B. Rancang Bangun Model Bioco 1.0
4. Sistem Manajemen Basis Dialog
Sistem manajemen basis dialog merupakan bagian dari paket program yang berinteraksi secara langsung dengan pengguna, yaitu menerima masukan dan keluaran dari sistem. Perangkat lunak ini akan dibuat dengan bantuan sofware tambahan seperti Borland Delphi 7 yang digunakan untuk bahasa pemrograman, Ms. Access untuk manajemen basis data, serta software-software lain yang dapat
mendukung perancangan Bioco 1.0 seperti Expert Choice 2000, dan E-views.
Sistem Manajemen Basis Dialog dirancang dengan menggunakan bahasa Indonesia, tampilan bersifat interaktif dengan tampilan grafis berbasis Windows sehingga memberikan kemudahan bagi penggunanya. Sistem ini menerima masukan dan memberikan keluaran yang dikehendaki oleh pengguna. Bioco 1.0 menyediakan fasilitas berupa pilihan-pilihan dalam bentuk menu. Fasilitas yang diberikan dapat berupa menu pada jendela Windows, dan menu toolbar, yang dapat diklik dengan mouse.
C. SDLC (System Development Life Cycle)
Tahapan ini adalah tahap untuk menganalisa sistem, desain sistem, dan tahapan pengembangan implementasi. Tahapan analisa sistem, bertujuan untuk menetapkan berbagai dasar sistem dan keperluan serta menjadi landasan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem.
Analisa sistem dilakukan dengan pendekatan bottom-up yang dimulai dengan analisa kebutuhan pengguna hingga dihasilkannya diagram input-output sistem. Selain itu, pada tahap analisa sistem juga dilakukan penentuan ruang lingkup yang bertujuan untuk menentukan batasan-batasan, asumsi-asumsi dan ruang lingkup permasalahan yang akan diimplementasikan Sistem Penunjang Keputusan.
Tahap desain sistem bertujuan untuk merancang dan mendesain sistem sesuai dengan hasil analisa sistem. Tahap desain sistem didasarkan atas sistem yang dikaji meliputi tahap perancangan sistem basis model, sistem pengolahan data, sistem pengolah pusat dan sistem dialognya.
Perancangan basis model dilakukan dengan pembuatan diagram alir data (data flow diagram) dan bagian terstruktur (structured chart).
Perancangan sistem pengolahan data menggunakan teknik entity relationship yang meliputi pembuatan kamus data dan perancangan data konseptual yang dituangkan ke dalam model data fisik yang menggambarkan relasi antar entitas (entity relationship).
Tahap selanjutnya adalah tahap pengembangan implementasi yang meliputi kegiatan transformasi desain ke sistem dan pembuatan perangkat lunak yang meliputi analisa program, perancangan program dan pengkodean program. Perancangan Sistem Penunjang Keputusan Pengembangan Agroindustri Bahan Bakar Nabati Berbasis Minyak Kelapa ini menggunakan alat bantu perangkat lunak yang diperlukan untuk pengembangan sistem.
Tahap implementasi sistem mencakup kegiatan pembuatan perangkat lunak dan apabila program telah selesai, maka selanjutnya dilakukan proses pelacakan kesalahan (debugging) dan pengujian program. Pada akhirnya dalam tahap ini diperoleh pemodelan Sistem Penunjang Keputusan Strategi Pengembangan Agroindustri Bahan bakar Nabati Berbasis Minyak Kelapa. Tahapan verifikasi dilakukan dengan tujuan apakah sistem yang digunakan layak digunakan, dan tahap validasi dilakukan dengan tujuan menentukan tingkat keakuratan model yang dibuat dibandingkan dengan dunia nyata.
Menurut Sommerville (1989), terdapat dua teknik untuk menguji suatu program, yaitu black box testing dan white box testing. Pengujian kotak hitam dilakukan dengan menguji tampilan input data dan kesesuaian output data, dengan tidak mengetahui kode sumber (source code) program yang diuji. Pengujian kotak putih dilakukan dengan mengetahui terlebih dahulu kode sumber program yang diuji sehingga hasilnya dapat diuji secara sistematis.
V. IMPLEMENTASI
A. Sistem Pengolahan Terpusat
Sistem pengolahan terpusat pada program aplikasi Bioco 1.0 ini terdapat pada model-model yang ada dalam file project Borland Delphi 7.
Selain itu program aplikasi ini juga menggunakan program aplikasi Ms.
Access, Ms Excel, Expert Choice 2000 sebagai sarana pendukung pengambilan keputusan yang bersifat hirarki (AHP) dan program aplikasi Eviews 4 sebagai sarana pendukung pembuatan model trend linear untuk prakiraan kebutuhan bahan baku. Paket program aplikasi ini sudah terintegrasi menjadi satu dan siap dipakai atau diinstal oleh pengguna.
Pengguna paket program aplikasi Bioco 1.0 ini dibedakan menjadi dua pengguna, yaitu User dan Administrator. Pembedaan ini dilakukan pada saat program pertama kali dijalankan, yaitu dengan memunculkan tampilan login, seperti dapat dilihat pada Gambar 13. User dapat menggunakan seluruh fasilitas yang disediakan oleh program kecuali memanipulasi data primer, data lokasi, data prakiraan, dan data finansial sehingga tidak memerlukan kata sandi untuk mengakses program, sedangkan Administrator dapat menggunakan seluruh fasilitas yang disediakan oleh program, sehingga diperlukan kata sandi (password) untuk mengakses program.
Gambar 13. Tampilan login Bioco 1.0
Setelah memasukan nama pengguna dan kata sandi dengan benar, program akan menampilkan tampilan menu utama program, seperti dapat dilihat pada Gambar 14. Fasilitas yang terdapat pada program aplikasi ini dapat dilakukan melalui perintah-perintah yang terdapat dalam menu utama atau menu bar.
Gambar 14. Tampilan Menu Utama Bioco 1.0 B. Sistem Manajemen Basis Data
Sistem manajemen basis data Bioco 1.0 terdiri dari empat kelompok data yakni kelompok data primer, kelompok data lokasi, kelompok data prakiraan, dan kelompok data finansial. Basis data tersebut terdapat dalam satu file database yang sudah terintegrasi di dalam program.
1. Data Primer
Kelompok data primer terdiri dari data-data yang bersifat statis antara lain data profil cocodiesel (tersaji dalam gambar 15) dan data standar biodiesel Indonesia (tersaji dalam gambar 16).
Gambar 15. Tampilan Profil Cocodiesel pada Bioco 1.0
Gambar 16. Tampilan Standar Mutu Biodiesel Indonesia pada Bioco 1.0
2. Data Lokasi
Data ini terdiri dari data alternatif lokasi agroindustri, data kriteria penilaian lokasi agroindustri potensial, data bobot kriteria lokasi, dan data penilaian dari alternatif lokasi dari masing-masing pakar. Tampilan untuk input data ini tampak pada gambar 17.
Gambar 17. Tampilan Input Kriteria Bioco 1.0 3. Data Prakiraan
Data ini menggambarkan tingkat prakiraan kebutuhan bahan baku agroindustri bahan bakar nabati berbasis minyak kelapa yakni kopra di Provinsi Jawa Barat dimana daerah ini merupakan daerah kajian dalam penelitian ini. Data ini diperlukan untuk memperkirakan seberapa banyak kopra yang dibutuhkan oleh agroindustri bahan bakar nabati yang nantinya akan berkembang di Jawa Barat untuk memenuhi potential demand yang ditentukan. Data prakiraan ini didapatkan dengan memperhatikan tingkat permintaan solar di Jawa Barat dari tahun 1995 sampai tahun 2005. Data tingkat permintaan solar Jawa Barat dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tingkat permintaan solar di Jawa Barat (1995-2005) Tahun Transportasi
(KL)
Industri (KL)
Listrik (KL)
Total (KL) Total (Liter) 1995 1.527.031 1.839.570 4.879 3.371.480 3.371.480.000 1996 1.652.022 1.750.377 53.571 3.455.970 3.455.970.000 1997 1.883.962 1.694.544 95.680 3.674.186 3.674.186.000 1998 948.853 687.264 23.106 1.659.223 1.659.223.000 1999 1.594.621 1.452.301 42.305 3.089.227 3.089.227.000 2000 1.816.263 1.631.477 20.185 3.467.925 3.467.925.000 2001 1.353.221 618.138 15.327 1.986.686 1.986.686.000 2002 1.144.703 428.930 31.382 1.605.015 1.605.015.000 2003 1.026.955 322.497 33.760 1.383.212 1.383.212.000 2004 1.610.695 1.402.005 41.184 3.053.884 3.053.884.000 2005
1.072.072 327.102 83.960 1.483.134 1.483.134.000 Sumber : Pertamina 2007
4. Data Finansial
Data ini berisi struktur biaya agroindustri yang menggambarkan komponen-komponen biaya yang menyusun suatu usaha agroindustri untuk dianalisa kelayakan finansialnya. Struktur Data Finansial Agroindustri Cocodiesel dapat dilihat pada Lampiran 7, sedangkan data Input asumsi analisa kelayakan finansial tersaji pada tabel 4.
Tabel 4. Masukan Model Analisa Kelayakan Finansial
Parameter Masukan Satuan
Biaya Investasi : Biaya persiapan, Biaya investasi tetap bangunan, Biaya investasi mesin dan peralatan, Biaya investasi peralatan kantor, dan Modal kerja
Rupiah Biaya Tetap : Biaya Pemasaran, Biaya ATK, Biaya R&D, Biaya
telepon, gaji manajer, dan gaji staf Rupiah
Biaya Variabel : biaya Kopra, biaya metanol, biaya NaOH, biaya solar, biaya listrik dan air, biaya tenaga kerja langsung, dan biaya kemasan drum
Rupiah
Umur Proyek Tahun
Kapasitas produksi Liter/tahun
Persentase produk terjual %
Harga jual produk Rp/liter
Nilai bunga simpanan Bank/tahun %
Lama kembali pinjaman Tahun
Persentase modal pinjaman %
Persentase modal sendiri %
Premi asuransi Rupiah
Penyusutan Rupiah
Biaya perawatan Rupiah
Biaya pajak bangunan Rupiah
Persentase produksi tahun ke-1, ke-2, dan ke3 s.d ke-10 %
C. Sistem Manajemen Basis Model 1. Model Pemilihan Lokasi
Model ini digunakan untuk menentukan urutan prioritas lokasi yang potensial atau paling cocok dijadikan sebagai tempat pengembangan usaha agroindustri bahan bakar nabati berbasis minyak kelapa. Untuk menggunakan model ini, pengguna diminta menginput beberapa alternatif lokasi agroindustri dan nilai untuk masing-masing alternatif lokasi untuk setiap kriteria pemilihan lokasi agroindustri
potensial dengan skala 1-5. Pemilihan lokasi agroindustri potensial dilakukan dengan menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE). Kriteria yang digunakan dalam pemilihan lokasi agroindustri potensial pada model ini adalah ketersediaan bahan baku, ketersediaan bahan penolong, lokasi pasar, kondisi infrastruktur, dan ketersediaan tenaga ahli. Setiap kriteria yang digunakan memiliki tingkat kepentingan (bobot) tertentu. Perhitungan bobot pada model ini menggunakan teknik perbandingan berpasangan (pairwise comparison) yang diolah menggunakan program aplikasi Expert Choice 2000 untuk kemudian digunakan hasilnya sebagai input bobot kriteria pada model pemilihan lokasi MPE.
Nilai masing-masing alternatif lokasi untuk setiap kriteria pemilihan yang telah diinput kemudian dihitung dengan menggunakan rumus MPE. Urutan prioritas lokasi terpilih ditentukan dengan mencari nilai total dari alternatif-alternatif lokasi agroindustri yang sudah diinput dari nilai yang terbesar hingga terkecil. Diagram alir dari model ini dapat dilihat pada Gambar 18.
Tabel 5. Keterangan nilai kriteria ke-1 (Ketersediaan Bahan Baku)
Nilai Keterangan
1 Ketersediaan bahan baku sangat kurang 2 Ketersediaan bahan baku kurang 3 Ketersediaan bahan baku cukup 4 Ketersediaan bahan baku banyak 5 Ketersediaan bahan baku sangat banyak
Tabel 6 . Keterangan Kriteria ke-2 (Ketersediaan bahan penolong)
Nilai Keterangan
1 Ketersediaan bahan penolong sangat kurang 2 Ketersediaan bahan penolong kurang 3 Ketersediaan bahan penolong cukup
4 Ketersediaan bahan penolong banyak 5 Ketersediaan bahan penolong sangat banyak
Tabel 7. Keterangan Kriteria ke-3 (Lokasi Pasar)
Nilai Keterangan
1 Lokasi pasar sangat jauh dan sangat jarang 2 Lokasi pasar jauh dan jarang
3 Lokasi pasar cukup dekat dan cukup banyak 4 Lokasi pasar dekat dan banyak
5 Lokasi pasar sangat dekat dan sangat banyak
Tabel 8. Keterangan Kriteria Ke-4 (Kondisi Infrastruktur)
Nilai Keterangan
1 Kondisi infrastruktur sangat kurang 2 Kondisi infrastruktur limbah kurang 3 Kondisi infrastruktur cukup baik 4 Kondisi infrastruktur baik 5 Kondisi infrastruktur sangat baik
Tabel 9. Keterangan Kriteria Ke-5 (Ketersediaan Tenaga Ahli)
Nilai Keterangan
1 Ketersediaan tenaga ahli sangat kurang 2 Ketersediaan tenaga ahli kurang 3 Ketersediaan tenaga ahli cukup 4 Ketersediaan tenaga ahli banyak 5 Ketersediaan tenaga ahli sangat banyak
Gambar 18. Diagram Alir Deskriptif Model Pemilihan Lokasi
Urutan prioritas lokasi agroindustri potensial dengan total nilainya masing-masing
2. Model Pemilihan Teknologi Proses
Model ini digunakan untuk menentukan teknologi proses apa yang paling cocok diterapkan pada agroindustri bahan bakar nabati berbasis minyak kelapa. Model ini dilakukan dengan menggunakan metode AHP yang hasilnya diproses dengan menggunakan program aplikasi Expert Choice 2000. Berikut adalah gambar hirarki yang ditampilkan dalam Expert Choice 2000.
Gambar 19. Tampilan Hirarki AHP Pemilihan Teknologi Proses di Expert Choice 2000
3. Model Prakiraan (Forecasting) Bahan Baku
Model Analisa Prakiraan Bahan Baku digunakan untuk menentukan prakiraan tingkat kebutuhan bahan baku cocodiesel yakni kopra. Model ini menampilkan Data Prakiraan Kebutuhan Bahan Baku (Kopra) pada agroindustri bahan bakar nabati berbasis minyak kelapa sehingga memudahkan pengguna dalam memanipulasi sekaligus menganalisa data. Pengguna diminta memasukkan tahun berapa yang akan diprakirakan bahan bakunya untuk kemudian ditampilkan hasil prakiraan jumlah kebutuhan bahan baku (kopra) dalam satuan Kg.
Diagram alir dari model ini dapat dilihat pada gambar 20.
Metode prakiraan yang digunakan dalam model ini adalah Metode Deret Berkala (time series) dengan menggunakan teknik analisa regresi (regretion analysis). Pemilihan teknik dan metode dalam model ini didasarkan pada keterbatasan data yang bersifat tahunan, sehingga merupakan pencocokan suatu persamaan garis matematis terhadap data tersebut dan memproyeksikannya ke masa yang akan datang.
Gambar 20. Diagram Alir Deskriptif Model Prakiraan Bahan Baku Agroindustri Bahan Bakar Nabati Berbasis Minyak Kelapa prakiraan jumlah kebutuhan kopra dengan
menggunakan analisa regresi
Hasil:
Nilai prakiraan kebutuhan kopra (kg)
Sudah Mulai
Belum
Data Tahun DATABASE Input Data
Data Tahun?
DATABASE Tingkat Kebutuhan
tuhan Tahun
Tingkat Kebutuhan Kopra (Kg)
Jenis metode analisa regresi yang digunakan pada model prakiraan bahan baku ini adalah model trend polynomial yang dilinearisasi untuk menelaah hubungan fungsional dua variabel dalam meramal keadaan atau kejadian dari perubahan variabel tersebut.
Variabel yang digunakan dalam model ini adalah tahun prakiraan dan kebutuhan bahan baku.
4. Model Analisa Kelayakan Finansial
Model Analisa Kelayakan Finansial digunakan untuk menilai kelayakan suatu usaha agroindustri bahan bakar nabati berbasis minyak kelapa (cocodiesel). Input yang dimasukan dalam model ini berasal dari data struktur biaya agroindustri dan data asumsi. Penilaian penentuan kelayakan usaha agroindustri mengacu kepada kriteria-kriteria kelayakan investasi, yaitu NPV (Net Present Value), Net B/C Ratio, BEP (Break Even Point), IRR (Internal Rate of Return), dan PBP (Payback Period). Diagram alir dari model ini dapat dilihat pada Gambar 21.
Hasil keluaran model berupa nilai-nilai hasil perhitungan kelayakan finansial proyek investasi yang terdiri dari nilai keuntungan bersih (Rupiah), nilai Break Event Point (BEP), nilai B/C Ratio, nilai NPV, Nilai IRR, dan nilai Pay Back Period (PBP). Kriteria kelayakan finansial dihitung berdasarkan parameter yang menyusun biaya agroindustri, dengan masa proyek selama 10 tahun.
Mulai
Struktur Biaya Agroindustri Biaya Investasi
Biaya Tetap Biaya Variabel
DATABASE
Penentuan kelayakan finansial usaha agroindustri cocodiesel dengan menggunakan model
kelayakan investasi (NPV, BEP, B/C Ratio,IRR,PBP)
Nilai kelayakan investasi usaha agroindustri
(NPV, BEP, B/C Ratio, IRR, dan PBP)
Gambar 21. Diagram Alir Deskriptif Model Analisa Kelayakan Finansial - Persentase produk terjual
- Harga produk
- Bunga Bank, premi asuransi, persen penyusutan, persen biaya perawatan, persen pajak bangunan - Persentase produksi
Layak
?
Selesai
Tidak
Ya
5. Model Penentuan Strategi Pengembangan
Model ini digunakan untuk menentukan strategi pengembangan apa yang cocok untuk diterapkan pada agroindustri bahan bakar nabati berbasis minyak kelapa ini. Model ini diaplikasikan dengan menggunakan metode AHP yang hasilnya diproses dengan menggunakan program aplikasi Expert Choice 2000. Berikut adalah gambar hirarki penentuan strategi pengembangan yang ditampilkan dalam Expert Choice 2000.
Gambar 22. Tampilan Hirarki AHP
Penentuan Strategi Pengembangan di Expert Choice 2000
VI. VERIFIKASI DAN PEMBAHASAN
A. Verifikasi Model 1. Pemilihan Lokasi
a. Masukan Model
Penilaian dilakukan terhadap 5 kabupaten potensial yang dapat dikembangkan sebagai pusat pengembangan agroindustri bahan bakar nabati berbasis minyak kelapa di Provinsi Jawa Barat.
Kelima lokasi alternatif itu antara lain Cianjur, Sukabumi, Garut, Tasikmalaya, dan Ciamis. Setiap lokasi dinilai berdasarkan lima kriteria penentuan lokasi agroindustri potensial dengan memberikan nilai 1-5 oleh lima orang pakar. Hasil penilaian selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 2.
Ketersediaan bahan baku (kopra) merupakan kriteria yang tergolong penting, karena faktor ini bagi suatu industri apa pun sangatlah berperan penting. Sumber bahan baku dalam hal ini adalah kopra harus tersedia dalam jumlah yang cukup agar proses produksi dapat kontinyu dan berjalan lancar. Penilaian dilakukan dengan memberikan nilai tinggi untuk kabupaten yang memiliki tingkat produktivitas kelapa paling tinggi. Data tingkat produktivitas menurut Kabupaten di Provinsi Jawa Barat dapat dilihat pada Lampiran 3. Dari data tersebut, kabupaten Garut memiliki tingkat produktivitas tertinggi, yaitu 2.607, 69 Kg/Ha, disusul Sukabumi dengan tigkat produktivitas 2.116,04 Kg/Ha, kemudian Ciamis (2.043,75 Kg/Ha), Cianjur (2.012,44 Kg/Ha), dan yang terakhir adalah kabupaten Tasikmalaya dengan tingkat produktivitas sebesar 1.939,55 Kg/Ha. Nilai-nilai inilah yang nantinya akan menjadi bahan pertimbangan para pakar untuk memberikan penilaian terhadap alternatif-alternatif lokasi di atas berdasarkan kriteria ketersediaan bahan baku.
Ketersediaan bahan penolong menggambarkan daya jangkau lokasi dengan sumber bahan penolong seperti metanol,
KOH, dan H2SO4. Metanol dalam agroindustri biodiesel merupakan bahan tambahan utama yang sangat berperan penting dalam proses pembuatan biodiesel. Tanpa metanol maka reaksi esterifikasi minyak nabati menjadi biodiesel pun tidak akan terjadi.
Saat ini, metanol hanya mudah diperoleh di daerah-daerah yang tergolong ramai industrinya. Makin dekat lokasi alternatif ke sumber metanol, maka akan semakin tinggi tingkat penilaian lokasi tersebut berdasarkan kriteria ketersediaan bahan penolong.
Lokasi pasar menggambarkan jarak antara lokasi agroindustri dengan pasar produknya, dalam hal ini adalah cocodiesel. Agroindustri BBN berbasis minyak kelapa mempunyai tujuan pasar yang sangat khusus yakni para pengguna mesin diesel yang berada di daerah pesisir pantai terpencil yang memang di tempat tersebut bahan bakar diesel minyak bumi berharga sangat mahal. Pasar yang dituju antara lain nelayan dan industri kecil dan pasar yang dituju pada umumnya juga termasuk industri-industri yang menggunakan mesin diesel serta sarana transportasi mesin diesel yang ada di Provinsi Jawa Barat.
Kondisi Infrastruktur menggambarkan sarana transportasi atau angkutan termasuk kondisi jalan yang dapat mendukung kelancaran dalam pengembangan agroindustri.
Kriteria ini merupakan faktor yang sangat penting mengingat keberadaannya berpengaruh terhadap kelancaran pasokan bahan baku maupun pemasaran produk. Kondisi infrastruktur biasanya akan tergantung pada kondisi sosial ekonomi, terutama pertumbuhan ekonomi di daerah tersebut. Lokasi yang dekat dengan perkotaan atau pusat pemerintahan umumnya memiliki kondisi infrastruktur yang baik.
Ketersediaan tenaga ahli menggambarkan banyak tidaknya tenaga ahli yang tersedia di lokasi tersebut. Teknologi proses pembuatan biodiesel terlihat mudah namun untuk pengaplikasian membutuhkan keahlian khusus dan penguasaan
teknologi proses yang baik. Teknologi proses yang digunakan haruslah memenuhi syarat yang berlaku sehingga bahan bakar nabati yang diproduksi pun akan berkualitas. Untuk itu dibutuhkan keberadaan tenaga-tenaga ahli yang mampu mengawasi dan mengatur jalannya proses produksi.
b. Keluaran Model
Keluaran yang dihasilkan oleh model Pemilihan Lokasi ini adalah urutan prioritas alternatif lokasi yang paling potensial sebagai tempat pengembangan agroindustri bahan bakar nabati berbasis minyak kelapa. Data penilaian setiap alternatif lokasi yang sudah diinput akan dihitung dengan menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial, sehingga didapat total nilai perhitungan MPE untuk masing-masing alternatif lokasi. Nilai total tersebut kemudian diurutkan untuk mendapatkan prioritas lokasi agroindustri yang paling potensial. Hasil perhitungan model pemilihan lokasi agroindustri bahan bakar nabati berbasis minyak kelapa dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil Perhitungan MPE Model Pemilihan Lokasi Nilai rata2 geometri alternatif
Alternatif
A B C D E
total nilai alternatif Cianjur 3 3,519482 2,861938 3,103691 3,77635 103,1287331 Sukabumi 4,573050519 3 3,482202 2,861938 3,565205 456,2541749 Garut 3,287503659 3,103691 2,70192 2,408225 3 134,5489971 Tasikmalaya 3,519482029 2,825235 2,861938 2,352158 2,491462 169,1191766 Ciamis 4,128917917 2,402249 2,639016 2,220643 2,491462 303,7549685
Berdasarkan tabel di atas dapat dirumuskan bahwa daerah Sukabumi menjadi prioritas pertama untuk dijadikan sebagai lokasi usaha agroindustri yang paling cocok, dengan nilai 456,2541749.
Sukabumi terpilih menjadi lokasi agroindustri bahan bakar nabati berbasis minyak kelapa paling potensial karena daerah tersebut merupakan salah satu daerah yang memiliki tingkat produktivitas
kelapa yang cukup tinggi yaitu 2116,04 Kg/Ha sehingga dalam segi ketersediaan bahan baku lokasi ini mempunyai nilai yang cukup baik. Kemudian daerah ini juga dekat dengan pasar (terutama pesisir pantai) maupun daerah-daerah lain seperti Bogor, dan cukup baiknya kondisi infrastruktur, ketersediaan bahan penolong, dan tenaga ahli. Daerah yang menjadi lokasi usaha agroindustri urutan ke dua adalah Ciamis diikuti Tasikmalaya, Garut, dan Cianjur. Tampilan hasil keluaran Model Pemilihan Lokasi dapat dilihat pada Gambar 23.
Gambar 23. Tampilan Hasil Keluaran Model Pemilihan Lokasi
2. Pemilihan Teknologi Proses
a. Identifikasi Hirarki AHP Pemilihan Teknologi Proses
Model pemilihan teknologi proses pembuatan bahan bakar nabati dari minyak kelapa dilakukan dengan menggunakan metode AHP. Model ini memiliki tahapan yang lebih rumit bagi user dibandingkan dengan penggunaan model lain seperti model pemilihan lokasi, model prakiraan bahan baku ataupun model analisa finansial. Pertama kali hal yang dilakukan peneliti adalah mengidentifikasi hirarki AHP yang terkait dengan fokus ataupun Goal dari model ini yakni Pemilihan Teknologi Proses Bahan
Bakar Nabati Berbasis Minyak Kelapa. Proses dan hasil identifikasi hirarki AHP dapat dilihat dari tabel-tabel berikut.
Tabel 11. Faktor-faktor dalam pemilihan teknologi proses bahan bakar nabati berbasis minyak kelapa
Kriteria ke-
Produksi Produk Bahan baku Efisiensi
teknologi Harga mesin
Berdasarkan tabel di atas, maka dapat dirumuskan faktor-faktor apa saja yang paling berpengaruh dalam pemilihan teknologi proses bahan bakar nabati berbahan baku minyak kelapa. Faktor-faktor tersebut antara lain :
1. Bahan baku
Bahan baku yang akan digunakan harus memenuhi standar yang telah ditentukan seperti kadar air, kadar FFA (asam lemak bebas), dan sebagainya. Bahan baku dengan kadar FFA yang tidak memenuhi standar akan memerlukan perlakuan tambahan dalam proses konversi menjadi BBN.
2. Tingkat rendemen
Tingkat rendemen dari suatu proses akan mempengaruhi jalannya proses produksi. Semakin tinggi tingkat rendemen yang dihasilkan suatu proses konversi maka akan semakin efektif dan efisien proses yang dilakukan.
3. Alokasi biaya produksi
Alokasi biaya produksi berpengaruh terhadap proses pemilihan suatu teknologi proses BBN. Bila alokasi biaya produksi minimum maka teknologi proses yang cocok untuk dipakai adalah teknologi proses yang bernilai ekonomis, begitu pula halnya bila alokasi biaya produksi cukup besar maka pemilihan teknologi proses lebih ditekankan kepada kualitas dan efektifitas proses.
4. Bahan penolong
Bahan penolong seperti metanol dan KOH atau NaOH berpengaruh pula terhadap teknologi proses yang akan diterapkan. Teknologi proses yang dapat me-recovery metanol dengan baik akan lebih cocok diterapkan dibandingkan dengan teknologi proses yang boros dalam penggunaan metanol.
5. Biaya perawatan/maintenance
Proses produksi yang dilakukan secara kontinyu seperti pada proses biodiesel akan memerlukan perawatan atau maintenance khusus yang tentu saja membutuhkan biaya.
Biaya yang dialokasikan untuk perawatan ini akan turut mempengaruhi proses pemilihan teknologi proses biodiesel.
Tabel 12. Aktor-aktor dalam pemilihan teknologi proses agroindustri bahan bakar nabati berbasis minyak kelapa :
Aktor ke- Pakar
ke- 1 2 3 4 5
P1 Pemerintah Tenaga ahli Investor Peneliti Bengkel kerja P2 Pemerintah
daerah Investor Peneliti Tenaga Ahli Kimia
Tenaga Ahli Sipil P3 Pemerintah Peneliti Industri
biodiesel Bengkel Kerja Investor P4 Pengusaha Perbankan
lokal Peneliti Bengkel Kerja BPPT (pemerintah)
P5 Lembaga
P5 Lembaga