Dukungan infrastruktur Konfigurasi Sistem

71 untuk mengetahui tingkat perkembangan wilayah dalam aspek sosial meliputi kependudukan, pendidikan dan kesehatan.

6.4.2.2 Analisis Pemusatan Ekonomi Wilayah

Location quotient merupakan metode analisis yang umum digunakan dalam ekonomi geografi. Analisis ini digunakan untuk menunjukkan lokasi pemusatan aktyivitas dan mengetahui kapasitas ekspor perekonomian wilayah serta kecukupan barangjasa dari produksi lokal suatu wilayah. Nilai LQ merupakan indeks untuk membandingkan pangsa sub wilayah dalam aktivitas tertentu dengan pangsa total aktivitas tersebut dalam total aktivitas wilayah atau dapat dikatakan LQ didefinisikan sebagai rasio persentase aktivitas pada sub wilayah terhadap persentase aktivitas total terhadap wilayah yang diamati. Asumsi yang digunakan dalam analisis LQ adalah sebagai berikut: 1 kondisi geografis relatif seragam, 2 aktivitas bersifat seragam, dan 3 setiap aktivitas menghasilkan produk yang seragam. Rumus perhitungan LQ dapat dilihat pada

Bab 7 Rekayasa Sistem.

6.4.2.3 Analisis Potensi Sumberdaya Wilayah

Metode skalogram dipakai untuk menganalisis hirarki pusat-pusat pelayanan berdasarkan ketersediaan infrastruktur atau fasilitas-fasilitas pelayanan yang dimiliki. Asumsi yang digunakan adalah bahwa wilayah yang memiliki rangking tertinggi adalah lokasi yang dapat menjadi pusat pelayanan. Berdasarkan analisis ini dapat ditentukan prioritas pengadaan sarana dan prasarana si setiap unit wilayah yang dianalisis. Indikator yang digunakan dalam analisis skalogram adalah jumlah penduduk, jumlah jenis, jumlah unit serta kualitas fasilitas pelayanan yang dimiliki masing-masing kecamatan.

6.4.3 Pemilihan Agroindustri Prospektif

Pemilihan dan perancangan agroindustri yang menghasilkan produk prospektif dilakukan berdasarkan aspek pemasaran, aspek teknologi, peningkatan nilai tambah, aspek finansial, dan dampak sosial ekonomi masyarakat. Pemilihan agroindustri prospektif dilakukan agar investasi yang direncanakan dapat berjalan 72 lancar dan selain akan memberikan peningkatan usaha dan laba perusahaan, diharapkan berdampak secara ekonomis terhadap masyarakat sekitar. Metode yang digunakan untuk pembobotan kriteria dan pembobotan prioritas agroindustri adalah ANP. Metode ANP berguna pada perusahaan besar atau sektor publik yang memerlukan pengambilan keputusan dalam jumlah informasi, interaksi serta feedback yang banyak dan memiliki tingkat kompleksitas tinggi. Sebagai metode pengembangan dari metode AHP, ANP masih menggunakan cara Pairwise Comparison Judgement Matrices PCJM antar elemen yang sejenis. Perbandingan berpasangan dalam ANP dilakukan antar elemen dalam komponenkluster untuk setiap interaksi dalam network Saaty 1996 dan Saaty 2001. Tahap ini dilakukan dengan menganalisis peluang pasar berdasarkan kecenderungan permintaan dan tingkat persaingan pada alternatif produk, kemudian analisis teknologi dilakukan terhadap tingkat investasi dan pengadaannya serta tingkat penguasaan dan penggunaan teknologi. Analisis finansial menggunakan metode NPV, IRR, dan BC dimana rumus yang digunakan dijelaskan pada Bab Rekayasa Sistem.

6.4.4 Penentuan Pola Kerjasama dan Kelembagaan

Penentuan pola kerjasama dan kelembagaan dilakukan berdasarkan data mengenai budaya masyarakat, kebutuhan masyarakat, dan biaya transformasi ekonomi. Menurut Pranadji 2003, Kebutuhan masyarakat dikaitkan dengan kebutuhan terhadap pengembangan dan adopsi teknologi, kebutuhan terhadap kegiatan ekonomi, kegiatan sosial pengurangan kesenjangan lapangan kerja, peluang berusaha, dan pemerataan pendapatan, kebutuhan akan kegiatan hukum dan politik, serta kebutuhan akan ekolosistem dan sumberdaya. Menurut Haris 2006, Biaya transformasi ekonomi terdiri dari biaya informasi, biaya negoisasi dan biaya penegakan aturan. Metode yang digunakan untuk pembobotan kriteria dan pembobotan prioritas pola kerjasama dan kelembagaan adalah ANP. 73

6.4.5 Penentuan Penyediaan Sarana dan Prasarana

Penentuan penyediaan sarana dan prasarana dilakukan berdasarkan topografi bukit, lembah, gunung, geologi tanah dan batuan, sistem drainase persawahan dan pemukiman, meteorologi atau iklim, potensi material batuan dan pasir, lingkungan hidup dan kondisi sosial ekonomi masyarakat. Data dilengkapi dengan peta jaringan jalan dan sungai, peta land use, dan peta tanah sub wilayah pengembangan Kabupaten. Metode penentuan pengembangan sarana prasarana yang digunakan untuk pembobotan kriteria dan pembobotan prioritas penyediaan sarana dan prasarana adalah dengan pendekatan ME-MCDM menggunakan teknik Independent Preference Evaluation IPE dua peubah. 7 REKAYASA SISTEM

7.1 Konfigurasi Sistem

Sistem Pendukung Keputusan Intelijen untuk pengembangan agropolitan berbasis agroindustri dirancang dalam bentuk perangkat lunak komputer Visual Basic versi 6.0 Microsoft USA, 1998 dan diberi nama SPK INTELIJEN AGROPOLITAN. Paket program SPK Intelijen Agropolitan terdiri dari lima komponen utama, yaitu: sub sistem manajemen basis data, sub sistem manajemen basis model, sub sistem akuisisi pengetahuan, mesin inferensi, dan sub sistem dialog modifikasi dari Turban 1990. Konfigurasi umumnya disajikan pada Gambar 18. Gambar 18 Konfigurasi model pengembangan kawasan agropolitan berbasis agroindustri Model SPK Intelijen Agropolitan diaplikasikan dalam bentuk sistem berbasis komputer yang dirancang agar pengguna dapat berinteraksi langsung dalam formulasi pemrograman suatu SPK Intelijen dimana memungkinkan untuk mengakuisisi pengetahuan pakar ke dalam sistem. Basis data Sistem Manajemen Basis Data • Data sosial-demografi dan perekonomian • Data produksi pertanian • Data industri • Data permintaan perdagangan • Data sarana prasarana Subsistem Akuisisi Pengetahuan Fakta Aturan Intelijensi Mesin inferensi Penalaran Inference PengendalianControl Supervisor Penghubung bahasa natural Sistem Manajemen Basis Model • Komoditi unggulan • Pusat agropolitan • Agroindustri prospektif • Sarana dan prasarana • Pola kelembagaan Perekayasa pengetahuan Subsistem dialog Pengguna Pusat pengelola intelijen Basis model Basis pengetahuan 76 7.2 Desain Sistem 7.2.1 Sistem Manajemen Dialog Sistem manajemen dialog merupakan komponen yang dirancang untuk mengatur dan mempermudah interaksi antara model program komputer dan pengguna user menggunakan masukan dari basis data langsung maupun data file . Masukan dari pengguna berupa parameter, pengetahuan dan pilihan skenario, sedangkan keluaran yang diberikan berupa informasi dalam bentuk tabel dan pernyataan yang mudah dipahami.

7.2.2 Sistem Manajemen Basis Data

Sistem Manajemen basis data digunakan untuk memberikan fasilitas pengelolaan data seperti pemasukan data, menampilkan data, memperbaiki data, menghapus data, dan mengeksekusi data. Jenis-jenis data yang dikelola pada SPK Intelijen Agropolitan adalah sebagai berikut:

7.2.2.1 Basis data seleksi komoditi tanaman pangan dan hortikultura unggulan.

Data kriteria faktor penentu komoditi tanaman pangan dan hortikultura unggulan meliputi 1 tingkat pendapatan dari usaha komoditi, 2 kontribusi produksi terhadap perekonomian, 3 laju pertumbuhan produksi yang menunjukkan bahwa komoditi tersebut diterima dan berkembang di masyarakat atau secara sosial dapat diterima oleh masyarakat, 4 kemampuan bersaing komoditi, 5 kemampuan komoditi menyediakan kesempatan kerja, 6 pemenuhan kebutuhan domestik, sedangkan untuk menentukan wilayah sentra produksinya, kriteria yang digunakan adalah 1 tingkat kesesuaian agroekologi, 2 ketersediaan areal setempat, 3 kemampuan pengembangan areal, 4 kondisi dan ketersediaan sarana prasarana, 5 jarak dengan pusat agropolitan, 6 kondisi dan ketersediaan tenaga kerja.

7.2.2.2 Basis data penentuan pusat agropolitan.

Data kriteria faktor penentu pusat agropolitan meliputi tingkat perkembangan dan kinerja perekonomian dan non ekonomi wilayah kecamatan, 77 tingkat ketimpangan distribusi pendapatan, transformasi struktural, potensi sumberdaya alam, manusia, buatan, dan sosial, dan pemusatan ekonomi wilayah

7.2.2.3 Basis data seleksi agroindustri dengan produk prospektif.

Data kriteria faktor penentu agroindustri prospektif meliputi peluang pasar, kemampuan teknologi, nilai tambah produk, dampak sosial ekonomi masyarakat dan kelayakan keuanganfinansial.

7.2.2.4 Basis data penentuan pola kerjasama dan kelembagaan.

Data kriteria faktor penentu pola kerjasama dan kelembagaan meliputi budaya masyarakat, kebutuhan masyarakat, dan biaya transformasi ekonomi. Menurut Pranadji 2003, Kebutuhan masyarakat dikaitkan dengan kebutuhan terhadap pengembangan dan adopsi teknologi, kebutuhan terhadap kegiatan ekonomi, kegiatan sosial pengurangan kesenjangan lapangan kerja, peluang berusaha, dan pemerataan pendapatan, kebutuhan akan kegiatan hukum dan politik, serta kebutuhan akan ekolosistem dan sumberdaya. Menurut Haris 2006, biaya transformasi ekonomi terdiri dari biaya informasi, biaya negoisasi dan biaya penegakan aturan.

7.2.2.5 Basis data penyediaan sarana dan prasarana.

Data kriteria faktor penentu penyediaan sarana dan prasarana meliputi topografi bukit, lembah, gunung, geologi tanah dan batuan, sistem drainase persawahan dan pemukiman, meteorologi atau iklim, potensi material batuan dan pasir, lingkungan hidup dan kondisi sosial ekonomi masyarakat. Data dilengkapi dengan peta jaringan jalan dan sungai, peta land use, dan peta tanah sub wilayah pengembangan Kabupaten.

7.2.3 Sistem Akuisisi Pengetahuan

Akuisisi pengetahuan merupakan suatu objek utama analisis dari pengembangan paket program SPK Intelijen Agropolitan yang keberadaannya didukung oleh sistem pengetahuan dasar yang berupa pendefinisian unsur modelisasi masalah dan struktur dasar formalisasi penyajian untuk 78 menginterpretasikan data masukan informasi dari pemakai dan memecahkan masalah penyajian informasi ke pemakai menurut tingkat kompleksitasnya. Sistem akuisisi pengetahuan dalam SPK Intelijen Agropolitan digunakan untuk menentukan mekanisme perencanaan tata ruang dan wilayah agropolitan dan mekanisme penerimaan kinerja agopolitan. Pengetahuan diperoleh melalui wawancara terhadap para pakar. Daftar pakar dapat dilihat pada Lampiran Teknik wawancara berupa observasi, diskusi masalah, diskripsi masalah, analisis permasalahan, tatacara perbaikan, tata cara pengujian, dan tata cara validasi. Dari akuisisi pengetahuan maka diperoleh kriteria dan bobotnya dalam setiap model pada SPK Intelijen Agropolitan.

7.2.4 Mesin inferensi

Mesin inferensi adalah bagian yang memanipulasi dan mengarahkan pengetahuan, model dan fakta yang disimpan pada basis pengetahuan dalam rangka mencapai solusi atau kesimpulan. Tugas utama dari mesin inferensi adalah menguji fakta dan kaidah serta menambah fakta baru jika memungkinkan serta memutuskan perintah sesuai dengan hasil penalaran yang telah dilaksanakan. Terdapat dua strategi dalam mesin inferensi, yaitu strategi penalaran dan strategi pengendalian.

7.3 Sistem Manajemen Basis Model

Sistem Manajemen Basis Model terdiri dari lima model yaitu: 1 model seleksi komoditi tanaman pangan dan hortikultura unggulan, 2 model penentuan pusat agropolitan, 3 model seleksi agroindustri prospektif, 4 model penentuan pola kerjasama dan kelembagaan, dan 5 model penentuan sarana dan prasarana.

7.3.1 Model Seleksi Komoditi Unggulan.

Seleksi komoditi unggulan dilakukan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, sehingga dihasilkan komoditi tanaman pangan dan hortikultura yang diunggulkan dan selanjutnya ditentukan wilayah sentra produksinya. Metode yang digunakan untuk pembobotan kriteria dan pembobotan prioritas komoditi adalah 79 ME-MCDM. Diagram alir yang menggambarkan model ini dapat dilihat pada Gambar 19. Gambar 19. Diagram alir model seleksi komoditi unggulan

7.3.2 Model Penentuan Pusat Agropolitan.

Clustering Analysis digunakan untuk mengelompokkan wilayah-wilayah berdasarkan data tingkat perkembangan dan kinerja perekonomian dan non perekonomian wilayah, tingkat ketimpangan distribusi pendapatan, transformasi struktur, dan potensi sumberdaya wilayah. Analisis mengenai karakteristik setiap kluster dilakukan untuk mendukung sistem pakar. Sistem pakar digunakan untuk mengetahui mekanisme perencanaan wilayah agropolitan dalam menentukan pusat agropolitan beserta wilayah pendukung sebagai sentra-sentra produksinya. Diagram model penentuan pusat agropolitan secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 20, sedangkan prosedur umum yang digunakan untuk analisis adalah seperti yang diuraikan di bawah ini. • Alternatif komoditi unggulan • Bobot masing-masing kriteria • Skor relatif setiap alternatif komoditi unggulan pada setiap kriteria Penentuan prioritas komoditi unggulan Urutan prioritas komoditi unggulan • Tingkat pendapatan produksi komoditi • Kontribusi produksi • Laju pertumbuhan produksi komoditi • Kemampuan bersaing • Kemampuan komoditi menyediakan kesempatan kerja • Pemenuhan kebutuhan domestik Penentuan prioritas kriteria pemilihan komoditi unggulan dengan IPE peubah tunggal 80 Gambar 20 Diagram alir model penentuan pusat agropolitan Prosedur umum analisis klaster yang digunakan dalam model ini adalah sebagai berikut Anderberg, 1973: 1. Berawal dengan N klaster yang memiliki satu permasalahanklaster 1 hingga klaster N. 2. Diketahui yang paling serupa adalah klater p dan q pq. Dimana kesesuaian dinotasikan S pq 3. Hilangkan satu per satu anggota klaster dengan menggabungkan klaster p dan q. Namakan klaster yang baru r =q dan perbaharui matriks kesesuaian dengan metode yang dipilih untuk menunjukkan perbaikan kesesuaian atau ketidaksesuaian antara klaster t dan semua klaster lainnya. Hilangkan baris dan kolom dari S yang berhubungan dengan klaster p. . Jika ukuran ketidaksesuaian digunakan, nilai yang tinggi menunjukkan ketidaksesuaian. Jika sebuah ukuran kesesuaian digunakan, nilai yang kecil menunjukkan ketidaksesuaian. 4. Ulangi kedua langkah sebelumnya hingga semua anggota berada pada satu klaster Total Shift,Specialization Index, Ratio Gini, TK, Rasio perkembangan kependudukan, pendidikan kesehatan, Location Quotient, Skalogram, Indeks fasilitas, Jarak dengan pasar, Jarak sentra produksi Analisis potensi SD buatan sosial i Analisis potensi industri Analisis potensi SD Pertanian Pengklasteran wilayah Pusat agropolitan dan wilayah pendukungnya sentra produksi Mekanisme penentuan pusat agropolitan wilayah pendukung Akuisisi pengetahuan pakar Representasi Pengetahuan Analisis kesesuaian agroekologi lahan Analisis potensi SD manusia 81 5. Untuk setiap metode, kesesuaian dan ketidaksesuaian matiks S diperbaharui untuk menunjukkan perbaikan kesesuaian dan ketidaksesuaian S pq Metode yang digunakan untuk memilih anggota klaster dalam model ini adalah Average Linkage Between Groups Anderberg, 1973. Langkah-langkah perhitungan dalam metode ini adalah sebagai berikut: antara klaster baru Sebelum penggabungan awal, jika N i Perbaharui S =1 dimana i=1 sampai N tr dengan: S tr =S pr +S Perbaharui N qr t dengan: N t =N p +N Kemudian tentukan hubungan yang paling sesuai dengan: S q ij N i N j

7.3.2.1 Sub Model Tingkat Perkembangan Aspek Non Ekonomi.

Pada model ini dihitung perkembangan aspek demografi, pendidikan dan kesehatan. Dalam aspek demografi, analisis dilakukan terhadap data jumlah, dan pertumbuhan penduduk, kepadatan, angka kelahiran – kematian, dan rasio ketergantungan. Dalam aspek pendidikan beberapa hal yang akan dicermati meliputi angka melek huruf, angka partisipasi masyarakat dalam bidang pendidikan, rasio murid-guru, rasio murid-sekolah, persentase jumlah pendududk dengan penduduk dengan pendidikan tinggi, dan persentase penduduk lulus SD dengan tidak lulus SD. Aspek kesehatan meliputi tingkat kematian bayi, jumlah penduduk-puskesmas, dan rasio balita-posyandu.

7.3.2.2 Sub Model Pemusatan Ekonomi Wilayah.

Pemusatan aktivitas pertanian dilakukan dengan analisis Location Quotient LQ terhadap produksi beberapa komoditi tanaman pangan dan hortikultura di Kabupaten Probolinggo. Interpretasi hasil analisis LQ adalah sebagai berikut: a. Apabila nilai LQ ij b. Apabila nilai LQ 1, hal ini menunjukkan bahwa terjadi konsentrasi suatu aktivitas atau pemusatan di sub wilayah ke-i kecamatan secara relatif dibandingkan dengan total wilayah kabupaten ij c. Apabilai nilai LQ =1, hal ini menunjukkan bahwa wilayah ke-i kecamatan mempunyai pangsa aktivitas setara dengan pangsa total ij 1, hal ini menunjukkan sub wilayah tersebut mempunyai pangsa relatif lebih kecil dibandingkan dengan aktivitas yang secara umum ditemukan di seluruh wilayah. 82 Nilai LQ diketahui dengan rumus sebagai berikut Budiharsono, 1995: Dimana: LQ = Nilai LQ untuk aktivitas ke-j di wilayah ke-i Xij = Derajat aktivitas ke-j pada wilayah ke-i Xi. = Derajat aktivitas total pada wilayah ke-i X.. = Derajat aktivitas total wilayah X.j = Derajat aktivitas ke-j pada total wilayah i = Wilayahkecamatan yang diteliti j = Aktivitas ekonomi yang dilakukan

7.3.2.3 Sub Model Potensi Sumberdaya Wilayah.

Peringkat kecamatan disusun urutannya berdasarkan jumlah total fasilitas yang dimiliki baik dari jumlah jenis maupun jumlah unit fasilitas pada masing- masing wilayah tersebut. Nilai yang digunakan dalam analisis komponen utama dari variabel sumberdaya buatan ini adalah nilai indeks fasilitas yang dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut Budiharsono 1995: Dimana: IFj = Indeks fasilitas pada wilayah ke-j Fij = Jumlah fasilitas ke-I pada wilayah ke-j bj = Jumlah total fasilitas di wilayah ke-j ai = Jumlah lkecamatan yang memiliki fasilitas m = Jenis fasilitas yang ada N = Jumlah kecamatan secara keseluruhan

7.3.3 Model Seleksi Agroindustri Prospektif.

Seleksi produk tanaman pangan dan hortikultura prospektif dilakukan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, sehingga dihasilkan agroindustri tanaman pangan dan hortikultura yang prospektif. Metode yang digunakan untuk .. . . X X X X LQ j i ij ij = ∑ =         × = m i i j ij j N a b F IF 1