## PENENTUAN STRATEGI UNTUK MENINGKATKAN KAPASITAS PRODUKSI KOPI ORGANIK
(Studi Kasus di PT. Aries Kencana International)
Wilson Kosasih 1 , Iwan A.Soenandi 2 , Eunike Hazael 1
1 Program Studi Teknik Industri Universitas Tarumanagara
2 Program Studi Teknik Industri Universitas Krida Wacana e-mail: eunike_1691@yahoo.com; kosasih_wilson@yahoo.com; iwan.as@ukrida.ac.id

## ABSTRAK
PT.  Aries  Kencana  International  (AKI)  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak dalam  bidang  perdagangan ekspor  produk  pertanian organik yaitu  kopi.Untuk  meningkatkan kapasitas  produksi,  pemilihan  strategi  merupakan  hal  penting,  terutama  dalam  memilih strategi  yang  akan  digunakan  untuk  jangka  panjang.  Meningkatnya  permintaan  akan  kopi organik,  mengharuskan  PT.  AKI  meningkatkan  kapasitas  produksinya.  Langkah  yang dilakukakan  yaitu  memilih  teknologi  sebagai  strategi  yang  akan  digunakan  untuk meningkatkan  kapasitas  produksi.  Kajian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  strategi  yang optimal.Untuk  memilih  strategi  didasarkan  dengan  berbagai  pertimbangan  baik  secara kualitatif  maupun  kuantitatif.Pertimbangan  kualitatif  digunakan  metode  ANP-BOCR.Output dari  ANP-BOCR  ini  adalah  bobot  untuk  setiap  alternatif.Pertimbangan  kuantitaif  digunakan metode  ZOGP  dengantujuan  mendapatkan  strategi  yang  mengoptimalkan  tujuan  obyektif dengan mempertimbangkan batasan yang ada.Hasil dari metode ANP-BOCR kedua alternatif strategi  memenuhi  syarat  untuk  dipilih,  namun  bobot  B/(C*R)  tertinggi  yaitu  membeli  mesin all in one (A1) dengan bobot 2,67978 . Namun hasil dari metode ZOGP, alternatif yang paling baik untuk dipilih yaitu membeli mesin bagger (A2).
Kata Kunci: Strategi, Kapasitas, ANP, BOCR, ZOGP

## ABSTRACT
PT  Aries  Kencana  International  is  one  company  engaged  in  the  export  trade  of  organic agricultural  products  is  coffee.  To  increase  production  capacity,  the  selection  strategy  is important, especially  in  choosing the  strategy that  will  be used  for long term.  The increased demand for organic coffee requires PT. AKI increase its production capacity.Steps taken by the choice of technology as a strategy that will be used to increase production capacity. This study aimed  to  obtain  the  optimal  strategy.  To  choose  a  strategy  based  on  a  number  of considerations  both  qualitatively  and  quantitatively.  A  quantitative  consideration  of  ANP- BOCR  method.  The  output  of  the  ANP-BOCR  is  weights  for  each  alternative.  Quantitative considerations  used  ZOGP  method  with  the  purpose  of  obtaining  strategies  that  optimize strategic  objectives  by  considering  the  existing  constraints.Results  from  the  two  methods  of ANP-BOCR  alternative  strategies  for  selected  eligible,  but  the  weight  of  B  /  (C  *  R)  highest buy  all  in  one  machine  (A1)  with  a  weight  of  2.67978.  However,  the  results  of  the  method ZOGP, the best alternative is to buy the machine for selected bagger (A2).
Keywords: Strategy, Capacity, ANP, BOCR, ZOGP

## PENDAHULUAN
Di  era  modern  ini,  minum  kopi  sudah  menjadi trend tersendiri  bagi  kalangan  bawah sampai kalangan atas. Trend inilah yang menjadikan peluang-peluang bisnis dibidang kopi, banyak  diambil  oleh  para  pelaku  bisnis.Salah  satunya  PT.  Aries  Kencana  International (AKI).PT.  AKI  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang perdagangan  ekspor  produk  pertanian  organik  yaitu  kopi.Pertanian  organik  masih  sangat sedikit  dilakukan  di  Indonesia  dikarenakan  kurangnya  perhatian  dari  pemerintah  dan masyarakat mengenai pentingnya kesehatan.Hal ini dapat dilihat pada pertanian organik di Indonesia  yang  masih  belum  memiliki  sertifikasi  organik  dikarenakan  berbagai  kesulitan yang disebabkan oleh pemerintah Indonesia sendiri [1].Hal inilah yang membuat PT. AKI
berkeinginan untuk membantu kesejahteraan para petani produk organik di Indonesia yang dimulai dari produk kopi organik.
Target  segmentasi  pasar  dari  PT.  AKI  yaitu  kelas  menengah  sampai  kelas  menengah atas,  maka  kualitas  dan  kemurnian  kopi  sangat  dijaga.Produk  yang  diproduksi  oleh  PT. AKI  yaitu  kopi  Robusta  Organik,  kopi  Arabika  Organik,  dan  kopi  luwak  organik.Kopi Robusta  dan  Arbika  diperoleh  dari  dua tempat  yang  berbeda,  yaitu  Bandar  Lampung  dan Aceh.Namun, produk yang akan diteliti dalam penelitian ini hanya kopi  Robusta Organik. Kopi  Organik  adalah  kopi  yang  menggunakan  sistem  pertanian  organik,  yang  proses penanamannya  tidak  menggunakan  bahan-bahan  kimia  lain  selain  dari  alam.  Sistem pemupukan  pada  pertanian  organik  menggunakan  daun-daun  dari  pohon  kopi  itu  sendiri yang jatuh dan membusuk di tanah.
PT. AKI berdiri pada tahun 2011 dan  memulai  bisnis dengan  melakukan ekspor kopi ke  dua  negara  yaitu  Korea  Selatan  dan  Taiwan.Sebagian  besar  kopi  yang  diekspor  masih berupa  biji  hijau  yang  belum  diolah  lebih  lanjut.  Sampai  tahun  2012,  PT.  AKI  belum menambah  target  pasar  ke  negara  lain  karena  kendala  kapasitas  produksi.  Namun,  target negara  untuk  tahun  2013  yaitu  Meksiko  dan  Perancis;  dan  untuk  tahun  2014  ditambah dengan  Jerman  dan  New  Zealand.  Pembagian  jumlah  ekspor  dari  kopi  yang  ditargetkan untuk setiap negara sebesar 25% dari hasil produksi.
Untuk  menghasilkan  strategi  yang  baik  dalam  meningkatkan  kapasitas  produksi, peneliti  menggunakan  metode Analytic  Network  Process (ANP)  – Benefits  Opportunities Cost Risk (BOCR) dan Goal Programming .
Penelitian ini dilakukan pada PT. Aries Kencana International yang beralamat di Ruko Intercon  Blok  A11  No.  33,  Jakarta.Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data selama bulan  Agustus 2011 sampai dengan Juli 2012.Dalam penelitian  ini  biaya produksi dianggap tidak mempengaruhi, sehingga tidak diperhitungkan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kriteria  yang  mempengaruhi  dalam pemilihan  strategi  dan  mengklasifikasikannya  dalam Benefit , Opportunnity , Cost ,  dan RiskSubnetwork ;  dan  untuk  menentukan  peringkat  strategi  yang  terbaik  dan  yang terpenting sesuai dengan kriteria  yang telah ditetapkan.Sehingga diharapkan penelitian  ini dapat memberikan usulan strategi yang terbaik guna meningkatkan kapasitas produksi bagi perusahaan tersebut.

## TINJAUAN PUSTAKA
Terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan  dalam  menentukan  strategi  yang  optimal untuk  meningkatkan  kapasitas  produksi,  antara  lain  yaitu:  1)  Metode  ANP  ( Analytic Network  Process );  2)  Metode  GP  ( Goal  Programming ).  Metode  ANP  merupakan pengembangan dari metode AHP.ANP mengijinkan adanya interaksi dan umpan balik dari elemen-elemen dalam kluster ( inner dependence ) dan antar kluster ( outer dependence ).Adanya  keterkaitan  tersebut  menyebabkan  metode  ANP  lebih  kompleks dibandingkan dengan metode AHP [2][3].Pembobotan dengan metode ANP membutuhkan model  yang  mempresentasikan  saling  keterkaitan  antar  kriteria  dan  subkriteria  yang dimiliki.ANP  mampu  menangani  saling  ketergantungan  antar  unsur-unsur  dengan memperoleh  bobot  gabungan  melalui  pengembangan  dari  supermatriks  [4].  Supermatriks terdiri  dari  tiga  tahap  yaitu:a)  Tahap  supermatriks tanpa  bobot  ( unweighted  supermatrix );
b) Tahap supermatriks terbobot ( weighted supermatrix ); c) Tahap supermatriks batas ( limit supermatrix ).
Goal  programming adalah  suatu  teknik  pemecahan  masalah  keputusan  yang melibatkan satu tujuan atau beberapa tujuan yang terkadang saling bertentangan satu sama lain. Masalah keputusan banyak kriteria adalah masalah yang melibatkan tidak hanya satu
tetapi beberapa fungsi tujuan.Dalam teknik operation research teknik ini dinamakan Goal programming / Linier goal programming [5] LGP  adalah  aplikasi  khusus  dari Linier  Programming yang  dikembangkan  oleh Charnes  dan  Coopers  pada  1961. LinierGoal  Programming (LGP)  merupakan pengembangan Linier  Programming (LP).LGP  diperkenalkan  oleh  Charnes  dan  Cooper pada  awal  tahun  enampuluhan.Teknik  Goal  programming  merupakan  salah  satu  teknik dalam mathematical  programming yang  tidak  bekerja  atas  dasar  “optimasi”  tetapi “perumusan” tujuan. Dalam goal  programming semua  tujuan  digabungkan  dalam  sebuah fungsi tujuan.Penggabungan beberapa tujuan dilakukan dengan mengekspresikan beberapa tujuan kedalam  bentuk sebuah kendala ( goal  constraint ),  memasukan  variabel  simpangan ( deviational  variable )  dalam  kendala  itu  untuk  mencerminkan  seberapa  jauh  tujuan  itu dicapai  dan  menggabungkan  variabel  simpangan  dalam  fungsi  tujuan.Dalam linier programming tujuan  pemecahan  masalah  dalam  bentuk  maksimasi  atau  minimasi, sedangkan  dalam goal  programming tujuannya  dalah  meminimumkan  penyimpangan- penyimpangan  dari  tujuan-tujuan  tertentu  sehingga  tujuan  pemecahan  masalah goal programming adalah  minimasi.Secara  umum  dari  variabel  keputusannya,  goal programming  dapat  dibagi  menjadi  beberapa  jenis  yaitu:  a) integer  goal  programming , yaitu  variabel  keputusannya  berupa  bilangan  bulat;  b) zero  one  goal  programming ,  yaitu variabel  keputusannya  berupa  bilangan  biner  (1,0).  Sedangkan  sifat  goal  constraint  LGP dibedakan  menjadi  dua  jenis  yaitu:  a) weighted  goal  programming dimana  nilai  dalam persamaan goal  constraint berupa  bobot  relatif.  b) lexicographic  goal  programming dimana nilai dalam persamaan goal constraint berupa peringkat/prioritas [5].
Terdapat  beberapa  istilah  dan  lambang  yang  digunakan  dalam  LGP,  antara  lain sebagai berikut: [6]
1. Variabel  keputusan  ( decision  variables ):  seperangkat  variabel  yang  tidak  diketahui (dalam  model  LGP  dilambangkan  dengan  X j ,  dimana  j  =  1,2,…,n)  yang  akan  dicari nilainya.
2. Nilai sisi kanan ( right hand side values /RHS): nilai-nilai yanng biasanya menunjukkan ketersediaan sumber daya (dilambangkan dengan b i ) yang akan ditentukan kekurangan atau kelebihan penggunaannya.
3. Tujuan  ( goal ):  keinginan  untuk  meminimumkan  angka  penyimpangan  dari  suatu  nilai RHS pada suatu goal constraint tertentu.
4. Kendala  tujuan  ( goal  constraint ):  suatu  tujuan  yang  diekspresikan  dalam  persamaan matematika dengan memasukkan variabel simpangan.
5. Preemtive priority factors : suatu sistem urutan (yang dilambangkan dengan P k , dimana k  =  1,2,…,K  dan  K  menunjukkan  banyaknya  tujuan  dalam  model)  yang memungkinkan tujuan-tujuan disusun secara ordinal dalam model LGP. Sistem urutan itu  menempatkan  tujuan-tujuan  dalam  susunan  dengan  hubungan  sebagai  berikut:P 1 > P 2 >>> P k P 1 merupakan tujuan yang paling penting P 2 merupakan tujuan yang kurang penting dan seterusnya
6. Variabel  simpangan  ( deviational  variables ):  variabel-variabel  yang  menunjukkan kemungkinan peyimpangan negatif dari suatu nilai RHS  kendala tujuan (dalam  model LGP dilambangkan dengan d i - , dimana i = 1,2,…,m dan m adalah banyakanya kendala tujuan  dalam  model)  atau  penyimpangan  positif  dari  suatu  nilai  RHS  (dilambangkan dengan d i + ).
7. Bobot  ( differential  weight ):  timbangan  matematik  yang  diekpresikan  dengan  angka cardinal  (dilambangkan  dengan  w ki dimana  k  =  1,2,…,m)  dan  digunakan  untuk membedakan variabel simpangan i di dalam suatu tingkat prioritas k.
8. Koefisien  teknologi  ( technological  coefficient ):  nilai-nilai  numeric  (dilambangkan dengan a ij ) yang menunjukkan penggunaan nilai b i per unit untuk menciptakan x j . Terdapat 3 jenis funtsi tujuan dalam model LGP yaitu terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Fungsi Tujuan dalam Model LGP Minimumkan Z (𝑑 𝑖 − + 𝑑 𝑖 + ) 𝑚 𝑖=1
Minimumkan Z
𝑃 𝐾 (𝑑 𝑖 − + 𝑑 𝑖 + ) 𝑚 𝑖=1 Minimumkan Z 𝑊 𝐾𝑖 (𝑑 𝑖 − + 𝑑 𝑖 + ) 𝑚 𝑖=1
Fungsi  tujuan  yang  pertama  digunakan  jika  variabel  simpangan  dalam  suatu  masalah tidak  dibedakan  menurut  prioritas  atau  bobot.  Fungsi  kedua  digunakan  dalam  suatu masalah  dimana  urutan  tujuan  diperlukan,  tetapi  variabel  simpangan  di  dalam  setiap prioritas  mamiliki  kepentingan  yang  sama.  Dalam  fungsi  tujuan  ketiga,  tujuan-tujuan diurutkan  dan  variabel  simpangan  pada  setiap  tingkat  prioritas  dibedakan  dengan menggunakan bobot yang berlainan w ki .
Fungsi  tujuan  dalam  model  GP  merupakan  gabungan  dari  beberapa  fungsi  tujuan sehingga  perlu  dipertimbangkan  cara  untuk  menggabungkan  beberapa  tujuan  tersebut dalam  sebuah  model  matematis.  Pendekatan  yang  dilakukan  adalah  dengan  meminimasi deviasi  dari  target  yang  tidak  diinginkan.  Pada  Tabel  2  berikut  ini  akan  dijabarkan  jenis minimasi deviasi mengacu pada target yang diharapkan.
Tabel 2. Jenis Minimasi Deviasi
Target yang diinginkan  Deviasi yang perlu diminimasi Lebih besar/sama dengan nilai target Deviasi negatif d i - Lebih kecil/sama dengan nilai target Deviasi positif d i + Sama dengan nilai target Deviasi negative, deviasi positif d i - , d i +

## METODOLOGI PENELITIAN
Obyek  penelitian  ini  adalah  kapasitas  produksi  PT.  AKI  dan  subyek  penelitian adalah para pemimpin di PT. AKI.Penelitian dilakukan melalui beberapa tahapan.Tahapan pertama  yaitu  dengan  melakukan  studi  lapangan  dan  studi  pustaka.Setelah  itu  melakukan identifikasi  untuk  menemukan  masalah  yang  sedang  dihadapi.Tahapan  kedua  yaitu mengumpulkan data. Data-data ini akan digunakan dalam metode ANP dan metode ZOGP. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  beberapa  cara  yaitu  dari  data  historis  perusahaan maupun  wawancara  langsung.Tahapan  ketiga  yaitu  mempresentasikan  keadaan  yang sebenarnya  yaitu  dengan  mengidentifikasi  kluster,  kriteria,  dan  alternatif  yang  akan digunakan  dalam  pemilihan  strategi  peningkatan  kapasitas  produksi  PT.  AKI.  Tahap keempat  yaitu  mengidentifikasi  kluster  terhadap  BOCR.Tahap  selanjutnya  membuat  dan menyebarkan kuisioner penelitian yang menggunakan metode perbandingan berpasangan.Selanjutnya dilakukan uji konsistensi untuk setiap perbandingan berpasangan.Kemudian  hasil  pengolahan  dari  metode  ANP  yang  telah  didapat  dijadikan
data untuk melakukan tahap selanjutnya dengan  metode ZOGP.Metode ZOGP digunakan untuk  mendapatkan  prioritas  strategi  yang  optimal  dan  yang  sesuai  dengan  kondisi perusahaan.Hasil dari metode ANP dan ZOGP kemudian dilakukan penarikan kesimpulan.
Berikut  ini  adalah  diagram  alir metodologi penelitian.

## Gambar 1. Diagram Alir Metodologi Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  tujuh  kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan  strategi  peningkatan kapasitas  yang  dikelompokan  kedalam  dua  kluster.Dua  alternatif  yang  dipilih  yaitu membeli  mesin all  in  one (A1)  dan  membeli  mesin bagger (A2).Kriteria,  kluster  dan alternatif  yang  telah  dikelompokkan  ini  telah  didiskusikan  dengan  para  pakar  di perusahaan  tersebut  dan  disesuaikan  dengan  kondisi  perusahaan.  Mesin all  in  one adalah mesin  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  proses  dari  penucian,  penumbukkan, penyortiran  sampai  pengemasan  biji  kopi.  Kapasitas  mesin all  in  one dalam  satu  kali proses produksi yaitu 100 kg dengan waktu produksi 175 menit. Sedangkan Mesin bagger adalah  mesin  pengemasan  biji  kopi.  Kapasitas  mesin bagger dalam  satu  kali  proses produksi yaitu 50 kg dengan waktu proses 45 menit.

## Tabel 3. Pengelompokan Kriteria Penentuan Strategi
Kluster Kriteria Produksi (P) Jenis bahan baku (P1) Kualitas bahan baku (P2) Teknologi (P3) Ekonomi (E) Investasi (E1) Tenaga kerja (E2)
Manajemen koperasi (E3)
Berikut  ini  Gambar  2  adalah  struktur  proses  jejaring  analitik  keputusan  dimana setiap  kriteria  didalam  kluster  memiliki  keterkaitan  dengan  kriteria  yang  lain  baik  yang diluar kluster itu sendiri maupun didalam kluster sendiri.
Gambar 2. Struktur Proses Jejaring Analitik Keputusan
Hasil  prioritas  untuk  kluster goal menunjukkan  bahwa  dalam  memilih  strategi, perusahaan  lebih  memprioritaskan  dari  segi  risknya  dengan  bobot  0,35712,  dapat  dilihat pada  Tabel  4.  Sedangkan  untuk  prioritas  BOCR,  masing-masing  menunjukkan  alternatif terbaiknya  yaitu  dari  segi benefit ,  membeli  mesin all  in  one yang  terbaik  dengan  bobot 0,51283,  segi opportunity membeli  mesin all  in  one yang  terbaik  dengan  bobot  0,58134, segi cost membeli  mesin bagger yang  terbaik  dengan  bobot  0,57064  dan  dari  segi risk membeli mesin bagger yang terbaik dengan bobot 0,55429.
Tabel 4. Prioritas dari Goal Name Normalized by Cluster Limiting Goal 0,00000 0,000000 Benefit 0,17069 0,170694 Opportunities 0,11813 0,354053 Costs 0,35405 0,118135 Risks 0,35712 0,357118

## Tabel 5. Prioritas dari BOCR
Name Benefit Opportunities Costs Risks Normalized by Cluster Limiting Normalized by Cluster Limiting Normalized by Cluster Limiting Normalized by Cluster Limiting A1 Membeli Mesin All in One 0,51283 0,128207 0,58134 0,145334 0,42936 0,107341 0,44571 0,111427 A2 Membeli Mesin Bagger 0,48717 0,121793 0,41866 0,104666 0,57064 0,142659 0,55429 0,138573 Investasi 0,37429 0,140360 0,39265 0,147245 0,46320 0,173701 0,43703 0,163886 Manajemen Koperasi 0,21756 0,081584 0,26307 0,098650 0,21415 0,080307 0,22117 0,082937 Tenaga Kerja 0,40815 0,153056 0,34428 0,129105 0,32265 0,120992 0,34181 0,128177 Jenis Bahan Baku 0,18364 0,068865 0,20460 0,076724 0,16818 0,063066 0,16996 0,063734 Kualitas Bahan Baku 0,40838 0,153141 0,38978 0,146167 0,39393 0,147723 0,36008 0,135029 Teknologi 0,40798 0,152994 0,40562 0,152109 0,43790 0,164211 0,46997 0,176237
Hasil  analisa  akhir  dengan  metode  BOCR  didapatkan  strategi  yang  terpilih berdasarkan  bobot  B/(C*R)yang  terbesar  adalah  membeli  mesin all  in  one .  Pemilihan strategi berada dalam kondisi pesimistik karena perusahaan masih terbilang baru dan kecil sehingga strategi yang dipilih sangat berpengaruh dalam jangka panjang. Hasil perhitungan bobot BOCR  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Bobot BOCR B O C R B/(C*R) A1 0,51283 0,58134 0,42936 0,44571 2,67978 A2 0,48717 0,41866 0,57064 0,55429 1,54021
Untuk menghitung skor kualitatif dari setiap alternatif strategi menggunakan rumus: (W i ) = R b W ib + R o W io + R c (1 – W ic ) + R r (1 – W ic ) Perhitungan skor kualitatif untuk setiap alternatif strategi adalah: (W i ) = R b W ib + R o W io + R c (1 – W ic ) + R r (1 – W ir ) Perhitungan skor kualitatif untuk setiap alternatif strategi adalah: W1 = (0,17069 × 0,51283) + (0,11814 × 0,58134) + 0,35405 (1 – 0,42936) + 0,35712 (1 – 0,44571) = 0,55620
W2 = (0,17069 × 0,48717) + (0,11814 × 0,41866) + 0,35405 (1 – 0,57064) + 0,35712 (1 – 0,55429) = 0,44380
Untuk  mengoptimalkan  pemilihan  strategi,  digunakan  metode  ZOGP  agar  tujuan yang  diinginkan  perusahaan  dapat  dipertimbangkan.Terdapat  tiga  tujuan  yang  diinginkan oleh  perusahaan  yaitu  pertama  perusahaan  ingin  memaksimalkan  skor  kualitatif  sehingga semua  kriteria  yang  dipertimbangkan  dalam  memilih  strategi  dapat  diperoleh  dengan maksimal.Kedua,  perusahaan  ingin  meminimalkan  biaya  investasi.Tujuan  ketiga perusahaan ingin memaksimalkan kapasitas produksi agar dapat memperluas pangsa pasar dan memenuhi permintaan mendatang. Berikut ini adalah fungsi tujuan yang akan dicapai. 𝑀𝑖𝑛 𝑍 =   𝑎1𝑑 1 − + 𝑎2𝑑 2 + + 𝑎3𝑑 3 −
Dengan kendala sebagai berikut: Kendala 1: Skor Kualitatif = 0,55620𝑥1 + 0,44380𝑥2 + 𝑑 1 − −  𝑑 1 + = 1
Kendala 2: Investasi = 2000000000𝑥1 + 50000000𝑥2 + 𝑑 2 − − 𝑑 2 + = 2000000000 Kendala 3: Kapasitas Produksi = 35657,14𝑥1 + 121334,2𝑥2 + 𝑑 3 − − 𝑑 3 + = 4368000 Tujuan-tujuan  tersebut  digabungkan  dalam  sebuah  fungsi  tujuan  yaitu meminimumkan penyimpangan-penyimpangan dari ketiga tujuan.Penyimpangan- penyimpangan tersebut adalah kekurangan dari skor kualitatif, kelebihan dari budget biaya investasi  dan  kekurangan  dari  kapasitas  produksi.  Bobot  a1,  a2  dan  a3  adalah  untuk membedakan kepentingan dalam tingkat prioritas yang sama.

## Tabel 7. Data Model ZOGP
Variable -> X1 X2 d1- d1+ d2- d2+ d3- d3+ Direction R.H.S. Min:Z 0 0 0.157 0 0 0.515 0.328 0 C1 0.55620 0.44380 1 -1 0 0 0 0 = 1 C2 2000000000 50000000 0 0 1 -1 0 0 <= 2000000000 C3 35657.14 121334.2 0 0 0 0 1 -1 >= 4368000 LowerBound 0 0 0 0 0 0 0 - UpperBound 1 1 M M M M M M Variable Type Binary Binary Continuous Continuous Continuous Continuous Continuous Continuous
Dari hasil pengolahan data model ZOGP menggunakan piranti lunak WinQSB dapt ditentukan bahwa strategi membeli mesin bagger adalah strategi yang paling optimum dan sesuai  dengan  kondisi  perusahaan.  Jika  membeli  mesin bagger ,  perusahaan  dapat memenuhi  44,38%  memaksimalkan  aspek  kualitatif  dari  metode  ANP,  100% meminimalkan  biaya  investasi,  100%  memaksimalkan  kapasitas  produksi  sehingga  dapat memenuhi  target  untuk  dua  tahun  mendatang  dengan  enam  negara  yaitu  Taiwan,  Korea Selatan, Meksiko, Perancis, Jerman dan New Zealand.

## Tabel 8. Hasil Pengolahan Metode ZOGP
Goal Level Decision Variable Solution Value
Unit Cost or Profit c(i) Total Contribution Reduced Cost Z X1 0 0 0 -11,695.63 Z X2 1.00 0 0 0 Z d1- 0.56 0.16 0.09 0 Z d1+ 0 0 0 0.16 Z d2- 0 0 0 0 Z d2+ 0 0.51 0 0.51 Z d3- 4,246,666.00 0.33 1,392,906.50 0 Z d3+ 0 0 0 0.33 Z Goal Value (Min.) = 1,392,905.63 Constraint Left Hand Side Direction Right Hand Side Slack or Surplus Shadow Price Goal 1 C1 1.00 = 1.00 0 0.16 C2 50,000,000.00 <= 2,000,000,000.00 1,950,000,00.00 0 C3 4,368,000.00 >= 4,368,000.00 0 0.33

## KESIMPULAN
Berdasarkan data dan analisa, kluster, kriteria, dan alternatif yang digunakan dalam memilih  strategi  yang  tepat  yaitu  jenis  bahan  baku,  kualitas  bahan  baku,  dan  teknologi dikelompokan  dalam  kluster  produksi;  investasi,  tenaga  kerja,  dan  manajemen  koperasi dikelompokan dalam kluster ekonomi; sedangkan alternatif terdari dari membeli mesin all in  one dan  membeli  mesin bagger .  Keseluruhan  kriteria  dalam  kluster  tersebut mempengaruhi  segi benefit , opportunity , cost ,  dan risk .  Sedangkan  berdasarkan  hasil pengolahan dengan metode ANP, segi risk harus diprioritaskan kemudian cost, benefit dan opportunity ;  Sedangkan  untuk  prioritas  BOCR,  masing-masing  menunjukkan  alternatif terbaiknya  yaitu  dari  segi benefit ,  membeli  mesin all  in  one yang  terbaik  dengan  bobot
0,51283,  segi opportunity membeli  mesin all  in  one yang  terbaik  dengan  bobot  0,58134, segi cost membeli  mesin bagger yang  terbaik  dengan  bobot  0,57064  dan  dari  segi risk membeli  mesin bagger yang  terbaik  dengan  bobot  0,55429.  Sedangkan  dari  sisi  B/(C*R) maka benefit , opportunity , cost dan risk ,  strategi  membeli  mesin all  in  one yang  memiliki bobot  terbesar.  Hasil  optimal  dari  metode  ZOGP  yang  mempertimbangkan  dari  segi kuantitatif yang terpilih adalah strategi membeli mesin bagger .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Direktorat  Jenderal  Pengolahan  dan  Pemasaran  Hasil  Pertanian,  1993,  “Sosialisasi Participatory Guarantee System (PGS) Pertanian Organik Direktorat Pengolahan Hasil Pertanian”,
http://agribisnis.deptan.go.id/disp_informasi/1/3/44/879/Sosialisasi_Participatory_Guarante e_System_(PGS)_Pertanian_Organik_Direktorat_Pengolahan_Hasil_Pertanian.html
[2]. Saaty,  T.L.,  Luis  G.  Vargas,  2006,  “ Decision  Making  with  The  Analytic  Network Process ”,  Springer’s  International  Series,  (http://books.google.co.id/books?id =TegYgX6JRo8C&printsec  =frontcover&hl=id#v=onepage&q&f=false),  diakses  28 Oktober 2012.
[3]. Dewayana,  Triwulandari  S.,  Ahmad  Budi  W.,  “ Pemilihan  Pemasok  Cooper  Rod Menggunakan Metode ANP ”. Jurnal TI UNDIP. Vol 4. No.3 (September 2009): 212- 217.
[4]. Saaty,  T.L.,  1996,  “ Decision  Making  with  Dependence  and  Feedback,  The  Analytic Network Process” , RWS Publications, Pittsburgh.
[5]. Mulyono,  Sri,  2004,  “ Riset  Operasi ”,  Lembaga  Penerbit  Fakultas  Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta.
[6]. Imanda,  Nanda,  2008,  “ Pemilihan  Teknologi  dengan  Menggunakan  ANP-BOCR  dan Goal  Programming  di  Pabrik  Besi  Spons  PT.  Krakatau  Steel ”.  Skripsi  yang  tidak dipublikasikan. Universitas Trisakti: Jakarta.