## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN INTELIJEN CHAOTIC UNTUK STRATEGI PENGEMBANGAN AGROINDUSTRI UBIKAYU

## Pudji Astuti
Laboratorium Sistem dan Simulasi Industri Jurusan Teknik Industri, FTI Universitas Trisakti

## ABSTRACT
This study is aimed to design a generic decision support system on early warning system for  cassava  agroindustry. The  intelligent    system  was  established  as controlling  tools  through formulating  policies  for  managing  crisis  as  impact  of  chaotic  occurences.  This  integrated system was formulated using computer program consist of 5 models which are: variable identify source  of  turbulence  designed  with  Fuzzy  Pairwise  Comparation,  chaotic  investigation  model designed  with  chaos theory  approach,  Price  and  material  supply  forecasting  model    designed with  Artificial  Neural  Network.  Crisis  warning  model  was  set  up  with  threshold  analysis,  and supplemented  with  control  management  procedure.  When  Price  or  material  supply  was evaluated  at  crisis  level,  then  option  of  recovery  will be  presented.  The  inteligent  System  was implemented  in  user  friendly  decisión  support  system  named  CHAOTICA  (  Chaos  Theory  for Cassava Agroindustry).
Keywords  : Cassava,  tapioca,  chaos  theory,  Early  Warning  System,  Chaotic  Management System, Artificial Neural Network, Inteligent System
1. PENDAHULUAN 1 Ubikayu (manihot utilissima)
mempunyai  kandungan  karbohidrat  yang cukup tinggi yaitu sebanyak 32,4 dan kalori 567,0  kal  dalam  100  gram  ubikayu. Pemilihan  ubi  kayu  sebagai  bahan  pangan subtitusi  beras  mempunyai  alasan  yang kuat, karena mudah dibudidayakan, merupakan  makanan  pokok  asli  sebagian masyarakat  Indonesia,  dan  kandungan  gizi yang  memadai.  Selain  sebagai  bahan pangan  ubikayu  juga  sebagai  bahan  baku berbagai  sektor  industri  diantaranya  dapat diolah  menjadi  asam  sitrat,  monosodium glutamate, sorbitol, glukosa kristal, dextrose  monohydrate,  dextrin,  alcohol, etanol.
Sebagaimana  karateristik  agroindustri pada  umumnya  agroindustri  tapioka  rentan terhadap  sitem  pasokan  bahan  baku  karena bersifat  (1)  musiman  yang  menyebabkan volume  produksi  berfluktuasi  antar  musim sehingga membawa dampak resiko produksi dan tingkat ketidak pastian tinggi,
(2) mudah rusak, (3) menempati ruang yang
Korespondensi : Pudji Astuti E-mail : pudji_agus@yahoo.com
banyak,  (4)  memiliki  keragaman  yang tinggi  baik  pada  segi  kualitas  maupun volume komoditi antar waktu maupun antar daerah,  (5)  transmisi  harga  yang  rendah, kenaikan harga komoditi di tingkat konsumen tidak serta merta dapat meningkatkan  harga  di  tingkat  petani produsen,  namun  sebaliknya  penurunan harga  di  tingkat  konsumen  umumnya  lebih cepat  ditransmisikan  kepada  harga  di tingkat  produsen.  Struktur  pasar  dari ubikayu  bersifat  monopsonis  dimana  harga ditetapkan  oleh  perusahaan  besar,  sehingga usaha  tani  dan  industri  kecil  berada  pada posisi  yang  lemah  terhadap  posisi  tawar. Hal  ini  bisa  menyebabkan  kekecauan (chaos) pada agribisnis ubikayu.
Berdasarkan fenomena tersebut, penelitian  tentang  Rancangbangun  Sistem Intelijen  untuk  Strategi  Pengembangan Agroindustri  Ubikayu  dengan  Pendekatan Teori Chaos dilakukan  sebagai  suatu alternatif  pemecahan  masalah  secara  cepat dan  akurat  dalam  menghadapi  keadaan chaos.

## Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan  model  sistem  intelijen  yang
mencakup  sistem  deteksi  dini  keadaan chaos dan  sistem  manajemen  kontrol  yang dapat  digunakan  oleh  para  pengambil keputusan dalam proses penentuan kebijakan dalam rangka antisipasi
penanggulangan dampak chaos pada agroindustri tapioka.
Keluaran  penelitian  ini  menghasilkan perangkat  lunak  Model  Sistem  Intelijen CHAOTICA  (Chaos  Theory  for  Cassava Agroindustry )    yang  dapat  dipakai  untuk mendeteksi  keadaan  krisis  sebagai  dampak keadaan chaos serta memberikan
rekomendasi kebijakan atas prediksi
keadaan yang diperkirakan akan terjadi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Sebagai  validasi  rancangan  model penelitian  dilakukan  pada  agroindustri tapioka  skala  kecil  di  kabupaten  Bogor yang  mencakup  industri  tapioka  halus, industri  rakyat  produsen  tapioka  kasar  dan petani  ubikayu.  Variabel  utama  yang dijadikan  indikator chaos adalah  harga tapioka dan pasokan bahan baku.
Keberadaan pola data dapat digambarkan  sebagai  proses  deterministik dan  proses  random.  Proses  deterministik dapat ditandai dengan menggunakan pencocokan  regresi,  sedangkan  proses random  dapat  ditandai  melalui  parameter statistik  dari  fungsi  distribusi.  Dengan menggunakan  sifat  deterministik  saja  atau teknik  statistik  saja  tidak  akan  dapat menangkap  sifat  dari  sistem  yang  bersifat
chaos. Kesalahan  dalam  memprediksi keadaan  yang  akan  datang  akan  berakibat kepada  kekacauan  sistem  ( chaotic  system ). Perencanaan  strategi  dengan  pendekatan konvensional membutuhkan asumsi- asumsi, manajemen seringkali mengabaikan ketidak  pastian.  Pada  masa turbulence pendekatan  ini  tidak  sesuai  lagi,  karena turbulence terjadi  secara  acak  dan  tidak dapat diprediksi. Oleh karena itu kesalahan manajemen  dalam  merespon turbulence akan  membawa  sistem  industri  menjadi chaos (Kotler 2009).
Suatu sistem yang faktor-faktor penyusunnya rentan terhadap ketidakpastian  sangat  berpotensi  untuk menjadi chaos .  Demikian  pula  pada agroindustri tapioka skala kecil, kelangsungan  produksi  sangat  dipengaruhi oleh  kontinuitas  pasokan  bahan  baku  dan harga tapioka yang ditetapkan oleh mekanisme pasar. Kelebihan stock nasional akibat  dari  keberadaan  tapioka  impor  dan hasil  produksi  tapioka  dari  industri  besar mengakibatkan  lemahnya  posisi  tawar industri kecil.
Dalam  perancangan  model  Sistem Intelijen  pada  penelitian  ini  mencakup  5 sub-model,  yaitu:  1) sub-model identifikasi sumber  turbulensi,  2)  sub-model  pengujian eksistensi chaos ,  3)  sub-model  prediksi  4) sub-model  penentuan  krisis  ,  dan  5)  sub- model  kebijakan.  Untuk  lebih  jelasnya kerangka pikir model ini digambarkan pada gambar 1.
Dunia nyata Identifikasi keadaan  Chaos Artificial neural network Model peramalan Treshold Analisis Sistem pakar Potensi chaos? Pengendalian rutin tdk ya Sistem Deteksi Dini Identifikasi sumber turbulensi -  Eksponen Lyapunov - Dimensi Fraktal Tindakan kontrol
Gambar 1. Model Sistem Intelijen Manajemen Chaotic
Sub-model identifikasi sumber turbulensi  dilakukan  melalui  pemilihan variabel yang berpengaruh terhadap variabel  utama  yaitu  harga  tapioka  dan pasokan bahan baku. Penentuan variabel ini melalui  pembobotan  dari  pendapat  pakar yang  dihimpun  dengan  teknik Fuzzy Pairwise  Comparison yang  diadopsi  dari konsep Fuzzy AHP .
Sub-model  eksistensi chaos terhadap data harga tapioka dan pasokan bahan baku dilakukan  dengan  pendekatan  teori chaos yaitu dengan menghitung bilangan eksponen Lyapunov dan  dimensi  fraktal. Rumus untuk menghitung bilangan eksponen Lyapunov adalah
               ) 0 ( ) ( log 1 2 lim i i t p t p t  ........... (1)
Allan  Wolf (1985)  mengembangakan metode  penghitungan  eksponen  Lyapunov, berdasarkan  pada  penghitungan  jarak  yang memisahkan  lintasan  yang  bersebelahan  di dalam  ruang  fasa.  Jika  jarak  awal  antara lintasan adalah 0 N maka setelah interval waktu  yang  pendek,  jarak  N  yang  baru dengan eksponen Lyapunov  , adalah:
Jika  <0  maka  lintasan  akan  konvergen secara  eksponesial,  sedangkan  jika  >0 maka  lintasan  akan  divergen  secara eksponensial. Prosedur yang dilakukan oleh Wolf  adalah  mengambil  lintasan  tertentu dalam  ruang  fasa  dan  menghitung  rasio
,  dimana jarak  ke  lintasan  terdekat.
Hasilnya  adalah  rata-rata  jarak  sepanjang waktu  pengamatan,  sehingga  bilangan Lyapunov dalam formula khusus adalah:
     N k k k N t d t d t t 1 1 2 0 ) ( ) ( log 1  .........(2) 0   orbit  akan  tertarik  menuju  titik stabil  atau  periodik  stabil.  Titik- titik  tetap  dan  periodik  superstabil memiliki bilangan Lyapunov   
0   mengindikasikan sistem berada dalam keadaan steady state.
0   orbit  ini  bersifat  tidak  stabil  dan mengalami  chaos.  Titik-titik  yang
berdekatan  akan  menyebar  pada jarak yang sembarang.
Sedangkan  rumus  untuk  menghitung dimensi fraktal adalah 1 log log   d N D ...(3)
Dalam penelitian ini perhitungan digunakan pendekatan  heuristik  yang  dikembangkan oleh  Wolf  dalam  Peter  (1991).  Data  yang digunakan  adalah  data  harga  tapioka  dan pasokan  bahan  baku  selama  72  minggu yaitu perioda tahun 2008 hingga Juni 2009.
Sub-model  prediksi  harga  tapioka  dan prediksi  pasokan  bahan  baku  digunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Variabel  terpilih hasil  identifikasi  sub-model  identifikasi sumber turbulensi dan dimensi fraktal hasil perhitungan  pada  sub-model  pengujian eksistensi chaos dipakai sebagai input pada peramalan  dengan  JST.  Pada  simulasi  JST dicobakan  berbagai  kombinasi  struktur jaringan  dan  berbagai  kombinasi  fungsi aktivasi.
Sub-model  penentuan  krisis  dilakukan treshold  analysis yaitu  dengan  memeriksa hasil  predikasi  harga  tapioka  dan  prediksi pasokan  bahan  baku  pada  nilai  ambang batas untuk masing-masing variabel.
Variabel  harga  tapioka  memiliki  ambang batas  bawah,  yaitu  IRR  yang  masih  bisa diterima  (di  atas  tingkat  suku  bunga)  agar produksi terjamin kelangsungannya.
Sedangkan  variabel  pasokan  bahan  baku memiliki nilai ambang atas adalah kemampuan  produksi  maksimal  dan  nilai ambang bawah adalah kesanggupan produksi  minimal  sehingga  produksi  masih tetap bisa berlangsung.
Model Manajemen
Pengendalian
Dampak Chaos
Model  ini  dirancang  dalam  suatu sistem pakar  menggunakan fasilitas dialog yang  berfungsi  sebagai  sarana  interaksi antar pengguna dalam menentukan kebijakan  pengendalian  dampak Chaos .
Sistem  pakar  ini  terdiri  dari  2  tahap,  tahap pertama adalah menyusun solusi penanganan dampak Chaos dengan membuat  matriks  perihal  tentang  faktor dampak  dan  faktor  kepentingan/manfaat atas  kebijakan  yang  akan  dipilih.  Tahap kedua adalah menyusun alternatif solusi/kebijakan atas dasar penilaian terhadap faktor dampak dan manfaat.
Faktor dampak, adalah penilaian terhadap  resiko  sosial  ekonomi  yang ditimbulkan oleh alternatif kebijakan kepada  pemangku  kepentingan  industri tapioka.  Rentang  nilai  faktor  dampak dinyatakan secara kualitatif yaitu ”Rendah” ,”Cukup”, dan ”Tinggi”. Orientasi penilaian dampak ini adalah bagaimana
meminimalkan  dampak  atas  alternatif kebijakan  kepada  pemangku  kepentingan. Faktor  manfaat  atau  kepentingan,  adalah penilaian  terhadap  manfaat  /kepentingan yang  ditimbulkan  oleh  alternatif  kebijakan kepada  pemangku  kepentingan  industri tapioka.  Rentang  nilai  faktor  dampak dinyatakan secara kualitatif yaitu ”Rendah”, ”Ada”, dan ”Mendesak”. Orientasi penilaian  manfaat  ini  adalah  bagaimana memaksimalkan  manfaat  atas  alternatif kebijakan  kepada  pemangku  kepentingan. Kelangsungan industri tapioka tidak terlepas  dari  keterkaitan  antara  petani ubikayu,  industri  tapioka  kasar,  industri tapioka  halus,  konsumen  dan  pemerintah. Oleh  karena  itu  parameter-parameter  yang disusun untuk  mengukur intensitas dampak dan  manfaat  kebijakan  yang  diambil diupayakan dapat menjangkau pelaku rantai pasokan  tapioka  mulai  dari  petani  hingga konsumen.  Parameter  tersebut  adalah:  1) harga tapioka, 2) efisiensi produksi industri tapioka,  3)  efisiensi  produksi  industri  hilir, 4)  industri  tapioka  rakyat,  5)  pendapatan petani  ubikayu,  dan  6)  iklim  investasi  dan perekonomian nasional.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  telaah  pustaka  dan  pendapat pakar, faktor-faktor yang diduga berpengaruh  terhadap  harga  tapioka  adalah :  harga  bahan  baku,  impor  tapioka,  nilai tukar  mata  uang  rupiah  terhadap  dollar Amerika, permintaan tapioka dalam negeri, permintaan  ekspor,  biaya  produksi  dan musim.  Pendapat  2  pakar  dihimpun  pada kuisioner  perbandingan  berpasangan Fuzzy untuk  selanjutnya  dilakukan  pembobotan untuk  memperoleh  peringkat  dari  faktor- faktor  tersebut  terhadap  pengaruhnya  pada harga tapioka.
Tabel 1. Hasil pembobotan variabel yang berpengaruh terhadap harga tapioka No Variabel Bobot 1 Impor tapioka 0,357 2 Harga bahan baku 0,195 3 Nilai tukar 0,128 4 Permintaan dalam negeri 0,095 5 Musim 0,079 6 Biaya Produksi 0,074 7 Permintaan ekspor 0,071
Berdasarkan  telaah  dan  kajian  pustaka diidentifikasi  5  variabel  yang  diduga berpengaruh  terhadap pasokan  bahan  baku, yaitu  :  harga  ubikayu,  produksi  ubikayu, musim,  biaya  produksi,  dan  kualitas  bahan baku.
Tabel 2. Hasil pembobotan variabel yang berpengaruh terhadap pasokan bahan baku.
No Variabel Bobot 1 Produksi ubikayu 0,2696 2 Harga ubikayu 0,5222 3 Musim 0,0816 4 Biaya produksi 0,0690 5 Kualitas bahan baku 0,0576 Analisis  teori Chaos pada  data  harga tapioka dan pasokan bahan baku selama 72 minggu dari Januari 2008 hingga Juni 2009 ditemukan  bilangan  eksponen Lyapunov terbesar bertanda positif 0,05948 bits/minggu yang mengindikasikan sensitive  terhadap  kondisi  awal.  Eksponen Lyapunov terbesar  yang  bertanda  positif memberikan  informasi  kecepatan  meluruh dari  informasi  yang  diketahui  tentang  data time  series .  Kecepatan  kehilangan  untuk memprediksi  adalah  sebesar  1/0,05948  = 16,8  minggu.  Sehingga  harga  tapioka sangat  cepat  berubah  dan  tidak  dapat diprediksi lebih dari 4 bulan.     Sedangkan untuk  variabel  pasokan  bahan  baku diperoleh  bilangan  eksponen Lyapunov positif  0,05408  bits/minggu.  Kecepata kehilangan  untuk  memprediksi  adalah sebesar =1/0,5408=18,49 minggu. Sehingga pasokan  bahan  baku  sangat  cepat  berubah dan  tidak  dapat  diprediksi  lebih  dari  4,5 bulan.
Dimensi  fraktal  akan  menentukan jumlah  variavel  pembentuk  vaiabel  kunci (harga  tapioka    dan  pasokan  bahan  baku)
melalui embedding dimension .
Harga tapioka memiliki dimensi fraktal  sebesar  1,163  sehingga embedding dimension adalah: yang berarti variable harga tapioka dibentuk oleh 2, 3, 4 atau  5  variabel  yang  mempengaruhi.  Oleh karena  itu  pada  prediksi  harga  tapioka digunakan  3  variabel  input  yang  memilki bobot   >  10%  yaitu  volume  impor  tapioka, harga  bahan  baku,  nilai  tukar  rupiah terhadap US.
Sedangkan pasokan bahan baku memiliki  dimensi  fraktal  sebesar  1,874 sehingga embedding  dimension adalah:
.  Berarti  variabel  harga  tapioka dibentuk  oleh  2,  3,  4  atau  5  variabel  yang mempengaruhi.  Prediksi  pasokan  bahan baku  digunakan  2  variabel  input  yang memilki  bobot  >  10%  yaitu  produksi ubikayu dan harga ubikayu.
Tabel 3. Nilai Eksponen Lyapunov dan dimensi fraktal Data Eksponen Lyapunov (bits/minggu) Kecepatan kehilangan untuk memprediksi (minggu) Dimensi Fraktal Pembulatan dimensi fraktal Embedding dimension Harga Tapioka 0.05948 16.81237391 1.163 2 [2,5] Pasokan Bahan Baku 0.05408 18.49112426 1.874 2 [2,5] Prediksi  harga  tapioka  dan  pasokan bahan baku Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan  teknik pengolahan
data yang memiliki kemampuan untuk menggeneralisasi
melalui  proses  belajar  dan  pengujian  yang menghubungkan  arus  data  input  kepada arus data output sehingga mampu melakukan  prediksi/peramalan  time  series yang bersifat chaos .
Harga  tapioka .  Model  prediksi  harga tapioka  dibangun  menggunakan  metoda Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  dengan  input data  3  buah  variable  yang  mempengaruhi harga  tapioka  yang  telah  ditentukan sebelumnya  dengan  pendekatan Fuzzy perbandingan  berpasangan.  Model  prediksi harga  ini  merupakan  bagian  penting  dalam sstem  deteksi  dini  terhadap  dampak chaos .
Pada model prediksi harga tapioka digunakan  arsitektur  Jaringan  Propagasi
Balik Lapisan Jamak       ( Multi-layer Back propagation  Network ).  Sebanyak  72  set data  70%  digunakan  untuk  pembelajaran ( training )  dan  30% testing ,  3 input data,  1 hidden  layer dan  dicobakan  untuk  14  dan 12  neuron  pada  layar  tersembunyi  dan  4 neuron  pada output  layer .  Fungsi  aktifasi dari  input  layer  ke hidden  layer dan  dari hidden  layer ke output  layer dicobakan berbagai  kombinasi  yaitu sigmoid  biner, sigmoid  bipolar dan  fungsi  identitas  serta pada rentang data (0,1), (-1,0) dan (-1,1).
Pada  rentang  data  (0,1)  dengan  14 jumlah  neuron  pada hidden  layer ,  fungsi aktivasi sigmoid  biner dari input  layer ke hidden  layer dan sigmoid  bipolar dari hidden  layer ke output  layer memberikan hasil  pembelajaran  dan  pengujian  terbaik yaitu  dengan  MSE  0,0021  pada  proses pembelajaran  dan  0,002  pada  pengujian. Angka korelasi untuk pembelajaran sebesar 0,995 dan pengujian sebesar 0,997.
Gambar 2. Grafik training, testing dan prediksi harga tapioka
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 1  5  9  13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 Rp/kg Harga tapioka training testing
peramalan
Hasil  prediksi  untuk  periode  ke  73,74,75 dan 76 adalah sebesar Rp.4.824,-, Rp.4.872,-    Rp.4.720,-    dan  Rp.4.767,-. Data  harga  tapioka  untuk  bulan  Juli  2009 berkisar antara Rp.3.500,- hingga Rp.5.000,- sehingga hasil prediksi ini masih cukup akurat.
Pasokan  bahan  baku .  Pada  model peramalan  pasokan  bahan  baku  digunakan arsitektur Jaringan Propagasi Balik Lapisan Jamak  ( Multi-layer  Back  propagation Network). Sebanyak  72  set  data  70% digunakan  untuk  pembelajaran  ( training ) dan  30% testing ,  2  input  data,  1 hidden layer dan  dicobakan  untuk  14  dan  12 neuron  pada  layar  tersembunyi  dan  4 neuron  pada output  layer .  Fungsi  aktifasi dari  input  layer  ke hidden  layer dan  dari
hidden  layer ke output  layer dicobakan berbagai  kombinasi  yaitu sigmoid  biner, sigmoid  bipolar dan  fungsi  identitas  serta pada  rentang  data  (0,1)  dan  (-1,1).  Pada rentang data (0,1) dengan 12 jumlah neuron pada hidden  layer ,  fungsi  aktivasi  sigmoid biner  dari input  layer ke hidden  layer dan
sigmoid bipolar dari hidden layer ke output laye r  memberikan  hasil  pembelajaran  dan pengujian terbaik yaitu dengan MSE 0,0023 pada  proses  pembelajaran  dan  0,0026  pada pengujian. Angka korelasi untuk pembelajaran  sebesar  0,991  dan  pengujian sebesar  0,987.  Hasil  peramalan  untuk periode  ke  73,74,75  dan  76  adalah  sebesar 1.340 ton , 1.297 ton , 1.298 ton  dan 1.300 ton.  Data  pasokan  untuk  bulan  Juli  2009 berkisar  antara  1.300  ton  hingga  1.500  ton sehingga hasil prediksi ini masih akurat.
Gambar 3. Grafik training, testing dan prediksi pasokan bahan baku

## Penentuan keadaan krisis
Untuk  mendeteksi  keadaan  krisis sebagai  dampak  sistem chaos pada perioda prediksi dilakukan dengan penentuan ambang  batas  kemudian  memeriksa  hasil prediksi  pada  ambang  batas.  Nilai  ambang batas  untuk  harga  tapioka  ditentukan dengan  mengisi  nilai  paremeter  penyusun struktur  IRR.  Standar  IRR  tapioka  agar kegiatan  produksi  tetap  bisa  berlangsung adalah lebih besar dari suku bunga deposito bank.  Sedangkan  nilai  ambang  batas  untuk pasokan  bahan  baku  ditentukan  dengan mengisi nilai paremeter penyusun kapasitas produksi  maksimal  dan  kapasitas  produksi minimal. Apabila hasil pemeriksaan
terhadap  prediksi  berada  diluar  batas ambang  maka  system  akan  memberikan sinyal krisis. Keadaan krisis ini dikelompokan  pada  4  ketegori,  yaitu “Chaos  I”,  “Chaos  II”,  “Chaos  III”,  dan “Chaos  IV”.  Keadaan  “Chaos  I”  ialah keadaan  dimana  prediksi  pasokan  bahan baku berada di luar ambang atas.. Keadaan
“Chaos II” adalah keadaan dimana prediksi pasokan  bahan  baku  berada  di  bawah ambang  bawah.  Keadaan  “Chaos  III” adalah  keadaan  dimana  prediksi  harga tapioka  berada  di  bawah  batas  ambang bawah.  Keadaan  “Chaos  IV”  adalah keadaan  dimana  prediksi  harga  berada  di bawah  nilai  ambang  bawah  dan  prediksi pasokan  bahan  baku  berada  di  bawah  nilai ambang bawah kesanggupan produksi.
Hasil  validasi  model  terhadap  kondisi nyata,  nilai  ambang  atas  pasokan  bahan baku  ditentukan  berdasarkan  kemampuan produksi  maksimum  yaitu  dengan  7  hari produksi per-minggu dengan kapasitas rata- rata  225  ton  tapioka  perhari.  Sedangkan ambang  bawah  ditentukan  berdasarkan tingkat  produksi  ekonomis  yaitu  5  hari produksi per-minggu dengan kapasitas rata- rata  225  ton  tapioka  perhari.  Kualitas tapioka  kasar  sebagai  bahan  baku  tapioka halus  sangat  beragam,  sehingga  rendemen dari  tapioka  kasar  ke  tapioka  halus bervariasi  dari  90  hingga  95%.  Sehingga
0 1000 2000 3000 1  5  9  13 17 21 25 29 33 37 41 45  49 53 57 61 65  69 73 Ton data training testing peramalan
untuk  memenuhi  tingkat  produksi  normal diperlukan  tapioka  kasar  antara  1.013  ton hingga  1.496  ton  perminggu.  Dari  hasil prediksi  pasokan  bahan  baku  selama  4 minggu untuk bulan
Juli 2009
menunjukkan  pasokan  bahan  baku  masih dalam  batas  normal.  Pada  minggu  pertama dan  kedua  berdasarkan  IRR  industri  masih bisa  tetap  berlangsung,  tetapi  pada  minggu ketiga  dan  keempat  IRR  negative,  hal  ini menandakan  harga  tapioka  tidak  mampu
menutup  biaya  operasi.  Secara  keseluruhan pada bulan Juli 2009 IRR di bawah ambang bawah  yaitu  sebesar  6,7%,  hal  ini menunjukkan sinyal krisis “Chaos III”.

## Penentuan kebijakan
Kebijakan disusun dengan mengakuisisi pendapat pakar, yang kemudian  disusun  dalam  matriks  perihal sebagai berikut:
Tabel 4. Matriks perihal solusi
Manfaat Dampak Rendah Cukup Tinggi Rendah Pengadaan bibit unggul, penyediaan pupuk, pengadaan penyuluh lapangan Penataan koperasi petani ubikayu Penataan  kluster  industri tapioka Ada Penyediaan KUKM, KUR,KKPE  dan  pembiayaan usaha Penentuan  harga  dasar ubikayu dan tataniaganya Pembatasan impor tapioka Mendesak Pengembangan teknologi proses ubikayu kearah modifikasi tepung ubikayu Pengaturan kewajiban industri hilir untuk membeli tapioka lokal Pengaturan  pajak  impor tapioka Dengan  memperhatikan  upaya  untuk memaksimalkan manfaat dan meminimalkan  dampak,  maka  alternatif kebijakan  disusun  mengacu  pada  matriks perihal pengetahuan pakar kemudian diterjemahkan ke dalam program  komputer dengan  menggunakan  aturan  logika  ”jika- maka” (IF-THEN Rule ) melalui
pembentukan mesin inferensi.

## Implikasi kebijakan
Untuk meningkatkan pendapatan petani  dan  sebagai  upaya  pengamanan pasokan bahan bahan baku industri tapioka, diperlukan  kebijakan pengadaan  bibit unggul,  penyediaan  pupuk,  pengadaan penyuluh  lapangan.  Untuk  memperoleh jaminan pasar ubikayu dan sistem tataniaga ubikayu  sebagai  komoditi  pangan  dan energi  yang  strategis  diperlukan  penataan koperasi  petani  ubikayu,  penentuan  harga dasar  ubikayu  dan  tataniaganya.  Kebijakan penataan kluster industri tapioka
diharapkan  dapat  berfungsi  efektif  untuk memperoleh  jaminan    pasar  tapioka  dan kekuatan  posisi  tawar  terhadap  harga. Kebijakan  Penyediaan  KUKM,  KUR, KKPE dan pembiayaan adalah suatu bentuk pemberian  kredit  lunak  kepada  petani ubikayu dan industri tapioka   rakyat untuk
mengatasi  masalah  permodalan.  Implikasi dari  kebijakan  pengembangan  teknologi proses  ubikayu  kearah  modifikasi  tepung ubikayu  adalah  dalam  rangka  diversifikasi produk.  Dengan  mencampur  tapioka  lokal dan  impor  sebelum  dijual  ke  pasar  maka akan  ada  jaminan  penyerapan  tapioka dalam  negeri  pada  industri  hilir  dan mengurangi  volume  impor  tapioka  yang pada akhirnya akan menjaga stabilitas harga tapioka,  untuk  itu  diperlukan  pembatasan impor tapioka, kebijakan pengaturan kewajiban  industri  hilir  untuk  membeli tapioka  lokal  dan  pengaturan  pajak  impor tapioka. Dasar hukum kebijakan pengaturan pajak impor tapioka ini adalah berdasarkan Peraturan  MenKeu  No.132/2005  tentang Program  Harmonisasi  Tarif  Bea  Masuk 2005-2010    Tahap  Kedua.  Tertanggal  23 Desember  2005  dan  berlaku  mulai  1 Februari  2006.  Tarif  bea  masuk  ini ditetapkan sebesar 10%.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
1. Rekayasa Model Sistem Intelijen Agroindustri  Ubikayu  menghasilkan Perangkat  lunak  CHAOTICA  ( Chaos Theory for Cassava Agroindustry ) yang
dapat dipakai untuk mendeteksi keadaan  chaos  dan  dampaknya  serta memberikan  rekomendasi  kebijakan atas prediksi keadaan yang diperkirakan akan terjadi.
2. Data  harga  tapioka  dan  pasokan  bahan baku  yang  digunakan  dalam  penelitian memiliki karateristik chaos yang ditandai  dengan  ditemukannya  nilai eksponen Lyapunov positif dan memiliki dimensi fractal sebesar 0,05948  bits/minggu  dan  1,163  untuk harga tapioka. Sedangkan data pasokan bahan baku memiliki eksponen Lyapunov  dan  dimensi  fraktal  sebesar 0,05408 dan 1,874. Sifat ini
menunjukkan  bahwa  harga  tapioka  dan pasokan  bahan  baku  tidak  dapat diprediksi dalam jangka panjang. Untuk harga  tapioka  masih  relevan  untuk diprediksi  dalam  jangka  4  bulan  ke depan,  dan  pasokan  bahan  baku  4,5
bulan. 3. Dari  dimensi  fraktalnya  sedikitnya memerlukan 2 variabel untuk memodelkan harga tapioka dan pasokan bahan  baku  dalam  model  non  linier dinamik.
4. Pemilihan  variable  yang  berpengaruh terhadap  harga  tapioka  dan  pasokan bahan  baku  dilakukan  dengan  teknik
Fuzzy perbandingan berpasangan
menggunakan  konsep  Fuzzy  AHP.  3
Variabel  terpilih  sebagai  penyusun harga  tapioka  yaitu  volume  impor tapioka, nilai tukar rupiah terhadap US$ dan  harga  bahan  baku.  Dua  variabel terpilih  sebagai  penyusun  pasokan bahan  baku  yaitu  harga  ubikayu  dan produksi ubikayu.
5. Prediksi  harga  tapioka  digunakan struktur jaringan dengan 3 neuron input layer , satu hidden layer dan satu output layer dengan 1 neuron.  Untuk pasokan bahan  baku    digunakan  struktur jaringan  dengan  2  neuron input  layer , satu hidden laye r dan satu output layer dengan  1  neuron  .  Simulasi  dicobakan untuk  beberapa  kombinasi  baik  jumlah neuron pada hidden layer (12 dan 14) , rentang  data  untuk  normalisasi  (  (- 1,0),(0,1)  dan  (-1,1))  dan  berbagai kombinasi  fungsi  aktifasi  (  sigmoid biner,  sigmoid  bipolar  dan  fungsi
identitas).
Proses pembelajaran menggunakan  70%  pola  data  dan pengujian menggunakan 30% pola data. 6. Hasil  prediksi  harga  tapioka  dan pasokan bahan baku diproses  pada sub- model  penentuan  krisis  yaitu  dengan cara  memeriksa  data  prediksi  pada ambang batas yang ditentukan berdasarkan  IRR  dan  kemampuan produksi, dan sebagai outputnya adalah sinyal  chaos  yang  terbagi  menjadi  4 kategori yaitu Chaos I, Chaos II, Chaos III  dan  Chaos  IV.  Implementasi  pada kondisi  nyata  pada  prediksi  bulan  Juli 2009 menunjukkan sinyal “Chaos III”.

## SARAN
1. Persoalan agroindustri tapioka merupakan  persoalan  yang  kompleks dan  rumit,  apabila  tidak  dipecahkan maka  akan  terus  berpotensi  Chaos. Oleh  karena  itu  masalah  agroindustri ubikayu  tidak  bisa  dipecahkan  pada mekanisme  pasar,  strategi  penentuan kebijakan harus menggunakan pendekatan struktural/ institusional yang melibatkan campur tangan pemerintah. 2. Sistem  dialog  pada  sistem  manajemen control Model CHAOTICA memberikan kemudahan pengguna dalam  merumuskan  kebijakan  yang akan  dilakukan  dalam  mengantisipasi dan  menanggulangi  krisis  sebagai dampak sistem chaos.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Austin,  J.E.  1992. Agroindustrial
Project  Analysis. Critical  Design
Factor.  EDI  Series  in  Economic
Development.  The  Johns  Hopkins
University Press.
[2] Brown  J.G.  1994. Agroindustrial Investment  and  Operations .  The International Bank for Reconstruction  and  Development. Washington. [3] Chorafas,  DN,  1994. Chaos  Theory in  The  Financial  Markets  :  Applying Fractals, Fuzzy Logic, Genetic Algorithms, Swarm Simulation & The Monte  Carlo  Method  to  Manage
Market  Chaos  &  Volatility .  Toppan Co.Ltd. Tokyo. Japan.
[4] Devaney L.Robert. 1986. An Introduction  to  Chaotic  Dynamical
Systems .  The  Benyamin/Cummings Publishing Co.Inc, California,USA.
[5] Dwyer. Gerald P. Jr. 1992.
Stabilization  Policy  can  Lead  to Chaos. Journal of Economic Inquiry .
[6] Eriyatno  dan  Fajar  Sofyar.  2007. Riset  Kebijakan,  Metode  Penelitian untuk  Pascasarjana .  IPB  Press, Bogor.
[7] Kotler,  Philip,  John  A.  Calione. 2009. Chaotics  The  Business  of Managing and Marketing in The Age of Turbulence . Amacom. USA
[8] Levy.  1994.  Chaos  Theory  and Strategy  :  Theory  Application  and Managerial  Implication. Strategic Journal . Vol 15, 167-178 .
[9] Muhyiddin  Dandy  Sobron.  2005. Penggunaan  komponen  chaos  dan Artificial  Neural  Network  untuk
Peramalan  Harga  Saham. Thesis . Program Studi Teknik dan Manajemen Industri. Institut Teknologi Bandung. Bandung
[10] Nasution,  Muslimin.  2002. Evaluasi Kinerja  Koperasi .  Metoda  Sistem Diagnosa. Tim Pengkajian
Pengembangan  Koperasi  dan  UKM,
Jakarta.
[11] Peter. E.E. 1991. Chaos and Order in Capital  Markets  :  A  New  View  of Prices,  volatility .  John  Wiley-New
York [12] Salya  Dida  Heryadi.  2006.  Rekayasa Model Sistem Deteksi Dini Perniagaan  Minyak  Goreng  Kelapa Sawit. Disertasi , Sekolah Pascasarjana, IPB, Bogor. [13] Siang  Jon  Jek.  2005. Jaringan  Saraf Tiruan & Pemrogramannya Menggunakan Mathlab , Penerbit Andi, Yogyakarta. [14] Suharno, Paimin. 1995, The Dynamic  Structure  of  Demand  for Cassava  in  Indonesia  And  Its
Implications for Policy. Thesis Doctor  of  Philosophy .  University  of Philippines. Los Banos [15] Wheeler J. Donald. 2000.
Understanding  Variation  the  Key  to Managing  Chaos .  Second  Edition, SPC Press, Washington.
[16] Wiggins.  1990. Introduction  to Applied Nonlinear Dynamical System and Chaos . Springer-Verlag, London.