40
Pakar unsur praktisi akan diwakili oleh praktisi dari PT. Energi Alternatif Indonesia, PT. Eterindo Waha Tama dan BPPT Serpong, Tanggerang.
Pakar unsur birokrasi akan diwakili oleh pakar biodiesel dari Lemigas dan
Departemen Energi dan Sumber Daya Mineral, Jakarta.
3.3.2 Pengumpulan Data Dilakukan dengan beberapa cara, yaitu studi pustaka
atau studi dokumentasi, observasi dan pengukuran data secara langsung di industri beserta pengisian
kuisioner oleh pakar, diskusi masalah dan deskripsi masalah tentang pola berpikir para ahli dalam menilai dan memprediksi kualitas biodiesel. Data yang diperlukan
adalah data tingkat kepentingan atribut dan data keragaman proses untuk
memprediksi kualitas produk selanjutnya.
3.3.3 Analisis Data
Analisis data yang dilakukan adalah 1 analisis tingkat kepentingan dengan metode pembobotan entropy kemudian digunakan sebagai analisis fundamental
dalam membangun sistem pakar, 2 analisis pada data keragaman proses dengan statistical process control SPC, kemudian digunakan sebagai analisis teknis
dalam membangun jaringan syaraf tiruan JST.
3.3.4 Penerapan Sistem Pakar dan Jaringan Syaraf Tiruan
Pengembangan sistem penentuan dan prediksi kualitas ini bertujuan untuk membantu dan mempermudah para pengambil keputusan di bidang kualitas atau
quality control. Sistem ini dibangun dan dikembangkan berdasarkan prinsip kecerdasan buatan, sistem ini tidak dapat menggantikan peran manusia akan tetapi
memberikan kelebihan ekonomis kepada para penggunanya karena menghemat waktu para ahli yang umumnya terbatas.
1. Penerapan Sistem Pakar
Hasil akusisi pengetahuan pakar dan berbagai studi yang dilakukan akan diperoleh suatu struktur yang menggambarkan permasalahan. Selanjutnya
Pengembangan sistem pakar memanfaatkan basis pengetahuan dengan membentuk mesin inferensi dan merupakan alat penalaran
bagi sistem. Fasilitas
41
inferensi pada sistem pakar merupakan bagi dari sistem yang memanipulasi dan mengarahkan pengetahuan untuk mencapai solusi atau kesimpulan.
Metode strategi penalaran sebagai metode penarikan kesimpulan digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan. Pada penelitian ini strategi
penalaran yang dilakukan adalah forward chaining, dimana penalaran dimulai dari fakta terlebih dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis.
2. Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan
Pengembangan jaringan
syaraf tiruan
menggunakan arsitektur jaringan lapisan majemuk multilayer net. Jaringan ini merupakan jaringan yang
terbukti memiliki keunggulan terutama dalam hal prediksi. Proses belajar jaringan adalah pembelajaran yang terawasi supervised learning karena
menggunakan data input dan output atau target yang telah diketahui, sehingga diperoleh pola hasil perambatan disepanjang jaringan syaraf hingga menuju
neuron pada lapisan output. Perbedaan antara data input dan output yang disebut nilai error. Apabila nilai error ini masih cukup besar, hal ini
mengidikasikan bahwa masih perlu dilakukan lebih banyak pembelajaran lagi hingga nilai error yang mendekati nol.
Metode pembelajaran backpropagasi menggunakan error output dari proses perambatan maju forward propagation data pada lapisan input yang
dibawa melalui lapisan hidden hingga mendapatkan hasil pada lapisan output. Hasil output pada perambatan maju ini dibandingkan dengan nilai target untuk
mendapatkan error. Selanjutnya nilai error pada perambatan maju yang diperoleh digunakan
untuk mengubah nilai bobot-bobotnya lapisan hidden dalam perambatan mundur backward. Hal ini dilakukan berulang-ulang hingga tercapai
minimum error yang diinginkan. Disamping itu algortima perambatan balik memiliki beberapa elemen
yang harus diperhatikan, yaitu penentuan bobot awal lapisan, penentuan learning rate laju proses pembelajaran, pemilihan fungsi aktivasi dan
momentum untuk mempercepat ditemukannya minimum error.
42
BAB IV PROFIL KUALITAS BIODIESEL
BERBASIS MINYAK NABATI
4.1 Bahan Baku Biodiesel
FAME atau fatty acid methyl ester metil ester asam lemak adalah minyak nabati, lemak hewan, atau minyak goreng bekas yang diubah melalui proses
transesterifikasi yang pada dasarnya mereaksikan minyak-minyak tersebut dengan metanol dan katalisator NaOH dan KOH, yang secara populer, FAME disebut
dengan nama biodiesel. Semua minyak yang berasal dari tanaman bisa dijadikan FAME atau
biodiesel dari minyak nabati seperti misalnya : Kedelai Glycine max disebut SME soybean methyl ester, Kanola atau rapeseed Brassica rape yang disebut
RME rapeseed methyl ester, Kelapa Cocos nuerifera yang disebut CME coco methyl ester, dan Bunga matahari Helianthus annus. Sedangkan FAME yang
digunakan di Indonesia baru berasal dari POME palm oil methyl ester yang berasal dari minyak sawit CPO, crude palm oil.
Penggunaan minyak nabati sebagai bahan bakar tidak bisa langsung di pakai tetapi perlu modifikasi terlebih dahulu khususnya untuk biodiesel, hal ini karena
karakteristik minyak nabati memiliki kekentalan yang tinggi. Standar Nasional Indonesia menetapkan viskositas biodiesel relatif rendah yakni 2,3 - 6,0 mm
2
S. Sedangkan kita ketahui viskositas minyak nabati tergolong tinggi hingga sangat
tinggi sepeti CPO sebesar 23,4 dan viskositas minyak jarak sebesar 49,15. Oleh karena itu perlu proses konversi minyak nabati melalui proses transesterifikasi
yang berjalan sempurna. Begitu juga jika asam lemak bebas cukup tinggi pada minyak nabati harus
diturunkan terlebih dahulu melalui proses esterifikasi. Berikut ini karakteristik minyak jarak dan sawit.
