Beranda > Algoritma dan Metode, Ilmu Komputer, Informatika, Sistem Informasi, Teknologi > Decission Scoring Determining of Development Renewable Energy Center Based Region Cluster with SAWP Method

Decission Scoring Determining of Development Renewable Energy Center Based Region Cluster with SAWP Method

1qBerdasarkan undang-undang energi pemerintah diwajibkan untuk mengembangkan energi alternatif berbahan baku kelapa sawit. Hal senada juga diamanatkan sebagai bentuk pemerataan pembangunan energi untuk setiap wilayah dalam bentuk pengambilan keputusan. Metode Simple Additive Weighting mampu memberikan solusi terbaik dalam menentukan keputusan sebagai penentu pusat pengembang energi terbarukan. Hasil keputusan diperkuat dengan metode Weighting Product yang dapat menormalkan bobot hingga mencapai nilai mutlak sama dengan 1 yang dihasilkan berdasarkan eigen metode Analytic Hierarchy Process, alternatif terpilih yaitu Bagan Sinembah sebesar 0,8090 dengan persentase 25% dari 5 alternatif. Selain itu untuk menelusuri kemungkinan alternatif yang tidak terpilih menjadi alternatif prioritas digunakan pengambilan keputusan secara berkelompok menggunakan metode K-Means Clustering. Perbandingan antara hasil keputusan dengan kriteria utama LSP dan HPP memiliki trend terbaik dengan nilai kedekatan 2,45% pada cluster SAWP dibandingkan dengan trend data pada masing-masing cluster. Hasil akhir diperoleh bahwa kriteria utama LSP dan HPP bukan merupakan kriteria dominan yang dapat mempengaruhi hasil mutlak keputusan final baik menggunakan SAW maupun WP. Potensi energi yang dihasilkan dari produksi kelapa sawit keseluruhan dengan menghitung limbah cangkang, serat dan tandan buah kosong akan menghasilkan 135% energi listrik yang dapat mengaliri wilayah Riau.

English:

Based on energy law, the government is required to develop alternative energy made from palm. Furthermore, it is also mandated as an equalization of energy development for each region in taking decision. Simple Addictive Weighting is able to give the best solution in determining decision as determine the renewable energy center. The result is reinforced by applying Weighting Product which can normalize the weight up to reaches the absolute value equals 1 that was yielded based on eigen Analytic Hierarchy process method, that alternative chosen was Bagan Sinembah (0.8090) in which the percentage was 25% from 5 alternative. Besides, to find out the possibility of alternative that was not chosen be primary alternative was used taking decision in group by using K –Means Clustering method. The comparison between the result of main criterion LSP and HPP that have the best trend in which contiguity value was 2.45% in SAWP cluster compare with trend data in each cluster. The result can be concluded that the main criterion of LSP and HPP were not dominant criteria which can influence the absolute value final decision either by using SAW or WP. The potential energy that already yielded from palm production entirely by calculating waste of shield, fiber frond, and an empty bunch of palm that will yield 135% electrical energy which can flow through Riau area.

Pendahuluan

Perkembangan energi di Indonesia mengalami perubahan dari negara pengekspor menjadi negara pengimpor. Berbagai kebijakan pemerintah daerah maupun pusat yang ditetapkan untuk menyelamatkan energi terus dilakukan, namun hal itu dirasakan oleh berbagai pihak belum secara maksimal. Krisis energi yang dialami sebagian besar wilayah pelosok Nusantara memberikan dampak negatif bagi pertumbuhan sektor ekonomi. Setiap tahunnya kirsis energi selalu melanda wilayah-wilayah penghasil energi utama seperti Provinsi Riau.

Blueprint pengelolaan energi nasional 2006-2025 menyatakan bahwa persoalan terbesar terkait krisis energi di Indonesia yaitu struktur Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) masih tergantung pada sektor migas dan subsidi Bahan Bakar Minyak (BBM), belum optimalnya industri energi, keterbatasan infrastruktur energi, belum tercapainya harga keekonomian energi serta belum efisiennya pemanfaatan energi (Elinur, 2012). Hal demikian yang menyebabkan produktivitas energi dan perekonomian di Indonesia semakin melemah, terutama terkait permasalahan ketergantungan terhadap BBM yang semakin lama energi fosil akan semakin berkurang (Pudyantoro, 2012).

Undang-undang energi No. 30/ 2007 pasal 20 ayat 4 menyatakan bahwa penyediaan dan pemanfaatan energi baru dan terbarukan wajib ditingkatkan oleh pemerintah pusat dan pemerintah daerah sesuai dengan kewenangannya. Salah satu energi terbarukan yang dimaksud adalah biomassa berbahan baku limbah kelapa sawit (Kusdiana, 2008). Bahan baku dan limbah kelapa sawit akan dilakukan konversi menggunakan teknologi energi yang dapat digunakan untuk menghasilkan energi listrik sebagai sumber bahan bakar utama PLTU (Mahajoeno, 2008). Demikian juga, energi listrik yang dihasilkan oleh konversi energi ini sangat bergantung dari limbah yang dihasilkan oleh pusat pengolahan minyak kelapa sawit (Kusuma, 2011).

Provinsi Riau merupakan Provinsi dengan luas 8,91 juta Ha sangat berpotensi untuk menghasilkan kelapa sawit terbesar di Indonesia karena memiliki lahan perkebunan seluas 2,26 juta Ha dengan rata-rata produksi sebesar 6,93 juta ton per tahun yang tersebar di berbagai kabupaten (BPS Riau dalam Angka, 2013). Produktivitas kelapa sawit di Provinsi Riau setiap tahun mengalami peningkatan baik produksi maupun luas lahan perkebunan. Hal ini menjadi gambaran akan terwujudnya energi alternatif berbahan baku kelapa sawit untuk masa mendatang. Berdasarkan riset yang telah dilakukan oleh Partogi Tahun 2013, dengan jumlah produksi kelapa sawit di Riau mampu menghasilkan energi lebih dari 135% dapat mengaliri wilayah Riau.

Keterkaitan antara energi alternatif masa depan dengan produksi kelapa sawit tidak terlepas dengan kondisi data masa lalu yang bersifat time series. Kondisi ini mampu memberikan gambaran keefektifan sebuah daerah dalam mengembangkan energi biomassa, dengan sumber yang memadai dan tidak kurang pasokan bahan bakunya (Kusdiana, 2008). Abdulah dan Sulaiman merincikan komposisi pembagian limbah kelapa sawit yang mampu dikonversi menjadi energi terbarukan yang terdiri dari  cangkang 6%, serabut 15% dan tandan buah kosong 23% (Abdulah dan Sulaiman, 2013 dalam Nur, 2014). Jika dikaitkan dengan jumlah produksi kelapa sawit di Riau akan mampu menghasilkan 91% energi baru terbarukan yang masing-masing tersebar di wilayah Riau. Oleh sebab itu, Pemerintah diharapkan mampu mengkoordinir dan menentukan prioritas kebijakan terkait pemerataan energi pada suatu wilayah dengan wujud perankingan penentuan pusat pengembang energi terbarukan dalam bentuk pengambilan keputusan. Permasalahan terbesar dalam penentuan tersebut hanya dilihat berdasarkan aspek luas perkebunan dan jumlah produksi per tahun, beberapa aspek lain yang memiliki peranan penting sering diabaikan.

Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan metode yang merefleksikan cara orang berfikir (Saaty, 2008) adalah salah satu dari serangkaian banyak metode dalam grup Multi-Atribute Decision Making (MADM) yang merupakan metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan kriteria tertentu (Jarial, 2012), serta model peringkat sederhana yang mampu memberikan solusi terbaik dari serangkaian beberapa alternatif yang diberikan (Kumar, 2013). Selain AHP metode yang termasuk kedalam kelompok MADM adalah Simple Additive Weighting (SAW) yang mengusung konsep mencari penjumlahan terbobot dari peringkat kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Memariani, 2009). Demikian juga dengan metode Wieghting Product (WP) yang mampu memberikan nilai normalisasi untuk mencapai tingkat maksimum penjumlahan pembobotan (Kusumadewi, 2011).

Sameer Kumar tahun 2013 menyatakan bahwa beberapa metode MADM merupakan metode dengan model peringkat sederhana yang mampu memberikan solusi terbaik dari serangkaian beberapa alternatif yang diberikan (Kumar, 2013). Disisi lain SAW merupakan metode pendukung keputusan dengan sistem pembobotan yang mampu memberikan sebuah keputusan terbaik, hal itu dinyakatan oleh Alireza Afshari, Majid Mojahed dan Rosnah Mohd Yusuff tahun 2010. Sammer Kumar juga menyatakan bahwa metode WP merupakan metode yang memaksimalkan penjumlahan terbobot serta mempertimbangkan nilai negatif dan positif untuk setiap alternatif kepentingan  (Kumar, 2013).

Pada penelitian-penelitian sebelumnya kasus pembobotan MADM biasanya pengambil keputusan memberikan bobot preferensi berupa nilai langsung berdasarkan tingkat kepentingan, sedangkan pada kasus ini pembobotan akan dilakukan dengan menggunakan nilai eigen perbandingan berpasangan metode AHP. Cara ini dapat meminimalisir hasil keputusan yang selalu berubah-ubah (Afshari, et al. 2010). Selain itu pengambilan keputusan akan dilakukan berdasarkan kelompok-kelompok tertentu menggunakan K-Means Clustering untuk mencari alternatif terpilih secara maksimal, kemudian menggabungkan hasil ranking terbaik untuk dilakukan pengambilan keputusan final. Dengan Euclidean distance space dan nilai centroid, K-Means Clustering dapat mengelompokkan alternatif berdasarkan kriteria yang digunakan (Mustakim, 2012). Dari beberapa pemaparan diatas, tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan serangkaian hasil keputusan berdasarkan cluster alternatif menggunakan metode SAW dan WP berdasarkan pembobotan AHP, sehingga goal utama dari penelitian ini mampu meberikan rekomendasi kepada pemerintah dalam menentukan kebijakan terkait wilayah pengembangan energi terbarukan yang didasarkan atas 6 kriteria yaitu Jumlah Desa (JD), Jumlah Penduduk (JP), Kepadatan Penduduk (KP), Luas Sektor Perkebunan (LSP), Hasil Produksi Perkebunan (HPP) dan Jumlah Pabrik Kelapa Sawit (PKS).

Referensi:

Afshari A, Mojahed M, Yusuff RM. 2010. Simple Additive Weighting approach to Personnel Selection problem. International Journal of Innovation, Management and Technology. 1(5): 511-515.

Agusta Y. 2007. K-Means – Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait. Jurnal Sistem dan Informatika. 3(1): 47-60

Badri S. 2008. Proses Keputusan Dengan Metode AHP (Aplikasi Model untuk Mengembangkan Klaster Agroindustri Kelapa Sawit). Seminar Nasional Teknologi Informasi 2008. 3(2):12-22.

[BPS] Badan Pusat Statistik Provinsi Riau. 2013. Riau Dalam Angka 2006-2013 dan Kabupaten Dalam Angka 2006-2013.

Celebi, Emre M. 2012. Deterministic Initialization of The K-Means Algorithm Using Hierarchical Clustering. International Journal of Pattern Recognition and Artifcial Intelligence. 26(7): 55-61.

[Disbun] Dinas Perkebunan Provinsi Riau. 2013. Perkembangan Luas Perkebunan dan Produksi Kelapa Sawit Provinsi Riau.

Elinur. 2011. Analisis Konsumsi dan Penyediaan Energi dalam Perekonomian Indonesia. [Tesis]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.

Jain YK dan Bhandare SK. 2011. Min Max Normalization Based Data Perturbation Method for Privacy Protection. International Journal of Computer & communication Technology. 2(8): 45-50

Jarial SK dan Garg RK. 2012. Ranking of Vendors Based on Criteria by MCDM-Matrix Method-A Case Study for Commercial Vehicles in an Industry. International Journal of Latest Research in Science and Technology. 1(4): 337-341

Kusdiana D. 2008. Kondisi Riil Kebutuhan Energi di Indonesia dan Sumber-sumber Energi Alternatif Terbarukan. Diektorat Jendral Listrik dan Pemanfaatan Energi Departemen Energi dan Sumber Daya Mineral.

Kumar DS, Radhika S, Suman KNS. 2013. MADM Methods for Finding The Right Personnel in Academic Institutions. International Journal of u- and e- Service, Science and Technology. 6(5): 133-144.

Kusumadewi S, Hartati S, Harjoko A, Wardoyo R. 2006. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Jogjakarta: Graha Ilmu.

Kusumadewi S dan Hartati S. 2011. Sensitivity Analysis of Multi-Attribute Decision Making Methods in Clinical Group Decision Support System. Interational Conference Informatics Department, Indonesia Islamic University Yogyakarta, Indonesia.

Kusuma IP. 2011. Studi Pemanfaatan Biomassa Limbah Kelapa Sawit Sebagai Bahan Bakar Pembangkit Listrik Tenaga Uap di Kalimantan Selatan (Studi Kasus Kabupaten Tanah Laut). Prociding Seminar Nasional Teknologi Industri.

Mahajoeno E. 2008. Pengembangan Energi Terbarukan Dari Limbah Cair Pabrik Minyak Kelapa Sawit. [Tesis]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.

Mariana A. 2005. Rancang bangun Sistem Penunjang Keputusan Investasi pada Industri Biodisel Kelapa Sawit Menggunakan Model Sistem Dinamis. . [Disertasi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.

Marimin, 2005. Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk. Jakarta: Grasindo.

Memariani A, Amini A, Alinezhad A. 2009. Sensitivity Analysis of Simple Additive Weighting Method (SAW): The Results of Change in the Weight of One Attribute on Final Ranking of Alternatives. Journal of Industrial Engineering. 4(1):13- 18.

Mustakim, 2012. Pemetaan Digital dan Pengelompokan Lahan Hijau di Wilayah Provinsi Riau Berdasarkan Knoledge Discovery in Databases (KDD) dengan Teknik K-Means Mining. Procedings Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 4. 78-88. ISSN : 2085-9902

Nur SM. 2014. Karakteristik Kelapa Sawit Sebagai Bahan Baku Bioenergi. Kalimantan: San Design.

Partogi D, Amin MN, dan Kasim ST. 2013. Analisis Biaya Produksi Listrik Per KWh Menggunakan Bahan Bakar Biogas Limbah Cair Kelapa Sawit (Aplikasi pada PLTBGS PKS Tandun). Singuda Ensikom. 3 (1): 17-22.

Patel VR dan Rupa GM. 2011. Impact of Outlier Removal and Normalization Approach in Modified K-Means Clustering Algorithm. IJCSI International Journal of Computer Science Issues. 8(5): 111-121.

Pudyantoro AR. 2012. Dampak Kebijakan Fiskal dan Sektor Hulu Migas Terhadap Perekonomian Provinsi Riau. [Tesis]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.

Saaty TL. 2008. Decision Making with The Analytic Hierarchy Process. International Journal Services Sciences. 1(1): 83-98.

Salman R dan Kecman V. 2011. Fast K-Means Algorithm Clustering. International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC). 3(4): 76-85.

Dipublish pada Jurnal Teknologi Industri Pertanian IPB Volume 25 Tahun 2015

  1. Belum ada komentar.
  1. No trackbacks yet.

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout /  Ubah )

Foto Google

You are commenting using your Google account. Logout /  Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout /  Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout /  Ubah )

Connecting to %s

%d blogger menyukai ini: