Gambar 3.11 Diagram alir generik pengambilan keputusan pelaku RPMS Untuk pelaksanaan simulasi model rantai pasok minyak sawit ini digunakan perangkat
lunak open-source Netlogo yang berbasis Java. Pemrograman Netlogo tesebut untuk saaat ini dapat diunduh secara gratis karena masih merupakan kegiatan yang berkembang pesat
sehingga para pemakainya merupakan komunitas pemakai yang saling berbagi pengalaman dalam menyusun desain dan programnya. Diagram diagram alir tersebut merupakan
pemetaan dari proses pengambilan keputusan if-then-else seperti berikut:
If Stok-bahan di gudang tidak cukup,
Then Beli bahan baku [dengan kualitas dan harga bahan yang sesuai]
Else, [bila stok-bahan di gudang cukup]
Then Lakukan proses produksi membuat produk akhir,
Simpan produk akhir di gudang produk akhir, Jual produk akhir [dengan harga sesuai harga dunia, dan permintaan pasar]
If Harga ekspor lebih tinggi dari harga lokal,
Then Lakukan ekspor ke pembeli di luar negeri
Else, [Harga ekspor tidak lebih tinggi dari harga lokal],
Then Lakukan penjualan didalam negeri
Hitung nilai tambah yang didapat, Simpan nilai tambah dan data lain di KPI.
3.7 Tata Laksana Penelitian
3.7.1 Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian dilakukan pada kurun waktu dari tahun 2009 sampai 2012. Pengamatan lapang pertama dilaksanakan di perusahaan perkebunan kelapa sawit dan pabrik minyak
sawit milik Bakrie Sumatera Plantation di Jambi BSPJ pada bulan Januari-Februari 2009. Pada tahap pertama ini sudah didapatkan juga data primer dan informasi awal dari petani,
pengepul dan koperasi tani. Pengamatan lapang ke-dua dilaksanakan di Kawasan Klaster Industri Kelapa Sawit dan kantor Dinas PerdaganganPerindustrian dan Dinas Perkebunan
kota Dumai, serta Kantor Dinas Perkebunan Propinsi Riau pada bulan Juni 2010. Pengamatan lapang ke-tiga dilaksanakan di Perusahaan Perkebunan Kelapa Sawit dan Pabrik minyak
sawit milik PT Amal Tani di Medan pada bulan November 2010. Pengamatan lapang ke- empat dilaksanakan di daerah perkebunan kelapa sawit rakyat di Aceh Singkil pada bulan
Februari 2011. Pengamatan ke-lima dilakukan di daerah Lampung pada bulan Februari 2012. Pada pengamatan terakhir ini didapatkan tambahan data primer dari sisi petani dan pengepul.
3.7.2 PengumpulanPengolahan Data, Informasi dan Pengetahuan
Penelitian menggunakan data sekunder dan data primer. Data sekunder diperoleh dari laporan kajian terdahulu yang relevan dan jurnal ilmiah serta dari berbagai sumber seperti
Biro Pusat Statistik, Kementerian Pertanian, Kementerian Perdagangan, Pusat Penelitian Kelapa Sawit, Asosiasi, Data perusahaan yang menjadi obyek kajian, dan pihak-pihak yang
relevan.
Pengumpulan data primer dan informasi dilakukan melalui beberapa cara yaitu: 1. Observasi lapangan, yakni melihat secara langsung kegiatan-kegiatan operasional
para pelaku rantai pasok minyak sawit mulai dari petani, pedagang pengumpul, prosesor pengolah, distributor, hingga konsumen.
2. Wawancara, dilakukan untuk memperoleh informasi kendala dan risiko, jumlah produksi dan penjualan, biaya-biaya, sistem transportasi, distribusi dan pasokan serta
hubungan kemitraan antara pemasok dan distributor, dari para stakeholder rantai pasok minyak sawit yang dikaji.
3. Pendapat pakar expert judgement, dilakukan untuk memperoleh basis pengetahuan melalui wawancara secara mendalam in depth interview untuk mendapatkan
pengetahuan dari pakar yang terkait dalam menentukan jenis dan sumber risiko dan pengukuran bobot risiko dan dampaknya.
4. Pengumpulan informasi dan pengetahuan dari pakar menggunakan metode purposive sampling
untuk menentukan responden yang akan dilibatkan dalam penelitian. Pertimbangan-pertimbangan yang digunakan untuk menentukan pakar adalah
kesesuaian pendidikan dan pengalamannya. Demikian juga dalam penentuan responden lain yang dilibatkan dalam penelitian ini seperti petani, prosesor,
distributor dan konsumen. Daftar pakar dan narasumber dapat dilihat pada Lampiran 1. Masukan para responden
lapang berdasarkan kuisioner dapat dilihat pada Lampiran 2 untuk identifikasi dan evaluasi risiko, dan Lampiran 3 untuk identifikasi dan evaluasi strategi peningkatan nilai tambah.
Pengolahan data dilaksanakan menggunakan komputer dengan bagian-bagian dari perangkat lunak Microsoft Office. IPB mendapatkan lisensi penggunaan perangkat lunak
Microsoft Office dengan Campus Agreement. Untuk pengolahan data masukan dari kuisioner
responden dipergunakan metode Fuzzy AHP. Untuk pemodelan berbasis-agen digunakan perangkat lunak open-source Netlogo yang berbasis Java.
3.8 Posisi Penelitian Ini
Penelitian ini merupakan kelanjutan dari penelitian-penelitian terdahulu dalam bidang-bidang yang berkaitan dengan metode perhitungan nilai tambah, risiko dan
pemodelan rantai pasok agroindustri. Posisi penelitian ini terhadap penelitian-penelitian sebelumnya dapat dilihat pada Tabel 3.2.
Metode perhitungan nilai tambah Hayami banyak digunakan oleh penelitian dalam agroindustri seperti yang dilakukan oleh Suprapto 2005, Sari 2011 dan Yulida dan
Kusumawaty 2011. Metode Hayami dipergunakan sesuai dengan konsep dan menggunakan
template yang asli dikembangkan oleh Hayami sendiri Hayami, 1987, yaitu untuk kasus
produk tunggal dan pelaku tunggal. Penelitian ini memodifikasi metode Hayami tersebut agar dapat digunakan untuk rantai pasok dengan beberapa pelaku, beberapa produk, dan kurun
waktu panjang. Metode pemodelan berbasis-agen telah sangat banyak digunakan oleh para peneliti
baik untuk situasi rantai pasok maupun bukan. Pada Tabel 3.2 terlihat bahwa pemodelan berbasis agen digunakan oleh Janssen 2005, Arsenault 2007, Datta 2007, Pomar et al.,
2011, Hanafizadeh 2009, Vidal 2010 dan Chiu dan Linn 2011 pada beragam tujuan dan kondisi. Tiga diantaranya menggunakan Netlogo sebagai program pemodelan. Penelitian
ini juga menggunakan Netlogo untuk program pemodelan. Hanafizadeh 2009 menggunakan pendekatan Fuzzy Inference untuk pengambilan keputusan. Wu et al., 2006,
Liu dan Wang 2008, Ravasizadeh et al., 2011 dan Wang et al., 2011 melakukan penelitian untuk identifikasi dan analisa risiko rantai pasok untuk beragam komoditas.
Havizadeh menggunakan sarana FAHP untuk proses pengambilan keputusan. Tabel 3.2 Posisi penelitian ini terhadap penelitian terdahulu dalam rantai pasok
Tema Pokok Produk
Pendekatan Metode
Program Metoda
Keputusan Suprapto 2005
Perhitungan nilai tambah Ikan
Hayami Sari 2011
Perhitungan nilai tambah Ubikayu
Hayami Yulida Kusumawaty 2011
Perhitungan nilai tambah Kedelai
Hayami Janssen 2005
Responsivitas Rantai Pasok Agent-based
Arsenault 2007 Lelang lahan pertanian
Agro Agent-based
Netlogo Pomar et al, 2011
Ransum Ternak Agro
Agent-based Chiu and Linn 2011
Pelatihan Keilmuan Agent-based
Netlogo Vidal 2010
Beragam Penggunaan ABM Umum
Agent-based Netlogo
Priya-Datta 2007 Optimasi produksi
Mesin Agent-based
Hanafizadeh 2009 Desain arsitektur SCM
Umum Agent-based
FI Wu et al 2006
Risiko rantai pasok Agro
Liu and Wang 2008 Risiko rantai pasok
Agro Ravasizadeh et al 2011
Risiko rantai pasok e-Biz
FAHP Cao and Zhang 2011
Kolaborasi Rantai Pasok Mfg
Aramyan 2007 Indikator Kinerja RP
Agro AHP
Roekel et al 2012 Integrasi Rantai Pasok
Agro Sulistiadi 2005
SPK Cerdas Pulp
STD OWA
AHP Li and Yuanyuan 2008
Alokasi profit rantai pasok Umum
Game Theory Ding et al 2011
Alokasi profit rantai pasok Umum
Game Theory Wang et al 2012
Analisa Risiko Fashion
Pahan 2011 Klaster industri
Sawit ANP
Sugiarto 2011 Klaster industri
Karet FAHP
Hadiguna 2010 SPK Optimasi Transport
Sawit GA, OWA
Suharjito 2011 SPK Cerdas
Jagung STD, Utilitas risiko
FAHP Penelitian ini 2012
Keseimbangan Nilai Tambah Sawit
Agent-based, STD, Utilitas basis risiko
dan investasi
Hayami modifikasi
FAHP STD = Stakeholder dialogue
OWA = Ordered Weighted average FI = Fuzzy Inference