10

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

II.1 Kinerja Pabrik

Pabrik terdiri dari beberapa unit proses atau peralatan, seperti unit penyiapan

umpan, unit reaksi atau sintesis, serta unit pemisahan dan pemurnian produk yang

beroperasi pada kondisi tertentu. Analisis kinerja pabrik dilakukan dengan sasaran

untuk mendapatkan pemahaman operasi pabrik yang akurat yang dipakai untuk :

mengidentifikasi permasalahan yang terjadi, mengindentifikasi penurunan kinerja

alat, mengidentifikasi daerah kondisi operasi yang optimal untuk menaikkan

efisiensi operasi atau produk, serta mengidentifikasi model proses yang lebih baik

[Perry, 1999]. Tujuan akhir dilakukannya analisis kinerja pabrik adalah

keuntungan perusahaan yang lebih tinggi, pengendalian proses yang lebih baik,

pengoperasian pabrik yang lebih aman dan perancangan mengarah sempurna.

Kinerja pabrik sebagai unit bisnis diukur berdasarkan sasaran yang ditetapkan

untuk periode tertentu terhadap beberapa parameter seperti produksi, pemasaran

atau pencapaian finansial. Dari sisi teknik kinerja setiap pabrik diukur

berdasarkan parameter operasi kunci yaitu tingkat produksi, efisiensi, mutu

produk, keselamatan dan kesehatan kerja serta lingkungan hidup.

II.1.1 Utilisasi Aset

Utilisasi aset adalah suatu alat untuk mengukur perbedaan antara kemampuan atau

kapasitas aset dalam menghasilkan produk dengan jumlah produk aktual yang

dihasilkan. Perbedaan tersebut yang dikenal sebagai opportunity gap. Utilisasi

aset merupakan konsep kritis dalam upaya pengurangan biaya produksi terkait

profitabilitas pabrik pada era pasar kompetitif global saat ini. Definisi utilisasi aset

yang umum digunakan oleh banyak perusahaan adalah rasio output aktual

terhadap output yang dapat dicapai jika pabrik berjalan pada kapasitas

maksimalnya selama 365 hari setahun dengan 100% kualitas produk terpenuhi

[Ellis, 1998].

11

Informasi yang diperoleh dari program utilisasi aset menjadi masukan bagi

manajemen pabrik dalam memantau kemampuan manufaktur pabrik secara

kontinyu untuk melihat peluang-peluang yang signifikan agar dapat meningkatkan

keuntungan perusahaan. Dengan dijalankannya sistem utilisasi aset diharapkan

dapat terwujud sasaran pabrik sebagai aset perusahaan berjalan pada kapasitas

penuh dengan biaya rendah.

Program utilisasi aset dapat diaplikasikan pada berbagai tingkatan organisasi

dengan rincian data atau informasi sesuai kebutuhan pemakai. Tingkatan

organisasi tersebut mulai dari level industri, unit bisnis, divisi, pabrik, unit operasi

atau area proses, hingga ke unit sistem proses [Ellis,1998].

Pada level industri, model utilisasi aset dikembangkan berdasarkan segmen

industri yaitu agrikultur, kimia, bahan makanan, pertambangan, minyak dan gas,

kertas, farmasi, tenaga listrik serta tekstil. Dengan utilisasi aset dapat dilihat

bagaimana tiap segmen industri beroperasi dan mengkuantifikasikan peluang-

peluang yang signifikan pada masing-masing segmen industri.

Model utilisasi aset untuk level unit bisnis dijalankan pada tiap unit bisnis di

perusahaan. Sebagai contoh adalah sebuah perusahaan perminyakan yang

menerapkan ukuran utilisasi aset untuk unit-unit bisnisnya yaitu eksplorasi dan

produksi, produk perminyakan, dan bahan kimia.

Untuk level divisi atau site, utilisasi aset digunakan oleh suatu perusahaan yang

mengelompokkan operasi pabriknya berdasarkan lokasi geografis.

Pabrik merupakan tingkatan paling fundamental penerapan utilisasi aset dan

tingkatan dimana kebanyakan program utilisasi aset dimulai. Pada industri kimia

umumnya pabrik dinamakan berdasarkan produk yang dihasilkan seperti

ammonia, urea, etilen, benzena dan dapat juga disertai angka jika perusahaan

memiliki lebih dari satu pabrik yang menghasilkan produk yang sama misalnya

Urea-1 atau Ammonia-4.

12

Unit operasi atau area proses merupakan bagian dari pabrik seperti area furnace,

unit sintesis, atau unit pemurnian. Sedangkan unit sistem proses, area khusus

suatu unit proses seperti sistem uap, sistem udara pabrik, sistem nitrogen atau

sistem air pendingin.

Perhitungan yang dilakukan dalam program utilisasi aset didefinisikan sebagai

berikut [sumber: prosedur kerja utilisasi aset DSM]. Kehilangan produksi pada

periode pencatatan tertentu dihitung dengan persamaan berikut :

PLrec = MPC - AP jika AP < MPC

PLrec = 0 jika AP > MPC

dengan AP (Actual Production) adalah kuantitas produksi aktual yang dihasilkan

dan dicatat untuk periode tertentu (umumnya 24 jam untuk pabrik yang beroperasi

kontinyu) dan MPC (Maximum Proven Capacity) adalah kapasitas produksi

tertinggi pada periode tertentu yang pernah dicapai dan telah ditetapkan oleh

manajemen pabrik (untuk pabrik baru MPC adalah kapasitas desain pabrik).

Sedangkan PL (Production Loss) adalah kehilangan produksi pada periode waktu

tertentu.

Untuk periode pelaporan tertentu (umumnya setiap bulan), maka total kehilangan produksi adalah :

PL = ∑ PLrec

Kehilangan keuntungan yang diakibatkan oleh kehilangan kesempatan produksi

atau Production Opprtunity Gap (POG), dinyatakan dalam uang adalah :

POG = ∑ PLrec x GM dengan GM (Gross Margin) adalah keuntungan yang didapat untuk setiap satuan

produksi yang dapat dijual.

Production Asset Utilisation (PAU) didefinisikan sebagai rasio antara produksi

yang sesungguhnya terhadap produksi yang dapat dicapai jika pabrik berjalan

13

sesuai sasaran kapasitas maksimalnya (MPC). Jika produksi aktual selalu lebih

kecil atau sama dengan MPC dalam periode pelaporan, maka utilisasi aset

produksi dihitung dengan persamaan :

PAU = (∑ AP / ∑ MPC) x 100% = {(∑ MPC - ∑ PLrec) / ∑ MPC} x 100%

Sedangkan jika produksi aktual tidak selalu lebih kecil atau sama dengan MPC

dalam periode pelaporan, produksi lebih tinggi dari MPC diabaikan, utilisasi aset

produksi dihitung :

{(∑ MPC - ∑ PLrec) / ∑ MPC} x 100%

Biaya produksi atau mutu produk juga dapat dijadikan sebagai sasaran yang

ditetapkan untuk perhitungan utilisasi aset pabrik.

Program utilisasi aset tidak hanya mengidentifikasi opportunity gap, melainkan

juga mencatat sebab-sebab gap tersebut dan tidak tercapainya sasaran. Selanjutnya

sebab-sebab kehilangan produksi diidentifikasi secara rinci dan diklasifikasikan

sebagai masukan untuk program perbaikan.

II.1.2 Klasifikasi Persoalan Pabrik

Telah diuraikan di sebelumnya bahwa dari program utilisasi aset tercatat masalah-

masalah yang menyebabkan opportunity gap. Masalah-masalah beserta

penyebabnya perlu diidentifikasi dan diklasifikasikan secara terperinci

berdasarkan dua kriteria utama yaitu jenis kelompok penyebab dan tingkat besar

kecilnya penyimpangan yang ditimbulkannya terhadap sasaran. Dari kedua

kriteria tersebut akan memudahkan dalam mendefinisikan dan menganalisis

masalah, merekomendasikan tindakan perbaikan dan menentukan urutan prioritas

pekerjaan yang harus ditindaklanjuti.

14

Terdapat empat kategori utama kelompok fungsional dalam klasifikasi

permasalahan yang dihitung berdasarkan kontribusinya terhadap kehilangan

produksi berdasarkan konsep sistem Manufacturing Excellence yang diadopsi dari

perusahaan DSM Belanda, yaitu : operasi, pemeliharaan, bisnis dan eksternal.

Keempat kelompok fungsional di atas dengan subkategorinya seperti ditunjukkan

pada Tabel II.1.

Tabel II.1 Kelompok fungsional dan kategori penyebab masalah

Operasi Pemeliharaan Bisnis Eksternal

Prosedur & Pelatihan

Pengendalian Proses

Gangguan Proses

Teknologi Proses

Produk

Bahan Baku

Kegagalan Alat

Prosedur & Pelatihan

Shutdown terencana

Kapasitas Ekonomis

Bahan Baku

Permintaan

Utilitas

Keselamatan & Kesehatan Kerja Lingkungan Hidup

Bahan Baku

Lain-lain

Kategori operasi merupakan penyebab kehilangan kesempatan produksi yang

diakibatkan oleh masalah-masalah terkait proses operasi pabrik. Pada kategori ini

seperti terlihat dari Tabel II.1 termasuk masalah-masalah operasional seperti

personil operasi, pengendalian proses, gangguan proses, teknologi proses, produk

dan bahan baku. Sebagai contoh, kebuntuan pada pipa proses dan fouling yang

terjadi di alat penukar panas dan reboiler dimasukkan dalam kategori gangguan

proses. Masalah-masalah yang terjadi terkait perancangan proses atau

keterbatasan teknologi proses seperti tekanan keluaran pompa tidak mencukupi

karena impeller yang terlalu kecil, pendinginan yang kurang akibat alat penukar

panas dirancang terlalu kecil atau degradasi katalis karena umur sehingga

kapasitas pabrik menurun dimasukkan dalam kategori teknologi proses. Masalah

seperti kualitas bahan baku yang tidak sesuai spesifikasi yang disyaratkan masuk

kategori bahan baku.

15

Pada kategori kedua, masalah-masalah yang terkait fungsi peralatan pabrik

dikategorikan dalam kelompok pemeliharaan dengan subkategori kegagalan alat,

personil dan shutdown terencana yang terkait pemeliharaan peralatan pabrik.

Permasalahan berupa kerusakan atau kegagalan fungsi peralatan pabrik yang

mengakibatkan kehilangan produksi dimasukkan dalam kategori kegagalan alat.

Sebagai contoh adalah kerusakan mekanis pompa, kebocoran alat penukar panas,

kompresor trip, motor terbakar, atau kerusakan control valve.

Beberapa contoh penyebab kehilangan produksi atau produksi di bawah sasaran

kapasitas yang termasuk kategori bisnis adalah keterbatasan bahan baku, kapasitas

ekonomis optimum, variasi produk dan permintaan penjualan menurun.

Kategori eksternal mencakup masalah-masalah yang biasanya di luar kendali unit

bisnis yang bersangkutan seperti kekurangan utilitas dan bahan baku atau

peraturan mengenai keselamatan, kesehatan lingkungan berpengaruh pada

kapasitas produksi yang bisa dicapai.

Sebagai ilustrasi, pada Gambar II.2 ditunjukkan data distribusi masalah yang

menyebabkan terjadinya shutdown di pabrik urea.

Urea K-1 Plant Downtime

18.2313.10

3.96 3.84 2.11 0.89 0.33

57.54

0

25

50

75

100

Gas

Sup

ply

Plann

ed sh

utdo

wn

NH3

Plant

Elec

trica

l

Mar

ketin

g

Rot

ating

Equ

ipmen

t

Sta

tic E

quipmen

t

Instru

men

tatio

n

% d

ownt

ime

Gambar II.1 Data distribusi penyebab downtime pabrik urea Kaltim-1

[ Data Bagian Operasi Urea Kaltim-1, 2003]

16

II.1.3 Reliabilitas

Konsep reliabilitas tidak terlepas dari ukuran kinerja pabrik. Tingginya kehilangan

produksi yang diakibatkan persoalan proses dan peralatan pabrik menunjukkan

reliabilitas yang rendah. Sebaliknya jika reliabilitas pabrik tinggi maka produksi

sesuai sasaran akan dapat dicapai. Informasi awal reliabilitas proses dan peralatan

pabrik diperoleh dari program utilisasi aset yang telah mengidentifikasi dan

mengkategorisasikan kehilangan produksi berdasarkan kelompok penyebab

seperti diuraikan sebelumnya.

Reliabilitas mengukur kemampuan peralatan atau suatu proses dalam beroperasi

tanpa kegagalan untuk interval waktu tertentu jika dioperasikan dengan benar

pada kondisi tertentu oleh personil yang terlatih [Barringer, 2006]. Reliabilitas

melibatkan pihak pemeliharaan dan proses. Ada perbedaan sudut pandang dalam

pendekatan terhadap reliabilitas dari kedua kelompok tersebut seperti

diilustrasikan pada Tabel II.2. Kolaborasi dan kerja sama bagian proses,

pemeliharaan dan reliabilitas diperlukan untuk mencapai kinerja pabrik yang

optimal.

Tabel II.2 Pendekatan reliabilitas dari sudut pandang proses dan pemeliharaan

[Birchfield, 2000]

Fase-fase pengembangan reliabilitas dalam sistem pemeliharaan terdiri dari lima

tahapan yaitu : tahap reaktif, preventif, prediktif, proaktif dan reliability-driven.

17

Hirarki pengembangan reliabilitas dalam tahapan-tahapan seperti ditunjukkan

pada Gambar II.2.

Gambar II.2 Hirarki pengembangan reliabilitas [Barringer, 1998]

Menurut konsep Manufacturing Excellence (DSM) prosedur kerja perbaikan

reliabilitas peralatan dikelompokkan dalam dua sistem kerja paralel yaitu

pencegahan (prevent) dan penyelesaian (solve). Sistem pencegahan persoalan

menggambarkan bagaimana program pemeliharaan preventif dan prediktif

dikembangkan, sedangkan sistem penyelesaian persoalan menggambarkan kapan

dan bagaimana persoalan-persoalan reliabilitas peralatan pabrik diselesaikan.

Dalam sistem pencegahan persoalan terintegrasi beberapa praktek terbaik seperti

inspeksi berbasis resiko, monitoring kondisi peralatan dan pemeliharaan berpusat

reliabilitas. Di sini harus jelas hubungan antara peralatan, kondisi proses, mode

kegagalan potensial dengan program pemeliharaan preventif/prediktif yang

dijalankan.

Sistem penyelesaian persoalan yang dilakukan adalah membuat prioritas

persoalan yang harus ditangani, melakukan analisis persoalan reliabilitas secara

terstruktur dengan teknik analisis akar penyebab persoalan (root cause analysis)

dan penanganan persoalan berdasarkan akar penyebabnya yang telah

18

teridentifikasi, serta analisis terhadap keefektifan tindakan koreksi yang

diimplementasikan.

II.1.4 Analisis Akar Penyebab Persoalan (Root Cause Analysis)

Analisis akar penyebab persoalan (root cause analysis/RCA) adalah sebuah

metode dalam penyelesaian persoalan yang bertujuan untuk mengidentifikasi

penyebab-penyebab utama dari suatu persoalan atau kejadian. Praktek RCA

didasarkan pada keyakinan bahwa persoalan akan dapat diselesaikan paling baik

adalah dengan cara mengoreksi atau menghilangkan penyebab utamanya.

Akar penyebab persoalan adalah penyebab yang jika dilakukan tindakan koreksi

akan mencegah terulangnya kejadian atau terjadinya persoalan yang serupa [DOE,

1992]. Pencegahan terjadinya pengulangan persoalan secara total tidak selalu

berhasil, sehingga RCA sering dipertimbangkan sebagai proses iteratif yang

digunakan sebagai alat perbaikan yang terus menerus.

RCA bukan sebuah metodologi yang terdefinisi tunggal. Berdasarkan area asalnya

RCA dapat diklasifikasikan menjadi empat kelompok yaitu basis-keselamatan,

basis-produksi, basis-proses dan basis-sistem [en.wikipedia.or].

RCA berbasis keselamatan diturunkan dari investigasi kecelakaan pada bidang

keselamatan dan kesehatan kerja. Akar persoalan dalam bidang keselamatan

cenderung berupa gagal atau hilangnya safety barriers, resiko-resiko yang tidak

dikenali atau tidak mencukupinya rekayasa keselamatan.

RCA berbasis produksi berasal dari bidang pengendalian mutu pada industri

manufaktur. Akar persoalan berupa penyebab asal dari tidak terpenuhinya batasan

baku produk yang dihasilkan oleh lini produksi yang terdiri dari tahap-tahap

berurutan, dengan satu atau lebih kejadian malfungsi atau di luar toleransi.

RCA berbasis proses pada dasarnya mengikuti RCA berbasis produksi, tetapi

dengan cakupan yang diperluas meliputi proses bisnis di luar manufaktur.

Pandangan dasar sebuah akar persoalan adalah bahwa kesalahan proses individual

19

merupakan sumber persoalan. RCA kelompok ini terkait erat dengan praktek

perbaikan proses.

RCA berbasis sistem muncul berdasarkan ide-ide dalam bidang manajemen

perubahan, manajemen resiko, and sistem berpikir. Sebuah akar persoalan

menurut klasifikasi ini sering hadir pada level budaya organisasi dan manajemen

strategis.

Memusatkan tindakan korektif pada akar persoalan akan lebih efektif daripada

hanya menangani gejala-gejala dari persoalan yang terjadi. Agar efektif RCA

harus dijalankan secara sistematik dan pengambilan kesimpulan harus didukung

bukti-bukti. Biasanya persoalan memiliki lebih dari satu akar persoalan yang

mungkin.

Langkah-langkah umum dalam melakukan analisis akar persoalan adalah

mendefinisikan persoalan, mengumpulkan data/bukti, analisis hubungan sebab-

akibat, identifikasi akar penyebab, menentukan rekomendasi solusi dan

implementasi solusi beserta evaluasinya.

II.2 Manajemen Pengetahuan

Pengetahuan merupakan sesuatu yang tidak mudah diukur, maka suatu organisasi

harus mengelola pengetahuan sebagai aset secara efektif untuk mengambil

keuntungan sepenuhnya dari ketrampilan dan pengalaman yang dimiliki juga

pengetahuan tersembunyi yang dimiliki karyawan dalam perusahaan. Rangkuman

dari beberapa studi mengenai definisi manajemen pengetahuan ditampilkan pada

Tabel II.3 [Kanagasabapathy , 2006].

Manajemen pengetahuan adalah aktifitas manajerial dalam mengembangkan,

memindahkan, mengirimkan, menyimpan dan mengaplikasikan pengetahuan,

serta menyediakan informasi bagi anggota organisasi untuk mengambil keputusan

dan tindakan yang tepat dalam mencapai tujuan organisasi.

20

Tabel II.3 Definisi Manajemen Pengetahuan Penulis Definisi Manajemen Pengetahuan

Ouintas dkk

(1997)

Manajemen pengetahuan adalah untuk menemukan,

mengembangkan, memanfaatkan, menyampaikan dan

menyerap pengetahuan di dalam dan di luar organisasi

melalui proses manajemen yang sesuai untuk memenuhi

kebutuhan saat ini dan mendatang.

Allee (1997),

Davenport

(1998),

Alavi dan

Leidner

(2001)

Manajemen pengetahuan adalah pengelolaan

pengetahuan perusahaan melalui proses spesifik yang

sistematik dan terorganisir untuk mengambil,

mengorganisasi, melestarikan, mengaplikasikan,

membagi dan memperbarui pengetahuan karyawan baik

tersembunyi maupun eksplisit untuk meningkatkan

performance organisasi dan menciptakan nilai.

Gupta dkk

(2000)

Manajemen pengetahuan adalah sebuah proses yang

membantu organisasi dalam menemukan, memilih,

mengorganisasi, diseminasi, dan memindahkan informasi

penting dan keahlian yang diperlukan untuk aktivitasnya.

Bhatt (2001) Manajemen pengetahuan adalah sebuah proses

menciptakan, validasi, presentasi, distrbusi dan aplikasi

pengetahuan.

Holm (2001) Manajemen pengetahuan adalah membawa informasi

yang tepat kepada orang yang tepat, membantu orang-

orang menciptakan pengetahuan serta berbagi dan

bertindak terhadap informasi.

Horwitch dan

Armacost

(2002)

Manajemen pengetahuan adalah kreasi, ekstraksi,

transformasi, serta penyimpanan pengetahuan dan

informasi yang tepat untuk merancang kebijakan yang

lebih baik, mengubah tindakan dan menyampaikan hasil.

21

Para praktisi manajemen pengetahuan menganggap bahwa pengetahuan adalah

sumber daya terpenting bagi organisasi modern, satu-satunya sumber daya yang

tidak dapat direplikasi oleh pesaing, dan oleh karena itu merupakan sumber

keuntungan yang khas dan kompetitif [Davenport dan Prusak, 1998]. Praktek-

praktek manajemen pengetahuan modern menitikberatkan pada penciptaan

pengetahuan baru dan aplikasi pengetahuan organisasi untuk memelihara

keuntungan strategis. Diasumsikan bahwa terdapat sistem dalam organisasi yang

mendukung kreasi pengetahuan dan bahwa pengetahuan yang relevan dari dalam

maupun luar telah tercatat sedemikian hingga dapat diambil kembali dan

digunakan. Organisasi harus siap untuk meninggalkan pengetahuan yang sudah

usang [Drucker, 1993]. Hubungan keterkaitan di antara faktor-faktor kunci dalam

manajemen pengetahuan disajikan pada Gambar II.3 .

Gambar II.3 Sumber-sumber pengetahuan, proses dan hasil dari

manajemen pengetahuan [Klobas, 1997]

Perekonomian dunia telah beralih dari industri manufaktur dan ekonomi yang

berorientasi produk ke ekonomi yang berbasiskan pengetahuan dan jasa dengan

komoditas utama adalah informasi atau pengetahuan. Manajemen kekayaan

intelektual yang efektif merupakan isu kritis dalam menghadapi ekonomi global

saat ini yang dikendalikan oleh informasi. Manajemen pengetahuan tidak semata-

22

mata tentang mengelola pengetahuan itu sendiri, tetapi lebih kepada mengelola

dan menciptakan budaya perusahaan yang memfasilitasi dan mendorong untuk

berbagi, pemanfaatan dan penciptaan pengetahuan yang mengarah pada

keuntungan kompetitif strategis perusahaan. Pencapaian budaya pengetahuan

mensyaratkan fokus manajerial pada tiga area yaitu penyiapan organisasi,

pengelolaan aset pengetahuan dan memanfaatkan pengetahuan untuk keuntungan

kompetitif [Abell dan Oxbrow, 1997].

Struktur hirarki manajemen pengetahuan tradisional seperti ditampilkan pada

Gambar II.4, memungkinkan alih pengetahuan secara vertikal melalui rantai

komando tipikal, tetapi menghambat alih pengetahuan secara horisontal yang

harus menyeberangi batasan fungsional organisasi. Kompetisi yang semakin ketat

dan lebih singkatnya laju perubahan teknologi membutuhkan alih pengetahuan

melewati batas-batas organisasi yang lebih baik [Gopalakrishnan and Santoro,

2004].

Pengembangan kelompok-kelompok pengetahuan yang tersusun dari para pekerja

pengetahuan dari area lintas-fungsi adalah langkah pertama menuju

pengembangan sistem alih pengetahuan yang terdistribusi sepenuhnya dalam

organisasi (vertikal dan horisontal). Anggota kelompok lintas fungsi memberikan

pembagian pengetahuan dari kelompok pengetahuannya kembali pada area

fungsional asal mereka. Contoh struktur organisasi berbasis kelompok

pengetahuan ditampilkan pada Gambar II.5. Organisasi pengetahuan pada Gambar

II.5 tersusun dari beberapa kelompok pengetahuan yang terdiri atas kelompok

pengetahuan yang dibentuk dari pekerja pengetahuan yang terpilih untuk

berpartisipasi pada kelompok pengetahuan karena pengetahuan dan ketrampilan

mereka. Idealnya pekerja pengetahuan dalam kelompok berasal dari latar

belakang organisasi dan pendidikan yang berbeda yang akan membawa

keragaman pengetahuan dan ketrampilan dalam kelompok.

23

Gambar II.4 Contoh hirarki manajemen organisasi tradisional [PT. Pupuk Kaltim, 2006]

24

Gambar II.5 Hirarki elemen-elemen organisasi pengetahuan

[Kanagasabapathy , 2006]

II.3 Basis Pengetahuan

II.3.1 Definisi

Basis pengetahuan adalah jenis basis data khusus yang ditujukan untuk

manajemen pengetahuan (knowledge management). Basis pengetahuan

menyediakan cara-cara mengumpulkan, mengorganisasi dan mengambil

pengetahuan dengan bantuan komputer. Basis pengetahuan yang lebih maju juga

memiliki kemampuan aplikasi dalam pengambilan keputusan. Pada kasus yang

sudah maju tersebut kandungannya adalah himpunan formula yang diasumsikan,

dengan setiap formula mempunyai muatan logika. Beberapa penulis memprediksi

bahwa basis data dapat menjadi basis pengetahuan selama sistem pengambilan

kembalinya mempunyai kemampuan mengambil kesimpulan

[en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_base].

Basis pengetahuan secara umum dapat dikategorikan dalam dua kelompok utama,

yaitu basis pengetahuan yang dapat dibaca oleh mesin dan yang dapat dibaca oleh

25

manusia. Basis pengetahuan yang pertama menyimpan pengetahuan dalam format

yang terbaca oleh komputer, biasanya dengan aplikasi pengambilan keputusan

deduktif otomatis. Basis pengetahuan ini berisikan himpunan data, umumnya

berupa aturan-aturan yang menggambarkan pengetahuan dalam bentuk logika-

logika yang konsisten. Deduksi dapat dipakai sebagai dasar pengambilan

keputusan tentang pengetahuan di dalam suatu basis pengetahuan.

Basis pengetahuan kedua dirancang agar memungkinkan pemakai mengambil dan

menggunakan isi pengetahuan, misalnya untuk kebutuhan pelatihan. Basis

pengetahuan ini umumnya digunakan untuk menangkap pengetahuan eksplisit,

termasuk troubleshooting, artikel, dokumen, panduan pemakai dan lain-lain.

Keuntungan utama adalah menyediakan cara menemukan solusi dari suatu

persoalan yang telah diketahui solusi sebelumnya dan dapat diaplikasikan oleh

pihak lain yang kurang pengalaman pada persoalan terkait.

Beberapa basis pengetahuan mempunyai komponen kecerdasan tiruan. Jenis basis

pengetahuan seperti ini dapat memberikan saran solusi dari suatu persoalan

berdasarkan umpan-balik yang diberikan oleh pemakai dan memiliki kemampuan

belajar dari pengalaman. Representasi pengetahuan, pengambilan keputusan dan

argumentasi otomatis merupakan area penelitian yang berkembang pada bidang

kecerdasan tiruan.

Motivasi utama dalam pengembangan basis pengetahuan adalah menyediakan

arena untuk menangkap pengetahuan atau pengalaman. Secara tradisional, sistem

seperti itu dapat dilihat memberikan peran advisor dan keefektifannya dapat

dievaluasi dengan membandingkan rekomendasi dari pakar dengan keluaran dari

basis pengetahuan.

Basis pengetahuan merupakan inti dari suatu sistem pakar yang berupa

representasi pengetahuan dari pakar. Basis pengetahuan tersusun atas fakta dan

kaidah. Fakta adalah informasi tentang obyek, peristiwa, atau situasi. Kaidah

26

adalah cara untuk membangkitkan suatu fakta baru dari fakta yang sudah

diketahui. Menurut Gondran (1986) dalam Utami (2002), basis pengetahuan

merupakan representasi dari seorang pakar, yang kemudian dapat dimasukkan ke

dalam bahasa pemrograman khusus untuk kecerdasan buatan seperti PROLOG

dan LISP atau expert system shell (misalnya G2, CLIPS, EXSYS, dan lain-lain).

II.3.2 Representasi Pengetahuan

Representasi pengetahuan berkaitan dengan bagaimana menyimpan dan

memanipulasi informasi pengetahuan dalam sebuah sistem informasi dengan cara

formal sehingga dapat digunakan untuk menyelesaikan tugas tertentu.

[en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation]. Sistem yang dibuat mampu

melakukan penalaran atau menarik kesimpulan berdasarkan fakta-fakta, sehingga

menirukan kecerdasan manusia.

Beberapa bentuk representasi pengetahuan yang dikenal adalah : logika, struktur

pohon, jaringan semantik, frame, naskah (script) dan sistem produksi (rules)

[Kusumadewi, 2003].

Logika merupakan bentuk representasi pengetahuan yang berupa proses menarik

kesimpulan berdasarkan fakta yang telah ada. Masukan dari proses logika berupa

premis atau fakta yang telah diakui kebenarannya sehingga dengan melakukan

penalaran pada proses logika dapat ditarik kesimpulan yang benar pula.

Struktur pohon menunjukkan hubungan antar obyek secara hirarkis. Sedangkan

jaringan semantik merupakan gambaran pengetahuan grafis yang menunjukkan

hubungan antar berbagai obyek dan informasi tentang obyek tersebut.

Frame adalah kumpulan pengetahuan tentang suatu obyek tertentu, memiliki slot

yang menggambarkan rincian dan karakteristik obyek tersebut.

Script merupakan skema representasi pengetahuan yang sama dengan frame yaitu

merepresentasikan pengetahuan berdasarkan karakteristik yang sudah dikenal.

27

Perbedaannya frame menggambarkan obyek, sedangkan script menggambarkan

urutan peristiwa.

Sistem produksi (IF-THEN rules) merupakan bentuk representasi pengetahuan

yang sangat banyak digunakan, berupa aturan yang terdiri dari premis dan

kesimpulan.

II.3.3 Metode Pengembangan Basis Pengetahuan

Metode pengembangan sistem basis pengetahuan klasik secara iteratif seperti

ditunjukkan pada Tabel II.4.

Tabel II.4 Tahapan-tahapan pengembangan basis pengetahuan [Chatterjea, 2000]

Followed By

Dalam lingkungan pengembangan basis pengetahuan tradisional, insinyur

pengetahuan diharapkan untuk sangat familiar dengan ranah pengetahuan ketika

membangun basis pengetahuan untuk ranah terkait. Proses pengembangan basis

28

pengetahuan seperti itu memakan waktu dan dapat menjadi suatu pekerjaan yang

menantang bagi seorang ahli yang menguasai permsalahan untuk sekaligus

bertindak sebagai insinyur pengetahuan.

Selain harus familiar dengan domain pengetahuan, tugas-tugas seperti berikut

pada berbagai tahap pengembangan harus dipahami oleh insinyur pengetahuan

[Musen, 1999] :

− Mengkarakterisasi tugas pengambilan keputusan yang diperlukan untuk

memecahkan masalah

− Mengidentifikasi konsep ranah utama permasalahan

− Mengkategorisasikan tipe pengetahuan yang diperlukan untuk

memecahkan masalah

− Mengidentifikasi strategi pengambilan keputusan yang dipakai pakar

− Mendefinisikan struktur inferensi untuk aplikasi yang dihasilkan

− Memformalisasikan hasil di atas secara generik dan dapat dipakai kembali

Tanggung jawab insinyur pengetahuan terlihat dominan dalam metodologi

pengembangan basis pengetahuan secara tradisional. Di sisi lain, peran pakar

menjadi lebih pasif mengikuti metode ini karena hanya bersifat mendukung

dengan menjelaskan ranah pengetahuan kepada insinyur pengetahuan.

Proses pengembangan basis pengetahuan berbeda dari siklus pengembangan

rekayasa perangkat lunak baku dan mengikuti model linier [Giaratno dan Riley,

1998] seperti ditunjukkan pada Gambar II.6 berikut :

29

Gambar II.6 Siklus pengembangan sistem basis pengetahuan [Giaratno dan Riley, 1998]

II.4 Basis Pengetahuan Pada Industri Proses

II.4.1 Pengetahuan Proses

Pengetahuan yang terdapat di pabrik proses sangat kompleks, bersifat hibrida dan

dapat diklasifikasikan berdasarkan beberapa kriteria yaitu : pengetahuan proses

spesifik dan pengetahuan proses umum, shallow knowledge dan deep knowledge,

serta pengetahuan struktural dan perilaku [Pramanik, 1989]. Sementara itu

klasifikasi lainnya mengelompokkan pengetahuan proses berdasarkan empat

kelompok utama yaitu pengetahuan struktur, perilaku, fungsi dan mode

[Chandrasekaran, 1993]. Struktur menggambarkan apa-apa yang ada secara fisik;

fungsi, apa yang dikerjakan; perilaku, bagaimana dikerjakannya dan mode, kapan

dikerjakan.

Pengetahuan proses spesifik merupakan pengetahuan yang mencakup informasi-

informasi yang terkait dengan proses tertentu. Informasi tersebut meliputi

spesifikasi pabrik yang mencakup deskripsi dan interkoneksi dari alat-alat proses,

30

serta informasi perancangan yang spesifik pada proses tersebut. Tercakup juga

pengetahuan berdasarkan kumpulan pengalaman mengenai proses tersebut dan

pengetahuan perilaku proses mengenai interaksi sebab-akibat diantara variabel-

variabel proses.

Pengetahuan proses umum merupakan pengetahuan yang mencakup informasi-

informasi yang tidak terikat pada proses tertentu. Terdiri dari model standar untuk

alat-alat proses yang umum di pabrik seperti katup, reaktor, penukar panas, dan

lain-lain, yang berlaku pada berbagai konfigurasi pabrik.

Shallow knowledge merupakan pengetahuan yang diperoleh berdasarkan

pengalaman berulang dalam menghadapi dan menyelesaikan permasalahan pada

proses tertentu, tanpa memahami secara mendalam bagaimana hubungan sebab

akibat pada permasalahan tersebut. Sedangkan deep knowledge mencakup

pengetahuan structural dan perilaku mengenai hubungan sebab-akibat yang dapat

menjelaskan bagaimana sebuah permasalahan proses dapat terjadi [Pramanik,

1989].

Pengetahuan struktural adalah pengetahuan mengenai alat-alat proses dan lokasi

fisik relatifnya sesuai topologi pabrik. Item-item peralatan seperti valve, pompa

atau penukar panas adalah alat-alat dasar. Peralatan dapat pula berupa unit, sistem

dan sub-sistem yang berupa kumpulan alat. Sebagai contoh adalah sistem kendali,

furnace dan sistem pemroses umpan. Sumber utama informasi pengetahuan

struktural proses adalah dari diagram alir proses.

Pengetahuan fungsional adalah pengetahuan mengenai fungsi-fungsi atau peran

dari setiap alat dalam proses apakah beroperasi sesuai yang dikehendaki atau

tidak. Dalam hal ini fungsi dapat dikategorikan baik pada operasi normal maupun

pada situasi malfungsi. Untuk alat-alat elementer, fungsi cenderung independen

terhadap proses dan terkait pada alat, sementara untuk alat-alat yang kompleks

atau kumpulan alat, fungsi adalah spesifik terhadap proses.

31

Pengetahuan perilaku proses menggambarkan hubungan sebab-akibat dari

berbagai variabel proses, yang dapat dinyatakan lewat persamaan, aturan dan

prosedur yang menghubungkan input, output dan kondisi dari suatu proses. Pada

proses di pabrik pengetahuan perilaku proses terutama dibuat dalam bentuk model

fisik berdasarkan termodinamika, serta neraca massa, panas dan momentum.

Mode mengacu pada perilaku yang dikehendaki dan tidak dikehendaki dari suatu

alat dan biasanya berdasarkan kehendak dari perancang proses. Mode dapat

diklasifikasikan failure, fault dan normal. Normal mengacu pada perilaku di mana

variabel proses berada dalam batasan normal. Failure mengacu pada perilaku

abnormal saat terjadi malfungsi internal suatu alat. Sedangkan fault mengacu pada

perilaku abnormal yang dihasilkan dari masukan yang abnormal. Untuk alat

dalam kondisi fault, kondisi normal dapat dipulihkan dengan mengembalikan

masukan yang menyimpang ke arah normal.

II.4.2 Representasi Pengetahuan Proses

Sistem pendukung keputusan yang tergantung pada pengetahuan yang

direpresentasikan secara eksplisit, dapat dibagi menjadi dua jenis yaitu berpusat

pada proses dan berpusat pada struktur [Elsas, 2001]. Sistem yang berpusat pada

proses difokuskan pada aliran bahan dan model fenomena fisika dan kimia yang

terjadi pada proses. Sistem berpusat pada struktur mengacu pada representasi dari

model peralatan dan komponen, serta menghubungkan perilaku proses yang

terjadi dengan mempertimbangkan struktur alat-alat yang menyusun proses.

Pada pengetahuan perilaku proses, hubungan interaksi sebab-akibat dari berbagai

variabel proses dapat direpresentasikan secara kualitatif dalam bentuk signed-

digraph (SDG) [Pramanik, 1989]. Sebagai contoh hubungan antara tekanan,

volume, dan suhu gas yang dinyatakan dengan persamaan PV=RT dapat

digambarkan dalam SDG seperti pada Gambar II.7.

32

Gambar II.7 Diagram SDG untuk persamaan gas [Pramanik, 1989]

Pada basis pengetahuan hubungan sebab-akibat yang digambarkan lewat SDG

dapat dituliskan dalam bentukpernyataan aturan IF-THEN .

Pengetahuan struktural yang menggambarkan informasi mengenai konektifitas

dari berbagai peralatan proses dapat direpresentasikan dengan frame. Sebagai

contoh representasi pengetahuan struktural dengan frame ditunjukkan pada

Gambar II.9 yang merepresentasikan reaktor dari diagram alir proses pada

Gambar II.8.

Gambar II.8 Contoh bagian diagram alir proses di pabrik [Pramanik, 1989]

Model representasi pengetahuan lain berbasis struktural yang dikembangkan

adalah representasi fungsional (FR) yang menguraikan pengetahuan proses

berdasarkan struktur fisik, mode operasi, fungsi dan perilaku proses [Elsas, 2001].

Model representasi fungsional ini ditujukan sebagai basis pengetahuan tunggal

yang dapat diaplikasikan pada berbagai aplikasi terkait situasi abnormal proses

seperti monitoring, diagnosis atau analisis resiko bahaya pada proses.

V

P T +

+ -

33

Gambar II.9 Contoh representasi frame untuk reaktor [Pramanik, 1989]

II.4.3 Aplikasi Sistem Berbasis Pengetahuan Proses

Sistem berbasis pengetahuan dapat dimanfaatkan pada banyak aplikasi yang

bersifat mendukung keputusan pada berbagai aktifitas di pabrik proses. Pada

pabrik ammonia sistem pakar berpotensi diaplikasikan pada berbagai area proses

seperti : pengoperasian reformer, troubleshooting proses pemisahan CO2,

pengoperasian sistem kukus, troubleshooting unjuk kerja kompresor/turbin,

manajemen alarm proses, serta pengoperasian pabrik yang efisien [Madhavan,

1990]. Secara garis besar aplikasi sistem berbasis pengetahuan pada pabrik proses

meliputi diagnosis kesalahan dan troubleshooting proses, pengendalian proses,

pelatihan, analisis resiko dan keselamatan, serta pemeliharaan dan reliabilitas.

Aplikasi troubleshooting dan diagnosis proses mencakup identifikasi

penyimpangan yang terjadi pada variable proses atau komponen peralatan proses

yang mengakibatkan ketidaknormalan operasi proses. Penyimpangan yang terjadi

dapat disebabkan oleh penyimpangan parameter proses, kegagalan alat atau

kesalahan instrumentasi. Dengan bantuan sistem berbasis pengetahuan proses

yang bertindak seolah-olah sebagai ahli, penyimpangan proses yang terjadi dapat

dideteksi dan rekomendasi tindakan perbaikan yang dikeluarkan sistem menjadi

panduan dalam menyelesaikan masalah.

34

Aplikasi sistem berbasis pengetahuan untuk pengendalian proses menunjang

sistem pengendalian proses di pabrik seperti distributed control system (DCS),

sehingga dapat meningkatkan kehandalan pengendalian proses dengan

mengembangkan basis pengetahuan sebagai mesin penalaran. Basis pengetahuan

untuk pengendalian proses dapat berupa shallow knowledge dengan basis aturan

(IF-THEN) atau deep knowledge berdasarkan model dinamik proses. Teknik

pengendalian proses dengan sistem pakar dapat dilakukan dengan cara close loop

dimana sistem pakar berdasarkan hasil analisis akan mengatur nilai setting pada

DCS atau dengan cara open loop dimana sistem pakar hanya mendiagnosis proses

dan memberikan rekomendasi kepada operator.

Kegiatan pelatihan operator proses dengan bantuan computer juga dapat menjadi

aplikasi sistem berbasis pengetahuan proses. Proyek simulasi untuk pelatihan

operator yang sedang dikembangkan oleh Pupuk Kaltim merupakan contoh

aplikasi sistem pakar untuk pelatihan. Sebuah contoh populer adalah sistem pakar

STEAMER yang dibuat untuk aplikasi pelatihan pengoperasian pembangkit listrik

tenaga uap. Simulator proses dinamik dapat dintegrasikan dengan sistem pakar,

dengan simulator sebagai model pabrik yang akan dioperasikan. Sistem pakar

dapat memonitor semua variabel proses dan tindakan yang dilakukan operator,

kemudian dapat pula memberikan instruksi kepada operator dan menjelaskan

kesalahan-kesalahan yang dibuat dalam pengoperasian proses lewat simulasi.

Analisis resiko dan keselamatan yang dilakukan untuk mengidentifikasi potensi-

potensi resiko bahaya yang mungkin terjadi pada sebuah pabrik proses dapat

mengaplikasikan sistem berbasis pengetahuan. Beberapa teknik analisis semacam

ini adalah HAZOP, What-If Analysis, Fault Tree Analysis dan Failure Mode and

Effect Analysis. Metode-metode analisis tersebut pada umumnya menggunakan

skenario penalaran forward-chaining atau backward-chaining terhadap

kemungkinan-kemungkinan hubungan sebab-akibat kejadian resiko bahaya pada

proses di pabrik.

35

Aplikasi potensial sistem berbasis pengetahuan lainnya adalah pada unit

pemeliharaan peralatan proses untuk monitoring kondisi dan pemeliharaan

prediktif. Dengan basis pengetahuan, dapat diketahui kondisi dan kecenderungan

masalah yang mungkin terjadi pada peralatan proses. Informasi kerusakan dan

frekuensi penggantian alat beserta pengetahuan dan pengalaman mengenai alat

dapat dikembangkan menjadi basis pengetahuan sebagai sebuah sistem pakar yang

dapat digunakan untuk program pemeliharaan. Selain itu sistem pakar untuk

aplikasi pemeliharaan berpusat pada reliabilitas telah dikembangkan dan

implementasikan pada industri kimia [Fonseca, 2000].