penelitian Pemodelan sistem dinamis ini akan dilakukan melalui 4 (empat) tahapan utama yaitu: tahapan persiapan, perancangan model, pembangunan model, dan 30 rancangan implementasi. Secara skematis rangkaian tahapan dapat dilihat pada Gambar 6. Gambar 6 Tahapan penelitian rancang bangun model dinamispengambilan keputusan kompleks pengembangan agroindustri gula tebu 31 Tahap persiapan meliputi kegiatan studi pustaka, pengembangan ide, persiapan kuesioner sebagai alat pengumpul data primer yang dilakukan melalui pertemuan Focused Group Discussion dengan para pemangku kepentingan. Langkah selanjutnya berupa pengumpulan data dari petani, kebutuhan konsumen rumah tangga dan industri, pengumpulan data kajian kebijakan pemerintah, dan pengumpulan data dari kepustakaan serta pendapat pakar. Tahap berikutnya adalah persiapan perancangan model. Pada tahap ini akan dilakukan tahapan pendekatan sistem, dimulai dari analisa kebutuhan sampai dengan analisa stabilitas. Selanjutnya sesuai lingkup penelitian, maka akan dihasilkan elemen model berupa sub-sistem perkebunan/ petani, sub-sistem produksi gula tebu, subsistem distribusi, dan subsistem kebijakan. Mengingat tidak semua elemen dapat dianalisis dengan baik oleh alat bantu software sistem dinamis Stella, maka penelitian ini akan menggunakan alat bantu analisis software ISM, ANP dan BBN/ JKB. Penggunaan alat bantu dan penerapanya dapat dilihat pada Gambar 7. Langkah 6 Langkah 1 – 3 Berorientasi pada data Langkah 4 – 5 Metodologi & Isu Kebijakan Langkah 5 – 6 Pengambilan Keputusan Langkah 5 Langkah 4 Langkah 3 Langkah 2 Langkah 1 Analisis Kesenjangan Kenyataan v.s. Harapan? Basis Pengetahuan Dasar Agroindustri Gula Tebu Realitas di lapangan ISM ANP BBN Penentuan Prioritas Opsi‐opsi strategi Ukuran Kinerja Kebutuhan saat ini & yad Kebutuhan Investasi Operasional & Pendanaan Penilian Kondisi Bagaimana Kondisinya? Bagaimana keterkaitanya? Pengambilan Keputusan Kebijakan prioritas Strategi prioritas Model  Perhitungan (simulasi & matematis)  Software Stella Basis Data Pangetahuan Dimodelkan secara System Dynamic  menggunakan Software Stella Gambar 7 Tahapan penggunaan alat bantu software Tahapan pendekatan sistem yang berkenaan dengan rancang bangun model dinamis dapat diuraikan sebagai berikut: 1. Pemodelan utama sistem dinamis menggunakan software Stella 32 2. Pemodelan pembangunan visi, misi, dan rencana aksi menggunakan softeware ISM Concept Star 3. Pemodelan pemeringkatan kebijakan menggunakan software ANP Super Decisions. 4. Pemodelan jejaring keyakinan Bayesian untuk menggambarkan probabilitas tercapainya langkah awal yang utama dalam rangka pengembangan agroindustri gula tebu, menggunakan software BBN Netica. 4.2.1 Analisis Kebutuhan Analisis kebutuhan dalam penelitian ini membahas pokok-pokok kepentingan dan kebutuhan para pihak pemangku kepentingan dalam agroindustri gula tebu. Dengan menganalisis secara cermat mengenai kepentingan dan kebutuhan masingmasing pihak, diharapkan dapat menghasilkan gambaran yang lebih jelas mengenai kemungkinan munculnya potensi sinergis dan antagonis. Di samping itu dalam analisis kebutuhan akan terungkap para pelaku utama dalam agroindustri gula tebu. Kajian para pelaku dalam suatu sistem kegiatan usaha merupakan bagian dari ilmu ekonomi kelembagaan. Dalam ekonomi kelembagaan, kajian yang diarahkan untuk mengungkapkan perbedaan kepentingan yang muncul dalam pengambilan keputusan yang berorientasi pasar dan non-pasar, serta terjadinya biaya transaksi (trancsaction cost) dari kegiatan antar pelaku yang berulang-ulang, hal inilah merupakan unsur pembentuk harga (Williamson, 1981) Pendapat Oliver E. Williamson, pemenang Nobel Ekonomi 2009, tepat diterapkan pada pengembangan agroindustri gula tebu terutama sesuai teorinya yang menyangkut ekonomi kelembagaan mengenai semakin sulitnya dan tidak menentunya biaya informasi yang pada penghujungnya sangat menentukan biaya atau harga produk gula. Lebih lanjut dalam analisis ekonomi kelembagaan berkenaan dengan para pelaku yang saling terkait dalam agroindustri gula tebu, telah mengakibatkan munculnya ketidak tentuan dan peluang aportunisme dalam setiap transaksi atau rangkaian transaksi. Hal inilah yang mengakibatkan gejala spekulasi yang dapat muncul pada tiap tahapan kegiatan agroindustri gula pada khususnya. Dengan pemahaman perilaku yang diturunkan dari teori ekonomi kelembagaan ini, maka diharapkan para pemangku kepentingan dapat menghindari setiap upaya dari luar sistem yang akan merugikan sistem. 33 Tabel 9 Analisis kebutuhan sistem, pelaku ekonomi kelembagaan dan potensi konflik antar pelaku. No 1 2 Pelaku Petani Dinas Pertanian Kebutuhan • • • • • • • • • • 3 4 Dinas Perdagangan Lembaga Pendana Keuangan • • • • • • 5 6 9 Pemerintah Daerah Pemerintah Pusat 7 Industri Pabrikan Gula 8 Importir legal Bea Cukai, Fiskal • • • • • • • • • • • • • • • • • Potensi Konflik Harga Tebu stabil & layak Penentuan Rendemen yang transparant Peningkatan Pendapatan Peningkatan Kesejahteraan Kemudahan Info pasar Peningkatan Produksi Tebu Kesinambungan suplai tebu ke P.G. Peningkatan Kualitas Tebu Tercapai target produksi • • Harga tidak sesuai Ketidak jelasan kriteria inspeksi rendemen • Ketidaksesuaian pencapaian produksi tebu karena alternatif komoditas lain (mis. Padi) Peningkatan kualitas gula lokal Penurungan Impor gula Stabilitas harga gula nasional Tingkat suku bunga layak Pengembalian Kredit lancar dan tepat waktu Terjaminya modal yang diinvestasikan Penciptaan lapangan pekerjaan Peningkatan investasi daerah Peningkatan infrastruktur Pertumbuhan ekonomi nasional Pengembangan agroindustri gula tebu Pertumbuhan Kesejahteraan Peningkatan keuntungan Penurunan Biaya Produksi Kontinuitas suplai bhn baku Peningkatan Produktifitas Ketersediaan Sumber Dana Kelayakan Usaha bagi pengembangan pabrik baru Peningkatan keuntungan Kemudahan prosedur impor Harga gula memberikan keuntungan Valas condong stabil Tercapai Target Pemasukan Penurunan Penyelundupan, impor ilegal • Disparitas harga domestik dan internasional • Persaingan dengan sumber pendana informal • Kebocoran pasokan bahan baku tebu ke wilayah lain • Ketidakseimbangan portofolio pengembangan komoditas lain. • • Harga tidak stabil Kelemahan kelembagaan pendukung • • Persaingan dengan Importir ilegal (penyelundupan) Nilai tukar valas fluktuatif. • Impor ilegal tak terkendali 34 4.2.2 Formulasi Permasalahan Kompleksitaspermasalahan agroindustri gula tebutebudi Indonesia dapat dipaparkan sebagai berikut: 1. Keterbatasan informasi, pengetahuan, permodalan petani tebu dalam melaksanakan bongkar ratoon dan rawat ratoon 2. Kurangnya penciptaan bibit unggul yang sesuai dengan perubahan lingkungan lahan tanam. 3. Kurangnya fasilitas irigasi terutama pada lahan kering 4. Mulai langkanya ketersediaan tenaga kerja 5. Kualitas gula rendah, ICUMSA masih lebih besar dari 150 IU 6. Belum berkembangnya diversifikasi produk 7. Penetapan Bea Masuk Impor gula tebu perlu ditinjau (masih rendah) 8. Ketersediaan pendanaan sering terhambat. 9. Penatalaksanaan industri gula masih kurang baik 10. Produktifitas dan efisiensi pabrik gula rendah 11. Lahan perkebunan menyempit dan penyediaan lahan baru masih kurang Penelitian ini telah mengupayakan agar dapat mengakomodir semua keinginan para pihak pemangku kepentingan yang pada saat itu dipertemukan dalam forum pertemuan bersama. 4.2.3 Identifikasi Sistem Mata rantai hubungan yang dapat diidentifikasi dari pemodelan sistem dinamis agroindustri gula tebu dapat digambarkan di bawah ini. Identifikasi sistem menggambarkan hubungan kebutuhan dan hal-hal yang harus dipecahkan atau dipenuhi untuk mencukupi kebutuhan tersebut. Berdasarkan gambaran saling berhubungan tersebut, lalu diinterpretasikan ke dalam black box pemodelan sistem dinamis strategi pengembangan dan kebijakan agroindustri gula tebu. 4.2.4 Diagram konsepsual agroindustri gula tebu Petani Tebu adalah pihak yang berada pada posisi paling awal dari matarantai agroindustri gula tebu yang panjang. Petani tebu memegang peran yang penting meski dalam banyak hal mereka lebih sering dimarginalkan. Oleh karena itu penekanan pada ketelitian penentuan kebutuhan pihak petani dalam sistem 35 agroindustri gula tebu menjadi penting karena pihak petani merupakan basis awal dari agroindustri gula tebu. Pabrik gula merupakan mata rantai selanjutnya setelah produksi tebu oleh petani. Permasalahan yang dihadapi oleh PG tidak kalah komplekssnya dari pada permasalahan yang ada di sektor perkebunan. PG di Indonesia relatif sudah berusia sangat tua dan oleh karenanya revitalisasi fasilitas pabrik secara parsial cenderung tidak dapat mengejar pencapaian efisiensi produktifitas yang diinginkan. Kondisi ini berpotensi melemahkan pencapaian target pemenuhan kebutuhan gula dalam negeri. Luar Negeri GULA PUTIH Dalam Negeri PG Tebu RAW SUGAR Industri MSG REFINED SUGAR PG Rafinasi Petani Pedagang Produsen Makanan dan Minuman (Ma-Min) Konsumen Rumah Tangga Konsumen Ma-Min Keterangan : Merembes Barrier Gambar 8 Kerangka konseptual Supply-Demand sistem agroindustri gula tebu Pabrik gula menghasilkan produk gula putih (supply side) yang siap dikonsumsi oleh konsumen rumah tangga. Di sektor produsen makanan dan minuman, mereka hampir tidak mengkonsumsi produk gula putih dalam negeri karena faktor spesifikasi gula yang tidak kompatibel dengan persyaratan produk makanan dan minuman. Di sinilah muncul permintaan gula dengan kualitas tinggi atau disebut gula rafinasi. Permintaan gula rafinasi oleh kelompok industri besar (Pabrik Makanan dan Minuman) dipenuhi dari dua sumber, yaitu Pabrik Gula Rafinasi yang beroperasi di dalam negeri dan import gula rafinasi siap pakai dari luar negeri. Kompleksitas semakin meningkat ketika Pabrik Gula Rafinasi dalam negeri harus mengimpor bahan baku berupa gula mentah dari luar negeri. Kondisi kompleksitas di atas menimbulkan peluang penyalahgunaan wewenang bila tidak diatur dan ditata dengan kebijakan yang tepat. Hal ini semakin meningkatkan resiko persaingan bagi produsen gula putih domestik bila tingkat 36 pasokan gula rafinasi hasil produksi pabrik gula rafinasi dalam negeri serta importasi gula rafinasi siap pakai tidak dikendalikan. Keadaan dapat menjadi lebih buruk bila saling terjadi rembesan pasokan dan permintaan antara gula mentah, gula putih, dan gula rafinasi. 4.2.5 Pemodelan dan implementasi komputer Dalam penelitian ini proses penulisan dan pembangunan model akan menggunakan pendekatan seperti ketika membuat narasi yang menggambarkan keadaan riel dengan menggunakan susunan kalimat yang terdiri dari subyek, predikat, obyek, dan keterangan. Semua kegiatan ini akan dikomputerisasi baik dalam program sistem dinamis, interpretive structural modelling, analytical hierarchi process dan Bayesian Belief Network. Sebagai contoh dalam pemodelan komputerisasi sistem dinamis, subyek atau pelaku dalam sebuah kalimat berupa kata benda atau kata majemuk yang dibendakan, akan digambarkan sebagai stock dalam pemodelan sistem. Ada empat macam stock, yang bercirikhas kata benda, yaitu: • Reservoir • Conveyer • Queue • Oven Perumpamaan kata kerja atau predikat dalam sebuah kalimat, digambarkan dalam pemodelan dengan istilah flow, atau aliran yang terdiri dari 3 jenis: • Uniflow – aliran satu arah • Biflow – aliran dua arah bolak balik • Unit connected flow – aliran yang terkait dengan sebuah unit 37 Dengan menggunakan dua instrumen stock dan flow (kata benda dan kata kerja) di atas, kemudian dibuatlah model yang menyerupai susunan kalimat sebagai representasi dari gambaran kondisi riel suatu fenomena. Untuk menyempurnakan ”kalimat”, diperlukan obyek dan keterangan sebagai pelengkap kalimat. Dalam teknik pemodelan menggunakan simbul, sebagai berikut: • Lingkaran – artinya berfungsi sebagai variabel kontrol • Belah ketupat – berfungsi sebagai konstanta • Tanda Panah Penghubung – berfungsi sebagai penghubung atribut. Secara model persamaan matematik, dapat digambarkan salah satu sub model Supply – Demand dari agroindustri gula, sebagai berikut: Penawaran gula secara agregat diformulasikan:  Supply Gula(t) = Gula(t - dt) + (Produksi_Tebu - Konsumsi) * dt Permintaan gula secara agregat dirumuskan: • DemandGula(t) = jumlah_penduduk(t)*Konsumsi_Gula/_kapita Sub Sistem Produksi Gula secara agregat: • ProduksiGula(t)= Produksi_Tebu(t)*Rendemen(t) Sub Sistem Permintaan Gula Konsumsi Rumah Tangga & Industri: • Jumlah_penduduk(t) = jumlah_penduduk(t - dt) + (dilahirkan mati) * dt • Dilahirkan (t)= jumlah_penduduk(t)*tingkat__kelahiran+(STEP(10,2005)*dinaik an) • Mati (t)= jumlah_penduduk(t)*tingkat_kematian dinaikan = 0 • Gula_per_kapita = Gula/jumlah_penduduk • Konsumsi_Gula_per_kapita = 2*impact_konservasi pada_konsumsi_tebu • Tingkat__kelahiran (t)= .2*impact_kekurangan_supply_pd tingkat kelahiran 38 • Rendemen (t)= GRAPH(Gula/INIT(Gula)) (0.00, 0.0015), (0.07, 0.033), (0.14, 0.0495), (0.21, 0.0655), (0.28, 0.0765), (0.35, 0.0825), (0.42, 0.0885), (0.49, 0.0925), (0.56, 0.0955), (0.63, 0.0985), (0.7, 0.1) • Tingkat_kematian(t) = GRAPH(gula_per_kapita/INIT(gula_per_kapita)) (0.00, 1.00), (0.05, 0.665), (0.1, 0.45), (0.15, 0.355), (0.2, 0.32), (0.25, 0.285), (0.3, 0.265), (0.35, 0.245), (0.4, 0.23), (0.45, 0.215), (0.5, 0.2) pengendalian jumlah penduduk • impact_kelangkaan tebu pada tingkat kelahiran = GRAPH(gula_per_kapita/INIT(gula_per_kapita)) (0.00, 0.3), (0.1, 0.52), (0.2, 0.795), (0.3, 0.855), (0.4, 0.88), (0.5, 0.92), (0.6, 0.94), (0.7, 0.96), (0.8, 0.97), (0.9, 0.99), (1, 1.00) Proses keputusan konservasi • impact_konservasi_pada konsumsi tebu = GRAPH(gula_per_kapita/INIT(gula_per_kapita)) (0.00, 0.345), (0.1, 0.445), (0.2, 0.56), (0.3, 0.68), (0.4, 0.785), (0.5, 0.86), (0.6, 0.9), (0.7, 0.93), (0.8, 0.955), (0.9, 0.98), (1, 1.00) Gambar sub sistem Supply – Demand Gula Tebu yang mengintegrasikan dinamika perubahan jumlah penduduk (sisi demand) dan produksi gula sejak dari bahan baku tebu, pabrik, dan distribusi akan diprogramkan dengan menggunakan program Stella dapat dilihat pada Gambar 9. 39 Gambar 9 Model supply-demand gula tebu 4.2.6 Verifikasi dan validasi model Model merupakan gambaran yang merepresentasikan keadaan nyata. Timbul permasalah berkaitan dengan apakah pembangunan model telah sesuai dengan kaidah yang benar dan apakah model yang dibangun merupakan representasi yang sahih dari realitas yang sedang dikaji sehingga berdaya untuk menggambarkan kondisi di masa depan. Menurut Sargent (2001) verifikasi model adalah tindakan untuk meyakinkan bahwa tahapan pemrograman komputer atas model tersebut telah dilakukan dengan benar. Dengan demikian verifikasi model adalah berupa pembuktian bahwa model berbasis komputer yang telah dibangun tersebut mampu melakukan simulasi dari model abstrak yang dikaji (Eriyatno, 1999). Adapun cara pengujian verifikasi untuk menjamin bahwa proses pembuatan model telah dilakukan dengan benar, maka dilakukan pemrograman komputer yang benar. uji prosedur tahapan Hal ini dapat dilakukan dengan mengikuti kaidah pemodelan sesuai petunjuk yang berlaku pada software yang digunakan. Validasi model berkaitan dengan upaya untuk meyakinkan apakah model yang dibangun benar-benar merupakan representasi yang paling sahih dari realitas yang dikaji, sehingga model tersebut dapat menghasilkan kesimpulan yang meyakinkan. 40 Untuk memenuhi persaratan validasi model, maka dilakukanlah pengujian secara terus menerus yang hasilnya digunakan untuk menyempurnakan perhitungan dalam komputerisasi. Adapun cara pengujian validasi untuk menjamin kehandalan model, maka dilakukan uji keabsahan tanda-tanda aljabar, pangkat, besaran (order of magnitude), hubungan fungsional: linier, eksponensial, logaritmik, arah perubahan peubah seiring penggantian input atau parameter, dan pengamatan nilai batas peubah sesuai nilai batas parameter sistem Selanjutnya Sargent (2001) yang merujuk Schlesinger et al. (1979) menjelaskan bahwa validasi model berbasis komputer dimaksudkan agar bila model diaplikasikan dalam dunia nyata maka akan menghasilkan akurasi dan konsistensi hasil yang memuaskan, sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai oleh model tersebut. Proses verifikasi dan validasi dapat dilakukan secara bersamaan dan terus menerus serta dilakukan pada tiap-tiap tahapan pemodelan, seperti tahap penyusunan konsep, penyiapan operasional, pengolahan data, hingga proses simulasi. 4.2.7 Analisis sensitivitas Berbagai peubah dalam model akan memberikan pengaruh yang beragam. Untuk mengetahui peubah mana yang paling berpengaruh, kurang berpengaruh atau lemah pengaruhnya terhadap peubah dependen, maka diperlukan analisis sensitivitas. Pelaksanaan analisis akan diprioritaskan pada peubah yang menonjol pengaruhnya terhadap keseimbangan supply dan demand gula. Peubah yang kurang berpengaruh terhadap keseimbangan supply dan demand gula nasional tidak akan diprioritaskan sebagai unsur pendukung strategi pengembangan dan kebijakan. 4.2.8 Analisis stabilitas Pemodelan yang baik adalah yang dapat menghasilkan model yang stabil. Kriteria stabilitas dilihat dari sejauh mana model yang dibangun dapat berperilaku konsisten bila model diberi parameter yang acak. Pemberian nilai parameter yang acak dilakukan hingga berada di luar batas tertentu sehingga memenuhi perilaku acak dan tidak berpola secara realistik. Adapun parameter yang akan diberi nilai acak di luar batas sebagai pengecekan analisis stabilitas antara lain adalah kuantitas permintaan gula, dan harga gula yang dipasang pada level ekstrim dengan nilai amat rendah atau amat tinggi. 41 4.2.9 Aplikasi model Aplikasi Model merupakan tahap pengoperasian model hasil rancang bangun untuk melihat secara teliti strategi pengembangan dan kebijakan agroindustri gula tebu, seperti pada : a. Strategi pengembangan produksi gula domestik dari sisi perkebunan tebu, pabrik gula putih guna mengantisipasi dinamika perubahan pasar dan permintaan dalam negeri. b. Kebijakan Moneter berupa tingkat suku bunga, tingkat valuta asing, dan pemberian fasilitas pendanaan bagi agroindustri gula untuk mengantisipasi dinamika supply-demand gula domestik maupun internasional c. Kebijakan Fiskal berupa seluruh kebijakan yang terkait dengan sektor riel untuk mengantisipasi kelancaran produksi, distribusi, tata niaga ekspor-impor, tata kelola kelembagaan. d. Strategi pengelolaan usaha yang kompetitif melalui segmentasi produk, segmentasi bentuk usaha, penciptaan merek dagang, modifikasi teknologi dan modifikasi input produksi sehingga menghasilkan alternatif output produksi yang berdaya saing. e. Strategi management mutu, pengendalian biaya, efisiensi rantai pasok, peningkatan kemampuan sumber daya manusia, dan tata kelola perkebunan yang baik, serta praktek pabrikasi yang efisien. 4.2.10 Simulasi model Dari kerangka pemodelan di atas, selanjutnya akan ditentukan komponenkomponen modul untuk melengkapi kebutuhan sistem secara kesuluruhan. Penelitian ini diharapkan dapat membuahkan hasil program komputer pendukung perumusan strategi yang mampu mensimulasikan dengan memperhatikan dan menggunakan berbagai variabel dan asumsi yang relevan. Program simulasi akan menggunakan paket pemrograman perangkat lunak STELLA Program Versi 9.1.4, produksi Iseesistems. Halaman interface dialog input dan output hasil simulasi dapat dilihat pada Gambar 10. 42 Gambar 10 Interface model simulasi sistem dinamis 4.3 Pengumpulan data Sebagai langkah sistematik yang akan dijadikan tolok kerja penelitian, maka akan ditentukan tahapan penelitian yang dimulai dari penyusunan kuesioner, pengumpulan data, pengolahan dan analisis data, tempat dan waktu penelitian. Berikut rincian langkah di atas: 4.3.1 Tahap penyusunan kuesioner Isi kuesioner bagi masing-masing pihak akan dikembangkan sesuai dengan rencana penelitian yang paling tidak harus mampu menggambarkan tentang: • Kebutuhan keadaan yang diharapkan dan yang tidak diharapkan dari praktek yang ada saat ini pada tiap-tiap pihak. • Persyaratan kualitas yang harus disepakati bersama yang mengkaitkan dua pihak atau lebih. • Perihal harga, biaya, dan aspek keuangan lain seperti valuta asing dan suku bunga pinjaman. Perihal keinginan ke depan, rencana pengembangan, dan harapan 4.3.2 Metoda pengumpulan data dan observasi Kegiatan selanjutnya adalah melakukan pengumpulan data dan observasi yang dapat dirinsi sebagai berikut: 43 1. Penelitian ini akan menggunakan data primer dan sekunder. Data Primer akan dikumpulkan melalui wawancara, observasi dan kuesioner dari sampel yang diambil secara tertata dan sengaja (purposive sampling ). 2. Wawancara dilakukan pada tahap awal penelitian untuk menggali lebih dalam tentang permasalahan yang dihadapi oleh para pemangku kepentingan dalam sistem, menggali kebutuhan dan menjelaskan faktor-fkator yang berpengaruh. 3. Khusus wawancara pada kelompok pemangku kepentingan (petani, importir, fabrikan, distributor, konsumen) dilakukan dengan menggunakan pertanyaan terarah. 4. Bagi target penelitian yang secara mandiri mampu mengisi kuesionier, maka mereka disediakan kuesioner khusus. 5. Observasi fabrikan dan petani dilakukan di kawasan ”sabuk gula”, mulai dari Yogyakarta ke arah timur hingga Pasuruan, disamping itu dilakukan di Lampung sebagai representasi pabrik gula di luar Jawa. 4.4 Metoda pengolahan data Setelah kebutuhan data untuk penelitian ini terpenuhi, langkah selanjutnya adalah melakukan pengolahan dan analisis data yang dapat dilaksanakan secara paralel dengan kelengkapan penulisan dan pemodelan. Pengolahan data menggunakan program komputer Stella untuk merumuskan hubungan antar elemen yang terlibat dalam sistem. 74 9 KESIMPULAN DAN SARAN 9.1 Kesimpulan Penelitian ini menghasilkan model sistem dinamis untuk mengambil keputusan kompleks bagi pengembangan agroindustri gula tebu. Dengan model ini dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Model sistem dinamis pengambilan keputusan kompleks bagi pengembangan agroindustri gula tebu merupakan model yang dibangun dengan mempertimbangkan elemen mikro pada tingkat korporasi/perusahaan dan lingkungan makro sehingga model ini dapat memberikan kegunaan pengambilan keputusan yang lebih akomodatif. Sebagai model yang fleksibel, model hasil penelitian ini dapat digunakan untuk mengambil keputusan strategis bagi rancangan investasi pabrik/ agroindustri gula baru (green field project) maupun restrukturisasi agroindustri gula yang sudah ada. 2. Model ini terdiri dari beberapa sub-model yaitu model sub-sistem petani tebu, pabrik gula, distribusi dan pemasaran, dan sub-model kebijakan pemerintah, serta model integratif keseluruhan yang dapat digunakan untuk memutuskan strategi pada level perusahaan maupun level makro nasional melalui proses simulasi model. Model dari hasil penelitian ini secara bertahap dibuat dengan menggunakan software sistem dinamis Stella versi terakhir 9.1.4 yang dikeluarkan oleh Iseesistems. Software Stella dipergunakan sebagai alat untuk menggambarkan model utama yang merupakan representasi dari kenyataan sesungguhnya di lapangan. Model sistem dinamis digunakan sebagai alat simulasi utama dalam penelitian ini. Selanjutnya penelitian ini menggunakan software Interpretive Structural Modelling yang diterbitkan oleh Sorach, Inc. Software ISM dipergunakan untuk membangkitkan visi bersama para pemangku kepentingan dan digunakan untuk menyatukan ide yang muncul pada saat Focused Group Discussion yang memunculkan 11 idea utama terkait cara peningkatan agroindustri gula tebu sehingga dapat tersusun menurut struktur yang logis. Hasil dari pengolahan ISM menunjukan bahwa Peningkatan Produktifitas hasil panen tebu merupakan ide yang paling utama harus dilakukan mengawali semua ideide pengembangan lainya. 75 Setelah itu penelitian ini menggunakan software Analytical Network Process berbasis Benefit Opportunity Cost Risk (BOCR) terbitan Superdecisions. Software ANP dipergunakan untuk menangkap semua fenomena yang mempengaruhi tiga alternatif kebijakan utama: Kebijakan Fiskal berupa Penetepatan Tarif Bea Masuk, Dikungan Kebijakan Moneter, dan Kebijakan Pengembangan Produk Alternatif. Dalam pengolahan ANP telah diperhitungkan faktor-faktor ekonomi, sosial, politik, lingkungan hidup, perdagangan internasional, perkembangan pasar tenaga kerja, perkembanan teknologi, dan kriteria operasional tingkat pabrik. Sebagai penyempurna alat bantu pengambilan keputusan, penelitian ini disempurnakan dengan model probabilitas untuk mengetahui sejauh mana keyakinan akan tercapainya atau gagalnya suatu tujuan. Penelitian ini menggunakan software Bayesian Belief Network yang diterbitkan oleh Netica dan secara khusus diaplikasikan sebagai Jejaring Keyakinan Bayesian pada ide utama hasil pemeringkatan ISM, yaitu Peningkatan Produktifitas Tebu. 3. Model sistem dinamis beserta pemrograman pendukung yang dilakukan dengan alat bantu software telah diverifikasi dan divalidasi dengan cara secara cermat dilakukan pemeriksaan secara terus menerus untuk meyakinkan semua persamaan algoritma telah dilakukan dengan benar, semua persamaan telah sesuai dengan kaedah teori, semua hubungan keterkaitan telah memenuhi logika yang umum dan tidak bertentangan dengan praktek dilapangan setelah diperiksa silang dengan nara sumber serta pakar gula. Proses validasi dilakukan dengan melakukan uji coba olah data dengan berbagai input data yang berbeda dan dilakukan secara terus menerus hingga tidak ditemukan kejanggalan. Dalam prakteknya, ke-empat software yang digunakan memiliki fungsi peringatan dini bila terjadi penyimpangan sehingga proses validasi pada dasarnya dilakukan secara mandiri dan otomatis pada masing-masing software. 4. Hasil simulasi model sistem dinamis menunjukan target pada tahun 2014 yang telah dicanangkan sebagai tahun swa sembada gula, sebagai berikut: diprakirakan terjadi kenaikan luas lahan tanam mencapai 8%, naik dari 286,580 ha pada tahun 2010 menjadi 308,789 ha pada tahun 2014. Hasil panen tebu per hektar naik sebesar 16% sejalan dengan program kerja yang berupaya meningkatkan produktifitas dari tahun 2010 total sebesar 22,864,500 menjadi 26,506,222 pada tahun 2014. Kapasitas giling meningkat 28% hingga mencapai 163,004 ton cane per day pada tahun 2014. 76 Rendemen rata-rata meningkat dari 6.33 pada tahun 2010 menjadi 7.7 pada tahun 2014 sehingga meningkatkan produktifitas gula kristal putih 53% dari 1,356,076 ton pada tahun 2014 menjadi 2,075,084 ton pada tahun 2014. 5. Hasil simulasi ANP secara total menunjukan bahwa model sistem dinamis bagi pengembangan agroindustri gula tebu akan meraih titik optimasi bila Pemerintah dan para pemangku kebijakan memutuskan untuk mengambil kebijakanPengembangan Produk Alternatif sebagai kebijakan utama (peringkat ke-1 total nilai 0.5984). Nomor dua adalah apabila pihak pemangku penentu kebijakan menentukan kebijakan berupa Dukungan Kebijakan Moneter (peringkat ke-2 total nilai 0.4939), dan terkahir apabila pemangku penentu kebijakan mengambil keputusan Penerapan Tarif Bea Masuk sebagai kebijakan terakhir (peringkat ke-3 total nilai 0.3295). Hasil penelitan ini menggambarkan bahwa pelaku usaha agroindustri gula tebu mendambakan pengembangan produk alternatif sebagai upaya meningkatkan kinerja agroindustri gula tebu di masa depan dan sebagai upaya meningkatkan daya saing baik di tingkat domestik maupun internasional. Para pelaku usaha mampu bersaing dengan pelaku usaha internasional. Hal ini terungkap dari hasil olah ANP yang meletakan kebijakan protektif pengetatan Tarif Bea Masuk menjadi kebijakan terakhir, asalkan pihak pemerintah memberikan Dukungan Kebijakan Moneter seperti tersedianya pendanaan dengan tingkat bunga wajar dan murah, tingkat perbedaan nilai tukar yang stabil dan relatif kompetitif, dan tingkat inflasi yang terkendali. 6. Dari hasil laporan analisis parsial pada elemen Benefit atau Strenght, menunjukan bahwa pengembangan kinerja agroindustri gula tebu dapat tercapai secara optimal apabila pemangku penentu kebijakan memutuskan kebijakan Pengembangan Produk Alternatif sebagai kebijakan utama (nilai 0.9760), diikuti kebijakan Penerapan Tarif Bea Masuk (nilai 0.6852) dan terakhir keputusan kebijakan Dukungan Kebijakan Moneter (nilai 0.3952). Hasil ini adalah rasional mengingat faktor benefit atau strenght yang selama ini dinikmati oleh para pemangku kepentingan dalam sistem ini mendambakan strategi agresif untuk berkembang dan strategi bertahan untuk melindungi keunggulan yang ada. 7. Dari hasil laporan analisis parsial pada elemen Cost atau Weakness, menunjukan bahwa pengembangan kinerja agroindustri gula tebu akan mencapai titik optimal bila 77 pemangku penentu kebijakan memutuskan kebijakan protektif untuk melindungi kekurangan pada agroindustri gula tebu dengan kebijakan Penerapan Tarif Bea Masuk (nilai mutlak 1.0), diikuti oleh keputusan yang mendorong terlaksananya kebijakan Pengembangan Produk Alternatif(nilai 0.6108) dan terakhir bila para penentu kebijakan melakukan keputusan Dukungan Kebijakan Moneter (nilai 0.4313). Hasil ini rasional dan logis sesuai dengan kaedah protektif bagi menjaga kelemahan yang ada dan bahwa para pelaku usaha dalam sistem agroindustri gula tebu siap melakukan kegiatan produk alternatif melebihi urgensi kebijakan Dukungan Kebijakan Moneter. 8. Dari hasil laporan analisis parsial pada elemen Opportunity sama dengan Opportunity menunjukan bahwa pengembangan kinerja agroindustri gula tebu akan mencapai titik optimal bila pemangku penentu kebijakan memutuskan kebijakan protektif berupa Penerapan Tarif Bea Masuk untuk menghadang pengganggu yang akan menyaingi pencapaian peluang usaha. Dilanjutkan dengan kebijakan yang mendorong Pengembangan Produk Alternatif dan terakhir bila dilakukan keputusan Dukungan Kebijakan Moneter. 9. Dari hasil laporan analisis parsial pada elemen Risk sama dengan Threat menunjukan bahwa pengembangan kinerja agroindustri gula tebu akan mencapai titik optimal bila pemangku penentu kebijakan memutuskan kebijakan protektif berupa Penerapan Tarif Bea Masuk (nilai mutlak 1.0) dan bila diambil keputusan kebijakan Pengembangan Produk Alternatif (nilai 0.5797) dan bila diputuskan kebijakan Dukungan Kebijakan Moneter sebagai peringkat terakhir (nilai 0.4103) 10. Hasil olah software ISM menunjukan bahwa visi para pemangku kepentingan dalam sistem ini dapat dicapai dengan hasil optimal bila peningkatan produktifitas dapat dijadikan sebagai program prioritas utama dalam rangka upaya bersama meningkatkan kinerja agroindustri gula tebu untuk mencapai tingkat swa sembada gula di tahun 2014. Selanjutnya secara struktur terlihat bahwa ada tiga rencana aksi yang dapat memacu peningkatan kinerja yaitu: Penentuan Rendemen yang baik, Peremajaan Mesin Pabrik Gula, dan Penerapan Proses Produksi Gula yang Baik. Ketiganya dapat dilakukan secara serentak dan paralel. 11. Hasil olah software ISM menunjukan bahwa setelah empat langkah rencana aksi di atas dilaksanakan, maka menurut struktur pemeringkatan ISM menempatkan rencana aksi Pengembangan Produk berbasis gula tebu selain produk gula itu sendiri. Rencana aksi 78 strategis ini merupakan langkah strategis dalam rangka meningkatkan daya keberlangsungan usaha agroindustri gula tebu dan daya saing di masa depan. 12. Hasil olah software ISM secara struktur setelah pengambilan keputusan pengembangan poroduk alternatif, akan terlihat menjadi dua cabang yang secara paralel dapat dilaksanakan secara simultan, yaitu cabang pertama berupa rencana aksi strategis untuk memperoleh Dukungan Sosial dan Politis di daerah kepentingan kerja dan cabang kedua berisi dua rencana aksi strategis berupa upaya Perbaikan Irigasi dan Penyediaan Fasilitas Kredit Bank dengan Suku bunga pinjaman kompetitif. 13. Hasil akhir olah software ISM secara struktur menunjukan urutan rencana/ ide aksi strategis berupa tercapainya tata kelola yang menjamin terjadinya Kelancaran Praktek Perdagangan Gula Internasional (pengaturan importasi). Hal ini secara struktur berada di belakang cabang pertama yang berisi ide strategis untuk memperoleh Dukungan Sosial dan Politis di daerah. Sebagai rangkaian terakhir yang berisi dua ide/ rancangan aksi strategis berupa Pengaturan Jadwal Kuantitas Impor Gula Pasir Putih dan Gula Mentah dan berupa Penerapan Penetapan Tingkat Pajak Bea Masuk importasi gula. Kedua ide/ rancangan aksi strategis secara struktur berada tepat di belakang cabang kedua yang di dalamnya berisikan ide strategis berupa Perbaikan Irigasi dan Penyediaan Fasiltias Pendanaan. 14. Dari hasil laporan olah Jejaring Keyakinan Bayesian (Bayesian Belief Network) menunjukan bahwa produktifitas tebu akan dapat ditingkatkan secara baik di atas target dengan probilitas 34%, diikuti peningkatan produktifitas mencapai level normal dengan probabilitas 33% dan terakhir pencapaian yang relatif buruk akan terjadi dengan probabilitas 32%. 15. Kondisi hasil capaian di atas akan berubah-ubah sesuai dengan elemen-elemen alamiah lain yang saling mempengaruhi, antara lain: ketersediaan sarana produksi, konservasi lahan, perluasan lahan, perbaikan irigasi, ketersediaan SDM, kondisi alam/ cuaca, pemupukan, penanganan hama dan penyakit tanaman serta kualitas bibit. 9.2 Saran 1. Dalam rangka meningkatkan produktifitas hasil panen tebu, disarankan agar ada tindak lanjut berupa pembentukan gugus tugas yang melibatkan para pemangku kepentingan 79 untuk memantau penentuan tingkat rendemen sehingga para pihak dapat mencapai kesepakatan yang adil dan obyektif. 2. Sehubungan dengan upaya untuk memperoleh dukungan sosial kemasyarakatan di masing-masing daerah kepentingan, disarankan agar para pemangku kepentingan membangun kondisi keamanan, ketertiban yang kondusif termasuk pengamanan dan kelancaran transportasi bahan baku hingga produk akhir 3. Terkait dengan upaya pengembangan produk alternatif selain produk gula tebu, disarankan agar dibentuk gugus tugas untuk menyiapkan studi kelayakan pengembangan produk berbasis tebu seperti yang telah berhasil dilakukan secara sukses di negara Jamaica, Brazil dan lain-lain yang telah mengembangkan produk alternatif berbasis tebu menjadi sumber energi alternatif seperti ethanol 4. Sehubungan dengan peningkatan produktifitas dan kaitanya dengan ketersediaan kualitas benih, hasil penelitian ini menyarankan agar dibentuk lembaga gugus tugas dan bila lembaga tersebut sudah ada maka dijaga efektifitas lembaga tersebut dalam rangka pengelolaan keunggulan teknologi dan ketersediaan benih tebu unggul, informasi fasilitas peremajaan ratoon, informasi tata kelola pupuk yang menjamin ketersediaa dengan harga yang stabil dan wajar. Disarankan keberadaan lembaga ini sebagai hasil keputusan bersama para pemangku kepentingan dandapat memberikan layanan yang terjangkau. 5. Hasil penelitian menyarankan adanya upaya serius atas penanganan masalah ketersediaan dan perluasan lahan tanam baru sebagai upaya mengatasi laju penurunan alih fungsi lahan tanam tebu yang secara gencar telah terjadi di kawasan pulau Jawa. 6. Dari rangkuman hasil FGD disarankan bahwa terkait dengan penerapan tarif pajak dan bea masuk impor gula mentah, gula pasir putih, dan gula rafinasi harus dilakukan kriteria nomor harmoni komoditas dengan kriteria berbasis standar ICUMSA yang jelas dan tidak saling tumpang tindih. Hal ini mutlak penting dilakukan sehingga batasan legal atas persyaatan komoditas dapat dengan jelas ditentukan. Hal serupa akan menghindari peluang yang merusak sistem dengan cara praktek tidak terpuji seperti pemanfaatan disparitas harga melalui kegiatan penyelundupan maupun permainan persyaratan ICUMSA untuk tujuan importasi yang merusak sistem karena memperlemah daya saing produk dalam negeri. 80 7. Penelitian ini mengakomodir para pemangku kepentingan yang menyarankan agar dibuat gugus tugas yang membidangi usaha penerapan proses produksi gula yang baik, dalam bentuk standard operasional yang perlu diterapkan secara nasional berkenaan dengan upaya peningkatan produktifitas nasional. 8. Sejalan dengan target swa sembada gula tahun 2014, para pemangku kepentingan menyarankan agar ada prioritas kemudahan pendanaan dari pihak tekait, kemudahan investasi berupa penundaan atau pembebasan bea masuk barang masuk peralatan permesinan. 44 5 KERAGAAN AGROINDUSTRI GULA TEBU Penelitian ini akan menganalisis dinamika perkembangan pelaku agroindustri gula tebu di bawah naungan BUMN yang terdiri dari 51 pabrik gula. Hal ini disebabkan karena pabrik gula BUMN bersifat lebih relevan sebagai obyek kajian yang berdasarkan fakta bahwa pabrik gula BUMN jauh banyak menghadapi berbagai persoalan. Secara umum kinerja pabrik gula BUMN yang menempati lahan 66% dari total luas lahan tanam hanya dapat menghasilkan 54% dari total produksi gula nasional. Selebihnya penggunaan sisa luas lahan tanam dan kontribusi produksi gula nasional dilakukan oleh pabrik gula swasta yang berjumlah 9 pabrik (Revitalisasi Pabrik Gula BUMN 2011). Dengan analisis keragaan ini diharapkan penelitian dapat memberikan gambaran yang lebih mendalam tentang perilaku elemen pembentuk sistem dan kekhasan tentang hubungan saling keterkaitanya. 5.1 Penjelasan pelaku produsen agroindustri gula tebu Indonesia Pabrik gula tebu di bawah naungan kepemilikan dan pengelolaan BUMN tersebar di berbagai lokasi dan terdiri dari berbagai ukuran kapasitas produksi. Pengelolaanya dilakukan oleh PT. Perkebunan Nusantara, antara lain sebagai berikut: a. PT. Perkebunan Nusantara II, PTPN II (2 PG) PTPN II berlokasi di kawasan Sumatra Utara, dan menurut perubahan legalitas pada tahun 1996 PTPN II berstatus sebagai BUMN yang merupakan hasil merger dari perusahaan-perusahaan di bawah naungan PTPN II dan PTPN IX. Bidang usaha PTPN II meliputi perkebunan kelapa sawit, karet, kako, gula dan tembakau. Keseluruhan konsiesi lahan mencapai 103,860 ha. Komoditas tanaman musiman tebu dilakukan di atas lahan kering seluas 16,046 ha yang terbagi ke dalam tebu sendiri (TS) seluas 14,474 ha dan tebu rakyat (TR) seluas 1,572 ha. Hasil perkebunan tebu diproses di 2 (dua) pabrik gula Kuala Madu (1984)dan Sei Semayang (1983). Pada tahun 2010 hanya mampu memproduksi 31,000 Ton gula dengan rata-rata rendemen 6%. 45 b. PT. Perkebunan Nusantara VII ( 2 PG ) PTPN VII berlokasi di kawasan Lampung. Sebagai perusahaan perkebunan BUMN hasil penggabungan PTP X, PTP XI, PTP XXIII dan PTP XXXI, perusahaan ini mengelola berbagai perkebunan seperti kelapa sawit, karet, teh, kakao, hortikultura, dan tebu. Khusus perkebunan tebu, PTPN VII mengalokasikan lahan seluas 29,114 ha. Pada tahun 2010, PTPN VII berhasil memproduksi 132,060 ton gula dengan tingkat rendemen rata-rata mencapai 6.7% yang dihasilkan oleh dua pabrik gula yaitu Bunga Mayang (1982) dan Cinta Manis (1982). c. PT. Perkebunan Nusantara IX ( 8 PG ) PTPN IX berlokasi di kawasan Jawa Tengah dengan kantor utama di kota Semarang dan merupakan penggabungan perusahaan dari PTP XV, XVI, dan XVII. Perusahaan perkebunan ini mengelola berbagai jenis komoditas seperti: teh, karet, kopi, kakao, kapok randu dan tebu. Khusus perkebunan tebu, perusahaan ini mengalokasikan lahan sendiri seluas 7,422 ha atau sekitar 19% dari total konsesi lahan seluas 39,137 ha. Sementara total tanaman tebu yang dikelola dengan tebu rakyat menempati lahan seluas 31,694 ha. Pada tahun 2010, PTPN IX berhasil memproduksi 129,355 ton gula dengan tingkat rendemen rata-rata sebesar 5.8% yang diproduksi oleh 8 (delapan) pabrik yang relatif sudah sangat tua. Pabrik gula tersebut adalah: PG Modjo (1833), PG Jatibarang (1860), PG Pangka (1860), PG Rendeng (1840), PG Sumberjarjo (1911), PG Tasik Madu (1855), PG Sragi (1928) dan PG Gondang Baru (1860) d. PT. Perkebunan Nusantara X ( 11 PG ) PTPN X merupakan penggabungan perkebunan yang berada di kawasan Jawa Tengah dan Jawa Timur dengan kantor pusat di Surabaya dan merupakan penggabungan beberapa perusahaan yaitu PTP XIX, XXI, XXII dan XXVII. Perusahaan ini mengelola komoditas tanaman tembakau dan tebu. Tanaman tebu ditanam di atas lahan basah dan kering seluas kurang lebih 74,670 ha. Pada tahun 2010, PTPN X berhasil memproduksi 410,817 ton gula dengan tingkat rendemen rata-rata sebesar 6.5%. PTPN X mengelola 11 pabrik gula yaitu PG Djombang Baru (1859), PG Lestari (1910), PG Tjoekir (1884), PG Gempol Krep (1827), PG 46 Watoetoelis (1838), PG Kremboong (1847), PG Toelangang (1858), PG Modjo Panggoong (1852), PG Ngadiredjo (1912), PG Pesantren Baru (1849), dan PG Meritjan (1926). e. PT. Perkebunan Nusantara XI ( 16 PG ) PTPN XI berstatus BUMN yang beroperasi di wilayah Jawa Timurdan merupakan penggabungan dari perusahaan di bawah PTP XX, XXIV, dan XXV. Perusahaan ini mengelola khusus komoditas tebu dan pabrik gula di atas lahan tanam seluas 66,374 ha. Pada tahun 2010 PTPN XI memproduksi total 318,514 ton gula dengan tingkat rendemen rata-rata 5.7%. PTPN XI mengelola 16 pabrik gula, yaitu: PG Poerwodadi (1832), PG Soedhono (1888), PG Redjosari (1890), PG Kanigoro (1894), PG Pagotan (1884), PG Asembagoes (1891), PG Olean (1846), PG Pandhe (1887), PG Wringin Anom (1881), PG Pradjekan (1883), PG Semboro (1928), PG Djatiroto (1905), PG Padjarakan (1885), PG Wonolangan (1897), PG Gendhing (1927), dan PG Kedhawoeng (1898). f. PT. Perkebunan Nusantara XIV ( 3 PG ) PTPN XIV merupakan perseroan hasil penggabungan PTP VII, XXVIII, XXXII,dan PT. Bina Mulia Ternak. PTPN XIV berwilayah kerja di kawasan Sulawesi, Maluku dan NTT. Perusahaan ini mengelola perkebunan kelapa sawit, karet, kakao, kelapa hibrida, kelapa tinggi/ Nias, pala, kopi, dan tanaman semusim tebu. Pada tahun 2010, luas lahan tanaman tebu mencapai 11,470 ha dan hasil produksi gula sebanyak 27,312 ton dengan tingkat rendemen rata-rata relatif sangat rendah 4.8%. PTPN XIV mengelola 3 (tiga) pabrik gula, yaitu: PG Takalar (1984), PG Bone (1975), dan PG Camming (1985). g. PT. Rajawali Nusantara Indonesia ( 10 PG) PT. RNI mula-mula merupakan perusahaan perdagangan hasil bumi Oei Tiong Ham Concern yang beroperasi di Semarang. Pada tahun 1961 perusahaan ini diambil alih oleh Pemerintah dan perusahaan berganti status sebagai perusahaan BUMN yang pada tahun 1964 bernama PT. Rajawali Nusantara Indonesia. Bidang usaha PT. RNI adalah agroindustri, farmasi, alat kesehatan, dan distribusi. Pada tahun 2010, bidang usaha agroindustri PT. RNI mengelola areal lahan tebu seluas 64,897 ha dan mampu menghasilkan gula sebanyak 334,916 ton dengan tingkat 47 rendemen rata-rata 5,9. PT. RNI mengelola 10 pabrik gula, yaitu: PG Krebet Baru (1906), PG Rejo Agung Baru (1894), PG Candi Baru (1983), PG Sindang Laut (1896), PG Karang Suwung (1854), PG Tersana Baru (1937), PG Jati Tujuh (1977), PG Subang (1981), dan PG Madukismo (1958). h. Pabrik gula swasta dan pabrik gula rafinasi Di samping 51 buah pabrik gula di bawah kepemilikan dan pengelolaan BUMN, pelaku agroindustri gula tebu di Indonesia yang lain adalah pabrik gula milik swasta berjumlah 9 buah dan pabrik gula rafinasi berjumlah 8 buah. Dengan pertimbangan bahwa pabrik gula swasta dan pabrik gula rafinasi telah memiliki kinerja yang jauh lebih baik dari pada pabrik gula BUMN, maka dalam penelitian ini diperlakukan sebagai acuan dan tidak perlu didiskripsikan secara khusus. 5.2 Distribusi dan perdagangan gula tebu Sebagai komoditas yang berkarekteristik musiman, maka pada saat periode musim giling bulan Mei hingga Desember pasokan gula melimpah di pasar dan sebaliknya di luar musim giling pasokan gula akan mencapai titik minimum. Keadaan ini membawa konsekuensi langsung terhadap kelangsungan distribusi gula. Apabila kelancaran distribusi terganggu maka akan mempengaruhi harga, yaitu berupa harga relatif sangat rendah saat berada pada musim giling dan sebaliknya. Gambar 11 Kebijakan dana talangan 48 Sejak awal tahun 2000 kebijakan pemerintah Indonesia cenderung mengkondisikan pasar gula diserahkan kepada mekanisme pasar sesuai hukum supply-demandsehingga harga gula mengikuti harga internasional yang merujuk pada pasar berjangka London. Kebijakan pasar bebas ini mengakibatkan semakin terpuruknya beberapa pelaku usaha gula nasional yang tidak dapat bersaing dengan pasar internasional. Pemangku penentu kebijakan menyadari hal ini, sehingga mulai tahun 2010 pemerintah menempuh kebijakan jaminan kepastian harga berupa dana talangan yang bersaing dan mekanismenya seperti pada Gambar 11 dengan penjelasan sebagai berikut: a. Apabila harga pasar terjadi di bawah harga talangan, maka petani akan dijamin memperoleh harga sesuai dengan harga talangan. b. Apabila harga pasar terjadi di atas harga talangan, maka petani akan menikmati tambahan harga sesuai kesepakatan antara pemerintah dan petani. Sebagai contoh penerapan mekanisme kebijakan harga talangan di atas, misal terjadi kesepakatan harga minimal yang akan dijamin penalangan oleh PTPN (PG BUMN) sebesar Rp 5,000 per kg, dan kondisi pasar menunjukan harga Rp 6,500 per kg, maka bila disepakati distribusi proporsi Petani:PTPN = 60% : 40% masing-masing pihak akan menerima kelebihan harga sebesar Rp 1,500 sebagai berikut: a. Petani : 60% x Rp 1,500 = Rp 900 b. PTPN : 40% x Rp 1,500 = Rp 600 Apabila harga pasar jatuh di bawah harga talangan (harga minimal Rp 5,000), maka pihak PTPN tetap akan memberikan talangan seharga Rp 5,000 per kg. 5.3 Aspek supply-demand dan pasar gula tebu di Indonesia Hingga tahun 2010, kondisi neraca gula di Indonesia masih timpang pada posisi kekurangan supply sehingga bila kondisi defisit ini tidak dikendalikan maka akan mengakibatkan kenaikan harga gula tanpa kendali. Pemerintah melaksanakan kebijakan pemenuhan kekurangan supply dalam jangka pendek dengan melakukan importasi gula, yang mekanismenya dapat dijelaskan pada Gambar 12. 49 Gambar 12 Mekanisme kebijakan cadangan penyangga Kebijakan cadangan penyangga dimaksudkan untuk menjaga stabilitas supply-demand dan harga, sehingga dengan terpeliharanya stabilitas pasok dan harga akan mengakibatkan pemasok dan konsumen dapat melakukan perencanaan dengan mudah. Adapun mekanisme kebijakan tersebut adalah sebagai berikut: a. Apabila cadangan gula cenderung berlimpah sehingga harga pasar cenderung di bawah harga wajar, pemerintah melalui Perum BULOG akan membeli kelebihan gula di pasar. b. Apabila harga pasar berada di atas harga wajar, pemerintah melalui Perum BULOG akan melepas cadangan dan apabila cadangan tidak mencukupi maka akan dilakukan importasi gula dari pasar internasional. 5.4 Tantangan agroindustri gula tebu ke depan Pada tahun 2010 jumlah penduduk Indonesia mencapai 236 juta. Untuk memenuhi kebutuhan konsumsi gula, Indonesia memerlukan pasokan gula sebanyak 5 juta ton yang terdiri dari 2.75 juta ton bagi pemenuhan konsumen langsung rumah tangga dan 2.25 juta ton untuk keperluan industri. Merujuk pada Gambar 13 mengenai importasi gula, meskipun pola importasi sempat menurun setelah puncak importasi tertinggi tahun 2007, namun kecenderungan ke depan diperkirakan akan semakin menaik sejalan dengan kenaikan permintaan konsumen. Produk gula nasional baru mampu memenuhi kebutuhan sebesar 53% saja sehingga masih perlu impor sebesar 47% dari total kebutuhan. 50  4,000    2,990    3,000    2,040    2,000    1,510    1,000    1,820    790    1,600    ‐     1  2  3  4  5  6  Importasi Gula 2005 ‐ 2010  Sumber: DGI 2010   Gambar 13 Importasi gula tebu 2005 – 2010 Dengan asumsi angka yang dikeluarkan oleh Kementerian BUMN bahwa kebutuhan gula konsumsi langsung rumah tangga meningkat per tahun sebesar 1.83% dan gula keperluan industri naik sebesar 5% per tahun maka pada tahun 2014 akan diperlukan gula sebesar 5.7 juta ton. Suatu tantangan yang berat mengingat kondisi kemampuan produksi dalam negeri yang jauh tertinggal dari kelajuan pertumbuhan permintaan. Gambar 14 Strategi generik kebijakan impor - ekspor Melihat strategi generik kebijakan impor-ekspor seperti pada Gambar 14 (Jamaran, 2009), dalam kondisi defisit pasokan gula di dalam negeri, bila pemerintah belum dapat melakukan kebijakan substitusi impor gula secara total, maka pemerintah dapat mendorong adanya foreign home investment atau mendorong pengolahan gula mentah di wilayah 51 Indonesia. Berkenaan dengan ini, pemerintah telah memberikan ijin baru pembangunan pabrik gula rafinasi untuk meningkatkan kapasitas produksi gula. Namun demikian kebijakan ini tidak semudah yang diharapkan karena terkandung kesulitan dalam penataan kondisi harmonis antara dua pabrik gula kristal putih berbahan baku tebu dan pabrik gula kristal rafinasi berbahan baku gula mentah impor. Di samping itu kebijakan meningkatkan kinerja pabrik gula rafinasi mengandung resiko ketergantungan pihak asing, mengingat hingga saat ini kebutuhan bahan baku gula mentah untuk pabrik gula rafinasi sepenuhnya diimpor dari luar negeri. Selain itu pabrik gula rafinasi tidak mengakibatkan multiplier effect di sektor hulu, seperti penyerapan tenaga kerja dan usaha terkait lainya. 52 6 PENGEMBANGAN MODEL 6.1 Analisis model sistem dinamis agroindustri gula tebu Sesuai dengan metodologi, maka rancang bangun sistem dinamis bagi pengambilan keputusan kompleks pada upaya pengembangan agroindustri gula tebu akan dilakukan dengan pendekatan sistem yang tahapanya seperti pada Gambar 16. Berdasarkan tahapan pendekatan sistem tersebut, diharapkan dapat membangun model sistem dinamis agroindusti gula tebu yang dapat dimanfaatkan untuk mengambil keputusan yang kompleks dalam rangka pengembanan. Konsep sistem ini diutarakan seperti Gambar 15. Gambar 15 Diagram model sistem dinamis pengambilan keputusan kompleks pengembangan agroindustri gula tebu. Sistem utama di atas diurai menjadi beberpa model sub-sistem yaitu: 1. Model Sub-sistem Petani Tebu 2. Model Sub-sistem Pabrik Gula 3. Model Sub-sistem Distribusi 4. Model Sub-sistem Kebijakan Pemerintah Selanjutnya tahapan pendekatan sistem akan dirinci seperti berikut: (1) anlisis kebutuhan, (2) formulasi permasalahan, (3) identifikasi sistem, (4) rancang bangun model, 53 (5) pengujian model, dan (6) penerapan model yang secara skematis diuraikan pada Gambar 16. 6.1.1 Analisis kebutuhan Dalam tahapan analisis kebutuhan akan diuraikan tentang kebutuhan dan kepentingan yang utama bagi tiap-tiap elemen pembentuk sistem. Tiap-tiap elemen memiliki kebutuhan dankepentingan yang berbeda. Kumpulan semua kebutuhan dan kepentingan ini akan saling berinteraksi dan saling mempengaruhi satu sama lain di dalam sistem dalam rangka sistem tersebut mencapai tujuan. Berkenaan dengan sistem dinamis pengembangan agroindustri gula tebu, kebutuhan dan atau kepentingan masing-masing elemen dapat diuraikan sebagai berikut: b. Petani Tebu sebagai pihak pada tingkat awal dari rangkaian sistem yang panjang, membutuhkan kondisi lingkungan usaha yang mendukung, seperti kebutuhan perilaku harga tebu dan gula yang relatif tidak bergejolak sehingga pendapatan dapat meningkat. Selain itu petani tebu berharap biaya operasional dan input produksi yang wajar dan tidak mahal. Setelah panen, petani tebu mengharapkan adanya pengaturan proses oleh pihak pabrik sehingga tebu terangkut dengan baik, dan penentuan rendemen dapat dilakukan dengan benar, transparan dan obyektif. Disamping itu mereka perlu diberdayakan agar dapat meningkatkan produksi tebu melalui ketersediaan lahan yang lebih luas dan subur, serta bibit yang baik. Mereka memerlukan informasi pasar yang mudah dan dari sumber yang sahih sehingga dapat mengurangi resiko yang sangat merugikan (irriversible risk) dan memudahkan kepastian dalam pengambilan keputusan. Akhirnya petani tebu membutuhkan kemudahan dalam rangka meningkatkan tingkat kesejahteraan hidup. c. Dinas Pertanian dan jajaranya hingga induk organisasi Kementerian Pertanian memerlukan peningkatan kinerja di bidang produktifitas dan kualitas tebu secara makro, sehingga peningkatan ini dapat menjamin kelangsungan supply bahan baku pabrik gula dan tercapainya target produksi. d. Dinas Perdagangan dan jajaranya hingga induk organisasi Kementerian Perdagangan berkebutuhan untuk menjaga harga gula nasional yang stabil dinamis, mengurangi impor gula sebagai penutup defisit supply dalam negeri, dan berkeperluan dengan 54 kualitas gula yang tinggi agar dapat berdaya saing dengan produk gula pesaing dari luar negeri Gambar 16 Tahapan pendekatan sistem 55 e. Dinas Perdagangan dan jajaranya hingga induk organisasi Kementerian Perdagangan berkebutuhan untuk menjaga harga gula nasional yang stabil dinamis, mengurangi impor gula sebagai penutup defisit supply dalam negeri, dan berkeperluan dengan kualitas gula yang tinggi agar dapat berdaya saing dengan produk gula pesaing dari luar negeri. f. Lembaga keuangan bank, non-bank, koperasi, dan asuransi dalam sistem ini berkebutuhan agar bila menyalurkan fasilitas kredit maka para penerima kredit dapat mengembalikan pinjaman dengan lancar. Hal ini disertai dengan penetapan biaya bunga yang wajar dan dapat diterima dengan baik oleh sektor keuangan dan pelaku usaha. g. Pemerintah Daerah dan jajaranya hingga tingkat pemerintahan nasional membutuhkan agar agroindustri gula tebu dapat memberikan lapangan kerja yang lebih banyak, dapat mendorong pencapaian swa sembada pangan dan pertumbuhan ekonomi yang baik, serta pada akhirnya berkepentingan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat melalui re-alokasi pendapatan pajak, pungutan legal serta retribusi industri gula tebu. h. Industri pabrik gula dalam sistem ini membutuhkan kecukupan supply bahan baku tebu, peningkatan keuntungan pabrik, efisiensi biaya operasional yang sejajar dengan peningkatan produktifitas, ketersediaan sumber dana untuk modal kerja dan investasi baru baik bagi peremajaan peralatan maupun investasi pembangunan pabrik gula baru. i. Perusahaan perdagangan sebagai importir, eksportir, dan distributor membutuhkan peningkatan keuntungan, kemudahan tata niaga importasi dan distribusi, serta tingkat nilai tukar yang relatif stabil dan terkendali, j. Pihak Fiskus, Bea Cukai di bawah kordinasi Kementerian Keuangan berkebutuhan agar dalam agroindustri gula tebu ini dapat meningkat pendapatanya sehingga pendapat pemerintah dari sektor pajak dapat meningkat. Di samping itu berkebutuhan agar praktek penyelundupan gula ilegal dapat ditekan serendah mungkin agar potensi kerugian pajak dapat ditekan. 56 6.1.2 Formulasi permasalahan Secara teoritis setelah mengetahui prioritas kebutuhan masing-masing elemen pembentuk sistem diketahui adalah permasalahan endogen akibat dari konflik kepentingan antar elemen. Selain itu agroindustri gula tebu baik pada tingkat mikro maupun nasional, menghadapi permasalahan dan tantangan generik berupa: a. Permasalahan pada ranah perkebunan - Keterbatasan informasi, pengetahuan, permodalan petani tebu khususnya pada kegiatan khas bidang pembenihan yaitu saat bongkar ratoon dan rawat ratoon - Kurangnya penciptaan dan persediaan bibit unggul baru yang adaptif terhadap lingkungan hidupnya (lahan, cuaca, hama) - Permasalahan input sarana produksi yang menyimpang dari kewajaran biaya, kualitas, dan waktu sedia (Cost, Quality, Time delivery) - Fasilitas irigasi yang semakin menurun kualitas dan efisiensi - Kelangkaan tenaga kerja di beberapa tempat b. Permasalahan pada ranah pabrik pengolahan - Keterbatasan kapasitas giling pabrik, menurunkan daya saing - Permasalahan generik efisiensi pabrik yang semakin menurun karena penuaan mesin tidak diimbangi peremajaan - Kualitas gula rendah dengan ICUMSA > 150 IU sehingga mendekati kualitas gula mentah impor. - Biaya produksi pabrik merangkak naik - Belum berkembangnya pilihan alternatif produk baru (diversifikasi) barbasis bahan baku tebu. c. Tantangan revitalisasi dan rancangan revitalisasi - Perluasan lahan tanam dan peningkatan produktifitas sehingga hasil panen tebu dapat meningkat dari rata-rata 80 ton/ ha di tahun 2010 menjadi 85 ton/ hektar di tahun 2014 - Peningkatan rendemen dari rata-rata 6% menjadi 8.5% pada tahun 2014 - Restrukturisasi pabrik gula dengan proses penggabungan operasional dan managerian sehingga efisiensi meningkat - Peningkatan peran Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan kualitas SDM 57 6.1.3 Identifikasi sistem (1) Causal Loop Dalam identifikasi sistem akan digambarkan hubungan sebab akibat. Penelitian ini menggunakan alat bantu software Netica yang mengoperasikan jejaring hubungan sebab akibat disertai probabilitasnya seperti pada Gambar 17. Gambar 17 Diagram sebab akibat menggunakan software Netica Penelitian ini secara rinci akan memfokuskan hubungan sebab akibat pada subsistem petani tebu sebagai titik awal yang akan mempengaruhi rangkaian kinerja subsistem selanjutnya. Tingkat produktifitas dan peningkatan tingkat produktifitas akan dijadikan sebagai akibat akhir dari hubungan sebab-akibat subsistem petani tebu. Hal ini sesuai dengan hasil prioritas utama simulasi ISM yang menempatkan Peningkatan Produktifitas sebagai titik awal upaya pengembangan agroindustri gula tebu. Dengan demikian penggunaan alat penelitian ini dapat saling mengisi kait terkait saling mempertajam proses pengambilan keputusan yang kompleks. Pemodelan jejaring keyakinan Bayesian menempatkan Peningkatan Produktifitas sebagai tujuan. Dalam penelitian ini peningkatan produktifitas didefinisikan sebagai peningkatan hasil panen tebu yang dinyatakan dengan ton/ hektar dan tingkat rendemen, meskipun keduanya tidak dihitung secara rinci. elemen-elemen: Produktifitas merupakan akibat dari 58 a. Subsidi input produksi b. Konservasi tanah c. Irigasi buatan d. Input benih (ratoon) e. Perluasan lahan f. Kecocokan lahan tanam g. Kondisi alam dan cuaca h. Ketersediaan dan tingkat kemempuan SDM i. Pemberantasan gulma tanaman pengganggu j. Pemberantasan hama tanaman k. Tata kelola pemupukan (2) Diagram input-output Tahap lanjutan setelah tahap hubungan sebab akibat adalah tahap membuat diagram input-output, seperti pada Gambar 18. Dalam penelitian ini ada kebaruan yaitu dimasukanya peubah kondisi cuaca yang sebelumnya diperlakukan sebagai peubah input eksogen tak terkendali (Chaidir, 2007) ke dalam peubah input terkendali dan di dalam pemodelan Jejaring Keyakinan Bayesian diklasifikasi sebagai Faktor Pengendali. Gambar 18 Diagram input output sistem dinamis pengembangan agroindustri gula tebu 59 Pada Gambar 18 di atas menunjukan peubah Pengelolaan Cuaca dimasukan ke dalam input terkendali dan peubah ini dimasukan ke dalam pemodelan Jejaring Keyakinan Bayesian sebagai upaya pengelolaan resiko (risk mitigation). 6.2 Rancang Bangun Model Setelah rangkaian tahapan identifikasi sistem perihal hubungan sebab-akibat, maka langkah selanjutnya adalah melakukan rancang bangun model berbasis sistem dinamis dengan menggunakan software Stella. 6.2.1 Rancang bangun model peningkatan swasembada produksi gula tebu Model peningkatan produksi gula tebu dalam rangka menuju swasembada gula dapat dilihat dalam rancang bangun formulasi di Gambar 19. Gambar 19 Model matematis sistem dinamis pengembangan agroindustri gula tebu 60 6.3 Pengujian model 6.3.1 Verifikasi model Proses verifikasi dilakukan dengan meyakinkan bahwa proses pemodelan dengan Stella sudah benar dan sesuai prosedur. Sebagai langkah pertama, verifikasi akan menguji dan mengecek keabsahan tanda-tanda persamaan pada Gambar 19. Proses verifikasi model komputer dilakukan sebelum model divalidasi dan setelah model divalidasi. Proses verifikasi dilakukan secara berulang dan bila perlu memodifikasi model sehingga dapat dicapai hasil yang paling memuaskan sesuai dengan tujuan pemodelan. 6.3.2 Validasi model Validasi model dilakukan untuk menguji substansi model, termasuk menguji tingkat akurasi model komputer apakah sesuai dengan tujuan model yang ingin dicapai (Sargent, 1998). Proses validasi yang ideal diuji dengan memasukan data peubah yang dapat diobservasi (observable system) dan atau yang tidak dapat diobservasi (non observable system). Dalam kasus penelitian ini, banyak data riel lapangan yang tidak mungkin didapatkan sepenuhnya. Validasi model dalam penelitian ini dilakukan secara bersamaan dengan pelaksanaan simulasi. 6.3.3 Analisis Sensitivitas Analisis sensitivitas dimaksudkan untuk mengetahui peubah mana yang memeberikan dampak sensitif terhadap tujuan model. Dalam penelitian ini dilakukan analisis sensitifitas atas alternatif perubahan harga terhadap pendapatan, sensitifitas perubahan luas lahan terhadap produktifitas dan contoh sensitifitas peremajaan mesin terhadap produktifitas. 6.3.4 Analisis Stabilitas Analisis stabilitas dilakukan untuk menguji sejauh mana model tetap stabil bila diinput dengan berbagai nilai yang berbeda. Dalam penelitian ini dilakukan analisis stabilitas dengan merubah secara ekstrim peubah harga dan pengaruhnya terhadap sistem secara keseluruhan. 61 6.4 Penggunaan model Penggunaan model yang dihasilkan oleh penelitian ini diupayakan semudah mungkin dapat dioperasikan oleh pengguna tanpa harus memiliki kemahiran khusus. Keseluruhan model dapat dilihat pada Lampiran 1 sampai dengan Lampiran 8. Sebagai contoh halaman muka model sistem dinamis hasil penelitian dapat dilihat di Gambar 20. Gambar 20 Tampilan interface 62 7 SIMULASI MODEL DINAMIS Setelah model berhasil dibangun, maka dilanjutkan langkah berikut berupa simulasi model sistem dinamis menggunakan software Stella yang dibantu oleh model pendukung berbasis pemrograman komputer yang melengkapi dan mendukung model utama. Adapun model pendukung berbasis pemrograman komputer terdiri dari: 1. Model pemrograman Interpretive Structural Modeling 2. Model pemrograman Analytical Network Process 3. Model pemrograman Bayesian Belief Netework Pelaksanaan simulasi dilakukan dengan cara menginput alternatif peubah input secara berulang hingga suatu tahap akan dapat diperoleh tingkat hasil simulasi yang paling sesuai dengan tujuan yang diinginkan. Dari hasil simulasi dapat ditarik kesimpulan mengenai perilaku peubah dan hubunganya dengan peubah lain tanpa harus mengalami fakta riel seperti peluang terjadinya kerugian dan beban biaya yang mungkin timbul dari suatu ramuan strategi yang kurang optimal. Tahapan simulasi pemodelan sistem dinamis dan tiga pemodelan pemrograman pendukung adalah sebagai berikut: 7.1 Simulasi penggalangan ide-ide pengembangan agroindustri gula tebu Dalam rangka mencapai tujuan penggalangan ide-ide, dalam penelitian ini akan digunakan bantuan software Interpretive Structural Modeling yang dibuat oleh Concept Star. Dalam software ISM, ide-ide yang muncul dari hasil Focused Group Discussion (FGD) diinput ke dalam program yang didahului oleh penentuan visi bersama yang melandasi pengembangan agroindustri gula tebu. Setelah peserta FGD sepakat dengan visi tersebut, maka langkah selanjutnya adalah membuat pernyataan kontekstual untuk membantu penurunan visi bersama tersebut ke dalam kegiatan riel sesuai konteks yang ada. Langkah-langkah tersebut seperti dirincikan pada Lampiran 9 sampai dengan Lampiran 12. Dalam penelitian ini konteks signifikan diutarakan berkenaan dengan pentingnya meningkatkan kinerja semua pihak yang terkait dengan pengembangan agroindustri gula tebu. Setelah pernyataan kontekstual maka dilanjutkan dengan ”jenis relasi”. Dalam penelitian ini jenis relasi dinyatakan dalam kalimat pernyataan ”lebih berpotensi 63 tercapainya tujuan”. Penentuan pernyataan dasar, pernyataan konteks, dan relasi dapat dilihat di Gambar 21. Gambar 21 Penentuan pertanyaan, konteks, dan relasi ISM Setelah tahap penentuan pertanyaan dan konteks, peserta FGD diminta untuk menyampaikan ide-ide. Dalam penelitian ini terjaring 11 (sebelas) ide-ide yang diklasifikasikan sebagai ide utama. Struktur 11 ide ini sangat acak dan berpotensi persoalan dalam menentuakan prioritas, seperti yang terlihat pada Gambar 22. Gambar 22 Sebelas ide utama usulan para pemangku kepentingan 64 Berdasarkan ide-ide sebanyak 11 buah tersebut, dilakukanlah proses pemilihan (voting), peserta diminta memilih satu dari dua alternatif kombinasi ide-ide yang disajikan secara berulang seperti contoh pada Gambar 23. Gambar 23 Contoh laman voting penentuan prioritas Setelah pelaksanaan voting berulang selesai secara menyeluruh, maka software ISM secara otomatis dapat mengeluarkan hasil simulasi ide-ide ke dalam sebuah format diagram yang terstruktur dan mengikuti kaedah prioritas, seperti pada Gambar 24. Gambar 24 Hasil simulasi ISM: struktur ide-ide berdasarkan prioritas 65 Hasil simulasi ISM menunjukan ide ”Peningkatan Produktifitas Hasil Panen Tebu” sebagai elemen utama dan pertama dalam rangkaian pengembangan agroindustri gula tebu. Elemen ini selanjutnya dijadikan sebagai fokus pengembangan pada tahapan-tahapan pemrograman dan simulasi berikutnya. 7.2 Simulasi jejaring keyakinan Bayesian Jejaring keyakinan Bayesian (Bayesian belief network) merupaka alat bantu software yang dapat digunakan untuk membuat model probabilitas berkondisi yang proses awal hingga hasil perhitungan dapat dilihat pada Lampiran 13 sampai dengan Lampiran 16. Dalam penelitian ini, dengan merujuk hasil simulasi ISM yang menempatkan elemen ”Peningkatan Produktifitas Hasil Panen Tebu” sebagai elemen utama dan pertama, maka elemen ini akan digunakan sebagai ”elemen tujuan” dalam model jejaring keyakinan Bayesian, seperti pada Gambar 25. Gambar 25 Model jejaring keyakinan Bayesian, peningkatan produktifitas sebagai tujuan model 66 Simulasi model jejaring keyakinan Bayesian dilakukan dengan cara melakukan skenario perubahan pada elemen intervensi tindakan secara berulang. Dari berbagai skenario, diperoleh laporan utama proses simulasi pada Gambar 26 yang menggambarkan mengenai penjelasan maksud model dan informasi mengenai keseluruhan jejaring. Langkah berikut adalah simulasi hasil probabilitas bersyarat yang merupakan hasil utama jejaring. Dari hasil ini dapat dilihat sejauh mana tujuan model jejaring memiliki probabilitas peningkatan produktifitas: sedang, baik, baik sekali. Hasil dapat dilihat pada Gambar 27. Gambar 26 Hasil laporan utama proses simulasi Jejaring Keyakinan Bayesian Pada Gambar 27 terlihat bahwa setelah dilakukan simulasi, peluang keyakinan peningkatan produktifitas, menunjukan urutan: 1) berhasil meningkat dengan baik, 2) berhasil meningkat sangat baik, 3) berhasil meningkat sedang saja. 67 Gambar 27 Hasil simulasi model jejaring keyakinan Bayesian (BBN) 7.3 Simulasi Analytical Network Process Berdasarkan hasil perhitungan ISM telah diperoleh elemen ”peningkatan produktifitas hasil panen tebu” sebagai elemen pertama dalam struktur pemeringkatan, lalu dilanjutkan dengan simulasi jejaring keyakinan Bayesian (BBN) yang menghasilkan keyakinan keberhasilan upaya peningkatan produktifitas dengan predikat ”berhasil dengan baik” mencapai peringkat pertama, maka sebagai langkah berikut adalah menjaga hasil pemeringkatan ide utama ini dengan premis kebijakan. Dalam penelitian ini akan digunakan tiga jenis kebijakan: 1) Kebijakan Moneter, 2) Kebijakan Fiskal, dan 3) Kebijakan Pengembangan Alternatif Produk berbasis tebu. Alat bantu software yang digunakan adalah Superdecisions Versi Beta 2.4. dengan langkah awal membangun model ANP seperti pada Lampiran 5. Pada teknik pemrograman ANP, pertama-tama dilakukan pembuatan struktur pemrograman seperti pada Gambar 28. 68 Gambar 28 Interface model ANP penentuan kebijakan untuk pengembangan agroindustri gula tebu Hasil simulasi yang dilakukan oleh para peserta FGD dapat dilihat secara keseluruhan pada Lampiran 17 dan secara spesifik pemeringkatan level strategis seperti pada Gambar 29. Gambar 29 Hasil ANP level strategis management puncak 69 Bila ditinjau dari sisi Benefit, maka sejalan dengan makna Benefit yang setara dengan Strenght pada analisis SWOT, hasil simulasi menjunjukan kondisi agroindustri gula tebu saat ini seperti pada Gambar 30. Para pelaku FGD berpandangan pengembangan agroindustri gula tebu ke depan akan memiliki Benefit bila didukung oleh kebijakan Pengembangan Produk Alternatif. Gambar 30 Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Benefit Bila ditinjau dari sisi Cost yang setara dengan Weakness, maka hasil simulasi ANP menunjukan pemeringkatan kebijakan seperti pada Gambar 31. Gambar 31 Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Cost 70 Para pelaku FGD berpandangan pengembangan agroindustri gula tebu ke depan akan menghadapi Cost (kelemahan) dan mereka berpandangan untuk menghadapi kelemahan ini perlu didukung oleh kebijakan yang protektif berupa Penerapan Tarif BM. Bila ditinjau dari sisi Opportunity, maka sejalan dengan makna Opportunity yang setara dengan Opportunity pada analisis SWOT, hasil simulasi menjunjukan kondisi agroindustri gula tebu saat ini seperti pada Gambar 32. Para pelaku FGD berpandangan pengembangan agroindustri gula tebu ke depan akan memiliki peluang Opportunity yang baik bila didukung oleh kebijakan yang protektif, seperti Penerapan Tarif Bea Masuk. Hasil simulasi menunjukan bahwa antara kebijakan Penerapan Tarif Bea Masuk dan kebijakan Pengembangan Produk Alternatif tidak terlalu jauh berbeda meskipun kebijakan protektif lebih unggul. Hal ini sejalan dengan kaidah strategi bahwa untuk mengoptimalkan peluang maka salah satunya adalah berkembang dengan dilindungi proteksi yang wajar. Gambar 32 Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Opportunity Bila ditinjau dari sisi Risk yang setara dengan Threat, maka hasil simulasi ANP menunjukan pemeringkatan kebijakan seperti pada Gambar 33. Para pelaku FGD berpandangan pengembangan agroindustri gula tebu ke depan akan memiliki ancaman Risk yang datang sewaktu-waktu. Untuk menghadapi ancaman ini perlu didukung oleh kebijakan yang protektif, seperti Penerapan Tarif Bea Masuk. Hasil simulasi menunjukan bahwa antara kebijakan Penerapan Tarif Bea Masuk dan kebijakan Pengembangan Produk Alternatif jauh berbeda. Hal ini sejalan dengan kaidah strategi bahwa untuk melindungi ancaman maka salah satunya perlu dilakukan kebijakan yang protektif. 71 Gambar 33 Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Risks 7.4 Simulasi model sistem dinamis Sebagai model simulasi utama, pemodelan sistem dinamis terdiri dari interface utama berupa grafik supply-demand seperti pada Gambar 34. Pada interface terlihat bahwa permintaan akan gula dan pasokan dari waktu ke waktu mengalami surplus dan difisit. Perilaku ini sejalan dengan karakteristik agroindustri gula tebu yang merupakan komoditas musiman. Gambar 34 Interface utama model sistem dinamis pengembangan agroindustri gula tebu 72 Penelitian ini dapat menggunakan benchmarking sebagai dasar simulasi berupa rencana aksi swa sembada Pabrik Gula BUMN hingga tahun 2014, seperti di Tabel 10. Tabel 10 Rencana aksi pabrik gula BUMN Kegiatan Satuan 2010 2011 2012 2013 2014 Perluasan Areal Ha 6,561 1,236 18,423 7,059 9,924 Bongkar Ratoon Ha 36,932 39,473 43,187 44,254 45,983 Rawat Ratoon Ha 88,764 86,474 94,544 96,645 98,374 Penyediaan Kebon Bibit Dasar Ha 10,442 11,050 11,414 11,487 12,072 Penyediaan Pupuk Ha 243,346 247,862 257,571 262,203 270,164 Kredit Usaha Tani Tebu Ha 153,154 154,646 156,640 159,933 165,888 Zat Pemacu Kemasakan Ha 54,157 61,929 6,489 66,646 69,129 Sarana Irigasi & Lebung Ha 29,783 38,537 43,874 49,149 53,184 Peningkatan Kapasitas 14 13 17 13 13 Rehabilitasi Pabrik 16 18 19 16 15 Merger, Amalgamasi pabrik - Peningkatan Kualitas Gula 2-->1 11 4 -->2 5-->2 17 - 19 18 17 Pembangunan Pabrik Etanol - - 1 1 1 Pembangunan Pabrik Pupuk - - 2 3 1 Sumber: Revitalisasi Industri Gula BUMN 2010-2014 7.5 Hasil simulasi Tahun 2010 merupakan tahun penting untuk melakukan evaluasi kinerja agroindustri gula pada rentang waktu dekade 2010. Selanjutnya berdasarkan asumsi rencana aksi pengembangan pada Tabel 10, maka dilakukanlah simulasi yang hasilnya tertuang pada Tabel 11. Tabel 11 Hasil simulasi berdasarkan rencana aksi PG BUMN tahun 2014 Pabrik Gula BUMN Luas Lahan (ha) 2010 Riel 2014 Target Hasil Tebu (Ton) 2010 Riel 2014 Target Kapasitas (TCD) 2010 Riel 2014 Target Gula (Ton) 2010 Riel Rendemen (%) 2014 Target 2010 Riel 2014 Target PTPN II 8,361 8,991 515,390 597,478 3,563 4,547 31,000 43,615 6.00 7.30 PTPN VII 29,114 31,309 1,980,497 2,295,939 8,439 10,771 132,062 189,949 6.80 8.30 PTPN IX 31,694 34,083 2,239,284 2,595,944 12,339 15,748 129,355 224,244 7.10 8..60 PTPN X 74,670 80,298 6,281,500 7,281,980 36,348 46,390 410,817 620,175 7.00 8..50 PTPN XI 66,374 71,371 5,570019 6,457,179 33,841 43,191 318,514 463,513 5.90 7.20 PTPN XIV 11,470 12,335 570,410 661,262 3,222 4,112 27,312 43,444 5.40 6.60 PT. RNI 64,897 69,789 5,707,400 6,616,441 29,966 38,245 334,916 491.045 6.10 7..40 Total % Perubahan 286,580 308,789 22,864,500 26,506,222 127,718 163,004 1,356,076 2,075,984 6.33 108% 116% 128% 153% 7.7 122% 73 Secara konsolidasi luas lahan pada tahun 2014 diperkirakan mengalami peningkatan 8 % dari sejak tahun 2010 atau menjadi seluas 308,580 ha. Dengan asumsi pelaksanaan program kerja yang telah ditetapkan, maka diprakirakan tingkat produktifitas hasil panen tebu dapat naik hingga 16%, pada tahun 2014. Pada tahun yang sama, dengan menerapkan program peningkatan kapasitas pabrik dan revitalisasi permesinan dan pembangunan pabrik baru, maka diprakirakan kapasitas giling dapat meningkat 28% sehingga dapat mencapai total kapasitas 163,004 ton cane per day. Diharapkan bila program kerja dapat dilaksanakan dengan baik, maka tingkat rendemen dapat dinaikan sebesar 22% sehingga rata-rata rendemen dapat mencapai 7.7 %. Akibat dari kenaikan rendemen adalah meningkatnya kenaikan produk gula kristal putih sebesar 53% sejak angka awal tahun 2010 yaitu mencapai 2,075,984 ton pada tahun 2014. RANCANG BANGUN SISTEM DINAMIS PENGAMBILAN KEPUTUSAN KOMPLEKS PENGEMBANGAN AGROINDUSTRI GULA TEBU MUHAMMAD ARIEF BINTORO DIBYOSEPUTRO SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012     81 DAFTAR PUSTAKA ___________________, 2005. Profil Pabrik Gula Indonesia Tahun 2005. Jakarta. Abidin, Zainal. 2000. “Dampak Liberalisasi Perdagangan Terhadap Keragaan Industri Gula Indonesia: Suatu Analisis Kebijakan “. Bogor: Program Pascasarjana IPB. Amang, Beddu,1993. Kebijakan pemasaran Gula di Indonesia. PT. Dharma Karsa Utama. Jakarta. Anonymous, 1980. Sejarah Perkebunan DepartemenPertanian. Jakarta di Indonesia. Staf Bina Perusahaan Negara Anonymous, 2002. Program Akselerasi Peningkatan dan prospek Investasi Gula Nasional: 2002 – 2007. Buku 1. Direktorat Jendral Bina Produksi Perkebunan. Jakarta. Austin, J.E. 1992. Agroindustrial Project Analysis, Critical Design Factor, EDI Series in Economic Development. The John Hopkins University Press, Baltimore and London B. van Ark, 1988, ”The Volume and Price of Indonesian Export, 1823 to 1940: The Long Term Trend and Its Measurement”, Bulletin of Indonesian Economic Studies 24 (3), hal. 87-120. Boehlje, M. 1999. ”Structural changes in the agricultural industries: how do we measure, analyze and understand them?”, American Journal of Agricultural Economics, Vol 81 No. 5, pp. 1028. Breyceson, Kim P., Smith, Carl S. 2008. ”Abstraction and Modelling of Agri-food Chains as Complex Decision Making Sistem”, Paper prepared for presentation at the 110th EAAE Seminar on Sistem Dynamics and Innovation in Food Networks, Innsbruck-Igls, Austria Brown, J.G.1994. Agroindustrial Investment and Operations, The World Bank, Washington DC. Coyle, R. 1998. “ The practice of Sistem Dynamics: Milestones, lessons and ideas from 30 years experiences”. System Dynamics Review 14 (14), 343-365. Chaidir, Iding. 2007. “Rancang Bangun Model Dinamis Pengelolaan Agroindustri Kerapu”, Bogor: Program Pascasarjana IPB. Dawson, Billi. 2007. Bertalanffy Revisited: Operationalizing a General Sistems Theory Based Business Model Through General Sistems Theory Thinking, Modeling and Practices. Proceeding of the 2007 ISSS Conference. Departemen Perdagangan 2006. Regulasi gula. http:// www.depdag.id. Departemen Pertanian, 2005. Prospek Dan Arah Pengembangan Agribisnis Tebu. Badan Penelitian Dan Pengembangan Pertanian. Jakarta. Dewan Gula Indonesia, 1999. Restrukturisasi Gula Indonesia April 1999. Publikasi Intern DGI dan Bahan Diskusi Reformasi Gula Indonesia. Jakarta. Djojosubroto, D.I. 1995. Masalah Gula di Tengah Dinamika Ekonomi Indonesia. Seminar Pergulaan Nasional dalam rangka menghadapi perdagangan bebas. Badan Litbang Departemen Pertanian dan Yayasan Sakharosa, Jakarta. Doyle, J. and D. Ford. 1998. “ Mental models concepts for Sistem Dynamics research”.Sistem Dynamics Review14(1), 3-29. Eriyatno. 1996. “ Ilmu Sistem: Meningkatkan Mutu dan Efektifitas Manajemen”. Bogor: IPB Press. Ford, Andrew. 1999. “Modeling the Environment: An Introduction to Sistem Dynamics Models of Environmental Sistem”. Washington, D.C.: Island Press. 82 Forrester,J.W. (1987). 14 Obvious Truths, Sistem Dynamic Review 3(2), 156-159. Gregory, Amanda J. 2007. A Sistem Approach to Strategic Management. Proceeding of the 2007 ISSS Conference. Hafsah, Muhammad Jafar, 2002. Bisnis Gula di Indonesia. Pustaka Sinar Harapan. Jakarta. Houck, James P. 1986. ”Element of Agricultural Trade Policy”, New York, NY: Macmillan Publishing Company. http://www.cabinetoffice.gov.uk http://www.tempointeraktif.com Ismail, Nur Mahmudi., 2005, “Restrukturisasi Industri Gula Nasional”, Di dalam: Seminar Nasional: Proyek Unggulan Teknologi, BPPT. Jakarta 19 Januari 2005. Jamaran, Irawadi. 2009. Bahan Kuliah Strategi Pengembangan Agroindustri, TIP IPB tidak dipublikasikan. Keat, P. And P.K.Young. 2002. “Managerial Economics: Economic Tools for Today’s Decision Makers”. Macmillan Publishing Company, New York. Khudori. 2005. “Gula Rasa Neoliberalisme”. Jakarta: LP3ES. Machfud. 2001. “Rekayasa Model Penunjang Keputusan Kelompok Dengan Fuzzy Logic Untuk Sistem Pengembangan Agroindustri Minyak Atsiri”. Bogor: Program Pascasarjana IPB. Marimin, 2004. “Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk”. Jakarta: PT. Gramedia Widiasarana Indonesia. Marimin, 2005. ”Teori dan Aplikasi Sistem Pakar dalam Teknologi Manajerial”. Bogor: IPB Press. Marimin, L. Herlina, A. Aulia, Motohide Umano, Itsuo Hatono, Hiroyuki Tamura: “Expert Sistem for new product strategy development. APMS 1996: 303-314 Marimin, Motohide Umano, Itsuo Hatono, Hiroyuki Tamura: “Hierarchical semi-numeric method for pair wise fuzzy group decision making”. IEEE Transactions on Sistems, Man, and Cybernetics, Part B 32(5): 691-700 (2002) Saaty, T.L. 2005. “ Theory and Applications of the Analytical Network Process, Decision Making with Benefits, Opportunities, Costs, and Risks”. Pittsburg USA. RWS Publications. Saaty, T.L. Cillo, Brady. 2008. “ The Encyclicon, Volume2: A Dictionary of Complex Decisions Using The Analytical Network Process”.Pittsburg, USA. RWS Publications Sargent, Robert G., 1998. Verification and Validation of Simulation Model. Proceeding of the 1988 Winter Simulation Conference. Sargent, Robert G., 2001. Some Approaches and Paradigms for Verifying and Validating Simulation Models. Proceeding of the 2001 Winter Simulation Conference. Schon, D. 1992. The Theory of Inquiry. Dewey’s Legacy to Education. 22(2), 119-139 Senge, P. and J. Sterman. 1992. “Sistem Thinking and Organizational Learning: Acting locally and thinking globally in the organization of the future”. European Journal of Operational Research 59 (1), 137-150. Siagian, Victor. 1999. “Analisis Efisiensi Biaya Produksi Gula di Indonesia: Pendekatan Fungsi Biaya Multi-input Multi-output”. Bogor: Program Pascasarjana IPB. Sterman, John D. 1998b. “Modeling the Formation of Expectations: The history of energy demand forecasts”. International Journal of Forecasting 4, 243-259 83 Sterman, John D. 2004. “Business Dynamics: Sistem Thinking and Modeling for a Complex World”, Singapore: McGrawHill. Sudi Mardianto, et al. 2005. Peta Jalan (Road Map) Dan Kebijakan Pengembangan Industri Gula Nasional.Pusat Penelitian dan Pengembangan Sosial Ekonomi Pertanian. Bogor. Suparno. 2004. Analisis Dampak Kebijakan Tata Niaga Gula terhadap Kesejahteraan Petani Tebu di Indonesia. Departemen Ilmu-Ilmu Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor. Vakili, K., Izadi Ehsan F., Moteabbed S. 2007. Resisting Dynamic Structure in Shifting toward ”sistem thinking”. Proceeding of the 2007 ISSS Conference. Warfield, John N. 1974. “Developing SubSistem Matrices in Structural Modeling”. IEEE Trans. On Sistems, Man & Cybernetics v SMC-4 n1 (January 1974) pg. 74-80. Warfield, John N. 1976. “ Societal Sistems: Planning, Policy, and Complexity”. USA. John Wiley Publications. Warfield, John N. 2003. “ The Mathematics of Structure”. USA. AJAR Publishing Company. Wayan R. Susila dan Bonar M. Sinaga, 2005. Pengembangan Industri Gula Indonesia Yang Kompetitif Pada Situasi Persaingan Yang Adil, Lembaga Riset Perkebunan Indonesia. Bogor. Williamson, Oliver E. 1981. ”The Economics of Organization: The Transaction Cost Approach”, The American Journal of Sociology 87 (3): 548 - 577 Yandra, Marimin, Irawadi Jamaran, Eriyatno, Hiroyuki Tamura. 2007. An Integration of MultiObjective Genetic Algorithm and Fuzzy for Optimization of Agroindustrial Supply Chain Design. Proceeding of the 2007 ISSS Conference. 84 !"#$%&"'()((!"#$%&'()%!#*+,-(.%#/-".%(.%.0,#(+%'"#%.( ✝✞✟✠✡☛✞☞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ampiran 17 Disajikan secara terpisah dalam format “printout” hasil hitungan ANP
Rancang bangun sistem dinamis pengambilan keputusan kompleks pengembangan agroindustri gula tebu Analisis Kebutuhan Tahapan Penelitian Analisis kebutuhan Tantangan agroindustri gula tebu ke depan Analisis sensitivitas Analisis stabilitas Aplikasi model Analisis sensitivitas Analisis stabilitas Aplikasi model Simulasi model Analytical Hierarchy Process dan Analytical Network Process Aspek supply-demand dan pasar gula tebu di Indonesia Aspek supply-demand dan pasar gula tebu di Indonesia Penggunaan model Aturan Jejaring Keyakinan Bayesian Formulasi permasalahan Identifikasi sistem 1 Causal Loop Formulasi Permasalahan Identifikasi Sistem Diagram konsepsual agroindustri gula tebu Interpretive Structural Modelling Analytical Hierarchy Process dan Analytical Network Process Interpretive Structural Modelling Rancang bangun sistem dinamis pengambilan keputusan kompleks pengembangan agroindustri gula tebu Kebijakan fiskal dan moneter Kebijakan pengembangan produk alternatif Kerangka Pemikiran Metoda pengolahan data Kesimpulan Rancang bangun sistem dinamis pengambilan keputusan kompleks pengembangan agroindustri gula tebu Metoda pengumpulan data dan observasi Model sistem dinamis virtual Model umum jejaring keyakinan Bayesian Pabrik gula swasta dan pabrik gula rafinasi Distribusi dan perdagangan gula tebu Pemodelan dan implementasi komputer Penjelasan pelaku produsen agroindustri gula tebu Indonesia PT. Perkebunan Nusantara II, PTPN II 2 PG Penjelasan pelaku produsen agroindustri gula tebu Indonesia PT. Perkebunan Nusantara II, PTPN II 2 PG PT. Perkebunan Nusantara VII 2 PG PT. Perkebunan Nusantara IX 8 PG PT. Perkebunan Nusantara IX 8 PG PT. Perkebunan Nusantara VII 2 PG PT. Perkebunan Nusantara X 11 PG PT. Perkebunan Nusantara X 11 PG PT. Perkebunan Nusantara XI 16 PG PT. Perkebunan Nusantara XIV 3 PG PT. Rajawali Nusantara Indonesia 10 PG Pabrik gula swasta dan pabrik gula rafinasi Distribusi dan perdagangan gula tebu Rantai kegiatan agroindustri gula tebu Rangkaian permintaan dan penawaran Resistensi perubahan Model sistem dinamis virtual Resistensi perubahan Rancang bangun sistem dinamis pengambilan keputusan kompleks pengembangan agroindustri gula tebu Ruang lingkup management Lokasi penelitiandan waktu penelitian Ruang lingkup rancang bangun model Ruang lingkup rancang bangun model Ruang lingkup management Lokasi penelitiandan waktu penelitian Saran Rancang bangun sistem dinamis pengambilan keputusan kompleks pengembangan agroindustri gula tebu Simulasi jejaring keyakinan Bayesian Simulasi Analytical Network Process Simulasi model sistem dinamis Hasil simulasi Simulasi penggalangan ide-ide pengembangan agroindustri gula tebu Sistem dinamis: kompleksitas detail Detail Complexity System Sistem dinamis: kompleksitas dinamis Dinamic Complexity System Struktur umum jejaring keyakinan bayesian Tahap penyusunan kuesioner Pengumpulan data Tinjauan studi sebelumnya Rancang bangun sistem dinamis pengambilan keputusan kompleks pengembangan agroindustri gula tebu Tujuan Agroindustri gula tebu Verifikasi dan validasi model
Aktifitas terbaru
Penulis
Dokumen yang terkait
Upload teratas

Rancang bangun sistem dinamis pengambilan keputusan kompleks pengembangan agroindustri gula tebu

Gratis