DESAIN MODEL STRATEGI LOGISTIK PADA AGROINDUSTRI RUMPUT LAUT DI SULAWESI SELATAN SARINAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2018
PERNYATAAN MENGENAI DISERTASI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa disertasi berjudul Desain Model Strategi Logistik pada Agroindustri Rumput Laut di Sulawesi Selatan adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir disertasi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, September 2018 Sarinah F361120031
RINGKASAN SARINAH. Desain Model Strategi Logistik pada Agroindustri Rumput Laut di Sulawesi Selatan. Dibimbing oleh MOHAMAD SYAMSUL MAARIF, HARTRISARI HARDJOMIDJOJO, dan LUKY ADRIANTO Rumput laut adalah salah satu komoditas pada sektor perikanan dan kelautan yang direncanakan oleh pemerintah Indonesia untuk dihilirisasi. Kebijakan hilirisasi akan mendorong tumbuhnya agroindustri rumput laut yang mengelola baik itu berupa produk setengah jadi maupun produk jadi. Salah satu kebijakan yang mampu mewujudkan pengembangan hilirisasi produk-produk agroindustri adalah dengan melakukan kebijakan strategi logistik untuk memperlancar arus produk, uang, dan informasi pada hilirisasi sehingga proses hilirisasi dapat berjalan optimal mulai dari produk antara hingga produk jadi yang diekspor maupun dipasarkan di dalam negeri. Desain strategi logistik diperlukan untuk menentukan kesiapan infrastruktur dan pengambilan keputusan yang tepat dalam mendorong tumbuhnya hilirisasi rumput laut di Indonesia. Model strategi logistik pada hilirisasi komoditas rumput laut sangat diperlukan sebagai dasar dalam pengambilan kebijakan logistik oleh pemerintah untuk menjamin keberlanjutan sektor bisnis ini. Penelitian mengenai manajemen pengambilan keputusan, kebijakan jangka panjang, perencanaan dan operasi masih sangat jarang dilakukan meskipun penelitian tersebut penting dalam mendorong tumbuhnya hilirisasi rumput laut. Salah satu penelitian yang penting untuk dilakukan adalah mendesain strategi jangka panjang yang mampu memastikan aliran barang pada sistem logistik dengan tepat jumlah, kualitas, harga, waktu, tempat dan konsumen. Penelitian ini mendesain strategi logistik agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. Tujuan penelitian ini terbagi menjadi empat yaitu menganalisis kebutuhan, memodelkan proses bisnis (model konseptual) dan memetakan potensi pengembangan agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan, mendesain model optimasi jaringan rantai pasok rumput laut untuk desain strategi jangka panjang logistik agroindustri rumput laut, membangun model kelembagaan yang mendukung pengembangan logistik rumput laut di Propinsi Sulawesi Selatan. Memformulasikan usulan rumusan strategi logistik dan dampaknya terhadap terpenuhinya kebutuhan konsumen dan kesejahteraan petani berbasis optimasi pada agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. Tujuan tersebut dicapai dengan beberapa metode. Analisis sistem dan model proses bisnis untuk pengembangan model konseptual dilakukan dengan menganalisis dan desain sistem logistik melalui pendekatan analisis kebutuhan dan model proses bisnis untuk mengetahui proses rinci dari sistem logistik agroindustri kebutuhan dan segala sesuatu yang mempengaruhinya. Tujuan kedua dijawab dengan melakukan desain model matematika strategi logistik jangka panjang atau disebut strategi berbasis optimasi. Model ini merupakan model matematika optimasi tujuan jamak untuk menentukan fasilitas logistik yang harus dibangun. Agar model jangka panjang ini kekar, dilakukan kombinasi dengan jaringan syaraf tiruan dan integrasi dengan Interval Type 2 Fuzzy Logic System (IT2FLS) untuk perkiraan dan inferensia pada pemetaan potensi dan perkiraan jumlah rumput laut yang dihasilkan. Tujuan ketiga dijawab dengan melakukan desain kelembagaan dengan pendekatan Interpretative Structural Modelling (ISM) dan Fuzzy MICMAC.
Tujuan keempat dilakukan melalui analisis dari hasil metode sebelumnya berdasarkan skenario persentase olahan dan persentase ekspor dalam bentuk bahan baku. Model konseptual yang didesain pada penelitian menggunakan analisis entitas sistem dan model proses bisnis yang menjelaskan perilaku (behaviour) sistem yang meliputi interaksi antar aktor yang direpresentasikan dalam bentuk swimlanes. Tiga Spheres utama jaringan logistik agroindusri rumput laut adalah a) pemasok yang terdiri dari petani, pengumpul dan distributor bahan baku (pengadaan), b) industri pengolah produk setengah jadi dan produk jadi (logistik internal), dan 3) distributor produk (logistik ekspor dan lokal). Model kombinasi jaringan syaraf tiruan dan IT2FLS ini didesain untuk menjawab logistik dan NP-Hard. Berdasarkan hasil training yang dilakukan pada model jaringan syaraf tiruan dihasilkan Epoch yang mendekati nilai 0 yang berarti jaringan syaraf tiruan mampu mengenali pola data (dinormalisasi terlebih dahulu) sebelum siap digunakan sebagai model perkiraan jumlah rumput laut dan permintaan. tantangan ketidakpastian pada sistem Model berikutnya adalah model optimasi tujuan jamak dengan pertimbangan tujuan minimasi biaya logistik dan maksimasi serapan tenaga kerja yang dihasilkan. Model berbasis optimasi tujuan jamak yang dikembangkan adalah representasi pengambilan keputusan berbasis model matematika tujuan jamak dengan luaran akhir adalah keputusan kapasitas gudang (bahan baku dan produk) dan total kapasitas pabrik yang harus dibangun. Model optimasi tujuan jamak yang didesain diuji pada 4 daerah di Sulawesi Selatan dengan solusi model dan mampu mengeluarkan Pareto front berupa titik-titik optimum dengan pendekatan NSGA II. titik-titik optimum dilakukan dengan metode LINMAP untuk Pemilihan mengambil 1 titik Pareto front yang lebih dekat ke solusi ideal. Model optimasi tujuan jamak yang didesain mampu menentukan aliran logistik, menentukan biaya minimum dan serapan tenaga kerja maksimum. Model optimasi tujuan jamak yang didesain pada penelitian ini digunakan untuk mengevaluasi skenario kebijakan berupa persentasi diolah dan persentase di ekspor dalam bentuk bahan baku. Model yang didesain pada penelitian ini tidak akan berhasil tanpa adanya dukungan desain kelembagaan. Penelitian ini menggunakan pendekatan ISM fuzzy MICMAC untuk menjawab interaksi pada kelembagaan. Desain kelembagaan pada ISM fuzzy MICMAC menghasilkan interkasi antar aktor sesuai kepentingannya berdasarkan elemen pelaku, elemen kebutuhan, elemen kendala, elemen tujuan, dan elemen perubahan, tantangan ketidakpastian Secara umum penelitian ini menemukan bahwa hilirisasi rumput laut memiliki keuntungan yang cukup besar sebagai incame dibanding diekspor dalam bentuk bahan baku. Perlu pertimbangan dan pelatihan untuk UKM agar mampu bersaing di pasar nasional dalam bentuk standarisasi produk hilir. Kelancaran logistik yang perlu didukung pembangunan jangka panjang hasil penelitian ini perlu mendapat tindak lanjut dalam tahap awal skenario strategi 50% produk diekspor dalam bentuk bahan baku dan 50% diolah sebelum ekspor. Kata kunci : Agroindustri rumput laut, Desain strategi jangka panjang, Optimasi kekar, Sistem logistik.
SUMMARY SARINAH. A Model Design of Logistic Strategy for Seaweed Agroindustry in South Sulawesi. Supervised by MOHAMAD SYAMSUL MAARIF, HARTRISARI HARDJOMIDJOJO, and LUKY ADRIANTO Seaweed is one of the commodities in the fisheries and marine sector that is planned by the Indonesian government to be downstream. The downstream policy will encourage the growth of seaweed agro-industry that manages both in the form of semi-finished products and finished products. One policy that is able to realize the development of downstream agro-industry products is to carry out a logistical strategy to facilitate the flow of products, money and information on downstream so that the downstream process can run optimally from intermediate products to finished products exported or marketed domestically. Logistic strategy design is needed to determine infrastructure readiness and appropriate decision making to encourage seaweed downstream growth in Indonesia. The logistical strategy model for downstream seaweed commodities is very necessary as a basis for logistics policy making by the government to ensure the sustainability of this business sector. Seaweed research is currently focused on developing commodity processing. Research on decision-making management, long-term policy, planning and operations is still very rare although the research is important in encouraging the growth of seaweed downstream. One important research to do is to design a logistics strategy by designing a long-term strategy design that can ensure the flow of goods on the logistics system with the right amount, quality, price, time, place and consumer. This research designs logistics strategy of seaweed agroindustry with case study in South Sulawesi. The aim of this research is to analyze the requirement, to model the business process (conceptual model) and to map the potential of seaweed agroindustry development in South Sulawesi, to design the seaweed supply chain optimization model to design the long-term logistics strategy of agroindustry of seaweed, to build institutional model supporting the development of seaweed logistics in South Sulawesi Province. To formulate the proposed formulation of logistics strategy and its impact on the fulfillment of consumer needs and welfare of farmers based on optimization and institutional on seaweed-based agroindustry in South Sulawesi. These objectives are answered by several methods. System analysis and business process model for conceptual development is done by analyzing and designing logistic system through approach of requirement analysis and business process model to know detailed process of logistic system of agroindustry needs and everything that influence it. The second goal is answered by designing a mathematical model of long-term logistics strategy or called an optimization-based strategy. This model is a multi-purpose optimization mathematical model to determine the logistics facilities to be built. For this long-term model to be robust, a combination of artificial neural networks and integration with the Type 2 Fuzzy Logic System (IT2FLS) interval was used for estimating and assessing potential mapping and estimating the amount of seaweed produced. The third goal is answered by institutional design with Interpretative Structural Modeling (ISM) and Fuzzy MICMAC approach. The fourth objective is done through analysis of the
results of the previous method based on the percentage scenarios of processing and the percentage of exports in the form of raw materials. The conceptual model designed in the study using the system entity analysis and business process model explains the behavior of the system that includes interactions between actors represented in the form of swim-lanes. The three main Spheres logistics network of seaweed agroindustry is a supplier consisting of farmers, collectors and distributors of raw materials (procurement), semi-finished and processed products (internal logistics) and product distributors (export and local logistics). This combination model of artificial neural networks and IT2FLS is designed to address the challenges of uncertainty in logistics and NP-Hard systems. Based on the results of training conducted on artificial neural network model produced by Epoch approaching 0, which means neural network can recognize the data pattern (normalized before) ready to be used as the approximate model of seaweed and demand. The next model is a multi-objectives optimization model with the consideration of the minimization of logistics costs and the maximization of labor- generated absorption. The multi-objectives optimization model developed is the representation of the decision-making based on the mathematical model of the plural destination with the final output being the decision of the warehouse capacity (raw materials and products) and the total capacity of the plant to be built. The multi-objectives optimization model designed was tested in a case study of 4 districts in South Sulawesi with model solutions and able to exclude Pareto fronts in terms of optimum points with the NSGA II approach. Selection of optimum points is done by the LINMAP method to take 1 Pareto front point closer to the ideal solution. The multi-objectives optimization model designed to determines the logistics flow, determines the minimum cost and maximum labor absorption. The multi-objectives optimization model designed in this study is used to evaluate policy scenarios in the form of processed percentages and percentage of exports in the form of raw materials. Models designed in this study will not work without institutional design support. This research uses ISM fuzzy MICMAC approach to answer the challenge of interaction uncertainty on institutional. The institutional design of the uses ISM fuzzy MICMAC generates the interaction between actors according to their interests based on actors' element, the element of need, the constraint element, the element of purpose, and the element of change. In general, the study found that seaweed downstream has a substantial advantage as income rather than being exported in the form of raw materials. It needs consideration and training for SMEs to be able to compete in the National Market in the form of downstream product standardization. The smoothness of logistics that need to be supported long-term development of the results of this study need to get follow-up in the early stages of strategy scenario 50% 50%. Key word : Logistic System, Long-Term Strategy Design, Robust Optimization, Seaweed Agroindustry.
© Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2018 Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan IPB Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis ini dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB
DESAIN MODEL STRATEGI LOGISTIK PADA AGROINDUSTRI RUMPUT LAUT DI SULAWESI SELATAN SARINAH Disertasi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Doktor pada Program Studi Teknologi Industri Pertanian SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2018
Penguji pada Ujian Tertutup : Prof Dr Ir Mulyono Sumitro Baskoro, M Sc Prof Dr Ir Sukardi MM Penguji pada Ujian Terbuka : Prof Dr Ir Mulyono Sumitro Baskoro, M Sc Prof Ir La Sara, MS Ph D
Judul Tesis : Desain Model Strategi Logistik pada Agroindustri Nama NIM Rumput Laut di Sulawesi Selatan : Sarinah : F361120031 Disetujui oleh Komisi Pembimbing Prof Dr Ir M Syamsul Maarif, MEng Dipl Ing DEA Ketua Dr Ir Hartrisari Hardjomidjojo, DEA Anggota Dr Ir Luky Adrianto, M Sc Anggota Diketahui oleh Ketua Program Studi Teknologi Industri Pertanian Dekan Sekolah Pascasarjana Prof Dr Ir Machfud, MS Prof Dr Ir Anas Miftah Fauzi, M.Eng Tanggal Sidang Promosi Terbuka : Tanggal Lulus:
PRAKATA Puji dan syukur dipanjatkan kepada Allah SWT yang telah memberikan kekuatan dan kemudahan, sehingga disertasi ini dapat diselesaikan. Disertasi ini merupakan hasil penelitian yang dilaksanakan mulai tahun 2015 sampai dengan tahun 2017 dan sebagai salah satu syarat dalam menyelesaikan studi Doktor pada program studi Teknologi Industri Pertanian, IPB. Peneliti menyampaikan penghargaan dan ucapan terimakasih yang sebesar- besarnya kepada : 1. Kedua orang tua Ibu Hj Sari (Alm) dan Bapak H Hidi (Alm), Ibu Mertua Hj Wa Daria dan Bapak Mertua H La Mado, atas segala dukungan, perhatian, pelajaran kehidupan dan do'a yang diberikan kepada peneliti. 2. Suamiku, Dr Ir Ali Bain, M Si dan anakku Muhammad Kholil Hidayat Abdillah yang tercinta, atas doa, kasih sayang, pengertian, kebersamaan dan kesabarannya. Semoga Allah SWT memberikan hidayah dan rahmat iman, ketaqwaan dan kasih sayangNya kepada kita sekeluarga 3. Bapak Prof Dr Ir Mohammad Syamsul Maarif, M Eng Dipl Ing DEA sebagai Ketua Komisi Pembimbing yang telah memberikan waktu, bimbingan, arahan, masukan, motivasi, kepercayaan, nilai-nilai kebaikan dan kemudahan, sehingga peneliti dapat menyelesaikan disertasi ini. Ibu Dr Ir Hartrisari Hadjomidjojo, DEA sebagai Anggota Komisi Pembimbing yang telah banyak memberikan bimbingan, arahan, kepercayaan dan inspirasi serta masukan yang sangat berarti dalam penyelesaian disertasi ini. 4. 5. Bapak Dr Ir Luky Adrianto, M Sc sebagai Anggota Komisi Pembimbing yang telah membimbing peneliti dengan penuh kepercayaan, memberikan arahan dan kemudahan dalam penyelesaian disertasi ini. 6. Bapak Prof Dr Ir Mulyono Sumitro Baskoro, M Sc dan Bapak Prof Dr Ir Sukardi MM sebagai penguji luar dalam Ujian Tertutup atas masukan yang sangat berarti bagi peneliti. 7. Dekan FPIK UHO Bapak Prof Ir La Sara atas dukungan, motivasi dan arahan kepada peneliti. 8. Pimpinan Univeristas Halu Oleo, Fakultas Pertanian dan Jurusan Agribisnis yang telah memberikan kesempatan untuk melanjutkan studi S3 dan memberikan bantuan dana penelitian disertasi. 9. Saudaraku Sitti Salma, Syamsir, Sarimin, Sahira, Sarifah, Sahril dan ipar. 10. Pimpinan PT Bantimurung Indah, PT Giwang Citra Laut, Kospormindo beserta karyawan yang telah memberikan data dan informasi yang diperlukan terkait penelitian disertasi. 11. Rekan alumni SMP Frater Tahun 1986, SMAN 1 Kendari Tahun 1989, Universitas Halu Oleo 1994, dan TIP IPB 1995 atas motivasi dan doanya. 12. Ibu Prof Dr Ir Husna, Ibu Dr Ir Asnani, Ibu Dr Nursanty dan rekan wacana Sultra IPB, atas motivasi dan doanya.
13. Bapak Prof Dr Ir Salengke, M Sc, Ibu Dra Zubridah MM, Bapak Dr Ir Lideman Zawawi,M Sc, Bapak Ir Akrim, Bapak Ir Arman Arfah dan Ibu Eva atas kesediaannya meluangkan waktu untuk untuk berdiskusi. 14. Rekan-rekan di Universitas Halu Oleo Prof Dr Sri Wahyuni, M Si, Oce Astuti, Sp M Si, Dr Lies Indriyano yang telah banyak memberikan motivasi dan doa dalam penyelesaian studi ini. 15. Ditjen Dikti yang telah memberikan beasiswa kepada peneliti sehingga peneliti dapat menyelesaikan studi. 16. Rekan-rekan satu angkatan TIP 2012: Ibu Winni Septiani, Ibu Dewi Sondari, Ibu Ros Suwarda, Ibu Fitri, Ibu Trisna, Pak Zulfiandri, Pak Suripto, Pak Misgiarta dan Pak Andri yang telah banyak membantu peneliti selama melanjutkan studi di IPB. 17. Rekan TIP, M Zaky Hadi dan Angkatan 2013 atas segala bantuannya. Semoga mendapat balasan dari Allah. 18. Berbagai pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu atas segala bantuan dan dukungannya sehingga peneliti dapat menyelesaikan studi ini. Besar harapan peneliti, hasil penelitian dapat memberikan manfaat bagi pihak yang memerlukannya khususnya dalam pengembangan ilmu pengetahuan. Bogor, Sepetember 2018 Sarinah
DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Deskripsi Masalah Logistik Agroindustri Rumput Laut Tujuan Ruang Lingkup dan Asumsi Penelitian Manfaat Penelitian Kebaruan Penelitian 2 TINJAUAN PUSTAKA Agroindustri Rumput Laut Strategi Logistik Kelembagaan Riset-Riset Saat ini Usulan Riset Lanjutan Bidang Strategi Logistik Agroindustri Rumput Laut Posisi dan Milestone Penelitian 3 METODOLOGI PENELITIAN Kerangka Pemikiran Analisis Sistem Logistik Agroindustri Rumput Laut Pemodelan Proses Bisnis Sistem Logistik Agroindustri Rumput Laut Pemetaan Potensi Rumput Laut dan Prediksi Jumlah Permintaan Pasar Teknik Input Output Jaringan syaraf tiruan Parameter kondisi yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut setiap daerah. Data historis digunakan untuk training neural network Kondisi perkiraan masa depan untuk setiap parameter yang mempengaruhi 36 pertumbuhan rumput laut setiap daerah 36 Data historis jumlah permintaan produk-produk berbasis rumput laut 36 Perkiraan masa depan permintaan produk-produk berbasis rumput laut 36 Interval Type 2 Fuzzy Logic System Parameter fuzzy kondisi yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut hasil 36 jaringan syaraf tiruan 36 Perkiraan hasil panen rumput laut suatu daerah xxi xxiii xxv 1 1 5 11 12 12 13 15 15 16 19 20 24 25 27 27 30 32 36 36 36 36 36 36
Proses Inferensia (Penyimpulan) Menggunakan Pendekatan Interval Type 2 42 Fuzzy Logic System (IT2FLS) 43 Pemodelan Strategi Logistik Berbasis Optimasi 47 Implementasi model optimasi Pemodelan Kelembagaan Sistem Logistik Agroindustri Rumput Laut 48 Skenario, Formulasi, Verifikasi dan Validasi Usulan Rumusan Strategi Kebijakan Strategi Agroindustri Rumput Laut 4 ANALISIS SITUASI PENGEMBANGAN LOGISTIK PADA 55 AGROINDUSTRI RUMPUT LAUT 55 Entitas Subsistem Pengadaan Entitas Subsistem Logistik Internal (Plant Site) 58 Entitas Subsistem Logistik Produk Olahan Rumput Laut (Finish Good) 61 63 Unit Pengolahan Rumput Laut di Sulawesi Selatan Kebijakan Dalam Pengembangan Logistik Rumput Laut Di Sulawesi Selatan 65 Sarana Prasarana Pendukung Logistik Rumput Laut Di Sulawesi Selatan 66 5 PROSES BISNIS LOGISTIK AGROINDUSTRI RUMPUT LAUT Proses Bisnis Subsistem pengadaan Proses Bisnis Subsistem logistik internal Subsistem logistik produk olahan rumput laut (finish good) Verifikasi dan Validasi 6 PEMETAAN PERKIRAAN POTENSI DAN PERMINTAAN PRODUK OLAHAN RUMPUT LAUT Hasil Pembelajaran Pola Data untuk Memprediksi Kondisi Lingkungan 75 Daerah Penghasil Rumput Laut Hasil Pembelajaran Pola Data untuk Memprediksi Permintaan Konsumen 78 Model Inferensia Berbasis Interval Type 2 Fuzzy Logic System (IT2FLS) untuk Proses Inferensia Daerah Potensi Penghasil Rumput Laut 7 DESAIN MODEL STRATEGI LOGISTIK BERBASIS OPTIMASI TUJUAN 83 83 85 JAMAK Pendefinisian Permasalahan Strategi Logistik Formulasi Masalah Strategi Logistik Penyelesaian permasalahan dengan pendekatan Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm 2 (NSGA II) Pendekatan Pengambilan Keputusan LINMAP Implementasi Model Optimasi Strategi Logistik pada Agroindustri Rumput Laut di Sulawesi Selatan 8 MODEL KELEMBAGAAN SISTEM LOGISTIK AGROINDUSTRI RUMPUT LAUT Elemen Pelaku Elemen Kebutuhan 52 69 69 71 72 73 75 80 87 88 89 95 96 98
Elemen Kendala Elemen Perubahan 9 SKENARIO, VERIFIKASI DAN VALIDASI STRATEGI LOGISTIK AGROINDUSTRI RUMPUT LAUT Strategi dengan Skenario 1 Strategi dengan Skenario 2 Strategi dengan Skenario 3 10 PEMBAHASAN UMUM Model Strategi Logistik Agroindustri Rumput Laut Kelebihan dan Kelemahan Model 11 KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN RIWAYAT HIDUP 100 103 109 109 111 113 119 119 122 125 125 126 127 135 181
DAFTAR TABEL 1 2 3 4 5 Tahapan pemetaan potensi dan permintaan rumput laut ... 36 Tahapan penelitian desain strategi logistik agroindustri rumput laut ... 44 Keterkaitan antar sub elemen pada teknik ISM (Saxena et al. 1992) ... 49 Nilai peluang numerik dari reachability... 50 Hasil analisis entitas subsistem pengadaan bahan baku untuk input, proses dan output ... 56 Pihak-pihak yang terlibat pada entitas pengadaan bahan baku dan perannya masing-masing ... 56 Ancaman dan kontrol entitas sistem pengadaan bahan baku... 57 Analisis sistem pada entitas subsistem logistik internal ... 58 Daftar sistem perannya pengolahan/logistik internal... 59 10 Ancaman dan kontrol pada sub sistem logistik internal ... 60 11 Proses, input, dan ouput subsistem produk jadi olahan rumput laut ... 61 12 Pemangku kepentingan dan peran masing-masing pada entitas subsistem logistik produk jadi... 62 13 Ancaman dan kontrol pada subsistem logistik produk jadi... 63 14 Daftar Unit Pengolahan Rumput Laut Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2015... 64 15 Pelabuhan Utama dan jarak lokasi di Sulawesi Selatan ... 67 16 Hasil pemeriksaan validasi model konseptual proses bisnis sistem logistik agroindustri rumput laut ... 74 17 Hasil prediksi 5 bulan permintaan menggunakan desain jaringan syaraf tiruan dalam ribu ton ... 80 inferensia menggunakan aturan asosiasi ... 82 19 Matrix jarak yang digunakan pada fungsi Z3 ... 89 20 Perkiraan biaya logistik rumput laut untuk uji coba model ... 90 21 Hasil Pareto front ... 91 22 Hasil ISM dan Analisis Fuzzy MICMAC Keseluruhan ... 105 23 Skenario uji coba model pada Agroindustri Rumput Laut Sulawesi Selatan... 109 24 Hasil skenario kebijakan ... 114 25 Verifikasi model pembelajaran untuk perkiraan kondisi lingkungan pertumbuhan rumput laut ... 116 26 Verifikasi model pemetaan daerah potensi penghasil rumput laut ... 116 27 Verifikasi model optimasi tujuan jamak ... 117 28 Validasi model strategi ... 118 6 7 8 9 stakeholders dan entitas pada sub 18 Lima aturan teratas untuk proses
DAFTAR GAMBAR 1 2 3 4 5 6 Rantai logistik agroindustri rumput laut Provinsi Sulawesi Selatan ... 7 Skema rantai logistik agroindustri rumput laut Sulawesi Selatan ... 10 Kegiatan logistik interdependen (Frazelle 2002) ... 16 Analisis sistematis kajian literatur ... 21 Sebaran penelitian terkait strategi logistik pada agroindustri ... 25 Penelitian terkait (milestone) strategi logistik pada agroindustri rumput laut ... 26 7 Kerangka Pemikiran ... 28 8 Tahapan penelitian ... 29 9 Representasi sistem dalam bentuk entitas (Wasson 2016) ... 31 10 Tahapan menentukan peta sebaran produksi rumput laut... 37 11 Struktur jaringan syaraf tiruan ... 38 12 Ilustrasi MIMO pada multi-layer perceptron ... 41 13 Kerangka kerja sistem logika fuzzy tipe 2... 42 14 Tahapan penentuan Pareto front dengan teknik NSGA-II ... 45 15 Proses perhitungan Ecludian distance pada metode LINMAP (Arora et al. 2016) ... 46 16 Tahapan analisis kelembagaan (Bhosale dan Kant 2016) ... 51 17 Model proses bisnis pasca panen ... 69 18 Detil proses panen... 70 19 Detil proses pasca panen ... 71 20 Proses bisnis untuk perencanaan produksi, proses produksi, riset dan pengembangan, pengawasan mutu dan penggudangan produk jadi... 72 21 Lane utama proses bisnis logistik produk olahan rumput laut ... 73 22 Hasil verifikasi model konseptual proses bisnis sistem logistik agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan ... 73 tiruan untuk multi-layer perceptron pada penelitian... 75 24 Hasil bobot per neuron setelah proses training ... 76 25 Error yang dihasilkan dari proses training data ... 77 26 Contoh perkiraan kondisi Luwu Timur untuk Mei 2018 ... 77 27 Desain jaringan syaraf tiruan untuk prediksi permintaan rumput laut... 78 28 Hasil training jaringan syaraf tiruan dari permintaan ... 79 29 Total error pada desain jaringan syaraf tiruan permintaan ... 79 30 Fungsi keanggotaan output (potensi daerah) ... 81 31 Fungsi keanggotaan fuzzy untuk daerah potensi ... 81 32 Perkiraan hasil rumput laut daerah Luwu Timur ... 82 33 Ilustrasi masalah logistik agroindustri rumput laut ... 84 34 Desain kromosom untuk solusi pemilihan aliran barang logistik ... 87 35 Representasi kromosom untuk variabel biner... 88 36 Proses perhitungan Ecludian distance pada metode LINMAP (Arora et al. 2016) ... 88 37 Pareto front hasil uji coba model strategi logistik dengan pendekatan NSGA II pada daerah di Sulawesi Selatan ... 90 38 Contoh jalur logistik hasil optimasi ... 92 39 Model ISM struktur elemen pelaku ... 97 23 Desain jaringan syaraf
40 Analisis Fuzzy MICMAC elemen pelaku ... 98 41 Model ISM struktur elemen kebutuhan... 99 42 Analisis fuzzy MICMAC elemen kebutuhan ... 99 43 Model ISM struktur elemen kendala ... 100 44 Analisis fuzzy MICMAC kendala ... 101 45 Model ISM struktur elemen tujuan ... 102 46 Analisis fuzzy MICMAC elemen tujuan ... 103 47 Model ISM struktur elemen perubahan... 104 48 Analisis fuzzy MICMAC elemen perubahan ... 104 49 Keterkaitan elemen kunci dalam analisis ISM Fuzzy MICMAC ... 106 50 Pareto front untuk skenario 1 ... 110 51 Aliran logistik dan kapasitas untuk skenario 1 ... 110 52 Pareto front untuk skenario 2... 111 53 Aliran logistik dan kapasitas untuk skenario 2... 112 54 Pareto front untuk skenario 3... 113 55 Aliran logistik dan kapasitas untuk skenario 3... 114 56 Verifikasi model konspetual proses bisnis logistik agroindustri rumput laut ... 115
DAFTAR LAMPIRAN 1 2 3 4 5 Tabulasi Review Artikel Terkait Penelitian ... 137 Entitas Pengadaan ... 145 Entitas logistik internal ... 146 Entitas Logistik finish good ... 147 Data training untuk perkiraan kondisi lingkungan pada jaringan syaraf tiruan untuk kabupaten Bulukumba ... 148 Data training faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Bone ... 149 Data training faktor-faktor yang mempengaruhi pertumubhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Barru ... 150 Data training faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Bantaeng ... 151 Data training faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Jeneponto ... 152 10 Data training faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Luwu ... 153 11 Data training faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk kabupaten Kepulauan Selayar ... 154 12 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Luwu Timur ... 155 13 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Luwu Utara ... 156 14 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Maros... 157 15 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk training multi-layer perceptron untuk Kabupaten inputan dan Pangkajene ... 158 16 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Pinrang .. 159 17 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Sinjai ... 160 18 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Takalar... 161 19 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Wajo ... 162 20 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Kota Makassar ... 163 6 7 8 9
21 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Kota Palopo ... 164 22 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Kota Pare- Pare ... 165 23 Hasil prediksi kondisi dengan angka maksimum dan minimum pada neural network ... 166 24 Data training permintaan untuk desain jaringa syaraf tiruan perkiraan permintaan rumput laut ... 167 tengah masing-masing variabel yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut ... 168 26 Fuzzy Gaussian untuk fungsi keanggotaan faktor yang mempengaruhi jumlah komoditas rumput laut yang dihasilkan ... 169 27 Perkiraan jumlah rumput laut yang dipanen hasil inferensia IT2FLS ... 172 28 Kuisioner ISM ... 173 29 Keseluruhan Struktur Hierarki Subelemen dengan Metode ISM ... 177 30 Notasi model matematika dan definisinya ... 178 31 Foto Penelitian ... 180 25 Tabulasi rataan dan nilai
No DAFTAR ISTILAH Berikut adalah daftar istilah penting yang digunakan dalam penelitian ini: Subyek Strategi logistik Deskripsi perencanaan : Pola yang mempu jangka mengintegrasikan sasaran, kebijakan panjang dan tindakan organisasi secara kohesi pada proses bisnis yang terdiri dari pengadaan barang, pergerakan dan penyimpangan barang di sepanjang organisasi/aktor logistik dan jalur pemasaran dengan cara sedemikian rupa sehingga keuntungan sekarang dan selanjutnya maksimal dengan cara pemenuhan pesanan yang efektif biaya. atau Model Logistik : Representasi sistem dunia nyata : Aktivitas menyediakan barang/produk dengan jumlah, tempat, pesanan dan waktu yang tepat. Gudehus dan Kotzab (2012), Gonzalez-Feliu et al. (2016) dan Rushton et al. (2014) Rantai pasok Non-Polinomial Hard Complete Problem (NP-Hard) Fuzzy : Semua organisasi dan aktivitas yang berhubungan dengan aliran informasi, uang, dan trasformasi bahan baku ke produk jadi hingga sampa ke pungguna akhir (Handfield dan Nichols 2002) : Himpunan masalah yang kompleks secara matematika yang tidak dapat diseleaikan dalam waktu yang mengikuti fungsi polynomial : Salah satu metode soft computing yang digunakan masalah-masalah untuk ketidakpasitan (uncertainty) menyelesaikan Epoch : Ukuran berapa kali semua vektor pelatihan dilakukan untuk memperbaharui bobot pada jaringan syaraf tiruan Neuron Hidden Layer : Suatu bulatan (seperti neuron pada makhluk hidup) yang berisi bobot pembelajaran, variabel input dan output pada suatu jaringan syaraf tiruan : Lapisan tersembunyi terdiri dari neuron yang menerima data dari lapisan masukan Input Layer Output Layer : Lapis masukan terdiri dari neuron yang menerima data masukan dari variabel X. Semua neuron pada lapis ini dapat terhubung ke neuron pada lapisan tersembunyi atau langsung ke lapisan luaran jika jaringan tidak menggunakan lapisan tersembunyi. Lapisan luaran terdiri dari neuron yang menerima data dari lapisan tersembunyi atau langsung dari lapisan masukan luarannya yang melambangkan hasil kalkulasi dari X menjadi nilai Y. nilai
No Subyek Data training (Machine learning, data mining, computational intelligence) Interpretative Structural Modelling (ISM) Kelembagaan Mutasi Algorithm) (Genetic Jaringan logistik Jaringan tiruan (JST) syaraf Optimasi Optimasi jamak tujuan Pindah (crossover) silang Deskripsi : Data yang digunakan untuk melatih suatu mesin menggunakan algoritma yang berjenis klasifikasi, sehingga mesin dapat memahami hubungan, pemahaman, membuat mengembangangkan mengevaluasi keputusan, kepercayaan/keyakinan terhadap keputusan yang diambil dan : Metoda yang digunakan untuk menganalisis sistem yang kompleks yang memungkinkan untuk dapat melihat peta hubungan antara elemen-elemen yang terlibat (Sage 1977) : Aturan pada suatu kelompok masyarakat atau organisasi yang menfasilitasi koordinasi antar anggotanya untuk membantu mereka dengan harapan dimana setiap orang dapat bekerjasama atau berhubungan satu dengan yang lainnya untuk mencapai tujuan bersama yang diinginkan (Hayami dan Ruttan 1984) : Proses pindahnya nilai gen pada suatu Alele pada suatu kromosom untuk mendapatkan nilai baru pada generasi selanjutnya : Suatu yang melambangkan suatu entitas dan edge yang melambangkan hubungan antar masing-masing entitas pada suatu proses bisnis logistik konektivitas antar node : Jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan sistem saraf manusia. JST merupakan sistem adaptif yang dapat mengubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut. Oleh karena sifatnya yang adaptif, JST juga sering disebut dengan jaringan adaptif. : Proses maksmisasi dan minimisasi fungsi tujuan yang diinginkan dan secara bersamaan juga memenuhi batasan yang berlaku (Belegundu dan Chandrupatla 2011) : Melakukan yang mempunyai beberapa tujuan yang saling bertolak belakang yang ingin dicapai secara bersamaan dan menghasilkan satu atau lebih solusi optimal (Tzeng dan Huang 2011) optimasi permasalahan : Operator algoritme genetika yang bekerja untuk menghasilkan dua kromosom anak dengan cara melakukan menukar beberapa gen yang dimiliki dari dua induk (Kumar et al. 2010)
No Subyek Pareto front Supply chain Fuzzifikasi Defuzzifikasi Verifikasi Validasi Rule (Fuzzy) Fuzzy Type 2 Sphere/Tier Alkali Treatment Carragenan (ATC) chips Alkali Spinosum chips Refined Semi Carrageenan (SRC) Refined Carragenan (RC) Treatment (ATS) Deskripsi : Himpunan titik-titik optimal yang tidak lainnya pada hasil terdominasi oleh perhitungan optimasi tujuan jamak titik : Sistem organisasi, orang, aktivitas, informasi, dan sumber daya yang terlibat dalam memindahkan produk atau layanan dari pemasok ke pelanggan. Kegiatan rantai suplai melibatkan transformasi sumber daya alam, bahan baku, dan komponen menjadi produk jadi yang dikirimkan ke pelanggan akhir. : Suatu proses untuk mengubah suatu masukan dari bentuk tegas (crisp) menjadi fuzzy (variabel linguistik) yang biasanya disajikan dalam bentuk himpunan-himpunan fuzzy dengan suatu fungsi kenggotaannya masing-masing : Proses pengubahan besaran fuzzy yang disajikan fuzzy dalam keluaran dengan fungsi keanggotaannya untuk mendapatkan kembali bentuk tegasnya (crisp) : Pemeriksaan apakah logika operasional model logika bentuk himpunan-himpunan (program komputer) sesuai dengan diagram alur (Sargent 2005) : Proses penentuan apakah model, sebagai abstraksi, merupakan konseptualisasi representasi berarti dan akurat dari sistem nyata? (Hoover dan Perry 1989) atau : Aturan yang digunakan pada sistem fuzzy untuk melakukan proses penyimpulan (inferensia) dari suatu himpunan fuzzy input menjadi output : Generalisasi dari fuzzy type 1 sehingga lebih mentolerir ketidakpastian disbanding fuzzy type 1 : Tingkatan-tingkatan pada aliran rantai pasok dan logistik,dapat juga melambangkan aktor-aktor pada tingkatan yang sama : Hasil produk olahan rumput laut jenis Eucheuma cottonii yang dapat digunakan sebagai bahan baku untuk pembuatan karaginan murni : Hasil produk olahan rumput laut jenis Eucheuma spinosum yang dapat digunakan sebagai bahan baku untuk pembuatan karaginan murni : Produk Karagenan selain Refined Carrageenan dengan kemurnian dibawah Refined Carrageenan : Produk pemurnian hasil olahan rumput laut, bahan aktif dari rumput laut merah yang berasal dari Eucheuma sp.
No Subyek Finished good Inbound logistic Outbound logistic Reverse logistic Forward Logistic Safety stock Model konseptual Entitas sistem Inventori Transportasi Pergudangan Stakeholders Input Proses Output Rule (Sistem) Deskripsi : Produk-produk yang siap didistribusikan ke konsumen akhir : Transportasi, penyimpanan dan pengiriman barang yang masuk ke bisnis : Transportasi, penyimpanan dan pengiriman barang yang keluar dari bisnis : Proses mengalirnya barang dari konsumen ke produsen kembali, direcycle,diperbaiki atau karena barang tersebut rusak/tidak sesuai permintaan atau juga karena proses pembuangan barang tersebut. untuk diolah : Pengelolaan yang dilakukan oleh perusahaan dalam manajemen supply chain dari supplier awal hingga kustomer akhir : Persediaan atau menjaga melindungi terjadinya kekurangan persediaan (stock out). : Suatu diagram dari satu set hubungan antara faktor-faktor tertentu yang diyakini memberi dampak terhadap atau menghantar ke suatu kondisi target tambahan yang diadakan untuk kemungkinan : Suatu sistem yang dimodelkan/Digambarkan dalam bentuk entitas yang terdiri dari id, attribute dan proses-proses yang terjadi di dalamnya. Direpresentasikan dalam bentuk input-proses- output dan faktor-faktor yang mempengaruhi sistem : Stok barang yang digunakan untuk memenuhi permintaan pelanggan dan untuk memfasilitasi proses produksi. : Proses memindahkan barang dari point of origin ke point of destination : Suatu kegiatan, proses, operasi menyimpan barang untuk produksi atau hasil produksi dalam jumlah dan tertentu yang rentang waktu kemudian didistribusikan ke lokasi yang dituju berdasarkan permintaan : Pemangku kepentingan yang terlibat pada suatu sistem : Suatu masukan yang diberikan pada suatu sistem untuk diolah menjadi suatu luaran : urutan pelaksanaan atau kejadian yang saling terkait yang bersama-sama mengubah masukan menjadi keluaran pada suatu sistem : Luaran hasil olahan input : Aturan-aturan yang terdapat dalam suatu sistem
No Subyek Role (Sistem) Threat (sistem) Opportunity (Sistem) Sub sistem Business Process Modelling Notation Mixed Linear Programming Crowding distance Integer Ideal solution Nadir Solution Ecludean distance Deskripsi : Peran masing-masing stakeholders pada suatu sistem : Ancaman-ancaman yang mungkin terjadi pada suatu sistem : Peluang-peluang yang mungkin terjadi pada suatu sistem : Sistem dengan level abstraksi yang lebih rendah oleh : Notasi yang pengembangan bisnis dalam mendesain model proses bisnis sehingga dapat dengan mudah dipahami oleh user dan developer bisnis tersebut : Formulasi matematika dengan variabel yang terdiri dari dari campuran bilangan Integer, Real dan biner standar digunakan : Perbandingan antara dua titik solusi hasil perhitungan persamaan optimasi tujuan jamak untuk mengidentifikasi terdominasi dan tidak terdominasinya titik tersebut : Solusi berupa titik semu yang paling diinginkan pada diagram Pareto front : Solusi berupa titik semu yang paling tidak diinginkan pada diagram Pareto front : Jarak (garis lurus) antara dua titik pada koordinat kartesian
1 PENDAHULUAN Latar Belakang Logistik adalah seni dan ilmu, barang, energi, informasi dan sumberdaya lainnya seperti produk, jasa, dan manusia dari sumber produksi ke pasar dengan tujuan mengoptimalkan penggunaan modal. Gudehus dan Kotzab (2012), Gonzalez-Feliu et al. (2016) dan Rushton et al. (2014) menyatakan bahwa operasi logistik menyediakan barang/produk dengan jumlah, tempat, pesanan dan waktu yang tepat. Demi memenuhi kebutuhan konsumen, suatu lembaga atau perusahaan harus mengelola logistik dengan baik. Tujuan utama dari mengelola logistik adalah untuk mengeksekusi pesanan dan untuk memenuhi kebutuhan konsumen dan perusahaan/lembaga dengan biaya seminimum mungkin dan kualitas yang memadai. Berkaitan dengan model logistik, Abrahamsson et al. (2003) menyajikan model logistik yang meliputi pemanfaatan logistik sebagai basis sumberdaya untuk langkah strategis dari perusahaan. Model recovery jaringan logistik yang diusulkan oleh Fleischmann et al. (2001) dengan formulasi produk tunggal yang berkapasitas terbatas pada fasilitas. Salema et al. (2007) mengembangkan model reverse jaringan logistik berkapasitas multi-produk dengan ketidakpastian. Soleimani dan Govindan (2014) mendesain dan melakukan perencanaan pasokan reserve jaringan logistik dengan mempertimbangkan dua parameter ketidakpastian yaitu jumlah barang yang kembali dan harga produk. Penelitian yang dilakukan beberapa peneliti diatas mengusulkan penambahan pertimbangan kompleksitas logistik dan peluang masih terbukanya penelitian untuk berbagai produk tertentu. Pertimbangan ketidakpastian menjadi topik yang mulai banyak dibahas, namun masih dalam satu atau dua parameter ketidakpastian. Pemodelan logistik dengan permasalahan ketidakpastian yang lebih dari dua diantaranya bahan baku, permintaan, harga menjadi kajian yang belum dibahas. jaringan Pencapaian tujuan pada suatu jaringan logistik memerlukan strategi yang efektif dan efisien. Konsep strategi dalam manajemen logistik sangat penting dalam mendesain teknik, analisis keefektifan, dan sistem jaringan logistik untuk memperbaiki efisiensi dan mengurangi biaya operasional logistik. Strategi logistik didefinisikan sebagai prosedur yang saling terkait untuk meraih tujuan dari suatu logistik yaitu mengalirkan barang antar aktor pada logistik dengan jumlah, waktu, kualitas, dan tempat yang tepat sesuai yang diinginkan oleh konsumen. Gudehus dan Kotzab (2012), Gonzalez-Feliu et al. (2016) dan Rushton et al. (2014) menyatakan bahwa, pengkonsepan suatu strategi baru dan analisis keefektifannya sangat penting sebagai pengembangan teknik baru dan desain pada suatu sistem baru. Berdasarkan definisi tersebut pendefinisian tujuan dengan baik pada suatu logistik penting dilakukan. Pendefinisian tujuan dengan baik berarti suatu logistik haruslah memiliki relevansi dan kesesuaian antara strategi dan tujuan yang ingin dicapai. Strategi jaringan logistik dapat diklasifikasikan dalam bentuk strategi optimasi dan solusi, strategi alokasi dan utilitas, dan strategi operasi dan penjadwalan. Strategi optimasi dan solusi adalah strategi yang cocok untuk pendesainan sistem logistik baru dan optimasi sistem logistik yang sudah berjalan. Strategi alokasi dan utilisasi digunakan untuk penyebaran dari sistem yang
2 direncanakan maupun yang sudah berjalan. Strategi operasi dan penjadwalan digunakan untuk operasi dari sistem logistik yang sudah berjalan. Berdasarkan hal tersebut pendesainan suatu strategi logistik dipertimbangkan berdasarkan tiga hal yaitu kesesuaian dengan tujuan dan kondisi logistik yang didesain strateginya, batasan dan kinerja yang dibutuhkan. Desain model strategi logistik didefinisikan sebagai suatu desain strategi untuk mencapai tujuan logistik yang ingin dicapai. Gudehus dan Kotzab (2012) menyatakan, suatu tujuan logistik terbagi atas tipe yaitu moneter (investasi, biaya operasional, laju biaya dan waktu kembalinya modal) dan non-moneter (peningkatan kinerja, perbaikan layanan dan kualitas). Tujuan tersebut menjadi dasar pendesainan suatu model strategi logistik. Desain model strategi logistik diklaisifikasikan kepada dua bentuk yaitu strategi dasar dan strategi kebalikan dari strategi dasar. Strategi dasar yaitu clustering, sequencing, dan securing sedangkan kebalikannya adalah separating, re-arranging dan slacking. Strategi clustering mengutamakan tujuan biaya, strategi sequencing mengutamakan tujuan kinerja, dan strategi securing mengutamakan tujuan kualitas. Berdasarkan hal tersebut untuk mendesain suatu model strategi logistik sangat penting dilakukan untuk meningkatkan kinerja, keefektifan dan keefisienan dalam mencapai tujuan utama sistem logistik yaitu tepat jumlah, kualitas, tempat, dan waktu, tidak terkecuali desain jaringan logistik rumput laut di Sulawesi Selatan sebagai penghasil rumput laut terbesar di Indonesia. Sistem logistik Indonesia menurut Logistics Performance Index (LPI) Bank Dunia belum menunjukkan kinerja yang baik. Arvis et al. (2016) menempatkan Indonesia pada posisi ke-63 dari 160 negara yang disurvei dan berada di bawah Malaysia (32) dan Thailand (45). Perhatian pemerintah dalam mendukung sistem logistik nasional tercermin dalam berbagai program dan kebijakan yang dikeluarkan yang bertumpu pada 6 (enam) faktor penggerak utama yaitu : komoditas penggerak utama, pelaku dan penyedia jasa logistik, infrastruktur transportasi, teknologi informasi dan komunikasi, manajemen sumber daya manusia, serta regulasi dan kebijakan. Sistem logistik komoditas rumput laut sebagai penggerak utama ditujukan untuk menjamin ketersediaan rumput laut, kemudahan mendapatkan rumput laut dengan harga yang terjangkau dan stabil, serta mempersempit disparitas harga antar wilayah di Indonesia. Menurut FAO (2016), Indonesia merupakan produsen rumput laut ke-2 terbesar dunia setelah China. Indonesia dengan 70% luas wilayahnya didominasi oleh laut memiliki potensi pemanfaatan yang luas untuk komoditi rumput laut. Pengembangan industri rumput laut masih menjadi salah satu program revitalisasi Kementerian Kelautan dan Perikanan, karena komoditas rumput laut memberikan kontribusi dan penyumbang devisa negara terbesar setelah komoditas udang dan tuna. Permintaan rumput laut dunia yang terus meningkat merupakan peluang bagi Indonesia. Ekspor rumput laut Indonesia pada tahun 2009 sebesar 96 565 550 kg meningkat cukup besar pada tahun 2013 menjadi 181 923 880 kg. Produksi rumput laut juga terus mengalami peningkatan dan pada tahun 2013 tercatat mencapai 8 181 654 ton (KKP 2016). Sulawesi Selatan merupakan wilayah pengekspor dan penghasil rumput laut terbesar di Indonesia dengan kontribusi 28 % terhadap produksi nasional (total produksi nasional 10.2 juta ton). Dalam prospektif ekonomi menunjukkan bahwa produksi Kelautan dan Perikanan Sulawesi Selatan tahun 2014 yang dihasilkan dari
komoditi rumput laut 2.9 juta ton meningkat sebesar 20 % dari tahun 2013 (2.42 juta ton). Ekspor rumput laut pada tahun 2013 mencapai 80 895 ton dengan nilai US$ 86.25 juta meningkat pada tahun 2014 sebesar 45.4 % (117 654 ton) dengan nilai US$ 138.5 juta, dengan negara tujuan ekspor meliputi, Amerika, Eropa, Afrika, Australia dan beberapa negara Asia (KKP 2016). Dari data tersebut, sekitar 85% diekspor dalam bentuk rumput laut kering dan 15% diolah terlebih dahulu ke dalam bentuk powder dan chips. Dengan demikian, nilai tambah rumput laut diperoleh negara pengimpor. Upaya mendapatkan nilai tambah yang besar dari komoditi rumput laut dapat dilakukan dengan pengembangan agroindustri rumput laut. Penggalakkan agroindustri rumput laut di dalam negeri terutama industri hilirnya untuk menciptakan dan mengembangkan produk-produk dari rumput laut yang bermutu tinggi dan berdaya saing. Upaya tersebut, memerlukan dukungan kestabilan dalam hal ketersediaan dan kepastian pasokan serta harga rumput laut. Permasalahan dan tantangan sistem logistik yang terjadi pada agroindustri rumput laut di Indonesia diantaranya adanya wacana larangan ekspor dalam bentuk bahan baku dari pemerintah, kepastian dalam ketersediaan bahan baku untuk agroindustri dalam negeri, permintaan yang tidak pasti, biaya angkutan yang tinggi dan waktu pengangkutan yang belum terkelola sehingga pengangkutan tidak terjadwal dalam waktu yang diinginkan. Masalah lain adalah kelembagaan yang terbangun dari kegiatan hulu (on farm) maupun di hilir (off farm) belum menunjukkan performa mata rantai yang dapat mendukung agroindustri rumput laut, dimana antar subsistem belum mampu berjalan dan berinteraksi secara baik dan berkelanjutan (Cocon 2011). Desain model strategi logistik yang mampu menjawab tantangan permasalah tersebut menjadi penting sehingga pemerintah dapat menentukan kebijakan sistem logistik yang sesuai dan optimal dijalankan pada agroindustri rumput laut. Karenanya dalam pengembangan agroindustri rumput laut memerlukan perencanaan strategi logistik yang mengatur dan menjaga kontinuitas bahan baku dan produksi produk hilir untuk pengembangan agroindustri rumput laut dalam wilayah Sulawesi Selatan. Analisis kebutuhan, proses bisnis dan peta logistik perlu dilakukan untuk mengetahui potensi daerah pengembangan agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan, sehingga strategi logistik yang baik dapat dirancang. Tantangan dalam strategi logistik rumput laut di Sulawesi Selatan adalah membangun sistem logisitik yang mampu memetakan potensi pengembangan agroindustri sekaligus rumusan strategi yang cocok secara dinamis dalam rangka untuk memenuhi permintaan pasar dan menjamin kesejahteraan petani sebagai salah satu aktor penting dalam sistem jaringan logistik. Berdasarkan beberapa pengertian diatas, penting untuk menganalisis kebutuhan sistem jaringan logistik rantai pasok. Jaringan logistik rumput laut di Sulawesi Selatan merupakan desain sistem baru sehingga perlu analisis sistem dalam bentuk representasi entitas sistem dan proses bisnis untuk mendesain konseptual proses logistik yang akan direncanakan untuk pengembangan agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. Menurut Wasson (2016), suatu sistem dapat direpresentasikan sebagai suatu entitas yang terdiri dari input, proses, output dan beberapa komponen pendukung berupa aktor, aturan, peluang, resiko, sumberdaya, serta peran masing-masing aktor. Entitas sistem, model konseptual dalam bentuk proses bisnis dan peta sebaran potensi pengembangan sistem logistik diperlukan untuk menentukan strategi yang tepat dalam mencapai tujuan logistik rumput laut baru di Sulawesi Selatan. jaringan 3
4 Sesuai klasifikasi strategi logistik berdasarkan jenis jaringannya (baru atau sudah ada), maka desain jaringan logisitik ini tergolong desain jaringan logistik baru karena sistem logistik ini direncanakan akan dikembangkan oleh pemerintah di Sulawesi Selatan sebagai penghasil rumput laut terbesar di Indonesia. Sistem logistik komoditas rumput laut sebagai penggerak utama ditujukan untuk menjamin ketersediaan rumput laut, kemudahan mendapatkan rumput laut dengan harga yang terjangkau dan stabil, serta mempersempit disparitas harga antar wilayah di Indonesia. Dengan pilar pokok menjamin kelancaran arus rumput laut secara efektif dan efisien yang tercermin dalam biaya logistik yang rendah, dan pelayanan yang responsif dan memuaskan menjadikan agroindustri rumput laut berdaya saing. Dey et al. (2011) menyatakan bahwa strategi logistik menjadi arah untuk membedakan diri dari pesaing, mengurangi biaya, dan meningkatkan pelayanan kepada pelanggan. Berdasarkan klasifikasi strategi tersebut maka dapat disimpulkan salah satu desain strategi yang cocok untuk sistem jaringan baru logistik rumput laut di Sulawesi Selatan adalah strategi berbasis model optimasi untuk menjaga efisiensi strategi jangka panjang pada sistem logistik. Strategi berbasis optimasi ini efektif diterapkan pada keputusan-keputusan yang bersifat aliran barang, kapasitas dan jumlah produk yang dialirkan dengan pertimbangan biaya dan value yang didapat dari strategi logistik tersebut. logistik Setelah jaringan logistik didesain berdasarkan tujuan sistem yang ingin dicapai, maka penting untuk mendesain struktur kelembagaan logistik untuk menjamin lancarnya aliran logistik melalui keterlibatan beberapa aktor dan peran yang harus dilakukan masing-masing aktor. Desain kelembagaan menurut Gudehus dan Kotzab (2012) merupakan faktor suksesnya suatu jaringan logistik. Desain dan struktur kelembagaan menentukan seberapa banyak aktor yang akan terlibat dan hubungan antar aktor sebagai pelaksana strategi logistik sehingga mendesain suatu jaringan logistik tidak terlepas dari desain kelembagaannya. Setelah pemetaan, optimasi dan solusi serta desain kelembagaan dilakukan maka selanjutnya penting untuk dilakuan perumusan strategi dalam bentuk skenario strategi logistik sebagai hasil dari strategi optimasi dan solusi serta desain kelembagaan. Simulasi ini dilakukan untuk melihat kinerja dan dampak strategi yang akan diaplikasikan karena jaringan logistik yang akan dibangun tergolong jaringan logistik baru. Hasil dari skenario strategi ini adalah aturan pada peta potensi pembangunan jaringan logistik rumput laut yang optimum dan solutif dalam menjawab tantangan membangun jaringan logistik rumput laut di Sulawesi Selatan yaitu mampu memetakan potensi pengembangan agroindustri sekaligus rumusan strategi yang cocok berdasarkan potensi daerah dalam rangka untuk memenuhi permintaan pasar dan menjamin kesejahteraan petani sebagai salah satu aktor penting dalam sistem jaringan logistik. Berdasarkan uraian di atas, penelitian ini dilakukan untuk mendesain strategi model strategi logistik (strategi jangka panjang) yang mempertimbangkan aspek skenario strategi dan dampaknya yang akan diterapkan dalam sistem logistik agroindustri rumput laut di Provinsi Sulawesi Selatan. Strategi logistik yang dimaksud adalah serangkaian keputusan dan tindakan mendasar yang dibuat dalam perencanaan pengadaan, pengangkutan, pergudangan dan penanganan rumput laut baik dalam bentuk bahan baku, barang antara, dan barang jadi serta informasi terkait mulai dari titik asal sampai titik penggunaan untuk memenuhi keperluan pelanggan dan mensejahterakan petani rumput laut. Model yang dibangun dalam penelitian ini
berdasarkan kondisi daerah Sulawesi Selatan. Penelitian penting dilakukan untuk memperoleh rancang bangun model strategi logistik pada agroindustri berbasis rumput laut di Sulawesi Selatan dan untuk memberikan masukan bagi para pengambil keputusan dalam pengembangan agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. Deskripsi Masalah Logistik Agroindustri Rumput Laut Riset pendahuluan dilakukan untuk memahami deskripsi masalah dalam pengembangan agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. Sistem logistik agroindustri rumput laut Sulawesi Selatan memiliki 4 klasifikasi sphere utama yaitu sumber bahan baku, perantara, produsen dan eksportir. Sumber bahan baku utama dari logistik agroindustri rumput laut berasal dari dua sumber yaitu sumber bahan baku yang datang dari luar provinsi dan dari petani rumput laut dalam provinsi. Bahan baku dari luar provinsi umumnya berasal dari Nusa Tenggara Barat, Nunukan, Sulawesi Tenggara, Sulawesi Tengah. Sedangkan bahan baku dari dalam provinsi berasal dari 10 kabupaten yaitu Takalar, Maros, Wajo, Jeneponto, Bantaeng, Luwuk Timur, Palopo, Selayar, Luwuk Utara, Bulukumba. Distributor komoditas rumput laut diklasifikasikan menjadi pedagang pengumpul, koperasi, perusahaan daerah dan petani yang langsung mendistribusikan produknya kepada produsen. Daerah penghasil komoditas rumput laut tersebut akan memasok bahan baku ke aktor selanjutnya pada sistem logistik, yaitu eksportir rumput laut kering, BUMN provinsi, koperasi dan pendagang/pengumpul. Eksportir rumput laut mengirim olahan dalam bentuk rumput laut kering ke Eropa, Tiongkok, Amerika Latin dan Filiphina, sedangkan BUMN, koperasi dan pengumpul menyalurkan komoditas ke pabrik olahan dan usaha kecil menengah. Hasil olahan tersebut diekspor dan dipasarkan ke pasar domestik. Aktivitas tersebut pada sistem logistik terdiri dari input komoditas, produksi rumput laut, distribusi, pengolahan dan pasar. Aktor logistik pada aktivitas tersebut dikelompokkan menjadi pembelian, transportasi bahan baku, penggudangan bahan baku, pabrik pengolahan, transportasi produk, dan konsumen. Model konseptual tersebut merupakan model saat ini yang secara umum ada pada rantai logistik agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. Produsen produk olahan rumput laut diklasifikasikan menjadi dua yaitu usaha kecil menengah dan industri. Industri kecil menegah umumnya mengolah rumput laut menjadi rumput laut kering, Alkali Treatment Carragenan (ATC) chips, dodol, manisan, kue, selai, manisan, permen dan lain sebagainya. Pabrik besar umumnya menghasilkan ATC, Alkali Treatment Spinosum (ATS) chips, Semi Refined Carrageenan (SRC), Refined Carragenan (RC), processed household. Hasil olahan tradisional umumnya dipasarkan dalam negeri sedangkan beberapa produk olahan usaha kecil menengah dan pabrik besar diekspor dengan negara tujuan Eropa, Tiongkok, Amerika Latin, Philipina. Selain itu terdapat juga aktor yang disebut broker, yaitu aktor yang merupakan perwakilan dari eksportir yang turun ke wilayah sumber produksi rumput laut di wilayah Sulawesi Selatan dan memberikan harga tawaran yang cukup tinggi. Broker dalam rantai perdagangan rumput laut sangat mengganggu dan menyebabkan terjadinya persaingan yang kurang sehat dalam rantai. Keadaan ini cukup merisaukan aktor pelaku bisnis dalam rantai rumput laut, terutama para pengumpu dan pedagang perantara. Ilustrasi rantai 5
6 sistem logistik agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan digambarkan pada Gambar 1. Kelembagaan dalam rantai logistik rumput laut belum berfungsi sebagaimana yang diinginkan. Perencanaan dan pelaksanaan kegiatan pengembangan rumput laut dari hulu ke hilir belum terintegrasi. Kelembagaan lemah baik dalam kegiatan on farm, akses sumber inovasi, informasi pasar, jaminan pasar, permodalan dan kemitraan. Strategi pengembangan dan perkuatan peran serta fungsi kelembagaan logistik sangat dibutuhkan untuk menfasilitasi permasalahan rumput laut di Sulawesi Selatan. Agroindustri rumput laut dikelompokkan dalam 3 yaitu yang dapat diolah menjadi agar, karagenan dan alginat. Sebaran jenis rumput laut yang dapat diolah menjadi karagenan di Sulawesi Selatan lebih tinggi dibandingkan dua jenis rumput laut lainnya. Industri rumput laut yang berkembang juga masih terbatas dalam industri rumput laut yang menghasilkan karagenan, sedangkan untuk jenis rumput laut yang potensial diolah menjadi agar dan alginat, saat ini hanya diolah dalam bentuk rumput laut kering. Penjualan agar dan alginat untuk bahan baku tujuan ekspor dan domestik. Domestik didominasi dari Jakarta dan Surabaya. Secara keseluruhan produk rumput laut keluar dari Sulawesi Selatan terutama ekspor masih didominasi dengan bahan baku rumput laut kering (raw material seaweed). Upaya pemerintah mengembangkan industri pengolahan rumput laut dengan peningkatan bea keluar dan wacana larangan ekspor dalam bentuk bahan baku menjadi persoalan yang perlu diselesaikan. Meskipun diketahui bahwa pengembangan industri pengolahan rumput laut akan memberikan dampak positif yaitu mendorong kesempatan kerja (pro-job), pertumbuhan ekonomi (pro-growth) dan kesejahteraan masyarakat (pro-poor). Namun perlu dipikirkan serapan industri pengolahan rumput laut terhadap produksi rumput laut. Industri pengolahan rumput laut yang tersedia masih belum dapat menampung produksi rumput laut. Tipe logistik meliputi logistik bisnis, militer, acara tertentu, dan jasa. Sistem logistik agroindustri rumput laut yang dikembangkan pada penelitian tergolong logistik bisnis. Oleh karena itu pemodelan model proses bisnis secara teknis menjadi penting untuk membangun sistem logistik agroindustri rumput laut. Sistem logistik (yang logistik suatu bisnis didefinisikan sebagai aplikasi sistem menggunakan aplikasi matematis dan kuantitatif) pada pergerakan barang, informasi dan dana/modal pada suatu bisnis. Berdasarkan fasenya logistik terbagi atas tiga yaitu inbound, outbound dan reverse logistic. Inbound logistic adalah pergerakan barang dari sumber bahan baku menuju area produksi atau biasa juga dikenal dengan istilah pasokan/supply fisik (proses upstream). Outbound logistic adalah pergerakan produk jadi (finished good) dari area produksi menuju titik konsumsi atau biasa disebut dengan distribusi fisik (downstream). Reverse logistic adalah pergerakan barang rusak, kadaluarsa, tidak terjual dari titik penjualan menuju bagian produksi. Bagian rantai logistik pada sistem logistik agroindustri rumput laut yang tergolong proses upstream adalah dari pasca panen menuju proses produksi, proses downstream dari produksi rumput laut menuju area ekspor dan reverse logistic dari exportir kembali ke produsen olahan rumput laut.
Internasional Perumda Provinsi) Input UKM/Tradisional/ Pasar Pengumpul /Koperasi Rumah tangga Dari Luar Eksportir Rumput Domestik Broker Industri Sulawesi Selatan Sulawesi Selatan Rumput Laut Produksi Produksi Dari Wilayah (BUMN Pedagang/ Koperasi Rumput Laut 1Rantai Logistik Rumput Laut Sulawesi Selatan Pengolahan Pengolahan 11, 212,31 Distribusi Laut Kering i d a j k u d o r P = 3 , i d a j h a g n e t e s k u d o r P = 2 , g n i r e k t u a l t u p m u R = 1 : n a g n a r e t e K 7 n a t a l e S i s e w a l u S i s n i v o r P t u a l t u p m u r i r t s u d n i o r g a k i t s i g o l i a t n a R 1 r a b m a G
8 Menurut Gudehus dan Kotzab (2012), tujuan utama dari suatu sistem logistik adalah untuk memenuhi pesanan yang datang dari konsumen dengan tepat jumlah, tepat waktu, tepat kondisi, tepat konsumen, tepat produk, tepat tempat, dan tepat biaya/harga. Tepat Jumlah Tepat jumlah dalam manajemen logistik adalah mengetahui jumlah suatu produk secara tepat, yang menjadi kunci pada keberhasilan (efektifitas dan efisiensi) suatu layanan logistik. Mengetahui tepat jumlah disini terlebih dahulu harus mengetahui jumlah dan perkiraan jumlah permintaan dari konsumen produk olahan rumput laut. Pengetahuan akan perkiraan jumlah permintaan akan memandu sistem logisitik untuk menentukan jumlah produk tertentu yang akan diproduksi, perkiraan biaya, jumlah inventori, serta jumlah bahan baku yang diperlukan. Pengetahuan dan strategi tepat jumlah pada sistem logistik agroindustri rumput laut akan menghasilkan kinerja sistem logistik yang baik dalam memenuhi tujuan sistemnya yang dapat diukur melalui biaya, waktu, kualitas, profit, kepuasan konsumen dan lain sebagainya. Strategi tepat jumlah pada sistem logistik agroindustri rumput laut dilihat dari segi aliran barangnya pada pasca panen adalah jumlah rumput laut yang dipanen dan dilakukan pengolahan awalan, jumlah rumput laut yang disimpan sebelum dilakukan proses transportasi dan jumlah rumput laut yang ditransportasikan menuju area produksi dan jumlah dan kualitas tertentu. Bagian produksi dipengaruhi oleh variabel jumlah bahan baku rumput laut yang tersedia dari distributor dan petani rumput laut serta yang disimpan pada gudang bahan baku. Jumlah produk yang diproduksi pada fasilitas produk tertentu dan digudangkan pada gudang produk jadi (finish good). Setelah digudangkan maka variabel selanjutnya adalah jumlah produk olahan rumput laut yang harus ditransportasikan ke titik pasar dengan fasilitas armada transportasi tertentu, baik itu domestik jumlah produk yang menjadi safety stock untuk maupun ekspor serta mengantisipasi lonjakan permintaan dari konsumen. Peningkatan koordinasi untuk mendapatkan aliran produk yang tepat jumlah diperlukan informasi data mengenai permintaan produk, kondisi ketersediaan bahan baku serta fasilitas-fasilitas produksi agroindustri rumput laut. Tepat Waktu Waktu adalah salah satu aspek penting pada setiap layanan logistik. Umumnya konsumen (akhir maupun aktor selanjutnya dalam rantai logistik) menghendaki produk yang mereka pesan tiba dengan secepat mungkin sehingga dalam memanajemen waktu pengiriman produk, produksi dan penyimpanan harus memiliki strategi yang baik. Produsen harus mengetahui waktu/penjadwalan produksi dan waktu pengiriman yang tepat serta antisipasi ketika permintaan melonjak melalui manajemen inventori. Pengiriman dengan waktu yang tepat juga aakan mempengaruhi kualitas produk rumput laut yang dikirim Karena produk- produk ini umumnya memiliki waktu simpan yang pendek sehingga koordinasi antara distribusi dan penggudangan diperlukan. Perencanaan strategi untuk mencapai aliran logistik agroindustri rumput laut yang tepat waktu dipengaruhi oleh variabel perkiraan pola permintaan konsumen, waktu panen rumput laut, letak dan jarak masing-masing fasilitas (sumber bahan
baku, pengolahan dan pusat distribusi), lama penyimpanan bahan baku dan produk yang mempengaruhi mutu, jadwal pengiriman, fasilitas yang melayani permintaan serta administrasi dalam mengelola aliran bahan baku dan produk agroindustri rumput laut. Ketepatan waktu ini dipengaruhi oleh keakuratan informasi ekspedisi produk. Tentunya dengan biaya seminimum mungkin dan pelayanan semaksimum mungkin untuk memperoleh kinerja tepat waktu yang baik. Tepat Kondisi Tepat kondisi terkait dengan keamanan dan pengendalian kualitas produk saat disimpan maupun ditransportasikan. Kualitas produk harus dijaga hingga produk mencapat konsumen. Tantangannya adalah strategi menjaga kualitas produk tanpa membuat peningkatan biaya operasional manajemen logistik rumput laut. Hal ini dipengaruhi oleh variabel kualitas bahan baku dan produk, lama waktu penyimpanan dan transportasi serta hubungannya dengan toleransi kualitas. Strategi aliran produk untuk mendapatkan kinerja tepat kondisi yang baik adalah melalui pengaturan input dan ouput setiap proses pada sistem logistik agroindustri rumput laut meliputi rilis produk, produk hold (disimpan) serta hubungannya dengan pola permintaan konsumen produk dan bahan baku rumput laut. Informasi yang diperlukan disini adalah informasi jumlah produk bergerak pada proses distribusi dan produk yang disimpan di gudang. Penjagaan kondisi kualitas pada operasional logistik berhubungan erat dengan waktu dan fasilitas, sehingga pengaturan yang baik perlu untuk mengatur pergerakan produk dengan kondisi yang tepat tanpa mempengaruhi biaya operasional produk. Jika banyak barang yang dikirim ke konsumen dengan kondisi yang tidak tepat akan mengakibatkan reject sehingga akan meningkatkan biaya logistik untuk proses return. Tepat Konsumen Tepat konsumen terkait dengan koordinasi dan aliran informasi yang akuran dari downstream menuju upstream sehingga dapat diketahui perkiraan, jumlah produk yang akan diproduksi, rute transportasi armada dari sumber menuju beberapa titik konsumen. Strategi untuk mendapatkan tepat konsumen pada sistem logistik agroindustri rumput laut diperlukan selain untuk meningkatkan kinerja operasional juga untuk menghindari biaya tambahan yang dihasilkan dari return, dan pengiriman kembali akibat produk salah kirim serta menghindari ketidaktepatan waktu saat pengiriman. Tepat Produk Tepat produk terkait dengan tipe produk yang akan diproduksi, sesuai untuk proses transportasi dari produsen menuju ke konsumen. Kebutuhan yang perlu dipenuhi pada strategi untuk memperlancar proses transportasi dan penyimpanan terkait pengemasan, jumlah produk yang diangkut dan disimpan untuk suatu siklus pada suatu proses logistik. Tepat produk terkait juga dengan kebutuhan konsumen akan produk tertantu dan kebutuhan bahan bakunya. Variabel yang harus dipertimbangkan untuk mencapai tepat produk adalah pesanan dari konsumen untuk suatu produk tertentu dengan satuan tertentu. Termasuk juga bahan baku dan spesifikasinya. 9
10 , , o j a W o p o l a P , s o r a M , r a l a k a T - : l i s a h g n e p h a r e a D , r u m T k u w u L i , g n e a t n a B , o t n o p e n e J n e n a P a c s a P n a d n a n e n a m e p l i s a h t u a l t u p m u r : t u p n I n a g n i r e g n e p ( n e n a p a c s a p n a h a l o g n e p : t u p t u O a b m u k u l u B , a r a t U k u w u L , r a y a l e S ) n a h i s r e b m e p , i s a r e p o k , r i t r o p s k e , l u p m u g n e p D M U B : r o t k A n a l u p m u g n e P i s a t r o p s n a r t n a d u k a b n a h a b n e n a p a c s a p t n e m t a e r t l i s a h t u a l t u p m u r : g n a d u g e k n a k i s a t r o p s n a r t i d g n a y t u a l t u p m u r u k a b n a h a b r o p s k e n a d u k a b n a h a b t u p n I : t u p t u O , l u p m u g n e p , r i t r o p s k e , i s a r e p o K i d a j h a g n e t e s k u d o r p k i r b a p g n a d u g : r o t k A , D M U B n a g n a d u g g n e P u k a b n a h a b p a i s n a d n a k i s a t r o p s n a r t i d h a l e t g n a y n a k g n a d u g i d s u t a t s r e b n a d n a k g n a d u g i d h a l e t g n a y t u a l t u a l t u p m u r t u p m u r : t u p n I : t u p t u O e s a e l e r , i d a j h a g n e t e s k u d o r p k i r b a p D M U B : r o t k A k u d o r p i s k u d o r P i d a j h a g n e t e s ) n a n e g a r r a C , h a l o p a i s C T A , C R S ( t u a l t u p m u r i d a j h a g n e t e s : t u p n I k u d o r p - k u d o r p : t u p t u O , i d a j h a g n e t e s k u d o r p k i r b a p i d a j h a g n e t e s k u d o r p g n a d u g , : r o t k A D M U B n a g n a d u g g n e P h a g n e t e s k u d o r p i d a j i d a j h a g n e t e s k u d o r p : t u p n I n a h a l o n a d i s a t r o p s n a r t p a i s i d a j h g n e t e s k u d o r p : t u p t u O ) B o t B l a u j i d u a t a t u j n a l h a l o i d ( n a t u j n a l , D M U B , i d a j k u d o r p k i r b a p a t s a w s n a a h a s u r e p : r o t k A k u d o r p i s k u d o r P i d a j h a l o p a i s i d a j h a g n e t e s k u d o r p i d a j k u d o r p : t u p t u O : t u p n I i d a n a a h a s u r e p , D M U B , i d a j k u d o r p k i r b a P : r o t k A n a d L P 5 / 4 / 3 ( r o t u b i r t s i d k a h i p , a t s a w s ) n a a h a s u r e p r o t u b i r t s i d n a g n a d u g g n e P i d a j k u d o r p e k n a k i s u b i r t s i d i d i d a j k u d o r p : t u p n I p a i s n a d e s a e l e r r a s a p i d a j k u d o r p : t u p t u O n a a h a s u r e p , D M U B , i d a j k u d o r p k i r b a P : r o t k A r o t u b i r t s i d n a d L P 5 / 4 / 3 ( r o t u b i r t s i d k a h i p , a t s a w s r o p s k e , k i t s e m o d n e m u s n o k , l i a t e r , ) n a a h a s u r e p n a d i s u b i r t s i D r o p s k e u k a b n a h a b k u t n e b m a l a d n a d s a m e k r e t i d a j k u d o r p : t u p n I r o p s k e n a r a s m e p p a i s t u a l t u p m u r i r e g e n m a l a d i s m u s n o k k u d o r p n a d r o p s k e k u d o r p : t u p t u O ) a n i h i p i l i h p n i t a l , a k i r e m a , k o k n o i t , a p o r e ( n a t a l e S i s e w a l u S t u a l t u p m u r i r t s u d n i o r g a k i t s i g o l i a t n a r a m e k S 2 r a b m a G
Tepat Tempat Permintaan akan suatu produk akan bervariasi tergantung kepada geografis, demografis, gaya hidup (trend), kebutuhan pangan dan sebagainya. Strategi untuk mencapat target tepat tempat akan baik apabila diawali dengan pengolahan informasi pasar meliputi pola permintaan konsumen, pengetahuan akan order produk dan bahan baku sesuai geografis produk. Penentuan fasilitas produksi, pusat distribusi dan ritel menjadi lebih tepat sasaran. Tepat tempat juga mempengaruhi tepat konsumen, tepat waktu dan tepat biaya (cost) logistik agroindustri rumput laut. Variabel yang perlu dipertimbangkan pada strategi logistik untuk tepat tempat adalah fasilitas (produksi, distribusi dan sumber bahan baku), jarak (dari produksi/pusat distribusi ke konsumen dan dari pengahasil bahan baku ke area produksi), biaya logistik dan area untuk spesifik order produk tertentu. Tepat Biaya Tepat biaya terkait biaya yang dikeluarkan selama proses logistik dengan seminimum mungkin. Strategi untuk mencapat tepat biaya terkait dengan strategi lainnya, maka biaya akan dapat diminimasi. Secara umum, logistik agroindustri rumput laut merupakan proses bisnis, maka biaya harus seminimum mungkin dengan kinerja logistik dan keuntungan yang dihasilkan semaksimum mungkin. Variabel yang harus dipertimbangkan untuk mencapai tepat biaya adalah biaya bahan baku, biaya transportasi bahan baku, biaya penggudangan bahan baku, biaya produksi, biaya penggudangan produk jadi, biaya transportasi produk dengan semaksimal mungkin menghindari return logistic. Sistem logistik agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan merupakan proses bisnis sehingga perlu untuk mengetahui proses bisnis pada sistem logistik secara lebih komprehensif, meliputi variabel yang mempengaruhi proses bisnis. Pencapaian target pada sistem logistik perlu pemetaan fasilitas logistik dan target distribusi, pola permintaan konsumen dan pengoptimasian variabel keputusan untuk mencapai target. Selain itu model kelembagaan yang tepat diperlukan untuk menjalankan regulasi yang dihasilkan dari strategi yang digunakan untuk mencapai target. Pertimbangan variabel yang mempengaruhi dan kesimbangan pembagian keuntungan pada sistem logistik agroindustri rumput laut menjadi penting pada strategi ini. Ilustrasi rantai sistem logistik agroindustri rumput laut Sulawesi Selatan Gambar 2. Tujuan Berdasarkan latar belakang dan motivasi diatas maka tujuan dari penelitian ini adalah: 1. Menganalisis dan memodelkan proses bisnis (model konseptual) dan memetakan potensi pengembangan agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. 2. Mendesain model optimasi jaringan logistik rumput laut yang mampu menjawab tantangan terpenuhinya permintaan konsumen dan tersalurkannya bahan baku dari petani di Sulawesi Selatan. 3. Membangun model kelembagaan yang mendukung pengembangan logistik rumput laut di Propinsi Sulawesi Selatan. 11
12 4. Memformulasikan usulan rumusan strategi logistik pada agroindustri rumput laut berbasis optimasi Ruang Lingkup dan Asumsi Penelitian Berdasarkan deskripsi masalah maka asumsi yang digunakan pada desain strategi sistem agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan ini adalah : 1. Kecepatan armada dalam mentransportasikan bahan baku maupun produk dianggap konstan 2. Produsen tidak mengelola produk return dari konsumen akhir tetapi mengelola return yang datang dari exportir dan distributor dalam negeri, sehingga diasumsikan distributor (dalam negeri maupun exportir) telah melakukan pengecekan sebelum dijual ke konsumen 3. Pabrik pengolahan komoditas rumput lain menggunakan sistem make to stock 4. Biaya transportasi dianggap konstan sebagai suatu kesatuan biaya distribusi untuk distrubusi bahan baku dan produk tertentu (sudah termasuk biaya kerusakan armada, biaya sosial, tol, pajak dan sebagainya). 5. Biaya produksi suatu produk dianggap sudah meliputi keseluruhan biaya tetap dan biaya variabel. 6. Produk yang ditransportasikan, merupakan pesanan dalam bentuk partaian. Sedangkan batasan penelitian ini adalah : 1. Penelitian ini membahas strategi desain sistem logistik (jangka panjang) meliputi seluruh aspek logistik inbound logistic yaitu pasca panen, distribusi bahan baku rumput laut, hingga menuju proses produksi, dan outbound logistic yang dibatasi dari produksi hingga proses ekport dan distribusi dalam negeri. 2. Fokus penelitian adalah strategi, jumlah, jenis produk, aliran produk, biaya, value, harga dan tempat yang dihasilkan dari mendesain jaringan logistik rumput laut, sehingga semua proses produksi, riset dan pengembangan, kondisi produk selama penyimpanan, keteknikan proses dan penyimpanan selama distribusi dan produksi tidak disertakan pada penelitian ini. Manfaat Penelitian Manfaat yang dapat diperoleh dari rancang bangun model strategi logistik pada agroindustri berbasis rumput laut di Sulawesi Selatan adalah untuk memberikan masukan bagi para pengambil keputusan dalam pengembangan agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. Adapun manfaat dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Model sistem logistik yang dihasilkan dapat digunakan sebagai pendukung penyelenggaraan manajemen distribusi rumput laut bagi Pemerintah Sulawesi Selatan, dan 2. Model dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dalam penyediaan rumput laut di Sulawesi Selatan dengan cepat dan tepat.
3. Hasil penelitian ini secara akademik dapat menjadi rujukan dalam melakukan penelitian kebijakan, terutama dalam proses perumusan kebijakan. Kebaruan Penelitian Pentingnya desain strategi logistik agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan serta hasil kajian literatur pada BAB 2, didapatkan klaim kebaruan dan kontribusi pada penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Model konseptual logistik rumput laut di Sulawesi Selatan melalui pendekatan Wasson (2016) dan Gudehus dan Kotzab (2012). Pendekatan ini dapat menjadi dasar pengembangan model logistik dan rantai pasok agroindustry rumput laut selanjutnya. 2. Model formulasi matematika optimasi dari permasalahan kasus di Sulawesi Selatan dengan 2 tujuan yaitu minimisasi biaya yang terdiri dari biaya fasilitas dan biaya distribusi, juga maksimisasi serapan tenaga kerja sebagai dasar pengambilan keputusan jangka panjang pengembangan logistik agroindustry rumput laut. 3. Model optimasi tujuan jamak dengan pertimbangan ketidakpastian pada jumlah bahan baku dan permintaan produk-produk rumput laut. Penelitian ini menghasilkan model matematika optimasi tujuan jamak rantai logistik agroindustri rumput laut yang mempertimbangkan potensi, permintaan. Untuk menentukan solusi terbaik dari himpunan Pareto front dilakukan pengambilan keputusan dengan teknik pendekatan fuzzy, Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm 2 (NSGA II) dan LINMAP. 4. Model kelembagaan dalam pengembangan logistik pada agroindustri rumput laut. Model dapat membantu permasalahan kurangnya ikatan kelembagaan dalam pengembangan agroindustri rumput laut. Model ini diperoleh elemen dan sub elemen yang dapat didorong dalam pengembangan kelembagaan dengan pendekatan ISM Fuzzy MICMAC. 5. Model perumusan kebijakan yang membantu pengembangan sistem logistik pada wacana larangan ekspor bahan baku dan peningkatan hilirisasi rumput laut. 13
2 TINJAUAN PUSTAKA Agroindustri Rumput Laut (2011) agroindustri berasal dari dua kata, yaitu agricultural dan industry yang berarti suatu industri yang menggunakan hasil komoditi pertanian sebagai bahan baku utamanya. Agroindustri dapat dijabarkan sebagai kegiatan industri yang memanfaatkan hasil komoditi pertanian sebagai bahan baku yang dapat diolah menjadi produk yang mempunyai nilai tambah serta mempunyai manfaat lebih dari hasil komoditi pertanian sebelumnya. Proses pengolahannya mencakup fisika, penyimpanan, pengemasan, dan distribusi. Merujuk pada definisi tersebut, agroindustri rumput laut merupakan industri yang menghasilkan produk dengan menggunakan rumput laut sebagai sumber bahan baku utamanya. Menurut Kartasasmita transformasi kimia dan Produk rumput laut yang dieksport dapat dikelompokkan dalam 4 jenis yaitu rumput laut kering, karagenan, alginat dan agar. Rumput laut komersial dikelompokkan berdasarkan kandungan koloidnya, kelompok penghasil agar atau dikenal agarofit antara lain jenis Gracillaria dan Gelidium, sedangkan kelompok penghasil karagenan atau karaginofit adalah Eucheuma dan Kappaphycus. Kelompok lainnya yaitu alginofit sebagai penghasil alginat antara lain jenis Sargassum dan Turbinaria (Jana et al. 2006). Sejauh ini sebagian besar rumput laut, baik hasil pembudidayaan maupun pengambilan di alam, masih diolah sebatas rumput laut kering (raw seaweed). Indonesia masih dikenal sebagai negara produsen raw seaweed dikarenakan sebagian besar rumput laut Indonesia masih diekspor dalam bentuk rumput laut kering (Kustantiny et al. 2009). Produksi rumput laut nasional masih diekspor dalam bentuk rumput laut kering yaitu sebesar 152 972 ton (64,3%), sedangkan yang disuplai untuk industri baru sebesar 84 903 ton (35,7%). Hal ini berakibat pada utilitas produksi industri pengolahan rumput laut berada di angka 66 %. Hal ini menyebabkan nilai tambah yang diperoleh menjadi relatif rendah (KKP 2013). Rumput laut menjadi komoditi yang sangat dibutuhkan karena perannya sebagai bahan baku dalam berbagai industri. Industri yang membutuhkan rumput laut dalam bahan baku diantaranya adalah industri karagenan, agar-agar, bahan tambahan pangan, yang terbagi kepada non-pangan seperti kosmetika dan pangan. Kebutuhan rumput laut Eucheuma untuk industri tersebut berkisar 18 000 sampai 20 000 ton pertahun. Memotret ekonomi kelautan Thailand bisa menyumbang PDB hingga US$ 212 miliar atau sekitar 2.800 triliun. Padahal panjang garis pantai Thailand hanya 2 800 kilometer atau 2,8 persen dari garis pantai Indonesia yang mencapai 99 000 kilometer. Dengan kondisi 70 persen atau dua per tiga luas wilayah Indonesia adalah lautan, diyakini memiliki potensinya sangat besar untuk menjadi penggerak perekonomian nasional. 15
16 Strategi Logistik Logistik merupakan serangkaian proses bisnis yang terdiri dari pengadaan barang, pergerakan dan penyimpangan barang di sepanjang organisasi/aktor logistik dan jalur pemasaran dengan cara sedemikian rupa sehingga keuntungan sekarang dan selanjutnya maksimal (Christopher 2005). Kegiatan logistik terdiri dari supply, transportasi, pergudangan, manajemen inventory dan respon pelanggan seperti yang diperlihatkan pada Gambar 3. Kinerja logistik diukur sepanjang proses kegiatan logistik dan kegiatan logistik digambarkan oleh Frazelle (2002). LOGISTIK SUPPLY Gambar 3 Kegiatan logistik interdependen (Frazelle 2002) Strategi berasal dari bahasa Yunani kuno yang berarti "seni berperang". Suatu strategi mempunyai dasar atau skema untuk mencapai sasaran yang dituju. Jadi, pada dasarnya strategi merupakan alat untuk mencapai tujuan (Umar 2008). Menurut Siagian (2004), istilah strategi semula bersumber dari kalangan militer dan secara populer sering dinyatakan sebagai kiat yang digunakan oleh para jenderal untuk memenangkan peperangan. Menurut David (2003), strategi adalah alat untuk mencapai tujuan jangka panjang. Strategi merupakan tindakan potensial yang membutuhkan keputusan manajemen tingkat atas dan sumberdaya perusahaan dalam jumlah yang besar. Strategi adalah suatu pola atau perencanaan yang mampu mengintegrasikan sasaran, kebijakan, dan tindakan organisasi secara kohesi. Pengembangan agroindustri merupakan segala bentuk pengusahaan yang dilakukan ke arah yang lebih baik dari sebelumnya. Mulyadi (2001) mengatakan bahwa strategi adalah pola tindakan utama yang dipilih untuk mewujudkan visi organisasi melalui misi. Dengan tindakan berpola perusahaan dapat mengerahkan seluruh sumberdaya secara efektif ke perwujudan visi organisasi. Strategi juga didefinisikan sebagai
sekumpulan tindakan terintegrasi yang konsisten dengan visi jangka panjang organisasi yang memberikan nilai kepada pelanggan dengan suatu struktur biaya yang memungkinkan pencapaian keunggulan hasil yang berkelanjutan. Definisi lainnya, strategi merupakan tindakan yang bersifat incremental (senantiasa meningkat) dan terus menerus, serta dilakukan berdasarkan sudut pandang tentang apa yang diharapkan oleh para pelanggan di masa depan. Dengan demikian, strategi hampir selalu dimulai dari apa yang terjadi. Berdasarkan pengertian-pengertian tersebut dapat disimpulkan bahwa strategi logistik adalah suatu pola atau perencanaan yang mempu mengintegrasikan sasaran, kebiajakn jangka panjang dan tindakan organisasi secara kohesi pada proses bisnis yang terdiri dari pengadaan barang, pergerakan dan penyimpangan barang di sepanjang organisasi/aktor logistik dan jalur pemasaran dengan cara sedemikian rupa sehingga keuntungan sekarang dan selanjutnya maksimal dengan cara pemenuhan pesanan yang efektif biaya. Menurut Ghiani et al. (2004), ada 3 sasaran dalam strategi logistik : 1) Reduksi modal, pada level investasi, berupa aktifitas inventory dan penggunaan peralatan/sumberdaya yang ada. 2) Reduksi biaya, pada aktifitas produksi, berupa aktifitas transportasi dan penyimpanan dimana harus disesuaikan dengan kapasitas dan biaya serta keuntungan 3) Peningkatan kualitas layanan, yang berdampak pada kepuasan konsumen dan keuntungan perusahaan. Peningkatan kualitas layanan logistik merupakan proses yang harus terus menerus terjadi dan akan menentukan service level dari proses memesan (permintaan) hingga produk olahan rumput laut diterima konsumen. Umumnya strategi yang digunakan dalam model optimasi untuk menyelesaikan persoalan jaringan logistik terfokus pada aspek ekonomi (Goetschalcks dan Fleischmann 2008). Menurut Willem (2013) strategi logistik bertujuan untuk : (1) meningkatkan responsif terhadap pelanggan, kecepatan dan ketepatan waktu, keamanan dan keselamatan produk dan nilai layanan (servis value), (2) menurunkan biaya transportasi, penyimpanan, persediaan, kerusakan dan kehilangan produk, dan (3) menghilangkan pungutan tidak resmi dan penyuapan. yang membantu mengkoordinasikan tujuan, rencana dan kebijakan antar mitra di seluruh rantai pasok tertentu (Harrison dan Hoek 2008). Perumusan strategi logistik digunakan untuk memandu aktivitas logistik agar lebih efisien dan efektif. Strategi logistik adalah seperangkat panduan Berikut adalah elemen-elemen penggerak utama pada suatu sistem logistik : Pemasok Menurut Indrajit dan Djokopranoto (2002) pemasok (suppliers) merupakan sumber yang menyediakan bahan pertama dimana mata rantai penyaluran barang akan bermulai. Bahan pertama ini dapat dalam bentuk bahan baku, bahan mentah, bahan penolong, bahan dagangan, subassemblies, spare parts dan sebagainya. Sehingga pemasuk rumput laut adalah pihak-pihak yang menyediakan rumput laut yang dibutuhkan perusahaan dalam menjalankan kegiatannya. Pemasok rumput laut di Wilayah Sulawesi Selatan terdiri dari : petani rumput laut, kelompok tani, pedagang pengumpul, dan eksportir. 17
18 Inventory Menurut Ghiani et al. (2004) inventory adalah kumpulan stok barang (material mentah, komponen, barang setengah jadi, dan barang jadi) yang menunggu untuk diproses, dipindahkan atau digunakan pada titik rantai penyediaan barang (supply chain). Inventory (persediaan) merupakan semua jenis barang yang dimiliki perusahaan dan digunakan untuk mendukung proses bisnisnya. Menurut Dewan et al. (2013) karakteristik penting dari manajemen persediaan termasuk keputusan strategis tentang apa yang harus disediakan, berapa banyak persediaan, dan di mana untuk persediaan. Pengelolaan inventory yang baik dapat memberikan nilai tambah (value) berupa service level (tingkat pelayanan untuk konsumen), menjaga kualitas barang yang baik (quality), menekan biaya proses (cost), dan menjamin ketersediaan (availability) dan waktu pengiriman (time) barang (Martono 2015). Pergudangan Gudang merupakan tempat atau bangunan yang digunakan untuk menimbun, menyimpan barang, baik berupa bahan baku (raw material), barang setengah jadi (work in process) atau barang jadi (finished product). Manajemen pergudangan adalah bagian dari manajemen logistik dan Supply Chain Management berupa pengelolaan kegiatan menerima, menyimpan, merawat, mengirim dan menatausahakan barang pada suatu tempat tertentu (Willem 2013). Beberapa hal yang dipertimbangkan dalam manajemen gudang menurut Dewan et al. (2013) yaitu lokasi, jumlah, ukuran, jenis penyimpanan dan peralatan penanganan material. Rumput laut dalam penyimpanan, senantiasa dijaga agar tidak terkena air tawar. Atap gudang tidak boleh bocor dan sirkulasi udara dalam gudang harus cukup baik, biasanya tumpukan kemasan rumput laut diberi alas papan dari kayu agar tidak lembab (Jana et al. 2006). Transportasi Transportasi adalah salah satu penggerak dari aliran barang pada suatu jaringan logistik. Menurut Chopra dan Meindel (2007), transportasi didefinisikan pergerakan barang dari satu lokasi ke lokasi lainnya, dari awal rantai pasokan sampai ke konsumen. Menurut Hendrayani (2011) ada 3 aspek transportasi yang harus diperhatikan karena berhubungan dengan sistem logistik : (1) aspek kecepatan/waktu pelayanan yang dibutuhkan untuk memindahkan barang dari tempat yang satu ke tempat lainnya; (2) aspek biaya transportasi, hendaknya dirancang untk meminimumkan biaya transportasi dalam hubungannya dengan biaya sistem secara keseluruhan; (3) aspek konsistensi, menunjukkan prestasi waktu yang teratur dan tempat yang tetap dari sejumlah pengangkutan barang/material. Konsistensi transpor mempengaruhi komitmen persediaan penjual dan pembeli maupun resiko yang dipikulnya. Kegiatan transportasi sangat terkait erat dengan sistem distribusi. Distribusi berhubungan dengan aktivitas atau proses penyaluran serta keseluruhan barang dan jasa yang diperjualbelikan mulai dari pusat produksi ke pusat konsumsi. Pada tahap distribusi, sebagaimana pada tahap penyediaan bahan baku rumput laut dan pengolahan produk, serta hasil olahan produk rumput laut, bahwa faktor penanganan pasokan pada tahap distribusi produk juga dominan mempengaruhi mutu produk dan nilai yang diperoleh perusahaan.
19 Penanganan transportasi produk (kondisi sarana prasarana dan waktu transportasi), waktu penyimpanan, perlengkapan penyimpanan secara akumulatif mempengaruhi mutu produk rumput laut pada tahap distribusinya. Meskipun demikian, perilaku pembeli terhadap mutu dan jenis produk yang dihasilkan juga memberikan kontribusi pengaruh juga terhadap jaminan mutu produk akhir rumput laut agar dapat diterima di pasar domestik maupun luar negeri. Rumput laut kering yang diangkut menggunakan container melalui kapal kargo dikemas dan di-press dengan berat masing-masing 50 kg serta dibungkus plastik (seperti karung plastik). Hal ini untuk memudahkan dan menghemat tempat dalam penyimpanan dan pengangkutan. Selama proses pengangkutan, rumput laut harus dijaga agar tidak terkena air tawar dan air laut. Kualitas rumput laut akan menurun dalam pengangkutan dan penyimpanan, bahkan dapat rusak atau hancur bila kondisi tersebut berlangsung dalam waktu lama (Jana et al. 2006). Kelembagaan Sistem kelembagaan merupakan suatu bentuk ketaatan masing-masing individu masyarakat terhadap norma-norma yang dipegang secara terus menerus, konsisten dalam semangat dan stabil walaupun terjadi perubahan-perubahan. Jadi kelembagaan mencakup aturan (rules) dan peran (roles). Prinsip-prinsip peningkatan kapasitas kelembagaan secara holistik dan sinergi antar sektor menurut Horton et al. (2009) mencakup komponen sebagai berikut: (1) mengutamakan peningkatan inisiatif sendiri, (2) memfokuskan pada kebutuhan dan prioritas organisasi secara keseluruhan, (3) memberikan perhatian yang lebih banyak kepada proses, (4) pemantauan dan evaluasi secara build (5) memandang peningkatan kapasitas sebagai (6) mempertemukan (7) memperkuat dukungan politik dan menjaga otonomi dan (8) meningkatkan lingkungan yang kondusif untuk belajar dan berubah. Menurut Brinkerhoff dan Goldsmith in sejak permulaan, lebih dari satu kegiatan, stakeholder dalam proses peningkatan kapasitas, (1992) bahwa pengembangan kelembagaan dipengaruhi oleh (1) partisipasi dari masing-masing individu masyarakat (stakeholder); (2) kinerja yang baik secara berkelanjutan; (3) dapat mengantisipasi kompleksitas permasalahan yang tidak dapat dielakkan dengan usaha pengembangan diri; (4) ditegakkannya kewibawaan aturan hukum. Imperial dan Yandle (2005) penataan kelembagaan harus mempertimbangkan faktor kontekstual dan berbagai biaya transaksi yang mempengaruhi kinerja kelembagaan. Penilaian kinerja kelembagaan dapat menggunakan 4 kriteria yaitu (1) Efisiensi (Efficiency), (2) Keadilan (Equity), (3) Akuntabilitas (Accountability) dan (4) Kemampuan beradaptasi (Adaptability) (Ostrom et al. 1993). Pola kelembagaan diperlukan sebagai sarana untuk mengkoordinasikan semua kegiatan mulai dari bidang pemuliaan, budidaya dan pengolahan (Indrajit dan Djokopranoto 2002). Kemampuan penduduk dalam menguasai lingkungan sosialnya harus didukung dengan pengembangan kemandirian setiap anggota masyarakat untuk berpartisipasi dalam pembangunan. Dan bentuk partisipasi tersebut tidak hanya dimonopoli oleh suatu kelompok/kelembagaan tertentu saja, tetapi harus secara bersama-sama dan merata oleh semua kelompok/kelembagaan yang terlibat didalamnya.
20 Pembudidaya rumput laut di daerah pesisir dan pulau kebanyakan masih dikerjakan perorangan dan tidak memiliki kelembagaan khusus, apabila ada hanya kelompok pembudidaya bentukan Dinas Kelautan dan Perikanan (DKP) setempat yang terkait dengan adanya berbagai bantuan yang diberikan oleh DKP tersebut. Adapun kelembagaan koperasi, ada beberapa lokasi sudah ada tetapi dalam perjalanan tidak berjalan sesuai yang diharapkan oleh para pembudidaya karena koperasi tersebut masih sangat bergantung juga pada bantuan pemerintah. Peran pemerintah menjadi penting sebagai pendamping maupun penyuluh kelembagaan. Peran pendampingan professional oleh pemerintah dapat membangun kelembagaan yang kuat dan mandiri. Peran advokasi dari penyuluhan diharapkan dalam membangun sebuah kelembagaan yang professional di Kawasan pengembangan budidaya. Riset-Riset Saat ini Penelitian ini mengkaji literatur terkait mengenai strategi logistik utamanya pada produk olahan pertanian. Pendekatan yang digunakan untuk mengkaji literature terkait adalah Systematic Review (SR). Metodologi SR diadopsi dari beberapa kajian (Glock dan Hochrein (2011); Hochrein dan Glock (2012); Biel dan Glock (2016)). Riset ini difokuskan pada strategi logistik agroindustri rumput laut dengan beberapa kata kunci penting yang terkait adalah strategi logistik, sistem logistik dan metode yang terkait, logistik produk pertanian, peternakan dan perikanan, dan strategi logistik rumput laut. Selanjutnya, berdasarkan kata kunci tersebut, penelitian ini menelusuri artikel, jurnal, riset ilmiah serta tesis dan disertasi terkait yang didasari pada judul, abstrak, daftar kata kunci pada artikel yang dipublikasi dari tahun 2008 hingga tahun 2018 dengan bantuan google scholar. Relevansi artikel tersebut dikaji dengan cara membaca abstrak dan kesimpulan. Paper yang tidak sesuai dengan topik yang dikaji pada penelitian ini tidak akan diikutsertakan sebagai paper terkait penelitian ini. Selanjutnya, dibaca dan dianalisis paper tersebut dan dipertimbangkan relevansinya, kejelasan tata tulis ilmiah dan pembahasan pada paper tersebut terkait dengan kata kunci penelitian ini. Paper tersebut harus mempunyai definisi masalah yang jelas, motivasi, tujuan dan metodologi untuk menjawab masing-masing tujuan dan hasil dari setiap metodologi yang diajukan. Jika paper tidak memenuhi kriteria tersebut maka paper tersebut tidak diikutsertakan sebagai paper terkait penelitian. Jika paper sesuai dengan kriteria, maka paper diklasifikasikan berdasarkan kata kunci yang telah dijelaskan sebelumnya. Selanjutnya paper dianalisis secara lebih komprehensif untuk menentukan pertimbangan kompleksitas yang menjadi tantangan pada paper tersebut dengan menjawab pertanyaan "Apakah paper tersebut membahas strategi logistik untuk produk agroindustry dengan tantangan tertentu yang harus dijawab?". Analisis ini berdasarkan metode, masalah, pendekatan dan klaim pada paper tersebut. Selanjutnya jika paper membahas strategi logistik di bidang agroindustri maka pertanyaan selanjutnya "seperti apa strategi logistik yang dibahas?, "bagaimana sistem dan metodenya?", "Apakah tantangannya bidang komoditas rumput laut?". Analisis komprehensif pada kajian literatur ini disajikan pada Gambar 4.. Data sebaran paper dengan analisis tujuan/masalah, metode, hasil dan usulan riset lanjutan dilampirkan pada Lampiran 1.
Riset pada bidang Strategi Logistik Penelitian model strategi telah banyak dilakukan namun masih dalam model strategi pengelolaan dan pengembangan, diantaranya oleh Juzar (2006) yaitu model pengembangan klaster agroindustri unggulan menggunakan kompetensi inti menghasilkan suatu model yang dapat digunakan untuk menunjang pengambilan keputusan dalam identifikasi dan memformulasi strategi pengembangan klaster agroindustri di daerah kabupaten, dengan menggunakan data statistik yang tersedia pada Badan Pusat Statistik, dikombinasikan dengan masukan berupa pendapat pakar. Selanjutnya Luluk (2009) pada pengembangan agroindustri wijen dengan menggunakan metode AHP, MPE, ISM dan expert system. Penelitian Oktavina (2008) mendesain model manajemen strategi untuk evaluasi kinerja usaha mikro dan kecil pada makanan ringan. Pada penelitian tersebut menggunakan teknik Ordered Weighted Averagng (OWA) Operators, Balanced Scorecard dan fuzzy AHP. Mulai Mengklasifikasikan berdasarkan kata kunci strategi logistik Mencari paper dan penelitian terkait strategi logistik pada produk agroindustri Analisis kriteria strategi logistik (masalah, tantangan, metode, klaim) Membaca abstrak dan kesimpulan memenuhi kriteria f tidak Bukan paper terkait ya Mengkaji struktur paper. Paper harus mempunyai pernyataan jelas, motivasi penelitian, tujuan, metodologi untuk menjawab tujuan atau masalah, dan hasil dari metodologi pada strategi logistik yang Membaca, analisis dan klasifikasi paper berdasarkan spesifik permasalahan tidak Menghitung total klasifikasi paper Paper tidak sesuai Memenuhi I kriteria? f ya Selesai Gambar 4 Analisis sistematis kajian literatur 21
22 Penelitian strategi logistik telah banyak dilakukan untuk berbagai bidang, Autry et al. (2008) membangun skema klasifikasi logistik strategi yang secara akurat mencerminkan praktik logistik & perubahan proses logistik. Keberhasilan penerapan strategi logistik yang diadopsi bergantung pada kemampuan dari manajer logistik untuk mengidentifikasi dan mengelola pelaksanaan aktivitas yang ditentukan. Chow et al. (2005) merumuskan strategi logistik berbasis pengetahuan dalam meningkatkan efektifitas penyedia layanan logistik. Layanan logistik dibagi dalam 4 tingkat yaitu tingkat operasi, manajemen, pelanggan dan biaya operasi. Chan dan Lee (2005) mengidentifikasi kebutukan proses bisnis dalam strategi optimasi data pergudangan, yang mengusulkan kerangka konseptual untuk mengintegrasikan berbagai pendekatan yang saling melengkapi. Dalam menyusun strategi untuk unit bisnis logistik maka harus terus diperbaharui strategi logistik (Malmborg dan Richardson 2006). Carrasqueira dan Machado (2008) menyusun model strategi logistik pada perusahaan dengan prinsip Lean Thinking untuk efektif dan efisiensi. Strategi logistik dengan meningkatkan pemulihan, daur ulang dan penggunaan kembali produk pada industri dapat efisien secara ekonomi (Kumar dan Putnam 2008). Spillan et al. (2010) membandingkan persamaan dan perbedaan strategi logistik untuk perusahaan manufaktur kecil dan besar, dimana menunjukan tidak ada perbedaan secara mendasar. Hasil kajian Méndez (2011) menyatakan bahwa strategi logistik dalam perusahaan harus membuat segmen pasar agar lebih fokus untuk memberikan pelayan, karena perusahaan dapat bersaing dipasar global yang kompetitif jika mengembangkan strategi logistik yang tepat. Dengan analisis emperikal Dinter (2013) memberikan faktor yang mempengaruhi keberhasilan strategi informasi logistik yaitu kelengkapan, fleksibilitas, dukungan, komunikasi, orientasi IT, kemitraan bisnis, dan kolaborasi usaha. Mello et al. (2008) mengevaluasi dan menerapkan logistik outsourcing sebagai strategi perusahaan. Beberapa penelitian menyarankan, menerapkan dan mengevaluasi outsoursing logistik untuk strategi perusahaan (Carrasqueira dan Machado (2008); Mello et al. (2008); Zunder et al. (2014)). Zhang et al. (2012) mengusulkan model strategi yang secara efektif memperbaiki penjadwalan optimasi logistik dengan kustomisasi massal (Mass Customization). Kang et al. (2012) menyarankan implikasi tentang pengembangan strategi untuk rantai pasokan untuk mengatasi lingkungan bisnis yang berubah dengan cepat. Hanya perusahaan yang memiliki gagasan jelas tentang strategi, yang bisa mengembangkan logistik yang tepat dan hanya jika ini terjadi maka perusahaan bisa bersaing di pasar global yang kompetitif (Méndez 2011). Radanliev (2014), kerangka konseptual untuk peru membahas strategi rantai pasok. Strategi pelayanan logistik melalui pertimbangan titik waktu pemesanan dan update permintaan (Liu et al. 2015b). Riset pada bidang sistem logistik Beberapa penelitian sistem logistik dilakukan Kusumadewi (2008) dengan menggunakan SWOT, AHP, QCD, Model Optimasi dalam melihat peran & fungsi kelembagaan, serta merancang sistem logistik melalui kriteria kualitas, harga dan waktu pada rantai pasok beras. Selanjutnya Suswono et al. (2010) dalam strategi
peningkatan daya saing organisasi logistik pangan nasional yang berkelanjutan dengan menggunakan metode FGD, ANP dan Balanced Scorecard. Dalam jurnal internasional, Lee et al. stokastik untuk logistik yang berkelanjutan di bawah memperhitungkan desain ketidakpastian di kawasan Asia Pasifik. Prasanna dan Hemalatha (2012) mengemukakan sistem manajemen logistik dengan Radio Frequency Identification and Detection (RFID) dan Global Positioning System (GPS) perhatikan ketepatan waktu dan pengaturan kesesuaian beban dengan alat angkut. Selanjutnya desain sistem logistik dengan sistem transportasi yang efisien dan efektif dilakukan Boulougouris et al. (2012) menggunakan metode LOGBASED, MS Word, MS Excel sedangkan Kramarz dan Kramarz (2012) menggunakan Sistem VENSIM dalam pemodelan simulasi pada karakterisasi proses produksi dan jaringan logistik. Fu dan Yin (2012) kajian tentang sistem evaluasi berisi informasi dasar, manajemen, teknis,kapasitas transportasi, persaingan pasar dan pelanggan pada perusahaan logistik dengan metode Fuzzy Cluster algorithm. Penelitian tentang sistem logistik dengan kajian secara holistik mulai dari titik produksi sampai pada produk berada pada titik konsumen belum banyak dilakukan terutama yang secara lengkap memperhatikan kesiapan kelembagaan, efisiensi jaringan dan nilai ekonomi dari produk akhir. Desain (2010) dengan pendekatan jaringan logistik dilakukan oleh ERIM (2006) dengan fokus pada penyeimbangan keuntungan dan lingkungan yang menggunakan pendekataan matematika. Hal ini juga dilakukan oleh Ors dan Artmeier (2010) menggunakan konsep optimasi pareto melakukan efisiensi logistik dengan menyeimbangkan biaya dan resiko terhadap lingkungan, Lee et al. (2010) dan Cardoso et al. (2013) dibawah ketidakpastian menggunakan model stokastik. Penelitian ini memiliki keterbatasan dalam kajiannya sehingga menyarankan untuk dilakukan dengan pendekatan metaheuristik yang memiliki potensi untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi dari penyelesaian stokastik. Byrne et al. (2013) mengulas berbagai penelitian terkait logistik yang berkelanjutan. Ramos et al. (2013) melakukan kajian terhadap keseimbangan biaya dengan dampak lingkungan dan sosial dalam mendukung keputusan perencanaan taktis dan operasional sistem reverse logistik dengan metode pareto. Hal yang sama dilakukan oleh Cardoso et al. (2013) yang mendesain dan melakukan perencanaan rantai pasokan dengan arus terbalik dengan pendekatan Mixed Integer Linear Programming (MILP). jaringan Riset pada bidang logistik produk pertanian, peternakan dan perikanan Penelitian mengenai logistik pada bidang pertanian, peternakan dan perikanan telah menjadi topik yang hangat. Li et al. (2010) menggunakan formulasi multi-grid MILP (Mixed-integer linear programming) baru berbasis unit-slot yang meningkatkan efisiensi komputasi, memastikan kelangsungan operasi di semua lokasi dengan mempertahankan tingkat persediaan yang memadai dari semua bahan baku. Lee et al. (2010) dengan pendekatan stokastik untuk memperhitungkan desain jaringan logistik yang berkelanjutan di bawah ketidakpastian dengan biaya yang lebih rendah. Efisiensi rantai logistik maritim dengan interatif MILP dapat ditingkatkan dengan bantuan pengetahuan dan kerjasama yang canggih antara aktor yang berbeda (Acciaro dan Wilmsmeier 2015). sebuah review yang dilakukan Davarzani et al. (2015) dengan memetahkan pelabuhan dan logistik maritim hijau. 23
24 Huang et al. (2012) membahas pemodelan lokasi pusat distribusi logistik pertanian dengan pendekatan ISM (Interpretive Structural Modeling). Riset pada bidang strategi agroindustri rumput laut Dalam strategi pengembangan rumput laut, beberapa penelitian telah dilakukan diantaranya Wibowo et al. (2011) tentang perancangan model pada pengembangan klaster industri rumput laut yang berkelanjutan. Penelitian Sunadji et al. (2013) yang menyatakan bahwa strategi pengembangan usaha rumput laut dapat dilakukan dengan : pertambahan panen produksi, peningkatan kualitas dan kontinuitas rumput laut, pertambahan tenaga kerja dan pemanfaatan wilayah, serta peningkatan peran pemerintah dalam permodalan dan pengembangan kelembagaan. Farida et al. (2015) mengusulkan kerjasama dan koordinasi semua pihak yang terlibat dalam strategi pengembangan klaster laut yang berkelanjutan. Strategi penanganan resiko kekurangan pasokan rumput laut dilakukan dengan dengan pemilihan pemasok (Sarinah dan Djatna 2015). Strategi penangan limbah industri rumput laut oleh Wibowo (2016) melalui efisiensi penangan limbah air dan peningkatan nilai tambah. industri rumput Secara lengkap tabulasi riset diatas disusun berdasarkan masalah/tujuan yang akan diselesaikan pada riset tersebut, metode yang digunakan, hasil secara ringkas dan riset lanjutan yang diusulkan. Multi dan Gildermann (2017) mengkaji resiko logistik rumput laut dengan strategi mitigasi mempertimbangkan keberlanjutan dan kriteria-kriteria resiko. Pendekatan Multi-criteria decision analysis juga digunakan untuk menganalisis resiko ini. Tabulasi tersebut dilampirkan pada Lampiran 1. Usulan Riset Lanjutan Bidang Strategi Logistik Agroindustri Rumput Laut Berdasarkan kajian literatur yang telah disajikan diatas dapat disajikan grafik sebaran penelitian strategi logistik berdasarkan kata kunci yang telah dijelaskan sebelumnya. Gambar 5 adalah grafik sebaran paper berdasarkan kata kunci yang dapat disimpulkan beberapa rumusan riset lanjutan bidang strategi logistik pada agroindustri sebagai berikut : 1. Bidang strategi logistik mengarah pada penelitian jangka panjang meliputi fasilitas dengan reduksi modal dan biaya serta menignkatkan kualitas layanan sesuai tujuan logistik yaitu 7T. Arah penelitian diusulkan lebih banyak ke model optimasi untuk efisiensi serta meningkatkan fleksibilitas dan responsifitas, kecepatan dan ketepatan waktu, keselamatan dan keamanan produk dan nilai layanan. Selain itu menurunkan biaya transportasi, penyimpanan, persediaan, kerusakan dan kehilangan produk serta pungutan tidak resmi. Setiap produk yang dikaji karakteristik sistem logistiknya memiliki ciri khas tersendiri sehingga pertimbangan kompleksitas menjadi penting. Pada desain strategi logistik desain kelembagaan menjadi riset ke depan yang juga sangat penting dikaji. Pengembangan klaster, evaluasi kinerja, proses bisnis, pengembangan sistem cerdas serta pertimbangan kompleksitas lainnya masih terbuka lebar untuk menjadi topik penelitian yang dikaji. 2. Bidang sistem logistik dan metode penelitian telah banyak mengarah ke metode expert system, artificial intelligence, analisis dan desain sistem,
soft computing dan berbagai metode yang mengarah pada industri revolusi 4. Metode tersebut terbukti mampu menyelesaikan masalah kompleksitas distribusi dan aktivitas rantai pasok. 3. Bidang logistik produk pertanian, peternakan, dan perikanan lebih mengarah ke logistik kelautan dengan karakteristik pertanian yang khas dan ketidakpastian yang tinggi. Bidang logistik pertanian untuk produk dan komoditas tertentu masih dapat dikaji dan diteliti mengingat masih sedikitnya kajian strategi logistik produk logistik 4. Bidang strategi logistik rumput laut penelitian selanjutnya lebih mengarah pada manajemen resiko logistik, keberlanjutan, strategi jangka panjang dan hilirisasi produk turunan rumput laut, khususnya di Indonesia. 35 30 r e p a P 25 20 l a t o T 15 10 5 0 Strategi Logistik Sistem logistik dan metode Logistik produk pertanian, peternakan dan perikanan Strategi rumput laut Klasifikasi Paper Gambar 5 Sebaran penelitian terkait strategi logistik pada agroindustri Posisi dan Milestone Penelitian Berdasarkan kajian literatur tersebut, penelitian ini memposisikan kontribusi pada bidang strategi jangka panjang dengan pertimbangan ketidakpastian. Pendekatan untuk menjawab ketidakpastian ini diselesaikan dengan metode soft computing dengan pertimbangan aspek perkiraan, ketidakpastian, ketidakpersisan, dan kebenaran parsial karena masalah logistik adalah masalah nondeterministic polynomial hard (NP-Hard) (Liu et al 2009, Guimarães 2015, Dell'Amico dan Novellani 2017). Riset-riset ini digambarkan pada Gambar 6. terdahulu yang menjadi milestone riset 25
26 Sunadji et al (2013) strategi pengembangan usaha rumput laut (hilirisasi) Wibowo et al (2011) : Klaster agroindustri rumput laut Multi dan Gildermann (2017): Resiko logistik rumput laut Sarinah dan Djatna (2015), Farida et al (2015) : Proses bisnis, resiko dan kelembagaan Desain strategi agroindustri rumput laut : Studi Kasus di Sulawesi Selatan (2018) Gambar 6 Penelitian terkait (milestone) strategi logistik pada agroindustri rumput laut
3 METODOLOGI PENELITIAN Kerangka Pemikiran Penelitian ini dibangun berdasarkan kerangka konseptual sistem logistik dengan menggabungkan konsep logistik strategi menurut Gudehus dan Kotzab (2012), Chopra and Meindl (2016), konsep pengembangan dan pemodelan sistem dari Wasson (2016) dan survei kondisi lapangan logistik agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. Kerangka konseptual untuk menghasilkan model logistik agroindustri rumput laut ditampilkan pada Gambar 7. Gambar 7 adalah kerangka konseptual yang digunakan pada penelitian ini untuk mendesain model strategi logistik agroindustri berbasis rumput laut di Sulawesi Selatan. Tahapan pertama adalah kerangka konseptual untuk menjawab tujuan 1 yaitu menganalisis situasi saat ini logistik agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. Kerangka konseptual pada tahap ini memandang sistem logistik agroindustri sebagai suatu entitas sistem yang terdiri dari input, proses, output dan aspek-aspek yang mempengaruhi sistem. Analisis ini disusun dari tiga tahapan utama yaitu entitas sub sistem pengadaan, entitas sub sistem logistik internal, entitas sub sistem logistik produk jadi. Entitas sub sistem pengadaan terdiri dari pasca panen, pengumpulan, transportasi dan penggudangan. Entitas sub sistem logistik internal terdiri dari produksi produk setengah jadi dan produk jadi. Entitas sub sistem logistik produk jadi yang terdiri dari gudang produk jadi, distribusi produk, ekspor produk dalam bentuk bahan baku dan produk jadi. Dari analisis situasional berbasis entitas ini akan digunakan untuk mendesain konseptual sistem berbasis proses bisnis dengan pertimbangan konseptual logistik dan agroindustri rumput laut. Selanjutnya dilakukan pemetaan potensi rumput laut dan perkiraan permintaan dengan pertimbangan kondisi lingkungan, perkiraan jumlah rumput laut, perkiraan potensi luasan lahan, serta permintaan produk dan bahan baku rumpur laut. Selanjutnya diperkirakan luasan melalui potensi yang dihasilkan pada pemetaan tersebut. Hasil perkiraan ini akan menjadi pertimbangan pada desain strategi logistik yang berorientasi efisiensi dengan pendekatan optimasi. Pertimbangan pada penelitian pada model strategi logistik berorientasi efisiensi ini adalah fasilitas logistik, aliran logistik, transportasi, biaya dan value yang didapatkan dari desain strategi logistik. Selain itu didesain juga kelembagaan dengan pertimbangan pelaku-pelaku yang terlibat pada logistik rumput laut, kebutuhan logistik, kendala yang dihadapi, tujuan logistik, perubahan logistik serta interaksi antar aktor yang terjadi. Analisis entitas sistem, model konseptual, model strategi logistik berorientasi efisiensi dengan pertimbangan potensi dan ketidakpastian, serta desain kelembagaan akan dijadikan dasar pada skenario-skenario yang mungkin diterapkan di Sulawesi Selatan sehingga dapat ditentukan usulan kebijakan logistik yang sesuai pada agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. 27
28 Model KelembagaanLogistik dengan Menggunakan metode : -Interpretive Structural Modelling (ISM)-Analisis Fuzzy MICMAC Analisis Proses Bisnis LogistikAgroindustri Rumput Lautdengan notasi BPMN 2.0 Konsep sistemlogistik (Wasson 2016), Gudehus dan Kotzab (2012), Chopra and Meindl (2016). Strategi Logistik Agroindustri Rumput Laut di Sulawesi Selatan Pengembangan hilirisasi rumput laut -Wacana bea keluar & larangan ekspor bahan baku rumput laut AnalisiSituasi Sistem Logistik Wilayah Sulawesi Selatan Pemetaan Perkiraan Potensi & Permintaan Produk Olahan Rumput Lautdengan menggunakan:-Jaringan Saraf Tiruan -Multi-layer Perceptron-Interval Type 2 Fuzzy Logic System (IT2FLS)-Google Map -Pemprograman Android berbasis JavaDesain Model Strategi Logistikberbasis Optimasi Tujuan Jamak dengan menggunakan:-Model Matematika Optimasi -Algoritma Genetika (NSGA-II)-Metode LINMAP Gambar 7 Kerangka Pemikiran Metodologi pada penelitian ini didesain sesuai konseptual penelitian yang telah dijelaskan sebelumnya. Metodologi pada penelitian ini terbagi atas tiga tahapan utama untuk menjawab masing-masing tujuan yang telah dijelaskan pada bagian pendahuluan. Pemodelan proses bisnis sistem logistik agroindustri rumput laut digunakan untuk mempermudah pemahaman sistem secara lebih komprehensif melalui pendekatan model konseptual proses bisnis secara grafis. Tahapan ini terbagi atas dua, yaitu sistem analisis menggunakan pendekatan sistem entitas yang diusulkan oleh Wasson (2016) dan model proses bisnis menggunakan notasi proses bisnis pada Business Process Modelling Notation versi 2.0 (BPMN 2.0). Tahapan selanjutnya dilakukan pemetaan potensi rumput laut, dalam hal ini di daerah Sulawesi Selatan. Pemetaan ini menggunakan metode jaringan syaraf tiruan untuk memperkirakan kondisi masing-masing daerah dan permintaan rumput laut yang hasilnya digunakan untuk menyimpulkan perkiraan jumlah rumput laut yang dihasilkan suatu daerah dan potensi luasan budidaya rumput laut di daerah tersebut. Hasil pemetaan dilanjutkan dengan optimasi tujuan jamak untuk
penentuan fasilitas logistik, variabel seperti yang telah dijelaskan pada bagian deskripsi masalah. Strategi logistik dirumuskan berdasarkan hasil optimasi. Mulai Survei Literatur Survei Lapangan Wawancara Pakar Pendefinisian permasalahan logistik agroindustri rumput laut. Pendekatan deskriptif Analisis kondisi sistem logistik agroindustri rumput laut dengan pendekatan analisis sistem logistik. (Metode: Sistem entitas) T1 Desain model konseptual sistem logistik rumput laut dengan pendekatan model proses bisnis. (Metode: BPMN 2.0) Pemetaan potensi rumput laut dan perkiraan permintaan. Metode : Jaringan syaraf tiruan, IT2FLS T2 Strategi logistik berbasis optimasi (efisiensi). Metode Multi-Objective MILP dan NSGA-II T3 Model kelembagaan. (Metode : ISM Fuzzy MICMAC) T4 Strategi logistik berbasis skenario dan usulan kebijakan logistik agroindustri rumput laut, Verifikasi dan Validasi Selesai Gambar 8 Tahapan penelitian 29
30 Metode yang digunakan pada optimasi ini adalah formulasi optimasi dalam bentuk Mixed Integer Linear Programming (variabel keputusan mengandung campuran variabel integer dan real) tujuan jamak dan solusi model diselesaikan dengan Non-Dominated Search Genetic Algorithm. Selanjutnya dilakukan desain kelembagaan dengan melihat elemen dan subelemen yang dapat mendorong dan mempengaruhi pengembangan logistik pada agroindustri rumput laut. Skenario kebijakan dilakukan berdasarkan untuk fasilitas dan strategi logistik yang telah diusulkan sebelumnya. Metode yang digunakan pada tahapan ini adalah ISM Fuzzy MICMAC. Selanjutnya dilakukan analisis skenario yang sesuai dan usulan kebijakan sehingga dapat ditentukan implementasi model yang sesuai (berdasarkan skenario) pada logistik agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. Gambar 8 menjelaskan tahapan penelitian untuk menjawab masing-masing tujuan pada penelitian ini. Analisis Sistem Logistik Agroindustri Rumput Laut Wasson (2016) merepresentasikan suatu sistem dalam bentuk suatu entitas penyusun sistem yang terdiri dari input dan output yang dikehendaki maupun yang tidak dikehendaki sehingga dapat dilakukan pengendalian terhadap input dan output yang tidak dikehendaki; proses yang berisi atribut kinerja, produk, by-produk; stakeholders dan peran masing-masingnya, aturan, batasan sumberdaya, misi sistem, peluang, ancaman dan feedback. Sistem diilustrasikan pada Gambar 9. Proses pada suatu sistem bisnis dianalogikan sebagai suatu entittas sistem yang merepresentasikan sistem top level, sub sistem serta turunan lainnya. Entitas sistem ini memiliki kemampuan terbatas untuk mengolah input menjadi output dengan ukuran kinerja tertentu. Selama mengolah input menjadi output sistem akan dipengaruhi oleh faktor dari lingkungan operasinya seperti pemangku kepentingan dan peran masing-masing, aturan, misi sistem, peluang, ancaman, kontrol dan sumberdaya. Output yang dihasilkan dapat berupa output sesuai maupun tidak sesuai yang akan memberikan timbal balik kepada sistem. Input dan Output (Acceptable dan Unacceptable) Segala sesuatu yang diumpankan ke dalam sistem baik itu yang diinginkan maupun yang tidak diinginkan. Kedua tipe input ini memiliki kemungkinan dapat masuk dan diproses sistem baik disengaja maupun tidak disengaja. Input dapat berbentuk rancangan maupun yang datang dari lingkungan sistem. Input ini dapat berupa rangsangan, perintah, isyarat, serta segala sesuatu yang dapat dikonsumsi oleh sistem. Output adalah segala sesuatu hasil dari proses value added input. Output dapat berupa produk, by-produk, layanan atau perilaku. Aktor/Pemangku Kepentingan (Stakeholders) Setiap sistem ada dalam rangka memenuhi kebutuhan operasional, kepuasan dan keuntungan dari setiap pihak yang terlibat dalam sistem. Ketika hubungan sistem dengan pihak yang terlibat di dalamnya berkurang, berakhir atau sistem dihancurkan, alasan keberadaan suatu sistem, produk, atau layanan telah diakhiri. Secara garis besar pihak yang terlibat dalam sistem ini terbagi 2 yaitu pihak yang melakukan operasi Command and Control atau disebut User(s) Role dan pihak yang
mendapat keuntungan (baik langsung maupun tak langsung) dari sistem atau disebut End User. Peran, misi dan tujuan Sumberdaya Stakeholders Kontrol Acceptable input Acceptable output Unacceptable input Sistem entitas Atribut, kapabilitas, kinerja, produk, by- produk, layanan Unacceptable output feedback Aturan Peluang Ancaman Batasan fisik Gambar 9 Representasi sistem dalam bentuk entitas (Wasson 2016) Peran (Roles), Misi (Missions) dan (Objectives) Peran adalah segala sesuatu yang harus dilakukan oleh setiap stakeholders sistem dalam menjalankan peran Command and Control (C2). Misi adalah sejumlah tugas yang harus dipenuhi suatu sistem sesuai tujuan dibangunnya sistem tersebut dalam rangka menghasilkan tujuan luaran berbasis kinerja yang ditetapkan oleh Higher Order System (sistem lebih tinggi yang mampu memerintah, mengarahkan, membatasi, dan mengontrol operasi dari suatu sistem) maupun pengguna (Users). Setiap sistem memiliki tujuan yang dapat didokumentasikan dan didukung oleh tujuan lain yang lebih spesifik bersifat dapat dihitung, diukur, diuji dan di buktikan kebenarannya. Sumberdaya (Resources) Sumberdaya diperlukan sistem dalam melakukan operasi mencapat tujuan berbasis kinerja. Sumberdaya adalah segala sesuatu yang disediakan lingkungan sistem untuk mendukung sistem beroperasi mengolah input menjadi output dengan kinerja tertentu. Hal ini berarti dalam mengembangkan suatu sistem sumberdaya yang disediakan lingkungan harus dipertimbangkan dengan baik karena mempengaruhi kinerja suatu operasional sistem. Ketidakadaan dan ketidakcukupan sumberdaya dari lingkungan akan memperlemah operasional sistem hingga menyebabkan kegagalan sistem. Kontrol Internal/Batasan (Constraints) Kontrol internal adalah salah satu komponen entitas sistem yang berperan tidak diharapkan maupun keterbatasan dalam mengendalikan input yang 31
32 operasional dan sumberdaya yang disediakan lingkungan sistem. Adanya kontrol dapat mengurangi kemungkinan yang tidak diharapkan seperti kinerja sistem yang rendah, luaran yang tak diharapkan hingga kegagalan sistem. Kontrol ini dapat berupa batasan yang ditetapkan maupun aturan (rules). Ancaman (Threats) Ancaman adalah segala sesuatu (disengaja maupun tidak) yang memiliki peluang mengancam operasional suatu sistem sehingga menimbukan luaran yang tidak diinginkan maupun kegagalan sistem. Ancaman ini dapat muncul dari lingkungan sistem sebagai akibat dari batasan operasional suatu sistem. Untuk mengurangi dampak dan ancaman yang memiliki peluang merusak sistem ini dibutuhkan kontrol sistem yang baik seperti yang telah dijelaskan sebelumnya. Kesempatan/Peluang (Opportunity) Kesempatan adalah segala sesuatu yang diinginkan memiliki peluang muncul pada aktivitas operasional sistem sebagai hasil dari pengembangan/operasional sistem yang baik. Komponen entitas sistem ini dapat dimanfaatkan seoptimal langkah ke depan dalam mungkin untuk pengambilan keputusan dan pengembangan sistem. Batasan Operasional Batasan operasional adalah batasan yang dimiliki sistem dalam memproses input menjadi output. Batasan ini ditetapkan sebagai kapabilitas sistem dalam menjalankan tugasnya. Hal ini terkait juga dengan apa yang dapat dilakukan sistem dan tidak dapat dilakukan sistem (functionality). Pemodelan Proses Bisnis Sistem Logistik Agroindustri Rumput Laut Setelah analisis kebutuhan berbasis entitas sistem dilakukan pada tahapan sebelumnya, tahap selanjutnya adalah mendesain model konseptual secara grafis untuk mengetahui perilaku dari sistem logistik agroindustri rumput laut. Desain konseptual secara grafis ini mempermudah pendesainan strategi pendukung bisnis sistem logistik agroindustri rumput laut. Penelitian ini menggunakan diagram konseptual BPMN 2.0 sebagai representasi konseptual desain sistem. BPMN 2.0 adalah notasi grafis terstandarisasi yang digunakan untuk mempermudah memahami tidak hanya pelaku pada suatu sistem namun juga analisis dan pengembangan teknis yang memiliki peran tertentu dalam mengkonfigurasi dan mengawasi implementasi suatu system (Sybase 2011). Notasi pada model proses bisnis versi 2.0 adalah flow object, connecting object dan swimlanes dan artifacts. Flow object Flow object terdiri dari 3 objek yaitu events, activities dan gateaway merupakan elemen utama penyusun model proses bisnis pada BPMN 2.0. Event direpresentasikan sebagai suatu lingkaran dan bermakna sesuatu yang akan "terjadi". Setiap notasi yang mengandung lingkaran dengan notasi tertentu di dalam lingkaran tersebut didefinisikan sebagai salah satu dari tipe event. Secara umum event terbagi atas tiga yaitu start, intermediate, dan end event. Start event merepresentasikan pemicu suatu proses, dilambangkan dengan lingkaran dengan
garis tunggal. Intermediete event merepresentasikan sesuatu yang terjadi antara start dan end event. Event ini dilambangkan dengan lingkaran dengan garis ganda dan dapat digunakan untuk inisiasi suatu proses (catch) dan akhir suatu proses yang menghasilkan suatu output (throw). End event merepresentasikan hasil suatu proses yang dilambangkan dengan garis tunggal yang tebal atau lingkaran dengan warna penuh yang hanya dapat menghasilkan suatu luaran dari proses yang ada sebelumnya (throw). Start event none merupakan start event umum yang tidak memiliki tipe tertentu, dan digunakan secara umum untuk mengawali proses apapun. Message start event merupakan start event yang memulai suatu proses saat menerima message dari proses/task lain. Timer start event merupakan start event yang menginisiasi suatu proses berdasarkan suatu waktu yang di tetapkan sebelumnya atau proses dimulai sesuai jadwal yang telah ditetapkan. Escalation start event merupakan salah satu tipe event yang hanya dapat digunakan pada sub proses. Escalation start event menginisiasi suatu sub-proses yang terjadi pada cakupan yang sama atau lebih rendah. Conditional event adalah suatu awalan yang memicu suatu proses berjalan jika kondisi terpenuhi. Error start event hanya dapat digunakan pada subproses, yang melambangkan inisisasi suatu proses yang harus dilakukan karena adanya error yang disebabkan oleh suatu proses atau inputan yang berupa kegagalan sistem. Compensation start event hanya dapat dijalankan pada sub proses yang mengaktifkan proses kompensasi ketika suatu proses/task dibatalkan atau gagal dilaksanakan. Signal start event hampir serupa dengan message event hanya saja suatu signal start event menginisiasi suatu proses tanpa spesifik proses tersebut akan berjalan atau tidaknya dari signal tersebut, sedangkan message event akan menginisiasi proses spesifik yang akan berjalan berdasarkan message yang masuk dari luar. Multiple start event digunakan untuk beberapa input yang datang dan di menjadi satu start event. Parallel start event merupakan multiple start event yang menginisiasi 2 proses atau lebih dan dijalankan secara bersamaan. Intermediete event merupakan event yang dijalankan antara start dan end event. Intermediete event none merupakan intermediate event umum yang tidak memiliki tipe tertentu, dan digunakan secara umum untuk mengawali proses apapun pada pertengahan proses antara start dan end event. Message intermediete event merupakan intermediete event yang mengawali suatu proses saat menerima message dari proses/task lain yang dijalankan pada pertengahan proses antara start dan end event. Timer intermediete event merupakan intermediete event yang menginisiasi suatu proses antara start dan end event berdasarkan suatu waktu yang di tetapkan sebelumnya atau proses dimulai sesuai jadwal yang telah ditetapkan. Escalation intermediete event merupakan salah satu tipe intermediete event yang hanya dapat digunakan pada sub proses yang berada antara start dan end event. Conditional intermediate event adalah suatu awalan pada proses-proses intermediete yang memicu suatu proses berjalan jika kondisi terpenuhi. Error intemediete event hanya dapat digunakan pada subproses, yang melambangkan inisisasi suatu proses intermediete yang harus dilakukan karena adanya error yang disebabkan oleh suatu proses atau inputan yang berupa kegagalan sistem. Compensation intermediete event hanya dapat dijalankan pada sub proses intermediete yang mengaktifkan proses kompensasi ketika suatu 33
34 proses/task dibatalkan atau gagal dilaksanakan. Cancel intermediate event hanya dapat dijalankan pada sub proses. Tipe intermediate event ini adalah melakukan penanganan interrupting. Intermediete event ini digunakan untuk membatalkan suatu proses/task dan memicu aktifnya compensation intermediate event. Signal intermediete event hampir serupa dengan message intermediete event hanya saja suatu signal start event menginisiasi suatu proses tanpa spesifik proses tersebut akan berjalan atau tidaknya dari signal tersebut, sedangkan message intermediete event akan menginisiasi proses spesifik yang akan berjalan berdasarkan message intemediete yang masuk dari luar. Multiple intermediete event digunakan untuk beberapa input yang datang dan di menjadi satu awalan pada intermediete event. Parallel intermediete event merupakan multiple intermediete event yang menginisiasi 2 proses atau lebih dan dijalankan secara bersamaan pada proses intermediete. End/terminated event adalah jenis event yang digunakan untuk mengakhiri suatu proses pada lane. Berbeda dengan start dan intermediate, event ini tidak memiliki klasifikasi interrupting maupun non-interupting, catching maupun top level. End event bisa berada pada top-level maupun sub-process yang kegunaannya sama-sama mengakhiri atau membatasi suatu proses dengan menghentikannya. Berdasarkan tipenya end event ini dilasifikasikan menjadi none, message, escalation, error, cancel, compensation, signal, multiple, dan terminate. Activities pada BPMN 2.0 adalah notasi yang melambangkan suatu proses pada model proses bisnis. Activities pada BPMN 2.0 dapat di-decompose menjadi proses yang lebih detail menjadi suatu sub-process. Jenis Activities pada BPMN 2.0 terdiri dari 13 notasi. Notasi tersebut adalah abstract task, send task, receive task, user task, manual task, business rule task, service task, script task, transaction task, call activity, sub-process, event sub-process, ad hoc sub-process. Abstract task adalah unit dasar dari suatu task. Send task mengirimkan pesan kepada suatu partisipan/aktor keluar dari proses tempat send task berada. Receive task menunggu suatu pesan yang datang dari partisipan yang berada diluar proses. Saat pesan telah berhasil diterima maka task ini selesai. User task adalah seorang pengguna yang melakukan suatu proses dengan dibantu perangkat yang dikembangkan oleh developer (pengembang). User task mengharuskan pengguna untuk melakukan suatu prosedur pada perangkat agar sistem dapat berjalan. Manual task adalah suatu task yang dilakukan tanpa adanya bantuan perangkat mesin atau perangkat lunak sistem. Business rule task mengirimkan inputs menuju perangkat/proses yang berisi sejumlah aturan dan menerima luaran (outputs) dari perangkat/proses tersebut. Service task adalah task yang berisi proses-proses otomatisasi. Script task mengeksekusi suatu naskah/script yang diinterpretasikan oleh mesin proses bisnis. Transaction task berisi sejumlah aktivitas yang secara logis sebagai suatu kesatuan yang mengikuti protocol atau kaidah transaksi. Call activity membungkus sub- process atau task yang terdefinisi secara global untuk digunakan kembali pada proses yang berjalan saat ini. Sub-process adalah suatu activity yang memiliki detail internal suatu proses berupa model tersusun dari activities, gateaways, events, dan sequence flow. Event sub-process ditempatkan kedalam suatu proses atau sub- process dan diaktivasi ketika start event terpicu, dan dapat menghentikan konteks proses-proses level tinggi atau berjalan secara parallel (non-interupting) tergantung pada start event-nya. Ad hoc sub-process adalah sub-process khusus yang berupa
kelompok aktivitas yang tidak mempunyai hubungan sekuensial, dan urutan serta jumlahnya ditentukan oleh pelaku dari aktivitas pada suatu proses. Gateaway mengontrol aliran sekuensial dari suatu proses, dan dapat menggabungkan atau memisahkan suatu aliran input/output sesuai kondisi gateaway. Secara sederhana gateaway merupakan kondisional yang berbentuk if- else. Gateaway terdiri dari 7 jenis, yaitu basic/exclusive gateway, parallel gateway, inclusive gateway, event-base gaetaway, exclusive event-based gateaway, parallel event-based gateaway, complex gateaway. Basic/exclusive gateaway saat pemisahan mengarahkan suatu aluran menuju satu cabang luaran gateaway, saat penggabungan, menunggu satu cabang aliran yang datang selesai sebelum memicu atau mengaktifkan aliran keluaran gateaway. Parallel gateaway saat pemisahan mengaktifkan semua cabang yang keluar gateaway secara paralel dan saat penggabungan, menunggu semua cabang yang datang ke gateaway selesai. Inclusive gateaway saat pemisahan mengakitvasi satu atau lebih cabang luaran gateaway, dan saat penggabungan menunggu semua input yang masuk ke cabang gateaway selesai sebelum dilakukan penggabungan. Event- based gateaway diikuti dengan penangkapan events atau menerima tasks dan rute aliran yang terjadi pertama sekali. Exclusive event-based gateaway memulai suatu kejadian proses baru untuk setiap lanjutan event yang terjadi. Parallel event-based gateaway memulai suatu kejadian proses untuk semua lanjutan event yang terjadi secara paralel. Complex gateaway melakukan penggabungan kompleks atau memberikan cabang suatu perilaku yang tidak dapat dilakukan oleh gateaways lainnya. Connecting Objects Flow objects dihubungkan satu dengan lainnya menggunakan connecting objects, yang terdiri dari tiga tipe yaitu sequences, messages, associations. Sequence flow direpresentasikan dengan suatu garis utuh dengan salah satu kepala panah pada salah satu ujungnya, dan memperlihatkan urutan aktivitas yang dilakukan. Sequence flow juga mungkin memiliki suatu simbol pada awalannya berbentuk persegi layangan kecil yang mengindikasikan satu dari sejumlah aliran kondisional dari suatu aktivitas (activity), sementara garis miring diagonal menunjukkan arus/aliran data default dari suatu keputusan atau aktivitas dengan alira kondisional. Message flow direpresentasikan dengan garis putus-putus, suatu lingkaran pada bagian awalnya dan panah terbuka pada ujung garis lainnya. Garis ini menginformasikan pesan yang mengalir melewati batasan organisasi/aktor (antara pools pada swimlanes). Aliran pesan ini tidak dapat digunakan untuk menghubungkan aktivitas atau kejadian pada pool yang sama. Association direpresentasikan dengan suatu garis titik-titik. Digunakan untuk menghubungkan suatu artifact atau text menuju suatu aliran objek, yang menujukkan aliran objek menggunakan kepala panah terbuka pada ujung aliran garis yang merepresentasikan hasil dan input dari suatu artifacts. Aliran ini dapat berbentuk tanpa arah (tanpa kepala panah) ketika suatu artifact berasosiasi dengan sequence atau message flow. 35
36 Swimlanes dan artifacts Swimlanes adalah suatu visual mekanisme dari suatu pengorganisasian dan pengkategorian aktivitas, berbasis pada diagram arus lintas fungsional. Swimlanes terdiri dari dua tipe yaitu pool dan lanes. Pool merepresentasikan partisipan mayor pada suatu proses, khususnya memisahkan organisasi/aktor/pemangku kepentingan yang berbeda. Suatu pool terdiri dari dua atau lebih lanes. Suatu pool dapat berbentuk terbuka (memperlihatkan detil proses internal yang terjadi di dalamnya) yang digambarkan sebagai suatu persegi panjang besar yang terdiri dari satu atau lebih lanes atau berbentuk tertutup (tidak memperlihatkan secara visual detail internal proses yang terkandung di dalamnya) yang digambarkan sebagai persegi panjang kosong dengan ukuran lebar dan panjang tertentu. Lanes digunakan untuk mengatur dan mengkategorikan aktivitas dalam bentuk suatu pool berdasarkan fungsi atau perannya, dan digambarkan sebagai persegi penajng dengan lebar dan panjang tertentu dalam suatu pool. Lanes terdiri dari flow objects, connecting objects, dan artifacts. Artifacts memungkinkan seorang pengembang bisnis untuk memberikan beberapa informasi tambahan ke dalam model proses bisnis yang sedang dikembangkan, sehingga diagram proses bisnis lebih mudah untuk dibaca dan dipahami. Terdapat tiga jenis artifacts yaitu data objects yang memperlihatkan data yang dibutuhkan atau dihasilkan pada suatu activity, group yang direpresentasikan sebagai persegi dengan sudut bulat dan garis putus-putus untuk pengelompokan aktivitas secara visual tanpa mempengaruhi proses pada BPMN, annotation yang digunakan untuk memberikan gambaran dan mempermudah pada pembaca dalam memahami model proses bisnis. Pemetaan Potensi Rumput Laut dan Prediksi Jumlah Permintaan Pasar Untuk menjawab tantangan ketidakpastian pada logistik agroindustri rumput laut, penelitian ini menggunakan pendekatan jaringan syaraf tiruan untuk mempelajari pola dan memetakan kondisi daerah potensi penghasil rumput laut di Sulawesi Selatan. Jaringan syaraf tiruan ini juga digunakan untuk memperkirakan permintaan produk olahan rumput laut baik konsumen ekspor maupun lokal. Tabel 1 Tahapan pemetaan potensi dan permintaan rumput laut Teknik Jaringan syaraf tiruan Interval Type 2 Fuzzy Logic System Input kondisi yang Parameter pertumbuhan mempengaruhi rumput laut setiap daerah. Data historis untuk digunakan training neural network Data permintaan berbasis rumput laut Parameter fuzzy kondisi yang pertumbuhan mempengaruhi rumput jaringan syaraf tiruan historis jumlah produk-produk laut hasil Output Kondisi perkiraan masa setiap untuk depan parameter yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut setiap daerah Perkiraan masa depan permintaan produk-produk berbasis rumput laut Perkiraan rumput laut suatu daerah hasil panen
Hasil pola dan pemetaan kondisi lingkungan daerah potensi penghasil rumput laut dari jaringan syaraf tiruan, digunakan sebagai input untuk menyimpulkan perkiraan hasil suatu rumput laut di suatu daerah Sulawesi Selatan. Tipe jaringan syaraf yang digunakan adalah Multi-layer perceptron. Pendekatan yang digunakan untuk menyimpulkan jumlah rumput laut tersebut adalah Interval Type 2 Fuzzy Logic System (IT2FLS). Tahapan penyelesaian kompleksitas ketidakpastian logistik pada agroindustri rumput laut diilustrasikan pada Tabel 1. Jika digambarkan aliran input dan output setiap teknik yang digunakan maka ilustrasinya seperti pada Gambar 10 Mulai Input : Data historis kondisi lingkungan dan permintaan pasar (data training) Multi-layer perceptron Perkiraan permintaan pasar dan kondisi lingkungan Fuzzy type 2 untuk menyimpulkan perkiraan hasil produksi rumput laut suatu daerah Perkiraan hasil produksi rumput laut tiap daerah di Sulawesi Selatan Selesai Gambar 10 Tahapan menentukan peta sebaran produksi rumput laut Pembelajaran Pola Data Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Pada tahap ini, konsep jaringan syaraf tiruan diimplementasikan untuk mempelajari data historis untuk tiap atribut pada pemetaan ketersediaan rumput laut. Pembelajaran data pada metode ini digunakan untuk mempredisksi nilai atribut masa depan. Sebagai contoh, jika rumput laut akan dipanen dalam 2 bulan, kita dapat memprediksi nilai atribut yang mempengaruhi budidaya rumput laut untuk 2 bulanan (contohnya suhu). Hasil prediksi ini digunakan pada tahap selanjutnya untuk prediksi ketersediaan rumput laut. Tahapan ini disebut tahapan pembelajaran time series untuk prediksi atribut. Tipe neural network yang digunakan pada tahap ini adalah multi-layer perceptron (MLP). 37
38 MLP adalan feedforward neural network dengan satu atau lebih layer antara input dan output layer. Feedforward berarti data mengalir dalam satu arah dari input menuju output (forward). Tipe neural network ini dilatih dengan algorithm pembelajaran backpropagation. MLP secara luas digunakan untuk untuk klasifikasi, pengenalan pola, prediksi dan perkiraan. MLP dapat menyelesaikan masalah yang tidak terpisah secara linear. Berdasarkan Pham et al. (2017), MLP adalah tipe pendekatan neural network yang cukup terkenal untuk digunakan pada prediksi pada permasalahan pemetaan. Struktur MLPNN meliputi tiga layer yaitu input, hidden dan output layers. Jumlah neuron setara dengan input layer, pada kasus ini neuron dalam layer input adalah satu dengan output dari neural network juga 1. Kinerja MLP dipengaruhi oleh koneksi bobot antara input dan hidden layers dan antara hidden layer dan output. Bobot ini ditentukan dan diperbaharui berdasarkan tahapan training berbasis algoritma backpropagation (Haykin 2009). Design hidden layer dalam riset ini adalah 2n+1 dimana n adalah jumlah input pada setiap node seperti yang digambarkan dalam Gambar 11. Variabel input Prediksi luaran Input layer Hidden layer Output layer Gambar 11 Struktur jaringan syaraf tiruan Komponen-komponen untuk membangun suatu jaringan syaraf tiruan adalah sebagai berikut: 1. Fungsi aktivasi Jika perceptron multilayer memiliki fungsi aktivasi linear dalam semua neurons, hal itu berarti adanya suatu fungsi linear yang memetakan bobot input ke output pada setiap neuron, selanjutnya dengan menggunakan aljabar linear secara mudah membuktikan bahwa setiap layer akan dikurangi menjadi standar 2 layer input-output model. Yang membuat MLP berbeda adalah bahwa beberapa neuron menggunakan fungsi aktivasi non-linear yang dikembangkan untuk memodelkan frekuensi aksi potensial, atau pemberhentian dari neuron secara biologis dalam otak. Fungsi ini dimodelkan dalam beberapa cara. Dua fungsi utama fungsi aktivasi digunakan dalam aplikasi saat ini adalah sigmoids ganda yang difomulasikan sebagai berikut : y(vi) = tanh(vi) dan y(vi) = (1 + e−vi)−1 dimana pembentuk fungsi tersebut adalah suatu tangen hiperbolik dengan rentang antara -1 hingga 1. Fungsi selanjutnya adalah fungsi logistik dengan bentuk yang hampir sama dengan fungsi tangen namun rentangnya dari 0
hingga 1. Fungsi tersebut mempunyai notasi yi sebagai luaran dari node ke-i (neuron) dan vi adalah jumlah bobot dari input sinapsis. 2. Layer Multi layer perceptron terdiri dari tiga atau lebih layer (input dan output layer dengan satu atau lebih hidden layer) dari node aktivasi non-linier dan tipe neural network ini tergolong deep neural network. MLP adalah tipe neural network terkoneksi penuh, setiap node dalam satu layer terkoneksi dengan bobot tertentu wij pada setiap node pada layer berikutnya. 3. Proses learning menggunakan algoritma backpropagation Proses learning terjadi di perceptron dengan mengubah koneksi bobot setiap bagian dari data yang diproses, berdasarkan dari jumlah eror pada output dibandingkan dengan hasil yang diinginkan. Proses ini adalah salah satu contoh pembelajaran dengan contoh (supervised learning) dan dilakukan dengan menggunakan pendekatan algoritma backpropagation, yaitu suatu generalisasi algoritma kuadrat terkecil pada perceptron linear. Error dalam output node j dalam data ke n didefinisikan sebagai : ej(n) = dj(n) − yj(n) dimana d adalah target nilai dan y adalah nilai yang dihasilkan dari perceptron. Selanjutnya dibuat koreksi bobot pada setiap node berdasarkan koreksi tersebut yang memiliki nilai error output paling minimum, yang dinyatakan sebagai : 1 2 2(n) ℇ(n) = ∑ ej j menggunakan gradient descent, perubahan setiap bobot diformulasikan sebagai : ∆wji(n) = −η ∂ℇ(n) ∂vj(n) yi(n) dimana yi adalah output dari neuron sebelumnya dan η adalah laju pembelajaran neural network, yang dipilih untuk memastikan bahwa bobot tersebut dapat menghasilkan konvergensi dengan cepat tanpa menghasilkan variasi luaran yang tinggi. Hal ini dihasilkan berdasarkan perubahan bobot dari node ke-k yang merepresentasikan layer output. Untuk mengubah bobot pada hidden layer, perlu mengubah bobot pada output layer berdasarkan turunan pada fungsi aktivasi yang telah dijelaskan sebelumnya. Pendekatan ini merepresentasikan backpropagation dari fungsi aktivasi. Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Implementasi jaringan syaraf tiruan pada penelitian dilakukan dengan bantuan kerangka kerja (framework) Neuroph. Nilai luaran yi yang dihasilkan pada proses jaringan syaraf tiruan digunakan sebagai inputan proses fuzzy pada tahapan selanjutnya. implementasi neural network menggunakan kerangka kerja neuroph. Input yang digunakan pada penelitian untuk proses pembelajaran pola data pada jaringan syaraf tiruan adalah salinitas, tinggi gelombang, kadar fosfat, oksigen terlarut, kecepatan gelombang, temperatur Input yang digunakan pada 39
40 konsentrasi nitrat, kedalaman, keterlindungan dan pH yang merupakan atribut penting dalam menentukan jumlah rumput laut yang dihasilkan pada periode tertentu. Salinitas adalah level kandungan garam di dalam air. Biasanya dinyatakan dalam satuan permil. Jumlah ini dinyatakan dalam satuan berat (gram) dari material padat (contohnya NaCl) yang terkandung dalam 1000 gram air laut. Salinitas adalah faktor lingkungan penting yang mempengaruhi kemampuan bertahan hidup, pertumbuhan dan distribusi pada banyak organisme air, salah satunya rumput laut (Kumlu dan Jones , 1995; Kumlu et al., 1999, 2000). Pemilihan lokasi serta pengontrolan salinitas pada area kultivasi rumput laut dapat meningkatkan pertumbuhan dan pengembangan produksi komoditas rumput laut (Chand et al. 2015). Tinggi gelombang terjadi karena hembusan angin diatas laut serta karena tekanan tangensial dari partikel-partikel air. Tinggi gelombang mempengaruhi pertumbuhan laut dengan kondisi tinggi gelombang yang cocok untuk pertumbuhan rumput laut berkisar antara 10-30 cm (Agricultural research and development agency 1990). Gelombang laut yang tinggi dan besar dapat merusak area kultivasi rumput laut sehingga rumput laut menjadi rusak serta tercabut dan terbawa ombak. Kadar fosfat adalah komposisi penting pada area kultivasi untuk meningkatkan pertumbuhan rumput laut, sehingga konsentrasi fosfat dapat mempengaruhi kesuburan dan produktivitas lahan air (Bahri et al. 2016). Kekurangan fosfat akan mengurangi produktivitas komoditas rumput laut pada area kultivasi. Kebutuhan fosfat minimum untuk pertumbuhan rumput laut dipengaruhi oleh kadar nitrogen. Menurut Fritz (1989), batasan paling kecil konsentrasi fosfat untuk menghasilkan pertumbuhan rumput laut optimum berkisar antara 1.018 - 0.090 mg/PO4-P jika nitrogen dalam bentuk nitrat, dan jika nitrogen dalam bentuk ammonium, batasan paling tinggi berkisar 1.78 mg/1 PO4-P. Oksigen terlarut adalah elemen penting pada proses respirasi dan dekomposisi material organik oleh mikroorganisme. Oksigen terlarut di dalam air adalah substansi paling besar pada lingkungan habitat laut. Komponen ini dibutuhkan oleh hewan laut, mikroorganisme dan tumbuhan air termasuk rumput laut. Jumlah perubahan oksigen terlarut pada habitat laut dipengaruhi secara signifikan oleh temperatur, dimana semakin tinggi temperatur maka semakin tinggi konsentrasi oksigen terlarut . Kehidupan rumput laut bergantung pada kemampuan air laut dalam menjaga konsentrasi minimal oksigen yang dibutuhkan untuk proses pertumbuhan. Kecepatan gelombang air laut mempengaruhi pertumbuhan rumput laut karena membantu pertumbuhan menjadi lebih baik akibat rumput laut mendapatkan sumber makanan yang dibawa oleh aliran air laut. Pergerakan air laut juga menghindari fluktuasi salinitas dan temperatur air. Kecepatan air laut yang baik untuk pertumbuhan rumput laut adalah berkisar antara 20-40 cm/s (Sediadi dan Budihardjo 2000). Menurut Passerini et al. (2016), suhu adalah salah satu dari faktor yang mempengaruhi metabolisme dan kemampuan bertahan hidup rumput laut. Temperatur air laut mempengaruhi secara signifikan laju fotosintesis dan laju pertumbuhan, dimana laju maksimum fotosintesis berada pada temperatur dengan rentang 20-30 oC (Glenn dan Doty 1981, Mairh et al 1995, Ding et al 2013 dan Redmond 2014).
Nursidi et al (2013) menyatakan bahwa, peningkatan nitrat akan meningkatkan pertumbuhan rumput laut. Peningkatan ketersediaan sumber nitrat menjadi pertanda pertanda peningkatan jumlah protein yang terkandung (Martins et al. 2011). Nitrogen dipertimbangkan sebagai nutrient utama untuk pertumbuhan rumput laut pada marin ekosistem (Hanisak 1990). Adipu et al. (2013) jika kedalaman air lebih dari 10 meter, maka akan menyebabkan maka akan menyebabkan biaya pemasangan fasilitas kultivasi dan kontainer menjadi lebih mahal dan lebih kompleks. Kedalaman air yang baik untuk budidaya rumput laut Eucheuma cottonii adalah 30 - 60 cm pada saat air surut untuk metode fast-moving, off-shore dan 2 - 15 m untuk metode floating raft, metode garis panjang dan sistem Path. Kondisi ini untuk menghindari kekeringan rumput laut dan mengoptimalkan perolehan sinar matahari. Keterlindungan area kultivasi adalah salah satu faktor penting pada pertumbuhan dan perkembangan rumput laut. Pemilihan lokasi kultivasi pada area terlindungi akan mengurangi dampak kerusakan pada organisme laut (Putra 2011). Berdasarkan Samad (2011), area laut terbuka akan menghasilkan gelombang air laut besar dan kuatnya hembusan angin, sehingga tidak direkomendasikan sebagai area kultivasi rumput laut. Sediadi dan Budihardjo (2000) menyatakan bahwa lokasi kultivasi rumput laut harus terlindungi untuk menghindari kerusakan fisik karena karena terpapar angin dan gelombang besar. Derajat keasaman (pH) pada kultivasi rumput laut juga mempengaruhi kultivasi rumput laut. Effendi (2003), menyatakan bahwa air dengan kadar pH kurang dari 4 dan lebih dari 9.5 dapat menyebabkan kematian pada kultivasi rumput laut. laut diatas diidentifikasidan dijadikan input pada jaringan syaraf tiruan multi-layer perceptron untuk menghasilkan variable yang sama untuk tahun-tahun selanjutnya. Desain jaringan syaraf tiruan ini dinamakan multi-input, multi output (MIMO). Bentuk desain diilustrasikan pada Gambar 12. Semua faktor yang mempengaruhi kultivasi rumput Input : Output : salinitas, tinggi gelombang, kadar oksigen fosfat, terlarut, kecepatan gelombang, suhu, nitrat, kedalaman, pH salinitas, tinggi gelombang, kadar oksigen fosfat, terlarut, kecepatan gelombang, suhu, nitrat, kedalaman, pH Hidden layer Gambar 12 Ilustrasi MIMO pada multi-layer perceptron 41
42 Proses Inferensia (Penyimpulan) Menggunakan Pendekatan Interval Type 2 Fuzzy Logic System (IT2FLS) IT2FLS digunakan untuk memperkirakan total ketersediaan rumput laut berdasarkan data historis melalui pendekatan inferensia. Pemilihan pendekatan inferensia menggunakan IT2FLS karena adanya konsep ketidakpastian dalam pendefinisian keanggotaan fuzzy yang tidak dapat dimodelkan menggunakan pendekatan fuzzy tipe 1. Ketidakpastian sangat cocok digunakan pada kasus ketersediaan bahan baku industri yang memerlukan spesifikasi khusus dan pola permintaan konsumen yang cenderung fluktuatif. Tahapan pendekatan inferensia menggunakan IT2FLS diperlihatkan pada Gambar 13. Pendekatan ini sangat banyak digunakan untuk kontrol, kasus klasifikasi berbasis aturan, dan kasus dengan nilai perkiraan karena IT2FLS didesain untuk meminimasi error yang dihasilkan. Output RULES DEFUZZIER Input FUZZIFIER Type-Reducer INFERENCE Gambar 13 Kerangka kerja sistem logika fuzzy tipe 2 Filosofi IT2FLS dalam menjawab ketidakpastian memiliki beberapa struktur perhitungan yang mentoleransi ketidakpastian berikut : 1. Penggunaan kata yang digunakan pada antecedents dan consequents dari aturan fuzzy, karena penggunaan kata dapat memiliki makna yang berbeda untuk setiap orang. 2. Ketidakpastian pada consequents, karena saat aturan didefinisikan pada logika fuzzy, biasanya menghasilkan consequent yang berbeda untuk setiap aturan yang sama. 3. Parameter fungsi keanggotaan fuzzy. Karena ketika parameter dioptimasi menggunakan data training yang tidak pasti (noisy), parameter akan memiliki ketidakpastian. Pada Gambar 13, input terukur (crisp) pertama sekali ditransformasi menjadi himpunan fuzzy dalam blok fuzzifier karena input berupa himpunan fuzzy yang dapat mengaktivasi aturan pada fuzzy (bukan angka). Setelah input di-fuzzy-kan, hasil dari himpuna fuzzy dipetakan ke dalam luaran himpunan fuzzy melalui proses inferensia. Proses diselesaikan dengan perhitungan setiap aturan menggunakan teori himpunan fuzzy, dengan menggunakan pendekatan matematika himpunan fuzzy, untuk menghasilkan luaran dari setiap aturan dengan bantuan mekanisme inferensia. Jika ada sebanyak M aturan maka himpunan input fuzzy diproses melalui proses inferensia dengan dengan mengaktivasi hanya aturan terkait (subset) yang
sesuai dengan input yang masuk pada proses inferensia dimana memiliki setidaknya 1 aturan dan biasanya berjumlah lebih kecil dari M. Proses inferensia diselesaikan oleh satu aturan pada saat yang sama sehingga luaran yang dihasilkan adalah luaran infernsia dari satu atau lebih rule spesifik yang digunakan untuk setiap inputan dan menghasilkan himpunan luaran fuzzy. Penelitian menggunakan pendekatan aturan asosiasi Zaki et al. (2014) untuk menentukan aturan dengan mempertimbangkan support dan confidence dari setiap aturan. Aturan dihasilkan berdasarkan data, bukan berdasarkan pakar yang umumnya digunakan untuk menghasilkan aturan fuzzy. Hal ini didasarkan pada ketersediaan data rumput laut serta dapat menghasilkan desain sistem logistik agroindustri rumput laut yang lebih kekar terhadap kondisi lingkungan bisnis yang rentan pada ketidakpastian. Konsep ini dilakukan dengan melakukan pembangkitan aturan dari data historis yang ada sebelumnya, sehingga aturan pada fuzzy yang digunakan untuk proses inferensia adalah aturan yang berasal dari konsep aturan asosiasi. Sistem logika fuzzy tipe-1, proses menghasilkan luaran disebut proses defuzzifikasi, yang dilakukan dengan memetakan himpunan fuzzy ke dalam bentuk angka. Ada beberapa cara untuk melakukan proses ini, pertama adalah menghitung gabungan dari output yang dihasikan pada proses inferensia dari aturan fuzzy dan menghitung center of gravity dari fungsi keanggotaan fuzzy, menghitung rata-rata terbobot dari teknik center of gravity dari setiap luaran aturan dan sebagainya. Pada sistem logika fuzzy tipe 2, proses defuzzifikasi menjadi sedikit lebih kompleks, karena untuk mengubah output berupa angka yang dihasilkan dari proses inferensia pada aturan fuzzy umumnya membutuhkan dua tahapan. Tahap pertama disebut type-reduction, yaitu reduksi IT2FLS menjadi himpunan fuzzy tipe 1. Tahap kedua adalah pemprosesan luaran yang juga disebut defuzzification. Karena himpunan yang dihasilkan dari type-reduction pada himpunan fuzzy tipe-2 selalu dalam bentuk angka interval. Proses defuzzifikasi menghasilkan nilai berupa rataan dari interval. Berdasarkan Gambar 13, output dari IT2FLS ada 2 macam, yaitu nilai-nilai numerik crisp dan himpunan hasil type-reduction. Output menghasilkan hasil pengukuran ketidakpastian yang mengalir melalui tahapan IT2FLS. Akibat adanya ketidakpastian input yang mengaktivasi aturan inferensia baik itu aturan yang memiliki aspek ketidakpastian pada antecedents, consequents, maupun keduanya. Type-reduction dapat memberikan ukuran tentang ketidakpastian pada nilai crisp output pada IT2FLS. Pemodelan Strategi Logistik Berbasis Optimasi Model strategi logistik berbasis optimasi dilakukan untuk menentukan strategi jangka panjang yaitu keputusan jumlah produksi, lokasi, inventori dan aliran produk pada jaringa logistik. Penentuan strategi jangka panjang ini berdasarkan pada Chopra dan Meindl (2016) yang membagi tahapan pengambilan keputusan pada desain rantai pasok dan logistik. Tahapan desain atau strategi rantai pasok merupakan tahapan keputusan jangka panjang meliputi struktur desain suatu jaringan logistik untuk beberapa tahun kedepan. Tahapan perencanaan logistik yang merupakan keputusan jangka menengah (3 bulan atau 1 tahun). Tahapan operasional yang merupakan keputusan jangka pendek (harian) jaringan logistik. 43
44 Kerangka kerja pengembangan model matematika pada penelitian ini merupakan desain model matematika optimasi (Taha 2008) berbentuk model tujuan jamak untuk pengambilan keputusan strategi jangka Panjang pada sistem logistik agroindustri rumput laut. Penyelesaian persamaan tersebut dilakukan dengan pendekatan algoritma genetika yang dikombinasikan dengan pendekatan LINMAP untuk pengambilan keputusan pada strategi logistik. Tahapan penelitian ditabulasikan pada Tabel 2. Tahapan dimulai dengan mendefinisikan masalah dan memformulasikannya menjadi model optimasi tujuan jamak untuk strategi logistik agroindustri rumput laut. Selanjutnya pada wilayah Sulawesi Selatan dilakukan uji coba model strategi berbasis optimasi. Pencarian nilai optimum dilakukan dengan Algoritma NSGA-II untuk mendapatkan nilai pada Pareto Front. Pendekatan LINMAP digunakan untuk memilih satu titik pada Pareto Front. Titik yang dipilih tersebut berguna untuk mendapatkan nilai optimum dan variabel keputusan. Tabel 2 Tahapan penelitian desain strategi logistik agroindustri rumput laut Tahapan penelitian Pendefinisian masalah dan Formulasi model optimasi tujuan jamak Pencarian nilai optimum Algoritma Non- Tahapan Metode Mixed Integer Linear Programming Pemilihan satu titik pada Pareto Front untuk pengambilan keputusan Dominated Sorting Genetic (NSGA II) Pengambilan keputusan LINMAP Target luaran Model optimasi tujuan jamak matematika Nilai-nilai optimum pada Pareto front Satu nilai optimum dan variabel keputusan untuk desain strategi logistik agroindustri rumput laut Pendefinisian masalah dan formulasi model Fase ini meliputi pendefinisian ruang lingkup masalah yang dikaji. Tujuan kajian pendefinisian masalah adalah untuk menjelaskan masalah secara teknis, mendefinisikan tujuan dan variabel keputusan, mendefinisikan parameter dan indeks serta asumsi yang digunakan pada pemodelan. Setelah definisi masalah dilakukan, maka tahap selanjutnya adalah memformulasikan masalah tersebut dalam bentuk model matematika. Penelitian ini menggunakan tipe formulasi multi- objective mixed integer linear programming untuk memformulasikan masalah. Formulasi Mixed Integer Linear Programming secara umum didefinisikan sebagai berikut : Minimize (f1(x, y), f2(x, y), ... . , fk(x, y)) dimana : gi(x, y) = 0, i = 1, ... . , meq ∈ N gi(x, y) ≥ 0, i = meq + 1, ... , m ∈ N x ∈ Rncon, y ∈ Nnint, ncon, nint ∈ N xl ≤ x ≤ xu (xl , xu ∈ Rncon) yl ≤ y ≤ yu (yl , yu ∈ Nnint) Schlüter et al. (2009),
Pada formulasi ini f(x,y) adalah fungsi tujuan dengan sejumlah tujuan k, yang harus diminimasi terhadap x yang merupakan vektor dari variabel keputusan kontinu ncon dan y yang merupakan vektor veriabel keputusan integer nint. Pada kasus ini semua proses diminimasi dengan menyertakan perkalian dengan -1 jika salah satu tujuan dimaksimasi dan dikalikan -1 kembali untuk interpretasi hasil. Fungsi gi,...,gmeq mrepresentasikan batasan persamaan dan gmeq+1,...,gm adalah batasan pertidaksamaan. Vektor xl, xu dan yi, yu adalah batas bawah (lower bound) dan batas atas (upper bound) untuk veriabel keputusan x dan y atau yang disebut juga box- constraints. Masalah logistik yang merupakan masalah Non-Polinomial Hard (NP-Hard) sangat layak diselesaikan menggunakan pendekatan Soft Computing (Shibi dan Eglese 2007; Shibi dan Eglese 2010; Ko dan Evans 2007; Kuo dan Zulvia 2017). Penelitian ini menggunakan teknik NSGA-II untuk menemukan Pareto front dari model optimasi tujuan jamak mixed integer linear programming. Pencarian nilai optimum (solusi model) Pada tahap ini didefnisikan dan dijelaskan algoritma yang digunakan untuk mendapatkan nilai optimum. Penelitian ini menggunakan teknik Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm type II. Hasil dari teknik ini adalah titik-titik Pareto front dimana setiap titik tersebut adalah titik optimal (Non-Dominated). memperlihatkan tahapan penentuan titik pada Pareto front menggunakan NSGA-II. Mulai Evaluasi Plotting ke grafik Pareto Definisi Fitness Function SBX dan PM Penentuan Pareto front dengan teknik crowding distance Encoding kromosom Seleksi Parent dan generate Child Selesai Pembangkitan populasi Pembangkitan populasi pada generasi selanjutnya Gambar 14 Tahapan penentuan Pareto front dengan teknik NSGA-II Fitness function adalah fungsi yang digunakan untuk mengevaluasi hasil ini kombinsai kromosom-kromosom pada Algoritma Genetika. Penelitian menggunakan fungsi tujuan jamak dan batasan-batasan formulasi sebagai fungsi 45
46 evaluasi pada fitness function. Encoding kromosom adalah tahapan menerjemahkan variabel-variabel keputusan dalam bentuk kromosom yang terdiri dari Alele dan gen yang merepresentasikan nilai dari suatu variabel. Pembangkitan populasi dilakukan setelah mendesain kromosom untuk menentukan jumlah kromosom dalam 1 generasi. Selanjutnya masing-masing kromosom pada populasi di cek kesesuaiannya dengan fungsi fitness. Sesuai dengan konsep konsep seleksi alam, GA meniru perilaku gen dalam bermutasi dan pindah silang. Teknik yang digunakan pada tahapan pindah silang adalah Simulated Binary Crossover (SBX) dan Polinomial Mutation (PM) (Deb et al. 2002). Perbedaan konsep NSGA-II dengan Algoritma Genetika biasa adalah NSGA-II mengalokasikan individu yang direpresentasikan dalam bentuk kromosom pada grafik Pareto lalu mengurutkannya menggunakan pendekatan fast-non-dominated- sort dengan cara memberikan rangking 0 pada titik Pareto front (Non-Dominated), 1 untuk titik yang hanya didominasi oleh Pareto front 2 untuk titik yang didominasi oleh Pareto front dan titik rangking 1 dan seterusnya. Pendekatan Crowding Distance digunakan untuk membandingkan diversitas dari populasi yang didapat sehingga dapat digunakan sebagai perangkingan solusi pada Pareto. Simuated Binary Crossover (SBX) menurut Deb dan Agrawal (1995) adalah salah satu tipe Crossover dengan konsep one-point crossover pada binary-coded GA. Polinomial Mutation (PM) menurut Deb dan Deb (2014) adalah salah satu tipe mutasi yang mensimulasikan distribusi keturuan pada GA dengan pendekatan bit-flip pada tipe binary-encoded untuk variabel keputusan Real dan Integer. Kedua operator ini memiliki nilai Distribution-Index dimana semakin besar nilai distribution index maka nilai keturunannya akan semakin dekat dengan parent-nya. Gambar 15 Proses perhitungan Ecludian distance pada metode LINMAP (Arora et al. 2016) Untuk pengambilan keputusan diperlukan 1 titik optimum dari Pareto front tersebut. Penelitian ini menggunakan teknik LINMAP untuk memilih 1 titik pada Pareto front untuk dijadikan sebagai titik terpilih yang digunakan dalam pengambilan keputusan. Ide dari LINMAP adalah mencari titik pada Pareto front yang memiliki jarak terpendek dengan titik solusi ideal.
Optimasi tujuan jamak memberikan nilai diskrit yang berbeda untuk setiap tujuan yang tidak terjadi pada optimasi tujuan tunggal. Sehingga dari sekumpulan solusi optimal pada Paretto front harus dipilih solusi yang mendekati ideal. Ideal solusi adalah titik dimana setiap tujuan memiliki nilai optimal. Ide dari LINMAP adalah menghitung Ecludian Distance terdekat antara titik Pareto front dengan titik solusi ideal didefinisikan sebagai berikut : n Di+ = √∑ (Fij − Fj j=1 ideal)2 , dimana n adalah jumlah tujuan, i adalah titik pada Paretto front i=1,2,3,....,m. ideal adalah nilai ideal untuk tujuan ke j. Teknik LINMAP mencari titik pada Fj Paretto dengan jarak paling dekat dengan titik ideal sehingga, ifinal = i ∈ min (Di+) Ilustrasi teknik ini disajikan dalam Gambar 13. Implementasi model optimasi Model yang didesain diimplementasikan dengan bahasa pemrograman java menggunakan kerangka kerja MOEA framework. MOEA framework adalah kerangkan kerja berupa library pada bahasa pemrograman java yang dapat digunakan untuk menyelesaikan kasus tujuan jamak berbasis evolutionary algorithm. Kerangka kerja ini dikembangkan oleh Hadka (2016) untuk pengembangan dan eksperimen Evolutionary Algorithm tujuan jamak dan beberapa algoritma optimasi tunggal. Kerangka kerja MOEA mendukung pengembangan algoritma seperti Genetic Algorithm (GA), Differential Evolution, Particle Swarm Optimization, Genetic Programming, Grammatical Evolution dan beberapa jenis Evolutionary Algorithm lainnya. Beberapa algoritma tujuan jamak spesifik yang juga didukung oleh kerangka kerja MOEA adalah NSGA-II, NSGA- III, ε-MOEA, GDE3, PAES, PESA2, SPEA2, IBEA, SMS-EMOA, SMPSO, OMOPSO, CMA-ES, and MOEA/D. tujuan Kerangka kerja MOEA juga menyediakan alat untuk menguji kinerja dari algoritma yang digunakan. Kerangka kerja ini juga telah divalidasi menggunakan lebih dari 1 200 contoh kasus sehingga layak untuk digunakan untuk penelitian ilmiah. Penelitian menggunakan algoritma NSGA-II oleh Deb et al. (2002) dengan operator Simulated Binary Crossover dan Polinomial Mutation pada kerangka kerja MOEA untuk mendapatkan nilai optimum dari algoritma yang digunakan. Kerangka kerja ini diintegrasikan dengan Library Juzzy (Wagner 2013) dan Neuroph (Gligorijević et al. 2017) pada bahasa pemrograman java untuk mengembangkan sistem inferensia dan pembelajaran pola data perkiraan hasil rumput laut di Sulawesi Selatan. Uji Coba Model dan Eksperimen Numerik Setelah model didesain sesuai kondisi logistik agroindustri rumput laut, tahap selanjutnya adalah mengujicobakan model eksperimen numerik dengan menggunakan data dari kondisi nyata di lapangan. Data yang digunakan disini 47
48 adalah sistem logistik agroindustri rumput laut beberapa daerah di Sulawesi Selatan. Penelitian ini menggunakan 4 daerah potensial untuk mereduksi kerumitan perhitungan dengan bantuan algoritma seleksi atribut RELIEFF. Hasil dari uji coba dievaluasi untuk menentukan verifikasi dari model matematika yang dikembangkan. Selanjutnya setelah terverifikasi, model dapat digunakan untuk mensimulasikan beberapa kondisi skenario yang dapat diterapkan untuk pengambilan kebijakan dan strategi. Pemodelan Kelembagaan Sistem Logistik Agroindustri Rumput Laut Interpretive Structural Modelling (ISM) Tujuan dari analisa struktural adalah untuk memberi penjelasan mengenai struktur dari hubungan yang terdapat antara beberapa variabel kualitatif yang merupakan karakter dari sistem yang sedang dipelajari. Analisa struktural memungkinkan seseorang untuk menjelaskan suatu sistem dengan menggunakan matriks yang menghubungkan semua komponen dari sistem tersebut (Godet 1994). Menurut Saxena et al. (1992) salah satu model yang telah dikembangkan untuk analisa ini adalah Interpretive Structural Modelling (ISM). Teknik ISM merupakan suatu proses pengkajian kelompok, dimana model struktural dihasilkan guna memotret perihal yang kompleks dari suatu sistem melalui pola yang dirancang secara seksama dengan menggunakan grafis atau kalimat. Teknik ISM terutama ditujukan untuk pengkajian suatu tim, namun bisa juga dipakai oleh seorang peneliti. Prinsip dasarnya adalah identifikasi dari struktur di dalam suatu sistem memberikan nilai manfaat yang tinggi guna meramu sistem secara efektif dan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Struktur dari suatu sistem yang berjenjang diperlukan untuk lebih menjelaskan pemahaman tentang perihal yang dikaji. Program penjenjangan strukturnya dibagi menjadi elemen-elemen, dimana setiap elemen diuraikan menjadi sejumlah sub elemen. Setelah dilakukan identifikasi semua elemen dan subelemen, maka ditetapkan hubungan kontekstual antar subelemen. Hubungan kontekstual dinyatakan dalam terminologi sub ordinat yang menuju pada perbandingan berpasangan antar sub elemen, dimana terkandung suatu arahan (direction) pada hubungan tersebut. Keterkaiatan antar elemen pada perbandingan berpasangan ditunjukkan oleh pendapat dari para pakar. Apabila pakar lebih dari satu, maka dilakukan perataan secara geometris atau diambil suara terbanyak. Penyusunan nilai hubungan kontekstual pada matrik perbandingan berpasangan menggunakan simbol V, A, X dan O, dimana : V adalah jika eij = 1 dan eij = 0 A adalah jika eij = 0 dan eij = 1 X adalah jika eij = 1 dan eij = 1 O adalah jika eij = 0 dan eij = 0 Simbol 1 menunjukkan adanya hubungan kontekstual, sedangkan simbol 0 menunjukkan tidak ada hubungan kontekstual antara elemen i dan j begitu juga sebaliknya. Hasil penilaian ini disusun dalam Structural Self Interaction Matrik (SSIM). Setelah SSIM terbentuk dibuat tabel Reachability Matrix (RM) dengan menggantikan V, A, X, O dengan bilangan 1 dan 0. Lebih lanjut RM dikoreksi hingga membentuk matrik tertutup yang memenuhi aturan transivitas yaitu aturan
kelengkapan sebab akibat. Misalnya A mempengaruhi B, B mempengaruhi C, maka A (seharusnya) mempengaruhi C. Pengolahan lebih lanjut RM adalah penetapan pilihan jenjang (level partition). Berdasarkan pilihan jenjang, skema elemen menurut jenjang vertikal maupun horizontal dapat digambarkan. Tabel 3 menyajikan keterkaitan antar sub elemen pada Teknik ISM sesuai dengan yang telah dijelaskan sebelumnya Berdasarkan pertimbangan hubungan kontekstual disusunlah Structural Self Interaction Matrix (SSIM). SSIM disusun berdasarkan perbandingan berpasangan (pairwise comparison) dari subelemen. Setelah SSIM terbentuk, kemudian dibuat tabel Reachbility Matrix. SSIM ditransformasi dalam matriks binner yang disebut reachability matrix yang mensubtitusi V, A, X, O dengan 0 dan 1 per kasus. Aturan subtitusinya adalah sebagai berikut : Jika hubungan dari elemen Ei terhadap Ej = V dalam SSIM, maka elemen Eij = 1 dan Eji = 0 dalam RM. Jika hubungan dari elemen Ei terhadap Ej = V dalam SSIM, maka elemen Eij = 1 dan Eji = 0 dalam RM. Jika hubungan dari elemen Ei terhadap Ej = V dalam SSIM, maka elemen Eij = 1 dan Eji = 0 dalam RM. Jika hubungan dari elemen Ei terhadap Ej = V dalam SSIM, maka elemen Eij = 1 dan Eji = 0 dalam RM. Kemudian dilakukan pengkajian menurut aturan Transitivity, dimana dilakukan koreksi terhadap SSIM sampai terjadi matriks yang tertutup. Hasil koreksi SSIM dan matrix yang memenuhi syarat transitivity diproses lebih lanjut. Pengolahan lebih lanjut dari Reachbility Matrix (RM) yang telah memenuhi aturan. Transitivity adalah penetapan pilihan jenjang (level partition). Pengolahan bersifat tabulatif dengan pengisian format. Berdasarkan pilihan jenjang maka dapat digambarkan skema setiap elemen menurut jenjang vertikal maupun horizontal. Tabel 3 Keterkaitan antar sub elemen pada teknik ISM (Saxena et al. 1992) No 1 Interpretasi Pembandingan (Comparative) A lebih penting/besar/indah Jenis 2 Pernyataan (Definitive) 3 Pengaruh (Influence) 4 Keruangan (Spatial) 5 Kewaktuan scale) (Temporal/Time daripada B A adalah atribut B A termasuk di dalam B A mengartikan B A menyebabkan B A adalah sebagian penyebab B A mengembangkan B A menggerakkan B A meningkatkan B A adalah selatan/utara B A di atas B A di sebelah kiri B A mendahului B A mengikuti B A mempunyai prioritas lebih dari B 49
50 Analisis Fuzzy MICMAC Analisis Fuzzy MICMAC dilakukan setelah model struktur dengan pengembangan ISM (Mishra et al. 2017). Pada model ISM, hubungan antara dua sub elemen dilambangkan dengan 0 dan 1. Jika tidak ada hubungan antara dua sub elemen, maka dilambangkan dengan 0 dan jika ada hubungan antara dua sub elemen dilambangkan dengan 1. Namun dari hubungan antara sub elemen memiliki persamaan kepentingan dan dilambangkan dengan 1. Tapi sebenarnya, hubungan antara sub elemen tidak selalu sama. Beberapa hubungan mungkin kuat, beberapa mungkin sangat kuat dan beberapa hubungan mungkin lebih baik Untuk mengatasi kelemahan model ISM ini, digunakan analisis fuzzy MICMAC (Bhosale dan Kant 2016). Analisis fuzzy MICMAC dilakukan sesuai mengikuti prosedur (Khurana et al. 2010) : 1. Matriks hubungan langsung biner Matriks hubungan langsung biner diperoleh dengan memeriksa hubungan langsung di antara sub elemen di ISM. Dalam tahap matriks reachability biner langsung, transitivitas diabaikan dan diagonal dikonversi menjadi nol. 2. Pengembangan matriks hubungan langsung fuzzy Analisis MICMAC konvensional hanya mempertimbangkan jenis hubungan biner, tapi pada tahapan ini, teori himpunan fuzzy (FST) digunakan untuk meningkatkan sensitivitas analisis MICMAC. Dalam analisis fuzzy MICMAC, masukan tambahan kemungkinan interaksi antara sub elemen. Kemungkinan interaksi dapat didefinisikan dalam pertimbangan kualitatif skala 0-1, mengacu pada Tabel 4. Pendapat dari akademisi dan pakar industri yang sama pada teknik ISM diambil untuk menilai hubungan antara sub elemen. Nilai-nilai hubungan antara dua sub elemen tersebut kemudian dilapiskan pada BDRM untuk mendapatkan Fuzzy Direct Relationship Matrix (FDRM). Tabel 4 Nilai peluang numerik dari reachability. Possibility of reachability No Sangat Rendah Rendah Sedang Tinggi Sangat Tinggi Lengkap Nilai 0 0.1 0.3 0.5 0.7 0.9 1 3. Matriks stabil Fuzzy MICMAC FDRM dijadikan basis untuk memulai prosesnya. Matriks dikalikan berulang kali sampai hirarki kekuatan pendorong dan ketergantungan stabil. Proses perkaliannya mengikuti prinsip perkalian matriks fuzzy (Kandasamy et al. 2007). Fuzzy matrix multiplication (FMM) merupakan generalisasi dari perkalian matriks Boolean. Menurut FST, ketika dua matriks fuzzy dikalikan, matriks produk juga a matriks fuzzy Perkalian mengikuti aturan yang diberikan : C =A, B = max k [(min (aik ,bkj )] dimana A = [aik] and B = [bkj] Matriks yang stabil, kekuatan penggerak kriteria dengan fuzzy MICMAC diturunkan dengan menjumlahkan kemungkinan terjadinya interaksi dalam baris, dan ketergantungan kriteria ditentukan dengan menjumlahkan kemungkinan- kemungkinan interaksi dalam kolom.
Gambar 16 Tahapan analisis kelembagaan (Bhosale dan Kant 2016) 51
52 Untuk beragam sub elemen dalam satu elemen berdasarkan RM disusunlah Driver Power-Dependence. Klasifikasi subelemen dipaparkan dalam 4 sektor, yaitu : a) Weak driver - weak dependent variables (autonomous). Sub elemen disektor ini umumnya tidak berkaitan dengan sistem, dan mungkin mempunyai hubungan kecil, meskipun hubungan tersebut bisa saja kuat. Sub elemen yang masuk pada sektor 1 jika: nilai DP ≤ 0.5 X dan nilai D ≤ 0.5 X (X adalah jumlah sub elemen). b) Weak driver - strongly dependent variables (dependent). Umumnya sub elemen disini adalah peubah tidak bebas. Sub elemen yang masuk pada sektor 2 jika: nilai DP ≤ 0.5 X dan nilai D > 0.5 X (X adalah jumlah sub elemen). c) Strong driver - strongly dependent variables (linkage). Sub elemen pada sektor ini harus dikaji secara hati-hati, sebab hubungan antar peubah adalah tidak stabil. Setiap tindakan pada sub elemen tersebut akan memberikan dampak terhadap lainnya dan umpan balik pengaruhnya bisa memperbesar dampak. Sub elemen yang masuk pada sektor 3 jika: nilai DP > 0.5 X dan nilai D > 0.5 X (X adalah jumlah sub elemen). d) Strong driver - weak dependent variables (independent). Sub elemen pada sektor ini merupakan bagian sisa dari sistem dan disebut peubah bebas. Sub elemen yang masuk pada sektor 4 jika: nilai DP > 0.5 X dan nilai D ≤ 0.5 X (X adalah jumlah sub elemen). Tahapan dalam analisis kelembagaan secara rinci disajikan pada Gambar 16. Skenario, Formulasi, Verifikasi dan Validasi Usulan Rumusan Strategi Kebijakan Strategi Agroindustri Rumput Laut Formulasi usulan rumusan kebijakan strategi logistik agroindustri rumput laut dilakukan dengan membandingkan hasil perhitungan model dengan kondisi saat ini yang terjadi pada logistik agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. Hasil perhitungan optimasi digunakan untuk menentukan aliran logistik sehingga petani terjamin penyaluran komoditas hasil rumput laut yang mereka produksi. Hasil optimasi ini disimulasikan untuk beberapa kondisi seperti 30 % langsung ekspor bahan baku dan 70 % diolah dalam negeri, 50% ekspor bahan baku dan 50% diolah dalam negeri, 30% ekspor bahan baku dan 70% diolah dalam negeri. Skenario tersebut dapat dianalisis untuk menentukan strategi terbaik logistik agroindustry rumput laut dalam negeri yang menguntungkan Indonesia. Selain itu ditentukan juga kekurangan dan kelebihan fasilitas yang terdiri dari fasilitas pengolahan produk setengah jadi dan produk jadi, jumlah inventori dan armada. Terakhir dianalisis implementasi dari kelembagaan hasil ISM fuzzy MICMAC. Hasil ini akan memberikan rekomendasi kepada pemerintah untuk menentukan keputusan jangka panjang logistic agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. Verifikasi dilakukan dengan melihat kesesuaian hasil dengan target luaran yang logis. Model konseptual diverifikasi menggunakan fasilitas verifikasi dari perangkat lunak sybase power designer dengan konsep verifikasi keseusaian model yang didesain dengan konsep pemodelan sistem. Pemetaan diverifikasi dengan melihat luaran dan target nilai yang diharapkan. Model optimasi tujuan jamak diverifikasi dengan melihat kesesuaian luaran dengan nilai yang diharapkan serta constraints. Sedangkan model konseptual diverifikasi dengan melihat hasil
internaksi aktor ditinjau dari beberapa aspek pertimbangan sesuai konseptual desain penelitian ini. Validasi dilakukan dengan melihat fitur-fitur model dan menyesuaikannya dengan analisis entitias sistem. Validasi ini adalah validasi yang layak dilakukan jika peneliti mengaggap kondisi lapangan, wawancara pakar, tinjauan literatur saling terkait dan sudah merepresentasikan kondisi sistem nyata. 53
4 ANALISIS SITUASI PENGEMBANGAN LOGISTIK PADA AGROINDUSTRI RUMPUT LAUT Bagian ini menjelaskan hasil dari analisis sistem pengembangan logistik agroindusti rumput laut dengan pendekatan entitias sistem yang diusulkan Wasson (2016). Hasil dari analisis sisitem kondisi dan situasi logistik agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. Berdasarkan kajian lapangan di Sulawesi Selatan dan menurut Gudehus dan Kotzab (2012) menyatakan bahwa logistik merupakan aliran barang, informasi dan uang yang terdiri dari pengadaan (procurement), logistik internal (plant site) dan logistik distribusi produk. Berdasarkan identifikasi sistem di Sulawesi Selatan dan pendapat tersebut, penelitian ini membagi sistem logistik menjadi tiga subsistem yaitu entitas subsistem pengadaan, subsistem logistik internal (plant site), entitas subsistem logistik produk olahan rumput laut (finish good). Entitas Subsistem Pengadaan Berdasarkan pengamatan lapangan serta kajian pustaka (Ngamel, 2011; Batoa et al, 2008), subsistem ini memiliki 5 proses utama yaitu pasca panen, transportasi bahan baku, kontrol kualitas, penyimpanan bahan baku, pengadaan bahan baku oleh pengumpul dan serah terima bahan baku. Proses tersebut adalah proses utama yang berperan memasok bahan baku rumput laut dari petani dan pengumpul ke pabrik setengah jadi maupun untuk proses ekspor dalam bentuk komoditas. Sub entitas pengadaan bahan baku terdiri dari 6 proses utama seperti tabulasi pada Tabel 5. Proses pasca panen dilakukan dengan mengolah rumput laut basah menjadi rumput laut kering, ATC, SRC dan RC. Umumnya proses ini dilakukan pada area pemanenan (di pantai) oleh petani maupun diolah oleh UKM dan beberapa pabrik pengolahan rumput laut menjadi produk setengah jadi. Proses transportasi bahan baku mentransportasikan rumput laut dengan jumlah, moda transportasi, waktu dan biaya tertentu. Jumlah, moda, waktu dan biaya akan menjadi input pada proses ini untuk mentransportasikan rumput laut ke produsen produk setengah jadi prduk jadi maupun ekspor dengan kondisi kualitas rumput laut yang terjaga. Proses kontrol kualitas dilakukan untuk menjaga rumput laut yang telah dipanen agar sesuai standar pengolahan maupun ekspor. Proses penyimpanan dilakukan untuk menjaga rumput laut yang belum diolah agar terjaga mutunya pada suatu ruangan penyimpanan dengan ukuran dan kondisi penyimpanan tertentu sehingga menghasilkan rumput laut yang kondisinya terjaga dengan baik. Proses pengadaan bahan baku rumput laut oleh industri adalah proses pengadaan yang harus dilakukan oleh pengepul, KUD maupun petani dengan mempertimbangkan jumlah permintaan dari industri, lokasi permintaan industri, jumlah persediaan, harga rumput laut dan sumber persediaan. Proses ini menghasilkan data jumlah pasokan rumput laut, permintaan rumput laut dan jumlah bahan baku yang diperlukan industri per periodenya. Proses serah terima bahan baku rumput laut dilakukan di area pabrik pengolahan dengan pertimbangan waktu serah terima, penyatatan data transaksi penerimaan bahan baku untuk memastikan bahan baku tersedia tepat waktu, jumlah yang diterima dan jenisnya. 55
56 Tabel 5 Hasil analisis entitas subsistem pengadaan bahan baku untuk input, proses dan output Proses/entitas sistem Input Output Panen Pasca panen Transportasi bahan baku Kontrol kualitas Penyimpanan bahan baku Pengadaan bahan baku rumput laut oleh industri Serah terima bahan baku Rumput laut basah dalam budidaya Rumput laut basah Jumlah rumput laut, moda transportasi, waktu tempuh, biaya transportasi Kualitas rumput laut sesuai standar Jumlah rumput laut, ukuran ruang penyimpanan Jumlah permintaan, lokasi permintaan, jumlah persediaan, harga rumput laut, sumber persediaan Waktu serah terima, data transaksi penerimaan bahan baku Rumput laut basah dalam perahu pengangkutan Rumput laut kering, ATC. Rumput laut tiba di produsen dengan tepat waktu, mutu rumput laut tidak mengalami perubahan/rusak Rumput laut berkualitas Bahan baku tersimpan dengan baik Permintaan dan jumlah bahan baku industri per periode Bahan baku tersedia tepat waktu, jumlah bahan baku diterima dan jenisnya Berdasarkan penjelasan proses, input dan output tersebut penelitian ini menentukan pihak-pihak yang terlibat pada entitas pengadaan bahan baku yaitu petani sebagai penghasil rumput laut, pengumpul/KUD yang membeli rumput laut dari petani, menjaga kualitas rumput laut dan melakukan proses transportasi ke pabrik maupun eksportir, eksportir bahan baku dan bagian pengadaan pabrik/UKM yang membeli rumput laut dari KUD maupun petani. Pihak-pihak yang terlibat dan perannya masing-masing ditabulasikan pada Tabel 6. Tabel 6 Pihak-pihak yang terlibat pada entitas pengadaan bahan baku dan perannya masing-masing Pemangku kepentingan (stakeholders) Peran Pembudidaya Pengumpul/KUD Ekportir bahan baku Bagian pengadaan industri pengolahan Melakukan proses panen Membeli rumput laut, menjaga kualitas dan melakukan proses transportasi Membeli rumput laut dari KUD dan melakukan proses ekspor bahan baku Membeli dan memeriksa kualitas rumput laut
Selama berjalannya proses pada entitas sistem pengadaan beberapa ancaman yang mungkin terjadi adalah rusaknya rumput laut karena terkena hujan dan kotor pada proses panen sehingga menurunkan kualitas. Ancaman ini dapat dikontrol dengan penjemuran dengan pelindungan/atap, menjaga dari kontaminasi tanah/pasir serta pemanenan dilakukan dipagi hari. Ancaman ketidaktersediaan armada transportasi, serta gangguan saat transportasi berlangsung sehingga menghambat kontinuitas aliran barang antar stakeholder. Gangguan ini dapat dikontrol dengan melakukan penjadwalan dan perencanaan transportasi bahan baku. Ancaman banyaknya rumput laut kering yang tidak memenuhi standar SNI seperti tingginya kadar air, kotor, dan cacat selama proses pengadaan bahan baku karena penanganan pasca panen yang kurang baik dapat dikontrol dengan melakukan pelatihan pemanenan, pengeringan, penyimpanan dan operasional logistik penangangn rumput laut serta sosialisasi SNI. Ancaman ketidaksesuaian produk dengan kontrak yang mungkin terjadi saat pemasokan bahan baku dikontrol dengan melakukan pemeriksaan sebelum pengiriman. Ancaman dan tabulasi pada sub entitas sistem pengadaan bahan baku ditabulasikan pada Tabel 7. Tabel 7 Ancaman dan kontrol entitas sistem pengadaan bahan baku Ancaman Rumput laut terkena hujan, kotor pada proses pasca panen Ketidaktersediaan armada transportasi, serta gangguan saat transportasi bahan baku Banyaknya rumput laut kering yang tidak memenuhi standar SNI seperti tingginya kadar air, kotor, dan cacat selama proses pengadaan bahan baku Ketidaksesuaian produk dengan kontrak Kontrol Penjemuran dengan pelindung/atap, menjaga dari kontaminasi dengan tanah/pasir, pemanenan dilakukan di pagi hari Melakukan penjadwalan dan perencanaan transportasi bahan baku Melakukan pelatihan pemanenan, pengeringan, penyimpanan dan operasional logistik penanganan rumput laut serta sosialisasi SNI Melakukan pengecekan sebelum pengiriman Menurut Sulaeman (2015); Ngamel (2011), Batoa et al. (2008) aturan yang ada saat operasi entitas sub sistem pengadaan bahan baku adalah aturan cara panen rumput laut, mutu dan jumlah sesuai kontrak, aturan proksimat dan organoleptik rumput laut pada kontrol kualitas, serta aturan saat penyimpanan dan transportasi berupa penanganan bahan, suhu dan kelembapan. Peluang yang mungkin terjadi adalah meningkatnya permintaan rumput laut, terpenuhinya kualitas dan kuantitas bahan baku sesuai kesepakatan kontrak, serta peluang dimasukkannya rumput laut sebagai salah satu komoditi pada Sistem Resi Gudang (Ngamel, 2011; Batoa et al., 2008). 57
58 Entitas Subsistem Logistik Internal (Plant Site) Subsistem logistik internal adalah proses-proses (entitas sistem) yang terjadi pada industri pengolahan rumput laut kering. Berdasarkan pengematan lapangan dan Sade et al. (2006), Subsistem ini terdiri dari tujuh proses utama yaitu penyimpanan bahan baku rumput laut, proses produksi produk setengha jadi, pengemasan produk setengah jadi, pengiriman produk setengah jadi, penyimpanan bahan baku pada gudang pabrik produk jadi, proses produksi produk jadi, pengemasan produk jadi dan pengiriman produk jadi (Tabel 8). Tabel 8 Analisis sistem pada entitas subsistem logistik internal Proses (entitas sistem) Penyimpanan bahan baku Proses produksi produk setengah jadi Pengemasan produk setengah jadi Pengiriman produk setengah jadi Penyimpanan bahan baku (produk setengah jadi) pada gudang pabrik produk jadi Proses produksi produk jadi Pengemasan produk jadi Pengiriman produk jadi Input Jumlah rumput laut kering, waktu penyimpanan, gudang bahan baku Jumlah rumput laut kering, jumlah bahan pembantu setiap proses produk, tenaga kerja, mesin dan peralatan produksi, jumlah bahan energi (listrik, solar & bensin) serta biaya produksi kemasan plastik pollythiene, polypropyline, dan label Moda transportasi, jumlah produk setengah jadi, kualitas, waktu, biaya dan tempat pengiriman Jumlah bahan setengah jadi (ATC, ARC RC), waktu penyianan, jumlah dan kondisi gudang Jumlah bahan baku setengah jadi, jumlah bahan pembantu setiap proses produk, tenaga kerja, mesin dan peralatan produksi, jumlah bahan energi (listrik, solar & bensin) serta biaya produksi Kemasan primer, sekunder dan tersier serta label Moda transportasi, jumlah produk setengah jadi,kualitas, waktu, biaya dan tempat pengiriman Output Permintaan industri tersedia, bahan baku tersimpan dengan baik Rumput laut kering kadar air 35 %, Produk olahan rumput laut : ATC chips, ATS chips, semi-refined carrageenan (SRC), refined carrageenan (RC), olahan rumahan Produk olahan terkemas Produk terkirim dari pabrik setengah jadi ke pabrik produk jadi Produk setengah jadi untuk diolah menjadi produk jadi terjaga kualitasnya Produk jadi (pangan, non-pangan, farmasi dan sebagainya) Produk jadi terkemas Produk konsumen ekspor terkirim ke maupun
Setelah bahan baku dikirim melalui proses pengadaan, selanjutnya bahan baku disimpan pada gudang produk jadi untuk disimpan hingga siap untuk diproses. Pertimbangan pada proses ini adalah jumlah rumput laut kering, waktu penyimpanan dan kondisi gudang bahan baku,sehingga kondisi bahan baku dapat dijaga untuk diproses menjadi produk setengah jadi. Selanjutnya rumput laut kering diproses menjadi produk setengah jadi. Umumnya berbentuk rumput laut kering kadar air 35 %, ATC chips, ATS chips, Semi-Refined Carrageenan (SRC), Refined Carrageenan (RC), dan olahan rumahan. Proses pengemasan produk setengah jadi dilakukan untuk melindungi produk saat dikirim pada proses. Kemasan berupa kemasan plastik dan pemberian label produk. Sehingga menghasilkan produk olahan terkemas. Proses pengiriman dilakukan setelah produk setengah jadi dikemas untuk diolah selanjutnya pada pabrik produk jadi. Proses logistik internal pada pabrik produk jadi dilakukan dengan proses menyimpan produk setengah jadi sebagai bahan baku pengolahan produk jadi. Input pada proses ini adalah ATC, ARC dan RC untuk diolah sehingga menghasilkan output produk jadi berupa produk pangan, non-pangan maupun farmasi. Proses pengemasan dan pengiriman dilakukan sebagai perantara dengan konsumen produk dan proses ekspor. Tabel 9 Daftar stakeholders dan perannya pada entitas sub sistem pengolahan/logistik internal Pemangku kepentingan (stakeholders) Penggudangan bahan baku industri setengah jadi Bagian proses produksi setengah jadi Bagian pengemasan produk setengah jadi Bagian transportasi produk setengah jadi ke pabrik produk jadi Penggudangan bahan baku pabrik produk jadi Bagian proses produk produk jadi Bagian pengemasan dan penggudangan produk jadi Transportasi produk jadi Peran Menyimpan dan menjaga kualitas bahan baku rumput laut Memproduksi rumput laut menjadi produk olahan seperti ATC chips, ATS Chips, semi- refined carrageenan (SRC), refined carrageenan (RC), produk olahan rumahan Mengemas produk setengah jadi hasil olahan rumput laut Memindahkan produk setengah jadi ke pabrik produk jadi Menyimpan dan menjaga kualitas bahan baku (produk setengah jadi) Mengolah produk setengah jadi menjadi produk jadi Mengemas produk jadi dan memberikan label Mentransportasikan produk jadi ke pasar lokal maupun ekspor Berdasarkan penjelasan tersebut aktor yang terlibat pada tujuh proses tersebut adalah penggudangan bahan baku pada pabrik produk setengah jadi dengan peran menyimpan dan menjaga kualitas bahan baku rumput laut, bagian proses produksi 59
60 produk setengah jadi dan produk jadi yang bertugas mengolah bahan baku menjadi produk, bagian pengemasan produk setengah jadi dan produk jadi yang bertugas mengemas dan memberi label produk sehingga memudahkan proses transportasi, bagian transportasi dan ekspor yang bertugas mendistribusikan produk setengah jadi dan produk jadi. Tabel 9 adalah daftar stakeholders dan perannya masing- masing. internal terindentifikasi ada dua yang utama yaitu kualitas dan kondisi proses. Masalah kualitas tersebut meliputi ketidaksesuaian kondisi suhu dan kelembapan penyimpanan, penumpukan, kadaluarsa, kotor mengalami penurunan kualitas akibat umur simpan, dan kekurangan bahan baku, dan kesalahan pengkodean pada pengemasan. Kontrol yang dilakukan pada masalah kualitas tersebut adalah melakukan pengendalian suhu dan kelembapan, menghindari kontak dengan lantai, penyesuaian jadwal produksi dengan ketersediaan bahan baku, menjaga kualitas bahan baku dengan standar kandungan bahan asing < 5 %, standar bahan baku terpenuhi, kadar air bahan baku 30 - 35 %, memastikan dan memeriksa kode kemasan. Ancaman selanjutnya adalah rusaknya mesin penggiling dan ketidaksesuaian kondisi proses. Ancaman ini di kontrol dengan melakukan kontrol proses serta melakukan perawatan mesin proses secara berkala. Tabel 10 adalah ancaman dan kontrol yang diidentifikasi berdasarkan kondisi sistem logistik agroindustri rumput laut. Beberapa ancaman yang muncul selama proses logistik Tabel 10 Ancaman dan kontrol pada sub sistem logistik internal Ancaman Ketidaksesuaian kondisi suhu dan kelembapan penyimpanan, penumpukan, kadaluarsa, kotor mengalami penurunan kualitas akibat umur simpan, dan kekurangan bahan baku, dan kesalahan pengkodean pada pengemasan Rusaknya mesin penggiling dan ketidaksesuaian kondisi proses Kontrol Melakukan dan pengendalian kelembapan, menghindari kontak dengan lantai, penyesuaian jadwal produksi dengan ketersediaan bahan baku, menjaga kualitas bahan baku dengan standar Kandungan bahan asing < 5 %, standar bahan baku terpenuhi, kadar air bahan baku 30 - 35 %, memastikan dan memeriksa kode kemasan Melakukan kontrol proses serta melakukan perawatan mesin proses secara berkala suhu Proses pada subsistem ini memiliki aturan seperti Undang-Undang Nomor 9 Tahun 2006 tentang Sistem Resi Gudang, peraturan menteri perdagangan RI no 26/M-DAG/PER/6/2007 tentang barang yang dapat disimpan di gudang dalam penyelenggaraan resi gudang, aturan KKP, dan standar pengolahan produk hasil rumput laut berdasarkan SNI. Peluang yang mungkin terjadi saat operasional adalah peluang investasi, tingginya permintaan produk olahan rumput laut, peluang pengembangan produk baru serta peluang pengembangan teknologi proses produksi olahan rumpur laut.
Entitas Subsistem Logistik Produk Olahan Rumput Laut (Finish Good) Subsistem ini merupakan subsistem dengan batasan fisik dari penggudangan produk jadi, hingga produk distribusikan ke pengekspor dan konsumen akhir. Proses (entitas) yang terdapat pada subsistem ini adalah penyimpanan produk, transportasi produk, ekspor dan pengemasan distribusi (Gudehus dan Kotzab 2012). Proses pada entitas sub sistem ini utamanya adalah penyimpanan produk jadi, transportasi produk, pengemasan distribusi, pemasaran lokal dan ekspor produk. Entitas sub sistem inilah yang harus ada jika pemerintah akan mengembangkan sistem logistik berbasis hilirisasi produk-produk olahan rumput laut. Sub sistem ini akan memastikan produk lebih banyak diolah dalam bentuk produk jadi sebelum dijual atau diekspor ke luar negeri. Proses penyimpanan produk jadi dilakukan dengan input jumlah fasilitas gudang, ruang penyimpanan dengan kondisi tertentu dan produk jadi yang disimpan. Tujuan dari penggudangan ini adalah meningkatkan efektivitas dan efisiensi dari proses logistik dan beberapa sebagai salah satu bagian dari proses. Output pada proses ini adalah produk yang siap didistribusikan oleh bagian transportasi. Proses transportasi produk memiliki input jenis moda, kapasitas moda, jumlah produk, jarak, waktu dan lokasi penerimaan produk. Output dari proses ini adalah lokasi sentral distribusi yang harus dibanguna dan sampainya produk pada konsumen dan pelabuhan ekspor. Sebelum ditransportasikan proses pengamsan diperlukan agar produk terjaga selama proses distribusi. Proses pemasaran dan ekspor adalah proses akhir dari sub sistem ini dengan input jumlah eksportir dan permintaan produk sehingga produk dapat diterima dengan baik oleh konsumen seusia lokasi dan harga. Hasilnya adalah sistem logistik yang mampu memenuhi permintaan dengan tepat kuantitas, waktu, harga dan tempat. Proses, input dan output ditabulasikan pada Tabel 11. Tabel 11 Proses, input, dan ouput subsistem produk jadi olahan rumput laut Proses (entitas sistem) Penyimpanan produk Transportasi produk Pemasaran produk Ekspor produk Input Jumlah fasilitas gudang, ruang penyimpanan, produk tersimpan Jenis moda, kapasitas moda, jumlah moda, jumlah produk, jarak lokasi penerimaan produk Harga penjualan produk, jumlah penjualan, Lokasi penjualan Jumlah ekportir produk Permintaan rumput laut Output Produk tersedia pada saat dibutuhkan Lokasi sentral distribusi, produk sampai di konsumen Strategi pemasaran Produk diterima Pengemasan distribusi wadah atau kemasan yang Produk terkemas tepat Berdasarkan analisis proses, input dan output tersebut, penelitian ini stakeholders dan peran masing-masingnya. Pemangku mengidentifikasi 61
62 kepentingan utama pada sub sistem ini adalah penggudangan produk jadi yang bertugas pada operasional penggudangan produk jadi, inventori kontrol yang melakukan kontrol stok/inventori produk, pengawasan mutu untuk menjaga produk jadi pada gudang, pemsaran produk untuk proses kegiatan pasar dalam negeri, transportasi untuk mentransportasikan produk ke ritel untuk pasar dalam negeri dan ekspor, serta eksportir yang bertugas mengekspor produk ke luar negeri. Pemangku kepentingan ini perlu ada pada subsistem ini untuk memastikan proses hilirisasi yang direncanakan pemerintah dapat terlaksana. Selain itu dengan adanya sub sistem ini tidak hanya menjamin rumput laut terolah di dalam negeri namun bisa meningkatkan daya saing dan efisiensi logistik agroindustri rumput laut baik itu yang berorientasi ekspor maupun penjualan dalam negeri. Stakeholders dan peran masing-masingnya ditabulasikan pada Tabel 12. Tabel 12 Pemangku kepentingan dan peran masing-masing pada entitas subsistem logistik produk jadi. Pemangku kepentingan (stakeholders) Peran Penggudangan produk jadi Operasional penggudangan produk jadi Inventori kontrol Pengawasan mutu Melakukan kontrol stok/inventori produk Mengontrol dan mengawasi mutu produk selama proses logistik produk jadi Melakukan kegiatan dan merancang strategi pemasaran produk rumput laut Memindahkan rumput laut ke ritel, konsumen akhir dan ekpor produk Melakukan kegiatan dan operasional ekspor produk hasil olahan rumput laut Pemasaran produk Transportasi Eksportir Ancaman yang muncul pada proses tersebut terindetifikasi ada tiga yang utama yaitu rendahnya performa gudang yang berdampak pada kadaluarsa produk, biaya, dan perencanaan inventori yang dapat dikontrol dengan melakukan efisiensi pengelolaan operasional gudang dan inventori, serta proses transportasi produk. Ancaman respon konsumen negatif terhadap produk yang dapat membuat konsumen beralih ke produk lain dapat dikontrol dengan memastikan konsumen menerima produk tepat waktu, jumlah dan kualitas. Ancaman produk ekspor tidak memenuhi standar dapat dikontrol dengan memberikan pelatihan dan menerapkan standar produk sesuai negara tujaun ekspor sehingga produk Indonesia dapat bersaing di pasar global. Ancaman dan kontrol ditabulasikan pada Tabel 13. Hasil analisis aturan (rule) yang ada pada subsistem ini adalah aturan pada kondisi penyimpanan seperi suhu dan kelembapan, aturan-aturan pada operasional transportasi produk (jumlah truk, susunan produk, dan kondisi kontainer truk), kualitas produk turunan rumput laut saat pemasaran dan transportasi yaitu batas cemaran timbal (Pb) pada rumput laut sebesar 0,001 persen (10 ppm) dan Arsenik (As) maksimum 0,0002 persen (2 ppm), serta ketetapan BSN (Badan Standarisasi Nasional) tentang produk rumput laut.
Tabel 13 Ancaman dan kontrol pada subsistem logistik produk jadi. Ancaman Rendahnya performa gudang yang berdampak pada kadaluarsa produk, biaya, dan perencanaan inventori Respon konsumen negatif terhadap produk Produk ekspor tidak memenuhi standar ekspor Kontrol Melakukan efisiensi pengelolaan operasional gudang dan inventori, serta proses transportasi produk Memastikan konsumen menerima produk tepat waktu, jumlah dan kualitas. Menerapkan standar produk sesuai negara tujuan ekspor Peluang yang ada pada subsistem ini adalah turunan produk rumput laut memiliki nilai tambah tinggi dan berpotensi meningkatkan posisi Indonesia dalam persaingan pasar olahan rumput laut dunia melalui peningkatan efisiensi dan responsivitas sistem logistik produk jadi hingga produk dapat sampai ke konsumen akhir baikdalam negri maupun ekspor. Meningkatkan kesejahteraan petani dan UKM pengolah rumput laut karena ketersediaan pasar yang luas dan efisiensi proses logistik. Hasil analisis situasional yang dilakukan dengan pendekatan entitas sistem yang diusulkan Wasson (2016) menjadi dasar desain model proses bisnis pada tahapan penelitian selanjutnya, sehingga perilaku sistem logistik agroindustri rumput laut lebih mudah untuk dipahami, diidentifikasi dan diselesaikan masalahnya serta didesain dan dikembangkan. Unit Pengolahan Rumput Laut di Sulawesi Selatan Unit pengolahan rumput laut merupakan salah satu tantangan yang dihadapi untuk sektor industri. Tantangan yang dihadapi industri nasional saat ini adalah daya saing yang rendah di pasar internasional. Faktor yang menyebabkan rendahnya daya saing tersebut antara lain adanya peningkatan biaya energi, tingginya biaya ekonomi, serta belum memadainya layanan birokrasi. Tantangan lain yang dihadapi adalah masih lemahnya keterkaitan antar industri (industri hulu dan hilir maupun antara industri besar dengan industri kecil dan menengah), adanya keterbatasan berproduksi barang setengah jadi dan komponen di dalam negeri, keterbatasan industri berteknologi tinggi, kesenjangan kemampuan ekonomi antar daerah, serta ketergantungan ekspor pada beberapa komoditas tertentu daerah, serta ketergantungan ekspor pada beberapa komoditas tertentu. Dalam upaya meningkatkan perekonomian Sulawesi Selatan, sektor industri pengolahan perlu lebih dikembangkan secara terpadu dan seimbang, karena dengan berkembangnya sektor ini diharapkan pula dapat membantu memecahkan masalah pengangguran dengan menyerap tenaga kerja yang cukup besar. Sektor industri Sulawesi Selatan telah berkontribusi lebih dari 10 persen terhadap pembentukan PDRB provinsi. Potensi sumberdaya alam Sulawesi Selatan yang besar dalam perekonomian harus berimbas pada kesejahteraan masyarakat melalui pengembangan usaha mandiri, seperti keberadaan industri rakyat karena keberadaan industri. 63
64 Menurut Akrim (2014), sejumlah masalah masih seputar industri rumput laut di Indonesia yaitu panen dini rumput laut, kadar garam rumput laut, kadar benda asing yang tinggi, kandungan logam berat, fluktuasi harga bahan baku, tidak adanya sistem budidaya standar industri, persaingan yang tidak sehat antara pengolah dan eksportir rumput laut, kurangnya kerja sama antara petani, pengolah dan eksportir, terbatas dukungan keuangan dan investasi karena faktor risiko yang tinggi. Perusahaan rumput laut yang melakukan pengolahan hanya untuk rumput laut yang menghasilkan karagenan, sedangkan untuk rumput laut yang menghasilkan alginat dan agar belum tersedia unit pengolahan sehingga di ekspor dan dikirim ke luar wilayah Sulawesi Selatan seperti ke Jakarta, Surabaya. Tabel 14 menunjukkan perusahaan atau unit pengolahan rumput laut di Sulawesi Selatan. Untuk pengolahan karagenan baru terdapat 4 perusahaan, yaitu : PT Bantimurung Indah, PT Cahaya Cemerlang, PT Giwang Citra Laut , dan PT Wahyu Bima Sakti. Tabel 14 Daftar Unit Pengolahan Rumput Laut Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2015. No 1 CV. Sumber Bahari Mandiri 2 3 UD. Delton 4 CV. Sentosa Bimantara Laut 5 PT. Giwang Citra Laut 6 Koperasi Agroniaga 7 8 9 CV. Putri Jaya 10 CV. Adi Tirta 11 PT. Rika Rayhan Mandiri 12 UD. Centralindo Agar Utama 13 CV. Sumber Rezki 14 PT. Mega Citra Karya 15 CV. Bintang Mas Sportindo 16 CV. Pelita 17 UD. Baharu 18 PT. Bantimurung Indah 19 Kospermindo 20 PT. Wahyu Bima Sakti 21 PT. Cahaya Cemerlang 22 CV. Sugarindo Tranding Co. 23 Kalimas Seaweed Co. 24 PT. Puteri Jaya Sejahtera Nama Perusahaan PT. Mitra Sejahtera Makassar PT. Sumber Guna Makassar Nusa PT. Rapid Niaga Internasional Keterangan Pengumpul Pengumpul Pengumpul Pengumpul Pengumpul & Unit Pengolahan Pengumpul Pengumpul Pengumpul Pengumpul Pengumpul Pengumpul Pengumpul Pengumpul Pengumpul Pengumpul Pengumpul Pengumpul Pengumpul & Unit Pengolahan Pengumpul Pengumpul & Unit Pengolahan Pengumpul & Unit Pengolahan Pengumpul Pengumpul Pengumpul Sumber : Profil Komoditi Unggulan Perikanan Sulawesi Selatan 2015
Kebijakan Dalam Pengembangan Logistik Rumput Laut Di Sulawesi Selatan Dalam mendukung kegiatan pengembangan rumput laut di Sulawesi Selatan berjalan baik, efektif dan efisien serta arah yang benar, pemerintah memberikan kesempatan yang lebih besar kepada para pelaku (stakeholders) dalam rantai pasok rumput laut untuk berperan dalam proses perencanaan, pelaksanaan, monitoring dan evaluasi dalam kegiatan pengembangan sehingga kegiatan pengembangan rumput laut yang dijalankan masyarakat lebih aspiratif dan dapat dinikmati dengan sebaik-baiknya untuk kemakmuran rakyat. DKP melalui Program Gerakan Pembangunan Ekonomi Masyarakat (Gerbang Emas) yang bertujuan mendorong pengembangan industri rumput laut dalam rangka membangkitkan kegiatan ekonomi di wilayah pesisir dengan harapan mampu meningkatkan kesempatan kerja, peningkatan pendapatan dan kesejahteraan masyarakat. Pembentukan Pusat Pengembangan Komoditi Rumput Laut juga dilakukan pada tahun 2007. Penyelenggaraan otonomi daerah yang diamanahkan oleh UU No. 32 Tahun 2004 Tentang Pemerintahan Daerah, tanggung jawab pengelolaan kawasan konservasi perairan, termasuk kawasan konservasi perairan pesisir dan pulau-pulau kecil (KKP3K), dibagi antara pemerintah pusat dengan pemerintah daerah. Hingga kini, pemerintah pusat dan daerah telah melahirkan tidak kurang dari 16 juta hektar luasan kawasan konservasi perairan dan akan menggenapkan luasan kawasan konservasi perairan tersebut menjadi 20 juta hektar pada Tahun 2020. Peraturan Presiden No. 26 Tahun 2012 tentang Cetak Biru Pengembangan Sistem Logistik Nasional menyebutkan bahwa salah satu big win yang hendak dicapai pada tahap I (2011-2015) adalah terwujudnya pusat distribusi regional komoditas pokok dan strategis pada setiap koridor ekonomi. Peraturan Presiden tersebut juga menyebutkan salah satu rencana aksi yang terkait dengan tupoksi Kementerian Perdagangan, yaitu terbangunnya jaringan logistik penyangga komoditas pokok dan strategis di setiap koridor ekonomi dan terbangunnya sistem manajemen rantai pasok untuk komoditas pokok dan strategis di setiap koridor ekonomi. Undang-Undang untuk Sektor logistik hanya diatur Perpres, sedangkan sektor transportasi yang merupakan bagian logistik, justru sudah memiliki UU, yaitu UU RI No 23/2007 tentang Perkeretaapian, UU RI No 17 tahun 2008 tentang Pelayaran, UU RI No 1 tahun 2019 tentang Penerbangan, dan UU RI No 22 tahun 2009 tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan. Ekspor komoditas rumput laut di Sulawesi Selatan dinilai masih belum optimal karena terhambat beberapa regulasi yang dikeluarkan pemerintah. Selain itu, kondisi nilai tukar rupiah yang melemah juga menyeret pertumbuhan nilai ekspor sepanjang tahun lalu. Pertumbuhan ekspor terdampak karena ada wacana penerapan bea keluar untuk produk rumput laut, sehingga banyak negara tujuan ekspor yang akhirnya mencari pemasok rumput laut dari negara lain. Ekspor dari Sulawesi Selatan masih terkendala dari logistik, contohnya saja biaya kirim dari Makassar ke Surabaya bisa sampai Rp 1.000 per kilogram, sedangkan produk dari China hanya Rp 350, hal ini yang membuat harganya menjadi mahal dan kurang memiliki daya saing. 65
66 Sarana Prasarana Pendukung Logistik Rumput Laut Di Sulawesi Selatan Sistem logistik rumput laut diharapkan dapat menjembatani antara pasokan rumput laut dari para petani dengan kebutuhan rumput laut, baik untuk industri maupun pengolahan rumah tangga/tradisional. Sistem logistik juga akan menjamin terjaganya mutu, pasokan, ketersediaan, keterjangkauan, dan kestabilan harga rumput laut bagi konsumen industri maupun pengolahan rumah tangga/tradisional, selanjutnya sistem logistik tersebut mampu untuk memperbaiki daya saing ekonomi dan sekaligus kesejahteraan petani rumput laut. Logistik semakin menjadi aktivitas khusus yang disediakan oleh penyedia spesialis, yang mengubah peran dari penyediaan logistik mandiri pembeli dan pemasok. Dukungan sistem jaringan infrastruktur yang mampu menghubungkan antar wilayah (domestic connectivity), teknologi dan sistim informasi handal dirasakan masih kurang. Hal ini mengakibatkan sistem logistik rumput laut di Sulawesi Selatan berjalan kurang efisien dan efektif. Harga rumput laut antar kabupaten masih menjadi hambatan utama dalam pengembangan koridor-koridor utama ekonomi yang berdaya saing. Tantangan sistem transportasi yang handal dan efisien, perkembangan informasi dan teknologi telekomunikasi yang pesat, yang diyakini sebagai bentuk ekonomi baru, belum diimbangi dengan pengembangan infrastruktur broadband nasional, karena saat ini masih didominasi wireless broadband dan jangkauannya baru mencapai dua persen. Pembangunan sistem logistik nasional melalui pengembangan jaringan distribusi penyangga baik ditingkat regional, propinsi maupun kabupaten/kota, penataan ulang dan revitalisasi sistem distribusi termasuk sistem distribusi antar pulau baik tata niaga, tata kelola, pelaku, dan sistem informasi, membangun dan merevitalisasi pasar tradisional baik prasarana, sarana, rantai pasok, maupun manajemen. Desain strategi logistik diperlukan untuk memandu strategi perusahaan dan mempengaruhi aktivitas internal terutama distribusinya yang berhubungan dengan penawaran atau permintaan (Baker 2004). Aktivitas dalam pergudangan (seperti manajemen pengambilan pesanan dan penyimpanan) juga sangat kompleks dan melibatkan berbagai kegiatan, sehingga perencanaan gudang berdasarkan pengetahuan yang berpengalaman sangat penting dalam mencapai tujuan efisiensi dan efektivitas biaya (Lam et al., 2015; Hou et al., 2010). Dalam pengembangan ekonomi maritim dan kelautan, sasaran diantaranya adalah termanfaatkannya sumber daya kelautan, tersedianya data dan informasi sumberdaya kelautan terintegrasi untuk mendukung pengelolaan sumber daya pesisir dan laut, terwujudnya tol laut dan upaya meningkatkan pelayanan angkutan laut dan konektivitas laut. Perairan Selat Makassar yang merupakan salah satu rencana dalam pengembangan jalur tol laut. Apabila jalur tol laut di perairan Selat Makassar telah dibuka maka akan meningkatkan pengelolaan sumberdaya laut di wilayah Sulawesi Selatan karena akan mendukung pemasaran hasil laut nelayan. Kondisi geografis Sulawesi Selatan memudahkan akses dan sarana transportasi melalui darat, laut dan udara, dengan lokasi yang berhadapan langsung dengan Selat Makassar sebagai gerbang transportasi wilayah lain. Pengembangan ekonomi berbasis kelautan menjadi fokus utama kota dan kabupaten di Sulawesi Selatan. Posisi Sulawesi Selatan memperkokoh tol laut untuk konektivitas dan logistik maritim. Hal ini mencakup revitalisasi dan pembangunan armada baru kapal nasional untuk angkutan barang dan penumpang,
pelabuhan, dan industri galangan kapal. Pembangunan poros maritim harus diimbangi dengan pusat-pusat pertumbuhan ekonomi baru di sepanjang wilayah pesisir ALKI, pulau-pulau kecil dan wilayah perbatasan. Provinsi Sulawesi Selatan menjadi salah satu wilayah pesisir dan laut yang terletak di ALKI II (Selat Lombok- Selat Makassar). Terdapat 11 pelabuhan utama di Provinsi Sulawesi Selatan yang tersebar di 10 kota dan kabupaten, dengan pelabuhan terbesar terdapat di Kota Makassar yang merupakan penghubung jalur pelayaran nasional Tabel 15. Pusat perdagangan Pelabuhan Soekarno-Hatta di Kota Makassar merupakan pelabuhan terbesar di kawasan Timur Indonesia dengan kapasitas berat maksimum kapal yang dapat dilayani adalah 200.000 DWT. Tabel 15 Pelabuhan Utama dan jarak lokasi di Sulawesi Selatan No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Nama Pelabuhan Pelabuhan Soekarno Hatta Pelabuhan Rakyat Paotore Pelabuhan Tanjung Ringgit Pelabuhan Nusantara Pelabuhan Ulo-ulo Belopa Pelabuhan Morowali Malili Pelabuhan Garongkong Pelabuhan Penyeberangan Pamatata Pelabuhan Penyeberangan Bajoe Pelabuhan Penyeberangan Bira Pelabuhan Bantaeng Lokasi Kota Makassar Kota Makassar Kota Palopo Kota Parepare Kabupaten Luwu Kabupaten Luwu Timur Kabupaten Barru Kabupaten Selayar Kabupaten Bone Kabupaten Bulukamba Kabupaten Bantaeng Jarak (Km) 235 234 155 85 197 337 137 - 175 302 325 67
5 PROSES BISNIS LOGISTIK AGROINDUSTRI RUMPUT LAUT Bagian ini menjelaskan model proses bisnis sebagai model konseptual dalam menganalisis perilaku (behaviour) sistem logistik agroindustri rumput laut yang didesain menggunakan notasi model proses bisnis (BPMN 2.0). Hasil ini adalah hasil dari dua rangkaian metode yaitu analisis model konseptual yang telah dijelaskan sebelumnya pada kondisi situasional agroindustri rumput laut dengan pendekatan entitas sistem yang diusulkan Wasson (2016) dan dilanjutkan pada tahapan konseptual untuk menjawab tujuan pertama penelitian yaitu menganalisis kebutuhan, memodelkan proses bisnis (model konseptual) dan memetakan potensi pengembangan agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. Berdasarkan analisis sistem menggunakan pendekatan entitas sistem logistik agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan terdiri dari tiga subsistem yaitu pengadaan bahan baku, logistik internal dan logistik produk jadi. Model konseptual pada bagian hasil ini akan dijelaskan berdasarkan subsistem tersebut. Proses Bisnis Subsistem pengadaan Berdasarkan pengamatan lapangan dan kajian pustaka (Ngamel, 2011; Batoa et al., 2008) subsistem pengadaan bahan baku terdiri dari panen dan pasca panen, trasnportasi bahan baku, kontrol kualitas, penyimpanan bahan baku, pengadaan bahan baku rumput laut untuk proses produksi industri dan serah terima bahan baku. Gambar 17 memperlihatkan model konseptual (model proses bisnis) untuk proses panen dan pasca panen. Gambar 17 Model proses bisnis pasca panen 69
70 Proses panen merupakan proses yang berada pada swimlane (stakeholders) petani rumput laut. Proses ini diawali dengan proses panen dengan kegiatan utama melepaskan rumput laut dari pengikat dan membawa ke daratan untuk dilakukan proses pasca panen dengan aktivitas utama membersihkan rumput laut dan mengeringkannya. Rumput laut yang telah dibeli digudangkan di koperasi dan dilakukan pengontrolan kualitas untuk menjaga kualitas rumput laut kering selama masa penyimpanan. Gambar 18 Detil proses panen Selanjutnya dilakukan proses transportasi bahan baku. Proses ini adalah kegiatan yang dilakukan oleh pengumpul atau koperasi yang dilakukan dengan mentransportasikan bahan baku dari petani ke eksportir dan industri. Proses diawali dengan pemuatan (loading) bahan baku ke armada pengangkut dan mengirimkan ke eksportir dan industri untuk dilakukan proses serah terima. Pemesanan bahan baku dilakukan oleh bagian pengadaan bahan baku industri pengolahan rumput laut untuk mencukupi kebutuhan proses produksi. Proses ini dilakukan dengan memesan bahan baku dan menerima konfirmasi pengiriman dari koperasi atau pengumpul. Setelah dilakukan proses transportasi, bagian pengadaan industri melakukan serah terima dengan memeriksa berkas-berkas transportasi bahan baku dan memeriksa kualitas rumput laut yang diterima. Jika tidak sesuai kesepakatan. Industri dapat melakukan komplain yang selanjutnya dapat menjadi timbal balik (feedback) kepada koperasi untuk melakukan evaluasi dan tindak lanjut. Panen dan pasca panen adalah proses yang memiliki sub-proses penjelasan yang lebih detil (ditandai dengan tanda "+" pada lambang proses) dengan detil sub prosesnya pada Gambar 19. Proses panen meliputi dua aktivitas utama seperti yang disajikan pada Gambar 18 yaitu memanen rumput laut dan membersihkannya serta sortasi rumput laut. Proses pasca panen seperti yang disjaikan pada Gambar 19 terdiri dari proses pembersihan dan treatment awal yaitu pengeringan dan pengemasan.
Gambar 19 Detil proses pasca panen Proses Bisnis Subsistem logistik internal Subsistem logistik internal terdiri dari 6 lane yaitu penyimpanan bahan baku, pengawasan mutu, produksi, riset dan pengembangan, perencanaan produksi, dan bagian pengemasan. Proses utama pada subsistem ini adalah proses produksi produk-produk turunan rumput laut. Penyimpanan bahan baku dilakukan setelah proses serah terima dilakukan pada subsistem sebelumnya. Bahan baku disimpan dan dilakukan pengawasan mutu selama penyimpanan hingga ada permintaan dari bagian produksi untuk mempersiapkan bahan baku. Bagian pengawasan mutu melakukan evaluasi dari setiap kegiatan pengendalian mutu yang dilakukan. Proses bisnis selanjutnya adalah produksi yang dilakukan berdasarkan inputa- inputan sistem dari bagian riset dan pengembangan produk serta perencanaan produksi. Produk yang akan dipasarkan terlebih dahulu didesain oleh bagian pengembangan produk dan dilakukan perkiraan tipe produk dan jumlah produksi yang harus dilakukan industri untuk suatu periode. Setelah proses produksi, dilakukan proses pengemasan primer dan sekunder produk. Gambar 20 adalah riset dan proses bisnis untuk perencanaan produksi, proses produksi, pengembangan, pengawasan mutu dan pengemasan produk (Sade, 2006; Gudehus dan Kotzab, 2012). Tipe logistik internal ini berlaku untuk produk jadi dan produk setengah jadi pada pengolahan rumput laut. Berdasarkan analisis sistem yang telah dijelaskan sebelumnya proses ini dimulai dari serah terima bahan baku rumput laut dan bahan baku setengah jadi dan ditransportasikan pada proses ekspor dan proses pemasaran dalam negeri. Swimlanes utama pada proses sub sistem ini terdiri dari produksi yang terdiri dari jadi untuk diolah menjadi produk 71
72 proses produksi, riset dan pengembangan serta perencanaan produksi dan pengemasan sebelum digudangkan untuk menunggu proses transportasi. Gambar 20 Proses bisnis untuk perencanaan produksi, proses produksi, riset dan pengembangan, pengawasan mutu dan penggudangan produk jadi. Subsistem logistik produk olahan rumput laut (finish good) Subsistem ini terdiri dari delapan lane proses bisnis yang terdiri atas proses- proses pengemasan distribusi, operasional penggudangan dan inventori, pengawasan mutu, pemasaran, transportasi dan distribusi, konsumen yang terdiri dari retailer dan konsumen akhir. Kegiatan utama pada sub sistem ini terletak pada lane proses bisnis penggudangan produk jadi dan proses distribusi seperti yang diperlihatkan pada Gambar 21. Produk disimpan di gudang dan dilakukan pengawasan mutu produk serta proses operasional penggudangan hingga produk siap dimuat ke armada distribusi. Armada distribusi melakukan proses transportasi ke konsumen dan eksportir hingga proses serah terima. Proses serah terima dilakukan untuk memeriksa kesepakatan jumlah dan kualitas produk yang diterima. Jika tidak sesuai pesanan dan kesepakatan konsumen dan eksportir dapat mengajukan komplain yang selanjutnya menjadi bahan evaluasi oleh sistem distribusi produk jadi (Gudehus dan Kotzab, 2012; Ngamel, 2011; Batoa et al, 2008). Sesuai hasil analisis sistem sebelumnya sub sistem ini adalah sub sistem kunci pada sistem logistik agroindustri rumput laut yang memastikan logistik berjalan lancar pada proses hilirisasi pengolahan rumput laut. Model proses bisnis untuk sub sistem ini terdiri dari dua lane utama yaitu penggudangan pusat untuk penyimpanan produk dan proses transportasi menuju pasar dalam negeri maupun ekspor. Proses logistik pada sub sistem ini adalah kunci untuk meastikan konsumen
menerika produk yang tepat jumlah, waktu, tempat dan harga sehingga subsistem ini harus menjadi pertimbangan pada desain operasional dan perencanaan sistem logistik agroindustri rumput laut. Gambar 21 Lane utama proses bisnis logistik produk olahan rumput laut Verifikasi dan Validasi Verifikasi model dilakukan dengan memeriksa kesesuaian model yang dirancang dengan konsep sistem secara umum (kesesuaian dengan konsep entitas sistem) dengan bantuan perangkat lunak Sybase Power Designer (Sybase 2011). Hasil verifikasi model diperlihatkan pada Gambar 17. Hasil 0 error dan 0 warning mengindikasikan bahwa model yang didesain telah sesuai dengan konsep entitas sistem. Gambar 22 Hasil verifikasi model konseptual proses bisnis sistem logistik agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan 73
74 Validasi dilakukan dengan memeriksa dan menyesuaikan model proses bisnis yang didesain dengan hasil analisis sistem yang telah dilakukan sebelumnya. Validasi ini bersifat evaluasi tahap awal sistem untuk memeriksa kesesuaian konseptual sistem dengan kondisi sistem di dunia nyata (Sargent 2013). Hasil pemeriksaan pada proses validasi ditabulasikan pada Tabel 16. Tabel 16 Hasil pemeriksaan validasi model konseptual proses bisnis sistem logistik agroindustri rumput laut Subsistem Pengadaan bahan baku Logistik internal Logistik produk jadi Entitas/proses Transportasi bahan baku Kontrol kualitas Penyimpanan bahan baku Pengadaan bahan baku oleh industri Serah terima bahan baku Penyimpanan bahan baku Proses produksi Pengemasan produk Penyimpanan produk Transportasi produk Pemasaran produk Ekspor produk Pengemasan distribusi Pengecekan validasi konseptual Telah ada dalam model Telah ada dalam model Telah ada dalam model Telah ada dalam model Telah ada dalam model Telah ada dalam model Telah ada dalam model Telah ada dalam model Telah ada dalam model Telah ada dalam model Telah ada dalam model Telah ada dalam model Telah ada dalam model Berdasarkan hasil verifikasi dan validasi model konseptual proses bisnis sistem logistik agroindustri rumput laut dapat disimpulkan bahwa secara konspetual model proses bisnis yang dikembangkan telah terverifikasi dan tervalidasi. Hal ini berarti abstraksi dalam bentuk model konseptual ini dapat digunakan sebagai dasar dalam pengembangan model sistem selanjutnya pada sistem logistik agroindustri rumput laut. Model proses bisnis ini menjadi dasar deskripsi sistem yang akan dikembangkan strateginya pada tahapan pemetaan, optimasi, kelembagaan dan desain skenario strategi logistik agroindustri rumput laut yang dilakukan selanjutnya.
6 PEMETAAN PERKIRAAN POTENSI DAN PERMINTAAN PRODUK OLAHAN RUMPUT LAUT Pemetaan potensi rumput laut untuk menjawab tantangan NP-Hard dan ketidakpastian pada sistem logistik. Tahapan ini adalah tahapan awal untuk menjawab tujuan dua penelitian yaitu mendesain model optimasi jaringan rantai pasok rumput laut yang mampu menjawab tantangan terpenuhinya permintaan konsumen dan kesejahteraan petani di Sulawesi Selatan. Hasil pada perkiraan potensi dan permintaan rumput laut menjadi salah satu batasan pada model optimasi yang dijelaskan pada bagian selanjutnya. Hasil yang disajikan pada bagian penulisan ini adalah hasil pembelajaran pola data menggunakan Multi-Layer Perceptron (MLP) dan Interval Type 2 Fuzzy Logic System (IT2FLS) untuk proses inferensia potensi rumput laut setiap daerah kabupaten di Sulawesi Selatan. Hasil Pembelajaran Pola Data untuk Memprediksi Kondisi Lingkungan Daerah Penghasil Rumput Laut Pembelajaran pola data untuk memprediksi kondisi lingkungan daerah potensi menghasilkan rumput laut dengan menggunakan teknik jaringan syaraf tiruan jenis MLP. Teknik ini diimplementasikan dengan bantuan kerangka kerja Neuroph pada bahasa pemrograman java. Data training input untuk Layer input Hidden layer Layer output Output Gambar 23 Desain jaringan syaraf tiruan untuk multi-layer perceptron pada penelitian Tahapan pertama dilakukan proses pembelajaran (training) data agar model jaringan syaraf tiruan yang didesain mampu mengenali pola data sehingga bisa digunakan untuk memprediksi kondisi pada tahun berikutnya pada lingkungan pertumbuhan rumput laut masing-masing kabupaten di Sulawesi Selatan. Data training dilampirkan pada Lampiran 3 - 20. Data contoh untuk input adalah data 75
76 contoh untuk tahun ke-n dan data contoh untuk output adalah data contoh ke n+1. Desain implementasi neural network menggunakan pendekatan MLP dengan fungsi transfer sigmoid dan aturan pembelajaran menggunakan backpropagation berdasarkan kerangka kerja Neuroph dijelaskan pada Gambar 23. MLP yang didesain pemetaan perkiraan potensi rumput laut terdiri dari 5 bagian yaitu data input, layer input, hidden layer, layer output dan data output. Data input berisikan 10 variabel-variabel yang mempengaruhi jumlah rumput laut yang dihasilkan suatu daerah. Layer input berisi bobot-bobot pada masing-masing neuron yang didapat pada proses pembelajaran data. Hidden layer merupakan layer untuk proses MLP, dan layer output menghasilkan bobot untuk nilai luaran pada proses pembelajaran data. Kesepuluh variabel yang menjadi input dan output pada MLP telah dijelaskan pada bahasan metodologi penelitian ini meliputi salinitas, tinggi gelombang, kadar fosfat, oksigen terlarut, kecepatan gelombang, temperatur konsentrasi nitrat, kedalaman, keterlindungan dan pH yang merupakan atribut penting dalam menentukan jumlah rumput laut yang dihasilkan pada periode tertentu. Setelah dilakukan training maka bobot pada masing-masing node tersebut akan menyesuaikan berdasarkan pola data yang dijadikan training. Data terlebih dahulu dinormalisasi agar jaringan syaraf tiruan mampu menghasilkan error mendekati 0 saat terjadinya Eppoch. Hasil bobot pada training data dengan laju pembelajaran 0.2 dan momentum 0.7 direpresentasikan pada Gambar 24. Bobot setelah dilakukan training data Gambar 24 Hasil bobot per neuron setelah proses training Error yang dihasilkan pada proses training direpresentasikan pada Gambar 25. Sumbu y adalah total error dan sumbu x adalah iterasi (Epoch) yang nilainya errornya hamper mendekati 0 sehingga dapat dikatakan bahwa model jaringan syaraf tiruan yang dihasilkan cukup baik. Jika diamati besaran bobot tersebut sesuai dengan rentang besaran data yang menjadi input pada data training. Setelah iterasi (epoch) ke 7700 didapatkan error yang konstan yang mengindikasikan bahwa model jaringan syaraf tiruan mampu mengenali pola data dan membuang beberapa
input yang tidak diperlukan pada proses pembelajaran. Model jaringan syaraf tiruan ini digunakan untuk memperkirakan data tahun selanjutnya sebagai perkiraan kondisi lingkungan yang mempengaruhi hasil dari rumput laut suatu daerah. Data tahun berjalan ditambahkan sebagai data training pada jaringan syaraf tiruan sehingga proses pengenalan dan pembelajaran data pada model MLP menjadi semakin baik. Gambar 25 Error yang dihasilkan dari proses training data . Gambar 26 Contoh perkiraan kondisi Luwu Timur untuk Mei 2018 77
78 Hasil tersebut diintegrasikan dengan bantuan google map pada pemrograman android yang juga berbasis java sebagai peta kondisi lingkungan perkiraan tahun selanjutnya (tahun 2018). Contoh hasil perkiraan kondisi lingkungan pada Mei 2018 di Kabupaten Luwu Timur diperlihatkan pada Gambar 26. Lampiran tabulasi rentang perkiraan dan peta kondisi untuk seluruh Kabupaten di Sulawesi Selatan dilampirkan pada Lampiran 23. Hasil Pembelajaran Pola Data untuk Memprediksi Permintaan Konsumen Proses pembelajaran untuk mengenali pola permintaan dari konsumen sehingga dapat digunakan sebagai perkiraan pada tahun berikutnya memiliki tahapan yang hampir sama dengan perkiraan kondisi lingkungan yang telah dijelaskan sebelumnya. Data training input untuk Layer input Hidden layer Layer output Output Gambar 27 Desain jaringan syaraf tiruan untuk prediksi permintaan rumput laut. Tahapan ini berbeda pada jenis input dan output yang dihasilkan MLP. Beberapa data contoh yang digunakan sebagai input terdiri dari 3 variabel sesuai hasil analisis sistem sebelumnya yaitu produk pangan, produk industrial grade, dan farmasi serta produk olahan setengah jadi (terdiri dari ATC, ARC dan RC). Desain jaringan syaraf tiruan untuk memprediksi permintaan rumput laut adalah digambarkan pada Gambar 27. Jaringan syaraf tiruan untuk pengenalan pola permintaan terdiri dari 4 input dan output dengan jumlah hidden layer sebanyak 11. Variabel yang menjadi input sekaligus output perkiraan adalah jumlah permintaan untuk produk pangan, produk industrial grade, dan farmasi serta produk olahan setengah jadi (terdiri dari ATC, ARC dan RC). Hasil training jaringan syaraf tiruan dengan jumlah data sebanyak
79 36 record yang berasal dari permintaan perbulan dari tahun 2014 hingga 2017 digambarkan pada Gambar 28. Bobot setelah dilakukan training data Gambar...Hasil bobot per Neuron setelah dilakukan training data permintaan Gambar 28 Hasil training jaringan syaraf tiruan dari permintaan Gambar 29 Total error pada desain jaringan syaraf tiruan permintaan
80 Berdasarkan hasil error yang mendekati 0, dapat disimpulkan bahwa desain jaringan syaraf tiruan yang diusulkan cukup baik dan mampu mengenali pola data yang digunakan menjadi training pada jaringan syaraf tiruan. Sebagaimana dikemukakan oleh (Peng et al. 2018). Selanjutnya desain jaringan syaraf tiruan diujicobakan untuk memprediksi permintaan untuk 12 bulan pada tahun 2018 sehingga menghasilkan output seperti pada Tabel 17. Jika dibandingkan dan dievaluasi rentang data yang dihasilkan dengan data training permintaan pada Lampiran 24, maka hasil tersebut sudah valid dan sesuai dengan perkiraan rentang masing-masing variabel pada data training. Data ini akan digunakan sebagai salah satu parameter pada model optimasi. Tabel 17 Hasil prediksi 5 bulan permintaan menggunakan desain jaringan syaraf tiruan dalam ribu ton Bulan Januari Februari Maret April Mei Rumput laut kering 1 308 1 134 1 419 1 368 1 432 Produk setengah jadi 785 680 851 821 859 Pangan 392 340 426 410 430 Industrial grade 706 612 766 739 773 Farmasi 471 408 511 492 516 Model Inferensia Berbasis Interval Type 2 Fuzzy Logic System (IT2FLS) untuk Proses Inferensia Daerah Potensi Penghasil Rumput Laut Proses inferensia pada IT2FLS dilakukan dengan terlebih dahulu mendesain fungsi keanggotaan Fuzzy untuk variabel input, yaitu 10 Variabel hasil luaran jaringan syaraf tiruan untuk kondisi lingkungan daerah-daerah yang diperkirakan memiliki potensi penghasil rumput laut. Fungsi keanggotaan dan rentang data tersebut ditabulasikan dan disajikan pada Lampiran 26. Salah satu contoh dari fungsi keanggotaan untuk salinitas pada Gambar 30. Gambar 30, fungsi keanggotaan fuzzy untuk variabel Salinitas. Sedangkan untuk luaran adalah fungsi potensi yang terdiri dari tiga keanggotaan pada fungsi keanggotaan fuzzy type 2 yaitu tidak potensi, sedang, dan potensi tinggi. Fungsi tersebut disajikan pada Gambar 31. fuzzy berbentuk kurva normal karena didesain berdasarkan data training yang digunakan pada jaringan syaraf tiruan dan keangotaannya ditentukan berdasarkan beberapa riset sebelumnya pada bidang spesifik variabel lingkungan yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut (rujukan disajikan pada penjelasan variabel di bagian metodologi penelitian). Fungsi keanggotaan Sedangkan aturan yang didesain untuk proses inferensia menggunakan aturan asosiasi yang dihitung dengan bantuan perangkat lunak WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) dengan contoh 5 teratas disajikan pada Tabel 18.
Gambar 30 Fungsi keanggotaan output (potensi daerah) Gambar 31 Fungsi keanggotaan fuzzy untuk daerah potensi Hasil dari proses inferensia ini adalah perkiraan potensi dengan angka jumlah produksi suatu daerah di Sulawesi Selatan. IT2FLS diintegrasikan dengan google java sehingga map menggunakan Bahasa pemrograman android berbasis menghasilkan peta potensi dengan contoh Kabupaten Luwu Timur pada Gambar 27. Perkiraan luas lahan dilakukan dengan membagi total perkiraan produksi per perkiraan hasil per ha-nya. Hasil total perkiraan produksi 2 212 009 ton dengan luas lahan 41 746 Ha, hasil lengkap seluruh kabupaten penghasil rumput laut di Sulawesi Selatan dilampirkan pada Lampiran 27. 81
82 Tabel 18 Lima aturan teratas untuk proses inferensia menggunakan aturan asosiasi Antecedent Jika tinggi gelombang medium, slinitas portable ground water, fosfat sesuai, oksigen lively Jika tinggi gelombang medium, current velocity sesuai, temperatur sesuai Jika temperatur sesuai, Nitrat sesuai, kedalaman sesuai,keterlindungan sesuai, pH sesuai Jika fosfat sesuai, temperatur sesuai, nitrat sesuai Jika velocity sesuai, fosfat sesuai, kedalaman sesuai, temperatur sesuai Consequent Potensial Potensial Potensial Potensial Potensial Confidence 0.80 0.80 0.80 0.80 0.80 Hasil perkiraan potensi ini akan digunakan sebagai salah satu parameter pada desain model optimasi yang diusulkan pada Bab selanjutnya. Integrasi antara model optimasi dengan pemetaan menggunakan jaringan syaraf tiruan dan fuzzy tipe 2 diharapkan mampu menjawab tantangan kompleksitas NP-Hard (ketidakpastian, kebenaran parsial, perkiraan, ketidakpersisan) pada kasus logistik agroindustri rumput laut. Gambar 32 Perkiraan hasil rumput laut daerah Luwu Timur
7 DESAIN MODEL STRATEGI LOGISTIK BERBASIS OPTIMASI TUJUAN JAMAK Bab ini menjelaskan tentang model optimasi jamak yang dikembangkan untuk mendapatkan efisiensi dan keputusan strategi jangka panjang logistik agroindustri rumput laut. Model jaringan syaraf tiruan dan IT2FLS yang didesain pada bab sebelumnya digunakan sebagai salah parameter pada pemodelan optimasi tujuan jamak yang dimodelkan pada bab ini. Bab ini bertujuan mendesain model matematika optimasi desain strategi logistik agroindustri rumput laut. Model matematika yang dibangun mempertimbangkan isu-isu logistik pada agroindustri rumput laut seperti biaya logistik yang tinggi, dan pertimbangan tujuan logistik yang tepat waktu, kuantitas, harga dan tempat sehingga dapat disimpulkan bahwa masalah ini adalah masalah tujuan jamak. Hasil dari tujuan jamak ditampilkan dalam bentuk grafik Pareto dengan sejumlah himpunan titik optimal, sehingga penelitian ini juga menghitung satu titik optimum untuk pengambilan keputusan strategi ini berkontribusi mengembangkan model strategi logistik agroindustri rumput laut pada daerah penghasil rumput laut di Sulawesi Selatan dengan pertimbangan beberapa isu untuk mencapai tujuan suatu sistem logistik. logistik agroindustri rumput laut. Penelitian Kerangka kerja pengembangan model matematika pada penelitian ini merupakan desain model matematika optimasi (Taha 2008) berbentuk model tujuan jamak untuk pengambilan keputusan strategi jangka panjang pada sistem logistik agroindustri rumput laut. Penyelesaian persamaan dilakukan dengan pendekatan algoritma genetika yang dikombinasikan dengan pendekatan LINMAP untuk pengambilan keputusan pada strategi logistik. Tahapan penelitian ditabulasikan pada Tabel 2. Tahapan ini dimulai dengan mendefinisikan masalah dan memformulasikannya menjadi model optimasi tujuan jamak untuk strategi logistik agroindustri rumput laut. Selanjutnya dengan kasus di Sulawesi Selatan dilakukan uji coba model strategi berbasis optimasi. Pencarian nilai optimum dilakukan dengan Algoritma NSGA-II untuk mendapatkan nilai-nilai pada Pareto Front. Pendekatan LINMAP digunakan untuk memilih satu titik pada Pareto Front. Titik yang dipilih tersebut berguna untuk mendapatkan nilai optimum dan variabel- variabel keputusan. Pendefinisian Permasalahan Strategi Logistik Riset pendahuluan dilakukan untuk memahami deskripsi masalah dalam pengembangan agroindustri rumput laut. Sistem logistik agroindustri rumput laut umumnya memiliki 4 klasifikasi sphere utama yaitu sumber bahan baku, perantara, produsen dan exportir. Sumber bahan baku memasok rumput laut (biasanya dalam bentuk kering) kepada perantara untuk selanjutnya dijual kepada produsen yang mengolah komoditas ini menjadi produk setengah jadi maupun produk jadi. Jenis bahan baku rumput laut seperti Eucheuma spinosum, Eucheuma cottonii, Gelidium sp. dan sebagainya. Olahan setengah jadi berupa Alkali Treatment Carragenan (ATC) chips, Alkali Treatment Spinosum (ATS) chips, Semi Refined Carrageenan (SRC), Refined Carragenan (RC), processed household. Produk setengah jadi ini dapat diolah menjadi produk-produk bernilai tambah tinggi lainnya seperti pada 83
84 produk olahan makanan, obat-obatan dan farmasi. Ilustrasi sistem logistik rumput laut disajikan pada Gambar 33. Gambar 33 Ilustrasi masalah logistik agroindustri rumput laut Dalam mendesain suatu sistem logistik agroindustri rumput laut untuk mencapai tepat jumlah, tepat waktu, tepat kondisi, tepat konsumen, tepat produk, tepat tempat, dan tepat biaya/harga maka formulasi haruslah mempertimbangkan jumlah fasilitas logistik yang dibangun meliputi sumber bahan baku, industri, transportasi, serta penggudangan. Menurut Chopra dan Meindl (2013) serta Gudehus dan Kotzab (2017) desain strategi pada suatu jaringan logistik merupakan tahapan pengambilan keputusan jangka panjang yang terdiri dari pembangunan fasilitas logistik serta kapasitasnya. Meliputi fasilitas pengolah, pegudangan serta fasilitas distribusi. Berdasarkan pendapat tersebut model formulasi tujuan jamak yang diteliti haruslah mencakup aspek-aspek tersebut. Berdasarkan deskripsi masalah tersebut maka asumsi yang digunakan pada desain strategi sistem agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan ini adalah : 1. Kecepatan armada dalam mentransportasikan bahan baku maupun produk dianggap konstan. 2. Produsen tidak mengelola produk return (komplain). 3. Pabrik pengolahan komoditas rumput lain menggunakan sistem make to stock. 4. Biaya transportasi dianggap konstan sebagai suatu kesatuan biaya distribusi untuk distrubusi bahan baku dan produk tertentu (sudah termasuk biaya kerusakan armada, biaya sosial, tol, pajak dsb). 5. Biaya Pembangunan Fasilitas suatu produk dianggap sudah meliputi keseluruhan biaya Investasi
6. Produk yang ditransportasikan, merupakan pesanan dalam bentuk partaian. 7. Gudang dibangun dekat dengan pabrik dan gudang transit pelabuhan dapat menyimpan segala jenis produk. Formulasi Masalah Strategi Logistik Formulasi tujuan terdiri dari minimasi yang terdiri dari minimasi dan maksimasi. Minimasi merupakan kombinasi dari biaya pembangunan fasilitas logistik, biaya dan jarak distribusi olahan rumput laut. Maksimasi diformulasikan sebagai serapan tenaga kerja yang akan didapat saat dibangun fasilitas logistik pada suatu daerah. Fungsi maksimasi ini konflik dengan fungsi minimasi, dimana jumlah tenaga kerja akan bertambah jika fasilitas logistik didirikan, namun biayanya juga akan tinggi, sehingga hasil merupakan himpunan solusi Pareto front. Fungsi biaya biaya fasilitas logistik terdiri dari biaya pembangunan fasilitas pabrik pengolahan (produk setengah jadi dan jadi) serta gudang (bahan baku, setengah jadi, produk jadi dan distribusi pelabuhan) pada suatu daerah yang diformulasikan pada formulasi berikut ini : S Z1 = ∑ Cs s=1 M + ∑ ∑ Cim m=1 N + ∑ ∑ Cjn n=1 I I M + ∑ ∑ Cim m=1 cg gp1Xim cgXs gp1 cp1 cp1Xim i=1 J i=1 K + ∑ Ck k=1 gptXk gp2 gpt gp2Xjn j=1 J N + ∑ ∑ Cjn n=1 cp2Xjn cp2 j=1 Fungsi selanjutnya adalah fungsi jumlah serapan tenaga kerja yang diserap untuk setiap ton kapasitas pabrik pengolah produk setengah jadi, produk jadi, distribusi bahan baku dan distribusi produk jadi. Formulasi dari masalah tersebut adalah sebagai berikut : S Z2 = ∑ ls s=1 cgXs cg M + ∑ ∑ lim m=1 N I cp1Xim cp1 i=1 J gp2Xjn gp2 + ∑ ∑ ljn j=1 n=1 M + ∑ ∑ lim m=1 I gp1 gp1Xim i=1 K + ∑ lk k=1 gptXk gpt J N cp2Xjn cp2 + ∑ ∑ ljn j=1 n=1 Selanjutnya fungsi minimisasi juga terdiri dari biaya dan jarak pada distribusi logistik. Biaya disini merukan gabungan biaya sewa truk dan ekspedisi yang dikonversi menjadi Rp/ton. 85
86 I Z3 = ∑ ∑ ∑(Csim i=1 S M flow1 + dsim flow1 flow1)Xsim s=1 m J I M N flow2 + dimjn flow2 flow2)Ximjn + ∑ ∑ ∑ ∑(Cimjn j=1 K i=1 j n=1 m=1 N + ∑ ∑ ∑(Cjnk n=1 flow3)Xjnk flow3 + djnk flow3 j=1 k=1 Sehingga formulasi tujuannya adalah meminimasi biaya yang ditimbulkan dari pengambilan keputusan jangka panjang berupa biaya logistik transportasi dan pembangunan fasilitas logistik yang diformulasikan sebagai berikut : Minimasi F1 = Z1 + Z3 Maksimasi F2 = Z2 Batasan pada fungsi optimasi tujuan jamak tersebut adalah penjaminan semua sumber bahan baku yang berasal dari petani tersalurkan pada pabrik produk setengah jadi, sehingga untuk setiap titik sumber bahan baku harus ada 1 aliran atau formulasi = 1 untuk variabel pemilihan aliran logistik dari sumber bahan baku ke pabrik produk setengah jadi dengan formulasi : I M ∑ ∑ Xsim i=1 m flow1 ≥ 1 Gudang bahan baku masing-masing daerah harus melebihi suplai bahan baku dari petani. Jumlah bahan baku dari petani (BB) didapat dari prediksi hasil rumput laut daerah pada model kombinasi jaringan syaraf tiruan dan IT2FLS. Masalah ini diformulasikan sebagai berikut : cg ≥ BBs Xs Total gudang produk setengah jadi harus melebihi kapasitas pabrik produk jadi dengan formulasi variabel integer kapasitas gudang produk setengah jadi dikali dengan varibel biner aliran logistik dari gudang pabrik produk setengah jadi ke pabrik produk jadi yang akan disuplainya dengan formulasi : I M ∑ ∑ Xim i=1 m=1 gp1Ximjn flow2 cp2 ≥ Xjn Gudang produk jadi dan gudang distribusi pelabuhan melebihi permintaan konsumen yang berasal dari hasil luaran model prediksi permintaan dari jaringan syaraf tiruan prediksi permintaan pada bagian sebelumnya. Sehinga formulasinya adalah kapasitas gudang produk jadi dan distribusi dikali dengan biaya yang dihasilkan. J N ∑ ∑ Cjn n=1 j=1 K ∑ Ck k=1 gp2Xjn gp2 ≥ D gptXk gpt ≥ D Kapasitas pabrik setengah jadi mampu mengolah semua bahan baku untuk memastikan bahan baku tidak terlalu lama disimpan dan jumlah pabrik pengolah
mampu mengolah perkiraan hasil rumput laut dari petani hasil jaringan syaraf tiruan dan ITFLS I M cp1 ∑ ∑ Xim i=1 m=1 flow1 ≥ BBs Xsim Kapasitas pabrik produk jadi mengolah melebihi permintaan yang datang dari konsumen. Notasi-notasi yang digunakan pada penelitian ini ditabulasikan pada Lampiran 28. Penyelesaian permasalahan dengan pendekatan Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm 2 (NSGA II) Formulasi optimasi tujuan jamak diatas merupakan kasus kombinatorial yang sangat cocok diselesaikan dengan pendekatan algoritma genetika. Algoritma genetika untuk kasus penyelesaian formulasi tujuan jamak pada penelitian ini adalah NSGA II yang merupakan salah satu tipe algoritma genetika yang sangat layak digunakan untuk kasus ini. Tahapan algoritma genetika yang digunakan pada penelitian ini adalah : Desain kromosom Kromosom atau genotype dalam algoritma genetika adalah sejumlah parameter yang mendefinisikan suatu usulan solusi suatu masalah yang akan diselesaikan. Kromosom tersusun dari gen yang berisi nilai solusi (Alele) yang mungkin untuk penyelesaian masalah tersebut. Dalam satu kali iterasi algoritma genetika terdiri dari beberapa kromosom yang disebut dengan populasi. Kromosom untuk sejumlah solusi dari kasus tujuan jamak diatas di desain pada Gambar 34. 1. Desain kromosom untuk variabel biner Alele 1 2 . . sim Gen . . Gambar 34 Desain kromosom untuk solusi pemilihan aliran barang logistik Kromosom diatas merepresentasikan salah satu contoh variabel biner aliran barang logistik rumput laut dari sumber bahan baku ke pabrik produk setengah jadi flow1. Nilai Alele pada gen diisikan biner untuk pemilihan, dimana bernilai 1 jika Xsim dipilih aliran tersebut dan 0 jika tidak dipilih. Desain kromosom untuk dua variabel flow3). biner lainnya bernilai sama (Ximjn flow2,Xjnk 2. Desain kromosom untuk variabel integer Desain kromosom ini dilakukan untuk nilai bilangan bulat (integer) pada penentuan kapasitas pabrik produk jadi, pabrik produk setengah jadi, kapasitas gudang bahan baku dan kapasitas gudang produk jadi. Gambar 35 adalah contoh 87
88 desain kromosom untuk kapasitas pabrik produk setengah jadi Xim untuk variabel integer lainnya. cp1. Berlaku sama 𝒄𝒑𝟏 𝑿𝟏𝟏 𝒄𝒑𝟏 𝑿𝟏𝟏 𝒄𝒑𝟏 𝑿𝟏 .. 𝒄𝒑𝟏 ... 𝑿𝒊𝒎 Gambar 35 Representasi kromosom untuk variabel biner Fitness Function, Mutasi, Pindah Silang, Penentuan Titik Pareto Front Fitness function adalah memetakan representasi kromosom ke dalam fungsi tujuan untuk mengevaluasi nilai optimal hasil dari representasi kromosom. Bobot dari masing-masing tujuan diatas diasumsikan sama penting (diabaikan) sehingga fitness function pada tahapan perhitungan dengan algoritma genetika disini adalah fungsi tujuan itu sendiri. Mutasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Polinomial Mutation (PM) dan pindah silang menggunakan Simulated Binary Crossover (SBX) (Deb et al. 2002). Penentuan titik Pareto optimal dilakukan dengan teknik Crowding Distance yaitu membandingkan agar solusi yang dihasilkan dapat mewakili keseluruhan solusi Pareto optimal. Gambar 36 Proses perhitungan Ecludian distance pada metode LINMAP (Arora et al. 2016) Pendekatan Pengambilan Keputusan LINMAP Optimasi tujuan jamak memberikan nilai diskrit yang berbeda untuk setiap tujuan yang tidak terjadi pada optimasi tujuan tunggal. Sehingga dari sekumpulan solusi optimal pada Pareto front harus dipilih solusi yang mendekati ideal. Ideal solusi adalah adalah titik dimana setiap tujuan memiliki nilai optimal. Ide dari
89 LINMAP adalah menghitung Ecludian Distance terdekat antara titik Pareto front dengan titik solusi ideal didefinisikan sebagai berikut : n Di+ = √∑ (Fij − Fj j=1 ideal)2 , dimana n adalah jumlah tujuan, i adalah titik-titik pada Pareto front i=1,2,3,....,m. ideal adalah nilai ideal untuk tujuan ke j. Teknik LINMAP mencari titik-titik pada Fj Pareto dengan jarak paling dekat dengan titik ideal sehingga, ifinal = i ∈ min (Di+) Teknik ini diilustrasikan pada Gambar 36. Implementasi Model Optimasi Strategi Logistik pada Agroindustri Rumput Laut di Sulawesi Selatan Data yang digunakan pada penelitian ini diambil dari Sulawesi Selatan Indonesia. Uji coba ini tidak menggunakan seluruh kabupaten yang ada di Sulawesi Selatan, tetapi diambil 4 terbaik menggunakan teknik reduksi atribut RELIEF. Pengurangan jumlah kabupaten yang menjadi uji coba didasari atas efisiensi pengambilan keputusan jangka panjang baik dari realisasi hasil perhitungan maupun kinerja pendekatan yang algoritma genetika yang digunakan untuk menjawab kasus NP-Hard complex problem. Ide dari RELIEF adalah merangking atribut dari yang memiliki kepentingan/kontribusi tertinggi berdasarkan data hingga terendah. Tabel 19 Matrix jarak yang digunakan pada fungsi Z3 Takalar (Km) Wajo (Km) Luwu (Km) Bulukumba (Km) Takalar (Km) 10 243 371 132 Wajo (Km) 243 10 135 217 Luwu (Km) 371 135 10 313 Bulukumba (Km) 132 217 313 10 Sumber : Google Map Berdasarkan hasil formulasi sebelumnya pada model matematika atribut yang menjadi pertimbangan utama adalah lokasi dibangun fasilitas yang juga berdampak pada variabel logistik. Hasil dari perhitungan RELIEF diseleksi 4 daerah yang menjadi uji coba, yaitu Takalar (900 ribu ton/tahun), Wajo (250 ribu ton/tahun), Luwu (230 ton /tahun) dan bulukumba (160 ton/tahun. Lokasi pelabuhan yang digunakan adalah Selayar, Makassar dan Barru. Produk setengah jadi yang digunakan adalah rumput laut kering, ATC dan SRC dengan produk jadi rumput laut adalah pangan, industri dan farmasi. Matrix uji coba jarak untuk formulasi Z3 diambil dengan bantuan google map pada Tabel 19.
90 Tabel 20 Perkiraan biaya logistik rumput laut untuk uji coba model Jenis biaya Distribusi Biaya investasi industri produk setengah jadi Biaya investasi industri produk jadi Biaya investasi gudang bahan baku Biaya investasi gudang produk setengah jadi Biaya investasi gudang produk jadi Biaya investasi gudang pelabuhan Kisaran besaran biaya (Rp) 8 000 5 500 000 8 000 000 2 000 000 1 500 000 1 500 000 1 500 000 Satuan Per km Per ton bahan baku Per ton bahan baku Per ton Per ton Per ton Per ton Sumber: Data Olahan Biaya logistik dan investasi fasilitas logistik per km dan per ton diperoleh dari kajian biaya distribusi (Supply Chain Indonesia 2016) dan kajian biaya investasi dari kementerian perdagangan (2015) ditabulasikan pada Tabel 20. Biaya investasi dikonversi dari 165 Milyar per100 ton perbulan bahan baku (Kementerian Perindustrian dan Perdagangan 2013). 53.150 53.100 53.050 53.000 2 n a u j u T 52.950 52.900 52.850 52.800 52.750 52.700 52.650 12.100.000.000.000 12.150.000.000.000 12.200.000.000.000 12.250.000.000.000 Tujuan 1 Gambar 37 Pareto front hasil uji coba model strategi logistik dengan pendekatan NSGA II pada daerah di Sulawesi Selatan
Pabrik produk setengah jadi dan jadi untuk uji coba kasus ini diasumsikan dibangun pada daerah tersebut. Biaya bahan baku, pembangunan fasilitas, transportasi menggunakan kisaran standar daerah Sulawesi Selatan. Kasus uji coba ini digunakan untuk kasus logistik ekspor ke luar provinsi sehingga memerlukan lokasi titik pelabuhan untuk transportasi laut. Lokasi pelabuhan yang digunakan adalah Selayar, Makassar dan Barru. Produk setengah jadi yang digunakan adalah Rumput laut kering, ATC dan SRC dengan produk jadi rumput laut adalah pangan, industri dan farmasi. Proses perhitungan model strategi berbasis optimasi tujuan jamak tersebut dilakukan dengan bantuan kerangka kerja Multi-Objective Evolutionary Algorithm dengan algoritma perhitungan NSGA-II dengan nilai peluang PM 0.2 dan SBX 0.5. Kerangka kerja ini adalah kerangka kerja yang berisi seluruh algoritma perhitungan bertipe evolutionary algorithm yang memungkinkan pengguna untuk melakukan modifikasi algoritma sesuai desain dan ditulis dalam bahasa pemrograman java. Berdasarkan persoalan di Sulawesi Selatan, penelitian ini mensimulasikan 176 variabel hasil kombinasi indeks pada variabel. Setelah dilakukan perhitungan menggunakan NSGA-II dengan simulasi pada pemrograman java didapatlah diagram Pareto front sesuai yang digambarkan pada Gambar 37. Pareto front terdiri dari 16 titik dimana ke semua titik ini adalah optimal. Pengambilan keputusan yang dilakukan dengan pendekatan LINMAP dengan mengukur titik yang lebih dekat dengan solusi ideal didapatkan hasil tujuan 1 sebesar 12 123 158 750 462 dan tujuan 2 sebesar 52 682. Secara keseluruhan hasil Pareto front disajikan pada Tabel 21. Tabel 21 Hasil Pareto front Tujuan 1 (Rp) 12,141,004,149,227 12,138,920,440,882 12,125,665,660,712 12,166,123,153,947 12,180,221,967,877 12,137,263,624,612 12,185,703,062,112 12,130,040,835,712 12,205,996,873,832 12,124,612,719,607 12,125,146,139,932 12,188,421,920,862 12,123,158,750,462 12,155,653,110,162 12,156,987,663,542 12,142,103,193,187 Tujuan 2 (orang) 52,875 52,863 52,787 52,985 52,986 52,811 53,059 52,793 53,095 52,730 52,742 53,063 52,682 52,905 52,952 52,880 91
92 Tujuan 1 terdiri dari biaya dan jarak pada keputusan lokasi pembangunan fasilitas, biaya pembangunan fasilitas industri dan biaya moda transportasi. Tujuan 2 terdiri dari serapan tenaga kerja yang didapatkan. Melalui skenario model matematis yang didesain dan variabel yang membangun hasil pilihan titik menggunakan metode LINMAP didapatkan ringkasan hasil variabel sebagai berikut : 1. Jalur aliran barang logistik: Semua supplier bahan baku yang umumnya berasal dari petani rumput laut dapat memasok hasil mereka pada industri pengolahan produk setengah jadi. Pabrik produk setengah jadi dapat memasok hasilnya pada industri setengah jadi dan pengolahan produk jadi ditransportasikan ke pelabuhan. Salah satu contoh aliran logistik hasil perhitungan diilustrisikan pada Gambar 38. Gambar 38 menjelaskan bahwa bahan baku dari daerah Takalar akan disuplai pada pabrik setengah jadi yang akan dibangun di Takalar namun ia juga menyuplai bahan baku ke Kabupaten Luwu dan Wajo. Kabupaten Wajo menyuplai bahan baku ke Kabupaten Wajo dan Bulukumba. Sedangkan Luwu dan Bulukumba menyuplai hanya ke dalam daerah saja. Aliran tersebut untuk produk setengah jadi dan produk jadi berlaku sama seperti pada suplai dengan kapasitas pabrik dan produk masing-masing untuk setiap daerah sesau yang diformulasikan pada model matematika. Namun dapat dilihat Selayar tidak mendapatkan aliran logistik yang disebabkan terlalu jauhnya jarak dan besarnya biaya logistik karena harus menyebrangi selat menuju pelabuhan tersebut dibandingkan pelabuhan lainnya yang berada pada pulau utama. Gambar 38 Contoh jalur logistik hasil optimasi
2. Biaya distribusi barang mulai dari transportasi hingga diangkut ke pelabuhan ialah Rp 606 157 937 523 (sekitar 606 Milyar per tahun) dengan biaya investasi fasilitas logistik sebesar Rp 11 517 000 812 939 (sekitar 11 triliun). 3. Serapan tenaga kerja berjumlah 52 682 orang jika dibangun fasilitas logistik. 4. Kapasitas total produk setengah jadi yang harus dibangun adalah 1 757 974 (1.76 juta ton), produk jadi 289 927 (290 ribu ton) dengan kapasitas gudang bahan baku total 1 529 941 (1.5 juta ton). Dengan adanya pembangunan fasilitas logistik ini serapan rumput laut dalam negeri akan semakin maksimal sehingga masalah petani yang selalu menjual komoditas rumput laut mentah (tidak diolah terlebih dahulu) menjadi dapat diatasi. Sehingga strategi logistik ini hilirisasi dapat berjalan maksimal karena rumput laut yang biasanya dijual dengan harga sekitar 10 000 ribu per kilogram sedangkan jika diolah misalkan menjadi karagenan murni dapat menghasilkan 180 000 per kilogram rumput laut (nilai tambah 1 700 %). Desain strategi logistik ini juga membantu pemerintah untuk mengurangi pengangguran melalui penyerapan tenaga kerja dan tersedianya pasar untuk penjualan komoditas rumput laut yang dihasilkan petani. 93
8 MODEL KELEMBAGAAN SISTEM LOGISTIK AGROINDUSTRI RUMPUT LAUT Bab ini membahas desain kelembagaan sebagai salah satu strategi dalam membangun logistik agroindustry rumput laut jangka panjang. Kelembagaan menurut PBI (2005) adalah suatu sistem badan sosial atau organisasi yang melakukan suatu usaha untuk mencapai tujuan tertentu. Aspek kata kelembagaan memiliki inti kajian kepada prilaku dengan nilai, norma dan aturan yang mengikuti dibelakangnya (Syahyuti 2004). Jadi pengertian dari kelembagaan adalah suatu sistem sosial yang melakukan usaha untuk mencapai tujuan tertentu yang memfokuskan pada perilaku dengan nilai, norma dan aturan yang mengikutinya, serta memiliki bentuk dan area aktivitas tempat berlangsungnya. Lembaga yang terlibat dalam pengembangan agroindustri adalah petani selaku pembudidaya, pedagang, pengumpul kecil, supplier, koperasi dan eksportir. Saat ini secara kelembagaan keterlibatan berbagai pihak dalam pengembangan agroindustri rumput laut belum memperlihatkan koordinasi yang baik. To (2016) menyatakan bahwa sinergis kolaborasi seperti kepercayaan, tujuan bersama, mutualitas, dan kompetensi akan mendorong memberikan nilai dan keuntungan. Pengembangan rumput laut yang masih difokuskan pada kegiatan budidaya (on farm). Pola pembinaan belum mempertimbangkan faktor spesifik lokal. Diperlukan kelembagaan pembinaan sebagai bagian dari strategi pengembangan rumput laut. Pengembangan agroindustri rumput laut membutuhkan pasokan rumput laut yang kontinu dan terjamin dari segi kualitas dan kuantitas. Karenanya dalam pengembangan agroindustri rumput laut memerlukan perencanaan logistik yang mengatur dan menjaga kontinuitas bahan baku untuk agroindustri rumput laut dalam wilayah Sulawesi Selatan. Terdapat beberapa pemain utama yang memiliki kepentingan dalam manajemen rantai logistik rumput laut, yaitu : pemasok, pengumpul, eksportir, pengolah dan konsumen. Hubungan mata rantai dari pelaku- pelaku tersebut dapat berbentuk mata rantai yang terhubung satu dengan yang lain. Tujuan utama dari manajemen logistik adalah: penyerahan/ pengiriman produk secara tepat waktu demi memuaskan konsumen, mengurangi biaya, meningkatkan segala hasil dari seluruh perusahaan. Aktivitas logistik sangat membutuhkan keterpaduan baik dalam aspek infrastruktur maupun manajemen, sedangkan aktivitas logistik yang terjadi dalam rantai logistik rumput laut masih bersifat parsial dan pembinaannya tersebar di berbagai Kementerian. Kondisi ini dapat menimbulkan permasalahan terkait koordinasi, keselarasan, keterpaduan berbagai unsur yang terlibat dalam aktivitas logistik. Karenanya dibutuhkan pengelolaan dalam bentuk kelembagaan untuk mendukung efektifitas pelaksanaan koordinasi, seluruh kebijakan dalam pengembangan sistem logistik nasional." rangka menyelaraskan dan mengintegrasikan Kelembagaan yang terkelola diperlukan untuk mengkoordinasikan semua aktivitas mulai dari hulu sampai hilir produk rumput laut. Belum adanya kelembagaan logistik yang kuat juga berpengaruh terhadap pola kerjasama (kemitraan) usaha yang rentan pecah kongsi. Padahal sebuah kemitraan usaha menjadi bagian penting dalam memutus/mengurangi mata rantai distribusi rumput laut dengan begitu akan tercipta efesiensi dan nilai tambah. Faktor yang mempengaruhi keberlangsungan kelembagaan tidak bisa hanya dilihat dari segi 95
96 internal kelembagaan mempengaruhi kegiatan kelembagaan (Padmaningrum et al. 2013). tetapi juga dari segi eksternal kelembagaan yang untuk menyelaraskan pengembangan agroindustri rumput laut dapat dibentuk dengan melakukan kajian terhadap gambaran kelembagaan dan bisnis yang sudah ada. Dari gambaran yang sudah ada dievaluasi untuk membentuk pola yang lebih baik. Pembentukkan model kelembagaan dapat dilakukan dengan menggunakan metode Fuzzy AHP (Analytical Hierarchy Process) dan ISM (Interpretive Structural Modelling) (Marimin 2004). Mengembangan model kelembagaan dengan ISM pada industri (Maflahah (2010), Parthiban et al. (2012)) menggunakan metode interpretive Struktural Modeling (ISM) yang dimodifikasi dan Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam menentukan supplier. Kannan et al. (2009) menggunakan ISM dan TOPSIS fuzzy sebagai pendekatan hybrid untuk analisis dan pemilihan pihak ketiga penyedia reserve logistik. (Diabat dan Govindan (2011)) menggunakan metodologi ISM yang sama untuk menganalisis driver mempengaruhi pelaksanaan manajemen rantai pasokan hijau. Kelembagaan logistik yang diperlukan Sistem logistik dalam agroindustri rumput rumput laut di Sulawesi Selatan memiliki 4 klasifikasi sphere utama yaitu sumber bahan baku, perantara, produsen dan exportir. Dalam kajian ini dikembangkan dengan 5 elemen yang dianalisis yaitu 1). Elemen masyarakat atau yang terlibat dengan adanya sistem, 2). Kebutuhan pengoperasian sistem, 3) Kendala utama dalam penerapan sistem, 4) Tujuan dari penerapan sistem, 5) Perubahan yang dimungkinkan dari penerapan sistem. Elemen Pelaku Pelaku dalam kelembagaan logistik dapat diartikan sebagai stakeholder yang terlibat dalam upaya mengembangkan agroindustri berbasis rumput laut di Propinsi Sulawesi Selatan. Secara keseluruhan lembaga atau stakeholder yang terlibat dalam pengembangan rumput laut yang teridentifikasi adalah Petani rumput laut (P1), Koperasi/KUD (P2), Industri Pengolahan (P3), Ekportir (P4),Pengumpul/Pedagang (P5), Dinas Perindustrian dan Perdagangan (P6), Dinas Kelautan dan Perikanan (P7), Lembaga Keuangan (P8), Dinas Koperasi dan UKM (P9), Perguruan Tinggi/Balai Penelitian /LSM (P10), Toko dan Swalayan (P11), BUMN (P12). Hubungan antar elemen pelaku sistem dalam pengembangan kelembagaan logistik rumput laut diperoleh dari pendapat pakar. Structural Self Interaction Matrix (SSIM) awal kemudian disusun berdasarkan hubungan antar elemen tujuan tersebut. Reachability Matrix yang diperoleh berdasarkan SSIM awal kemudian direvisi menurut aturan transitivity. SSIM hasil revisi diperoleh berdasarkan Reachability Matrix yang telah direvisi tersebut. Diagram model struktural yang diperoleh disajikan pada Gambar 39. Driver Power tertinggi atau sub elemen kunci yang merupakan pelaku yang sangat berperan besar untuk mendorong berjalannya sistem kelembagaan logistik pada agroindustri rumput laut adalah adanya petani rumput laut (P1) yang menyediakan rumput laut untuk menjaga ketersediaan logistik. Sub elemen pelaku yang mempunyai daya dorong besar di urutan ke dua adalah industri pengolahan rumput laut (P3). Dengan kata lain, ketersediaan industri pengolahan rumput laut dalam menjalankan sistem kelembagaan logistik sangat berperan besar dalam mendorong berjalannya sistem.
Gambar 39 Model ISM struktur elemen pelaku Strukturisasi elemen pelaku pada Gambar 39 menunjukkan bahwa industri pengolahan (P3) dan petani rumput laut ((P1) berada pada level tertinggi yang berada di level 4, yang berarti bahwa berjalannya sistem kelembagaan logistik dalam agroindustri rumput laut di Provinsi Sulawesi Selatan sangat diperlukan. Kebutuhan jumlah industri pengolahan masih perlu pengembangan. Hal ini dilihat dari hasil potensi rumput laut yang dapat dihasilkan dari setiap kabupaten. Tingginya jumlah ekspor dalam bentuk bahan baku rumput laut (raw material) disamping karena harga yang lebih menguntungkan juga karena jumlah industri tidak sebanding potensi yang ada atau seluruh potensi tidak dapat terserap oleh industri pengolahan. Petani rumput laut menjadi pelaku yang peran penting dalam menjaga ketersediaan rumput laut. Pada level 3, sub elemen pelaku Dinas Perikanan dan Kelautan (P7), eksportir (P4) dan koperasi/KUD (P2). Peran sub elemen pelaku pada level terendah atau level 1 tidak memberikan peran yang kurang berarti pada sistem kelembagaan logistik dalam pengembangan agroindustri rumput laut yaitu keterlibatan perguruan tinggi, LSM, Balai penelitian (P10), Dinas Koperasi dan UKM (P9), keuangan/perbankan, dan toko dan swalayan (P11). Dalam analisis fuzzy MICMAC elemen pelaku adalah sebagai berikut : Weak driver - weak dependent variables (Autonomous). Sub elemen disektor ini pada elemen pelaku tidak ada. Weak driver - strongly dependent variables (Dependent). Sub elemen P5 (Pengumpul/pedagang), P6 (Dinas Perindustrian dan Perdagangan), P8 (Lembaga Keuangan), P9 (Dinas Koperasi dan UKM), P10 (Perguruan tinggi, LSM, Balai penelitian) dan P12 (BUMN) adalah peubah tidak bebas. Sub elemen variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel sebab atau peubah bebas. Hal ini menunjukkan peran dari lembaga tersebut masih perlu diperkuat. Belum adanya aturan yang menempatkan wewenang yang lebih jelas fungsi dan tugas lembaga dalam sistem logistik nasional termasuk dalam 97
98 pengembangan rumput laut mendukung keadaan ini. Sementara P1 (Petani rumput laut), P2 (Koperasi/KUD), P3 (Industri Pengolahan), P4 (Eksportir) dan P7 (Dinas Perikanan dan Kelautan) menjadi sub elemen pendorong kuat dan stimulus yang sangat mempengaruhi kelembagaan logistik. Pada analisis ini sensivitas peran kelembagaan lebih kuat lagi. Hasil analisis fuzzy MICMAC pada elemen pelaku disajikan pada Gambar 40. 11P2P710P3P1Sektor III (Linkage)Sektor IV I (Autonomous)Sektor II (Dependent)43P112P10P8P91 Driving Power (Kekuatan) Dependent(Ketergantungan) Driving Power Gambar 40 Analisis Fuzzy MICMAC elemen pelaku Elemen Kebutuhan Elemen kebutuhan diperlukan untuk mendukung pengembangan kelembagaan logistik rumput laut di Propinsi Sulawesi Selatan. Sejumlah sub tersedianya elemen dari elemen kebutuhan adalah pergudangan/penyimpanan rumput laut (B1), Tersedianya dana untuk investasi tempat penampungan rumput laut (B2), Tersedianya dana untuk sarana dan prasarana logistik (B3), Adanya jaminan kualitas dan kuantitas rumput laut (B4), Adanya peraturan yang mengatur pelaksaanaan sistem di tingkat pemerintah Sulawesi Selatan dan nasional (B5), Peningkatan Pendapatan Petani Rumput Laut (B6), Adanya Jaminan kontiunitas produksi rumput laut (B7), Pembinaan Pelaku dalam Rantai Pasok Agroindustri Rumput Laut (B8), Adanya pengembangan Teknologi Pengelolaan Rumput Laut (B9), Adanya peraturan pelaksanaan sistem logistik rumput laut (B10). sebagai berikut : Struktur hirarki Gambar 41 menunjukkan B4 (adanya jaminan kualitas dan kuantitas rumput laut) dan B7 (adanya jaminan kontiunitas produksi rumput laut) merupakan sub elemen yang menjadi pendorong utama dalam penerapan
kelembagaan logistik rumput laut. Jaminan kualitas dan kontuinitas produksi rumput laut merupakan kebutuhan yang paling terpengaruh dengan adanya penerapan kelembagaan logistik. Gambar 41 Model ISM struktur elemen kebutuhan Matrik kekuatan pendorong - ketergantungan untuk elemen kebutuhan program penerapan kelembagaan logistik dari analisis fuzzy MICMAC dapat dilihat pada Gambar 42. Dependent(Ketergantungan) 109Sektor IV (Independent)Sektor III (Linkage)B4,B78B2, B5,B676B1123456789104Sektor I (Autonomous)Sektor II (Dependent)3B8B92B3B1010 Driving Power (Kekuatan) Gambar 42 Analisis fuzzy MICMAC elemen kebutuhan 99
100 Hasil analisis fuzzy MICMAC terhadap elemen kebutuhan bahwa sub elemen B4 dan B7 berada pada sektor independent sehingga mempunya daya dan dorong besar terhadap sistem walaupun ketergantungan pada sistem hampir tidak ada. Sub elemen kebutuhan B1 memiliki kekuatan pendorong yang dibawah sub elemen B2, B5 dan B6 namun memiliki sedikit ketergantungan dalam sistem. Sementara sub kebutuhan B3, B8, B9 dan B10 berada pada ketergantungan yang besar pada sistem. Elemen Kendala Elemen Kendala yang diidentifikasi dibagi dalam 10 sub elemen. Sub elemen dari kendala adalah sebagai berikut: tingginya biaya logistik (K1), masih kurang berfungsinya peraturan yang mendukung penerapan sistem logistik (K2), petani kurang konsisten menjaga mutu (K3), luas wilayah dan kondisi geografis sehingga mempersulit pengantaran rumput laut (K4), belum berkembangnya usaha dibidang logistik (5), belum terbentuknya jaringan dan kerjasama yang saling mendukung diantara pengusaha (K6), banyaknya pihak terkait dengan berbagai kepentingan dalam sistem logistik (K7), kurang adanya dukungan pemerintah dalam mengontrol harga rumput laut (K8), kurangnya pembinaan terhadap petani (K9), dan rendahnya pendidikan dan keterampilan petani (K10). Gambar 43 Model ISM struktur elemen kendala
Model struktur elemen kendala terdapat 3 sub elemen yang menjadi pendorong sub elemen lainnya yaitu K6, K4 dan K2. Secara keseluruhan hasil ISM pada elemen kendala disajikan pada Gambar 43. Elemen kendala pada analisis fuzzy MICMAC yang disajikan Gambar 44 menunjukkan kesembilan sub elemen kendala merupakan sub elemen kekuatan dan ketergantungan cukup besar dalam pengembangan kelembagaan logistik yaitu tingginya biaya logistik (K1), masih kurang berfungsinya peraturan yang mendukung penerapan sistem logistik (K2), petani kurang konsisten menjaga mutu (K3), luas wilayah dan kondisi geografis sehingga mempersulit pengantaran rumput laut (K4), belum terbentuknya jaringan dan kerjasama yang saling mendukung diantara pengusaha (K6), banyaknya pihak terkait dengan berbagai kepentingan dalam sistem logistik (K7), kurang adanya dukungan pemerintah dalam mengontrol harga rumput laut (K8), kurangnya pembinaan terhadap petani (9), dan rendahnya pendidikan dan keterampilan petani (K10). Kesembilan sub elemen tersebut termasuk ke dalam kategori sektor Linkage adalah sub elemen yang mempunyai kekuatan penggerak dan ketergantungan yang kuat, atau dengan kata lain menjadi kendala kuat yang akan mempengaruhi kelembagaan logistik secara signifikan. Dependent(Ketergantungan) 10K69Sektor III (Linkage)Sektor IV I (Autonomous)Sektor II (Dependent)321K50 Driving Power (Kekuatan) Gambar 44 Analisis fuzzy MICMAC kendala Sub elemen kendala belum berkembangnya usaha dibidang logistik (K5) masuk dalam sektor II (dependent) adalah memiliki kekuatan yang lemah namun ketergantungan yang cukup besar dalam pengembangan kelembagaan logistik. 101
102 Elemen Tujuan Elemen tujuan dalam kelembagaan logistik dibagi dalam sub elemen sebagai berikut : mendukung penerapan sistem logistik nasional (T1), memperoleh posisi tawar dan informasi pasar yang akurat (T2), meningkatkan sistem penanganan bahan baku (T3), meningkatkan nilai tambah produk rumput laut (T4), meningkatkan mutu rumput laut (T5), mengefektifkan jalur pemasaran rumput laut (T6), penguatan peran dan kontrol pemerintah (T7), meningkatkan koordinasi antar stakeholder (T8), peningkatan sarana prasarana logistik (T9). Gambar 45 Model ISM struktur elemen tujuan Struktur ISM dalam elemen tujuan pada Gambar 45 menunjukkan sub elemen tujuan mendukung penerapan sistem logistik nasional (T1) menjadi sub elemen pendorong untuk sub tujuan yang lainnya. Jaringan sistem logistik dalam negeri dan keterhubungannya dengan jaringan logistik global akan menjadi kunci kesuksesan di era persaingan rantai pasok global (global supply chain). Peran strategis sistem logistik nasional tidak hanya dalam memajukan ekonomi nasional, namun sekaligus sebagai salah satu wahana pemersatu bangsa dalam bingkai Negara Kesatuan Republik Indonesia (NKRI). Sistem logistik nasional yang efektif dan efisien diyakini mampu mengintegrasikan daratan dan lautan menjadi satu kesatuan yang utuh dan berdaulat, sehingga diharapkan dapat menjadi penggerak bagi terwujudnya Indonesia sebagai negara maritim. Sub elemen tujuan T1 (mendukung penerapan sistem logistik nasional) dan T3 (meningkatkan sistem penanganan bahan baku) berada pada sektor independen dan memiliki daya dorong paling tinggi dalam mendorong tujuan lain pada agroindustri rumput laut untuk terlibat dalam kelembagaan logistik. Peringkat daya dorong tertinggi urutan ke dua adalah sub elemen tujuan T2 (memperoleh posisi tawar dan informasi pasar yang akurat) yang juga berada di sektor independen. Hal ini berarti bahwa jika T1 dan T2 serta T3 memiliki daya dorong yang besar untuk mendorong tujuan lainnya untuk terlibat dalam kelembagaan logistik. Dengan daya gerak yang besar dan ketergantungan terhadap sistem yang rendah, keterlibatan
ketiga tujuan ini akan mendorong keterlibatan tujuan lainnya dalam pengembangan agroindustri agroindustri rumput laut untuk terlibat dalam kelembagaan logistik. Sub elemen T4, T5 dan T6 berada pada sektor ketergantungan bersama- sama dengan sub elemen T9. Hal ini berarti berarti bahwa kelima tujuan ini sangat kecil daya dorongnya untuk mendorong sub elemen tujuan lain untuk menjalankan kelembagaan logistik, bahkan keempat sub elemen tersebut tergantung pada keterlibatan sub elemen tujuan lainnya. Sub elemen T7 dan T8 berada pada sektor 3 (linkage), kekuatan dan ketergantungan yang cukup besar dalam pengembangan kelembagaan logostik. Sub elemen tujuan ini harus dikaji dengan hati-hati, sebab hubungan antar sub elemen tujuan ini tidak stabil. Setiap tujuan pada sub elemen ini dapat berdampak pada sub elemen lain dan berpengaruh terhadap penerapan kelembagaan logistik. Dependent(Ketergantungan) Driving Power (Kekuatan) 9Sektor IV (Independent)Sektor III I (Autonomous)Sektor II (Dependent)3T9T6T4210 Gambar 46 Analisis fuzzy MICMAC elemen tujuan Elemen Perubahan Elemen perubahan yang diharapkan dengan pengembangan kelembagaan logistik rumput laut dibagi dalam 9 sub elemen. Sub elemen dari perubahan adalah sebagai berikut : terbentuknya model kolaborasi yang jelas dan menguntungkan (R1), pemberdayaan kawasan masyarakat sekitar lokasi budidaya rumput laut (R2), biaya logistik dalam negeri menjadi turun (R3), ketersediaan rumput laut menjadi mudah dan cepat didapat terutama bagi industri pengolahan (R4), petani mendapatkan harga rumput laut yang optimal (R5), Penciptaan nilai tambah yang lebih tinggi (R6), kelancaran rantai pasok rumput laut (R7), terciptanya kolaborasi antar lembaga (R8), dan terbentuknya "trust" dan komitmen antar lembaga terkait/masyarakat (R9). 103
104 Gambar 47 Model ISM struktur elemen perubahan Dalam model struktur ISM sub elemen perubahan R1, R4 dan R8 menunjukkan sub elemen pendorong pada sub elemen lainnya. Sektor IV (Independent)9Sektor III R3,R5, R6Sektor I (Autonomous)Sektor II (Dependent)321R90 Dependent(Ketergantungan) Driving Power (Kekuatan) Gambar 48 Analisis fuzzy MICMAC elemen perubahan Hasil analisis fuzzy MICMAC pada elemen perubahan menunjukkan bahwa sub elemen terbentuknya model kolaborasi yang jelas dan menguntungkan (R1), ketersediaan rumput laut menjadi mudah dan cepat didapat terutama bagi industri pengolahan (R4) dan ), terciptanya kolaborasi antar lembaga (R8) termasuk ke dalam kategori sector IV. Ketiga sub elemen adalah sub elemen yang mempunyai kekuatan penggerak yang kuat dan ketergantungan yang lemah terhadap faktor yang lain. Sub elemen tesebut juga dapat menjadi faktor sukses yang akan mempengaruhi pengembangan kelembagaan logistik rumput laut secara signifikan.
Tabel 22 Hasil ISM dan Analisis Fuzzy MICMAC Keseluruhan Elemen Pelaku Level 4:P1, P3Independent:P1, P2, P3, P4, P7Level 3:P2, P4, P7Dependent:P5, P6, P8, P9, P10, P11Level 2:P5, P6, P12Autonomous:P10Level 1:P8, P9, P10, P11KebutuhanLevel 3:B4, B7Independent:B1, B2, B4,B5, B6, B7Level 2:B1, B2, B5, B6Dependent:B3, B8, B9, B10Level 1:B3, B8, B9, B10KendalaLevel 5K2, K4, K6Linkage:K1, K2, K3, K4, K6, K7, Level 4:K7K8, K9, K10Level 3:K8Dependent:K5Level 2:K1, K3, K9, K10Level 1:K5TujuanLevel 4:T1Independent:T1, T2, T3Level 3:T3Linkage:T7, T8Level 2:T2Dependent:T4, T5, T6, T9Level 1:T4, T5, T6, T8, T9PerubahanLevel 3:R1, R4, R8Independent:R1, R4, R8Level 2:R2, R3, R5, R6, R7Dependent:R2, R3, R5, R6, R7, R9Level 1:R9Analisis Fuzzy MICMACLevel Struktur Hierarki Dalam kolaborasi antar stakeholder dalam pengembangan logistik rumput laut harus mengamperhatikan prinsip kemitraan yang didasarkan keterbukaan, keadilan dan usaha yang berkelanjutan. Sub elemen R2, R3, R5, R6, R7 dan R9 termasuk dalam sektor II (dependent), meskipun R9 kekuatan penggeraknya paling rendah diantara sub elemen lainnya. Secara keseluruhan hasil analisis ISM dan fuzzy MICMAC pada kelembagaan logistik disajikan pada Tabel 22. Keterkaitan antar elemen kunci diperlihatkan pada Gambar 49. Pengembangan agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan harus dipacu mengingat sebagian besar rumput laut kering diekspor, sedangkan suplai rumput laut kering ke industri pengolahan di wilayah Sulawesi Selatan belum optimal. Hal ini diamati dari kebutuhan rumput laut kering untuk industri pengolahan sudah didatangkan dari luar wilayah Sulawesi Selatan. Untuk itu pengaturan logistik rumput laut perlu perencanaan agar industri pengolahan rumput laut di Sulawesi Selatan tidak mengalami kekurangan bahan baku. Penyiapan logistik rumput laut dimulai dari titik sentral produksi rumput laut. Terdapat 4 wilayah terbaik dengan tingkat produksi terbesar di Sulawesi Selatan yaitu Bulukumba, Takalar, Wajo dan Luwuk. Dengan masing-masing kapasitas gudang hasil optimasi yang dapat menampung rumput laut dari pembudidaya atau pengumpul. Pengelompokkan logistik rumput laut pada wilayah terdekat dari 4 wilayah tersebut mengatasi kendala transportasi atau biaya logistik yang tinggi akibat jarak dan kondisi geografis dari sentral produksi yang terpencar cukup jauh. Peran dari pemerintah yang diwakilkan oleh Dinas Kelautan dan Perikanan untuk menfasilitasi terciptanya kolaborasi antar industri, eksportir, koperasi/KUD dan pembudidaya menjadi faktor kunci untuk meningkatkan kemitraan dan 105
106 integrasi antar hulu dan hilir agar jaminan pasokan bahan baku dapat terjaga. Dibutuhkan perencanaan pengaturan agar logistik rumput laut dapat berfungsi untuk mendukung penerapan sistem logistik nasional. Logistik rumput laut ditingkat pemasok bahan baku perlu disusun Standar Nasional Indonesia (SNI) sebagai jaminan kualitas bahan yang mendukung pengembangan agroindustri rumput laut. Sedangkan untuk mengikat pemasok agar menyalurkan hasil budidayanya ke wilayah yang telah diatur maka dibuat MoU yang dapat menguatkan kerjasama pemasok dan industri. P4Eksportir P1Pembudidaya rumput laut B7Adanya Jaminan kontiunitas produksi rumput laut B4Adanya jaminan kualitas dan kuantitas rumput laut K2Masih kurang berfungsinya peraturan yang mendukung penerapan sistem logistik K3Petani kurang konsisten menjaga mutu P3Industri pengolahan R8Terciptanya kolaborasi antar lembaga B1Tersedianya Pergudangan/penyimpanan rumput laut R4Ketersediaan rumput laut menjadi mudah dan cepat didapat terutama bagi industri pengolahan T2Memperoleh posisi tawar dan informasi pasar yang akurat T1Mendukung penerapan sistem logistik nasional R1Terbentuknya model kolaborasi yang jelas dan menguntungkannas Kelautan dan Perikanan B5Adanya peraturan yang mengatur pelaksaanaan sistem di tingkat pemerintah Sulawesi Selatan dan nasional K7Banyaknyapihak terkait dengan berbagai kepentingan dalam sistem logistik B2Tersedianya dana untuk investasi tempat penampungan rumput laut P7Dinas Kelautan dan Perikanan K6Belum terbentuknya jaringan dan kerjasama yang saling mendukung diantara pengusaha T3Meningkatkan sistem penanganan bahan baku K1Tingginya biaya logistik K4Luas wilayah dan kondisi geografissehingga mempersulit pengantaran rumput laut B6Peningkatan Pendapatan Petani Rumput Laut Gambar 49 Keterkaitan elemen kunci dalam analisis ISM Fuzzy MICMAC Kendala banyaknya kepentingan dalam pengembangan logistik rumput laut perlu diatasi dengan adanya sinergi antar Kementrian dan lembaga terkait melalui penyusunan Roadmap provinsi. Pemerintah dan pengusaha industri pengolahan rumput laut perlu membangun kemitraan untuk meningkatkan nilai tambah rumput laut dan mendorong investasi di kawasan produksi dan industri. Pemerintah harus siap sebagai regulator, fasilitator dan dinamisator. Industri pengolahan rumput laut mendukung kebijakan/strategi pengaturan tataniaga ekspor rumput laut kering (raw
material) yang akan dilakukan Pemerintah dalam rangka pengembangan industri pengolahan rumput laut di Sulawesi Selatan. Dinas Kelautan dan Perikanan dan pemerintah daerah bersama-sama mendorong pengembangan logistik dengan melakukan pembinaan kemudahan perizinan, kebijakan pemberian insentif/stimulus untuk kemudahan investasi pada wilayah sentral budidaya rumput laut. Kemitraan yang dibangun dalam mendukung logistik rumput laut memberikan keuntungan (harga) yang wajar pada pembudidaya atau koperasi/KUD sehingga kontinuitas produksi dapat terjamin. 107
9 SKENARIO, VERIFIKASI DAN VALIDASI STRATEGI LOGISTIK AGROINDUSTRI RUMPUT LAUT Bab ini menjelaskan tentang skenario strategi yang dimodelkan pada bab sebelumnya. Skenario terdiri dari 3 (Tabel 23) yang dipertimbangkan berdasarkan ekspor rumput laut kering dan pengolahan rumput laut kering hingga menjadi produk (hilirisasi). Skenario yang diatur pada penelitian ini adalah 30% diekspor dalam bentuk bahan baku 70% diolah menjadi produk hilir, 30% diekspor dalam bentuk bahan baku 70% diolah menjadi produk hilir, 50% diekspor dalam bentuk bahan baku 50% diekspor dalam bentuk produk hilir. Jika diskenariokan dalam bentuk tersebut maka yang perlu diganti adalah bagian data yang digunakan untuk menguji skenario disini adalah data 4 kabupaten terpilih hasil perhitungan menggunakan RELIEF. Batasan pada formulasi gudang bahan baku masing-masing daerah harus melebihi suplai bahan baku dari petani. Jumlah bahan baku dari petani (BB) didapat dari prediksi hasil rumput laut daerah pada model kombinasi jaringan syaraf tiruan dan IT2FLS. Masalah ini diformulasikan sebagai berikut 𝑐𝑔 ≥ 𝐵𝐵𝑠 𝑋𝑠 Serta batasan kapasitas pabrik setengah jadi mampu mengolah semua bahan baku untuk memastikan bahan baku tidak terlalu lama disimpan dan jumlah pabrik pengolah mampu mengolah perkiraan hasil rumput laut dari petani hasil jaringan syaraf tiruan dan IT2FLS. 𝐼 𝑀 𝑐𝑝1 ∑ ∑ 𝑋𝑖𝑚 𝑖=1 𝑚=1 𝑓𝑙𝑜𝑤1 ≥ 𝐵𝐵𝑠 𝑋𝑠𝑖𝑚 Tabel 23 Skenario uji coba model pada Agroindustri Rumput Laut Sulawesi Selatan Skenario 1 2 3 Pengolahan Produk hilir (%) 70 50 30 Ekspor bahan baku (%) 30 50 70 Strategi dengan Skenario 1 Skenario pertama adalah penjualan produk rumput laut dalam bentuk bahan baku (rumput laut kering) ke pasar ekspor sebanyak 30% dari total panen dan 70%- nya diolah menjadi produk hilir. Hasil Pareto dari skenario ini diilustrasikan pada Gambar 50. Berdasarkan hasil LINMAP pada skenario ini didapatkan hasil nilai tujuan 1 terpilih untuk biaya yang dihasilkan dari scenario strategi jangka panjang adalah 9 946 171 276 560 dan serapan tenaga kerja yang dihasilkan adalah 42 353 orang. Hasil dari skenario ini jika divisualisasikan dalam bentuk gambar aliran dan kapasitas logistik terlihat pada Gambar 51. 109
110 2 n a u j u T ) a j r e k a g a n e t n a p a r e s s k a m ( 42.800 42.750 42.700 42.650 42.600 42.550 42.500 42.450 42.400 42.350 42.300 9.900.000.000.000 9.950.000.000.000 10.000.000.000.000 10.050.000.000.000 Tujuan 1 (Biaya logistik) Gambar 50 Pareto front untuk skenario 1 Berdasarkan aliran logistik pada Gambar 51, dapat disimpulkan beberapa aliran yang berbeda dibandingkan dengan 100% diolah menjadi produk adalah aliran barang dari produk setengah jadi dan produk jadi yaitu pada aliran dari Wajo, Luwu dan Bulukumba. Total kapasitas yang berbeda untuk setiap pabrik dan gudang pada masing-masing daerah. Jika diasumsikan bahwa kapasitas gudang bahan baku untuk masing-masing pelaku pasar, petani dan KUD (skala UKM) sebanyak 600 ton rumput laut maka dibutuhkan sebanyak 1 785 gudang bahan baku yang terdiri dari 1 054 gudang di Bulukumba, 283 gudang di Wajo, 271 gudang di Luwu dan 176 gudang di Bulukumba. Gambar 51 Aliran logistik dan kapasitas untuk skenario 1
Jika diasumsikan bahwa pabrik produk setengah jadi skala UKM mampu mengolah 460 ton dalam 6 bulan (2 ton per hari) maka dibutuhkan sebanyak 2 675 UKM yang harus dibangun untuk mengolah 70% rumput laut menjadi produk setengah jadi. Jika diasumsikan bahwa UKM pangan, Industrial grade, dan farmasi memiliki kapasitas berturut-turut 100 kg per hari (18 ton per 6 bulan), industrial grade dan farmasi mengolah 10 ton per hari (1 800 ton per 6 bulan) dengan masing- masing alokasi dari 70% adalah sebanyak 30%,40% dan 30% maka membutuhkan pembangunan UKM pangan sebanyak 3 382, 33 pabrik pengolahan farmasi dan 45 pabrik pengolahan Industrial grade. Jika 70% diolah menjadi produk hilir dengan nilai tambah untuk produk setengah jadi Rp 180 000 per Kg (nilai tambah 1 800%) dengan total yang harus diolah sebanyak 1 071 021.7 ton maka akan didapatkan pendapatan kotor sebesar Rp 192 783 906 000 000 (193 triliun) dibandingkan selama ini jika 70% diekspor yang nilai tambahnya hanya 10 000 yang hanya menghasilkan pendapatan sebesar Rp 10 710 217 000 000 (11 triliun). Jika keuntungan dihasilkan adalah 30% dari harga penjualan produk maka keuntungan yang didapat dari pengolahan karagenan murni adalah Rp 57 835 171 800 000 lebih besar dari pendapatan kotor ekspor rumput laut kering (diolah dari berbagai sumber). Strategi dengan Skenario 2 Skenario kedua adalah penjualan produk rumput laut dalam bentuk bahan baku (rumput laut kering) ke pasar ekspor sebanyak 40% dari total panen dan 60%- nya diolah menjadi produk hilir. Hasil Pareto dari skenario ini diilustrasikan pada Gambar 52. Berdasarkan hasil LINMAP pada skenario ini didapatkan hasil nilai tujuan 1 terpilih untuk biaya yang dihasilkan dari scenario strategi jangka panjang adalah 7 273 895 250 277 dan serapan tenaga kerja yang dihasilkan adalah 31 609 orang. Hasil dari skenario ini jika divisualisasikan dalam bentuk gambar aliran dan kapasitas logistik terlihat pada Gambar 53. 2 n a u j u T ) a j r e k a g a n e t n a p a r e s 31.900 31.850 31.800 31.750 31.700 i s a m 31.650 i s k a M 31.600 ( 31.550 7.260.000.000.000 7.280.000.000.000 7.300.000.000.000 7.320.000.000.000 7.340.000.000.000 (Tujuan 1 : Minimasi biaya logistik) Gambar 52 Pareto front untuk skenario 2. 111
112 Berdasarkan aliran logistik pada Gambar 53 dapat disimpulkan beberapa aliran yang berbeda dibandingkan dengan 100% maupun 70% diolah menjadi produk adalah aliran barang dari produk setengah jadi dan produk jadi yaitu pada aliran dari Kabupaten Wajo, serta total kapasitas yang berbeda untuk setiap pabrik dan gudang pada masing-masing daerah. Jika diasumsikan bahwa kapasitas gudang bahan baku untuk masing-masing pelaku pasar, petani dan KUD (skala UKM) sebanyak 600 ton rumput laut maka dibutuhkan sebanyak 1 530 gudang bahan baku yang terdiri dari 904 gudang di Bulukumba, 243 gudang di Wajo, 233 gudang di Luwu dan 151 gudang di Bulukumba. Gambar 53 Aliran logistik dan kapasitas untuk skenario 2. Jika diasumsikan bahwa pabrik produk setengah jadi skala UKM mampu mengolah 460 ton dalam 6 bulan (2 ton per hari) maka dibutuhkan sebanyak 1 996 UKM yang harus dibangun untuk mengolah 60% rumput laut menjadi produk setengah jadi. Jika diasumsikan bahwa UKM pangan, Industrial grade, dan farmasi memiliki kapasitas berturut-turut 100 kg per hari (18 ton per 6 bulan), industrial grade dan farmasi mengolah 10 ton per hari (1 800 ton per 6 bulan) dengan masing- masing alokasi dari 60% adalah sebanyak 30%, 40% dan 30% maka membutuhkan pembangunan UKM pangan sebanyak 2 899, 28 pabrik pengolahan farmasi dan 38 pabrik pengolahan Industrial Grade. Jika 70% diolah menjadi produk hilir dengan nilai tambah untuk produk setengah jadi Rp 180 000 per Kg (nilai tambah 1 800%) dengan total yang harus diolah sebanyak 918 018.6 ton maka akan didapatkan pendapatan kotor sebesar Rp 165 243 348 000 000 (165 triliun) dibandingkan selama ini jika 70% diekspor yang nilai tambahnya hanya 10 000 yang hanya menghasilkan pendapatan sebesar Rp 10 710 217 000 000 (11 triliun). Jika keuntungan dihasilkan adalah 30% dari harga penjualan produk maka keuntungan yang didapat dari pengolahan karagenan murni adalah Rp 49 573 004 400 000
(50 triliun), lebih besar dari pendapatan kotor ekspor rumput laut kering (diolah dari berbagai sumber). Strategi dengan Skenario 3 Skenario ketiga adalah penjualan produk rumput laut dalam bentuk bahan baku (rumput laut kering) ke pasar ekspor sebanyak 50% dari total panen dan 50%- nya diolah menjadi produk hilir. Hasil Pareto dari skenario ini diilustrasikan pada Gambar 54. Berdasarkan hasil LINMAP pada skenario ini didapatkan hasil nilai tujuan 1 terpilih untuk biaya yang dihasilkan dari skenario strategi jangka panjang adalah Rp 6 061 579 375 231 dan serapan tenaga kerja yang dihasilkan adalah 26 341 orang. Hasil dari skenario ini jika divisualisasikan dalam bentuk gambar aliran dan kapasitas logistik terlihat pada Gambar 55. 26.600 a j r e k a g a n e t n a p a r e s 26.550 26.500 26.450 i s a m 26.400 i s k a M 26.350 26.300 Rp6.040.000.000.000 Rp6.060.000.000.000 Rp6.080.000.000.000 Minimasi biaya logistik Rp6.100.000.000.000 Rp6.120.000.000.000 Gambar 54 Pareto front untuk skenario 3. Berdasarkan aliran logistik pada Gambar 55 dapat disimpulkan beberapa aliran yang berbeda dibandingkan dengan 100%, 70% maupun 60% diolah menjadi produk adalah aliran barang dari produk setengah jadi dan produk jadi yaitu pada aliran dari Kabupaten Wajo. Serta total kapasitas yang berbeda untuk setiap pabrik dan gudang pada masing-masing daerah. Jika diasumsikan bahwa kapasitas gudang bahan baku untuk masing-masing pelaku pasar, petani dan KUD (skala UKM) sebanyak 600 ton rumput laut maka dibutuhkan sebanyak 1 275 gudang bahan baku yang terdiri dari 753 gudang di Bulukumba, 202 gudang di Wajo, 194 gudang di Luwu dan 126 gudang di Bulukumba. Jika diasumsikan bahwa pabrik produk setengah jadi skala UKM mampu mengolah 460 ton dalam 6 bulan (2 ton per hari) maka dibutuhkan sebanyak 1 842 UKM yang harus dibangun untuk mengolah 50% rumput laut menjadi produk setengah jadi. Jika diasumsikan bahwa UKM pangan, Industrial grade, dan farmasi memiliki kapasitas berturut-turut 100 kg per hari (18 ton per 6 bulan), industrial grade dan farmasi mengolah 10 ton per hari (1 800 ton per 6 bulan) dengan masing- masing alokasi dari 50% adalah sebanyak 30%, 40% dan 30% maka membutuhkan 113
114 pembangunan UKM pangan sebanyak 2 433, 24 pabrik pengolahan farmasi dan 32 pabrik pengolahan Industrial Grade. Jika 50% diolah menjadi produk hilir dengan nilai tambah untuk produk setengah jadi Rp 180 000 per Kg (nilai tambah 1 800%) dengan total yang harus diolah sebanyak 765 016 ton maka akan didapatkan pendapatan kotor sebesar Rp 137 702 790 000 000 (138 triliun) dibandingkan selama ini jika 70% diekspor yang nilai tambahnya hanya 10 000 yang hanya menghasilkan pendapatan sebesar Rp 10 710 217 000 000 (11 triliun). Jika keuntungan dihasilkan adalah 30% dari harga penjualan produk maka keuntungan yang didapat dari pengolahan karagenan murni adalah Rp 41 310 837 000 000 (41 triliun), lebih besar dari pendapatan kotor ekspor rumput laut kering (diolah dari berbagai sumber). Gambar 55 Aliran logistik dan kapasitas untuk skenario 3. Tabel 24 Hasil skenario kebijakan Skenario Sumber 1 Bahan Baku (ton) Gudang : 1 071 023 2 Gudang 918 020 : Pabrik Produk Setengah Jadi (ton) Kapasitas : Pabrik Gudang : 954 833 275 749 Kapasitas : Pabrik Gudang : 818 428 236 365 Pabrik Produk Jadi (ton) Kapasitas : Pabrik Gudang : : Kapasitas : Pabrik Gudang 160 003 42 948 137 145 36 811 Pelabuhan Distribusi (ton) Gudang : 165 821 Gudang : 142 132 3 Gudang 765 017 : Kapasitas : Pabrik Gudang : 682 022 203 270 Kapasitas : Pabrik Gudang : 114 286 31 698 Gudang : 118 443
Analisis Hasil Skenario Strategi Logistik Agroindustri Rumput Laut Berdasarkan publikasi UKM Sulawesi Selatan dari Basalamah 2015, jumlah UKM di Provinsi tercatat 6 498 dengan total UKM 1 949 dengan total serapan tenaga kerja sekitar 14 766. Total UKM pengolah produk setengah jadi sekitar 1 365 dengan total UKM yang mengolah produk hilir rumput laut sebanyak 585 UKM. Jika dianalisis maka skenario yang paling cepat dapat terealisasi adalah 50% diolah menjadi produk jadi dan 50% diekspor dalam bentuk bahan baku. Pertimbangan ini didasarkan pada realisasi yang paling mungkin dilaksanakan dalam waktu dekat. Sehingga perlu mendorong perkembangan UKM sebanyak 477 UKM dengan serapan tenaga kerja bertambah sebanyak 11 575 orang. Berdasarkan hasil analisis didapat bahwa hubungan kolaborasi yang saling menguntungkan dan ketersediaan rumput laut menjadi faktor yang cukup kuat pada keberhasilan kelembagaan logistik. Jika ditambah beberapa UKM yang harus mengolah rumput laut harus dirancang suatu kolaborasi antar aktor yaitu pemerintah, swasta, masyarakat, pelaku logistik dan petani untuk menciptakan kelancaran sistem logistik agroindustri rumput laut. Secara umum penelitian ini menemukan bahwa hilirisasi rumput laut memiliki keuntungan yang cukup besar sebagai incame dibanding diekspor dalam bentuk bahan baku. Perlu pertimbangan dan pelatihan untuk UKM agar mampu bersaing di Pasar Nasional dalam bentuk standarisasi produk hilir. Kelancaran logistik yang perlu didukung pembangunan jangka panjang hasil penelitian ini perlu mendapat tindak lanjut dalam tahap awal skenario strategi 50% -50%. Upaya mendukung peningkatan pencapaian hilirisasi rumput laut oleh pemerintah dapat dilakukan dengan meningkatkan peran dari para pelaku dalam rantai logistik rumput laut yang lebih mendorong yaitu petani, industri pengolahan, ekportir dan Dinas Perikanan dan Kelautan. Verifikasi Model Strategi Logistik Agroindustri Rumput Laut di Sulawesi Selatan Verifikasi model dilakukan dengan memeriksa kesesuaian hasil yang didapat dan perencanaan hasil yang ditargetkan pada analisis dan desain sistem. Gambar 56 Verifikasi model konspetual proses bisnis logistik agroindustri rumput laut Model proses bisnis diverifikasi dengan bantuan perangkat lunak Sybase Power Designer dengan konsep verifikasi secara konseptual. Verifikasi ini ditandai dengan 0 Error dan 0 Warning dengan pertimbangan pemeriksaan proses, input, 115
116 output, aliran pada proses bisnis dan beberapa variabel-variabel yang mempengaruhi sistem. Hasil verifikasi diperlihatkan pada Gambar 22, yang menunjukkan 0 Error dan 0 Warning sehingga model proses bisnis telah terverifikasi. Tabel 25 Verifikasi model pembelajaran untuk perkiraan kondisi lingkungan pertumbuhan rumput laut Nama variabel Hasil model Min: 28 Maks: 34 Tinggi gelombang Min: 0.31 Maks: 0.71 Min: 0.05 Maks: 0.92 Oksigen terlarut Min: 4.01 Maks: 5.35 Min: 4 Maks: 15 Min: 28.2 Maks: 30.5 Salinitas Kadar fosfat Kecepatan gelombang Temperatur Rentang target hasil Verifikasi (ya/tidak) Ya 25 - 38 0.1 - 0.9 Ya 0.004 - 2.6 Ya 0.6 - 5.4 Ya 3.5 - 16 Ya 25 - 32 Ya Konsentrasi nitrat Min: 8 6 - 42 Ya Kedalaman Keterlindungan pH Maks: 39 Min: 88 Maks: 142 Min: 2.1 Maks: 6.56 Min: 7.31 Maks: 7.99 70 - 200 1.5 - 8 6 - 8 Ya Ya Ya Model pemetaan potensi rumput laut diverifikasi dengan memeriksa hasil yang dihasilkan dengan target perkiraan rentang nilai luaran seperti yang ditabulasikan pada Tabel 25. Tabel 26 Verifikasi model pemetaan daerah potensi penghasil rumput laut No Test Kabupaten Luwu Utara 1 Paloppo 2 Luwu 3 4 Wajo Bone 5 Sinjang 6 Bulukumba 7 Barru 8 Hasil (ton) 33 930 27 519 244 945 237 900 128 204 12 220 158 440 891 Rentang perkiraan hasil (ton) 30 000-40 000 20 000-35 000 200 000-300 000 200 000-300 000 100 000-200 000 10 000-20 000 100 000-250 000 500-1000 Verifikasi (ya/tidak) Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya
Model pemetaan berbasis IT2FLS diverifikasi dengan menyesuaikan hasil yang didapat dengan target perkiraan rentang potensi yang seharusnya dihasilkan model. Hasil verifikasi model pemetaan potensi tersebut ditabulasikan pada Tabel 26. Tabel 26 memperlihatkan bahwa perkiraan produksi yang dihasilkan telah sesuai dengan perkiraan hasil yang diset berdasarkan data historis sehingga sub- model ini terverifikasi. Model strategi berbasis optimasi yang didesain sehingga menghasilkan luaran yang layak (feasible) mengindikasikan bahwa model matematika tujuan jamak yang didesain dengan bentuk model MILP dapat memberikan hasil logis sehingga model ini terverifikasi. Secara lebih lengkap ditampilkan pada Tabel 27. Tabel 27 Verifikasi model optimasi tujuan jamak Aspek verifikasi Biaya Serapan Tenaga Kerja Aliran/transportasi Gudang Bahan Baku Gudang produk setengah jadi Gudang produk jadi Gudang ekspor Sesuai Batasan formulasi? Target luaran 1Triliun-20Triliun 5 000-100 000 Dibuka/ditutup (biner) 0-1 000 000 0-700 000 0-500 000 500 000 ya Verifikasi (Ya/Tidak) Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Model kelembagaan diverifikasi dengan aspek yang dianalisis pada konseptual yaitu pelaku logistik, kebutuhan logistik, kendala logistik, tujuan logistik, perubahan logistik dan interaksi antar aktor. Berdasarkan analisis ISM Fuzzy MICMAC dapat disimpulkan bahwa model ini telah menggambarkan interaksi aktor ditinjau dari aspek-aspek tersebut sehingga model kelembagaan telah terverifikasi. Validasi Model Strategi Logistik Agroindustri Rumput Laut di Sulawesi Selatan Validasi model dilakukan dengan membandingkan model yang telah didesain dengan requirement system pada analisis sistem entitas. Berdasarkan Tabel 28 dapat disimpulkan bahwa secara konseptual dan representasi sistem, model strategi logistik agroindustri rumput laut telah valid. Implementasi Manajerial Model ini memberikan hasil berupa konseptual yang dapat diterapkan oleh pemerintah dalam mendesain, mengembangkan dan mengelola suatu kawasan industri rumput laut dengan fokus pada pengembangan logistik. Model mampu memberikan perkiraan hasil dan potensi luasan suatu daerah penghasil rumput laut sehingga implementasi kebijakan dapat direncanakan dengan lebih baik. Model 117
118 juga mampu memberikan jumlah infrastruktur yang harus dibangun, minimum biaya dan serapan tenaga kerja yang mungkin dihasilkan jika suatu skenario akan diterapkan pemerintah dalam mendesain, mengembangkan dan mengelola logistik agroindustri rumput laut. Model juga memberikan gambaran kelembagaan yang harus disiapkan pemerintah untuk mengembangkan strategi logistik rumput laut. Model ini dapat dijadikan aturan pemerintah daerah maupun pemerintah pusat melalui kementerian terkait sehingga kebijakan logistik agroindustri rumput laut lebih terukur dengan mendukung hilirisasi dan keberpihakan kepada petani. Tabel 28 Validasi model strategi Fitur model Konseptual model proses bisnis yang mengandung sub sistem pengadaan, logistik internal dan logistik produk jadi Pemetaan menghasilkan perkiraan produk yang dipanen, serta potensi luasan masing-masing daerah Strategi logistik berbasis optimasi dengan logistik pertimbangan meliputi transportasi, biaya, tenaga kerja, alur logistik, serta fasilitas Model yang kelembagaan mempertimbangan pelaku, interaksi, kendala, perubahan, kebutuhan dan tujuan Usulan kebijakan dan model untuk kasus diimplementasikan logistik agroindustri Sulawesi Selatan yang pada Keterangan Telah ada dalam sistem Telah ada dalam sistem Telah ada dalam sistem dan mampu menentukan varibel- variabel logistik berdasarkan skenario Telah ada dalam sistem Telah ada dalam sistem. mampu juga Model menentukan model yang peling mungkin diimplementasikan dengan kondisi di Sulawesi Selatan berdasarkan analisis Validasi Ya Ya Ya Ya Ya
10 PEMBAHASAN UMUM Model Strategi Logistik Agroindustri Rumput Laut Pengembagan model strategi jangka panjang dalam mendesain strategi logistik agroindustri rumput laut menjadi penting dalam membantu proses hilirisasi pengolahan komoditas rumput laut. Pengolahan rumput laut menjadi produk hilir menghasilkan pendapatan dengan nilai yang lebih tinggi dibandingkan dipasarkan dalam bentuk bahan baku. Penelitian ini mengambil persoalan di Sulawesi Selatan yang merupakan penghasil rumput laut terbesar di Indonesia dan eksportir terbesar sebagai dasar dalam pengembangan model strategi logistik rumput laut. Wacana larangan ekspor dari pemerintah untuk mendorong hilirisasi rumput laut melandasi pentingnya pengembangan strategi logistik demi suksesnya kebijakan tersebut. Beberapa tantangan yang harus dijawab dalam pengembangan model strategi logistik ini adalah tantangan NP-Hard Complete Problem yang terdiri dari perkiraan ketidakpastian, ketidakpersisan, dan kebenaran parsial pada lingkungan simultan dengan sistem mempertimbangkan strategi logistik yang tepat waktu, kuantitas, dan harga sehingga dapat dikatakan juga kasus ini adalah kasus efisiensi tujuan jamak. Strategi logistik dibangun berdasarkan tantangan tersebut untuk menghasilkan keputusan jangka panjang meliputi aliran logistik dan fasilitas logistik yang harus dibangun serta model kelembagaan logistik agroindustri rumput laut. logistik. Tantangan tersebut dijawab secara Penelitian ini mengembangkan model konseptual sebelum mengembangkan 3 model utama untuk menjawab tantangan strategi jangka panjang logistik. Model konseptual yang didesain pada penelitian menggunakan analisis entitas sistem dan model proses bisnis menjelaskan perilaku (behaviour) sistem yang meliputi interaksi antar aktor yang direpresentasikan dalam bentuk swimlanes. Tiga Spheres utama jaringan logistik agroindusri rumput laut adalah pemasok yang terdiri dari petani, pengumpul dan distributor bahan baku (pengadaan), industri pengolah produk setengah jadi dan produk jadi (logistik internal) dan distributor produk (logistik ekspor dan lokal). Berdasarkan model konseptual ini strategi jangka panjang dibangun yang meliputi efisiensi jaringan logistik, pembangunan kapasitas pabrik pengolah dengan mempertimbangkan biaya logistik dan serapan tenaga kerja yang dihasilkan dari strategi logistik. Pertimbangan aliran logistik pada model konseptual juga dapat dijadikan dasar pemetaan potensi dan desain kelembagaan. Dasar model konseptual dalam bentuk model proses bisnis ini dapat menjadi landasan pengembangan model logistik maupun rantai pasok pada pengembangan sistem agroindustri dan hilirisasi rumput laut selanjutnya. Berdasarkan hasil analisis tantangan yang harus dijawab dalam mendesain model strategi jangka panjang sistem logistik agroindustri rumput laut, penelitian ini mencoba mendesain model perkiraan jumlah rumput laut yang dihasilkan masing-masing daerah dengan kombinasi jaringan syaraf tiruan dan IT2FLS serta laut dengan model perkiraan menggunakan jaringan syaraf tiruan. Model perkiraan ini menjadi dasar penentuan batasan (constraints) perkiraan jumlah pasokan bahan baku rumput laut pada aliran logistik dan perkiraan jumlah permintaan dari konsumen pada model optimasi yang dikembangkan untuk menentukan keputusan jangka panjang pada tahapan jumlah permintaan untuk produk rumput 119
120 penelitian selanjutnya. Model kombinasi jaringan syaraf tiruan dan IT2FLS didesain untuk menjawab tantangan ketidakpastian pada sistem logistik dan NP- Hard. Berdasarkan hasil training yang dilakukan pada model jaringan syaraf tiruan dihasilkan Epoch yang mendekati nilai 0 yang berarti jaringan syaraf tiruan mampu mengenali pola data (dinormalisasi terlebih dahulu) sebelum siap digunakan sebagai model perkiraan jumlah rumput laut dan permintaan. Hasil Epoch yang mendekati 0 ini juga berarti bahwa desain jaringan syaraf tiruan pada penelitian ini sangat baik dan layak diimplementasikan untuk proses prediksi permintaan dan jumlah rumput laut yang tersedia. IT2FLS yang didesain juga dikombinasikan dengan aturan-aturan asosiasi pada proses penyimpulan berdasarkan hasil penelitian sebelumnya yang memiliki kelebihan kedinamisan aturan yang dihasilkan berdasarkan perubahan data. Model jaringan syaraf tiruan yang dikembangkan pada penelitian ini mampu memetakan kondisi daerah potensial penghasil rumput laut melalui integrasi dengan fitur open source google map. Jaringan syaraf tiruan mampu memprediksi kondisi lingkungan pantai daerah penghasil rumput laut dan memprediksi permintaan dari konsumen berdasarkan data historis dengan error mendekati 0 (model jaringan syaraf tiruan sangat baik). Model inferensia menggunakan IT2FLS menghasilkan model yang mampu melakukan penyimpulan potensi suatu daerah dalam menghasilkan rumput laut yang didasarkan pada perkiraan jumlah rumput laut yang dihasilkan masing-masing daerah. Model berikutnya adalah model optimasi tujuan jamak dengan pertimbangan tujuan minimasi biaya logistik dan maksimasi serapan tenaga kerja yang dihasilkan. Penelitian ini memfokuskan pada aspek jumlah, waktu dan harga, aliran logistik dan kebijakan. Model berbasis optimasi tujuan jamak yang dikembangkan adalah representasi pengambilan keputusan berbasis model matematika tujuan jamak dengan luaran akhir adalah keputusan kapasitas gudang (bahan baku dan produk) dan total kapasitas pabrik yang harus dibangun. Beberapa batasan yang dipertimbangkan pada model optimasi tujuan jamak ini adalah semua aliran bahan baku dari petani dapat terolah serta pertimbangan pembangunan fasilitas logistik berdasarkan pertimbangan perkiraan jumlah bahan baku yang dihasilkan masing- masing daerah dan permintaan konsumen berdasarkan hasil dari model jaringan syaraf tiruan dan IT2FLS sebelumnya. Model optimasi tujuan jamak yang didesain diuji pada 4 daerah di Sulawesi Selatan dengan solusi model dan mampu mengeluarkan Pareto front berupa titik optimum dengan pendekatan NSGA II. Pemilihan titik optimum dilakukan dengan metode LINMAP untuk mengambil 1 titik Pareto front yang lebih dekat ke solusi ideal. Model optimasi tujuan jamak yang didesain mampu menentukan aliran logistik, menentukan biaya minimum dan serapan tenaga kerja maksimum. Model yang didesain pada penelitian ini tidak akan berhasil tanpa adanya dukungan desain kelembagaan. Penelitian ini menggunakan pendekatan ISM fuzzy MICMAC untuk menjawab tantangan ketidakpastian interaksi pada kelembagaan. Secara keseluruhan hasil metode ISM disajikan pada Lampiran 29. Desain kelembagaan pada ISM fuzzy MICMAC menghasilkan interaksi antar aktor sesuai kepentingannya. Hasil analisis fuzzy MICMAC terhadap elemen kebutuhan bahwa sub elemen B4 (adanya jaminan kualitas dan kuantitas rumput laut) dan B7 (adanya jaminan kontinuitas produksi rumput laut) berada pada sektor independent sehingga mempunya daya dan dorong besar terhadap sistem walaupun ketergantungan pada
sistem hampir (tersedianya pergudangan/penyimpanan rumput laut) memiliki kekuatan pendorong yang dibawah sub elemen B2 (tersedianya dana untuk investasi tempat penampungan rumput laut), B5 (adanya peraturan yang mengatur pelaksanaan sistem ditingkat pemerintahan Sulawesi Selatan dan nasional) dan B6 (adanya peningkatan pendapatan petani rumput laut) namun memiliki sedikit ketergantungan dalam sistem. Sementara sub kebutuhan B3 (tersedianya dana untuk sarana dan prasarana logistik), B8 (pembinaan pelaku dalam rantai pasok agroindustri rumput laut), B9 (adanya pengembangan teknologi pengelolahan rumput laut) dan B10 (adanya peraturan pelaksanaan sistem logistik rumput laut) berada pada ketergantuan yang besar pada sistem. tidak ada. Sub elemen kebutuhan B1 Elemen kendala pada analisis ISM fuzzy MICMAC menunjukkan kesembilan sub elemen kendala merupakan sub elemen kekuatan dan ketergantungan cukup besar dalam pengembangan kelembagaan logistik yaitu tingginya biaya logistik (K1), masih kurang berfungsinya peraturan yang mendukung penerapan sistem logistik (K2), petani kurang konsisten menjaga mutu (K3), luas wilayah dan kondisi geografis sehingga mempersulit pengantaran rumput laut (K4), belum terbentuknya jaringan dan kerjasama yang saling mendukung diantara pengusaha (K6), banyaknya pihak terkait dengan berbagai kepentingan dalam sistem logistik (K7), kurang adanya dukungan pemerintah dalam mengontrol harga rumput laut (K8), kurangnya pembinaan terhadap petani (9), dan rendahnya pendidikan dan ketrampilan petani (K10). Kesembilan sub elemen tersebut termasuk ke dalam kategori sektor Linkage adalah sub elemen yang mempunyai kekuatan penggerak dan ketergantungan yang kuat, atau dengan kata lain menjadi kendala kuat yang akan mempengaruhi kelembagaan logistik secara signifikan. Elemen tujuan pada kelembagaan menghasilkan sub elemen tujuan T1 (mendukung penerapan sistem logistik nasional) dan T3 (meningkatkan sistem penanganan bahan baku) berada pada sektor independen dan memiliki daya dorong paling tinggi dalam mendorong tujuan lain pada agroindustri rumput laut untuk terlibat dalam kelembagaan logistik. Peringkat daya dorong tertinggi urutan ke dua adalah sub elemen tujuan T2 (memperoleh posisi tawar dan informasi pasar yang akurat) yang juga berada di sektor independen. Hal ini berarti bahwa jika T1 dan T2 serta T3 memiliki daya dorong yang besar untuk mendorong tujuan lainnya untuk terlibat dalam kelembagaan logistik. Dengan daya gerak yang besar dan ketergantungan terhadap sistem yang rendah, keterlibatan ketiga tujuan ini akan lainnya dalam pengembangan agroindustri mendorong keterlibatan agroindustri rumput laut untuk terlibat dalam kelembagaan logistik. tujuan Sub elemen T4 (meningkatkan nilai tambah produk rumput laut), T5 (meningkatkan mutu rumput laut) dan T6 (mengefektifkan jalur pemasaran rumput laut) berada pada sektor ketergantungan bersama-sama dengan sub elemen T9 (peningkatan sarana prasarana logistik). Hal ini berarti berarti bahwa kelima tujuan ini sangat kecil daya dorongnya untuk mendorong sub elemen tujuan lain untuk menjalankan kelembagaan tersebut tergantung pada keterlibatan sub elemen tujuan lainnya. Sub elemen T7 dan T8 berada pada sektor 3 (linkage), kekuatan dan ketergantungan yang cukup besar dalam pengembangan kelembagaan logostik. Sub elemen tujuan ini harus dikaji dengan hati-hati, sebab hubungan antar sub elemen tujuan ini tidak stabil. Setiap logistik, bahkan keempat sub elemen 121
122 tujuan pada sub elemen ini dapat berdampak pada sub elemen lain dan berpengaruh terhadap penerapan kelembagaan logistik. Hasil analisis fuzzy MICMAC pada elemen perubahan menunjukkan bahwa sub elemen R1 (terbentuknya model kolaborasi yang jelas dan menguntungkan), R4 (ketersediaan rumput laut menjadi mudah dan cepat didapat terutama bagi industri pengolahan) dan R8 (terciptanya kolaborasi antar lembaga) termasuk ke dalam kategori sector IV. Ketiga sub elemen adalah sub elemen yang mempunyai kekuatan penggerak yang kuat dan ketergantungan yang lemah terhadap faktor yang lain. Sub elemen tesebut juga dapat menjadi faktor sukses yang akan mempengaruhi pengembangan kelembagaan logistik rumput laut secara signifikan. Sub elemen R2 (pemberdayaan kawasan masyarakat sekitar lokasi budidaya rumput laut)), R3 (biaya logistik dalam negeri turun), R5 (petani mendapatkan harga rumput laut yang optimal), R6 (penciptaan nilai tambah yang lebih tinggi), R7 (kelancaran rantai pasok rumput laut) dan R9 (terbentuknya "trust" dan komitmen antar lembaga terkait/masyarakat) termasuk dalam sektor II (dependent), meskipun R9 kekuatan penggeraknya paling rendah diantara sub elemen lainnya. Model secara komprehensif mampu menentukan konseptual yang dapat dipertimbangkan melalui proses bisnis jika pemangku kepentingan ingin mendesain, mengembangkan dan mengelola suatu laut. Pertimbangan ini juga didukung oleh perkiraan potensi, biaya, serapan tenaga kerja, fasilitas dan infrastruktur logistik rumput laut yang harus dibangun serta bentuk kelembagaan dengan secara terukur dapat membantu jika pemangku kepentingan akan menerapkan beberapa skenario. logistik agroindustry rumput Model optimasi tujuan jamak yang didesain pada penelitian ini digunakan untuk mengevaluasi skenario kebijakan berupa persentasi diolah dan persentase di ekspor dalam bentuk bahan baku. Semua hasil pengolahan di atas 50% memberikan hasil bahwa keuntungan lebih besar jika diperdagangkan dalam bentuk produk hilir dibandingkan dalam bentuk bahan baku (sekitar lebih dari 5 kali lipatnya). Jika dibandingkan dengan kondisi saat ini maka tahapan yang mungkin dalam jangka waktu dekat dilaksanakan adalah skenario 50% diolah menjadi produk hilir dan 50% diekspor dalam bentuk bahan baku mengingat perlunya strategi jangka panjang berupa pembangunan fasilitas logistik, pembinaan dan kebijakan pendukung lainnya. Kelebihan dan Kelemahan Model Berdasarkan hasil analisis hasil sebelumnya dapat disimpulkan bahwa model yang didesain berdasarkan pendekatan yang mampu menjawab masalah NP-Hard. Model konseptual yang dibangun dapat menjadi landasan konseptual dalam membangun model logistik agroindustri rumput laut selanjutnya seperti model perkiraan, pemetaan, efisiensi berbasis optimasi dan model kelembagaan serta model lainnya yang mengkin dikembangkan selanjutnya untuk perencanaan maupun operasional. Model perkiraan kondisi lingkungan dan potensi daerah penghasil rumput laut berbasis jaringan syaraf tiruan dan IT2FLS mampu memetakan kondisi lingkungan berupa rentang atribut kondisi lingkungan yang mendukung pertumbuhan rumput laut. Jaringan syaraf tiruan yang didesain cukup baik terbukti dari error yang dihasilkan mendekati 0 sehingga mampu mengenali pola data yang digunakan
sebagai data training. Integrasi dengan IT2FLS menghasilkan model yang mempu memperkiraan potensi dan jumlah rumput laut yang dihasilkan suatu daerah sehingga dapat menjadi dasar dalam pengambilan keputusan. Hal ini didukung juga dengan aturan pada IT2FLS berbasis atura asosiasi yang secara dinamis mampu menentukan aturan prioritas pada sistem fuzzy type 2. Kekurangan model pemetaan berbasis jaringan syaraf tiruan dan IT2FLS adalah pemetaan masih berbasis point belum berbasis peta yang mampu secara konsep geografis mampu menangkap, menyimpan, memanipulasi, menganalisis, mengelola dan penghasilkan data spasial geografis. Terutama data spasial pantai-pantai penghasil rumput laut sehingga area- area spasial geografis potensi diketahui. Model optimasi tujuan jamak berbasis NSGA-II dan pemilihan titik Pareto front menggunakan LINMAP mampu menentukan nilai optimum untuk biaya logistik yang minimum dan serapan tenaga kerja yang maksimum. Model optimasi tujuan jamak mampu menentukan kapasitas fasilitas logistik dan aliran logistik. Model optimasi tujuan jamak juga digunakan untuk menentukan skenario yang sesuai untuk jumlah ekspor bahan baku dan pengolahan menjadi produk jadi. Model optimasi juga mampu memastikan bahwa rumput laut dari daerah mampu disalurkan untuk diolah menjadi produk setengah jadi dan produk jadi. Model optimasi tujuan jamak juga mempertimbangkan ketidakpastian bahan baku dan perkiraan permintaan dari konsumen integrasi dari jaringan syaraf tiruan dan IT2FLS. Kekurangan model optimasi tujuan jamak berbasis NSGA-II adalah teknik NSGA-II yang digunakan masih belum efisien jika digunakan untuk menghitung keseluruhan daerah penghasil rumput laut karena variabel yang terlalu banyak. Belum dipertimbangkannya aturan dari pemerintah pada model dan belum dipertimbangkannya keuntungan secara simultan pada model simulasi. Model selanjutnya adalah model kelembagaan berbasis ISM fuzzy MICMAC. Model yang dikembangkan pada ISM fuzzy MICMAC menentukan elemen dan sub elemen penting pada sub model elemen kendala, tujuan, dan elemen perubahan. Kekurangan dari model ISM fuzzy MICMAC yang didesain belum dapat menentukan bentuk interaksi antar aktor dalam jaringan kelembagaan rantai pasok agroindustri rumput laut. Secara umum model yang dikembangkan mampu menjawab tantangan logistik agroindustri rumput laut seperti tantangan tempat jumlah, waktu, tempat dan harga serta mampu menjawab tantangan NP-Hard untuk desain strategi jangka panjang. Namun secara umum masih memerlukan kajian terkait perencanaan dan operasional yang memerlukan penyelesaian tantangan real time. 123
124
11 KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan 1. Sistem logistik rumput laut berbasis entitas sistem di Sulawesi Selatan dan pendapat ahli membagi sistem logistik menjadi tiga subsistem yaitu entitas subsistem pengadaan ((procurement), subsistem logistik internal (plant site), entitas subsistem logistik produk olahan rumput laut (finish good). Model proses bisnis yang didesain berdasarkan analisis entitas sistem adalah berupa model konsepetual logistik agroindustri rumput laut di Sulawesi Selatan. Subsistem pengadaan bahan baku terdiri dari panen dan pasca panen, transportasi bahan baku, kontrol kualitas, penyimpanan bahan baku, pengadaan bahan baku rumput laut untuk proses produksi industri dan serah terima bahan baku. Proses utama pada subsistem logistik internal adalah penyimpanan bahan baku, proses produksi produk setengah jadi, pengemasan produk setengah jadi, pengiriman produk setengah jadi, penyimpanan bahan baku (produk setengah jadi) pada gudang pabrik produk jadi, proses produksi produk jadi, pengemasan produk jadi dan pengiriman produk jadi. Subsistem logistik produk olahan rumput laut (finish good) terdiri dari lima lane proses bisnis yang terdiri atas proses penyimpanan produk, transportasi produk, pemasaran produk, ekspor produk, dan pengemasan distribusi. Hasil desain jaringan syaraf tiruan perkiraan jumlah rumput laut yang dihasilkan 2 212 009 ton. 2. Model matematika yang dibangun pada penelitian ini mempertimbangkan isu-isu logistik pada agroindustri rumput laut seperti biaya logistik yang tinggi, dan pertimbangan tujuan logistik yang tepat waktu, kuantitas, harga dan tempat sehingga dapat disimpulkan bahwa masalah ini adalah masalah tujuan jamak. Hasil dari tujuan jamak ditampilkan dalam bentuk grafik Pareto dengan sejumlah himpunan titik optimal, sehingga penelitian ini juga menghitung satu titik optimum untuk pengambilan keputusan strategi logistik agroindustri rumput laut. Model matematika yang didesain mampu menentukan jumlah fasilitas logistik seperti kapasitas gudang bahan baku, produk setengah jadi, produk jadi dan gudang transit. Model matematika tujuan jamak juga dapat menentukan biaya logistik yang diperlukan dan serapan tenaga kerja yang dihasilkan. 3. Model kelembagaan dengan metode ISM fuzzy MICMAC menghasilkan pelaku P1 (Petani rumput laut), P2 (Koperasi/KUD), P3 (Industri Pengolahan), P4 (Eksportir) dan P7 (Dinas Perikanan dan Kelautan) menjadi sub elemen pendorong kuat dan stimulus yang sangat mempengaruhi kelembagaan logistik. Sub elemen kebutuhan yaitu B4 (adanya jaminan kualitas dan kuantitas rumput laut) dan B7 (adanya jaminan kontiunitas produksi rumput laut) berada pada sektor independent sehingga mempunyai daya dan dorong besar terhadap sistem walaupun ketergantungan pada sistem hampir tidak ada. Sub elemen kebutuhan B1 memiliki kekuatan pendorong yang dibawah sub elemen B2, B5 dan B6 namun memiliki sedikit ketergantungan dalam sistem. Sub elemen kendala yang memiliki kekuatan dan ketergantungan cukup besar dalam 125
126 pengembangan kelembagaan logistik yaitu tingginya biaya logistik (K1), masih kurang berfungsinya peraturan yang mendukung penerapan sistem logistik (K2), petani kurang konsisten menjaga mutu (K3), luas wilayah dan kondisi geografis sehingga mempersulit pengantaran rumput laut (K4), belum terbentuknya jaringan dan kerjasama yang saling mendukung diantara pengusaha (K6), banyaknya pihak terkait dengan berbagai kepentingan dalam sistem logistik (K7), kurang adanya dukungan pemerintah dalam mengontrol harga rumput laut (K8), kurangnya pembinaan terhadap petani (K9), dan rendahnya pendidikan dan keterampilan petani (K10). Elemen tujuan menghasilkan mendukung penerapan sistem logistik nasional (T1) dan memperoleh posisi tawar dan informasi pasar yang akurat (T2) serta meningkatkan sistem penanganan bahan baku (T3) memiliki daya dorong yang besar untuk mendorong tujuan lainnya untuk terlibat dalam kelembagaan logistik. Sub elemen perubahan R1, R4 dan R8 termasuk sub elemen yang mempunyai kekuatan penggerak yang kuat dan ketergantungan yang lemah terhadap faktor yang lain. 4. Usulan skenario kebijakan berupa 50 % diolah dan 50 % di ekspor dalam bentuk bahan baku memberikan hasil yang menguntungan tahapan yang mungkin dalam jangka waktu dekat dilaksanakan mengingat perlunya strategi jangka panjang berupa pembangunan fasilitas logistik, pembinaan dan kebijakan pendukung lainnya. Saran Berdasarkan kelemahan model konseptual yang dijelaskan sebelumnya perlunya pengembangan konseptual untuk perencanaan logistik dan operasional dari logistik rumput laut yang dibangun. Jaringan syaraf tiruan dan IT2FLS yang dikembangkan perlu pengembangan teknik dan konsep geografis yang mampu dan menangkap, menyimpan, memanipulasi, menganalisis, mengelola penghasilkan data spasial geografis. Terutama data spasial pantai-pantai penghasil rumput laut sehingga area-area spasial geografis potensi diketahui. Pengembangan model matematika tujuan jamak memerlukan pengembangan teknik NSGA-II karena masih belum efisien jika digunakan untuk menghitung keseluruhan daerah laut karena variabel yang penghasil terlalu banyak. Belum rumput dipertimbangkannya aturan dari pemerintah pada model dan belum dipertimbangkannya keuntungan secara simultan pada model simulasi. Model kelembagaan perlu pengembangan iteraksi antar aktor dalam jaringan kelembagaan rantai pasok agroindustri rumput laut. Penelitian ini juga memfokuskan pada beberapa aspek 7T saja yaitu biaya, harga, jenis produk, tempat, jumlah dan aliran logistik sehingga penelitian selanjutnya pada bidang kualitas, dan konsumen.
DAFTAR PUSTAKA Abrahamsson M, Aldin N, Stahre F. 2003. Logistics Platforms for Improved Strategic Flexibility. Int J Logist Res App. 6(3):85-106. Acciaro M, Wilmsmeier G. 2015. Energy efficiency in maritime logistics chains. Res Trans Bus and Manag. 17:1-7. Adipu Y, Lumenta C, Sinjal HJ. 2013. Kesesuaian Lahan Budidaya Laut di Perairan Kabupaten Bolaang Mongondow Selatan, Sulawesi Utara. Jurnal Perikanan dan Kelautan Tropis. 9(1):19-26. Akrim D. 2014. The Seaweed Business Development in Indonesia. J Ship Ocean Eng. 4:7-8. Arora R, Kaushik S, Kumar R. 2016. Multi-objective thermodynamic optimization of solar parabolic dish stirling heat engine with regenerative losses using NSGA-II and decision making. Applied Solar Energy. 52(4):295-304. Arvis JF, Saslavsky D, Ojala L, Shepherd B, Busch C, Raj A, Naula T. 2016. Connecting to Compete 2016 Trade Logistics in the Global Economy The Logistics Performance Index and Its Indicators. Washington: The World Bank. Autry CW, Zacharia ZG, Lamb CW. 2008. A Logistics Strategy Taxonomy. J Bus Logist. 29(2):26-51. Bahri A, Guermazi N, Elleuch K, Ürgen M. 2016. On the erosive wear of 304 L stainless steel caused by olive seed particles impact: Modeling and experiments. Tribol Int. 102:608-619. Baker P. 2004. Aligning distribution center operations to supply chain strategy. Int J Logist Manag. 15(1):111-123. Batoa H, Jahi A, Susanto D. 2008. Faktor-faktor yang berhubungan dengan kompetensi petani rumput laut di kabupaten Konawe provinsi Sulawesi Tenggara. Jurnal Penyuluhan. 4(1):30-38. Bell MGH, Meng Q. 2016. Special issue in Transportation Research Part B - Shipping, port and maritime logistics. Transportation Research Part B: Methodological. Bhosale VA, Kant R. 2016. An integrated ISM fuzzy MICMAC approach for modelling the supply chain knowledge flow enablers. International Journal of Production Research. 54(24):7374-7399. Biel K, Glock CH. 2016. Systematic literature review of decision support models for energy-efficient production planning. Comp Ind Eng. 101:243-259. Boulougouris E, Papanikolaou A, Østvik I, Brett PO, Konovessis D. 2012. Logistics Based Design as an Approach to Ship and Business Development. Procedia - Social and Behavioral Sciences. 48:2241-2250. Brinkerhoff DW, Goldsmith AA. 1992. Promoting the sustainability of development institutions: a framework for strategy. J World Dev. 20(3):369-383. Byrne PJ, Ryan P, Heavey C. 2013. Sustainable Logistics: A Literature Review and Exploratory Study of Irish Based Manufacturing Organizations. Int J Eng Tech In. 3(3):200-213. 127
128 Cardoso SR, Barbosa-Póvoa APFD, Relvas S. 2013. Design and planning of supply chains with integration of reverse logistics activities under demand uncertainty. Eur J Op Res. 226(3):436-451. Carrasqueira M, Machado VC. 2008. Strategic logistics: Re-designing companies in accordance with Lean Principles. Int J Manag Sci Eng Manag. 3(4):294- 302. Chan C-K, Lee HWJ. 2005. Successful Strategies in Supply Chain Management USA: Idea Group Publishing. Chan JO. 2005. Optimizing Data Warehousing Startegies. Communications of the IIMA. 5(1):1. Chand BK, Trivedi RK, Dubey SK, Rout SK, Beg MM, Das UK. 2015. Effect of salinity on survival and growth of giant freshwater prawn Macrobrachium rosenbergii (de Man). Aquaculture Reports. 2:26-33. Chopra S, Meindel P. 2007. Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation. New Jersey: Pearson Prentice Hall. Chopra S, Meindl P. 2013. Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation. English (US): Pearson Education. Chopra S, Meindl P. 2016. Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation. English (US): Pearson Education. Chow HKH, Choy KL, Lee WB, Chan FTS. 2005. Design of a knowledge-based logistics strategy system. Ex Sys App. 29(2):272-290. Cóccola ME, Méndez CA. 2015. An iterative MILP-based approach for the maritime logistics and transportation of multi-parcel chemical tankers. Comp Ind Eng. 89:88-107. [Cocon] 2011. Status Rumput Laut Indonesia Peluang dan Tantangan. [diunduh 2017 6 September] tersedia pada Damelia D, Soesilowati E. 2016. The Strategy to Improve the Competitiveness of Indonesian Seaweeds in Global Market. Jurnal Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi dan Pembangunan. 17(2):193-204. Davarzani H, Fahimnia B, Bell M, Sarkis J. 2015. Greening ports and maritime logistics: A review. Transportation Research Part D: Transport and Environment. David F. 2003. Strategic Management Concepts and Cases Ninth Edition. New Jersey: Prentice Hall. Deb K, Agrawal RB. 1995. Simulated binary crossover for continuous search space. Complex systems. 9(2):115-148. Deb K, Deb D. 2014. Analysing mutation schemes for real-parameter genetic algorithms. Int J Artif Intel Soft Comp. 4(1):1-28. Deb K, Pratap A, Agarwal S, Meyarivan T. 2002. A fast and elitist multiobjective transactions on evolutionary genetic algorithm: NSGA-II. computation. 6(2):182-197. IEEE Dewan MZI, Fabian Meier J, Aditjandra PT, Zunder TH, Pace G. 2013. Logistics and supply chain management. Res Transp Eco. 41(1):3-16. Dey A, LaGuardia P, Srinivasan M. 2011. Building sustainability in logistics operations : a research agenda. J Manag Res Rev. 34:1237-1259. Ding L, Ma Y, Huang B, Chen S. 2013. Effects of seawater salinity and temperature on growth and pigment contents in Hypnea cervicornis J. Agardh (Gigartinales, Rhodophyta). BioMed Res Int. 2013.
Dinter B. 2013. Success factors for information logistics strategy - An empirical investigation. Decision Support Systems. 54(3):1207-1218. Dinter B, Winter R. 2009. Information logistics strategy-analysis of current practices and proposal of a framework. System Sciences, 2009. HICSS'09. 42nd Hawaii Int Conf, IEEE. Effendi H. 2003. Telaah kualitas air, bagi pengelolaan sumber daya dan lingkungan perairan: Kanisius. Enríquez C, Maqueira JM, Bruque S. 2017. Mapping the time. Method for logistics management software: Application in Spain. Computers in Industry. 89(Supplement C):1-12. [ERIM] Erasmus Research Institute of Management. 2006. Designing and Evaluating Sustainable Logistics Networks. The Netherlands. [FAO] Food and Agriculture Organization. 2016. The State of World Fisheries and Aquaculture : Contributing to food security and nutrition for all. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations. Farida FI, Syarief R, Djohar S. 2015. Strategi Pengembangan Klaster Industri Rumput Laut yang Berkelanjutan Di Kawasan Minapolitan Kabupaten Sumba Timur. Jurnal Manajemen & Agribisnis. 11(3):172-182. Fleischmann M, Beullens P, Bloemhof-Ruwaard JM, Wassenhove LN. 2001. The impact of product recovery on logistics network design. Prod Op Manag. 10(2):156-173. Frazelle E. 2002. Supply Chain Strategy. The Logistics of Supply Chain Management. USA: McGraw.-.Hill. Frohlich MT, Westbrook R. 2001. Arcs of integration: an international study of supply chain strategies. J Op Manag. 19(2):185-200. Fu P-h, Yin H-b. 2012. Logistics enterprise evaluation model based On fuzzy clustering analysis. Physics Procedia. 24:1583-1587. Ghiani G, Laporte G, Musmanno R. 2004. Introduction to Logistics Systems Planning and Control. England: John Wiley & Sons Ltd. Glenn EP, Doty MS. 1981. Photosynthesis and respiration of the tropical red seaweeds, Eucheuma striatum (Tambalang and Elkhorn varieties) and E. denticulatum. Aquatic Botany. 10:353-364. Gligorijević T, Ševarac Z, Milovanović B, Đajić V, Zdravković M, Hinić S, Arsić M, Aleksić M. 2017. Follow-up and risk assessment in patients with myocardial infarction using artificial neural networks. Complexity. 2017. Glock CH, Hochrein S. 2011. Purchasing Organization and Design: a literature review. Business Research. 4(2):149-191. Goetschalcks M, Fleischmann B. 2008. Strategic network design: Springer Berlin Heidelberg. Gonzalez-Feliu J, Semet F, Routhier J-L. 2016. Sustainable urban logistics: Concepts, methods and information systems: Springer. Gudehus T, Kotzab H. 2012. Comprehensive Logistics. Berlin: Springer. Hadka D. 2016. Beginner's Guide to the MOEA Framework. Hanisak MD. 1990. The use of Gracilaria tikvahiae (Gracilariales, Rhodophyta) as a model system to understand the nitrogen nutrition of cultured seaweeds. Hydrobiologia. 204(1):79-87. Harrison A, Hoek Rv. 2008. Logistics Management and Strategy Competing Through the Supply Chain. England: Pearson Education Limited. 129
130 Haykin SS. 2009. Neural networks and learning machines: Pearson Upper Saddle River, NJ, USA:. Hendrayani R. 2011. Mari Berkenalan dengan Manajemen Logistik. Bandung (ID): Alfabeta. Higgins A, McFallan S, Laredo L, Prestwidge D, Stone P. 2015. TRANSIT - A model for simulating infrastructure and policy interventions in agriculture logistics: Application to the northern Australia beef industry. Computers and Electronics in Agriculture. 114:32-42. Hikmah H. 2015. Strategi Pengembangan Industri Pengolahan Komoditas Rumpu Laut E. cotonii Untuk Meningkatkan Nilai Tambah Di Sentra Kawasan Industrialisasi. Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan. 5(1):27-36. Hochrein S, Glock CH. 2012. Systematic literature reviews in purchasing and supply management research: a tertiary study. Int J Integ Supp Manag. 7(4):215-245. Horton D, Prain G, Thiele G. 2009. Perspectives on partnership: A literature review. Peru: Social Sciences. Hou J-L, Wu Y-J, Yang Y-J. 2010. A model for storage arrangement and re- allocation for storage management operations. Int J Comp Integ Man. 23(4):369-390. Huang L, Yu J, Huang X. 2012. Modeling Agricultural Logistics Distribution Center Location Based on ISM. J Soft. 7(3). Hult GTM, Boyer KK, Ketchen DJ. 2007. Quality, Operational Logistics Strategy and Repurchase Intentions, A Profile Deviation Analysis. J Bus Log. 28(2):105-131. Imperial MT, Yandle T. 2005. Taking institutions seriously: using the IAD framework to analyze fisheries policy. Soc Nat Resour. 18(6):493-509. Indrajit RE, Djokopranoto R. 2002. Konsep Manajemen Supply Chain Strategi Mengelola Manajemen Rantai Pasok Bagi Perusahaan Modern Di Indonesia. Jakarta (ID): Grasindo. Jana TA, Achmad Z, Heri P, Sri I. 2006. Seri agribisnis rumput laut pembudidayaan, pengolahan dan pemasaran komoditas perikanan potensial. Jakarta (ID): Penebar Swadaya. Juzar A. 2006. Model Strategi Pengembangan Klaster Agroindustri Unggulan Menggunakan Kompetensi Inti di Daerah Kabupaten dan Kelembagaanya, [Disertasi]. Bogor (ID) Institut Pertanian Bogor. Kandasamy WV, Smarandache F, Ilanthenral K. 2007. Elementary fuzzy matrix theory and fuzzy models for social scientists: Infinite Study. Kang S-H, Kang B, Shin K, Kim D, Han J. 2012. A theoretical framework for strategy development to introduce sustainable supply chain management. Procedia - Social and Behavioral Sciences. 40:631-635. Khurana M, Mishra P, Jain R, Singh A. 2010. Modeling of information sharing enablers for building trust in Indian manufacturing industry: an integrated ISM and fuzzy MICMAC approach. International Journal of Engineering Science and Technology. 2(6):1651-1669. [KKP] Kementerian Kelautan dan Perikanan. 2013. Laporan Tahunan Direktorat Produksi Tahun 2013 Direktorat Jenderal Perikanan Budidaya KKP. Jakarta (ID): Direktorat Jenderal Perikanan Budidaya KKP.
[KKP] Kementerian Kelautan dan Perikanan. 2016. Laporan Kinerja Kementerian Kelautan dan Perikanan Tahun 2015 Kramarz M, Kramarz W. 2012. Transport Issues in Modelling of Subcontracting in a Production and Logistics Network. Procedia - Soc Beh Sci. 54:537-546. Kumar S, Putnam V. 2008. Cradle to cradle: Reverse logistics strategies and opportunities across three industry sectors. Int J Produc Ec. 115(2):305-315. Kumlu M, Jones D. 1995. Salinity tolerance of hatchery-reared postlarvae of Penaeus indicus H. Milne Edwards originating from India. Aquaculture. 130(2-3):287-296. Kumlu M, Eroldogan OT, Aktas M. 1999. effect of salinity on larval growth, survival and development of Penaeus semisulcatus (Decapoda: Penaeidae). Israeli journal of aquaculture= Bamidgeh. Kumlu M, Eroldogan O, Aktas M. 2000. Effects of temperature and salinity on larval growth, survival and development of Penaeus semisulcatus. Aquaculture. 188(1-2):167-173. Kusumadewi SE. 2008. Rancang Bangun Sistem Manajemen Logistik Daging Sapi Di Daerah Khusus Ibukota Jakarta Bogor (ID) IPB. Kwesi-Buor J, Menachof DA, Talas R. 2016. Scenario analysis and disaster preparedness for port and maritime logistics risk management. Accident Analysis & Prevention. Lam CH, Choy KL, Ho GT, Lee CKM. 2014. An order-picking operations system for managing the batching activities in a warehouse. Int J Sys Sci. 45(6):1283-1295. Lee DH, Dong M, Bian W. 2010. The design of sustainable logistics network under uncertainty. Int J Product Econ. 128:159-166. Lee PT-W, Lun YHV, Lai K-h, Cheng TCE. 2016. Maritime logistics and port connectivity in the globalised economy. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review.1-3. Li J, Karimi IA, Srinivasan R. 2010. Efficient bulk maritime logistics for the supply and delivery of multiple chemicals. Comp Chem Eng. 34(12):2118-2128. Liu W, Liu X, Li X. 2015a. The two-stage batch ordering strategy of logistics service capacity with demand update. Trans Res Part E: Logist Transp Rev. 83:65-89. Liu W, Wang Q, Mao Q, Wang S, Zhu D. 2015b. A scheduling model of logistics service supply chain based on the mass customization service and uncertainty of FLSP's operation time. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 83:189-215. Luluk SB. 2009. Rancang bangun model strategi pengembangan agroindustri wijen (Sesamum indicum L.) [Disertasi]. Bogor (ID) Institut Pertanian Bogor. Mairh O, Zodape S, Tewari A, Rajyaguru M. 1995. Culture of marine red alga Kappaphycus striatum (Schmitz) Doty on the Saurashtra region, west-coast of India. Malmborg H, Richardson A. 2006. The Logistics Strategy for Wilson Logistics Göteborg Göteborg University. Martins AP, Necchi Junior O, Colepicolo P, Yokoya NS. 2011. Effects of nitrate and phosphate availabilities on growth, photosynthesis and pigment and protein contents in colour strains of Hypnea musciformis (Wulfen in Jacqu.) 131
132 JV Lamour.(Gigartinales, Rhodophyta). Rev Brasil de Farmac. 21(2):340- 348. Martono R. 2015. Manajemen logistik terintegrasi. Jakarta Pusat (ID): PPM- Manajemen. Mello JE, Stank TP, Esper TL. 2008. A model of logistics outsourcing strategy. Transp J.5-25. Méndez CF. 2011. Logistics and strategic management in global networks: recommendations for strategic logistics processes based on generic strategy options. Technische Universität Darmstadt. Mishra N, Singh A, Rana NP, Dwivedi YK. 2017. Interpretive structural modelling and fuzzy MICMAC approaches for customer centric beef supply chain: application of a big data technique. Production Planning & Control. 28(11- 12):945-963. Mulyadi. 2001. Balanced scorecard sebagai alat perumusan strategi. Jakarta: PT. Indeks. Ngamel AK. 2011. Analisis Finansial Usaha Budidaya Rumput Laut Dan Nilai Tambah Tepung Karaginan Di Kecamatan Kei Kecil, Kabupaten Maluku Tenggara Semarang (ID) Universitas Diponegoro. Oktavina R. 2008. Rancang Bangun Model Manajemen Strategi Evaluasi Kinerja Usaha Mikro dan Kecil Makanan Ringan [Disertasi]. Bogor (ID) Institut Pertanian Bogor. Ors E, Artmeier A. 2010. Designing and evaluating sustainable logistics networks. Seminar Computational Sustainability. Ostrom E, Schroeder LD, Wynne SG. 1993. Institutional incentives and sustainable development : infrastructure policies in perspective: Westview Press. Passerini MD, Cunha-Santino MB, Bianchini I. 2016. Oxygen availability and temperature as driving forces for decomposition of aquatic macrophytes. Aquatic Botany. 130:1-10. Peng P, Zhao X, Pan X, Ye W. 2018. Gas Classification Using Deep Convolutional Neural Networks. Sensors. 18(1):157. Pham BT, Tien Bui D, Prakash I, Dholakia MB. 2017. Hybrid integration of Multilayer Perceptron Neural Networks and machine learning ensembles for landslide susceptibility assessment at Himalayan area (India) using GIS. CATENA. 149, Part 1:52-63. Prasanna KR, Hemalatha M. 2012. RFID GPS and GSM based logistics vehicle load balancing and tracking mechanism. Procedia Engineering. 30:726-729. Psaraftis HN. 2016. Green Maritime Logistics: The Quest for Win-win Solutions. Transportation Research Procedia. 14:133-142. Radanliev P. 2014. A Conceptual Framework for Supply Chain Strategy Formulation University of South Wales. Ramos TRP, Gomes MI, Barbosa-Póvoa AP. 2013. Planning a sustainable reverse logistics system: Balancing costs with environmental and social concerns. Omega. Redmond S, Green L, Yarish C, Kim J, Neefus C. 2014. New England Seaweed Culture Handbook. Ren L. 2010. Application AHP Technology in Evaluation for the Development Capability of Logistics Industry. Knowledge Discovery and Data Mining, 2010. WKDD'10. Third International Conference on, IEEE.
Rushton A, Croucher P, Baker P. 2014. The handbook of logistics and distribution management: Understanding the supply chain: Kogan Page Publishers. Sade A, Ali I, Ariff MRM. 2010. The Seaweed Industry in Sabah, East Malaysia. J Southeast Asian Stud. 11(1):97-107. Sade A, Ali I, Ariff M, Raduan M. 2006. The seaweed industry in Sabah, east Malaysia. Journal of Southeast Asian Studies. 11(1). Salema MIG, Povoa APB, Novais AQ. 2007. An optimization model for the design of a capacitated multi-product reverse logistics network with uncertainty. Eurp J Operat Res. 179(3):1063-1077. Sargent RG. 2013. Verification and validation of simulation models. J Sim. 7(1):12- 24. Sarinah, Djatna T. 2015. Analisis Strategi Penanganan Risiko Kekurangan Pasokan pada Industri Pengolahan Rumput Laut: Kasus di Sulawesi Selatan. Jurnal Agritech UGM. 35(2):223-233. Sarinah S, Maarif S, Hardjomidjojo H, Adrianto L. 2017. A Conceptual Model Design of Seaweed Agroindustry Logistic System: A case study in the South Sulawesi, Indonesia. International Journal of Sciences: Basic and Applied Research. 36(2):110-125. Saxena J, Sushil, Vrat P. 1992. Hierarchy and classification of program plan elements using interpretive structural modeling: a case study of energy conservation in the Indian cement industry. Systems practice. 5(6):651-670. Schlüter M, Egea JA, Banga JR. 2009. Extended ant colony optimization for non- convex mixed integer nonlinear programming. Comp Oper Res. 36(7):2217- 2229. Sediadi A, Budihardjo U. 2000. Rumput Laut Komoditas Unggulan. Jakarta: Grasindo Ristek. Siagian. 2004. Strategi Memenangkan Persaingan. Jakarta (ID): Bina Rupa Aksara. Soleimani H, Govindan K. 2014. Reverse logistics network design and planning utilizing conditional value at risk. Europ J Operational Res. 237(2):487-497. Spillan JE, Kohn JW, McGinnis MA. 2010. A Study Of Logistics Strategies In Small Versus Large U.S. Manufacturing Firms Journal of Transportation Management. Sulaeman S. 2015. Pengembangan agribisnis komoditi rumput laut melalui model klaster bisnis. INFOKOP. 14(28). Sunadji S, Tjahjono A, Riniwati H. 2013. Development Strategy of Seaweed Aquaculture Business in Kupang Regency, East Nusa Tenggara Province, Indonesia. J Agric Stud. 2(1):27-39. Suswono S, Daryanto A, Sawit MH, Arifin B. 2010. Strategi Peningkatan Daya Saing BULOG Melalui Pendekatan Balanced Scorecard. Jurnal Pangan. 19(2):95-118. Sybase. 2011. Business Process Modeling Notation (BPMN). Sybase InfoCenter. Taha A, Hamdy. 2008. Riset Operasi Jilid 1. Jakarta: Karisma. To CKM. 2016. Collaboration modes, preconditions, and contingencies in organizational alliance: A comparative assessment. J Bus Res. 69(11):4737- 4743. Umar H. 2008. Management strategic in action. Jakarta (ID): PT Gramedia Pustaka Utama. 133
134 Wagner C. 2013. Juzzy - A Java based toolkit for Type-2 Fuzzy Logic. 2013 IEEE Symposium on Advances in Type-2 Fuzzy Logic Systems (T2FUZZ). Wasson S. 2016. System Engineering Analysis, Design, and Development : Concepts, Principles, and Practices, 2nd Edition. Inc. USA: John Wiley & Sons. Wibowo Y. 2016. Strategi penanganan limbah industri alkali treated cottonii. Agrointek. 6(1):29-35. Wibowo Y, Ma'arif MS, Fauzi M, Adrianto L. 2011. Strategi pengembangan klaster industri rumput laut yang berkelanjutan. Jurnal Agritek. 12(1):85-98. Willem S. 2013. Sukses Supply Chain Management Akses Demand Chain Management. Jakarta (ID): In Media. Zaki MJ, Meira Jr W, Meira W. 2014. Data mining and analysis: fundamental concepts and algorithms: Cambridge University Press. Zhang M-H, Gao X-L, Zhou X-Y, Yang J. 2012. An Intelligent Scheduling Strategy of Collaborative Logistics for Mass Customization. Proc Eng. 29:2621- 2626. Zunder TH, Aditjandra PT, Carnaby B. 2014. Developing a Local Research Strategy for City Logistics on an Academic Campus. Procedia - Soc Behav Sci. 125:226-238.
LAMPIRAN 135
136
Lampiran 1 Tabulasi Review Artikel Terkait Penelitian Model Strategi logistik No Judul/Penulis Tujuan Metode 1 2 Arcs of integration: an international study of supply chain strategies (Frohlich dan Westbrook 2001) Design of a knowledge-based logistics strategy system (Chow et al. 2005) mengukur integrasi pasokan lima yang diidentifikasi dalam sampel sistem meningkatkan efektivitas dalam merumuskan strategi logistik berbasis pengetahuan rantai dan strategi berbeda untuk Penelitian empiris, ANOVA dan Scheffé Data management (Data software warehouse, On-line analytical processing/ OLAP software, Multidimensional database management system/MDBMS, penalaran kasus Reasoning).. IDSS berbasis /Case-Based 3 Optimizing Data Warehousing Startegies (Chan 2005) mengetahui strategi pergudangan yang optimal data Data base, histori data operasional, data pergudangan, virtual data pergudangan 4 The Logistics Strategy for Wilson Logistics (Malmborg dan Richardson 2006) literatur, Studi Konsultasi ahli/pakar, Survei deskriptif 5 Quality, operational logistics, strategy, and repurchase intentions : A profile deviation analysis (Hult et al. 2007) Menguji kekuatan jenis dan operasional strategi logistik perusahaan Confirmatory Factor Analysis dengan LISREL 8.72, survey, wawancara dengan industri dan pakar kegiatan observasi partisipan 6 A logistics strategy taxonomy (Autry et al. 2008) untuk membangun skema klasifikasi logistik strategi sejak Bowersox dan Daugherty (1987) Studi exploratory factor analysis(EFA) analisis cluster literatur, 7 Strategic logistics: Re-designing Model logistik perusahaan strategi pada Proses Manajemen (BPM) dan) Bisnis Activity Based Cost Hasil Tingkat integrasi dengan kedua pemasok dan pelanggan memiliki hubungan paling kuat dengan peningkatan kinerja. Sistem mengintegrasikan CBR dengan Teknologi OLAP untuk membantu penyedia layanan logistik ( pada 4 tingkat kategori yang berbeda yaitu: tingkat manajemen, tingkat layanan pelanggan dan tingkat biaya operasi) Kebutuhan suatu organisasi berdasarkan jenis proses bisnis untuk strategi mengetahui data pergudangan yang optimal tingkat operasi, Wilson berubah penyedia forwarder. logistik diperbaharui. 2 item niat berperilaku, 2item kualitas produk item kualitas dan 1 berbeda eBusiness (p secara <0,05) empat di kelompok (yaitu BI4, BI5, PQ4, PQ5, dan EQl Kelima tersebut item telah dihapus, sisa 33 item analisis selanjutnya. Keberhasilan penerapan logistik yang strategi diadopsi bergantung pada kemampuan dari manajer logistik untuk mengidentifikasi mengelola dan pelaksanaan aktivitas yang ditentukan. logistik dapat menjadi logistik dari Strategi terus harus signifikan untuk Dengan prinsip Lean lebih sedikit 137 Saran/blm dikerjakan Perbaikan Karakteristik sistem CBR dapat meningkat kualitas logistik. strategi Sebuah kerangka konseptual diusulkan untuk mengintegrasikan berbagai pendekatan yang saling melengkapi. Kurang mendalam mengkaji konsep logistik Tidak melakukan analisis sensivitas (secara cermat apa yang mendorong tipe hasil untuk strategi yang terpusat) melihat Tidak dan kesamaan perbedaan antara pengadopsi strategi fungsional versus strategi eksternal, Berkendala akan jika muncul sumber daya tidak
138 companies in accordance with Lean Principles (Carrasqueira dan Machado 2008) 8 Cradle to cradle: Reverse logistics strategies and opportunities across three industry sectors (Kumar dan Putnam 2008) 9 A model of logistics outsourcing strategy (Mello et al. 2008) 10 Information logistics strategy-analysis of current practices and proposal of a framework (Dinter dan Winter 2009) 11 The design of sustainable logistics network under uncertainty (Lee et al. 2010) 12 Logistics and strategic management in global networks: recommendations for strategic logistics processes based on dengan prinsip Lean Thinking untuk efektif dan efisiensi. meningkatkan produk pemulihan, daur ulang dan penggunaan kembali pada 3 sektor industri (automotive, consumer appliances & electronic) untuk mengevaluasi dan menerapkan logistik outsourcing sebagai strategi perusahaan Analisis strategi informansi logistik (IL) dan analisis pendekatan penguraian rantai pasok dan penguraian fungsional . mengeksplorasi jaringan logistik berkelanjutan desain di bawah ketidakpastian Mendapatkan strategi logistik yang tepat dalam persaingan pasar and (ABCM Management aktivitas, proses yang kurang, sedikit orang dan biaya lebih sedikit, tingkat pelayanan yang lebih tinggi, efektifitas, efisiensi, organisasi yang lebih fleksibel, dan citra yang lebih baik. SWOT Faktor global yang akan mempengaruhi semua bisnis (yaitu, persaingan pasar, dan peraturan pertumbuhan globalisasi). industri yang dengan produk end-of-life & recovery, recycle yang secara ekonomi juga sukses manajemen sistem reuse & efisien Analisis data kualitatif Model untuk kerangka menyelidiki proses melalui mana organisasi dan memulai logistik mengevaluasi outsourcing sebagai strategi bisnis. Survei, analisis korelasi kuisioner, perusahaan besar yang berorientasi internasional yang paling maju terlepas dari jenis industri. Sebagai referensi untuk strategi IL. sample-average approximation (SAA) SCOR (Supply-Chain Operations Reference- model), Competitive Strategy Dengan metode solusi terpadu memberikan biaya jaringan yang lebih efektif aksesibilitas dan pelanggan yang lebih baik dengan bantuan konfigurasi terdesentralisasi. (desain jaringan logistik yang berkelanjutan di bawah ketidakpastian dengan biaya yang lebih rendah) Perusahan untuk strategi logistik harus membuat segmen pasar agar lebih fokus untk memberikan pelayan dapat Perusahaan bersaing dipasar global tepat. outsourcing Perlu Koordinasi rantai pasokan untuk perancangan ulang produk, metode dan praktik pembongkaran, dan layanan akan penting sangat bagi produsen dari banyak produk di masa depan. Belum melibatkan aktor kognitif, pengalaman, budaya, atau faktor pribadi dalam logistik outsourcing formasi strategi dan implementasi. Pendekatan metaheuristik akan meningkatkan akurasi dan efisiensi solusi stokastik. Kegiatan pemulihan produk harus juga diselidiki di masa depan penelitian. dari
generic options.(Méndez 2011)---Thesis strategy 13 Success factors for information logistics strategy - An empirical investigation (Dinter 2013) 14 Developing a local research strategy for city logistics on an academic Campus (Zunder et al. 2014) 15 The two-stage batch ordering strategy of logistics service capacity with demand (Liu et al. update 2015a) 16 An Intelligent Scheduling Strategy of Collaborative Logistics for Mass Customization (Zhang et al. 2012) 17 A theoretical framework for strategy development to introduce sustainable supply chain management (Kang et al. 2012) Faktor2 utama mempengaruhi informasi logistik dengan kinerja perusahaan untuk mengevaluasi dan menerapkan logistik outsourcing sebagai strategi perusahaan layanan logistik integrator (LSI) yang memerintahkan kapasitas layanan logistik dari penyedia layanan logistik fungsional (FLSP) sebelum musim penjualan dengan dua kesempatan Strategi penjadwalan logistik kustomisasi massal Mengetahui Jenis apa yang perusahaan harus melakukan untuk mendapatkan keberlanjutan dalam pasokannya strategi rantai Analisis SEM equation modeling) emperical, (Structural Studi literatur, survey, SODA method, Multivariate statistical analysis, Revealed/stated preferences, analisis skenario dan algoritma enumeratif, analisis sensivitas dan analisis numerik Model Sistem Particle Optimization matematik, dinamik, Swarm Supply Chain Operations Reference model (SCOR) yang kompetitif mengembangkan strategi tepat jika logistik yang Dari mempengaruhi keberhasilan strategi Informasi logistik hanya 7 yaitu kelengkapan, fleksibilitas, dukungan, komunikasi, strategi orientasi IT, kemitraan dan / bisnis kolaborasi proyek. 9 faktor IT, model pemesanan, pengenalan ukuran batch standar, titik pertimbangan waktu pemesanan, dan update permintaan berdasarkan permintaan pengamatan aktual update informasi, mengeksplorasi karakteristik penyesuaian yang optimal yang algoritma diusulkan secara efektif memperbaiki penjadwalan optimasi kolaboratif kustomisasi massal yang memiliki aplikasi langsung untuk penjadwalan Logistik Realisasi dilakukan mempertimbangkan lima perspektif berikut ini: 1)Kepemimpinan untuk berbagi pengetahuan,2) dan Inovasi produk yang proses sesuai dengan siklus hidup rantai pasokan yang 3) berkelanjutan, Integrasi operasi oleh rantai dan pasokan komponennya, 4)Perbaikan bersama dengan siklus manajemen, proses strategi dengan timing SSCM dengan 139 Kurang mengekspor faktor2, banyak kurang menyarankan implikasi tentang pengembangan strategi untuk rantai pasokan untuk mengatasi lingkungan bisnis yang berubah dengan cepat.
140 18 Success factors for information logistics strategy - An empirical investigation (Dinter 2013) Faktor2 utama mempengaruhi informasi logistik dengan kinerja perusahaan Analisis SEM equation modeling) emperical, (Structural 19 Developing a local research strategy for city logistics on an academic Campus (Zunder et al. 2014) untuk mengevaluasi dan menerapkan logistik outsourcing sebagai strategi perusahaan Studi literatur, survey, SODA method, Multivariate statistical analysis, Revealed/stated preferences, 20 A Conceptual Framework for Supply Chain Strategy Formulation Supply chain systems architecture and integration design based on practice and theory in the North (Radanliev 2014) Wales slate mining industry 21 The two-stage batch ordering strategy of logistics service capacity with demand update (Liu et al. 2015a) layanan logistik integrator (LSI) yang memerintahkan kapasitas layanan logistik dari penyedia layanan logistik fungsional (FLSP) sebelum musim penjualan dengan dua kesempatan analisis skenario dan algoritma enumeratif, analisis sensivitas dan analisis numerik Model logistik pada produk perikanan/Maritime logistics No 1 Jurnal Efficient bulk maritime logistics for the supply and delivery of multiple chemicals (Li et al. 2010) Tujuan memastikan kelangsungan operasi di semua lokasi dengan mempertahanka n tingkat persediaan yang dari memadai Metode multi-grid continuous-time mixed-integer linear programming (MILP) 5)Kepatuhan persyaratan sosioekonomi dan peraturan pemerintah Dari mempengaruhi keberhasilan strategi Informasi logistik hanya 7 yaitu kelengkapan, fleksibilitas, dukungan, komunikasi, strategi orientasi IT, kemitraan bisnis dan / kolaborasi proyek. 9 faktor IT, model pemesanan, pengenalan ukuran batch standar, pertimbangan titik waktu pemesanan, dan update permintaan berdasarkan permintaan pengamatan aktual update informasi, mengeksplorasi karakteristik penyesuaian yang optimal strategi dengan timing Hasil Mendapatkan model dengan formulasi multi- grid MILP baru berbasis unit-slot yang meningkatkan efisiensi komputasi. Kurang mengekspor faktor2, banyak kurang Kekurangan model kurang realistis untuk kehidupan nyata
2 Modeling 3 Agricultural Logistics Distribution Center Location Based on ISM (Huang et al. 2012) Energy efficiency in maritime logistics chains (Acciaro dan Wilmsmeier 2015) 4 An iterative MILP- based approach for the maritime logistics and transportation of multi-parcel chemical tankers (Cóccola dan Méndez 2015) 5 Greening ports and maritime logistics: A review(Davarzani et al. 2015) 6 Special issue Transportation Research Part B - Shipping, port and maritime logistics (Bell dan Meng 2016) in semua baku. bahan pemodelan logistik pertanian di lokasi distribusi pusat Efisiensi energi pada rantai logistik maritim Penerapan dan efisiensi yang diajukan Pendekatan studi perusahaan pelayaran kargo laut beroperasi Asia Tenggara. di untuk menguji penelitian masa dan lalu sekarang tentang 'pelabuhan hijau dan maritim logistik 'untuk mengidentifikas i aliran penelitian yang telah mapan dan daerah penelitian yang subur dengan berpotensi untuk penyelidikan di masa depan Pembahasan 6 makalah (editorial) ISM Matematika MILP yang kemudian disematkan dalam algoritma berbasis heuristik bibliometric analysis dan (BibExcel) network analysis (Gephi) data empiris dan analisis kuantitatif pada 6 makalah 141 masalah persediaan layanan. faktor Mendapatkan utama dalam pemodelan lokasi pusat distribusi logistik pertanian Efisiensi dan kesadaran lingkungan di sepanjang rantai logistik dapat maritim hanya ditingkatkan dengan bantuan pengetahuan dan kerja sama yang canggih antara yang aktor berbeda. optimal dicapai hanya 764 detik waktu CPU ini mengatasi dicapai oleh algoritma lain yang disajikan di literatur. Apalagi jadwal akan ini baru meningkatkan keuntungan sekitar yang 40% berkaitan dengan benar- benar digunakan oleh perusahaan. (1) memberikan penulis, afiliasi dan statistik kata kunci dan teridentifikasi (2) kelompok penelitian mapan dan berkembang penelitian serta seminalis melalui kutipan kutipan. energi yang area serangkaian analisis dan pelabuhan dari dua perspektif. - hub potensial lokasi di jaringan pelayaran kapal, optimasi
142 7 Scenario analysis and disaster preparedness for port and maritime logistics risk management (Kwesi-Buor et al. 2016) 8 Maritime logistics 9 and port connectivity in the globalised Economy (Lee et al. 2016) Green maritime logistics: the quest win-win for solutions (Psaraftis 2016) 10 TRANSIT - A model for simulating infrastructure and policy interventions in agriculture logistics: Application to the northern Australia beef industry (Higgins et al. 2015) 11 Mapping the time. for Method logistics menyelidiki dampak kebijakan terhadap industri kesiagaan para pelaku untuk mengurangi risiko dan pulih dari gangguan di sepanjang logistik maritim dan jaringan pasokan rantai memberikan gambaran logistik maritim hijau dan menyajikan contoh untuk gas kaca rumah (GRK) dan emisi non-GHG. pengambilan keputusan yang berkaitan dengan Sistem dinamik Editorial, 5 paper optimasi TRAnsport Network Strategic Investment Tool (TRANSIT) yang pada berbasis ArcGIS, dan pemecah Matrix Asal ke Tujuan dalam Network Analyst toolkit. CHRONAS-MAP computer kebijakan jadwal real-time. - intermodal hijau dengan ketidakpastian waktu - variabilitas dalam jaringan transportasi Model yang disajikan menunjukkan bahwa DP adalah perilaku yang didorong. yang Kebijakan dirancang untuk meningkatkan tingkat DP dapat menghasilkan penguatan. mengusulkan pemulihan layanan sumber kinerja mencapai lingkungan transportasi logistik maritim yang dapat diterima rantai pasokan sekaligus kriteria ekonomi tradisional Software untuk mendukung pengambilan keputusan dalam manajemen logistik akan alat analisis ekonometrik tepat yang (model) seperti [General] Autoregressi ve Conditional Heteroskeda s- ([G] ticity ARCH), atau Fungsi Logistik mengevaluas i kegunaan software dan kepuasan
management software: Application in Spain (Enríquez et al. 2017) 12 Strategi Peningkatan Daya Saing Organisasi Pangan Logistik Nasional Yang Berkelanjutan (Studi Kasus Bulog) Disertasi MB-IPB, 2010 13 Application AHP in Technology Evaluation for the Development Capability of Logistics (Ren 2010) Industry 14 A Conceptual Model Design of Seaweed Agroindustry Logistic System: A case study in the South Sulawesi, Indonesia (Sarinah et al. 2017) Strategi rumput laut No 1 Jurnal Development Strategy of Seaweed Aquaculture Business in Kupang Regency, East Nusa Tenggara Province, Indonesia (Sunadji et al. 2013) 2 Strategi pengembangan industri pengolahan komoditi rumput laut untuk E. Cotonii peningkatan nilai sentral tambahn di kawasan pengelolaan logistik terkait keputusan transportasi yang digunakan akan model evaluasi pengembangan Kemampuan logistik industri Tujuan untuk mengkaji potensi tentang dan peluang, permasalahan serta pengembagan industri laut rumput AHP Metode SWOT 143 menggonakan transportasi apa Untuk meminimalkan jarak tempuh dua lokasi pengguna melalui tes berbagai stakeholder terlibat dalam pengambilan keputusan dalam manajemen logistik model evaluasi kemampuan pengembangan logistik berdasarkan AHP dapat digunakan industri Hasil Pertambahan produksi, Peningkatan kualitas dan laut, kontinuitas rumput peningkatan tenaga kerja dan pemanfaatan wilayah, serta peningkatan pemerintah permodalan pengembangan kelembagaan. Strategi kebijakan, peningkatan nilai tambah, pengembangan industri pengolahan rumput laut, dan pengembangan skala usaha pengolahan panen peran dalam dan Kekurangan cara peningkatan produktivitas dan kualitas rumput adalah laut
144 3 4 5 6 7 industrialisasi (Hikmah 2015) Strategi pengembangan klaster industri rumput laut yang berkelanjutan di kawasan minapolitan Sumba Kabupaten Timur (Farida et al. 2015) strategi Analisis penangan resiko kekurangan pasokan industri pada pengolahan rumput laut : studi kasus di Selatan Sulawesi (Sarinah dan Djatna 2015) Strategi penangan lim bah industri alkali treated cottonii (Wibowo 2016) The improvethe competitiveness of Indonesian seaweeds in global market (Damelia Soesilowati 2016) strategy to dan The seaweed industry East Sabah, in Malaysia (Sade et al. 2010) untuk mengurangi terjadinya risiko kekurangan bahan industri laut melakukan pemilih pemasok baku rumput dengan Untuk memprediksi dan menganalisis efisiensi efektifitas penerapan strategi yang dianggap paling tepat untuk mengetahui posisi daya saing rumput laut Indonesia terhadap saing global, strategi memperbaikinya dan daya pasar serta untuk Pengembangan rumput laut yang ramah lingkungan AHP MFMEA dan AHP AHP Revealed Comparative Advantages (RCA), Import Dependency Ratio (IDR), of Specialized Trading Commodity Concentration Index (CCI), dan SWOT analysis. Index (ISP), Survei, Deskripsi rumput laut siap konsumsi dari tradisoinal skala menjadi skala industri. Pengembangan industri rumput berkelanjutan membutuhkan dan koordinasi yang baik dari semua pihak yang terlibat Strategi penanganan risiko kekurangan pasokan bahan memilih baku pemasok yang lebih efektif dan pada saat yang sama mendapatkan mitra rantai pasokan yang berisiko rendah. klaster yang laut kerjasama deang Efisiensi penanganan dan pertambahan nilai 1. Rumput laut Indonesia memiliki daya saing yang baik nilai RCA di atas 1 (RCA> 2. Indonesia masih tergantung pada impor; 3. Indonesia adalah satu dari negara eksportir di dunia. Indeks Specified Trading pada periode 2003 - 2012 menunjukkan nilai positif (0<ISP≤0); 4. Komoditi Indeks Konsentrasi untuk impor dan ekspor adalah berfluktuasi Pengembangan rumput laut lingkungan dalam melalui Aquaculture Industrial Zones (AIZ). ramah pembentukan kelembagaan logistik rumput laut pengembanga n nantinya perlu dilakukan penangan limbah yang lebih intensif Diperlukan indikator efektifitas dan efisiensi pemilihan pemasok dengan resiko rendah klaster Strategi untuk memperbaiki rumput Indonesia saing 'Daya bisa dilakukan dengan menggunakan Rapid Growth Strategi, laut Perlu peningkatan peran kuat pemangku kepentingan yang antar
n a a d a g n e P s a t i t n E 2 n a r i p m a L Proses/entitas sistemInputOutputPemangku kepentingan PanenRumput laut basahRumpu laut kering, ATC, SRC, RCPetani(Petani) Melakukan proses panenRumput laut terkena hujan, kotor pada proses pasca panenPenjemuran dengan pelindung/atap, menjaga dari kontaminasi dengan tanah/pasir, pemanenan dilakukan dipagi hariTransportasi bahan bakuJumlah Rumput laut, mode transportasi, waktu tempuh, biaya transportasiRumput laut tiba di produsen dengan tepat waktu, mutu rumput laut tidak mengalami perubahan/rusakKUD, Pengumpul, Eksportir(Pengumpul/KUD dan Eksportir) Membeli rumput laut, menjaga kualitas dan melakukan proses transportasiKetidaktersediaan armada transportasi, serta gangguan saat transportasi bahan bakuMelakukan penjadwalan dan perencanaan transportasi bahan bakuKontrol kualitasKualitas rumput laut sesuai standarRumput laut berkualitasPengumpul/KUD, Eksportir bahan baku, bagian pengadaan industri pengolahan(Pengumpul/KUD, Eksportir, pengadaan industri, petani)Membeli rumput laut dari KUD dan melakukan proses ekspor bahan bakuBanyaknya rumput laut kering yang tidak memenuhi standar SNI seperti tingginya kadar air, kotor, dan cacat selama proses pengadaan bahan bakuMelakukan pelatihan pemanenan, pengeringan, penyimpanan dan operasional logistik penanganan rumput laut serta sosialisasi SNIPenyimpanan bahan bakuJumlah rumput laut, ukuran ruang penyimpananBahan baku tersimpan dengan baikPengumpul/KUD, Eksportir bahan baku, bagian pengadaan industri pengolahan(KUD, Pengadaan industri dan eksportir) Membeli rumput laut dari KUD dan melakukan proses ekspor bahan bakuPengadaan bahan baku rumput laut oleh industriJumlah permintaan, lokasi permintaan, jumlah persediaan, harga rumput laut, sumber persediaanPermintaan dan jumlah bahan baku industri per periodePengumpul/KUD, bagian pengadaan industri pengolahan(Pengadaan bahan baku industri, KUD)Membeli dan memeriksa kualitas rumput lautKetidaksesuaian produk dengan kontrakMelakukan pengecekan sebelum pengirimanSerah terima bahan bakuWaktu serah terima, data transaksi penerimaan bahan bakuBahan baku tersedia tepat waktu, jumlah bahan baku diterima dan jenisnyaPengumpul/KUD, Eksportir bahan baku, bagian pengadaan industri pengolahan(Pengadaan bahan baku industri, KUD, eksportir)Membeli dan memeriksa kualitas rumput lautKetidaksesuaian produk dengan kontrakMelakukan pengecekan sebelum pengirimanProses, input dan outputPemangku kepentingan (stakeholders) dan peran masing-masingAncaman dan Kontrol 145
146 Lampiran 3 Entitas logistik internal Proses (entitas sistem)InputOutputPemangku kepentingan Bahan BakuJumlah rumput laut kering, waktu penyimpanan, gudang bahan bakuPermintaan industri tersedia, bahan baku tersimpan dengan baikPenggudangan bahan baku industri setengah jadiMenyimpan dan menjaga kualitas bahan baku rumput lautKetidaksesuaian kondisi suhu dan kelembapan penyimpanan, penumpukan, kadaluarsa, kotor mengalami penurunan kualitas akibat umur simpan, dan kekurangan bahan baku, dan kesalahan pengkodean pada pengemasanMelakukan pengendalian suhu dan kelembapan, menghindari kontak dengan lantai, penyesuaian jadwal produksi dengan ketersediaan bahan baku, menjaga kualitas bahan baku dengan standar Kandungan bahan asing < 5 %, standar bahan baku terpenuhi, kadar air bahan baku 30 - 35 %. Memastikan dan memeriksa kode kemasanProses Produksi produk setengah jadiJumlah rumput laut kering, jumlah bahan pembantu setiap proses produk, tenaga kerja, mesin dan peralatan produksi, jumlah bahan energi (listrik, solar & bensin) serta biaya produksiRumput laut kering kadar air 35 %, Produk olahan rumput laut : ATC chips, ATS chips, semi-refined carrageenan (SRC), refined carrageenan (RC), olahan rumahanBagian proses produksi setengah jadiMemproduksi rumput laut menjadi produk olahan seperti ATC chips, ATS Chips, semi-refined carrageenan (SRC), refined carrageenan (RC), produk olahan rumahanRusaknya mesin penggiling dan ketidaksesuaian kondisi prosesMelakukan kontrol proses serta melakukan perawatan mesin proses secara berkala Pengemasan produk setengah jadikemasan plastik pollythiene, polypropyline, dan labelProduk olahan terkemasBagian pengemasan produk setengah jadiMengemas produk setengah jadi hasil olahan rumput lautKetidaksesuaian kondisi suhu dan kelembapan penyimpanan, penumpukan, kadaluarsa, kotor mengalami penurunan kualitas akibat umur simpan, dan kekurangan bahan baku, dan kesalahan pengkodean pada pengemasanMelakukan pengendalian suhu dan kelembapan, menghindari kontak dengan lantai, penyesuaian jadwal produksi dengan ketersediaan bahan baku, menjaga kualitas bahan baku dengan standar Kandungan bahan asing < 5 %, standar bahan baku terpenuhi, kadar air bahan baku 30 - 35 %. Memastikan dan memeriksa kode kemasanPengiriman produk setengah jadiModa transportasi, jumlah produk setengah jadi,kualitas, waktu, biaya dan tempat pengirimanProduk terkirim dari pabrik setengah jadi ke pabrik produk jadiBagian transportasi produk setengah jadi ke pabrik produk jadiMentransportasikan produk setengah jadi ke pabrik produk jadiKetidaksesuaian kondisi suhu dan kelembapan penyimpanan, penumpukan, kadaluarsa, kotor mengalami penurunan kualitas akibat umur simpan, dan kekurangan bahan baku, dan kesalahan pengkodean pada pengemasanMelakukan pengendalian suhu dan kelembapan, menghindari kontak dengan lantai, penyesuaian jadwal produksi dengan ketersediaan bahan baku, menjaga kualitas bahan baku dengan standar Kandungan bahan asing < 5 %, standar bahan baku terpenuhi, kadar air bahan baku 30 - 35 %. Memastikan dan memeriksa kode kemasanPenyimpanan bahan baku (produk setengah jadi) pada gudang pabrik produk jadiJumlah bahan setengah jadi (ATC, ARC RC), waktu penyianan, jumlah dan kondisi gudangProduk setengah jadi untuk diolah menjadi produk jadi terjaga kualitasnyaPenggudangan bahan baku pabrik produk jadiMenyimpan dan menjaga kualitas bahan baku (produk setengah jadi)Ketidaksesuaian kondisi suhu dan kelembapan penyimpanan, penumpukan, kadaluarsa, kotor mengalami penurunan kualitas akibat umur simpan, dan kekurangan bahan baku, dan kesalahan pengkodean pada pengemasanMelakukan pengendalian suhu dan kelembapan, menghindari kontak dengan lantai, penyesuaian jadwal produksi dengan ketersediaan bahan baku, menjaga kualitas bahan baku dengan standar Kandungan bahan asing < 5 %, standar bahan baku terpenuhi, kadar air bahan baku 30 - 35 %. Memastikan dan memeriksa kode kemasanProses produksi produk jadiJumlah bahan baku setengah jadi, jumlah bahan pembantu setiap proses produk, tenaga kerja, mesin dan peralatan produksi, jumlah bahan energi (listrik, solar & bensin) serta biaya produksiProduk jadi (pangan, non-pangan, farmasi dan sebagainya)Bagian proses produk produk jadiMengolah produk setengah jadi menjadi produk jadiRusaknya mesin penggiling dan ketidaksesuaian kondisi prosesMelakukan kontrol proses serta melakukan perawatan mesin proses secara berkala Pengemasan produk jadiKemasan primer, sekunder dan tersier serta labelProduk jadi terkemasBagian pengemasan dan penggudangan produk jadiMengemas produk jadi dan memberi labelKetidaksesuaian kondisi suhu dan kelembapan penyimpanan, penumpukan, kadaluarsa, kotor mengalami penurunan kualitas akibat umur simpan, dan kekurangan bahan baku, dan kesalahan pengkodean pada pengemasanMelakukan pengendalian suhu dan kelembapan, menghindari kontak dengan lantai, penyesuaian jadwal produksi dengan ketersediaan bahan baku, menjaga kualitas bahan baku dengan standar Kandungan bahan asing < 5 %, standar bahan baku terpenuhi, kadar air bahan baku 30 - 35 %. Memastikan dan memeriksa kode kemasanPengiriman produk jadiModa transportasi, jumlah produk setengah jadi,kualitas, waktu, biaya dan tempat pengirimanProduk terkirim ke konsumen maupun eksporTransportasi produk jadiMentransportasikan produk jadi ke pasar lokal maupun eksporKetidaksesuaian kondisi suhu dan kelembapan penyimpanan, penumpukan, kadaluarsa, kotor mengalami penurunan kualitas akibat umur simpan, dan kekurangan bahan baku, dan kesalahan pengkodean pada pengemasanMelakukan pengendalian suhu dan kelembapan, menghindari kontak dengan lantai, penyesuaian jadwal produksi dengan ketersediaan bahan baku, menjaga kualitas bahan baku dengan standar Kandungan bahan asing < 5 %, standar bahan baku terpenuhi, kadar air bahan baku 30 - 35 %. Memastikan dan memeriksa kode kemasanInput, Proses dan OutputPemangku kepentingan (stakeholders) dan peran masing-masingAncaman dan Kontrol
d o o g h s i n i f k i t s i g o L s a t i t n E 4 n a r i p m a L Proses (entitas sistem)InputOutputPemangku kepentingan produkJumlah fasilitas gudang, ruang penyimpanan, produk tersimpanProduk tersedia pada saat dibutuhkanPenggudangan produk jadi, Inventori kontrolOperasional penggudangan produk jadi ,Melakukan kontrol stok/inventori produkRendahnya performa gudang yang berdampak pada kadaluarsa produk, biaya, dan perencanaan inventoriMelakukan efisiensi pengelolaan operasional gudang dan inventori, serta proses transportasi produkTransportasi produkJenis moda, kapasitas moda, jumlah moda, jumlah produk, jarak lokasi penerimaan produkLokasi sentral distribusi, produk sampai di rumput laut ke ritel, konsumen akhir dan ekpor produkRendahnya performa sistem yang berdampak pada kadaluarsa produk, biaya, dan perencanaan transportasiMelakukan efisiensi pengelolaan operasional gudang dan inventori, serta proses transportasi produkPemasaran produkHarga penjualan produk, jumlah penjualan, Lokasi penjualanStrategi pemasaranPemasaran produkMelakukan kegiatan dan merancang strategi pemasaran produk rumput lautRespon konsumen negatif terhadap produkMemastikan konsumen menerima produk tepat waktu, jumlah dan kualitas. Ekspor produkJumlah ekportir produk, Permintaan rumput lautProduk diterimaEksportirMelakukan kegiatan dan operasional ekspor produk hasil olahan rumput lautProduk ekspor tidak memenuhi standar eksporMenerapkan standar produk sesuai negara tujuan eksporPengemasan distribusiwadah atau kemasan yang tepatProduk terkemasPengawasan mutu, dan bagian pengemasanMengontrol dan mengawasi mutu serta mengemas produk selama proses logistik produk jadiRendahnya performa sistem yang berdampak pada kadaluarsa produk, biaya, dan perencanaan distribusiMelakukan efisiensi pengelolaan operasional gudang dan inventori, serta proses transportasi produkInput, Proses dan OutputPemangku kepentingan (stakeholders) dan peran masing-masingAncaman dan Kontrol 147
148 Lampiran 5 Data training untuk perkiraan kondisi lingkungan pada jaringan syaraf tiruan untuk kabupaten Bulukumba Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman
Lampiran 6 Data training faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Bone Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman 149
150 Lampiran 7 Data training faktor-faktor yang mempengaruhi pertumubhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Barru Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman
Lampiran 8 Data training faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Bantaeng Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman 151
152 Lampiran 9 Data training faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Jeneponto Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman
Lampiran 10 Data training faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Luwu Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman 153
154 Lampiran 11 Data training faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk kabupaten Kepulauan Selayar Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman
Lampiran 12 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Luwu Timur Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman 155
156 Lampiran 13 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Luwu Utara Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman
Lampiran 14 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Maros Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman 157
158 Lampiran 15 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Pangkajene Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman
Lampiran 16 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Pinrang Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman 159
160 Lampiran 17 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Sinjai Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman
Lampiran 18 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Takalar Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman 161
162 Lampiran 19 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Wajo Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman
Lampiran 20 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Kota Makassar Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman 163
164 Lampiran 21 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Kota Palopo Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman
Lampiran 22 Data training faktor yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut untuk inputan dan training multi-layer perceptron untuk Kabupaten Kota Pare-Pare Bulan/tahunSalinity (mg garam/l air)Tinggi gel. (m)Kadar Fosfat (mg / l PO4-P)Oksigen terlarutKecep. gel(m/s)Temp. (celcius)Kons. Nitrat (μM)Kedlman 165
166 k r o w t e n l a r u e n a d a p m u m i n i m n a d m u m i s k a m a k g n a n a g n e d i s i d n o k i s k i d e r p l i s a H 3 2 n a r i p m a L dan (cm)Konsentrasi Nitrat (μM)Temperatur (celcius)Oksigen (mg garam/l air)Tinggi gelombang (cm)Kecepatan gelombang (m/s)maksKadar Fosfat (mg / l PO4-P)
t u a l t u p m u r n a a t n i m r e p n a a r i k r e p n a u r i t f a r a y s a g n i r a j n i a s e d k u t n u n a a t n i m r e p g n i n i a r t a t a D 4 2 n a r i p m a L 167
168 Lampiran 25 Tabulasi rataan dan nilai tengah masing-masing variabel yang mempengaruhi pertumbuhan rumput laut Nama highly saline groundwater· Rataan : 15000, Spread : 1000· Rataan : 15000, Spread : 2000highly saline groundwater· Rataan : 11000, Spread : 1000· Rataan : 11000, Spread : 2000ow saline groundwater· Rataan : 4700, Spread : 800· Rataan : 4700, Spread : 1000very low saline groundwater· Rataan : 1000, Spread : 100· Rataan : 1000, Spread : 200potable groundwater· Rataan : 500, Spread : 100· Rataan : 550, Spread : 200Tinggi gelombangLowRataan :0.25, spread : 0.1Rataan :0.25, spread : 0.2MediumRataan :0.6, spread : 0.05Rataan :0.6, spread : 0.06HighRataan : 0.8, spread : 0.08Rataan : 0.8, spread : 0.1FosfatSesuaiRataan :0.5, spread : 0.1Rataan :0.5, spread : 0.2Cukup sesuai bawahRataan :0.015, spread : 0.002Rataan :0.015, spread : 0.003Tidak Sesuai bawahRataan : 0.005, spread : 0.001Rataan : 0.005, spread : 0.002Cukup sesuai atasRataan : 1.5, spread : 0.2Rataan : 1.5, spread : 0.3Tidak sesuai atasRataan : 2, spread : 0.5Rataan : 2, spread : 0.6OksigenLivelyRataan: 5, spread: 0.2Rataan: 5.0, spread :0.3deep water livelyRataan: 3.5, spread: 0.2Rataan: 3.5, spread : 0.3dead zoneRataan: 0.9, spread: 0.2Rataan: 0.9, spread:0.3Current Velocity (m/s)SesuaiRataan: 0.25 spread: 0.02Rataan: 0.25, spread: 0.03Cukup Sesuai bawahRataan: 0.15, spread: 0.02Rataan: 0.15, spread: 0.03Tidak Sesuai bawahRataan: 0.09, spread: 0.02Rataan: 0.09, spread: 0.03Cukup Sesuai atasRataan: 0.35, spread: 0.02Rataan: 0.35, spread: 0.03Tidak Sesuai atasRataan: 0.39, spread:0.02Rataan: 0.39, spread: 0.03TemperaturSesuaiRataan: 29, spread :0.2Rataan: 29, spread :0.3Cukup Sesuai bawahRataan:26, spread : 0.2Rataan:26, spread :0.3Tidak Sesuai bawahRataan:25, spread : 0.2Rataan:25, spread :0.3Cukup Sesuai atasRataan:31.5, spread : 0.2Rataan:31.5, spread :0.3Tidak Sesuai atasRataan:32, spread : 0.2Rataan:32, spread :0.3Nitrat/NitritSesuaiRataan: 1.0, spread :0.1Rataan:1.0, spread : 0.2Cukup Sesuai bawahRataan:0.5, spread: 0.1Rataan:0.5, spread : 0.2Tidak Sesuai bawahRataan:0.09, spread: 0.01Rataan:0.09, spread:0.02Cukup Sesuai atasRataan:3.3, spread: 0.1Rataan:3.3, spread:0.2Tidak Sesuai atasRataan:3.4, spread:0.1Rataan:3.4, spread:0.2Rataan:1.4, spread:0.3Cukup Sesuai bawahRataan: 0.4, spread:0.2Rataan:0.4, spread:0.3Tidak Sesuai bawahRataan:0.29, spread:0.2Rataan:0.29, spread:0.3Cukup Sesuai atasRataan:5, spread:0.2Rataan:5.0, spread:0.3Tidak Sesuai atasRataan:2, spread:0.2Rataan: 2.0, 90, spread:3Rataan: 90, spread:5Cukup SesuaiRataan:70, spread:3Rataan: 70, spread:5Tidak SesuaiRataan:58, spread:3Rataan:58, spread:5pHSesuaiRataan: 8, spread:0.1Rataan: 8, spread:0.2Cukup Sesuai bawahRataan:6.8, spread:0.1Rataan:6.8, spread:0.2Tidak Sesuai bawahRataan:6.5, spread:0.1Rataan:6.5, spread:0.2Cukup Sesuai atasRataan: 9, spread:0.1Rataan: 9, spread:0.2Tidak Sesuai atas Rataan:8.5, spread:0.1Rataan:8.5, spread:0.2
Lampiran 26 Fuzzy Gaussian untuk fungsi keanggotaan faktor yang mempengaruhi jumlah komoditas rumput laut yang dihasilkan Tinggi Gelombang Kadar Fosfat Oksigen terlarut 169
170 Kecepatan gelombang air laut Suhu Nitrat
Kedalaman Keterlindungan
pH 171
172 Lampiran 27 Perkiraan jumlah rumput laut yang dipanen hasil inferensia IT2FLS Kabupaten Perkiraan luas lahan (Ha) Produksi (Ton) Bantaeng 3,521 82,628 Barru 250 891 Bone 2,045 128,204 Bulukumba 3,225 158,440 Jeneponto 3,212 149,885 Luwu 4,543 244,945 Luwu Utara 829 33,930 Luwu Timur 4,420 145,000 Maros 0.8 8.3 Pangkajene dan Kepulauan 3,254 202,552 Pinrang 3,020 9,027 Sinjai 445 12,220 Takalar 13,385 923,832 Wajo 3,235 237,900 Kota Palopo 778 27,519 Kota Parepare 3.0 27.6
Lampiran 28 Kuisioner ISM Petunjuk Pengisian Kuesioner ini merupakan bagian dari analisis struktural (penjenjangan ) dari elemen- elemen yang berpengaruh terhadap pengembangan sistem logistik pada agroindustri rumput laut. Pendekatan yang digunakan adalah Interpretative Structural Modelling (ISM). Ada 5 elemen yang akan dinilai yaitu 1. Elemen masyarakat yang terpengaruh dengan adanya sistem 2. Kebutuhan pengoperasian sistem 3. kendala utama dalam penerapan sistem 4. Tujuan dari penerapan sistem 5. Perubahan yang dimungkinkan dari penerapan sistem Hasil dari analisis ini menjadi bagian dari upaya untuk pengembangan kelembagaan logistik yang mendukung ketersediaan rumput laut pada rantai pasok agroindustri rumput laut. Untuk keperluan tersebut, mohon kesediaan Bapak/Ibu untuk mengisi kuesioner penelitian ini. Atas perkenannya kami ucapkan terima kasih. Cara Pengisian Untuk membandingkan antar sub-elemen pada elemen setiap sektor ini, maka Anda dapat memilih huruf-huruf V, A, X, dan O tergantung pada pendapat Anda. Misalnya Anda ingin membandingkan sektor masyarakat yang ke-1 dengan sektor masyarakat yang ke-2 (1 dibandingkan 2), maka Anda dapat memilih huruf : V A X O : : : : Jika sub-elemen sektor masyarakat yang ke-1 lebih dahulu terpengaruh dibandingkan dengan sub-elemen sektor masyarakat yang ke-2 Jika sub-elemen sektor masyarakat yang ke-2 lebih dahulu terpengaruh dibandingkan dengan sub-elemen sektor masyarakat yang ke-1 Jika kedua sub-elemen sektor masyarakat yang dibandingkan secara bersama- sama terpengaruh Jika kedua sub-elemen sektor masyarakat yang dibandingkan sama-sama tidak terpengaruh oleh program 1. Elemen 1 : sektor masyarakat yang terpengaruh dengan adanya Kelembagaan Logistik Rumput Laut NO SUB ELEMEN PELAKU YANG TERLIBAT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Pembudidaya rumput laut Koperasi/KUD Industri pengolahan Ekportir Pedagang/Pengumpul Dinas Perindustrian dan Perdagangan Dinas Kelautan dan Perikanan Lembaga Keuangan Dinas Koporeasi dan UKM Perguruan tinggi/Balai penelitian/LSM Toko dan swalayan BUMN 173
174 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2. Elemen 2 : Kebutuhan Pengoperasian Kelembagaan Logistik Rumput Laut No Sub Elemen 1 Tersedianya Pergudangan/penyimpanan rumput laut 2 Tersedianya dana untuk investasi tempat penampungan rumput laut 3 Tersedianya dana untuk sarana dan prasarana logistik 4 Adanya jaminan kualitas dan kuantitas rumput laut 5 Adanya peraturan yang mengatur pelaksaanaan sistem di tingkat pemerintah Sulawesi Selatan dan nasional 6 Peningkatan Pendapatan Petani Rumput Laut 7 Adanya Jaminan kontiunitas produksi rumput laut 8 Pembinaan Pelaku dalam Rantai Pasok Agroindustri Rumput Laut 9 Adanya pengembangan Teknologi Pengelolaan Rumput Laut 10 Adanya peraturan pelaksanaan sistem logistik rumput laut 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1
3. Elemen 3 : Kendala utama dalam Pengembangan Kelembagaan Logistik rumput Laut 3. Elemen 3 : Kendala utama dalam Pengembangan Kelembagaan Logistik rumput Laut No Sub Elemen 1 2 Masih kurang berfungsinya peraturan yang mendukung penerapan sistem logistik 3 Petani kurang konsisten menjaga mutu 4 Luas wilayah dan kondisi geografis sehingga mempersulit pengantaran rumput laut 5 Belum berkembangnya usaha dibidang logistik 6 Belum terbentuknya jaringan dan kerjasama yang saling mendukung diantara pengusaha. 7 Banyaknya pihak terkait dengan berbagai kepentingan dalam sistem logistik 8 Kurang adanya dukungan pemerintah dalam mengontrol harga rumput laut Kurangnya pembinaan terhadap petani 9 10 Rendahnya pendidikan dan ketrampilan petani Tingginya biaya logistik 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4. Elemen 4 : Tujuan Penerapan Kelembagaan Logistik Rumput Laut No Sub Elemen 1 Mendukung penerapan sistem logistik nasional 2 Memperoleh posisi tawar dan informasi pasar yang akurat 3 Meningkatkan sistem penanganan bahan baku 4 Meningkatkan nilai tambah produk rumput laut 5 Meningkatkan mutu rumput laut 6 Mengefektifkan jalur pemasaran rumput laut 7 Penguatan peran dan kontrol pemerintah 8 Meningkatkan koordinasi antar stakeholder 9 Peningkatan sarana prasarana logistik
176 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 5. Elemen 5 : Perubahan yang dimungkinkan dari penerapan Kelembagaan logistik rumput laut No Sub Elemen 1 Terbentuknya model kolaborasi yang jelas dan menguntungkan 2 3 Biaya logistik dalam negeri menjadi turun 4 Ketersediaan rumput laut menjadi mudah dan cepat didapat terutama Pemberdayaan kawasan masyarakat sekitar lokasi budidaya rumput laut bagi industri pengolahan Petani mendapatkan harga rumput laut yang optimal Penciptaan nilai tambah yang lebih tinggi 5 6 7 Kelancaran rantai pasok rumput laut 8 Terciptanya kolaborasi antar lembaga 9 Terbentuknya "trust" dan komitmen antar lembaga terkait/masyarakat 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1
M S I e d o t e M n a g n e d n e m e l e b u S i k r a r e i H r u t k u r t S n a h u r u l e s e K 9 2 n a r i p m a L 177
178 Lampiran 30 Notasi model matematika dan definisinya Notasi Variabel 𝒄𝒑𝟏 𝑿𝒊𝒎 𝒄𝒑𝟐 𝑿𝒋𝒏 Keterangan Variabel keputusan jumlah kapasitas pabrik produk setengah jadi jenis ke-m yang harus dibangun pada daerah ke-i (Integer) Variabel keputusan jumlah kapasitas pabrik produk jadi jenis ke-n yang harus dibangun pada daerah ke-j (Integer) 𝒄𝒈 𝑿𝒔 𝒈𝒑𝟏 𝑿𝒊𝒎 𝒈𝒑𝟐 𝑿𝒋𝒏 𝒈𝒑𝒕 𝑿𝒌 𝒇𝒍𝒐𝒘𝟏 𝑿𝒔𝒊𝒎 𝒇𝒍𝒐𝒘𝟐 𝑿𝒊𝒎𝒋𝒏 𝒇𝒍𝒐𝒘𝟑 𝑿𝒋𝒏𝒌 Variabel keputusan jumlah kapasitas gudang bahan baku rumput laut yang harus dibangun pada daerah ke-j (Integer) Variabel keputusan jumlah kapasitas gudang pabrik produk setengah jadi jenis ke-m yang harus dibangun pada daerah ke-i (Integer) Variabel keputusan jumlah kapasitas gudang pabrik produk jadi jenis ke-n yang harus dibangun pada daerah ke-j (Integer) Variabel keputusan jumlah kapasitas gudang transit yang harus dibangun di pelabuhan distribusi pada daerah ke-k (Integer) Variabel keputusan aliran barang dari sumber bahan baku rumput laut di daerah ke-s ke pabrik produk setengah jadi ke-m pada daerah i (biner, 1 jika dipilih, 0 jika tidak dipilih) Variabel keputusan aliran barang pabrik produk setengah jadi ke-m pada daerah ke-i ke pabrik produk jadi ke-n pada daerah ke-j (biner) Variabel keputusan aliran barang pabrik produk setengah jadi ke-n pada daerah ke-j ke pelabuhan distribusi ke-k (biner) Parameter 𝒄𝒑𝟏 𝑪𝒊𝒎 𝒄𝒑𝟐 𝑪𝒋𝒏 𝒄𝒈 𝑪𝒔 𝒈𝒑𝟏 𝑪𝒊𝒎 𝒈𝒑𝟐 𝑪𝒋𝒏 𝒈𝒑𝒕 𝑪𝒌 𝒄𝒑𝟏 𝒍𝒊𝒎 𝒄𝒑𝟐 𝒍𝒋𝒏 𝒄𝒈 𝒍𝒔 𝒈𝒑𝟏 𝒍𝒊𝒎 Biaya pembangunan pabrik produk setengah jadi ke-m pada daerah ke-i (Rp/ton kapasitas pabrik) Biaya pembangunan pabrik produk jadi ke-n pada daerah ke-j (Rp/ton kapasitas pabrik) Biaya pembangunan gudang bahan baku pada daerah ke-s (Rp/ton kapasitas gudang) Biaya pembangunan gudang produk setengah jadi ke-m pada daerah i (Rp/ton kapasitas gudang) Biaya pembangunan gudang produk jadi ke-n pada daerah ke- j(Rp/ton kapasitas gudang) Biaya pembangunan gudang transit pada daerah pelabuhan ke- k(Rp/ton kapasitas gudang) Tenaga kerja pabrik produk setengah jadi ke-m pada daerah ke-i (orang/ton kapasitas pabrik) Tenaga kerja pabrik produk jadi ke-n pada daerah ke-j (orang/ton kapasitas pabrik) Tenaga kerja gudang bahan baku pada daerah ke-s (orang/ton kapasitas gudang) Tenaga kerja gudang produk setengah jadi ke-m pada daerah i (orang/ton kapasitas gudang) Tenaga kerja gudang produk jadi ke-n pada daerah ke-j (orang/ton kapasitas gudang) 𝒈𝒑𝟐 𝒍𝒋𝒏
Lampiran 30 (Lanjutan) Notasi model matematika dan definisinya Notasi Parameter 𝒈𝒑𝒕 𝒍𝒌 𝒇𝒍𝒐𝒘𝟏 𝑪𝒔𝒊𝒎 𝒇𝒍𝒐𝒘𝟐 𝑪𝒊𝒎𝒋𝒏 𝒇𝒍𝒐𝒘𝟑 𝑪𝒋𝒏𝒌 𝒇𝒍𝒐𝒘𝟏 𝒅𝒔𝒊𝒎 𝒇𝒍𝒐𝒘𝟐 𝒅𝒊𝒎𝒋𝒏 𝒇𝒍𝒐𝒘𝟑 𝒅𝒋𝒏𝒌 Keterangan Tenaga kerja gudang transit pada daerah pelabuhan ke-k (orang/ton kapasitas gudang) Biaya distribusi bahan baku dari sumber s ke pabrik produk setengah jadi m pada daerah i Biaya distribusi bahan baku dari pabrik produk setengah jadi m pada daerah i ke pabrik produk jadi n pada daerah j Biaya distribusi bahan baku dari pabrik produk jadi ke n pada daerah j ke lokasi pelabuhan distribusi k Jarak distribusi bahan baku dari sumber s ke pabrik produk setengah jadi m pada daerah i Jarak distribusi bahan baku dari pabrik produk setengah jadi m pada daerah i ke pabrik produk jadi n pada daerah j Jarak distribusi bahan baku dari pabrik produk jadi ke n pada daerah j ke lokasi pelabuhan distribusi Indeks i j n m k s Indeks lokasi pabrik produk setengah jadi (1,2,....,I) Indeks lokasi pabrik produk jadi (1,2,....,J) Indeks jenis produk setengah jadi (1,2,....,N) Indeks jenis produk jadi (1,2,....,M) Indeks lokasi pelabuhan distribusi (1,2,....,K) Indeks lokasi sumber bahan baku rumput laut (1,2,....,S) 179
180 Lampiran 31. Foto Penelitian Penjemuran Pembudidaya, Pengumpul Rumput laut kering ditingkat pembudidaya Ruang Penyimpanan Rumput Laut kering Tempat Penyimpanan Rumput Laut Pembudidaya Rumput laut basah sebagai bibit kembali Produk rumput laut kering
Proses Pengemasan Produk chips carrageenan Petunjuk dalam setiap proses produksi Pemeriksaan kadar kekeringan rumput laut Kemasan produk chips carrageenan dari pembelian luar Sulawesi Selatan Ruang pengeringan dalam pabrik 181
182 Kemasan carrageenan dalam semi refined Penyimpanan semi refined carrageenan Salah satu pemanfaat produk hilir Kemasan carrageenan luar produk Semi refined Powder carrageenan Contoh Gudang produk rumput laut yang tertata rapih
RIWAYAT HIDUP Peneliti lahir pada tanggal 6 Oktober 1970 di Buton Provinsi Sulawesi Tenggara sebagai anak kelima dari Bapak Alm H Hidi BA dan Ibu Alm Hj Sari. Peneliti menikah dengan Ali Bain pada tahun 1999 dan dikarunia satu orang putra bernama Muhammad Kholil Hidayat Abdillah (17 tahun). Pendidikan Sarjana ditempuh pada program studi Sosial Ekonomi Pertanian Universitas Halu Oleo, pada pada tahun 1989-1994. Kemudian pendidikan pascasarjana S2, ditempuh pada tahun 1995-1999 dengan bantuan beasiswa Japan Indonesia Forum Science and Technology (JIFT) pada program studi Teknologi Industri Pertanian, Institut Pertanian Bogor (IPB). Peneliti mendapatkan beasiswa dari DIKTI untuk melanjutkan studi S3 pada tahun 2012 di Institut Pertanian Bogor, program studi Teknologi Industri Pertanian. Peneliti mengawali kariernya sebagai staf pengajar pada Jurusan Agribisnis di Universitas Halu Oleo tahun 2002 hingga saat ini. Beberapa artikel terkait dengan rumput laut yang telah terbit pada jurnal nasional dan jurnal internasional yaitu sebagai berikut : 1) Artikel yang berjudul "Analisis Strategi Penanganan Risiko Kekurangan Pasokan pada Industri Pengolahan Rumput Laut: Kasus di Sulawesi Selatan. Jurnal Agritech UGM. 35(2):11; 2) Artikel berjudul "A Conceptual Model Design of Seaweed Agroindustry Logistic System: A case study in the South Sulawesi, Indonesia. International Journal of Sciences: Basic and Applied Research. 36(2):16 ; 3) Artikel berjudul : A Design of Optimization Based Logistic Strategy for Seaweed Agroindustry: A Case Study in South Sulawesi Indonesia : International Journal of Industrial Engineering and Management (IJIEM), submit. 183