## PENGEMBANGAN STRATEGI UNTUK MENGELOLA RISIKO PADA INDUSTRI BIODIESEL DENGAN PENDEKATAN SISTEM INTELEJEN LOGIKA FUZZY
Anggara Hayun Anujuprana
Program Studi Teknik Industri, Universitas Bina Nusantara, Jakarta E-mail: hayun_its@yahoo.co.uk

## ABSTRAK
Industri  biodiesel  merupakan  salah  satu  industri  yang  menjadi  alternatif  pemerintah  untuk mengatasi  masalah  krisis  energi  di  Indonesia.  Namun,  pada  kenyataannya,  dari  62 perusahaan  biodiesel  yang  ada  sejak  awal  pengembangan  industri  biodiesel  di  Indonesia, pada saat ini hanya 2 perusahaan biodiesel yang masih berproduksi. Penelitian ini bertujuan membuat  sistem  cerdas  untuk  mengelola  risiko  industri  biodiesel  dengan  pendekatan  fuzzy AHP    dan  fuzzy  inference  system  sehingga  diperoleh  strategi  pengelolaan  risiko  industri biodiesel  yang  akurat.  Metode  analisis  dalam  penelitian  ini  adalah  pendekatan  sistem,  fuzzy AHP,  dan  fuzzy  inference  system.  Hasil  penelitian  diperoleh  strategi  pengendalian  risiko merupakan strategi pengelolaan risiko yang terbaik di industri biodiesel. Implementasi dengan menggunakan fuzzy inference system menunjukkan bahwa keakuratan biodiesel terjual sebesar 80%.
Kata Kunci: Manajemen Risiko, Strategi, Pendekatan Sistem, Fuzzy AHP, Dan Fuzzy Inference System

## ABSTRACT
Biodiesel  industry  is  one  industry  which  is  the  government  alternative  to  overcome  energy crisis  in  Indonesia.  However,  in  reality,  from  62  biodiesel  companies  that  have  since  the beginning  of  the  development  of  biodiesel  industry  in  Indonesia,  at  the  moment  only  2 companies that are still to produce biodiesel. This study aims to create intelligent systems for managing  risk  biodiesel industry  with  the  fuzzy  AHP  approach  and fuzzy  inference  system  so that  risk  management  strategies  in  biodiesel industry is  accurate.  Methods  of analysis  in this research  is  the  approach  system,  fuzzy AHP, and  fuzzy  inference  system. Results  obtained  by the  risk  control  strategy  is  the  best  risk  management  strategy  in  the  biodiesel  industry. Implementation  using  the  fuzzy  inference  system  shows  that  the  accuracy  of  biodiesel  sold output of 80%.
Keywords : Risk Management, Strategy, System Methodology, Fuzzy AHP, Dan Fuzzy Inference System

## PENDAHULUAN
Produksi Bahan Bakar Minyak (BBM) Indonesia dari tahun ke tahun mengalami trend penurunan.  Pada  tahun  2000,  produksi  BBM  Indonesia  sebanyak  1,4  juta  barel  perhari. Pada tahun 2001, 2002, 2003, sampai dengan 2007 produksi BBM Indonesia menjadi 1,3; 1,2; 1,1; sampai dengan 0,954 juta barel perhari. Di sisi lain, konsumsi BBM dari tahun ke tahun  semakin  meningkat.  Indonesia  yang  saat  ini  dikenal  sebagai  salah  satu  negara pengekspor minyak bumi, diperkirakan akan mengimpor pada 10 tahun mendatang karena produksi  minyak  dalam  negeri  tidak  dapat  memenuhi  permintaan  pasar  yang  meningkat dengan cepat akibat pertumbuhan penduduk dan industri. [1]
Dari 62 perusahaan biodiesel yang ada sejak awal pengembangan industri biodiesel di Indonesia,  pada  saat  ini  hanya  2  perusahaan  biodiesel  yang  masih  berproduksi  Hal  ini disebabkan  industri  biodiesel  merupakan  industri  baru  ( infant  industry )  yang  memiliki risiko  tinggi.  Saat  harga  minyak  tinggi,  bisnis  biodiesel  menarik.  Tetapi,  apabila  harga minyak  dunia  sudah  kembali  ke  kisaran  $50  perbarel,  bisnis  biodiesel  menjadi  kurang menguntungkan. Orang cenderung memilih solar yang memiliki harga lebih murah. [2]
Beberapa  penelitian  mengenai  pengelolaan  risiko  diantaranya  adalah  analisis  risiko pada  kasus  epidemi  penyakit  pada  gandum,  efek  penyakit  dan  biaya  yang  ditimbulkan dalam  perusahaan  ternak  perah  [3],  evaluasi  dan  adaptasi  teknologi  baru  dalam  sistem pertanian yang mengandung tingkat risiko tinggi. Schmuker mengembangkan metode fuzzy risk  analysis dengan  perangkat  analisis  risiko  yang  dapat  membantu  mengatasi  masalah kompleksitas  dan  ketidaktepatan  yang  melekat.  Aplikasi  dalam  penelitian  awal menunjukkan  terjadinya  peningkatan  keakuratan  hasil  analisis  risiko  sebesar  20%  pada studi kasus risiko lingkungan. [4]
Berdasarkan  hal  tersebut  diatas,  maka  perlu  adanya  kajian  mengenai  strategi pengelolaan  risiko  di  industri  biodiesel.  Kajian  menggunakan  metode fuzzy  AHP untuk menentukan strategi pengelolaan risiko dan fuzzy inference system untuk mengimplementasi  strategi  yang  diperoleh.  Dengan  adanya  strategi  pengelolaan  risiko yang tepat, diharapkan industri biodiesel dapat berkembang dengan baik.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Agroindustri Biodiesel
Agroindustri  adalah  industri  yang  mengolah  bahan  baku  hasil  pertanian  yang merupakan  tanaman  atau  hewan  dengan  proses  transformasi  dan  pengawetan  secara  fisik atau  kimiawi,  penyimpanan,  pengemasan,  dan  distribusi.  Berdasarkan  definisi  tersebut, maka dapat didefinisikan agroindustri biodiesel adalah industri yang mengolah bahan baku hasil pertanian seperti  kelapa  sawit, kelapa, dan  jarak pagar untuk diolah  menjadi  produk biodiesel.
Adanya dukungan kebijakan pemerintah seperti UU No 30 tahun 2007 tentang energi, Inpres No 1 tahun 2006 tentang penyediaan dan  pemanfaatan  bahan  bakar  nabati sebagai bahan  bakar  lain,  Peraturan  Presiden  No  5 tahun  2006 tentang  kebijakan  energi  nasional, dan  kebijakan-kebijakan  lainnya  diharapkan  dapat  menciptakan  pasar  untuk  industri biodiesel dan insentif bagi pengembangan industri biodiesel di Indonesia.
Pasar industri biodiesel diciptakan melalui target energy mix 2025 yang ingin dicapai oleh  Indonesia  sebesar  5%  pemakaian  solar  di  Indonesia.  Target  tersebut  berarti  pasar industri biodiesel Indonesia pada tahun 2025 diperkirakan mencapai 10,22 juta kilo liter.

## Konsep Risiko
Risiko  adalah  ketidakpastian  tentang  kejadian  di  masa  depan.  Risiko  dapat  juga didefinisikan  sebagai  kejadian  yang  merugikan.  Definisi  lain  dari  risiko  yang  sering dipakai  untuk  analisis  investasi  adalah  kemungkinan  hasil  yang  diperoleh  menyimpang dari yang diharapkan [5]. Dari beberapa definisi tersebut, maka risiko dihubungkan dengan kemungkinan  terjadinya  akibat  buruk  (kerugian)  yang  tak  diinginkan  atau  tidak  terduga. Dengan  kata  lain,  kemungkinan  itu  sudah  menunjukkan  adanya  ketidakpastian. Ketidakpastian  merupakan  kondisi  yang  menyebabkan  tumbuhnya  risiko.  Ketidakpastian memiliki  banyak  tingkatannya.  Tabel  1  menunjukkan  tingkatan  ketidakpastian  dengan karakteristiknya.
Jika  risiko  menimpa  suatu  organisasi,  maka  organisasi  tersebut  dapat  mengalami kerugian yang signifikan. Oleh karena itu, risiko penting untuk dikelola. Manajemen risiko bertujuan  untuk  mengelola  risiko  sehingga  organisasi  dapat  mengoptimalkan  risiko. Manajemen risiko pada dasarnya dilakukan melalui proses identifikasi risiko, evaluasi dan pengukuran risiko, dan pengelolaan risiko.

## METODE PENELITIAN

## Kerangka Pemikiran
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  sistem.  Penelitian  dimulai dengan  analisa  kebutuhan  industri  biodiesel  terhadap  pengelolaan  risiko.  Dalam  analisa kebutuhan,  dilakukan  identifikasi  sistem.  Hasil  analisis  kebutuhan  dan  identifikasi  sistem adalah  perumusan  masalah  dan  tujuan  pengelolaan  risiko  industri  biodiesel.    Setelah merumuskan  masalah  dan  tujuan,  langkah  selanjutnya  adalah  mengidentifikasi  risiko. Kemudian  ditentukan  kriteria  dan  alternatif  pengelolaan  risiko  serta  penyusunan  hirarki. Setelah  hirarki  tersusun,  dilakukan  pengolahan  dengan  menggunakan fuzzy  AHP .  Hasil pengolahan  dengan fuzzy  AHP diperoleh  strategi  pengelolaan  risiko.  Tahap  terakhir penelitian  adalah  implementasi  strategi  dengan  menggunakan fuzzy  inference  system. Kerangka pemikiran secara lengkap dapat dilihat pada Gambar 1.

## Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan penelitian ini terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer  diperoleh  dari  wawancara  dan  pengisian  kuesioner  oleh  ahli  di  bidang  industri biodiesel.  Dalam  proses  akuisisi  pengetahuan,  penetapan  responden  yaitu  ahli  didasarkan pada  pertimbangan:  keberadaan  responden,  keterjangkauan,  dan  kesediaan  untuk diwawancarai,  mempunyai  reputasi,  kedudukan,  dan  telah  menunjukkan  kredibilitasnya sebagai ahli, serta telah berpengalaman dibidangnya. Berdasarkan kriteria  responden yang dipilih  untuk  memperoleh  data  primer  ada  3  orang  yaitu  peneliti,  dosen,  dan  perwakilan perusahaan  biodiesel.  Sedangkan  data  sekunder  diperoleh  dari  buku  tentang  biodiesel, jurnal, laporan penelitian biodiesel, dan internet.

## Pengolahan Data
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  sistem, fuzzy  AHP dan fuzzy  inference  system .  Pengolahan  data  dengan  pendekatan  sistem  untuk  memperoleh kebutuhan dan identifikasi sistem. Pengolahan data dengan menggunakan fuzzy AHP untuk memperoleh  strategi  pengelolaan  risiko  industri  biodiesel.  Tahapan  pengolahan  data dengan fuzzy AHP  terdiri  dari  penyusunan  hirarki,  pembobotan  kriteria  dan  alternatif dengan fuzzy , penentuan konsistensi, dan pemilihan strategi pengelolaan risiko. Sedangkan pengolahan  data  dengan  menggunakan fuzzy  inference  system untuk  mengimplementasi strategi  yang  telah  diperoleh.  Tahapan  pengolahan  data  dengan fuzzy  inference  system terdiri dari akuisisi dan representasi pengetahuan ahli, pengembangan rule fuzzy inference system, implementasi fuzzy inference system , dan pengujian sistem.
Perancangan Baris Aturan Fuzzy
Perancangan  baris  aturan fuzzy dilakukan  melalui  wawancara  dengan  pakar.  Pakar memberikan pendapat input  yang diperlukan untuk membangun sistem cerdas.Input-input tersebut  kemudian  ditentukan  nilai linguistic nya.  Input  dengan  nilai linguistic masing- masing  kemudian  dikaitkan  satu  sama  lain  dengan  menghasilkan  output  dengan  nilai linguistic tertentu.

## Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  menggambarkan  kebutuhan  masing-masing  pelaku  terhadap keberadaan  industri  biodiesel.  Kebutuhan  masing-masing  pelaku  saling  terkait  satu  sama lain  sehingga  dapat  mempengaruhi  pengelolaan  risiko  di  industri  biodiesel.  Analisis kebutuhan dapat dilihat pada Tabel 1.

## Identifikasi Sistem
Pengelolaan  risiko  industri  biodiesel  harus  dilandasi  dengan  pola  pikir  sistem  yang mengkaitkan  kebutuhan  masing-masing  pihak  dalam  industri  biodiesel.  Output  yang dikehendaki  adalah  pemenuhan  kebutuhan  hasil  identifikasi  kebutuhan  pada  masing- masing  pelaku.  Sedangkan  output  yang  tidak  dikehendaki  adalah  dampak  dari pengembangan  model  pengelolaan  risiko  industri  biodiesel.  Apabila  output  yang  tidak dikehendaki  terjadi,  maka  perlu  dilakukan  peninjauan  kembali  kontrol  manajemen terhadap input yang dapat dikendalikan.

## Perumusan Masalah
Permasalahan  yang  dihadapi  pelaku  industri  biodiesel  yang  berkaitan  dengan manajemen risiko adalah:
 Bahan  baku  biodiesel  belum  tersedia  dalam  jumlah,  kualitas,  harga,  dan  kontinuitas yang diperlukan
Gambar 1 Kerangka Pemikiran Strategi Pengelolaan Risiko Industri Biodiesel
Analisis Kebutuhan Identifikasi Sistem Perumusan Masalah Identifikasi Risiko Evaluasi dan Pengukuran Risiko Penyusunan Hierarki Pembobotan Kriteria dan Alternatif dengan Fuzzy Penentuan Konsistensi Strategi Pengelolaan Risiko Akuisisi dan Representasi Pengetahuan Ahli Pengembangan Rule FIS Implementasi FIS Pengujian Sistem Pendekatan Sistem Fuzzy AHP Fuzzy Inference System

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Bahan  baku  yang  tersedia  pada  saat  ini  (CPO)  merupakan  bahan  baku  untuk industri  pangan  dan  industri  lainnya,  sehingga  apabila  digunakan  untuk  bahan  baku biodiesel dapat mengganggu bahan baku industri pangan dan industri lainnya.
 BBM  di  Indonesia  pada  saat  ini  disubsidi  sehingga  harga  jual  biodiesel  kurang kompetitif dibandingkan dengan harga jual BBM.
Tabel 1 Analisis Kebutuhan Pelaku terhadap Pengelolaan Risiko di Industri Biodiesel
No Pelaku Kebutuhan 1 Petani 1. Harga jual komoditas yang layak, tidak fluktuatif, dan adanya jaminan pemasaran yang saling menguntungkan 2. Tersedianya teknologi budidaya dan sarana produksi yang terjangkau 3. Peningkatan pendapatan dan kesejahteraan 4. Kemudahan memperoleh informasi dan akses pasar yang lebih luas 5. Kemudahan dalam akses dan persyaratan dalam mengajukan kredit ke lembaga keuangan 2 Industri biodiesel 1. Tersedianya bahan baku yang kontinu dalam jumlah dan kualitas yang sesuai dengan yang dipersyaratkan 2. Adanya kesepakatan harga bahan baku yang saling menguntungkan 3. Adanya saling pengertian dan kerjasama yang harmonis antara petani dan industri biodiesel
4. Adanya teknologi pengolahan yang dapat menghasilkan produk biodiesel berkualitas secara efektif dan efisien 5. Kepastian pasar (transportasi, industry, PLN, atau swasta) 3 Pertamina 1. Kelancaran pasokan biodiesel 2. Kualitas biodiesel terjamin 3. Harga biodiesel stabil 4 SPBU 1. Kelancaran pasokan biodiesel 2. Kualitas biodiesel terjamin 5 Pemerintah 1. Meningkatkan ketahanan energi 2. Meningkatkan pajak pendapatan 3. Meningkatkan daya saing produk 4. Harga biodiesel stabil 6 Lembaga keuangan 1. Pengembalian kredit lancar
2. Risiko kegagalan usaha rendah 3. Terjaminnya modal/investasi yang ditanam 7 Masyarakat 1. Terciptanya lapangan kerja baru 2. Meningkatnya pendapatan dan kesejahteraan masyarakat sekitar
3. Minimnya risiko limbah industri biodiesel yang ditimbulkan 4. Bahan bakar ramah lingkungan 8 Industri Bahan bakar untuk pembangkit listrik, generator atau boiler

## Identifikasi Risiko
Berdasarkan  hasil  diskusi  dengan  pakar,  risiko  pada  industri  biodiesel  adalah: kontinuitas  bahan  baku  (jumlah  dan  kualitas),  fluktuasi  harga  BBM  dan  harga  komoditas pertanian  bahan  baku  biodiesel,  subsidi  BBM,  kepastian  pasar,  dampak  sosial,  dampak negatif ekologis, dampak positif ekologis.

## Evaluasi dan Pengukuran Risiko
Hasil  identifikasi  risiko  kemudian  dilakukan  evaluasi  dan  pengukuran  dengan menggunakan matriks frekuensi dan dampak. Berdasarkan Gambar 2 terlihat bahwa risiko industri biodiesel terletak pada kuadran I, II, dan III.

## Penyusunan Hierarki
Penyusunan hierarki dilakukan  melalui wawancara mendalam dengan beberapa pakar yang menghasilkan susunan hierarki strategi pengelolaan risiko industri biodiesel dengan 3 level yaitu fokus/ goal , tujuan, dan alternatif strategi.
 Level 2 yaitu tujuan. Tujuannya adalah:
a. Menanggulangi risiko kontinuitas bahan baku
b. Menanggulangi risiko fluktuasi harga BBM dan harga komoditas pertanian bahan baku biodiesel
c. Menanggulangi risiko kepastian pasar
d. Menanggulangi risiko subsidi BBM
e. Menanggulangi risiko dampak sosial
f. Menanggulangi risiko dampak negatif ekologis
g. Menanggulangi risiko dampak positif ekologis
 Level 3 yaitu alternatif strategi. Alternatif strategi pengelolaan risiko industri biodiesel adalah:
a. Penahanan risiko ( retention risk )
b. Diversifikasi risiko
c. Transfer risiko
d. Pengendalian risiko

## Penilaian Pakar dengan Menggunakan Fuzzy AHP
Berdasarkan penyusunan  hierarki, terdapat 8 matriks  yang akan dibuat kuesioner dan diisi oleh pakar sebagai
Gambar 2 Matriks Frekuensi dan Dampak Kuadran I Kuadran II Kuadran III Kuadran IV 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 10 8 9 Kontinuitas bahan baku Fluktuasi harga BBM dan harga  komoditas pertanian bahan baku biodiesel dan  dampak positif ekologis
Subsidi BBM
Kepastian pasar
Dampak sosial
Dampak negatif ekologis
Hasil  pengisian  pakar  kemudian  diagregasi  dan  difuzzyfikasi  berdasarkan  aturan  TFN ( Trianguler Fuzzy Number ). Contoh hasil agregasi dan defuzzyfikasi dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Agregasi dan Fuzzyfikasi Matriks Antar Tujuan (M1)
Dari Tujuan BB BT BA Menuju Tujuan Kontinuitas Bahan Baku 1,000 3,000 5,000 Fluktuasi Harga Kontinuitas Bahan Baku 0,447 1,000 2,236 Kepastian Pasar Kontinuitas Bahan Baku 0,655 1,000 1,528 Subsidi BBM Kontinuitas Bahan Baku 1,732 3,873 5,916 Dampak Sosial Kontinuitas Bahan Baku 1,000 1,528 3,000 Dampak Negatif Ekologis Kontinuitas Bahan Baku 1,000 1,528 3,000 Dampak Positif Ekologis Fluktuasi Harga 0,258 0,577 1,732 Kepastian Pasar Fluktuasi Harga 0,200 0,333 1,000 Subsidi BBM Fluktuasi Harga 1,000 3,000 5,000 Dampak Sosial Fluktuasi Harga 0,447 1,000 2,236 Dampak Negatif Ekologis Fluktuasi Harga 0,447 1,000 2,236 Dampak Positif Ekologis Kepastian Pasar 0,447 1,000 2,236 Subsidi BBM Kepastian Pasar 1,000 2,236 4,583 Dampak Sosial Kepastian Pasar 1,000 1,528 3,000 Dampak Negatif Ekologis Kepastian Pasar 1,000 1,528 3,000 Dampak Positif Ekologis Subsidi BBM 1,000 3,000 5,000 Dampak Sosial Subsidi BBM 1,000 3,000 5,000 Dampak Negatif Ekologis Subsidi BBM 1,000 3,000 5,000 Dampak Positif Ekologis Dampak Sosial 0,333 0,655 1,000 Dampak Negatif Ekologis Dampak Sosial 0,378 0,775 1,291 Dampak Positif Ekologis Dampak Negatif Ekologis 0,333 1,000 3,000 Dampak Positif Ekologis

## Defuzzifikasi
Proses  defuzzifikasi  diperlukan  untuk  memperoleh  hasil  tunggal  dari  proses  fuzzyfikasi. Defuzzifikasi dilakukan dengan  menggunakan  metode mean geometric. Contoh hasil defuzzifikasi adalah sebagai berikut:Defuzzifikasi M1
1,000 2,466 1,000 1,000 3,411 1,661 1,661 0,405 1,000 0,637 0,405 2,466 1,000 1,000 1,000 1,570 1,000 1,000 2,172 1,661 1,661 1,000 2,466 1,000 1,000 2,466 2,466 2,466 0,293 0,405 0,460 0,405 1,000 0,602 0,723 0,602 1,000 0,602 0,405 1,661 1,000 1,000 0,602 1,000 0,602 0,405 1,383 1,000 1,000

## Pembobotan Tujuan dan Alternatif
Pembobotan  tujuan  dan  alternatif  dilakukan  dengan  mengkuadratkan  masing-masing  matriks defuzzifikasi. Hasil pengkuadratan matriks dicari jumlah baris dan hasil normalisasinya. Setelah itu, hasil pengkuadratan matriks dikuadratkan kembali dan dicari jumlah baris dan hasil normalisasinya kembali.  Demikian  seterusnya  langkah  tersebut  dilakukan  sampai  dengan  perbedaan  nilai  eigen sebelum dan sesudahnya tidak terlalu besar sampai dengan 4 desimal.

## Tabel 3 Hasil Pembobotan Tujuan dan Alternatif
Tujuan 1  Tujuan 2  Tujuan 3  Tujuan 4  Tujuan 5  Tujuan 6  Tujuan 7
Hasil  Peringkat Alt Strategi 1 0,15 0,10 0,11 0,10 0,25 0,14 0,22 0,14 4 Alt Strategi 2 0,38 0,28 0,12 0,31 0,12 0,44 0,23 0,28 2 Alt Strategi 3 0,15 0,55 0,13 0,29 0,13 0,22 0,25 0,24 3 Alt Strategi 4 0,32 0,07 0,64 0,31 0,50 0,20 0,16 0,33 1 Bobot Tujuan 0,21 0,11 0,18 0,22 0,07 0,11 0,10
Dari Tabel 3 terlihat bahwa alternatif strategi 4 yaitu pengendalian risiko memiliki bobot yang tertinggi (0,33).  Secara berurutan alternatif strategi 2  yaitu diversifikasi risiko, alternatif strategi 3 yaitu transfer risiko, dan alternatif strategi 1 yaitu penahanan risiko menduduki peringkat 2, 3, dan 4 dengan bobot 0,28; 0,24; dan 0,14. Hal ini berarti strategi terpilih untuk pengelolaan risiko industri biodiesel  adalah  strategi  pengendalian  risiko.  Strategi  pengendalian  risiko  dapat  diartikan  bahwa industri  biodiesel  harus  mencegah  atau  menurunkan  probabilitas  terjadinya  risiko  atau  kejadian yang tidak diinginkan.

## Penentuan Konsistensi
Konsistensi  pengisian  kuesioner  oleh  pakar  dapat  terlihat  dari  nilai consistency  ratio (CR). Apabila  nilai CR  lebih kecil atau sama dengan 0,1 maka pengisian kuesioner dikatakan konsisten. Tetapi, apabila nilai CR lebih besar daripada 0,1 berarti pengisian kuesioner tidak konsisten. Hasil penilaian CR dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4 Hasil Penilaian CR
Matriks 1 Matriks 2 Matriks 3 Matriks 4 Matriks 5 Matriks 6 Matriks 7 Matriks 8 Consistency Ratio (CR) 0,046 0,021 0,018 0,007 0,003 0,011 0,008 0,008 Keputusan Konsisten  Konsisten  Konsisten  Konsisten  Konsisten  Konsisten  Konsisten  Konsisten
Dari Tabel 4 terlihat bahwa semua matriks memiliki nilai CR lebih kecil sama dengan 0,1. Hal ini berarti pengisian kuesioner yang dilakukan oleh pakar sudah konsisten.

## Implementasi Strategi Pengelolaan Risiko dengan Fuzzy Inference System
Berdasarkan  hasil  diskusi  dengan  pakar  disepakati  bahwa  implementasi  strategi  pngelolaan risiko industri biodiesel yang terpilih yaitu strategi pengendalian risiko difokuskan pada kuadran III matriks risiko (lihat Gambar 3). Para pakar menyepakati bahwa implementasi strategi pengendalian risiko  adalah  inti  plasma,  efisiensi  produksi,  dan  kampanye  bahan  bakar  ramah  lingkungan.  Inti plasma  untuk  mengendalikan  risiko  kontinuitas  bahan  baku.  Efisiensi  produksi  untuk mengendalikan  risiko  subsidi  BBM.  Sedangkan  kampanye  bahan  bakar  ramah  lingkungan  untuk mengendalikan  risiko  kepastian  pasar.  Hasil  implementasi  strategi  pengendalian  risiko  adalah output berupa biodiesel terjual.
Input  inti plasma, efisiensi produksi, dan  kampanye  bahan bakar ramah  lingkungan diberikan nilai linguistic fuzzy :  rendah, sedang, dan tinggi. Sedangkan output biodiesel terjual  juga  memiliki nilai linguistic  fuzzy :  rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Setiap  input  mempunyai  kemungkinan  3  nilai linguistic dan  input  sistem  ada  3,  sehingga  diperlukan  27 rules untuk  mengimplementasikan fuzzy inference system ini. Representasi fuzzy dari nilai linguistic dengan menggunakan Triangular Fuzzy Number (TFN).  Secara  lengkapnya rules pada  stategi  pengelolaan  risiko  industri  biodiesel  dapat dilihat pada Tabel 5.
Gambar 3. Representasi TFN pada Strategi Pengelolaan Risiko Industri Biodiesel
Tabel 5 Penyusunan Rules Strategi Pengelolaan Risiko Industri Biodiesel Rules Inti Plasma Efisiensi Produksi Kampanye Biodiesel Terjual 1 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi 2 Tinggi Tinggi Sedang Tinggi 3 Tinggi Tinggi Rendah Sedang 4 Tinggi Sedang Tinggi Tinggi 5 Tinggi Sedang Sedang Sedang 6 Tinggi Sedang Rendah Rendah 7 Tinggi Rendah Tinggi Sedang 8 Tinggi Rendah Sedang Sedang 9 Tinggi Rendah Rendah Rendah 10 Sedang Tinggi Tinggi Tinggi 11 Sedang Tinggi Sedang Sedang 12 Sedang Tinggi Rendah Sedang 13 Sedang Sedang Tinggi Sedang 14 Sedang Sedang Sedang Sedang 15 Sedang Sedang Rendah Sedang 16 Sedang Rendah Tinggi Sedang 17 Sedang Rendah Sedang Rendah 18 Sedang Rendah Rendah Rendah 19 Rendah Tinggi Tinggi Sedang 20 Rendah Tinggi Sedang Sedang 21 Rendah Tinggi Rendah Sedang 22 Rendah Sedang Tinggi Sedang 23 Rendah Sedang Sedang Sedang 24 Rendah Sedang Rendah Rendah 25 Rendah Rendah Tinggi Rendah 26 Rendah Rendah Sedang Rendah 27 Rendah Rendah Rendah Rendah
Implementasi Fuzzy Inference System dengan Matlab Implementasi fuzzy  inference  system menggunakan  software  matlab  7.5.0.  Metode  yang digunakan untuk implementasi pada input maupun output adalah TFN. Operasi AND menggunakan fungsi min, operasi OR menggunakan fungsi max, operasi implikasi menggunakan fungsi product , agregasi menggunakan fungsi sum , dan defuzzyfikasi menggunakan fungsi centroid .

## Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  melalui  pengecekan  akurasi fuzzy  inference  system. Pengecekan akurasi fuzzy  inference  system perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah rules yang  telah  dibuat sudah akurat atau belum. Cara mengecek akurasi fuzzy inference system dengan melakukan simulasi
0 10
40 50 60 90 100 Rendah
Sedang Tinggi
beberapa  nilai  inti  plasma,  efisiensi  produksi,  dan  kampanye  bahan  bakar  ramah  lingkungan, kemudian  dilihat  apakah  output  biodiesel  terjualnya  sudah  sesuai  dengan  yang  terdapat  pada membership  fuction atau  tidak.  Hasil  simulasi  dicari  prosentase  biodiesel  terjual  benar  atau  tidak. Semakin tinggi tingkat prosentase kebenarannya maka semakin akurat rules nya. Hasil  akurasi  adalah  80%.  Hal  ini  berarti  pengembangan rules dapat  dikatakan  akurat. Semakin  tinggi  nilai  akurasi,  semakin  tinggi  keakuratan rules yang  dikembangkan.  Apabila  pada rules yang  terjadi  kesalahan  pada  saat  dilakukan  pengecekan,  yaitu  inti  plasma  tinggi,  efisiensi produksi  tinggi,  dan  kampanye  sedang,  output  biodiesel  terjual  semula  tinggi  diubah  menjadi sedang, maka terjadi perubahan rule viewer fuzzy inference system seperti terlihat pada Gambar 5. Secara  sekilas  Gambar  4  dan  5  tidak  terlihat  bedanya.  Untuk  dapat  melihat  perbedaannya, maka  perlu  dilakukan  pengecekan  akurasi fuzzy  inference  system melalui  simulasi  beberapa  nilai inti  plasma,  efisiensi  produksi,  dan  kampanye  bahan  bakar  ramah  lingkungan.  Hasil  pengecekan dapat dilihat pada Tabel 6.

## Gambar 4 Rule Viewer Fuzzy Inference System
Tabel 6. Pengecekan Akurasi Fuzzy Inference System Inti Plasma Efisiensi Produksi Kampanye Biodiesel Terjual (Benar/Salah) Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi (Benar) Tinggi Tinggi Sedang Tinggi (Salah) Sedang Tinggi Rendah Sedang (Benar) Rendah Sedang Tinggi Sedang (Benar) Rendah Sedang Sedang Sedang (Benar)
Gambar 5 Rule Viewer Fuzzy Inference System Setelah Perbaikan Rules
Tabel 7. Pengecekan Akurasi Fuzzy Inference System Setelah Perbaikan Rules Inti Plasma Efisiensi Produksi Kampanye Biodiesel Terjual (Benar/Salah) Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi (Benar) Tinggi Tinggi Sedang Sedang (Benar) Sedang Tinggi Rendah Sedang (Benar) Rendah Sedang Tinggi Sedang (Benar) Rendah Sedang Sedang Sedang (Benar)

## KESIMPULAN
Hasil  identifikasi  risiko  diperoleh  bahwa  risiko  pada  industri  biodiesel  terdiri  dari  kontinuitas bahan baku (jumlah dan kualitas), fluktuasi harga BBM dan harga komoditas pertanian bahan baku biodiesel,  subsidi  BBM,  kepastian  pasar,  dampak  sosial,  dampak  negatif  ekologis,  dan  dampak positif ekologis.
Hasil  evaluasi  dan  pengukuran  risiko  diperoleh  bahwa  kontinuitas  bahan  baku,  subsidi  BBM, dan  kepastian  pasar  terletak  pada  kuadran  III.  Hal  ini  berarti  ketiga  risiko  tersebut  perlu diperhatikan oleh industri biodiesel agar dapat mempertahankan kelangsungan hidupnya
Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan fuzzy AHP, diperoleh hasil strategi pengendalian risiko  menempati  peringkat  pertama  dengan  nilai  0,33  dan  peringkat  selanjutnya  adalah  strategi diversifikasi  risiko  dengan  nilai  0,28.  Hal  ini  berarti  strategi  yang  terpilih  adalah  strategi pengendalian risiko.
Implementasi  strategi  pengendalian  risiko  industri  biodiesel  dengan  membangun  suatu  sistem cerdas implementasi strategi terpilih untuk memperoleh output biodiesel terjual.
Nilai akurasi sistem cerdas implementasi strategi pengendalian risiko adalah 80%. Hal ini berarti sistem yang dibuat akurat.
Apabila  dilakukan  perbaikan  terhadap rules yang tidak  akurat,  nilai  akurasi  sistem  cerdas  akan meningkat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Hendriadi  A,  Handaka,  Lilik  TM.  2005.  Prospektif  teknologi  pengolahan  biodiesel  dari  biji jarak  (Crude  Jatropha  curcas  Oil)  skala  pedesaan.  Balai  Besar  Pengembangan  Mekanisasi Pertanian.
[2]. Hambali, Erliza, et. al .. 2008. Teknologi Bioenergi. PT AgroMedia Pustaka. Jakarta.
[3]. Bennet, J. 1993. Genes for crop improvements. Genetic Enginnering
[4]. Schmucker  KJ.  1986.  Fuzzy  Sets,  Natural  Language  Computations  and  Risk  Analysis, Rockville: Computer Science Press, MD.
[5]. Hanafi, M. Mamduh. 2006. Manajemen Risiko. UPP STIM YKPN. Yogyakarta.
[6]. Eriyatno.  1998.  Ilmu  Sistem:  Meningkatkan  Mutu  dan  Efektivitas  Manajemen.  IPB  Press. Bogor.
[7]. Hambali,  Erliza, et.  al .  2006.  Jarak  Pagar  Tanaman  Penghasil  Biodiesel.  Penebar  Swadaya. Depok. Jawa Barat.
[8]. Marimin.  2007.  Teori  dan  Aplikasi  Sistem  Pakar  dalam  Teknologi  Manajerial.  IPB  Press. Cetakan II.
[9]. Priyanto  Unggul.  2007.  Menghasilkan  Biodiesel  Jarak  Pagar  Berkualitas.  PT  AgroMedia Pustaka. Jakarta.
[10]. Radjab Rudy . 2008. Pemanfaatan Biofuel , Seminar Nasional Biofuel. DDESDM. Jakarta.
[11]. Roesyadi, A.. 2006. Aplikasi Minyak Jarak Sebagai Bahan Bakar Diesel. Teknik Kimia ITS. Surabaya.
[12]. Santoso,  Imam.  2005.  Rekayasa  Model  Manajemen  Risiko  untuk  Pengembangan Agroindustri Buah-buahan secara Berkelanjutan. Disertasi. IPB. Bogor