Judul: Pemodelan Sistem Peringatan Dini Cerdas Pasokan Minyak Sawit Nasional
Abstrak: Minyak sawit dalam hal ini Crude Palm Oil (CPO), keberadaannya semakin strategis. Di tingkat dunia, rata-rata konsumsinya pertahun meningkat 4.78 persen, atau tumbuh 1.11 persen lebih tinggi dari produksinya. Hal ini terkait dengan semakin luasnya produk turunan penting yang dapat dihasilkan maupun tingkat produktivitas dan efisiensinya dalam produksi. Di dalam negeri, secara industri memiliki peran sangat penting, disamping menjadi sumber devisa negara, juga menjadi lokomotif perekonomian rakyat pedesaan. Sejak di perkebunan hingga pengolahan dan pemasarannya, kini melibatkan setidaknya 3.7 juta petani sawit maupun 20 juta tenaga kerja lainnya. Pengalaman menunjukkan, bahwa krisis ekonomi 1997-1998 yang memicu aksi ekspor masif minyak sawit nasional telah menimbulkan persoalan kelangkaan (shortage). Di sisi lain, sejak 2006, saat industri minyak sawit nasional mendulang prestasi sebagai produsen sekaligus eksportir terbesar dunia, senantiasa dihadapkan pada isu- isu lingkungan, persaingan bisnis hingga politik regional dan dunia yang berusaha menekan arus ekspor. Dihadapkan pada faktor globalisasi dunia yang terus meningkatkan ketidakpastian, maka dibutuhkan instrumen peringatan dini untuk potensi persoalan shortage maupun oversupply, agar dapat disiapkan kebijakan tindakan antisipasi untuk meminimalisasi dampaknya. Penelitian ini mengusulkan pengembangan model sistem peringatan dini cerdas pasokan minyak sawit nasional (model SPD-C PMSN) sebagai instrumen peringatan dini bagi stakeholder penentu kebijakan. Model SPDC-PMSN dikembangkan merujuk pada syarat model sistem peringatan dini yang efektif, dimana mengandung 4 unsur kunci: pengetahuan tentang risiko, pemantauan dan layanan peringatan, informasi dan komunikasi, dan respon tindakan. Keempat unsur kunci ini didedikasi dalam model SPD-C PMSN yang mengandung tiga komponen model utama yaitu pertama model penentuan variabel dominan PMSN, kedua model prediksi dan deteksi PMSN, dan ketiga model klasifikasi dan penelusuran faktor PMSN. Model pertama didedikasi untuk menghasilkan faktor- faktor sebagai dasar analisis persoalan, sedangkan model kedua didedikasi untuk memantau dan menghasilkan pengetahuan tentang risiko, sedangkan model ketiga didedikasi untuk menghasilkan layanan peringatan, informasi dan komunikasi serta saran respon tindakan. Model pertama, menghasilkan output variabel-variabel dominan PMSN melalui proses pengujian korelasi setiap kandidat terhadap aspek PMSN yang didekati melalui teori supply dan demand yang meliputi aspek produksi, impor, konsumsi, dan ekspor. Input model ini adalah kandidat-kandidat variabel dominan PMSN berikut data historikalnya, teknik uji korelasi statistik, pengetahuan kelompok pakar tentang PMSN, dan teknik agregasi penilaian kelompok pakar multi-kriteria non-numerikal. Model kedua, menghasilkan output nilai-nilai prediksi aspek PMSN dan nilai- nilai parameter deteksi berupa frekuensi dan tren baik supply maupun demand melalui proses pembentukan dan simulasi model-model: prediksi volume produksi (JST-BP PVPMS), prediksi volume impor (JST-BP PVIMS), prediksi volume konsumsi (JST-BP PVKMS), prediksi volume ekspor (JST-BP PVPMS), dan statistical control detection adaptive (SCDA). Input model ini adalah variabel dominan PMSN berikut data historikal yang dihasilkan oleh model pertama, teknik dan nilai- nilai parameter model prediksi jaringan syaraf tiruan dan teknik statistical process control (SPC). Model ketiga, menghasilkan output klasifikasi status pasokan dan notifikasi peringatan dini berikut informasi faktor- faktornya bila diperlukan melalui proses pembentukan rule base inferensi, inferensi nilai-nilai parameter deteksi frekuensi dan tren supply dan demand, menginterpretasikannya dalam klasifikasi status PMSN dan membangkitkan notifikasi peringatan maupun melakukan penelusuran balik untuk menemukan faktor penyebabnya jika diperlukan. Input model ini adalah nilai- nilai parameter deteksi PMSN yang dihasilkan model kedua, pengetahuan tahapan krisis dan teknik
Keyword: minyak sawit nasional, sistem peringatan dini cerdas, pengendalian statistik adaptif, jaringan syaraf tiruan, fuzzy inference system