Desain pakar untuk interpretasi bagan kendali mutu pakan

Abstract

Proses produksi pakan bertujuan menghasilkan produk pakan berkualitas, dengan parameter mempunyai sifat fisik yang baik, kandungan nutrisi lengkap, berkesinambungan, disukai ternak, dan aman dikonsumsi. Untuk itu perlu didukung dengan kinerja proses produksi yang optimal. Bagan Kendali Mutu (BKM): merupakan alat yang efektif untuk melihat kinerja proses produksi. Keuntungan BKM: (1) mengendalikan produksi secara in process, (2) memantau proses secara terus menerus agar tetap stabil, dan (3) mampu meningkatkan produksi, (4) pengendali efektif dalam pencegahan cacat, (5) mampu mencegah penyesuaian yang tidak perlu, dan (6) memberikan informasi yang diagnotis. Secara umum penelitian ini bertujuan mempelajari sistem pengawasan mutu dan penerapan manajemen kualitas di industri pakan. Secara khusus penelitian ini bertujuan merancang sistem ahli untuk interpretasi BKM pakan berdasarkan basis pengetahuan yang dibuat dengan melakukan akuisisi pengetahuan. Menginterpretasikan BKM pakan bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang menyebabkan tidak terkendalinya suatu proses pembuatan pakan. Interpretasi yang biasanya dilakukan oleh ahli, untuk kepraktisan penggunaannya di suatu industri pakan, maka didesain dalam bentuk sistem ahli. Perancangan model dilakukan dengan dua tahapan yaitu: tahap persiapan dan tahap pengembangan. Pengembangan sistem terdiri dari (a) pengembangan basis. pengetahuan berupa akuisisi pengetahuan, konseptualisasi pengetahuan, dan representasi pengetahuan, (b) pengembangan mekanisme inferensi, (c) pemrograman komputer, dan (d) verifikasi. Model sistem pakar yang memuat sistem pengawasan mutu di industri pakan khususnya untuk interpretasi BKM pakan dinamakan QC-CIES (Quality Control- Control Chart Interpretation Expert System). Arsitektur dasar QC-CIES terdiri dari [1] bagan proses pembuatan pakan, [2] sumber deviasi kualitas pakan, [3] pengawasan mutu pakan yang terbagi menjadi 3 hal (a) parameter kualitas bahan baku, (b) pengawasan mutu proses, (c) pengawasan mutu produk, [4] file data yang terdiri dari (a) data proses, (b) data input contoh, (c) interpretasi BKM, [5] model terdiri dari (a) pengawasan mutu proses penggilingan, pencampuran, pembuatan pelet, pembuatan butiran, pendinginan dan pengemasan (b) interpretasi BKM pada proses conditining dan expanding, serta [6] bantuan. Jika sebaran data pada BKM adalah random dan normal maka proses berada dalam keadaaan terkendali. Jika BKM yang dihasilkan membentuk pola, salah satu dari tujuh pola (perubahan mendadak, siklis, campuran, trend, pergeseran pada tingkat proses, pelarian, dan stratifikasi) maka proses dinyatakan tidak terkendali. Jika proses tidak terkendali, sistem ahli akan menginterpretasikan penyebab dan merekomendasikan tindakan yang harus dilakukan oleh supervisor/operator.