## STRATEGI TEKNOLOGI DAN MANAJEMEN INOVASI :  APLIKASI ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNTUK KEBERLANJUTAN PRODUKSI GLISEROL ESTER
Iwan A Soenandi 1 , Syamsul Maarif 2 , Yandra Arkeman 3
1) Dosen Teknik Industri, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer UKRIDA. E-mail: iwansoenandi@gmail.com
2) Guru Besar Program Studi Teknologi Industri Pertanian, IPB.
3) Dosen, Program Studi Teknologi Industri Pertanian, IPB.

## ABSTRAK
Gliserol  adalah  hasil  samping  dari  proses  transesterifikasi  dari  minyak  kelapa  sawit  untuk menghasilkan  biodiesel,  dalam  meningkatnya  produksi  biodisel  tersebut  maka  akan  meningkat  pula produksi gliserol tersebut. Dengan peningkatan itu maka harga gliserol akan menurun dan tidak ada nilai jual, oleh karena itu akan membahayakan lingkungan karena akan dapat menjadi limbah. Oleh karena itu penting untuk mengaplikasikan strategi inovasi proses yang baru sehingga meningkatkan jumlah  produksi  pengolahan    gliserol  menjadi  produk  lain  yang  lebih  berguna  dan  memiliki  nilai jual.Tulisan ini akan mengajukan sebuah strategi inovasi aplikasi konsep aplikasi Kecerdasan Buatan yang  diterapkan pada  proses  pengolahan  gliserol kotor  sampai gliserol  ester,  pada  tulisan  ini  juga dibahas  tentang  kaitan  dengan  manajemen  pengetahuan  untuk  mendukung  pembuatan  sistem Kecerdasan Buatan serta pengaruh terhadap aspek-aspek sosial-ekonomi-teknologi dan lingkungan.

## ABSTRACT
Glycerol  is  by-product  of  transesterification  process  of  vegetable  oil  to  produce biodiesel,  an  increase  in  biodiesel  production  could  increase  glycerol  production.Lower prices  and  increased  production  quantities  will  cause  glycerol  be  not  worth  selling,  giving rise  to  environmental  problems  caused  by  glycerol  waste.  This  can  be  overcome  by processing glycerol into more useful products an more efficiently  as an alternative solution to increase its commercial value . This paper was proposed the method of building Inovation Strategy  in  Apllication  Artificial  Intelligence  in  production  process  of  Glycerol  Ester  from Crude  Glicerol  ,to  increase  the  production  and  eficiency.  To  building  a  good  AI infrastructure,  in  this  paper  also  have  discussed  about  knowledge  management  system  that support  the  AI  concept  and  the  effect  of  using  AI  for  Social  Economics  Techonology  and Enviromnent aspects.
Keywords: technology strategy, innovation,artificial intelligence, glycerol ester, glycerol industry

## 1. PENDAHULUAN
Gliserol  adalah  produk  samping produksi biodisel dari
reaksi transesterifikasi  dan  merupakan  senyawa alkohol  dengan  gugus  hidroksil  berjumalh tiga  buah.  Gliserol  (1,2,3  propanetriol) merupakan  cairan  yang  tidak  berwarna, tidak  berbau  dan  merupakan  cairan  kental yang  memiliki  rasa  manis  (Pagliaro  dan Rossi.,  2008).  Gliserol  dapat  dimurnikan dengan proses destilasi agar dapat digunakan  pada  industri  makanan,  farmasi atau juga dapat digunakan untuk
pengolahan  air.  Sebagai  produk  samping industri  biodiesel,  gliserol  belum  banyak diolah  sehingga  nilai  jualnya  masih rendah.  Penelitian  tentang  proses  produksi turunan  gliserol  dalam  satu  dekade  ini telah  mulai  banyak  dilakukan    Dalam barang-barang  toilet  dan  bidang  makanan, ester  dari  gliserin,  terutama  ester  parsial (mono-dan  di-gliserida)  telah  menjadi komponen  yang  sangat  khusus  produk emulsi, memberikan kontribusi pengendalian atas kelembutan dari kecantikan, juga untuk margarin (Appleby, 2003).
Proses  esterifikasi  gliserol  adalah salah  satu  metode  yang  banyak  digunakan untuk memproduksi produk turunan gliserol. Dalam reaksi esterifikasi dihasilkan  bermacam-macam  ester  yang mempunyai  banyak  kegunaan  dan  bernilai lebih  tinggi.  Produk  dari  konversi  gliserol ini bersifat ramah lingkungan dan terbarukan karena bukan merupakan turunan dari minyak bumi.

## 2.TINJAUAN PUSTAKA
Dengan perkiraan rata-rata konversi  biodiesel  90%,  maka  gliserol yang dihasilkan adalah 10% dari produksi. Sehingga  akan  dihasilkan  gliserol  yang akan  terus  bertambah  disetiap  tahunnya. Peraturan  Presiden  No.  5/  2006  tentang Kebijakan  Energi  Nasional  menyebutkan kuota  bahan  bakar  nabati  (BBN)  jenis biodiesel  pada  tahun  2011-2015  sebesar  3 persen  dari  konsumsi  energi  nasional  atau setara  dengan  1,5  juta  kilo  liter.  Padahal
kapasitas  produksi  biodiesel  dalam  negeri baru  mencapai  680  ribu  kilo  liter.  Target ketersediaan  1,5  juta  kilo  liter,  produksi biodiesel  di  Indonesia  masih  kurang  820 ribu  kilo  liter.  Melihat  kondisi  ini menjadikan peluang bisnis biodiesel masih sangat menjanjikan(Budiman,
2012).Namun  bila  proses  pengolahan Gliserol  tidak  dikembangkan  secara  baik maka  bukan  tidak  mungkin  Gliserol tersebut  akan  menjadi  limbah.Dalam proses  produksi  Gliserol  Ester  yang  ada saat  ini  tingkat  efisiensi  dan  produktivitas masih  sangat  rendah  oleh  karena  itu  biaya produksi untuk menghasilkan gliserol ester dengan kualitas masih cukup tinggi. Paper ini akan membahas konsep strategi inovasi dengan  aplikasi  Artificial  Intelligence/ Kecerdasan  Buatan  (AI)  untuk  digunakan dalam  proses  pengolahan  crude  gliserol menjadi  Gliserol  Ester,sehingga  dapat meningkatkan efisiensi serta jumlah produksi.
Gambar 1. Reaksi Esterifikasi (Fessenden & Fessenden, 1982).
Berbagai teknologi yang digunakan oleh  masyarakat  dihasilkan  dengan  cara meniru (imitation) berbagai teknologi yang sudah  ada,  menyempurnakan  teknologi sehingga kinerjanya akan lebih baik sesuai dengan yang diperlukan untuk menyelesaikan  masalah  yang  dihadapi. Dalam perkembangannya masyarakat mampu menghasilkan teknologi baru  yang memiliki  fungsi  lebih  efektif  dan  efisien yang  berbeda  dan  belum  pernah  ada  yang dapat  diaplikasikanpada  proses  komersial disebut inovasi (Kim,1997). Inovasi adalah hasil karya manusia dalam bentuk rangkaian tahapan proses,peralatan, desain tata  letak  yang  spesifik,berbeda  dengan yang  sudah  ada  dan  memiliki  daya  guna untuk diterapkan dalam kehidupan
masyarakat untuk mempermudah pekerjaan.
Inovasi  dapat  diartikan  sebagai sebuah  perubahan  (change),  baik  berupa perubahan dalam produk dan jasa, maupun perubahan  dalam  proses,  jika  dilihat  dari sifat  perubahannya,  dapat  dibedakan  pada perubahan  secara  bertahap  (incremental), radikal(radical),  atau  perubahan  bentuk (transformation) (Tidd,2001, p.8),
sedangkan Kuratko (2007) membagi inovasi dalam 4 tipe dasar yaitu:Penemuan (Invention), Perluasan (Extention), Peniruan (Duplication), dan Penggabungan
/kombinasi(Synthesis). Sementara Cooper(2001) dengan cara yang berbeda  membagi  berdasarkan  konsep produk  baru  yang  dapat  dihasilkan membagi  menjadi  6  kategori  produk  baru
sebagai  berikut:  Produk  yang  baru  sama sekali(New-to-the-world products), produk jenis  yang  baru  (New  product  lines), Penambahan  untuk  produk  yang  sudah ada(Additions  to  existing  product  lines), Peningkatan  atau  perbaikan  produk  yang sudah  ada  (improvements  and  revisions  to existing  products),Penempatan  pada  pasar yang  baru  (repositioning),  Pengurangan biaya Produksi (Cost reductions).
Untuk  meningkatkan  kemampuan  dari mesin  atau  komputer,  agar  mesin  bisa cerdas (bertindak seperti & sebaik manusia) maka harus diberi bekal pengetahuan  &  mempunyai  kemampuan untuk  menalar.  Ada  2  (dua)  bagian  utama yg  dibutuhkan  untuk  aplikasi  kecerdasan buatan menurut Copin (2004) yaitu:
a. basis  pengetahuan  (knowledge  base): berisi  fakta-fakta,  teori,  pemikiran  & hubungan  antara  satu  dengan  lainnya. Pada  bagian  ini  merupakan  kumpulan dari parameter-parameter produksi dari proses pembuatan Gliserol Ester.
b. motor  inferensi  (inference  engine)  : kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan  pengalaman  pada  bagian ini dapat merupakan suatu Output atau suatu  nilai  kontrol  yang  digunakan untuk mengkondisikan proses produksi Gliserol Ester tersebut sehingga menjadi lebih efisien atau optimal.

## 3.METODE PENELITIAN
3.1  Strategi  Inovasi  Produksi  Gliserol Ester
Berbagai permasalahan dalam proses  produksi  di  kalangan  industri  kecil ,menengah serta muncul dari mulai alokasi bahan  baku  sampai  kualitas  hasil  produk. Permasalahan  yang  muncul  diatasi  oleh masyarakat  sangat  lambat.  Keterlambatan mencari solusi masalahan karena keterbatasan  pengatahuan,  keterbatasan sarana  untuk  memecahkan  permasalahan, terbatasnya kemampuan memformulasikan permasalahan,  terbatasnya  kemampuan mengkomunikasikan  permasalahan  serta solusiyang  diperlukan,  perbedaan  minat
anggota  masyarakat  memecahkan  jenis permasalahan,  serta  jauh  dari  sumber teknologi  terapan  yang  diperlukan.  Sarana yang diperlukan untuk memecahkan permasalahan dapat bentukbengkel, informasi  teknologi  tepat  guna,  serta peralatan-peralatan  untuk  membuat  suatu alat bantu kerja. Keterbatasan-keterbatasan tersebut  secara  tidak  langsung  menyeleksi dan  memberikan  prioritas  terhadap  jenis permasalahan  yang  sangat  penting  untuk dipecahkan  dalam  bentuk  membuat  alat bantu  proses  atau  model  tata,  letak  urutan proses  memecahkan  permasalahan  yang sedang dihadapi.. Lahirnya inovasi- inovasibaru  karena  tantangan  kondisi lingkunganmasyarakat yang menuntut untuk  terciptanyasarana  untuk  mengatasi permasalahan. Inovasidapat  mempercepat, meringankan,meningkatkan mutu dan efisiensi  sehinggabeban  manusia  menjadi berkurang. Inovasibaru akan meningkatkan kinerja manusia baikdari capaian kuantitas maupun kualitasnya.Inovasi dapat ditemukan  pada  industri  yangmenerapkan teknologi yang kompleks yaitu pada proses produksi  Gliserol  Ester  hinggaditemukan pada  masyarakat  akar  rumputbiasanya terkait langsung dengan permasalahanyang dihadapai dalam kehidupan sehari- hari(Said,  2009).Strategi  teknologi  dan manajemen inovasi bertujuan untuk memenangkan  persaingan  pasar  produk- produk  yang  dihasilkan.  Oleh  Kim  (1997) menyampaikan  hasil  kajian  keberhasilan industri  kecil  di  Korea  untuk  dapat menghasilkan  produk  yang  berkualitas baik, meningkatkan skala produksi bahkan mereplikasi  industri  yang  lebih  besar diberbagai  tempat  dengan  pengembangan teknologi baru dan mengelola dengan baik sebagai  kunci  keberhasilannya.  Ada  tiga fase  dalam  membangun  industri  agar berhasilmemenangkan persaingan.
Fase  I:  mengenali  peluang  bisnis  dan meniru (imitation) teknologiuntuk mendukung  bisnisnya.  Pada  fase  ini kegiatan  yang  dilakukan  adalah  peluang bisnis,jenis produk, kapasitas pasar, model teknologi yang ditiru, pembelajaran
terhadap kinerjateknologi, observasi teknologi  ke  sumber  teknologi,  medesain lay  out  industri,  memulaiproduksi  dan meningkatkan  semangat  kerja  yang  tinggi. Dari  fase  I  ini  akan  ditelaah  aplikasi  AI pada sistem produksi Gliserol Ester. Pada  fase  II,  adalah  fase  mengembangkan skala  produksi,  serta  membuat  sebagian perlengkapan industri sendiri. Pada fase ini industri telah mampu
meningkatkanproduksi,
meningkatkan permintaan  pasar,meningkatkan  preferensi konsumen terhadapproduk yang dihasilkan serta  mampu  menghasilkan  komponen teknologi industrisendiri ( Setelah tercapai fase II diharapkan industri Gliserol  Ester  dapat  berjalan  dengan  lebih baik  dan  dapat  mengembangkan  konsep penggunaan  AI  sesuai  dengan  kebutuhan masing-masing  situasi  dan  kondisi  dari industrinya.
Fase  III,  adalah  fase  ekspansi  pasar,
mengasilkan sistem

## 3.3 Proses Produksi Gliserol Ester

## Gambar
Proses pembentukan Gliserol Ester mencangkup beberapa tahapan yaitu:
• Pemurnian:  pada  tahap  ini  Crude Gliserol dimurnikan dengan dicampur  H 3 Po 4 5%  selama  2  jam
dan diaduk sampai terjadi
Strategi inovasi artifial (Iwan dkk)                                 Jurnal Teknik Industri ISSN: 1411
terhadap kinerjateknologi, observasi teknologi  ke  sumber  teknologi,  medesain industri,  memulaiproduksi  dan meningkatkan  semangat  kerja  yang  tinggi.
I  ini  akan  ditelaah  aplikasi  AI pada sistem produksi Gliserol Ester. Pada  fase  II,  adalah  fase  mengembangkan skala  produksi,  serta  membuat  sebagian perlengkapan industri sendiri. Pada fase ini industri telah mampu
meningkatkanproduksi,
meningkatkan permintaan  pasar,meningkatkan  preferensi konsumen terhadapproduk yang dihasilkan serta  mampu  menghasilkan  komponen teknologi industrisendiri (innovation). Setelah tercapai fase II diharapkan industri Gliserol  Ester  dapat  berjalan  dengan  lebih
t  mengembangkan  konsep penggunaan  AI  sesuai  dengan  kebutuhan masing  situasi  dan  kondisi  dari
Fase  III,  adalah  fase  ekspansi  pasar, mengasilkan sistem
produksi,menghasilkan  teknologi  industri baru  yang  lebih  efektif  dan  efisien (innovation), menguasaipengetahuan eksplisit hingga pengetahuan tacit melakukan  strategi  Inovasi  pada  sistem industri  yang  baik  diharapkan  dapat meningkatkan daya saing produksi Gliserol  Ester  .  Berdasarkan  salah  satu pengertian di atas,

## 3.2Strategi  Pengelolaan Industri Gliserol Ester
Dalam rangka mendorong perkembangan  aplikasi  inovasi  teknologi produksi  gliserol  ester  pada  industri  perlu dilakukan  kajian  kritis  strategi  teknologi serta  manajemen  inovasi  produksi  gliserol ester.Kajian  kristis  dilakukan  berdasarkan sumber  referensi  serta  pengalaman  dalam penelitian  dan  pengembangan  teknologi produksi gliserol ester diaplikasian  pada  teknologi  AI  dengan tahapan yang akan dijelaskan lebih lanjut.
Produksi Gliserol Ester
Gambar 2.Tahapan Proses Gliserol
ses pembentukan Gliserol Ester mencangkup beberapa tahapan yaitu: Pemurnian:  pada  tahap  ini  Crude Gliserol dimurnikan dengan 5%  selama  2  jam dan diaduk sampai terjadi
pemisahan  3  bagian  yaitu  Asam Lemak ,Gliserol dan Garam.
• Setling  :Lapisan  Gliserol  dan garam yang terpisah tersebut dikeluarkan  dengan  cara  mengatur keran  pembuangan  dari  tangki
Jurnal Teknik Industri ISSN: 1411-6340    144
produksi,menghasilkan  teknologi  industri baru  yang  lebih  efektif  dan  efisien ), menguasaipengetahuan eksplisit hingga pengetahuan tacit. Dengan melakukan  strategi  Inovasi  pada  sistem industri  yang  baik  diharapkan  dapat meningkatkan daya saing produksi Berdasarkan  salah  satu engelolaan Inovasi ster Dalam rangka
mendorong perkembangan  aplikasi  inovasi  teknologi produksi  gliserol  ester  pada  industri  perlu dilakukan  kajian  kritis  strategi  teknologi serta  manajemen  inovasi  produksi  gliserol dilakukan  berdasarkan sumber  referensi  serta  pengalaman  dalam penelitian  dan  pengembangan  teknologi produksi gliserol ester yang akan eknologi  AI  dengan
tahapan yang akan dijelaskan lebih lanjut.
pemisahan  3  bagian  yaitu  Asam Lemak ,Gliserol dan Garam.
Setling  :Lapisan  Gliserol  dan garam yang terpisah tersebut dikeluarkan  dengan  cara  mengatur keran  pembuangan  dari  tangki
reaktor  pemurnian  yang  kemudian dilanjutkan ke proses selanjutnya
• Filtrasi:  hasil  setling  kemudian dilewatkan ke dalam beberapa filter untuk  memisahkan  partikel  garam yang  masih  terbawa,  banyaknya jumlah  filter  yang  harus  dilewati bergantung  kepada  kepekatan  dari konsentrasi  garam  yang  terbawa sehingga berpengaruh juga terhadap lamanya waktu filtrasi
• Sintesis:  setelah  diperoleh  Gliserol murni  maka  dilakukan  proses sintesis untuk mendapatkan Gliserol Ester 4.HASIL dan PEMBAHASAN 4.1 Aplikasi Artificial Intelligence Produksi Gliserol Ester Kecerdasan buatan (Artificial
Intelligence)  :Bagian  dari  ilmu  komputer yang  mempelajari  bagaimana  membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan  oleh  manusia  bahkan  bisa  lebih baik daripada yang dilakukan manusia. Fungsi utama dari AI dapat digunakanuntuk mengetahui dan memodelkan  proses  –  proses  berpikir manusia  dan  mendesain  mesin  agar  dapat menirukan  perilaku  manusia.  Cerdas  = memiliki  pengetahuan  +  pengalaman, penalaran (bagaimana membuat keputusan &  mengambil  tindakan),  moral  yang  baik manusia cerdas (pandai) dalam menyelesaikan permasalahan karena manusia mempunyai pengetahuan &
pengalaman.  Pengetahuan  diperoleh  dari belajar.
Semakin
banyak bekal pengetahuan yang dimiliki tentu akan lebih mampu menyelesaikan permasalahan. Tapi bekal  pengetahuan  saja  tidak  cukup, manusia juga diberi akal untuk melakukan penalaran,mengambil kesimpulan berdasarkan  pengetahuan  &  pengalaman yang
dimiliki.
Tanpa
memiliki kemampuan  untuk  menalar  dengan  baik, manusia dengan segudang pengalaman dan
pengetahuan tidak akan dapat menyelesaikan  masalah  dengan  baik. Demikian juga dengan kemampuan menalar  yang  sangat  baik,namun  tanpa bekal  pengetahuan  dan  pengalaman  yang memadai,manusia  juga  tidak  akan  bisa menyelesaikan masalah dengan baik.
Dalam  sistem  mesin  atau  komputer Knowledge Based tersebut dapat dibangun dengan  mengumpulkan  data  yang  berasal dari  sensor  yang  bekerja  secara  cepat  dan mengirimkan  sinyal  secara  langsung  ke penyimpanan  data  Misalnya  Parameter temperatur,  kadar  zat,  kemurnian  atau  pH. Kemudian informasi tersebut dapat digunakan  untuk  memprediksi  atau  diolah untuk menghasilkan suatu kesimpulan atau informasi lainnya  yang terkait pada proses produksi  Gliserol  Ester  tersebut,  yang selanjutnya  dikirimkan  kepada  motor inferensi  berupa  kontrol  misalnya  motor penggerak  atau  katup  solenoid  yang  dapat diberi  perintah  untuk  membuka  atau menutup  pada  waktu  yang  sesuai  dengan kebutuhan  dari  produksi  yang  sedang berjalan saat ini. Untuk dapat mengaplikasikan  pada  sistem  yang  sudah ada  saat  ini  diperlukan  media  data acquisition yang kecepatan nya cukup atau dapat  sesuai  dengan  kecepatan  sistem produksi  yang  sedang  berjalan.Sebab  bila tidak  seimbang  maka  proses  inferensi tersebut  akan  menjadi  tertinggal  dan parameter-parameter  yang  diolah  akan menjadi  tidak  dapat  digunakan  karena perubahan  yang  dinamis  dari  sistem produksi  yang  sedang  berjalan  secara  real time.
Gambar 3. Konsep Kecerdasan Buatan (Russell. & Norvig, 2002)
Tabel 1. Data proses Sistim Produksi Gliserol Ester Non AI
Jenis Bahan Baku Proses Esterifikasi A 4 jam B 4 jam C 4 jam Sumber :data proses laboratorium SBRC IPB Bogor Barangsiang (2013) Tabel 2. Data proses Sistim Produksi Gliserol Ester dengan AI Jenis Bahan Baku Proses Esterifikasi A 4 jam B 3 jam C 2 jam Sumber :Prediksi Sistem Baru (2014)

## 4.2  Basis  Pengetahuan  Proses  Produksi Gliserol Ester
Untuk dapat membuat suatu sistem AI  yang  baik  harus  diketahui  secara lengkap  siklus  informasi  yang  terjadi  baik dalam  hal  tacit  ataupun  explicit.  Hal  ini terkait dengan ilmu Knowledge Management,  oleh  karena  itu  pada  paper ini  akan  dibahas  keterkaitan  antara penerapan  AI  dengan  ilmu  Knowledge Management  dengan  penjelasan  dibawah ini:
Knowledge Discovery: Pengembangan dari pengetahuan  tacit  atau  explicit  yang  baru dari  data  atau  informasi  atau  hasil  sintesa dari  pengetahuan  sebelumnya,  Dari  judul
diatas maka tipe untuk knowledge discovery  yang  paling  sesuai  adalah Combination:  Yaitu  pengetahuan  explicit dari pengumpulan (data acquisition) parameter kecepatan yang sangat berpengaruh  terhadap  kecepatan  reaksi netralisasi yang disesuaikan dengan penggunaan sensor  yang dapat mendeteksi perubahan aliran bahan kimia/bahan pencampur  yang  dikumpulkan  secara  real time  dapat  disintesa  dengan  metode clustering  atau  classyfying  yang  diolah lebih  lanjut  dengan  feature  selection, menjadi  pengetahuan  explicit  yang  berupa suatu kesimpulan atau penjelasan pengaruh hubungan yang saling mempengaruhi.
Knowledge Sharing: Proses dimana pengetahuan explicit atau tacit
dikomunikasikan  dengan  individu  yang lain. Tujuan judul diatas adalah mentransfer  pengetahuan  explicit  tentang paramater yang baik
yang disosialisasikan(Socialization) melalui pertemuan  (meeting)  antara  beberapa individu  yang  terkait  dengan  proses produksi  untuk  meningkatkan  kecepatan produksi terutama pada reaksi netralisasi.Knowledge
Application:
Penerapan pengetahuan yang berkontribusi secara  langsung  terhadap  performansi organisasi/perusahaan.  Untuk  lebih  dapat
berguna  judul  di  atas  dapat  diaplikasikan berupa  Routines  :  dimana  pengaruh  dari utilisasi  pengetahuan  terkandung  dalam prosedur  ,rule  dan  norma-norma  yang mengarahkan  perilaku  pada  masa  yang akan datang  yang dilaksanakan oleh agent based.  Misalnya  rule  untuk  setting kecepatan  aliran  Netralisasi  yang  sudah diketahui  dengan  pengaruh  daripada  jenis material  awal  (Crude  Gliserol)  yang masuk  dan  juga  pengaruh  lamanya  aging yang dikontrol secara otomatis oleh sistem ataupun manusia sebagai agent based yang dikembangkan lebih lanjut untuk pembentukan sistem AI
Gambar 4.Proses KDD  (Piatetsky 1996)

## 4.3  Penerapan  Inferensi  AI  Produksi Gliserol Ester
AI  dapat  dibangun  dengan  latihan data-mining pada proses produksi Gliserol Ester  dilakukan  untuk  menghasilkan  rule dari  data  eksperimen  yang  diperoleh  dari obervasi  pada  produksi  skala  pilot  plant. Dari  hasil  proses  data  mining  ini  sempat hasilnya  menunjukkan  dengan  rule-rule yang  dihasilkan,  seperti  mengatasi  tidak konsisten  dengan  persepsinya  sendiri tentang  proses  produksinya.  Sehingga seringkali  terjadi  mengulangi  pekerjaan dan  hasil  eksperimennya  yang  sudah menyatakan  bahwa  pengetahuan  yang
sudah  dihasilkan  dari  AI  itu  benar.  Ini karena tujuan data-mining untuk menggali pengetahuan  yang  tersembunyi  dari  data, dan  pengetahuan  ini  mungkin  baru  bagi formulator dan di luar bidang keahlian dan pengalamannya.  Tanpa  menggunakan  AI ini,  pengetahuan  yang  tersembunyi  dalam data dapat dengan mudah hilang dan tidak dikapitalisir.  Sistem  real  time  cerdas (Intelligence  Real  Time  System)  yang digunakan  pada  proses  produksi  Gliserol Ester  ini  adalah  sistem  real  time  yang menggunakan  Artificial  Intelligence  atau Kendali  Cerdas  dalam  menghasilkan informasi (Hu et al., 2009).
Tabel 3. Perencanaan Volume Produksi

## Sumber: Prediksi Perencanaan Produksi (2014)

## 4.4  Soft  Computing  untuk  Produksi Gliserol Ester
Soft  computing  merupakan  inovasi baru  dalam  membangun  sistem  cerdas yaitu  sistem  yang  memiliki  keahlian seperti  manusia  pada  domain  tertentu, mampu  beradaptasi  dan  belajar  agar  dapat bekerja  lebih  baik  jika  terjadi  perubahan lingkungan.
Soft computing
mengeksploitasi  adanya  toleransi  terhadap ketidaktepatan, ketidakpastian, dan kebenaran parsial untuk dapat diselesaikan dan  dikendalikan  dengan  mudah  agar sesuai  dengan  realita  (Zadeh,  1998). Metodologi-metodologi  yang  digunakan dalam Soft computing adalah :
1.  Sistem  Fuzzy  (mengakomodasi ketidaktepatan)
Contoh:Logika Fuzzy (fuzzy logic)
2.  Jaringan  Syaraf  (menggunakan pembelajaran)
Contoh:Jaringan Syaraf Tiruan (neural network)
3. Probabilistic Reasoning yaitu (mengakomodasi ketidakpastian)
4.  Evolutionary  Computing  (optimasi) Contoh: Algoritma Genetika
Sistem  yang  menggunakan  kecerdasan buatan  akan  memberikan  output  berupa solusi  dari  suatu  masalah  berdasarkan
kumpulan pengetahuan  yang ada. Input yg diberikan  pada  sistem  yg  menggunakan kecerdasan  buatan  adalah  berupa  masalah. Sistem harus dilengkapi dengan sekumpulan  pengetahuan  yang  ada  pada basis  pengetahuan.  Sistem  harus  memiliki motor  inferensi  agar  mampu  mengambil kesimpulan berdasarkan fakta atau pengetahuan. Output yang diberikan berupa  solusi  masalah  sebagai  hasil  dari inferensi.
Secara  umum,  menurut  Coppin  (2004) untuk  membangun  suatu  sistem  yang mampu  menyelesaikan  masalah,  perlu dipertimbangkan 4 hal :
1.  Mendefinisikan  masalah  dengan tepat.
Pendefinisian ini mencakup spesifikasi  yang  tepat  mengenai keadaan  awal  dan  solusi  yang diharapkan.
2.  Menganalisis  masalah  tersebut  serta mencari beberapa teknik penyelesaian masalah yang sesuai.
3. Merepresentasikan pengetahuan yang  perlu  untuk  menyelesaikan masalah tersebut.
4. Memilih teknik penyelesaian masalah yang terbaik Jenis Produksi Volume Produksi(L) Kebutuhan (L) Kualitas A 300 300 Kualitas B 420 410 Kualitas C 350 340
Gambar 5 . Skema MATLAB Logika Fuzzy Prediksi Kebutuhan Gliserol Ester
Gambar 6.Fungsi Keanggotaan Logika Fuzzy Prediksi Kebutuhan Gliserol Ester
4.5  ASPEK  SOSIAL  -  EKONOMI- TEKNOLOGI

## - LINGKUNGAN APLIKASI AI
Bila  dilihat  dari  aspek  Sosial, strategi penerapan AI pada sistem produksi gliserol  dapat  menambah  jumlah  produksi dan meningkatkan
pemahaman
pengetahuan  dari  setiap  tenaga  kerja  yang terlibat  dalam  proses  produksi.  Selain  itu juga sharing pengetahuan sangat diperlukan untuk dapat meningkatkan terus optimasi dan efisiensi produksi. Dari aspek ekonomi  pemanfaatan  strategi  inovasi  AI sangat  jelas  dapat  memberi  manfaat peningkatan  keuntungan  bagi  industri tersebut.  Dari  aspek  teknologi  dengan penerapan  AI  sangat  berpengaruh  kepada teknologi  yang  digunakan  dan  mendorong ditemukannya  teknologi  yang  lebih  baik lagi  dalam  rangka  meningkatkan  efisiensi dan  produktivitas  industri  gliserol  ester.
Dari sisi dampak lingkungan  yang saat ini banyak  diperhatikan,  aplikasi  strategi  AI dapat  menurunkan  limbah  dari  hasil produksi  karena  proses  yang  dilakukan sangat  terencana  dan  terkontrol  dengan baik.

## 5.KESIMPULAN
Penerapan  inovasi  yang  dilakukan harus  dilakukan  secara  berkesinambungan dan  disesuaikan  dengan  kebutuhan  yang nyata  pada  kondisi  saat  ini  dan  untuk dimasa mendatang sehingga dapat digunakan  sesuai  tujuan  dan  peningkatan yang  dialami  lebih  bersifat  nyata.  Secara konsep  sistem  AI  yang  didukung  oleh sistem  manajemen  pengetahuan  yang  baik dan dengan adanya aplikasi Soft Computing sebuah keputusan atau kesimpulan  yang  berkaitan  dengan  sistem produksi  Gliserol  Ester  dapat  diambil
dengan  cepat  dan  dapat  meningkatkan efisiensi  dan  produksi  ,namun  harus dengan langkah penerapan yang tepat serta kesiapan  dari  faktor  manusia  dan  juga peralatan  pendukungnya.Sehingga  dapat memberikan  pengaruh  posisitf  terhadap aspek Sosial-Ekonomi-Teknologi dan Lingkungan.

## 6. DAFTAR PUSTAKA

## Appleby, D. 2003. The impact of biodiesel production  on  the  glycerine  market.
Oral  precentation  of  Procter  & Gamble  at  American  Oil  Chemist Society, Champain, Illinois.

## Anonim.  2010.  Manufacture  of  Maleic
Ester  Gum.  National  Science  and Technology Entrepreneurship Development Board. www. Agricultural  Equipments  &  Food
Processing.
Budiman,  A.,  2012,  Seminar  Nasional “Perkembangan Riset dan Teknologi di Bidang  Industri”,  UGM  Cetak  biru
(blueprint) Pengelolaan Energi Nasional, 2010, Proyeksi Target
Produksi  biodiesel  sampai  tahun  2025,
Jakarta
Cooper, Robert, G, (2001) Winning at new products  :  Accelerating  the  process from  idea  to  launch,  3rd  Ed.  Basic
Book, New york.
Coppin, Ben 2004. Artificial Intelligence Illuminated. Boston: Jones and Bartlett Dakka, J.M., Mozeleski., E.J., Baugh,L.S., 2010. Process for Making Triglyceride Plasticizer  from  Crude  Glycerol.  US Patent Application Publication.
Fessenden,  R.J  &  J.S.  Fessenden.,  1982. Kimia  Organik.  Jilid  2  edisi  ketiga. Erlangga.
Hu  X,  Xuyin  Wang,  Lijun  Sun  and Zhichao  Xu.  2009.  A  Real-Time
Intelligent System for Order Processing  in  B2C  E-Commerce.
International  Journal  of  Innovative Computing,  Information  and  Control
Volume  5,  Number  11(A),  November 2009 pp. 3691–3706
Kim,  L.  1997.  Imitation  to  Innovation, TheDynamics of Korea’s TechnologicalLearning. Harvard Business School Press,Boston. Kuratko,  D  F.,  &  Richard  M  Hodgetts (2007). Entrepreneurship: theory, process,practice,  7th  ed,  Canada. Thomson South-Western
Pagliaro,  Mario.,  Rossi,  Michele.,  2008. The Future of Glycerol: New Uses of a Versatile  Raw  Material.  RSC  Green Chemistry Book Series.
Piatetsky-Shapiro,  G.;  Brachman,  R.;
Khabaza, T.;Kloesgen, W.; and Simoudis,  E.,  1996.  An  Overview  of Issues  in  Developing  Industrial  Data Mining  and  Knowledge  Discovery Applications.  In  Proceedingsof  the Second  International  Conference  on Knowledge Discovery and Data Mining  (KDD-96),  eds.  J.Han  and  E. Simoudis, 89–95. Menlo Park, Calif.American Association for Artificial Intelligence.
Russell,  S.  &  Norvig,  P.,  2002,  Artificial Intelligence:  A  Modern  Approach  2nd edition,  Saddle  River,  NJ:  Prentice
Hall. Sa’id., Endang Gumbira. 2009. PengkajianManajemen  Inovasi  Akar Rumput  di  Duniadan  Studi  Kasus  di
Indonesia  .  MakalahPada  Lokakarya
Nasional PengembanganInovasi Masyarakat  Di  Indonesia,  BalaiBesar Pengembangan Teknologi Tepat Guna–LIPI,  Bandung  8  Desember 2009. Tamayo,J.J., Ladero,M., Santos,V.E., 2011.  Esterification  Of  Benzoic  Acid And  Glycerol  To  _-Monobenzoate Glycerol  In  Solventless  Media  Using An  Industrial  Free  Candida  Antarctica Lipase B. Process Biochemistry, Elsevier Ltd. SciVerse ScienceDirect
Tidd,  Joe.,  John  Bessant  and  Keith Pavitt(2001).  Managing  Innovation: Integrating  technological,  market  and
organization change, 2nd ed Chichester,John Wiley. Zadeh,L.A. 1998 .Roles of Soft Computing  and  Fuzzy  Logic  In  the Conception.  Design  and  Development of  Information/Intelligent  Systems, Computational Intelligence; Soft Computing and Fuzzy Neuro Integration  with  Applications,Kaynak O.et al(Eds.), pp-1-9.