Sistem bisnis cerdas berbasis internet (intelligent E-business) untuk agroindustri kelapa berorientasi ekspor

SISTEM BISNIS CERDAS BERBASIS INTERNET (INTELLIGENT EBUSINESS) UNTUK AGROINDUSTRI KELAPA BERORIENTASI
EKSPOR

SKRIPSI

ZAFIRA KANARA
F34070116

FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2011

INTELIGENT E-BUSINESS FOR EXPORT ORIENTED COCONUT
AGROINDUSTRY
Zafira Kanara, Yandra Arkeman, and Taufik Djatna
Department of Agroindustrial Technology, Faculty of Agricultural Technology, Bogor Agricultural
University, IPB, Darmaga Campus, PO BOX 220 Bogor. West Java, Indonesia
phone: +62856 971 336 88, email: z_kanara@yahoo.com

ABSTRACT

E-business, such as coconut based industry, has changed the whole outlook of traditional
trading behavior especially for export oriented. However, the massive product information provided
by the Internet Merchants causes the problem of information overload and this will reduces the
customer’s satisfaction and interest. To overcome this problem, an intelligent e-business based on
web mining using K-Means method and radar chart is proposed in this research. K-Means method is
an algorithm to classify attributes or specific characteristics into the number of clusters. Radar chart
uses graphic displayed in a Web form to evaluate multiple alternatives based on multiple criteria.
This work helps to categorize and evaluate the product quality of customer preference. The results of
this study show that the proposed system is potentially to give sensible recommendations, and be able
to help customers make decisions. This research aims to design a web based intelligent business
systems (intelligent e-business) for coconut commodities through developing an online transaction
system, recommendation, and customer services. Scope of this research was a system designed
internet business system for coconut commodities that include to give recommendation, customer
service, products information, sale and purchase transactions. This website was built using Adobe
Dreamweaver CS4 (Adobe, 2008), Adobe Photoshop CS3 (Adobe, 2007), MySQL (Oracle, 2009), and
Sybase Power Designer 15.3 (Sybase, 2010). In the package of programs, there are two interface.
First is the appearance of the user interface that can be accessed by customers and prospective
customers or commonly called user front-end. The second view is a display interface exclusively
accessed by the administrator or commonly called the user back-end.
Keywords: clustering, radar chart, export oriented coconut trade, e-business

ZAFIRA KANARA. F34070116. Sistem Bisnis Cerdas Berbasis Internet (Intelligent E-Business)
Untuk Agroindustri Kelapa Berorientasi Ekspor. Di bawah bimbingan Yandra Arkeman dan
Taufik Djatna

RINGKASAN
Pelanggan sering dihadapkan dengan informasi produk yang terlampau melimpah di internet.
Dalam rangka meningkatkan kepuasan pelanggan, salah satu cara untuk mengatasi masalah memilih
dan menemukan produk yang paling cocok adalah mengembangkan sistem rekomendasi cerdas
berdasarkan pada web mining dan radar chart. Web mining adalah sebuah teknik untuk menggali
informasi tersembunyi dalam sejumlah data dengan tujuan untuk mendapatkan pola tertentu. Pola
yang akan diambil pada penelitian ini adalah pola transaksi pelanggan untuk menghasilkan sebuah
rekomendasi produk. Web mining digunakan untuk memprediksi kesukaan pelanggan berdasarkan
perilaku pelanggan sebelumnya. Metode web mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah
clustering dengan metode K-Means. Metode K-Means dapat mengklasifikasikan produk sesuai
dengan kesamaan antar data produk dengan perhitungan jarak perbedaan menggunakan rumus
Euclidean. Radar chart ditampilkan dalam bentuk grafik seperti jaring laba-laba untuk mengevaluasi
beberapa alternatif berdasarkan beberapa kriteria. Radar chart dapat mengevaluasi kualitas produkproduk dalam bentuk grafik yang dapat membandingkan antara lima sampai sepuluh kriteria. Kedua
metode tersebut berperan memberikan rekomendasi dalam sistem bisnis cerdas pada penelitian ini.
Sistem bisnis cerdas berbasis internet (intelligent e-business) untuk agroindustri kelapa

berorientasi ekspor merupakan sistem bisnis berbasis website yang membantu pelanggan dengan
memberi kemudahan, keamanan, kecepatan, dan kenyamanan dalam melakukan pemilihan dan
pembelian produk agroindustri kelapa. Dalam situs belanja, sistem ini dapat membantu pelanggan
menemukan produk yang paling cocok dengan mengelompokkan produk dan menunjukkan grafik
radar untuk setiap produk. Oleh karena itu, sistem rekomendasi dalam e-bisnis cerdas membantu
pelanggan mencari yang mereka butuhkan dan menyarankan produk yang cocok untuk dibeli.
Penelitian ini bertujuan untuk merancang bangun sistem bisnis cerdas berbasis website
(intelligent e-business) untuk komoditas agroindustri kelapa. Mengembangkan pelayanan sistem
transaksi online, pelayanan pelanggan dan kerjasama dengan rekan bisnis yang dapat menunjang
pemasaran komoditas kelapa di Indonesia. Penelitian ini merupakan sebuah layanan website simulasi
untuk menyediakan fasilitas pelayanan jual beli produk-produk yang terbuat dari kelapa. Data
mengenai spesifikasi produk dan harga didapatkan dari 40 perusahaan.
Program tersebut berjudul E-Cocotrade. Pada perancangan program ini, tidak semua diagram
yang terdapat pada UML (Unified Modeling Language) dibuat karena kebutuhan permodelan sistem
yang tidak terlalu kompleks. Diagram-diagram UML yang dibuat pada perancangan sistem ini
meliputi diagram kasus (use case), aktivitas (activity), status (state chart) dan kelas (class). Setelah
diagram kelas selesai dibuat, generate Physical Data Model (PDM) dilakukan agar kelas dan atribut
dapat dikirim ke database MySQL (Oracle, 2009). Beberapa kelebihan dari perancangan sistem
berbasis UML ini adalah perancangan sistem lebih terstruktur, pembagian dan pengolahan database
lebih cepat, serta implementasi ke pemrograman lebih efisien sehingga memudahkan proses

permodelan. Pengembangan lebih lanjut terhadap program E-Cocotrade perlu dilakukan untuk
menyempurnakan paket program sehingga pengguna akan semakin mudah dalam melakukan transaksi
dan pemilihan produk yang diinginkan.
Penerapan sistem E-Cocotrade pada tahap desain sistem menggunakan Microsoft Visio 2007
(Microsoft, 2007) dan Sybase Power Designer 15.3 (Sybase, 2010) sedangkan pada tahap pembuatan
paket program menggunakan perangkat lunak Adobe Dreamweaver CS4 (Adobe, 2008) dan Adobe
Photoshop CS3 (Adobe, 2007) untuk perancangan antarmuka. Sedangkan MySQL (Oracle, 2009)
digunakan sebagai sistem manajemen basis data dinamis. Antarmuka program E-Cocotrade bagi calon
pelanggan dan pelanggan terdiri dari menu: Home, Product, Payment, Contact, Customer Services,
Sign In, Sign Up, Food, Baverage ,Organic, Personal Care, Others dan Recommended. Pengguna
umum atau calon pelanggan dapat melakukan pemesanan dan masuk ke menu Customer Service
setelah mendaftar terlebih dahulu melalui menu Sign In. Antarmuka program E-Cocotrade bagi
administrator terdiri dari tujuh menu yaitu : Sales Graph, Orders, Manage, Users, Recommendation,
Comment, dan Sales Profit.

SISTEM BISNIS CERDAS BERBASIS INTERNET (INTELLIGENT EBUSINESS) UNTUK AGROINDUSTRI KELAPA BERORIENTASI
EKSPOR

SKRIPSI
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
pada Departemen Teknologi Industri Pertanian
Fakultas Teknologi Pertanian
Institut Pertanian Bogor

Oleh:
ZAFIRA KANARA
F34070116

FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2011

Judul Skripsi

: Sistem Bisnis Cerdas Berbasis Internet (Intelligent E-Business) untuk Agroindustri
Kelapa Berorientasi Ekspor

Nama

: Zafira Kanara

NIM

: F34070116

Menyetujui,
Bogor,

Juni 2011

Pembimbing I,

Pembimbing II,

(Dr. Ir. Yandra Arkeman, M. Eng.)
NIP 19650914 199002.1.001

(Dr. Eng. Taufik Djatna,S.TP, M.Si.)

NIP 19700614 199512.1.001

Mengetahui:
Ketua Departemen

(Prof. Dr. Ir. Nastiti Siswi Indrasti)
NIP: 19621009 198903 2 001

Tanggal Lulus :

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI
DAN SUMBER INFORMASI
Saya menyatakan dengan sebenar-benarnya bahwa skripsi dengan judul Sistem Bisnis Cerdas
Berbasis Internet (Intelligent E-Business) untuk Agroindustri Kelapa Berorientasi Ekspor adalah karya
asli saya sendiri, dengan arahan dosen pembimbing akademik, kecuali yang dengan jelas ditunjukkan
rujukannya. 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 skripsi ini.

Bogor, Juni 2011

Yang membuat pernyataan

Zafira Kanara
F34070116

©Hak cipta milik Zafira Kanara, tahun 2011
Hak cipta dilindungi

Dilarang mengutip dan memperbanyak tanpa izin tertulis dari Institut Pertanian
Bogor, sebagian atau seluruhnya dalam bentuk apapun, baik cetak, fotokopi,
mikrofilm, dan sebagainya

BIODATA PENULIS

Penulis lahir di Jakarta, pada tanggal 15 Juni 1989 sebagai anak ketiga
pasangan Kautsar Azhari Noer dan Afni Rasyid. Penulis memulai pendidikan
di Madrasah Ibtidaiyah Pembangunan IAIN Jakarta pada tahun 1995.
Selanjutnya pada tahun 2001 penulis melanjutkan studi di Sekolah Lanjutan
Tingkat Pertama Negeri 85 Pondok Labu. Pada tahun 2007, penulis lulus dari
Sekolah Menengah Atas Negeri 70 Bulungan dan diterima di Institut

Pertanian Bogor, Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas
Teknologi Pertanian, melalui jalur SPMB. Selama menjalankan studi di IPB penulis aktif mengikuti
kegiatan di luar akademik, diantaranya adalah menjadi pengurus Himpunan Mahasiswa Teknologi
Industri (HIMALOGIN) sebagai staff Kewirausahaan dan anggota Paduan Suara Mahasiswa IPB
Agriaswara. Penulis pernah menjadi asisten praktikum Teknologi Pengemasan Distribusi Transportasi
(TPDT) pada tahun 2009 serta menjadi asisten praktikum Teknik Optimasi (TO) dan asisten
praktikum Analisis Sistem Penunjang Keputusan (ASPK) pada tahun 2011. Pada tahun 2010, penulis
melaksanakan Praktek Lapangan di PT. Indofood Sukses Makmur, Tbk. Bogasari Flour Mills,
Cilincing, Jakarta Utara untuk mempelajari Teknologi Proses Produksi dan Good Halal
Manufacturing Practices (GHMP).
Penulis menyelesaikan skripsi dengan judul “Sistem Bisnis Cerdas Berbasis Internet
(Intelligent E-Business) untuk Agroindustri Kelapa Berorientasi Ekspor” untuk mendapatkan gelar
Sarjana Teknologi Pertanian di bawah bimbingan Dr. Ir. Yandra Arkeman, M. Eng. dan Dr. Eng.
Taufik Djatna, S.TP, M.Si.

KATA PENGANTAR
Segala puji syukur kepada Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan anugerah-Nya
sehingga skripsi ini bisa diselesaikan.

Penelitian dengan judul “Sistem Bisnis Cerdas Berbasis

Internet (Intelligent E-Business) untuk Agroindustri Kelapa Berorientasi Ekspor” dilaksanakan di
laboratorium komputer Teknologi Industri Pertanian sejak bulan Februari sampai Mei 2011.
Pada kesempatan ini, penulis ingin menghaturkan rasa terima kasih atas dukungan,
bimbingan serta motivasi dari berbagai pihak selama penulisan skripsi ini sampai terselesaikan.
Ucapan terimakasih disampaikan kepada :
1.

Dr. Ir. Yandra Arkeman, M.Eng sebagai Dosen Pembimbing Pertama atas segenap
bimbingan yang telah diberikan,

2.

Dr. Eng. Taufik Djatna, S.TP, M.Si sebagai Dosen Pembimbing Kedua atas segenap
bimbingan yuang telah diberikan,

3.

Ir. Sugiarto, M.Si sebagai dosen penguji yang telah memberi masukan kepada penulis,

4.

Ayah dan Ibuku tersayang Bapak Kautsar Azhari Noer dan Ibu Afni Rasyid serta kakakkakakku Nahda dan Taqi yang selalu memberikan doa dan semangat dalam penyelesaian
skripsi ini,

5.

Sahabat sebimbingan Gigi, Icha, Dede, Vina, Yoda, Ayu, dan Agung,

6.

Sahabat-sahabatku Muthi, Anita, Fahri, Mali, Eva, Ismet, Faiz, Arya, Gentong, Awe, Depe,
Manda, Herga, Niken, Bibir, Sangun, Pandu, Ija, Iza, Geng Does, Geng GB, dan Geng SAS,

7.

Pak Tosan, Ka Cicit dan Ka Sai atas segala arahan dan bimbingannya,

8.

Teman-teman TIN 44 yang telah memberi semangat kepada penulis,

9.

Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna dan banyak kekurangan,

tetapi penulis berharap semoga tulisan ini dapat bermanfaat serta menambah pengetahuan bagi pihakpihak yang membutuhkan. Oleh karena itu, saran dan kritik yang membangun sangat diharapkan.

Bogor, Juni 2011
Penulis

Zafira Kanara

i

DAFTAR ISI

KATA PENGANTAR
DAFTAR TABEL
DAFTAR GAMBAR
DAFTAR LAMPIRAN
I.
PENDAHULUAN
A. LATAR BELAKANG
B. TUJUAN
C. RUANG LINGKUP
II.
TINJAUAN PUSTAKA
A. E-BUSSINESS DAN E-COMMERCE
B. SISTEM CERDAS
C. SISTEM REKOMENDASI
D. METODE PENGELOMPOKKAN (CLUSTERING METHOD)
E. RADAR CHART
F. UNIFIED MODELING LANGUAGE
G. KELAPA
H. AGROINDUSTRI KELAPA
I. PEMASARAN EKSPOR
J. PENELITIAN TERDAHULU
III.
METODOLOGI PENELITIAN
A. KERANGKA PENELITIAN
B. TAHAPAN PENDEKATAN SISTEM
C. TATA LAKSANA
1. Pencarian dan Pengumpulan Data Sekunder
2. Analisa Sistem
2.1 Metode Pengelompokkan (Clustering Method)
2.2 Radar Chart
3. Perancangan Sistem
4. Penerapan Sistem
5. Evaluasi Sistem
5.1 Verifikasi
5.2 Validasi
IV.
HASIL DAN PEMBAHASAN
A. ANALISA SISTEM
1. Deskripsi Sistem
2. Analisa Kebutuhan Informasi
3. Kebutuhan Fungsional Sistem
3.1 Clustering Method
3.2 Radar Chart
B. PERANCANGAN SISTEM
1. Permodelan Objek & Basis Data
1.1 Use Case Diagram
1.2 Activity Diagram

Halaman
i
iv
v
vii
1
1
2
2
3
3
5
5
6
7
7
8
10
13
13
15
15
17
18
19
19
19
20
20
21
21
21
22
23
23
23
23
24
26
28
28
29
29
30

ii

1.3 Statechart Diagram
1.4 Class Diagram
1.5 Physical Data Model (PDM)
2. Kebutuhan Perangkat Keras
3. Kebutuhan Perangkat Lunak dan Kebutuhan Jaringan
C. PENERAPAN SISTEM
1. Transformasi Desain
2. Pembuatan Program
3. Sistem Pembayaran
4. Pengujian Sistem
D. PAKET PROGRAM E-COCOTRADE
1. Struktur Antar Muka Pengguna
2. Struktur Antar Muka Administrator
3. Rencana Implementasi dan Pengembangan Sistem
V.
SIMPULAN DAN SARAN
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN

32
32
35
36
36
36
37
37
48
48
49
50
68
78
79
80
83

iii

DAFTAR TABEL

Tabel 1. Data Ekspor Produk Agroindustri Kelapa Tahun 2008
Tabel 2. Karakteristik Varietas Kelapa
Tabel 3. Komposisi Buah Kelapa
Tabel 4. Matriks Ketersediaan Kebutuhan Informasi Pengguna Sistem E-Cocotrade
Tabel 5. Contoh Hasil Clustering Produk Kelapa
Tabel 6. Tabel Database (dbcocotrade)
Tabel 7. Menu/Link untuk Pelanggan dan Calon Pelanggan
Tabel 8. Menu untuk Administrator

Halaman
2
10
10
25
27
37
41
42

iv

DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 1. Struktur E-Commerce
Gambar 2. Sebaran Potensi Kelapa Indonesia
Gambar 3. Peta Penyebaran Industri Besar Pengolahan Kelapa
Gambar 4. Pohon Industri Kelapa
Gambar 5. Kerangka Penelitian
Gambar 6. Metode Siklus Hidup Pengembangan Sistem
Gambar 7. Urutan Tata Laksana Penelitian
Gambar 8. Algoritma K-Means Clustering
Gambar 9. Contoh Hasil Radar Chart Produk Kelapa
Gambar 10. Diagram Kasus dari E-Cocotrade
Gambar 11. Diagram Aktivitas Customer Process Order
Gambar 12. Diagram Status Recommendation (Radar Chart)
Gambar 13. Diagram Kelas E-Cocotrade
Gambar 14. Physical Data Model E-Cocotrade
Gambar 15. Sketsa Tampilan E-Cocotrade
Gambar 16. Desain Tampilan E-Cocotrade Menggunakan Ms.Visio
Gambar 17. Diagram Alir Sign In
Gambar 18. Diagram Alir Memasukkan Komentar di Halaman Contact
Gambar 19. Diagram Alir Pemesanan Produk
Gambar 20. Diagram Alir Pemberian Rekomendasi dan Radar Chart
Gambar 21. Diagram Alir Pengisian Forum Diskusi
Gambar 22. Penggunaan Sistem oleh Administrator
Gambar 23. Struktur Antar Muka Pengguna
Gambar 24a. Tampilan Halaman Utama (Bagian Atas)
Gambar 24b. Tampilan Halaman Utama (Bagian Bawah)
Gambar 25. Tampilan Menu Product
Gambar 26. Tampilan Menu Sign Up Customer
Gambar 27. Tampilan Kotak Dialog “Incorrect confirmed password!”
Gambar 28. Tampilan Kotak Dialog “Cannot process, there’s field empty”
Gambar 29. Tampilan Pendaftaran Pelanggan Berhasil
Gambar 30. Tampilan Menu Log In Pelanggan
Gambar 31. Tampilan Peringatan untuk Sign Up atau Sign In
Gambar 32. Tampilan Menu Food
Gambar 33. Tampilan Menu Beverage
Gambar 34. Tampilan Menu Organic
Gambar 35. Tampilan Menu Personal Care
Gambar 36. Tampilan Menu Others
Gambar 37. Tampilan Menu Recommended
Gambar 38. Tampilan Proses Pembelian Produk
Gambar 39. Tampilan Peringatan Produk Kosong
Gambar 40a. Tampilan Menu Cocotrade Purchase Guide (Tampilan Atas)
Gambar 40b. Tampilan Menu Cocotrade Product Purchase Guide (Tampilan Bawah)
Gambar 41. Tampilan Proses Payment Method

5
9
9
12
15
17
18
20
28
39
31
32
34
35
40
41
43
44
45
46
47
47
50
51
51
52
52
53
53
54
54
55
55
56
56
57
57
58
59
59
60
60
61

v

Gambar 42. Tampilan Thanks For Buy dan Link See Invoice
Gambar 43. Tampilan Tagihan
Gambar 44. Tampilan Proses Saving Invoice
Gambar 45. Tampilan Proses Download Invoice
Gambar 46. Tampilan Menu Contact
Gambar 47 Tampilan Customer Service Jika Belum Sign In
Gambar 48. Tampilan Menu Customer Service
Gambar 49. Tampilan Link Add Topic
Gambar 50a. Tampilan Membuka Topic
Gambar 50b. Tampilan Memberi Komentar pada Topic
Gambar 51. Tampilan Give Rate
Gambar 52. Tampilan Radar Chart
Gambar 53. Struktur Antar Muka Administrator
Gambar 54. Tampilan Awal Administrator
Gambar 55. Tampilan Kotak Dialog “Username or Password is incorrect!”
Gambar 56. Menu Administrator
Gambar 57. Tampilan Sales Graph
Gambar 58. Tampilan Menu Orders
Gambar 59a. Tampilan Sub Menu Product
Gambar 59b. Tampilan Update Product
Gambar 60a. Tampilan Sub Menu Industries
Gambar 60b. Tampilan Update Industries
Gambar 61a. Tampilan Daftar Ongkos Kirim (Delivery Cost)
Gambar 61b. Tampilan Update Delivery Cost
Gambar 62a. Tampilan Sub Menu Edit User
Gambar 62b. Tampilan Update User
Gambar 63a. Tampilan Sub Menu Admin
Gambar 63b. Tampilan Update Administrator
Gambar 64. Tampilan Menu Recommendation
Gambar 65. Tampilan Menu Comment
Gambar 66. Tampilan Menu Sales Profit

61
62
62
63
63
64
64
65
65
66
66
67
67
69
69
70
70
71
71
71
72
72
73
74
74
75
75
76
76
77
77

vi

DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
Lampiran 1. Prosedur Sistem E-Cocotrade
85
Lampiran 2. Rincian Coding Halaman Utama E-Cocotrade (home.php)
87
Lampiran 3. Panduan Pemakaian Program Simulasi Website PT. Cocotrade Indonesia
96

vii

I. PENDAHULUAN

A. LATAR BELAKANG
Kemajuan teknologi informasi saat ini sangatlah pesat salah satunya melalui internet. Bisnis
perdagangan berbasis teknologi informasi pada tahun-tahun mendatang diperkirakan akan
mendominasi dunia. Berdasarkan statistik yang dipublikasikan oleh US Census Bureau, nilai transaksi
retail secara online pada 3 bulan (quarter) pertama tahun 2008 mencapai 33 milyar USD (Admin,
2010).
Melalui aplikasi internet, penjual dan pelanggan dapat dengan mudah berinteraksi satu sama
lain, dan bertransaksi dalam waktu singkat. Namun, tidak mudah bagi pelanggan untuk memilih toko
dan menemukan produk yang paling cocok jika mereka dihadapkan dengan informasi produk yang
terlampau melimpah di internet. Ketika berbelanja online, pelanggan menghabiskan banyak waktu
untuk mengunjungi toko-toko di situs web, dan mengumpulkan informasi yang berharga dengan
sendirinya. Proses ini memakan banyak waktu, bahkan terkadang isi dokumen web hasil pencarian
pelanggan tidak ada hubungannya dengan yang mereka butuhkan.
Salah satu cara untuk mengatasi masalah di atas adalah mengembangkan sistem rekomendasi
cerdas. Menurut Sanjung (2011), sistem rekomendasi adalah salah satu aplikasi sebagai pengolah dari
banyaknya informasi yang tersedia di internet. Misalnya, dulu orang sering berdiskusi mengenai film
favorit mereka, kemudian dari hasil diskusi tersebut tidak sedikit dari mereka yang memiliki kesukaan
terhadap film yang sama. Dari sini dapat dilihat bahwa tiap-tiap orang dalam sebuah komunitas
cenderung memiliki tingkat kesukaan terhadap sesuatu yang sama. Hal inilah yang memunculkan
adanya sistem rekomendasi. Sistem rekomendasi bekerja dengan memberikan rekomendasi item-item
tertentu kepada user sesuai dengan selera user masing-masing.
Sistem rekomendasi cerdas yang akan digunakan pada studi ini adalah web mining dan radar
chart. Web mining digunakan untuk memprediksi kesukaan pelanggan berdasarkan perilaku
pelanggan sebelumnya. Salah satu metode web mining adalah metode Clustering K-Means yang dapat
mengelompokkan produk sesuai dengan kesamaan antar data produk dengan perhitungan jarak
perbedaan menggunakan rumus Euclidean. Berbeda dengan web mining, radar chart ditampilkan
dalam bentuk grafik seperti jaring laba-laba untuk mengevaluasi beberapa alternatif berdasarkan
beberapa kriteria. Radar chart dapat mengevaluasi kualitas produk-produk dalam bentuk grafik yang
dapat membandingkan antara lima sampai sepuluh kriteria.
Sistem rekomendasi tersebut merupakan sistem bisnis berbasis website yang membantu
pelanggan dengan memberi kemudahan, keamanan, kecepatan, dan kenyamanan dalam melakukan
pemilihan dan pembelian produk. Dalam situs belanja, sistem ini dapat membantu pelanggan
menemukan produk yang paling cocok dengan mengelompokkan produk dan menunjukkan radar
chart setiap produk.
Sistem bisnis cerdas berbasis internet (intelligent e-business) di atas dapat digunakan untuk
agroindustri kelapa berorientasi ekspor dan berpeluang besar mengembangkan produk agroindustri
kelapa yang bernilai ekonomi tinggi. Alternatif produk yang dapat dikembangkan antara lain Virgin
Coconut Oil (VCO), Oleo Chemical (OC), Desiccated Coconut (DC), Coconut Milk/Cream
(CM/CC), Coconut Charcoal (CCL), Activated Carbon (AC), Brown Sugar (BS), Coconut Fiber
(CF) dan Coconut Wood (CW), yang diusahakan secara parsial maupun terpadu. Pelaku
agroindustri tersebut mampu meningkatkan pendapatannya 5-10 kali dibandingkan dengan bila hanya
menjual produk kopra. Berangkat dari kenyataan luasnya potensi pengembangan produk, kemajuan

ekonomi perkelapaan di tingkat makro (daya saing di pasar global) maupun mikro (pendapatan
petani, nilai tambah dalam negeri dan substitusi impor) tampaknya akan semakin menuntut dukungan
pengembangan industri kelapa secara cluster sebagai prasyarat.
Tingginya peluang pengembangan agroindustri kelapa di Indonesia berbanding terbalik
dengan volume ekspor produk agroindustri kelapa. Rendahnya jumlah ekspor produk agroindustri
kelapa Indonesia terbukti dari data jumlah ekspor produk agroindustri kelapa Indonesia dibanding
Filipina pada tahun 2008 yang dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Data Ekspor Produk Agroindustri Kelapa Tahun 2009 (APCC, 2009)
Indonesia
Filipina
Produk Agroindustri
(ton)
(ton)
Minyak Kelapa

570.311

826.237

Dessicated Coconut

46.699

116.421

Arang Tempurung dan Karbon Aktif

199.045

34.747

Saat ini, di Indonesia hanya sedikit industri / perusahaan kelapa yang memiliki website dalam
mempromosikan produknya, selain itu melihat kondisi di atas maka diperlukan penerapan strategi
implementasi sistem bisnis yang terpadu, agar terjadi perbaikan dan perkembangan pada industri
kelapa yang berorientasi teknologi masa depan yaitu melalui e-business.

B. TUJUAN

1.

2.
3.

Penelitian ini bertujuan untuk :
Merancang bangun sistem bisnis cerdas berbasis internet (intelligent e-business) untuk
komoditas agroindustri kelapa yang memberi rekomendasi bagi pengguna dalam menentukan
keputusan bertransaksi.
Mengembangkan pelayanan sistem bisnis dalam bentuk customer service yang dapat menunjang
pemasaran komoditas kelapa berbasis ekspor.
Mengimplementasikan sistem e-business yang memberikan kemudahan terhadap administrator.

C. RUANG LINGKUP
Ruang lingkup dari penelitian ini adalah perancangan sistem bisnis cerdas berbasis internet
(intelligent e-business) untuk komoditas agroindustri kelapa yang mencakup penginformasian produk,
sistem rekomendasi produk, transaksi jual beli, serta pelayanan pelanggan berupa pertukaran data dan
informasi.

2

II. TINJAUAN PUSTAKA

A. E-BUSINESS DAN E-COMMERCE
Bisnis dengan media elektronik atau electronic bussiness (e-business) merupakan kegiatan
berbisnis di internet yang tidak hanya meliputi pembelian, penjualan dan jasa, tapi juga meliputi
pelayanan pelanggan dan kerja sama dengan rekan bisnis (baik individual maupun instansi)
(Rachmat, 2009). E-business dapat juga didefinisikan sebagai pemanfaatan teknologi informasi dan
komunikasi (ICT) dalam mendukung semua kegiatan bisnis (Anonim, 2007).
Menurut Rachmat (2009), metode bisnis elektronik memungkinkan perusahaan untuk
menghubungkan internal dan eksternal sistem pengolahan data lebih efisien dan fleksibel, untuk
bekerja lebih erat dengan pemasok dan mitra, serta dapat lebih memuaskan kebutuhan dan harapan
pelanggan. E-business melibatkan proses bisnis yang mencakup seluruh rantai nilai, yaitu pembelian
elektronik dan manajemen rantai suplai, pemrosesan order elektronik, penanganan pelayanan
pelanggan, dan bekerja sama dengan mitra bisnis. Perangkat lunak bisnis memungkinkan integrasi
intra dan inter proses bisnis perusahaan. E-business dapat dilakukan dengan menggunakan web,
internet, intranet, extranet, atau beberapa kombinasi dari ini.
Aplikasi e-business antara lain (Rachmat, 2009):
1. ERP (Enterprise Resource Planning).
Sistem informasi pendukung e-business, yang menyediakan berbagai macam kebutuhan perusahaan
seperti supply chain, CRM, marketing, warehouse, shipping, dan payment, serta mampu melakukan
otomatisasi proses.
2. CRM (Customer Relationship Management).
Sistem kustomisasi dan melakukan personalisasi produk dan servis berdasarkan keinginan
pelanggan.
3. EAI (Enterprise Application Integration).
Konsep integrasi berbagai proses bisnis dengan memperbolehkan mereka saling bertukar data
berbasis message.
4. SCM (Supply Chain Management).
Manajemen rantai supply secara otomatis terkomputerisasi
Dalam penelitian ini, aplikasi e-business yang digunakan adalah CRM (Customer Relationship
Management).
E-commerce merupakan kepanjangan dari electronic commerce atau perdagangan yang
dilakukan secara elektronik. Menurut Turban (2005), e-commerce berarti perdagangan elektronik yang
mencakup proses pembelian, penjualan, transfer, atau pertukaran produk, layanan, atau informasi
melalui jaringan komputer, termasuk internet. E-business atau bisnis elektronik merujuk pada definisi
e-commerce yang lebih luas, tidak hanya pembelian dan penjualan barang serta jasa, tetapi juga
pelayanan pelanggan, kolaborasi dengan mitra bisnis, e-learning, dan transaksi elektronik dalam
perusahaan.
Electronic commerce merupakan satu set dinamis teknologi, aplikasi dan proses bisnis yang
menghubungkan perusahaan, konsumen dan komunitas tertentu melalui transaksi elektronik dan
perdagangan barang, pelayanan dan informasi yang dilakukan secara elektronik (Purbo dan Wahyudi,
2001). Menurut Trepper (2009), e-commerce (perdagangan elektronik) adalah suatu transaksi bisnis
yang melalui proses jaringan digital atau internet. Area e-commerce konvensional meliputi pencarian
informasi produk, pemesanan produk, pembayaran produk dan pelayanan terhadap konsumen.

Menurut Safitri (1999), perkembangan yang sangat pesat dari e-commerce disebabkan oleh :
1. E-Commerce memiliki kemampuan menjangkau lebih banyak pelanggan. Selain itu, pelanggan
dapat mengakses seluruh informasi terkini (up to date) setiap saat
2. E-Commerce dapat mendorong kreatifitas dari pihak penjual. Pendistribusian informasi yang
disampaikan dapat berlangsung secara periodik.
3. E-Commerce dapat menciptakan efisiensi yang tinggi, murah dan informatif.
4. E-Commerce dapat meningkatakan kepuasan pelanggan dengan pelayanaan yang cepat, mudah,
aman dan akurat.
Menurut O’Brien (2002), e-commerce memiliki enam kelebihan utama bagi perusahaan dan
pelanggan, yaitu: menghasilkan nilai tambah baru dari penjualan secara online; mengurangi biaya
melalui penjualan secara online dan adanya costumer support; menarik pelanggan dengan pemasaran
melalui internet, iklan dan penjualan online; meningkatkan kesetiaan pelanggan dan meningkatakan
layanan pelanggan melalui media internet; mengembangkan pasar berbasis internet dan saluran
distribusi baru untuk produk yang sudah ada; serta mengembangkan informasi berbasis produk yang
dapat diakses melalui internet.
Menurut Rahardjo (2002 ), e-commerce memberikan beberapa keuntungan, antara lain :
1. Meningkatkan market exposure
2. Menurunkan biaya operasi
3. Memperpendek waktu product cycle
4. Meningkatkan supplier management
5. Melebarkan jangkauan pasar (global reach market)
6. Meningkatkan kesetiaan pelanggan.
Pemesanan secara online banyak menggunakan konsep shopping chart untuk menyimpan
data tentang barang-barang yang telah dipilih dan akan dibayar. Konsep shopping chart ini meniru
kereta belanja yang biasanya digunakan orang untuk berbelanja di pasar swalayan. Shopping chart
berupa formulir dalam website dan dapat dibuat dengan pemrograman script (PHP atau ASP) dan
basis data (MySQL atau Ms.Access). Apabila seorang pembeli ingin membayar barang yang telah
dipilih, ia harus mengisi form transaksi. Form transaksi ini menanyakan identitas pembeli serta cara
pembayaran yang diinginkan. Untuk menghindari penyalahgunaan informasi, pihak penyedia jasa ecommerce telah mengusahakan agar pengiriman data-data tersebut berjalan secara aman, dengan
menggunakan standar security tertentu. Setelah pembeli mengadaan transaksi, retailer akan
mengirimkan barang yang dipesan melalui jasa pos langsung ke rumah pembeli (Bardiyah, 2002).
Menurut Reynolds (2004), pemilihan transaksi online semestinya menyediakan sistem
keamanan yang terpercaya dengan sistem pembayaran yang efektif untuk melakukan otorisasi
pembayaran dan pengaturan transaksi. Sistem keamanan terbaik adalah Secure Socket Layer (SSL)
dan atau Secure Electronic Transaction (SET), yang menyediakan enkripsi data dan hasil tampilan
kepada pelanggan yang bertransaksi. Gambar struktur e-commerce dapat dilihat pada Gambar 1.
E-Commerce secara umum merupakan kegiatan bisnis (perniagaan/perdagangan) atau
jasa yang berhubungan erat dengan pelanggan, manufaktur, Internet Service Provider (ISP) dan
pedagang perantara (intermediateries) dengan menggunakan media elektronik. Dalam hal ini media
elektronik utama dengan menggunakan internet. Struktur e-commerce terbagi menjadi tiga bagian
utama yaitu: penyedia barang, perusahaan, dan pelanggan. Penyedia barang dapat terdiri dari beberapa
peserta yaitu: para penjual, perantara, pemerintah, serta peserta lainnya. Penyedia barang tersebut
terhubung kepada pelanggan melalui perusahaan yang memiliki koneksi internet dan memberi
pelayanan seperti: penjualan, pembelanjaan, pemberian informasi, dan kegiatan rantai pasok kepada
bagian pelanggan yaitu: industri, bisnis, dan pemerintahan (Gambar 1).

4

Gambar 1. Struktur E-Commerce (Rachmat, 2009)

B. SISTEM CERDAS
Sistem cerdas (system intelligence) merupakan tindakan manusia yang menghubungkan
kepekaan tentang lingkungan yang sistemik dengan sistem pemikiran sehingga memacu kemampuan
pemecahan masalah meningkatkan kinerja dan produktivitas dalam situasi sehari-hari (Anonim,2010).
Sistem cerdas merupakan upaya untuk menggabungkan kepekaan manusia dengan
engineering yang dapat memecahkan masalah dengan suatu gagasan. Sistem ini multidisiplin,
aplikatif dan filosofis dalam orientasinya yang melibatkan thinking-in-action, elemen tak terucap,
kesadaran situasional dan sentuhan untuk kompleks keutuhan sekitar kita. Penekanan adalah pada
partisipasi interaktif dalam sistem dengan umpan balik dan interelasi. Ini adalah bentuk pemikiran
holistik dan insting yang memang dasar sifat manusia (Raimo, 2004).

C. SISTEM REKOMENDASI
Sistem rekomendasi merupakan sistem yang dirancang untuk memprediksi sekumpulan item
yang sesuai dengan preferensi pengguna yang mana nantinya item tersebut akan direkomendasikan
pada pengguna. Sistem ini dibangun dengan tujuan membantu pengguna untuk memilih item-item
yang disukainya dari sekian banyak item yang tersedia. Tugas dari sistem rekomendasi meliputi
analisa data pengguna dan mengekstrak informasi yang berguna untuk melakukan prediksi (Sanjung,
2011)
Dalam membangun data pengguna, sistem rekomendasi melakukannya secara eksplisit atau
implisit. Eksplisit dapat dilakukan misalnya dengan meminta pengguna untuk memberi rating pada
item dari jangkauan tertentu, merangking berdasarkan yang paling disukai sampai yang paling tidak
disukai, ataupun dengan meminta pengguna untuk melakukan list terhadap item-item yang mereka
sukai. Implisit dilakukan misalnya dengan mengamati pola kecenderungan pelanggan melalui
observasi jejaring sosial atau dengan mengamati item-item yang sering dilihat atau didengar oleh
pengguna, atau dengan kata lain jika secara eksplisit pengguna memberikan penilaian preferansi
terhadap item secara langsung, sedangkan implisit secara tidak langsung (Sanjung, 2011).

5

Menurut Francesco (2011), sistem rekomendasi adalah perangkat lunak dan teknik
yang dapat memberikan saran untuk produk yang akan berguna bagi pelanggan. Saran yang diberikan
ditujukan untuk mendukung pelanggan dalam proses pengambilan keputusan, seperti produk apa saja
yang cocok untuk dibeli, musik apa saja yang cocok didengarkan, atau berita apa saja yang cocok
untuk dibaca. Sistem rekomendasi telah terbukti sangat bermanfaat bagi pengguna online untuk
mengatasi kelebihan beban informasi dan telah menjadi salah satu alat yang paling kuat dan populer
diperdagangan elektronik.

D. METODE PENGELOMPOKKAN (CLUSTERING METHOD)
Pengelompokan data (clustering) adalah teknik umum untuk analisis data statistik, yang
digunakan dalam banyak bidang, termasuk pembelajaran mesin, data mining, pengenalan pola,
analisis gambar dan bioinformatika. Clustering adalah klasifikasi objek serupa ke dalam beberapa
kelompok. Lebih tepatnya, partisi dari kumpulan data ke subset (cluster). Secara ideal, data dalam
setiap subset memiliki beberapa ciri umum yang berdekatan melalui metode pengukuran jarak (János,
2007).
Data clustering (atau hanya clustering), juga disebut analisis klaster, analisis segmentasi,
taksonomi analisis, atau klasifikasi tak terawasi, adalah sebuah metode untuk menciptakan kelompokkelompok objek, atau cluster, sedemikian rupa sehingga objek dalam satu cluster yang sangat mirip
dan objek di berbagai cluster cukup berbeda. Data clustering berbeda dengan klasifikasi, di mana
objek ditugaskan untuk kelas standar. Pada data clustering, kelas juga harus didefinisikan. Untuk
menguraikan konsep sedikit, kami mempertimbangkan beberapa contoh.
Kesamaan ukuran atau jarak (ukuran perbedaan) digunakan untuk menghitung kesamaan atau
ketidaksamaan dua titik data atau dua kelompok. Kesamaan dan jarak merupakan elemen dasar dari
algoritma clustering, dengan kemungkinan analisis kelompok.
Secara umum, jarak dan kesamaan adalah konsep timbal balik. Seringkali, kesamaan langkah
dan koefisien kesamaan yang digunakan untuk menggambarkan secara kuantitatif seberapa mirip dua
titik data yang atau bagaimana serupa dua cluster adalah: semakin besar kesamaan koefisien, yang
lebih mirip adalah dua titik data. Ketidaksamaan ukuran dan jarak adalah sebaliknya: semakin besar
ketidaksamaan ukuran atau jarak, semakin berbda adalah titik data dua atau dua cluster.
Pertimbangkan dua titik data

x  ( x1 , x2 ,..., xd )T dan y  ( y1 , y2 ,..., yd )T .

Jarak Euclidean mungkin jarak yang paling umum kita yang pernah digunakan untuk
numerik data. Selama dua titik data x dan y dalam ruang d-dimensi, jarak Euclidean antara mereka
didefinisikan sebagai :
1

 d
2
2
d ( x, y )    ( x j  y j ) 
 j 1

dimana x j dan y j adalah nilai-nilai atribut ke- j dari x dan y , masing-masing (Gan et all., 2011).
Transaksi data juga disebut sebagai data keranjang pasar, yang telah dipelajari secara
ekstensif dalam peraturan pertambangan asosiasi untuk menemukan set item yang sering dibeli.
Clustering transaksi mengacu pada partisi satu set transaksi menjadi cluster sehingga transaksi serupa
yang berada di cluster yang sama dan transaksi berbeda berada dalam cluster yang berbeda.
Clustering transaksi memainkan peran penting dalam perkembangan terakhir dari pencarian
informasi, teknologi web, dan penggalian data. Clustering transaksi memiliki aplikasi banyak potensi
kecerdasan e-commerce, industri ritel, aplikasi dan website (Gan et all., 2011).

6

E. RADAR CHART
Radar chart adalah grafik dan atau plot yang terdiri dari beberapa cabang yang
merepresentasikan salah satu variabel pada tiap cabangnya. Sebuah garis digambar menghubungkan
nilai data untuk setiap cabang. Grafik ini memberikan penampilan seperti bintang sesuai asal-usul
nama grafik tersebut, yaitu radar. Radar chart dapat digunakan untuk menjawab pertanyaanpertanyaan berikut (NIST/SEMATECH, 2003):
(i)
Variabel apa yang dominan untuk diamati?
(ii)
Apakah ada kelompok yang mirip pada pengamatan?
(iii)
Apakah ada outliers?
Radar chart adalah sebuah cara untuk menampilkan pengamatan multivariat dengan jumlah
variabel yang disesuaikan. Setiap hasil observasi direpresentasikan sebagai sosok berbentuk bintang
dengan satu garis untuk setiap variabel. Panjang setiap garis dibuat proporsional dengan ukuran
variabel tersebut (Friendly, 1991). Setiap bintang merupakan observasi tunggal. Biasanya, radar chart
dihasilkan dalam format multi-plot dengan banyak bintang pada setiap halaman dan setiap bintang
mewakili satu pengamatan (NIST/SEMATECH, 2003).
Berikut adalah langkah-langkah untuk mengembangkan radar chart (Rogers, 1995):
1. Tentukan faktor-faktor kritis yang dibutuhkan untuk menilai.
2. Gambar radar dan identifikasi karakteristik sesuai nilai faktor.
3. Tentukan skala (biasanya 0-5) dan definisi arti setiap angka.
4. Gandakan grafik, satu per observasi.
5. Tambahkan observasi berikut, dan tandai radar chart awal dengan simbol yang menunjukkan
pengukuran pertama.
6. Menentukan titik pengukuran berikutnya dan ulangi langkah 5.
7. Analisis data dan bandingkan hasilnya, jika sesuai dapat dipilih untuk dihitung rata-rata kumulatif
kelompok dengan menjumlahkan dan menghitung rata-rata seluruh kelompok itu.

F. UNIFIED MODELING LANGUAGE
Unified Modeling Language (UML) adalah sebuah bahasa yang telah menjadi standar dalam
pemodelan untuk visualisasi, merancang dan mendokumentasikan sistem piranti lunak (Syaifudin,
2011). UML adalah bahasa visual yang menyediakan cara bagi orang untuk menganalisis dan
mendesain sebuah sistem berorientasi obyek yang bertujuan untuk menvisualisasi, konstruksi, dan
dokumentasi proses pembuatan sistem. Keunggulan utama yang dimiliki pemodelan ini adalah
kemampuannya dalam memodelkan menyerupai kehidupan nyata, sehingga sistem yang dihasilkan
mempunyai kelebihan sebagai berikut (Bennet, (2001):
1. Mempunyai sifat lebih natural karena umumnya manusia berfikir dalam bentuk objek
2. Pembuatan sistem memakan waktu lebih cepat.
3. Memudahkan dalam proses pemeliharaa sistem, karena jika ada kesalahan, perbaikan hanya
dilakukan pada bagian tersebut, tidak perlu mengurutkan dari awal.
UML mendefinisikan notasi dan syntax/semantik. Notasi UML merupakan sekumpulan
bentuk khusus untuk menggambarkan berbagai diagram piranti lunak. Setiap bentuk memiliki makna
tertentu sedangkan syntax UML mendefinisikan bagaimana bentuk-bentuk tersebut dapat
dikombinasikan. Notasi UML terutama diturunkan dari 3 notasi yang telah ada sebelumnya: Grady

7

Booch-OOD (Object-Oriented Design), Jim Rumbaugh-OMT (Object Modeling Technique), dan Ivar
Jacobson-OOSE (Object-Oriented Software Engineering).
Pada era tahun 1990-an banyak metodologi pemodelan berorientasi objek bermunculan,
diantaranya adalah (1) metodologi Booch, (2) metodologi Coad, (3) metodologi OOSE, (4)
metodologi OMT, (5) metodologi Shlaer-Mellor, (6) metodologi Wirfs-Brock, dan sebagainya.
Masing-masing metodologi membawa notasi sendiri-sendiri, yang mengakibatkan timbul masalah
baru apabila kita bekerjasama dengan group/perusahaan lain yang menggunakan metodologi yang
berlainan. Oleh karena itu, pada bulan Oktober 1994 Booch, Rumbaugh dan Jacobson, yang
merupakan tiga tokoh yang metodologinya banyak digunakan, mempelopori usaha untuk penyatuan
metodologi pendesainan berorientasi objek. Pada tahun 1995 diluncurkan draft pertama dari UML
(versi 0.8). Sejak tahun 1996 pengembangan tersebut dikoordinasikan oleh Object Management
Group (OMG). Tahun 1997 UML versi 1.1 muncul, dan saat ini telah mencapai versi 2.0. Sejak saat
itulah UML telah menjadi standar bahasa pemodelan untuk aplikasi berorientasi objek.
Pada dasarnya, UML memuat diagram-diagram pemodelan sistem yang terdiri dari :
1. Use case diagram (diagram kasus).
2. Class diagram (diagram kelas).
3. Object diagram (diagram objek).
4. Statechart diagram (diagram keadaan).
5. Activity diagram (diagram aktivitas).
6. Sequence diagram (diagram urutan ).
7. Component diagram (diagram komponen).
8. Deployment diagram (diagram penyebaran).
9. Collaboration diagram (diagram kolaborasi).
Namun dalam prakteknya, tidak semua diagram harus dibuat, disesuaikan dengan kebutuhan dan
kompleksitas sistem yang akan dikembangkan (Syaifudin, 2011)

G. KELAPA
Kelapa (Cocos nucifera L.) merupakan tanaman perkebunan di Indonesia yang areal
penanamannya lebih luas dibandingkan dengan kelapa sawit. Tanaman ini diusahakan melalui
perkebunan rakyat, perkebunan swasta maupun perkebunan pemerintah. Jenis kelapa yang
dibudidayakan di Indonesia pada umumnya adalah varietas Dalam dan Hibrida. Dengan pemeliharaan
intensif, produksi dapat mencapai 2,5 ton kopra/ha/thn untuk varietas Dalam dan 4 ton kopra/ha/thn
untuk varietas Hibrida (Allolerung dan Mahmud, 2002).
Populasi tanaman kelapa Indonesia adalah yang terbesar di dunia. Luas penanaman kelapa
adalah 3 juta hektar di Indonesia atau 31% dari total luas penanaman kelapa dunia. Seharusnya,
Indonesia bisa menguasai produk berbahan dasar kelapa, misalnya minyak kelapa, nata de coco,
sabut, dan tempurung. Semua produk dan bahan baku kelapa sebenarnya sangat berpotensi besar baik
di pasar lokal maupun Internasional. Potensi lainnya, hampir semua bagian buah dan pohon kelapa
bisa dimanfaatkan (Ulum, 2010).
Gambaran ringkas sebaran potensi kelapa Indonesia ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Wilayah dengan luas areal penghasil kelapa dari yang terluas berturut-turut Propinsi Riau, Jawa
Tengah, Sulawesi Utara, Jawa Timur, Maluku Utara dan Sulawesi tengah. Wilayah dengan hasil
produksi butir buah kelapa berturut-turut dari yang terbanyak yaitu Propinsi Riau, Sulawesi Utara,
Sulawesi Tengah, Jawa Timur, Maluku Utara dan Jawa Tengah.

8

Sulawesi
Utara
270.770 Ha
293.002 Ton

Riau
542.249 Ha
546.773 Ton

Jawa Tengah
281.470 Ha
180.299 Ton

Maluku
Utara
222.148 Ha
244.591 Ton

Sulawesi
Tengah
182.773Ha
276.633 Ton

Jawa Timur
233.652 Ha
250.491 Ton
Gambar 2. Sebaran Potensi Kelapa Indonesia (APCC, 2009)
Wilayah-wilayah tersebut memiliki sejumlah industri dengan skala besar yang mengolah
buah kelapa menjadi produk olahan lain seperti minyak kelapa, nata de coco, santan krim dan tepung
kelapa. Lokasi beberapa industri dengan skala besar tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.

PT. Permata Hijau
PT. Sorintalo
PT. Bimoli
CV. Kairagi

Sumatera Barat
PT. Coco mas

Riau
PT. Pulau Sambu
Lampung
PT. Nimpindo Prima Coconut
PT Sari Segar Husada

Jatim
PT. Ikan Dorang
PT. Vegetable Oil

Jabar & DKI
PT. Barco
PT. PMK Mangga Dua
PT. Airland Hilman Abadi

Gambar 3. Peta Penyebaran Industri Besar Pengolahan Kelapa (APCC, 2009)
Jenis tanaman kelapa pada awal mulanya hanya dikenal dua varietas yaitu varietas dalam
(tall variety) dan varietas genjah (dwarf variety). Seiring dengan perkembangan pemuliaan tanaman,
dikenal juga varietas kelapa hibrida yang merupakan hasil persilangan kelapa dalam dan kelapa
genjah (Palungkun, 2003). Ketiga varietas tersebut memiliki ciri karakteristik tersendiri. Ciri-ciri
secara garis besar tersebut nampak pada Tabel 2.

9

Tabel 2. Karakteristik Varietas Kelapa
Karakteristik
1.Batang
2. Tinggi

3. Umur mulai berbuah
4. Umur ekonomis
5. Jumlah produksi
tandan
6. Produktivitas
7. Produksi kopra

Varietas Kelapa
Kelapa Dalam
Tinggi dan besar
Rata-rata 15-18
m
bahkan mencapai 30 m
atau lebih
6-7 tahun setelah tanam
Mencapai 90-100 tahun
11 tandan/pohon/tahun
90 butir/pohon/tahun
1 ton kopra/Ha/tahun
pada umur 10 tahun

Kelapa Genjah
Ramping
Mencapai 5 m atau
lebih

Kelapa Hibrida
Ramping dan pendek
Mencapai 5 m

3-4 tahun setelah tanam
Mencapai 50 tahun
18 tandan/pohon/tahun

4 tahun
35 tahun
20 tandan/pohon/tahun

100 butir/pohon/tahun
0.5 ton kopra/ha/tahun
pada umur 10 tahun

140 butir/pohon/tahun
6-7 ton/ha/tahun pada
umur 10 tahun

Sumber : Palungkun ( 2003)
Indonesia memang menempati urutan pertama dalam luas areal tanaman kelapa dan total
produksi dibandingkan dengan Philipina. Namun, dalam pemanfaatan hasil tanaman kelapa, Indonesia
masih kurang sebanding dengan Philipina. Industri hilir di Philipina yang sudah mencapai pasar
ekspor lebih dari 100 jenis, sedangkan Indonesia baru mencapai kurang lebih 10 jenis.
Pada usaha rakyat, kelapa hanya dimanfaatkan dalam bentuk produk primernya, baik kelapa
segar maupun kopra untuk bahan baku minyak goreng. Pengembangan menjadi produk hilir belum
banyak dilakukan, demikian juga pemanfaatan hasil sampingnya masih kurang. Oleh sebab itu wajar
apabila peran tanaman kelapa sebagai pendukung perekonomian belum optimal di beberapa daerah di
Indonesia. Usaha pengolahan kelapa yang banyak dilakukan di Indonesia, sebagian besar masih
merupakan penerapan dalam bentuk diversifikasi vertikal dari daging buah kelapa. Bila ditelusuri
lebih lanjut, ternyata daging buah kelapa hanya sekitar 30% dari bobot buah kelapa utuh. Komposisi
tanaman kelapa dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Komposisi Buah Kelapa
Bagian Buah
Sabut
Tempurung
Daging Buah
Air Buah
(Sumber: Palungkun, 2003)

% Bagian
35
12
28
25

H. AGROINDUSTRI KELAPA
Agroindustri merupakan industri yang mengolah bahan baku pertanian yang berasal dari
tanaman atau hewan menjadi barang setengah jadi atau produk akhir. Pengolahan yang dimaksud
meliputi transformasi dan pengawetan melalui perubahan fisik atau kimiawi, penyimpanan,
pengemasan, dan distribusi (Brown, 1994)
Menurut Tajudin (2007), agroindustri dalam sistem pertanian merupakan penyempurnaan
yang merangkai semua komponen menjadi satu kesatuan yang kuat. Ini berarti bahwa pengembangan

10

agroindustri mempunyai keterkaitan ke depan memenuhi permintaan pasar melalui penguatan industri
hilir dan ke belakang memberikan nilai tambah terhadap produk pertanian. Keterpaduan yang
dibangun melalui pengembangan agroindustri mempunyai dimensi yang amat luas mulai dari
penguatan pasar hasil pertanian sampai dengan pembentukan nilai tambah dan daya saing komoditas
pertanian.
Komoditi kelapa memerankan peranan penting untuk kehidupan masyarakat dan devisa
negara terutama di daerah tropis. Menurut Aswani dan Darwis (1995), selain sebagai sumber minyak
nabati, berbagai kegunaan dari bagian tanaman kelapa menyebabkan tanaman ini mempunyai
kedudukan khas di dalam kehidupan sosial dan budaya masyarakat Indonesia.
Kelapa atau Cocos Nucifera L. yang termasuk jenis palmae dari genus Cocos, sering juga
disebut sebagai pohon kehidupan atau tanaman serbaguna. Hampir seluruh bagian dari tanaman ini
dapat diolah dalam skala industri untuk menghasilkan produk yang bermanfaat bagi kehidupan
masyarakat, seperti yang dapat dilihat pada pohon industri kelapa pada Gambar 4.
Minyak kelapa dapat diolah lagi sehingga dapat menghasilkan bioenergi dan produk-produk
oleokimia seperti alkohol berlemak (fatty alcohol), asam lemak (fatty acid) dan metil ester (methyl
ester). Selain itu juga dapat digunakan sebagai bahan untuk margarin, es krim, bahan pelumas,
kembang gula, shampoo, sabun cuci, dan minyak rambut. Minyak kelapa kasar memiliki keunggulan
dibandingkan dengan CPO yang terletak dari hasil pemrosesan yaitu oleokimia menjadi fatty acid,
fatty alkohol, dan glicerin. Pada pembuatan alkohol berlemak, misalnya, kandungan rantai menengah
hydro carbon pada Crude Coconut Oil C-12 dan C-14 mencapai 54% sedangkan Crude Palm Oil
hanya mencapai 1%. Produk-produk inilah yang lebih lanjut akan diolah oleh industri sabun, deterjen,
farmasi, kosmetik dan tekstil.
Bunga kelapa yang belum mekar dapat disadap untuk menghasilkan nira kelapa. Nira ini
digunakan sebagai bahan baku produk antara lain gula kelapa, asam cuka, ragi, minuman beralkohol
dan juga untuk industri kerajinan hiasan dinding dan dekorasi. Pelepah kelapa dapat dibuat sebagai
industri kerajinan, seperti topi, kipas, gabus dan bahan bakar. Air kelapa, selain dapat diminum
langsung dapat diolah menjadi sirup, nata de coco, kecap, minuman isotonik dan lain-lain.
Tempurung kelapa dapat dimanfaatkan berbagai industri seperti arang dan karbon yang
berfungsi untuk mengabsorbsi gas selain sebagai barang kerajinan, alat rumah tangga dan barangbarang seni lainnya, seperti ikat pinggang, gelang, sendok, asbak, kancing dan hiasan dinding. Sabut
kelapa dapat dijadikan sebagai bahan baku aneka industri, seperti karpet, sikat, bahan pengisi jok
mobil, tali dan lain-lain. Sabut gabus kelapa dapat dibuat pot bunga dan mulsa. Sabut berkaret bisa
dibuat batako, kasur, dan mebeler. Pemanfaatan sabut kelapa yang tidak kalah menarik adalah sebagai
cocopeat yaitu sabut kelapa yang diolah menjadi butiran-butiran gabus sabut kelapa. Cocopeat dapat
menahan kandungan air dan unsur kimia pupuk serta dapat menetralkan keasaman tanah. Karena sifat
tersebut, sehingga cocopeat dapat digunakan sebagai media yang baik untuk pertumbuhan tanaman
hortikultura dan media tanaman rumah kaca.
Bagian-bagian kelapa seperti bunga, daun, buah kelapa, dan batang dapat dimanfaatkan
menjadi produk-produk industri yang memiliki nilai tambah tinggi. Pada bagian bunga dapat diolah
menjadi nira yang dapat dimanfaatkan menjadi kecap, sirup, dan gula kelapa. Bunga utuh dapat
dimanfaatkan menjadi barang-barang kerajinan seperti tas, tirai atau aksesoris. Pada bagian daun
terdapat helai daun, lidi, dan pelepah yang dapat dimanfaatkan menjadi barang kerajinan. Pada buah
kelapa sangat luas cakupannya. Air kelapa dapat dimanfaatkan menjadi nata de coco, asam cuka,
kecap, dan minuman. Daging kelapa dapat dimanfaatkan menjadi crude coconut oil, refined coconut
oil, pakan ternak, dessicated coconut, virgin coconut oil, dan coconut milk powder. Tempurung kelapa
dapat menjadi asap cair dan karbon aktif. Sabut kelapa dapat menjadi media tumbuh tanaman

11

(cocopeat) dan jok mobil. Dan batang kelapa juga