lbm2005 122-bab%204

68

BAB 4

HASIL SIMULASI PROSES PENGUMPANAN MATERIAL PADA

PENGGILINGAN AWAL DAN ANALISISNYA

4.1 Pembahasan Hasil Penelitian

4.1.1 Tampilan Software

Software simulasi ini menampilkan 3 form tampilan yaitu:

a. Form simulasi

Gambar 4.1 Tampilan awal

69

b. Form komposisi

Gambar 4.2 Tampilan Komposisi Material

70

c. Form aktual setting motor

Gambar 4.3 Tampilan Setting Motor

4.1.2 Cara Kerja Software

Mula-mula nilai SM,LSF dan AM dimasukkan sesuai dengan target kualitas

semen. Ketiga parameter ini merupakan penentu sifat semen. Penjelasan

tentang ketiga parameter tersebut telah dibahas di bab 2. Lalu diatur nilai Fe2O3

yang dijadikan acuan untuk mendapatkan perbandingannya dengan ketiga

campuran yang lain. Kemudian juga diatur nilai set point, dimana nilai set

point ini adalah banyaknya semen yang ingin dihasilkan setiap jamnya. Hal

yang sama juga dilakukan untuk konversi nilai rpm ke bentuk ton/jam (catatan:

nilai konversi ini sebenarnya berbeda-beda untuk setiap bagian material. Hal

ini tergantung dari bin masing-masing material. Dalam hal ini diasumsikan

71

sama untuk setiap material). Berikutnya diatur nilai-nilai yang ada di kiri

tengah, dimana matriks 4x4 ini merupakan penentu komposisi kandungan CaO,

SiO2, Al2O3 dan Fe2O3 pada masing-masing material. Kemudian diatur

settingan motor untuk Limestone, silica, shale dan iron ore sesuai dengan

persamaan keadaan ruang masing-masing material (state space). Hal yang sama

juga dilakukan pada Tegangan input masing-masing material.

Kemudian saat di klik button “start simulation” maka tampilan layar akan

seperti gambar 4.1 diatas.

Saat program dijalankan, proses akan dimulai dengan perhitungan

perbandingan nilai Fe2O3 dengan ketiga campuran lainnya dengan melibatkan

nilai SM,LSF dan AM. Setelah Perbandingan ketiga nilai tersebut didapatkan,

maka keempat nilai perbandingan tersebut di total dan kemudian di proses

dengan perhitungan untuk mendapatkan persentase kandungan masing-masing

campuran. Setelah persentase masing-masing campuran didapatkan maka

diperoleh kuantitas masing-masing material yang diproses dari persentase

masing-masing campuran dengan setting point yang telah dimasukkan. Nilai

kuantitas masing-masing material ini hanya bersifat sebagai informasi bagi

operator. Nilai yang kemudian diproses untuk menghasilkan setting point

masing-masing material adalah persentase masing-masing campuran. Caranya

yaitu dengan mengkalikan antara invers matriks 4x4 yang nilai-nilainya berasal

dari laboratorium dengan persentase masing-masing campuran. Hal ini

disebabkan karena matriks 4x4 tersebut digunakan sebenarnya untuk

mendapatkan nilai persentase masing-masing campuran. Jadi untuk

mendapatkan persentase masing-masing material dengan matriks yang sama,

72

maka terlebih dahulu harus diinverskan nilai matriksnya kemudian dapat

dikalikan dengan persentase masing-masing campuran. Untuk nilai komposisi

matriks 4x4 dapat dimasukkan dengan mengklik tombol komposisi material.

Tampilannya dapat dilihat pada gambar 4.2. Setelah mendapatkan persentase

masing-masing campuran, maka nilainya ditotal. Kemudian melalui

perhitungan antara persentase campuran dengan total dan kemudian dikalikan

dengan setting point yang telah dimasukkan, maka didapatkan kuantitas

masing-masing material.

Kemudian kuantitas masing-masing material yang jatuh tersebut dianggap

sebagai debit masing-masing material yang jatuh dari masing-masing bin,

dengan persepsi bahwa nilai-nilai ini merupakan debit keluaran setting point

(yang diharapkan). Kemudian debit keluaran setting point masing-masing

material ini dikonversikan ke bentuk putaran motor (rpm) yang dihasilkan

dengan konversi antara rpm dan ton/jam yang diatur sebelumnya.

Kemudian proses akan beralih ke nilai-nilai persamaan keadaan ruang sistem

motor yang kita atur pada masing-masing motor. Tampilannya dapat dilihat

pada gambar 4.3. Nilai-nilai persamaan ruang tersebut kemudian di

konversikan ke fungsi waktu dengan menggunakan teori runge kutta orde 4.

Proses konversi dengan metode runge kutta ini dilakukan setiap waktu (terus

menerus sesuai dengan nilai interval waktu yang kita atur pada kolom interval

waktu).

Setelah nilai putaran motor aktualnya didapatkan, maka seharusnya nilai

tersebut harus dibandingkan dengan nilai setting pointnya. Hal ini dilakukan

dengan prinsip PID controller. Dimana fungsi PID controller ini yaitu untuk

73

mengurangi nilai error antara setting point(nilai yang diinginkan) dengan actual

point (kenyataan dilapangan) dengan cara menghasilkan suatu manipulasi

sinyal. Dimana diharapkan nilai kecepatan motor yang dihasilkan oleh sistem

nantinya sama atau mendekati nilai setting pointnya/yang diinginkan. Setelah

didapatkan nilai aktual yang mendekati nilai setting pointnya melalui

kompensasi sinyal, maka berikutnya akan dikonversikan kembali ke bentuk

ton/jam dengan variabel yang telah dimasukkan. Sebagai catatan, nilai

tegangan masukan dapat diubah-ubah walaupun saat proses berjalan.

Kemudian setelah didapatkan nilai aktualnya, maka dapat diketahui kapasitas

material pada masing-masing bin. Hal ini dilakukan dengan integral hasil

pengurangan kapasitas material yang masuk dengan kapasitas material yang

keluar. Namun integral tidak dapat dimasukkan ke dalam proses pemograman.

Untuk itu di dalam proses pemograman ini, dilakukan konversi numerik lagi

dengan menggunakan metode runge kutta kembali. Nilai ini juga bersifat real

time mengikuti jatuhnya material yang masuk dan material yang keluar pada

masing-masing bin. Material yang masuk pada tiap bin tidak berlangsung

secara terus menerus. Material hanya akan ditumpahkan ke dalam bin jika nilai

material di dalam bin itu sendiri telah mencapai nilai tertentu yang dianggap

sebagai standar nilai terendah untuk suatu bin. Misalnya dalam program ini

proses pengisian bin hanya dilakukan saat material 100 ton atau dibawahnya.

Setelah mencapai batas maksimumnya, pada program ini 200 ton/jam, maka

proses pengisian ini berhenti. Begitu juga pada saat kapasitas material pada bin

terus menurun sampai 100 ton/jam kembali, maka material akan kembali diisi.

74

4.1.3 Tampilan Grafik dan analisa grafik

Actual Point , Set Point dan Volt Motor Limestone

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1 191 381 571 761 951 1141 1331 1521 1711 1901

Second

Volt

Actual PointVoltSet Point

Gambar 4.4 Perbandingan Set point, Actual point, Volt Motor dari Limestone

Persamaan keadaan ruang yang digunakan pada sistem motor limestone adalah:

eaLmmLmmLm

−

+

−−

=•

5,475,6

.155,6210

ωω

Dengan menggunakan persamaan keadaan ruang diatas pada motor limestone,

maka motor akan mencapai kecepatan yang diinginkan sekitar 72 detik (sumbu

x pada grafik adalah 1/10 detik). Agar nilai kecepatan actual motor hasil

perhitungan terhadap persamaan keadaan ruang diatas dapat mencapai nilai

yang diinginkan maka harus dimanipulasi. Hasil manipulasi nya dimasukkan

ke tegangan input ea, nilai tegangan input positif sekitar 0,05. Dari grafik

diatas dapat dilihat kalau nilai ea stabil pada saat yang bersamaan dengan

stabilnya kecepatan motor aktual hasil hitungan dengan kecepatan motor yang

diinginkan. Pada grafik juga dapat dilihat kalau tegangan input lebih tinggi

75

daripada kedua nilai lainnya. Hal ini diakibatkan oleh persamaan keadaan

ruang yang dipakai pada sistem.

Actual Point, Set Point dan Volt Motor Shale

-0.05

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

1 194 387 580 773 966 1159 1352 1545 1738 1931

Second

Volt

Actual PointVoltSet Point

Gambar 4.5 Perbandingan Set point, Actual point, Volt Motor dari Shale

Persamaan keadaan ruang yang digunakan pada sistem motor shale adalah:

eaShmShmSh

−−

+

−−

=•

17362,9

.2910610

ωω

Dengan menggunakan persamaan keadaan ruang diatas pada motor shale, maka

motor akan mencapai kecepatan yang diinginkan sekitar 72,7 detik (sumbu x

pada grafik adalah 1/10 detik). Agar nilai kecepatan actual motor hasil

perhitungan terhadap persamaan keadaan ruang diatas dapat mencapai nilai

yang diinginkan maka harus dimanipulasi. Manipulasi ini dilakukan dengan

menggunakan PID controller. Hasil manipulasi nya dimasukkan ke tegangan

input ea bagi motor shale. Dari grafik diatas nilai tegangan input ea terlihat

76

berjalan seimbang dengan actual point, akibatnya grafik tegangan input dan

kecepatan aktualnya berhimpitan sehingga hanya terlihat salah satunya. Hal ini

diakibatkan oleh persamaan keadaan ruang yang dipakai pada sistem.

Actual Point, Set Point dan Volt Motor Silica

-0.1

-0.05

0

0.05

0.1

0.15

0.2

1 220 439 658 877 1096 1315 1534 1753 1972

Second

Volt Actual Point

VoltSet Point

Gambar 4.6 Perbandingan Set point, Actual point, Volt Motor dari Silica

Persamaan keadaan ruang yang digunakan pada sistem motor Silica adalah:

eaSimSimSi

−

+

−−

=•

40020

.2510010

ωω

Dengan menggunakan persamaan keadaan ruang seperti diatas maka kecepatan

motor actual akan seimbang dengan kecepatan setting pointnya saat detik ke

63,5. Untuk mencapai nilai setting point ini, maka dilakukan manipulasi sinyal

juga seperti kedua jenis motor material diatas. Nilai manipulasi ini akan

menggantikan nilai tegangan masukan pada perhitungan. Akibatnya nilai

77

tegangan masukannya juga bersifat dinamis dan memiliki titik steady state.

Sehingga terlihat perubahan pada nilai tegangan input motor silica. Kebetulan

dengan system yang digunakan pada motor silica ini, perubahan nilai tegangan

inputnya bernilai sama dengan kecepatan motor actual hasil manipulasinya,

sehingga pada grafik garis antara tegangan input dan kecepatan motor

aktualnya berhimpit.

Actual Point, Set Point dan Volt Motor Iron Ore

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

1 206 411 616 821 1026 1231 1436 1641 1846Second

Volt Actual Point

VoltSet Point

Gambar 4.7 Perbandingan Set point, Actual point, Volt Motor dari Iron Ore

Bentuk persamaan keadaan ruang yang digunakan pada motor iron ore adalah:

eaSimSimSi

−

+

−−

=•

40020

.2510010

ωω

Pada grafik hubungan antara kecepatan motor aktual, kecepatan motor set point dan

tegangan input iron ore kali ini terlihat hubungan yang cukup jauh antara tegangan

inputnya dan kecepatan motor aktual yang telah dimanipulasi. Hal ini diakibatkan

78

selain karena system yang digunakan, juga karena nilai kompesator untuk

menghasilkan nilai manipulasi sinyal tegangan masukannya juga. Begitu juga untuk

waktu yang diperlukan untuk mencapai nilai stabil untuk kecepatan aktual motor

hasil manipulasinya terhadap kecepatan setting point motornya. Hal ini salah satunya

diakibatkan karena nilai debit keluaran setting point iron ore sendiri sangat kecil.

Dalam simulasi ini dapat dilihat kalau semakin besar nilai debit keluaran setting

point, maka semakin besar juga nilai kecepatan motor setting pointnya. Kecepatan

motor aktual yang dimanipulasi untuk mengejar nilai setting pointnya juga semakin

cepat kalau nilai kecepatan motor setting pointnya semakin besar. Namun hal ini

juga sekali lagi dipengaruhi oleh nilai kompensator PID nya masing-masing.

79

4.2 Penyajian Data Penelitian

Tabel 4.1 Raw Mix Design

Raw Mix Design tipe I Bahan LS SI Sh Fe Dust Oksida

Raw meal pure

Ash content

clk. Design

RCO3 0,00 0,50 0,00 0,00 0,00 Fe2O3 1,08 2,00 3,48 68,60 3,47 3,57 8,80 3,64 CaO 85,95 0,00 3,07 5,02 73,63 65,70 0,00 64,74 SiO2 7,38 89,30 60,50 7,50 13,75 20,60 5,05 21,03 Al2O3 2,44 6,10 20,20 6,10 5,48 5,35 36,40 5,80 MgO 0,43 0,00 0,42 4,69 0,58 0,53 1,44 0,54 LoI 41,61 1,60 9,70 5,90 38,27 35,80 perubahan 0,60

H2O 10,37 5,60 8,00 4,20 0,00 parameter 0,80 LSF 342,87 0,00 1,50 9,10 151,01 99,10 94,90 SM 2,10 11,00 2,60 0,10 1,54 2,31 2,23 IM 2,26 3,10 5,80 0,10 1,58 1,50 1,59

Total 97,28 97,40 87,70 91,90 96,91 95,74 26,50 Perubahan 57,70 bahan 9,20

Perbandingan pemakaian ash terhadap klinker 98,55 1,45 16,80 Mix dry 83,25 4,45 10,20 2,10 100,00 11,10 Mix wet 83,77 4,25 10,00 1,98 100,00 100 –LoI 58,39 98,40 90,30 94,10 Wgt Ignt 48,61 4,38 9,21 1,98 64,18

% Wg. Lgn 75,74 6,82 14,36 3,08 100,00 Total wet 92,88 4,71 11,09 2,19 111,00

80

4.3 Pengolahan terhadap data yang terkumpul

4.3.1 Analisa hubungan antar komposisi

Pada simulasi ini terdapat beberapa variable input seperti LSF, AM dan SM.

Jika dilakukan percobaan dengan mengubah salah satu nilai ini, maka terdapat

perubahan-perubahan terhadap nilai-nilai tertentu yang akan dilampirkan

berikut.

4.3.1.1 Pengaruh LSF pada CaO, SiO2, Al2O3, dan Fe2O3

Perbandingan LSF terhadap C, S, A dan Fe

0

10

20

30

40

50

60

70

80

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

LSFCaOSiO3Al2O3Fe2O3

Gambar 4.8 Perbandingan LSF terhadap CaO, SiO2, Al2O3, dan Fe2O3

Dari grafik perubahan LSF diatas terlihat bahwa perubahan LSF berbanding

lurus dengan perubahan pada grafik CaO. Sedangkan dengan ketiga grafik

campuran lainnya berbanding terbalik. Ini memperlihatkan bahwa parameter

LSF ini merupakan penentu kualitas berdasarkan banyaknya kandungan CaO

pada campuran semen.

81

Tabel 4.2 Perbandingan LSF terhadap CaO, SiO2, Al2O3, dan Fe2O3

LSF CaO SiO3 Al2O3 Fe2O3 0.8 65.57247 24.02646 6.240639 4.160426

0.81 65.80253 23.8659 6.198936 4.1326240.82 66.02954 23.70748 6.157787 4.1051910.83 66.25355 23.55115 6.117181 4.078120.84 66.47463 23.39686 6.077106 4.0514040.85 66.69283 23.24458 6.037554 4.0250360.86 66.90821 23.09427 5.998512 3.9990080.87 67.12082 22.9459 5.959973 3.9733150.88 67.33071 22.79941 5.921925 3.947950.89 67.53794 22.65479 5.884361 3.922907

0.9 67.74256 22.51199 5.847269 3.898180.91 67.94462 22.37097 5.810643 3.8737620.92 68.14416 22.23172 5.774472 3.8496480.93 68.34123 22.09418 5.738749 3.8258330.94 68.53588 21.95834 5.703465 3.802310.95 68.72815 21.82416 5.668613 3.7790750.96 68.91809 21.69161 5.634184 3.7561220.97 69.10573 21.56066 5.60017 3.7334470.98 69.29112 21.43128 5.566565 3.711043

4.3.1.2 Pengaruh SM pada CaO, SiO2, Al2O3, dan Fe2O3

Tabel 4.3 Perbandingan SM terhadap CaO, SiO2, Al2O3, dan Fe2O3

AM CaO SiO3 Al2O3 Fe2O3 1.5 69.49249 21.29074 5.530062 3.6867081.6 69.54862 21.25156 5.661422 3.5383891.7 69.60041 21.21542 5.782622 3.4015421.8 69.64835 21.18197 5.894796 3.2748871.9 69.69284 21.15092 5.998917 3.1573252 69.73425 21.12202 6.095821 3.04791

2.1 69.77289 21.09506 6.186233 2.9458252.2 69.80902 21.06984 6.270786 2.8503572.3 69.84288 21.04621 6.35003 2.7608832.4 69.87468 21.02402 6.424451 2.6768542.5 69.9046 21.00313 6.494475 2.59779

82

Perbandingan SM terhadap C, S, A dan Fe

01020304050607080

1 2 3 4 5

SMCaOSiO3Al2O3Fe2O3

Gambar 4.9 Perbandingan SM terhadap CaO, SiO2, Al2O3, dan Fe2O3

Pada grafik perubahan SM terlihat bahwa perubahan nilai SM berbanding

lurus dengan CaO dan SiO2 dan berbanding terbalik dengan perubahan grafik

kedua campuran yang lain. Hal ini disebabkan karena parameter SM ini

melihat kualitas campuran semen berdasarkan banyaknya kandungan CaO dan

SiO2. Namun pengaruhnya lebih banyak pada SiO2. Sedangkan pada CaO

pengaruh berbanding lurusnya kecil sekali. Hal ini menunjukkan bahwa SM

lebih ditujukan pada banyaknya kandungan SiO2.

83

4.3.1.3 Pengaruh AM pada CaO, SiO2, Al2O3, dan Fe2O3

Tabel 4.4 Perbandingan AM terhadap CaO, SiO2, Al2O3, dan Fe2O3

SM CaO SiO3 Al2O3 Fe2O3 2.2 69.33268 21.08378 5.750123 3.8334152.3 69.47847 21.27258 5.549369 3.6995792.4 69.61442 21.44864 5.36216 3.5747742.5 69.74151 21.61321 5.18717 3.4581142.6 69.86055 21.76738 5.023241 3.348827

Perbandingan AM terhadap C, S, A dan Fe

0

10

20

30

40

50

60

70

80

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

AMCaOSiO3Al2O3Fe2O3

Gambar 4.10 Perbandingan AM terhadap CaO, SiO2, Al2O3, dan Fe2O3

Pada grafik perubahan AM diatas terlihat bahwa yang berbanding lurus

dengan perubahan nilai AM adalah perubahan grafik campuran CaO dan

grafik campuran Al2O3. Sedangkan dengan kedua grafik campuran lainnya

berbanding terbalik. Walaupun berbanding lurus dengan grafik campuran CaO

dan grafik campuran Al2O3, akan tetapi perubahan yang lebih tajam terjadi

84

pada grafik campuran Al2O3. Hal ini hampir sama dengan grafik perubahan

SM. Jadi terlihat bahwa perubahan CaO yang berbanding lurus dengan grafik

perubahan AM tersebut tipis sekali.

4.3.1.4 Pengaruh LSF pada limestone, shale,silica, dan Iron Ore

Perbandingan LSF terhadap Limestone, Shale, Silica dan Iron Ore

01020304050607080

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19

LSFLimestoneShaleSilicaIron Ore

Gambar 4.11 Perbandingan LSF terhadap limestone, shale,silica, dan Iron Ore

Pada grafik diatas terlihat bahwa pengaruh LSF hanya berbanding lurus

dengan Limestone. Sedangkan pada ketiga material yang lain malah

berbanding terbalik. Hal ini menunjukkan bahwa pada material Limestone

terkandung banyak campuran CaO, karena grafik perubahan LSF hanya

85

berbanding lurus dengan campuran CaO. Jadi dapat disimpulkan bahwa pada

material limestone terkandung sebagian besar(hampir keseluruhan) campuran

CaO.

Tabel 4.5 Perbandingan LSF terhadap Limestone, Shale , Silica & Iron Ore

LSF Limestone Shale Silica Iron Ore 0.8 71.56836 17.31303 7.590045 3.528558

0.81 71.84779 17.11444 7.5392 3.4985650.82 72.12363 16.9184 7.489008 3.4689560.83 72.39596 16.72486 7.439456 3.4397250.84 72.66484 16.53377 7.390531 3.4108640.85 72.93033 16.34508 7.342222 3.3823660.86 73.1925 16.15875 7.294517 3.3542250.87 73.45142 15.97474 7.247406 3.3264340.88 73.70713 15.793 7.200876 3.2989850.89 73.95971 15.6135 7.154917 3.271874

0.9 74.2092 15.43618 7.109519 3.2450940.91 74.45567 15.26102 7.064672 3.2186380.92 74.69917 15.08796 7.020366 3.1925010.93 74.93975 14.91698 6.97659 3.1666780.94 75.17746 14.74804 6.933336 3.1411620.95 75.41236 14.5811 6.890594 3.1159480.96 75.6445 14.41612 6.848355 3.0910310.97 75.87391 14.25307 6.80661 3.0664060.98 76.10066 14.09192 6.765352 3.042067

4.3.1.5 Pengaruh SM pada limestone, shale,silica, dan Iron Ore

Tabel 4.6 Perbandingan SM terhadap Limestone, Shale , Silica & Iron Ore

SM Limestone Shale Silica Iron Ore 2.2 75.99133 15.24991 5.576493 3.1822692.3 76.3158 14.03393 6.620002 3.0302612.4 76.61923 12.89684 7.595819 2.8881142.5 76.90359 11.83118 8.510326 2.7548982.6 77.17063 10.83045 9.369122 2.629797

86

Perbandingan SM terhadap Limestone, Shale, Silica dan Iron Ore

0102030405060708090

1 2 3 4 5

SMLimestoneShaleSilicaIron Ore

Gambar 4.12 Perbandingan SM terhadap limestone, shale,silica, dan Iron Ore

Pada grafik perubahan SM terhadap keempat material, terlihat bahwa grafik

material yang berbanding lurus dengan grafik perubahan SM adalah grafik

material limestone dan silica. Sedangkan dengan kedua material yang lain

berbanding terbalik. Perhatikan, pada grafik perubahan nilai SM ini terlihat

bahwa perubahan kandungan material limestone yang berbanding lurus

tersebut sangat tipis. Hal ini sama dengan grafik perubahan campuran CaO.

Sedangkan pada grafik perubahan material silica, perubahan yang dihasilkan

lebih menonjol. Dari kedua perubahan ini dapat disimpulkan bahwa

perubahan nilai limestone disini hanya mengikuti perubahan nilai CaO,

dimana perubahannya sangat kecil. Sedangkan pada silica lebih menonjol

87

karena mengikuti perubahan SiO2. Jadi dapat disimpulkan bahwa didalam

material silica sebagian besar mengandung campuran SiO2.

4.3.1.6 Pengaruh AM pada limestone, shale,silica, dan Iron Ore

Perbandingan AM terhadap Limestone, Shale, Silica dan Iron Ore

0102030405060708090

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

AMLimestoneShaleSilicaIron Ore

Gambar 4.13 Perbandingan AM terhadap limestone, shale,silica, dan Iron Ore

Tabel 4.7 Perbandingan AM terhadap Limestone, Shale , Silica & Iron Ore

AM Limestone Shale Silica Iron Ore 1.5 76.34706 13.91681 6.720518 3.0156191.6 76.34094 14.77724 6.100922 2.7808991.7 76.3353 15.5701 5.529983 2.5646111.8 76.33009 16.30306 5.002185 2.3646671.9 76.32526 16.98264 4.512818 2.17928

2 76.32077 17.61448 4.05783 2.0069182.1 76.31658 18.20344 3.633723 1.8462552.2 76.31267 18.75374 3.237455 1.6961372.3 76.309 19.26906 2.866372 1.5555612.4 76.30557 19.75264 2.518148 1.4236442.5 76.30233 20.20732 2.190733 1.29961

88

Pada grafik perubahan nilai AM terlihat bahwa grafik material yang

berbanding lurus hanya pada grafik perubahan shale. Sedangkan pada ketiga

material yang lain berbanding terbalik. Perhatikan lagi pada grafik perubahan

AM sebelumnya terhadap keempat campuran. Grafik perubahan campuran

yang berbanding lurus dengan grafik perubahan AM hanya grafik CaO dan

Al2O3. Namun yang lebih dominan berubah adalah grafik campuran Al2O3.

Oleh karena grafik material yang berubah hanya grafik shale (clay/tanah liat)

maka dapat disimpulkan bahwa didalam shale terdapat banyak campuran

Al2O3 dan sedikit CaO

Jika dilakukan perubahan terhadap nilai LSF misalnya dinaikkan, maka

perubahan yang terjadi adalah kenaikan terhadap nilai CaO. Sedangkan untuk

ketiga campuran lain yaitu SiO2,Al2O3, dan Fe2O3 mengalami penurunan.

Sedangkan pengaruhnya untuk keempat material yaitu limestone juga

mengalami kenaikan dan ketiga material lain yaitu shale, silica dan Iron ore

mengalami penurunan.

LSF ≈ CaO ≈ Limestone

Jika dilakukan perubahan terhadap nilai AM, dimisalkan nilai AM diturunkan,

maka efek terhadap keempat campuran adalah nilai CaO dan Al2O3 juga turun.

Sedangkan kedua nilai lainnya yaitu SiO2 dan Fe2O3 mengalami kenaikan.

Sedangkan untuk keempat material yang lain, pengaruhnya adalah limestone

mengalami kenaikan,begitu juga untuk silica dan iron ore. Sedangkan untuk

shale mengalami penurunan.

AM ≈ CaO & Al2O3 ≈ Shale

89

Jika perubahan dilakukan pada nilai SM, misalnya jika diturunkan,maka

pengaruhnya terhadap terhadap keempat campuran adalah CaO dan SiO2 juga

mengalami penurunan. Sedangkan untuk kedua campuran yang lain mengalami

kenaikan. Untuk keempat material yang lain, yang mengalami penurunan adalah

Limestone dan silica. Sedangkan untuk shale dan iron ore malah mengalami

kenaikan.

SM ≈ CaO & SiO2 ≈ Limestone & Silica

Untuk lebih jelasnya akan disertakan tabel keterkaitan antara LSF, AM dan SM

terhadap keempat campuran dan keempat material

Tabel 4.8 Perbandingan Pengaruh LSF, SM, AM

CaO SiO2 Al2O3 Fe2O3 Limestone Shale Silica Iron Ore LSF Lurus terbalik Terbalik terbalik lurus terbalik terbalik terbalik SM Lurus lurus Terbalik terbalik lurus terbalik lurus terbalik AM Terbalik terbalik Lurus terbalik terbalik Lurus terbalik terbalik

4.3.2 Analisa Komposisi Material

Aliran keempat material baik set point maupun aktual point telah di bahas pada

bab 3. Namun terdapat sedikit perbedaan antara simulasi pada software dengan

perhitungan yang telah di bahas. Perbedaan tersebut terletak pada kapasitas bin.

Secara teoritis kapasitas bin berikutnya ditentukan oleh kapasitas bin saat ini

yang dijumlahkan dengan interval waktu yang dikalikan dengan selisih antara

kapasitas input material yang masuk ke dalam bin dan kapasitas output material

yang keluar dari bin. Namun jika set point outputnya lebih besar dari pada

kapasitas input aktual dari bin, maka akibatnya kapasitas output aktual material

90

yang nilainya telah di manipulasi mengikuti nilai set point juga akan melebihi

input aktual material ke dalam bin. Dalam perhitungan nilai ini seharusnya

bernilai minus. Namun dalam simulasi ini material yang nilai output nya

melebihi nilai kapasitas inputnya maka kapasitas bin nya akan bernilai nol dan

input akan terlihat selalu on. Hal ini berarti bahwa input yang masuk selalu

keluar kembali tanpa tersisa di bin. Akibatnya hasil produksi semen tidak akan

sesuai dengan target produksi yang telah ditetapkan. Oleh sebab itu perlu di

perhatikan bahwa kapasitas input material tidak boleh lebih kecil daripada

kapasitas material yang keluar dari bin.

Dari hasil simulasi didapat nilai ideal untuk setiap output yang ditampilkan

dalam bentuk angka dalam software simulasi. Tetapi jika dibandingkan dengan

data dari lapangan terdapat perbedaan nilai akhir, yang nantinya disebut sebagai

error. Perbedaan hasil tidak menunjukkan bahwa hasil simulasi salah, melainkan

terdapat faktor lingkungan, faktor human error atau faktor machine error yang

membuat adanya perbedaan antara hasil simulasi dengan data lapangan. Ini

dapat ditampilkan dalam tabel berikut

Tabel 4.9 Perbandingan error

Limestone Silica Shale Iron Ore Raw Mill Pure % Wg. Lgn 76.347 6.72 13.9168 3.0156 100 % Wg. Lgn 75,74 6,82 14,36 3,08 100