Analytics & BI — AGRODIA

Produksi — Analisis Tren & Heatmap Pencapaian Produksi TBS

YTD Produksi TBS

Jan–Apr 2026 · 3 Kebun

48,750ton

97.5%

+3.2% vs periode sama 2025 target 50,000 ton

BJR Rata-rata

Berat Janjang Rata-rata

22.2kg

98.7%

-0.3 kg vs target 22.5 kg Divisi III lemah

OER Pabrik

Oil Extraction Rate PKS

23.3%

97.9%

+0.1% vs target 23.2% Excellent!

Tren Produksi TBS & BJR — 12 Bulan

TBS Aktual Target BJR

Peak: Jul 2026 · 4,680 ton

Low: Feb 2026 · 3,650 ton

BJR Range: 22.0–22.8 kg

Distribusi per Kebun

Sei Rokan (SR)

12,500 ha · Riau

57%

Batang Hari (BH)

8,500 ha · Jambi

26%

Musi Banyuasin (MB)

6,200 ha · Sumsel

17%

Heatmap Pencapaian — Produksi per Kebun × Bulan

≥100% Target 90–99% <90%

Kebun	Jan	Feb	Mar	Apr	Mei	Jun	Jul	Agu	Sep	Okt	Nov	Des	YTD

Ranking Produktivitas Blok

Top 5 Blok — Produksi Tertinggi

YTD 2026

Bottom 5 Blok — Perlu Perhatian

Perlu Tindak Lanjut

Biaya — Analisis Biaya Operasional & Efisiensi Cost per Ton

Biaya per Ha

YTD Jan–Apr 2026

1,842K/ha

91.1%

-8.9% vs budget Rp 2,020K/ha efisiensi

Total Biaya Operasional

3 Kebun · 27,200 ha

50.1M

90.2%

Rp 55.5M budget · hemat Rp 5.4M

Biaya per Ton TBS

Cost of Production

1,028K/ton

94.0%

+2.1% efisiensi vs 2025

Rasio Biaya/Pendapatan

Cost-to-Revenue Ratio

42.3%

84.6% efisiensi

target <45% · Good

Biaya Aktual vs Budget — per Bulan (Rp Juta)

Aktual Budget

Breakdown Kategori Biaya YTD

Kategori	Budget (Rp M)	Aktual (Rp M)	Selisih	% Budget	Status
Pupuk & Herbisida	18,420	16,880	-1,540	91.6%	On Track
Biaya Panen	14,200	13,450	-750	94.7%	On Track
Pemeliharaan Lahan	9,800	10,120	+320	103.3%	Over
Overhead & Admin	8,600	7,820	-780	90.9%	On Track
Lain-lain	4,480	1,830	-2,650	40.8%	Efisien
TOTAL	55,500	50,100	-5,400	90.3%	Surplus

Komposisi Biaya

Pupuk & Herbisida 33.7%

Biaya Panen 26.8%

Pemeliharaan 20.2%

Overhead 15.6%

Lain-lain 3.7%

Biaya/Ha per Kebun

Sei Rokan (SR) Rp 1,720K

Batang Hari (BH) Rp 1,960K

Musi Banyuasin (MB) Rp 2,080K

Budget/ha: Rp 2,020K — MB over budget

Tren Biaya per Ha — 12 Bulan (Rp Ribu)

Avg Biaya/Ha

Rp 1,842K

Biaya Tertinggi

Rp 2,280K

Mar (puncak pemupukan)

Biaya Terendah

Rp 1,540K

Jan (awal tahun)

Proyeksi Full Year

Rp 1,910K/ha

-5.4% vs budget

Kinerja Mandor — Monitoring Produktivitas & Performa Tim

Total Mandor Aktif

3 Kebun · 12 Divisi

48orang

2 mandor baru bergabung Mar 2026

Pencapaian Rata-rata

YTD vs Target

94.8%

+2.3% vs Q1 2025

Total Premi Dibayar

YTD Jan–Apr 2026

486Juta

Avg Rp 10.1jt/mandor

Tingkat Kehadiran

Rata-rata semua mandor

96.2%

Excellent

Ranking Kinerja Mandor — YTD 2026

#	Nama Mandor	Divisi / Kebun	Pencapaian	BJR Avg	Premi YTD	Hadir	Trend	Status

Distribusi Kinerja

≥100% Target 14 mandor

90–99% 22 mandor

80–89% 9 mandor

<80% 3 mandor

Premi per Kategori

Premi Produksi Rp 312jt

Premi BJR Rp 98jt

Premi Kehadiran Rp 48jt

Premi Kualitas Rp 28jt

Total Rp 486jt

Pencapaian vs Target — Top 10 Mandor

Aktual Target

Pola Absensi Mandor — Apr 2026

Hadir

Izin/Sakit

Alpa

Libur

Prediksi — Model AI & Forecasting Produksi

AI/ML Forecast Engine — AKTIF

Model: LSTM + XGBoost Ensemble · Dilatih dengan data 5 tahun (2020–2024) · Update otomatis setiap hari Senin

LSTM + XGBoost MAPE: 4.2% Update: 19 Apr 2026

Model Accuracy

1 – MAPE

95.8%

Excellent

+1.2% vs model Q1

Prediksi 6 Bulan

Mei – Okt 2026

26,480ton

+2.8% vs target periode sama

Confidence Interval

±95% CI range

±4.8%

Narrow CI — reliable forecast

Training Data Points

Historical records

18,240rows

5 tahun × blok × hari

Prediksi Produksi 6 Bulan — AI/ML Forecast AI Model Active

Aktual (Jan–Apr)

Forecast (Mei–Okt)

Confidence Interval (±95%)

Prediksi Total 6M

26,480 ton

vs Target

+2.8%

Model Accuracy

95.8%

Feature Importance

XGBoost

Model Architecture

LSTM Layer 128 units · 3 layers

XGBoost Trees 500 estimators

Ensemble Weight 60% LSTM / 40% XGB

Lookback Window 90 hari

Re-train Schedule Setiap Minggu

Analisis Skenario — Proyeksi Full Year 2026

Skenario Optimis

+15% Curah Hujan

98,400ton

+8.2% vs target tahunan

Asumsi curah hujan180 mm/bln

BJR target23.0 kg

OER pabrik23.8%

Probability: 18%

Skenario Base Case

Model AI

91,200ton

+2.8% vs target tahunan

Asumsi curah hujan140 mm/bln

BJR target22.5 kg

OER pabrik23.3%

Probability: 62% · Most Likely

Skenario Pesimis

El Niño Risk

82,600ton

-6.8% vs target tahunan

Asumsi curah hujan90 mm/bln

BJR target21.5 kg

OER pabrik22.8%

Probability: 20%

Proyeksi 3 Skenario — Mei–Des 2026

What-If Analysis

Curah Hujan (mm/bln)

60 mm140 mm220 mm

Target BJR (kg)

20 kg22.5 kg25 kg

Luas Panen (%)

70%92%100%

Estimasi Produksi

91,200 ton

vs Target: +2.8%

Export Data & Laporan

Format tersedia: CSV · Excel · PDF · JSON

Produksi Bulanan

TBS, BJR, OER per kebun dan divisi. Periode: Jan–Apr 2026

CSV

XLS

PDF

Kinerja Mandor

Pencapaian target, premi, dan absensi seluruh mandor aktif

CSV

XLS

PDF

Biaya per Hektare

Breakdown biaya operasional per ha per kategori dan kebun

CSV

XLS

PDF

AI Forecast Report

Prediksi 6 bulan, skenario analisis, feature importance

CSV

XLS

PDF

Laporan Terjadwal

Weekly Production Summary

Setiap Senin 07:00 → CEO, GM, Estate Manager

Aktif

Monthly Financial Report

Tanggal 5 setiap bulan → Finance Manager, CEO

Aktif

AI Forecast Weekly

Setiap Senin 06:00 → GM, Estate Manager

Aktif

Block Drill-down — Analisis Kinerja per Blok

Kinerja 20 Blok — Divisi II, Apr 2026

Blok	Luas (ha)	TBS/ha	vs Target	BJR	AKP	Score
D2-A01	32.4	3.21	+12%	24.2	92%	A
D2-A02	28.7	3.08	+7%	23.8	88%	A
D2-A03	30.1	2.86	−1%	23.5	85%	B+
D2-B01	35.2	2.74	−5%	23.1	82%	B
D2-B02	29.8	2.51	−12%	22.4	78%	C+
D2-B03	27.5	2.18	−24%	21.8	71%	D
D2-C01	33.1	3.15	+9%	24.0	90%	A
D2-C02	31.4	2.92	+2%	23.6	86%	B+

Blok Perlu Perhatian: D2-B03

Luas27.5 ha

Tahun Tanam2008

TBS/ha Aktual2.18 ton/ha

Target2.87 ton/ha

Gap−24.0%

BJR21.8 kg (target ≥23.0)

AKP (Angka Kecukupan Panen)71% (target ≥85%)

MandorSuparman (MAN-0089)

AKP rendah — indikasi buah lewat matang

TBS/ha — 6 Bulan Terakhir

Revenue Forecasting — Prediksi Pendapatan

Proyeksi Pendapatan FY26

Rp 64.8 Miliar

Realisasi YTD

Rp 16.5 Miliar

Proyeksi Q2 2026

Rp 17.2 Miliar

Akurasi Model

94.2 %

Proyeksi Pendapatan 12 Bulan ke Depan

■ Realisasi ■ Proyeksi ■ Interval Konfiden 95%

Asumsi Model

Harga CPO Avg (Rp/kg)

Produksi TBS Q2 (ton)

OER Target (%)

Kurs USD/IDR

Sensitivitas Harga CPO

Harga CPO	Pendapatan FY	vs Base
Rp 9.500/kg	Rp 53.4 M	−17.6%
Rp 10.500/kg	Rp 59.0 M	−8.9%
Rp 11.500/kg (Base)	Rp 64.8 M	—
Rp 12.500/kg	Rp 70.4 M	+8.6%
Rp 13.500/kg	Rp 76.1 M	+17.4%

Benchmark Antar Estate — Perbandingan Kinerja

Estate Terbaik

TBS/ha tertinggi

Sei Rokan

3.12 ton/ha

OER Terbaik

23.8 %

Cost/Kg TBS Terendah

Rp 892 /kg

Gap Terbesar

Antara estate

+18 %

Perbandingan KPI — April 2026

Estate	Luas (ha)	TBS/ha	vs Target	OER (%)	BJR (kg)	Cost/kg	AKP (%)	Rank
Sei Rokan	3.840	3.12	+8.7%	23.8	24.1	Rp 892	94%	#1
Mandah	2.640	2.91	+1.4%	23.4	23.7	Rp 940	88%	#2
Buatan	2.112	2.64	−8.0%	22.9	22.8	Rp 1.024	79%	#3

Perbandingan TBS/ha — 12 Bulan

Inisiatif Peningkatan — Estate Buatan

Gap terbesar: TBS/ha 8% di bawah target. Rencana aksi:

Audit soil test seluruh blok (Mei 2026)

Perbaikan jadwal pemupukan MOP (Jun 2026)

Training mandor AKP (Apr 2026)

Penambahan tenaga panen (Mar 2026)

Review sensus pokok (Jul 2026)

Optimasi rute TPH (Mei 2026)

Advanced Analytics — Statistik Multivariat & Korelasi Produksi

Korelasi BJR vs Curah Hujan

r = 0.74

Korelasi kuat positif

Lag Effect Optimal

45 hari

Pemupukan → panen

R² Model Prediksi

0.89

Akurasi regresi multivariat

Outlier Terdeteksi

12 blok

Perlu investigasi lanjut

Distribusi BJR per Blok

Mean24.1 kg

Median23.8 kg

Std Dev±2.4 kg

Skewness-0.18

Lag Effect Analysis — Pemupukan vs Panen

Korelasi tertinggi pada lag 45 hari — pupuk MOP menunjukkan dampak nyata pada BJR setelah 6–7 minggu aplikasi.

Cost vs Production Cross-Analysis — per Blok

High Prod / Low Cost — Efisien (68 blok)

High Prod / High Cost — Perlu efisiensi (42 blok)

Low Prod / Low Cost — Potensi (87 blok)

Low Prod / High Cost — Prioritas perbaikan (43 blok)

Top 5 Blok Prioritas Perbaikan

Blok	Produksi	Biaya/kg	Kuadran	Rekomendasi
C02	3.8 ton/ha	Rp 1.205	D	Audit PHT + Pupuk
E03	4.2 ton/ha	Rp 980	C	Review rute panen
B07	3.5 ton/ha	Rp 1.140	D	Replanting assessment
D04	4.0 ton/ha	Rp 960	C	Optimasi pemupukan
A06	4.5 ton/ha	Rp 920	B	Monitor kehadiran

Matriks Korelasi — Faktor Produksi

Pearson correlation · 12 bulan terakhir

BJR

Curah Hujan

Pupuk

AKP

Umur Pohon

PHT

BJR

1.00

0.74

0.61

0.58

-0.42

0.31

Curah Hujan

0.74

1.00

0.28

0.09

-0.18

0.22

Pupuk

0.61

0.28

1.00

0.34

-0.25

0.52

AKP

0.58

0.09

0.34

1.00

-0.11

0.29

Umur Pohon

-0.42

-0.18

-0.25

-0.11

1.00

-0.38

PHT

0.31

0.22

0.52

0.29

-0.38

1.00

Kuat (≥0.6) Sedang (0.4–0.6) Lemah (0.1–0.4) Negatif Tidak signifikan