jarak pagar biodisel
Post on 05-Aug-2015
106 Views
Preview:
TRANSCRIPT
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK KELAYAKAN
INVESTASI INDUSTRI BAHAN BAKAR BIODIESEL BERBAHAN
BAKU BIJI JARAK PAGAR (Jatropha curcas L.)
Oleh
ADI SURYAWAN PURA
F03499110
2007
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
SYSTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK KELAYAKAN
INVESTASI INDUSTRI BAHAN BAKAR BIODIESEL BERBAHAN
BAKU BIJI JARAK PAGAR (Jatropha curcas L.)
SKRIPSI
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
Pada Departemen Teknologi Industri Pertanian,
Fakultas Teknologi Pertanian,
Institut Pertanian Bogor
Oleh
ADI SURYAWAN PURA
F03499110
2007
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN
UNTUK KELAYAKAN INVESTASI INDUSTRI BAHAN BAKAR BIODIESEL
BERBAHAN BAKU BIJI JARAK PAGAR (Jatropha curcas L.)
SKRIPSI
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
Pada Departemen Teknologi Industri Pertanian,
Fakultas Teknologi Pertanian,
Institut Pertanian Bogor
Oleh
ADI SURYAWAN PURA
F03499110
Dilahirkan pada tanggal 26 Mei 1980
di Yogyakarta
Tanggal lulus : 31 Januari 2007
Menyetujui,
Bogor, September 2007
Ir. Faqih Udin, MSc Dr. Ir. Sukardi, MM
Dosen Pembimbing I Dosen Pembimbing II
ADI SURYAWAN PURA. F03499110. Sistem Penunjang Keputusan untuk Kelayakan Investasi Industri Bahan Bakar Biodiesel Berbahan Baku Biji Jarak Pagar (Jatropha curcas L.). Di bawah bimbingan : Faqih Udin. dan Sukardi.
RINGKASAN
INVESTPRO adalah paket perangkat lunak yang disusun sebagai pendukung
untuk pengambilan keputusan investasi industri. Perangkat lunak ini ditujukan bagi
pengambil keputusan strategis seperti investor atau pimpinan puncak perusahaan
untuk mengambil keputusan yang berkaitan dengan pendirian industri. Pengguna
program ini lebih ditujukan untuk para investor atau calon investor yang
merencanakan untuk menanamkan modalnya pada industri hilir tertentu, namun tidak
tertutup kemungkinan dapat dimanfaatkan oleh pihak pemerintah dan instansi yang
terkait dengan industri yang akan didirikan. Sebagai acuan verifikasi program,
dipergunakan data untuk investasi industri bahan bakar biodiesel yang berbahan baku
biji jarak pagar (Jatropha curcas L.). Paket program ini disusun dengan 4 model
utama yaitu model prakiraan pasar, model pemilihan lokasi, model analisa keuangan
dan model syariah.
Hasil verifikasi model prakiraan pasar pada tahun prakiraan 2007
diperkirakan akan ada permintaan pasar sebesar 30.78 juta ton dan penawaran pasar
sebesar 17.86 juta ton, hal ini berarti potensi pasar pada tahun 2007 adalah sebesar
12.92 juta ton. Sedangkan prakirakan harga bahan baku industri bahan bakar
biodiesel yaitu biji jarak pagar pada tahun 2007 yaitu sebesar Rp. 700 /kg dan
prakiraan harga produk solar pada tahun 2007 yaitu sebesar Rp. 5155.36 /Liter.
Verifikasi model pemilihan lokasi dengan INVESTPRO menghasilkan daerah Bekasi
sebagai peringkat pertama dengan nilai MPE 1096 karena pada daerah ini dinilai
memiliki lebih banyak pemukiman penduduk yang berarti disekitar daerah ini juga
akan lebih mudah didapatkan tenaga kerja, sedangkan Gresik memperoleh peringkat
kedua dengan nilai MPE 856 karena kebutuhan utilitas dan transportasi di daerah ini
dinilai lebih baik bila dibandingkan beberapa daerah lainnya, kemudian peringkat ke-
3, 4 dan 5 berturut-turut adalah Batam dengan nilai MPE 819, Jakarta Timur dengan
nilai MPE 793 dan Cilegon dengan nilai MPE 312.
Hasil verifikasi model keuangan dengan asumsi harga produk hasil industri
berupa minyak biodiesel sebesar Rp.4500 /kg pada pendirian industri bahan bakar
biodiesel dengan kapasitas produksi 3000 ton pertahun menunjukkan bahwa
pendirian industri bahan bakar biodiesel ini LAYAK untuk didirikan dengan nilai
dari parameter-parameter analisa kelayakannya adalah sebagai berikut NPV = Rp
1.35 milyar; IRR = 14.58 %; BEP = Rp. 136 milyar; PBP = 5.78 tahun; BCR = 1.08.
Hasil analisa sensitivitas menunjukkan bahwa penurunan harga jual produk
atau kenaikan harga bahan baku sebesar 5 % dari asumsi normal sudah mengubah
hasil kelayakan investasinya menjadi tidak layak. Sedangkan penurunan persentase
produk terjual sebesar 1 % saja sudah dapat mengubah kesimpulan hasil kelayakan
investasi untuk industri bahan bakar biodiesel menjadi tidak layak. Hasil analisa
resiko pada pendirian industri bahan bakar biodiesel yaitu nilai koefisien varians
sebesar 0.21 maka dapat disimpulkan bahwa investasi pendirian industri bahan bakar
biodiesel berbahan baku biji jarak pagar beresiko tinggi.
Verifikasi perhitungan nisbah bagi hasil antara pihak bank dengan nasabah
pada model pembiayaan syariah jenis mudharabah dan musyarakah dilakukan pada
tahun ke-6 karena pada tahun ini diperkirakan industri sudah mulai memasuki
periode balik modal. Hasil perhitungan pada syariah mudharabah yaitu nisbah untuk
bank pada tahun ke-6 sebesar 93 % dan nisbah untuk nasabah sebesar 7 %,
sedangkan pada syariah musyarakah nisbah untuk bank sebesar 84 % dan nisbah
untuk nasabah adalah sebesar 16 %. Pada pembiayaan murabahah, hasil
perhitungannya berupa angsuran perbulan yang harus dibayar nasabah yaitu sebesar
Rp 953 juta dan harga jual fasilitas sebesar Rp 57.21 milyar.
ADI SURYAWAN PURA. F03499110. Decission Support System for Investment Feasibility on Biodiesel Fuel Industry from Jatropha Seeds. Under Supervision of : Faqih Udin. and Sukardi.
SUMMARY
INVESTPRO is a software application package which was built to be used as a
decision support (system) for the feasibility study of an investment in the industry of
biodiesel fuel. This software application is aimed for strategic decision makers, such
as future investors or top level managers who will be taking decisions that are related
to industry establishment. Users of this software are investors or a person who wants
to be an investor and plans to invest on a certain industry. However the software is
also possible to be used by the government or any institution that is related with the
industry. As a reference to verifying the application, the entered data are for
investment feasibility on the industry of biodiesel fuel made from jatropha seeds.
The application package consists of four main models which are the market forecast
model, the location preference model, the financial analysis model and the shariah
model.
The market forecast model verification result for the year 2007 is estimated at
an amount of 30.78 million tons of market demands and 17.86 million tons of market
supply on biodiesel fuel products, this means that the market potential in the year
2007 are estimated at an amount of 12.92 million tons. While the estimated price of
the basic material on the industry of biodiesel fuel made from jatropha seeds in the
year 2007, which are Rp. 700 /kgs and the estimated solar price in the year 2007 is
Rp. 5155.36 /lt. The location preference model verification output put Bekasi in the
first position with an MPE score of 1096. This is because the location has more
public residential areas, thus making it easy to find work force from the surrounding
areas. Gresik gets the second position with an MPE score of 856 because the utility
and transportation needs for this location would easily be accommodated as
compared to other locations. Consecutively in third, fourth and fifth are Batam with
an MPE score of 819, Jakarta Timur with an MPE score of 793, and Cilegon with an
MPE score of 312.
Verification result of the financial model with the assumption that biodiesel
oil product price is Rp. 4500 /kgs and the production capacity of 3000 tons per year
shows that the biodiesel fuel industry is a feasible investment based on the score of
parameters on feasibility analysis which are as follows, NPV = Rp 1.35 billion; IRR
= 14.58 %; BEP = Rp. 136 billion; PBP = 5.78 years; BCR = 1.08.
The sensitivity analysis shows that the declining of the product sales price or
the increasing in the raw material price as much as 5 % of normal assumption has
changed the feasibility result into infeasible. While the declining percentage on sold
product of 1 % has already changed the feasibility result of the investment on
industry of biodiesel fuel into infeasible. The result of the risk analysis on the
industry of biodiesel fuel is the coefficient variance of 0.21, thus it can be concluded
that the investment on industry of biodiesel fuel made from jatropha seeds have a
high risk.
The verification on the calculation of the share profit ratio between the bank
and the customer in shariah analysis using the mudharabah and musyarakah method
of transaction are done on the sixth year because on this year the industry is expected
to have entered the payback period. The calculation result on the mudharabah
method of transaction is that the ratio for the bank on the sixth year is 93 % and the
ratio for the costumer is 7 %, while on the musyarakah method of transaction, the
ratio for the bank is 84 % and the ratio for the customer is 16 %. Using the
murabahah method of transaction, the calculation result that is to be paid every
month by the customer is Rp. 953 million and the selling price of the facility is Rp.
57.21 billion.
SURAT PERNYATAAN
Saya menyatakan dengan sebenar-benarnya bahwa skripsi dengan judul “Sistem
Penunjang Keputusan untuk Kelayakan Investasi Industri Bahan Bakar Biodiesel
Berbahan Baku Biji Jarak Pagar (Jatropha curcas L.)” adalah karya asli saya sendiri,
dengan arahan dosen pembimbing akademik, kecuali yang dengan jelas ditunjukkan
rujukannya.
Bogor, September 2007
Yang Membuat Pernyataan
Adi Suryawan Pura
Nrp. F03499110
Untuk mereka
Yang Mencintaiku dan yang Kucintai,
Bapak, Ibu, Mbak Ari, Mas Agung,
Mas Hanin dan Mbak Nita
ii
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah
memberikan anugerah dan rahmat-Nya dengan melimpah sehingga penulis dapat
menyelesaikan penelitian masalah khusus dan penyusunan skripsi yang berjudul
“Sistem Penunjang Keputusan untuk Kelayakan Investasi Industri Bahan Bakar
Biodiesel Berbahan Baku Biji Jarak Pagar (Jatropha curcas L.).”
Selama pelaksanaan penelitian dan penyusunan skripsi, penulis banyak
mendapatkan bantuan, dorongan dan doa dari berbagai pihak. Oleh karena itu
penulis mengucapkan terima kasih dan penghargaan setulus-tulusnya kepada:
1. Ir. Faqih Udin, MSc, selaku Dosen Pembimbing I, yang telah memberikan
bimbingan dan pengarahan kepada penulis.
2. Dr. Ir. Sukardi, MM, selaku Dosen Pembimbing II, yang telah memberikan
bimbingan dan pengarahan kepada penulis.
3. Alfatih, Anggana, Bayu, Dasa, Dede, Helmi, Winky dan semua Rekan-rekan
TIN angkatan 36 atas dukungan, perhatian dan kebersamaannya.
Serta seluruh pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu, namun segala
perhatian, kerjasama dan kebersamaannya sangat penulis hargai.
Semoga hasil penelitian skripsi ini bermanfaat bagi yang membutuhkannya
dan menambah khazanah karya ilmiah.
Bogor, September 2007 Penulis
iii
DAFTAR ISI
Halaman
KATA PENGANTAR .................................................................................. ii
DAFTAR TABEL ......................................................................................... v
DAFTAR GAMBAR ..................................................................................... vi
DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................. vii
I. PENDAHULUAN
A. LATAR BELAKANG ............................................................................... 1
B. TUJUAN PENELITIAN ........................................................................... 4
C. RUANG LINGKUP .................................................................................. 4
II. TINJAUAN PUSTAKA
A. TANAMAN JARAK PAGAR .................................................................. 5
B. TEKNOLOGI PROSES ............................................................................ 6
C. SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN ................................................... 9
D. PERBANKAN SYARIAH ........................................................................ 11
E. LANDASAN TEORI ................................................................................ 18
1. Metode Kuadrat Terkecil ..................................................................... 18
2. Metode Perbandingan Eksponensial .................................................... 19
3. Deviasi Standar dan Varians ................................................................ 20
4. Pembiayaan Konvensional ................................................................... 21
5. Pembiayaan Syariah ............................................................................. 23
F. KAJIAN PENELITIAN TERDAHULU ................................................... 25
III. METODOLOGI PENELITIAN
A. KERANGKA PEMIKIRAN ..................................................................... 27
B. PENDEKATAN SISTEM ......................................................................... 28
C. IDENTIFIKASI KEBUTUHAN ............................................................... 30
D. IDENTIFIKASI SISTEM ......................................................................... 30
E. TATA LAKSANA .................................................................................... 32
1. Perencanaan Sistem .............................................................................. 32
2. Analisa Sistem ...................................................................................... 33
3. Perancangan Sistem ............................................................................. 34
iv
4. Implementasi Sistem ............................................................................ 34
5. Verifikasi Sistem .................................................................................. 35
IV. PEMODELAN SISTEM
A. KONFIGURASI SISTEM ........................................................................ 36
B. KERANGKA MODEL SISTEM .............................................................. 38
1. Model Prakiraan Pasar ......................................................................... 38
2. Model Pemilihan Lokasi ...................................................................... 40
3. Model Keuangan .................................................................................. 42
C. IMPLEMENTASI SISTEM ...................................................................... 45
V. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. PERANGKAT LUNAK INVESTPRO ..................................................... 47
B. VERIFIKASI SISTEM .............................................................................. 57
1. Model Analisa Pasar ............................................................................. 57
2. Model Pemilihan Lokasi ...................................................................... 59
3. Model Analisa Finansial ...................................................................... 62
4. Model Perhitungan Syariah .................................................................. 69
VI. KESIMPULAN DAN SARAN
A. KESIMPULAN ......................................................................................... 72
B. SARAN ..................................................................................................... 74
DAFTAR PUSTAKA .................................................................................... 75
LAMPIRAN ................................................................................................... 77
v
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 1. Jenis tumbuhan penghasil energi ........................................................... 2
Tabel 2. Kandungan asam lemak pada minyak jarak pagar ................................. 6
Tabel 3. Penilaian parameter ................................................................................ 41
Tabel 4. Tingkat kepentingan (Bobot) parameter ................................................ 41
Tabel 5. Kisaran penilaian tingkat kepentingan parameter .................................. 42
Tabel 6. Hasil analisa Trendline ........................................................................... 58
Tabel 7. Hasil analisa prakiraan pasar .................................................................. 59
Tabel 8. Verifikasi analisa pemilihan lokasi ........................................................ 62
Tabel 9. Hasil analisa keuangan investasi industri bahan bakar biodiesel ........... 65
Tabel 10. Uji sensitivitas hasil analisa keuangan terhadap penurunan harga jual
produk .................................................................................................... 67
Tabel 11. Uji sensitivitas hasil analisa keuangan terhadap kenaikan biaya bahan
baku ........................................................................................................ 67
Tabel 12. Uji sensitivitas hasil analisa keuangan terhadap penurunan persentase
produk terjual ......................................................................................... 68
Tabel 13. Hasil analisa syariah mudharabah .......................................................... 70
Tabel 14. Hasil analisa syariah musyarakah .......................................................... 70
Tabel 15. Hasil analisa syariah murabahah ............................................................ 71
vi
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 1. Neraca massa produksi minyak biodiesel dari jarak pagar (Jatropha
curcas L.) ........................................................................................... 7
Gambar 2. Reaksi Esterifikasi dan Transesterifikasi ........................................... 9
Gambar 3. Struktur dasar SPK (Turban, 1990) .................................................... 10
Gambar 4. Tahapan kerja pendekatan sistem (Manetch dan Park, 1977 di dalam
Eriyatno, 1999) ................................................................................... 29
Gambar 5. Diagram lingkar sebab akibat SPK pendirian industri ....................... 31
Gambar 6. Diagram Input Output ........................................................................ 32
Gambar 7. Konfigurasi Sistem INVESTPRO ...................................................... 37
Gambar 8. Tampilan User Interface INVESTPRO ............................................. 49
Gambar 9. Contoh tampilan data permintaan pasar ............................................. 50
Gambar 10. Contoh tampilan grafik dari data statistik .......................................... 51
Gambar 11. Tampilan data lokasi .......................................................................... 52
Gambar 12. Contoh tampilan data asumsi investasi .............................................. 53
Gambar 13. Contoh tampilan data modal investasi yang berupa aset perusahaan 54
Gambar 14. Contoh tampilan data modal investasi non aset ................................. 55
Gambar 15. Contoh tampilan data biaya variabel .................................................. 56
Gambar 16. Contoh tampilan data biaya tetap ....................................................... 56
Gambar 17. Tampilan hasil analisa pasar industri bahan bakar biodiesel ............. 57
Gambar 18. Pembobotan parameter ....................................................................... 61
Gambar 19. Tampilan hasil analisa kelayakan ....................................................... 64
Gambar 20. Contoh tampilan analisa sensitivitas .................................................. 66
Gambar 21. Tampilan hasil sub model analisa resiko ........................................... 69
vii
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
Lampiran 1. Luas lahan kritis per propinsi s/d akhir tahun 2003 (dalam Ha) ...... 78
Lampiran 2. Hasil analisis karakteristik minyak biodiesel jarak pagar yang diolah
dengan proses “Estrans” .................................................................. 79
Lampiran 3. Diagram alir sub model analisis pasar ............................................. 80
Lampiran 4. Diagram alir sub model analisis lokasi ............................................ 81
Lampiran 5. Diagram alir sub model analisis finansial ........................................ 82
Lampiran 6. Data biaya tetap dan biaya variabel industri bahan bakar biodiesel
dari biji jarak pagar .......................................................................... 83
Lampiran 7. Data modal awal pendirian industri bahan bakar biodiesel dari biji
jarak pagar ........................................................................................ 84
Lampiran 8. Panduan Pemakaian Perangkat Lunak INVESTPRO (Manual) ...... 86
I. PENDAHULUAN
A. LATAR BELAKANG
Seiring perjalanan waktu, jumlah cadangan bahan bakar dunia yang
berasal dari minyak bumi terus berkurang, maka bisa dipastikan bahan bakar
jenis ini dalam beberapa tahun kedepan akan habis terkonsumsi. Kondisi ini juga
terjadi pada kilang-kilang minyak di Indonesia. Sejak lima tahun terakhir
produksi minyak nasional semakin berkurang, namun di lain pihak pertambahan
jumlah penduduk telah meningkatkan kebutuhan sarana transportasi dan aktivitas
industri yang berakibat pada peningkatan kebutuhan dan konsumsi Bahan Bakar
Minyak (BBM) nasional. Oleh karena itu pemerintah telah menerapkan
kebijakan untuk mengimpor BBM untuk memenuhi sebagian kebutuhan BBM
dalam negeri. Menurut Ditjen Migas, impor BBM terus mengalami peningkatan
yang cukup signifikan dari 106.9 juta barrel pada 2002 menjadi 116.2 juta barrel
pada 2003 dan 154.4 juta barrel pada 2004. Dilihat dari jenis BBM yang diimpor,
minyak solar merupakan volume impor terbesar setiap tahunnya. Pada 2002,
impor BBM jenis ini mencapai 60.6 juta barrel atau 56.7 % dari total jumlah
BBM yang di impor, kemudian meningkat menjadi 61.1 juta barrel pada 2003
dan 77.6 juta barrel pada tahun 2004 (Ditjen Migas, 2005).
Ketika harga minyak dunia terus meningkat hingga mencapai di atas US$
70 per barrel pada Agustus 2005, beban yang harus ditanggung oleh pemerintah
akibat besarnya ketergantungan Indonesia pada BBM impor juga semakin besar.
Hal ini karena subsidi yang harus diberikan pemerintah terhadap harga BBM
nasional semakin besar pula. Pada tahun 2005 akhirnya pemerintah memutuskan
untuk mengurangi subsidi BBM yang dilakukan dalam 2 tahap yaitu pada bulan
Maret dan Oktober 2005. Pengurangan subsidi pemerintah tersebut berakibat
pada meningkatnya harga BBM nasional.
Melihat kondisi tersebut, Indonesia harus mulai mengembangkan sumber
energi alternatif yang dapat diperbaharui seperti bahan bakar nabati sebagai
alternatif pengganti BBM. Beberapa dari bahan bakar nabati yang dapat
dikembangkan adalah minyak biodiesel dan bioetanol. Minyak biodiesel
merupakan bahan bakar yang berasal dari minyak nabati, bahan bakar jenis ini
2
memiliki sifat yang menyerupai minyak solar namun lebih ramah lingkungan
karena bebas sulfur dan jika dibakar dapat menghasilkan pembakaran yang lebih
sempurna dengan emisi gas buang yang jauh lebih baik dibanding minyak
diesel/solar biasa. Pengembangan minyak biodiesel menggunakan bahan baku
minyak nabati yang dapat dihasilkan dari tanaman yang mengandung asam
lemak seperti kelapa sawit, jarak pagar, kelapa, sirsak, srikaya dan kapuk.
Sedangkan bioetanol bersumber dari karbohidrat yang setelah melalui proses
fermentasi menjadi etanol. Bioetanol jika dicampur dengan bensin dapat
digunakan sebagai bahan bakar alternatif pengganti premium. Indonesia
mempunyai potensi yang sangat besar untuk menghasilkan minyak biodiesel dan
bioetanol mengingat kedua bahan bakar nabati ini dapat memanfaatkan kondisi
geografis dan sumber bahan baku minyak nabati dari berbagai tanaman yang
tersedia di Indonesia. Menurut hasil riset Badan Pengkajian dan Penerapan
Teknologi (BPPT), Indonesia memiliki 60 jenis tanaman yang berpotensi
menjadi energi bahan bakar alternatif. Beberapa di antara tumbuhan penghasil
energi di Indonesia dengan potensi produksi minyaknya dan ekuivalen energi
yang dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Jenis tumbuhan penghasil energi
Jenis Tumbuhan Produktivitas (Liter per Hektar)
Ekuivalen Energi (kWh per Hektar)
Kelapa sawit (Elaeis guineensis) 3 600 – 4 000 33 900 – 37 700
Jarak pagar (Jatropha curcas) 2 100 – 2 800 19 800 – 26 400
Biji kemiri (Aleurites fordii) 1 800 – 2 700 17 000 – 25 500
Tebu (Saccharum officinarum) 2 450 16 000
Jarak kepyar (Ricinus communis) 1 200 – 2 000 11 300 – 18 900
Ubi kayu (Manihot esculenta) 1 020 6 600
Sumber : Business Week edisi 15 Maret 2006
Menurut hasil penelitian BPPT, minyak biodiesel bisa langsung
digunakan 100 % sebagai bahan bakar pada mesin diesel tanpa memodifikasi
mesin dieselnya atau dalam bentuk campuran dengan minyak solar pada berbagai
konsentrasi mulai dari 5 %. Pembuatan minyak biodiesel membutuhkan bahan
3
baku minyak nabati yang dapat dihasilkan dari tanaman yang mengandung asam
lemak seperti kelapa sawit (Crude Palm Oil/CPO), jarak pagar (Jatropha curcas
L.), kelapa, sirsak, srikaya dan kapuk. Di antara bahan baku tersebut, jarak pagar
merupakan tanaman unggulan untuk pembuatan minyak biodiesel. Tanaman
jarak pagar prospektif sebagai bahan baku minyak biodiesel mengingat tanaman
ini dapat tumbuh di lahan kritis dan karakteristik minyaknya yang sesuai untuk
biodiesel. Biaya operasional pengembangan tanaman jarak pagar juga lebih
ekonomis jika dibandingkan kelapa sawit.
Di Indonesia masih banyak terdapat lahan kritis yang dapat dimanfaatkan
untuk perkebunan tanaman bahan bakar hijau (green fuel) seperti kelapa sawit
dan jarak pagar. Menurut Biro Pusat Statistik, luas lahan kritis di Indonesia
sampai dengan akhir tahun 2003 secara total adalah sebesar 22.1 juta hektar (7.9
juta hektar dalam kawasan hutan lindung dan 14.1 juta hektar di luar kawasan
hutan), dengan rincian dapat dilihat pada Lampiran 1.
Menurut Badan Penelitian dan Pengembangan Departemen Pertanian,
total kebutuhan minyak biodiesel mencapai 4.12 juta kiloliter pada tahun 2006.
Sementara kemampuan produksi minyak biodiesel negeri ini pada tahun 2006
baru 110 ribu kiloliter per tahun. Karena masih tingginya kebutuhan minyak
biodiesel di Indonesia dan terbukanya pasar ekspor yang luas maka
pengembangan dan pendirian industri bahan bakar biodiesel di Indonesia masih
sangat menjanjikan. Namun untuk menghindari kemungkinan terjadinya
kesalahan pengambilan keputusan yang dapat mengakibatkan kerugian dalam
pendirian suatu proyek industri dibutuhkan pengkajian secara khusus untuk
mengetahui aspek pemasaran, aspek teknis dan teknologis, aspek manajemen dan
aspek finansialnya. Sebelum proyek dijalankan dibutuhkan juga suatu penelitian
untuk mengetahui tingkat kelayakannya. Untuk mempermudah dan mempercepat
proses analisa kelayakan pendirian industri maka dibutuhkan alat bantu berupa
program komputer sebagai suatu Sistem Penunjang Keputusan (SPK).
4
B. TUJUAN PENELITIAN
Tujuan dari penelitian ini adalah: • Mengetahui kriteria-kriteria yang penting bagi pendirian industri
bahan bakar biodiesel dari bahan baku buah jarak pagar.
• Merancang aplikasi SPK untuk perencanaan investasi industri.
• Untuk menilai kelayakan pendirian industri bahan bakar biodiesel dari
bahan baku buah jarak pagar berdasarkan aspek teknis, manajemen,
keuangan, ekonomi dan yuridis menggunakan SPK.
C. RUANG LINGKUP
Penelitian ini difokuskan pada pembuatan suatu program komputer untuk
membantu pengambilan keputusan secara cepat dan akurat. Keputusan yang
diambil adalah untuk pengkajian pendirian industri bahan bakar biodiesel dengan
bahan baku biji jarak pagar yang mencakup aspek:
• Pasar
• Teknologi
• Pemilihan Lokasi
• Kapasitas Produksi
• Parameter Biaya
• Kelayakan Investasi
• Sensitivitas Investasi
II. TINJAUAN PUSTAKA
A. TANAMAN JARAK PAGAR
Jarak pagar (Jatropha curcas L.) diklasifikasikan ke dalam divisi
Spermatophyta, sub-divisi Angiospermae, kelas Dicotyledone, ordo
Euphorbiales, famili Euphorbiaceae, genus Jatropha, spesies curcas (Heyne,
1987). Secara fisik, jarak pagar merupakan pohon perdu yang besar dengan tinggi
sekitar 2 m. Daunnya bertekstur kasar dan bertajuk majemuk, terutama pada
pohon yang sudah tua. Biji jarak pagar yang masih muda berwarna hijau muda,
berubah kekuningan setelah tua dan mencapai kadar minyak optimum setelah
menjadi kehitaman. Jarak pagar dikenal dengan nama jarak kosta di daerah
Melayu, jarak kusta di daerah Sunda, kalele di Madura, jarak pager di Bali,
bintalo di Gorontalo, dan balacai hisa di Ternate.
Jarak pagar berasal dari Meksiko dan Amerika Tengah, biasa digunakan
sebagai pencahar, bahkan sebagai racun. Rebusan akar dan daunnya digunakan
sebagai obat diare. Di Indonesia, daunnya digunakan sebagai penutup
luka/antiseptik (Padua et al. 1999). Berkat jasa pelaut Portugis yang
menyebarluaskan jarak pagar melalui kepulauan Cape Verde dan Guinea Bissau
ke negeri lain di Afrika dan Asia, kini tanaman ini banyak ditemui di Amerika
Tengah dan Selatan, Asia Tenggara, India, dan Afrika.
Menurut penelitian sebelumnya, kadar minyak biji jarak pagar relatif
tinggi yaitu 35-45 %, minyaknya berbau tak sedap, berwarna kekuningan dan
menjadi kemerahan jika terkena udara. Kandungan asam lemak yang terdapat
dalam minyak jarak pagar dapat dilihat pada Tabel 2.
Haas dan Mittelbach (2000) menyatakan bahwa minyak jarak pagar
mengandung racun yang membuat minyak ini tidak dapat dikonsumsi. Ester
forbol, senyawa yang bertanggung jawab atas beracunnya minyak jarak pagar,
hanya berkurang sekitar 50 % setelah dilakukan pemurnian, dan hal ini tetap
membuat minyak ini tidak dapat dikonsumsi.
6
Tabel 2. Kandungan asam lemak pada minyak jarak pagar
Jenis Asam Lemak Komposisi (%-berat)
Asam Linoleat 46.1
Asam Oleat 29.9
Asam Palmitat 11.9
Asam Stearat 5.2
Asam Linolenat 4.7
Sumber: Haas & Mittelbach, 2000
B. TEKNOLOGI PROSES
Proses yang digunakan untuk menghasilkan minyak biodiesel dengan
bahan biji jarak pagar dapat dibagi ke dalam dua tahap yaitu ekstraksi minyak
jarak mentah (Straight Curcas Oil/SCO) dari biji jarak, dan pemrosesan minyak
jarak menjadi minyak biodiesel. Pada tahap pertama, sebelum diekstrak biji jarak
dikukus dan dikupas untuk memisahkan inti biji dengan tempurungnya,
kemudian minyak jarak mentah dapat diekstrak dari inti biji jarak dengan cara
pengepresan/penekanan secara kontinyu dengan menggunakan alat pengepres
hingga didapatkan minyak jarak yang masih bercampur dengan kotoran sisa biji
jarak. Untuk menghilangkan zat-zat pengotor yang terbawa pada saat
pengepresan maka dilakukan proses penyaringan secara kontinyu hingga
menghasilkan minyak jarak. Tahap yang pertama ini menimbulkan hasil
sampingan berupa tempurung biji dan bungkil/ampas biji jarak. Hasil samping
tempurung biji dapat dimanfaatkan untuk pembuatan arang aktif atau sebagai
pupuk tanaman, sedangkan bungkil/ampas hasil pengepresan dapat dimanfaatkan
untuk bahan baku pembuatan biogas, sebagai pakan ternak, biopestisida atau bisa
juga digunakan untuk pupuk.
7
Pada tahap kedua, yaitu tahap pemrosesan minyak jarak mentah menjadi
minyak biodiesel, minyak jarak mentah diproses melalui metode Estrans
(Esterifikasi dan Transesterifikasi) untuk mengolah minyak mentah menjadi
minyak biodiesel kasar yang kemudian akan melalui proses pencucian dan
pemurnian untuk memisahkannya dari air dan gliserin.
Proses Transesterifikasi minyak nabati seperti minyak jarak ini
merupakan proses yang paling efektif untuk transformasi molekul trigliserida
menjadi molekul ester asam lemak. Proses transesterifikasi dapat dilakukan
secara kimia maupun secara biologis dengan memanfaatkan enzim. Menurut
Gambar 1. Neraca massa produksi minyak biodiesel dari biji jarak pagar (Jatropha curcas L.)
NaOH/KOH 0.9 % dari Minyak Jarak
(27 Ton)
Air 10 %
(1139.60 Ton)
Biji Jarak
Mesin Pengering
Mesin Pemecah Tempurung
Mesin Press
Reaktor
Biji kering 90 % (10 256.41 Ton)
Daging Biji 65 % (6666.67 Ton)
Kulit Biji 35 % (3589.74 Ton)
Ampas 55 % (3666.67 Ton)
Minyak Jarak 45 % (3000 Ton)
Gliserol 9 % (270 Ton)
Metanol 9 % dari minyak jarak
(270 Ton) NaOH/KOH 0.9 % (27 Ton)
Minyak Biodiesel 90.1 % (3000 Ton)
11 396 Ton
8
Bernardini (1983), pada proses transesterifikasi konsentrasi metanol yang
digunakan tidak boleh lebih rendah dari 98 persen, karena makin rendah
konsentrasi metanol yang digunakan maka makin rendah rendemen metil ester
yang dihasilkan sedangkan waktu reaksi menjadi lebih lama. Kondisi proses
transesterifikasi secara kontinyu yang dilakukan Noureddini et al. (1998) didalam
Darnoko dan Cheryan (2000) yaitu suhu proses 60oC, waktu proses 1-2 jam yang
diikuti dengan pengadukan, menggunakan katalis KOH 1 persen (w/w) terlarut
dalam metanol. Penambahan metanol dilakukan dengan perbandingan reaktan
sebesar 6:1. Rata-rata rendemen dari metil ester adalah sekitar 89.5 persen dari
maksimum rendemen secara teori, dengan standar deviasi 2.61 persen.
Proses pembuatan metil ester dari minyak nabati ini dapat digunakan
dengan bahan baku minyak jarak mentah. Proses ini juga umum digunakan untuk
minyak tumbuhan lain, bahkan telah banyak dikembangkan dalam skala industri.
Selain menghasilkan metil ester, proses ini juga menghasilkan gliserin, salah satu
produk oleokimia bernilai ekonomi cukup tinggi. Gliserin sangat luas digunakan
di kalangan industri sebagai bahan kosmetika dan farmasi, jika gliserin hasil
samping dari proses transesterifikasi dimanfaatkan secara ekonomis maka biaya
produksi metil ester dapat menjadi lebih rendah. Pada esterifikasi, bahan baku
yang berasal dari minyak jarak mentah diubah menjadi metil ester yang sudah
berkarakteristik C16-C18. Proses ini prinsip kerjanya adalah trigliserida dari SCO
direaksikan dengan metanol dengan bantuan katalis basa hingga terbentuk rantai
gliserida dan gliserol seperti yang terlihat pada Gambar 2.
9
Reaksi Esterifikasi
O
H2C OCR H2C OH O O
HC OCR + 3 CH3OH 3RCOCH3 + HC OH Katalis, O Energi
H2C OCR H2C OH Trigliserida Metanol Metil Ester Gliserol
Reaksi Transesterifikasi
Gambar 2. Reaksi Esterifikasi dan Transesterifikasi
Hasil tahap reaksi tersebut adalah gliserol yang akan terpisah di bagian
bawah separator sehingga dengan mudah dapat dipisahkan. Metil ester yang
terbentuk pada proses itu adalah metil ester kasar dan masih tercampur dengan
sisa katalis dan metanol untuk itu metil ester harus dimurnikan untuk
menghilangkan sisa katalis dan metanol sehingga didapatkan metil ester. Tahap
terakhir transesterifikasi adalah menghilangkan uap air di dalam metil ester
sehingga didapatkan metil ester dengan kadar air yang rendah.
C. SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN
Menurut Suryadi (1996), Sistem Penunjang Keputusan (SPK) dirancang
untuk membantu meningkatkan efektivitas dan produktivitas para pimpinan
perusahaan dan profesional. SPK merupakan sistem interaktif yang bisa
digunakan oleh individu dengan pengalaman sedikit mengenai komputer dan
metode analitis. SPK juga didefinisikan sebagai sistem komputerisasi informasi
C O H R'
O
R'' O H
[H+]
C OR'' R '
O
H 2O+ +
10
yang menggunakan aturan keputusan dan model-model, basis model
diakomodasikan dengan basis data dan pandangan pribadi pengambil keputusan
yang menuntun kepada pemecahan masalah yang tidak dapat diselesaikan hanya
dengan model optimasi ilmu manajemen (Turban, 1990). Struktur dasar SPK
dapat dilihat pada Gambar 3.
Tahap perancangan SPK secara garis besar terdiri dari penentuan tujuan
penelitian, studi pendahuluan dan studi kelayakan, perumusan kebutuhan data
input dalam kaitannya dengan pengembangan sistem informasi, perumusan
kemampuan yang harus dipenuhi oleh SPK dan perlengkapan yang dibutuhkan,
dan perancangan serta pengembangan SPK. Identifikasi tujuan rancang bangun
untuk menentukan arah dan sasaran yang hendak dicapai. Perancangan
pendahuluan dilakukan guna merumuskan kerangka dan ruang lingkup SPK,
serta persyaratan untuk kerja yang harus dipenuhinya, memilih konsep-konsep,
menganalisis dan mengaplikasikan model pembuatan keputusan yang relevan
dengan tujuan SPK yang akan dibangun, juga mengidentifikasi spesifikasi SPK
(Suryadi dan Ramdhani, 2002).
DATA MODEL
Sistem Manajemen Basisi Data
Sistem manajemen Basis Model
Sistem Pengolahan Terpusat
Sistem Manajemen Dialog
Pengguna
Gambar 3. Struktur dasar SPK (Turban, 1990)
11
Menurut Waluyo (1998), perbedaan antara basis data untuk SPK dan non
SPK adalah kelengkapan data, proses pengambilan keputusan dan ekstraksi dari
sumber data. Sumber data untuk SPK lebih lengkap dari pada non SPK. Data
harus berasal dari luar dan dalam terutama dalam level manajemen puncak sangat
tergantung pada sumber data dari luar seperti data ekonomi. SPK membutuhkan
proses ekstraksi dan sistem manajemen basis data yang mengelolanya harus
cukup fleksibel untuk memungkinkan penambahan dan pengurangan secara
cepat.
Teknik pengambilan keputusan secara umum ada dua jenis, yaitu
kualitatif dan kuantitatif. Model kualitatif memerlukan saran ahli atau pakar
sedangkan model kuantitatif yang biasa digunakan adalah Teknik Heuristik, MPE
dan simulasi. Program heuristik merupakan titik pandang dalam merancang suatu
program untuk tugas pemrosesan informasi kompleks. Teknik ini merupakan
hasil dari operasi aritmetika dan matematika logika seperti adanya penambahan,
penjumlahan dan perhitungan bertahap, namun tahapannya terbatas sehingga
dapat dibuat algoritma komputernya. Menurut Manning (1984) metode
perbandingan eksponensial digunakan sebagai alat bantu bagi pengambil
keputusan untuk menggunakan rancang bangun model yang telah terdefinisi
dengan baik pada setiap tahapan proses. Metode Monte Carlo merupakan teknik
simulasi dengan menggunakan teknik pengambilan contoh, simulasi ini
menggunakan sebaran peluang kejadian dalam peubah masukannya yang
merupakan peubah acak yang diperoleh dengan metode tranformasi kebalikan
dari pembangkitan bilangan acak yang berdistribusi seragam dan memiliki
kisaran nilai antara nol dan satu (Hillier dan Lieberman, 1980).
D. PERBANKAN SYARIAH
Perkembangan industri keuangan syariah secara informal telah dimulai
sebelum dikeluarkannya kerangka hukum formal sebagai landasan operasional
perbankan syariah di Indonesia. Sebelum tahun 1992, telah didirikan beberapa
badan usaha pembiayan non bank yang telah menerapkan konsep bagi hasil
dalam kegiatan operasionalnya. Hal tersebut menunjukkan kebutuhan masyarakat
12
akan hadirnya institusi-institusi keuangan yang dapat memberikan jasa keuangan
yang sesuai syariah.
Untuk menjawab kebutuhan bagi terwujudnya sistem perbankan yang
sesuai syariah, pemerintah telah memasukkan kemungkinan tersebut dalam
undang-undang yang baru yaitu Undang-undang No. 7 Tahun 1992 tentang
perbankan secara implisit telah membuka peluang kegiatan usaha perbankan
yang memiliki dasar operasional bagi hasil yang secara rinci dijabarkan dalam
Peraturan Pemerintah No. 72 Tahun 1990 tentang Bank berdasarkan prinsip bagi
hasil. Ketentuan perundang-undangan tersebut telah dijadikan sebagai dasar
hukum beroperasinya Bank Syariah di Indonesia yang menandai dimulainya era
sistem perbankan ganda (Dual Banking System) di Indonesia (Biro Perbankan
Syariah, 2002).
Sistem keuangan dan perbankan modern melakukan fungsi penyaluran
dana dengan cara memanfaatkan dana pihak lain untuk memenuhi kebutuhan
dana masyarakat untuk meningkatkan taraf hidupnya. Prinsip yang digunakan
dalam penyaluran dana ini adalah prinsip penyertaan dalam rangka pemenuhan
permodalan (equity financing) dan prinsip pinjaman dalam rangka pemenuhan
kebutuhan pembiayaan (debt financing). Sistem perbankan syariah mempunyai
hukum dan ketentuan tersendiri dalam penerapan fungsi tersebut, yaitu melalui
akad-akad (kontrak) bagi hasil dan akad-akad jual-beli. Akad bagi hasil
merupakan bentuk penerapan equity financing sedangkan akad jual beli
merupakan debt financing (Arifin, 2002).
Bentuk-bentuk prinsip syariah dari transaksi pengumpulan dana dan
pembiayaan dijelaskan pada poin-poin berikut:
1. Prinsip Bagi Hasil (Profit and Loss Sharing)
Ada dua macam kontrak yang termasuk dalam kategori ini, yaitu
musyarakah (joint venture profit sharing) dan mudharabah (trustee profit
sharing). Masing-masing kontrak tersebut akan dijelaskan sebagai berikut:
a. Musyarakah
Prinsip musyarakah adalah kerjasama antara dua pihak atau lebih
untuk suatu usaha tertentu. Masing-masing pihak yang terlibat
memberikan kontribusi dana dengan kesepakatan bahwa keuntungan dan
13
resiko ditanggung bersama. Penentuan porsi pembagian hasil dapat
dilakukan melalui perhitungan porsi modal maupun atas dasar perjanjian
yang telah disepakati kedua belah pihak (Antonio, 2003).
Aplikasi prinsip ini dalam perbankan adalah bank membiayai
sebagian saja dari jumlah kebutuhan investasi atau modal kerja proyek,
selebihnya dibiayai sendiri oleh nasabah. Dalam kontrak ini, modal atau
investasi yang dikeluarkan oleh bank akan diangsur nasabah secara
bertahap (Arifin, 2002).
b. Mudharabah
Mudharabah adalah akad kerjasama usaha antara dua pihak atau
lebih. Pihak pertama disebut shahibul maal adalah penyedia dana
sepenuhnya sedangkan pihak kedua adalah pihak pengelola dana
(mudharib). Keuntungan maupun resiko dari pengelolaan dana
ditanggung oleh kedua belah pihak, selama tidak terjadi kelalaian yang
disebabkan pihak kedua (Antonio, 2003).
Jika masa proyek selesai, mudharib akan mengembalikan modal
berikut porsi keuntungan yang telah disetujui sebelumnya kepada
penyedia dana. Bila terjadi kerugian, maka seluruh kerugian akan
ditanggung oleh shahibul maal sedangkan mudharib kehilangan
keuntungan atas kerja yang dilakukan.
Ada dua tipe mudharabah yaitu mudharabah mutlaqah dan
mudharabah muqayyah. Mudharabah mutlaqah memberikan keleluasaan
penuh kepada mudharib untuk menggunakan dana tersebut, sedangkan
mudharabah muqayyah memiliki batasan dalam penggunaan dana
terhadap waktu, tempat, jenis usaha dan sebagainya (Arifin, 2002).
2. Prinsip Jual Beli (Al Bai’)
Pengertian jual beli adalah akad pertukaran (exchange contract)
antara suatu barang dan jasa dalam jumlah tertentu atas barang dan jasa
lainnya. Penyerahan jumlah dan pembayaran barang dan jasa tersebut dapat
dilakukan pada saat itu juga (cash and carry) ataupun secara tangguh
(deferred).
14
Jenis-jenis jual beli yang umum digunakan dalam pembiayaan syariah
adalah bai’ al murabahah, bai’ al salam dan bai’ al istishna’ (Arifin, 2002).
Perbedaan ketiga jenis jual beli ini akan dijelaskan berikut ini:
a. Murabahah
Prinsip murabahah adalah jual beli barang pada harga asal dengan
tambahan keuntungan yang disepakati (Antonio, 2003). Cara dan jangka
waktu pembayaran disepakati bersama, baik secara lump sum maupun
secara angsuran. Murabahah dengan pembayaran angsuran disebut bai’
bitsaman ajil. Melalui akad murabahah, nasabah dapat memenuhi
kebutuhan dalam memperoleh dan memiliki barang yang dibutuhkan
tanpa harus menyediakan uang tunai terlebih dahulu.
b. Salam
Salam adalah akad jual beli suatu barang yang harganya dibayar
dengan segera sedangkan barangnya akan diserahkan kemudian dalam
jangka waktu yang disepakati. Harga yang dibayarkan berupa bentuk
tunai yang dibayarkan segera dan bukan berupa utang.
Nasabah yang membutuhkan fasilitas salam biasanya adalah
nasabah yang menerima pesanan dari pelanggannya dengan syarat
pembayaran dilakukan setelah barang diserahkan. Apabila nasabah
membutuhkan dana untuk pengadaan barang tersebut, maka ia dapat
melakukan penjualan kepada bank dengan salam. Harga salam lebih
rendah daripada harga penjualan dengan pemesan barang (Arifin, 2002).
c. Istishna’
Bai’ al ishtishna’ adalah akad jual beli barang yang harus dibuat
terlebih dahulu dengan spesifikasi yang jelas. Ishtishna’ hampir sama
dengan bai’ as salam namun cara pembayarannya dapat dilakukan di
awal, tengah maupun akhir periode baik lump sum maupun bertahap.
3. Prinsip Sewa dan Sewa Beli
Ijarah atau sewa adalah akad pemindahan hak guna atas barang dan
jasa, melalui pembayaran upah sewa, tanpa diikuti pemindahan kepemilikan
atas barang itu sendiri (Antonio, 2003). Bank dalam hal ini berperan sebagai
15
penyedia peralatan atau barang yang akan disewa oleh nasabah. Tarif sewa
dan lama peminjaman disepakati oleh kedua belah pihak.
Perbedaan antara ijarah dengan ta’jiri atau sewa beli adalah status
kepemilikan pada akhir periode kesepakatan. Pada ijarah, hak tanda
kepemilikan tetap pada bank atau penyedia dana sampai masa kontrak
berakhir. Pada ta’jiri, hak tanda kepemilikan barang akan beralih ke nasabah
setelah masa kontrak berakhir karena cicilan sewanya sudah termasuk cicilan
pokok harga barang (Perwataatmadja, 1993).
4. Prinsip Qard
Qard adalah suatu pinjaman lunak yang diberikan atas dasar
kewajiban sosial tanpa dikenai biaya atau imbalan lain (Perwataatmadja,
1993). Pembiayaan ini merupakan bentuk penyaluran dari penghimpunan
dana berdasarkan prinsip yang sama. Fasilitas dana yang diberikan berupa
pinjaman lunak kepada usaha kecil dan mikro, pinjaman jangka pendek
kepada nasabah, dan keperluan atau kewajiban sosial (Antonio, 2003).
Qard merupakan salah satu ciri pembeda bank syariah dan bank
konvensional. Qard mengandung misi sosial disamping kegiatan perbankan
lainnya yang bersifat komersial. Bentuk pembiayaan ini memiliki resiko yang
tinggi karena tidak dikenai jaminan (Antonio, 2003). Secara syariah,
peminjam hanya berkewajiban membayar kembali pokok pinjamannya
(Arifin, 2002).
5. Prinsip Titipan (Al Wadi’ah)
Wadi’ah merupakan titipan murni dari satu pihak ke pihak yang lain,
baik individu maupun badan hukum, yang dijaga dan dikembalikan saat pihak
penitip menghendaki (Antonio, 2003). Ada dua tipe wadi’ah, yaitu wadi’ah
yad amanah dan wadi’ah yad dhamanah. Kedua tipe tersebut akan dijelaskan
berikut ini:
a. Wadi’ah yad amanah
Wadi’ah yad amanah merupakan akad titipan yang status
penerima titipannya adalah penerima kepercayaan (trustee), yang tidak
harus mengganti segala resiko kehilangan atau kerusakan yang terjadi
16
pada aset titipan, kecuali akibat kecerobohan. Aset titipan dari pemilik
harus dipisahkan dan tidak boleh dimanfaatkan oleh penerima titipan.
b. Wadi’ah yad dhamanah
Wadi’ah yad dhamanah adalah akad titipan yang status penerima
titipannya adalah trustee sekaligus penjamin (guarantor) keamanan aset.
Penerima simpanan bertanggung jawab penuh atas segala kehilangan atau
kerusakan yang terjadi pada aset titipan tersebut. Penerima titipan dapat
memanfaatkan aset yang dititipkan dan semua keuntungan yang diperoleh
menjadi hak penerima titipan.
6. Prinsip Lainnya
a. Prinsip Rahn
Rahn adalah menahan barang yang mempunyai nilai harta sebagai
jaminan sehingga orang yang menjaminkan barangnya dapat mengambil
sebagian maupun keseluruhan utangnya. Rahn juga dapat disebut sebagai
akad penggadaian barang dari satu pihak kepada pihak lain (Arifin, 2002).
b. Prinsip Wakalah
Wakalah berarti penyerahan, pendelegasian atau pemberian
mandat (Antonio, 2003). Beberapa jenis Wakalah diantaranya adalah
perwakilan mutlak tanpa batasan waktu untuk semua urusan (wakalah al
mutlaqah), perwakilan pada urusan-urusan tertentu saja (wakalah al
muqayyadah) dan perwakilan diantara mutlaqah dan muqayyadah
(wakalah al ammah). Dalam aplikasinya, bank menerima uang, surat-
surat berharga dan kuasa dari nasabah untuk menyelesaikan kewajiban-
kewajiban nasabah tersebut kepada pihak lain. Salah satu bentuk riil dari
wakalah adalah transfer uang antar bank dan penerbitan Letter of Credit
(L/C).
c. Prinsip Kafalah
Kafalah merupakan suatu bentuk penjaminan yang diberikan oleh
pihak penanggung (kafil) kepada pihak ketiga untuk memenuhi kewajiban
pihak kedua terhadap pihak ketiga tersebut (Antonio, 2003). Kafalah
diperlukan untuk menghindarkan pihak yang berpiutang akibat ketidak
17
mampuan membayar dari pihak yang berutang. Dalam lembaga
keuangan, aplikasi akad ini adalah penerbitan garansi bank (Arifin, 2002).
d. Prinsip Hawalah
Hawalah adalah pengalihan kewajiban dari satu pihak, yang
mempunyai kewajiban, kepada pihak lain (Cahyono, 1995). Prinsip ini
terbatas pada uang atau kewajiban finansial saja, dan tidak digunakan
untuk barang atau benda. Transaksi hawalah yang diperkenankan adalah
pemindahan utang dari seseorang kepada pihak lain disertai pemindahan
piutang yang ada padanya (hawalah muqayyadah).
e. Prinsip Ju’alah
Ju’alah adalah suatu kontrak antara pihak pertama yang
menjanjikan imbalan tertentu kepada pihak kedua atas pelaksanaan tugas
atau pelayanan yang dilakukan oleh pihak kedua untuk kepentingan pihak
pertama. Prinsip ini diterapkan oleh bank dalam menawarkan berbagai
pelayanan dengan mengambil fee dari nasabah, seperti Referensi Bank,
Informasi Usaha dan sebagainya (Arifin, 2002).
f. Prinsip Sharf
Sharf berarti penukaran antara emas dan perak. Hal ini bisa
dianalogikan dengan penukaran valuta asing. Pada prinsip syariah, syarat
transaksi perdagangan mata uang hanya berlaku pada dua mata uang
asing yang berbeda dan penyerahannya dilakukan saat transaksi
berlangsung (Antonio, 2003).
Islam menganggap bahwa uang merupakan alat tukar sehingga
permintaan atas uang berguna untuk keperluan transaksi bukan spekulasi.
Dalam aplikasinya, bank syariah tetap dapat melayani penukaran uang
baik terhadap mata uang asing maupun mata uang dalam negeri namun
ada beberapa ketentuan-ketentuan yang harus dipenuhi, antara lain harus
tunai, serah terima secara langsung dan jumlahnya harus sama apabila
penukaran dalam mata uang yang sama (Arifin, 2002).
18
E. LANDASAN TEORI
1. Metode Kuadrat Terkecil
Metode kuadrat terkecil ini digunakan pada model prakiraan pasar
yaitu untuk menentukan persamaan garis regresi berdasarkan data yang ada.
Analisa regresi merupakan penelaahan hubungan fungsional dua variabel atau
lebih untuk mencari bentuk persamaan yang sesuai dan berguna dalam
meramal keadaan atau kejadian dari perubahan variabel tertentu (Dayan,
1984). Analisa regresi terdiri dari dua macam yaitu regresi linear dan non
linear. Di dalam analisa regresi akan dibedakan dua jenis variabel yaitu
variabel bebas atau prediktor dan variabel tidak bebas atau respon.
Menurut Dayan (1984) metode kuadrat terkecil berpangkal pada
kenyataan bahwa jumlah pangkat dua (kuadrat) memiliki jarak antara titik-
titik dengan garis regresi yang dicari harus sekecil mungkin. Permasalahan
yang terdiri dari sebuah variabel bebas X dan variabel tidak bebas Y dimana
model regresi linear untuk populasi dalam persamaan Y = mx + b telah dapat
diduga maka penaksiran parameter-parameter regresi dapat dilakukan dengan
menggunakan rumus:
bmXY +=
( ) ( )( )( )( ) ( )22 ∑∑
∑∑∑−
−=
XXn
YXXYnm
( ) ( )( ) ( )( )( )( ) ( )22
2
∑∑∑∑∑∑
−
−=
XXn
XYXXYb
Keterangan :
n = Jumlah data
Y = Variabel tidak bebas
X = Variabel bebas
m = Koefisien regresi (Kemiringan/Slope)
b = Titik perpotongan dengan garis Y (Intercept)
19
Pengukuran ketepatan model yang digunakan akan diuji dengan
koefisien determinasi (r2) yang menunjukkan persentase dari total variasi
yang dapat dijelaskan oleh model tersebut. Nilai koefisien berkisar antara 0
sampai dengan 1. Perhitungan koefisien determinasi menggunakan
persamaan berikut:
( ) ( )( )
( )[ ] ( )[ ]∑ ∑∑ ∑∑∑∑
−−
−=
2222 YYnXXn
YXXYnr
Keterangan :
Y = Variabel tidak bebas (yang diramalkan)
X = Variabel bebas
n = Jumlah data
2. Metode Perbandingan Eksponensial
Metode perbandingan eksponensial ini digunakan pada model lokasi,
yaitu untuk perhitungan nilai setiap alternatif lokasi berdasarkan nilai kriteria
pada setiap lokasi dan bobot atau tingkat kepentingan setiap kriteria yang
digunakan, hasil dari metode ini adalah nilai akhir setiap lokasi. Menurut
Assauri (1993), terdapat tiga metode pemilihan lokasi pabrik yaitu
berdasarkan keunggulan komparatif, perbandingan biaya dan analisis
ekonomi. Metode perbandingan eksponensial (MPE) merupakan bentuk
metode pengambilan keputusan yang dapat digunakan dalam pemilihan
lokasi berdasarkan pada keunggulan komparatif. Asumsi dasar yang
digunakan adalah pengambilan keputusan harus mempunyai kemampuan
untuk dapat menentukan derajat kepentingan relatif kriteria dan pilihan
keputusan.
Metode perbandingan eksponensial digunakan sebagai pembantu bagi
individu pengambil keputusan untuk menggunakan rancang bangun model
yang telah terdefinisi dengan baik pada setiap tahapan proses. Menurut
Manning (1984) tahapan yang dilakukan dalam melaksanakan teknik MPE
adalah:
20
1) Menulis alternatif
2) Menentukan kriteria-kriteria penting dalam pengambilan keputusan
3) Mengadakan penelitian terhadap setiap kriteria
4) Mengadakan penilaian terhadap semua alternatif pada masing-masing
kriteria
5) Menghitung nilai dari setiap alternatif
6) Memberikan jenjang kepada alternatif dengan didasarkan pada nilai
masing-masing
Perhitungan nilai untuk masing-masing alternatif adalah sebagai
berikut:
( )BjVijNKi ∑=
Keterangan :
Nki = Nilai keputusan alternatif i
Vij = Nilai kriteria j pada alternatif i
Bj = Bobot kriteria j, Bj > 0
3. Deviasi Standar dan Varians
Deviasi standar dan varians ini digunakan untuk menganalisa tingkat resiko
dari investasi yang akan ditanam berdasarkan kemungkinan aliran kas yang
terjadi. Angka koefisien varians digunakan untuk mengukur resiko investasi,
angka ini akan sangat berguna untuk melihat bila usulan yang dikaji berbeda
baik nilai yang diharapkan maupun deviasi standarnya.
Menurut Soeharto (1997), deviasi standar adalah pengukuran
variabilitas distribusi berdasarkan ilmu statistik, sedangkan varians adalah
pangkat dua dari deviasi standar dengan rumus sebagai berikut:
21
( ) ( ){ } ( )2/1
1
2⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡×−= ∑
=
n
x
xtPtCFxtCFS
( )NPSCV =
Keterangan :
S = Deviasi standar
(CF)xt = Aliran kas untuk kemungkinan ke-x, periode t
(CF) t = Nilai aliran kas yang diharapkan
(P)xt = Probabilitas kemungkinan aliran kas terjadi
CV = Koefisien varians
NP = Nilai yang diharapkan
4. Pembiayaan Konvensional
a. Net Present Value (NPV)
Nilai bersih saat ini yang diperoleh dengan jalan mendiskontokan
selisih antara jumlah kas yang keluar dan kas yang masuk tiap-tiap tahun
dengan satu tingkat persentase bunga yang telah ditentukan sebelumnya.
Persamaan yang digunakan:
( )∑=
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡
+
−=
n
tttt
iCB
NPV0 1
Keterangan :
NPV = Net Present Value
Bt = Keuntungan kotor proyek tahun ke-t
Ct = Pengeluaran kotor proyek tahun ke-t
n = Umur ekonomis proyek
t = Tingkat bunga dalam persen
b. Benefit Cost Ratio (BCR)
BCR adalah angka perbandingan antara keuntungan (benefit)
dengan biaya (cost). Persamaan yang digunakan:
22
( )
( )∑
∑
=
=
<−⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡
+
−
>−⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡
+
−
=n
tttt
tt
n
tttt
tt
CBuntukiBC
CBuntukiCB
BCR
0
0
01
01
Kriteria yang diambil jika BCR >1 maka proyek diterima, BCR<1
maka proyek tidak dapat diterima sedangkan jika BCR=1 proyek tersebut
berada pada titik impas, pada kondisi ini pemilik proyek tidak
mendapatkan laba dari hasil usahanya dan tidak mengalami kerugian atas
usaha yang dijalankannya.
c. Internal Rate of Return (IRR)
IRR adalah suku bunga (i*) yang menyebabkan nilai NPV sama
dengan nol, sehingga nilai sekarang dari aliran uang tunai yang masuk
sama dengan nilai sekarang dari nilai yang keluar. IRR dapat dinyatakan
pula sebagai tingkat hasil atas investasi bersih. Persamaan IRR adalah
sebagai berikut:
( )
( )⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛−
−−+=
21
2111 NPVNPV
iiNPViIRR
Tingkat suku bunga i1 adalah tingkat suku bunga yang
menyebabkan NPV1 positif sedangkan i2 adalah tingkat suku bunga yang
menyebabkab NPV2 negatif . Kriteria IRR adalah tingkat suku bunga yang
berlaku (i) jika i* > i, maka proyek tersebut layak.
d. Pay Back Period (PBP)
PBP adalah jangka waktu untuk pengembalian investasi awal,
keputusan yang diambil berdasarkan kriteria waktu. Nilai PBP didapatkan
dari persamaan berikut:
( )⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛−
+=+1tt
t
AKKAKKAKK
tPBP
23
Dimana t adalah tahun proyek pada saat arus kas kumulatif (AKK)
bernilai negatif dan t+1 adalah tahun proyek ketika AKK bernilai positif.
e. Break Even Point (BEP)
BEP adalah suatu analisa yang bertujuan untuk menemukan satu
titik dimana pengeluaran sama dengan pendapatan. Hasil BEP akan
menunjukkan besarnya pendapatan yang sama dengan pengeluaran atau
dengan kata lain impas yaitu keadaan dimana tidak untung dan tidak rugi
sehingga apabila lebih dari angka atau titik tersebut maka mulai
mendapatkan keuntungan. Perumusan BEP dengan pendekatan biaya
sama dengan pendapatan adalah sebagai berikut:
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⎟⎠⎞
⎜⎝⎛−
=
FV
FRpBEP1
)(
Keterangan :
V = Biaya variabel
F = Biaya tetap
5. Pembiayaan Syariah
a. Pembiayaan Mudharabah
Menurut Zulkifli (2003), pada pembiayaan mudharabah, bank
bertindak sebagai penyedia dana seluruhnya sedangkan nasabah hanya
menyediakan keterampilan usaha dan manajemen. Pengembalian dana
usaha dan porsi bagi hasil kedua belah pihak dilakukan dengan
menghitung keuntungan yang ingin diperoleh pihak bank, kemudian
menghitung nisbahnya. Cara penghitungan penetapan nisbah bagi hasil
pembiayaan mudharabah dapat dilihat pada rumus berikut:
24
MdERKeuntungan ×=
%100×=Op
KeuntunganBankNisbah
BankNisbahNasabahNisbah −= %100
Keterangan :
ER : Expected return (%)
Md : Modal yang dibutuhkan (Rp)
Op : Omzet penjualan (Rp)
b. Pembiayaan Musyarakah
Pada pembiayaan musyarakah, bank dan nasabah sama-sama
memiliki kontribusi dana modal. Pengembalian dana usaha dan porsi bagi
hasil antara kedua pihak dilakukan sesuai dengan porsi modal yang
ditanamkan (Zulkifli, 2003). Cara penghitungan penetapan nisbah bagi
hasil pembiayaan musyarakah dapat dilihat dari rumus berikut:
PMMdERKeuntungan ××=
%100×=Op
KeuntunganBankNisbah
BankNisbahNasabahNisbah −= %100
Keterangan :
ER : Expected return (%)
Md : Modal yang dibutuhkan (Rp)
PM : Persentase penyertaan modal (%)
Op : Omzet penjualan (Rp)
c. Pembiayaan Murabahah
Pada pembiayaan murabahah, bank bertindak sebagai pihak
penjual kepada nasabah dengan membelikan suatu barang yang
pembayarannya dapat ditangguhkan atau dicicil (Zulkifli, 2003). Dalam
25
pembiayaan ini, bank menetapkan tingkat keuntungannya di muka, yang
disebut dengan profit margin. Cara perhitungan harga jual dan fasilitas
angsurannya dapat dilihat pada rumus berikut:
)( tPMHBFHBFHJF ××+=
)12( ×=
tHJFA
Keterangan :
A : Angsuran (Rp/bulan)
HJF : Harga Jual Fasilitas (Rp)
HBF : Harga Beli Fasilitas (Rp)
PM : Profit margin (%)
t : Jangka waktu pembayaran (tahun)
F. KAJIAN PENELITIAN TERDAHULU
Widarmana (2002) membangun Sistem Penunjang Keputusan Pendirian
Agroindustri Jahe yang diberi nama Ginger Xp. Paket program Ginger Xp
dirancang sebagai alat bantu bagi para pengambil keputusan dalam perencanaan
pendirian agroindustri jahe khususnya investor dan pengusaha agroindustri.
Model-model yang digunakan dalam SPK Ginger Xp ini mencakup model
pemilihan lokasi, model produksi yang terdiri dari sub model analisa permintaan
pasar dan sub model rencana produksi, model kebutuhan lahan serta model
analisa kelayakan finansial agroindustri. Model finansial yang dibuat untuk
menghitung nilai-nilai kriteria investasi yang meliputi NPV, BCR, IRR, PBP dan
BEP. Analisa sensitivitas juga dilakukan untuk mengetahui sejauh mana
perubahan-perubahan unsur dalam aspek finansial dan ekonomi terpengaruh
terhadap keputusan yang dipilih, analisa ini dilakukan dengan mensimulasikan
beberapa skenario kemudian mencari kesimpulannya.
Haridian (2002) membangun Sistem Penunjang Keputusan Perencanaan
dan Pengembangan Agroindustri Pala, tujuan penelitiannya adalah mempelajari
konsep dan metodologi SPK yang dapat digunakan untuk membantu
pengambilan keputusan serta merancang model SPK perencanaan dan
26
pengembangan agroindustri pala. Model yang digunakan adalah model pemilihan
lokasi, model analisa prakiraan pasar, dan model analisa kelayakan finansial.
Kusuma (2001) membuat Sistem Penunjang Keputusan Perencanaan
Agroindustri Terpadu Berbasis Tomat di Bogor, tujuan dari penelitiannya adalah
merekomendasikan strategi perencanaan agroindustri terpadu berbasis tomat
kepada pemerintah kabupaten Bogor sebagai upaya konstruktif dalam
mendukung pembangunan wilayah. Model-model yang digunakan adalah model
penentuan lokasi unggulan, model penentuan varietas unggulan, model prakiraan
pasar usaha tani, model kelayakan finansial usaha tani, model pola tanam dan
model harga kesepakatan.
III. METODOLOGI PENELITIAN
A. KERANGKA PEMIKIRAN
Saat ini hampir di semua bidang kehidupan manusia sudah memanfaatkan
komputer, bukan hanya sebagai sarana informasi namun juga sebagai pendukung
kegiatan sehari-hari. Pentingnya penggunaan komputer dalam kehidupan
manusia bukan hanya karena fungsi dan kemampuannya tetapi juga karena
kecepatan serta kemudahan penggunaannya. Salah satu contohnya adalah
pemanfaatan komputer di bidang industri, yaitu sebagai alat pendukung
pengkajian tingkat kelayakan investasi suatu industri dan perencanaan pendirian
industri. Kajian pendirian industri ini dapat diperhitungkan dengan lebih cepat,
tepat dan mudah dengan menggunakan SPK.
Kajian sebelum pendirian suatu industri dibutuhkan dan harus dilakukan
untuk meminimalkan resiko kesalahan pengambilan keputusan untuk mendirikan
industri dan memaksimalkan pemanfaatan potensi yang tersedia. Aspek-aspek
yang mempengaruhi pendirian suatu industri adalah aspek pasar dan pemasaran,
aspek teknis, aspek manajemen operasi, dan aspek ekonomi serta finansial.
Pendirian suatu proyek industri dimulai dengan mengetahui dan
memahami faktor-faktor dan parameter yang berpengaruh dalam keberhasilan
proyek industri tersebut. Langkah selanjutnya adalah menganalisa dan
memprakirakan kemungkinan-kemungkinan yang terjadi di masa yang akan
datang setelah proyek industri berjalan.
Salah satu industri yang saat ini sedang gencar dipromosikan oleh
pemerintah adalah industri pengolahan biji jarak pagar menjadi minyak biodiesel
sebagai pengganti bahan bakar diesel/solar. Pendirian suatu industri berbasis
pengolahan lanjut biji jarak pagar seperti pendirian industri bahan bakar biodiesel
ini merupakan langkah tepat dan memiliki potensi besar untuk berkembang.
Pendirian industri bahan bakar biodiesel dapat didirikan dengan skala kecil
maupun skala besar. Besarnya investasi yang dibutuhkan sesuai dengan besar
kecilnya proyek yang akan didirikan.
28
B. PENDEKATAN SISTEM
Sistem merupakan sekumpulan elemen-elemen yang berada dalam
keadaan yang saling berhubungan untuk suatu tujuan yang sama. Pendekatan
sistem pada manajemen dirancang untuk memanfaatkan analisis ilmiah pada
permasalahan organisasi dengan tujuan untuk pengembangan dan pengelolaan
sistem operasi, dan perancangan sistem informasi untuk pengambilan keputusan
(Suryadi dan Ramdhani, 2002).
Pendekatan sistem diartikan sebagai metode pengkajian permasalahan
yang dimulai dengan analisis atau identifikasi kebutuhan yang kemudian dapat
menghasilkan suatu sistem yang operasional. Operasi tersebut dianggap efisien,
dimana kemungkinan akan dilakukannya kembali dari penentuan suatu gugus
kebutuhan yang dapat diterima (Eriyatno, 1999).
Pendekatan sistem dimulai dari dua hal, yaitu : (1) mencari semua faktor
penting yang ada dalam permasalahan untuk mendapatkan solusi yang baik, dan
(2) model kuantitatif dibuat untuk membantu menghasilkan keputusan secara
rasional (Eriyatno, 1999).
Pendekatan sistem sangat sesuai untuk membantu memecahkan
permasalahan yang sangat kompleks dengan menggunakan berbagai peubah.
Pendekatan sistem dapat mewakili permasalahan yang ada di dunia nyata
kemudian dianalisa dan dibuat suatu model sehingga akan mempermudah dalam
pemecahan masalah. Tahapan kerja dalam mengkaji suatu permasalahan dengan
pendekatan sistem dapat dilihat pada Gambar 4.
29
Analisa Kebutuhan
Formulasi masalah
Identifikasi sistem
Pemodelan sistem
Pembuatan program komputer
Verifikasi model
Evaluasi periodik
Implementasi
Sesuai
Memuaskan tidak
tidak
ya
ya
Mulai
Selesai
Gambar 4. Tahapan kerja pendekatan sistem (Manetch dan Park, 1977 di dalam Eriyatno, 1999)
30
C. IDENTIFIKASI KEBUTUHAN
Komponen-komponen atau pihak-pihak yang berpengaruh dalam SPK
kelayakan investasi industri bahan bakar biodiesel berbahan baku biji jarak pagar
adalah sebagai berikut:
a. Pengusaha perkebunan
- harga jual yang stabil dan layak
- kelangsungan usahatani terjamin
- peningkatan kesejahteraan
b. Investor
- tingkat keuntungan tinggi
- resiko investasi rendah
- pengembalian modal cepat
c. Konsumen
- kemudahan dalam memperoleh produk
- harga yang stabil dan terjangkau
- mutu produk yang sesuai dan stabil
d. Pemerintah
- peningkatan kesejahteraan rakyat
- memperluas kesempatan kerja
- mendukung struktur ekonomi bangsa
D. IDENTIFIKASI SISTEM
Identifikasi sistem bertujuan untuk memberi gambaran terhadap sistem
yang dikaji. Identifikasi sistem ini merupakan mata rantai hubungan antara
pernyataan dari kebutuhan dengan pernyataan khusus masalah yang harus
dipecahkan untuk mencukupi kebutuhan tersebut.
Hasil gambaran dari sistem yang dikaji kemudian dijabarkan ke dalam
bentuk diagram lingkar sebab akibat dan diagram input output. Diagram ini
digunakan sebagai dasar dalam pengembangan model.
31
1. Diagram lingkar sebab-akibat
Diagram lingkar sebab akibat memberikan gambaran hubungan antar
komponen di dalam sistem perencanaan pendirian suatu industri. Diagram
lingkar sebab akibat dapat dilihat pada Gambar 5.
2. Diagram input output
Diagram input output menggambarkan masukan dan keluaran dari
model yang dikembangkan. Diagram input output dapat dilihat pada Gambar
6.
Derajat Penetrasi Pasar
Target Pasar
Bahan baku
Mesin dan Peralatan
Tenaga Kerja
Kapasitas Produksi
Produksi
Pendapatan Laba Kotor
Investasi
Potensi Pasar
Biaya
Kelayakan Industri Pinjaman
Laba Bersih Pajak
Gambar 5. Diagram lingkar sebab akibat SPK pendirian industri
+ + +
+
+
+
+
+
+
+ +
+
+
+
-
+
+ +
- +
32
E. TATA LAKSANA
1. Perencanaan Sistem
a) Observasi Permasalahan
Tahap ini merupakan pengamatan terhadap permasalahan yang
ada disertai dengan wawancara terhadap para pakar. Tahap observasi
permasalahan ini dimaksudkan untuk mendeteksi dan mendalami
permasalahan.
Tahap ini dilakukan melalui analisis terhadap komponen-
komponen sistem berdasarkan urutan tertentu yaitu evaluasi standar,
pembandingan keluaran sistem dengan standar yang ditetapkan,
melakukan evaluasi manajemen, melaksanakan evaluasi pengolahan
informasi, mengevaluasi masukan dan sumber daya masukan, melakukan
INPUT LINGKUNGAN
• Peraturan pemerintah
• Kondisi ekonomi • Sosial budaya
OUTPUT TAK DIKEHENDAKI
• Tingkat permintaan rendah
• Investasi yang tidak efektif dan efisien
INPUT TERKENDALI
• Mutu produk • Proses produksi • Volume produksi • Nilai investasi
OUTPUT DIKEHENDAKI
• Memberikan keuntungan
• Target pasar terpenuhi • Investasi yang efisien
INPUT TAK TERKENDALI
• Keadaan alam • Harga pasar untuk
produk • Pangsa pasar untuk
produk
MANAJEMEN PERENCANAAN
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK
KELAYAKAN INVESTASI INDUSTRI
Gambar 6. Diagram Input Output
33
evaluasi proses transformasi, serta evaluasi terhadap sumber daya
keluaran.
b) Pengumpulan Data dan Informasi
Metode pengambilan data dilakukan dengan kajian pustaka,
survey lapangan dan wawancara. Kajian pustaka dilakukan untuk
mempelajari teknik-teknik yang berhubungan dengan Sistem. Survey
lapangan dilakukan untuk mendapatkan data primer seperti struktur biaya
operasional, data pengeluaran dan penerimaan perusahaan. Sebagai studi
kasus dilaksanakan pada perencanaan investasi industri bahan bakar
biodiesel dari jarak pagar.
2. Analisa Sistem
Tahap lanjut pengamatan sistem dilanjutkan dengan proses analisis
sistem untuk menguji sistem informasi yang sudah ada berikut
lingkungannya. Dengan analisis sistem diharapkan akan diperoleh berbagai
kemungkinan perbaikan yang dapat dilakukan untuk meningkatkan
kemampuan sistem.
Dari hasil analisa tersebut akan diperoleh berbagai alternatif untuk
memecahkan masalah pada sistem yang sudah ada, apakah sistem informasi
yang ada perlu diubah, dikembangkan, dibuat sistem yang sama sekali baru,
atau bahkan tidak perlu dilakukan perubahan apa pun. Dalam analisa sistem,
juga akan dikumpulkan informasi untuk menentukan pilihan apakah sistem
yang baru dapat diperoleh dengan membeli atau dikembangkan sendiri yang
disesuaikan dengan pertimbangan sumberdaya organisasi.
Analisis sistem dilaksanakan dalam dua tahap yaitu yang pertama
adalah tahap analisis pendahuluan terhadap sistem yang ada untuk
menentukan ruang lingkup, keunggulan, dan kelemahan sistem tersebut.
Kemudian dari hasil analisis pendahuluan, dilakukan tahap kedua yaitu tahap
analisis mendalam untuk menyusun studi kelayakan.
34
3. Perancangan sistem
Setelah observasi dan kajian pustaka, dapat dilakukan identifikasi
berbagai hal yang dibutuhkan oleh pihak-pihak yang dilibatkan dalam sistem
yang akan dirancang. Jika semua identifikasi kebutuhan telah terpenuhi serta
data dan informasi diperoleh, kemudian dilakukan perancangan sistem yang
dapat memenuhi kebutuhan pengguna dan pelaku yang dilibatkan dalam
sistem yang dirancang.
Proses perancangan sistem terdiri dari dua tahap, yang pertama yaitu
tahap desain konseptual (conceptual design), pada tahap ini akan dirancang
struktur sistem atau arsitektur secara keseluruhan dan gambaran yang lebih
luas dari komponen-komponen sistem, tahap ini juga banyak disebut desain
pendahuluan. Tujuan dari tahapan konseptual yaitu untuk menentukan
berbagai alternatif pemenuhan kebutuhan pengguna sistem.
Tahap berikutnya adalah menyusun desain fisik atau biasa disebut
juga desain detail, pada tahap ini kebutuhan-kebutuhan pengguna sistem yang
tertuang dalam desain konseptual akan diterjemahkan ke dalam rumusan
terinci yang nantinya akan digunakan untuk menyusun atau menguji program
komputer pada saat implementasi sistem. Secara spesifik pada tahap ini yang
dilakukan adalah menyusun desain input dan output dokumen, menentukan
berbagai program komputer, pembuatan disain berbagai file, perancangan
prosedur, serta pengendalian intern sistem yang baru.
4. Implementasi Sistem
Implementasi sistem meliputi kegiatan transformasi Computer Aided
Software Engineering (CASE) tools dan pembuatan program aplikasi
komputer. CASE tools digunakan untuk membantu dalam membuat
pemodelan sistem dan rancangan pangkalan data sistem yang akan dibuat.
CASE tools yang digunakan adalah PowerDesigner 6.0 ProcessAnalyst untuk
perancangan model. Perancangan pangkalan data dibantu oleh perangkat
lunak CASE tools PowerDesigner 6.0 DataArchitect.
Alat bantu yang digunakan untuk pengembangan program aplikasi
adalah Borland Delphi 6.0 untuk mengimplementasikan sistem secara
35
keseluruhan. Microsoft Access 2002 digunakan sebagai format pangkalan
data yang telah dirancang dengan CASE tools PowerDesigner 6.0
DataArchitect. Program instalasi disusun dengan bantuan WinRAR 3.11.
Proses pelacakan kesalahan (debugging) dan pengujian program
dilakukan setelah program selesai dibuat. Setelah seluruh rancang bangun
sistem diimplementasikan, dibuat prosedur untuk menggabungkan seluruh
data agar membentuk sistem (Sellers dan Edward, 1990).
5. Verifikasi Sistem
Verifikasi sistem dilakukan untuk menguji kesesuaian sistem dengan
kebutuhan pengguna khususnya pengguna data dan laporan. Dibutuhkan data
masukan yang sesuai dengan kebutuhan pengguna untuk dapat dilakukan
verifikasi. Pengujian secara langsung merupakan pengujian terhadap keluaran
sistem, jika data masukan sesuai maka dihasilkan keluaran yang sesuai
dengan kebutuhan pengguna.
Verifikasi sistem menentukan apakah model sistem yang dibuat sesuai
dengan yang diinginkan dalam program komputer untuk memastikan tidak
ada bug dan error ketika berbagai tipe data dimasukkan.
Pengujian program juga dilakukan oleh sejumlah responden yang
mencakup baik responden yang sudah mengenal komputer dengan baik
ataupun responden yang masih awam terhadap komputer namun dapat
mengoperasikannya. Kemudian para responden ini akan dimintai komentar
dan saran-sarannya.
IV. PEMODELAN SISTEM A. KONFIGURASI SISTEM
SPK untuk kelayakan investasi industri ini dirancang dalam bentuk
perangkat lunak yang diberi nama INVESTPRO. SPK ini terdiri dari empat
komponen utama yaitu :
1. Sistem Pengolahan Terpusat
Sistem pengolahan terpusat adalah bagian yang bertujuan untuk
mengorganisasikan dan mengendalikan operasi perangkat lunak
INVESTPRO secara menyeluruh. Sistem ini menerima input dari ketiga
sistem lain, kemudian mendistribusikan output ke sistem yang membutuhkan
dalam bentuk baku. Fungsi utamanya adalah sebagai penyangga untuk
menjamin keterkaitan antar sistem.
2. Sistem Manajemen Basis Data
Sistem manajemen basis data memiliki fungsi sebagai pengelola basis
data. Fungsi-fungsi tersebut meliputi penghapusan data, penambahan data
dan pengeditan data. Data SPK INVESTPRO yang dikelola oleh sistem ini
diantaranya adalah data permintaan produk, data harga produk, data konsumsi
produk, data harga bahan baku, data statistik, data nilai kriteria lokasi
industri, data bobot kriteria lokasi industri, data biaya, data asumsi keuangan
untuk investasi dan data asumsi kondisi investasi.
3. Sistem Manajemen Basis Model
Sistem manajemen basis model menunjang aktivitas pengambilan
keputusan yang meliputi proyeksi masa depan, perancangan alternatif dan
pemilihan alternatif terbaik. Jenis model yang digunakan dalam perangkat
lunak INVESTPRO adalah model matematika, dengan model analisa utama
adalah model prakiraan pasar, model pemilihan lokasi dan model keuangan.
37
4. Sistem Manajemen Dialog
Sistem manajemen dialog adalah bagian dari sistem yang akan
berkomunikasi langsung dengan pengguna atau user, fungsi utamanya adalah
menerima input dan memberikan output yang dikehendaki pengguna. Sistem
manajemen dialog pada perangkat lunak INVESTPRO diharapkan sangat
bersahabat dengan pengguna (User Friendly) dan sederhana sehingga para
pengguna tidak akan mengalami kesulitan dalam mengoperasikan perangkat
lunak INVESTPRO. Bahasa yang digunakan adalah bahasa Indonesia dengan
menggunakan tampilan yang menarik dan berbasis Windows.
Pengguna
Sistem Pengolahan Terpusat
Sistem Manajemen Basis Model Sistem Manajemen Basis Data
Model Prakiraan Pasar
Prakiraan Penawaran Pasar Prakiraan Permintaan Pasar
Prakiraan Potensi Pasar Prakiraan Harga Bhn Baku
Kapasitas Produksi Data Lokasi
Model Pemilihan Lokasi
Data Pasar
Data Keuangan Model Keuangan
Analisa Kelayakan Analisa resiko
Gambar 7. Konfigurasi Sistem INVESTPRO
Sistem Manajemen Dialog
38
B. KERANGKA MODEL SISTEM
1. Model Prakiraan Pasar
Sub model prakiraan pasar merupakan model yang digunakan untuk
menghitung prakiraan jumlah permintaan suatu produk industri, jumlah
penawaran produk, potensi pasar, ketersediaan bahan baku dan harga bahan
baku untuk industri yang akan didirikan di masa yang akan datang. Untuk
mendapatkan prakiraan tersebut maka di dalam model ini dilakukan
perhitungan dengan menggunakan metode deret waktu untuk menentukan
hubungan fungsional dari dua variabel tertentu untuk meramal perubahan dari
variabel tersebut. Variabel–variabel yang digunakan untuk sub model analisis
pasar ini antara lain variabel tahun dengan variabel jumlah permintaan pada
tahun tersebut untuk peramalan permintaan, variabel tahun dengan variabel
produksi pada tahun tersebut untuk prakiraan produksi, serta variabel tahun
dengan variabel harga pada tahun tersebut untuk peramalan harga.
Untuk mendapatkan prakiraan pasar di masa yang akan datang maka
yang dibutuhkan adalah data jumlah permintaan bahan bakar diesel, jumlah
produksi dan permintaan bahan baku serta harga bahan baku selama beberapa
tahun sebelumnya. Metode deret waktu kemudian akan menentukan
persamaan garis yang sesuai dengan data historis tersebut lalu memplotkan
satu atau lebih data yang merupakan prakiraan pada tahun yang diinginkan
pengguna.
Untuk mendapatkan prakiraan mengenai harga bahan baku digunakan
juga regresi linier sederhana dengan menggunakan variabel tahun sebagai
variabel bebas dan variabel harga sebagai variabel tidak bebas. Variabel
harga diplotkan terhadap variabel tahun sehingga didapatkan suatu persamaan
regresi linear. Persamaan regresi linear tersebut akan digunakan untuk
memprakirakan harga rata-rata pada masa yang akan datang.
Prakiraan potensi pasar merupakan sub model yang memperhitungkan
kondisi potensi pasar pada masa yang akan datang. Perhitungan prakiraan
potensi pasar menggunakan output dari prakiraan permintaan dan prakiraan
penawaran, perumusannya dapat dilihat dibawah ini :
39
SupplyDemand −= Potensi
Keterangan :
Potensi = Potensi pasar produk pada tahun tertentu
Demand = Permintaan produk pada tahun tertentu
Supply = Penawaran produk pada tahun tertentu
Keputusan yang dihasilkan dari model prakiraan pasar adalah
kapasitas produksi, kapasitas produksi ini didasarkan potensi yang ada pada
tahun prakiraan tertentu. Pengguna harus menentukan persentase potensi
pasar yang diambil sebagai kapasitas produksi. Hasil keluaran dari kapasitas
produksi ini akan digunakan sebagai masukan atau input bagi model
keuangan, kapasitas yang ditentukan di model prakiraan pasar ini merupakan
kapasitas maksimum pada perhitungan model keuangan. Perumusan secara
lengkap dapat dilihat di bawah ini.
PotensiDpK ×=
Keterangan :
K = Kapasitas maksimum yang ditentukan (Kg) per tahun
Dp = Derajat penetrasi pasar (%)
Potensi = Jumlah potensi pasar selama satu tahun
Pengujian ketiga sub model prakiraan yaitu prakiraan permintaan,
prakiraan penawaran dan harga dilakukan dengan menggunakan suatu ukuran
yaitu koefisien determinasi. Koefisien determinasi menunjukkan persentase
total dari total variasi yang dapat dijelaskan oleh persamaan regresi yang
terbentuk, nilai ini berada di antara 1 dan 0. Persamaan untuk menghitung
nilai koefisien determinasi dapat dilihat di bawah ini.
( ) ( )
( ) ( )∑ ∑
∑ ∑∑
−
⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎣
⎡ ×−
=
nY
Y
nYX
XYbR 2
2
40
Keterangan:
Y = Variabel tidak bebas (yang diramalkan)
X = Variabel bebas
b = Perubahan rata-rata Y terhadap perubahan per unit X
n = Jumlah data
2. Model Pemilihan Lokasi
Sub model analisis lokasi merupakan model yang digunakan untuk
menentukan daerah yang paling sesuai untuk dijadikan lokasi suatu industri
tertentu. Hal ini dilakukan dengan membandingkan data lokasi untuk setiap
daerah dengan data kriteria lokasi. Metode perhitungan yang digunakan untuk
menentukan lokasi unggulan industri adalah Metode Perbandingan
Eksponensial (MPE).
Parameter utama yang digunakan untuk menentukan lokasi unggulan
untuk pendirian industri bahan bakar biodiesel dari jarak pagar antara lain
ketersediaan bahan baku, ketersediaan prasarana utilitas (listrik, air dan
telepon), ketersediaan tenaga kerja, prasarana transportasi dan cakupan pasar.
Nilai parameter untuk masing-masing daerah ini kemudian dibandingkan
dengan data syarat lokasi sebagai kriteria untuk parameter tersebut. Setiap
parameter memiliki nilai yang berbeda untuk kriteria yang berbeda. Nilai
yang diperoleh ini kemudian dimasukkan ke dalam rumus MPE. Setiap
parameter memiliki nilai kepentingannya sendiri. Hasil penjumlahan nilai-
nilai suatu alternatif daerah kemudian dijadikan nilai akhir alternatif tersebut,
nilai akhir masing-masing alternatif kemudian dibandingkan antara satu
dengan yang lainnya untuk menentukan lokasi mana yang memiliki nilai
tertinggi, dimana lokasi dengan nilai tertinggi adalah lokasi yang paling
sesuai untuk dijadikan lokasi industri bahan bakar biodiesel.
a. Pemberian Nilai Parameter
Penilaian terhadap parameter setiap lokasi menggunakan model
penilaian ordinal atau skala, nilai yang digunakan berkisar antara 1 hingga
5, penggunaan model penilaian ordinal bertujuan untuk mempermudah
41
perhitungan dengan metode MPE. Nilai maksimum adalah 5 dan nilai
terendah adalah 1, perinciannya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Penilaian parameter
Nilai Keterangan 1 Kurang 2 Cukup 3 Sedang 4 Baik 5 Sesuai
b. Tingkat Kepentingan Parameter
Tingkat kepentingan untuk setiap parameter ditentukan
berdasarkan penilaian pakar (expert judgement) sebagai responden untuk
sistem ini. Responden untuk sistem ini bisa berasal dari kalangan
akademisi atau peneliti yang dipilih berdasarkan pengalaman dan
pengetahuannya mengenai pendirian industri bahan bakar biodiesel.
Responden memberikan jawaban dari kuisioner yang diberikan dengan
memberikan nilai setiap parameter yang telah ditetapkan berdasarkan
metode penilaian ordinal, nilai ordinal yang digunakan dibatasi antara 1
hingga 5 sedangkan perincian dari nilai tersebut dapat dilihat dalam Tabel
4.
Tabel 4. Tingkat kepentingan (bobot) parameter
Bobot Keterangan 1 Kriteria tidak penting 2 Kriteria kurang penting 3 Kriteria cukup penting4 Kriteria penting 5 Kriteria sangat penting
Hasil kuisioner untuk setiap parameter yang telah didapat dari
seluruh responden kemudian dijumlahkan dan dihitung nilai rata-ratanya.
Karena tingkat kepentingan setiap parameter dalam penghitungan dengan
metode MPE harus berbentuk bilangan bulat maka hasil rataan nilai setiap
parameter harus diubah ke dalam bentuk bilangan bulat dengan membuat
kisaran nilai rata-rata yang telah didapat antara 1 sampai dengan 5 dan
membagi kisaran tersebut menjadi 5 bagian yang sama besar. Kisaran
42
tingkat kepentingan parameter hasil perataan nilai berdasarkan kuisioner
dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Kisaran penilaian tingkat kepentingan parameter
Nilai Hasil Kuisioner Bobot 4.2 < x ≤ 5.0 5 3.2 < x ≤ 4.2 4 2.6 < x ≤ 3.4 3 1.8 < x ≤ 2.6 2 1.0 < x ≤ 1.8 1
3. Model Keuangan
Sub model analisa keuangan berfungsi untuk menilai kelayakan suatu
investasi industri dilihat dari aspek finansialnya. Kriteria yang umum
digunakan untuk menilai tingkat kelayakan suatu industri antara lain: (1)
BEP, (2) BCR, (3) NPV, (4) IRR, dan (5) PBP. Agar suatu proyek industri
dapat dikatakan layak untuk dijalankan maka nilai dari masing-masing
kriteria tersebut harus mencukupi batas minimal yang berarti proyek industri
tersebut diperkirakan tidak akan mengalami kerugian di kemudian hari.
Semakin jauh nilai kriteria dari nilai minimalnya maka proyek industri
tersebut akan semakin menguntungkan.
Perhitungan nilai-nilai kriteria tingkat kelayakan investasi didapatkan
berdasarkan asumsi-asumsi yang telah dimasukkan sebelumnya. Asumsi-
asumsi yang akan digunakan dalam SPK INVESTPRO ini adalah asumsi
modal investasi, asumsi biaya, dan asumsi kondisi investasi.
Jenis asumsi modal investasi dibagi menjadi dua macam yaitu modal
yang berupa aset perusahaan dan modal yang bukan berupa aset perusahaan.
Modal yang berupa aset perusahaan dapat dimiliki oleh perusahaan selama
beberapa waktu dan memiliki umur pakai tertentu, sehingga modal aset jenis
ini setiap tahunnya akan mengalami penyusutan dengan nilai tertentu serta
membutuhkan biaya pemeliharaan. Penghitungan nilai penyusutan aset
perusahaan menggunakan metode garis lurus atau Straight Line Depreciation
(SLN). Rumus yang dipergunakan untuk perhitungan biaya penyusutan
menggunakan metode SLN adalah sebagai berikut:
43
( )n
SISLNi−
=
Keterangan :
SLNi = Nilai penyusutan tahun ke-i (Rp)
I = Nilai investasi mesin dan peralatan atau bangunan yang
mengalami penyusutan (Rp)
S = Nilai sisa mesin atau bangunan pada akhir umur ekonomis (Rp)
n = Umur proyek
Untuk modal yang bukan berupa aset perusahaan contohnya ialah biaya
perizinan untuk mendirikan industri, modal jenis ini tidak memililki umur
pakai dan tidak membutuhkan biaya perawatan karena bersifat langsung habis
terpakai.
Jenis asumsi biaya juga terbagi menjadi dua macam yaitu biaya yang
nilainya selalu tetap walaupun kapasitas produksi bertambah atau berkurang
disebut Biaya Tetap (Fixed Cost) dan biaya yang nilainya dipengaruhi oleh
besarnya kapasitas produksi pada tahun berjalan yang disebut Biaya Variabel
(Variable Cost). Setelah seluruh parameter biaya dimasukkan maka dapat
dihitung nilai kebutuhan modal kerja di awal periode industri. Kebutuhan
modal kerja adalah dana yang dibutuhkan untuk melaksanakan produksi awal
setelah pabrik siap berproduksi, besarnya dana yang dibutuhkan ini dihitung
berdasarkan biaya tahun pertama dan berapa bulan kerja dalam tahun pertama
yang akan dibiayai. Sehingga total modal industri adalah penjumlahan dari
total modal investasi aset ditambah total modal investasi non aset dan
ditambah total modal kerja, atau dapat digambarkan dengan rumus sebagai
berikut:
MkMnMaMtot ++=
Keterangan :
Mtot = Total kebutuhan modal
Mk = Modal kerja
Ma = Modal aset
Mn = Modal non aset
44
Untuk memulai suatu industri, umumnya perusahaan mendapatkan
sebagian modalnya dari pinjaman bank. Pinjaman ini merupakan kewajiban
yang harus dibayar oleh perusahaan industri yaitu meliputi cicilan dari
pinjaman pokoknya itu sendiri dan bunga yang harus dibayarkan. Perumusan
besarnya pinjaman ini adalah sebagai berikut:
DMH ×=
Keterangan :
H = Besar pinjaman
M = Total modal
D = Persentase kebutuhan modal dari pinjaman
Sedangkan persamaan untuk menghitung besarnya bunga pinjaman
yang harus dibayar adalah sebagai berikut:
BPPBB ii ×=
Keterangan :
BBi = Total pengeluaran pembayaran bunga pinjaman pada tahun ke–i
(Rp)
Pi = Sisa pinjaman pada tahun ke–i (Rp)
BP = Suku bunga pinjaman (%).
Model analisa finansial dilengkapi dengan sub model analisa
sensitivitas, yang berguna untuk mengetahui berapa besar perubahan suatu
variabel mampu mempengaruhi nilai kelayakan dari proyek pendirian industri
tersebut. Analisis dilakukan dengan mengubah variabel-variabel yang
dihitung dalam penentuan kelayakan investasi industri bahan bakar biodiesel.
Perubahan dilakukan dengan memasukkan tingkat perubahan dalam bentuk
persen (%) pada suatu variabel tertentu. Nilai baru hasil perubahan ini
kemudian dimasukkan kembali ke dalam persamaan-persamaan untuk
memperhitungkan nilai kriteria kelayakan investasi (NPV, IRR, BCR, PBP,
BEP) yang baru.
45
C. IMPLEMENTASI SISTEM
Implementasi sistem merupakan tahapan akhir perancangan model SPK
yang mengimplementasikan hasil rancangan arsitektur sistem dan desain antar
muka pengguna ke dalam bentuk model perangkat lunak yang nyata. Pendekatan
yang dilakukan dalam melakukan implementasi ini adalah dengan aliran bawah
ke atas (bottom-up). Diagram alir yang lebih terperinci untuk masing-masing
model SPK untuk kelayakan investasi industri bahan bakar biodiesel dapat dilihat
pada Lampiran 3 sampai dengan Lampiran 5.
Implementasi SPK untuk kelayakan investasi industri menggunakan
aplikasi basis data Microsoft Access 2002. Keunggulan dari aplikasi ini ialah
kemudahannya untuk memberikan pengelompokan/pengorganisasian obyek
dengan jelas yang meliputi tabel, query, form, report dan dilengkapi pula dengan
macro dan modul yang dapat memberikan program lebih interaktif dan user
friendly.
Verifikasi program dilakukan dengan melakukan uji coba sistem yang
sedang dijalankan dengan memasukkan data dan menjalankan perintah-perintah
yang mampu dilakukan oleh sistem sehingga dapat diketahui bahwa program
mampu memberikan akses sesuai dengan rancang bangun sistem. Pengujian
dilakukan dengan memasukkan berbagai jenis data, data yang dimasukkan tidak
hanya data yang benar tetapi aplikasi juga diuji dengan memasukkan data yang
salah. Jika data yang salah dimasukkan maka sistem akan memberikan peringatan
bahwa data tidak sesuai dengan format yang diberikan. Pengujian juga dilakukan
untuk menghapus data, menyimpan dan undo. Selanjutnya sistem dapat
mengolah data baik dengan perhitungan maupun dengan menggunakan
pengelompokkan data atau query mampu menghasilkan informasi seperti yang
diharapkan. Keluaran sistem diharapkan mampu membuat informasi secara tepat.
Kemampuan program untuk membuat laporan yang cepat dan mampu
mentransformasikan data ke dalam bentuk format laporan juga diuji dengan
metode ini.
Purwarupa (prototype) INVESTPRO dirancang sebagai program aplikasi
untuk Windows versi 32 bit, artinya INVESTPRO diharapkan dapat beroperasi
pada sistem operasi Windows 97/98 hingga Windows XP. Sistem operasi
46
Windows dipilih karena sistem operasi ini telah sangat luas pemakaiannya pada
komputer PC dibandingkan dengan sistem operasi lainnya, misalnya OS-2,
Linux, Unix dan sebagainya.
Selama tahap pengembangan, aplikasi INVESTPRO diimplementasikan
pada komputer PC dengan sistem operasi Windows XP, processor Pentium III
dan memory 128 MB. Aplikasi yang dihasilkan akan dapat berjalan dengan baik
pada komputer yang minimal memiliki processor Pentium Series dengan memory
minimal 64 MB.
Sebagai bahasa pengembang dipilih Borland Delphi 6.0. Bahasa
pengembang tersebut dipilih karena mekanisme akses ke database yang relatif
mudah dipelajari dan digunakan, mendukung penerapan sistem manajemen data
relasional dengan memanfaatkan aplikasi database, dan dapat menghasilkan
aplikasi yang dapat berdiri sendiri sehingga mudah untuk pengiriman aplikasi ke
komputer pengguna.
Untuk membuat objek database dalam format “.mdb” digunakan
Microsoft Access 2002. Microsoft Access merupakan piranti yang berguna dalam
penyusunan sistem manajemen database relasional (RDBMS). Pemilihan ini
lebih didasarkan kepada kemudahan integrasi antara tipe database Access dan
Borland Delphi yang akan menjadi atarmuka aplikasi bagi INVESTPRO.
VI. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. PERANGKAT LUNAK INVESTPRO
INVESTPRO adalah paket perangkat lunak yang disusun sebagai
pendukung untuk pengambilan keputusan investasi industri. Perangkat lunak ini
ditujukan bagi pengambil keputusan strategis seperti investor atau pimpinan
puncak perusahaan untuk mengambil keputusan yang berkaitan dengan
pendirian industri. Keputusan dalam pendirian suatu industri yang dimaksud
bisa berupa keputusan untuk melanjutkan atau membatalkan rencana investasi
atau bisa juga berupa keputusan bagaimana mengalokasikan modal dan biaya
atau penetapan harga jual produk dan harga beli bahan baku untuk mendapatkan
investasi industri yang efisien dan layak untuk dijalankan. Pengguna program
ini lebih ditujukan untuk para investor atau calon investor yang merencanakan
untuk menanamkan modalnya pada industri hilir tertentu, namun tidak tertutup
kemungkinan dapat dimanfaatkan oleh pihak pemerintah dan instansi yang
terkait dengan industri yang akan didirikan.
Sebagai acuan verifikasi program, dipergunakan data untuk investasi
industri bahan bakar biodiesel yang berbahan baku biji jarak pagar. Industri
bahan bakar biodiesel adalah industri yang masih relatif baru dan belum banyak
dijalankan di Indonesia, saat ini belum ada Industri berskala besar yang
menghasilkan minyak biodiesel dari bahan baku biji jarak pagar, padahal
pemerintah sudah demikian gencar mempromosikan kelebihan dari industri ini.
Dengan memanfaatkan paket program INVESTPRO ini akan dibuktikan apakah
menginvestasikan sejumlah uang untuk mendirikan industri bahan bakar
biodiesel berbahan baku jarak pagar ini menguntungkan atau malah merugikan,
dengan program INVESTPRO akan diketahui juga sensitivitas kelayakan
investasi, resiko investasi, lokasi terbaik, prakiraan potensi pasar di masa yang
akan datang, dan perhitungan pembagian nisbah bagi hasil secara syariah.
Keluaran utama program INVESTPRO yaitu hasil analisa prakiraan
pasar, hasil pemilihan lokasi terbaik dan hasil analisa kelayakan finansial
pendirian industri. Informasi analisa prakiraan pasar terdiri dari potensi atau
peluang pasar dan prakiraan harga, dari hasil prakiraan pasar ini para pengambil
48
keputusan dapat memprakirakan besarnya kapasitas produksi industri yang
sesuai kondisi pasar. Hasil dari pemilihan lokasi adalah rekomendasi lokasi
terbaik bagi pendirian industri dengan memperhitungkan nilai kriteria yang
telah ditentukan. Sedangkan hasil dari analisa kelayakan finansial menentukan
tingkat kelayakan pendirian industri tersebut dengan memperhatikan parameter-
parameter kelayakan investasi, parameter kelayakan investasi yang digunakan
untuk menentukan kelayakan finansial pada aplikasi INVESTPRO yaitu NPV,
IRR, PBP, BCR dan BEP.
Paket program INVESTPRO juga dilengkapi dengan database yang
berisi data dan informasi umum mengenai pendirian industri yang
bersangkutan. Data yang dimaksud berupa data statistik industri dan data
alternatif lokasi untuk pendirian industri. Informasi yang disajikan berupa
penjelasan mengenai bahan baku, prospek industri dan teknologi proses.
1. Rancangan Sistem Manajemen Dialog
Rancangan Sistem Manajemen Dialog yaitu berupa antarmuka
pengguna atau user interface sebagai sistem utama dari paket program
INVESTPRO. Sistem ini merupakan media komunikasi antara pengguna
dengan paket program. Paket program INVESTPRO dirancang berbasis
Windows dan menggunakan bahasa Indonesia sebagai bahasa utama
sehingga cara penggunaannya mudah dipahami oleh orang awam sekalipun.
Tampilan paket program INVESTPRO ini cukup menarik dan dapat diubah
sesuai keinginan sehingga diharapkan tidak mudah menimbulkan kebosanan
pengguna untuk menggunakan paket program ini. Contoh tampilan standar
menu utama program INVESTPRO dapat dilihat pada Gambar 8.
49
2. Rancangan Sistem Manajemen Basis Data
Manajemen Basis Data SPK INVESTPRO disusun dengan program
Microsoft Access 2002, sehingga konsep Relational DataBase Management
System (RDBMS) dapat diterapkan dengan mudah pada basis data
INVESTPRO, dan karena file basis data Microsoft Access hanya
menggunakan satu file dengan ekstensi MDB untuk menampung data dari
satu proyek maka file-file basis data INVESTPRO akan lebih mudah untuk
diorganisir.
Dalam satu file basis data berisi berbagai data proyek yaitu data
statistik, data lokasi, data asumsi finansial, dan data indentitas proyek. Data
indentitas proyek yaitu berisi informasi mengenai proyek investasi yang
akan dianalisis yaitu judul proyek, nama penganalis, alamat, jenis industri,
skala industri, bahan baku dan produk utama yang akan dihasilkan. Ketiga
data lainnya akan dijelaskan lebih rinci berikut ini:
Gambar 8. Tampilan User Interface INVESTPRO
50
a. Data Statistik
Data statistik yang berhubungan dengan investasi industri yang
ingin dianalisa terdiri dari empat jenis data yang harus diisi. Data ini
berhubungan dengan perhitungan analisa prakiraan pasar, yaitu Data
Statistik Harga Bahan Baku Utama, Data Statistik Harga Produk Utama,
Data Statistik Penawaran Produk dam Data Statistik Permintaan Produk.
Data statistik yang dimasukkan untuk verifikasi model ini didapat dari
data Departemen Pertanian, BPS, Departemen Perindustrian, literatur,
dan artkel di media massa. Gambar 9 menampilkan contoh tampilan data
permintaan bahan baku pada Software INVESTPRO.
Pada saat data disimpan, secara otomatis software akan
memperhitungkan nilai Trendline (garis Trend) dan nilai koefisien
determinasi (r2) dan diplotkan ke dalam bentuk grafik. Gambar 10
menampilkan contoh grafik dari data statistik dan garis Trend yang
dihasilkannya.
Gambar 9. Contoh tampilan data permintaan pasar
51
Data statistik mengenai permintaan, penawaran dan harga untuk
produk yang akan dihasilkan dan bahan bakunya akan dikalkulasikan
dengan menggunakan teknik regresi linear untuk mendapatkan rumusan
nilai Trendline (y) untuk menentukan prakiraan nilai di masa yang akan
datang pada sub model analisa pasar. Perhitungan nilai koefisien
determinasi diperlukan untuk melihat dan menguji ketepatan model,
pengujian ini dilakukan setelah model terbentuk. Koefisien determinasi
(r2) yang dihasilkan menunjukan persentase total variasi yang dapat
dijelaskan oleh garis regresi tersebut. Jika nilai koefisien determinasi
semakin mendekati 1 maka model Trendline dan hasil prakiraan akan
semakin akurat. Sebaliknya jika nilainya semakin mendekati 0 maka
model dan hasil prakiraan akan semakin tidak akurat.
b. Data Lokasi
Data lokasi berisi rincian informasi dan nilai dari masing-masing
parameter analisa lokasi untuk masing-masing alternatif lokasi.
Pengguna dapat menambah atau mengurangi penilaian setiap parameter
pada masing-masing lokasi tersebut. Pengguna juga dapat
menambahkan, mengurangi atau mengubah jenis parameter untuk
pemilihan lokasi. Terdapat dua jenis data yaitu data umum lokasi dan
Gambar 10. Contoh tampilan grafik dari data statistik
52
data parameter lokasi. Data umum lokasi berisi keterangan informasi
mengenai kondisi pelabuhan, bandara, kawasan industri, listrik, dan air
di lokasi tersebut. Sedangkan data parameter lokasi ialah data yang
harus diisikan karena berhubungan dengan perhitungan sub model
analisa lokasi, data ini meliputi nilai-nilai parameter masing-masing
lokasi alternatif. Parameter yang digunakan untuk verifikasi industri
bahan bakar biodiesel yaitu parameter tenaga kerja, parameter utilitas,
parameter sewa tanah, parameter cakupan pasar, parameter ketersediaan
bahan baku, dan parameter transportasi. Gambar 11 menampilkan
contoh tampilan dari data lokasi.
c. Data Keuangan
Data keuangan berisi informasi asumsi keuangan untuk investasi
industri yang ingin didirikan. Data ini meliputi asumsi finansial umum,
asumsi modal investasi aset, asumsi modal investasi non aset, asumsi
nilai biaya tetap, dan asumsi biaya variabel.
Gambar 11. Tampilan data lokasi
53
Data asumsi investasi umum berisi asumsi-asumsi keuangan
investasi yang bukan berupa modal ataupun biaya, asumsi tersebut
diantaranya meliputi kapasitas produksi maksimum, persentase produksi
pertahun, umur proyek, harga jual produk, rasio modal sendiri, suku
bunga pinjaman bank, tipe depresiasi aset, masa pinjam kredit, skim
pembayaran kredit, waktu penggunaan pinjaman untuk modal kerja, dan
data produk sampingan yang dapat dijual. Gambar 12 menampilkan data
asumsi investasi umum.
Data modal investasi aset merinci seluruh modal investasi untuk
pendirian industri yang berupa aset perusahaan, pada jenis modal ini
berlaku perhitungan nilai penyusutan aset dan biaya perawatan aset
tersebut, sedangkan data modal investasi non aset meliputi data modal
investasi untuk pendirian industri yang bersifat cair seperti dana untuk
perizinan atau dana survey dan pengadaan tanah yang tidak mengalami
penyusutan nilai pakai dan tidak memerlukan biaya perawatan. Gambar
Gambar 12. Contoh tampilan data asumsi investasi
54
13 dibawah ini menampilkan contoh tampilan dari data modal investasi
aset dan pada Gambar 14 tampilan dari data modal investasi non aset.
Gambar 13. Contoh tampilan data modal investasi yang berupa aset
perusahaan
55
Data biaya adalah perincian biaya yang dikeluarkan setiap tahun
selama industri berjalan. Data biaya meliputi biaya tetap dan biaya
variabel, biaya variabel adalah perincian biaya yang dihitung
perkilogram kapasitas produksi yang dikeluarkan untuk setiap tahun,
sedangkan biaya tetap tidak dipengaruhi oleh jumlah kapasitas produksi.
Khusus untuk biaya gaji dapat ditambahkan juga persentase nilai
asuransi tenaga kerja yang akan diperhitungkan sebagai tambahan biaya
tetap. Gambar 15 menampilkan contoh tampilan data biaya variabel,
sedangkan Gambar 16 menggambarkan contoh tampilan data biaya
tetap.
Gambar 14. Contoh tampilan data modal investasi non aset
56
Gambar 16. Contoh tampilan data biaya tetap
Gambar 15. Contoh tampilan data biaya variabel
57
B. VERIFIKASI SISTEM
1. Model Analisa Pasar
Model analisa pasar meliputi prakiraan permintaan dan penawaran
bahan baku, prakiraan permintaan dan penawaran produk, potensi produk di
pasaran, prakiraan harga bahan baku dan harga produk, serta rencana
kapasitas produksi. Permintaan dan penawaran produk di pasaran adalah
parameter utama untuk mengetahui potensi pasar suatu produk, dari potensi
pasar yang telah didapat lalu digunakan untuk menentukan besarnya
kapasitas produksi terbaik untuk industri yang akan didirikan, kapasitas
produksi yang ditentukan dapat digunakan sebagai masukan asumsi dalam
model analisa finansial. Contoh tampilan hasil output dari model analisa
pasar INVESTPRO dapat dilihat pada Gambar 17.
Karena data pasar minyak biodiesel belum mencukupi untuk
diperhitungkan statistiknya maka untuk verifikasi model dipergunakan data
statistik permintaan dan penawaran minyak solar yang dikeluarkan oleh
Badan Pusat Statistik. SPK INVESTPRO menggunakan rumus Trendline
dengan metode kuadrat terkecil (Least Square Method) untuk
memperhitungkan nilai prakiraan pada tahun tertentu dari suatu statistik,
setiap data statistik akan memiliki rumus Trendline masing-masing. Rumus
Trendline untuk masing-masing data statistik berbentuk Y = mX + b,
Gambar 17. Tampilan hasil analisa pasar industri biodiesel
58
dimana Y adalah nilai prakiraan pada tahun X, m adalah kemiringan garis
(Slope) dan b adalah nilai X dimana garis memotong sumbu Y (Intercept).
Hasil kalkulasi metode kuadrat terkecil untuk masing-masing data statistik
mengenai industri bahan bakar biodiesel dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil analisa Trendline
Jenis Data n Slope (m) Intercept (b) r2 Harga Solar 8 647.02 1 293 421.00 0.89
Penawaran Solar Domestik 14 438 435.20 8.62 0.89
Permintaan Solar Domestik 13 985 760.80 1.95 0.97
Keterangan : Rumus Trendline : Y = mX + b n : Jumlah data r2 : Koefisien determinasi
Untuk mendapatkan nilai prakiraan pada tahun tertentu dengan
menggunakan rumus Trendline yaitu dengan memasukkan nilai tahun
sebagai nilai X pada rumus tersebut maka nilai Y yang didapat dari
perhitungan adalah nilai prakiraan pada tahun X. Pada program SPK
INVESTPRO, verifikasi dilakukan dengan mencoba memasukkan lima nilai
tahun (X) yaitu tahun 2006, 2007, 2008, 2009 dan 2010. Hasil verifikasi
model prakiraan pasar pada tahun prakiraan 2007 menghasilkan prakiraan
permintaan pasar sebesar 30.78 juta ton dan prakiraan penawaran pasar
sebesar 17.86 juta ton, hal ini berarti potensi pasar pada tahun 2007 adalah
sebesar 12.92 juta ton. Sistem juga memprakirakan harga produk minyak
solar pada tahun 2006 yaitu sebesar Rp. 5155.36 /Liter. Hasil prakiraan
lebih lengkap dapat dilihat pada Tabel 7.
59
Tabel 7. Hasil analisa prakiraan pasar Tahun A B C D E
2006 29 796.83 17 423.99 12 372.84 12 372.84 4,508.33
2007 30 782.59 17 862.43 12 920.16 12 920.16 5,155.36
2008 31 768.35 18 300.86 13 467.49 13 467.49 5,802.38
2009 32 754.11 18 739.30 14 014.81 14 014.81 6,449.40
2010 33 739.87 19 177.73 14 562.14 14 562.14 7,096.43
Keterangan: A = Prakiraan Permintaan Pasar Solar (Kilo Ton) B = Prakiraan Penawaran Pasar Solar (Kilo Ton) C = Prakiraan Potensi Pasar Solar (A-B) (Kilo Ton) D = Prakiraan Kapasitas Produksi Optimal (100 % x C) (Kilo Ton) E = Prakiraan Harga Solar (Rp / Lt)
2. Model Pemilihan Lokasi
Tujuan dari perancangan model pemilihan lokasi adalah untuk
membantu pemilihan lokasi yang paling ideal untuk mendirikan suatu
industri tertentu. Sistem menganalisa beberapa alternatif lokasi dari segi
infrastruktur, kondisi geografis dan seluruh fasilitas serta utilitas yang
mendukung jalannya investasi dan produksi industri tersebut. Hasil yang
keluar dari model pemilihan lokasi ini adalah urutan peringkat lokasi ideal
dan rekomendasi lokasi unggulan yang patut dipertimbangkan oleh
pengambil keputusan dalam pendirian industri.
Metode perhitungan yang digunakan dalam model ini adalah Metode
Perbandingan Eksponensial (MPE), sedangkan data yang digunakan adalah
data nilai parameter lokasi dan data bobot parameter, data nilai parameter
lokasi adalah data yang telah diolah dari data lokasi yang berisi nilai dari
masing-masing parameter untuk masing-masing alternatif lokasi. Sedangkan
data pembobotan adalah data yang telah diolah dari berbagai sumber
mengenai bobot setiap parameter pemilihan lokasi. Sumber data untuk
menentukan pembobotan ini berasal dari kuisioner, wawancara, dan
penelusuran informasi pada buku, media massa dan Internet.
Verifikasi model analisa lokasi akan mencoba menentukan lokasi
yang ideal untuk mendirikan industri bahan bakar biodiesel. Alternatif
60
lokasi yang dimasukkan dalam proses verifikasi model adalah beberapa kota
besar yang memiliki kawasan industri dan terdaftar di Departemen
Perindustrian dan Perdagangan serta memiliki keunggulan pada kriteria
yang telah ditetapkan. Pertimbangan pemilihan kota yang memiliki kawasan
industri adalah karena sifat dari industri bahan bakar biodiesel yang
merupakan industri padat modal dan padat karya yang membutuhkan suatu
kawasan yang memang disediakan untuk industri dan dilengkapi dengan
sarana dan prasarana yang baik serta fasilitas lain yang dapat mendukung
industri, serta peraturan daerah di kota yang memiliki kawasan industri pada
umumnya sangat mendukung investasi industri di kota tersebut sehingga
birokrasi dapat berjalan dengan lebih mudah.
Pembobotan parameter bertujuan untuk menentukan tingkat
kepentingan dari setiap parameter. Nilai pembobotan setiap parameter yang
telah ditetapkan berdasarkan metode penilaian ordinal, nilai ordinal tersebut
adalah antara 1 sampai dengan 5 dengan perincian dari nilai tersebut adalah
sebagai berikut:
• 5 = Parameter sangat penting dalam pendirian industri bahan bakar
biodiesel berbahan baku biji jarak pagar
• 4 = Parameter penting dalam pendirian industri bahan bakar
biodiesel berbahan baku biji jarak pagar
• 3 = Parameter cukup penting dalam pendirian industri bahan bakar
biodiesel berbahan baku biji jarak pagar
• 2 = Parameter kurang penting dalam pendirian industri bahan bakar
biodiesel berbahan baku biji jarak pagar
• 1 = Parameter tidak penting dalam pendirian industri bahan bakar
biodiesel berbahan baku biji jarak pagar
Proses pembobotan pada model pemilihan lokasi dilakukan dengan
langsung memasukkan (input) nilai bobot setiap parameter, hal ini
dimaksudkan agar pengguna dapat memberikan nilai secara langsung.
Gambar 18 akan menunjukkan tampilan form pengisian bobot setiap
parameter yang digunakan dalam proses verifikasi model pemilihan lokasi
ini.
61
Penilaian terhadap parameter lokasi alternatif juga menggunakan
model penilaian ordinal yang telah ditentukan berkisar antara 1 sampai
dengan 5, penggunaan model penilaian ordinal dapat mempermudah dalam
perhitungan MPE. Perincian dari masing-masing nilai adalah sebagai
berikut:
• 1 = Sangat kurang baik
• 2 = Kurang baik
• 3 = Cukup baik
• 4 = Baik
• 5 = Sangat baik
Beberapa parameter untuk memilih lokasi industri bahan bakar
biodiesel yang dipakai adalah tenaga kerja, utilitas, sewa tanah, cakupan
pasar, ketersediaan bahan baku, dan transportasi. Jumlah parameter dan
nama parameter dapat diubah sesuai kebutuhan di kemudian hari. Hasil
verifikasi pemilihan lokasi pada aplikasi INVESTPRO diperlihatkan pada
Tabel 8.
Gambar 18 Pembobotan parameter
62
Tabel 8. Verifikasi analisa pemilihan lokasi Parameter (Bobot) Batam Bekasi Jak-Tim Cilegon Gresik
Tenaga Kerja (4) 2 5 2 2 2
Utilitas (3) 3 5 5 5 4
Sewa Tanah (3) 4 4 1 4 5
Cakupan Pasar (2) 5 5 5 5 5
Ketersediaan Bahan Baku (2) 1 1 1 1 1
Transportasi (4) 5 4 5 3 5
Nilai Akhir : 819 1096 793 312 856
Verifikasi model pemilihan lokasi dengan INVESTPRO
menghasilkan daerah Bekasi sebagai peringkat pertama dengan nilai MPE
1096 karena pada daerah ini dinilai memiliki lebih banyak pemukiman
penduduk yang berarti disekitar daerah ini juga akan lebih mudah
didapatkan tenaga kerja, sedangkan Gresik memperoleh peringkat kedua
dengan nilai MPE 856 karena kebutuhan utilitas dan transportasi di daerah
ini dinilai lebih baik bila dibandingkan beberapa daerah lainnya, kemudian
peringkat ke-3, 4 dan 5 berturut-turut adalah Batam dengan nilai MPE 819,
Jakarta Timur dengan nilai MPE 793 dan Cilegon dengan nilai MPE 312.
3. Model Analisa Finansial
Model analisa kelayakan berfungsi untuk mengetahui tingkat
kelayakan investasi industri berdasarkan kriteria-kriteria kelayakan yang
terdiri dari NPV, IRR, PBP, BEP dan BCR. Nilai dari kriteria-kriteria
tersebut didapat dengan memperhitungkan parameter modal, biaya tetap dan
biaya variabel berdasarkan asumsi keuangan yang telah dimasukkan. Di
dalam model analisa finansial juga terdapat 3 sub model penunjang analisa
kelayakan finansial yaitu sub model aliran kas, sub model analisa resiko dan
sub model analisa sensitivitas.
Dalam sub model yang pertama yaitu model aliran kas terdapat dua
macam tabel yaitu tabel laba/rugi dan tabel aliran kas. Tabel laba/rugi berisi
aliran penerimaan, pengeluaran dan nilai laba/rugi yang dikurangi pajak dan
63
bunga selama periode umur proyek berjalan, sedangkan tabel aliran kas
berisi perubahan saldo kas perusahaan selama periode umur proyek
berjalan. Sub model yang kedua yaitu model analisa resiko berguna untuk
membantu pengguna memperkirakan tingkat resiko penanaman investasi
pada pendirian industri ini berdasarkan kemungkinan-kemungkinan yang
terjadi pada perubahan aliran kas dibandingkan dengan nilai aliran kas yang
mungkin dicapai. Model analisa sensitivitas berguna untuk memeriksa
sensitivitas dari nilai kriteria kelayakan investasi yang telah didapat.
a. Asumsi
Asumsi yang digunakan pada perhitungan analisis kelayakan
finansial industri bahan bakar biodiesel dari biji jarak pagar adalah
sebagai berikut:
• Kapasitas produksi 3000 ton pertahun
• Umur proyek 10 tahun
• Harga jual produk Rp. 4500 /kg
• Kenaikan harga jual produk 5 % pertahun
• Persentase produk yang terjual 100 %
• Rasio modal sendiri 35 %
• Suku bunga pinjaman bank 13 %
• Tipe depresiasi SLN
• Masa pengembalian kredit 7 tahun
• Skema pembayaran kredit 20 % pertahun
• Pinjaman kredit untuk modal kerja 2 bulan
• Rincian asumsi modal dan asumsi biaya dapat dilihat pada Lampiran
6 dan 7.
b. Hasil Perhitungan Kelayakan
Sub model analisa kelayakan ini menggunakan data dari data
asumsi investasi, total modal dan biaya. Kriteria kelayakan yang
diperhitungkan dalam pendirian industri bahan bakar biodiesel adalah
NPV, IRR, PBP, BEP dan BCR. Investasi industri bahan bakar biodiesel
64
dikatakan layak jika memenuhi kriteria-kriteria berikut yaitu nilai NPV
lebih besar daripada 0, IRR lebih besar daripada suku bunga pinjaman
yang digunakan yaitu 13 %, PBP kurang dari umur proyek (10 tahun),
BCR lebih dari 1, dan BEP tidak lebih dari total penjualan produk
selama periode 10 tahun umur proyek. Gambar 19 memperlihatkan
contoh tampilan hasil analisa kelayakan finansial pada aplikasi
INVESTPRO.
Dari hasil ini terlihat bahwa nilai NPV lebih besar dari 0 yaitu
Rp. 1.35 milyar, IRR lebih besar daripada suku bunga pinjaman yang
digunakan yaitu 14.58 %, PBP kurang dari umur proyek (10 tahun) yaitu
5.78 tahun, BCR lebih dari 1 yaitu 1.08, dan BEP tidak lebih dari total
penjualan produk selama periode proyek berjalan, maka sistem
menyimpulkan bahwa investasi industri bahan bakar biodiesel dari jarak
pagar layak untuk dijalankan. Namun hal ini sangat sensitif karena
ketika diuji dengan sensitivitas sangat mudah sekali kehilangan
kelayakannya, pembahasan mengenai sensitivitas akan dijelaskan lebih
lanjut pada sub bab analisa sensitivitas. Hasil verifikasi sub model
kelayakan untuk industri bahan bakar biodiesel selengkapnya dapat
dilihat pada Tabel 9.
Gambar 19. Tampilan hasil analisa kelayakan finansial
65
Tabel 9. Hasil analisa keuangan investasi industri bahan bakar biodiesel Kriteria Hasil
Kapasitas Produksi (Ton/Thn) 3 000
Investasi (Juta Rp) 19 071.25
IRR (%) 14.58
NPV (Juta Rp) 1 352.98
BCR 1.08
PBP (Thn) 5.78
BEP (Juta Rp) 135 535.43
Kesimpulan Layak
c. Analisa Sensitivitas
Analisa sensitivitas dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui
besarnya pengaruh ketidakpastian perubahan variabel dalam aspek
keuangan dan perubahan faktor eksternal seperti harga bahan baku di
pasaran terhadap keputusan kelayakan. Analisa sensitivitas bermanfaat
untuk mengkaji sejauh mana perubahan unsur-unsur dalam aspek
finansial ekonomi berpengaruh terhadap keputusan yang diambil.
Pengujian sensitivitas kelayakan pendirian industri bahan bakar
biodiesel pada perangkat lunak INVESTPRO dapat dilakukan dengan
mudah dan fleksibel, parameter yang diubah dan digunakan untuk
melihat sensitivitas kelayakan berasal dari variabel-variabel pada asumsi
investasi dan variabel-variabel pada asumsi biaya. Parameter-parameter
tersebut sangat fleksibel sehingga dapat ditambah atau dikurangi sesuai
keinginan pengguna program. Pengujian sensitivitas dilakukan dengan
mengubah masing-masing parameter dan tingkat kenaikan atau
penurunannya. Contoh tampilan analisa sensitivitas dalam Software
INVESTPRO dapat dilihat pada Gambar 20.
Untuk verifikasi uji sensitivitas dipilih beberapa parameter yang
paling mempengaruhi kelayakan investasi industri bahan bakar biodiesel
66
yaitu parameter biaya bahan baku, harga jual produk dan kapasitas
produksi. Verifikasi dilakukan dengan mengubah masing-masing
parameter satu persatu sampai perubahan yang dilakukan itu dapat
mengubah keputusan kelayakan.
Hasil analisa sensitivitas menunjukkan bahwa penurunan harga
jual produk atau kenaikan harga bahan baku sebesar 5 % dari asumsi
normal sudah mengubah hasil kelayakan investasinya menjadi tidak
layak, sedangkan penurunan persentase produk terjual sebesar 1 % saja
sudah dapat mengubah kesimpulan hasil kelayakan investasi untuk
industri bahan bakar biodiesel menjadi tidak layak. Hasil selengkapnya
dari uji sensitivitas pada analisa keuangan industri bahan bakar biodiesel
dapat dilihat pada Tabel 10, Tabel 11 dan Tabel 12.
Gambar 20. Contoh tampilan analisa sensitivitas
67
Tabel 10. Uji sensitivitas hasil analisa keuangan terhadap penurunan harga jual produk
Skenario A (1%)
Skenario B (5%)
Skenario C (10%)
IRR (%) 14 11 9
NPV (Juta Rp) 830 (1 257) (3 868)
BCR 1.05 0.93 0.77
PBP (Thn) 6 7 8
BEP (Juta Rp) 138 713 153 905 181 190
Kesimpulan Layak Tidak Layak Tidak Layak
Keterangan : Harga jual produk normal = Rp 4 500 /kg
Tabel 11. Uji sensitivitas hasil analisa keuangan terhadap kenaikan
biaya bahan baku
Skenario A (1%)
Skenario B (5%)
Skenario C (10%)
IRR (%) 14 13 12
NPV (Juta Rp) 1 131 245 (863)
BCR 1.07 1.01 0.95
PBP (Thn) 6 7 7
BEP (Juta Rp) 137 432 145 578 157 228
Kesimpulan Layak Layak Tidak Layak
Keterangan : Harga bahan baku normal = Rp 500
68
Tabel 12. Uji sensitivitas hasil analisa keuangan terhadap penurunan
persentase produk terjual Skenario A
(1%) Skenario B
(5%) Skenario C
(10%) IRR (%) 14 11 6
NPV (Juta Rp) 675 (2 038) (5 429)
BCR 1.04 0.88 0.68
PBP (Thn) 6 7 8
BEP (Juta Rp) 140 114 162 005 201 322
Kesimpulan Layak Tidak Layak Tidak Layak
Keterangan : Persentase produk terjual normal = 100%
d. Analisa Resiko
Sub model keuangan yang kedua adalah sub model analisa
resiko. Sub model analisa resiko digunakan untuk menganalisis resiko
mengenai kemungkinan terjadinya variabilitas aliran kas pada
keseluruhan periode proyek, variabilitas tersebut dapat disebabkan oleh
perubahan permintaan, persaingan harga jual produk di pasar dan biaya
operasi yang berkaitan dengan biaya bahan baku serta biaya tenaga
kerja, namun pada penelitian ini analisa resiko hanya dilihat dari sisi
penurunan permintaan. Dasar analisa ini adalah teori probabilitas dan
kurva distribusi. Pada analisa ini disadari bahwa aliran kas di masa yang
akan datang tidak mungkin diketahui secara pasti tetapi distribusi
probabilitasnya dapat diperkirakan. Analisa resiko di dalam
INVESTPRO ini memperhitungkan tiga kemungkinan permintaan yaitu
tinggi, sedang atau rendah yang akan berpengaruh terhadap aliran kas.
Hasil keluaran analisa ini adalah nilai koefisien varians dan
kesimpulan mengenai resiko investasi pendirian industri ini apakah
berresiko rendah, sedang atau tinggi. Penentuan kesimpulan resiko
rendah, sedang atau tinggi dilakukan dengan membuat range dari hasil
trial and error nilai koefisien yaitu membagi tiga bagian yang sama
antara nilai minimum dan maksimum, semakin tinggi nilai koefisien
69
maka resiko investasi industri ini semakin tinggi pula, sebaliknya
semakin rendah nilai koefisien resikonya maka semakin rendah pula
resiko investasi yang mungkin terjadi. Gambar 21 menampilkan hasil
sub model resiko.
Pada sub model analisa resiko ini ditentukan asumsi permintaan
rendah menyebabkan perubahan aliran kas sebesar 30 % dari aliran kas
yang diharapkan, permintaan sedang adalah 50 % dari aliran kas yang
diharapkan sedangkan permintaan tinggi adalah 90 % dari aliran kas
yang diharapkan. Asumsi probabilitas untuk permintaan rendah yaitu 25
%, untuk permintaan sedang memiliki probabilitas 50 % sedangkan pada
permintaan tinggi probabilitasnya adalah 25 %.
Hasil verifikasi ini menyatakan bahwa resiko investasi pendirian
industri bahan bakar biodiesel berbahan baku biji jarak pagar ini
berresiko tinggi dengan koefisien varians 0.21. Kesimpulan analisa
resiko ini menyatakan bahwa investasi pada pendirian industri bahan
bakar biodiesel dengan bahan baku jarak pagar memiliki resiko yang
tinggi.
4. Model Perhitungan Syariah
Verifikasi perhitungan nisbah bagi hasil antara pihak bank dengan
nasabah pada model pembiayaan syariah jenis mudharabah dan musyarakah
dilakukan pada tahun ke-6 karena pada tahun ini diperkirakan industri sudah
mulai memasuki periode balik modal. Laba operasional pada tahun ke-6
Gambar 21. Tampilan hasil sub model analisa resiko
70
adalah Rp 4.9 milyar dipergunakan sebagai input pada model perhitungan
syariah mudharabah dan musyarakah sebagai omzet usaha. Hasil
perhitungan jika kerjasama yang dipakai berupa syariah mudharabah yaitu
nisbah untuk bank pada tahun ke-6 sebesar 93 % dan nisbah untuk nasabah
sebesar 7 %, sedangkan jika kerjasama menggunakan metode syariah
musyarakah maka nisbah untuk bank sebesar 84 % dan nisbah untuk
nasabah adalah sebesar 16 %. Pada pembiayaan jenis murabahah, hasil
perhitungannya berupa angsuran perbulan yang harus dibayar nasabah yaitu
sebesar Rp 953 juta dan harga jual fasilitas sebesar Rp 57.21 milyar. Tabel
13, Tabel 14 dan Tabel 15 menampilkan hasil perhitungan analisa syariah
dengan lebih rinci.
Tabel 13. Hasil analisa syariah mudharabah
Keterangan Hasil
Omzet usaha (Juta Rp) 4 900
Modal (Juta Rp) 13 583
Expected Return Bank (%) 40
Persentase Modal Bank (%) 100
Keuntungan yang diharapkan Bank (Juta Rp) 5 433
Nisbah bagi hasil untuk Bank (%) 93
Nisbah bagi hasil untuk nasabah (%) 7
Tabel 14. Hasil analisa syariah musyarakah
Keterangan Hasil
Omzet usaha (Juta Rp) 4 900
Modal (Juta Rp) 13 583
Expected Return Bank (%) 40
Persentase Modal Bank (%) 65
Keuntungan yang diharapkan Bank (Juta Rp) 3 531
Nisbah bagi hasil untuk Bank (%) 72
Nisbah bagi hasil untuk nasabah (%) 28
71
Tabel 15. Hasil analisa syariah murabahah
Keterangan Hasil
Harga fasilitas yang dibutuhkan (Juta Rp) 19 071
Marjin keuntungan Bank (%) 40
Jangka waktu pembayaran (Thn) 5
Angsuran perbulan nasabah (Juta Rp) 954
Harga jual kembali fasilitas (Juta Rp) 57 214
VII. KESIMPULAN DAN SARAN A. KESIMPULAN
INVESTPRO adalah paket perangkat lunak yang disusun sebagai
pendukung untuk pengambilan keputusan investasi industri. Perangkat lunak ini
ditujukan bagi pengambil keputusan strategis seperti investor atau pimpinan
puncak perusahaan untuk mengambil keputusan yang berkaitan dengan pendirian
industri. Pengguna program ini lebih ditujukan untuk para investor atau calon
investor yang merencanakan untuk menanamkan modalnya pada industri hilir
tertentu, namun tidak tertutup kemungkinan dapat dimanfaatkan oleh pihak
pemerintah dan instansi yang terkait dengan industri yang akan didirikan.
Sebagai acuan verifikasi program, dipergunakan data untuk investasi industri
bahan bakar biodiesel yang berbahan baku biji jarak pagar.
Paket program ini disusun dengan 4 model utama yaitu model prakiraan
pasar, model pemilihan lokasi, model keuangan dan model syariah. Model
keuangan terdiri dari dua sub model yaitu sub model analisa sensitivitas dan sub
model analisa resiko. Model-model tersebut akan menghasilkan nilai-nilai
tertentu serta kesimpulan dari nilai-nilai tersebut untuk dijadikan bahan
pertimbangan oleh pengguna sistem sebagai pengambil keputusan strategis dalam
memutuskan kelanjutan dari rencana investasi yang telah disusun.
Hasil verifikasi model prakiraan pasar pada tahun prakiraan 2007
menghasilkan prakiraan permintaan pasar sebesar 30.78 juta ton dan prakiraan
penawaran pasar sebesar 17.86 juta ton, hal ini berarti potensi pasar pada tahun
2007 adalah sebesar 12.92 juta ton. Sistem juga memprakirakan harga bahan
baku industri bahan bakar biodiesel yaitu biji jarak pagar pada tahun 2006 yaitu
sebesar Rp. 700 /kg dan prakiraan harga produk solar pada tahun 2006 yaitu
sebesar Rp. 5155.36 /Liter. Verifikasi model pemilihan lokasi dengan
INVESTPRO menghasilkan daerah Bekasi sebagai peringkat pertama dengan
nilai MPE 1096 karena pada daerah ini dinilai memiliki lebih banyak pemukiman
penduduk yang berarti disekitar daerah ini juga akan lebih mudah didapatkan
tenaga kerja, sedangkan Gresik memperoleh peringkat kedua dengan nilai MPE
856 karena kebutuhan utilitas dan transportasi di daerah ini dinilai lebih baik bila
73
dibandingkan beberapa daerah lainnya, kemudian peringkat ke-3, 4 dan 5
berturut-turut adalah Batam dengan nilai MPE 819, Jakarta Timur dengan nilai
MPE 793 dan Cilegon dengan nilai MPE 312.
Hasil verifikasi model keuangan dengan asumsi harga produk hasil
industri berupa minyak biodiesel sebesar Rp.4500 /kg pada pendirian industri
bahan bakar biodiesel dengan kapasitas produksi 3000 ton pertahun menunjukkan
bahwa pendirian industri bahan bakar biodiesel ini LAYAK untuk didirikan
dengan nilai dari parameter-parameter analisa kelayakannya adalah sebagai
berikut NPV = Rp 1.35 milyar; IRR = 14.58 %; BEP = Rp. 136 milyar; PBP =
5.78 tahun; BCR = 1.08.
Hasil analisa sensitivitas menunjukkan bahwa penurunan harga jual
produk atau kenaikan harga bahan baku sebesar 5 % dari asumsi normal sudah
mengubah hasil kelayakan investasinya menjadi tidak layak. Sedangkan
penurunan persentase produk terjual sebesar 1 % saja sudah dapat mengubah
kesimpulan hasil kelayakan investasi untuk industri bahan bakar biodiesel
menjadi tidak layak. Hasil analisa resiko pada pendirian industri bahan bakar
biodiesel yaitu nilai koefisien varians sebesar 0.21 maka dapat disimpulkan
bahwa investasi pendirian industri bahan bakar biodiesel berbahan baku biji
jarak pagar beresiko tinggi.
Verifikasi perhitungan nisbah bagi hasil antara pihak bank dengan
nasabah pada model pembiayaan syariah jenis mudharabah dan musyarakah
dilakukan pada tahun ke-6 karena pada tahun ini diperkirakan industri sudah
mulai memasuki periode balik modal. Hasil perhitungan pada syariah
mudharabah yaitu nisbah untuk bank pada tahun ke-6 sebesar 93 % dan nisbah
untuk nasabah sebesar 7 %, sedangkan pada syariah musyarakah nisbah untuk
bank sebesar 84 % dan nisbah untuk nasabah adalah sebesar 16 %. Pada
pembiayaan murabahah, hasil perhitungannya berupa angsuran perbulan yang
harus dibayar nasabah yaitu sebesar Rp 953 juta dan harga jual fasilitas sebesar
Rp 57.21 milyar.
74
B. SARAN
1. Masukan asumsi, data dan informasi penunjang yang lebih akurat dalam
model-model analisis akan dapat memberikan hasil analisa yang lebih akurat,
sehingga dapat menghasilkan keputusan-keputusan yang lebih tepat lagi.
2. Pemeliharaan basis data perlu dilakukan secara rutin terutama dengan cara
melakukan update data baik untuk data pasar, lokasi maupun data finansial
sehingga model-model yang digunakan tetap dapat memberikan hasil yang
akurat.
3. Perlu dilakukan Software Development/Pengembangan perangkat lunak
aplikasi SPK yang berkesinambungan untuk menghasilkan versi-versi
berikutnya yang lebih sempurna dengan memperhatikan saran-saran dan
kritikan dari pengguna langsung perangkat lunak SPK INVESTPRO dan
penyempurnaan bila ditemukan adanya kesalahan (bug) pada saat
penggunaan perangkat lunak.
75
DAFTAR PUSTAKA Antonio, M.S. 2003. Bank Syariah : Dari Teori ke Praktik. Gema Insani Press,
Jakarta. Arifin, Z. 2002. Dasar-Dasar Manajemen Bank Syariah. AlvaBet, Jakarta. Assauri, S. 1993. Manajemen Produksi dan Operasi. Lembaga Penerbit FE-UI.
Jakarta. Bernardini, E. 1983. Vegetable Oil and Fats Processing Vol II. Interstampa, Rome. Biro Perbankan Syariah, Bank Indonesia. 2002. Cetak Biru Pengembangan
Perbankan Syariah di Indonesia. Bank Indonesia, Jakarta. Cahyono, B.T. 1995. Analisis Bank Syariah. Badan Penerbit IPWI, Jakarta. Darnoko, D. dan Cheryan. M. 2000. Continuos Productions of Palm Methyl Ester. J
Am. Oil Chem. Soc. 77(12) : 1269-1272. Dayan, A. 1984. Pengantar Metode Statistika II. LP3ES, Jakarta. Edgar, T.F. dan D.M. Himmeblau. 1990. Optimize of Chemichal Processes.
McGraw-Hill Book Company, New York. Eriyatno. 1999. Ilmu Sistem Meningkatkan Mutu dan Efektivitas Manajemen. IPB
Press, Bogor. Haas, W. dan Mittelbach M. 2000. Detoxification Experiments with The Seed Oil
from Jatropha curcas L. Indust. Crops Prod. 12 : 111-118. Haridian, G. 2002. Sistem Penunjang Keputusan Perencanaan dan Pengembangan
Agroindustri Pala. Skripsi TIN-IPB, Bogor Heyne, K. 1987. Tumbuhan Berguna Indonesia. Yayasan Sana Wana Jaya, Jakarta. Hillier, F.S. dan G.J. Lieberman. 1980. Introduction to Operation Research. Holden
Day. Inc., San Fransisco. Kusuma, Y.C. 2001. Sistem Penunjang Keputusan Perencanaan Agroindustri
Terpadu Berbasis Tomat di Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Skripsi TIN-IPB, Bogor.
Perwataatmadja, K. dan M.S. Antonio. 1992. Apa dan Bagaimana Bank Islam. Dana
Bhakti Wakaf, Yogyakarta.
76
Soeharto, I. 1997. Manajemen Proyek dari Konseptual Sampai Operasional. Erlangga. Jakarta.
Suryadi, D.H.S. 1996. Sistem Penunjang Keputusan. Gramedia, Jakarta. Suryadi, K dan A. Ramdhani. 2002. Sistem Pendukung Keputusan : Suatu Wacana
Struktural Idealisasi dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan. Remaja Rosdakarya, Bandung
Turban, E. 1990. Decision Support and Expert System. Mc Millan Publishing
Company, New York. Turban, E. 1990. Decision Support and Expert System. Mc. Millan Publishing Co.,
NewYork. Widarmana, R. 2002. Sistem Penunjang Keputusan Perencanaan Pendirian
Agroindustri Jahe. Skripsi. Fakultas Teknologi Pertanian IPB, Bogor Zulkifli, S. 2003. Panduan Praktis Perbankan Syariah. Zikrul Hakim, Jakarta.
77
L A M P I R A N
78
Lampiran 1. Luas lahan kritis per propinsi s/d akhir tahun 2003 (dalam Ha)
PROPINSI SISA LAHAN KRITIS S/D TAHUN 2003
Dalam Kawasan Hutan
Luar Kawasan Hutan
Jumlah
N. Aceh Darussalam 20 989 230 088 251 077 Sumatera Utara 215 915 216 977 432 892 Sumatera barat 15 736 78 266 94 002 Riau 75 346 241 719 317 065 Jambi 166 034 533 497 699 531 Sumatera Selatan 1 181 305 2 214 315 3 395 620 Bengkulu 75 394 491 433 566 827 Lampung 200 131 78 256 278 387 Kep. Bangka Belitung - - -
Sumatera 1 950 850 4 084 551 6 035 401 DKI Jakarta - - - Jawa Barat 4 147 285 774 289 921 Jawa Tengah 4 113 195 658 199 771 DI Yogyakarta (2 788) 10 223 7 435 Jawa Timur 332 731 780 011 1 112 742 Banten - (935) (935)
Jawa 338 203 1 270 731 1 608 934 Bali 8 328 3 354 11 682 Nusa Tenggara Barat 52 007 211 688 263 695 Nusa Tenggara Timur 287 767 1 022 539 1 310 306
Bali & Nusa Tenggara 348 102 1 237 581 1 585 683 Kalimantan Barat 1 253 055 1 800 826 3 053 881 Kalimantan Tengah 44 594 1 693 682 1 738 276 Kalimantan Selatan 340 567 205 053 545 620 Kalimantan Timur 942 074 789 945 1 732 019
Kalimantan 2 580 290 4 489 506 7 069 796 Sulawesi Utara 75 358 144 785 220 143 Sulawesi Tengah 255 920 146 290 402 210 Sulawesi Selatan 561 560 358 635 920 195 Sulawesi Tenggara 51 131 178 247 229 378 Gorontalo (300) (300) (300)
Sulawesi 943 669 827 657 1 771 626 Maluku 177 236 510 540 687 776 Papua 1 648 136 1 707 788 3 355 924
Maluku & Papua 1 825 372 2 218 328 4 043 700 INDONESIA 7 986 486 14 128 354 22 115 140
Sumber : Statistik Indonesia 2004, Biro Pusat Statistik
79
Lampiran 2. Hasil analisis karakteristik minyak biodiesel jarak pagar yang diolah dengan proses “Estrans”
Parameter Satuan Metil ester jarak jagar
Standar
Angka Cetane - 46.9 min 40 Viskositas kinematik 40oC cSt 5.863 1.9 – 6.0 Densitas 15oC g/ml 0.8848 0.85 – 0.89 Bilangan asam mg KOH/g 0.298 maks 0.80 Bilangan Iod G I2/100g 97.8 maks 120 Kadar abu % (b/b) tidak terdeteksi 0.01 Kadar abu sulfat % (b/b) tidak terdeteksi maks 0.02 Kadar air dan sediment % (v/v) tidak terdeteksi maks 0.050 Residu karbon Conradson % (b/b) 0.025 maks 0.05 Nilai kalor kJ/g 41.170 Kandungan sulfur % (b/b) 0.0046 maks 0.05 Titik tuang oC 0 -15 – 0 Titik awan oC 9 Titik nyala oC 191 min 100 Komposisi metil ester : Metil Laurat % (b/b) 1.12 Metil Miristat % (b/b) 0.29 Metil Palmitat % (b/b) 31.41 Metil Stearat % (b/b) 0.27 Metil Oleat % (b/b) 61.03 Metil Linoleat % (b/b) 2.12 Metil Linolenat % (b/b) 3.51 Total metil ester : % (b/b) 99.75
Sumber : Puslitbang Hasil Hutan, Departemen Kehutanan 2006
80
Lampiran 3. Diagram alir sub model analisis pasar
Pilih tahun untuk dianalisa
Perhitungan Analisis Pasar dengan menggunakan Metode Deret Waktu
Hasil Prakiraan Permintaan, Rencana Produksi, Prakiraan Harga Bahan Baku
BASIS DATA
Data Harga
Tahun Harga
MULAI
Data Penawaran
Tahun
Jumlah
BASIS DATA
Data Permintaan
Tahun Jumlah
BASIS DATA
Analisis Finansial
81
Lampiran 4. Diagram alir sub model analisis lokasi
Baik
Data Syarat Lokasi
Sesuai
Sedang
Cukup
Buruk
BASIS DATA
Data Lokasi
Bahan Baku
Pasar
Utilitas
Tenaga Kerja
Transportasi
BASIS DATA
Analisa Lokasi Unggulan dengan menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial
Lokasi Unggulan
MULAI
Data Tingkat Kepentingan
Kriteria
Bahan Baku
Utilitas
Tenaga Kerja
Transportasi
BASIS DATA
82
Lampiran 5. Diagram alir sub model analisis finansial
Struktur Biaya Agroindustri
Komponen Biaya
Jenis Biaya
Jumlah Item
Satuan
Harga Satuan
Total
BASIS DATA
PERHITUNGAN KELAYAKAN FINANSIAL INDUSTRI
(BCR, NPV, IRR, dan PBP)
Hasil :
Nilai Kelayakan Finansial Agroindustri
• Kapasitas Produksi
• Harga Bahan Baku
• Harga Jual Produk
• Pemodalan Sendiri
• Bunga Pinjaman Bank
• Persentase Nilai Sisa
• Pesentase Biaya Perawatan
• Persentase Penyusutan
Asumsi Finansial
Analisis Pasar
83
Lampiran 6. Data biaya tetap dan biaya variabel industri bahan bakar biodiesel dari biji jarak pagar
Biaya Tetap
Uraian JenisBiaya Jumlah Satuan HargaSatuan(Ribu Rp)
Direktur Biaya Gaji Direksi 1 Orang 8 000General Manager Biaya Gaji Direksi 2 Orang 5 000Sekretaris Biaya Gaji Direksi 3 Orang 1 500Manager Produksi Biaya Gaji Karyawan Pabrik 1 Orang 2 500Manager Gudang Biaya Gaji Karyawan Pabrik 1 Orang 2 500Asisten Manager Biaya Gaji Karyawan Pabrik 4 Orang 2 000Staff Administrasi Biaya Gaji Karyawan Pabrik 4 Orang 1 500Supervisor Biaya Gaji Karyawan Pabrik 8 Orang 1 500Operator Mesin Biaya Gaji Karyawan Pabrik 5 Orang 1 000Tenaga Harian Biaya Gaji Karyawan Pabrik 20 Orang 800Staff Bengkel Biaya Gaji Karyawan Pabrik 2 Orang 800Manager QC Biaya Gaji Karyawan Pabrik 1 Orang 2 500Manager PPIC Biaya Gaji Karyawan Pabrik 1 Orang 2 500Manager Keuangan Biaya Gaji Karyawan Kantor 1 Orang 2 500Manager Pemasaran Biaya Gaji Karyawan Kantor 1 Orang 2 500Manager Umum Biaya Gaji Karyawan Kantor 1 Orang 2 500Asisten Manager Biaya Gaji Karyawan Kantor 5 Orang 2 000Staff Administrasi Biaya Gaji Karyawan Kantor 5 Orang 1 500Staff Teknis Biaya Gaji Karyawan Kantor 10 Orang 1 500Keamanan Biaya Gaji Karyawan Kantor 5 Orang 1 000Supir Biaya Gaji Karyawan Kantor 5 Orang 800Pelayanan Biaya Gaji Karyawan Kantor 5 Orang 700Manager R&D Biaya Gaji Karyawan Kantor 1 Orang 2 500Manager HRD Biaya Gaji Karyawan Kantor 1 Orang 2 500Listrik & Telepon Biaya Overhead Pabrik 1 Bulan 1 500Administrasi & Umum Biaya Overhead Pabrik 1 Bulan 1 500Listrik & Telepon Biaya Umum Kantor 1 Bulan 1 500Administrasi Biaya Umum Kantor 1 Bulan 1 000Lain-lain Biaya Umum Kantor 1 Bulan 500
Biaya Variabel
Uraian JenisBiaya HargaSatuan Jumlah SatuanMethanol Biaya Bahan Baku Penunjang 1 000 9 % HCl Biaya Bahan Baku Penunjang 8 000 1 % Bahan Lain Biaya Bahan Baku Penunjang 580 0.5 % Bahan Bakar & Energi Biaya Utilitas Variabel 750 100 % Transportasi Laut Biaya Transportasi Produk 300 100 % Biji Jarak Pagar (Rendemen 21.5 %) Biaya Bahan Baku Utama 600 463 %
84
Lampiran 7. Data modal awal pendirian industri bahan bakar biodiesel dari biji jarak
pagar
Modal Aset
Uraian Jenis Modal Jumlah Satuan HargaSatuan(Ribu Rp)
Kantor Bangunan dan Pekerjaan Sipil 200 m2 1 000Laboratorium Bangunan dan Pekerjaan Sipil 50 m2 1 000R&D Bangunan dan Pekerjaan Sipil 50 m2 1 000Gudang Bahan Baku Bangunan dan Pekerjaan Sipil 500 m2 750Bagian Reaktor Biodiesel Bangunan dan Pekerjaan Sipil 500 m2 750Gudang Produk Jadi Bangunan dan Pekerjaan Sipil 500 m2 750Musholla Bangunan dan Pekerjaan Sipil 100 m2 400MCK Bangunan dan Pekerjaan Sipil 50 m2 400Kantin Bangunan dan Pekerjaan Sipil 100 m2 400Area Parkir dan Tanah Kosong Bangunan dan Pekerjaan Sipil 2 050 m2 50Jalan Bangunan dan Pekerjaan Sipil 1 000 m2 100Pos Satpam Bangunan dan Pekerjaan Sipil 100 m2 400Sistem Kelistrikan Bangunan dan Pekerjaan Sipil 2 Paket 20 000Sistem Telekomunikasi Bangunan dan Pekerjaan Sipil 50 Lines 300Bagian Pengepresan Bangunan dan Pekerjaan Sipil 200 m2 750Bagian Filterisasi Bangunan dan Pekerjaan Sipil 200 m2 750Bagian Pemurnian Bangunan dan Pekerjaan Sipil 200 m2 750Mess Bangunan dan Pekerjaan Sipil 200 m2 850Generator Mesin dan Peralatan Produksi 1 Unit 565 000Alat Pemadam Kebakaran Mesin dan Peralatan Produksi 5 Unit 30 000Peralatan Laboratorium Mesin dan Peralatan Produksi 1 Paket 750 000Perlengkapan Penunjang Mesin dan Peralatan Produksi 1 Paket 500 000Perlengkapan Bengkel Mesin dan Peralatan Produksi 1 Paket 500 000Reaktor Biodiesel 10 Ton/Hari Mesin dan Peralatan Produksi 1 Paket 8 000 000Mesin Pres 1 Ton/Hari Mesin dan Peralatan Produksi 10 Unit 35 000Mesin Filter 1 Ton/Hari Mesin dan Peralatan Produksi 10 Unit 25 000Tangki Pemurnian 1 Ton/Hari Mesin dan Peralatan Produksi 10 Unit 125 000Komputer Peralatan dan Perlengkapan Kantor 20 Unit 6 500Printer Peralatan dan Perlengkapan Kantor 3 Unit 1 000Faximili Peralatan dan Perlengkapan Kantor 3 Unit 1 500Lemari Arsip Peralatan dan Perlengkapan Kantor 5 Unit 500Lemari Buku Peralatan dan Perlengkapan Kantor 5 Unit 500Meja Kantor Peralatan dan Perlengkapan Kantor 25 Unit 500Kursi Peralatan dan Perlengkapan Kantor 25 Unit 150Meja dan Kursi Tamu Peralatan dan Perlengkapan Kantor 2 Set 1 000Peralatan Tulis Peralatan dan Perlengkapan Kantor 200 Unit 5Mesin Fotocopy Peralatan dan Perlengkapan Kantor 2 Unit 5 000Mobil Operasional Kendaraan 2 Unit 150 000Truk Angkut Barang Kendaraan 1 Unit 300 000Sepeda Motor Operasional Kendaraan 5 Unit 12 000Mobil Box Kendaraan 2 Unit 500 000
85
Modal Aset (lanjutan)
Uraian Jenis Modal Jumlah Satuan HargaSatuan (Ribu Rp)
Kolam Aerob Penanganan Limbah 2 Unit 100 000Kolam Fakultatif Penanganan Limbah 2 Unit 50 000Kolam Aerasi Penanganan Limbah 2 Unit 50 000Kolam Anaerob Penanganan Limbah 2 Unit 50 000Kolam Sedimentasi Penanganan Limbah 2 Unit 50 000Pembangunan Parit Penanganan Limbah 2 Unit 50 000Pipa Instalasi Air Penanganan Limbah 2 Unit 10 000Pompa Air Penanganan Limbah 2 Unit 6 000
Modal Non Aset
Uraian JenisModal Jumlah Satuan HargaSatuan(Ribu Rp)
Tanah dan Survey Pengadaan Tanah dan Survey 6 000 m2 250Perizinan Lain-lain 1 Paket 100 000Perekrutan Karyawan Lain-lain 1 Paket 50 000Uji Coba & Komisioning Pra Operasi 1 Paket 100 000
86
Lampiran 8. Panduan penggunaan perangkat lunak INVESTPRO
A. Sekilas Lintas
Software INVESTPRO merupakan perangkat lunak berbasis Windows yang
mengintegrasikan beberapa fungsi dari analisa kelayakan investasi untuk industri.
Sistem dapat menyediakan informasi secara detail dan lengkap sehingga dapat
mempermudah proses pengambilan keputusan yang berkaitan dengan perencanaan
investasi untuk mendirikan suatu industri. Sistem ini dapat melakukan fungsi
penyimpanan dan pengolahan data masukan menjadi informasi yang berguna untuk
membantu pengambilan keputusan perencanaan investasi industri. Keluaran dari
Software INVESTPRO berupa informasi yang telah diolah, ringkas dan memberikan
kemudahan untuk mendapatkan informasi yang cepat dan akurat serta dapat
dimanfaatkan oleh pihak pengambil keputusan.
Terima Kasih
Splash Screen
87
A. KEBUTUHAN PERANGKAT KERAS DAN PERANGKAT LUNAK
1. Kebutuhan Perangkat Keras
Instalasi sistem informasi manajemen membutuhkan perangkat keras antara lain : a. Satu set komputer dengan processor minimal Pentium Series, dengan RAM
minimal 64 MB b. Monitor SVGA dengan resolusi minimal 800x600 pixel dan lebih dari 256
warna c. Mouse dan Keyboard d. Ruang kosong pada harddisk minimal 100 MB e. CD-ROM f. Printer
2. Kebutuhan Perangkat Lunak
a. Sistem Operasi Microsoft Windows 9x/NT/XP atau yang lebih baru b. Microsoft Data Access Control (MDAC) Versi 2.5 atau yang lebih baru
(Termasuk di dalam paket CD program atau bisa mendownload di www.microsoft.com)
B. INSTALASI PROGRAM SISTEM INFORMASI PRODUKSI
a. Instalasi INVESTPRO
Instalasi program sistem informasi produksi menggunakan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Masukkan CD-ROM INVESTPRO ke dalam drive CD-ROM. Program instalasi
akan mulai secara otomatis. Jika program instalasi tidak otomatis dimulai, klik dua kali icon My Computer, lalu klik dua kali pada icon CD-ROM. Pada jendela yang baru anda pilih, jalankan file Setup.exe untuk menginstal program.
2. Program Setup akan memandu anda untuk melakukan instalasi, menyajikan informasi pada setiap langkah. Bacalah informasi yang ada dengan teliti, lalu klik Next untuk melanjutkan ke langkah berikutnya, atau klik Back untuk kembali.
3. Pilihlah drive dan directory ke mana program akan diinstal. 4. Setelah instalasi selesai jika komputer meminta untuk Restart sebaiknya klik OK
untuk menyempurnakan proses instalasi INVESTPRO pada sistem komputer. 5. Jika instalasi gagal lihat Penanganan Kesalahan. b. Menguninstal program INVESTPRO
Untuk menguninstal program INVESTPRO dengan menggunakan pilihan Program Add/Remove pada Control Panel. Pilih program INVESTPRO pada menu, lalu klik tombol Add/Remove untuk menguninstal.
C. PENANGANAN KESALAHAN
1. Program INVESTPRO tidak dapat diinstal sama sekali : Kemungkinan file Setup.exe rusak, kondisi tersebut dapat terjadi karena
kerusakan CD Setup. Penanganan : Dapatkan kembali CD INVESTPRO Setup yang baru
88
2. Program INVESTPRO tidak dapat dibuka : Kemungkinan terjadi kegagalan saat instalasi. Penanganan : Instal ulang program INVESTPRO 3. Pengguna tidak dapat masuk ke sistem dan keluar dengan pesan error “Nama
Pengguna dan Password salah atau tidak ada” Penanganan : Hubungi administrator dan minta User Id atau Password baru. 4. Gambar dan tampilan sistem tidak lengkap : Resolusi layar kurang dari 800x600 pixel Penanganan : Ubah resolusi layar menjadi 800x600 atau yang lebih besar. 5. Keluar tampilan error ketika membuka form data : Data base belum terhubung ke aplikasi Penanganan : Hubungi administrator
D. FORM UTAMA
Form untuk membuka File DataBase
MainMenu (Menu Utama)
StatusBar (Tanggal / Jam / LevelAkses / HakCipta)
FeatureMenu (Menu Fitur)
89
E. MENU UTAMA DATABASE
1. Membuka DataBase
2. Membuat DataBase Baru
Form untuk membuat File DataBase baru
2. Ketikkan nama DataBase baru
1. Pilih Folder lokasi File DataBase
3. Klik tombol OK untuk melanjutkan
Form untuk membuka File DataBase
2. Pilih file DataBase yang ingin dibuka
1. Pilih Folder lokasi File DataBase
3. Klik tombol OK untuk melanjutkan
90
F. MENU UTAMA ANALISA
1. Analisa Pasar
Form untuk menganalisa pasar
1. Tentukan tahun prakiraan pasar
2. Tentukan jumlah tahun yang digunakan untuk acuan analisa pasar
3. Tentukan persen kapasitas produksi
4. Program otomatis menampilkan hasil
5. Laporan prakiraan 5 tahunan dalam bentuk cetak
91
2. Analisa Lokasi
3. Analisa Finansial
Form untuk menganalisa finansial
2. Program otomatis menampilkan hasil
1. Menentukan asumsi-asumsi investasi
Form untuk menganalisa lokasi
1. Menentukan bobot setiap kriteria
4. Hasil analisa lokasi dalam bentuk peringkat
2. Melengkapi data lokasi alternatif
3. Pilih alternatif yang diperhitungkan
5. Hasil analisa dalam bentuk perhitungan
92
4. Analisa Syariah
Form untuk menganalisa nisbah keuangan syariah
2. Menentukan tipe variabel : a. Variabel tidak bebas =
variabel ditentukan dari asumsi finansial investasi
b. Variabel bebas = variabel dapat ditentukan secara langsung
1. Menentukan model keuangan syariah
3. Hasil perhitungan nisbah
top related