Perancangan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Investasi Untuk Penentuan Potensi Batubara Pada Suatu Area Dengan Metode Forward Chaining Berbasis Web

(1)

PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

INVESTASI UNTUK PENENTUAN POTENSI BATUBARA

PADA SUATU AREA DENGAN METODE FORWARD

CHAINING BERBASIS WEB

DRAFT SKRIPSI

FADLIANSYAH NASUTION

061401086

PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2011

(2)

PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN INVESTASI UNTUK PENENTUAN POTENSI BATUBARA PADA SUATU AREA

DENGAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEB

DRAFT SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer

FADLIANSYAH NASUTION 061401086

PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2011

(3)

PERSETUJUAN

Judul : PERANCANGAN APLIKASI SISTEM

PENDUKUNG KEPUTUSAN INVESTASI UNTUK PENENTUAN POTENSI BATUBARA PADA SUATU AREA DENGAN METODE FORWARD

CHAINING BERBASIS WEB

Kategori : SKRIPSI

Nama : FADLIANSYAH NASUTION

Nomor Induk Mahasiswa : 061401086

Program Studi : S1 ILMU KOMPUTER

Departemen : ILMU KOMPUTER

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di

Medan, 21 Juni 2011 Komisi Pembimbing :

Pembimbing 2 Pembimbing 1

M. Andri B, ST, MCompSc, MEM Maya Silvi Lydia, Bsc, Msc NIP 197510082008011001 NIP 197401272002122001

Diketahui/Disetujui oleh

Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,

Drs. Poltak Sihombing, M.Kom NIP 196203171991031001

(4)

PERNYATAAN

PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN INVESTASI UNTUK PENENTUAN POTENSI BATUBARA PADA SUATU AREA DENGAN

METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEB

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, 21 Juni 2011

FADLIANSYAH NASUTION 061401086

(5)

(6)

PENGHARGAAN

Alhamdulillah penulis ucapkan kepada Sang Khaliq Allah SWT yang melimpahkan rahmat dan karunia-Nya sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.

Ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya penulis sampaikan kepada Ibu Maya Silvi Lydia, BSc, MSc selaku Dosen Pembimbing I dan Bapak Muhammad Andri Budiman, ST, MCompSc, MEM selaku Dosen Pembimbing II yang telah memberikan bimbingan, saran dan masukan kepada penulis untuk menyempurnakan tulisan ini. Selanjutnya kepada para Dosen Pembanding Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis dan Bapak Syahril Efendi, SSi, MIT atas kritik dan saran yang sangat berguna bagi penulis. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer, Bapak Drs. Poltak Sihombing, M.Kom dan Ibu Maya Silvi Lydia, BSc, MSc. Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara serta semua dosen dan pegawai Program Studi S1 Ilmu Komputer.

Tidak lupa penulis juga menghaturkan terima kasih kepada ibunda dan nenek tercinta, Hj. T. Nila Kesuma, Hj. T. Marinah serta abang tercinta Fuad Ahmadin Nasution ST, Fauzi Akbar Nasution ST dan adik tersayang, Faisal Amin Nasution Amd yang telah mendukung dan memberi semangat dalam pengerjaan skripsi ini. Terima kasih penulis ucapkan kepada abang Samsul Anwar ST yang telah membantu memberikan data-data. Selain itu, penulis juga mengucapkan banyak terima kasih kepada sahabat-sahabat dan rekan-rekan kuliah lainnya di Program Studi S1 Ilmu Komputer terutama Muhammad Alvin S.kom dan Sri Melvani Hardi S.Kom yang telah membantu memberikan solusi dan bersedia menjadi partner sharing , semangat serta bantuan dalam menyelesaikan skripsi ini. Semoga Allah SWT akan membalasnya. Amin ya Rabbal ‘alamin.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat kekurangan. Oleh karena itu, kepada pembaca agar kiranya memberikan kritik dan saran yang sifatnya membangun demi kesempurnaan skripsi ini, sehingga dapat bermanfaat bagi kita semuanya.

(7)

ABSTRAK

Penelitian ini bertujuan untuk membangun satu aplikasi berdasarkan sistem pendukung keputusan. Aplikasi berbasis web ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Metode pengembangan yang digunakan adalah forward chaining, yang memberikan kesimpulan berdasarkan hubungan antar fakta. Aplikasi ini meliputi modul-modul penentuan kualitas batubara, penentuan kuantitas batubara, perhitungan perkiraan total harga berdasarkan kualitas dan kuantitas yang diperoleh, pengumpulan data komersial, serta pembuatan laporan dalam bentuk excel. Objektif utama aplikasi ini menunjukkan bagaimana metode forward chaining digunakan dalam menentukan kualitas batubara berdasarkan data-data yang diperoleh di lapangan.

(8)

THE DESIGN OF INVESTMENT DECISION SUPPORT SYSTEM TO DETERMINE THE COAL POTENTIAL IN AN AREA WITH A

WEB-BASED FORWARD CHAINING METHOD ABSTRACT

This research aims to develop an application based on decision support system. This web-based application is built by using PHP programming language and MySql database. This research uses Forward Chaining method, that gives conclusion based on the relation of facts. This application includes modules for deciding the quality of coal, the quantity of coal, calculating the estimation of total price based on the obtained by quality & quantity, collecting commercial data and creating report in excel. The main objective of this application to show how forward chaining method is used to determine the quality of coal based on the data found in area.

(9)

(10)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Abstrak v

Abstract vi

Daftar Isi vii

Daftar Tabel ix

Daftar Gambar x

Bab 1 Pendahuluan 1

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Rumusan Masalah 2

1.3 Batasan Masalah 3

1.4 Tujuan Penelitian 3

1.5 Manfaat Penelitian 3

1.6 Metode Penelitian 4

1.7 Sistematika Penulisan 4

Bab 2 Tinjauan Pustaka 7

2.1 Sistem Pendukung Keputusan 7

2.1.1 Karakteristik dan Kemampuan SPK 9

2.1.2 Keuntungan SPK 11

2.1.3 Komponen SPK 12

2.2 ForwardChaining 13

2.3 Batubara 15

2.3.1 Cara Terbentuknya Batubara 16

2.3.2 Klasifikasi Batubara 18

2.3.2.1 Klasifikasi Batubara Berdasarkan Atas Nilai Kalor 21 2.3.2.2 Klasifikasi Batubara Menurut ASTM 21

2.3.2.3 Kualitas Batubara 23

2.3.3 Sumber Daya dan Cadangan Batubara 23 2.3.3.1 Sumber Daya Batubara Hipotetik

(Hipothetical Coal Resource) 24

2.3.3.2 Sumber Daya Batubara Tereka

(Inferred Coal Resource) 24

2.3.3.3 Sumber Daya Batubara Tertunjuk

(Indicated Coal Resource) 25

2.3.3.4 Sumber Daya Batubara Terukur

(Measured Coal Resourced) 25

2.3.3.5 Perhitungan Cadangan Batubara Menggunakan

(11)

(12)

Bab 3 Analisis dan Perancangan Sistem 29

3.1 Analisis 29

3.1.1 Gambaran Umum Sistem 29

3.1.2 Analisis Permasalahan Sistem Pendukung Keputusan 30

3.2 Model Analisis 31

3.2.1 DFD Level 0 31

3.2.2 DFD Level 1 32

3.2.3 Perancangan Flowchart Sistem 35

3.2.4 Kamus Data 44

3.3 Perancangan antarmuka(interface) 45

3.3.1 Rancangan Menu Utama 46

3.3.2 Rancangan Halaman Menu Kualitas Batubara 47 3.3.3 Rancangan Halaman Menu Kuantitas Batubara 47

3.3.4 Rancangan Halaman Komersial 51

3.3.5 Rancangan Halaman About US 52

3.3.6 Rancangan Halaman Login Admin 53

3.3.7 Rancangan Halaman Admin 53

3.3.8 Rancangan Halaman Admin News 54

3.3.9 Rancangan Halaman Admin Pengaturan 55

Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem 56

4.1 Pembahasan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Potensi Batubara Pada Suatu Area dan Menentukan Kelayakan

untuk Berinvestasi 56

4.1.1 Halaman Utama 56

4.1.1.1 Halaman Menu Home 56

4.1.1.2 Halaman Menu News 57

4.1.1.3 Halaman Menu Kualitas Batubara 58 4.1.1.4 Halaman Menu Kuantitas Batubara 59

4.1.1.5 Halaman Menu Komersial 63

4.1.1.6 Halaman Hasil 65

4.1.1.7 Halaman Menu About Us 65

4.1.1.8 Halaman Menu Admin 66

4.1.2 Halaman Administrator 66

4.1.2.1 Halaman Menu Admin News 67 4.1.2.2 Halaman Menu Admin Pengaturan 68

4.2 Pengujian Sistem 69

Bab 5 Kesimpulan dan Saran 73

5.1 Kesimpulan 73

5.2 Saran 73

(13)

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1 Perbedaan SPK dengan EDP 7

Tabel 2.2 Pengertian SPK 8

Tabel 2.3 Contoh Aturan penalaran Forward Chaining (Alur Maju) 13

Tabel 2.4 Fakta baru pada saat inferensi 15

Tabel 2.5 Klasifikasi Batubara Menurut ASTM 22

Tabel 3.1 Tabel Config 45

Tabel 3.2 Tabel News 45

(14)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1 Karakteristik dan Kemampuan SPK 9

Gambar 2.2 Komponen SPK 12

Gambar 2.3 Alur inferensi Forward Chaining 15

Gambar 2.4 Urutan Proses Pembatubaraan 17

Gambar 2.5 Skema Pembentukan Batubara 18

Gambar 2.6 Sketsa Perhitungan Volume Endapan Dengan Rumus Mean Area 26 Gambar 2.7 Sketsa Perhitungan Volume Endapan Dengan Rumus Prismoida 27 Gambar 2.8 Sketsa Perhitungan Volume Endapan Dengan Rumus

Kerucut terpancung 27

Gambar 2.9 Sketsa Perhitungan Volume endapan Dengan Rumus Obelisk 28

Gambar 3.1 DFD Level 0 31

Gambar 3.2 DFD Level 1 33

Gambar 3.3 Flowchart Kualitas Batubara 36

Gambar 3.4 Lanjutan Flowchart Kualitas Batubara (1) 37 Gambar 3.5 Lanjutan Flowchart Kualitas Batubara (2) 38 Gambar 3.6 Lanjutan Flowchart Kualitas Batubara (3) 39

Gambar 3.7 Flowchart Kuantitas Batubara 43

Gambar 3.8 Rancangan Halaman News 46

Gambar 3.9 Rancangan Halaman Kualitas Batubara 47

Gambar 3.10 Rancangan Halaman Kuantitas Batubara 48

Gambar 3.11 Lanjutan Rancangan Halaman Kuantitas Batubara (1) 49 Gambar 3.12 Lanjutan Rancangan Halaman Kuantitas Batubara (2) 49 Gambar 3.13 Lanjutan Rancangan Halaman Kuantitas Batubara (3) 50 Gambar 3.14 Rancangan Halaman Hasil Kuantitas Batubara 50

Gambar 3.15 Rancangan Halaman Menu Komersial 51

Gambar 3.16 Rancangan Halaman Hasil 52

Gambar 3.17 Rancangan Halaman Menu About Us 52

Gambar 3.18 Rancangan Halaman Login Admin 53

Gambar 3.19 Rancangan Halaman Admin 54

Gambar 3.20 Rancangan Halaman Admin Data News 54

Gambar 3.21 Rancangan Halaman Admin Pengaturan 55

Gambar 4.1 Tampilan Halaman Utama 57

Gambar 4.2 Tampilan Halaman Menu News 57

Gambar 4.3 Tampilan Halaman Kualitas Batubara 58

Gambar 4.4 Tampilan Halaman Lanjutan Kualitas Batubara 58 Gambar 4.5 Tampilan Halaman Hasil Kualitas Batubara 59 Gambar 4.6 Tampilan Halaman Menu Kuantitas Batubara 60 Gambar 4.7 Tampilan Halaman Lanjutan Menu Kuantitas Batubara (1) 60 Gambar 4.8 Tampilan Halaman Lanjutan Menu Kuantitas Batubara (2) 61 Gambar 4.9 Tampilan Halaman Lanjutan Menu Kuantitas Batubara (3) 61 Gambar 4.10 Tampilan Halaman Lanjutan Menu Kuantitas Batubara (4) 62 Gambar 4.11 Tampilan Halaman Lanjutan Menu Kuantitas Batubara (5) 62

(15)

Gambar 4.12 Tampilan Halaman Lanjutan Menu Kuantitas Batubara (6) 63

Gambar 4.13 Tampilan Halaman Menu Komersial 63

Gambar 4.14 Tampilan Halaman Menu Lanjutan Komersial (1) 64 Gambar 4.15 Tampilan Halaman Menu Lanjutan Komersial (2) 64 Gambar 4.16 Tampilan Halaman Hasil Untuk Download 65

Gambar 4.17 Tampilan Halaman Menu About Us 65

Gambar 4.18 Tampilan Halaman Menu Admin 66

Gambar 4.19 Tampilan Halaman Menu Administrator 67

Gambar 4.20 Tampilan Halaman Menu Admin News 68

(16)

ABSTRAK

(17)

THE DESIGN OF INVESTMENT DECISION SUPPORT SYSTEM TO DETERMINE THE COAL POTENTIAL IN AN AREA WITH A

WEB-BASED FORWARD CHAINING METHOD ABSTRACT

(18)

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Dengan adanya kemajuan teknologi yang semakin pesat menjadikan segala sesuatu tidak dapat lepas dari dunia teknologi informasi. Semenjak munculnya internet maka kecepatan informasi juga sangat mempengaruhi segala bentuk aspek kehidupan manusia, dimana informasi yang cepat sangat dibutuhkan dalam mengambil suatu keputusan. Begitu juga dalam dunia bisnis, informasi yang cepat merupakan kebutuhan yang utama dimana persaingan bisnis yang ketat menuntut sesuatu yang up

to date agar tidak kalah berkompetisi dengan pesaing bisnisnya.

Pada dunia bisnis suatu investasi mutlak diperlukan demi menjalankan roda bisnis, dan di dalam menenentukan investasi keputusan yang bijak sangat diperlukan karena ini berpengaruh besar terhadap hasil yang akan diperoleh dari suatu investasi. Oleh karena itu diperlukanlah suatu sistem yang mampu membantu seorang pengambil keputusan (decision maker) dalam menentukan keputusan yang tepat.

Di era teknologi sekarang peran komputer sangat mutlak diperlukan dalam memperoleh informasi dan data yang tepat. Komputer juga dapat memberikan solusi bagi para pelaku bisnis dalam menentukan langkah yang tepat untuk menentukan suatu keputusan.

Pada saat ini industri pertambangan merupakan industri yang menggairahkan dimana industri ini mampu menghasilkan profit yang besar. Salah satu diantaranya adalah industri pertambangan mineral batubara. kebutuhan akan batubara sangat banyak untuk industri yang lain dan kehidupan manusia.

(19)

Walaupun termasuk industri yang menggiurkan tapi banyak pelaku bisnis yang masih belum berani berinvestasi dalam bisnis ini karena keterbatasan pengetahuan dan informasi. Maka di perlukan suatu sistem pendukung keputusan yang bersifat dinamis, informatif dan user friendly untuk membantu para pelaku bisnis mengambil keputusan dalam berinvestasi di bisnis industri batubara ini.

Atas dasar ini maka penulis tertarik untuk membangun suatu sistem pendukung keputusan yang mana membantu seorang pengambil keputusan untuk menentukan investasi pada suatu industri batubara. Dengan metode forward chaining

maka pengambil keputusan dapat memasukkan data yang diperoleh dari lapangan sehingga pengambil keputusan bisa melihat langsung tahapan dari suatu proses penelitian seorang geolog dalam melakukan penelitiannya.

Untuk mendukung seorang pengambil keputusan yang mempunyai mobilitas yang tinggi dengan waktu yang sangat padat, maka sistem ini akan dibuat berbasis

web, sehingga para pelaku bisni dapat mengaksesnya dimanapun. Sistem yang berbasis web memudahkan para pengguna dalam menentukan keputusan karena bisa diakses oleh siapapun dan dimanapun pengguna berada tanpa harus memiliki sistem ini pada perangkat mereka. Jadi hanya memerlukan sebuah web browser yang sudah terinstal pada perangkat para pengguna, sistem ini sudah dapat bekerja.

1.1 Rumusan Masalah

Secara umum pokok permasalahan yang dikaji dalam penelitian ini adalah bagaimana merancang dan membangun suatu aplikasi sistem pendukung keputusan berbasis web yang dinamis dengan tampilan yang menarik dan user friendly yang mampu memberikan suatu informasi tentang potensi batubara pada suatu area dengan menggunakan metode forward chaining berdasarkan data yang diperoleh di lapangan.

(20)

1.1 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySql.

2. Aplikasi ini hanya membatasi pada penelitian barang tambang batubara saja dengan parameter yang sudah ditentukan.

3. Penghitungan cadangan batubara hanya menggunakan metode cross section saja. 4. Sistem pendukung keputusan ini meninjau dari segi teknikal dan non teknikal.

Pada segi teknikal hanya membahas mengenai kualitas dan kuantitas batubara dan dari segi non teknikal hanya membahas mengenai nilai ekonomis, infrastruktur dan lokasi area.

1.2 Tujuan Penelitian

Penelitian yang dilakukan ini bertujuan untuk merancang dan membangun suatu aplikasi sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode forward chaining

dalam menentukan potensi batubara pada suatu area dan menetukan kelayakan untuk berinvestasi

1.3 Manfaat Penelitian

Manfaat dalam penelitian ini adalah:

1. Membantu investor dalam mengambil keputusan untuk berinvestasi pada industri eksplorasi batubara.

2. Memberikan gambaran bagi investor mengenai pengetahuan eksplorasi batubara serta parameternya dan sebagai tolak ukur dalam melakukan investasi batubara. 3. Membantu para pakar / geolog dalam menentukan hasil penelitiannya.

4. Memberikan pengetahuan bagi orang awam mengenai proses eksplorasi batubara serta meninjau dari sudut pandang ekonomi.

(21)

1.1 Metode Penelitian

Metodologi penelitian yang akan digunakan adalah: 1. Studi Literatur

Mempelajari literatur tentang teori dasar yang mendukung penelitian ini, yaitu tentang sistem pendukung keputusan dengan metode forward chaining.

2. Pengumpulan data yang berhubungan dengan penelitian.

Melakukan pengumpulan data yang dibutuhkan untuk penelitian ini, yaitu data mengenai bentuk investasi, batubara, eksplorasi batubara secara teknikal maupun non teknikal.

3. Analisis dan Perancangan Sistem

Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap parameter yang akan digunakan dalam sistem, dalam analisis dan perencangan sistemnya akan di bagi kedalam dua segi peninjauan yaitu segi teknikal dan nonteknikal. Pada segi teknikal juga terbagi kedalam dua kategori yaitu kategori untuk penentuan kualitas dan penentuan kuantitas sedangkan pada nonteknikal merupakan anilisis dari segi komersial.

4. Implementasi Sistem

Pada tahap ini dilakukan pembuatan sistem sesuai dengan analisis dan perancangan yang telah dilakukan.

5. Pengujian Sistem

Pada tahap ini dilakukan pengujian sistem, apakah implementasi telah sesuai dengan tujuan penelitian.

6. Dokumentasi Sistem

Melakukan pembuatan dokumentasi sistem mulai dari tahap awal sampai dengan pengujian sistem.

1.2 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri dari beberapa bagian utama sebagai berikut:

(22)

BAB 1 PENDAHULUAN

Bab ini berisi pembahasan masalah umum yang meliputi latar belakang pemilihan judul skripsi “Perancangan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Investasi Untuk Penentuan Potensi Batubara Pada Suatu Area Dengan Metode Forward Chaining

Berbesis Web”, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian dan sistematika penulisan.

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Pada bab ini akan dibahas mengenai teori-teori yang mendukung pembahasan bab selanjutnya. Teori-teori tentang sistem pendukung keputusan, batubara, metode

forward chaining serta pengertian PHP dan MySql.

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

Bab ini membahas analisis perancangan sistem, yaitu perancangan diagram pohon dari sistem pendukung keputusan dari segi kualitas, kuantitas dan komersial, perancangan diagram alir (flowchart), data flow diagram (DFD), kamus data (dictionary data) dan perancangan papan cerita (story board).

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGGUNAAN

Bab ini membahas tentang cara kerja dari perangkat lunak yang mengulas analisis hasil pengujian, gambaran rancangan desain antarmuka, perancangan basis pengetahuan, serta memberikan gambaran rancang bangunyang lengkap kepada user

dan pemakai komputer yang lain serta implementasinya yaitu menguji untuk menemukan kesalahan.

(23)

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

Membuat kesimpulan-kesimpulan yang merupakan rangkuman dari hasil analisis kerja pada bagian sebelumnya dan saran yang perlu diperhatikan berdasarkan keterbatasan yang ditentukan dan asumsi-asumsi yang dibuat selama pembuatan aplikasi ini.

(24)

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Sistem Pendukung Keputusan

Sistem pendukung keputusan (decision support sistem) defenisi awalnya adalah suatu sistem yang ditujukan untuk mendukung manajemen pengambilan keputusan. Sistem berbasis model yang terdiri dari prosedur-prosedur dalam pemrosesan data dan pertimbangannya untuk membantu manajer dalam mengambil keputusan. Agar berhasil mencapai tujuannya maka sistem tersebut harus: (1) sederhana, (2) robust, (3) mudah untuk dikontrol, (4) mudah beradaptasi, (5) lengkap pada hal-hal penting, (6) mudah berkomunikasi dengannya. Secara implisit juga berarti bahwa sistem ini harus berbasis komputer dan digunakan sebagai tambahan dari kemampuan penyelesaian masalah dari seseorang.

Pemrosesan data elektronik (electronic data processing) adalah suatu proses mengumpulkan data dan menilai bukti untuk menentukan apakah sistem komputer mampu mengamankan aset, memelihara kebenaran data, maupun mencapai tujuan organisasi perusahaan secara efektif dan menggunakan aktiva perusahaan secara hemat.

Tabel 2.1. Perbedaan SPK dengan (ElectronicDataProcessing) EDP

Defenisi lain dari SPK adalah (1) sistem tambahan, (2) mampu untuk mendukung analisis data secara ad hoc dan pemodelan keputusan, (3) berorientasi

(25)

pada perencanaan masa depan, dan (4) digunakan pada interval yang tak teratur atau tak terencanakan.

Ada juga defenisi yang menyatakan bahwa SPK adalah sistem berbasis komputer yang terdiri dari 3 komponen interaktif:

1. Sistem bahasa – mekanisme yang menyediakan komunikasi antara user dan pelbagai komponen dalam SPK

2. Knowledge sistem – penyimpanan knowledge domain permasalahan yang

ditanamkan dalam SPK, baik sebagai data ataupun prosedur

3. Sistem pemrosesan permasalahan – link diantara dua komponen, mengandung satu atau lebih kemampuan memanipulasi masalah yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan

Defenisi terakhir adalah, istilah SPK mengacu pada “situasi dimana sistem ‘final’ dapat dikembangkan hanya melalui adaptive process pembelajaran dan evolusi”. SPK didefenisikan sebagai hasil dari pengembangan proses dimana user

SPK, SPK builder, dan SPK itu sendiri, semuanya bisa saling mempengaruhi, yang tercermin pada evolusi sistem itu dan pola-pola yang digunakan. Semua istilah diatas dapat digambarkan pada tabel berikut ini :

(26)

2.1.1 Karakteristik dan Kemampuan SPK

Gambar 2.1 Karakteristik dan kemampuan SPK (Turban, 1995)

Dibawah ini merupakan karakteristik dan kemampuan ideal dari suatu SPK:

1. SPK menyediakan dukungan bagi pengambil keputusan utama pada situasi semi terstruktur dan tidak terstruktur dengan memadukan pertimbangan manusia dan informasi terkomputerisasi. Pelbagai masalah tak dapat diselesaikan (atau tak dapat diselesaikan dengan memuaskan) oleh sistem terkomputerisasi lain, seperti EDP, tidak juga dengan metode atau tool

kuantitatif standar.

2. Dukungan disediakan untuk pelbagai level manajerial yang berbeda, mulai dari pimpinan puncak sampai manajer lapangan.

3. Dukungan disediakan bagi individu dan juga bagi grup. Berbagai masalah organisasional melibatkan pengambilan keputusan dari orang dalam grup. Untuk masalah yang strukturnya lebih sedikit seringkali hanya membutuhkan keterlibatan beberapa individu dari departemen dan level organisasi yang berbeda.

(27)

4. SPK menyediakan dukungan ke berbagai keputusan yang berurutan atau saling berkaitan.

5. SPK mendukung berbagai fase proses pengambilan keputusan: intelegence,

design, choice dan implementation.

6. SPK mendukung berbagai proses pengambilan keputusan dan style yang berbeda-beda, ada kesesuaian diantara SPK dan atribut pengambil keputusan individu

7. SPK selalu bisa beradaptasi sepanjang masa. Pengambil keputusan harus reaktif, mampu mengatasi perubahan kondisi secepatnya dan beradaptasi untuk membuat SPK selalu bisa menangani perubahan ini. SPK adalah fleksibel, sehingga user dapat menambahkan, menghapus, mengkombinasikan, mengubah, atau mengatur kembali elemen-elemen dasar) menyediakan respon cepat pada situasi yang tak diharapkan). Kemampuan ini memberikan analisis yang tepat waktu dan cepat setiap saat.

8. DSS mudah untuk digunakan. User harus merasa nyaman dengan sistem ini. User friendliness, fleksibelitas, dukungan grafis terbaik, dan antarmuka bahasa yang sesuai dengan bahasa manusia dapat meningkatkan efektifitas SPK. Kemudahan penggunaan ini diimplikasikan pada mode yang interaktif.

9. SPK mencoba untuk meningkatkan efektivitas dari pengambilan keputusan (akurasi, jangka waktu, kualitas), lebih daripada efisiensi yang bias diperoleh (biaya membuat keputusan, termasuk biaya penggunaan komputer).

10.Pengambil keputusan memiliki kontrol menyeluruh terhadap semua langkah proses pengambilan keputusan dalam menyelesaikan masalah. SPK secara khusus ditujukan untuk mendukung dan tak menggantikan pengambilan keputusan. Pengambil keputusan dapat menindaklanjuti rekomendasi computer sembarang waktu dalam proses dengan tambahan pendapat pribadi ataupun tidak.

11. SPK mengarah pada pembelajaran, yaitu mengarah pada kebutuhan baru dan penyempurnaan sistem, yang mengarah pada pembelajaran tambahan,

(28)

dan begitu selanjutnya dalam proses pengembangan dan peningkatan SPK secara berkelanjutan.

12.Pengguna harus mampu menyusun sendiri sistem yang sederhana. Sistem yang lebih besar dpat dibangun dalam organisasi pengguna tadi dengan melibatkan sedikit saja bantuan dari spesialis di bidang Information Sistem

(IS).

13.SPK biasanya mendayagunakan berbagai model (standar atau sesuai keinginan user) dalam menganalisis berbagai keputusan. Kemampuan pemodelan ini menjadikan percobaan yang dilakukan dapat dilakukan pada berbagai konfigurasi yang berbeda. Berbagai percobaan tersebut lebih lanjut akan memberikan pandangan pandangan dan pembelajaran baru. 14.SPK dalam tingkat lanjut dilengkapi dengan komponen knowledge yang

bisa memberikan solusi yang efisien dan efektif dari berbagai masalah yang pelik.

2.1.2 Keuntungan SPK

Adapun 9 keuntungan dari SPK adalah sebagai berikut.

1. Mampu mendukung pencarian solusi dari masalah yang kompleks.

2. Respon cepat pada situasi yang tidak dharapkan dalam kondisi yang berubah-ubah.

3. Mampu untuk menerapkan berbagai strategi yang berbeda pada konfigurasi berbeda secara cepat dan tepat.

4. Pandangan dan pembelajaran baru. 5. Memfasilitasi komunikasi.

6. Meningkatkan kontrol manajemen dan kinerja. 7. Keputusannya lebih cepat.

8. Meningkatkan efektivitas manajerial, menjadikan manajer dapat bekerja lebih singkat dengan sedikit usaha.

(29)

2.1.3 Komponen SPK

1. Data Manajemen. Termasuk database, yang mengandung data yang relevan

untuk pelbagai situasi dan diatur oleh software yang disebut Database

Management Sistem (DBMS).

2. Model Manajemen. Melibatkan model financial, statistical, management

science, atau berbagai model kuantitatif lainnya, sehingga dapat memberikan

ke sistem suatu kemampuan analitis, dan management software yang diperlukan.

3. Komunikasi (dialog subsistem). User dapat berkomunikasi dan memberikan

perintah pada SPK melalui subsistem ini. Ini berarti menyediakan antarmuka.

4. Knowledge Management.Subsistem optional ini dapat mendukung subsistem lain atau bertindak sebagai komponen yang berdiri sendiri.

Di bawah ini adalah model konseptual SPK:

Gambar 2.2 Komponen SPK (Subakti, 2002)

(30)

2.2 Forward Chaining

Metode inferensi merupakan suatu cara penarikan kesimpulan yang dilakukan oleh mesin inferensi untuk meyelesaikan masalah. Forward chaining (runut maju) merupakan salah satu metode inferensi.

Forward chaining adalah suatu strategi pengambilan keputusan yang dimulai

dari premis (fakta) menuju konklusi (kesimpulan akhir) (kusrini, 2006). Metode inferensi runut maju cocok digunakan untuk menangani masalah pengendalian

(controlling) dan peramalan (prognosis) (Giarattano dan Riley, 1994). Metode

inferensi ini yang akan digunakan dalam sistem pendukung keputusan yang akan dibangun dengan contoh penalaran sebagai berikut

Tabel 2.3 Contoh aturan penalaran Forward Chaining (alur maju)

No. Aturan

R-1 IF A&B THEN C R-2 IF C THEN D R-3 IF A&E THEN F R-4 IF A THEN G R-5 IF F&G THEN D R-6 IF G&E THEN H R-7 IF C&H THEN 1 R-8 IF I&A THEN J R-9 IF G THEN J R-10 IF J THEN K

Pada tabel 2.3 terlihat ada 10 aturan yang tersimpan dalam basis pengetahuan. Fakta awal yang diberikan hanya : A dan E (artinya : A dan E bernila benar).

Ingin dibuktikan apakah K bernilai benar (hipotesis K)? Langkah-langkah inferensi adalah sebagai berikut:

a. Dimulai dari R-1, A merupakan fakta sehingga bernilai benar, sedangkan B belum bisa diketahui kebenarannya, sehingga C pun juga belum bisa diketahui kebenarannya. Oleh karena itu kita tidak mendapatkan informasi apapun pada R-1 ini. Sehingga kita menuju ke R-2.

(31)

a. Pada R-2 kita tidak mengetahui informasi tentang C, sehingga kita juga tidak bisa memastikan kebenaran D. Oleh karena itu kita tidak mendapatkan informasi apapun pada R-1 ini. Sehingga kita menuju ke R-3

b. Pada R-3, baik A maupun E adalah fakta sehingga jelas benar. Dengan demikian F sebagai konsekuen juga ikut benar. Sehingga sekarang kita mempunyai fakta baru yaitu F. Karena F bukan hipotesis yang hendak kita buktikan maka penelusuran kita lanjutkan ke R-4

c. Pada R-4, A adalah fakta sehingga jelas benar. Dengan demikian G sebagai konsekuen juga ikut benar. Sehingga sekarang kita mempunyai fakta baru yaitu G. karena G bukan hipotesis yang hendak kita buktikan, maka penelusuran kita lanjutkan ke R-5

d. Pada R-5, baik F maupun G bernilai benar berdasarkan aturan R-3, dan R-4. Dengan demikina G sebagai konsekuen juga ikut benar. Sehingga sekarang kita mempunyai fakta baru yaitu D. karena D bukan hipotesis yang hendak kita buktikan, maka penelusuran kita lanjutkan ke R-6.

e. Pada R-6, baik A maupun G adalah benar berdasarkan fakta dari R-4. Dengan demikian H sebagai konsekuen juga ikut benar. Sehingga sekarang kita mempunyai fakta baru yaitu H. karena H bukan hipotesis yang hendak kita buktikan, maka penelusuran kita lanjutkan ke R-7.

f. Pada R-7, meskipun H benar berdasarkan R-6, namun kita tidak tahu kebenaran C sehingga, I pun juga belum bisa diketahui kebenarannya. Oleh karena itu kita tidak mendapatkan informasi apapun pada R-7 ini. Sehingga kita menuju ke R-8.

g. Pada R-8, meskipun A benar karena fakta, namun kita tidak tahu kebenaran I, sehingga J pun juga belum bisa diketahui kebenarannya. Oleh karena itu kita tidak mendapatkan informasi apapun pada 8 ini. Sehingga kita menuju ke R-9.

h. Pada R-9, J bernilai benar karena G benar berdasarkan R-4. Karena J bukan hipotesis yang hendak kita buktikan, maka penelusuran kita lanjutkan ke R-10. Pada R-10, K bernilai benar karena J benar berdasarkan R-9. Karena H sudah merupakan hipotesis yang hendak kita buktikan, maka terbukti bahwa K adalah benar.

(32)

Tabel munculnya fakta baru pada suatu inferensi terlihat pada tabel 2.4 sedangkan alur inferensi terlihat pada gambar 2.3.

Tabel 2.4. fakta baru pada inferensi

Aturan Fakta Baru

R-3 F

R-4 G

R-5 D

R-6 H

R-9 J

R-10 K

Gambar 2.3. Alur Inferensi Forward Chaining

(Kusuma Dewi, 2003 )

2.3 Batubara

Batubara merupakan zat padat yang heterogen, yang dapat terbakar, terdiri dari material organik dan anorganik. Material organiknya sebagian besar berasal dari sisa-sisa tumbuhan yang telah mengalami proses dekomposisi dalam berbagai tingkat di daerah rawa dan mengalami ubahan secara kimia dan fisika setalah terkubur atau tertimbun oleh endapan berikutnya.

(33)

Batubara yang tebentuk di rawa tersebut akan berbeda-beda tipenya, dan ini tergantung pada komposisi awalnya, iklim, tinggi, muka air rawa, komposisi kimia air dan sebagainya.

Batubara pada umumnya terbentuk secara insitu (autochthonous), namun demikian ada sedikit endapan barubara yang mengalami proses pengendapan kembali

(allotochthonous).

2.3.1 Cara Terbentuknya Batubara

Komposisi kimia batubara hampir sama dengan komposisi kimia jaringan tumbuhan, keduanya mengandung unsur utama yang terdiri dari C, H, O, N, S, P. hal ini mudah dimengerti, karena batubara terbentukdari jaringan tumbuhan yang telah mengalami proses pembatubaraan (coalification). Apabila jaringan tumbuhan dibakar dalam suasana reduksi, yaitu dengan cara sesudah jaringan tumbuhan disulut dengan api, kemudian di atas tumpukan ditutup tanah agar tidak berhubungan dengan udara luar (atau dengan kata lain agar jaringan tumbuhan tidak terbakar), maka jaringan tumbuhan (umum disebut kayu), akan menjadi arang kayu. Agar nyala api yang ada di dalam kau mati, maka kayu tersebut harus disiram dengan air, dan terbentuklah arang kayu. Makin keras kayu yang dipergunakan sebagai bahan baku, arang kayu yang dihasilkan mutunya makin baik. Komposisi kimia utama arang kayu serupa dengan komposisi kimia utama batubara. Perbedaannya, arang kayu dapat dibuat sebagai hasil rekayasa dan inovasi manusia, selama jangka waktu yang pendek, sedang batubara terbentuk oleh proses alam, selama jangka waktu ratusan hingga ribuan tahun. Karena batubara terbentuk oleh proses alam, maka banyak parameter yang akan berpengaruh pada pembentukan batubara. Makin tinggi intensitas parameter yang berpengaruh makin tinggi mutu batubara yang terbentuk.

Didalam mempelajari cara terbentuknya batubara dikenal 2 teori yaitu teori

insitu dan teori drift (Krevelen, 1993). Teori insitu menjelaskan, tempat dimana

batubara terbentuk sama dengan tempat terjadinya proses coalification dan sama pula dengan tempat dimana tumbuhan tersebut berkembang. Oleh sebab itu beberapa

(34)

penciri yang dapat dipergunakan untuk mengetahui berlakunya teori insitu pada suatu daerah tambang batubara, antara lain didapatkannya getah tumbuhan yang telah mengeras (membatu), dalam istilah geologi disebut sebagai Harz (istilah setempat dikenal sebagai damar selo/gandarukem).

Teori drift menjelaskan, bahwa endapan batubara yang terdapat pada cekungan sedimen berasal dari tempat lain, dengan kata lain tempat terbentuknya batubara berbeda dengan tempat tumbuhan semula berkembang kemudian mti. Oleh sebab itu bahan pembentuk batubara tersebut telah mengalami proses transportasi, sortasi dan terakumulasi pada suatu cekungan sedimen. Oleh karenanya keberadaan harz dan tikas daun tidak pernah didapatkan, disamping kualitas batubara antara lapisan yang satu dengan lapisan stratigrafi atasnya berbeda. Hal ini mudah dimengerti karena selama terjadinya proses transportasi yang berkaitan dengan kekuatan arus air, pada saat arus kuat akan terhanyutkan pokok pohon yang besar, sedang pada saat arus air kekuatannya telah mulai berkurang yang diangkut bagian pohon yang lebih kecil (ranting dan daun). Penyebaran batubara dengan konsep teori drift, mungkin luas ataupun sempit, tergantung pada luasan cekung sedimentasi. (Krevelen,1993).

Gambar 2.4 Urutan proses pembatubaraan (Anggayana, 1995)

(35)

Gambar 2.5 Skema pembentukan batubara (Anggayana, 1995)

2.3.2 Klasifikasi Batubara

Batubara merupakan salah satu jenis bahan bakar pembangkit energi. Berdasarkan cara penggunaannya sebagai penghasil energi batubara dibedakan :

1. Penghasil energi panas primer, yaitu langsung dipergunakan untuk industri, misalnya sebagai bahan burner (pembakar) dalam industri semen, pembangkit listrik tenaga uap (PLTU), bahan bakar pembuatan kapur tohor, bahan bakar pembuatan genting, bahan bakar lokomotif, pereduksi proses metalurgi, kokas konvensional, bahan bakar tidak berasap (smokeless fuel).

2. Penghasil energi sekunder, yaitu tidak langsung dipergunakan untuk industri, misalnya sebagai bahan bakar padat (briket), bahan bakar cair (konversi menjadi bahan bakar cair), bahan bakar gas (konversi menjadi bahan bakar gas).

(36)

Batubara dapat pula dipergunakan tidak sebagai bahan bakar, tetapi dipergunakan sebagai reduktor pada proses peleburan timah, industri ferro-nikel, industri besi dan baja, sebagai bahan pemurnian pada industri kimia (dalam bentuk karbon aktif), sebagai bahan pembuatan kalsium karbida (dalam bentuk kokas atau semi kokas).

Pemanfaatan batubara sebagai energi panas kontak langsung sering dilakukan. Artinya batubara tersebut dimanfaatkan sebagai bahan bakar pembangkit energi panas, dimana pada proses pembakaran, batubara bersinggungan secara langsung dengan materi lain tanpa ada pembatas, misalnya dalam proses pembakaran genting, kapur tohor, keramik, industri semen. Pada operasi pembakaran batubara sebagai energi kontak langsung sifat fisik dan kimia batubara akan sangat menentukan terhadap proses pembakaran. Sifat-sifat batubara yang perlu dicermati antara lain kadar abu (ash content), kadar lengas (moisture content), volatile matter, fixed carbon.

Secara Umum batubara di golongkan menjadi lima tingkatan (dari tingkatan paling tinggi sampai tingkatan terendah) yaitu: anthracite, bituminous coal, sub

bituminous coal, lignite dan peat (gambut). Penggolongan tersebut menekankan pada

kandungan relatif antara unsur C dan H2O yang terdapat dalam batubara. Pada

anthracite, kandungan C relatif lebih tinggi dibandingkan dengan kandungan H20.

Pada bituminous dan pada peat kandungan unsur C relatif lebih rendah dibandingkan dengan kandungan H2O. pada bituminous kandungan unsur C relatif lebih rendah dibandingkan dengan kandungan H2O pada anthracite. Mempergunakan konsep analogi, disimpulkan kandungan unsur C dalam peat relatif paling sedikit, sebaliknya kandungan H2O paling banyak dibandingkan dengan jenis batubara yang lain.

Kandungan air dalam batubara, dikenal sebagai sifat lengas (moisture). Kandungan lengas (moisture content), digolongkan sebagai lengas bebas (free moisutere), yaiut lengas yang disebabkan oleh adanya kandungan air mekanika (air yang menempel pada permukaan butir batubara), lengas bawaan (inherent moisture), yaitu lengas yang disebabkan oleh adanya kandungan air mineral (air yang merupakan bagian dari senyawa batubara/air yang terdapat didalam unsur batubara) dan lengas

(37)

total (total moisture), yaitu jumlah total kandungan batubara yang merupakan penjumlahan dari free moisture + inherent moisture.

Anthracite menunjukkan ciri antara lain, memperlihatkan struktur kompak,

berat jenis tinggi, berwarna hitam metalik, kandungan volatile matter rendah, kandungan abu dan kandungan air rendah, tanpa timbul nyala. Nilai kalor berkisar pada nilai 8300 kkal/kg. Bituminous coal berwarna hitam agak kompak, kandungan abu dan air relatif rendah (5% - 10%), nilai kalor antara 7000-8000 kkal/kg. Batubara yang berwarna hitam (jenis anthracite dan bituminous coal ) bersifat tidak

higroskopis. Lignite apabila dibakar menghasilkan nilai kalor 1500-4500 kkal/kg,

sedang peat apabila dibakar menghasilkan nilai kalor 1700-3000 kkal/kg. Oleh sebab itu. Apabila batubara dipergunakan sebagai bahan bakar industri dipilih jenis

anthracite atau bituminous coal, dihindarkan penggunaan lignit dan peat.

Untuk mempermudah pengenalan jenis batubara, berikut ditunjukkan sifat-sifat batubara untuk masing-masing jenis sebagai berikut:

1. Jenis anthracite

Warna hitam, sangat mengkilat, kompak, kandungan karbon sangat tinggi, kandungan air sangat sedikit, kandungan abu sangat sedikit, kandungan sulfur sangat sedikit.

2. Jenis bituminous/subbituminous coal

Warna hitam mengkilat, kurang kompak, kandungan karbon relatif tinggi, nilai kalor tinggi, kandungan air sedikit, kandungan abu sedikit, kandungan sulfur sedikit.

3. Jenis lignite (brown coal)

Warna hitam, sangat rapuh, kandungan karbon sedikit, nilai kalor rendah, kandungan air tinggi, kandungan abu banyak, kandungan sulfur banyak.

Kebanyakan batubara dimanfaatkan sebagai bahan bakar, sehingga faktor volatile

matter, lama penyalaan dan suhu memegang peranana penting. Dikenala istilah long

flaming coal dan short flaming coal. Long flaming coal merupakan batubara dengan

(38)

menghasilkan periode nyala pendek, panas yang dihasilkan sebagian untuk membakar volatile matter yang jumlahnya cukup banyak, akibatnya suhu yang dihasilkan menjadi relatif rendah. Sedangkan short flaming coal, merupakan batubara dengan volatile matter rendah,apabila batubara dalam keaadaan serbuk dibakar dalam tanur putar, akan terurai segera, sehingga menghasilkan periode nyala panjang, panas yang dihasilkan sebagian dipakai untuk membakar volatile matter yang jumlahnya sedikit, akibatnya suhu yang dihasilkan menjadi relatif tinggi.

Untuk proses pembakaran secara terus menerus (jangka panjang), misalnya dalam industri semen, batubara dengan periode nyala panjang lebih disukai dibandingkan dengan batubara dengan periode nyala pendek, karena nyala panjang akan membuat reaksi kimia berlangsung akan lebih sempurna.

1.3.2.1Klasifikasi Batubara Berdasarkan Atas Nilai Kalor

Beberapa klasifikasi batubara berdasarkan atas nilai kalornya adalah sebagai berikut. 1. Batubara tingkat tinggi (high rank), meliputi meta anthracite, anthracite, semi

anthracite

2. Batubara tingkat menengah(moderate rank), meliputi low volatile, bituminous coal, high volatile coal.

3. Batubara tingkat rendah (low rank), meliputi sub bituminous coal, lignite.

Apabila diperhatikan lebih lanjut, penggolongan tersebut diatas lebih ditekankan pada nilai kalor yang dihasilkan, selain tetap memperhatikan unsur C dan jumlah volatile matter yang terdapat didalamnya. Seperti pada penggolongan yang pertama, apabila batubara dipakai dalam industri, akan dipilih batubara tingkat tinggi karena akan menghasilkan panas yang cukup tinggi.

1.3.2.2Klasifikasi Batubara menurut ASTM

American Society for Testing Material (ASTM) membuat klasifikasi batubara

(39)

(40)

Keberadaan ASTM batubara, diharapkan terdapat kesepakatan antara para penghasil batubara dengan industri/pemakai batubara. Terlihat pada masing-masing pengelompokan, tiap jenis batubara mempunyai perbedaan baik pada sifat fisik (struktur) maupun pada sifat kimiawinya (reaktivitas). Hal ini menjadi salah satu penyebab mengapa suatu jenis batubara dipandang sesuai untuk pemanfaatan tertentu dan tidak sesuai untuk pemanfaatan lainnya. Sebagai contoh batubara jenis bituminous

dan subbituminous dapa dibakar langsung pada tungku atau ketel uap untuk keperluan

industri dan pembangkit tenaga listrik, sedang batubara jenis anthracite biasanya dipakai untuk reduktor. Batubara jenis lignite digunakan untuk bahan bakar pembangkit tenaga listrik di mulut tambang atau diproses menjadi bahan bakar cair (minyak sintetis), gas sintetis atau briket batubara. Gambut kurang sesuai untuk bahan bakar, tetapi cocok sebagai media semai tanaman.

1.3.2.1Kualitas Batubara

Standar Nasional Indonesia (SNI) nomor : 13-5015-1998/Amd 1:1999 membagi kualitas batubara menjadi dua, yaitu: batubara energi rendah (brown coal) dan batubara energi tinggi (hard coal).

1. Batubara Energi Rendah (Brown Coal)

Batubara energi adalah jenis batubara yang paling rendah peringkatnya, bersifat lunak mudah di remas, mengandung kadar air yang tinggi (10 – 70%), memperlihatkan struktur kayu dan nilai kalorinya ≤ 7000 Kcal/Kg ( dry ash free -ASTM).

2. Batubara Energi Tinggi (Hard Coal)

Batubara energi tinggi adalah semua jenis batubara yang peringkatnya lebih tinggi dari brown coal, bersifat lebih keras, tidak mudah di remas, kompak, mengandung kadar air yang relatif lebih rendah, umumnya struktur kayu tidak tampak lagi dan nilai kalorinya ≥ 7000 Kcal/Kg (dry ash free-ASTM).

1.3.3 Sumberdaya dan Cadangan Batubara

Sumber daya batubara (Coal Resources) adalah bagian dari endapan batubara yang

(41)

sumber daya berdasarkan tingkat keyakinan geologi yang ditentukan secara kualitatif oleh kondisi geologi/tingkat kompleksitas dan secara kuantitatif oleh jarak titik informasi. Sumberdaya ini dapat meningkat menjadi cadangan apabila setelah dilakukan kajian kelayakan dinyatakan layak.

Cadangan batubara (Coal Reserves) adalah bagian dari sumber daya batubara

yang telah diketahui dimensi, sebaran kuantitas, dan kualitasnya, yang pada saat pengkajian kelayakan dinyatakan layak untuk ditambang.

1.3.2.1Sumber Daya Batubara Hipotetik (Hypothetical Coal Resource)

Sumber daya batubara hipotetik adalah batu bara di daerah penyelidikan atau bagian dari daerah penyelidikan, yang dihitung berdasarkan data yang memenuhi syarat-syarat yang ditetapkan untuk tahap penyelidikan survei tinjau.

Sejumlah kelas sumber daya yang belum ditemukan yang sama dengan cadangan batubara yg diharapkan mungkin ada di daerah atau wilayah batubara yang sama dibawah kondisi geologi atau perluasan dari sumberdaya batubara tereka. Pada umumnya, sumberdaya berada pada daerah dimana titik-titik sampling dan pengukuran serat bukti untuk ketebalan dan keberadaan batubara diambil dari distant outcrops, pertambangan, lubang-lubang galian, serta sumur-sumur. Jika eksplorasi menyatakan bahwa kebenaran dari hipotesis sumberdaya dan mengungkapkan informasi yg cukup tentang kualitasnya, jumlah serta rank, maka mereka akan di klasifikasikan kembali sebagai sumber daya teridentifikasi (identified resources).

2.3.3.2 Sumber Daya Batubara Tereka (inferred Coal Resource)

Sumber daya batubara tereka adalah jumlah batubara di daerah penyelidikan atau bagian dari daerah penyelidikan, yang dihitung berdasarkan data yang memenuhi syarat-syarat yang ditetapkan untuk tahap penyelidikan prospeksi.

Titik pengamatan mempunyai jarak yang cukup jauh sehingga penilaian dari sumber daya tidak dapat diandalkan. Daerah sumber daya ini ditentukan dari proyeksi

(42)

ketebalan dan tanah penutup, rank, dan kualitas data dari titik pengukuran dan sampling berdasarkan bukti geologi dalam daerah antara 1,2 km – 4,8 km. termasuk

antrasit dan bituminus dengan ketebalan 35 cm atau lebih, sub bituminus dengan

ketebalan 75 cm atau lebih, lignit dengan ketebalan 150 cm atau lebih.

2.3.3.3 Sumber Daya Batubara Tertunjuk (Indicated Coal Resource)

Sumber daya batubara tertunjuk adalah jumlah batubara di daerah penyelidikan atau bagian dari daerah penyelidikan, yang dihitung berdasarkan data yang memenuhi syarat-syarat yang ditetapkan untuk tahap eksplorasi pendahuluan.

Densitas dan kualitas titik pengamatan cukup untuk melakukan penafsiran secara relistik dari ketebalan, kualitas, kedalaman, dan jumlah insitu batubara dan dengan alasan sumber daya yang ditafsir tidak akan mempunyai variasi yang cukup besar jika eksplorasi yang lebih detail dilakukan. Daerah sumber daya ini ditentukan

dari proyeksi ketebalan dan tanah penutup, rank, dan kualitas data dari titik

pengukuran dan sampling berdasarkan bukti gteologi dalam daerah antara 0,4 km – 1,2 km. termasuk antrasit dan bituminus dengan ketebalan 35 cm atau lebih, sib bituminus dengan ketebalan 75 cm atau lebih, lignit dengan ketebalan 150 cm.

2.3.3.4 Sumber Daya Batubara Terukur (Measured Coal Resourced)

Sumber daya batubara terukur adalah jumlah batu bara di daerah peyelidikan atau bagian dari daerah penyelidikan, yang dihitung berdasarkan data yang memenuhi syarat–syarat yang ditetapkan untuk tahap eksplorasi rinci.

Densitas dan kualitas titik pengamatan cukup untuk diandalkan untuk melakukan penafsiran ketebalan batubara, kualitas, kedalaman, dan jumlah batubara insitu. Daerah sumber daya ini ditentukan dari proyeksi ketebalan dan tanah penutup, rank, dan kualitas data dari titik pengukuran dan sampling berdasarkan bukti geologi dalam radius 0,4 km. Termasuk antrasit dan bituminus dengan ketebalan 35 cm atau lebih, sub bituminus dengan ketebalan 75 cm atau lebih, lignit dengan ketebalan 150 cm.

(43)

2.3.3.5 Perhitungan Cadangan Batubara Menggunakan Metode Cross Section

Perhitungan cadangan metode penampang (cross section) merupakan metode perhitungan cadangan yang perinsipnya adalah dengan membagi tubuh endapan batubara kedalam blok-blok dengan konstruksi penampang geologi pada interval sepanjang garis melintang atau level yang bebeda.

Rumus luas rata-rata (mean area) dipakai untuk endapan yang mempunyai penampang yang uniform.

1 . 2 ... ... ... ... ... ... 2 ) (S1 S2

V = +

S1,S2 = luas penampang endapan L = jarak antar penampang

V = volume cadangan

Gambar 2.6. Sketsa perhitungan volume endapan dengan rumus mean area (Anwar,2008)

Sedangkan untuk menghitung tonase digunakan rumus:

2 . 2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... BJ V

T = ×

T = tonase (ton) V = volume (m3) BJ = berat jenis (ton/m3)

Rumus Prismoida 3 . 2 . ... ... ... ... ... ... ... 6 ) 4

(S₁ M S₂ L

V = + +

(44)

M = luas penampang tengah L = jarak antara S1 dan S2

V = volume cadangan

Gambar 2.7. Sketsa perhitungan volume endapan dengan rumus prismoida. (Anwar,2008)

Rumus kerucut terpancung

(

)

...2.4 3 S1 S2 S S2

V = + +

S1 = luas penampang atas S2 = luas penampang alas L = jarak antara S1 dan S2 V = volume cadangan

Gambar 2.8. Sketsa perhitungan volume endapan dengan rumus kerucut terpancung.

(Anwar,2008)

S S

(45)

Rumus Obelisk, rumus ini merupakan suatu modifikasi dari rumus prismoida dengan substitusi: 5 . 2 ... ... ... ... ... ... ... 2 ) ( 2 )

(a1 a2 b1 b2

M = + +

) ( 24 ) ( ) ( 3 4 ) ( ) ( 4 6 ) 4 ( 6 1 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 1 obelisk b a b a S S L S b b a a S L S M S L V     + + + + =     ₊ + + ₊ = + + =

Gambar 2.9. Sketsa perhitungan volume endapan dengan rumus obelisk. (Anwar, 2008)

(46)

BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

3.1 Analisis

Analisis berguna untuk mengetahui kebutuhan perangkat lunak dan kebutuhan SPK yang akan dibangun. Pada tahap ini dilakukan pencarian dan pengumpulan data serta pengetahuan yang diperlukan oleh SPK, sehingga pada akhirnya analisis didapatkan hasil berupa sistem yang strukturnya dapat didefenisikan dengan baik dan jelas.

3.1.1 Gambaran Umum Sistem

Aplikasi SPK yang dibangun memiliki cara kerja untuk menghasilkan suatu output

ataupun keluaran untuk mengetahui apakah suatu investasi eksplorasi pada suatu area batubara layak dilakukan atau tidak berdasarkan dari data-data riset dilapangan dan di laboratorium. Aplikasi ini menggunakan metode forward chaining yang terdiri dari segi teknikal dan non teknikal, dimana akan diurutkan satu persatu mulai dari penentuan kualitas batubara, penentuan dari segi kuantitas batubara dan segi komersial, sehingga mampu menghasilkan suatu ouput yang mampu memberikan pengetahuan dan penghitungan yang akurat dalam membantu penentuan keputusan.

Cara kerja aplikasi ini cukup sederhana dimana user bisa langung memilih menu-menu yang telah disediakan dimana setiap menu akan menyediakan halaman untuk input data dimana akan dilakukan penghitungan-penghitungan sesuai dengan ilmu batubara.

Pada sistem ini juga terdapat halaman yang berisi seputar informasi mengenai batubara, informasi terbaru mengenai harga batubara yang diharapkan dapat

(47)

membantu para user dalam memahami mengenai batubara serta update harga terbaru batubara.

3.1.2 Analisis Permasalahan Sistem Pendukung Keputusan

Pentingnya sumber daya alternatif dan semakin banyaknya industri yang menggunakan batubara sebagai bahan bakar alternatifnya membuat explorasi batubara menjadi menggiurkan bagi para pebisnis. Tetapi karena kurangnya pengetahuan mengenai ilmu batubara serta perlunya pengetahuan awal mengenai batubara sehingga diperlukan suatu sistem yang mampu membantu para pebisnis dalam memahami informasi batubara. Serta sebagai bentuk awalan untuk menggali ketertarikan mengenai investasi batubara sebelum terjun kedalamnya. Sehingga bisa mengambil suatu keputusan yang tepat dalam berinvestasi didunia batubara.

SPK merupakan sistem yang mampu untuk mendukung analisis data secara ad hoc dan pemodelan keputusan, sehingga mampu membantu dalam pengambilan keputusan. SPK juga merupakan sistem dengan basis pengetahuan yang dinamis, dimana pengetahuan tersebut dapat berubah seiring berjalannya waktu sehingga dapat dilakukan pembaharuan, seperti penambahan, penghapusan, maupun perubahan terhadap data yang sudah disimpan sebelumnya. Perubahan dilakukan pada bagian basis pengetahuan saja sehingga SPK ini dapat dikembangkan lebih lanjut. Tahapan analisis terhadap suatu sistem dilakukan sebelum tahapan perancangan, hal ini agar perangkat lunak yang dirancang sesuai dengan masalah yang diselesaikan. Pada SPK ini supaya lebih baik maka akan dikombinasikan dengan mekanisme sistem pakar yaitu mekanisme inferensi. Mekanisme inferensi adalah bagian dari sistem pakar yang melakukan penalaran dengan menggunakan isi daftar aturan berdasarkan urutan dan pola tertentu.

Mesin inferensi untuk program SPK investasi batubara ini merupakan gabungan dari algoritma penghitungan dan pencarian dengan metode yang digunakan adalah metode deduksi (forward chaining).

(48)

3.2 Model Analisis

DFD dari aplikasi website yang dibuat dimulai dari DFD level 0 hingga DFD level 1. DFD digunakan untuk menggambarkan aliran informasi dan proses data yang bergerak dari input data hingga output. DFD memudahkan pemakai yang kurang menguasai bidang komputer untuk mengerti sistem yang akan dikerjakan atau dikembangkan.

3.2.1 DFD Level 0

Sistem Pendukung Keputusan

Investasi Batubara ADMIN

USER

Input data batubara

jawaban

News batubara

Output data batubara

Data pengaturan News batubara Data Username Data Username Info Batubara Data pengaturan

Gambar 3.1 DFD Level 0

Penjelasan proses diagram konteks DFD sistem pendukung keputusan untuk menentukan potensi batubara pada suatu area dan menentukan kelayakan untuk berinvestasi

a. Proses

Nama Proses : Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Potensi Batubara Pada Suatu Area dan Menentukan Kelayakan Untuk Berinvestasi

Keterangan : Proses penentuan keputusan potensi batubara berdasarkan kualitas serta kuantitas.

b. Arus Data

Masukan : - Data username dan password

(49)

- Data News

- Input data kualitas, kuantitas serta komersial - Jawaban

Keluaran : - Data username dan password

- Data Pengaturan - Data News

- Output data kualitas, kuantitas serta komersial a. Entitas Luar

Nama Entitas : - Admin

Keterangan : Merupakan bagian yang mengontrol dan memperbaiki sistem Masukan : - Data username dan password

- Data Pengaturan - Data News

Keluaran : - Data username dan password

- Data Pengaturan - Data News Nama Entitas : - User

Keterangan : Pengguna yang menggunakan sistem untuk mengetahui potensi batubara serta kelayakan untuk berinvestasi

Masukan : - Output data kualitas, kuantitas serta komersial : - News batubara

Keluaran : - Input data kualitas, kuantitas serta komersial - Jawaban

3.2.2 DFD Level 1

Proses yang ada pada DFD Level 0 dipecah lagi menjadi proses-proses yang lebih kecil dan lengkap dalam DFD level 1. Diagram untuk DFD level 1 dapat dilihat pada Gambar 3.2:

(50)

P1 Validasi Login Admin Tabel News Tabel Admin Tabel config Data Username,password Data Username,password Data Username,password Data Username,password P2. Kelola Data Config

Data Config Data Config

Data Config Data config P3 Kelola Data News Data New Data News Data New Data New User P4 Proses Kualitas Data Kualitas Hasil Kualitas P5 Proses Kuantitas Data Kuantitas Hasil Kuantitas P6 Proses Komersial Data Komersial Hasil Komersial P6 Proses cari news Input Keyword

Cari data news Data news Hasil pencarian

Gambar 3.2 DFD Level 1

Penjelasan proses DFD level 1sistem pendukung keputusan untuk menentukan potensi batubara pada suatu area dan menentukan kelayakan untuk berinvestasi

a. Proses 1

Nama Proses : Proses validasi login

Masukan : - Data username dan password

Keluaran : - Data username dan password

Keterangan : Proses untuk mengecek kebenaran username dan password admin yang masuk

(51)

a. Proses 2

Nama Proses : Proses kelola data config Masukan : - Data config

Keluaran : - Data config

Keterangan : Mengolah data config

b. Proses 3

Nama Proses : Proses kelola data news Masukan : - Data news

Keluaran : - Data news

Keterangan : Mengolah data news seperti tambah, hapus,dan ubah data

c. Proses 4

Nama Proses : Proses kualitas Masukan : - Data kualitas Keluaran : - Hasil kualitas

Keterangan : Mengolah data kualitas batubara sehingga didapatkan hasil kualitas batubara

d. Proses 5

Nama Proses : Proses kuantitas Masukan : - Data kuantitas Keluaran : - Hasil kuantitas

Keterangan : Mengolah data kuantitas batubara sehingga didapatkan hasil kuantitas batubara

e. Proses 6

Nama Proses : Proses komersial Masukan : - Data komersial Keluaran : - Hasil komersial

Keterangan : Mengolah data komersial

f. Proses 7

(52)

: -Data News Keluaran : - Hasil pencarian

: - Cari data news Keterangan : Mencari data news

3.2.3 Perancangan Flowchart Sistem

Flowchart adalah bagan-bagan yang mempunyai arus yang menggambarkan

langkah-langkah penyelesaian suatu masalah. Perancangan flowchart untuk aplikasi sistem pendukung keputusan untuk menentukan potensi batubara pada suatu area dan menentukan kelayakan untuk berinvestasi dapat dibagi ke dalam 2 bentuk perancangan flowchart kualitas batubara dan flowchart kuantitas batubara yang dapat dilihat pada gambar 3.3, 3.4, 3.5, dan 3.6

(53)

mulai

fcp

fcp≥98

92≤fcp<98

86≤fcp<92

78≤fcp<86

69≤fcp<78

Ktg_fcp=1

Ktg_fcp=2

Ktg_fcp=3

Ktg_fcp=4

Ktg_fcp=5

Ktg_fcp=6

TIDAK

(54)

vmp

vmp≤2

2<vmp≤8

8<vmp≤14

14<vmp≤22

22<vmp≤31

Ktg_vmp=1

Ktg_vmp=2

Ktg_vmp=3

Ktg_vmp=4

Ktg_vmp=5

Ktg_vmp=6 TIDAK

TIDAK

(55)

cv, cv_unit

cv_unit=btupp cv_unit=mpk

cv≥14000

13000≤cv<14000

11500≤cv<13000

10500≤cv<11500

9500≤cv<10500

Ktg_cv=1 Ktg_cv=2 Ktg_cv=3 Ktg_cv=4 Ktg_cv=5 Ktg_cv=8 cv≥32,6

30,2≤cv<32,6

26,7≤cv<30,2

24,4≤cv<26,7

22,1≤cv<24,4

Ktg_cv=1 Ktg_cv=2 Ktg_cv=3 Ktg_cv=4 Ktg_cv=5 Ktg_cv=8 8300≤cv<9500 Ktg_cv=6

6300≤cv<8300 Ktg_cv=7

19,3≤cv<22,1 Ktg_cv=6

14,7≤cv<19,3 Ktg_cv=7

TIDAK TIDAK TIDAK TIDAK TIDAK TIDAK TIDAK TIDAK TIDAK TIDAK TIDAK TIDAK TIDAK TIDAK TIDAK YA YA YA YA YA YA YA YA YA YA YA YA YA YA YA B C

(56)

Ktg_fcp=1& Ktg_vmp=1& Ktg_cv=1 Ktg_fcp=2& Ktg_vmp=2& Ktg_cv=1 Ktg_fcp=3& Ktg_vmp=3& Ktg_cv=1 Ktg_fcp=4& Ktg_vmp=4& Ktg_cv=1 Ktg_fcp=5& Ktg_vmp=5& Ktg_cv=1 Ktg_fcp=6& Ktg_vmp=6& Ktg_cv=1 Ktg_fcp=6& Ktg_vmp=6& Ktg_cv=2 Ktg_fcp=6& Ktg_vmp=6& Ktg_cv=3 Ktg_fcp=6& Ktg_vmp=6& Ktg_cv=4 Ktg_fcp=6& Ktg_vmp=6& Ktg_cv=5 Ktg_fcp=6& Ktg_vmp=6& Ktg_cv=6 Ktg_fcp=6& Ktg_vmp=6& Ktg_cv=7 Ant (1) Ant (2) Ant (3) Bit (1) Bit (2) Bit (3) Bit (4) Bit (5) Sbit (1) Sbit (2) Sbit (3) Lig (1) Ktg_fcp=6& Ktg_vmp=6&

Ktg_cv=8 Lig (2)

? selesai TIDAK YA TIDAK YA TIDAK YA TIDAK YA TIDAK YA TIDAK YA TIDAK YA TIDAK YA TIDAK YA TIDAK YA TIDAK YA TIDAK YA TIDAK YA C

(57)

Keterangan Flowchart kualitas batubara

Pada Flowchart mengenai kualitas batubara terdapat beberapa parameter untuk menentukan kualitas batubara yaitu : Fix Carbon Percentage (FCP), Volatile Matter

Percentage (VMP) dan Caloric Value (CV). Dimana setiap parameter mempunyai

kategori masing-masing yaitu pada FCP terdapat 6 katagori, VMP terdapat 6 kategori serta CV terdapat 8 kategori dimana user bisa menentukan apakah menggunakan parameter british thermal unit per pound atau menggunakan parameter megajoul per

kilogram. Dari katagori yang di dapat pada setiap parameter menentukan kepada

kualitas batubara sesuai tabel ASTM dimana akan menunjukkan kualitas batubara yang dibagi kedalam 4 ranking dan 13 kelompok batubara.

Pada gambar 3.3 adalah penentuan fix carbon percentage (FCP) dimana fcp yang lebih besar atau sama dengan 98 maka akan masuk pada fcp kategori 1. Jika tidak maka dilihat nilainya apakah nilai fcp tersebut lebih kecil dari 98 sampai dengan 92, jika iya maka akan masuk kedalam fcp kategori 2. Jika tidak maka dilihat nilainya apakah nilai fcp tersebut lebih kecil dari 92 sampai dengan 86, jika iya maka akan masuk kedalam fcp kategori 3. Jika tidak maka akan dilihat nilainya apakah nilai fcp tersebut lebih kecil dari 86 sampai dengan 78, jika iya maka akan masuk kedalam fcp kategori 4. Jika tidak maka akan dilihat nilainya apakah nilai fcp tersebut lebih kecil dari 78 sampai dengan 69, jika iya maka akan masuk kedalam fcp kategori 5. Jika tidak maka akan masuk kedalam fcp kategori 6. Selanjutnya flowchart menuju proses penentuan volatille matter percentage (VMP)

Pada gambar 3.4 adalah penentuan volatille matter percentage (VMP) dimana prosesnya sama dengan penentuan fix carbon percentage hanya nilainya saja yang berubah. Dilihat apakah nilai vmp lebih kecil sama dengan 2, jika iya maka akan masuk vmp kategori 1. Jika tidak maka akan dilihat nilainya apakah nilai vmp tersebut lebih besar 2 sampai dengan 8, jika iya maka akan masuk vmp kategori 2. Jika tidak maka akan dilihat nilainya apakah nilai vmp tersebut lebih besar 8 sampai dengan 14, jika iya maka akan masuk vmp kategori 3. Jika tidak maka akan dilihat nilainya apakah nilai vmp tersebut lebih besar 14 sampai dengan 22, jika iya maka akan masuk vmp kategori 4. Jika tidak maka akan dilihat nilainya apakah nilai vmp tersebut lebih

(58)

besar 22 sampai dengan 31, jika iya maka akan masuk vmp kategori 5. Jika tidak maka akan masuk kedalam vmp kategori 6. Selanjutnya flowchart menuju proses Penentuan caloric value (CV).

Pada gambar 3.5 adalah penentuan caloric value (CV) dimana prosesnya sama dengan penentuan fix carbon percentage (fcp) dan volatille matter percentage (VMP).

Untuk pertama adalah penentuan unit cv, apakah menggunakan british thermal unit

per pound (btupp) atau megajouls per kilogram (mpk). Jika pilihan ke btupp maka

dilihat apakah nilai cv lebih besar atau sama dengan 14000, jika ya maka akan masuk kedalam cv kategori 1. Jika tidak maka akan dilihat nilainya apakah nilai cv tersebut lebih kecil 14000 sampai dengan 13000, jika ya maka akan masuk kedalam cv kategori 2. Jika tidak maka akan dilihat nilainya apakah nilai cv tersebut lebih kecil 13000 sampai dengan 11500, jika ya maka akan masuk kedalam cv kategori 3. Jika tidak maka akan dilihat nilainya apakah nilai cv tersebut lebih kecil 11500 sampai dengan 10500, jika ya maka akan masuk kedalam cv kategori 4. Jika tidak maka akan dilihat nilainyaapakah nilai cv tersebut lebih kecil 10500 sampai dengan 9500, jika ya maka akan masuk kedalam cv kategori 5. Jika tidak maka akan dilihat nilainya apakah nilai cv tersebut lebih kecil 9500 sampai dengan 8300, jika ya maka akan masuk kedalam cv kategori 6. Jika tidak maka akan dilihat nilainya apakah nilai cv tersebut lebih kecil 8300 sampai dengan 6300, jika ya maka akan masuk kedalam cv kategori 7. Jika tidak maka akan masuk ke cv kategori 8.

Jika pilihan ke megajouls per kilogram (MPK) maka dilihat apakah nilai cv lebih besar atau sama dengan 32,6, jika ya maka akan masuk kedalam cv kategori 1. Jika tidak maka akan dilihat nilainya apakah nilai cv tersebut lebih kecil 32,5 sampai dengan 30,2 , jika ya maka akan masuk kedalam cv kategori 2. Jika tidak maka akan dilihat nilainya apakah nilai cv tersebut lebih kecil 30,2 sampai dengan 26,7, jika ya maka akan masuk kedalam cv kategori 3. Jika tidak maka akan dilihat nilainya apakah nilai cv tersebut lebih kecil 26,7 sampai dengan 24,4, jika ya maka akan masuk kedalam cv kategori 4. Jika tidak maka akan dilihat nilainyaapakah nilai cv tersebut lebih kecil 24,4 sampai dengan 22,1, jika ya maka akan masuk kedalam cv kategori 5. Jika tidak maka akan dilihat nilainya apakah nilai cv tersebut lebih kecil 22,1 sampai dengan 19,3, jika ya maka akan masuk kedalam cv kategori 6. Jika tidak maka akan

(59)

dilihat nilainya apakah nilai cv tersebut lebih kecil 19,3 sampai dengan 14,7, jika ya maka akan masuk kedalam cv kategori 7. Jika tidak maka akan masuk ke cv kategori 8. Seterusnya flowchart akan masuk ke tahap penntuan kualitas batubara dari ketiga parameter fcp, vmp dan cv.

Pada gambar 3.6 adalah proses penentuan kualitas batubara. Jika nilai fcp kategori 1, vmp kategori 1, cv kategori 1 maka masuk antrasit 1. Jika tidak maka dilihat apakah nilai fcp kategori 2, vmp kategori 2, cv kategori 1 maka masuk antrasit 2. Jika tidak maka dilihat apakah nilai fcp kategori 3, vmp kategori 3, cv kategori 1 maka masuk antrasit 3. Jika tidak maka dilihat apakah nilai fcp kategori 4, vmp kategori 4, cv kategori 1 maka masuk bituminous 1. Jika tidak maka dilihat apakah nilai fcp kategori 5, vmp kategori 5, cv kategori 1 maka masuk bituminous 2. Jika tidak maka dilihat apakah nilai fcp kategori 6, vmp kategori 6, cv kategori 1 maka masuk bituminous 3. Jika tidak maka dilihat apakah nilai fcp kategori 6, vmp kategori 6, cv kategori 2 maka masuk bituminous 4. Jika tidak maka dilihat apakah nilai fcp kategori 6, vmp kategori 6, cv kategori 3 maka masuk bituminous 5. Jika tidak maka dilihat apakah nilai fcp kategori 6, vmp kategori 6, cv kategori 4 maka masuk subbituminous 1. Jika tidak maka dilihat apakah nilai fcp kategori 6, vmp kategori 6, cv kategori 5 maka masuk subbituminous 2. Jika tidak maka dilihat apakah nilai fcp kategori 6, vmp kategori 6, cv kategori 6 maka masuk subbituminous 3. Jika tidak maka dilihat apakah nilai fcp kategori 6, vmp kategori 6, cv kategori 7 maka masuk lignite 1. Jika tidak maka dilihat apakah nilai fcp kategori 6, vmp kategori 6, cv kategori 8 maka masuk lignite 2. Jika tidak maka nilainya error dan selesai untuk penentuan kualitas batubara.

(60)

Pada kuantitas batubara dapat kita lihat perancangan flowchart pada gambar 3.7 ini

Mulai

Jumlah blok (n)

Bentuk ke-i Panjang / alas

ke-i Lebar / tinggi

ke-i

Bentuk ke-I Persegi panjang?

Luas I = Panjang ke-i*lebar ke-i

Luas i=1/2alas ke-i*tinggi ke-i

Ketebalan ke-i

Vol i = luas i * tebal i

Total vol = vol i1 + vol i2 + …. + vol n

Tonase = Berat Jenis batubara + total volume

Koreksi tonase = 55% * tonase

Total tonase = Tonase – Koreksi tonase

selesai

TIDAK

Ket I = 1,2,3,… n

(61)

Keterangan flowchart Kuantitas batubara

Untuk menentukan kuantitas batubara user harus mengisi jumlah blok, kemudian memilih bentuk dari setiap blok apakah berbentuk persegi panjang atau segitiga, setelah menentukan jenis bloknya maka user harus mengisi panjang dan lebar apabila blok tersebut berbentuk persegi panjang dan jika blok tersebut berbentuk segitiga maka isiannya berupa alas dan tinggi blok sehingga akan diperoleh luas untuk setiap blok. Selanjutnya user harus mengisi ketebalan rata-rata dari setiap blok untuk memperoleh nilai volume batubara dari setiap blok sehingga secara otomatis sistem akan menjumlahkan volume setiap blok, sehingga di dapat total blok. Setelah didapat total blok adalah penentuan tonase yaitu penjumlahan berat jenis batubara dengan total volume. Selanjutnya adalah koreksi tonase yaitu pengalian tonase dengan 55%. Selanjutnya didapat total tonase dari pengurangan tonase dengan koreksi tonase dan proses penghitungan kuantitas batubara selesai.

3.2.3 Kamus Data

Kamus data merupakan katalog (tempat penyimpanan) dari elemen-elemen yang berada dalam satu sistem yang memudahkan proses analisis dan desain sistem.

Kamus data mendefinisikan elemen data dengan fungsi sebagai berikut : 1. Menjelaskan arti aliran data dan penyimpanan dalam DFD.

2. Mendeskripsikan komposisi paket data yang bergerak melalui aliran misalnya alamat diuraikan menjadi kota, negara dan kode pos.

3. Mendeskripsikan komposisi penyimpanan data.

4. Menspesifikasikan nilai dan satuan yang relevan bagi penyimpanan dan aliran.

1. Tabel Config

Tabel ini berisi semua data config tentang harga dari masing-masing jenis batubara, berat jenis batubara, serta koreksi tonase dalam persen Kamus data untuk tabel config diperlihatkan pada Tabel 3.1

(62)

Tabel 3.1 Config

1. Tabel News

Tabel ini berisi news berisikan berita seputar batubara. Kamus data untuk daftar news diperlihatkan pada Tabel 3.2.

Tabel 3.2 Tabel News

NAMA TIPE KETERANGAN

Id BigInt(20) Id news

Date Date Tanggal news

Title Varchar(255) Judul news

News Text Isi news

3. Tabel Admin

Tabel ini berisi data admin selaku pengelola sistem. Kamus data untuk daftar admin diperlihatkan pada Tabel 3.3.

Tabel 3.3 Tabel Admin

No Nama Field Tipe Keterangan

1 Username Varchar(20) Nama Admin 2 Password Varchar(50) Password Admin

3.3 Perancangan Antarmuka (Interface)

Antarmuka (interface) merupakan bagian dari sistem pendukung keputusan yang digunakan sebagai alat komunikasi antara sistem dan user.

NAMA TIPE KETERANGAN

Item Varchar(20) Kode barang

Deskripsi Varchar(255) Pendeskripsian tiap item

(63)

Untuk lebih memudahkan pembuatan suatu sistem, perlu dilakukan terlebih dahulu perancangan struktur menu program dari sistem yang akan dibangun, hal ini akan membantu kita dalam merancang bagian-bagian dari sistem yang sebenarnya dan untuk mengetahui bagian mana yang terlebih dahulu nantinya yang akan diakses setelah program tersebut selesai.

3.3.1 Rancangan Menu Utama

Halaman ini merupakan halaman yang akan muncul pertama kali saat program dijalankan. Halaman utama ini terdiri dari menu Home, menu Kualitas Batubara,

menu Kuantitas Batubara, menu Komersial, menu About Us dan menu Admin. Isi dari menu Home merupakan tampilan dari halaman utama untuk menuju ke halaman selanjutnya. Pada menu Home juga terdapat news yang berkaitan dengan batubara serta waktu dan tanggal news ditampilkan. Rancangan halaman utama dapat dilihat pada Gambar 3.8 di bawah ini

(64)

3.3.2 Rancangan Halaman Menu Kualitas Batubara

Halaman menu Kualitas Batubara merupakan halaman yang akan digunakan oleh user untuk melakukan penentuan kualitas batubara dimana pada halaman ini user harus memasukkan nilai fixed carbon percentage, vollatile matter percentage, serta caloric value. Rancangan halaman menu Konsultasi dapat dilihat pada Gambar 3.9 di bawah ini

Gambar 3.9 Rancangan Halaman Kualitas Batubara

3.3.3 Rancangan Halaman Menu Kuantitas Batubara

Halaman menu Kuantitas Batubara merupakan halaman yang akan menampilkan halaman nilai jumlah blok yang harus diisi oleh user untuk dapat masuk ke halaman selanjutnya. Kemudian memilih bentuk dari setiap blok apakah berbentuk persegi panjang atau segitiga, setelah di tentukan jenis bloknya maka user harus mengisi panjang dan lebar apabila blok tersebeut berbentuk persegi panjang dan jika blok berbentuk segitiga maka isiannya berupa alas dan tinggi blok sehingga akan diperoleh luas untuk setiap blok. Selanjutnya user harus mengisi ketebalan rata-rata dari setiap blok untuk memperoleh nilai volume batubara dari setap blok sehingga secara

(65)

otomatis sitem akan menjumlahkan volume setiap blok, sehingga di dapat total blok.Pada hasil akhirnya sistem akan menampilkan junmlah blok, total volume, berat jenis batubara, tonase, serta koreksi tonase (55%), dan total tonase. Rancangan tampilan halaman kuantitas batubara secara keseluruhan dapat kita dilihat pada gambar

(66)

Gambar 3.11 Lanjutan Rancangan Halaman Kuantitas Batubara

(67)

Gambar 3.13 Lanjutan Rancangan Halaman Kuantitas Batubara

(68)

3.3.2 Rancangan Halaman Komersial

Rancangan halaman komersial ini merupakan rancangan halaman yang berisikan data pendukung untuk pendukung data lapangan dalam bentuk fasilitas yang telah ada sebelumnya atau fasilitas yang belum ada sebelumnya. Rancangan halaman komersial dapat dilihat seperti pada Gambar 3.15 di bawah ini.

(69)

Gambar 3.16 Rancangan Halaman Hasil

3.3.2 Rancangan Halaman About Us

Rancangan halaman menu About Us ini berisikan deskripsi singkat tentang sistem. Rancangan halaman dapat dilihat seperti pada Gambar 3.17 di bawah ini.

(70)

Gambar 3.17 Rancangan Halaman Menu About Us

3.3.2 Rancangan Halaman Login Admin

Rancangan menu Admin ini digunakan untuk otentifikasi username dan password

yang dimasukkkan oleh admin sebelum masuk ke halaman admin. Rancangan dari menu Admin dapat dilihat pada Gambar 3.18 di bawah ini.

Gambar 3.18 Rancangan Halaman Login Admin

3.3.7 Rancangan Halaman Admin

Halaman ini merupakan halaman yang akan muncul ketika admin telah memasukkan

username dan password yang valid. Halaman admin ini akan terdiri dari menu News,

Pengaturan, dan Logout. Rancangan halaman admin dapat dilihat pada Gambar 3.19 di bawah ini.

(71)

Gambar 3.19 Rancangan Halaman Admin

3.3.8 Rancangan Halaman Admin News

Rancangan halaman menu News ini digunakan untuk melihat daftar news , menambah data news, mengubah data news, dan menghapus data news. Rancangan halaman ini dapat kita lihat pada Gambar 3.20 di bawah ini.

(72)

3.3.9 Rancangan Halaman Admin Pengaturan

Rancangan halaman menu Pengaturan ini digunakan untuk melihat daftar pengaturan dan mengubah data pengaturan batubara yang meliputi jenis batubara, berat jenis batubara serta koreksi tonase dalam persen. Rancangan halaman ini dapat kita lihat pada Gambar 3.21 di bawah ini.

(73)

BAB 4

IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

4.1 Pembahasan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Potensi Batubara Pada Suatu Area dan Menentukan Kelayakan untuk Berinvestasi

Implementasi dari sistem merupakan tahap akhir dari proses pengembangan perangkat lunak setelah melalui tahapan pertampilan halaman. Agar proses implementasi dari perangkat lunak dapat bekerja secara sempurna, maka terlebih dahulu perangkat lunak tersebut harus diuji untuk mengetahui kelemahan dan kesalahan yang ada untuk kemudian dievaluasi.

Implementasi merupakan langkah yang dilakukan setelah pertampilan halaman sistem pendukung keputusan untuk menentukan potensi batubara pada suatu area dan menentukan kelayakan untuk berinvestasi

Dalam bab ini akan dijelaskan bagaimana cara menjalankan aplikasi sistem pendukung keputusan. Adapun program yang dimaksud terdiri dari tampilan halaman utama beserta tampilan menu-menu yang lainnya. Sistem pendukung keputusan yang dihasilkan terdiri dari:

4.1.1 Halaman Utama

4.1.1.1 Halaman Menu Home

Halaman ini merupakan halaman yang akan muncul pertama kali saat program

dijalankan. Halaman utama ini akan terdiri dari menu Home, menu Kualitas Batubara,

(74)

merupakan tampilan dari halaman utama. Tampilan halaman utama dapat dilihat pada Gambar 4.1 di bawah ini.

Gambar 4.1 Tampilan Halaman Utama

4.1.1.2 Halaman Menu News

Pada menu News akan ditampilkan halaman yang berisi berita-berita yang berkaitan dengan batubara. Tampilan halaman dapat dilihat pada Gambar 4.2.

(75)

4.1.1.3 Halaman Menu Kualitas Batubara

Halaman menu Kualitas Batubara merupakan halaman yang akan digunakan oleh user untuk melakukan penentuan kualitas batubara dimana pada halaman ini user harus memasukkan nilai fixed carbonpercentage, vollatile matter percentage, serta caloric

value setelah user memasukkan nilai masing-masing maka sistem akan menampilkan

hasil berupa rank dan group dari jenis batubara. Tampilan halaman keseluruhan tersebut dapat dilihat pada Gambar 4.3, 4.4, dan 4.5

(1)

Gambar 4.21 Tampilan Halaman Menu Data Pengaturan

4.2 Pengujian Sistem

Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui apakah sistem telah berjalan sesuai dengan apa yang telah dirancang sebelumnya. Pengujian yang dilakukan berfokus pada persyaratan fungsional perangkat lunak. Pengujian ini memungkinkan pakar memperoleh kumpulan kondisi input yang akan mengerjakan seluruh keperluan fungsional program. Pengujian ini bertujuan untuk menunjukkan fungsi perangkat lunak tentang cara beroperasinya, apakah pemasukan data keluaran telah berjalan sebagaimana yang diharapkan. Pengujian sistem ini disebut pengujian black box. Sistem akan membandingkan pilihan jawaban yang telah dipilih user pada setiap penelusuran dengan basis pengetahuan. Tiap inputan dan jawaban yang telah dipilih user akan menentukan penelusuran yang akan ditampilkan selanjutnya oleh sistem pendukung keputusan dan pada hasil akhir akan tampil dokumen excel yang merupakan laporan dari semua input data. Jika hasil laporan diperoleh, user dapat melihat informasi detail tentang jenis/rank batubara, perkiraan cadangan/kuantitas

(2)

batubara dan total harga yang akan di dapat. Jika sistem berjalan sesuai dengan aturan pada basis pengetahuan dan semua fungsi komponen pada setiap interface berfungsi dengan benar, maka sistem telah berjalan dengan baik. Berikut pengujian pemasukan data keluaran dengan membandingkan hasilnya pada basis laporan melalui proses instruksi isian dan tanya jawab pada sistem.

1. Pengujian I

Menentukan Kualitas Batubara

Instruksi : Untuk menentukan kualitas batubara anda diminta untuk memberikan data berikut :

- fixed carbon percentage - volatile matter percentage - caloric value

Jawaban (sesuai data isian) : dibagi menjadi 4 jenis yaitu - anthracitic

- bituminous - subbituminous - lignitic

Setiap nilai isian akan dibandingkan dengan tabel ASTM. Sistem akan melakukan proses saat menemukan nilai yang sesuai dengan tabel ASTM. .

Data yang diperoleh dari proses isian dibandingkan dengan basis pengetahuan telah memiliki output yang sama, maka dapat disimpulkan pada pengujian ini sistem sudah bekerja sebagaimana rancangan sistem yang dibuat. Berikut laporan hasil pengujian sistem:

Bentuk instruksi input data pada sistem : KUALITAS BATUBARA

Fixed carbon percentage 98

% Volatile matter percentage 2

(3)

Bentuk output data yang diperoleh oleh user berdasarkan nilai isian yang diisi : KUALITAS BATUBARA

Fixed carbon percentage : 98 % Volatile matter percentage : 2 %

Caloric value : 15000 British thermal units per pound

Rank : Anthracitic

Group : meta-anthracite

2. Pengujian II

Menentukan Kuantitas Batubara

Instruksi : Untuk menentukan kuantitas batubara anda diminta untuk memberikan data berikut :

- Jumlah blok

- Bentuk setiap blok, persegi panjang atau segitiga

- Ukuran setiap blok dalam meter yaitu : panjang penampang, lebar penampang atau alas penampang, tinggi penampang

- Ketebalan rata-rata batubara pada setiap blok dalam meter Jawaban (sesuai data isian) : dibagi menjadi 4 jenis yaitu

- n blok

- n panjang dan n lebar atau n alas dan n tinggi - n ketebalan rata-rata

Setiap nilai isian akan diproses dengan metode penghitungan cross section. Sistem akan melakukan proses sesuai dengan metode yang sudah ditentukan.

(4)

Bentuk instruksi input data pada sistem : Jumlah blok 2

Blok Bentuk Panjang / alas Lebar / tinggi 1 Persegi panjang 20

meter 30 meter 2 segitiga 18

meter 23 meter

Blok Luas Ketebalan rata-rata 1 600,00 meter kuadrat 2

meter 2 414,00 meter kuadrat 1

meter

Bentuk output data yang diperoleh oleh user berdasarkan nilai isian yang diisi : KUANTITAS BATUBARA

Jumlah blok : 2

Total volume : 1.614,00 meter kubik Berat jenis batubara : 1.3 ton / meter kubik Tonase : 2.098,20 ton

Koreksi tonase (55%) : 1.154,01 ton Total tonase : 944,19 ton

(5)

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Dari hasil pengujian sistem yang telah dilakukan, maka dapat diberikan beberapa kesimpulan sebagai berikut

1. Metode inferensi yang digunakan pada sistem ini memberikan aturan dan tahap-tahap pengujian sehingga menginformasikan kepada pengguna bagaimana proses penelitian sebelum melakukan penambangan batubara.

2. Sistem Pendukung Keputusan investasi ini mampu memberikan gambaran teknis sebelum melakukan proses investasi pada eksplorasi batubara sehingga user dapat mempertimbangkan sejauh mana akan berinvestasi.

3. Sistem pendukung keputusan ini sudah mampu menganalisis informasi awal yang diperlukan dalam proses eksplorasi batubara sehingga dapat menentukan potensi batubara untuk setiap lokasi yang diperkirakan terdapat batubara didalamnya.

5.2. Saran

Berdasarkan kesimpulan yang telah diambil, maka dapat dikemukakan saran yang akan sangat membantu dalam pengembangan sistem ini, yaitu:

1. Penggunaan gabungan metode penghitungan kuantitas yang lebih banyak sehingga bisa menampilkan hasil yang lebih maksimal.

2. Dapat dikembangkan lebih luas lagi yaitu penggabungan sistem pendukung keputusan ini dengan sistem informasi geografis.

3. Dapat dikembangkan yaitu menggabungkan sistem pendukung keputusan ini dengan sistem pakar sehingga penelitian dari setiap pakar bisa dimasukkan sebagai pertimbangan dalam pengambilan keputusan.

(6)

DAFTAR PUSTAKA

Anggayana, Komang. 1995. Explorasi Batubara. Bandung: Jurusan Teknik Pertambangan Institut Teknologi Bandung

Anwar, Samsul. 2008. Potensi Batubara di Kec. Kaway XVI dan Sekitarnya, Kab. Aceh Barat, Prop. NAD. Medan: Jurusan Teknik Geologi Institut Teknologi Medan Divisi Penelitian dan Pengembangan. 2004. Aplikasi PHP dan MySQL untuk Membuat

Website Interaktif. Madiun: ANDI

Kadir, Abdul. 2003. Dasar Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP. Yogyakarta: Penerbit Andi

Kusumadewi, Sri. 2003. Teknik dan Aplikasi Kecerdasan Buatan. Jilid 1. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Subakti, Irfan. 2002. Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System). Surabaya: Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya

Sukandarrumidi. 2006. Batubara dan Pemanfaatannya. Yogyakarta: Gajah Mada University Press

Turban, E. (1995). Decision Support and Expert System; Management Support System. Newyork: Prentice-Hall.

Perancangan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Investasi Untuk Penentuan Potensi Batubara Pada Suatu Area Dengan Metode Forward Chaining Berbasis Web