3 iterations, total sum of distances = 582 3 iterations, total sum of distances = 582
3 iterations, total sum of distances = 582 2 iterations, total sum of distances = 582
2 iterations, total sum of distances = 582 Gambar 40. Hasil penyelesaian clustering k-means dalam penjadwalan penebangan
Keterangan : Klaster 1 = kebun yang akan ditebang urutan kedua
Klaster 2 = kebun yang akan ditebang terakhir kalinya Klaster 3 = kebun yang akan ditebang pertama kalinya
Gambar 41. Tampilan halaman model penjadwalan penebangan
5. Model Kelayakan Industri
Didalam model analisis finansial kelayakan industri ini, sistem menggunakan beberapa asumsi yang ditetapkan sesuai dengan hasil dari model analisis sebelumnya serta sesuai dengan
keadaan saat ini. Asumsi-asumsi tersebut antara lain : Umur proyek selama 10 tahun
Kapasitas produksi sebesar 160 ton per tahun dengan presentase produk terjual sebesar 100
Presentase modal pinjaman sebesar 80 sedangkan presentase modal sendiri sebesar 20
Bunga bank yang digunakan sebesar 12 dengan lama kembali pinjaman selama enam tahun
Harga jual produk setelah ditambah oleh margin sebesar Rp 4700 perkilogram. Kelayakan finansial tersebut dianalisis melalui paket program SPKPalmpowder 1.0.
Pengguna dapat memasukkan nilai asumsi di atas pada program SPKPalmpowder 1.0 seperti pada Gambar 42.
Gambar 42. Tampilan halaman asumsi pada model kelayakan finansial Kemudian pengguna juga diminta memasukkan struktur biaya investasi, biaya tetap, dan
biaya variabel yang dibutuhkan di awal proyek. Tampilan programnya dapat dilihat pada Gambar 43 sampai Gambar 45.
Gambar 43. Tampilan halaman biaya investasi
Gambar 44. Tampilan halaman biaya tetap
Gambar 45. Tampilan halaman biaya variabel Selanjutnya, setelah semua nilai biaya dan asumsi dimasukkan, pengguna dapat
memperoleh hasil kelayakannya berdasarkan kriteria investasi. Berdasarkan hasil perhitungan di atas, dapat dilihat hasil tiap kriteria kelayakan investasinya. NPV-nya bernilai positif dengan nilai
sebesar Rp 567,088,575. Nilai Internal Rate Ratio IRR sebesar 36,21 dan nilai IRR tersebut lebih besar dari tingkat suku bunga bank 12. Kemudian Pay Back Period PBP adalah 3.4 tahun
atau lebih cepat dari umur proyek. Nilai Net BC Ratio sebesar 2.01 atau lebih besar dari 1. Dari kriteria-kriteria kelayakan investasi tersebut, maka investasi industri LCM serbuk sawit dinyatakan
layak untuk dijalankan. Tampilannya dapat dilihat pada Gambar 46.
Gambar 46. Tampilan halaman kelayakan industri dalam program SPKPalmpowder 1.0.
VII. KESIMPULAN DAN SARAN A.
Kesimpulan
Sistem penunjang keputusan cerdas perencanaan industri pengolahan batang kelapa sawit menjadi serbuk sawit untuk proses pengeboran minyak menghasilkan output berupa pemodelan
sistem yang bertujuan untuk membantu para investor atau pelaku industri pengeboran dan kelapa sawit mendapatkan gambaran dan informasi yang akurat tentang prospek pengolahan limbah
batang kelapa sawit menjadi produk yang bernilai ekonomis. Pemodelan sistem penunjang keputusan ini dirancang dalam suatu paket program SPKPalmpowder 1.0. Paket program
SPKPalmpowder 1.0 terdiri dari lima model analisis, yaitu Model Pemilihan Lokasi, Model Prakiraan Bahan Baku, Model Teknis dan Teknologis, Model Penjadwalan Penebangan dan Model
Kelayakan Investasi. Industri LCM serbuk sawit yang terbuat dari pengolahan batang kelapa sawit merupakan
industri yang potensial untuk dikembangkan. Hal ini dikarenakan massa limbah batang kelapa sawit yang dihasilkan sangat banyak dan belum dapat dimanfaatkan secara komersil, sehingga
perlu adanya penanganan khusus terhadap limbah batang kelapa sawit dengan menjadikannya sebuah produk LCM alternatif guna membantu proses pengeboran minyak.
Berdasarkan hasil analisis aspek pasar, potensi pasar industri LCM serbuk sawit ini masih terbuka karena sampai saat ini industri yang dapat mengolah limbah batang kelapa sawit menjadi
produk yang bernilai ekonomis masih sangat minim sehingga peluang yang didapat apabila mendirikan industri LCM serbuk sawit ini merupakan prospek yang sangat baik. LCM serbuk
sawit dipasarkan dalam bentuk kemasan sehingga lebih praktis. Berdasarkan hasil perhitungan penentuan lokasi dengan menggunakan metode MPE, maka lokasi yang dipilih untuk industri ini
adalah Rokan Hulu, Riau. Berdasarkan perhitungan biaya dan kapasitas produksi, maka harga jual LCM serbuk sawit adalah Rp. 4625kg dengan nilai margin sebesar 20. Pabrik LCM serbuk
sawit mempunyai kapasitas produksi total 160,000 kgtahun, dengan produksi tahun pertama sebanyak 80 persen, tahun kedua sebanyak 90 persen dan tahun ketiga dan seterusnya sebanyak
100 persen dari total kapasitas. Berdasarkan analisis aspek manajemen, kebutuhan akan tenaga kerja sebanyak 25 orang dan hampir semuanya merupakan tenaa ahli terdidik, karena penggunaan
teknologi yang tinggi. Industri LCM serbuk sawit ini tidak menghasilkan limbah yang menimbulkan bahaya dan limbah yang dihasilkan dapat dimanfaatkan kembali dengan diolah oleh
pihak pabrik sehingga pendirian industri ini aman bagi lingkungan bila didirikan. Berdasarkan analisis finansial diperoleh beberapa parameter kelayakan yang meliputu
NPV proyek ini sebesar Rp. 723,717,481; IRR mencapai 30 persen; BC rasio 2.19 dan PBP selama 3 tahun 8 bulan. Keseluruhan penilaian kriteria kelayakan tersebut menunjukkan bahwa
pendirian industri LCM serbuk sawit dengan memanfaatkan limbah batang kelapa sawit sebagai bahan baku layak untuk didirikan. Analisis sensitivitas dilakukan terhadap penurunan kapasitas
dan penurunan harga jual. Industri akan menjadi tidak layak didirikan apabila mencapai penurunan harga sebesar 20.7 dan 20.8 persen. Pendirian Industri pengolahan limbah batang kelapa sawit ini
harus ditunjang dengan adanya pemanfaatan dari hasil samping selama proses produksi. Penjadwalan penebangan kelapa sawit dilakukan dengan menggunakan persoalan
pedagang keliling TSP dalam menentukan rute terpendek pelaksanaan penebangan kebun kelapa sawit dan metode clustering dalam mengelompokkan nomor kebun yang akan pertama kali
ditebang. Persoalan pedagang keliling TSP dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma genetika. Walaupun solusi TSP yang dihasilkan oleh algoritma ini belum tentu merupakan solusi
paling optimal misalnya apabila yang dilalui sangat banyak, namun algoritma genetika akan
