INVESTASI PADA INDUSTRI BIODISEL KELAPA SAWIT
MENGGUNAKAN MODEL SISTEM DINAMIS
ANNA MARIANA
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
SURAT PERNYATAAN
Saya menyatakan dengan sebenar-benarnya bahwa segala pernyataan dalam disertasi
saya yang berjudul :
RANCANG BANGUN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN
INVESTASI PADA INDUSTRI BIODISEL KELAPA SAWIT
MENGGUNAKAN MODEL SISTEM DINAMIS
Merupakan gagasan atau hasil penelitian disertasi saya sendiri, dengan
pembimbingan para Komisi Pembimbing, kecuali yang dengan jelas ditunjukkan
rujukannya. Disertasi ini belum pernah diajukan untuk memperoleh gelar pada
program sejenis di perguruan tinggi lain.
Semua data dan informasi yang digunakan telah dinyatakan secara jelas dan dapat
diperiksa kebenarannya.
Bogor, September 2005
Anna Mariana
ANNA MARIANA. Rancang Bangun Sistem Penunjang Keputusan Investasi Pada Industri Biodisel Kelapa Sawit Menggunakan Model Sistem Dinamis. Dibimbing
oleh: IRAWADI JAMARAN sebagai ketua, M. SYAMSUL MA’ARIF, TUN
TEDJA IRAWADI, AMRIL AMAN, dan DARNOKO masing-masing sebagai anggota.
Pertumbuhan konsumsi bahan bakar minyak yang terus meningkat dengan produksi relatif tetap, telah menempatkan Indonesia saat ini sebagai salah satu negara pengimpor bahan bakar minyak. Kenaikan harga minyak dunia yang mencapai 60 USD per barel telah memperbesar subsidi BBM menjadi lebih dari 100 triliun pada tahun 2005 berjalan. Untuk mengantisipasi kelangkaan BBM di masa mendatang perlu dikaji potensi sumber enerji lain terutama enerji yang dapat diperbaharui, antara lain yang berpotensi untuk dikembangkan sebagai pengganti BBM solar adalah Biodisel Kelapa Sawit (BDS) yang bersifat ramah lingkungan .
Dalam rangka mendukung salah satu pengembangan investasi enerji terbarukan di Indonesia perlu disusun suatu rancang bangun sistem penunjang keputusan investasi pada industri biodisel kelapa sawit menggunakan model sistem dinamis. Secara garis besar model ini terdiri dari lima submodel yaitu : (1) sumberdaya, (2) teknis produksi, (3) analisis finansial, (4) pasar, (5) lingkungan. Rancang bangun sistem penunjang keputusan didesain dengan menggunakan metodologi analisis deskriptif dari data sekunder pada masing-masing sub model. Keterkaitan sub model diagregasikan dengan hubungan fungsi logika dan teori yang dibangun melalui kaidah sistem dinamis.
Hasil analisis dan validasi faktor-faktor yang berpengaruh pada investasi, menunjukkan ketersediaan bahan baku CPO, jika diolah menjadi biodisel kelapa sawit cukup untuk mensubstitusi 5-10% kebutuhan BBM solar di dalam negeri. Peluang pasar ekspor dan pendanaan investasi dapat dikaitkan dengan program “carbon trade” yang telah diratifikasi melalui Protokol Kyoto, karena sifat BDS yang ramah lingkungan. Ketersediaan teknologi proses cukup banyak dan dapat dirancang sesuai keinginan pengguna. Perhitungan nilai investasi pabrik BDS kapasitas produksi 100.000 ton/tahun memerlukan dana 17.82 juta USD dengan komponen biaya bahan baku CPO mencapai 79.23% dari biaya produksi, dengan asumsi harga CPO 360 USD/ton. Jika margin keuntungan 15% maka harga jual di tingkat konsumen Rp 5603/liter. Biaya produksi biodisel di luar negeri mencapai 600 USD/ton sedang dari hasil penelitian ini diperoleh biaya produksi sebesar 629.5 USD/ton. Hasil analisis penghitungan nilai beban lingkungan dari hujan asam, panas global dan efek fotokimia yang ditimbulkan oleh emisi gas buang yang menggunakan bahan bakar biodisel lebih rendah dibandingkan dengan emisi gas buang yang menggunakan bahan bakar solar.
Hasil penelitian menyimpulkan bahwa model sistem penunjang keputusan dapat digunakan untuk menilai kelayakan investasi pada industri biodisel kelapa sawit oleh pengambil keputusan. Hasil validasi menunjukkan industri BDS saat ini layak untuk dikembangkan jika didukung dengan kebijakan pemerintah yang tepat antara lain kebijakan penggunaan enerji terbarukan, kemudahan perijinan, beban pajak dan bunga bank yang terjangkau , dan adanya insentif bagi industri.
ABSTRACT
ANNA MARIANA. The Design Of Investment Decision Support System On Palm Oil Biodiesel Industry Using Dynamic System Models. Under the Guidance by
IRAWADI JAMARAN as a chairman, M. SYAMSUL MA’ARIF, TUN TEDJA IRAWADI, AMRIL AMAN, and DARNOKO as members of advisory committee.
The gap between oil compsumption and production in the last few years has put indonesia into the oil net importer country. The increased of world oil’s price up to $60 US per barrel has increased the goverment subsidies more than 100 trillions rupiah in 2005. In order to anticipate the scarcity of oil in the future, the government has to search other energy resources especially renewable energy such as palm biodiesel that can be used as an alternative fuel of petroleum diesel and also known as ecolabelling product.
In the frame work to support the development of palm biodiesel investment in Indonesia, this research is aimed to formulate the decision support system (dss) for
palm biodiesel investment using dynamic models. The system consist of 5 submodels ie : The assesment of (1) Raw material resources, (2) production
technology, (3) financial planning, (4) marketing, (5) environmental impact assesment. The correlation and interaction between submodel are based on logical function and theoritical framework by using system dynamic approach.
The result of model validation shows that the availability of CPO as a raw material for oil palm biodiesel is still adequate to subtitute 5 – 10% of domestic petroleum diesel’s demand. The potential export market and foreign investment can be related to the Protocol Kyoto scheme due to the ecolabelling product. The various processing technologies are easily available and could be designed according to the owner’s or user’s need. The financial analysis shows the investment cost to produce biodiesel with the capacity 100.000/ton per year is $ 17,82 million US. The raw material cost reach about 79.93%, of the cost structure, with the the asumption of CPO price $360 US/ton. Under the assumption of profit margin 15 %, the selling price of palm biodiesel about Rp.5603/litres, meanwhile the product cost is $ 629.5 US/ton. The validation of environmental sub model which assess the environmental burden value of acidity, global warming and photochemical ozone (smog) creation impact caused by the emission of biodiesel is smaller compare to the emission of petroleum diesel.
The result of this reseach concluded that the decision support system model can be utilize by decision maker in assessing the invesment on biodiesel industry. However, the decession should also be followed by the appropriate government regulations and policies i.e, in the use of renewable energy, tax, interest rate, insentive for industry .
© Hak cipta milik Anna Mariana, tahun 2005
Hak cipta dilindungi
Dilarang mengutip dan memperbanyak tanpa izin tertulis dari
Institut Pertanian Bogor, sebagian atau seluruhnya dalam
RANCANG BANGUN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN
INVESTASI PADA INDUSTRI BIODISEL KELAPA SAWIT
MENGGUNAKAN MODEL SISTEM DINAMIS
ANNA MARIANA
DISERTASI
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Doktor
pada
Program Studi Teknologi Industri Pertanian
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Judul Disertasi : Rancang Bangun Sistem Penunjang Keputusan Investasi pada Industri Biodisel Kelapa Sawit Menggunakan Model Sistem Dinamis
Nama : Anna Mariana
NRP : 995148
Disetujui
Komisi Pembimbing
Dr. Ir. Irawadi Jamaran Ketua
Prof. Dr. Ir. Syamsul Ma’arif, M.Eng. Prof. Dr. Ir. Tun Tedja Irawadi, MS Anggota Anggota
Dr. Ir. Amril Aman, MSc. Dr. Ir. Darnoko, MSc. Anggota Anggota
Diketahui
Ketua Program Studi Dekan Sekolah Pascasarjana
Teknologi Industri Pertanian Institut Pertanian Bogor
Dr.Ir. Irawadi Jamaran Prof.Dr.Ir. Syafrida Manuwoto, M.Sc.
PERSEMBAHAN
Puji dan Syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, berkat rahmat dan
karuniaNya, disertasi yang berjudul “Rancang Bangun Sistem Penunjang
Keputusan Investasi Pada Industri Biodisel Kelapa Sawit Menggunakan Model Sistem Dinamis”dapat diselesaikan dengan baik. Dari lubuk hati yang dalam dan tulus, penulis mengucapkan rasa terimakasih yang tidak terhingga kepada :
1. Bapak Dr.Ir Irawadi Jamaran sebagai ketua komisi pembimbing yang telah memberi dukungan perhatian dan bimbingan dengan penuh dedikasi selama penulis menempuh studi sampai dengan penyelesaian disertasi ini;
2. Ibu Prof.Dr.Ir.Tun Tedja Irawadi MS yang telah memberi inspirasi dalam pemilihan judul disertasi, membimbing, dan memberi dukungan dengan penuh kearifan dan bijaksana setiap saat diperlukan;
3. Bapak Prof Dr.Ir.Syamsul Maarif`M.Eng yang telah membimbing dan
memberi dorongan semangat untuk menyelesaikan penulisan disertasi ini serta selalu meluangkan waktunya untuk konsultasi walaupun ditengah kesibukannya;
4. Bpk Dr.Ir.Amril Aman MSc, yang telah mengajarkan kepada penulis filosofi ilmu pengetahuan yang bermanfaat dan membimbing serta mengarahkan penyusunan disertasi dengan penuh kesabaran dan pengertian;
5. Bpk Dr.Ir.Darnoko MSc, yang telah membimbing dan memberi referensi yang bermanfaat bagi penulisan disertasi ini dan selalu berusaha hadir pada sidang komisi dan sidang lainnya walau jauh dari Medan ke Bogor;
6. Bpk Dr.Ir.Anas Miftah Fauzi M.Eng yang telah bersedia menjadi penguji luar pada sidang tertutup serta banyak memberikan inspirasi kepada penulis dalam melakukan pengkajian terhadap aspek teknoekonomi;
7. Dr.Ir.Tirto Prakoso M.Eng, staf pengajar pada jurusan Teknik Kimia ITB yang telah bersedia menjadi penguji luar dan memberi referensi yang bermanfaat dalam penulisan disertasi;
8. Ir. Achmad Manggabarani MM (Sekdit Pengolahan dan Pemasaran Hasil
Pertanian) yang telah mengijinkan penulis untuk meyelesaikan studi ini; 9. Ayahanda alm Yacob Ali dan Ibunda almh Fatimah Ibrahim tercinta, yang
telah membesarkan penulis dengan penuh kasih sayang dan memberikan teladan yang sangat berharga bagi kehidupan penulis;
10.Suami tercinta dr M.Jusuf Syammaun SpOG dan anak-anakku tercinta
M.Rikky Jusuf, M.Irsan Jusuf,dan M.Adriansyah Jusuf yang selalu memberi semangat dan pengertiannya;
11.Adinda dra.Rosmery MA. dan Ir.Sabri Basyah, dra Erlindawati dan suami serta Ir.Mirza Pahlevi MSc beserta istri ,abang dan adik penulis semua yang telah banyak memberi dukungan dalam menyelesaikan disertasi ini;
12.Sahabat / Rekan peserta program S-3 TIP,IPB, Ir. A. Basith MSc,
Dr.Ir.Hermawan, Ir Tyas MM danYulia Nurendah SE. MM, yang selalu memberi dorongan untuk menyelesaikan disertasi ini;
13.Rekan-rekan di Deptan terutama Ir.Sri Dewi Yudawi MM yang selalu penuh pengertian dan memberi dukungan untuk menyelesaikan disertasi ini;
Semoga semua kebaikan tersebut menjadi ilmu yang bermanfaat dan mendapat balasan dari Allah swt.
Bogor. September 2005
PRAKATA
Sejalan dengan perkembangan kemajuan zaman dan teknologi pada berbagai
bidang di dunia, kebutuhan enerji telah menjadi universal bagi manusia. Enerji juga
telah mengubah tatanan ekonomi suatu negara maupun tatanan ekonomi dunia.
Setiap negara perlu mengelola sumber enerjinya dengan benar dan bijaksana agar
tidak mengalami kemunduran ekonomi.
Penelitian Rancang Bangun Sistem Penunjang Keputusan Investasi Pada
Industri Biodisel Kelapa Sawit Menggunakan Model Sistem Dinamis merupakan
salah satu alat bantu untuk menilai kelayakan investasi pada industri biodisel kelapa
sawit (BDS). BDS merupakan enerji alternatif dan bersifat ramah lingkungan serta
dapat diperbaharui (
renewable
), digunakan sebagai pengganti solar. Keluaran
penelitian ini berupa program perangkat lunak komputer yang dapat digunakan untuk
menilai keputusan investasi dalam waktu yang relatif cepat (
Decision Support
System
)
Penelitian ini tersusun berkat bimbingan komisi pembimbing yang sangat
kompeten pada berbagi bidang/disiplin ilmu pengetahuan yaitu Dr. Ir. Irawadi
Jamaran (ketua komisi), Prof. Dr. Ir. Syamsul Ma’arif, M.Eng, Prof. Dr. Ir. Tun Tedja
Irawadi, MSc, Dr. Ir. Amril Aman, MSc, Dr. Ir. Darnoko, MSc masing-masing
sebagai anggota komisi pembimbing.
Penulis menyadari penelitian ini masih mempunyai banyak kekurangan dan
kelemahan namun bagi yang berminat memperdalam bidang ini, penulis dengan
senang hati mempersembahkan hasil karya ini. Semoga menjadi ilmu yang
bermanfaat.
Bogor, September 2005
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Pematang Siantar pada tanggal 1 Maret 1957 dari ayah
Alm. Yacob Ali dan ibu Alm Fatimah Ibrahim, sebagai anak ke tiga dari tujuh
bersaudara. Menikah dengan DR H.M Jusuf Syammaun, SpOG. Penulis dikaruniai
tiga orang putra yaitu M. Rikky Jusuf, M. Irsan Jusuf dan M. Adriansyah Jusuf.
Pada tahun 1980 Penulis meraih gelar Sarjana dari Fakultas Pertanian, Jurusan
Proteksi Tanaman IPB. Pada tahun 1999 memperoleh gelar Magister Manajemen
Agribisnis IPB dengan bea siswa dari Asian Development Bank .
Halaman
DAFTAR TABEL ...
iii
DAFTAR GAMBAR ...
v
DAFTAR LAMPIRAN ...
x
I. PENDAHULUAN ... 1
1.1. Latar Belakang ...
1
1.2. Tujuan Penelitian ...
4
1.3. Ruang Lingkup Penelitian ...
4
1.4. Manfaat Penelitian ...
5
II. TINJAUAN PUSTAKA ...
6
2.1. Sistem Penunjang Keputusan (SPK) ...
6
2.2. Model Sistem Dinamis ...
9
2.3. Model Dinamik ...
10
2.4. Model Logistik ...
11
2.5. Analisis Finansial ...
13
2.6. Pengertian Dan Spesifikasi Biodisel ...
18
2.7. Sifat Fisiko-Kimia Biodisel ...
20
2.8. Standar/Spesifikasi Biodisel ...
21
2.9. Teknologi Pengolahan Biodisel ...
23
2.10. Investasi Biodisel ...
25
2.11. Perkembangan Penelitian Biodisel ...
26
2.12. Perkembangan Industri Biodisel ...
27
III. METODOLOGI PENELITIAN ...
30
3.1. Kerangka Pemikiran ...
30
3.1.1. Pendekatan Sistem ...
31
3.1.2. Identifikasi Sistem ...
31
3.1.3. Batasan Sistem ...
32
3.2. Permodelan Sistem ...
33
3.2.1. Tahap Seleksi Konsep ……….………. 34
3.2.1. Tahap Rekayasa Model ……… 34
3.2.3. Tahap Implementasi Komputer ……… 34
3.2.4. Tahap Validasi ………. 34
3.2.5. Tahap Analisis Sensitifitas ……….. 34
3.2.6. Tahap Analisis Stabilitas ………. 35
ii
3.3. Permodelan Subsistem ………. 37
3.3.1. Submodel Sumberdaya ...
37
3.3.2. Submodel Teknis Produksi ...
51
3.3.3. Submodel Pasar ...
51
3.3.4. Submodel Analisis Finansial ...
58
3.3.5. Submodel Lingkungan ... 99
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN ...
102
4.1. Rekayasa Model SPK ...
102
4.2. Simulasi dan Validasi Model Sistem Dinamis Investasi Industri
Biodisel Kelapa Sawit ...
105
4.2.1. Simulasi Model Sistem Dinamis ……….. 105
4.2.1.1. Simulasi Submodel Sumberdaya...
105
4.2.1.2. Simulasi Submodel Teknis Produksi ...
107
4.2.1.3. Simulasi Submodel Pasar ...
110
4.2.1.4. Simulasi Submodel Analisis Finansial ...
112
4.2.1.5. Simulasi Submodel Lingkungan ...
113
4.2.2. Validasi Model Sitem ...
115
4.2.2.1. Submodel Sumberdaya ...
116
4.2.2.2. Submodel Teknis Produksi ...
122
4.2.2.3. Submodel Pasar ...
130
4.2.2.4. Submodel Analisis Finansial ...
137
4.2.2.5. Submodel Lingkungan ...
149
V. ANALISIS KEBIJAKAN ...
153
5.1. Submodel Sumberdaya ...
153
5.2. Submodel Teknis Produksi ...
153
5.3. Submodel Pasar ...
154
5.4. Submodel Analisis Finansial ...
155
5.5. Submodel Lingkungan ...
156
VI. KESIMPULAN DAN SARAN ...
157
6.1. Kesimpulan ...
157
6.2. Saran ...
159
DAFTAR PUSTAKA ...
160
LAMPIRAN ...
167
COMPACT DISC
DATA DAN PROGRAM APLIKASI
iii
Halaman
Tabel 1.
Perbandingan sifat biodisel dan solar ...
19
Tabel 2.
Perbandingan spesifikasi biodisel Malaysia dan Indonesia ...
22
Tabel 3.
Metoda analisis yang digunakan pada tiap sub model ...
34
Tabel 4.
Hasil analisis model dinamik untuk perkebunan rakyat ...
117
Tabel 5.
Hasil analisis model dinamik untuk perkebunan besar negara
(data mulai tahun ke-5) ...
118
Tabel 6.
Hasil analisis model dinamik untuk perkebunan besar swasta ...
120
Tabel 7.
Ringkasan teknologi transformasi kimia pada pembuatan metil
ester CPO ...
129
Tabel 8.
Proyeksi proporsi ekspor dengan impor minyak bumi Indonesia .
132
Tabel 9.
Proyeksi proporsi produksi dengan pemakaian BBM solar
Indonesia ………..……….. 135-136
Tabel
10. Proyeksi kebutuhan biaya investasi pembangunan pabrik
pengolahan biodisel kapasitas 100.000 ton per tahun (dalam
Dolar AS) ... 138-140
Tabel 11.
Rata-rata biaya pokok produksi pengolahan biodisel ...
142
Tabel 12. Volume produksi dan nilai penjualan pabrik pengolahan
biodisel ...
144
Tabel 13.
Proyeksi laba setelah pajak pabrik pengolahan biodisel (dalam
Dolar AS) ...
145
Tabel 14.
Hasil perhitungan IRR, NPV,
Pay Back Period
dan saldo kas
bersih pabrik biodisel kapasitas 100.000 ton per tahun ...
147
iv
Halaman
Tabel 16.
Analisis sensitivitas pabrik biodisel kapasitas 100.000 ton per
tahun pada berbagai harga jual biodisel ...
148
Tabel 17. Data emisi sisa pembakaran kendaraan yang menggunakan
disel dan campuran disel dan biodisel ...
150
tabel 18.
Analisa beban lingkungan dari emisi sisa pembakaran bahan
Halaman
Gambar 1.
Kurva logistik ...
12
Gambar 2.
Persamaan reaksi kimia pembentukan biodisel dari CPO
dan Metanol ...
24
Gambar 3.
Diagram input output SPK investasi industri biodisel ...
31
Gambar 4 .
Diagram alir sistem penunjang keputusan investasi ...
32
Gambar 5.
Diagram alir permodelan...
36
Gambar 6.
Diagram alir deskriptif sub-submodel produksi CPO dari
perkebunan kelapa sawit rakyat ... 38
Gambar 7.
Diagram alir deskriptif sub-submodel produksi CPO dari
perkebunan swasta ... 41
Gambar 8.
Diagram alir deskriptif sub-submodel produksi CPO dari
perkebunan negara ...
44
Gambar 9.
Diagram alir deskriptif sub-submodel produksi CPO
nasional ...
45
Gambar 10. Diagram alir deskriptif sub-submodel produksi CPO sebagai
bahan baku biodisel ...
46
Gambar 11. Diagram alir deskriptif sub-submodel proyeksi kebutuhan
CPO sebagai bahan baku industri minyak goreng ... 49
Gambar 12. Diagram alir deskriptif sub-submodel kebutuhan CPO
sebagai bahan baku industri oleokimia ...
50
Gambar 13. Diagram alir deskriptif untuk menentukan kelayakan teknis
produksi biodisel ...
51
vi
Halaman
Gambar 15. Diagram alir deskriptif sub-submodel proyeksi produksi dan
pemakaian BBM solar ...
55
Gambar 16. Diagram alir deskriptif sub-submodel pasar biodisel...
57
Gambar 17. Diagram alir deskriptif untuk menentukan biaya variabel pabrik
biodisel………. 63
Gambar 18. Diagram alir deskriptif untuk menentukan biaya produksi
pabrik biodisel ... 65
Gambar 19. Diagram alir deskriptif untuk menentukan investasi
pembangunan pabrik biodisel ...
67
Gambar 20. Diagram alir deskriptif untuk menghitung biaya penyusutan ....
73
Gambar 21. Diagram alir deskriptif untuk menentukan biaya
pemeliharaan peralatan/mesin pada pabrik biodisel ...
78
Gambar 22. Diagram alir deskriptif untuk menentukan biaya asuransi
peralatan/mesin pada pabrik biodisel ...
83
Gambar 23. Diagram alir deskriptif untuk menentukan biaya pemasaran
dan biaya administrasi pabrik biodisel ...
84
Gambar
24. Diagram alir deskriptif untuk menentukan biaya gaji
karyawan pabrik biodisel ...
85
Gambar 25.
Diagram alir deskriptif sub-submodel laba rugi...
88
Gambar 26.
Diagram alir deskriptif sub-submodel aliran dana ...
89
Gambar 27.
Diagram alir deskriptif sub-submodel neraca ...
91
Gambar 28.
Diagram alir deskriptif sub-submodel kelayakan ...
95
Gambar 29.
Diagram alir deskriptif sub-submodel analisis finansial ...
96
Gambar 30.
Diagram alir deskriptif submodel lingkungan... 101
vii
Gambar 32.
Alur hubungan variabel pada Sistem Penunjang Keputusan
Investasi ...
104
Gambar 33.
Tampilan awal program “I Think” SPK investasi Industri
biodisel di Indonesia ...
105
Gambar 34.
Hasil simulasi produksi CPO pada submodel sumberdaya ...
106
Gambar 35.
Hasil simulasi proyeksi perkembangan permintaan CPO
pada submodel sumberdaya ...
107
Gambar 36. Hasil simulasi produksi industri biodisel pada submodel
teknis produksi ...
108
Gambar 37. Kebutuhan bahan baku industri biodisel kapasitas 100.000
ton/th ...
109
Gambar 38. Kebutuhan bahan baku industri biodisel kapasitas 30.000
ton/th ...
109
Gambar 39. Kebutuhan enerji pada industri biodisel berkapasitas
100.000 ton/th ...
110
Gambar 40. Kebutuhan enerji pada industri biodisel berkapasitas 30.000
ton/th ...
110
Gambar 41. Proyeksi produksi dan konsumsi solar pada submodel pasar ....
111
Gambar 42. Proyeksi ekspor dan impor minyak bumi pada submodel
pasar ...
111
Gambar 43. Penghematan subsidi solar dengan adanya substitusi biodisel ..
112
Gambar 44. Hasil simulasi analisis NPV dan BCR industri biodisel pada
submodel analisis finansial ...
113
Gambar 45. Nilai indek EB (
Environmental
Burden
) asiditas submodel
lingkungan ...
114
Gambar 46. Nilai indek EB (
Environmental
Burden
)
global warming
viii
Halaman
Gambar 47
Nilai indek EB (
Environmental
Burden
)
smog fotokimia
submodel lingkungan ...
115
Gambar 48.
Validasi model proyeksi luas perkebunan kelapa sawit dari
perkebunan rakyat dengan menggunakan model dinamis ...
117
Gambar 49.
Validasi model proyeksi luas perkebunan kelapa sawit dari
perkebunan negara dengan menggunakan model dinamis ...
118
Gambar 50.
Validasi model proyeksi luas perkebunan kelapa sawit dari
perkebunan besar swasta dengan menggunakan model
dinamis ...
119
Gambar 51.
Proyeksi ketersediaan CPO sebagai bahan baku biodisel ...
122
Gambar 52. Diagram balok neraca bahan proses produksi biodisel dari
Crude Palm Oil
...
124
Gambar 53. Diagram balok neraca enerji proses produksi biodisel dari
Crude Palm Oil
...
125
Gambar 54.
Validasi model proyeksi ekspor minyak bumi Indonesia
dengan menggunakan model dinamis ...
131
Gambar 55.
Validasi model proyeksi impor minyak bumi Indonesia
dengan menggunakan model dinamis ...
131
Gambar 56.
Proyeksi ekspor dan impor minyak bumi Indonesia dengan
menggunakan model kecenderungan kuadratik ...
133
Gambar 57.
Validasi model proyeksi produksi BBM solar Indonesia
dengan menggunakan model dinamis ...
134
Gambar 58. Validasi model proyeksi konsumsi BBM solar Indonesia
dengan menggunakan model dinamis ...
134
Gambar 59. Proyeksi produksi dan pemakaian BBM solar Indonesia
tahun 2003-2032 ...
135
ix
Gambar 62. Proyeksi penjualan, biaya usaha dan laba setelah pajak
pabrik biodisel dengan kapasitas 100.000 ton per tahun...
144
Gambar 63. Proyeksi aliran kas pabrik biodisel dengan kapasitas
100.000 ton per tahun ...
146
Gambar 64. Perbandingan Indeks EB (
Environmental Burden
) Emisi
x
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
Lampiran 1. Perbandingan standar biodisel di beberapa negara ...
167
Lampiran 2. Produsen dan total produksi biodisel di Eropa tahun 2000 ...
169
Lampiran 3. Skenario pembangunan pabrik biodisel ...
171
Lampiran 4. Perhitungan rencana biaya produksi pabrik biodisel kapasitas
100.000 ton per tahun (US $) ...
174
Lampiran 5. Diagram alir unit proses persiapan umpan ...
178
Lampiran 6. Diagram alir unit proses transesterifikasi ...
179
Lampiran 7. Diagram alir unit proses separasi ...
180
1.1. Latar Belakang
Perkembangan kemajuan teknologi dan industri telah memacu
pertumbuhan konsumsi enerji yang cukup tinggi selama beberapa dasawarsa terakhir di dunia, sehingga mempengaruhi tatanan ekonomi global, regional, maupun ekonomi suatu negara. Penggunaan enerji yang berasal dari minyak mineral di dunia diperkirakan mencapai 140 miliar ton dalam 5 tahun terakhir. Kebutuhan enerji dimasa mendatang akan semakin meningkat, sedang faktor
penyediaannya relatif tetap bahkan cenderung menurun dengan faktor harga berfluktuasi atau sulit diprediksi (Kurtubi 2005).
Menurut Departemen Enerji dan Sumberdaya Mineral (2002), kebutuhan enerji yang berasal dari minyak mineral nasional semakin meningkat yaitu 1,35 juta barel per hari (bph), sedang rata-rata produksi hanya sekitar 1,1 juta bph
minyak mentah. Oleh karena itu, pemerintah harus mengimpor minyak mentah sejumlah 250.000 bph serta mengimpor BBM sejumlah 300.000 bph. Soerawidjaja dan Tahar (2003) memperkirakan konsumsi minyak solar dalam negeri akan semakin meningkat yaitu mencapai 30 miliar liter pada tahun 2006, dimana ketergantungan akan produk solar impor tidak dapat dihindari disebabkan
pertambahan kapasitas pengilangan minyak tidak dapat mengimbangi volume pertumbuhan konsumsi yang besar.
Sejak terjadi krisis ekonomi pada tahun 1997 sampai sekarang, relatif belum ada investasi baru di bidang eksplorasi minyak mineral. Jika keadaan ini terus berlanjut, maka akan semakin memberatkan beban anggaran pemerintah
yang dikeluarkan untuk mensubsidi harga BBM nasional (Kurtubi 2005).
Subsidi BBM pada tahun 2004 mencapai 75 triliun rupiah, dan sejalan dengan kenaikan harga minyak mentah dunia saat ini mencapai $ 60 juga akan menyebabkan penambahan jumlah subsidi yang harus dikeluarkan pemerintah mencapai lebih dari 100 triliun rupiah sampai dengan kwartal ketiga tahun 2005
(Kurtubi 2005).
2
Indonesia diketahui memiliki berbagai macam sumber enerji yang dapat
diperbaharui seperti enerji air, angin, matahari, panas bumi dan enerji biomas. Salah satu sumber enerji biomas yang mempunyai potensi untuk dikembangkan adalah enerji biomas yang berasal dari minyak kelapa sawit atau disebut Biodisel Kelapa Sawit (BDS).
BDS dapat dijadikan alternatif pengganti minyak solar yang banyak
digunakan sebagai bahan bakar terutama pada sektor transportasi dan industri. BDS merupakan salah satu produk yang mempunyai prospek dan peluang yang cukup baik untuk dikembangkan terutama ditinjau dari aspek kontinuitas penyediaan bahan baku, sifat produk yang ramah lingkungan, dan merupakan
sumber enerji yang dapat diperbaharui (renewable).
Potensi bahan baku BDS ditunjukkan oleh besarnya luas areal perkebunan kelapa sawit yaitu mencapai 5,2 juta hektar lahan dengan produksi mencapai 10 juta ton pada tahun 2004. Pengembangan tanaman kelapa sawit secara besar-besaran dilakukan sejak tahun 1980 melalui berbagai macam program perluasan
areal atau ekstensifikasi terutama di Pulau Sumatra, Kalimantan, dan Papua. Sejak tahun 1994 mulai dikembangkan berbagai macam produk agroindustri sawit (Direktorat Jenderal Tanaman Perkebunan 2002).
Minyak kelapa sawit dapat dijadikan berbagai macam produk industri antara (produk oleokimia dasar) atau produk industri hilir seperti minyak goreng,
produk kosmetik, sabun/detergen dan lain-lain. Konsumsi minyak sawit dalam negeri berkisar 3,5-4 juta ton per tahun terutama digunakan oleh industri minyak goreng dan makanan serta industri oleokimia, selebihnya minyak sawit tersebut diekspor ke berbagai negara industri, terutama ke negara-negara Eropa, India dan Cina. Umumnya produk tersebut di negara tujuan diolah lebih lanjut menjadi
produk-produk oleokimia akhir yang bernilai tambah tinggi ( Biro Data Indonesia 2000 ).
Mencermati masalah kelangkaan enerji fosil dan dampak lingkungan akibat emisi yang ditimbulkan oleh kendaraan yang berbahan bakar minyak fosil
diperbaharui perlu mendapat perhatian yang cukup besar, terutama oleh
pemerintah.
Selain hal tersebut, konvensi internasional di Rio de Jeneiro tahun 1992, Kyoto tahun 1997, dan Birma tahun 2001 telah menetapkan bahwa strategi pengembangan bioenerji harus diarahkan pada penghematan enerji melalui peningkatan efisiensi teknologi, diversifikasi sumber enerji, dan penambahan
enerji yang dapat diperbaharui (Murdiyarso 2003).
Pengembangan BDS di Indonesia baru dilakukan oleh beberapa perusahaan dan Lembaga Penelitian dalam skala “Pilot plant”. Biaya investasi pada industri biodisel terutama industri yang berskala besar, relatif mahal
(Korbitz 1997). Sejak tahun 1997, pengembangan investasi dalam bidang enerji mengalami pertumbuhan yang negatif, hal ini terutama ditunjukan oleh meningkatnya jumlah impor BBM nasional akibat adanya perubahan kebijakan struktur industri yang semula vertikal menjadi horizontal, serta kendala lainnya (LIPI 2005).
Pengembangan investasi industri biodisel sangat dipengaruhi oleh kebijaksanaan pemerintah dalam mengimplementasikan program diversifikasi enerji terbarukan. Kendala pengembangan investasi yang dihadapi oleh negara produsen di dunia saat ini adalah mahalnya biaya produksi biodisel terutama disebabkan oleh harga bahan baku yang relatif tinggi (Soerawidjaja dan Tahar
2003 ).
Dalam rangka mendukung program pengembangan BDS nasional secara komersial diperlukan suatu pengkajian terhadap keputusan investasi. Diketahui faktor yang mempengaruhi suatu keputusan investasi banyak dan kompleks serta dapat berubah baik besaran maupun nilai menurut waktu dan kondisi yang terjadi.
Untuk membantu pengambil keputusan mengetahui keputusan investasi yang tepat dan relatif cepat, maka penelitian ini menyusun model sistem penunjang keputusan investasi pada industri BDS menggunakan model sistem dinamis. Pendekatan model sistem dinamis dinilai tepat untuk digunakan dalam
4
dinamika industri, bisnis, sosial, formulasi kebijakan, enerji, dan lingkungan
(Muhamadi et al. 2001).
Penelitian di bidang investasi biodisel diharapkan dapat bermanfaat bagi pelaku usaha, pemerintah, perguruan tinggi, dan masyarakat pengguna yang merupakan motor penggerak bagi pengembangan investasi pada industri BDS. Penggunaan produk tersebut diharapkan dapat mengurangi masalah polusi yang
terjadi dan dapat mengatasi masalah kelangkaan sumber enerji mineral dimasa yang akan datang.
1.2. Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan rancang bangun sistem penunjang keputusan investasi pada industri biodisel kelapa sawit menggunakan model sistem dinamis.
1.3. Ruang Lingkup Penelitian
Biodisel kelapa sawit merupakan sumber energi baru di Indonesia yang belum banyak dikembangkan secara komersial. Mengingat biodisel kelapa sawit merupakan salah satu sumber energi yang dapat terbarukan dan bahan bakunya tersedia didalam negeri maka perlu dikaji potensi dan manfaat serta masalah yang akan dihadapi apabila investasi BDS dilakukan. Untuk menilai kelayakan
investasi tersebut perlu disusun suatu model sistem penunjang keputusan investasi biodisel kelapa sawit. Dalam merepresentasikan model digunakan model sistem dinamis, karena model sistem ini dapat merepresentasikan berbagai skenario permasalahan yang bersifat kompleks, stokastik dan bersifat dinamis atau berubah sesuai dengan kondisi yang terjadi. Secara garis besar ruang lingkup
pada penelitian adalah sebagai berikut :
1. Biodisel kelapa sawit yang dikaji pada penelitian ini adalah biodisel yang berasal dari minyak kelapa sawit kasar (Crude Palm Oil)
2. Biodisel yang dihasilkan digunakan sebagai bahan bakar cair pada alat transportasi.
faktor intrinsik. Faktor tidak langsung seperti kondisi suatu negara atau
country risk dan keadaan moneter diasumsikan dalam keadaan tetap. 4. Perhitungan simulasi proses pengolahan biodisel kelapa sawit didasarkan
pada proses pengolahan berskala besar dengan kapasitas produksi 100 ribu ton per tahun, dengan hasil biodisel dan gliserin murni.
5. Implementasi Sistem Penunjang Keputusan didesain menggunakan
software I Think.
6. Pengolahan data pada sub model dilakukan dengan software Lotus
Smartsuite, Microsoft Excel dan Minitab.
7. Validasi model dilakukan dengan landasan teori atau data empiris yang ada.
1.4. Manfaat Penelitian
Industri biodisel di Indonesia relatif baru dan belum berkembang secara luas, untuk itu diperlukan sosialisasi dan masukan berupa kajian dan penelitian di bidang biodisel kelapa sawit kepada para pihak yang terkait dalam pengembangannya yaitu pemerintah (sebagai regulator dan fasilitator), pelaku
usaha dan masyarakat sebagai pengguna. Pada dasarnya manfaat penelitian dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Secara ilmiah menghasilkan suatu model sistem berupa perangkat lunak atau program komputer yang dapat digunakan sebagai alat bantu bagi pengambil keputusan dalam melakukan penilaian terhadap kelayakan investasi pada industri biodisel kelapa sawit.
2. Membantu pelaku usaha atau calon investor dalam menyusun perencanaan investasi dibidang biodisel kelapa sawit.
3. Memberi masukan kepada pemerintah dalam memformulasikan kebijakan
II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Penunjang Keputusan
Setiap hari manusia selalu membuat keputusan baik keputusan individu
maupun keputusan organisasi atau manajemen yang dibuat oleh para manajer.
Manajemen adalah suatu usaha pemanfaatan sumberdaya manusia, uang, enerji,
material, ruang dan waktu yang semuanya disebut masukan atau input, untuk
selanjutnya diproses menjadi keluaran atau output untuk mencapai tujuan
organisasi (Turban et al. 2004).
Keberhasilan suatu manajemen sangat ditentukan oleh kemampuan para
pimpinan dan manajer untuk mengambil suatu keputusan. Para manajer atau
pengambil keputusan dari suatu organisasi sering dihadapkan pada tantangan
internal dan eksternal sehingga memerlukan perubahan dan penyempurnaan pada
fungsi manajerialnya (Mintzberg dan Quim 1996).
Analisis sistem merupakan suatu studi yang mempelajari masalah yang
ada pada dunia bisnis dalam rangka mencari rekomendasi yang tepat untuk
penyelesaian masalah (Whitten dan Bentley 1998). Sedang menurut Eriyatno
(1998), ilmu sistem adalah suatu ilmu yang mempelajari perilaku dari elemen
yang berhubungan dan terorganisir untuk mencapai tujuan. Hubungan antar sub
sistem atau elemen dapat berupa transaksi, interaksi, transisi, koneksi atau relasi.
Menurut Marimin (2005), sistem adalah sekelompok metode, prosedur, teknik
atau objek yang berhubungan dan teroganisir saling keterkaitan satu sama lain
untuk membentuk kesatuan keseluruhan untuk mencapai tujuan tertentu.
Perkembangan ilmu sistem saat ini banyak diarahkan pada soft system
yaitu ilmu sistem yang mempelajari sistem penalaran sesuai dengan sistem kerja
syaraf manusia (Marimin 2005). Ilmu sistem dapat dijadikan dasar untuk
merancang Sistem Penunjang Keputusan (SPK), yang digunakan untuk
membantu para pimpinan atau manajer membuat keputusan terutama keputusan
yang bersifat kompleks dan tidak terstruktur serta tidak dapat atau sulit diprediksi.
SPK juga merupakan aplikasi dari sistem informasi yang dirancang untuk
menyediakan informasi yang bermanfaat bagi pengambil keputusan (Whitten et
Perkembangan dan penerapan SPK telah dimulai sejak 35 tahun yang lalu
yaitu dimulai dengan pengembangan SPK yang berorientasi model pada akhir
tahun 1960. Pada tahun 1970 dilakukan pengembangan teori dan implementasi
sistem perencanaan finansial. Pada pertengahan dan akhir 1980, diperkenalkan
sistem informasi eksekutif (Executive Information System/EIS), SPK kelompok
(Group Decision Support System/GDSS) dan SPK organisasional (Organizational
Decision Support System/ODSS) tersusun dari pengguna tunggal dan SPK
berorientasi model. Sekitar awal tahun 1990, data warehousing dan on-line
analytical processing (OLAP) memulai perluasan bidang SPK dengan pendekatan
milenium atau aplikasi analisis berbasis web juga mulai diperkenalkan (Power
2002).
Pada tatanan konseptual SPK terbagi menjadi 5 bagian yaitu (Power
2002):
(1) SPK yang berbasis komunikasi (communication-driven DSS)
(2) SPK yang berbasis data (data-driven DSS)
(3) SPK yang berbasis dokumen (document-driven DSS)
(4) SPK yang berbasis pengetahuan (knowledge-drivenDSS) dan
(5) SPK yang berbasis model (model-driven DSS).
SPK yang berbasis model menekankan akses dan manipulasi model-model
statistik, finansial, optimasi dan simulasi. SPK yang berbasis model menggunakan
data dan parameter yang diberikan oleh pemakai SPK untuk membantu para
pengambil keputusan dalam menganalisis suatu situasi, tetapi mereka tidak
memerlukan data yang intensif.
Pada tatanan sistem, Power (2000), membagi SPK menjadi 2 bagian :
(1) Enterprise-wide DSS,berhubungan dengan penyimpanan data yang besar dan
melayani banyak manajer dalam suatu perusahaan
(2) Desktop atau single-user DSS adalah sistem kecil yang diperuntukkan pada
PC manajer individual
Sprague dan Carlson (1982) mengidentifikasi 3 komponen dasar SPK
yaitu :
8
(2) Sistem manajemen basis model (Model-Base Management Model/MBMS)
dan
(3) Generasi dialog dan sistem manajemen (Dialog Generation and Management
System/DGMS)
Menurut Marakas (1999), struktur SPK terdiri dari 5 komponen berbeda
yaitu :
(1) Sistem manajemen data,
(2) Sistem manajemen model,
(3) Mesin pengetahuan,
(4) Antarmuka pemakai dan
(5) Pemakai.
Sprague dan Watson (1980) membagi SPK ke dalam 3 sub-sistem utama
yaitu :
(1) User-system interface, yaitu dimana para pembuat keputusan dapat
berinteraksi langsung dengan sistem.
(2) Sub-sistem yang menyimpan, mengelola, mengambil, menampilkan dan
menganalisis data yang relevan dan dikenal dengan istilah Sistem
Manajemen Basis Data (Data Base Management System = DBMS).
(3) Sub-sistem yang menggunakan model atau kumpulan model untuk
melakukan sejumlah tugas analisis, dan dikenal dengan istilah Sistem
Manajemen Basis Model (Model Base Management System = MBMS).
Menurut Sarma (1994) dan Dyer (1993), pendekatan sistematik (normatif)
dalam pengambilan keputusan terdiri dari beberapa tahap, yaitu:
(1) Mengenali problem-problem dalam mengambil keputusan
(2) Mengerti dan memodelkan sistem dan lingkungannnya
(3) Mengenali para pembuat keputusan
(4) Mengenali tujuan-tujuan para pengambil keputusan dan preferensinya
(5) Menganalisis pembatas-pembatas
(6) Mengembangkan alternatif-alternatif, dan
(7) Memilih alternatif-alternatif tersebut.
Menurut Bidgoli et al. (1987), SPK memberikan kemampuan untuk
analisis what-if, goal seeking, analisis sensitivitas, analisis laporan pengecualian,
peramalan, simulasi, analisis grafik, analisis statistik dan permodelan.
Aplikasinya, SPK baru dapat dikatakan bermanfaat apabila terdapat
kondisi sebagai berikut :
(1) Eksistensi dari basis data yang sangat besar sehingga sulit
mendayagunakannya.
(2) Kepentingan adanya transformasi dan komputasi pada proses mencapai
keputusan.
(3) Adanya keterbatasan waktu, baik dalam penentuan hasil maupun dalam
prosesnya.
(4) Kepentingan akan penilaian atas pertimbangan akal sehat untuk menentukan
dan mengetahui pokok permasalahan serta mengembangkan alternatif dan
pemilihan solusi.
2.2 Model Sistem Dinamis
Menurut Forester (1961 diacu dalam Coyle 1996), sistem dinamis adalah
sistem yang dikembangkan untuk menyelidiki suatu umpan balik dari suatu
informasi tertentu menggunakan suatu model yang didesain untuk memperbaiki
struktur dan kebijakan suatu organisasi. Sistem dinamis merupakan suatu
pengembangan dari sistem kontrol atau sistem manajemen pengendalian suatu
permasalahan yang kompleks dan berubah-ubah baik parameter maupun waktu.
Pemodelan merupakan suatu abstraksi dari sebuah situasi nyata atau
aktual. Dewasa ini dalam membantu para eksekutif, manager perusahaan industri
banyak menggunakan pemodelan sistem dinamis, karena sistem ini dinilai dapat
melakukan pemecahan masalah yang dinamis atau berubah menurut waktu dan
dapat mengintegrasikan pemecahan masalah berbagai disiplin, seperti bidang
sosial, ekonomi, administrasi, manajemen, politik dan lain-lain (Ford 1999).
Secara substansi terdapat 3 alasan yang mendasari penggunaan sistem
dinamis yaitu: 1) pendekatan sistem dengan metode sistem dinamis adalah
merupakan proses berpikir menyeluruh dan terpadu yang mampu
menyederhanakan kerumitan tanpa kehilangan esensi atau unsur utama yang
10
menganalisa mekanisme interaksi atau melihat pola keterkaitan antar unsur atau
elemen suatu sistem yang rumit, berubah menurut waktu dan mengandung
ketidakpastian; 3) dapat merepresentasikan alternatif-alternatif keputusan dengan
cepat melalui simulasi dari model yang dibangun ( Coyle 1996).
Dalam membangun model perlu dilakukan beberapa proses berikut
(Muhamadi et al. 2001) :
(1) Identifikasi proses yang menghasilkan kejadian nyata.
(2) Identifikasi kejadian yang diinginkan.
(3) Identifikasi kesenjangan antara kenyataan dan keinginan.
(4) Identifikasi dinamika untuk mengatasi kesenjangan.
(5) Analisis kebijakan yang diperlukan
Secara garis besar, tahapan analisis sistem dinamis menurut masyarakat
pemerhati sistem dinamis meliputi: 1) identifikasi masalah; 2) merumuskan
hipotesis sistem dinamis; 3) menyusun kausal sebab-akibat atau Influence
Diagram; 4) membangun model simulasi pada komputer; 5) melakukan pengujian
model apakah dapat diterapkan pada dunia nyata, dengan menilai model ini
apakah dapat digunakan untuk pemecahan masalah dan memformulasikan
kebijakan yang diperlukan (System Dynamics society,
http://www.albany.edu/cpr/sds/, 20 Januari 2003).
Dalam khasanah ilmu sistem, metode sistem dinamis dimasukan dalam
kategori white box atau proses pengolahan input menjadi output dapat dijelaskan
dengan lebih akurat. Beberapa alat perangkat lunak yang digunakan dalam
peramalan sistem dinamis adalah program komputer Powersim, Vensim, Stella, I
think analist dan Mathematica (Muhamadi et al. 2001).
2.3. Model Dinamik
Secara umum model dinamik kontinu yang melibatkan mstate variable x1,
x2, ..., xm dapat dinyatakan dengan m buah persamaan diferensial biasa yang
bergantung pada waktu t dan k buah parameter yaitu pˆ ={ ,p p1 2,...,pk} dapat
1 1 1 2
2 2 1 2
1 2 ( ( ), ( ),..., ( ); ; ) ( ( ), ( ),..., ( ); ; ) ( ( ), ( ),..., ( ); ; ) m m
m m m
x f x t x t x t t
x f x t x t x t t
x f x t x t x t t
= = = p p p & &
M M M
&
... (1)
dengan i
i dx x
dt
=
& . Dengan notasi vektor, sistem persamaan diferensial (1) dapat
dinyatakan sebagai:
( , , ), m, [0, ], p
f t t T
= ∈ ∈ ∈
x& x p x& R p R ... (2)
Bila diketahui nilai pengamatan yi yang merupakan fungsi dari t dan peubah xi
maka parameter p dapat diduga melalui tahapan sbb.:
i. Misalkan nilai pengamatan yi dinyatakan sebagai
( ( , ))
i i i
y =g x t p +ε
... (3)
dimana εi merupakan sisaan (residual) model.
ii. Misalkan xˆ ( , )t p adalah solusi (1). Penduga parameter p dapat diperoleh
dengan metode kuadrat terkecil (least square method) dengan cara
meminimumkan jumlah kuadrat sisaan ˆεi:
2
1
ˆ
min{ ( ) ( ( ( , ))) }
n
i i
i
S y g t
=
=
∑
−p x p ... (4)
Dari (4) akan diperoleh penduga parameter p, yaitu pˆ ={ ,p pˆ1 ˆ2,...,pˆk}
(Luenberger, 1979)
2.4. Model Logistik
Model logistik adalah suatu bentuk khusus model dinamik yang dapat
dinyatakan dengan persamaan diferensial:
( ) (1 )
dY Y
Y t r Y
dt = = −K
12
Suku r(1−Y K/ )dapat diinterpretasikan sebagai laju pertumbuhan. Laju ini
menurun ketika pertumbuhan Y(t) meningkat sampai batas atasnya K yang sering
disebut ”daya dukung lingkungan”.
Solusi dari persamaan tersebut adalah
( )
1 exp( )
K Y t
b a t
=
+ − ... (Luenberger, 1979) (6)
Dimana b > 0 ditentukan dengan kondisi awal Y(0) < 0. Bentuk kurvanya dapat
dilihat pada Gambar 1. Berdasarkan bentuknya kurva logistik juga sering disebut
sebagai “kurva S” (Luenberger 1979). Terlihat bahwa diawal, laju
pertumbuhannya meningkat pesat menyerupai pertumbuhan eksponensial sampai
pada suatu titik, lalu perlahan-lahan menurun hingga lajunya mendekati 0 saat
mendekati daya dukung lingkungan K. Titik di mana terjadi laju pertumbuhan
maksimum disebut “titik belok”.
Gambar 1. Kurva Logistik
Model logistik banyak digunakan untuk menduga pertambahan populasi
yang awalnya bertambah tetapi pada suatu saat laju pertambahan menurun karena
adanya faktor pembatas misalnya digunakan untuk menduga pertambahan
penduduk di negara yang baru berkembang dan perkembangan pertumbuhan
tanaman dan lain lain. Y0
Y
•
K
t
2.5. Analisis Finansial
Dalam menilai tingkat keberhasilan suatu perusahaan, pengambil
keputusan memerlukan informasi tentang kinerja keuangan, yang tersusun dalam
bentuk akuntansi keuangan. Pengambil keputusan terdiri dari pihak internal
(seperti dewan direksi, manajemen dan karyawan) dan pihak eksternal seperti
kreditor dan investor. Perusahaan bersaing untuk mendapatkan pendanaan
eksternal karena pemakai eksternal memiliki beragam alternatif investasi. Kualitas
informasi akuntansi yang disediakan bagi pemakai eksternal akan membantu
untuk menentukan (1) apakah pendanaan akan diterima, dan (2) biaya yang
berkenaan dengan pendanaan tersebut. Laporan keuangan yang biasanya
digunakan untuk menilai kinerja suatu perusahaan secara umum terdiri dari
laporan neraca, laporan laba rugi dan laporan arus kas (Stice dan Skousen 2004).
Beberapa dasar perhitungan kriteria investasi adalah sebagai berikut
(Haming dan Basalamah 2003):
a. Penghitungan Net Present Value (NPV)
Future Value (nilai akan datang) ialah nilai dari uang atau arus kas yang
akan diterima pada akhir periode tertentu di masa yang akan datang yang
bertumbuh sebesar tingkat bunga yang diperhitungkan.
FVn = Ao (1 + i)n ... (7)
Dimana: FVn = nilai akan datang pada akhir periode n
Ao = nominal arus kas pada periode dasar, atau periode ke-0
i = tingkat bunga yang diperhitungkan
n = periode waktu, 0, 1, 2, 3,…,n
Present Value (nilai sekarang) adalah jumlah uang yang harus
diinvestasikan pada waktu sekarang dengan tingkat bunga tertentu guna
mendapatkan penerimaan arus kas tertentu pada akhir periode tertentu di masa
datang.
PVo = n
n i) + (1
FV
... (8)
Dimana: PVo = nilai sekarang pada periode 0
FVn = nilai akan datang pada akhir periode ke-n
14
Metode nilai sekarang (present value method) adalah metode penilaian
kelayakan investasi yang menyelaraskan nilai yang akan datang arus kas menjadi
nilai sekarang dengan melalui pemotongan arus kas dengan memakai faktor
pengurang (diskon) pada tingkat biaya modal tertentu yang diperhitungkan.
PVt = At (1 + i)t ... (9)
Dimana: PVt = nilai sekarang dari arus kas periode ke-t
At = arus kas nominal pada periode ke-t
i = tingkat bunga yang diperhitungkan
t = periode 1, 2, 3,…, n
TPV =
∑
== n
i 1 i t
At
) + 1
( ... (10)
Dimana: TPV = nilai sekarang total
t t
i A
) + 1
( = nilai sekarang arus kas A setiap periode ke-t
NPV = -Io + TPV ... (11)
Dimana: NPV = Nilai Sekarang NICF – Nilai Sekarang
TPV = nilai sekarang total
Io = investasi awal
Net Income Cash Flow (NICF) yaitu arus kas bersih sesudah pajak
NICF = laba bersih + Depresiasi + (1 – t) Bunga ... (12)
Jika pendanaan proyek dilakukan oleh investor dengan dananya sendiri
(self financing) maka beban bunga tidak ada sehingga arus kas sesudah pajak
menjadi:
NICF = laba sesudah pajak (EAT) + Depresiasi ... (13)
Jika nilai sekarang NICF lebih besar nilai sekarang Io; maka proyek
dipandang layak karena mampu memikul beban yang ada, sekaligus membentuk
laba untuk investor atau pemilik perusahaan. Jika kedua besaran arus kas
dikurangkan, maka akan diperoleh nilai sekarang bersih (Net Present Value atau
NPV) dari proyek.
Kriteria nilai sekarang neto (Net Present Value – NPV) didasarkan pada
konsep mendiskonto seluruh aliran kas ke nilai sekarang. Dengan mendiskonto
sekarang, kemudian menghitung angka neto maka akan diketahui selisihnya
dengan memakai dasar yang sama, yaitu harga (pasar) saat ini. Hal tersebut berarti
sekaligus dua hal telah diperhatikan, yaitu faktor nilai waktu dari uang dan
(selisih) besar aliran kas masuk dan keluar. Dengan demikian, amat membantu
pengambil keputusan untuk menentukan pilihan. NPV menunjukkan jumlah
lump-sum yang dengan arus diskonto tertentu memberikan angka berapa besar nilai
usaha (Rp) tersebut pada saat ini.
NPV =
∑
∑
= = + + n t t n t t i t Co i t C 0
0 (1 )
) ( ) 1 ( ) (
... (14)
Dimana: NPV = nilai sekarang neto
(C)t = aliran kas masuk tahun ke-t
(C0)t = aliran kas keluar tahun ke-t
n = umur unit usaha hasil investasi
i = arus pengembalian (rate of return)
t = waktu
Jika NPV lebih besar 0 atau positif, berarti proyek layak dan jika NPV < 0
atau negatif berarti proyek tidak layak.
b. Penghitungan Internal Rate of Return (IRR)
Tingkat kemampulabaan internal (Internal Rate of Return) adalah metode
analisis kelayakan yang bertujuan untuk mengetahui tingkat balikan internal
sewaktu nilai sekarang arus kas masuk (TPV) sama dengan nilai sekarang
pengeluaran investasi (Io), atau sewaktu NPV sama dengan 0. Jika IRR lebih
besar dari tingkat bunga, maka proyek tersebut layak diterima.
IRR = I1 + [ ] ( 2 1)
1 2 2 I I NPV NPV NPV
... (15)
Dimana: IRR = Internal Rate of Return
I1 = tingkat bunga yang kecil
I2 = tingkat bunga yang besar
NPV1 = nilai sekarang bersih yang diperoleh dari faktor I2
16
NPV2 = nilai sekarang bersih yang diperoleh dari faktor I1
(positif)
c. Penghitungan Benefit-Cost Ratio
Untuk mengkaji kelayakan proyek sering digunakan pula kriteria yang
disebut Benefit-Cost Ratio (BCR). Penggunaannya amat dikenal dalam
mengevaluasi proyek-proyek untuk kepentingan umum atau sektor publik.
Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut :
BCR = biaya sekarang Nilai benefit sekarang Nilai = C PV B PV ) ( ) (
... (16)
Biaya C pada rumus di atas dapat dianggap sebagai biaya pertama (Cf)
sehingga rumusnya menjadi:
BCR =
Cf B PV) (
... (17)
Dimana: BCR = perbandingan manfaat terhadap biaya (Benefit-Cost
Ratio)
(PV)B = nilai sekarang benefit
(PV)C = nilai sekarang biaya
Kriteria BCR akan memberikan petunjuk sebagai berikut:
BCR > 1 usulan proyek diterima
BCR < 1 usulan proyek ditolak
BCR = 1 netral
d. Penghitungan Titik Impas (Break Even Point)
Titik impas adalah titik dimana total biaya produksi sama dengan
pendapatan. Titik impas menunjukkan bahwa tingkat telah menghasilkan
pendapatan yang sama besarnya dengan biaya produksi yang dikeluarkan. Selain
dapat mengungkapkan hubungan antara volume produksi, harga satuan dan laba,
analisis titik impas bagi manajemen akan memberikan informasi mengenai
hubungan antara biaya tetap dan biaya variabel. Dengan asumsi bahwa harga
penjualan per unit produksi adalah konstan maka jumlah unit pada titik impas
Pendapatan = biaya produksi
= biaya tetap + biaya tidak tetap
= FC + Qi x VC
Qi x P = FC + Qi x VC
Qi =
VC P
FC
….. ... (18)
Dimana: Qi = jumlah unit (volume) yang dihasilkan dan terjual pada
titik impas
FC = biaya tetap
P = harga penjualan per unit
VC = biaya tetap per unit
e. Penghitungan Payback Period
Jangka waktu pemulihan modal (payback period) adalah jangka waktu
yang diperlukan, biasanya dinyatakan dalam satuan tahun, untuk mengembalikan
seluruh modal yang diinvestasikan. Masa pemulihan modal ini dihitung dengan
menggunakan dua macam acuan, yaitu:
1. Metode arus kumulatif, dan
2. Metode arus rata-rata
Metode arus kas kumulatif dipakai sebagai alat penilai kelayakan jika arus
kas proyek tidak seragam, atau berbeda dari tahun ke tahun selama usia ekonomis
proyek. Sedang metode arus kas rata-rata dipakai jika arus kas proyek seragam,
atau sama besarnya dari tahun ke tahun selama usia ekonomis proyek ini.
Informasi masa pemulihan modal dapat dipakai sebagai alat prediksi
ketidakpastian dimasa datang, dimana proyek yang memiliki masa pemulihan
modal yang lebih singkat diidentifikasi sebagai proyek yang memiliki masa
pemulihan modal yang relatif lama akan memiliki pula resiko di masa mendatang
yang lebih besar.
T =
A Io
x 1 tahun ... (19)
Dimana: T = periode pemulihan modal
Io = investasi inisial
18
Pengertian Dan Spesifikasi Biodisel
Biodisel merupakan salah satu bahan bakar cair yang dapat digunakan
sebagai alternatif pengganti solar. Biodisel dapat diolah dari minyak nabati,
minyak hewani maupun dari minyak goreng bekas (used frying oil). Secara kimia
biodisel merupakan suatu alkil ester asam lemak rantai panjang. Secara teknis
biodisel yang langsung diolah dari minyak nabati dikenal sebagai VOME
(Vegetable Oil Methyl Ester) dan FAME atau Fatty Acid Methyl Ester (Germany
dan Bruna 2001).
Hasil produk pertanian yang dapat dijadikan biodesel diantaranya adalah
minyak kedele, minyak kanola, minyak bunga matahari, minyak jarak, minyak
kelapa, minyak sawit, minyak goreng bekas dan lain-lain. Perkiraan jumlah
biodisel di dunia yang berasal dari minyak kanola (rapeseed oil ) mencapai 84%;
minyak bunga matahari (sun flower oil) 13%; minyak kacang kedelai 1%; minyak
sawit dan minyak kelapa 1% dan lainnya 1% ( Ralf 2001 ).
Selain sebagai produk subsitusi dari solar yang digunakan pada sektor
transportasi, biodisel dapat juga digunakan sebagai minyak bakar atau minyak
pemanas (heating oil) pada wilayah sensitif seperti wilayah perairan/ laut, dan di
area pertambangan. Penggunaan biodisel di wilayah ini bertujuan untuk
mengurangi polusi karena emisinya tidak membahayakan lingkungan (Biodiesel
Development Corporation 1999).
Beberapa perusahaan otomotif di dunia telah menggunakan biodisel tanpa
memodifikasi mesin. Biodisel dapat digunakan secara murni atau disebut B100
dan penggunaannya dapat juga dicampur dengan solar pada berbagai komposisi
campuran, misalnya B20 merupakan campuran biodisel 20% dan solar 80%. Pada
saat ini biodisel yang tersedia secara komersial di Amerika dan Eropa adalah B20,
Perancis B05, dan berbagai komposisi campuran lainnya (Korbitz 1997).
Hasil penelitian yang dilakukan oleh Colorado Institute terhadap
perbandingan emisi kendaraan yang menggunakan bahan bakar solar dan biodisel
menunjukkan bahwa emisi kendaraan yang menggunakan biodisel (B20) lebih
rendah dibandingkan emisi kendaraan yang menggunakan solar. Komponen emisi
yang lebih rendah adalah total partikulat 14%, hidrokarbon 13% dan karbon
tidak mengandung logam sulfur (Biodiesel Development Corporation 1999).
Perbandingan sifat fisiko kimia solar dan biodisel tertera pada Tabel 1 dibawah
ini.
Tabel 1. Perbandingan sifat biodisel dan solar
No. Sifat Fisik/Kimia Biodisel Solar
1 Komposisi Metil ester dari asam
lemak
Hidrokarbon
2 Massa jenis, mg/ml 0.8624 0.8750
3 Viskositas kinem pd
40º C, mm2/s ( cSt) 5.55 4.0
4 Titik kilat, 0C 172 98
5 Angka setana 62.4 53
6 Kelembaban, % 0.1 0.3
7 Tenaga Mesin Tenaga yang dihasilkan
128.000 BTU
Tenaga yang dihasilkan 130.000 BTU
8 Putaran mesin Sama Sama
9 Modifikasi mesin Tidak perlu
10 Konsumsi bahan
bakar Sama
11 Pelumasan Lebih tinggi Lebih rendah
12 Emisi
Lebih rendah karbon monoksida, jumlah hidrokarbon, sulfur dioksida, nitro oksida
Lebih tinggi karbon monoksida, jumlah hidrokarbon, sulfur dioksida
13 Handling Kurang mudah terbakar Lebih mudah terbakar
14 Lingkungan Toksisitas rendah Toksisitas 10 kali
lebih tinggi
15 Provisi Terbarukan Tak terbarukan
Sumber : Penelitian Lemigas (Gafar 2001) dan US Department of Energy, National Renewable Energy Laboratory ( 2000 ), diolah.
Beberapa aspek yang menjadi pertimbangan negara produsen untuk
mengembangkan biodisel adalah: 1) ketersediaan bahan baku di negaranya;
2) minyak nabati yang akan diolah menjadi biodisel merupakan tanaman asli atau
budidaya asli negeri tersebut sehingga pasokan bahan baku dapat terjamin; 3)
kapasitas produksi disesuaikan dengan besarnya permintaan produk di negara
tersebut; 4) kesadaran terhadap kelangkaan sumber enerji dimasa yang akan
20
2.7. Sifat Fisiko-Kimia Biodisel
Sifat fisiko kimia dari biodisel dan solar relatif sama. Beberapa spesifikasi
atau parameter penting adalah ukuran, massa jenis Viskositas, angka setana, titik
kilat, titik awan/mendung (Germani dan Bruna, 2001). Ditinjau dari sumbernya
biodisel merupakan bioenerji yang dapat diperbaharui dan ramah lingkungan
sedangkan solar tidak dapat diperbaharui dan penggunaannya tidak ramah
lingkungan akibat kandungan CO, CO2, dan logam berat yang relatif tinggi
(Schafer 1998).
Enerji yang dihasilkan biodisel relatif sama dengan yang dihasilkan oleh
solar. Biodisel yang diaplikasikan pada motor bakar menghasilkan suara mesin
yang lebih halus karena memiliki angka setana yang lebih tinggi dari solar (Gafar
et al. 2001).
Minyak sawit atau CPO merupakan senyawa yang tersusun dari unsur
C, H, dan O. Minyak sawit juga terdiri dari fraksi padat dan fraksi cair dengan
perbandingan yang hampir sama. Minyak sawit mengandung beberapa jenis asam
lemak yang berikatan dengan gliserol membentuk trigliserida. Jumlah asam lemak
mencapai 95% dari berat total molekul trigliserida sehingga hal ini mempengaruhi
sifat fisika/kimia dari minyak tersebut (Ketaren 1986).
Parameter mutu biodisel dapat dibedakan atas dua kelompok yaitu:
1) parameter untuk menguji minyak disel; 2) parameter yang berhubungan dengan
komposisi kimia dan kemurnian metil ester. Parameter seperti densitas, angka
setana, dan kandungan sulfur dipengaruhi oleh jenis minyak nabati yang
digunakan dalam pemurniannya (Mittelbach 2001).
Biodisel relatif tidak memproduksi asap dan emisinya lebih mudah
diuraikan karena mempunyai sifat toksisitas yang lebih rendah dibandingkan
dengan solar karena biodisel tidak mengandung senyawa hidrokarbon aromatik
(Pacific Biodisel 2003). Penyimpanan dan penangganan biodisel cukup aman
dibandingkan dengan solar karena tidak menghasilkan uap yang berbahaya pada
suhu kamar. Biodisel tidak menghasilkan efek rumah kaca karena karbon yang
dihasilkan masih dalam siklus karbon yang tertutup sehingga bersifat ramah
2.8. Standar/Spesifikasi Biodisel
Standarisasi biodisel selama ini dilakukan oleh masing-masing negara
pengguna atau produsen. Standarisasi biodisel yang digunakan di Amerika
umumnya biodisel yang berasal dari minyak kedelai dan minyak goreng bekas
(used frying oil) distandarisasi oleh ASTM (American Standard for Testing and
Material). Biodisel yang biasanya digunakan di Jerman umumnya menggunakan
standar DIN series, misalnya DIN51606 banyak digunakan di negara Eropa,
sedang Jepang, Canada, Australia dan negara lainnya mempunyai standar sendiri.
Pada saat ini Uni Eropa sedang merumuskan acuan standar penggunaan biodisel
untuk Uni Eropa tetapi belum diberlakukan (Korbitz 1997).
Pada dasarnya standar atau spesifikasi biodisel ditentukan sesuai dengan
penggunaannya. Ada dua kegunaan biodisel yaitu, untuk bahan bakar otomotif
dan untuk enerji minyak bakar ( heating oil). Namun parameter penting untuk
kedua jenis penggunaan tersebut adalah kemurnian ester metil, viskositas, titik
kilat, bebas gliserol, kadar monogliserida, digliserida, trigliserida serta kadar CCR
atau Conradson Carbon Residu (Germany dan Bruna 2001) .
Di Indonesia telah terbentuk Forum Biodisel Indonesia yang
beranggotakan Departemen ESDM, Pertanian, Kementrian LH, Lembaga
Penelitian, Perguruan Tinggi dan praktisi. Forum Biodisel Indonesia
mengeluarkan acuan standar biodisel dengan mempertimbangkan beberapa
alternatif bahan baku yang tersedia di dalam negeri dan memiliki sifat yang sama
atau mendekati sifat fisiko kimia dari minyak solar yang digunakan di
Indonesia.Standar biodisel yang ada di Malaysia saat ini mengacu pada standar
minyak disel yang digunakan pada angkutan umum bus di sana. Parameter
penting adalah kandungan monogliserida 0,8%, digliserida dan trigliserida
masing-masing 0,1%. Perbandingan standar biodisel di Malaysia dan Indonesia
dapat dilihat pada Tabel 2 .
Perbedaan standar biodisel Indonesia dan Malaysia disebabkan oleh
adanya perbedaan jenis bahan baku yang digunakan untuk membuat biodisel.
Bahan baku yang digunakan untuk membuat biodisel di Indonesia adalah
minyak kelapa sawit dan turunannya, minyak jarak, dan minyak goreng.
22
turunannya saja. Spesifikasi minyak biodisel di Indonesia telah
mempertimbangkan kisaran nilai atau angka parameter yang dapat memenuhi
standar biodisel diantaranya angka setana, angka asam dan bilangan iodium
[image:42.612.106.522.180.700.2](Soerawidjaja dan Tahar 2003).
Tabel 2. Perbandingan Spesifikasi Biodisel Malaysia dan Indonesia
Parameter Satuan Malaysia Indonesia
Nilai Nilai
Kadar Ester Alkali % m/m ≥ 96,5 ≥ 96,5
Massa jenis pada 15 0C Kg/m3 860-900 -
Massa jenis pada 40 C 0.85 - 0.89
Viskositas @ 40 0C mm2/s 3,5 - 9 2.3 - 6.0
Titik kilat 0C 120 ≥ 100
Conradson (CCR) % m/m ≤ 0,3
-Angka setana ≥ 51 ≥ 48
Angka Asam Mg KOH/g 0,5 ≤ 0,8
Angka iodium Grams
Iodine/100 g 120 ≤ 115
Methyl ester dari linolenic acid % m/m 12
Kadar Ester berikatan rangkap >4 % m/m 1
-Metanol % m/m 0,02
-Kadar monogliserida % m/m 0,80
-Kadar digeliserida % m/m 0,20
-Kadar trigliserida % m/m 0,20
-Gliserol bebas % m/m 0,02 ≤ 0.02
Gliserin total % m/m 0,25 ≤ 0.25
Kadar (Na+K), ppm-b % m/m 5
-Fosfor, ppm-b % m/m 10,0 ≤ 10
Titik Awan 0C 5 ≤ 18
Cold Filter Plugging Point (CFPP) % b
-Korosi strip Tembaga(3jam/50ºC) ≤ 3
Residu Karbon - dalam contoh asli
- dalam 10% ampas distilasi
% b % b
≤ 0.05
≤ 0.3
Air dan sedimen % b ≤ 0.05
Air ppm b
-Kontaminasi total Ppm-b
-Temperatur distilasi 90 % ºC ≤ 360
Abu tersulfatkan, %-b %b ≤ 0.02
Belerang, ppm-b %b ≤ 50
Uji Halphen Negatif
Sumber : Malaysian Palm Oil dalam Shaz-Lan Group of Companies, Malaysia 2002; Budiman 2004. diolah.
Keterangan : 1. % m/m adalah persen massa per massa
2.9. Teknologi Pengolahan Biodisel
Proses pengolahan biodisel telah dikembangkan sejak tahun 1895 oleh
DR. Rudolf Disel dengan mengekstrak minyak bunga matahari, minyak kelapa,
dan minyak kacang dan diuji cobakan penggunaannya sebagai bahan bakar
mesin-mesin disel (Korbitz 1997). Pada saat ini berbagai macam proses teknologi
tersedia di pasaran mulai dari kapasitas produksi skala kecil, yaitu lebih kecil dari
10.000 ton per tahun, dan kapasitas produksi dengan skala besar, yaitu kapasitas
30.000-100.000 ton per tahun. Proses pengolahan biodisel dapat dilakukan
secara bertahap atau disebut batch process, dan dengan cara berkesinambungan
atau disebut continous process. Produk yang ingin dihasilkan dapat dirancang
sesuai dengan keinginan pengguna atau taylor made, misalnya biodisel dan
gliserin (Lohrlein 2002).
Teknologi pengolahan biodisel berskala besar dan sedang banyak
dihasilkan oleh perusahaan besar yang ada di Uni Eropa dan di Amerika.
Sedangkan teknologi pengolahan yang berskala kecil banyak dihasilkan oleh
bengkel kerja yang ada di Perguruan Tinggi dan lembaga penelitian atau asosiasi
petani terutama di negara Uni Eropa, Amerika dan Australia (Korbitz 1997).
Pengolahan minyak kelapa sawit atau CPO untuk menghasilkan biodisel
dapat dilakukan dengan proses esterifikasi dan transesterifikasi. Esterifikasi
adalah proses pembuatan ester dari asam karboksilat dan alkohol dengan katalis
asam (H2SO4), reaksinya dapat dinyatakan dengan persamaan yang terlihat pada
persamaan berikut.
O O
R C + ROH R C + H2O
OH OR
H2SO4
Asam Karboksilat Alkohol Ester karboksilat Air
Ester adalah turunan asam karboksilat yang gugus –OH dari
karboksilatnya diganti dengan gugus –OR dari alkohol. Ester dapat berikatan
24
