Identifikasi Sistem ANALISIS SISTEM
Dewasa ini penggunaan komputer sebagai pengolah data dan penyimpan data dalam rekayasa dan aplikasi suatu sistem merupakan hal yang tidak bisa dihindarkan. Pada
tahap implementasi komputer, model matematis diaplikasikan dalam bentuk berbagai persamaan, diagram alir dan diagram kotak.
Rekayasa model dapat didekati melalui dua cara, yakni menggunakan pendekatan kotak gelap dan pendekatan struktur. Tidak jarang kedua pendekatan ini diterapkan secara
serentak dengan tujuan mendapatkan model yang lebih efektif. Pada pendekatan kotak gelap, identifikasi model yang akan dibentuk dilakukan dengan pengamatan terhadap
perilaku sistem yang telah ada. Perilaku dan kinerja sistem yang telah ada tersebut dikaji melalui teknik statistik dan matematis, sehingga didapatkan model matematis yang
hasilnya paling mendekati hasil operasional yang diperoleh melalui sistem yang ada. Pendekatan kotak gelap sulit diterapkan pada perancangan sistem yang masih baru, yang
tujuannya masih bersifat konseptual.
Pemodelan sistem menggunakan pendekatan kotak gelap dapat diklasifikasikan menjadi beberapa jenis yakni yang bersifat analitis, sintesis, rekayasa design dan
pengendalian control sebagaimana diungkapkan pada Tabel 6. Pemodelan sistem analitis diterapkan jika asupan dan proses dalam sistem yang dipelajari telah diketahui dan
keluarannya yang belum diketahui secara pasti. Sedang pemodelan sistem rekayasa, asupan dan keluaran sudah diketahui dan prosesnya yang masih belum diketahui. Pada
pemodelan sistem pengendalian, proses maupun keluaran sistem sudah diketahui dan asupan sistem tersebut yang masih harus dipelajari.
Manajemen krisis dalam perusahaan agroindustri adalah segenap tindakan pendeteksian sampai penanggulangan yang dilakukan oleh suatu perusahaan agroindustri
sewaktu menghadapi krisis internal. Jenis-jenis krisis internal yang biasa melanda suatu perusahaan, dapat dilihat rinciannya pada Tabel 7.
Dalam perusahaan, biasanya penyusunan rencana pengelolaan krisis didahului dengan pembentukan tim manajemen krisis crisis management team. Anggota inti dari
tim manajemen krisis sangat tergantung dari jenis usaha dan kemungkinan krisisnya. Pada umumnya terdiri atas pimpinan puncak atau manajemen senior, direktur keuangan,
Tabel 6. Klasifikasi pendekatan sistem
Komponen Sistem Pendekatan
Sistem Asupan Proses
Keluaran
Analitis Diketahui Diketahui Tidak Diketahui
Rekayasa Diketahui Tidak Diketahui
Diketahui Pengendalian
Tidak Diketahui Diketahui
Diketahui Sintesis Diketahui Tidak Diketahui
Tidak Diketahui
pimpinan hubungan kemasyarakatan public relation dan konsultan hukum Mitroff, 2001; White Mazur, 1998; Lerbinger, 1997; Hurst, 1995; Mallozzi, 1994; Moscovici
Doise, 1994; Barton, 1993; Booth, 1993; Gottschalk, 1993; Janis, 1989; Jefkins, 1987; Fink, 1986.
Ekonomis
Informasional
Fisik Sumberdaya
Manusia Reputasi
Perbuatan tidak Waras
Bencana Alam
Pemogokan Kehilangan
informasi konfidensial
Hilangnya peralatan atau
bahan utama Kehilangan
pimpinan penting
Fitnah Perusakan
pemalsuan produk
Gempa bumi Pemberontakan
buruh Keterangan
palsu Rusaknya
peralatan penting
Kehilangan karyawan
penting Menyebarnya
berita buruk Penculikan Kebakaran
Kekurangan pekerja
Kerusakan data komputer
Rusaknya fasilitas penting
Meningkatnya absen karyawan
Merebaknya ejekanhinaan
Penyanderaan Banjir Penurunan
Harga Saham Hilangnya data
pelanggan Meningkatnya
kecelakaan dan vandalisme
Merebaknya isurumors
Aksi Teror Ledakan
Pasar anjlok Aksi kekerasan
di tempat kerja Rusaknya reputasi
perusahaan Kerusuhan di
tempat kerja Topan
Penurunan pendapatan
Perusakan pemalsuan logo
perusahaan Badai
Sumber: Mitroff 2001
Pembentukan model simulasi diawali dengan formulasi masalah dan rencana pembelajaran model, yang dilanjutkan dengan pengumpulan data dan penetapan model.
Pemilihan teknik pengambilan keputusan dan bahasa pemrograman komputer merupakan salah satu kunci keberhasilan dalam implementasi model. Hal ini mempengaruhi ketelitian
hasil komputasi, biaya operasi model, kesesuaian dengan jenis komputer yang tersedia, serta efektivitas proses pengambilan keputusan berdasarkan rekomendasi yang dihasilkan
oleh model. Setelah model dalam bentuk program komputer dibuat, dilakukan verifikasi atau pembuktian mengenai kesesuaian kemampuan program itu menjalankan simulasi
dibandingkan dengan sistem yang akan dibentuk Midgley, 2000; Eriyatno, 1998; Blanchard, 1998; Coyle, 1995; Law Kelton, 1991; Blanchard Fabrycky, 1981.
Asupan data terhadap model tersebut, setelah diolah bisa menghasilkan gambaran mengenai tahapan krisis yang dihadapi perusahaan agroindustri, dampak atau risiko yang
muncul, peluang terjadinya serta pilihan-pilihan tindakan guna mencegah atau menanggulangi krisis tersebut.
Model simbolik atau matematis yang dibuat dalam bentuk kinerja logis maupun kuantitatif guna mewakili realisasi manajemen krisis dalam perusahaan agroindustri,
diaplikasikan dalam CrismanSoft guna memudahkan manipulasi pengamatan mengenai Tabel 7. Jenis-jenis krisis internal
kecenderungan trend atau reaksi yang timbul terhadap asupan tertentu. Penerapan model matematis seperti pemulusan, dilakukan guna mencari pemecahan analitis analytical
solution atau upaya simulasi. Pembelajaran suatu model simbolik yang rumit agar dapat menghasilkan pemecahan yang diinginkan hanya dapat dilakukan melalui simulasi
Marimin, 2004; Eriyatno, 1998; Blanchard, 1998; Coyle, 1995; Law Kelton, 1991; Blanchard Fabrycky, 1981.
Kerumitan dalam coding dan pemodelan secara rinci hanya bagian dari keseluruhan upaya simulasi guna memahami atau merekayasa kerumitan manajemen krisis
dalam perusahaan agroindustri. CrismanSoft, model pengelolaan krisis yang dihasilkan dalam penelitian ini, merupakan sistem pendukung keputusan guna menghadapi krisis
perusahaan agroindustri, melalui keterpaduan sistem dan analisis data serta teknik representasi dan inferensi tertentu.
Selain itu kriteria evaluasi masing-masing pengambilan keputusan dalam model, ditetapkan menggunakan parameter yang berkaitan secara langsung dengan masalah
pokok yang akan diselesaikan. Misalnya ambang batas krisis pasokan bahan baku, pasokan air, krisis pemasaran dan lain-lain. Dilakukan juga pemilihan teknik pemodelan,
berupa aplikasi teknik analitis dan inferensi fuzzy dalam bentuk model atau serangkaian submodel. Dilanjutkan dengan penyediaan data asupan yang sesuai dengan persyaratan
spesifik yang telah ditentukan dan dipresentasikan dalam format yang benar. Langkah terakhir adalah ujicoba dan manipulasi model.
Aspek pengambilan keputusan dalam ilmu sistem dipengaruhi oleh teknik pembuatan model dan sangat tergantung pada pendekatan kuantitatif yang digunakan dan
menuntut perhitungan risiko serta ketidakpastian. Langkah memastikan model sesuai dengan kebutuhan dilakukan melalui verifikasi dan validasi. Langkah-langkah ini
diperlukan guna memastikan bahwa model yang dibentuk dapat dipercaya credible dan dapat diterima oleh pihak pengguna Marimin, 2004; Marimin, 2002; McLeod, 2001;
Turban Aronson, 2001; Levin et al, 2000; Stevenson, 1999.