analisis sistem pembakaran pada boiler dg metode spc

1

ANANALISIS EFISIENSI SISTEM PEMBAKARAN PADA BOILER DI PLTU UNIT

III PT.PJB UP GRESIK DENGAN METODE STATISTICAL PROCESS CONTROL

(SPC)

Intan Alifiyah Ilmi, Ya’umar

Jurusan Teknik Fisika – Fakultas Teknologi Industri

Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Kampus ITS Keputih Sukolilo, Surabaya 60111

E-mail: [email protected]

ABSTRAK

Statistical process control (SPC) suatu teknik yang digunakan untuk melakukan evaluasi terhadap

performansi suatu proses yang memanfaatkan metode statistik untuk memonitor, menganalisa,

mengontrol dan mempengaruhi perbaikan performansi proses. Implementasi SPC digunakan untuk

menganalisa dan meningkatkan performansi pada sistem pembakaran pada boiler di PLTU unit III PT.PJB

UP Gresik. Nilai efisiensi merupakan suatu ukuran yang menunjukkan prestasi kerja(peformansi) pada

boiler. Metode pendekatan yang digunakan untuk untuk menyelesaikan masalah adalah Six Sigma yang

merupakan metode quality improvement yang terstruktur yang terdiri dari 5 tahapan antara lain: Define,

Measure, Analyze, Improvement, dan Control. Hasil penelitian ini Uji Random didapatkan hasil semua

variabel mempunyai nilai P-value >5% yang berarti bahwa semua data memenuhi uji kerandoman.Uji

Kenormalan didapatkan hasil bahwa tidak semua data berdistribusi normal. Analisa sistem pembakaran

dengan menggunakan Peta Kendali Xbar-S pada semua variabel didapatkan hasil bahwa seluruh variabel

terdapat keadaan Out Of Control . Sistem Pembakaran pada Boiler unit 3 PLTU PT.PJB UP Gresik

menunjukkan kondisi proses yang tidak cukup capable , tetapi mendekati spesifikasi. Hal ini ditunjukkan

dengan nilai Cp=1.29. Setelah dilakukan Revisi Chart Nilai Cp meningkat menjadi 2,yang menunjukkan

bahwa kemampuan baik

Kata Kunci: Statistical Process Control (SPC), Six Sigma, Performansi.

I. PENDAHULUAN

Kualitas telah menjadi sesuatu yang

mutlak dimiliki oleh suatu produk, baik yang

berupa barang maupun jasa. PT.PJB yang

terhubung dalam sistem interkoneksi Jawa-Bali

merupakan salah satu produsen penghasil listrik.

Perubahan beban yang terjadi secara kontinu

akan berpengaruh terhadap frekuensi sistem. Hal

ini menyebabkan pengendali pada sistem

pembangkit mengatur kembali besaran besaran

masukan guna mencapai titik kesetimbangan

yang baru. Komponen paling utama yaitu boiler,

karena pada sistem pembangkit, untuk

menjalankan turbin yang akan menggerakkan

generator guna menghasilkan listrik, dibutuhkan

tekanan uap panas yang dihasilkan dari boiler.

Metode yang digunakan pada penelitian ini

adalah Statistical process control yang

merupakan suatu teknik yang dapat digunakan

untuk melakukan evaluasi terhadap performansi

suatu proses yang memanfaatkan metode

statistik untuk memonitor, menganalisa,

mengontrol dan mempengaruhi perbaikan

performansi sistem dan Metode pendekatan

yang digunakan untuk untuk menyelesaikan

masalah adalah Six sigma yang merupakan

metode quality improvement yang terstruktur

yang terdiri dari 5 tahapan antara lain: Define,

Measure, Analyze,Improvement,dan Control.

Analisa kestabilan pada sistem boiler

difokuskan pada efisiensi boiler, yang

merupakan prestasi kerja atau tingkat unjuk

kerja boiler yang didapatkan dari perbandingan

antara energi yang dipindahkan ke atau diserap

oleh fluida kerja didalam ketel dengan masukan

energi kimia dari bahan bakar. Semakin tinggi

prosentase efisiensinya, maka kinerja sistem

tersebut semakin bagus. Analisa terhadap

kestabilan sistem pembangkit listrik yang

diharapkan mampu membantu dalam

mengetahui tingkat kestabilan sistem

pembangkit listrik khususnya pada sistem

pembakaran PLTU unit 3 sehingga dapat

dilakukan perencanaan tindakan peningkatan

performansi sistem.

2

II. TINJAUAN PUSTAKA

Pada bagian ini akan diberikan

penjelasan mengenai beberapa teori penunjang

yang terkait dengan pencapaian tujuan dari

permasalahan yang diajukan.

2.1 Boiler

Boiler adalah sebuah vessel tertutup

yang digunakan untuk merubah air menjadi uap

bertekanan dengan cara melakukan penambahan

panas. Vessel terbuka yang menghasilkan uap

bertekanan atmosfer tidak disebut sebagai boiler.

Pada furnace boiler, energi kimia bahan bakar

diubah menjadi energi panas. Panas ini

dipindahkan ke air seefisien mungkin oleh

boiler. Dengan demikian, fungsi utama boiler

adalah untuk menghasilkan uap di atas tekanan

atmosfer melalui penyerapan panas yang

dihasilkan pada proses pembakaran.

2.2 Sistem Pembakaran

Sistem pembakaran pada PLTU unit 3

PT.PJB UP Gresik terjadi di Boiler. Boiler

adalah bejana tertutup dimana panas

pembakaran dialirkan ke air sampai terbentuk air

panas atau steam. Air panas atau steam pada

tekanan tertentu kemudian digunakan untuk

mengalirkan panas ke suatu proses. Sistem

boiler terdiri dari: sistem air umpan, sistem

steam, dan sistem bahan bakar. Air adalah media

yang dipakai pada proses bertemperatur tinggi

ataupun untuk perubahan parsial menjadi energi

mekanis didalam sebuah turbin. Seperti halnya

boiler pada PLTU unit 3 juga menggunakan

fluida kerja berupa air umpan yang berasal dari

pengolahan air laut. Gambar 1 menjelaskan

sistem pembakaran yang terjadi pada boiler

hingga terbentuknya steam yang merupakan

hasil pembakaran yang diperlukan untuk

menggerakkan turbin sehingga akan tercipta

tegangan listrik pada generator.

Gambar 2.1 Diagram alir sistem pembakaran

pada Boiler

Perhitungan Efisiensi Boiler

Uji efisiensi boiler dapat membantu

dalam menemukan penyimpangan efisiensi

boiler dari efisiensi terbaik dan target area

permasalahan untuk tindakan perbaikan. Proses

pembakaran dalam boiler dapat digambarkan

dalam bentuk diagram alir energi. Diagram ini

menggambarkan secara grafis tentang

bagaimana energi masuk dari bahan bakar

diubah menjadi aliran energi dengan berbagai

kegunaan dan menjadi aliran kehilangan panas

dan energi. Panah tebal menunjukan jumlah

energi yang dikandung dalam aliran masing-

masing.

Gambar 2.2 Diagram neraca energi boiler

Neraca panas merupakan keseimbangan

energi total yang masuk boiler terhadap yang

meninggalkan boiler dalam bentuk yang

berbeda. Gambar berikut memberikan gambaran

berbagai kehilangan yang terjadi untuk

pembangkitan steam.

Efisiensi adalah suatu tingkatan

kemampuan kerja dari suatu alat. Sedangkan

efisiensi pada boiler adalah prestasi kerja atau

tingkat unjuk kerja boiler atau ketel uap yang

didapatkan dari perbandingan antara energi yang

dipindahkan ke atau diserap oleh fluida kerja

didalam ketel dengan masukan energi kimia dari

bahan bakar. Untuk tingkat efisiensi pada boiler

atau ketel uap tingkat efisiensinya berkisar

antara 70% hingga 90%.Terdapat dua metode

pengkajian efisiensi boiler:

Metode Langsung: energi yang didapat

dari fluida kerja (air dan steam) dibandingkan

dengan energi yang terkandung dalam bahan

bakar boiler.

Metode Tidak Langsung: efisiensi

merupakan perbedaan antara kehilangan dan

energi yang masuk.

Pada Metodologi tugas akhir ini akan

menggunakan metode langsung untuk

menyelesaikan perhitungan efisiensi. Dikenal

juga sebagai ‘metode input-output’ karena

kenyataan bahwa metode ini hanya memerlukan

keluaran/output (steam) dan panas masuk/input

(bahan bakar) untuk evaluasi efisiensi. Efisiensi

ini dapat dievaluasi dengan menggunakan

rumus:

𝑒𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑏𝑜𝑖𝑙𝑒𝑟 =Energi Keluar

Energi Masuk× 100%

3

=energi total pada fluida kerja

energi masukan bahan bakar total× 100%

𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖 𝑀𝑎𝑖𝑛 𝑠𝑡𝑒𝑎𝑚

𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖 𝑅𝑂+𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖 𝐺𝑎𝑠+𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖 𝐹𝑒𝑒𝑑 𝑊𝑎𝑡𝑒𝑟 +𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖 𝑠𝑝𝑟𝑎𝑦

2.3 Statistical Process Control (SPC)

Istilah Pengendalian Proses Statistik

(Statistical process control – SPC) digunakan

untuk menggambarkan model berbasis penarikan

sampel yang diaplikasikan untuk mengamati

aktifitas proses yang saling berkaitan.

Pengendalian proses statistikal lebih

menekankan pada pengendalian dan peningkatan

proses berdasarkan data yang dianalisis

menggunakan alat-alat statistika, bukan sekadar

penerapan alat-alat statistika dalam proses

industri.Untuk menjamin proses produksi dalam

kondisi baik dan stabil atau produk yang

dihasilkan selalu dalam daerah standar, perlu

dilakukan pemeriksaan terhadap titik origin dan

hal-hal yang berhubungan, dalam rangka

menjaga dan memperbaiki kualitas produk

sesuai dengan harapan.

Alat bantu yang paling umum

digunakan dalam pengendalian proses statistikal

adalah peta kendali (Control Chart). Peta

pengendali adalah suatu alat yang secara grafis

digunakan untuk memonitor apakah suatu

aktivitas dapat diterima sebagai proses yang

terkendali. Fungsi peta kendali secara umum

adalah:

• Membantu mengurangi variabilitas produk.

• Memonitor kinerja proses produksi setiap saat.

• Memungkinkan proses koreksi untuk

mencegah penolakan.

• Trend dan kondisi di luar kendali dapat

diketahuisecara cepat

Gambar 2.3 control chart

[Eugene,1988]

Peta kendali (control chart) dapat

diklasifikaikan kedalam dua tipe umum. Apabila

karakteristik kualitas dapat terukur dan

dinyatakan bilangan, ini biasanya dinamakan

control chart variabel. Namun banyak

karakteristik kualitas yang tidak dapat diukur

dengan skala kualitas. Dalam keadaan ini kita

dapat menilai tiap unit produk itu memiliki atau

tidak memiliki sifat tertentu, atau kita dapat

mencacah banyak yang tidak sesuai (cacat) pada

suatu unit produk. Control chart untuk

karakteristik kualitas semacam itu dinamakan

control chart atribut. Pada penelitian ini

menggunakan peta kendali variabel untuk

menganalisa sistem pembakaran pada boiler.Peta

kendali yang digunakan dalam penelitian ini

adalah peta kendali X-bar dan S.

X-bar (𝑿 ), S Chart

Digunakan untuk mengontrol

karakteristik kritis dimana biaya yang

diakibatkan karena kesalahan pengambilan

sample sangat besar. Ukuran sample yang

digunakan hendaknya lebih besar dari 10.

𝑥 = 𝑥

𝑛

𝑆 = 𝑥2 − 𝑥2 /𝑛

(𝑛 − 1)

𝑥 = 𝑥

𝑚

𝑆 = 𝑆

𝑚

𝑈𝐶𝐿 𝑥 = 𝑥 + 𝐴3𝑆 𝐿𝐶𝐿 𝑥 = 𝑥 − 𝐴3𝑆 𝑈𝐶𝐿𝑆 = 𝐵4𝑆 𝐿𝐶𝐿𝑆 = 𝐵3𝑆

Dimana:

𝑥 : nilai dari variabel yang diukur

𝑥 : rata- rata setiap sample group

S : standard deviasi dari subgroup

𝑥 : mean dari rata-rata subgroup atau titik

tengah dari control chart x-bar

𝑆 : rata-rata dari satndar deviasi subgroup

atau titik tengan dari control chart R

𝑛 : ukuran sample group

𝑚 : jumlah dari subgroup

𝑈𝐶𝐿 𝑥 : upper control limit 𝑥 chart

𝐿𝐶𝐿 𝑥 : Lower control limit 𝑥 chart

𝑈𝐶𝐿𝑆 : upper control limit 𝑆 chart

𝐿𝐶𝐿𝑆 : Lower control limit 𝑆 chart

𝐴3 : ukuran sample

𝐵3 , 𝐵4 : berbagai nilai n

Aturan umum dalam menentukan suatu

proses berada diluar control adalah:

Gambar 2.4 Pembagian area pada peta

pengendali

0.002.00

0 50 100

Ran

ge d

ata

Periode Pengambilan Data

Chart Control Variabel

DATA

UCL

CL

4

1. Terdapat 1 point diluar batas atas maupun

batas bawah.

2. Terdapat 9 point pada zona C ataupun

diluarnya (pada bagian control limit yang sama).

3. Memiliki 6 point yang memiliki pala

meningkat atau menurun secara berurutan.

4. Terdapat 14 point yang memiliki pola naik.

5. Terdapat 2 ata3 point dalam zona A atau

diluarnya (pada bagian control limit yang sama).

6. Terdapat 4 atau 5 point dalam zona B atau

diluarnya.

7. Terdapat 15 point pada zona C (pada kedua

bagian control limit).

8. Terdapat 8 point diluar zona C (pada bagian

kedua control limit).

2.4 Six Sigma

Six Sigma merupakan pendekatan

menyeluruh untuk menyelesaikan masalah

dengan berfokus kepada pengendalian

produk/proses sehingga sepanjang waktu dapat

memenuhi persyaratan dari produk/ proses

tersebut. Metode ini diterapkan melalui

beberapa tahapan, yaitu: define, measure,

analyze, improve serta control (DMAIC).

1. Define: pada tahap ini team pelaksana

mengidentifikasikan permasalahan,

mendefiniskan spesifikasi pelanggan, dan

menentukan tujuan (pengurangan cacat/biaya

dan target waktu).

2. Measure: tahap untuk memvalidasi

permasalahan, mengukur/menganalisis

permasalahan dari data yang ada.

3. Analyze: menentukan faktor-faktor yang

paling mempengaruhi proses; artinya

mencari satu atau dua faktor yang kalau itu

diperbaiki akan memperbaiki proses kita

secara dramatis.

4. Improve: nah, di tahap ini kita

mendiskusikan ide-ide untuk memperbaiki

sistem kita berdasarkan hasil analisa

terdahulu, melakukan percobaan untuk

melihat hasilnya, jika bagus lalu dibuatkan

prosedur bakunya (standard operating

procedure-SOP).

5. Control: di tahap ini kita harus membuat

rencana dan desain pengukuran agar hasil

yang sudah bagus dari perbaikan team kita

bisa berkesinambungan. Dalam tahap ini kita

membuat semacam metrics untuk selalu

dimonitor dan dikoreksi bila sudah mulai

menurun ataupun untuk melakukan

perbaikan lagi.

Indeks Kapabilitas Proses (Cp) Digunakan untuk mengukur pada

tingkat mana output proses pada nilai spesifikasi

target kualitas(T) yang diinginkan oleh

pelanggan [gasperz,2002: Andreansyah, 2009].

Semakin tinggi nilai Cpk menunjukkan bahwa

output prose situ semakin mendekati nilai

spesifikasi target kualitas (T) yang diinginkan

pelanggan, yang berarto pula bahwa tingkat

kegagalan dari proses semakin berkurang

menuju target tingkat kegagalan nol (zero defect

oriented). Dalam program peningkatan kualitas

six sigma, biasanya dipergunkan criteria (rule of

thumb) sebagai berikut [ Vincent:2000]:

Cp ≥ 2,00

Proses dianggap mampu dan kompetitif

(perusahaan berkelas dunia).

1,00 ≤ Cp ≤ 1,99

Proses dianggap cukup mampu, namun perlu

upaya-upaya giat untuk peningkatan kualitas

menuju target perusahaan berkelas dunia

yang memiliki tingkat kegagalan sangat kecil

menuju nol (zero defect oriented).

Perusahaan yang memiliki nilai Cpm yang

berada di kisaran ini memiliki kesempatan

terbaik dalam melakukan program

peningkatan kualitas Six Sigma.

Cp < 1,00

Proses dianggap tidak mampu dan tidak

kompetitif untuk bersaing di pasar global.

𝐶𝑝 =(𝑈𝑆𝐿−𝐿𝐶𝐿)

6𝜎

𝐶𝑝𝑘 = 𝑚𝑖𝑛 𝑈𝑆𝐿−𝜇

3𝜎𝑑𝑎𝑛

𝜇−𝐿𝑆𝐿

3𝜎

𝐶𝑝𝑚 =𝑈𝑆𝐿−𝐿𝑆𝐿

6 𝜎2+(𝜇−𝑇)2

III METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Sumber Data

Sumber data yang digunakan dalam

penelitian ini adalah data primer dari data log

sheet Boiler Turbine Board (BTB) PLTU unit III

PT.PJB Unit Pembangkitan Gresik bulan

Januari, Februari, dan Maret 2010. Data yang

diambil adalah data yang menjadi variabel

masukan yang mempengaruhi nilai efisiensi

pada boiler unit III. Data yang akan dipakai

untuk menganalisa efisiensi pada sistem

pembakaran adalah flow, temperature, dan

pressure main steam , flow residual oil, flow gas,

flow, temperature, dan pressure feed water, flow

SH spray, temperature dan pressure deaerator.

Variabel data tersebut di ukur setiap 2 jam

dimana data dalam sehari ada 13 data yaitu dari

jam 00.00 – 24.00. Data diambil selama 3 bulan,

sehingga data yang digunakan untuk tiap

variabel adalah 1157 data yang akan dibagi

kedalam 89 subgroup data yang ditentukan dari

jumlah hari pengambilan data. Dalam analisa

data 89 subgroup tersebut dibagi menjadi 2

pengamatan, yaitu tanggal 2 Januari-24 Februari

2010 dan 15 Februari-31 Maret 2010.

5

3.2 Flowchart Penelitian

Dalam mencapai tujuan penelitian yang

diinginkan diperlukan langkah analisis yang

tepat. Pada flowchart dibawah ini adalah secara

umum menggambarkan diagram proses analisa

untuk penelitian Tugas akhir ini :

1. Melakukan uji random menggunakan Run Test

untuk mengetahui apakah data diambil secara

acak. Jika data tidak random, maka data

ditambah dan diuji random kembali sampai

akhirnya data menunjukkan diambil secara

acak.

2. Pengujian kenormalan data mengunakan uji one

sample kolmogorov smirnov. Apabila data yang

di uji tidak normal maka dilakukan uji bloxplot

untuk mengetahui data outliers yang

menyebabkan data-data tersebut menjadi tidak

normal.

3. Menghitung batas atas (UCL) dan batas bawah

(LCL), kemudian membuat peta kendali Xbar-S

dengan batas atas dan batas bawah untuk

mengetahui apakah data dalam keadaan

terkendali (in control).

4. Menentukan indeks kapabilitas proses dari setiap

variabel data, untuk mengetahui apakah proses

yang diteliti sudah cukup mampu.

5. Meningkatkan proses dengan cara

menghilangkan sebab-sebab timbulnya cacat.

Setelah sumber-sumber penyebab masalah

kualitas dapat diidentifikasi melalui analisa

keadaan pada control chart dan nilai Cp dan

Cpk, maka dapat dilakukan rencana tindakan

untuk melaksanakan peningkatan proses.

Mulai

Pengambilan

Data

Uji Random

Uji Normal

Perhitungan UCL

dan LCL

In Control (dalam

batas UCL dan LCL)

Tambah Data

Uji BoxPlot

Cari Penyebab

Penentuan

Stabilitas dan

Kapabilitas proses

(Cp,Cpk)

Kesimpulan dan

Saran

Strategi dalam

peningkatan

proses

identifikasi

penyebab

variabilitas

Selesai

Gambar 3.1 Flowchart pelaksanaan penelitian

Mulai

Pembuatan Peta

Kendali

(Control Chart)

Perhitungan

indeks kapabilitas

proses

(Cp dan Cpk)

Peta

terkendali?

Mendeteksi

penyebab terjadi

keadaan yant tidak

terkendali

Menghilangkan

titik yang tidak

terkendaliRekomendasi

Selesai

Melakukan

revisi chart

Gambar 3.2 Flowchart pelaksanaan Tahap

Improve

IV ANALISA DATA DAN

PEMBAHASAN

4.1 Tahap Define

Data yang akan dipakai untuk

menganalisa efisiensi pada sistem pembakaran

antara lain: Main Steam Flow [Ton/H], Main

Steam Temperature [C], Main Steam Pressure

[kg/cm2], Residual Oil Flow [Ton/H],

Combustion Gas Flow [Knm3], Feed Water

Flow [Ton/H], Feed Water Temperature [C],

Feed Water Pressure [kg/cm2], SH Spray Flow

[Ton/H], Deaerator Temperatur [C], Deaerator

Pressure [kg/cm2].Data-data tersebut akan

digunakan untuk menentukan besarnya energi

main steam, energi RO, energi Combustion Gas,

energi Feed water, dan energi SH spray.

4.2 Tahap Measure

Variabel data di ukur setiap 2 jam,

sehingga dalam sehari terdapat 13 data yaitu dari

jam 00.00 – 24.00. Data diambil selama 3 bulan

yaitu tanggal 02 Januari 2010 sampai dengan 31

Maret 2010 (lampiran A dan lampiran B) ,

sehingga data yang digunakan untuk tiap

variabel adalah 1157 data yang akan dibagi

kedalam 89 subgroup data yang ditentukan dari

jumlah hari pengambilan data. Dalam analisa

data 89 subgroup tersebut dibagi menjadi 2

pengamatan, yaitu tanggal 02 Januari-24

Februari 2010 dan 15 Februari-31 Maret 2010.

Hal ini dikarenakan dalam proses uji random

dan uji normal, data yang diinputkan tidak bisa

melebihi 55 data. Apabila diinputkan data

melampaui jumlah tersebut maka p-value akan

menunjukkan nilai 0.000, sehingga tidak dapat

Ya

Ya

Ya

Tidak

Tidak

Tidak

6

menentukan data yang digunakan telah

memenuhi uji hipotesis yang mensyaratkan p-

value> 5%.

Uji Random

Tabel 4.1 Uji Kerandoman data

Main Steam Flow

Berdasarkan tabel 4.1 didapatkan hasil

uji Runs Test data Main Steam Flow untuk

tanggal 2 Januari - 24 Februari menunjukkan P-

value=0.457 > α=5% maka terima H0 yang

berarti bahwa data tersebut diambil secara

random. Pada tabel dibawah ini merupakan hasil

uji random untuk seluruh variabel yang akan

dianalisa.

Tabel 4.2 Hasil Uji Random

Didapatkan hasil semua variabel

mempunyai nilai P-value >5%. Yang berarti

bahwa semua data memenui uji kerandoman.

Uji Normal

Gambar 4.1 Uji kenormalan

Data Main Steam Flow

Tanggal 02 Januari – 24 Februari 2010

Berdasarkan gambar 4.1 didapatkan

hasil Normality Test Data Main Steam Flow

tanggal 2 Januari – 24 Februari menunjukkan

bahwa P-value = 0.108 > α=5% maka terima H0

yang berarti bahwa data tersebut sudah

berdistribusi normal. Pada tabel dibawah ini

merupakan hasil normal untuk seluruh variabel

yang akan dianalisa.

Tabel 4.3 Hasil Uji Normal

Semua data telah dilakukan uji normal,

namun hanya sebagian dari semua variabel yang

berdistribusi normal. Hal ini dikarenakan proses

yang terjadi di boiler sangat bergantung pada

beban (load), perubahan beban yang terjadi

secara kontinu akan berpengaruh terhadap

frekuensi sistem. Hal ini menyebabkan

pengendali pada sistem pembangkit mengatur

kembali besaran besaran masukan guna

mencapai titik kesetimbangan yang baru.

Sehingga data-data yang dihasilkan dalam

proses bervariasi bergantung pada perubahan

beban.

4.3 Tahap Analyze

Tahap Analyze merupakan fase

mencari dan menentukan akar permasalahan.

Pada penilitian ini tahap analyze akan dilakukan

dengan menggunakan peta kendali. peta kendali

merupakan suatu alat yang secara grafis

digunakan untuk memonitor apakah suatu

aktivitas dapat diterima sebagai proses yang

terkendali atau tidak. Setiap variabel akan

dianalisa dengan menggunakan peta kendali

(control chart).

650600550500450400

99

95

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

1

MS Flow

Pe

rce

nt

Mean 535.8

StDev 50.01

N 43

KS 0.122

P-Value 0.106

Probability Plot of MS FlowNormal

54

7

Perubahan Beban (Load) Pada PLTU

Unit III

Gambar 4.2 Peta Kendali I Chat Perubahan

Beban pada PLTU Unit III tanggal 02 Januari –

24 Februari 2010

Gambar 4.3 Peta Kendali I Chat Perubahan

Beban pada PLTU Unit III tanggal 15 Februari

– 31 Maret 2010

Proses yang terjadi pada PLTU unit III

PT.PJB Unit Pembangkitan Gresik bergantung

pada beban (Load). Beban ini merupakan

Kebutuhan listrik yang harus disediakan oleh

PT.PJB untuk memenuhi permintaan listrik

wilayah pulau Jawa. perubahan beban yang

terjadi secara kontinu sehingga akan

menyebabkan pengendali pada sistem

pembangkit mengatur kembali besaran besaran

masukan guna mencapai titik kesetimbangan

yang baru. Jadi semua besaran proses yang

diperoleh bergantung pada nilai load yang

membebani sistem tersebut. Pada Gambar 4.11

memperlihatkan perubahan beban pada tanggal

02 Januari hingga tanggal 24 Februari 2010.

Terdapat beberapa titik yang yang berada pada

dibawah batas kendali bawah, hal ini berarti

kebutuhan listrik yang harus disediakan oleh

PLTU unit III tidak tinggi. Perubahan yang

terjadi pada tanggal 15 Februari – 31 Maret

2010 juga mengalami keadaan yang berbeda-

beda pada setiap titiknya. Hal ini

memperlihatkan bahwa setiap harinya sistem

yang beroperasi pada PLTU unit III secara

kontinu menjaga kestabilan proses pada sistem

tersebut.

Main Steam Flow

Gambar 4.4 Peta Kendali Xbar-S data Main

Steam Flow tanggal 02 Januari – 24

Februari 2010

Berdasarkan gambar peta kendali Xbar-

S untuk data Main Steam Flow tanggal 02

Januari – 24 Februari 2010 diatas dapat

diketahui bahwa untuk peta kendali Xbar nilai

batas kendali atas (UCL) 621.0, batas kendali

bawah (LCL) 428.4 dengan garis tengah yang

merupakan rata-rata dari data subgroup

keseluruhan adalah 524.7. Pada peta kendali S

diketahui nilai batas kendali atas 183.4 dan batas

kendali bawah 43.2 dengan nilai garis tengah

yang merupakan nilai rata-rata range dari data

subgroup adalah 113.3. Dari kedua peta kendali

tersebut diperoleh hasil yang sama yaitu terdapat

beberapa data yang berada di luar batas kendali

(out of control). Sehingga proses dapat dikatan

tidak terkendali. Keadaan di luar batas kendali

didapatkan dari hasil test yang dilakukan dengan

menggunakan program MINITAB 15.

Gambar 4.5 Hasil test MINITAB 15pada peta

kendali peta kendali Xbar data main steam flow

tanggal 02 Januari – 24 Februari 2010

Untuk mengetahui apakah proses pembakaran

tersebut telah mampu (capable), maka dilakukan

pencarian nilai capability pada data main steam

flow untuk peta kendali Xbar seperti pada

gambar dibawah ini.

51464136312621161161

200

190

180

170

160

150

140

130

120

110

Observation

Ind

ivid

ua

l Va

lue

_X=158.79

UCL=192.92

LCL=124.66

22

2

1

6

6

5

5

I Chart of Load tgl 02 jan-24 Feb 2010

454137332925211713951

190

180

170

160

150

140

130

120

110

100

Observation

Ind

ivid

ua

l V

alu

e

_X=146.74

UCL=185.70

LCL=107.77

6

I Chart of Load 15Feb-31Maret

51464136312621161161

600

500

400

Sample

Sa

mp

le M

ea

n __X=524.7

UC L=621.0

LC L=428.4

51464136312621161161

200

150

100

50

0

Sample

Sa

mp

le S

tDe

v

_S=113.3

UC L=183.4

LC L=43.2

22

2

1

5

15

1

55

1

5

11

Xbar-S Chart of Ms Flow tgl 2Jan-24Feb (T/H)

8

Gambar 4.6 Process capability pada peta

kendali Xbar data main steam flow tanggal 02

Januari – 24 Februari 2010

Pada gambar 4.14 nilai Cp mempunyai

nilai < 1. Hal ini menunjukkan bahwa proses

pada sistem tersebut tidak capable, sehingga

perlu adanya tindakan dari pihak perusahaan

untuk melakukan tindakan perbaikan dengan

segera untuk menghilangkan penyebab

kerusakan untuk meningkatkan nilai nilai Cp

menjadi > 1. Nilai Cpk pada gambar tersebut

juga menunjukkan keadaan yang sama yaitu < 1,

hal ini menunjukkan bahwa keadaan data pada

peta kendali Xbar mempunyai akurasi dan

presisi yang kurang baik.

Seluruh variabel akan diproses seperti

data main steam flow, dan diperoleh hasil pada

tabel dibawah ini.

Tabel 4.4 Analisa kestabilan variabel pada

sistem pembakaran


Tabel 4.5 Analisa kestabilan variabel pada

sistem pembakaran

tanggal 15 Februari – 31 Maret 2010

Berdasarkan analisa kestabilan terhadap

sistem pembakaran pada boiler PLTU unit 3

yang telah dilakukan didapatkan informasi

bahwa semua variabel proses menunjukkan

keadaan yang kurang mampu (capable) hal ini

ditunjukkan dengan nilai Cp<1 dan pada peta

kendali data-data variabel proses juga

menunjukkan keadaan yang tidak terkendali.

Gambar 4.7 Peta Kendali I-MR Chat Data Nilai

efisiensi Pembakaran pada Boiler tanggal 02


Pada peta kendali tersebut

memperlihatkan bahwa nilai efisiensi

pembakaran pada boiler terdapat beberapa titik

pengamatan yang berada di bawah batas bawah

kendali (LCL) yang memiliki nilai 76.05, titik

pengamatan tersebuat adalah titik ke-30 dan titik

ke-44. Hal ini menjelaskan bahwa pada kedua

titik tersebut mengalami kondisi yang tidak

normal karena memiliki nilai dibawah nilai

normal.

800720640560480400320240

LSL USL

LSL 428.4

Target *

USL 621

Sample Mean 524.698

Sample N 702

StDev (Within) 115.695

StDev (O v erall) 123.414

Process Data

C p 0.55

C PL 0.55

C PU 0.55

C pk 0.55

Pp 0.52

PPL 0.52

PPU 0.52

Ppk 0.52

C pm *

O v erall C apability

Potential (Within) C apability

PPM < LSL 311965.81

PPM > USL 329059.83

PPM Total 641025.64

O bserv ed Performance

PPM < LSL 202607.06

PPM > USL 202596.64

PPM Total 405203.70

Exp. Within Performance

PPM < LSL 217611.44

PPM > USL 217601.25

PPM Total 435212.70

Exp. O v erall Performance

Within

Overall

Process Capability of Ms Flow tgl 2Jan-24Feb (T/H)

51464136312621161161

100

90

80

70

60

Observation

In

div

idu

al

Va

lue _

X=87.75

UC L=99.45

LC L=76.05

51464136312621161161

30

20

10

0

Observation

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=4.40

UC L=14.37

LC L=0

1

1

77

1111

2222

222

I-MR Chart of Effisiensi tgl 2Jan-24Feb(%)

9


kendali Xbar data efisiensi sistem pembakaran

pada boiler


Nilai Cp Untuk data efisiensi sistem

pembakaran pada boiler tanggal 02 Januari – 24

Februari 2010 mempunyai nilai = 1,29, hal ini

menunjukkan bahwa proses pada sistem tersebut

tidak cukup capable tetapi mendekati

spesifikasi, sehingga perlu adanya tindakan

pengawasan yang lebih ketat , karena ada

kemungkinan terjadi kerusakan pada sistem

untuk meningkatkan nilai Cp menjadi lebih

besar sehingga kemampuan pada sistem tersebut

menjadi lebih capable. Nilai Cpk pada gambar

tersebut juga menunjukkan keadaan yang sama

yaitu > 1, hal ini menunjukkan bahwa keadaan

data pada peta kendali Xbar mempunyai akurasi

dan presisi yang cukup baik.

Gambar 4.9 Peta Kendali I-MR Chat Data Nilai

efisiensi Pembakaran pada Boiler tanggal 15

Februari – 31 Maret 2010

Nilai Cp Untuk data efisiensi sistem

pembakaran pada boiler tanggal 15 Februari –

31 Maret 2010 mempunyai nilai = 2, hal ini

menunjukkan bahwa proses pada sistem tersebut

capable. Walaupun telah memiliki nilai Cp

yang bagus, bukan berarti tidak ada lg tindakan

yang perlu dilakukan lagi, Perusahaan perlu

mempertimbangkan penyederhanaan

pengawasan dan penghematan biaya produksi

untuk meningkatkan nilai Cp menjadi lebih

besar sehingga kemampuan pada sistem tersebut

menjadi lebih capable.


kendali Xbar data efisiensi sistem pembakaran

pada boiler

tanggal 15 Februari – 31 Maret 2010

4.4 Tahap Improve

Pada tahap Analyze telah diketahui

keadaan setiap variabel proses pada sistem

pembakaran di boiler. Setelah itu akan dilakukan

tahapan selanjutnya yaitu melakukan

peningkatan performansi sistem dengan

melakukan revisi pengontrolan pada peta

kendali. Untuk melakukan revisi chart pada titik

yang tidak terkendali, harus diketahui penyebab

dari kondisi tersebut.

Efisiensi sistem pembakaran tanggal 02


Gambar 4.9 merupakan peta kendali

nilai efisiensi Pembakaran pada Boiler tanggal

02 Januari – 24 Februari 2010 yang

memberikan informasi bahwa pada titik

pengamatan ke-30 yang mewakili pengambilan

data pada tanggal 31 Januari 2010 dan titik


data pada tanggal 14 Februari 2010 mengalami

keadaan tidak terkendali (out of control), hal ini

menjelaskan bahwa pada titik-titik tersebut telah

terjadi suatu kondisi yang memiliki penyebab

khusus yang mengakibatkan kondisi yang tidak

efisien pada sistem pembakaran tersebut.

Pertama akan dibahas penyebab

masalah pada kondisi dititik pengamatan ke- 30.

Pada incident log sheet PLTU tanggal 31

Januari 2010 disebutkan bahwa pada Membran

piston RO main burner A4 di boiler unit 3

(Boiler #3 Fl.2.5) bocor. Hal ini mengakibatkan

udara instrumen di SV Atomizer A4 ngowos,

Piston RO main burner A4 tidak bisa retract

sempurna(macet) saat main burner mati dan saat

Ro main burner dinyalakan gun burner tidak

mau insert yang akan berakibat gagal penyalaan.

Tindakan yang perlu dilakukan untuk mengatasi

permasalahan ini adalah Blok vakve udara

instrumen A4 Atomizer di close.

Titik pengamatan kedua yang akan

dianalisa penyebabnya adalah titik ke-44. Pada

incident log sheet tanggal 14 Februari 2010

10090807060

LSL USL

LSL 76.05

Target *

USL 99.45

Sample Mean 87.7471

Sample N 54



Process Data

C p 1.29

C PL 1.29

C PU 1.29

C pk 1.29

Pp 1.33

PPL 1.33

PPU 1.33

Ppk 1.33

C pm *



PPM < LSL 37037.04

PPM > USL 0.00

PPM Total 37037.04


PPM < LSL 26479.39

PPM > USL 26420.76

PPM Total 52900.16


PPM < LSL 22906.92

PPM > USL 22853.35

PPM Total 45760.27


Within

Overall

Process Capability of Effisiensi tgl 2Jan-24Feb(%)

454137332925211713951

100

95

90

85

Observation

In

div

idu

al

Va

lue

_X=88.66

UC L=93.19

LC L=84.14

454137332925211713951

8

6

4

2

0

Observation

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=1.702

UC L=5.560

LC L=0

5

1

1

1

1

1

I-MR Chart of Effisiensi tgl 15 Feb-31 Maret(%)

9896949290888684

LSL USL

LSL 84.14

Target *

USL 93.19

Sample Mean 88.6606

Sample N 45



Process Data

C p 2.00

C PL 2.00

C PU 2.00

C pk 2.00

Pp 1.42

PPL 1.42

PPU 1.42

Ppk 1.42

C pm *



PPM < LSL 0.00

PPM > USL 44444.44

PPM Total 44444.44


PPM < LSL 1364.65

PPM > USL 1338.64

PPM Total 2703.29


PPM < LSL 16782.46

PPM > USL 16609.81

PPM Total 33392.28


Within

Overall

Process Capability of Effisiensi tgl 5Feb-31Maret(%)

10

terjadi beberapa incident anatara lain V13-240

(Valve main steam to sampling rack), gland

bocor akibatnya banyak steam yang terbuang.

Cara mengatasinya adalah meperbaiki gland

agar tidak bocor supaya proses berjalan normal.

Selanjutnya terdapat sensor pada panel UMC #

3 untuk Feed water (FW), Super heater temp

(SHT) dan Reheater temp (RHT ) abnormal.

Lokasi : BTG board # 3 CCR 3.4. Akibatnya

bila muncul alarm dalam unsur diatas tak

terdeteksi. Cara mengatasinya adalah dengan

mereset panel. Akibat kerusakan sensor ini

akibatnya terlihat pada peta kendali Main steam

flow, Feed water flow, Feed Water

Temperature, Feed water Pressure, Superheater

spray flow, Deaerator temperature, dan

deaerator pressure, pada titik pengamatan ke-44

pada semua peta kendali variabel tersebut

memperlihatkan kondisi diluar batas kendali

bawah, sehingga berpengaruh pada proses

pengambilan data untuk perhitungan nilai

effisiensi.

Setelah mengetahui penyebab

permasalahan, maka dapat dilakukan

penghilangan kedua titik pengamatan tersebut

pada peta kendali efisiensi sistem pembakaran.

Dibawah ini disajikan revisi pengontrolan pada

gambar 4.25 berdasarkan formasi baru yang

diperoleh dari pembuangan titik pengamatan ke-

30 dan ke-44 tersaji dalam peta kendali pada

gambar 4.28.

Gambar 4.11 Peta Kendali I-MR Chat Data

Nilai efisiensi Pembakaran pada Boiler tanggal

02 Januari – 24 Februari 2010 setelah titik

pengamatan ke-30 dan 44 dihilangkan

Nilai Cp Untuk data tersebut = 2, hal

ini menunjukkan bahwa proses pada sistem

tersebut capable dan telah mengalami

peningkatan nilai efisiensi setelah dilakukan

revisi chart. Nilai Cpk pada gambar tersebut

juga menunjukkan keadaan yang sama yaitu

meningkatnya nilai Cpk menjadi 1.83, hal ini

menunjukkan bahwa keadaan data pada peta

kendali Xbar mempunyai akurasi dan presisi

lebih baik dari sebelumnya.


kendali Xbar hasil revisi chart

Efisiensi sistem pembakaran tanggal 15

Februari – 31 Maret 2010

Gambar 4.27 merupakan peta kendali

nilai efisiensi Pembakaran pada Boiler tanggal

15 Februari – 31 Maret 2010, gambar tersebut

memberikan informasi bahwa pada titik


data pada tanggal 22 Februari 2010 dan titik


data pada tanggal 28 Februari 2010 mengalami

keadaan tidak terkendali (out of control), namun

berbeda dengan analisa kestabilan nilai efisiensi

sebelunya, yang megalami keadaan tak

terkendali melewati batas kendali bawah yang

menjelaskan bahwa pada titik-titik tersebut telah

terjadi suatu kondisi yang memiliki penyebab

khusus yang mengakibatkan kondisi yang tidak

efisien pada sistem pembakaran tersebut, pada

analisa kestabilan tersebut titik-titik yang

terkendali melewati batas kendali atas yang

berarti pada kedua titik tersebut memiliki nilai

efisiensi yang tinggi sehingga tidak dilakukan

revisi chart pada kedua titik tersebut, karena

pada tugas akhir ini bertujuan untuk

meningkatkan performansi dengan nilai

efisiensi sebagai parameter peningkatannya.

4.5 Tahap Control

Control (C) merupakan langkah

operasional terakhir dalam proyek peningkatan

kualitas Six Sigma. Pada tahap ini hasil-hasil

peningkatan kualitas didokumentasikan dan

disebarluaskan, praktek-praktek terbaik yang

sukses dalam meningkatkan proses

distandarisasikan, prosedur-prosedur tersebut

akan dijadikan pedoman kerja standar (SOP).

Berdasarkan tahapan analyze dan

improve yang telah dilakukan, didapatkan

beberapa prosedur atau pedoman yaitu:

1. Melakukan pengecekan dan pemeliharaan

rutin terhadap Piston Residual Oil main

burner pada boiler sehingga tidak terjadi

gangguan pada proses pembakaran, karena

51464136312621161161

100

95

90

85

80

Observation

In

div

idu

al

Va

lue

_X=88.78

UC L=95.58

LC L=81.98

51464136312621161161

8

6

4

2

0

Observation

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=2.557

UC L=8.354

LC L=0

1

11

I-MR Revisi Chart of Effisiensi tgl 2Jan-24Feb(%)

9693908784

LSL USL

LSL 81.98

Target *

USL 95.58

Sample Mean 88.7812

Sample N 52



Process Data

C p 2.00

C PL 2.00

C PU 2.00

C pk 2.00

Pp 1.83

PPL 1.83

PPU 1.83

Ppk 1.83

C pm *



PPM < LSL 0.00

PPM > USL 19230.77

PPM Total 19230.77


PPM < LSL 1347.54

PPM > USL 1352.06

PPM Total 2699.61


PPM < LSL 3006.68

PPM > USL 3015.25

PPM Total 6021.94


Within

Overall

Process Capability of revisi chart Effisiensi tgl 2Jan-24Feb(%)

11

apabila piston tersebut terdapat gangguan

akan mengakibatkan turunnya nilai efisiensi.

2. Melakukan pengecekan secara rutin terhadap

sensor pada panel UMC # 3 untuk Feed

water (FW), Super heater temp. (SHT) dan

Reheater temp (RHT). Apabila sensor

mengalami kerusakan maka akan berdampak

pada sistem monitoring proses di boiler

tersebut karena data proses yang didapatkan

tidak valid sehingga operator tidak dapat

melakukan tindakan yang semestinya.

Pedoman diatas termasuk kedalam

Preventive Maintenance (PM). Tindakan

tersebut merupakan pemeliharaan rutin yang

dilakukan untuk mengurangi kemungkinan dari

suatu item peralatan mengalami kondisi yang

tidak diinginkan, karena apabila terjadi

gangguan maka akan mempengaruhi peralatan-

peralatan yang lain, sehingga proses tidak dapat

berjalan optimal.

Berdasarkan analisa kestabilan

terhadap sistem pembakaran pada boiler PLTU

unit 3 yang telah dilakukan didapatkan

informasi bahwa semua variabel proses

menunjukkan keadaan yang kurang mampu

(capable) hal ini ditunjukkan dengan nilai Cp<1

dan pada peta kendali data-data variabel proses

juga menunjukkan keadaan yang tidak

terkendali. Dengan adanya informasi tersebut,

dapat disimpulkan boiler unit 3 memerlukan

tindakan perbaikan menyeluruh sehingga perlu

dilakukan overhaul . Overhaul merupakan

pemeliharaan menyeluruh terhadap semua

peralatan sistem untuk mengembalikannya pada

kondisi semula.Perawatan dilakukan untuk

membersihkan, memperbaiki komponen dan

mengembalikan efisiensi unit agar sesuai

dengan standar spesifikasi. Sehingga setelah

seluruh peralatan pada sistem pembakaran di

boiler telah diperiksa keadaannya dan diperbaiki

apabila terdapat gangguan atau memerlukan

pergantian komponen apabila terdapat gangguan

yang serius, maka performansi sistem

pembakaran akan kembali optimal.

V KESIMPULAN

Beberapa hal yang dapat disimpulankan

berdasarkan hasil yang diperoleh melalui analisa

data yang telah dilakukan dalam peneletian ini

adalah:

1. Uji Random dilakukan dengan

menggunakan Uji RunTest. Didapatkan

hasil semua variabel mempunyai nilai P-

value >5%. Yang berarti bahwa semua data

memenui uji kerandoman.

2. Uji Kenormalan dilakukan dengan

menggunakan uji one sample Kolmogorof

Smirnov . Didapatkan hasil bahwa tidak

semua data berdistribusi normal.

3. Analisa sistem pembakaran dengan

menggunakan Peta Kendali Xbar-S pada

semua variabel didapatkan hasil bahwa

seluruh variabel terdapat keadaan Out Of

Control .

4. Sistem Pembakaran pada Boiler unit 3

PLTU PT.PJB UP Gresik menunjukkan

kondisi proses yang tidak cukup capable ,

tetapi mendekati spesifikasi. Hal ini

ditunjukkan dengan nilai Cp=1.29. Setelah

dilakukan Revisi Chart Nilai Cp meningkat

menjadi 2,yang menunjukkan bahwa

kemampuan baik.

DAFTAR PUSTAKA

Bachri.Syaiful,2008, Penerapan Metode

Statistical Process Control Sebagai

Upaya Implementasi Metode Six Sigma

(Studi Kasus: PT. INDONESIAN

MARINE Divisi Boiler).

Frank P. Incropera ,David P.DeWitt

“Fundamental of Heat and mass

transfer’’ ,Fourth Edition,John Wiley

and Sons,inc,Canada,1996

Gaspersz, V., Pedoman Implementasi Program

Six Sigma Terintegrasi Dengan ISO

9001:2000, MBNQA, dan HACCP,

Jakarta: Gramedia Pustaka Utama,

2002.

Manggala,D.2005,”Mengenal Six Sigma

Secara Sederhana”,

Supriadi.Gatut,Analisa Efisiensi Overall Boiler

Pada Unit III dan IV PLTU Gresik.

2004

BIODATA PENULIS

Nama : Intan Alifiyah Ilmi

TTL : Bogor, 20 desember 1987

Alamat : Jl. Cinde Baru VIII No.6

Mojokerto – Jawa Timur

E-mail : [email protected]

Riwayat Pendidikan: Tek. Fisika ITS Surabaya 2006 – skrg

SMAN Sooko Mojokerto 2003 – 2006

SMPN 1 Mojokerto 2000 – 2003

SDN Miji II Mojokerto 1994 – 2000

analisis sistem pembakaran pada boiler dg metode spc

Documents