ABSTRAK
Penggunaan Sistem Saraf Buatan di dalam dunia industri bukanlah merupakan suatu teknologi yang baru, banyak aplikasi yang telah dibuat salah satunya adalah aplikasi yang digunakan untuk memprediksi nilai set-up dari variabel produksi.
Pada unit produksi Hot Skin Pass Mill, nilai dari variaebl produksi rolling force masih ditentukan dengan cara pereka-rekaan secara manual oleh operator alat produksi. Karena proses perekaan itu dilakukan saat proses produksi berlangsung, maka akan mengakibatkan ketidaksempurnaannya hasil produksi selama proses perekaan itu berlangsung.
Melihat permasalahan diatas maka penulis ingim mencoba melihat korelasi antar variabel produksi dengan menggunakan algoritma Self Organizing Map (SOM) dan membuat sebuah sistem perekaan nilai variabel rolling force dengan pelatihan menggunakan algoritma Back Propagation (BP).
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang.
Seiring dengan berkembangnya zaman, perubahan teknologi dalam bidang informasi pun semakin meningkat disetiap waktunya. Perkembangan zaman ini juga merambah dan mempengaruhi perkembangan bidang keilmuan jaringan saraf buatan. Semakin bekembangnya bidang jaringan saraf buatan menandakan semakin besarnya keinginan para ahli untuk mensimulasikan kinerja otak manusia. Perkembangan tersebut membuat jaringan saraf buatan dapat digunakan untuk melaksanakan fungsi kompleks dalam berbagai bidang aplikasi yang mencakup pengenalan pola terbaik, identifikasi, penggolongan suara, dan sistem kontrol. Saat ini, jaringan saraf buatan telah dapat digunakan untuk memecahkan permasalahan yang sulit bagi manusia dan komputer konvensional.
Sebagai salah satu produsen baja tingkat internasional, PT Krakatau Stell selalu mengembangkan teknologi dan mesin produksi yang ada demi meningkatnya kualitas dan jumlah produksi besi baja yang mereka hasilkan. Unit produksi Hot Skin Pass Mill (HSPM) pada divisi Hot Strip Mill (HSM) PT. Krakatau Steel pun dibuat untuk menyempurnakan kualitas hasil produksi besi baja yang dihasilkan. Unit produksi Hot Skin Pass Mill (HSPM) mampu menghaluskan cacat produksi pada permukaan gulungan lembaran baja atau coil dengan sebuah alat produksi Skin Pass Mill (SPM) yang dimilikinya.
Pada alat produksi Skin Pass Mill (SPM), seluruh variabel produksi seperti tebal coil, lebar coil, berat coil, bending force, dan rolling force didowload oleh operator dari mainframe. Nilai - nilai inilah yang kemudian akan digunakan sebagai nilai untuk awal proses yang disebut dengan nilai setup. Namun, untuk variabel rolling force di set sebesar 4800 KN untuk setiap coil yang akan dihaluskan. Saat proses penghalusan dimulai, secara bertahap operator akan menaik turunkan nilai dari variabel rolling force ini untuk disesuaikan dengan nilai dari variabel lain sampai proses berlangsung stabil. Karena proses pencarian nilai dari variabel rolling force dilakukan saat operasi penghalusan sedang berlangsung, maka dampak yang timbul adalah hasil yang keluar saat proses penghalusan awal tidak optimal. Jika proses perekaan nilai variabel itu memakan waktu lebih kurang 1 menit, dan kecepatan awal operasi adalah 30 meter per menit dan terus meningkat sampai 200 atau 400 meter per menit (bergantung dari tebal coil yang dioperasikan). Maka, untuk setiap proses akan terdapat setidaknya 30 meter baja yang tidak dihaluskan secara sempurna akibat dari proses percobaan berulang yang dilakukan oleh operator.
Masalah itu dapat disolusikan dengan dibuatnya sebuah sistem saraf buatan yang mampu memprediksi dan menentukan nilai awal dari variabel rolling force yang akan mengurangi kegiatan percobaan berulang tersebut. Sehingga diharapkan kesempurnaan penghalusan dapat dimulai dari awal proses produksi.
Berdasarkan permasalahan yang tersebut, penulis ingin mencoba melihat korelasi antar variabel produksi dengan menggunakan algoritma Self Organizing Map (SOM) dan membuat sebuah sistem perekaan nilai variabel rolling force dengan pelatihan menggunakan algoritma Back Propagation (BP).
1.2. Batasan Masalah.
Pada penulisan tugas akhir ini penulis membatasi permasalahan hanya sebatas :
1) Pembuatan penerapan Sistem Saraf Buatan (SSB) untuk menentukan nilai variabel rolling force dalam unit produksi Hot Skin Pass Mill (HSPM) PT. Krakatau Steel berdasarkan variabel produksi yang ada dalam bahasa pemrograman MATLAB 6.5.
2) Korelasi antar variabel di titik beratkan pada 4 variabel yakni pada variabel tebal coil, berat coil, rolling force, dan bending force.
1.3. Rumusan Masalah.
Berdasarkan latar belakang diatas, maka rumusan masalah yang ada adalah :
1) Bagaimana melihat korelasi antar variabel produksi yang belum memiliki sebuah ketentuan, yakni variabel tebal coil, berat coil, bending force, dan rolling force berdasarkan algoritma Self Organizing Map (SOM).
2) Apakah penerapan jaringan syaraf buatan dapat memprediksi nilai setup dari variabel rolling force.
3) Bagaimana membuat program korelasi variabel dan prediksi variabel tersebut dalam bahasa pemrograman MATLAB 6.5 berbasis GUI sehingga mudah di implementasikan nantinya.
1.4. Tujuan Penelitian.
Penulisan tugas akhir ini bertujuan antara lain adalah untuk :
1) Melakukan pencarian korelasi antar variabel produksi dengan melakukan uji coba melalui simulasi pemrosesan data dengan algoritma Self Organizing Map (SOM).
2) Membuat sebuah penerapan Sistem Saraf Buatan (SSB) untuk memprediksi nilai variabel rolling force pada unit produksi Hot Skin Pass Mill (HSPM).
1.5. Metode Penelitian.
Untuk mengumpulkan bahan-bahan serta data-data yang diperlukan dalam penyusunan tugas akhir ini, penulis menggunakan dua macam metode yaitu:
1.5.1. Metode Penelitian Pustaka Ilmiah.
Dalam metode penelitian pustaka ilmiah ini, penulis mendapatkan informasi dan data melalui pencarian referensi yang berasal dari buku, bulletin, majalah, internet, serta informasi dari berbagai pustaka lainnya.
1.5.2. Metode Penelitian Observasi.
Dalam metode penelitian obsevasi ini penulis mendapatkan informasi dari riset yang dilakukan ke PT Krakatau Steel pada bulan September 2007 untuk mendapatkan data dari variabel produksi yang akan digunakan dalam penelitian tugas akhir ini.
1.5.3. Metode Penelitian Sistem Prediksi.
Dalam metode penelitian sistem prediksi ini penulis melakukan pembangunan sistem saraf buatan untuk menentukan nilai dari variabel rolling force dengan menggunakan tahap-tahap metode pengembangan yang diambil dari sumber pustaka yakni dari buku karya Arief Hermawan yang berjudul “Jaringan Saraf Tiruan Teori dan Aplikasi”.
1.6. Sistimatika Penulisan.
Secara sistematis, pembahasan dalam tugas akhir ini akan dikelompokkan kedalam 5 bab, yang garis besarnya dapat dijabarkan sebagai berikut :
BAB 1 : PENDAHULUAN
Bab ini membahas mengenai latar belakang penelitian, rumusan masalah, tujuan penelitian, dan sistematika penulisan.
BAB 2 : LANDASAN TEORI
Pada bab ini dibahas mengenai teori-teori dasar yang berasal dari literatur-literatur yang mendukung penyusunan tugas akhir mengenai penerapan Sistem Saraf Buatan (SSB) untuk menentukan nilai variabel rolling force pada unit produksi Hot Skin Pass Mill (HSPM) PT. Krakatau Steel.
BAB 3 : ANALISA DAN PERANCANGAN
Pada bab ini dibahas mengenai analisa sistem berjalan di unit produksi Hot Skin Pass Mill (HSPM) dan perancangan Sistem Saraf Buatan (SSB).
BAB 4 : PENERAPAN SISTEM SARAF BUATAN (SSB) UNTUK MENENTUKAN NILAI VARIABEL ROLL FORCE
Berisi mengenai data uji coba, pelatihan, dan pengujian dari penerapan Sistem Saraf Buatan (SSB) untuk menentukan nilai variabel rolling force pada unit produksi Hot Skin Pass Mill (HSPM) PT. Krakatau Steel menggunakan MATLAB 6.5.
BAB 5 : KESIMPULAN DAN SARAN
Berisi kesimpulan mengenai hasil analisa dan uji coba serta pemberian saran-saran demi terciptanya sistem yang lebih baik.
