## PEMILIHAN AREA PENGETAHUAN KUNCI PADA PROSES PRODUKSI BARANG CELUP LATEKS DENGAN PENDEKATAN LOGIKA FUZZY
Dedy Sugiarto 1 , M Syamsul Ma’arif 2 , Marimin 2 , Illah Sailah 2 , Sukardi 2 , Suharto Honggokusumo 3 1 Jurusan Teknik Industri, FTI, Universitas Trisakti
2 Program Studi Teknologi Industri Pertanian Institut Pertanian Bogor
3 Gabungan  Perusahaan Karet Indonesia

## ABSTRACT
One  of  important  aspect  in  codification  strategy  in  relation  to  knowledge  management implementation  is  selective  in  choosing  knowledge  area  to  be  codified.  This  paper  showed  a model  for  selecting  key  knowledge  area  using  knowledge  gap  analysis  and  importance- performance matrix with fuzzy logic approach from latex dipped production process. Model was packaged  in  decision  support  system  which  designed  using  visual  basic  for  applications  and Matlab programming. Fuzzy average technique and Sugeno fuzzy inference system were used in this  model.  Four  key  knowledge  areas  detected  based  on  two  methods.  They  were  compound formulation, product inspection and failure analysis, dispersion inspection and leaching.
Keywords  : Knowledge gap analysis, importance-performance matrix, fuzzy logic, latex dipped goods.
1. PENDAHULUAN 1
Di  tengah  situasi  persaingan  yang semakin kompetitif ditandai dengan bertambahnya  jumlah  pemain  pasar  di tingkat lokal, nasional
maupun internasional  serta  tuntutan  pasar  yang semakin  tinggi,  sebuah  perusahaan  tidak lagi  hanya  bisa  mengandalkan  kepada lokasi  yang  mudah  dicapai,  bahan  baku yang mudah didapat atau ketersediaan akses modal,  tetapi  juga  kemampuan  untuk  bisa menghasilkan produk yang lebih berkualitas  dan  inovatif  serta  kemampuan menjalin kerjasama dengan lembaga pendukung lainnya seperti lembaga penelitian dan pelatihan dalam suatu klaster industri.
Untuk  itu  tentunya  lembaga  penelitian dan  pelatihan  dalam  suatu  klaster  industri harus  memiliki  sumber  daya  pengetahuan yang  cukup,    baik  pengetahuan  mengenai teknologi  proses,  pasar  dan  pemasaran, pengembangan bisnis maupun area pengetahuan  lainnya  sesuai  kebutuhan perusahaan  pada  lingkup  klaster  tersebut. Nonaka dan Takeuchi (1995) juga menekankan bahwa saat ini organisasi yang
Korespondensi :
1 Dedy Sugiarto E-mail: dedy@trisakti.ac.id
ingin  sukses  adalah  mereka  yang  secara konsisten  menciptakan  pengetahuan  baru, menyebarkannya secara luas dalam organisasi,  dan  secara  cepat  mengubahnya menjadi  berbagai  teknologi  dan  produk baru. Cara bagaimana sumber daya pengetahuan  tersebut  dikelola  merupakan domain dari manajemen pengetahuan.
Implementasi manajemen pengetahuan antara  lain  dapat  dilakukan  dengan  strategi kodifikasi  (Nicolas  2004;    Wu  dan  Lee 2007). Strategi kodifikasi menekankan pada aspek teknologi untuk akuisisi, penyimpanan  dan  penyebaran  pengetahuan dari  pakar.  Kodifikasi  pengetahuan    itu sendiri  berarti  mengubah  pengetahuan menjadi  kode  agar  sebisa  mungkin  mudah untuk diatur, eksplisit, mudah dipindahkan, dimengerti  dan  diakses  oleh  orang  lain. Salah  satu  aspek  penting  dalam  strategi kodifikasi pengetahuan dalam rangka implementasi manajemen pengetahuan adalah selektif dalam memilih pengetahuan yang  akan  dikodifikasi  (Davenport  dan Prusak, 1998).
Penelitian  mengenai  pemilihan  area pengetahuan  kunci  antara  lain  pernah dilakukan  oleh  Carrion  et.al (2004)  dengan menggunakan metode penelitian eksploratif dan  teknik  delphi  serta  oleh  Febriyanti (2006) menggunakan teknik analisis
kesenjangan pengetahuan. Dalam penelitian Febriayanti  (2006)  tersebut  baik  tingkat kebutuhan atau kepentingan area pengetahuan serta kondisi pengetahuan saat ini  didasarkan  pada  skala  5  titik  (1-5).
Namun  demikian  penilaian  dalam    analisis kesenjangan pengetahuan cenderung bersifat  samar  dan  kualitatif.  Pendekatan yang  dilakukan  untuk  mengatasi  masalah ini  adalah  menggunakan  metode fuzzy . Selain  itu  terdapat  pula  pendekatan  lain untuk  menentukan  area  pengetahuan  kunci yang  diadaptasi  dari  matrik  kepentingan dan  performansi  ( importance-performance matrix )  dalam  riset  pemasaran  (Deng, 2011).
Tujuan penelitian ini adalah menentukan  area  pengetahuan  kunci  untuk kodifikasi pengetahuan menggunakan
teknik  analisis  kesenjangan  dan  matriks kepentingan dan performansi yang diintegrasikan  dengan  pendekatan fuzzy dalam  rangka  mendukung  strategi  inovasi dan  teknologi  pada  klaster  industri  barang celup  lateks  di  Jawa  Barat  dan  Banten. Pilihan  strategi  inovasi  dan  teknologi didasarkan  pada  penelitian  Sugiarto et  al. (2011).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Analisis Kesenjangan Pengetahuan Natarajan dan Shekhar (2001) memperkenalkan teknik analisis kesenjangan  pengetahuan  yang  berguna untuk  mengetahui  area  pengetahuan  mana yang  menjadi  prioritas  pengembangan manajemen  pengetahuan  dalam  bentuk matriks  yang  terbagi  atas  3  daerah  yaitu daerah  1  ( red  alert  zone ),  daerah  2  ( stay updated  zone )  atau  daerah  3  ( just  do  it ). Pemetaan  area  pengetahuan  ke  dalam  3 daerah tersebut didasarkan pada  penentuan rata-rata  dari  kondisi  pengetahuan  saat  ini dengan kebutuhan pengetahuan.

## Analisis Kepentingan-Performansi
Analisis  ini  umum  digunakan  dalam penelitian pemasaran dimana atribut produk atau  jasa  dapat  diperingkat  menurut kepentingan pelanggan (customer importance) dan  performansi  atau  kinerja perusahaan (company performance) . Analisa kepentingan-performansi (importance-performance analysis) memperingkat  berbagai  elemen  dari  atribut produk  atau  jasa  dan  mengidentifikasi tindakan  apa  yang  diperlukan  yang  terbagi dalam 4 kuadran (Kotler, 1997).
Gambar 1. Matriks Kepentingan dan Performansi
Pendekatan  Logika  Fuzzy  pada  Matriks Internal-Eksternal Matriks Internal-Ekstenal (IE)
memposisikan  perusahaan  dalam  matriks yang  terdiri  atas  9  sel.  Matriks  IE  terdiri atas 2 dimensi, yaitu skor total dari Matriks internal  factor  evaluation (IFE)  pada sumbu  X  dan  skor  total  dari  Matriks external  factor  evaluation (EFE)  pada sumbu  Y.  Shulian  dan  Davies  (2001)  dan Shuliang et  al. (2002)  memperkenalkan
representasi fuzzy terhadap  matriks  IE seperti disajikan dalam gambar berikut ini.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  diawali  dengan  identifikasi alur  pemetaan  pengetahuan  pada  proses pembuatan  barang  celup  lateks  melalui kajian pustaka yang terkait serta wawancara dengan  pakar.  Secara  lengkap  tahapan penelitian  dapat  dilihat  pada  diagram  alir
pengembangan model pemilihan pengetahuan  kunci  seperti  tersaji  pada Gambar  1.  Model  dikemas  dalam  bentuk sistem pendukung keputusan yang dirancang  menggunakan Visual  Basic  for Applications (VBA) sebagai bahasa pemrograman untuk
produk-produk
Microsoft Office (Office), termasuk
spreadsheet Microsoft Excel (Excel).

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data penelitian dilakukan  melalui  studi  pustaka  dan wawancara  yang  mendalam  ( in-depth interview ) untuk identifikasi alur pengetahuan pembuatan barang celup lateks dengan  responden  Dr.  Ary  A  Alfa  dari BPTK  Bogor.  Data  tingkat  kebutuhan pengetahuan  dan  tingkat  kondisi  saat  ini didapatkan  melalui  wawancara  terhadap empat  orang peneliti di BPTK Bogor yaitu Arif  Ramadhan,  STP,  Hendry  Prastanto, ST,  M.Eng,  Hani  Handayani,  SSi  dan    Dr. Ary A Alfa.

## Pengolahan dan Analisis Data
Dalam penelitian ini tingkat kebutuhan atau  kepentingan  area  pengetahuan  serta
kondisi  pengetahuan  saat  ini  menggunakan skala interval fuzzy dalam bentuk triangular fuzzy  number (TFN)  yang  dikembangkan dari  skala  5  titik  (1-5)  seperti  dapat  dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Penyajian fuzzy pada skala kondisi area pengetahuan saat ini menggunakan TFN Keterangan Keanggotaan Fuzzy Bawah Tengah Atas Sangat Lemah 0 0 0,2 Lemah 0,05 0,25 0,45 Sedang 0,3 0,5 0,7 Kuat 0,55 0,75 0,95 Sangat Kuat 0,8 1 1
Tabel 2. Penyajian fuzzy pada skala kebutuhan atau kepentingan  area pengetahuan saat ini menggunakan TFN Keterangan Keanggotaan Fuzzy Bawah Tengah Atas Sangat tidak penting 0 0 0,2 Tidak Penting 0,05 0,25 0,45 Cukup 0,3 0,5 0,7 Penting 0,55 0,75 0,95 Sangat Penting 0,8 1 1 Protect position invest to grow at maximum digestible rate, concentrate effort on maintaining strenght Invest to build challenge for leadership; build selectively on strenghs; reinforce vulnerable areas Build selectively specialise around limited strenghts; seek ways to overcome weakness; wthdraw if indication of sustainable growth are lacking Selectively build invest heavily in most attractive segments; build up ability to counter competition; emphasise profitability by raising productivity Selectivity/ manage for earnings Protect exixting programme; concentrate investments in segments where profitability is good and risk is relatively low Limited expansion or harvest
Look for ways to expand without high risk; otherwise, minimize investment and rationalise operations Protect and refocus manage for current earnings; concentrate on attractive segments defend strenghts Manage for earnings Protect position in most profitable segments; upgrade product line; minimise investment
Divest Sell at time that will maximise cash value cut fixed cost and avoid investment meanwhile High Medium Low Strong Medium Weak
Gambar 2. Representasi Fuzzy dari Matriks Internal-Eksternal
Perhitungan fuzzy average untuk setiap area pengetahuan Mulai Sistem inferensi fuzzy menggunakan model Takagi Sugeno Selesai Identifikasi alur proses sebagai area pengetahuan proses Penilaian tingkat kondisi saat ini dan kebutuhan area pengetahuan menggunakan skala linguistik oleh aktor terkait Fuzzifikasi hasil penilaian menggunakan Triangular fuzzy number Defuzzifikasi Nilai kondisi area pengetahuan saat ini dan kebutuhan area pengetahuan Fuzzifikasi matriks kesenjangan pengetahuan menggunakan Trapezoidal Fuzzy Number Pembuatan basis aturan fuzzy Area pengetahuan kunci menurut matriks kesenjangan pengetahuan dan matriks kepentingan dan performansi Perhitungan rata-rata kebutuhan dan kondisi saat ini Plot matrik kebutuhan dan kondisi saat ini  (matriks kepentingan dan performansi) 4 2 3 2 1 a a a V A    n A javg        n 1 i n 1 i i j3 n 1 i i j2 i j1 a , a , a ) ( ,..., 1 ) ( ,..., 1 atribut j j responden n i  
Gambar  3. Diagram Alir Pengembangan Model Penentuan Area Pengetahuan Kunci dengan Pendekatan Logika Fuzzy
Sedangkan penempatan rata-rata tingkat kebutuhan  dan  kepentingan  ke  dalam  matriks kesenjangan  pengetahuan  menggunakan  teknik penalaran  fuzzy  menggunakan  metode  Sugeno. Penalaran  dengan  metode  Sugeno  hampir  sama dengan  penalaran  Mamdani,  hanya  saja  output (konsekuen)  sistem  tidak  berupa  himpunan
fuzzy melainkan berupa konstanta atau persamaan  linier.  Input  tingkat  kebutuhan  dan kepentingan  disusun  dalam  bentuk trapezoidal fuzzy number seperti dapat dilihat pada Gambar 4.
Red Alert Zone
Red Alert Zone
Stay updated zone
Red Alert Zone Stay updated zone Just do it zone Stay updated zone Just do it zone Just do it zone Tinggi Sedang Rendah Lemah Sedang Kuat Kondisi Saat Ini K ep en ti n g an ( K eb u tu h an )
Gambar 4. Representasi Fuzzy dari Matriks Kesenjangan Pengetahuan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Identifikasi    dan  Nilai  Rata-rata  Area Pengetahuan
Area pengetahuan dalam proses produksi  barang  celup  teridentifikasi  dalam
18  area  pengetahuan  yang  dimulai  dari formulasi kompon lateks, formulasi
koagulan,  pemeriksaan  bahan  baku  sampai dengan  pemeriksaan  produk  akhir  dan analisis kegagalan. Adapun contoh penilaian tingkat kondisi saat ini dan kepentingan dari salah  seorang  responden  pakar  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan input penilaian setiap area pengetahuan
Nilai rata-rata dari keempat responden yang didapatkan  dari  proses  defuzzifikasi  pada masing-masing  area  pengetahuan  dapat
dilihat pada Gambar 6. Nilai X-bar mewakili rata-rata  kondisi  saat  ini  dan  nilai  Y-bar mewakili rata-rata kepentingan.
Gambar 6. Tampilan output penilaian setiap area pengetahuan

## Sistem Penalaran Fuzzy dalam Analisis Kesenjangan Pengetahuan
Sistem penalaran fuzzy menggunakan 2 input yaitu tingkat kebutuhan dan kondisi saat ini area  pengetahuan  yang  dikemas  dalam  bentuk  trapezoidal  fuzzy  number  seperti  dapat  dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Penyajian tingkat kondisi saat ini dalam bentuk trapezoidal fuzzy number
Adapun  basis  aturan  yang  dibangun  untuk  menentukan  atribut  setiap  area  pengetahuan terdapat 9 aturan seperti dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Basis aturan dalam sistem penalaran fuzzy dengan metode Sugeno
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan bantuan  paket  program  Matlab  dapat diketahui  atribut  dari  masing-masing  area pengetahuan  dalam  matriks  kesenjangan pengetahuan  seperti  terlihat  pada  Tabel  3. Area  pengetahuan  yang  terdeteksi  masuk dalam  area  3  (red  alert  zone)  adalah  9  area pengetahuan yaitu formulasi kompon, formulasi  koagulan,  pemeriksaan  bahan baku,  pembuatan  dispersi,  pemeriksaan dispersi,  pencelupan  kompon,  pencucian, vulkanisasi,  dan  pemeriksaan  produk  serta analisis kegagalan.
Analisis Matriks Kepentingan- Performansi Berdasarkan  matriks  kepentingan  dan performansi  dapat  diketahui  bahwa  area pengetahuan
formulasi kompon,
pemeriksaan  produk,  pemeriksaan  dispersi dan  pencucian  termasuk  dalam  kuadran  II dimana  penguasaan    area  pengetahuan belum  pada  tingkat  yang  diharapkan sehingga  organisasi  atau  dalam  hal  ini BPTK  Bogor    harus  berkonsentrasi  untuk meningkatkan  performansi  penelitinya  pada area ini.
Kompon lateks adalah campuran antara lateks  dengan  berbagai  bahan  kimia  untuk memperoleh  hasil  akhir  suatu  barang  jadi lateks.  Bahan  kimia  kompon  yang  secara umum  terdiri  dari  bahan  pemvulkanisasi, pengaktif,  pencepat,  antioksidan,  pengisi, pewarna  dan  sebagainya.  Formula  kompon lateks  pada  umumnya  disesuaikan  dengan jenis  produk  yang  akan  dihasilkan  karena umumnya  mempunyai  sifat  tertentu  yang diutamakan.
Tabel 3. Daerah pengembangan dari masing area pengetahuan
Keempat  area  pengetahuan  tersebut termasuk  pula  ke  dalam  area  red  alert  zone berdasarkan analisis kesenjangan pengetahuan sehingga memang perlu menjadi prioritas untuk dilakukan kodifikasi
pengetahuan  terutama  yang  memiliki  posisi paling  kiri-atas  dalam  matriks  kepentingan dan  performansi  yaitu  formulasi  kompon seperti terlihat pada Gambar 9
0,65 0,60 0,55 0,50 0,45 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 Kondisi Saat Ini K e b u tu h a n Pemeriksaan produk Pembersihan powder Pelepasan Pembedakan Vulkanisasi Pencucian Pembuatan cincin Pengeringan awal Pencelupan kompon Pencelupan koagulan Pembersihan cetakan Pemeriksaan dispersi Pencampuran dispersi dan pemeraman Pembuatan koagulan Pembuatan dispersi Pemeriksaan bahan baku Formulasi koagulan Formulasi kompon Plot Tingkat Kebutuhan dan Kondisi Area Pengetahuan Saat Ini
Gambar 9. Plot matriks tingkat kebutuhan dan kondisi penguasaan area pengetahuan saat ini
5. KESIMPULAN DAN SARAN
1.1. Kesimpulan
Model  pemilihan  area  pengetahuan kunci menggunakan metode analisis kesenjangan pengetahuan dan metode matriks kepentingan dan performansi dengan  pendekatan  logika  fuzzy  dapat digunakan untuk menentukan area
pengetahuan  kunci  dari  dari  suatu  proses produksi  barang  celup  lateks.  Berdasarkan metode  analisis  kesenjangan  pengetahuan terdapat  sembilan  area  pengetahuan  yang perlu  menjadi  prioritas  pengembangan dalam manajemen pengetahuan yaitu formulasi  kompon,  formulasi  koagulan, pemeriksaan bahan baku, pembuatan dispersi,  pemeriksaan  dispersi,  pencelupan kompon, pencucian, vulkanisasi, dan pemeriksaan produk serta analisis kegagalan.  Sedangkan  berdasarkan  metode matriks kepentingan dan performasi terdeteksi  hanya  empat  area  pengetahuan kunci  yaitu  formulasi  kompon,  pemeriksaan produk  dan  analisis  kegagalan,  pemeriksaan dispersi dan pencucian.

## 1.2. Saran
Pengembangan model area pengetahuan kunci  dapat  dikembangkan  pula  dari  sisi pengukuran tingkat kepentingan area pengetahuan  dengan  melibatkan  tingkat keterkaitannya dengan strategi
organisasinya.  Hal  ini  mengingat  dari  sudut pandang  strategi  pengetahuan,  pengetahuan yang dipentingkan adalah pengetahuan yang menunjang  implementasi  strategi  organisasi tersebut.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Carrion  G.C.,  J.L.  Gonzales,  A  Leal. 2004.  Identifying  key  knowledge  area in  the  professional  service  industr:  a case  study. Journal  of  Knowledge Management. Vol 8 (6) : 131-149
[2] Davenport  TH  dan  Prusak  L.  1998. Working Knowledge : How Organizations  Manage  What  They Know.  Boston  :  Harvard  Business
School Press.
[3] Deng  WJ.  2008.  Fuzzy  importance- performance  analysis  for  determining
critical  service  attributes. International Journal of Service Industry Management . Vol 19 (2) : 252-270
[4] Febriyanti L. 2006. Strategi manajemen pengetahuan  ( knowledge  management strategy )  di  PT.  Perkebunan  Nusantara VIII  Gunung  Mas  Bogor.  [Tesis]. Bogor  :  Sekolah  Pascasarjana  Institut Pertanian Bogor.
[5] Kotler P. 1997. Marketing Management :  Analysis,  Planning,  Implementation and Control. London : Prentice Hall
[6] Natarajan G, S Shekhar. 2001. Knowledge Management Enabling Business  Growth.    Boston  :  McGraw- Hill. [7] Nicolas R. 2004. Knowledge Management Impact on Decision
Making Process. Journal of Knowledge Management 8(1): 20-31.
[8] Nonaka  I  dan  Takeuchi  H..  1995.  The Knowledge  Creating  Company.  New York : Oxford University Press Inc.
[9] Shuliang L dan  B Davies. 2001. Golstra –  A  hiybrid  system  for  developing global  strategy  and  associated  internet strategy. Management  +  Data  System : 132
[10] Shuliang  L,  B  Davies,  J  Edwards,  R Kinman,  Y  Duan.  2002.  Integrating group  Delphi,  fuzzy  logic  and  expert systems for marketing strategy development  :  the  hybridisation  and  its effectiveness, Marketing  Intelligence and Planning . Vol. 20 (5) : 273-284.
[11] Sugiarto  D,  MS  Ma’arif,  Illah  S, Sukardi,  Suharto  S.  2011.  Pemilihan Strategi Pengembangan Klaster Industri dan  Strategi  Manajemen  Pengetahuan pada  Klaster  Industri  Barang  Celup Lateks. Jurnal  Teknologi  Industri Pertanian .Vol. 20 (2) : 89-100
[12] Wu  W  dan  Lee  YT.  2007.  Selecting knowledge  management  strategies  by using  the  analytic  network  process. Expert  Systems  with  Applications 32  : 841-847.