UNTUK PEKERJA, SAFETY

1

ANALISIS HEALTH UNTUK PEKERJA, SAFETY, DAN ENVIRONMENT (HSE) BERBASIS LOGIKA FUZZY PADA UNIT PEMBAKARAN (PREHEATER-ROTARY KILN-COOLER) STUDI KASUS INDUSTRI SEMEN Revina Saptya Kusuma Pradana, Imam Abadi Jurusan Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 E-mail: [email protected] ; [email protected]

Abstrak— Kurangnya metode yang terintegrasi dalam penilaian health, safety, dan environment dengan pengoptimalan kemampuan software dan manusia. Logika fuzzy dan metode sugeno sangat tepat diterapkan dalam penilaian HSE terintegrasi sehingga lebih praktis dan modern untuk digunakan setiap pekerja di berbagai seksi. Fungsi keanggotaan, seperti trapesium, segitiga, dan Gaussian digunakan dalam perancangan simulasi pada unit pembakaran di industri semen. Keberhasilan pendekatan penilaian health adalah 91,84%, safety 100%, dan environment dengan fungsi keanggotaan segitiga 100% sedangkan 91,67% untuk Gaussian. Penilaian HSE dengan fungsi keanggotaan segitiga, keberhasilannya 91,67% dan 100% untuk trapesium. Keberhasilan pendekatan hasil penilaian HSE dalam kondisi acceptable. Kata Kunci—Environment, Health, Safety, Logika Fuzzy, Metode Sugeno.

industri semen dalam melakukan penilaian HSE. Analisa yang dilakukan juga lebih praktis, efisien, dan dinamis dari segi waktu dengan kebenaran yang memiliki keberhasilan pendekatan baik. Keluaran berupa variabel linguistik pada penilaian HSE dapat mempermudah analisis untuk para manajer dan evaluator di suatu unit kerja. II. METODE PENELITIAN Penilaian sistem Health untuk pekerja, Safety, dan Environment ( HSE ) berdasarkan pada software simulasi yang dilakukan dengan tahapan sistem fuzzy. (Gambar 1) Tahapan sistem fuzzy melalui proses fuzzifikasi, fuzzy inference system, dan defuzzifikasi dengan kaidah rulebase. Beberapa tahapan dilakukan agar memperoleh hasil penilaian HSE seperti gambar 2. Rule Base

I. PENDAHULUAN

H

Ealth, Safety, dan Environment merupakan 3 penilaian penting yang wajib dievaluasi pada setiap perusahaan, tidak terkecuali industri semen. Pada umumnya penilaian di industri semen dilakukan secara terpisah oleh seksi terkait sehingga diperlukan perbaikan agar menjadi penilaian HSE terintegrasi. Penelitian sebelumnya telah dilakukan desain sistem pakar fuzzy yang digunakan untuk penilaian, pemantauan, dan peningkatan HSEE di sebuah gas refinery. Hasil menunjukkan penilaian HSEE menjadi lebih baik dengan diterapkannya sistem pakar fuzzy daripada kondisi sebelumnya. Penerapan logika fuzzy juga menunjukkan hasil yang hampir sama dengan penggunaan analisis secara manual [1] Fuzzy juga telah digunakan untuk mengevaluasi keselamatan kerja di lingkungan yang panas dan lembab yang terkait dengan panas batubara. Fuzzy trapesium diadopsi untuk menangani ketidakpastian data yang ada sehingga efektif dalam evaluasi serta keluarannya menjadi alat masukan yang kuat bagi para pejabat, manajer, dan evaluator.[4] Penelitian sebelumnya menyatakan bahwa logika fuzzy dapat membantu memetakan masukan dan keluaran dengan cara yang efisien untuk membangun kesimpulan. Tipe mamdani telah digunakan untuk prediksi kecelakaan di industri dengan studi kasus negara India.[6] Kekurangan penelitian sebelumnya adalah sedikit yang membahas tentang penilaian HSE terintegrasi berbasis logika fuzzy serta beberapa fungsi keanggotaan belum dilakukan sebelumnya dalam 1 penelitian. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis tentang kejadian maupun keadaan serta pola penerapan yang paling tepat untuk

Health Safety

Data

Fuzzifikasi

Fuzzy Inference System

Environment Hasil Penilaian HSE

Defuzzifikasi

Gambar 1. Tahapan sistem fuzzy untuk penilaian HSE1

Gambar 2. Diagram Blok Analisis HSE

2 Masukan data pada sistem fuzzy selalu dalam bentuk numerik dan keluaran penilaian HSE dalam bentuk linguistik. Data-data diterjemahkan dalam membership function dengan beberapa klasifikasi. Fungsi keanggotaan yang digunakan meliputi : segitiga, trapesium, dan Gaussian. Rulebase yang digunakan berdasarkan pengalaman dari ketiga pakar HSE meliputi Health sebanyak 36 rule, Safety sebanyak 54 rule, dan Environment sebanyak 81 rule serta untuk HSE sebanyak 36 rule. Parameter logika fuzzy untuk masing-masing penilaian terlihat pada tabel 1 hingga tabel 4.

No 1

2 3

4

No 1 2

3

4

Tabel 1. Parameter Logika Fuzzy Health Input Membership Range Function Fungsi Luhur Baik [13] Terganggu Buruk Interpretasi Acceptable [ 10 90 ] Audio (dB) UnAcceptable Interpretasi Normal [16] Fungsi Paru Gangguan Acceptable UnAcceptable Interpretasi Normal [14] Rontgen Abnormal dengan Potensi Gangguan Fungsi

Input

1

Health

2

Safety

3

Environment

Membership function Baik Cukup Beresiko Tidak Disarankan Baik Medium Buruk Baik Aman Buruk

Range [01]

[01]

[01]

Keluaran dari penilaian health adalah baik, cukup, beresiko, dan tidak disarankan. Penilaian safety keluarannya adalah baik, medium, dan buruk. Penilaian environment keluarannya adalah baik, aman, dan buruk. Adapun keluaran dari penilaian HSE terintegrasi adalah acceptable dan unacceptable III. HASIL DAN DISKUSI 3.1 Health Sistem penilaian health pada industri semen dilakukan sejak tahun 2009 hingga 2011. Sistem ini dibangun dengan empat variabel masukan yang paling berpengaruh terhadap kesehatan pekerja dan resiko pekerjaan yang dilakukan. Hasil penilaian health terdiri dari 4 kategori, yaitu baik, cukup, beresiko, dan tidak disarankan (buruk). Variabel yang digunakan sebagai masukan meliputi fungsi luhur, interpretasi audio, interpretasi fungsi paru, dan interpretasi rontgen terhadap organ paru. Fungsi luhur dan interpretasi fungsi paru memiliki tiga jenis membership function, yaitu baik, terganggu, dan buruk untuk fungsi luhur sedangkan normal, gangguan acceptable, dan gangguan unacceptable untuk interpretasi fungsi paru. Interpretasi audio memiliki 2 membership function, yaitu acceptable dan unacceptable. Interpretasi rontgen memiliki 2 jenis membership function, yaitu normal dan abnormal. Dengan menggunakan rulebase sebanyak 36 aturan serta jenis fungsi keanggotaan segitiga dan trapesium diperoleh beberapa hasil penilaian health sejak tahun 2009 hingga 2011. (Tabel 5) Tabel 5. Hasil Analisis Health Pekerja

Tabel 2. Parameter Logika Fuzzy Safety Range Input Membership Function Tingkatan SIL Aman [14] Bahaya Laju Kecelakaan Rendah [05] Sedang Tinggi Unsafe Action Rendah [07] Sedang Tinggi Unsafe Condition Rendah [07] Sedang Tinggi

Tabel 3. Parameter Logika Fuzzy Environment No Input Membership Range Function 1 Feed Bahan Bakar Rendah [ 19.29 Sedang ( Ton/Jam ) 89.81 ] Tinggi Rendah [ 0 10 ] 2 Konsentrasi O2 Sedang Tinggi 3 Konsentrasi CO Rendah [ 0 0.8 ] Preheater (%) Sedang Tinggi 4 Emisi EP Cooler Baik [ 0 300 ] Medium Bahaya Tabel 4. Parameter Logika Fuzzy HSE

No

No

Tahun Baik

1 2 3

2009 2010 2011

18 19 16

Hasil Analisis Health Pekerja Cukup Beresiko Tidak Disarankan

10 11 15

1 2 1

2 2 1

Keberhasilan Pendekatan

90,32 % 91,18 % 93,94 %

Total jumlah pekerja yang dianalisis tahun 2009 sebanyak 31 pekerja. Hasil menunjukkan kebenaran sebanyak 28 orang dan 3 orang memiliki kesalahan analisis. Apabila dipresentasekan dengan validasi dari pakar maka nilai kebenarannya adalah 90,32%. Jumlah pekerja yang dianalisis tahun 2010 sebanyak 34 pekerja. Hasil penilaian health menggunakan logika fuzzy menyatakan 31 data benar dan 3 data salah. Adapun presentase nilai kebenarannya adalah 91,18%.

3 Penilaian health tahun 2011 adalah sebanyak 33 pekerja. Hasil penilaian menyatakan 31 data benar dan 2 data salah. Presentase kebenaran dari hasil analisis sebesar 93,94%. Keterkaitan antara dua variabel masukan dengan hasil keluaran ditunjukkan pada gambar 3.

penilaiannya menyatakan medium untuk safety pada wilayah kiln. Hasil penilaian ini memiliki kecocokan dengan validasi dari pakar untuk tingkat kebenarannya secara keseluruhan. Oleh karena itu diambil 30 data acak untuk menguji sistem yang telah dibuat agar diketahui presentase tingkat kebenarannya dengan validasi pakar safety. Penggunaan fungsi keanggotaan trapesium, diperoleh tingkat kebenaran sebesar 86,67%. Hal ini berbeda dengan penggunaan fungsi keanggotaan segitiga yang hanya memiliki tingkat kebenaran 73.33%. Dari keseluruhan hasil yang ada, dapat diketahui bahwa fungsi keanggotaan yang lebih baik adalah trapesium. Hal ini dikarenakan membership function yang telah dibuat lebih sesuai dengan variabel masukan dan range yang dimiliki. Keterkaitan antara dua masukan penilaian safety dengan keluaran terlihat pada gambar 4.

Gambar 3. Surface Viewer Health

Gambar 3 menjelaskan bentuk dari sistem yang telah dibuat dimana tergambar dari beberapa sumbu, yaitu sumbu x (Interpretasi Audio), y (Fungsi Luhur), dan z (Health). Pada sumbu tersebut dapat dilihat keadaan atau hasil health jika dikaitkan dengan dua variabel masukan. Beberapa warna menunjukkan kondisi hasil penilaian health dengan beberapa kategori, yaitu baik (biru tua), cukup (biru muda), beresiko (hijau muda), dan tidak disarankan (kuning). Sistem yang digunakan untuk analisis health sudah baik. Hal ini dikarenakan domain dari membership function, fungsi keanggotaan dan kaidah aturan yang digunakan telah sesuai. Pada umumnya pekerja yang memiliki penilaian tidak disarankan atau dikatakan buruk, disebabkan interpretasi audio yang unacceptable dan atau interpretasi rontgen terhadap paru mengalami kondisi abnormal. Hal ini sesuai dengan data yang ada bahwa pekerja yang lebih sering turun ke lapangan untuk melakukan pengecekan cenderung memiliki interpretasi audio yang buruk. Adapun penyebabnya adalah bising dari mesinmesin yang kompleks dan pekerja melebihi standart batas ambang waktu ketika berada di wilayah bising pada suatu unit kerja, sedangkan untuk hasil penilaian yang beresiko disebabkan oleh keadaan rontgen jantung yang membengkak. Adapun gangguan yang menyebabkan hasil penilaian cukup beresiko adalah dari segi interpretasi audio dimana parameter yang digunakan untuk kondisi yang kurang baik meliputi tuli sedang dan tuli berat. Hal ini dapat diketahui berdasarkan tes pendengaran pada frekuensi tertentu. Untuk gangguan dari segi interpretasi fungsi paru adalah restriksi ringan, restriksi sedang, restriksi berat, dan obstruksi small airway. Sedangkan kondisi abnormal untuk interpretasi rontgen disebabkan oleh gangguan pada paru-paru atau jantung, dimana salah satunya adalah slight cardiomegally (pembengkakan jantung). 3.2 Safety Penilaian safety dilakukan sejak tahun 2008 hingga 2011 dengan 4 variabel masukan berdasarkan referensi jurnal dari penelitian sebelumnya dan wawancara yang telah dilakukan serta disetujui oleh pakar safety suatu industri semen. Membership function untuk variabel tingkatan SIL ada 2 jenis, yaitu aman dan tidak aman. Ketiga variabel masukan lainnya memiliki 3 jenis membership function, yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Hasil penilaian safety tahun 2008, 2009, dan 2011 masuk ke dalam kategori baik, sedangkan tahun 2010 hasil

Gambar 4. Surface Viewer Safety

Gambar 4 memperlihatkan hubungan antara sumbu x,y, dan z. Sumbu x dan y menggambarkan variabel masukan laju kecelakaan dan Tingkatan SIL yang memiliki range tertentu sedangkan variabel z menggambarkan hasil penilaian Safety. Surface viewer diperoleh dengan penilaian sistem fuzzy yang telah dibuat berdasarkan rulebase yang ditentukan. Warna biru tua pada gambar menunjukkan kondisi safety baik, sedangkan warna kuning merupakan kondisi safety buruk. Kondisi warna lainnya memperlihatkan kondisi safety yang medium. Berdasarkan hasil penilaian safety dapat diketahui bahwa pekerja di suatu industri semen telah melaksanakan tindakan yang sesuai dengan aturan-aturan yang ada. Dari segi instrument telah melaksanakan maintenance yang sudah cukup sesuai sehingga menghasilkan kondisi yang tetap aman pada sistem pengendalian yang ada. Untuk segi tindakan dan kondisi di suatu unit kerja juga telah dijaga agar sesuai dengan peraturan yang ada. Penggunaan Alat Pelindung Diri (APD) serta tindakan yang telah digunakan dan diterapkan sesuai dengan SOP kerja. Hal inilah yang menyebabkan kecelakaan kerja masih dalam batas kewajaran dan dapat dikatakan baik. 3.3 Environment Sistem penilaian environment pada salah satu unit pembakaran di industri semen dilakukan untuk tahun 2011 saja. Hal ini dikarenakan proses merekap data yang ada harus dilakukan secara manual berdasarkan logsheet data harian dari central control room sehingga memerlukan waktu yang cukup lama. Variabel masukan yang digunakan oleh sistem untuk penilaian environment ditentukan berdasarkan parameter proses yang ada. Hasil proses wawancara dari pihak sistem kontrol dan seksi pemantauan lingkungan menyetujui 4 variabel masukan yang digunakan. Membership function dari

4 feed bahan bakar, konsentrasi O2, konsentrasi CO terdiri dari tiga jenis, yaitu rendah, sedang, dan tinggi, sedangkan emisi EP cooler memiliki tiga kategori membership function, yaitu baik, medium, dan bahaya. Tabel 6 memperlihatkan hasil secara keseluruhan yang diperoleh dengan beberapa data benar dan salah ketika menggunakan fungsi keanggotaan yang berbeda.

No

1 2 3 4

Tabel 6. Hasil Analisis Environment Hasil Fungsi Fungsi Environment Keanggotaan Keanggotaan Segitiga Gaussian n Data 347 347 Benar 310 298 Salah 37 49 Keberhasilan 89,34 % 85,88 % Pendekatan

Fungsi keanggotaan segitiga dan Gaussian terdiri dari tiga kategori keluaran, yaitu baik, aman, dan buruk. Analisa bulanan dalam tahun 2011 menghasilkan presentase 100% untuk segitiga dan 91,67% untuk Gaussian. Sistem yang dibuat telah diuji kebenarannya dengan 30 data acak dimana menghasilkan presentasi kebenaran untuk fungsi keanggotaan segitiga sebesar 96,67% sedangkan Gaussian sebesar 76,67%. Hal ini memperlihatkan bahwa fungsi keanggotaan segitiga dirasakan lebih cocok digunakan untuk penilaian environment dengan standar deviasi data yang besar. Apabila dilihat hasil analisis seperti bentuk gambar 5.a dan 5.b.

feed bahan bakar agar proses pembakaran dapat dikatakan sempurna. Emisi EP cooler merepresentasikan hasil proses pembakaran di rotary kiln. Proses pembakaran tidak sempurna menyebabkan cooler akan mengeluarkan emisi partikel debu yang nilai partikelnya dalam mg/Nm3 cukup besar. 3.4 HSE Sistem penilaian HSE secara keseluruhan dilakukan dengan menggabungkan keluaran dari masing-masing sistem health, safety, dan environment pada tahun 2011. Membership function yang digunakan adalah masing-masing variabel keluaran dari sistem penilaian sehingga nilai range yang digunakan antara 0 hingga 1. Fungsi keanggotaan yang digunakan untuk penilaian HSE adalah segitiga dan trapesium. Hasil kebenaran untuk penilaian HSEbulanan tahun 2011 sebesar 91,67% (fungsi keanggotaan segitiga) dan 100% (fungsi keanggotaan trapesium). Analisis dengan data acak sebanyak 30 juga dilakukan untuk pengujian kebenaran sistem secara keseluruhan. Hasil yang diperoleh sebesar 93,33% untuk fungsi keanggotaan trapesium sedangkan 86,67% untuk fungsi keanggotaan segitiga. Hal ini memperlihatkan bahwa analisis health, safety, dan environment dapat dilakukan dengan menggunakan logika fuzzy dengan keberhasilan pendekatan baik. Adapun hasil analisis HSE Tahun 2011 dapat terlihat pada gambar 6.

Gambar 6. a Surface Viewer Model Trapesium b. Surface Viewer Model Segitiga

a. b. Gambar 5. a Surface Viewer Model Segitiga b. Surface Viewer Model Gaussian

Pada gambar 5.a terlihat bentuk yang tidak sehalus pada gambar 5.b yang menggunakan model gaussian. Tampilan warna pada kedua bentuk mencerminkan keterangan dimana warna kuning merupakan kondisi environment yang bahaya, warna biru merupakan environment baik, sedangkan warna lainnya mencerminkan kondisi environment medium. Hasil penilaian environment bervariasi dengan berbagai kategori baik, aman dan buruk terlihat pada beberapa kondisi. Penilaian environment bulanan menghasilkan 7 bulan berkategori environment baik, sedangkan 5 bulan berkategori aman. Environment dikatakan aman terjadi pada bulan Juli hingga Nopember. Environemnt dikatakan baik terlihat dari segi proses dimana pada industri semen emisi terukur pada stack diproses awal dan proses akhir. Konsentrasi O2 dan CO merepresentasikan kondisi stack diproses awal. Salah satu contohnya adalah ketika konsentrasi O2 dan CO tidak sesuai dengan standar maka dust akan keluar pada stack di proses awal. Indikasi penilaian environment juga dipengaruhi oleh

Gambar 6 memperlihatkan bentuk hasil penilaian HSE dengan dua buah parameter sumbu,yaitu sumbu x (safety) dan sumbu y (environment) sehingga hasil sumbu z adalah HSE. Gambar 6 memiliki perbedaan dikarenakan telah dilakukan dengan menggunakan model trapesium (gambar 6.a) dan model segitiga (gambar 6.b). Warna biru tua menunjukkan bahwa kondisi HSE merupakan Acceptable sedangkan warna kuning adalah UnAcceptable. Kondisi acceptable diperoleh apabila kondisi health “baik”, “cukup”, dan “beresiko”. Setelah melihat kondisi health, maka dilanjutkan melihat kondisi safety yang harus dalam kondisi “baik” dan “medium”. Kondisi HSE yang acceptable juga dipengaruhi oleh kondisi environment yang harus dalam kondisi “baik” dan “aman”. Oleh karena itu kondisi HSE diputuskan dalam kondisi UnAcceptable apabila kondisi health “tidak disarankan”, safety “buruk”, dan environment “buruk”. Aturan yang digunakan dalam pengambilan keputusan terlihat pada gambar 7.

Gambar 7. Rule Viewer Penilaian HSE

5 Analisis menunjukkan bahwa Health, Safety, dan Environment (HSE) pada unit pembakaran (Preheater-Rotary Kiln-Cooler) pada industri semen tahun 2011 dalam kondisi Acceptable. Kondisi ini menunjukkan bahwa sistem manajemen pada unit tersebut telah sesuai dengan aturan. Keadaan yang tidak aman dan segala sesuatu yang berpotensi untuk menyebabkan cidera pada manusia serta kerusakan pada instrument dan lingkungan sekitar telah dicegah dan dikendalikan dengan baik. Berdasarkan surface viewer pada penilaian secara terpisah memperlihatkan bahwa kesehatan pekerja dipengaruhi oleh material. Debu yang melebihi batas ambang dapat menyebabkan gangguan pada fungsi paru sehingga terjangkit penyakit seperti restriksi dan obstruksi. Kesehatan pekerja juga dipengaruhi oleh peralatan yang terkait dengan kebisingan di lingkungan kerja. Keberadaan pekerja di lingkungan bising yang melebihi batas ambang dalam kurun waktu tertentu dapat menyebabkan interpretasi audio pekerja menjadi tuli ringan dan tuli sedang. Kondisi kesehatan pekerja ini berubah seiring dengan berjalannya waktu disesuaikan dengan sikap yang dilakukan. Surface viewer Safety memperlihatkan bahwa keamanan pekerja dipengaruhi oleh sikap pekerja dan kondisi dari peralatan. Kondisi peralatan yang aman dan sesuai standar berpengaruh terhadap keamanan pekerja. Tinggi rendahnya laju kecelakaan dalam suatu area juga mempengaruhi sikap pekerja untuk selalu mengambil sikap dalam kondisi yang aman. Hal ini memperlihatkan bahwa terdapat keterkaitan antara tenaga kerja dengan peralatan dalam analisis Safety. Kondisi tertentu juga menggambarkan bahwa material mempengaruhi keamanan suatu pekerja, salah satu contohnya adalah dengan unsafe action dari pekerja ketika kontak langsung dengan terak atau batubara panas maka dapat menyebabkan kecelakaan kerja sehingga berpengaruh terhadap safety. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat keterkaitan antara Health dan Safety Surface viewer Environment memperlihatkan bahwa material memiliki kaitan erat dengan peralatan. Peralatan memiliki kaitan erat dengan sistem kontrol yang harus sesuai dengan kondisi proses yang ada. Kondisi peralatan inilah yang mempengaruhi masukan dan keluaran material, salah satu contohnya adalah peralatan harus bisa mengontrol feed bahan bakar agar tidak terlalu rendah atau tinggi sehingga pembakaran menjadi sempurna dan dust atau emisi yang keluar pada stack tidak melibihi batas ambang (baik). Pekerja di unit pembakaran pada industri semen cenderung menjaga kemanan dari peralatan yang digunakan agar kondisi proses yang tidak lepas dari material dapat berjalan dengan baik. Oleh karena itu terdapat keterkaitan antara Environment dengan Safety. Hasil analisis Health, Safety, dan Environmnet secara keseluruhan menunjukkan bahwa terdapat keterkaitan antara satu dengan lainnya sehingga kondisi HSE tidak dapat dipisahkan. IV. KESIMPULAN Berdasarkan hasil penilaian menggunakan metode logika fuzzy Sugeno dapat disimpulkan bahwa keberhasilan pendekatan masing-masing health, safety, dan environment yang paling tepat adalah seperti berikut











Untuk penilaian health dari tahun 2009 hingga 2011 menghasilkan rata-rata nilai pencapaian keberhasilan pendekatan hasil simulasi berbasis logika fuzzy dibandingkan dengan pakar sebesar 95,92%. Untuk penilaian safety menyatakan bahwa tahun 2008 hingga 2011 dalam keadaan safety baik, sedangkan hasil pengujian sistem random acak menghasilkan keberhasilan pendekatan hasil simulasi berbasis logika fuzzy dibandingkan dengan pakar sebesar 86,67% untuk fungsi keanggotaan trapesium sebesar 73,33% untuk fungsi keanggotaan segitiga. Untuk penilaian environment tahun 2011 menghasilkan keberhasilan pendekatan hasil simulasi berbasis logika fuzzy dibandingkan dengan pakar sebesar 100% dengan fungsi keanggotaan segitiga, sedangkan 91,67% untuk fungsi keanggotaan Gaussian. Pengujian sistem random acak dengan menggunakan fungsi keanggotaan segitiga menghasilkan nilai keberhasilan pendekatan hasil simulasi terhadap pakar sebesar 96,67% dan 76,67% untuk fungsi keanggotaan Gaussian. Untuk penilaian HSE tahun 2011 menghasilkan nilai keberhasilan pendekatan hasil simulasi berbasis logika fuzzy dibandingkan dengan pakar sebesar 91,67% untuk fungsi keanggotaan segitiga, sedangkan 100% untuk fungsi keanggotaan trapesium. Pengujian sistem random acak dengan menggunakan fungsi keanggotaan trapesium menghasilkan nilai keberhasilan pendekatan hasil simulasi berbasis logika fuzzy dibandingkan dengan pakar sebesar 93,33% dan 86,67% untuk fungsi keanggotaan segitiga. Kecenderungan keluaran analisa HSE pada bulan januari hingga desember tahun 2011 di unit pembakaran adalah acceptable

Model penilaian health, safety, dan environment memiliki nilai pencapaian hasil pendekatan yang baik dengan berbasis metode logika fuzzy Sugeno sehingga dapat diaplikasikan pada penilaian HSE di industri semen dengan menggunakan fungsi keanggotaan yang paling memiliki keberhasilan pendekatan tertinggi, yaitu trapesium. Saran Penelitian ini masih perlu dilakukan pengembangan, maka dari itu perlu dilakukan penelitian lanjutan dengan menambah variabel yang mempengaruhi masing-masing penilaian health, safety, dan environment, seperti ergonomic. Keberhasilan pendekatan yang lebih tinggi dapat diperoleh dengan pengembangan metode kepakaran lainnya seperti ANFIS, Jaringan Syaraf Tiruan (JST). UCAPAN TERIMA KASIH Ucapan terima kasih disampaikan kepada Bapak Imam Abadi, ST, MT selaku dosen pembimbing, pihak PT Angkasa Pura II (BUMN) yang telah memberikan dukungan finansial dalam penelitian melalui beasiswa periode 2011-2012. Ucapan terima kasih juga disampaikan kepada pihak industri semen atas dukungan dan kerja sama yang telah diberikan.

6 DAFTAR PUSTAKA [1]

A. Azadeh, I.M. Fam., Khoshnoud, M, and Nikafrouz,M, 2008 Design an implementation of a fuzzy expert system for performance assessment of an integrated health, safety, environment ( HSE ) and ergonomics system: The case of a gas refinery. Information Sciences, pp 4280-4300. [2] Dordi Høivik., Jorunn E. Tharaldsen., Valborg Baste, and Bente E. Moen, 2009. What is most important for safety climate: The company belonging or the local working environment? – A study from the Norwegian offshore industry. Safety Science, pp 1324–1331. [3] Gerasimos Papadopoulos., Paraskevi Georgiadou., Christos Papazoglou, and Katerina Michaliou, 2009. Occupational and public health and safety in a changing work environment: An integrated approach for risk assessment and prevention. Safety Science, pp 943949. [4] Guozhong Zheng., Neng Zhu, Zhe Tian., Ying Chen,and Binhui Sun, 2011. Application of a trapezoidal fuzzy AHP method for work safety evaluation and early warning rating of hot and humid environments. Safety science, pp 228-239. [5] I. Mohammad Fama., Nikoomaram,H , and Soltanian, A, 2011 Comparative analysis of creative and classic training methods in health, safety and environment (HSE) participation improvement, pp 250-253. [6] Beriha,G.S.,Patnaik,B.,Mahapatra,S.S, and Padhee,S, 2012 Assessment of safety performance in Indian industries using fuzzy approach, pp 3311-3323 [7] Ahmadi Yorinda , Ilham. Syamsul Arifin. Aulia Siti Aisyah. 2010. “Perancangan Sistem Prediksi Cuaca Berbasis Logika Fuzzy Untuk Kebutuhan Penerbangan di Bandara Juanda-Surabaya. Jurusan Teknik Fisika ITS. [8] Yulaekah,Siti, Mateus Sakundarno Adi,and Nurjazuli, SKM. 2007 “Paparan Debu Terhirup Dan Gangguan Fungsi Paru Pada Pekerja Industri Batu Kapur“. Kesehatan Lingkungan Konsentrasi Kesehatan Lingkungan Industri. Universitas Diponegoro Semarang. Tesis [9] Gayuh Wisudana, Rewijian. Imam Abadi 2010“ Analisa Safety, Manajemen Resiko dan Pengendalian Level LP Drum Waste Heat Boiler PT. Petrokimia Gresik”, Surabaya : Teknik Fisika-ITS. Tugas Akhir [10] Khoirudin, Arwan Ahmad. 2007. “Menentukan Nilai Akhir Kuliah Dengan Fuzzy C – Means”. Teknik Informatika. FTI – Universitas Islam Indonesia. [11 ]Nur Ikrar Aisfar, Muhammad Takdir, Erni Suryani A. 2008. Penerapan Logika Fuzzy Pada Lampu Lalu Lintas Untuk Mengurangi Tingkat Kemacetan. Volume 1 No. 7. [12] Rakhmat Wahyu W, Liza Afriyanti. 2009. Aplikasi Fuzzy Inference System (FIS) Metode Tsukamoto Pada Simulasi Traffic Light Menggunakan Java. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) I Yogyakarta, ISSN: 1907-5022. [13] Irhamkhasani. S, Lembar Data Keselamatan Bahan Volume I. Pusdiklat Kimia Terapan, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia, Bandung. [14] http://library.usu.co.id. [15] Setiono. K, Manusia, Kesehatan dan Lingkungan (Kualitas Lingkungan Dalam Perspektif Perubahan Lingkungan Global). Jakarta, 2000. [16] Rahmatullah. P, Penyakit Paru Lingkungan – Kerja. Bagian Penyakit Dalam FK UNDIP, Semarang, 2006.

APPENDIX PUSTAKA ASING No 1

Putaka Asing PreHeater

2

Rotary Kiln

3

Cooler

4

Logika Fuzzy

5

Fuzzifikasi

6

Fuzzy Inference System

Deskripsi Siklon untuk pemanasan awal bahan baku semen sebelum masuk ke rotary kiln Tanur putar untuk pembakaran utama material dalam proses pembuatan semen instrument yang berfungsi untuk proses pendinginan material dalam proses pembuatan semen Pendekatan logika yang dapat menggunakan wujud nyata penalaran dari manusia sebagai pakar Proses untuk merubah masukan dari bentuk crisp menjadi variabel fuzzy Tahapan penalaran suatu nilai masukan agar dapat diperoleh hasil keluaran yang digunakan

Appendix ( Lanjutan) 7 8

Defuzzifikasi Rulebase

9

Rule Viewer

10

Surface Viewer

sebagai pengambil keputusan Proses merubah kembali tahapan fuzzifikasi Kaidah aturan IF-THEN dengan kata penghubung AND atau OR yang digunakan dalam kendali fuzzy Tampilan proses keseluruhan yang terjadi dalam Fuzzy Inference System berdasarkan rulebase yang telah dibangun Tampilan bentuk akhir dari proses keseluruhan yang terjadi dalam Fuzzy Inference System berdasarkan 1 atau 2 variabel masukan

Biodata Nama : Revina Saptya K.P NRP : 2408 100 096 Alamat: Kedung Tarukan Baru 1A/23 Surabaya  TK Dharmahusada  SDN Ketabang 1  SMP Negeri 1 Surabaya  SMA Negeri 4 Surabaya  Teknik Fisika ITS