Hasil simulasi ISM menunjukan ide ”Peningkatan Produktifitas Hasil Panen Tebu” sebagai elemen utama dan pertama dalam rangkaian pengembangan agroindustri gula tebu.
Elemen ini selanjutnya dijadikan sebagai fokus pengembangan pada tahapan-tahapan pemrograman dan simulasi berikutnya.
7.2 Simulasi jejaring keyakinan Bayesian
Jejaring keyakinan Bayesian Bayesian belief network merupaka alat bantu software yang dapat digunakan untuk membuat model probabilitas berkondisi yang proses
awal hingga hasil perhitungan dapat dilihat pada Lampiran 13 sampai dengan Lampiran 16. Dalam penelitian ini, dengan merujuk hasil simulasi ISM yang menempatkan elemen
”Peningkatan Produktifitas Hasil Panen Tebu” sebagai elemen utama dan pertama, maka elemen ini akan digunakan sebagai ”elemen tujuan” dalam model jejaring keyakinan
Bayesian, seperti pada Gambar 25.
Gambar 25 Model jejaring keyakinan Bayesian, peningkatan produktifitas sebagai tujuan model
Simulasi model jejaring keyakinan Bayesian dilakukan dengan cara melakukan skenario perubahan pada elemen intervensi tindakan secara berulang. Dari berbagai
skenario, diperoleh laporan utama proses simulasi pada Gambar 26 yang menggambarkan mengenai penjelasan maksud model dan informasi mengenai keseluruhan jejaring.
Langkah berikut adalah simulasi hasil probabilitas bersyarat yang merupakan hasil utama jejaring. Dari hasil ini dapat dilihat sejauh mana tujuan model jejaring memiliki
probabilitas peningkatan produktifitas: sedang, baik, baik sekali. Hasil dapat dilihat pada Gambar 27.
Gambar 26 Hasil laporan utama proses simulasi Jejaring Keyakinan Bayesian Pada Gambar 27 terlihat bahwa setelah dilakukan simulasi, peluang keyakinan
peningkatan produktifitas, menunjukan urutan: 1 berhasil meningkat dengan baik, 2 berhasil meningkat sangat baik, 3 berhasil meningkat sedang saja.
Gambar 27 Hasil simulasi model jejaring keyakinan Bayesian BBN
7.3 Simulasi Analytical Network Process
Berdasarkan hasil perhitungan ISM telah diperoleh elemen ”peningkatan produktifitas hasil panen tebu” sebagai elemen pertama dalam struktur pemeringkatan, lalu
dilanjutkan dengan simulasi jejaring keyakinan Bayesian BBN yang menghasilkan keyakinan keberhasilan upaya peningkatan produktifitas dengan predikat ”berhasil dengan
baik” mencapai peringkat pertama, maka sebagai langkah berikut adalah menjaga hasil pemeringkatan ide utama ini dengan premis kebijakan.
Dalam penelitian ini akan digunakan tiga jenis kebijakan: 1 Kebijakan Moneter, 2 Kebijakan Fiskal, dan 3 Kebijakan Pengembangan Alternatif Produk berbasis tebu. Alat
bantu software yang digunakan adalah Superdecisions Versi Beta 2.4. dengan langkah awal membangun model ANP seperti pada Lampiran 5. Pada teknik pemrograman ANP,
pertama-tama dilakukan pembuatan struktur pemrograman seperti pada Gambar 28.
Gambar 28 Interface model ANP penentuan kebijakan untuk pengembangan agroindustri gula tebu
Hasil simulasi yang dilakukan oleh para peserta FGD dapat dilihat secara keseluruhan pada Lampiran 17 dan secara spesifik pemeringkatan level strategis seperti pada Gambar 29.
Gambar 29 Hasil ANP level strategis management puncak
Bila ditinjau dari sisi Benefit, maka sejalan dengan makna Benefit yang setara dengan Strenght pada analisis SWOT, hasil simulasi menjunjukan kondisi agroindustri gula tebu
saat ini seperti pada Gambar 30. Para pelaku FGD berpandangan pengembangan agroindustri gula tebu ke depan akan memiliki Benefit bila didukung oleh kebijakan
Pengembangan Produk Alternatif.
Gambar 30 Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Benefit
Bila ditinjau dari sisi Cost yang setara dengan Weakness, maka hasil simulasi ANP menunjukan pemeringkatan kebijakan seperti pada Gambar 31.
Gambar 31 Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Cost
Para pelaku FGD berpandangan pengembangan agroindustri gula tebu ke depan akan menghadapi Cost kelemahan dan mereka berpandangan untuk menghadapi kelemahan ini
perlu didukung oleh kebijakan yang protektif berupa Penerapan Tarif BM. Bila ditinjau dari sisi Opportunity, maka sejalan dengan makna Opportunity yang
setara dengan Opportunity pada analisis SWOT, hasil simulasi menjunjukan kondisi agroindustri gula tebu saat ini seperti pada Gambar 32.
Para pelaku FGD berpandangan pengembangan agroindustri gula tebu ke depan akan memiliki peluang Opportunity yang baik bila didukung oleh kebijakan yang protektif,
seperti Penerapan Tarif Bea Masuk. Hasil simulasi menunjukan bahwa antara kebijakan Penerapan Tarif Bea Masuk dan kebijakan Pengembangan Produk Alternatif tidak terlalu
jauh berbeda meskipun kebijakan protektif lebih unggul. Hal ini sejalan dengan kaidah strategi bahwa untuk mengoptimalkan peluang maka salah satunya adalah berkembang
dengan dilindungi proteksi yang wajar.
Gambar 32 Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Opportunity Bila ditinjau dari sisi Risk yang setara dengan Threat, maka hasil simulasi ANP
menunjukan pemeringkatan kebijakan seperti pada Gambar 33. Para pelaku FGD berpandangan pengembangan agroindustri gula tebu ke depan akan memiliki ancaman Risk
yang datang sewaktu-waktu. Untuk menghadapi ancaman ini perlu didukung oleh kebijakan yang protektif, seperti Penerapan Tarif Bea Masuk. Hasil simulasi menunjukan
bahwa antara kebijakan Penerapan Tarif Bea Masuk dan kebijakan Pengembangan Produk Alternatif jauh berbeda. Hal ini sejalan dengan kaidah strategi bahwa untuk melindungi
ancaman maka salah satunya perlu dilakukan kebijakan yang protektif.
Gambar 33 Hasil simulasi peringkat kebijakan pada elemen Risks
7.4 Simulasi model sistem dinamis
