Konfigurasi Model MODEL KONSEPTUAL

BAB 5 MODEL KONSEPTUAL

5.1 Konfigurasi Model

Sistem intelijen prediksi dan penilaian kualitas susu pasteurisasi dirancang dan dikembangkan dalam sistem diberi nama SINKUAL-SP Sistem Intelijen Kualitas Susu Pasteurisasi. Gambar 18. Konfigurasi Model Aplikasi Program SINKUAL-SP SISTEM MANAJEMEN BASIS PENG ETAHUAN Kualifikasi penilaian kualitas susu segar Kualifikasi penilaian kualitas susu pasteurisasi Data pengamatan suhu dan lama pasteurisasi Kualifikasi penilaian kualitas pengemasan dan penyimpanan Data atribut kualitas penyimpanan Data training dan testing untuk prediksi JST Data bobot tingkat kepentingan atribut kualitas susu pasteurisasi Kualifikasi penilaian titik kritis proses pengolahan SISTEM MANAJEMEN BASIS MO DEL MO DEL PENILAIAN KUALITAS BAHAN BAKU Sub model penilaian kualitas komposisi susu segar Sub model penilaian kualitas kesegaran susu segar Sub model penilaian kualitas mikrobiologi susu segar MO DEL PENILAIAN KUALITAS PROSES Sub model penilaian karakteristik mutu susu pasteurisasi Sub model penilaian kualitas titik kritis proses pengolahan Sub model penilaian kualitas sanitasi sarana pengolahan MO DEL PENILAIAN KUALITAS PENYIMPANAN DAN PENGEMASAN Sub model penilaian kualitas penyimpanan Sub model penilaian kualitas pengem asan DATA MODEL SISTEM PENG OLAHAN TERPUSAT SISTEM MANAJEMEN DIALOG PENG GUNA SISTEM MANAJEMEN BASIS DATA MODEL STATISTICAL PROCESS CONTROL MODEL JST SISTEM PAKAR Konfigurasi aplikasi program SINKUAL-SP disajikan pada Gambar 18, terlihat bahwa program SINKUAL-SP terbagi menjadi enam komponen yaitu sistem manajemen basis pengetahuan, sistem manajemen basis data, sistem pakar, sistem manajemen basis model, sistem pengolahan terpusat dan sistem manajemen dialog. SINKUAL-SP dirancang dengan mengintegrasikan sistem pakar dan jaringan syaraf tiruan. Keduanya dirancang dengan menggunakan Matlab 6.5. sistem manajemen basis model dirancang dengan menggunakan Matlab 6.5, SPSS 11.0 dan Expert Choice 2000. Dalam pengembangan model basis pengetahuan dibuat dengan menggunakan Matlab 6.5 sedangkan pengembangan manajemen basis data menggunakan software Power Designer Process Analyst-App Modeller for Power Builder versi 6.14 32 bit. Basis data training dan testing untuk JST dibuat dengan menggunakan Notepad dan basis data pengamatan suhu dan lama pasteurisasi menggunakan Microsoft Excel. Kerangka model secara global dapat dilihat pada lihat pada Gambar 19. Gambar 19. Kerangka Model Sistem Intelijen Kualitas Susu Pasteurisasi SINKUAL-SP Diagram alir deskriptif pemodelan SINKUAL-SP dapat dilihat pada Gambar 20. Dengan adanya diagram ini memberikan gambaran alur sistem yang dibuat sehingga akan memudahkan dalam pengembangan sistem. Gambar 20. Diagram Alir Deskriptif Pemodelan SINKUAL-SP MULAI Perhitungan Bobot Entropy untuk atribut Penilaian Kualitas Bahan baku, Proses, Pengemasan dan Penyimpanan OUTPUT : Nilai bobot masing-masing Atribut penilaian kualitas Pembuatan Bagan Shewhart Variabel : Bagan X dan R OUTPUT : Analisa Keragaman Proses Penentuan Atribut Penilaian Kualitas INPUT : 1. Syarat mutu susu segar dan susu pasteurisasi: Standar Nasional, Standar Internasional 2. Spesifikasi mutu susu segar di industri 3. Penilaian tingkat kepentingan atribut berdasarkan pakar INPUT : 1. Data pengamatan suhu dan lama pasteurisasi selama 1 bulan pengamatan 2. Batas spesifikasi atas-bawah untuk suhu dan lama pasteurisasi 3. UCL dan LCL untuk suhu dan lama pasteurisasi INPUT : 1. Pembobotan prioritas berdasarkan entropy 2. Analisis Statistical Process Control SPC 3. Literatur 4. Pakar Industri, Akademisi, Birokrat A Gambar 20. Diagram Alir Deskriptif Pemodelan SINKUAL-SP Lanjutan A INPUT : 1. Analisis implementasi sistem dengan menggunakan data aktual 2. Elemen peningkatan kualitas 3. Bobot masing-masing elemen dari setiap level Perhitungan bobot OUTPUT : 1. Prioritas elemen dari setiap level 2. Penjabaran program perencanaan peningkatan kualitas susu pasteurisasi Penilaian dan Prediksi Kualitas Susu Pasteurisasi OUTPUT : Hasil penilaian dan prediksi kualitas susu pasteurisasi OUTPUT : Atribut penilaian dan prediksi kualitas susu pasteurisasi INPUT : 1. Data Pengujian Lab susu segar dan susu pasteurisasi 2. Penilaian kualitas sanitasi dan pengemasan INPUT : 1. Data training dan testing JST 2. Data parameter JST 3. Prediksi Keragaman proses Selesai

5.2 Desain Basis Data