## sisteM Pendukung kePutusan untuk
PengeMBangan agRoindustRi Pala di talaud
Rillya arundaa *)1 , irman Hermadi *) , dan daniel Ro Monintja **)
*) Program Studi Ilmu Komputer, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor Jalan Meranti Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
**) Departemen Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor Jl. Agathis Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680

## aBstRaCt
Nutmeg (pala) is a plantation crop cultivated by the people of Talaud Islands, and it is one of the leading commodities in Talaud district. The main issue about the utilization of nutmeg is that there is no processing industry, so the utilization of nutmeg is not optimum. This condition could be the result of poor information and lack of decision making system that help stakeholders to decide on policy. The aim of this research is to design a decision support system (DSS) that can help business and government to make a decision related to planning and development of nutmeg agroindustry.  The  designed  DSS  consists  of  five  models,  namely,  (1)  location  determination using Location Quotient (LQ) and Analytic Hierarchy Process (AHP) methods, (2) agroindustry products  determination  using  AHP,  (3)  institutional  determination  using  AHP,  (4)  market forecasting using linear regression, and (5) financial analysis using investment criterion. The development of DSS refers to research stages of System Development Life Cycle (SDLC) and uses an Object Oriented (OO) approach. This research has successfully designed a web-based decision support system to develop nutmeg agroindustry in Talaud. This system could help the users  to  process  an  alternative  for  nutmeg  agroindustry  development  in  Talaud  because  the assessment has been computerized and can be accessed anywhere through the internet.
Keywords: agroindustry, analytic hierarchy process, nutmeg, object-oriented, SDLC

## aBstRak
Tanaman  pala  merupakan  salah  satu  komoditas  perkebunan  yang  banyak  diusahakan  oleh masyarakat Talaud dan merupakan komoditas unggulan Kabupaten Kepulauan Talaud. Masalah utama  yang  terjadi  adalah  belum  adanya  industri  pengolahan  pala  sehingga  turunan  buah pala seperti daging buah belum diolah dengan baik. Permasalahan tersebut disebabkan oleh kelangkaan informasi dan tidak adanya perangkat pengambil keputusan yang dapat membantu para stakeholder untuk menentukan kebijakan yang perlu dilaksanakan. Penelitian ini bertujuan membangun  sebuah  sistem  penunjang  keputusan  (SPK)  sehingga  dapat  membantu  pelaku usaha dan pemerintah dalam mengambil keputusan yang berhubungan dengan perencanaan dan pengembangan agroindustri pala. SPK yang dibangun terdiri dari lima basis model yaitu (1)  penentuan  lokasi  menggunakan  metode  Location  Quotient  (LQ)  dan  Analytic  Hierarchy Process (AHP), (2) penentuan produk agroindustri menggunakan metode (AHP), (3) penentuan kelembagaan menggunakan metode AHP, (4) perkiraan pasar dengan metode regresi linier dan (5) analisis kelayakan finansial dengan menggunakan kriteria-kriteria investasi. Pengembangan SPK akan menggunakan pendekatan mengacu pada tahapan penelitian System Development Life Cycle (SDLC) dan menggunakan pendekatan pengembangan sistem Object Oriented (OO). Penelitian  ini  telah  berhasil  membangun  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  untuk pengembangan agroindustri pala di Talaud. Sistem ini, memudahkan pengguna untuk proses penentuan alternatif pengembangan agroindustri pala di Talaud karena proses penilaian sudah dilakukan secara terkomputerisasi dan dapat diakses di berbagai tempat yang memiliki akses internet.
Kata kunci: agroindustri, analytic hierarchy process, object-oriented, pala, SDLC
1 Alamat Korespondensi: Email: rill.christy@gmail.com

## PendaHuluan
Tanaman pala merupakan tanaman buah berupa pohon tinggi asli Indonesia, karena tanaman ini berasal dari Banda dan Maluku. Sebagian besar pala dipasok dari wilayah  timur  Indonesia,  terutama  Maluku,  Sangihe dan Talaud yang diekspor dalam bentuk rempah-rempah karena petani di sana cenderung untuk memanen pala yang sudah tua di pohon. Tanaman pala dikenal dengan tanaman rempah yang memiliki nilai ekonomis. Hasil tanaman  pala  yang  biasa  dimanfaatkan  adalah  buah pala (Nurdjannah, 2007).
Studi  literatur  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa seluruh bagian buah pala dapat diolah menjadi berbagai produk  turunan.  Daging  buah  dapat  diolah  menjadi aneka produk makanan antara lain manisan pala, salad pala, sirup pala, jeli pala, selai pala dan sambal pala. Disamping produk-produk tersebut, daging buah pala dapat diolah menjadi sari buah pala, minuman instan pala,  anggur  pala,  asam  cuka,  permen  gelatin,  dan permen  pala  ( hard  candy )  (Nurdjannah,  2007).  Biji pala  terdiri  atas  tiga  bagian,  yaitu  fuli,  tempurung, dan  daging  biji.  Fuli  dan  daging  biji  dapat  diolah menjadi  minyak  atsiri,  oleoresin  dan  mentega  yang digunakan  sebagai  perisa  pada  industri  makanan  dan kosmetik.  Sementara  itu,  ampasnya  dapat  dijadikan bungkil sebagai makanan ternak. Di samping itu, untuk tempurungnya dapat dimanfaatkan sebagai bahan baku dalam industri kimia.
Hasil survei BPS Talaud tahun 2014, pala merupakan salah satu komoditas unggulan Kabupaten Kepulauan Talaud dan merupakan tanaman yang banyak diusahakan oleh  rakyat  di  Talaud  dari  tahun  ke  tahun.  Produksi terbesar dari tanaman pala adalah dari usaha perkebunan rakyat dengan populasi tanaman diperkirakan mencapai 532.480 pohon, dimana 56 % diantaranya merupakan tanaman produktif. Sebagaimana dipresentasikan dalam Tabel  1,  tahun  2014  produksi  pala  rakyat  sebanyak 4.445,65 ton pada luas lahan 5.324,80 ha. Hasil survei memperlihatkan terjadinya peningkatan hasil produksi pala dari tahun ke tahun.
Ketersediaan  hasil  produksi,  tidak  diimbangi  oleh kebijakan  pemerintah  pada  kegiatan  pengolahan pascapanen dan pemasaran. Pengusahaan hasil panen pala oleh petani umumnya dilakukan secara tradisional, yaitu  dengan  mengeringkan  biji  pala  di  bawah  sinar matahari  dan  dijual  dalam  bentuk  biji  kering.  Proses penjualan  yang  dilakukan  belum  mengikuti  standar
packaging yang baik. Penanganan yang tidak optimal tersebut  mengakibatkan  rendahnya  produktivitas pala  yang  dihasilkan  dan  mengakibatkan  rendahnya nilai jual seperti pada Tabel 1. Pengolahan buah pala tradisional yang hanya mengambil bagian biji pala ini, berdampak pada banyaknya limbah daging pala yang hanya dibuang oleh petani. Masalah tersebut disebabkan oleh belum adanya industri pengolahan pala sehingga turunan buah pala seperti daging buah belum diolah dan dimanfaatkan dengan baik. Masalah ini ditambah oleh ketidakpastian  harga  di  tingkat  pedagang  dan  pasar, yang disebabkan oleh monopoli pasar dari investor pala di pusat. Keadaan tersebut merugikan petani sehingga biaya usaha tani menjadi tinggi sedangkan harga jual kurang  bersaing  dan  berakibat  pada  rendahnya  nilai tambah  yang  diterima  oleh  petani  pala.  Selain  itu, lemahnya penguasaan jaringan informasi tentang pasar sasaran  menyebabkan  kesulitan  dalam  mencari  dan menemukan peluang pasar.
Ketersediaan  sumber  daya  yang  cukup  (BPS  Talaud, 2015) dan permintaan pasar yang tinggi (DITJENBUN, 2013) memberi indikasi bahwa tanaman pala memiliki potensi  untuk  menciptakan  nilai  tambah  bagi  setiap pelaku  yang  terlibat  (Evalia,  2015).  Potensi  yang dimaksud yaitu dengan mengembangkan agroindustri pala. Pengembangan agroindustri pala ini diharapkan mampu direspons secara optimal oleh investor, pelaku usaha  maupun  oleh  pemerintah  sebagai  pihak-pihak yang berkepentingan dalam agroindustri ini, sehingga dapat  meningkatkan  pendapatan  dan  menanggulangi permasalahan  dalam  pemberdayaan  ekonomi masyarakat.
Pengembangan  sektor  agroindustri  pala  dipengaruhi oleh  dua  aspek  penting,  yaitu  aspek  penawaran  dan permintaan.  Aspek  penawaran  berkaitan  dengan proses  produksi  yang  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor seperti  bahan  baku,  jumlah  dan  kualitas  tenaga kerja,  teknologi  pengolahan,  dan  penanganan  akhir produk.  Aspek  permintaan  dipengaruhi  oleh  faktor- faktor  seperti  harga  produk,  tingkat  konsumsi,  mutu produk,  dan  produk  substitusi  (Lolowang,  2012). Pengembangan  agroindustri  pala  dipandang  dapat memberikan  alternatif  strategi  yang  dapat  dipakai untuk  meningkatkan  nilai  tambah  dan  daya  saing industri  ini.  Berdasarkan  kenyataan  tersebut,  perlu dilakukan  penelitian  guna  merumuskan  langkah strategi  pengembangan  agroindustri  berbasis  pala guna mendapatkan nilai tambah yang dapat dinikmati langsung  oleh  petani.  Strategi  pengembangan  yang
dimaksud adalah merancang sebuah sistem pendukung keputusan  (SPK).  Keputusan  yang  benar  dan  tepat guna menjamin kemajuan dan keberlangsungan usaha agroindustri ini (Syam et al. 2006).
Banyaknya kriteria dan alternatif dalam pengambilan keputusan  menyebabkan  para  pengambil  keputusan mengalami  kesulitan  untuk  memecahkan  masalah (Eriyatno,  2012)  sehingga  dibutuhkanlah  sebuah  alat bantu  analisis  yang  dapat  membantu  dalam  proses pengambilan  keputusan  (Tafreshi et  al. 2015).  Salah satu alat analisis tersebut berupa multi-criteria decision making (MCDM)  yang  memungkinkan  pengambilan keputusan  untuk  masalah  yang  bersifat  kompleks (Abdullah dan Adawiyah, 2014; Stirn dan Grošelj, 2010). Salah satu dari metode MCDM yang banyak digunakan adalah analytic hierarchy process (AHP) (Agarwal et al. 2011; Aguarón et al. 2014). AHP memiliki banyak kelebihan  dalam  proses  pengambilan  keputusan karena  cukup  efektif  dalam  menyederhanakan  dan mempercepat  proses  pengambilan  keputusan  dengan menguraikan  keputusan  kompleks  menjadi  bagian- bagian keputusan yang lebih kecil (Dalalah et al. 2010; Kabir dan Hasin, 2011). Keunggulan lain AHP, yaitu dapat  digambarkan  secara  grafis,  sehingga  mudah dipahami  oleh  semua  pihak  (pengguna)  yang  terlibat dalam proses pengambilan keputusan (Marimin et al. 2013).
Pengembangan  industri  berbasis  pala  melibatkan berbagai pihak yang terkait seperti investor, lembaga keuangan,  pemerintah,  konsumen,  pelaku  industri, penyedia  bahan  baku  dan  lembaga  penelitian.  Pihak- pihak tersebut membutuhkan informasi yang beragam serta  dapat  disajikan  dalam  bentuk  lengkap  dan cepat.  Penggunaan  perangkat  lunak  ( software )  dapat memberikan kemudahan dalam pengambilan keputusan
secara  cepat,  tepat,  efektif  dan  efisien  sehingga  akan menghemat waktu dan biaya (Nyamsuren et al. 2015). Beberapa    kelebihan    dalam  membangun  aplikasi berbasiskan web (Kendall  dan  Kendall,  2011)  adalah meningkatkan  kesadaran  akan  tersedianya  suatu layanan,  produk,  industri,  orang  atau  kelompok, bisa  diakses  selama  24  jam  oleh  pengguna  ( user ), menstandarkan  desain  antarmuka,  menciptakan  suatu sistem yang dapat diperluas secara global bukan hanya lokal  sehingga  mampu  menjangkau  orang-orang  di tempat-tempat yang berjauhan tanpa mengkhawatirkan zona waktu lokasi mereka.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  membangun  aplikasi SPK yang akan membantu para pengambil keputusan mengenai perencanaan dan pengembangan agroindustri berbasis pala. Hasil akhir penelitian ini adalah sistem pendukung  keputusan  pengembangan  agroindustri pala  berbasis web yang  dapat  menentukan  prioritas pengembangan  agroindustri  pala  di  Kabupaten Kepulauan Talaud, Sulawesi Utara.

## Metode Penelitian
Penelitian  telah  dilakukan  di  Kabupaten  Kepulauan Talaud Provinsi Sulawesi Utara, tepatnya di Kecamatan Kabaruan  dan  Kecamatan  Damau  karena  merupakan sentra  penghasil  pala.  Jenis  dan  sumber  data  yang digunakan data primer dan data sekunder. Data primer dikumpulkan  melalui  survei  lapangan,  wawancara, dan  pengisian  kuesioner  oleh  pakar.  Pakar  adalah mereka  yang  dianggap  memiliki  pengetahuan  luas tentang  pala  dan  agroindustri  pala  di  Talaud.  Data sekunder  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) dan  Dinas  Pertanian.  Pihak-pihak  yang  dimintakan pendapat dan saran sebagai pakar adalah kepala dinas
Tabel 1.  Hasil produksi, hasil pengolahan, dan harga tanaman pala di Talaud tahun 2009–2014
Tahun Luas areal tanaman pala (ha) Hasil produksi tanaman pala (ton) Hasil pengolahan pala Harga Pala Biji kering (ton) Fulli (ton) Biji kering (Rp/kg) Fulli (Rp/kg) 2009 5.181,96 3.553,48 551 79 30.500 60.500 2010 5.260,75 3.553,48 329 42 51.200 129.000 2011 5.260,75 3.525,85 649 73 83.000 173.000 2012 5.216,80 3.526,70 686 85 60.000 126.000 2013 5.319,78 4.177,72 925 140 59.000 114.000 2014 5.324,80 4.445,65 785 112 60.000 142.000 Sumber: BPS Talaud, 2015.
pertanian dan kehutanan Kabupaten Kepulauan Talaud, anggota Komisi B di dewan perwakilan rakyat daerah (DPRD) Kabupaten Kepulauan Talaud, kepala bidang perindustrian  Dinas  Perindustrian  dan  perdagangan Kabupaten  Kepulauan  Talaud,  koordinator  industri anggur  pala  “PORODISA”  Kabupaten  Kepulauan Talaud, dan petani pala.
Tahapan  penelitian  dalam  penelitian  ini  seperti  pada Gambar 1. Pada tahap perencanaan dilakukan analisis masalah,  studi  pustaka,  identifikasi  kebutuhan  dan pengumpulan  data.  Pada  kegiatan  analisis  masalah dilakukan  identifikasi  situasi,  keadaan  dan  kondisi yang  terjadi  di  tempat  penelitian  untuk  memahami kebutuhan dan masalah yang terjadi serta menentukan solusinya. Langkah berikutnya dilakukan studi pustaka, pencarian  dan  pembelajaran  literatur  yang  relevan. Selanjutnya,  dilakukan  identifikasi  kebutuhan  data primer dan sekunder, informasi mengenai jenis model keputusan, serta parameter model keputusan. Data dan informasi  tersebut  kemudian  diverifikasi  oleh  pakar. Setelah  itu,  dilakukan  pengumpulan  data  primer  dan sekunder.  Data  primer  dikumpulkan  melalui  survei lapangan,  wawancara  dan  pengisian  kuesioner  oleh pakar, sedangkan data sekunder diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Dinas Pertanian.
Pada tahap analisis dilakukan analisis model keputusan dan  analisis  sistem.  Pada  kegiatan  analisis  model keputusan,  data  primer  dan  sekunder  dianalisis menggunakan  beberapa  metode  seperti  AHP,  LQ, regresi  linier  dan  kriteria-kriteria  investasi,  sesuai kebutuhan  masing-masing  model  keputusan.  Proses analisis ini menghasilkan bobot penilaian pada masing- masing  model.  Model  keputusan  dan  bobot  hasil penilaian pada tahap analisis selanjutnya digambarkan dalam  bentuk  diagram  atau  hierarki.  Pada  kegiatan analisis  sistem  dilakukan  analisis  kebutuhan  sumber daya  manusia  (SDM),  analisis  kebutuhan  pengguna, dan  analisis  kebutuhan  sistem.  Analisis  kebutuhan sistem  dimodelkan  dengan  diagram unified  modeling language (UML).
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  meneliti  tentang agroindustri  pala  diantaranya,  Nugraha  (2003) melakukan  penelitian  untuk  studi  pengembangan agroindustri minyak pala di Kabupaten Bogor. Penelitian ini  menggunakan  metode  AHP  untuk  penentuan prioritas. Oryzanti (2003) melakukan penelitian dengan membuat  perangkat  lunak  MYRISTICAN’S  1.01 untuk  membantu  pengambilan  keputusan  kelayakan
investasi agroindustri minyak pala di Bogor. Penelitian ini menggunakan metode analisis kelayakan finansial umumnya seperti NPV, IRR, B/C Ratio, BEP, dan PBP. Model SPK yang dikembangkan terdiri atas tiga model: 1)  model  kelayakan  usaha  tani,  2)  model  kebutuhan bahan  baku,  dan  3)  model  kelayakan  agroindustri. Haridian (2002) melakukan penelitian dengan membuat perangkat  lunak  PALADSS’02.1.01  untuk  membantu pengambilan  keputusan  dalam  perencanaan  dan pengembangan  agroindustri  pala  dengan  studi  kasus Kabupaten Bogor. Penelitian ini menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial untuk menentukan prioritas alternatif  dan  analisis  kelayakan  finansial  umumnya seperti NPV ( net present value ), B/C ratio ( benefit/cost ratio ), Net B/C, IRR ( internal rate of return ), dan PBP ( payback period ).
Mulai
Analisis masalah
Studi pustaka
Identifikasi kebutuhan
Pengumpulan data Analisis sistem Analisis model keputusan Rancangan sistem
Implementasi sistem Pengujian sistem Sesuai? Prototipe SPK Selesai Ya Tidak
Gambar 1.  Kerangka pemikiran penelitian
Metode AHP digunakan untuk menganalisis penentuan prioritas  produk  agroindustri  dan  kelembagaan agroindustri.  Metode  LQ  digunakan  untuk mengindentifikasi  alternatif  lokasi  pengembangan dan AHP  untuk  menentukan  prioritas  lokasi  industri. Prakiraan  pasar  dianalisis  menggunakan  teknik prakiraan  Regresi  Linier  sederhana.  Kelayakan finansial agroindustri dianalisis menggunakan kriteria investasi meliputi: NPV, B/C ratio, Net B/C, IRR, dan PBP. Keluaran model didasarkan pada kondisi faktual selanjutnya  disimulasi  dengan  menggunakan  analisis sensitivitas yang bertujuan untuk mengetahui seberapa besar dampak atau risiko yang muncul jika satu atau beberapa faktor endogen mengalami perubahan. Faktor endogen  yang  disimulasikan  tersebut  adalah  bahan baku dan harga jual produk di tingkat pabrik.
Setelah  melakukan  analisis  sistem,  tahap  berikutnya dilakukan perancangan sistem. Pada tahap perancangan sistem dilakukan perancangan arsitektur sistem, basis data  dan  antarmuka. Aplikasi  yang  digunakan  untuk membantu  perancangan  antarmuka  adalah  perangkat lunak Microsoft Visio 2010. Pada tahap implementasi dilakukan  perancangan  sistem  menggunakan  bahasa pemrograman  berbasis  web.  Pada  tahap  ini  juga dilakukan  evaluasi prototipe sistem  yang  dibuat. Alat  yang  digunakan  untuk  mengimplementasikan prototipe tersebut adalah Xampp dan Google Chrome . Dalam  tahap  uji  coba,  dilakukan    uji  coba  terhadap fungsionalitas sistem menggunakan metode black box testing.

## Hasil
SPK  yang  dirancang  terdiri  dari  sistem  manajemen basis  data,  sistem  manajemen  basis  model,  sistem pengolahan  terpusat  dan  sistem  manajemen  dialog. Pengembangan basis data membutuhkan beberapa data yang harus tersedia. Data primer yang dibutuhkan yaitu data kriteria dan alternatif penentuan prioritas produk agroindustri  potensial,  penentuan  prioritas  lokasi industri,  dan  penentuan  kelembagaan  agroindustri. Data  sekunder  yang  dibutuhkan,  yaitu  data  lokasi industri,  permintaan  pala  dan  produk  hasil  olahan pala,  volume  penjualan  komoditas    pala,  luas  areal tanaman  pala,  hasil  produksi  (panen)  pala,  produksi pala mentah, harga jual pala mentah, volume penjualan produk olahan pala, produksi produk olahan pala, harga jual  produk  olahan  pala,  dan  struktur  biaya  investasi
industri pengolahan minyak pala. Basis model dalam SPK  pengembangan  agroindustri  pala  terdiri  dari lima model keputusan, yaitu model penentuan produk agroindustri,  model  penentuan  lokasi  industri,  model kelembagaan agroindustri, prakiraan pasar komoditas dan agroindustri pala, dan analisis kelayakan finansial agroindustri.

## Model Penentuan Produk agroindustri
Struktur hierarki yang dibangun dalam model penentuan produk  agroindustri  terdiri  atas goal, kriteria,  aktor, tujuan dan alternatif produk agroindustri. Berdasarkan identifikasi  diperoleh  tujuh  jenis  produk  agroindustri pala, yaitu industri minyak pala, industri anggur pala, industri manisan pala, industri sirup pala, industri jeli pala,  industri  selai  pala,  dan  industri  permen  pala. Hasil identifikasi juga terdapat sembilan kriteria yang dipakai untuk menilai produk agroindustri yang paling sesuai  untuk  dikembangkan  dalam  pengembangan agroindustri  pala  di  Talaud.  Kriteria-kriteria  tersebut yaitu permintaan, kontinuitas bahan baku, mutu bahan baku,  ketersediaan  fasilitas,  sarana  dan  prasarana produksi, ketersediaan dana dan model, harga produk, keterampilan dan penguasaan teknologi, sumber daya manusia, dan pemasaran hasil produksi.
Pengembangan industri pengolahan pala mempertimbangkan  faktor-faktor  penting  yang berpengaruh  pada  penentuan  prioritas  produk agroindustri  pala.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa faktor yang paling berpengaruh dalam pengembangan industri pengolahan pala adalah harga produk sebagai prioritas utama seperti dalam Tabel 2.  Faktor lainnya yang  juga  berpengaruh  adalah  ketersediaan  dana  dan modal serta ketersediaan fasilitas, sarana, dan prasarana produksi.
Selain  mempertimbangkan  faktor-faktor  yang berpengaruh,  terdapat  pula  beberapa  aktor  yang memiliki  peranan  penting  yang  mempunyai  bobot dan  prioritas  yang  berbeda.  Gambar  2  menunjukkan bahwa aktor yang menduduki prioritas pertama adalah Investor yang memiliki bobot tertinggi, selanjutnya di posisi kedua adalah Industri Hilir. Dengan konsistensi ratio untuk faktor permintaan (0,03); kontinuitas bahan baku  (0,01);  mutu  bahan  baku  (0,02);  ketersediaan fasilitas,  sarana  dan  prasarana  produksi  (0,02); ketersediaan  dana  dan  modal  (0,04);  harga  produk (0,03); keterampilan dan penguasaan teknologi (0,00);
sumber daya manusia (0,02); pemasaran hasil produksi (0,04). Hal ini menunjukkan bahwa pasar agroindustri di  Talaud  masih  didominasi  dan  sangat  bergantung pada investor dari luar daerah seperti dari kota Manado. Salah  satu  parameter  penting  dalam  keberhasilan dalam pengembangan agroindustri pala adalah dengan menetapkan tujuan yang jelas. Gambar 2 menunjukkan bahwa  pemaksimalan  keuntungan  merupakan  tujuan utama yang mempunyai bobot dan prioritas tertinggi. Dengan konsistensi ratio untuk aktor pemerintah (0,00); investor  (0,04);  industri  hilir  (0,02);  lembaga  litbang (0,01); lembaga keuangan (0,01); penyedia bahan baku (0,00).
Tabel 2.  Hasil agregat faktor model penentuan produk agroindustri Faktor Bobot AHP Prioritas Permintaan Kontinuitas bahan baku Mutu bahan baku
Ketersediaan fasilitas, sarana dan prasarana produksi Ketersediaan dana dan modal Harga produk
Keterampilan dan penguasaan teknologi Sumber daya manusia Pemasaran hasil produksi 0,052 0,044 0,057 0,098 0,163 0,361 0,045 0,098 0,082 6 8 5 3 2 1 7 3 4
Prioritas alternatif merupakan prioritas pengembangan agroindustri pala yang paling tepat. Dari hasil analisis dan  perhitungan  diperoleh  bahwa  industri  minyak pala  memiliki  bobot  tertinggi,  yaitu  0,441.  Hal ini  berarti  bahwa  produk  agroindustri  yang  paling tepat  untuk  pengembangan  agroindustri  pala  adalah dengan mendirikan industri pengolahan minyak pala. Nilai konsistensi ratio yang ada menunjukkan bahwa penilaian  yang  dilakukan  oleh  pakar  telah  konsisten. Hasil  selengkapnya  dapat  dilihat  pada  hirarki  yang digambarkan pada Gambar 2.

## Model Penentuan lokasi industri
Analisis LQ untuk menentukan daerah potensial lokasi industri  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil produksi  pala  dan  hasil  produksi  perkebunan  secara keseluruhan.  Berdasarkan  analisis  menggunakan metode LQ (Tabel 3) diperoleh bahwa dari 18 daerah yang mewakili kecamatan di Kabupaten Talaud, terdapat 7 (tujuh) daerah yang mewakili koefisien relatif yang lebih besar dari satu, yakni: 1) Kecamatan Kabaruan (1.301), 2) Kecamatan Damau (1.896), 3) Kecamatan Lirung  (1.205),  4)  Kecamatan  Salibabu  (1.699),  5) Kecamatan Kolongan (1.866), 6) Kecamatan Moronge (2.336), 7) Kecamatan Melonguane Timur (1.350). Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  daerah-daerah  tersebut memiliki  keunggulan  relatif  dibandingkan  dengan daerah-daerah lain dalam hal ketersediaan bahan baku.
Penentuan produk agroindustri Permintaan (0,052) Kontinuitas bahan baku (0,044) Mutu bahan baku (0,057) Ketersediaan fasilitas, saprodi (0,052) Ketersediaan dana dan modal (0,163) Harga produk (0,361) Keterampilan penguasaan teknologi (0,045) Sumber daya manusia (0,098) Pemasaran hasil produksi (0,082) Pemerintah (0,131) Investor (0,363) Industri hilir (0,250) Lembaga litbang (0,048) Lembaga keuangan (0,089) Penyedia bahan baku (0,120) Memaksimal- kan keuntungan (0,735) Peluasan usaha (0,158) Membuka lapangan pekerjaan (0,108) Industri minyak pala (0,441) Industri manisan pala (0,077) Industri anggur pala (0,247) Industri sirup pala (0,046) Industri jeli pala (0,029) Industri selai pala (0,037) Industri permen pala
(0,123)
Goal Faktor Aktor
Tujuan
Alternatif
Gambar 2. Struktur hierarki dan bobot prioritas penentuan produk agroindustri pala
Tabel 3.  Koefisien LQ lokasi industri pala di Talaud
Kecamatan Hasil produksi pala (ton) Hasil produksi perkebunan (ton) Koefisien LQ Kabaruan 420,84 2060,88 1,301 Damau 568,86 1911,61 1,896 Lirung 121,95 644,86 1,205 Salibabu 452,84 1697,82 1,699 Kolongan 729,95 2492,94 1,866 Moronge 246,98 673,49 2,336 Melonguane 125,94 1529,54 0,525 Melonguane Timur 321,98 1519,18 1,350 Beo 129,93 1375,31 0,602 Beo Utara 115,90 1201,02 0,615 Beo Selatan 35,90 1135,23 0,201 Rainis 60,24 1521,34 0,252 Tampan'amma 40,91 1658,78 0,157 Pulutan 50,96 473,71 0,685 Essang 48,86 493,69 0,631 Essang Selatan 8,00 335,53 0,152 Gemeh 8,98 1010,66 0,057 Nanusa 8,52 548,63 0,099 Jumlah 3.497,54 22.284,22
Hasil analisis lokasi dengan menggunakan LQ tersebut tidaklah cukup untuk dijadikan sebagai pertimbangan dalam  penentuan  lokasi  industri  karena  kriteria  yang dipakai  sebagai  pertimbangan  dalam  analisis  hanya terbatas pada satu faktor yaitu jumlah hasil produksi. Walaupun  demikian  keluaran  model  yang  diperoleh dapat  memberikan  informasi  mengenai  alternatif lokasi  yang  memiliki  potensi  untuk  dikembangkan. Oleh  karena  itu,  untuk  menguatkan  pengambilan keputusan  lokasi  industri  maka  analisis  kemudian dikembangkan dengan menggunakan teknik AHP yang mempertimbangkan  sejumlah  kriteria  penting  yang diperoleh dari proses identifikasi.
Hasil  identifikasi  tersebut  kemudian  dilakukan pengembangan  model  lokasi  prioritas  dengan menggunakan  teknik  AHP  di  mana  struktur  model terdiri atas tiga tingkatan hierarki, yaitu tujuan, faktor, dan  alternatif  lokasi.  Faktor-faktor  yang  digunakan dalam  penentuan  lokasi,  yaitu  konsentrasi  geografis, ketersediaan  lahan  dan  bahan  baku,  ketersediaan sarana transportasi dan komunikasi, ketersediaan listrik dan  air,  ketersediaan  tenaga  kerja  dan  potensi  SDM, kondisi sosial ekonomi dan budaya kerja, ketersediaan
infrastruktur  fisik,  ketersediaan  lembaga  pendukung, dukungan pemerintah daerah dan pusat, dan jangkauan pasar.
Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor yang paling berpengaruh  dalam  penentuan  lokasi  industri  adalah jangkauan  pasar  sebagai  prioritas  utama  selanjutnya ketersediaan lahan dan bahan baku seperti dalam Tabel 4. Jangkauan pasar dilihat dari dua aspek, yaitu pasar lokal  yang  ada  disekitar  daerah  industri  (Kabupaten Talaud)  dan  pasar  nonlokal  (permintaan  pasar  diluar kabupaten Talaud).  Kemudahan  dalam  hal  jangkauan pasar  akan  memicu  industri  untuk  terus  berproduksi sehingga production cost akibat hasil olahan yang rusak maupun  menumpuk  bisa  diminimalkan  atau  bahkan dieliminir. Dengan adanya jangkauan pasar yang dekat dan mudah, maka akan mengurangi kerugian industri.
Tabel 4.  Hasil agregat faktor model penentuan lokasi
agroindustri Faktor Bobot AHP Prioritas Konsentrasi geografis 0,035 9 Ketersediaan lahan dan bahan baku 0,214 2 Ketersediaan sarana transportasi dan komunikasi 0,044 7 Ketersediaan air dan listrik 0,101 4 Ketersediaan tenaga kerja dan potensi SDM 0,116 3 Kondisi sosial ekonomi dan budaya kerja 0,025 10 Ketersediaan infrastruktur fisik 0,048 6 Ketersediaan lembaga pendu- kung 0,037 8 Dukungan pemerintah daerah dan pusat 0,085 5 Jangkauan pasar 0,295 1
Berdasarkan  tujuan  dan  kriteria-kriteria  tersebut, keluaran model menunjukkan bahwa lokasi industri di Talaud yang paling berpotensi adalah Lirung (0,289). Dengan  konsistensi  ratio  untuk  faktor  konsentrasi geografis  (0,03);  ketersediaan  lahan  dan  bahan  baku (0,03); ketersediaan sarana transportasi dan komunikasi (0,03); ketersediaan listrik dan air (0,01); ketersediaan tenaga  kerja  dan  potensi  SDM  (0,02);  kondisi  sosial ekonomi  dan  budaya  kerja  (0,02);  ketersediaan infrastruktur  fisik  (0,01);  ketersediaan  lembaga pendukung  (0,01);  dukungan  pemerintah  daerah  dan pusat  (0,01);  jangkauan  pasar  (0,03).  Selengkapnya dapat dilihat pada Gambar 3.

## Penentuan lokasi agroindustri
Ketersediaan lahan dan bahan baku (0,214) Ketersediaan sarana transportasi dan komunikasi (0,044) Ketersediaan listrik dan air (0,101) Ketersediaan tenaga kerja dan potensi SDM (0,116) Ketersediaan infrastruktur fisik (0,048) ketersediaan lembaga pendukung (0,037) Dukungan pemerintah daerah dan pusat (0,085) Jangkuan pasar (0,295) Kabaruan (0,111) Damau (0,110) Lirung (0,289) Salibabu (0,101) Kolongan (0,086) Moronge (0,111)
Konsentrasi geografis (0,035)
Gambar 3. Struktur hierarki dan bobot prioritas penentuan lokasi industri
Kondisi sosial ekonomi dan budaya kerja (0,025) Moronge Timur
(0,191)

## Model Penentuan kelembagaan industri
Model ini dikembangkan dengan metode AHP, struktur hierarki  yang  dibangun  dalam  model  terdiri  atas goal, faktor, aktor, tujuan dan alternatif kelembagaan agroindustri. Goal berupa  tujuan  pemilihan  yaitu kelembagaan industri pengolahan pala yang efektif. Di level  kedua  terdapat  faktor-faktor  yang  berpengaruh pada goal, yaitu  ketersediaan  informasi  harga,  akses permodalan, ketersediaan bahan baku dan pemasaran produk.  Level  ketiga  adalah  aktor  yang  berpengaruh diantaranya  petani  pala  selaku  penyedia  bahan  baku, investor,  konsumen  selaku  pengguna  produk  olahan pala,  eksportir,  industri  pengolahan,  dan  pemerintah. Level keempat adalah tujuan pendirian kelembagaan, yaitu memaksimalkan keuntungan, diversifikasi usaha, dan  peningkatan  mutu  produk.  Level  kelima  adalah alternatif  kelembagaan  yang  nanti  dibangun,  yaitu menjalin kerja sama dengan industri hilir, industri hulu, dan menjalin kerja sama dengan industri hilir sampai hulu.
Input penilaian elemen dilakukan dengan menggunakan kuisioner hasil wawancara dengan pakar. Pembobotan oleh  pakar  dilakukan  dengan  memberikan  nilai  tiap elemen dalam tiap hierarki pada skala 1 sampai 9. Hasil analisis faktor terhadap goal menunjukkan bahwa faktor yang  paling  berpengaruh  menentukan  kelembagaan agroindustri  pala  adalah  pemasaran  produk  sebagai prioritas utama seperti terlihat dalam Tabel 5.
Tabel  5.    Hasil  agregat  faktor  model  penentuan kelembagaan agroindustri Faktor Bobot AHP Prioritas Ketersediaan informasi harga 0,073 4 Akses permodalan 0,198 3 Ketersediaan bahan baku 0,209 2 Pemasaran produk 0,520 1
Selain  menganalisis  faktor-faktor  yang  berpengaruh, terdapat  pula  aktor-aktor  berperan  penting  dalam penentuan  kelembagaan  agroindustri  pala  yang mempunyai bobot dan prioritas yang berbeda. Gambar 4 menunjukkan bahwa aktor yang menduduki prioritas pertama  adalah  Investor  dengan  bobot  tertinggi selanjutnya  Eksportir  dengan  bobot  tertinggi  kedua. Dengan  konsistensi  ratio  untuk  faktor  ketersediaan informasi  harga  (0,01);  akses  permodalan  (0,02); ketersediaan  bahan  baku  (0,02);  pemasaran  produk (0,03).
Tujuan  merupakan  salah  satu  parameter  keberhasilan dalam  pengembangan  kelembagaan  agroindustri. Gambar  4  menunjukkan  bahwa  pemaksimalan keuntungan merupakan tujuan utama yang mempunyai bobot dan prioritas tertinggi. Dengan konsistensi ratio untuk  aktor  petani  (0,01);  investor  (0,00);  konsumen (0,00);  eksportir  (0,00);  industri  pengolahan  (0,00); pemerintah  (0,00).  Dengan  tujuan  memaksimalkan keuntungan  dapat  mendorong  tujuan  yang  lain  yaitu diversifikasi  usaha  dan  peningkatan  mutu  yang dihasilkan.
Prioritas  alternatif  merupakan  prioritas  pembentukan kelembagaan  agroindustri  pala  yang  paling  tepat. Hasil  alternatif  ini  dijadikan  sebagai  acuan  untuk membentuk kemitraan dengan tujuan memaksimalkan keuntungan, diversifikasi usaha dan peningkatan mutu produk.  Hasil  analisis  seperti  terlihat  pada  Gambar 4  menunjukkan  bahwa  menjalin  kerja  sama  dengan Industri  Hulu  -  Hilir  memiliki  bobot  tertinggi,  yaitu 0,478. Dengan demikian kelembagaan yang dibentuk berupa  kelembagaan  mitra  yang  didalamnya  terdapat kerja  sama  antara  industri  hulu  sampai  industri  hilir. Diharapkan  dengan  adanya  kemitraan  ini  setiap anggota  dalam  mitra  tersebut  dapat  kepastian  dalam memasarkan  produk  dengan  harga  yang  lebih  baik, melalui pembinaan setiap industri hilir selaku produsen
pala dapat menghasilkan buah pala dengan mutu yang lebih  baik,  dengan  bermitra  kesempatan  mendapat modal terbuka lebar baik dari perusahaan mitra ataupun dari lembaga keuangan. Adanya keterkaitan usaha ini dapat menciptakan kondisi saling membutuhkan yaitu kesempatan  mendapat  modal,  baik  dari  perusahaan mitra ataupun dari lembaga keuangan. Dalam kondisi ini,  diharapkan  para  pelaku  kemitraan  dapat  saling membagi keunggulan di bidang teknologi, manajemen, permodalan ataupun akses pasar.

## Model Perkiraan Pasar
Analisis komoditas  pala dan agroindustri pala dihitung berdasarkan data historis yang terhitung selama enam tahun  (2009–2014).  Perhitungan  untuk  analisis  tahun 2015 (ke-7), seperti pada Tabel 6.

## Model analisis kelayakan Finansial
Analisis  menggunakan  kriteria  investasi  yang  terdiri atas NPV, IRR, PBP, B/C Ratio, dan Net B/C. Keluaran model  (Tabel  7)  menunjukkan  bahwa  pada  kondisi normal, investasi usaha agroindustri minyak pala layak untuk dijalankan. Hal ini terlihat dari nilai NPV yang bernilai  positif  dengan  nilai  sebesar  Rp484.380.451. Nilai  ini  lebih  besar  dari  nol,  sehingga  berdasarkan kriteria  NPV  usaha  minyak  pala  layak  untuk dilaksanakan. Perhitungan B/C ratio dan Net B/C ratio menghasilkan nilai lebih besar dari 1, sehingga layak untuk dijalankan. Sementara itu, nilai IRR lebih besar dari  tingkat  diskonto  yang  digunakan,  yaitu  18,5% sehingga usaha minyak pala dengan kriteria IRR layak untuk  dijalankan.  Nilai Payback  Period (PP)  usaha ini  selama  1,98  tahun.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa seluruh biaya investasi yang ditanamkan dalam usaha minyak  pala  akan  dapat  dikembalikan  pada  tahun ketiga, bulan kesembilan, hari ke 17.
Gambar 4. Struktur hierarki dan bobot prioritas kelembagaan agroindustri pala
Penentuan kelembagaan agroindustri Ketersediaan informasi harga (0,073) Akses permodalan (0,198) Ketersediaan bahan baku (0,209) Pemasaran produk (0,520) Petani (0,150) Investor (0,293) Konsumen (0,059) Exportir (0,270) Industri pengelolahan (0,111) Pemerintah (0,118) Memaksimalkan keuntungan (0,735) Diversifikasi usaha (0,158) Peningkatan mutu produk (0,175) Goal Faktor aktor tujuan
alternatif Menjalin kerja sama dengan industri hilir (0,196) Menjalin kerja sama dengan industri hulu (0,326) Menjalin kerja sama dengan industri hilir sampai hulu (0,478)
Tabel 6. Hasil prakiraan pasar komoditas  dan agroindustri pala Tahun Uraian Hasil Prakiraan R2 Tingkat Akurasi 2015 Prakiraan pasar komoditas  pala - Hasil produksi - Volume penjualan - Harga jual 3767,20 ton 953,67 ton Rp72.073 0,08 0,62 0,22 8% 62% 22% 2015 Prakiraan pasar agroindustri anggur pala - Hasil produksi - Volume penjualan - Harga jual 707 botol 703 botol Rp26.333 0,90 0,94 0,82 90% 94% 82%
Tabel 7.  Koefisien indikator kelayakan investasi usaha agroindustri minyak pala pada kondisi normal
Kriteria Finansial Nilai/Koefisien Keterangan Net Present Value (NPV) Rp 484.380.451 Layak Internal Rate of Return (IRR) 36% Layak B/C Ratio 1,33 Layak Net B/C 1,15 Layak Payback Period (PP) 1,98 tahun Layak
Operasionalisasi perusahaan bisnis sering berhadapan dengan  berubahnya  faktor  internal  dan  eksternal. Berdasarkan  hal  tersebut,  dikembangkan  analisis sensitivitas  pada  model  kelayakan  investasi  dimana faktor-faktor yang diskenariokan yaitu perubahan harga jual produk dan harga bahan baku. Analisis sensitivitas dilakukan  dengan  tiga  skenario,  yaitu  penurunan harga  jual  sebesar  10%,  peningkatan  harga  bahan baku  sebesar  10%,  dan  gabungan  penurunan  harga jual  sebesar  10%  dan  peningkatan  harga  bahan  baku sebesar 10%. Keluaran model (Tabel 8) menunjukkan bahwa  pada  kondisi  gabungan  penurunan  harga  jual dan peningkatan harga bahan baku, usaha agroindustri minyak  pala  tidak  menguntungkan  atau  tidak  layak untuk  dilaksanakan.  Hal  tersebut  ditunjukkan  oleh beberapa nilai koefisien yang tidak layak. Pada kondisi terjadi peningkatan harga bahan baku dan ketika terjadi penurunan  harga  jual,  usaha  agroindustri  minyak pala  masih  memenuhi  syarat  kelayakan,  walaupun nilai  koefisien  tersebut  mengalami  penurunan  jika dibandingkan  dengan  investasi  pada  kondisi  aktual. Hasil  analisis  sensitivitas  menunjukkan  bahwa  setiap pelaku  industri  yang  ingin  berinvestasi  pada  usaha agroindustri  minyak  pala  harus  berhati-hati  terhadap perubahan harga jual minyak pala.

## analisis sistem
Sumber  daya  manusia  yang  dibutuhkan  untuk pengembangan  sistem  ini  yaitu  pakar  pertanian, ahli  teknologi  informasi,  dan knowledge  engineer . Pengguna  utama  dari  SPK  Agroindustri  Pala  ini,
yaitu  investor,  pelaku  industri,  pemerintah,  petani, lembaga  penelitian,  lembaga  keuangan,  konsumen, admin,  knowledge  engineer dan  pakar.  Sistem  yang dibangun pada penelitian ini disebut Sistem Pendukung Keputusan Pengembangan Agroindustri Pala (De Pala). De Pala dibangun berbasis web sehingga dapat diakses kapan saja dan di mana saja selama terkoneksi dengan internet. Analisis kebutuhan sistem dimodelkan dalam bentuk diagram UML yang didalamnya terdapat class diagrams,  use  case,  activity  diagram, dan  s equence diagrams .  Aktor  yang  terlibat  dalam  sistem  adalah petugas,  pakar  dan  pengguna.  Interaksi  antara  aktor dan fungsi-fungsi di dalam sistem digambarkan melalui diagram use case seperti ditunjukkan pada Gambar 5.
Petugas merupakan aktor yang bisa berinteraksi dengan semua  fungsi,  sedangkan  pakar  dan  pengguna  hanya bisa  berinteraksi  dengan  beberapa  fungsi  tertentu. Pakar  berinteraksi  dengan use  case memasukkan penilaian  dan  pengguna  berinteraksi  dengan use case melihat  report,  memasukkan  komentar,  dan memasukkan pesan. Use case yang terkait pengelolaan data selalu melakukan validasi apabila ada aktor yang mengaksesnya.  Petugas  memiliki  hak  akses  untuk melakukan  semua  proses  pengelolaan  data.  Hak akses tersebut meliputi proses pengelolaan data nilai, pengguna, model, petugas, pesan, komentar dan pakar. Pakar  diberi  hak  akses  untuk  melakukan  penilaian pada  model  penentuan  produk  agroindustri,  lokasi agroindustri dan kelembagaan agroindustri. Pengguna merupakan istilah yang diberikan kepada pengunjung yang  mengakses  De  Pala.  Pengguna  memiliki  hak
akses untuk melihat model SPK yang ada di De Pala, memasukkan  komentar  dan  mengirim  pesan.  Semua aktivitas  yang  melibatkan  petugas  dan  pakar  harus melalui proses login, sedangkan semua aktivitas yang melibatkan  pengguna  tidak  mengharuskan  pengguna untuk login. Hal ini bertujuan memberikan kenyamanan serta kebebasan kepada pengguna untuk mengakses De Pala.

## Perancangan sistem
Arsitektur  De  Pala  mengadaptasi  model  klien  server Three-tier . Layer pertama  berisi browser  web yang berinteraksi  dengan  aktor  (petugas,  pakar,  dan  user) dan  berfungsi  mengambil  dan  menyajikan  informasi pengembangan  agroindustri  pala  kepada  pengguna. Layer dua berisi web atau hypertext transfer protokol (HTTP)  yang  berfungsi  menerjemahkan  permintaan dan pengiriman data melalui PHP. Layer terakhir berisi data yang diminta klien.
Basis  data  De  Pala  terdiri  atas  15  tabel.  Pemodelan keputusan   melibatkan  tujuh tabel, yaitu tabel jenis model,  model,  faktor,  aktor,  tujuan,  alternatif,  dan nilai. Tabel jenis model digunakan untuk menyimpan data model. Tabel model digunakan untuk menyimpan data  model  keputusan  pada  De  Pala.  Kode  model berelasi ke tabel faktor, aktor, tujuan, alternatif, regresi dan  kelayakan  finansial  dengan  relasi one  to  many . Tabel faktor digunakan  untuk menyimpan parameter- parameter  faktor  yang  digunakan  pada  masing- masing  model  keputusan.  Tabel  nilai  digunakan
untuk  menyimpan  data  penilaian  pakar.  Perancangan antarmuka  sistem  dirancang  untuk  memberikan gambaran,  kemudahan,  dan  acuan  pada  tahap implementasi  sistem.  Perancangan  sistem  ini  dibuat dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft Visio 2010.

## implikasi Manajerial
Dari  hasil  analisis  dan  perancangan,  berikutnya dilakukan  pengkodingan  sistem  berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL.  Halaman  utama  De  Pala  dibuat  sederhana, hanya berisi beberapa submenu dan deskripsi singkat tentang  aplikasi  De  Pala. Banner bagian  atas  terdiri atas  empat  submenu,  yaitu home,  user  page,  about, dan login.  Home akan  membawa  pengguna  kembali ke halaman awal. User page disediakan bagi pengguna untuk melihat report tentang model-model keputusan yang  ada  di  De  Pala  dan  memasukkan  komentar (Gambar 6). About merupakan deskripsi singkat tentang aplikasi  De  Pala. Login disediakan  bagi  petugas  dan pakar untuk dapat mengakses halaman petugas maupun halaman pakar. Halaman admin menyediakan banyak fitur yang bisa diakses oleh petugas untuk melakukan manajemen  sistem,  berbeda  dengan  halaman  pakar yang hanya terdiri dari submenu home dan kuesioner. Pengujian  dilakukan  menggunakan  metode blackbox testing terhadap  fungsi-fungsi  yang  telah  dibangun pada De Pala. Sistem ini diuji oleh admin , pakar dan pengguna biasa/tamu.
Tabel 8.  Analisis sensitivitas minyak pala terhadap penurunan harga jual dan peningkatan harga bahan baku
Kriteria finansial Nilai/Koefisien harga jual (-10%) bahan baku  (+10%) harga jual (-10) & bahan baku (+10%) Net Present Value (NPV) 102.339.447 368.610.450 (13.430.554) Internal Rate of Return (IRR) 22% 32% 18% B/C Ratio 1,18 1,27 1,14 Net B/C 1,03 1,11 1,00 Payback Period (PP) 3,69 4,99 3,62
Gambar 5.  Implementasi halaman user De Pala
Gambar 6.  Diagram use case De Pala Petugas Pengguna Pakar Mengelola nilai Mengelola user Mengelola pakar Mengelola model
Mengelola petugas Mengelola pesan Mengelola komentar Melihat report Memasukan komentar Memasukan pesan Validasi Memasukan penulaian

## kesiMPulan dan saRan kesimpulan
Penelitian  ini  telah  berhasil  membangun  sistem pendukung  keputusan  berbasis  web  untuk pengembangan  agroindustri  pala  di  Talaud.  Tahapan penelitian yang dilakukan terdiri dari analisis masalah, studi pustaka, identifikasi kebutuhan, pengumpulan data, analisis model keputusan, analisis sistem, perancangan sistem,  implementasi  sistem,  dan  pengujian.  Pada penelitian  ini,  metode AHP  telah  berhasil  diterapkan untuk penentuan produk agroindustri dan kelembagaan
agroindustri, gabungan metode LQ dan AHP diterapkan untuk penentuan lokasi industri, metode regresi linier diterapkan  untuk  prakiraan  pasar  komoditas    pala dan  agroindustri  pala,  serta  kriteria-kriteria  finansial diterapkan untuk analisis kelayakan investasi. Sistem pendukung  keputusan  pengembangan  agroindustri pala  di  Talaud  telah  dikembangkan  dan  dibangun prototipenya.  Prototipe  dari  sistem  pendukung keputusan ini dinamakan De Pala. De Pala dibangun menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP, framework Yii, dan basis data MySQL. Dengan dibangunnya sistem ini, memudahkan pengguna untuk proses pengambilan keputusan  dalam  pengembangan  agroindustri  pala  di Talaud karena proses penilaian sudah dilakukan secara
Haridian  G.  2002.  Sistem  Penunjang  Keputusan Perencanaan  dan  Pengembangan  Agroindustri Pala [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor. Kabir G, Hasin MAA. 2011. Comparative analysis of AHP  and  Fuzzy AHP  models  for  multicriteria inventory classification. International Journal of Fuzzy Logic Systems 1(1):1–16. Kendall KE, Kendall JE. 2011. Systems Analysis And Design (8 th ed) . New Jersey: Pearson.
Lolowang  TF.  2012.  Rancang  bangun  model pengembangan  klaster  agroindustri  aren  di Sulawesi  Utara  [disertasi].  Bogor:  Sekolah Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor.
Marimin,  Djatna  T,  Suharjito,  Hidayat  S,  Utama DN,  Astuti  R,  Martini  S.  2013. Teknik  Dan Analisis  Pengambilan  Keputusan  Fuzzy  dalam Manajemean Rantai Pasok. Bogor: IPB Press. Nugraha  A.  2003.  Studi  pengembangan  agroindustri minyak  pala  (Nutmeg  oil)  di  kabupaten  Bogor [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Nurdjannah N. 2007. Teknologi Pengolahan Pala. Balai besar penelitian dan pengembangan pascapanen pertanian.http://pascapanen.litbang.deptan. go.id/assets/media/publikasi/juknis_pala.pdf. [30 Oktober 2014].
Nyamsuren  P,  Lee  SH,  Hwang  HT,  Kim  TJ.  2015. A  web-based  collaborative  framework  for facilitating  decision  making  on  a  3D  design developing  process. Journal  of  Computational Design  and  Engineering 2(3):148–156.  https:// doi.org/10.1016/j.jcde.2015.02.001.
Oryzanti  P.  2003.  Sistem  Penunjang  Keputusan kelayakan  investasi  agroindustri  minyak  pala (Myristica  fragrans)  di  Bogor,  Jawa  Barat [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Stirn  LZ,  Grošelj  P.  2010.  Multiple  criteria  methods with  focus  on  analytic  hierarchy  process  and group  decision  making. Croatian  Operational Research Review 1:2–11. Syam  H,  Ma’arif  MS,  Eriyatno,  Sailah  I,  Machfud, Didu MS. 2006. Rancang bangun model strategi sistem  penunjang  keputusan  pengembangan agroindustri  berbasis  kakao  melalui  pola jejaring usaha. Jurnal Teknik Industri Pertanian 16(1):18–27.
Tafreshi PF, Aghdaie MH, Behzadian M, Abadi MG. 2015.  Developing  a  group  decision  support system  for  advertising  media  evaluation:  a case  in  the  middle  east. Group  Decision  and Negotiation 25(138):1–28.
terkomputerisasi dan dapat diakses di berbagai tempat yang memiliki akses internet. Sistem juga telah diuji dengan  metode black  box  testing dan  dapat  berjalan dengan  baik  pada web  browser Google  Chrome, Mozilla Firefox, dan Internet Explore.

## saran
Sistem yang telah dibangun ini masih terkait komoditas perkebunan,  yaitu  pala.  Bisa  ditambahkan  analisis model keputusan lainnya, seperti model rantai pasok, model  strategi  pengembangan  dan  model  pemasaran. Pengembangan  De  Pala  ini  masih  dalam  bentuk prototipe sehingga  perlu  dilakukan  implementasi  ke internet

## daFtaR Pustaka
Abdullah  L, Adawiyah  CWR.  2014.  Simple  additive weighthing  methods  of  multi  criteria  decision making  and  applications:  a  decade  review. International Journal of Information Processing and Management 5(1):39–49.
Agarwal  P,  Sahai  M,  Mishra  V,  Bag  M,  Singh  V. 2011.  A  review  of  multi-criteria  decision making  techniques  for  supplier  evaluation  and selection. International  Journal  of  Industrial Engineering  Computations 2:801–810.  https:// doi.org/10.5267/j.ijiec.2011.06.004.
Aguarón  J,  Escobar  MT,  Moreno-Jiménez  JM.  2014.
The  precise  consistency  consensus  matrix  in a  local  AHP-group  decision  making  context.
Annals of Operations Research 213(1):1–15
[BPS] Badan Pusat Statistik. 2015. Talaud dalam angka 2014. Talaud: BPS.
Dalalah D, Al-Oqla F, Hayajneh M. 2010. Application of  the  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  in multicriteria analysis of the selection of cranes.
Jordan  Journal  of  Mechanical  and  Industrial Engineering 4(5):567–578.
[DITJENBUN] Direktorat Jenderal Perkebunan. 2013.
Statistik  Perkebunan  Indonesia  2012-2014. Jakarta: DITJENBUN.
Eriyatno. 2012. Ilmu sistem: Meningkatkan Mutu dan Efektivitas  Manajemen  (jilid  1  edisi  keempat) . Surabaya: Guna Widya
Evalia NA. 2015. Strategi pengembangan agroindustri gula  semut  aren. Jurnal  Manajemen  dan Agribisnis 12(1):57–67. https://doi.org/10.17358/
JMA.12.1.57.