6. Data Suhu Air Proses Pencucian
8.4 Implikasi Manajerial
Strategi yang dirumuskan untuk peningkatan kualitas biodiesel merupakan hasil yang diperoleh dari penentuan prioritas setiap level hirarki keputusan yang dinilai laus dan menyeluruh. Bobot dan prioritas yang diperoleh ini merepresentasikan intensitas preferensi atas suatu keputusan multikriteria. Oleh karena itu dari aspek manajerial elemen yang diprioritaskan dari hasil analisis ini memberikan arahan bagi pihak manajerial untuk melakukan perencanaan ke depan (forward) dan menjalankan langkah-langkah strategi tersebut sesuai dengan faktor yang berpengaruh, aktor yang berperan langsung maupun tidak langsung untuk menjalankan dan menunjang tujuan yang hendak dicapai. Dimana pihak manajerial mendahulukan prioritas tertinggi kriteria mengingat keterbatasan sumberdaya perusahaan.
Upaya Perusahaan menjalankan strategi peningkatan kualitas di atas harus didukung oleh sistem kualitas yang memadai sebagai sistem yang menyeluruh dalam mengatur terkendalinya pelaksanaan proses produksi biodiesel, mulai dari bahan baku, proses produksi sampai produk akhir biodiesel. Perusahaan disarankan oleh sistem ini untuk melakukan program perbaikan teknologi pengolahan terutama untuk faktor kualitas ekstraksi bahan baku. Hal ini mengingat bahan baku yang digunakan sangat menentukan proses pemilihan proses produksi biodiesel yang tepat untuk mengatasi kendala kandungan asam lemak bebas dan viskositas minyak yang tinggi terutama pada bahan baku mutu rendah yang berdampak pada biaya penggunaan bahan proses produksi untuk mengonversikan minyak tersebut agar diperoleh metil ester yang optimal.
Menjadi pertimbangan menajerial untuk memilih penggunaan bahan baku dengan mutu rendah dengan harga lebih murah tetapi melakukan pra-tratment
atau mutu standar dengan konsekuensi harga yang lebih mahal tetapi proses satu tahap. Proses perbaikan ini juga bisa dilakukan dengan menerapkan sistem pengendalian proses dengan analisis statistik (SPC).
145 9.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan terhadap perancangan sistem penilaian kualitas biodiesel berbasis minyak nabati ini, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Rancangan prototipe yang dibangun dengan menggabungkan metode jaringan syaraf tiruan (JST) Multilayer system back propagation untuk prediksi keragamaan proses menggunakan Statistic Process Control (SPC) dan metode sistem pakar dalam membangun rulebase (aturan atau batasan atribut) untuk proses penalaran dan pengambilan keputusan dalam sistem penilaian kualitas biodiesel atau disebut (SINKUAL-BIODIESEL) dapat dikatakan mampu menilai dan memprediksi kualitas biodiesel dengan baik.
2. Implementasi SINKUAL-BIODIESEL di PT. EAI dengan menggunakan data aktual pada Tahun 2006 menunjukkan bahwa sistem ini dapat membantu pihak manajemen mengambil keputusan dengan cepat dan tindakan perbaikan atau koreksi pada proses yang telah dilakukan. Dimana pemeriksaan kualitas bahan baku diterima di grade A, kualitas biodiesel dan proses diterima di garde B
dan kualitas pengemasan dan penyimpanan diterima di grade A. Hasil penilaian keseluruhan adalah diterima Grade A. Pada penilaian ini sistem memberikan saran untuk mempertahankan kualitas yang diperoleh yang secara umum sudah cukup baik, namun perlu sedikit perbaikan pada proses separasi dengan penerapan SPC.
3. Strategi peningkatan kualitas biodiesel dibuat berdasarkan output sistem yang ditentukan dengan Analitycal Hierarchy Process (AHP) menunjukkan bahwa tujuan utama penerapan strategi berdasarkan bobot dan prioritas tertinggi adalah melakukan program perbaikan teknologi pengolahan dengan bobot tertinggi 0,255.
9.2 Saran
Mempelajari kinerja sistem yang ada, maka agar sistem ini dapt digunakan untuk melakukan penilaian kualitas biodiesel dengan lebih akurat, untuk pengembangan SINKUAL-BIODIESEL selanjutnya penulis memberikan saran sebagai berikut:
1. Sistem dapat dikembangkan untuk berbagai jenis minyak lemak yang lain baik lemak nabati maupun hewani.
2. Penentuan atribut penilaian dan prediksi lebih diperdalam sehingga dapat memberikan hasil penilaian yang lebih akuran dan baik.
3. Pengembangan jaringan syaraf tiruan (JST) disaran untuk mencoba menggunakan metode learning vector quantization (LVQ), karena metode ini memiliki kelebihan dalam pengklasifikasian terhadap vektor input (data) yang diberikan.
147
Allen, CAW, Watts KC, Ackman RG, Pegg MJ., 1999. Predicating the Viscosity of Biodiesel fuel from their Fatty acid Ester Composition, fuel 78:1319-1326.
Arhami, M. 2005. Kosep Dasar Sistem Pakar. Penerbit Andi, Yogyakarta.
Basri. 1999. Produksi Asam Palmitat dari Fraksi Stearin Minyak Sawit untuk pengkayaan Komponen Cocoa Butter Equivalent pada Olein Minyak Sawit melalui Interesterifikasi Enzimatik, Skripsi. Teknologi Pangan dan Gizi. IPB. Bogor
Bismo, S. 2005. Beberapa Aspek dari Biodiesel sebagai Energi Alternatif Masa Depan. Seminar. Prospek Biodiesel dan Gasohol sebagai Sumber Energi Alternatif. IPB, Bogor.
Canaki, M., dan Ccheryan, J.V. 2001. Biodiesel from oils and Fats with High free Fatty Acid. Trans Am Soc. Automotive Engine 44:1429-1436
Fajar, R. 2001. Prediksi Sifat Fisika Kimia Campuran Bahan bakar Diesel Dengan Model Sederhana: Studi Kasus Solar-Biodiesel. Jurnal Sain dan Teknologi Indonesia. Hal 27-31, BPPT, Jakarta
Fausett, L. 1994. Fundamental of Neural Network. Prentice Hall International,inc., United State of America.
Gasfersz, V. 1998. Statistical Process Control (Penerapan Teknik-Teknik Statistikal dalam Manajemen Bisnis Total). Yayasan Indonesia Emas dan Penerbit PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Georing, C.E., A.W., Schwab, M.J., Daugherty, E.H. Pryde and Heakin, A. J. 1982. Fuel Properties of Eleven Vegetables Oils, Transactions of the American Society of Agriculture Engineering, 4172-1477.
Hambali, Erliza., A. Suryani., Prayoga, T. Seorawijaya., 2006. Jarak Pagar Penghasil Biodiesel. Penerbit Penebar Swadaya. Jakarta
Harmon, P. Dan D. King. 1985. Expert system: Artificial Intelligent in Bussnies. John Willey and sons. Inc., New york.
Haryanto, B. 2000. Studi Neraca Energi Pembuatan Biodiesel dari Minyak Sawit. Tesis. Magister ITB, Bandung.
Kurtubi. 2006. Diversifikasi Energi dengan Membangun Kilang Hijau, Kompas.
Kusdiana, D. 2005. Pengembangan Biofeul sebagai Bahan bakar Alterlatif Kendaraan Bermotor. Seminar Biodiesel dan Gasohol. IPB, Bogor.
Kusumadewi, S. 2004. Artificial Intellegence (Teknik dan Aplikasi). Graha Ilmu, Yogyakarta.
Kusumadewi, S. 2004. Membangun Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Matlab & Excel Link. Graha Ilmu, Yogyakarta.
Lele. S. 2005. Biodiesel in India. http://www.svlele.com/biodiesel [27 Maret 2006]
Marimin, 2005. Teori dan Aplikasi Sistem Pakar dalam Teknologi Manajerial. IPB Press, Bogor.
Prihandana, R., Roy H., 2006. Petunjuk Budidaya Jarak Pagar. Agromedia Pustaka, Jakarta.
Rolton, DW., David.1988. Principlesof Artificial Intelligence and Expert Systems Development. Mc.Graw Hill Inc. USA.
Santoso WB., Ahmad P., Wuryaningsih SR. 2005. Keunggulan Komparatif Biodiesel terhadap Bahan Bakar Minyak. Seminar. Prospek Biodiesel dan Gasohol sebagai Sumber Energi Alternatif. IPB, Bogor.
Septiani, W. 2005. Sistem Intelejen pada Penilaian dan Prediksi Kualitas Susu Pasteurisasi Studi Kasus pada PT. Industri Susu Alam Murni. Tesis. Program Studi Teknologi Industri Pertanian. Sekolah Pascasarjana. IPB, Bogor.
Siang, JJ. 2004. Jaringan Syaraf Tiruan dan Pempogramannya Menggunakan Matlab. Penerbit Andi, Yogyakarta.
Soerawijaya, TH. 2005. Membangun Industri Biodiesel Indonesia (Beberapa Skenario dan Pengembangan yang perlu dicermati). Forum Biodiesel Indonesia, Bandung.
Soerawijaya, TH. 2005.Perkembangan Kajian Biodiesel dalan RUSNAS Industri Hilir Kelapa Sawit. Seminar dan Kongres II MAKSI (Masyarakat Perkelapa Sawitan Indnesia). MAKSI, Bogor.
Sontag NOV. 1982. Fat Splitting, Esterifiation and Interesterification di dalam
Bailey,s Industrial oil ang fat Products. Ed ke-4. Volume ke-2. New York : Jhon Wiley & Sons.
Turban, E. 2005. Decision Support and Expert System Management Support System. Prentice-Hall. USA.
http://library.usu.ac.id/download/ft/kimia-bode.pdf http://www.iptek.net.id/ind/?ch=jsti&id=253 http://www.situshijau.co.id/maksi/index.php3?file=rubrik/isi_tulisan.php3&kode_ tulisan=2 http://www.bppt.go.id/index.php?option=com_content&task=view&id=1367&Ite mid=30
150 Lampiran 1. Tahapan, Cara Memperoleh dan Mengolah Data Penelitian
LANGKAH-LANGKAH PENELITIAN DATA DAN