Pemodelan Sistem Peringatan Dini Cerdas Pasokan Minyak Sawit Nasional
View/Open
Date
2016Author
Pamungkas, Wahyu Widji
Maarif, M Syamsul
Irawadi, Tun Tedja
Arkeman, Yandra
Metadata
Show full item recordAbstract
Minyak sawit dalam hal ini Crude Palm Oil (CPO), keberadaannya semakin
strategis. Di tingkat dunia, rata-rata konsumsinya pertahun meningkat 4.78 persen,
atau tumbuh 1.11 persen lebih tinggi dari produksinya. Hal ini terkait dengan
semakin luasnya produk turunan penting yang dapat dihasilkan maupun tingkat
produktivitas dan efisiensinya dalam produksi. Di dalam negeri, secara industri
memiliki peran sangat penting, disamping menjadi sumber devisa negara, juga
menjadi lokomotif perekonomian rakyat pedesaan. Sejak di perkebunan hingga
pengolahan dan pemasarannya, kini melibatkan setidaknya 3.7 juta petani sawit
maupun 20 juta tenaga kerja lainnya. Pengalaman menunjukkan, bahwa krisis
ekonomi 1997-1998 yang memicu aksi ekspor masif minyak sawit nasional telah
menimbulkan persoalan kelangkaan (shortage). Di sisi lain, sejak 2006, saat industri
minyak sawit nasional mendulang prestasi sebagai produsen sekaligus eksportir
terbesar dunia, senantiasa dihadapkan pada isu- isu lingkungan, persaingan bisnis
hingga politik regional dan dunia yang berusaha menekan arus ekspor. Dihadapkan
pada faktor globalisasi dunia yang terus meningkatkan ketidakpastian, maka
dibutuhkan instrumen peringatan dini untuk potensi persoalan shortage maupun
oversupply, agar dapat disiapkan kebijakan tindakan antisipasi untuk meminimalisasi
dampaknya.
Penelitian ini mengusulkan pengembangan model sistem peringatan dini cerdas
pasokan minyak sawit nasional (model SPD-C PMSN) sebagai instrumen
peringatan dini bagi stakeholder penentu kebijakan. Model SPDC-PMSN
dikembangkan merujuk pada syarat model sistem peringatan dini yang efektif,
dimana mengandung 4 unsur kunci: pengetahuan tentang risiko, pemantauan dan
layanan peringatan, informasi dan komunikasi, dan respon tindakan. Keempat unsur
kunci ini didedikasi dalam model SPD-C PMSN yang mengandung tiga komponen
model utama yaitu pertama model penentuan variabel dominan PMSN, kedua model
prediksi dan deteksi PMSN, dan ketiga model klasifikasi dan penelusuran faktor
PMSN. Model pertama didedikasi untuk menghasilkan faktor- faktor sebagai dasar
analisis persoalan, sedangkan model kedua didedikasi untuk memantau dan
menghasilkan pengetahuan tentang risiko, sedangkan model ketiga didedikasi untuk
menghasilkan layanan peringatan, informasi dan komunikasi serta saran respon
tindakan.
Model pertama, menghasilkan output variabel-variabel dominan PMSN
melalui proses pengujian korelasi setiap kandidat terhadap aspek PMSN yang
didekati melalui teori supply dan demand yang meliputi aspek produksi, impor,
konsumsi, dan ekspor. Input model ini adalah kandidat-kandidat variabel dominan
PMSN berikut data historikalnya, teknik uji korelasi statistik, pengetahuan kelompok
pakar tentang PMSN, dan teknik agregasi penilaian kelompok pakar multi-kriteria
non-numerikal. Model kedua, menghasilkan output nilai-nilai prediksi aspek PMSN
dan nilai- nilai parameter deteksi berupa frekuensi dan tren baik supply maupun
demand melalui proses pembentukan dan simulasi model-model: prediksi volume
produksi (JST-BP PVPMS), prediksi volume impor (JST-BP PVIMS), prediksi
volume konsumsi (JST-BP PVKMS), prediksi volume ekspor (JST-BP PVPMS), dan
statistical control detection adaptive (SCDA). Input model ini adalah variabel
dominan PMSN berikut data historikal yang dihasilkan oleh model pertama, teknik
dan nilai- nilai parameter model prediksi jaringan syaraf tiruan dan teknik statistical
process control (SPC). Model ketiga, menghasilkan output klasifikasi status pasokan
dan notifikasi peringatan dini berikut informasi faktor- faktornya bila diperlukan
melalui proses pembentukan rule base inferensi, inferensi nilai-nilai parameter
deteksi frekuensi dan tren supply dan demand, menginterpretasikannya dalam
klasifikasi status PMSN dan membangkitkan notifikasi peringatan maupun
melakukan penelusuran balik untuk menemukan faktor penyebabnya jika diperlukan.
Input model ini adalah nilai- nilai parameter deteksi PMSN yang dihasilkan model
kedua, pengetahuan tahapan krisis dan teknik penelusuran If Then Analisys.
Pengembangan model SPD-C PMSN menggunakan pendekatan sistem yang
berorientasi pada tujuan, menggunakan kerangka pemikiran holistik dan menekankan
efektifitas pencapaian sasaran pemodelan dengan mengikuti tahapan pengembangan
model: pembentukan model konseptual, mengkonstruksi model, mengevaluasi model,
dan menyempurnakan model. Hasilnya, model SPD-C PMSN mengintegrasikan
model penentuan variabel dominan PMSN dengan model prediksi dan deteksi PMSN,
dan model klasifikasi dan penelusuran faktor PMSN. Model penentuan variabel
dominan PMSN, menghasilkan output 18 variabel dominan dari 21 kandidat input,
dengan tingkat validitas model sebesar 85.71 persen. Sedangkan untuk model
prediksi JST-BP menghasilkan nilai-nilai prediksi volume produksi, impor, konsumsi,
dan ekspor dengan tingkat validitas rata-rata simulasi terhadap target sebesar 92.23
persen. Nilai- nilai prediksi yang dipetakan bersama-sama nilai- nilai historikal dalam
model SCDA menghasilkan output nilai- nilai parameter deteksi frekuensi dan tren
supply dan demand. Nilai- nilai ini menjadi input model klasifikasi FIS dan
menghasilkan output klasifikasi status pasokan dengan tingkat validitas rata-rata rule
base sebesar 76.66 persen. Adapun output status pasokan pada kategori “awas”
dan ”bahaya” akan dibangkitkan notifikasi peringatan dini yang sesuai dan menjadi
input bagi model penelusuran faktor untuk kemudian menghasilkan informasi faktor
penyebab dengan tingkat validasi sebesar 80 persen. Akhirnya, secara agregat tingkat
validitas model SPD-C PMSN mencapai 83.4 persen.
Simulasi model SPD-C PMSN menghasilkan kesimpulan status PMSN
prediksi 2016-2018 adalah “Moderat” yang berarti keadaan “awas”. Status ini
memicu bangkitnya notifikasi peringatan dini berikut faktor-faktor hasil penelusuran
yang menunjukkan secara frekuensi, supply akan berubah dari kondisi kurang baik
menjadi baik, sedangkan demand akan mengalami perubahan sangat tipis dan relatif
tetap berada dalam kondisi kurang baik. Secara tren, supply akan bertahan pada
kondisi baik dan demand bertahan pada kondisi kurang baik. Dengan dasar tersebut
diusulkan rekomendasi untuk mempertahankan pertumbuhan supply dan mendorong
pertumbuhan demand secara maksimal melalui langkah- langkah: fasilitasi kemitraan
internasional, meninjau regulasi yang menghambat arus ekspor, mendorong regulasi
yang menciptakan perluasan investasi industri hilir, menyediakan akses modal
kompetitif bagi pelaku industri hilir, meningkatkan dukungan kapasitas infrastrukur
operasi industri hilir nasional, menjamin stabilitas ekonomi, politik, dan keamanan,
serta mendorong kesadaran masyarakat dalam utilisasi produk hilir dalam negeri.