II. TINJAUAN PUSTAKA
II.5. Kontribusi sektor perkebunan
Sektor perkebunan memberikan kontribusi yang cukup besar bagi perekonomian nasional. Dilihat dari pendapatan domestik bruto (PDB) sumbangannya terhadap nilai PDB terus meningkat. Tahun 1997, PDB perkebunan sebesar Rp 10,8 trilyun atau 2,5 persen dari total PDB nasional.
Tahun 1998, PDB meningkat menjadi Rp 8,2 trilyun atau 2,9 persen dari total PDB nasional dan tahun 1999 meningkat lagi menjadi Rp 11,1 trilyun atau 3,9 persen dari total PDB nasional. Walaupun terjadi penurunan pada tahun 2003 tapi sektor perkebunan masih menyumbang 1,85 % dan sub-sektor peternakan 1,40 % per tahun, terhadap PDB nasional (Deptan 2003).
Permasalahan yang dihadapi bidang agrobisnis perkebunan menurut Pakpahan (2005) adalah permasalahan yang sangat fundamental yaitu aspek struktural dan kultural. Walaupun demikian selama tiga tahun terakhir dunia agrobisnis dari sektor perkebunan mempunyai peranan penting dalam pembangunan ekonomi nasional.
Kelapa adalah salah satu komoditi unggulan nasional sektor perkebunan.
Berdasarkan data produksi kelapa Indonesia sebesar 2,67 juta ton pertahun menempatkan Indonesia pada urutan pertama penghasil kelapa dunia, tetapi
perilaku ekspor produk olahan kelapa sebagai indikator nilai tambah ekonomi masih sangat memprihatinkan. Prosentasi pertumbuhan ekspor per tahun minyak kelapa sebagai produk utama tanaman kelapa kurun waktu 1968-1973 s/d 1994-2000 masih sangat berfluktuasi, begitu juga total ekspor (ton) selama 1994 s/d 2001 sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 6 (ket: diolah dari beberapa sumber).
Pada Gambar 6 terlihat bahwa peningkatan volume ekspor minyak kelapa masih tertinggal cukup signifikan dibanding minyak sawit. Pada tahun 2001 volume ekspor minyak kelapa baru mencapai 392 ribu ton, dibandingkan volume ekspor minyak sawit yang mencapai 4905 ribu ton.
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
Volume Ekspor (000 ton)
1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
Gambar 6 Volume ekspor beberapa jenis minyak nabati dan ikutannya
(mk=minyak kelapa; bk=bungkil kelapa; ms=minyak sawit;
bs=bungkil sawit; ma=minyak atsiri)
mk bk ms bs ma
Salah satu upaya yang ditempuh negara-negara produsen minyak kelapa dan hasil ikutan lainnya adalah membentuk wadah yaitu Asian and Pacific Coconut Community (APCC) yang merupakan organisasi antar negara yang saat ini beranggotakan 15 negara penghasil kelapa dunia (Indonesia termasuk didalamnya). Organisasi ini dibentuk dengan misi membantu/ mendorong anggotanya untuk mengembangkan atau melakukan perubahan teknologi kearah lebih baik dan lebih bersemangat (APCC 2005). Peluang peningkatan peran
komoditi berbasis bahan baku kelapa diupayakan dengan usaha diversifikasi produk baik untuk memenuhi kebutuhan pangan maupun non pangan.
Dalam rangka mengantisipasi persyaratan global APCC juga berupaya merumuskan beberapa standardisasi produk misalnya, standar mutu Virgin Coconut Oil (VCO) sebagai salah satu jenis produk yng memiliki prospek unggulan. Provinsi Sulawesi Utara sebagai wilayah yang secara tradisional menjadi salah satu sentra produksi kelapa nasional sangat berkepentingan dengan program-program APCC tersebut.
II.5. Landasan teori metode analisis II.5.1. Metode Indeks Agroindustri
Penentuan agroindustri unggulan wilayah menggunakan Metode Indeks Agroindustri, yaitu suatu metode kuantitatif yang dirancang untuk memperoleh suatu nilai pembanding antar peubah-peubah yang diasumsikan sebagai faktor penentu sistem pengembangan agroindustri pada suatu wilayah.
Menurut kamus Wikipedia (http://www.wikipediadictionary.com/) indeks didefinisikan sebagai: suatu skala numerik yang digunakan untuk membandingkan sustu peubah dengan peubah lainnya atau dengan sejumlah referensi bilangan.
Indeks juga didefinisikan sebagai bilangan yang diperoleh dari suatu formula, yang digunakan untuk penggolongan suatu set data (Index Dictionary:
http://www.thefreedictionary.com/index )
Peubah-peubah yang dijadikan input model adalah:
1. Luas lahan, sebagai indikator ketersediaan lahan dalam penyusunan strategi pengembangan bahan baku
2. Total Produksi, sebagai indikator ketersediaan bahan baku yang menjadi pertimbangan dalam perencanaan kapasitas terpasang industri
3. Investasi, sebagai indikator preferensi sektor swasta yang terkait erat dengan pergerakan pasar
4. Penyerapan tenaga kerja pada keseluruhan kegiatan agroindustri per basis komoditas bahan baku
Beberapa metode penentuan unggulan baik komoditas maupun produk yang dikenal antara lain 1) Indeks Revealed Comparative Advantage (RCA) yang pada
awalnya dirumuskan oleh Bela Balassa, didasarkan pada kemampuan daya saing ekspor suatu produk (Barry and Hannan 2001), 2) Location Quotion (LQ) yang didasarkan pada penetapan sektor basis ekonomi dengan melihat kapasitas industri di suatu wilayah dibandingkan dengan skala nasional (Isard et al. 1998) atau antara relatif produksi komoditas i dibandingkan total produksi keseluruhan komoditas pada suatu wilayah, dan relatif produksi komoditas i pada wilayah tertentu dibandingkan relatif produksi komoditas i pada tingkat nasional (BPTP Sulut 2003). RCA dan LQ adalah metode penentuan secara kuantitatif. Metode penentuan komoditas/ produk unggulan yang sering digunakan dalam penelitian-penelitian agroindustri adalah Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) yang didasarkan pada penilaian seorang atau sejumlah pakar terhadap berbagai alternatif komoditas atau produk setelah lebih dahulu ditetapkan kriteria dan derajat kepentingan dari kriteria tersebut.
II.5.2. Metode Perbandingan Eksponensial (MPE)
Penentuan produk unggulan dalam penelitian ini menggunakan Metode Perbandingan Exponensial (MPE). MPE merupakan salah satu metode untuk menentukan urutan prioritas alternatif keputusan dengan kriteria jamak (Marimin 2002). Survey pakar dilakukan untuk menginventarisasi dan melakukan pembobotan terhadap Kriteria yang dipakai sebagai acuan dalam penentuan Alternatif produk unggulan.
Langkah-langkah yang perlu dilakukan dalam pemilihan keputusan dengan menggunakan MPE menurut Ma’arif dan Tanjung (2003) adalah:
penentuan alternatif keputusan,
penyusunan kriteria keputusan yang akan dikaji,
penentuan derajat kepentingan relatif setiap kriteria keputusan dengan menggunakan skala konversi tertentu sesuai dengan keinginan
pengambil keputusan,
penentuan derajat kepentingan relatif setiap pilihan keputusan pada setiap kriteria keputusan,
penghitungan nilai dari setiap alternatif keputusan,
pemeringkatan nilai yang diperoleh dari setiap alternatif keputusan.
II.5.3. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analitical Hierarchy Process (AHP- Saaty 1982), adalah alat analisis untuk mengorganisir informasi dan keputusan dalam memilih alternatif yang paling disukai dengan berbagai kriteria yang ditetapkan. Penyelesaian AHP dilakukan secara manual atau secara komputerisasi misalnya dengan perangkat lunak Criterium Decision Plus.
Ide dasar prinsip kerja AHP menurut Saaty (1982) adalah prinsip menyusun hirarki, prinsip menetapkan prioritas, dan prinsip konsistensi logis. Salah satu sifat dari kriteria yang disusun dengan baik adalah relevansinya dengan masalah-masalah kunci yang ada.
Keputusan akhir mengharuskan pengambil keputusan untuk memperkirakan bagaimana perbandingan suatu alternatif dengan alternatif lainnya dalam kondisi-kondisi yang akan dihadapi dimasa yang akan datang.
Langkah-langkah yang dilaksanakan dalam menggunakan metode AHP adalah:
• Penyusunan struktur hirarki
• Pembobotan elemen-elemen (kriteria maupun alternatif), yang diawali dengan pendataan pendapat responden, kemudian pengolahan data untuk menentukan nilai eigen (eigenvektor)
• Pengurutan tingkat kepentingan.
Prinsip kerja AHP yang digunakan adalah perbandingan berpasangan (pairwise comparisons) sehingga tingkat kepentingan suatu kriteria relatif terhadap kriteria lain maupun antara suatu alternatif dengan alternatif lainnya dapat dinyatakan dengan jelas dengan bantuan penggunaan skala pendapat. Saaty (1982) memberikan pedoman penggunaan skala 1 sampai 9 sebagai skala terbaik dalam mengkualifikasi pendapat untuk berbagai permasalahan.
Beberapa keuntungan yang diperoleh dengan menggunakan AHP dalam memecahkan masalah dan mengambil keputusan menurut Marimin (1999) adalah:
• Kesatuan: AHP memberikan satu model tunggal yang mudah dimengerti, luwes untuk aneka ragam persoalan tidak terstruktur.
• Kompleksitas: AHP memadukan rancangan deduktif dan rancangan berdasarkan sistem dalam memecahkan persoalan kompleks.
• Saling ketergantungan: AHP dapat menangani saling ketergantungan elemen-elemen dalam suatu sistem dan tidak memaksakan pemikiran linier.
• Penyusunan hirarki: AHP mencerminkan kecenderungan alami pikiran untuk memilah-milah elemen-elemen suatu sistem dalam berbagai tingkat berlainan dan mengelompokan unsur yang serupa dalam setiap tingkat.
• Pengukuran: AHP memberi suatu skala untuk mengukur hal-hal dan terwujud suatu metode untuk menetapkan prioritas.
• Konsistensi: AHP melacak konsistensi logis dari pertimbangan-pertimbangan yang digunakan untuk menetapkan berbagai prioritas.
• Sintesis: AHP menuntun ke suatu taksiran menyeluruh tentang kebaikan suatu alternatif.
• Tawar-menawar: AHP mempertimbangkan prioritas-prioritas relatif dari berbagai faktor sistem dan memungkinkan organisasi memilih alternatif terbaik berdasarkan tujuan-tujuan mereka.
• Penilaian dan konsensus: AHP tidak memaksakan konsensus tetapi mensintesiskan suatu hasil yang representatif dari berbagai penilaian yang berbeda.
• Pengulangan proses: AHP memungkinkan organisasi memperhalus definisi mereka pada suatu persoalan dan memperbaiki pertimbangan dan pengertian mereka melalui pengulangan
Pada beberapa penelitian, AHP digunakan untuk pemilihan strategi pengembangan misalnya penelitian pengembangan agroindustri minyak pala dari Irawadi et al. (2002) yang menggunakan teknik pendekatan sistem dan teknik AHP. Teknik pendekatan sistem untuk memudahkan identifikasi faktor-faktor yang penting dalam perencanaan pengembangan, dan teknik AHP untuk memudahkan permodelan prioritas permasalahan dan memilih alternatif strategi pengembangan. Menurut Dedi Mulyadi (2001) yang menggunakan AHP pada rancang bangun strategi terpadu agroindustri rotan, kekuatan AHP terletak pada rancangannya yang bersifat holistik yang menggunakan pertimbangan berdasarkan intuisi, data kuantitatif dan preferensi kualitatif.
II.5.4. Interpretative Structural Modeling (ISM)
Interpretative Structural Modeling (ISM), adalah suatu teknik yang digunakan dalam permodelan yang mampu mensinkronisasi pendapat para ahli dalam memberikan gambaran yang konkrit tentang struktur hirarki sub-elemen dari setiap elemen sistem, dan dalam menemukan sub-elemen kunci serta karakter setiap sub-elemen, sebagai basis pengetahuan yang bermanfaat untuk menyusun perencanaan strategi pengembangan agroindustri yang terpadu dan lintas sektor (Machfud 2001).
Menurut Eriyatno (2003) ISM adalah salah satu alat strukturisasi dalam teknik permodelan deskriptif yang digunakan terutama untuk pengkajian oleh suatu tim tetapi juga dapat dipergunakan oleh seorang peneliti. Model-model struktural dihasilkan guna memotret perihal yang kompleks dari suatu sistem melalui pola yang dirancang dengan menggunakan grafis dan kalimat.
Penggunaan teknik ISM mengikuti beberapa tahap pengkajian sebagai berikut:
1) Pembangkitan elemen-elemen yang terkait dengan perihal yang dikaji, 2) setiap elemen diuraikan menjadi sejumlah sub-elemen yang memadai, 3) penetapan hubungan kontekstual antar sub-elemen, 4) berdasarkan pertimbangan hubungan kontekstual disusun Structural Self-Interaction Matrix (SSIM) menggunakan simbol V, A, X, dan O, 5) transformasi VAXO menjadi Reachability Matrix (RM) bilangan biner, 6) lakukan Aturan Transivity sampai mendapatkan RM final, 7) penggambaran skema setiap elemen menurut jenjang vertikal maupun horisontal. Elemen kunci diperoleh dari hasil rangking yang mengacu pada aspek Driver Power, 8) klasifikasi sub-elemen dengan menempatkan Driver Power (DP) dan Dependence (D) sebagai ordinat x,y pada sumbu koordinat .
Klasifikasi sub-elemen digolongkan dalam empat sektor yaitu:
Sektor 1: Weak driver-weak dependent variables (Autonomous). Hubungan