90
A OUTPUT :
Atribut Penilaian Kualitas Biodiesel
INPUT : 1. Data Pengujian Laboratorium Bahan
Baku yang Dipergunakan 2. Data Pengujian Laboratorium
Biodiesel yang Dihasilkan INPUT :
1. Data Training dan Testing JST 2. Data Parameter JST
3. Prediksi Keragaman Proses
Penilaian Kualitas Biodiesel
INPUT : 1. Analisis Implementasi Sistem dengan menggunakan data
Aktual 2. Elemen Peningkatan Kualitas
3. Bobot masing-masing elemen dari setiap level OUTPUT :
Hasil Penilaian Kualitas BIodiesel
Perhitungan Bobot OUTPUT :
1. Prioritas elemen dari setiap level 2. Penjabaran program Perencanaan
Peningkatan kualitas Biodiesel Selesai
Lanjutan Gambar 6.3 Diagram Alir Deskriptif Permodelan SINKUAL-BIODIESEL
6.1.2 Desain Basis Data
Data merupakan fakta atau apapun yang dapat dipergunakan sebagai input dalam menghasilkan suatu informasi. Data dapat berupa data suara, teks, video,
gambar yang bisa berupa hasil diskusi, pengambilan keputusan, perhitungan dan pengukuran dan lain-lain.
91
BASISDATA SISTEM PENILAIAN KUALITAS
Standar Nasional Indonesia SNI
1. Data SNI Bahan Baku lemak nabati 2. Data SNI Biodiesel
Standar International SI
HACCP
Pakar Spesifikasi
Pustaka Spesifikasi dan
pengukuran di industri
Titik kritis proses: 1. Titik kritis transesterifikasi
2. Titik kritis separasi 3. Titik kritis pencucian
Data bobot atribut bahan baku dan biodiesel
Data bobot atribut bahan baku dan biodiesel
1. PT. EAI 2. PT. Eterindo
Dalam sistem yang dibangun ini terdiri dari beberapa sumber data, yakni: standar mutu nasional SNI, standar mutu international SI, spesifikasi dan
pengukuran di industri, akuisisi pakar dan referensi dari pustaka. Hubungan antara data yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 6.4.
Gambar 6.4 Diagram Hubungan Sumber Data dalam Basisdata
6.1.3 Kerangka Model
Pada konfigurasi model aplikasi program terdiri atas beberapa sistem, diataranya sistem pengolahan terpusat, sistem manajemen basis data, sistem
manajemen basis pengetahuan, sistem pakar, sistem basis model dan sistem manajemen basis dialog.
1. Sistem Pengolahan Terpusat Sistem ini merupakan bagian penting dari program yang berfungsi
sebagai terminal pengaturan atau pengelola dan penghubung sistem-sistem yang lain yang terintegrasi pada program.
2. Sistem Manajemen Basis Data Merupakan pusat penyimpanan data yang akan diolah atau dipanggil
maupun setelah data tersebut diolah. Data-data yang terdapat dalam basis data diantaranya adalah data keragaman proses dan titik kritis, data training dan
92
Identifikasi Masalah
Mulai
Mencari sumber pengetahuan
Akuisisi pengetahuan
Representasi pengetahuan
Pengembangan mesin inferensi
Implementasi
Pengujian
Pengujian human expert
Selesai
Sumber: Marimin, 2005
testing untuk prediksi jaringan syaraf tiruan JST, data bobot kepentingan atribut kualitas.
3. Sistem Manajemen Basis Pengetahuan Merupakan basis pengetahuan untuk membangun sistem pakar dan
membuat aturan-aturan rule. Basis pengetahuan ini diperoleh dari akuisisi pengetahuan para pakar yang mewakili praktisi, akademisi dan birokrasi,
pengetahua dari literatur dan jurnal. 4. Sistem Pakar
Merupakan pengembangan dan pemanfaatan basis pengetahuan yang berupa mesin inferensi yang merupakan alat penalaran bagi sistem yang
memanipulasi dan mengarahkan pengetahuan untuk mencapai solusi atau kesimpulan akhir dari fakta-fakta yang ada. Pada Gambar 6.5 berikut ini
menyajikan tahapan pembentukan sistem pakar.
Gambar 6.5 Tahapan pembentukan sistem pakar
93
5. Sistem Manajemen Basis Model Merupakan alat analisis yang diperlukan oleh sistem, dimana melalui
model-model tersebut dapat diperolah hasil penilaian dan prediksi kualitas yang dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan strategi
pengendalian kualitas. Pada SINKUAL-BIODIESEL terdiri atas model penilaian kualitas bahan
baku, model penilaian kualitas proses, model penilaian kualitas pengemasan dan penyimpanan, model statistical process control SPC, dan model jaringan
syaraf tiruan JST. 6. Sistem Manajemen Basis Dialog
Merupakan interface atau penghubung antara sistem pengolahan terpusat dengan pengguna SINKUAL-BIODIESEL untuk menentukan dan juga
memprediksi kualitas biodiesel yang dihasilkan berdasarkan keragaman nilai titik kritis yang ada pada proses sebelumnya yang dalam hal ini menggunakan
metode jaringan syaraf tiruan propagasi mundur back propagation.
6.2 Rancang Bangun Sistem 6.2.1 Definisi SINKUAL-BIODIESEL
