PENDEKATAN SISTEM
OUTPUT TIDAK DIKEHENDAKI : 1 Kerusakan lingkungan
7.3 Sistem Manajemen Basis Model
7.3.2 Model Penentuan Pusat Agropolitan.
Clustering Analysis digunakan untuk mengelompokkan wilayah-wilayah berdasarkan data tingkat perkembangan dan kinerja perekonomian dan non perekonomian wilayah, tingkat ketimpangan distribusi pendapatan, transformasi struktur, dan potensi sumberdaya wilayah. Analisis mengenai karakteristik setiap kluster dilakukan untuk mendukung sistem pakar. Sistem pakar digunakan untuk mengetahui mekanisme perencanaan wilayah agropolitan dalam menentukan pusat agropolitan beserta wilayah pendukung sebagai sentra-sentra produksinya. Diagram model penentuan pusat agropolitan secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 20, sedangkan prosedur umum yang digunakan untuk analisis adalah seperti yang diuraikan di bawah ini.
• Alternatif komoditi unggulan
• Bobot masing-masing kriteria
• Skor relatif setiap alternatif komoditi unggulan pada setiap kriteria
Penentuan prioritas komoditi unggulan
Urutan prioritas komoditi unggulan
• Tingkat pendapatan produksi komoditi
• Kontribusi produksi
• Laju pertumbuhan produksi komoditi
• Kemampuan bersaing
• Kemampuan komoditi menyediakan
kesempatan kerja
• Pemenuhan kebutuhan domestik
Penentuan prioritas kriteria pemilihan komoditi unggulan dengan IPE peubah tunggal
Gambar 20 Diagram alir model penentuan pusat agropolitan
Prosedur umum analisis klaster yang digunakan dalam model ini adalah sebagai berikut (Anderberg, 1973):
1. Berawal dengan N klaster yang memiliki satu permasalahan(klaster 1 hingga klaster N).
2. Diketahui yang paling serupa adalah klater p dan q (p>q). Dimana kesesuaian dinotasikan Spq
3. Hilangkan satu per satu anggota klaster dengan menggabungkan klaster p dan q. Namakan klaster yang baru r (=q) dan perbaharui matriks kesesuaian (dengan metode yang dipilih) untuk menunjukkan perbaikan kesesuaian atau ketidaksesuaian antara klaster t dan semua klaster lainnya. Hilangkan baris dan kolom dari S yang berhubungan dengan klaster p.
. Jika ukuran ketidaksesuaian digunakan, nilai yang tinggi menunjukkan ketidaksesuaian. Jika sebuah ukuran kesesuaian digunakan, nilai yang kecil menunjukkan ketidaksesuaian.
4. Ulangi kedua langkah sebelumnya hingga semua anggota berada pada satu klaster
Total Shift,Specialization Index, Ratio Gini, % TK, Rasio perkembangan
kependudukan, pendidikan & kesehatan,
Location Quotient, Skalogram, Indeks fasilitas, Jarak dengan pasar, Jarak sentra produksi
Analisis potensi SD buatan & sosial
i Analisis potensi industri Analisis potensi SD Pertanian Pengklasteran wilayah
Pusat agropolitan dan wilayah pendukungnya (sentra produksi)
Mekanisme penentuan pusat agropolitan & wilayah pendukung Akuisisi pengetahuan pakar Representasi Pengetahuan Analisis kesesuaian agroekologi & lahan
Analisis potensi SD manusia
5. Untuk setiap metode, kesesuaian dan ketidaksesuaian matiks S diperbaharui untuk menunjukkan perbaikan kesesuaian dan ketidaksesuaian (Spq
Metode yang digunakan untuk memilih anggota klaster dalam model ini adalah Average Linkage Between Groups (Anderberg, 1973). Langkah-langkah perhitungan dalam metode ini adalah sebagai berikut:
) antara klaster baru
Sebelum penggabungan awal, jika Ni
Perbaharui S
=1 dimana i=1 sampai N
tr dengan: Str=Spr+S
Perbaharui N
qr t dengan: Nt=Np+N
Kemudian tentukan hubungan yang paling sesuai dengan: S
q
ij/(NiNj)
7.3.2.1 Sub Model Tingkat Perkembangan Aspek Non Ekonomi.
Pada model ini dihitung perkembangan aspek demografi, pendidikan dan kesehatan. Dalam aspek demografi, analisis dilakukan terhadap data jumlah, dan pertumbuhan penduduk, kepadatan, angka kelahiran – kematian, dan rasio ketergantungan. Dalam aspek pendidikan beberapa hal yang akan dicermati meliputi angka melek huruf, angka partisipasi masyarakat dalam bidang pendidikan, rasio murid-guru, rasio murid-sekolah, persentase jumlah pendududk dengan penduduk dengan pendidikan tinggi, dan persentase penduduk lulus SD dengan tidak lulus SD. Aspek kesehatan meliputi tingkat kematian bayi, jumlah penduduk-puskesmas, dan rasio balita-posyandu.
7.3.2.2 Sub Model Pemusatan Ekonomi Wilayah.
Pemusatan aktivitas pertanian dilakukan dengan analisis Location Quotient (LQ) terhadap produksi beberapa komoditi tanaman pangan dan hortikultura di Kabupaten Probolinggo. Interpretasi hasil analisis LQ adalah sebagai berikut:
a. Apabila nilai LQij
b. Apabila nilai LQ
>1, hal ini menunjukkan bahwa terjadi konsentrasi suatu aktivitas atau pemusatan di sub wilayah ke-i (kecamatan) secara relatif dibandingkan dengan total wilayah (kabupaten)
ij
c. Apabilai nilai LQ
=1, hal ini menunjukkan bahwa wilayah ke-i (kecamatan) mempunyai pangsa aktivitas setara dengan pangsa total
ij<1, hal ini menunjukkan sub wilayah tersebut
mempunyai pangsa relatif lebih kecil dibandingkan dengan aktivitas yang secara umum ditemukan di seluruh wilayah.
Nilai LQ diketahui dengan rumus sebagai berikut (Budiharsono, 1995):
Dimana:
LQ = Nilai LQ untuk aktivitas ke-j di wilayah ke-i
Xij = Derajat aktivitas ke-j pada wilayah ke-i
Xi. = Derajat aktivitas total pada wilayah ke-i
X.. = Derajat aktivitas total wilayah
X.j = Derajat aktivitas ke-j pada total wilayah i = Wilayah/kecamatan yang diteliti
j = Aktivitas ekonomi yang dilakukan
7.3.2.3 Sub Model Potensi Sumberdaya Wilayah.
Peringkat kecamatan disusun urutannya berdasarkan jumlah total fasilitas yang dimiliki baik dari jumlah jenis maupun jumlah unit fasilitas pada masing- masing wilayah tersebut. Nilai yang digunakan dalam analisis komponen utama dari variabel sumberdaya buatan ini adalah nilai indeks fasilitas yang dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut (Budiharsono 1995):
Dimana:
IFj = Indeks fasilitas pada wilayah ke-j
Fij = Jumlah fasilitas ke-I pada wilayah ke-j
bj = Jumlah total fasilitas di wilayah ke-j
ai = Jumlah lkecamatan yang memiliki fasilitas
m = Jenis fasilitas yang ada
N = Jumlah kecamatan secara keseluruhan 7.3.3 Model Seleksi Agroindustri Prospektif.
Seleksi produk tanaman pangan dan hortikultura prospektif dilakukan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, sehingga dihasilkan agroindustri tanaman pangan dan hortikultura yang prospektif. Metode yang digunakan untuk
.. . . X X X X LQ j i ij ij =
∑
= × = m i i j ij j N a b F IF 1pembobotan kriteria dan pembobotan prioritas agroindustri tanaman pangan dan hortikultura adalah ANP. Diagram alir model ini dapat dilihat pada Gambar 21.
Gambar 21 Diagram alir model penentuan agroindustri prospektif
Setelah diketahui agroindustri prospektif, maka dilakukan perancangan kapasitas agroindustri berdasarkan prediksi pasar dan kemudian dilakukan analisis kelayakan finansial. Metode NPV, B/C, dan IRR digunakan untuk menganalisis kelayakan finansial.
7.3.3.1 Sub Model Prediksi Permintaan
Berdasarkan data permintaan masa lalu, maka dilakukan peramalan permintaan di masa datang. Metode peramalan yang digunakan adalah Metode Simulasi Monte Carlo dengan distribusi normal, eksponensial dan empiris, dan Metode Time Series yang terdiri dari rata-rata bergerak tunggal, rata-rata bergerak ganda, pemulusan eksponensial, regresi pangkat tiga, regresi pangkat dua (kuadratik) dan regesi linear.
Penentuan prioritas kriteria produk prospektif dengan ANP
• Peluang pasar (prediksi permintaan, tingkat persaingan, distribusi)
• Teknologi (tingkat penguasaan teknologi, investasi teknologi, kemampuan teknologi menghasilkan produk berkualitas)
• Nilai tambah produk
• Dampak sosial ekonomi masyarakat (penyediaan lapangan kerja, pemerataan dan peningkatan pendapatan masyarakat)
Urutan prioritas produk prospektif Penentuan prioritas produk prospektif
dengan ANP
• Alternatif produk prospektif
• Bobot masing-masing kriteria
• Skor relatif utk setiap produk prospektif utk setiap kriteria
Perancangan agroindustri
• Prediksi permintaan
• Kapasitas dan teknologi agroindustri
• Struktur biaya agroindustri dan prediksi cash flow
Penentuan kelayakan finansial dengan NPV, IRR, B/C
Predikat kelayakan usaha agroindustri
Layak? Ya
7.3.3.2 Sub Model Kelayakan Finansial.
Analisis kelayakan usaha ditinjau dari aspek finansial dapat menggunakan tiga metode yang akan dipertimbangkan dalam penilaian aliran kas dari suatu investasi, yaitu metode Net Present Value (Nilai Sekarang Bersih), Internal Rate of Return (Analisis Laju Pengembalian) dan Benefit Cost Ratio (Rasio Manfaat Biaya).
a) Net Present Value (NPV)
Net Present Value atau Nilai Sekarang Bersih adalah selisih antara
Present Value (PV) atau nilai sekarang dari investasi dengan nilai sekarang dari penerimaan-penerimaan kas bersih (aliran kas operasional maupun aliran kas terminal) di masa yang akan datang. Untuk menghitung nilai sekarang perlu ditentukan tingkat bunga yang relevan. Rumus yang digunakan untuk menentukan nilai NPV adalah sebagai berikut:
NPV = PV Penerimaan – PV Biaya
Dimana :
NPV = Net Present Value atau nilai sekarang bersih PV = Present Value atau nilai sekarang
Kriteria Penilaian :
Jika NPV > 0, investasi dinyatakan layak Jika NPV < 0, investasi dinyatakan tidak layak
b) Internal Rate of Return (IRR)
Internal Rate of Return (IRR) atau Laju Pengembalian, dari suatu investasi dapat didefinisikan sebagai tingkat suku bunga yang akan menyebabkan nilai ekivalen biaya/investasi sama dengan nilai ekivalen penerimaan. Menghitung IRR pada dasarnya adalah menentukan i sedemikian rupa sehingga persamaan berikut berlaku:
1. Net Present Value = 0 2. PV Penerimaan – PV Biaya 3. = 0 1 Penerimaan = Biaya PV PV
Nilai IRR dapat dicari dengan cara coba-coba dengan menggunakan rumus sebagai berikut (Umar, 1997):
− − + = + − + + + − NPV NPV NPV x r r r IRR ( ) Dimana :
IRR = tingkat bunga yang dicari harganya (%) r-
r
= Tingkat bunga yang membuat NPV negatif (%)
+
NPV
= Tingkat bunga yang membuat NPV positif (%)
+
NPV
= Net Present Value positif (Rp.)
-
= Net Present Value negatif (Rp.) Kriteria Penilaian :
Jika IRR > bunga bank yang ditentukan maka investasi dinyatakan layak dan bila sebaliknya dinyatakan tidak layak.
c) Benefit Cost Ratio (B/C)
Benefit Cost Ratio (B/C) atau Rasio Manfaat Biaya merupakan perbandingan antara nilai ekivalen manfaat dengan nilai ekivalen biaya yang dirumuskan sebagai berikut:
Biaya Sekarang Nilai Manfaat Sekarang Nilai C B/ =
Kriteria untuk menerima atau menolak suatu proyek adalah sebagai berikut : proyek dinyatakan layak bila B/C > 1 dan ditolak bila sebaliknya.