Analisis struktur sistem pembangunan agroindustri pangan dilakukan dengan menggunakan pendekatan sistem. Pendekatan sistem (system approach) merupakan penerapan metode ilmiah untuk pemecahan masalah (Amirin, 1996) atau untuk pengkajian permasalahan yang memerlukan telaah berbagai hubungan yang relevan dan komplementer (Brocklesby and Cummings, 1995). Pendekatan ini bersifat ilmiah dan terpercaya, rasional dan/atau intuitif, serta dapat digunakan untuk pengkajian permasalahan yang bersifat kompleks, dinamis dan probalistik dengan menggunakan pola pikir cybernetic, holistic dan effectiveness (Brocklesby and Cummings, 1995; Eriyatno, 1999).
Menurut Eriyatno (1999), pendekatan sistem selalu mengutamakan peng- kajian tentang struktur sistem. Struktur sistem mengandung pengertian keseluruh- an sistem (wholism) (Amirin, 1996), tidak sekedar kumpulan dari unsur-unsur pembentuk sistem, tetapi mencakup hubungan antara masing-masing unsursistem terhadap totalitas sistem (relation to the whole) dan sifat hubungan antara unsur- unsur yang terkait (relation of an entity toward orther entities) (Simatupang, 1995b; Eriyatno, 1999). Dalam penelitian ini, analisis sistem dilakukan untuk menganalisis struktur sistem pembangunan agroindustri pangan dengan menggu-
nakan metode PRECOM (Hubeis, 1997 dan 1998) dan metode MIC-MAC (Hubeis, 1991a).
Pré-Commercialisation Metode Pré-Commmercialisation (PRECOM) atau refleksi pemasaran digunakan untuk mendiagnosis agroindustri pangan pada level perusahaan. Meto- de ini merupakan teknik pendekatan diagnosis yang komprehensif, terpadu dan dinamis untuk menganalisis struktur mikro perusahaan dengan menggunakan pen- dekatan produk dalam konteks industrialisasi (Hubeis, 1997). Metode PRECOM memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi dan mendeskripsikan permasalahan sekaligus memberikan pemecahan masalah berdasarkan data yang dikumpulkan dan disajikan dalam bentuk kuantitatif dan kualitatif (Hubeis, 1998).
Metode PRECOM bersifat modular, dapat digunakan secara mandiri untuk menstrukturisasi gagasan dari hal yang dikaji berdasarkan aspek teknik, ekonomi dan strategik (Gambar 6). Metode PRECOM dapat juga digunakan sebagai salah satu bagian dari metode terpadu bersama metode MIC-MAC dan Delphi-Regnier (Hubeis, 1997 dan 1998).
Metode PRECOM menggunakan pendekatan refleksi pemasaran yang ber- tumpu pada faktor-faktor mikroekonomi, produksi, pemasaran, makroekonomi, sosiodemografi, serta infrastruktur dan teknik industri. Dalam penggunaannya, metode PRECOM didukung oleh perangkat analisis sistemik seperti analisis fungsional, analisis proses dan analisis strategi. Spesifikasi dari masing-masing perangkat analisis tersebut (Hubeis, 1997 dan 1998) adalah sebagai berikut: 1. Analisis Fungsional
Analisis ini berfungsi untuk mengidentifikasi karakter produk dari suatu sistem produksi dan lingkungan yang teridentifikasi. Hasil analisis dinyatakan dalam pengertian definisi komersial produk, identifikasi fisik produk dan posisi horisontal produk. Hasil analisis ini mengarah pada pengertian bauran produk- pasar.
2. Analisis Proses
Analisis ini berfungsi untuk mengidentifikasi kegiatan dan pelaku dari suatu sistem teknik produksi. Hasil analisis dinyatakan dalam pengertian
proses utama dan proses tambahan, serta posisi vertikal produk. Hasil analisis ini mengarah pada pengertian operasi dan transaksi produk.
Gambar 6. Teknik diagnosis menurut Metode PRECOM (Hubeis, 1997)
Keterangan: menunjukkan konsep sub-sistem PRECOM
3. Analisis Strategi
Analisis ini menjelaskan diagnosis internal (kekuatan dan kelemahan) dan eksternal (peluang dan ancaman), serta posisi citra produk dari hasil analisis fungsional dan proses (posisi horisontal dan posisi vertikal produk) untuk merumuskan alternatif strategi pengembangan yang memungkinkan, misalnya peningkatan nilai tambah produk melalui penguasaan teknologi produksi dan
pengendalian mutu produk, mempertahankan atau memperbesar penguasaan pasar melalui kemitraan bisnis yang saling menguntungkan.
Hasil diagnosis dengan menggunakan perangkat analisis PRECOM dapat digunakan untuk mengidentifikasi: (1) kategori industri (sektor formal atau infor- mal; kapasitas bisnis marjinal atau profesional; tahap pengenalan, pertumbuhan atau perkembangan), (2) karakteristik industri (kepemilikan dan pengelolaan, modal, tenaga kerja, lingkungan, fleksibelitas, pengambilan keputusan, kedekatan dengan konsumen, dan lain-lain), (3) permasalahan yang dihadapi (modal, mana- jerial, teknologi, lokasi dan relokasi), (4) skema bantuan yang diperlukan (pela- tihan, teknologi, permodalan, pemasaran, dan lain-lain), dan (5) pola kemitraan yang akan dikembangkan (waralaba, patungan, kerjasama operasional, dan lain- lain). Adapun proses diagnosis dengan menggunakan metode PRECOM terdiri dari tahapan sebagai berikut: (1) Pengumpulan data dan informasi, (2) Analisis data dan informasi, (3) Interpretasi hasil analisis, dan (4) Penarikan kesimpulan (Hubeis, 1998).
Matrice d’Impacts Croisés - Multiplication Appliquee à un Classement Metode Matrice d’Impacts Croisés-Multiplication Appliquee à un Classe- ment (MIC-MAC) digunakan untuk mendefinisikan batasan sistem dan menen- tukan parameter kunci melalui analisis struktural dari sistem yang dipelajari. MIC-MAC pada dasarnya adalah matriks struktural sebab akibat. Matriks ini digunakan untuk menganalisis hubungan antar parameter pada sistem yang dikaji dan sekaligus merinci posisi parameter serta menyusunnya ke dalam bentuk hirar- ki parameter (Hubeis, 1991a). Analisis parameter sistem dapat dilakukan berdasar- kan klasifikasi langsung ataupun tidak langsung. Berdasarkan klasifikasi lang- sung, hubungan antar parameter diperoleh secara langsung dari hasil identifikasi berdasarkan pendapat pakar (expert survey). Sedangkan berdasarkan klasifikasi tidak langsung, hubungan antar parameter diperoleh dari hasil operasi penggan- daan matriks terhadap dirinya sendiri.
Matriks struktural MIC-MAC disusun dari unsur-unsur yang menggambar-kan hubungan antar parameter sistem. Jika dari suatu sistem
teridentifikasi n parameter, maka dapat dibentuk suatu matriks bujur sangkar M1 n x n a11 a12 a13 ... a1n a21 a22 a23 ... a2n M1 n x n = a31 a32 a33 ... a3n ... ... ... ... ... an1 an2 an3 ... ann
yang terdiri dari n baris dan n lajur dimana aij adalah unsur matriks pada baris ke-i
dan lajur ke-j. Unsur matriks ini menunjukkan hubungan antar parameter sistem. Unsur a23 menunjukkan hubungan antara parameter 2 dengan parameter 3. Pada
matriks bujur sangkar M1 n x n terdapat n2 unsur yang berarti ada n2 hubungan
antar parameter sistem.
Penggandaan matriks bujur sangkar M1 n x n dengan dirinya sendiri
menghasilkan matriks M2 a11 a12 a13 ... a1n a11 a12 a13 ... a1n a21 a22 a23 ... a2n a21 a22 a23 ... a2n M2 n x n = a31 a32 a33 ... a3n a31 a32 a33 ... a3n ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... an1 an2 an3 ... ann an1 an2 an3 ... ann atau M2 n x n = M1 n x n x M1 n x n
Selanjutnya penggandaan matriks bujur sangkar M2 n x n dengan dirinya
sendiri menghasilkan matriks M3
M3 n x n = M2 n x n x M2 n x n = (M1 n x n x M1 n x n) x (M1 n x n x M1 n x n) Seterusnya M4 n x n = M3 n x n x M3 n x n atau Mt n x n = M(t - 1) n x n x M(t - 1) n x n
Proses penggandaan matriks selesai jika tercapai kestabilan matriks yang ditunjukkan oleh konsistensi unsur-unsur matriks dimana posisi unsur-unsur
matriks pada penggandaan ke-t sama dengan posisi pada penggandaan ke-(t-1). Pada saat kestabilan matriks dicapai dapat diidentifikasi pola hubungan antar parameter matriks berdasarkan klasifikasi tidak langsung.
Identifikasi hubungan antar parameter secara kualitatif dilakukan dengan menggunakan data kategorik dengan skala biner (0 dan 1) atau skala berjenjang (0 - 5). Data kategori 0 menunjukkan tidak ada hubungan, sedangkan kategori 1 pada skala biner menunjukkan ada hubungan. Adapun pada skala berjenjang, data kategori 1 sampai 5 menunjukkan intensitas hubungan (dari sangat lemah, 1 sampai sangat kuat, 5). Untuk unsur-unsur matriks aij yang memiliki indeks yang
sama (i = j) yang terletak pada diagonal utama diberi nilai 1. Unsur-unsur ini menunjukkan hubungan antar parameter yang sama.
Klasifikasi parameter dilakukan berdasarkan kategori motor (driven power) dan respons (dependence). Parameter xk dikategorikan motor jika
Σa
kj> ΣΣa
ij/n
untuk i, j = 1, 2, 3, ..., ndan dikategorikan respons jika
Σa
ik> ΣΣa
ij/n
untuk i, j = 1, 2, 3, ..., nDengan menggunakan kategori motor-respons tersebut dapat dibangun Bagan Motor-Respons menurut ranking parameter berdasarkan derajat motor dan respons yang dimilikinya (Gambar 7). Bagan ini menjelaskan kedudukan sejum- lah parameter pada sistem yang dikaji (Hubeis, 1991a).
Parameter yang memiliki derajat kurang motor dan kurang respons dike- lompokkan sebagai parameter bebas (Sektor 1). Parameter-parameter ini menyu- sun kecenderungan ketidakterkaitan atau memiliki hubungan yang lemah terhadap sistem. Adapun parameter yang kurang motor dan sangat respons dikelompokkan sebagai parameter hasil (Sektor 2). Parameter-parameter ini tidak dapat secara langsung menjelaskan pengaruhnya terhadap sistem, tetapi seringkali berperan sebagai pelaku utama di dalam sistem. Parameter ini seringkali dapat dijelaskan oleh parameter pada Sektor 3 dan parameter pada Sektor 4 (Hubeis, 1991a).
Parameter yang sangat motor dan sangat respons dikelompokkan sebagai parameter labil (Sektor 3). Parameter-parameter ini merupakan suatu obyek yang menarik, karena memberikan pengaruh ketidakstabilan terhadap sistem. Seluruh aktivitas parameter labil akan mempengaruhi parameter-parameter pada sektor lainnya dan sekaligus memberikan umpan balik terhadap parameter labil itu sendiri. Adapun parameter yang sangat motor dan kurang respons dikelompokkan sebagai parameter eksplikatif (Sektor 4). Parameter ini bersifat menerangkan dan tetap berada di dalam sistem. Parameter eksplikatif juga mempunyai kemungkin- an untuk mengukur aktivitas langsung dari pelaku sistem sebagai suatu beda intensitas hubungan (Hubeis, 1991a).
Selanjutnya dengan menggunakan metode MIC-MAC, hirarki parameter dapat diklasifikasikan atas klasifikasi langsung dan tidak langsung. Klasifikasi langsung menggambarkan hubungan hirarki secara langsung antara suatu para- meter terhadap parameter lainnya, tanpa memperhatikan pengaruh tidak langsung di antara parameter-parameter tersebut. Sedangkan klasifikasi tidak langsung menggambarkan hubungan hirarki yang terbentuk secara tidak langsung (MIC- MAC) dimana hubungan hirarki suatu parameter terhadap parameter lainnya dida- sarkan pada pengaruh lintas dan umpan balik (Hubeis, 1991a) melalui perantaraan suatu parameter lainnya yang bersifat transitif. Menurut Eriyatno (1999), kemam- puan metode MIC-MAC dalam analisis struktural untuk hubungan tidak langsung ini menjadikannya lebih populer dibandingkan dengan metode Interpretative Structural Modelling (ISM) yang memiliki kemampuan terbatas hanya pada analisis struktural untuk hubungan langsung.
Pembandingan hirarki parameter berdasarkan klasifikasi langsung dan tidak langsung memberikan kajian yang menarik tentang evolusi sistem. Peng- kajian ini dapat menunjukkan kecenderungan pergeseran hirarki parameter karena pengaruh parameter lainnya. Menurut Godet dalam Hubeis (1991a) sekitar 10 - 20% parameter akan mengalami pergeseran posisi atau mempunyai hirarki klasifikasi tidak langsung yang berbeda dari klasifikasi langsungnya. Tahapan lengkap proses analisis dengan menggunakan metode MIC-MAC dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Tahap kerja metode MIC-MAC (Hubeis, 1991a)
Menurut Hubeis (1991a), walaupun diklasifikasikan sebagai metode subyektif kualitatif, metode MIC-MAC mempunyai banyak keutamaan, di antara- nya adalah:
1. Mampu menjawab kebutuhan menerangkan untuk menentukan parameter kunci atau indikator pengamatan.
2. Mampu menjawab kebutuhan hipotesis untuk menjamin kesahihan model peramalan berdasarkan skenario proses evolusi hipotetis.
3. Mampu menjawab kebutuhan kuantitatif untuk peramalan dengan pende- katan skenario berdasarkan data kuantitatif yang ada.
4. Mampu memberikan kontribusi terhadap obyek strategis dan taktis.
5. Mampu membuat interaksi pengamatan antara teknologi dan kebutuhan- kebutuhan lain yang diperlukan.
Adapun keterbatasan metode MIC-MAC (Hubeis, 1991a) di antaranya berhubungan dengan:
1. Daftar parameter. Metode MIC-MAC membutuhkan daftar parameter yang panjang, dapat mencapai puluhan atau ratusan parameter.
2. Tipologi hubungan. Pada dasarnya metode MIC-MAC membutuhkan tidak hanya satu tipologi hubungan. Hubungan tersebut dapat bersifat hubungan bersyarat, sebab akibat, teknik, proses, kelembagaan, sosial atau psikologi. 3. Tidak netral. Metode MIC-MAC bersifat tidak netral dan tergantung pada
pilihan subyek.
4. Waktu penerapan. Penerapan metode MIC-MAC membutuhkan waktu yang lama.
5. Kemampuan imajinasi. Penerapan metode MIC-MAC membutuhkan kelom- pok ahli yang memiliki kemampuan imajinasi untuk membayangkan situasi masa depan.