mp des 2011.pdf

Pengantar Redaksi

Riset & Teknologi

Produksi Biogas Dari Substrat Campuran Sampah Buah MenggunakanStarter Kotoran Sapi

(Rahmaniah Sjafruddin)

ISSN 1412-3819Daftar Isi

MEDIA PERSPEKTIFVOL. 11 Nomor 2, DESEMBER 2011 : 62 - 119 DAFTAR ISI

62 - 67

68 - 72

Jurnal Teknologi

Pengaruh Inhibitor Blending Terhadap Laju Korosi Pada Baja KarbonDalam Medium NaCl Dengan Metode Weight Loss

(Damianus Samosir)

Desain Interkoneksi Tenaga Listrik Sistem Mahakam Dengan SistemBontang Menggunakan Analisis Aliran Daya

(Ipniansyah)

73 - 83

Pemanfaatan Limbah Sabut Kelapa Dan Cangkang Kemiri UntukPembuatan Biobriket

(Mardhiyah Nadir)

84 - 90

Analisis Kestabilan Peralihan Sistem Tenaga Listrik Multimesin (ModelSembilan Bus Tiga Mesin)

(Rusda)

Peramalan Kebutuhan Energi Listrik Provinsi Kalimantan Timur Denganmenggunakan Jaringan Syaraf Tiruan

(Cornelius Sarri)

91 - 97

98 - 106

Optimasi Proses Ekstraksi Minyak Biji Alpukat Dengan VariasiTemperatur Dan Kecepatan Pengadukan

(Muhammad Syahrir Syaripuddin)

107 - 111

Analisa kapasitas Dan Kinerja Simpang Empat Bersinyal (Study KasusSimpang Empat Air Hitam Samarinda

(Karminto)

112 - 119

PENGANTAR REDAKSI

Assalamu ‘alaikum Wr. Wb.

Puji syukur ke hadiratAllah SWT atas rahmat dan karunia-Nya Jurnal Media Perspektif

Politeknik Negeri Samarinda Volume 11 nomor 2, Desember 2011 dapat diterbitkan. Media

Perspektif Polnes memuat hasil-hasil penelitian bidang Teknologi dan karya ilmiah non

penelitian yang bermutu. Media Perspektif diterbitkan dua kali dalam satu tahun, yaitu setiap

bulan Juni dan bulan Desember.

Penerbitan Jurnal Media Perspektif edisi kali ini, menampilkan beragam artikel

penelitian dibidang teknologi. Redaksi Media Perspektif mengharapkan peran serta para

ilmuwan dan peneliti untuk memberikan kontribusi yang lebih banyak demi keberlangsungan

media ini secara khusus dan sumbangsih terhadap perkembangan sains dan teknologi pada

umumnya.

Terima kasih dan selamat kepada para penulis yang tulisannya diterbitkan pada edisi

ini. Redaksi berharap agar Media ini dapat menambah pengetahuan dan wawasan pembaca

terutama civitas akademika, kalangan industri dan pemerintah. Sekali lagi kami mohon

sumbang saran para pembaca, sebab partisipasi pembaca tentu akan lebih menyempurnakan

terbitan berikutnya.

Wassalamu’alaikum Wr. Wb.

REDAKSI

PENGANTAR REDAKSI MEDIA PERSPEKTIFVOL. 11 Nomor 2, Desember 2011 : 62 - 119

Jurnal TeknologiJurnal Teknologi

Riset & Teknologi ISSN : 1412-3819

MEDIA PERSPEKTIF VOL. 11 Nomor 2, DESEMBER 2011 : 62 - 119 RISET & TEKNOLOGI /62

PRODUKSI BIOGAS DARI SUBSTRAT CAMPURAN SAMPAHBUAH MENGGUNAKAN STARTER KOTORAN SAPI

Rahmiah SjafruddinDosen Jurusan Teknik Kimia -Politeknik Negeri Ujung Pandang

Jl. Perintis Kemerdekaan Km 10, Makassar 90245 (0411) 585365 / (0411) 586043E-mail: [email protected]

AbstrakPemanfaatan sampah buah untuk memproduksi biogas dapat memperkecil

konsumsi sumber energi komersial seperti minyak bumi dan sekaligus mengurangiakumulasi sampah. Biogas dihasilkan melalui proses pemecahan bahan organik yangmelibatkan aktivitas mikroorganisme anaerob dalam biodigester yang beroperasisecara kontinyu. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan parameter-parameterproses produksi biogas pada tahap awal dengan substrat campuran buah. Parametertersebut diantaranya total solid, volatile solid, dan pH. Biodigester beroperasi secarakontinyu dengan loading rate 2 kg/hari (sekali umpan) dengan kapasitas biodigester60 kg. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter-parameter proses awal produksibiogas diantaranya nilai rasio C/N sebesar 30, total solid sebesar 9,9%, volatile solidsebesar 78,9%, pH berkisar 6,5 - 7, dan suhu sebesar 28oC dapat menghasilkanproduksi biogas yang semakin besar dengan kadar gas metana relatif konstan. Kadargas metana kotoran sapi sebesar 50,1% (R-0), sementara untuk komposisi campuransampah buah 1% sebesar 50,2% (R-1), 5% sebesar 50,0% (R-2), dan 10% sebesar50,7% (R-3).

Kata kunci : Biodigester, biogas, buah, methana, sampah.

PENDAHULUAN

Biogas merupakan sumber renewableenergy yang mampu memberikan andil dalamusaha mengurangi penggunaan bahan bakarfosil seperti minyak bumi. Bahan baku prosesproduksi energi biogas merupakan bahan non-fosil, umumnya adalah biomass yangmengandung bahan organik yang tersediasangat melimpah di Indonesia. diantaranyaadalah sumber daya pertanian (sampah buah,sayur, dan lain-lain) dan peternakan. Sampahbuah mempunyai kandungan bahan organikyang tinggi, sehingga berpotensi menjadi bahanbaku pembuatan biogas (Nurrihadini, 2009).Penelitian tentang pembuatan biogasmenggunakan sampah buah telah banyakdilakukan. Permasalahan yang terjadi adalahproduksi biogas dari sampah buahmenghasilkan gas metana dengan kadar yang

rendah. Hal ini mengingat karakteristik sampahbuah yang relatif asam (< 6,5), dan beberapasampah buah mengandung senyawapenghambat (inhibitor) bagi mikroorganisme,misalnya pada kulit buah jeruk terdapat senyawalimonen pada konsentrasi 90 ppm/hari dapatmenjadi toksik bagi bakteri metanogen (Ozmen,2009). Oleh karena itu untuk mengoptimalkanproduksi biogas dari campuran sampah buah,maka perlu dilakukan penentuan parameter-parameter awal yang berpengaruh terhadapproses produksi biogas diantaranya adalah rasioC/N, total solid, volatil solid, pH dan temperatur.

Bahan-bahan organik mengandungsenyawa-senyawa yang tersusun dari unsur-unsur karbon (C), hydrogen (H) dan oksigen (O).Bahan organik (substrat) pada proses produksibiogas, diharapkan mengandung senyawa

RISET & TEKNOLOGI /63 MEDIA PERSPEKTIFVOL. 11 Nomor 2, Desember 2011 : 62 - 119

sederhana yang mudah didegradasi olehkelompok mikroorganisme anaerobic ataubersifat biodegradable. Pada proses anaerobikdigester, degradasi bahan organik dapatmenghasilkan energi yang dikeluarkan dalambentuk gas metana (CH4) yang sangatbermanfaat. Adapun contoh reaksi kimia prosesanaerobik sebagai berikut (Deublein, 2008).

Biogas dengan kandungan terbesarberupa gas metana, dan gas CO

2adalah produk

akhir dari proses degradasi bahan–bahanorganik oleh bakteri pada kondisi tanpa udara(anaerobik) di dalam biodigester. Tahapanproses pembentukan biogas/gas metana adalahsebagai berikut :

1. Tahap HidrolisisPada tahap hidrolisis, degradasi bahan

organik dengan proses hidrolisis secaraeksternal oleh enzim ekstraselular (selulose,amilase, protease dan l ipase) darimikroorganisme. Proses hidrolisis, yaitudekomposisi bahan organik polimer menjadimonomer yang mudah larut yang dilakukan olehsekelompok bakteri fakultatif. Pada tahap ini,bahan-bahan organik seperti karbohidrat, lipid,dan protein didegradasi menjadi senyawadengan rantai pendek (Ritmann end McCarty,2001).

(C6H

10O

5)n + n H

2O n(C

6H

12O

6) (4)

Selulosa glukosa

Protein + H2O asam-asam amino (5)

(dapat larut)

2. Tahap AsidogenesisProses asidogenesis, yaitu dekomposisi

monomer organik menjadi asam-asam organik(asam lemak) dan alkohol. Pada prosesasidogenesis, monomer organik diuraikan lebihlanjut oleh bakteri asidogen menjadi asam-asam organik yang mudah menguap sepertiasam asetat, format, butirat, propionat, danasam-asam lemak rantai pendek sertadihasilkan juga methanol, CO

2, dan H

2.

Adapun reaksi asidogenesis danasetogenesis (Verma, 2002) :

Reasksi asidogenesis :

(C6H

12O

6)n H

3CHOHCOOH (6)

Glukosa asam propionate

(C6H

12O

6)n CH

3CH

2CH

2COOH+ CO

2+ H

2(7)

asam butirat

(C6H

12O

6)n CH

3OH + CO

2(8)

Methanol

Reaksi asetogenesis :

CH3(CH

2)COOH + 2H

2O CH

3CHOOH + CO

2

+3H2

(9)asam propionate asam asetat

CH3CH

2CH

2COOH + H

2O CH

3CHOOH +

3H2

(10)asam butirat

2CO2

+ 4H2

CH3CHOOH + 2H

2O (11)

Proses fermentasi oleh bakteriasidogen dengan waktu pertumbuhan yang cepatyakni berkisar 1 – 4 hari (Deublein, 2008).Kondisi lingkungan yang optimum untukpertumbuhan mikroorganisme pada proseshidrolisis dan asidogenesis (mikroorganismenon metanogen), dapat dilihat pada Tabel 1.

Tabel 1 Kondisi operasi mikroorganisme nonmetanogen (Deublein, 2008).

No. Parameter kondisi operasi

1. Temperatur (oC) 25 - 35

2. pH 5 – 8 (optimum 5,2 – 6,3)

3. Rasio C/N 10 - 45

4. DM content (%) < 40 DM

3. Metanogenesis.Pada proses metanogenesi, asam

asetat diuraikan oleh bakteri metanogen menjadiCH

4, CO

2, dan H

2O. Reaksi kimia pembentukan

metana dari asam asetat dan reduksi CO2 dapatdilihat pada persamaan reaksi berikut :Asetotropik metanogenesis (Deublein, 2008) :

CH3COO- + H2O CH4 + HCO3 … (12)

MEDIA PERSPEKTIFVOL. 11 Nomor 2, Desember 2011 : 62 - 119 RISET & TEKNOLOGI /64

Hidrogenotropik metanogenesis :

4H2 + CO2 CH4 + 2H2O…. (13)

Menurut Schroeder (1977) skemapembentukan metana dengan penguraianseperti pada Gambar 1.

Gambar 1 Substrat dalam fermentasi anaerobikmetana (Schroeder, 1977).

Kecepatan pertumbuhan bakterimetanogen lebih lambat dibanding bakteriasidogen (non metanogen). Waktupertumbuhan bakteri metanogen berkisar 5 –16 hari (Deublein, 2008). Kondisi lingkunganyang optimum untuk pertumbuhanmikroorganisme metanogen, dapat dilihat padaTabel 2.

Tabel 2 Kondisi operasi mikroorganismemetanogen (Deublein, 2008).

No. Parameter kondisi operasi

1. Temperatur (oC) - Mesophilik : 32 – 42

- Thermophilic : 50 - 58

2. pH 6,7 – 7,5

3. Rasio C/N 20 - 30

4. DM content (%) < 30 DM

Faktor-faktor yang mempengaruhi prosesproduksi biogas

Keberhasilan proses secara anaerobikuntuk menghasilkan produk berupa metana(CH

4) dan karbon diokasida (CO

2) sangat

ditentukan oleh tiga faktor, diantaranya adalah:a. Kondisi lingkungan proses diantaranya :

temperatur, derajat keasaman (pH),pengadukan, waktu tinggal dan loading rate.

b. Substrat diantaranya : kandungan substrat,senyawa toksik (inhibitor), nilai rasio C/N,dan total solid dan volatile solid.

c. Jenis mikroorganisme : bakteri anaerobikdan fakultatif yang terlibat dalam proseshidrolisis dan fermentasi senyawa organikdan Bakteri metanogen.

METODOLOGI PENELITIAN

Bahan dan Alat PenelitianBahan yang digunakan berupa sampah

buah, kotoran sapi dan inokulum. Adapun alatyang digunakan adalah rangkaian alatbiodigester yang terdiri atas : saluranpengumpanan, saluran keluaran slurry,pengaduk, dan gas Holder

Gambar 2 Rangkaian alat pembuatan biogas

Cara Produksi Biogas

Sumber SubstratSampah organik (substrat) yang

digunakan dalam penelitian ini berasal darisampah buah yakni sampah buah melon, jerukdan apel yang diperoleh dari Pasar Buah GemahRipah Gamping, Yogyakarta. Adapun parametersubstrat yang diatur berupa rasio C/N = 30sehingga komposisi campuran sampah adalah


50 % sampah buah melon, 40% sampah jeruk,10 % sampah buah apel, total solid 5-10%, danpH 6,5 – 7. Sampah di blender sampai diperolehsubstrat dalam bentuk slury. Substrat disiapkandalam jumlah banyak dan disimpan padatemperatur 4°C.

Strategi Start-UpStrategi pendahuluan (start-up) yang

dilakukan untuk proses produksi biogas darisampah buah adalah dengan membuat starterdari kototran sapi. Komposisi kotoran sapi danair (air dan inokulum) adalah denganperbandingan 1 : 1 (R-0). Proses aklimatisasistarter dilakukan sampai diperoleh kadar gasmetana yang maksimum.

Pengumpanan substrat ke dalam biodigesterMelakukan pengumpanan secara bertahap

ke dalam biodigester kontinyu yang berkapasitas60 liter dan volume operasi biodigester sebesar36 liter. Pada penelitian ini, laju umpan sekitar 2liter per hari. Komposisi campuran buah dankotoran sapi didasarkan pada basis kering (totalsolid) dengan komposisi : 1% cb : 99% ks (R-1) ;5% cb : 95% ks (R-2); 10% cb : 90% ks (R-3).Pencampuran umpan sampah buah dengankotoran sapi bertujuan untuk menghindari shockloading mikroorganisme dari starter kotoran sapiterhadap perubahan sifat dasar sumber karbon.Perubahan komposisi umpan akan dilakukansetelah diperoleh hasil biogas dengan kadar gasmetana maksimum.

Analisis DataParameter yang diukur adalah temperatur

dengan menggunakan termometer, Analisis pHdengan menggunakan indicator universal (kertaspH), Total solid (TS) dan volatile solid (VS)dengan metode gravimetri dan kadar gasmetana dengan menggunakan alat kromatografigas (GC).

HASIL DAN PEMBAHASAN

Parameter TemperaturTemperatur adalah parameter proses

yang memegang peranan sangat penting.Bakteri anaerobik dapat bertahan dari suhurendah sampai dengan 70oC, namun bekerjaoptimum pada suhu mesofilik (25-45oC, dengansuhu optimum 35oC) atau suhu termofilik (50-

65oC, dengan suhu optimum < 55oC). Padapenelitian ini, kondisi suhu di dalam biodigesterrelatif konstan pada kisaran 28oC. Menurut Eddy(2004), mikroorganisme mesophilik hidup padakisaran suhu 20oC sampai 45oC. Suhu di dalambiodigester cenderung dipengaruhi oleh fluktuasisuhu eksternal, dan hasil penelitian menunjukkansuhu relatif konstan tanpa perlu dikontrol.

Parameter pHHasil produksi biogas dan perubahan pH

setiap hari di dalam biodigester, dengan variasikomposisi campuran sampah buah (umpan)dapat dilihat pada Gambar 3.

Gambar 3 Hubungan antara akumulasi volumebiogas dan pH terhadap waktu padaberbagai komposisi umpan.

Gambar 4 Hubungan antara kadar Gas methanadan pH terhadap waktu padaberbagai komposisi umpan.


Mengacu pada Gambar 3 memperlihatkanproduksi biogas mulai terbentuk pada haripertama operasi. Kenaikan produksi biogassampai hari ke-7 sangat kecil, di mana periodeini adalah proses batch (belum dilakukanpengumanan). Proses batch selama 7 haribertujuan untuk menghindari kelebihan asam-asam organik hasil fermentasi. Sementara kadargas methane pada periode ini dapat dilihat padaGambar 4.

Pada tahap awal (7 hari) biogas yangdihasilkan memiliki kandungan gas metana yangrendah sekitar 14,78%. Hal ini disebabkanmikroorganisme yang bekerja pada tahap awaladalah mikroorganisme non metanogen (prosesasidogenesis) yang memiliki kecepatanpertumbuhan yang sangat cepat. Indikasi inidapat dilihat dari kondisi keasaman yangmenurun dari 7 menjadi 6,6-6,7 pada awalproses. Namun setelah beberapa harifermentasi berlangsung, bakteri metanogenberangsur-angsur semakin aktif sampai tercapaipH optimal atau netral (7) untuk produksi biogas.Peningkatan pH mendekati netral terjadi padahari ke 10. Pengumpanan dengan perubahankomposisi umpan ke dalam biodigester kontinyu,dengan perlakuan komposisi umpan ( R-1 :campuran buah 1%, R-2 : campuran buah 5%,dan R-3 : campuran buah 10%) memperlihatkanbahwa komposisi campuran buah bertambah(substrat), maka pada awal proses terjadipenurunan pH tetapi produksi biogas semakinmeningkat dengan kadar gas methane yangkonstan.

Parameter Total solid (TS)dan Volatil Solid (VS)

Salah satu parameter yangmempengaruhi keberhasilan proses produksibiogas adalah tingkat pengenceran slurry dankandungan bahan organik di dalam biodigester.Pengenceran slurry di dalam biodigester dapatdilihat dari total padatan (total solid).

Berdasarkan Gambar 5 dapat dilihatbahwa dengan adanya pengumpanan setiaphari, maka tingkat pengenceran di dalambiodigester berada pada kisaran 4 – 7,3% yangmenghasilkan produksi biogas/gas metana yangtinggi. Total solid berupa slurry keluaranbiodigester pada tahap awal terjadi penurunankarena adanya proses degradasi senyawaorganik menjadi biogas. Sementara mulai harike-40 tahap operasi, total solid cenderung tetap

hal ini disebabkan karena sel-selmikroorganisme (biomassa) yang terbentuksemakin banyak. Biomassa yang keluar akanterukur sebagai bahan padatan berupa totalsolid.

Gambar 5 Hubungan antara kadar Gas methanadan total solid terhadap waktu padaberbagai komposisi umpan.

Sementara beban pencernaan (substrat)mikroorgaisme dilihat dari jumlah volatil solid.Kandungan volatile solid merupakan parameterterukur yang dapat menyatakan seberapa besarbeban pencernaan yang harus dilakukanmikroorganisme pada proses hidrolisis danasidogenesis.

Gambar 6 Hubungan antara kadar Gas methanadan volatil solid terhadap waktu padaberbagai komposisi umpan.


Penurunan total solid dan volatil solidberindikasi dengan peningkatan prodak biogas/kadar gas metana yang dihasilkan. Volatil solidmerupakan substrat bagi mikroorganisme nonmetanogen yang bekerja pada tahap awalproduksi biogas. Penurunan volatil solidmenunjukkan bahwa di dalam biodigester terjadiproses degradasi senyawa organik olehmikroorganisme non metanogen.

Perubahan komposisi substrat secarabertahap, berindikasi pada kemampuanmikroorganisme non metanogen pada tahapawal untuk memanfaatkan substrat baru.Perubahan komposisi substrat campuransampah buah, di mana penurunan volatil solidpada tahap awal proses tidak berindikasi padapeningkatan produk gas metana. Indikasi inimenggambarkan bahwa mikroorganismemetanogen mengalami masa adaptasi terhadapperubahan sumber karbon dari campuransampah buah. Adaptasi ini berlangsung selamabeberapa hari (waktu jeda). Mikroorganisme didalam biodigester lama kelamaan akanmencapai kembali pertumbuhan yang setimbangantara mikroorganisme non metanogen danmetanogen. Kondisi ini dapat dilihat dari produksigas metana yang meningkat.

KESIMPULAN

Dari hasil penelit ian ini diperolehkesimpulan sebagai berikut :- Parameter-parameter proses start-up

produksi biogas diantaranya nilai rasio C/Nsebesar 30 (komposisi buah jeruk 40%,melon 50%, dan apel 10%), TS sebesar9,89%, VS sebesar 78,933%, pH sebesar 7,dan suhu ruang (28oC) dengan perubahankomposisi umpan secara bertahap dapatmenghasilkan produksi biogas dengan kadargas metana yang tinggi (50,0% - 50,7%).

- Peningkatan komposisi substrat campuranbuah di dalam umpan akan memberikanpengaruh penurunan derajat keasaman didalam biodigester dan dengan pengumpanansecara bertahap tidak berefek buruk terhadapproduksi biogas/Gas methane.

- Penurunan volatile solid berindikasi padapeningkatan biogas/kadar gas methane yangdi hasilkan pada proses produksi biogasdengan substrat campuran buah.

DAFTAR PUSTAKA

Deublein, D. And Steinhauser, A., 2008 “Biogasfrom Waste and Renewable Resource”Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KgaA.Weinheir.

Eddy dan Metcalf. 2004. Wastewater EngineeringTreatment and Reuse, 4th ed. McGrawHill, New York.

Nurrihadini, Oktavia D. (2009).KarakterisasiSampah Buah Gemah RipahYogyakarta Sebagai Bahan BakuProduksi Biogas. Tesis TeknologiPangan dan Hasil Pertanian.Universitas Gadja Mada Yogyakarta.

Ozmen P., Aslanzadeh S, 2009, “BiogasProduction from Municipal WasteMixed with Different Portion of OrangePee”l, University of Boras, School ofEngineering, Applied Biotechnology,181-300 ECTS credits, No 5/2009.

Rittmann, B.E., McCarty, P. L., 2001,“ E n v i r o n m e n t a lBiotechnology:Principles and



PENGARUH INHIBITOR BLENDING TERHADAP LAJUKOROSI PADA BAJA KARBON DALAM MEDIUM NACL

DENGAN METODE WEIGHT LOSS

AbstrakPipa Baja Karbon yang dipakai dalam industri perminyakan khususya didaerah

lepas pantai banyak mengalami korosi yang diakibatkan oleh lingkungan korosif yangmengandung NaCl. Korosi yang terjadi biasanya korosi sumuran (pitting).P a d apenelitian ini dilakukan uji dengan metode Weight Loss yang mengacu pada standarASTM G.31-72 untuk menghambat laju korosi pada logam baja karbon dalamlingkungan larutan NaCl 3,5% dengan penambahan inhibitor Blending (NaNO

2dan

Pendawa 99-C) dengan variasi konsentrasi yang dipakai adalah 0,01%, 0,02%, 0,03%,0,04%, 0,05%, 0,06%, dan 0,5 (%-w). Dari penelitian ini diperoleh hasil denganpenambahan inhibitor 0,5% dengan memiliki laju korosi paling rendah, seperti inhibitorblending 0,5% laju korosi 0,3293 mpy sedangkan tanpa inhibitor 7,8970 mpy. Sehinggadari hasil korosinya yang diperoleh pada efektivitas inhibitor untuk menghambat lajukorosi pada baja karbon ST 41 dalam larutan NaCl 3,5% untuk konsentrasi 0,5%adalah inhibitor blending 95,83%.

Kata Kunci : Blending, Inhibitor, Korosi, Konsentrasi

Damianus SamosirDosen Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Samarinda

Jl. Ciptomangunkusumo kampus Gunung Lipan Samarinda Telp. 0541 260 355Email : Damianus [email protected]

PENDAHULUAN

Korosi merupakan suatu peristiwaperubahan logam yang terutama disebabkanoleh adanya interaksi antara logam tersebutdengan lingkungan pada saat dipakai ataudioperasikan.

Baja karbon ST 41 termasuk baja lunakyang mengandung Besi (Fe), Karbon (C),Mangan (Mn), Pospor (P), Sulfur (S), dan unsurlainnya.

Pada proses minyak khususnya padapermukaan bagian-bagian dalam pipa dalamsystem transport fluida selalu terjadi korosi yangdisebabkan oleh senyawa-senyawa yangbersifat korosif seperti NaCl, H

2S, CO

2, dll.

Dalam penelitian ini digunakan inhibitorSodium Nitrit (NaNO

2), Bleding, dan Pendawa-

99 yang berfungsi sebagai Passivating Inhibitor.Pada sistem transport fluida inilah sering

terjadi korosi internal pada pipa yang diakibatkan

aliran fluida yang kongkrit yang mengenaipermukaan dalam pipa. Untuk menghambatterjadi korosi pada pipa baja dilakukan denganmetode penambahan inhibitor.

Dalam penelitian ini untuk menghambatatau mencegah korosi dalam pipa minyak yangdisimulasikan pada baja karbon jenis ST 41 yanglebih efektif adalah dengan penambahan inhibitordalam fluida tersebut dan sistem injeksi, karenabiasanya korosi yang terjadi adalah korosiinternal.

Jenis inhibitor yang teliti adalah Blending(Inhibitor Organik dan Anorganik) yaitu untukmengetahui kemampuan inhibitor tersebutdalam menghambat laju korosi pada baja karbondalam larutan NaCl 3,5%.

Dalam penelitian ini pengujian laju korosidilakukan dengan metode Weight Loss yangmengacu pada standarASTM. G.31-72, dan jugadilakukan pengujian produk korosi dengan XRF.



Penelitian ini meliputi beberapa tahapanyang dimulai dengan persiapan awal coupon danpengamatan struktur makro secara visual.Kemudian dilanjutkan penimbangan coupon(sample). Setelah itu dilakukan pengujiankorosifitas dengan metode Immersion Testsesuai standar ASTM G.31 dan dilanjutkanpengujian produk korosi dengan melakukananalisa XRT dan Foto Makro.

Dalam pengujian cukup standar pengujianyang digunakan adalah ASTM G.31-72 dalamlarutan uji NaCl 3,5% dengan menggunakanprinsip pengujian kehilangan berat (ImmersionTest).

Pengujian sampel baja karbon ST 41dilakukan di laboratorium diawali pencuciansampel dengan menggunakan air destilatkemudian setiap sampel harus ditimbangdengan menggunakan neraca analitis untukmendapatkan hasil yang memiliki ketelitiantinggi. Sampel direndal dalam larutan korosif.Standar pengujian mensyaratkan volume larutanminim adalah 20 ml/cm2 (ASTM 262) atau 40ml/cm2. Pengujian dilakukan selama 7 hari.Perhitungan Laju Korosi dapat dihitung denganpersamaan sebagai berikut :

Corrosion rate (r) = (K x W) / (A x T x D)

Dengan :r = Laju korosi (mpy)K = Konstantan korosiT = Waktu pencelupan (jam)D = Densitas (gr/cm3)A = Luas permukaan sampel (Inch2)W = Kehilangan berat (mgr)


Sampel Baja Karbon Dalam Larutan NaCl3,5% dengan Penambahan Inhibitor Blending

Penambahan inhibitor Blending dalamlarutan NaCl 3,5% bertujuan untuk mengurangilaju korosi. Dalam penelitian ini dengankonsentrasi inhibitor yang berbeda dan direndamselama 7 hari. Pada perendaman selama 2 hari,memiliki laju korosi lebih cepat dibandingperendaman 4 hari, 6 hari, dan 7 hari. Sepertiterlihat pada gambar 1 dibawah ini .

Hal ini disebabkan karena permukaanlogam baja karbon ditutupi lapisan produk korosisehingga kontak permukaan logam denganlarutan semakin bertambah kecil dan juga lajukorosi dipengaruhi oleh jumlah oksigen yangterlarut dalam larutan.

Gambar 1 Gambar Permukaan Sampel BajaKarbon terkorosi dalam larutan NaCl3,5% dengan inhibitor Blending

Untuk semua konsentrasi inhibitorBlending selalu menunjukkan perendamanselama 2 hari memiliki laju korosi lebih cepatseperti Gambar 2 dibawah ini :

Gambar 2 Grafik waktu Pengaruh PerendamanKupon Baja Karbon ST41 dalamLarutan NaCl 3,5%

Pengaruh Konsentrasi Inhibitor Blendingterhadap Laju Korosi

Konsentrasi inhibitor blending dalampenelitian ini adalah 0,01%, 0,02%, 0,03%,0,04%, 0,05%, 0,06% dan 0,5%. Dalampenelitian ini dilihat dari hasil perhitungannya lajukorosi dalam 7 hari perendaman dalam larutanNaCl 3,5% menunjukkan semakin besar


konsentrasi blending semakin berkurang lajukorosinya, seperti dalam tabel 1 dibawah ini :

Tabel 1 : Laju Korosi Baja Karbon terhadapkonsentrasi inhibitor Blending

No. Konsentrasi(%)

Laju Reaksi(mpy)

1 0,01 4,04392 0,02 3,96393 0,03 3,82174 0,04 3,79745 0,05 3,70296 0,06 2,69727 0,5 0,3293

Gambar 3 : Pengaruh Penambahan KonsentrasiInhibitorBlending terhadapLajuReaksi

Seperti terlihat dalam tabel 1 dan gambar3 grafik diperoleh bahwa Blending dengankonsentrasi 0,01% laju korosinya lebih cepatdibanding dengan konsentrasi lainnya.Pemberian konsentrasi inhibitor 0,01% padalarutan NaCl 3,5% belum mampu menghambatlaju korosi baja karbon, meskipun besar lajukorosi sebesar 4,0439 mpy sudah tergolongbaik. Pada konsentrasi inhibitor 0,5% lajukorosinya hanya 0,3293 mpy. Jadi, cukup bagussekali, menurut data literatur pengelompokkan,seperti tabel dibawah ini :

Tabel 2 : Comparison Of MPY With EquivalenMetric-Rate Expressions

Keterangan : Bila laju korosinya lebih kecil dari1 maka dapat dikelompokkanOutstanding

Mekanisme pembentukan kondisi optimalini terjadi ketika konsentrasi inhibitor yang larutdidalam larutan semakin besar, sehingga larutanmenjadi jenuh, dan seluruh permukaan materialpun telah dilekati oleh molekul inhibitor. Efisiensikinerja inhibitor terbesarpun terjadi saatpermukaan material sudah seluruhnyamenyerap inhibitor yang terlarut. Ketika seluruhpermukaan material sudah dilekati molekulinhibitor, maka terbentuk lapisan oleophilic diataspermukaan material, hasil reaksi molekul nonpolar yang larut didalam larutan dengan rantaihidrokarbon. Sehingga, permukaan materialterlindungi dari larutan NaCl 3,5% yang bersifatkorosif, sekaligus juga melindungi produk korosi(Fe

2O

3) atau karat yang sudah terbentuk

pada permukaan material.Disamping itu bahwa inhibitor Pendawa-

99 merupakan gabungan molekul/senyawamorpholin dan cycloheksilamin yang merupakansenyawa organik yang memiliki atom nitrogensehingga bersifat basa lemah. Jadi bila dalamlarutan ion Fe akan bersenyawa denganmorpholin dan cycloheksilamin membentuksenyawa kompleks dan menempel padapermukaan logam sehingga akan menambahlapisan pada permukaan logam makamengakibatkan kontak permukaan logamdengan larutan NaCl semakin bertambah kecilsehingga laju korosi akan bertambah kecil.

Pengaruh penembahan konsentrasiinhibitor blending juga mempengaruhikonsentrasi oksigen yang disebabkan karenaadanya inhibitor NaNO

2yang menyerap oksigen

sehingga jumlah oksigen akan berkurangsehingga akan mempengaruhi laju korosi,sedangkan inhibitor Pendawa 99-C berfungsimenaikkan pH dalam larutan sehingga kearahpH netral sehingga larutan tersebut tidak bersifatasam atau korosif. Karena bila dalam larutan pHsemakin kecil maka laju korosi akan lebih cepat.

Efektifitas Inhibisi (Proteksi) Inhibitor Blendingterhadap Laju Korosi pada Baja Karbon

Efektifitas inhibisi (proteksi) terhadap bajakarbondalamlarutanNaCl3,5%dariinhibitorblendingterhadapkonsentrasi dapatdilihat pada tabel3.


Tabel 3 : Data Efisiensi Inhibitor terhadap lajukonsentrasi inhibitor

No. Konsentrasi(%)

Efisiensi (%)Blending

1 0,01 48,792 0,02 49,843 0,03 51,614 0,04 51,915 0,05 53,116 0,06 65,857 0,5 95,83

Dari data menunjukkan bahwa denganbertambahnya konsentrasi inhibitor makaefektifitas inhibisi makin bertambah besar. Hal inidapat dilihat dalam tabel 3 diatas dan gambar 4.

Gambar 4 : Grafik Hubungan KonsentrasiInhibitor terhadap efisiensi inhibisi

Dari data tabel 3 dan gambar 4 diatasmenunjukkan bahwa dengan bertambahnyakonsentrasi blending maka efektifitas inhibisibertambah besar. Jadi dari grafik diatas dapatditurunkan persamaan garis :

Y = 12,978 Ln (x) + 99,878 untuk inhibitorBlending, R = 0,8758

Gambar 4 menunjukkan efektifitas inhibisimerupakan fungsi konsentrasi inhibitor. Makadari persamaan kita dapat menentukanefektifitas inhibisi yang diinginkan denganmenentukan konsentrasi inhibitor.

Struktur Makro dengan Foto DigitalPengamatan struktur makro dari gambar

yang diperoleh melalui foto digital dilakukanuntuk membandingkan penampakan struktursampel baja karbon sebelum dan setelahmengalami korosi. Dilihat dari sampel-sampelbaja karbon yang terkorosi, korosi selalu dimulai

dari bawah permukaan sampel yang dilarutkandalam larutan NaCl, hal ini disebabkankonsentrasi NaCl didasar larutan lebih besardibandingkan diatas dasar larutan, sehinggadaerah dasar larutan lebih korosif. Dari pinggiransampel baja karbon terjadi juga korosi, hal inidisebabkan adanya internal stres atauregangan. Daerah yang mengalami reganganakan bersifat anodik terhadap bagian metallainnya yang tidak mengalami regangan.

Bila dilihat foto korosi sampel tanpainhibitor lebih cepat mengalami korosi padapermukaannya, seperti terlihat pada gambar.Jenis korosinya adalah korosi merata.

Dilihat dari struktur makronya dengan fotodigital diperoleh kerusakan permukaan sampelbaja karbon yang direndam dalam larutan NaCl3,5%, dan untuk persentase permukaan sampelterkorosi tanpa inhibitor seperti tabel dibawah ini:

Tabel 4 : Luas permukaan Sampel (%) yangterkorosi tanpa inhibitor

LamanyaPerendaman

(hari)

PermukaanTerkorosi

(%)2 hari 26,44 %3 hari 40,48%5 hari 43,81%6 hari 48,70%7 hari 94,48%

Untuk foto makro sampel yang direndamdalam larutan NaCl 3,5% dapat dilihat semakinlama waktu perendaman, permukaan sampelbaja karbon semakin luas terkorosi.

Untuk inhibitor blending dengankonsentrasi 0,05% diperoleh foto makro sepertipada gambar 1 dapat dihitung luas permukaanterkorosi seperti tabel 5.

Tabel 5 : Luas Permukaan Sampel (%) yangterkorosidengan inhibitorBlending0,05%

LamayaPerendaman

(%)

PermukaanTerkorosi

(%)4 hari 8,69%6 hari 10,20%7 hari 11,2%


Sementara untuk konsentrasi Blending0,5% dihasilkan foto makro pada gambar 5.

Gambar 5 : Permukaan sampel baja karbonyang terkorosi dalam larutan NaCldengan penambahan inhibitorBlending 0,5%

Dari gambar 5 diatas dihasilkan luaspermukaan terkorosi pada tabel 6 dibawah ini :

Tabel 6 : Luas Permukaan Sampel (%) yangterkorosidengan inhibitorBlending 0,5%

LamayaPerendaman

(%)

PermukaanTerkorosi

(%)2 hari 0,02%4 hari 0,07%6 hari 0,14%7 hari 0,15%

Jadi dari hasil foto makro diperoleh hasilfoto makro untuk inhibitor blending denganvariasi konsentrasi. Foto sampel dilakukanterhadap sampel sebelum dan setelah pengujianinhibitor blending dilihat perkembangan korosiyang terjadi pada setiap sampel. Untuk jenisinhibitor yang sama dapat dilihat semakin tinggikonsentrasinya inhibitor maka korosi yang terjadimakin berkurang.

Dalam penelitian ini untuk konsentrasi0,5% diperoleh bahwa karat yang terjadi padapermukaan yang direndam selama 14 hari korosipermukaan hanya sedikit (kecil). Untuk inhibitorBlending korosinya hampir tidak terjadi korosipermukaannya.

Secara garis besar dari pengamatan fotomakronya untuk konsentrasi inhibitor 0,5%

didapatkan bahwa inhibitor tersebut bekerjadengan baik.

KESIMPULAN

Berdasarkan pengujian kehilangan beratyang dilakukan terhadap baja karbon ST 41dengan penambahan inhibitor blending sebesar0%, 0,01%, 0,02%, 0,03%, 0,04%, 0,05%,0,06%, dan 0,5% (%-w), maka dapatdisimpulkan sebagai berikut :1. Perendaman selama 2 hari memiliki laju

korosi paling tinggi dan tanpa inhibitor.2. Pada penambahan inhibitor dengan

konsentrasi 0%, 0,01%, 0,02%, 0,03%,0,04%, 0,05%, 0,06%, dan 0,5% (%-w),inhibitor blending laju korosi paling kecilberada pada konsentrasi 0,5%. Dengan hasilsebagai berikut :Laju korosi tanpa inhibitor = 7,8970 mpyLaju korosi Blending = 0,3893 mpy

3. Efektivitas inhibitor untuk menghambat lajukorosi pada baja karbon ST 41 dalam larutanNaCl 3,5% dengan konsentrasi 0,5% adalah95,83%.

4. Dari hasil pengamatan foto makro pada bajakarbon ST 41 yang mengalami korosi, jeniskorosinya adalah korosi sumuran (pitting).

DAFTAR PUSTAKA

Sastri, V.S, Corrosion Inhibitors; Principlesand Application. John Wiley & Sons,1998

F.W. Hewes, Cathodic Protection Theory andPractice, V. Ashworth and C.J.L.Booler, ed., wiley. England. 1986

I.L. Rozenfeld, Coorosion Inhibitor, McGraw-Hill, New York, 1981

Proceeding of the International Confrence onCorrosion Inhibitor, CorrosionInhibitor, National Association ofCorrosion Enginer, Houston, 1983

C.C. Nathan Corrosion Inhibitor, NACE,Texas, 1979

ASTM STANDARD G31-76, Standard TestMethod Laboratory CorrosionTesting of Metal, ASTM International,1984



DESAIN INTERKONEKSI TENAGA LISTRIK SISTEMMAHAKAM DENGAN SISTEM BONTANG MENGGUNAKAN

ANALISIS ALIRAN DAYA

IpniansyahDosen Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Samarinda

Jl. Ciptomangunkusumo Kampus Gunung Lipan Samarinda Telp. 0541 260355Email: [email protected]

AbstrakDesain interkoneksi tenaga listrik antara Sistem Mahakam dengan Sistem

Bontang dilakukan melalui jaringan transmisi 150 KV pada gardu induk (GI) Sambutandengan gardu induk (GI) Bontang sebagai kesatuan interkoneksi tenaga listrik SistemMahakam. Hasil perhitungan aliran daya menunjukkan bahwa interkoneksi tenagalistrik dapat meningkatkan suplai daya listrik antar sistem pada Sistem Mahakam darisemula 194,608 MW menjadi 236,137 MW atau kenaikan mencapai 21,34%. Kinerjasistem setelah interkoneksi tenaga listrik antara gardu induk (GI) pada SistemMahakam dengan gardu induk (GI) Bontang yang telah menjadi bagian kesatuaninterkoneksi tenaga listrik Sistem Mahakam menunjukkan bahwa aliran daya aktifdari arah GI Bontang menuju GI Sambutan, sedangkan daya reaktif dengan arahsebaliknya. Simulasi penambahan beban pada bus 45 (pada GI Sambutan) dengankenaikan beban sebesar 11,33% menunjukkan bahwa terjadi peningkatan suplai 8,76%dengan arah aliran daya aktif dari bus 55 (GI Bontang) menuju bus 23 (GI Sambutan),sedangkan arah aliran daya reaktif sebaliknya yaitu dari bus 23 (GI Sambutan) menujubus 55 (GI Bontang).

Kata kunci : Analisis, desain, interkoneksi, jaringan, transmisi.

PENDAHULUAN

Tenaga listrik atau energi listrik merupakankebutuhan yang mendasar bagi kehidupanmasyarakat saat ini. Hal ini dapat dilihat darimeningkatnya konsumsi energi listrik dantingginya permintaan akan sambungan baru.Oleh karena itu diperlukan sistem interkoneksitenaga listrik yang dapat memenuhipengusahaan dan keandalan tenaga listrik.Sistem interkoneksi tenaga listrik adalah suatucara modern untuk mensuplai tenaga listrik yangandal dan efisien. Dalam sistem ini yang palingberperan adalah bagian jaringan transmisi,karena jaringan transmisi tersebut digunakanuntuk menghubungkan antara pusat-pusatpembangkit listrik dengan pusat-pusat beban,sehingga adanya jaringan transmisi inilah makasistem interkoneksi tenaga listrik bisa terbentuk.Jaringan transmisi akan efisien dan efektif, jika

digunakan untuk mengubungkan antar pusatpembangkit listrik yang jauh. Sistim interkoneksitenaga listrik ini akan cocok untuk daerah operasitenaga listrik yang luas, dengan demikianinvestasi yang dibutuhkan akan sangat besarpula (Himawan, 2004).

Perencanaan interkoneksi tenaga listrikmelalui pengembangan jaringan transmisi padaprinsipnya adalah untuk menyalurkan tenagalistrik dari pusat-pusat pembangkit ke pusat-pusat beban. Besarnya daya listrik yangdisalurkan sebanding dengan level teganganyang tinggi dengan arus yang lebih kecil agarrugi-rugi teknis yang timbul pada saluran tetapberada pada batas yang wajar. Dengandemikian ukuran penghantar dapat diperkecilsehingga jaringan transmisi lebih ekonomiskarena tidak membutuhkan tiang atau menara


yang besar dan mahal. Penetapan jaringantransmisi harus memperhatikan faktor-faktortertentu yang berujung pada biaya minimum(least cost) dengan hasil paling optimal. Adapunfaktor-faktor yang saling terkait untukdipertimbangkan, yaitu antara lain besarnya dayayang akan disalurkan, panjang jaringantransmisi, besarnya beban yang akandisambungkan, daerah lintasan yang dilaluijaringan transmisi, konfigurasi saluran, sertalevel tegangan yang dipilih (RUKD Pemprov.Kaltim, 2007).

Berdasarkan pertimbangan biayaminimum tersebut, dapat dinilai apakah sistemketenagalistrikan perlu dihubungkan dengansistem lainnya atau tidak. Pada sistem yangkecil, seperti listrik desa yang memilikipembangkit kecil dan cukup memadai akantetapi jauh dari sistem yang besar, sebenarnyatidak membutuhkan interkoneksi ke sistem yangbesar tersebut karena tidak akan bernilaiekonomis. Penilaian secara baik terhadapsistem-sistem yang perlu tersambung ke sistemyang besar dengan jaringan transmisi yang layakakan memberikan keuntungan antara lainketersediaan tenaga listrik yang baik,kemudahan pengoperasian pembangkit karenapembangkit jenis diesel yang kecil dapat di-non-aktifkan, lebih ekonomis, karena sistempembangkit besar dapat dioperasikan padakapasitas maksimum yang berimplikasi terhadappengembalian biaya investasi yang lebih cepat,serta menekan penggunaan BBM (bahan bakarminyak) pada sistem pembangkit diesel kecil,pengoperasian sistem terpusat yangmemudahkan koordinasi dan pengawasan(RUKN, 2005).

Menurut data statistik (PT. PLN Persero,2005) tentang rasio elektrifikasi pada tahun 2005untuk Indonesia tercatat 59,0%, untuk daerahJawa-Bali 63,6%, sedangkan untuk Luar Jawa-Bali tercatat 51,1%. Diharapkan prakiraan rasioelektrifikasi pada tahun 2015 untuk Indonesiatercatat 77,3%, untuk daerah Jawa-Bali 80,4%,sedangkan untuk Luar Jawa-Bali 72,2%. Haltersebut mengindikasikan pada saat ini bahwajaringan transmisi yang ada di daerah termasukdi provinsi Kalimantan Timur temyata belummemadai, sementara pembangkit listrik yangada produksi daya listriknya cukup untukmemenuhi kebutuhan. Jadi, tersedianya saranajaringan transmisi yang memadai tersebutsangat penting karena pengelolaan energi listrikbisa dilakukan secara efisien dan optimal.

Provinsi Kalimantan Timur mempunyaipotensi energi yang cukup besar baik energi air,energi batubara maupun energi gas bumi, dimana potensi energi ini dapat dioptimumkanuntuk pengembangan ketenagalistrikan diKalimantan Timur (PT. PLN Persero, 2005).Pengembangan sistem interkoneksi tenagalistrik di Kalimantan Timur bisa dilakukan jikapertumbuhan pembangunan daerah sudahmenghendaki. Pembangunan sisteminterkoneksi tenaga listrik sekarang ini telahmenjadi pilihan dalam pembangunan kelistrikankhususnya pada ketenagalistrikan SistemMahakam di daerah provinsi Kalimantan Timur.

Fungsi utama sistem distribusi adalahmenghubungkan bulk power system (sistempembangkit & sistem transmisi) ke pelangganyang memerlukan layanan pada tegangan dibawah tegangan sistem transmisi dan subtransmisi. Sistem distribusi adalah bagian darisistem tenaga listrik yang secara langsungmemberikan kontribusi layanan kepadapelanggan. Interkoneksi antar sistem tenagalistrik dilakukan dengan tujuan untuk:1. Penggunaan bersama cadangan energi

sehingga dapat mengurangi kapasitaskebutuhan pembangkitan dan meminimisasibiaya invertasi yang diperlukan.

2. Perbedaan biaya produksi listrik antar sistemtenaga akan membuka kemungkinan untukmembeli atau menjual listrik.

3. Dapat mensuplai listrik hingga dekat padadaerah beban.(Casazza, 2003).

Plant pembangkit kecil yang diletakkandekat dengan beban biasanya dihubungkan kesistem sub transmisi atau distribusi secaralangsung. Interkoneksi antar sistem tenagabiasanya dilakukan pada level sistem transmisi.Sistem keseluruhan sedemikian rupa berisiberbagai sumber pembangkit dan beberapalapisan jaringan transmisi. Hal ini memberikanredudansi struktur derajat tinggi yangmemungkinkan sistem dapat mengabaikanketidaktentuan tanpa gangguan layanan kekonsumen (Kundur, 1994).

Secara teknis, interkoneksi dilakukandengan dasar alasan:1. Skala ekonomis. Dibandingkan dengan

beberapa generator pembangkit, satupembangkit besar akan jauh lebih mahaluntuk dibangun/dioperasikan.

2. Faktor beban, rasio energi aktual yangdikonsumsi oleh beban pada periode tertentudengan maksimum kebutuhan daya


3. Peningkatan keandalan sistem tenaga listrikmelalui penggabungan cadangan energiantar sistem tenaga listrik. (Meier, 2006).

Interkoneksi Sistem TransmisiPembangunan saluran transmisi

memerlukan perencanaan yang matang agarpenyaluran energi listrik dapat optimal.Perencanaan dalam pembangunan salurantransmisi daya listrik ini harusmempertimbangkan hal-hal yang meliputiperencanaan secara teknis, baik mekanismaupun elektris, dan ekonomis. Dengan adanyaperencanaan saluran transmisi daya listrik yangbaik diharapkan agar dalam pembangunansaluran transmisi dapat menjadi lebih optimalsehingga setelah saluran transmisi beroperasiuntuk menyalurkan daya listrik akan menjadiandal, efektif, dan efisien, serta aman bagilingkungan di sekitarnya.

Perencanaan saluran transmisi meliputibeberapa tahap yang sangat terkait antara satutahapan dengan tahapan atau bagian lainnya.Di antaranya adalah penentuan tegangan, danpemilihan jenis kawat konduktor.

Pemilihan Tegangan TransmisiAda beberapa metode yang dapat

digunakan dalam pemilihan tegangan kerjasistem. Namun, dalam tugas akhir ini hanyaakan menggunakan beberapa metode saja, yaitupenentuan tegangan berdasarkan perhitungandaya natural serta penentuan tegangan denganrumus empiris yang diformulasikan oleh AlfredStill [Hutauruk, T. S., 1996].

Untuk penentuan tegangan kerjaberdasarkan daya natural digunakan rumussebagai berikut:

(1)

di mana:V = teganganP

N= daya natural

Z0

= impedansi karakteristik

Sedangkan jika digunakan pendekatan rumusyang diformulasikan oleh Alfred Still:

(2)

atau :

(3)

di mana:l = panjang kawat dalam mil.

Pemilihan Jenis KonduktorKonduktor atau penghantar yang

digunakan dalam saluran transmisi dapat berupakawat tembaga tarikan, kawat aluminium tarikan,alloy (misal ACSR, AAAC, ACCR, ACFR, dll).Pemilihan jenis konduktor ini erat kaitannyadengan daya yang disalurkan, tegangan kerjasaluran, arus yang mengalir, serta rugi-rugi dayayang mungkin terjadi. Hal-hal yang pentingdalam pemilihan jenis konduktor adalah luaspenampang, berat, kekuatan mekanis, panjang,ketersedian konduktor yang ada di pasaran, jugaaspek ekonomis.

Perhitungan luas penampang konduktordapat dilakukan dengan beberapa cara, salahsatunya adalah dengan rumus berikut:

(4)

di mana:P = dayaV = teganganI = arusR = tahanan kawatcos ö = faktor dayaA = luas penampang konduktor

= tahanan jenis kawatL = panjang saluranP

L= rugi-rugi

Selain itu dapat juga digunakan rumuspendekatan untuk menentukan penampangkawat optimum, dengan memperhatikan faktor-faktor seperti biaya yang ekonomis, kapasitashantar kawat (faktor termis), pengaturantegangan, dan kuat tarik kawat [Hutauruk, T. S.,1996]. Persamaan yang diformulasikan untukpenampang kawat optimum adalah:

ρ

di mana :Im = arus maksimum

(5)


w = berat kawat per CM-foot(CM = Circular Mil) = 3,03 x 10-6 untuk kawat

tembagaA = penampang kawat dalam CM

Cf= 9 + 0,8459K= tahanan jenis kawat

K = fakor beban tahunan dalam persenC

c= harga kawat per pound

Ce

= harga energi per KwhF = biaya tetap tahunan, termasuk pajak-

pajak, asuransi, biaya modal, dandeprisiasi (kira-kira = 15% ) [Hutauruk, T.S., 1996].

Kapasitas hantar arus dari konduktor jugamerupakan faktor yang penting dalam pemilihanjenis konduktor. Rumus empiris untukmenghitung kapasitas hantar arus dariSCHURIG dan FRICK [Hutauruk, T. S., 1996],adalah :

ρ

(6)

di mana:I = arus kawat (amper)R = tahanan kawat (ohm/foot)A = luas permukaan kawat (inchi2/foot

panjang kawat)d = diameter kawat (inchi)t = kenaikan temperatur (oC).

Aliran Daya (Power Flow)Studi tentang aliran daya sangat penting

di dalam perencanaan perluasan sistem tenagalistrik. Tujuannya adalah untuk menggambarkanberoperasinya sistem yang ada dengan berbagaicara yang mungkin. Solusi aliran dayamemprediksi keadaan kelistrikan suatu jaringandengan kondisi beban yang tertentu. Hasil darisolusi aliran daya berupa besar dan suduttegangan untuk tiap titik (node). Besar teganganbus dan sudutnya didefinisikan sebagai variabelkeadaan sistem (system state variable) denganberbagai kuantitasnya seperti aliran daya aktifdan reaktif, aliran arus, jatuh tegangan, rugi daya,dan lain-lain.

Studi aliran daya didasarkan pada datasistem pembangkit dan beban dengan jaringanlistrik yang dideskripsikan dengan matrikadmitansi dari persamaan jaringan node sepertiberikut :

1 111 1 1

1

1

... ...

... ...... ... ... ... ...

.... ...

... ... ... ... ...... ...

... ...

i N

i ii iNi i

N Ni NNN N

I VY Y Y

Y Y YI V

Y Y YI V

I YV (7)

di mana :

iV : tegangan pada node ke i

iI : arus injeksi pada node ke i (sama denganjumlah semua arus cabang pada node ke i)

ijY : admitansi bersama di antara node ke i dannode ke j (sama dengan negatif dariadmitansi seri dari cabang yangmenghubungkan node i dan j)

admitansi-sendiri dari node ke isama dengan jumlah semuaadmitansi pada node ke i)

N : jumlah node pada jaringan: matrik admitansi node

1

N

ii iji

Y Y

:

N: jumlah

Y :

Biasanya data pembangkit dan bebandisajikan dalam format daya aktif dan reaktifpembangkit yang terjadwal pada nodepembangkit dan prediksi daya aktif dan reaktifyang diharapkan pada node beban.

Solusi persamaan jaringan di atas dapatdilakukan dengan menggunakan metodeNewton-Raphson. Pada metode ini, persamaanarus-tegangan dari jaringan diselesaikan dengandeskripsi koordinat kartesian dengan frameacuan (a,b). Jika semua generatordirepresentasikan dengan model transient orde4 ( ' , ' , ,d qE E ), maka persamaan teganganarmatur generator dapat dinyatakan dengan:

' 0 '.

' ' 0

d d dq

q q qd

E V IX

E V IX

(8)

Bentuk inversinya dinyatakan dengan:

'0 '1

. . ''' 0' . '

d d dq

dq dq dq dqq q qdd q

I E VX

I E VXX X

I Y E V (9)

Frame acuan (d,q) kemudian ditransformasi kesistem (a,b) menjadi:

-1'1

. . ''' . '

a a a

dq ab ab ab ab

b b ba b

I E V

I E VX X

TYT I Y E V (10)

dimana :


-1

2 2

2 2

0 'sin cos sin cos1. . .

' 0cos sin cos sin' . '

1/2. ' ' sin ' sin ' cos1.

' . ' ' cos ' sin 1/2. ' ' sin2

q

ab dq

dd q

d q q d

d q q d d q

a ab

ba b

X

XX X

X X X X

X X X X X X

g b

b g

Y TYT

(11)

Model jaringan untuk tiap generator dapatdinyatakan dengan :

.G G G LG G

L G L LL L

Y YI E

Y YI V(12)

Persamaan orde rendah dapat dinyatakandengan :

. .LL L L N N LG G Y V I I I Y E (13)

Dengan sumber Norton, maka dapat dinyatakandengan :

. .LL L L L N N LG G Y V I V I I Y E (14)

di mana : LL Y : fungsi d yang menyatakan bahwa

diagonal elemen matrik ini mengacupada generator dengan sudut dayayang didefinisikan oleh sub matrikpada Pers. (14). Elemen-elemen padasub matrik ini akan berubah terhadapwaktu yang menyatakan perubahansudut rotor generator.

LG Y : berisi semua sub matrik pada Pers.(14) di mana GE adalah vektor

'abE untuk masing-masing generator..

Solusi Pers. (14) dengan metode Newton-Raphson dinyatakan dengan :

. . 0L LG G L L LL L F V Y E I V Y V (15)

Iterasi Newton-Raphson dinyatakan dengan:

1

1i i i

L L L

L i

FV V F V

V(16)

Matrik Jacobian dinyatakan dengan:

LL L

L L

IFY

V V(17)


Perencanaan Interkoneksi Tenaga Listrik padaSistem Mahakam

Perencanaan interkoneksi tenaga listrikmelalui pengembangan jaringan transmisi padaSistem Mahakam seperti yang ditunjukkandalam Gambar 1, pada prinsipnya adalah untukmenyalurkan tenaga listrik dari pusat-pusatpembangkit ke pusat-pusat beban. Besarnyadaya listrik yang disalurkan sebanding denganlevel tegangan yang tinggi dengan arus yang lebihkecil agar rugi-rugi teknis yang timbul padasaluran tetap berada pada batas yang wajar.Dengan demikian ukuran penghantar dapatdiperkecil sehingga jaringan transmisi lebihekonomis karena tidak membutuhkan tiang ataumenara yang besar dan mahal.

Penetapan jaringan transmisi harusmemperhatikan faktor-faktor tertentu yangberujung pada biaya minimum (least cost)dengan hasil paling optimal.Adapun faktor-faktoryang saling terkait untuk dipertimbangkan, yaituantara lain:• besarnya daya yang akan disalurkan (akan

menentukan besarnya penghantar serta leveltegangan), panjang jaringan transmisi(menyangkut rugi-rugi teknis saluran)

• besarnya beban yang akan disambungkan(perlu sistem interkoneksi atau cukup sebagaisistem terpisah), daerah lintasan yang dilaluijaringan transmisi (sifat tanah, bentukpermukaaan bumi, faktor keamanan,kemudahan pemeliharaan, dan antisipasigangguan)

• konfigurasi saluran (sirkuit tunggal / ganda,menyangkut keandalan sistem), serta leveltegangan yang dipilih (ketersediaan dan hargapasar material listrik).

Berdasarkan pertimbangan biayaminimum tersebut, dapat dinilai apakah sistemketenagalistrikan perlu dihubungkan dengansistem lainnya atau tidak. Pada sistem yangkecil, seperti listrik desa yang memilikipembangkit kecil dan cukup memadai akantetapi jauh dari sistem yang besar, sebenarnyatidak membutuhkan interkoneksi ke sistem yangbesar tersebut karena tidak akan bernilaiekonomis.

Penilaian secara baik terhadap sistem-sistem yang perlu tersambung ke sistem yangbesar dengan jaringan transmisi yang layakakan memberikan keuntungan antara lain


ketersediaan tenaga listrik yang baik,kemudahan pengoperasian pembangkit karenapembangkit jenis diesel yang kecil dapat di-non-aktifkan, lebih ekonomis, karena sistempembangkit besar dapat dioperasikan padakapasitas maksimum yang berimplikasi terhadappengembalian biaya investasi yang lebih cepat,serta menekan penggunaan BBM (bahan bakarminyak) pada sistem pembangkit diesel kecil,pengoperasian sistem terpusat yangmemudahkan koordinasi dan pengawasan.

Sedangkan konsekuensi terhadappelaksanaan interkoneksi dengan jaringantransmisi antara lain:• sistem semakin besar menuntut kemampuan

perencanaan dan pengoperasian sistem yangtinggi

• keharusan pemasangan peralatan proteksiyang labih banyak untuk menekan hilangnyapembangkit maupun beban akibat gangguan

• jangkauan petugas monitoring jaringan danoperasi semakin luas yang berimplikasi pasalamanya perbaikan pada saat gangguan(durasi)

• tuntutan akan mutu dan pelayanan yang andal,efisien dan efektif, serta kebutuhan sistem danteknologi yang lebih tinggi dan mutakhir.

Gambar 1. Peta Kelistrikan PengembanganJaringan Transmisi 150 KV padaKelistrikan Sistem MahakamProvinsi Kalimantan Timur

Pemodelan Interkoneksi Tenaga Listrik padaSistem Mahakam dan Sistem Bontang

Perencanaan interkoneksi tenaga listrikantara Sistem Mahakam dengan SistemBontang merupakan pengembangan jaringan

transmisi 150 KV yang menghubungkan antaraSistem Mahakam dengan Sistem Bontang.

Pemodelan interkoneksi tenaga listrikpada Sistem Mahakam merupakanpengembangan jaringan transmisi 150 KV yangmenghubungkan antara gardu induk (GI) SistemMahakam dengan gardu induk (GI) SistemBontang sebagai kesatuan interkoneksi tenagalistrik Sistem Mahakam.

Pemodelan Interkoneksi GI Sistem Mahakam

Gambar2.ModelSistemMahakam14Mesin45Bus

Gambar3.ModelDesain InterkoneksiTenagaListrikpada GI Sambutan Sistem Mahakam


Tabel 1. Hasil Perhitungan Aliran Daya MetodeNewton-Raphson pada Model SistemMahakam dengan MenggunakanSimulink Model PSAT

Pemodelan Interkoneksi GI Bontang

Gambar 4. Model Sistem Bontang

Tabel 2. Hasil Perhitungan Aliran Daya MetodeNewton-Raphson pada Model SistemBontang dengan MenggunakanSimulink Model PSAT

Titik Lokasi Penyambungan Interkoneksi

Gambar 5. Model Desain Interkoneksi TenagaListrik pada GI Bontang


Pemodelan Interkoneksi Tenaga Listrik GI Sambutan dengan GI Bontang pada SistemMahakam Kalimantan Timur :

Gambar 6. Model Desain Interkoneksi Tenaga Listrik GI Sambutan dengan GI Bontang pada SistemMahakam

Tabel 3.Hasil Perhitungan Aliran Daya padaModel Desain Interkoneksi GISambutan dengan GI Bontang SistemMahakam dengan Metode Newton-Raphson Menggunakan SimulinkModel PSAT

Sambungan Tabel 3 :



Analisis Kinerja Sistem dalam DesainInterkoneksi Tenaga Listrik GI Sambutandengan GI Bontang pada Sistem Mahakam

Berdasarkan hasil perhitungan aliran dayametode Newton-Raphson dalam desaininterkoneksi tenaga listrik antara gardu induk (GI)Sambutan dengan gardu induk (GI) Bontangpada Sistem Mahakam, maka dapatmeningkatkan suplai daya listrik antar sistempada Sistem Mahakam dari semula 194,608 MWmenjadi 236,137 MW atau kenaikan mencapai21,34%.

Melalui simulasi pada desain interkoneksimodel Sistem Mahakam seperti diperlihatkandalam Tabel 3, di mana hasil simulasimenunjukkan arah aliran daya aktif dari bus 55(GI Bontang) menuju bus 23 (GI Sambutan),sedangkan aliran daya reaktif dalam arah yangsebaliknya yaitu dari bus 23 (GI Sambutan)menuju bus 55 (GI Bontang) seperti ditunjukkandalam Gambar 7 dan dalam Gambar 8.

Gambar 7. Grafik SimulasiAliran DayaAktif padaDesain Interkoneksi SistemMahakam

Gambar 8. Grafik Simulasi Aliran Daya Reaktifpada Desain Interkoneksi SistemMahakam

Analisis Kinerja Sistem dalam DesainInterkoneksi Tenaga Listrik GI Sambutandengan GI Bontang pada Sistem Mahakamdengan penambahan Beban pada GISambutan

Pada bahasan ini analisis dilakukanterhadap kinerja sistem dalam desaininterkoneksi tenaga listrik pada gardu induk (GI)Sambutan dengan gardu induk (GI) Bontangdengan mensimulasikan penambahan bebanpada bus 45 (pada GI Sambutan).

Simulasi yang dilakukan apabila terjadipenambahan beban pada bus 45 (pada GISambutan) yaitu sebesar 23,264 + j13,517 MVAseperti yang ditunjukkan dalam Tabel 4.

Tabel 4. Simulasi Hasil Perhitungan Aliran Dayadengan Penambahan Suplai di GIBontang dan Penambahan Beban di GISambutan pada Model DesainInterkoneksi GI Sambutan dengan GIBontang Sistem Mahakam denganMetode Newton-Raphson MenggunakanSimulink Model PSAT


Sambungan Tabel 4 :

Hasil simulasi tersebut yaitu dengankenaikan beban sebesar 11,33% menunjukkanbahwa terjadi peningkatan suplai 8,76% denganarah aliran daya aktif dari bus 55 (GI Bontang)menuju bus 23 (GI Sambutan), sedangkan arahaliran daya reaktif sebaliknya yaitu dari bus 23(GI Sambutan) menuju bus 55 (GI Bontang)seperti ditunjukkan dalam Gambar 9 danGambar 10.

Gambar 9. Grafik SimulasiAliran DayaAktif padaDesain Interkoneksi SistemMahakam dengan penambahanPusat Pembangkit Listrik danpenambahan beban pada bus 45 (GISambutan)

Gambar10. Grafik Simulasi Aliran Daya Reaktifpada Desain Interkoneksi SistemMahakam dengan penambahan PusatPembangkit Listrik dan penambahanbeban pada bus 45 (GI Sambutan)

KESIMPULAN

1. Desain interkoneksi tenaga listrik antaraSistem Mahakam dengan Sistem Bontangdilakukan melalui jaringan transmisi 150 kVpada gardu induk (GI) Sambutan dengangardu induk (GI) Bontang sebagai kesatuaninterkoneksi tenaga listrik Sistem Mahakam.Hasil perhitungan aliran daya menunjukkanbahwa interkoneksi tenaga listrik dapatmeningkatkan suplai daya listrik antar sistempada Sistem Mahakam dari semula 194,608MW menjadi 236,137 MW atau kenaikanmencapai 21,34%

2. Kinerja sistem setelah interkoneksi tenagalistrik antara gardu induk (GI) pada SistemMahakam dengan gardu induk (GI) Bontangyang telah menjadi bagian kesatuaninterkoneksi tenaga listrik Sistem Mahakammenunjukkan bahwa arah aliran daya aktif dariarah GI Bontang menuju GI Sambutan,sedangkan daya reaktif dengan arahsebaliknya. Simulasi penambahan bebanpada bus 45 (pada GI Sambutan) dengankenaikan beban sebesar 11,33%menunjukkan bahwa terjadi peningkatansuplai 8,76% dengan arah aliran daya aktif daribus 55 (GI Bontang) menuju bus 23 (GISambutan), sedangkan arah aliran dayareaktif sebaliknya yaitu dari bus 23 (GISambutan) menuju bus 55 (GI Bontang).


DAFTAR PUSTAKA

Casazza, Jack, 2003. Understanding ElectricPower System – An Overview of TheTechnology and Marketplace, JohnWiley & Sons, Inc.

Federico Milano., 2004. An Open Source PowerSystem Analysis Toolbox SystemAnalysis Toolbox. Member, IEEE.Paper Submitted to The IEEETransactions on Power Systems.November 2004.

Federico Milano., 2008. Power System AnalysisToolbox (PSAT): Quick ReferenceManual for PSAT, version 2.1.2.

Grigsby, Leonard L., 2006. Electric PowerGeneration, Transmission andDistribution – Electric PowerEngineering Handbook – SecondEdition, Taylor & Francis Group.

Hewitson, L.G., Mark Brown, RameshBalakhrishnan, 2004. Practical PowerSystem Protection, Linacre House,Jordan Hill – Oxford.

Himawan, lsa., 2004. Studi PerencanaanJaringan Interkoneksi SistemKelistrikan Provinsi Kalimantan Timurdengan Sulawesi TengahMenyongsong Tahun 2020. TugasAkhir. Jurusan Teknik Elektro FakultasTeknologi Industri. Institut TeknologiSepuluh Nopember Surabaya.

Hutauruk, T. S. “Transmisi Daya Listrik,” cetakankeempat, Erlangga, Jakarta, 1996.

Kadete, H., 1990. Lightning Protection ofElectronic Equipment, Switzerland.

Kundur., 1994. Power System Stability AndControl. McGraw-Hill, Inc.

Machowski, Jan, 1990. Power SystemDynamics and Stability, John Wiley &Sons.

Meier, Alexandra, 2006. Electric Power Systems– AConceptual Introduction, John Wiley& Sons.

Rencana Umum Ketenagalistrikan Daerah(RUKD) Provinsi Kalimantan TimurTahun 2007-2017., 2007. PemerintahProvinsi Kalimantan Timur.

Rencana Umum Ketenagalistrikan Nasional(RUKN) Tahun 2006-2026., 2005.Departemen Energi dan Sumber DayaMineral.

Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik2006-2015., 2005. PT. PLN (Persero).

Short, T.A, 2005. Electric Power DistributionEquipment and Systems, Taylor andFrancis-CRC.

Stevenson Jr., William D., 1996. Analisa SistemTenaga Listrik, Edisi IV. Erlangga.Jakarta.

Weeks, Walter L., 1976. Transmission andDistribution of Electrical Energy. Harper& Row Publisher, New York.

http://www.uclm.es/area/gsee/Web/Federico/psat.htm. Copyright (C) 2002-2010Federico Milano 2002-2010. PowerSystem Analysis Toolbox (PSAT),version 2.1.6. May 13, 2010. MatlabToolbox. September 28, ý2010.

http://www.plnkalselteng.co.id, Gardu Induk,diakses pada 26-11-2010.

http://www.mathworks.com. 1984-2010.Matlab 7.6.0 (R2008a). TheMathWorks, Inc. April 23, 2009.

http://www.uclm.es/area/gsee/Web/Federico/psat.htm. Copyright (C) 2002-2010Milano Federico., 2002-2010. PowerSystem Analysis Toolbox (PSAT),version 2.1.6. May 13, 2010. MatlabToolbox. September 28, ý2010.



PEMANFAATAN LIMBAH SABUT KELAPA DAN CANGKANGKEMIRI UNTUK PEMBUATAN BIOBRIKET

Mardhiyah NadirDosen Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Samarinda

Jl. Ciptomangunkusumo Kampus Gunung Lipan SamarindaEmail : [email protected]

AbstrakPemakaian bahan bakar fosil yang tinggi bisa berakibat terjadinya krisis bahan

bakar. Untuk itu perlu dikembangkan sumber energi alternatif guna menunjang lajupemakaian bahan bakar fosil. Sumber energi tersebut adalah biomassa dari limbahpertanian berupa bahan-bahan yang bisa diperbaharui. Penelitian ini bertujuan untukmemanfaatkan biomassa yang berupa cangkang kemiri dan sabut kelapa untukpembuatan biobriket, membandingkan kualitas antara biobriket hasil percobaan denganstandar kualitas biobriket dan menentukan komposisi optimum biobriket dari campuransabut kelapa dan cangkang kemiri. Penelitian ini terdiri dari tahap persiapan dan tahappembuatan biobriket yang meliputi karbonisasi, pengecilan ukuran, pencampuran danpencetakan biobriket. Tahap karbonisasi dilakukan dengan waktu karbonisasi selama1 jam dan laju alir udara 4,5 m/s. Komposi massa arang cangkang kemiri denganarang sabut kelapa (% m/m) divariasi yaitu 90:10, 80:20, 70:30, 60:40, dan 50:50dengan berat total campuran yaitu 100 gram. Analisis yang digunakan pada biobriketini adalah analisis proximate berupa kadar air, kadar abu, total karbon, zat terbang dannilai kalor. Hasil analisis dibandingkan dengan standar untuk pembuatan biobriket yaituSNI dari BSN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada perbandingan berat antaraarang cangkang kemiri dengan arang sabut kelapa yang memberikan nilai kalor tertinggiyaitu pada perbandingan 90:10 sebesar 6411 kal/gram dengan kadar air 8,34%, kadarabu 10,80%, zat terbang 33,35% dan total karbon 55,85%. Nilai kalor untuk semuakomposisi di atas standar SNI.

Kata kunci : Biobriket, biomassa , cangkang kemiri, sabut kelapa.

PENDAHULUAN

Pemakaian bahan bakar terutama bahanbakar fosil di dunia semakin meningkat seiringdengan semakin bertambahnya populasimanusia dan meningkatnya laju industridiberbagai negara di dunia. Untuk mengurangipemakaian bahan bakar fosil, maka perlu dicarisumber energi terbarukan. Salah satu alternatifyang bisa dikembangkan adalah energibiomassa. Kekayaan alam menjadipertimbangan utama konversi energi minyak,gas dan batubara ke biomassa. Biomassaadalah bahan organik yang dihasilkan melaluiproses fotosintesis, baik berupa produk maupunbuangan. Contoh biomassa antara lain tanaman,

pepohonan, rumput, ubi, limbah pertanian danlimbah hutan, tinja dan kotoran ternak.Selaindigunakan untuk tujuan primer seperti serat,bahan pangan, pakan ternak, minyak nabati,bahan bangunan dan sebagainya, biomassajuga digunakan sebagai bahan energi (bahanbakar).

Protokol Kyoto menentukan taget batasemisi gas rumah kaca untuk periode tahun 2008-2012 harus 12,5% lebih rendah dari batas tahun1999 (Kyoto-Protocol). Negara-negara diduniaberkomitmen untuk mengurangi emisi ataupengeluaran karbon dioksida dan lima gasrumah kaca lainnya untuk meminimasi


pemanasan global. Perlu upaya yang keras dariseluruh untuk mencapai target penguranganemisi tersebut, salah satunya adalahmengurangi penggunaan bahan bakar fosil padaindustri maupun kendaraan bermotor. Bahanbakar fosil tersebut diantaranya adalah BahanBakar Minyak (BBM) dan batubara digantidengan bahan bakar yang ramah lingkunganseperti gas, geothermal, biomassa, biodiesel,mikrohidro, fuel cell, solar sel dan nuklir.Kelebihan bioenergi, selain bisa diperbaharui,adalah bersifat ramah lingkungan, dapat terurai,mampu mengeliminasi efek rumah kaca, dankontinuitas bahan bakunya terjamin. Jenis – jenisbioenergi yaitu biodiesel, bioetanol, biogas danbiobriket.

Sabut kelapa dan cangkang kemiri adalahlimbah padat hasil berpotensi sebagai bahanbaku biomassa yang dapat menghasilkan energi.Sabut kelapa merupakan bagian yang cukupbesar dari buah kelapa, yaitu 35 % dari beratkeseluruhan buah. Sabut kelapa terdiri dari seratdan gabus yang menghubungkan satu seratdengan serat lainnya. Serat adalah bagian yangberharga dari sabut. Data statistik pada tahun2010 menyatakan bahwa jumlah produksi kelapamencapai 2.952.055 ton/tahun(www.regionalinvestment.com). Menurut Kowa(2009), tanaman kemiri tersebar hampir diseluruh wilayah Indonesia. Data statistik padatahun 2010 menyatakan bahwa jumlah produksikemiri mencapai 43.050 ton/tahun(www.regionalinvestment.com). Tingginyaproduksi kemiri dan kelapa merupakan tolok ukurtingginya produk samping yang dihasilkanberupa cangkang kemiri dan sabut kelapa masihterbatas sehingga diperlukan suatu prosespengolahan, salah satunya yaitu pembuatanbiobriket.

Subroto (2006) melakukan penelitiandengan membuat biobriket dari campuranbatubara, ampas tebu dan jerami. Beberapapenelitian banyak menggunakan biomassaseperti serbuk gergaji, sekam padi, tempurungkelapa dan tandan kosong kelapa sawit.Penelitian ini menggunakan campuranbiomassa berupa cangkang kemiri dan sabutkelapa . Disamping itu penggunaan campuranbiomassa ini adalah dimaksudkan untukmenjaga kontinuitas dari produk biobriket yangdihasilkan.

Biobriket merupakan sumber energi yangmemiliki potensi cukup besar di Indonesia. Saat

ini energi biomassa belum dimanfaatkan secaraoptimal. Biomassa termasuk bahan yangmudah terbakar karena kandungan volatilematter yang relatif tinggi namun waktu penyalaan(burning time) lebih pendek bila dibandingkandengan energi fosil (Anonim, 2007).

Pembuatan biobriket dapat memanfaatkansekam, bungkil jarak pagar tempurung kelapa,sabut kelapa dan cangkang kemiri sebagaibahan bakunya. Pemanfaatan limbah sebagaibahan bakar memberi tiga keuntungan langsung:meningkatan efisiensi energi secarakeseluruhan karena kandungan energi yangterdapat pada limbah cukup besar, menghematbiaya dan mengurangi keperluan akan tempatpenimbunan sampah.

Pemanfaatan limbah sebagai bahan bakaralternatif dapat dilakukan dengan teknologisederhana, yaitu densifikasi (pemadatan)sehingga diperoleh bahan bakar padat berupabriket dengan kualitas dan dimensi sesuai yangdikehendaki oleh pengguna. Gambar 1menyajikan berbagai contoh bentuk biobriketserta peralatan densifikasi yang digunakan.

Pengempa briket manual Pengempa briket mekanis

Berbagai bentuk dan jenis briket biomassa

Gambar 1 Contoh Bentuk Biobriket dan Alatyang Digunakan

Proses pembuatan biobriket meliputiempat tahap, yaitu pengeringan, penggerusan,pencampuran, dan pembentukan campuranmenjadi biobriket. Proses pembuatan biobriketdengan menggunakan biomassa melalui tahapyang berbeda. Biomassa tersebut biasanyamelalui tahap karbonisasi, namun ada jugabiomassa yang tanpa melalui proseskarbonisasi seperti pada Gambar 2.2 yangmenunjukkan diagram alir proses pembuatanbiobriket. Biomassa yang sering digunakan


tanpa melalui proses karbonisasi Misalnyaseperti serbuk gergaji dan sekam padi. Tahapkarbonisasi pada biomassa biasanya diperlukanuntuk menaikkan nilai kalor pada biomassa yangdigunakan.

Limbah

biomassa

Pengeringan

Sortasi

Penyeragaman

ukuran

Pengarangan/

karbonisasi

Penambahan

perekat

Pengadukan

Pengempaan

BiobriketA

A

Gambar 2 Prosedur pembuatan bio-briket

Densifikasi sederhana dilakukan dengancara mencampur biomassa (atau biomassayang telah diarangkan) dengan perekat laludikempa dengan alat kempa manual ataupunsemi mekanis, kemudian dijemur hingga kering.Briket yang diproduksi dengan mesin pengempamekanis selalu lebih padat dibanding briketdengan pengempa sederhana (manual atausemi mekanis). Mutu briket ditentukan oleh jenisbiomassa yang digunakan sebagai bahan baku,jumlah dan jenis perekat yang digunakan, sertatekanan pengempaan yang diberikan (Ningrum,2006).

Briket yang selesai dibuat kemudiandianalisa. Hasil analisa lalu di bandingkandengan standar kualitas untuk briket. Berikutadalah tabel standar kualitas briket yangdigunakan sebagai pembanding.

Tabel 1 Standar Kualitas Briket Arang MenurutSNI 01-6235-2000

No Jenis Uji Satuan Persyaratan1 Kadar air % 82 Bagian yang hilang

pada pemanasan% 15

3 Kadar abu % 84 Kalori Kal/gram Min 5000

Sumber : http://www.bsn.go.id

Umumnya yang digunakan sebagai bahanbakar adalah biomassa yang nilai ekonomisnyarendah atau merupakan limbah setelah diambilproduk primernya. Biomassa terutama dalambentuk kayu bakar dan limbah pertanianmerupakan sumber energi tertua (Anonim,2011). Biomassa berfungsi sebagai; penyediasumber karbon untuk energi, menurunkan emisipada tingkat yang rendah, mendorongpercepatan rehabilitasi lahan terdegradasi danperlindungan tata air dan penyedia berbagaivektor energi, baik panas, listrik atau bahan bakarkendaraan (Anonim, 2010).

Teknologi konversi biomassa menjadibahan bakar dapat dibedakan menjadi tiga yaitupembakaran langsung, konversi termokimiawidan konversi biokimiawi. Pembakaran langsungmerupakan teknologi yang paling sederhanakarena pada umumnya biomassa telah dapatlangsung dibakar. Beberapa biomassa perludikeringkan terlebih dahulu dan didensifikasiuntuk kepraktisan dalam penggunaan. Konversitermokimiawi merupakan teknologi yangmemerlukan perlakuan termal untuk memicuterjadinya reaksi kimia dalam menghasilkanbahan bakar. Sedangkan konversi biokimiawimerupakan teknologi konversi yangmenggunakan bantuan mikroba dalammenghasilkan bahan bakar (Anonim, 2010)

Indonesia sebagai negara kepulauan danberada di daerah tropis dan kondisi agroklimatyang mendukung merupakan penghasil kelapayang utama di dunia. Salah satu bagian yangterpenting dari tanaman kelapa adalah buahkelapa. Buah kelapa terdiri dari beberapakomponen yaitu kulit luar, sabut, tempurungkelapa, daging buah, dan air kelapa (Palungkun,2003).

Tabel 2 Komposisi Buah Kelapa

Bagian buah kelapa Jumlah berat (%)

Sabut 35

Tempurung 12

Daging buah 28

Air kelapa 25

Sumber : palungkun (2003)

Menurut Sukadarti (2010), sabut kelapa(eksokarp) terdiri dari bagian luar (epikarp) yang


tahan air dan bagian dalam (mesokarp).Mesokarp terdiri dari untaian serat vaskuler yangdisebut coir yang melekat pada jaringanparenkimatis (gabus). Komposisi kimia sabutkelapa secara umum disajikan dalam tabel 3.

Tabel 3 Komposisi Kimia Sabut Kelapa

Komponen Komposisi (%)Air terlarut 5,25Pektin 3,00Hemiselulosa 0,25Lignin 45,84Selulosa 43,44Abu 2,22

Sumber:http://www.hayleys-export.com/about/coirfibre

Sabut kelapa merupakan hasil samping,dan merupakan bagian yang terbesar dari buahkelapa, yaitu sekitar 35 persen dari bobot buahkelapa. Dengan demikian, apabila secara rata-rata produksi buah kelapa per tahun adalahsebesar 5,6 juta ton, maka berarti terdapatsekitar 1,7 juta ton sabut kelapa yang dihasilkan.Potensi produksi sabut kelapa yang sedemikianbesar belum dimanfaatkan sepenuhnya untukkegiatan produktif yang dapat meningkatkan nilaitambahnya (Prananta, 2011).

Gambar 3 Sabut Kelapa

Serat sabut kelapa, atau dalamperdagangan dunia dikenal sebagai coco fiber,coir fiber, coir yarn, coir mats, dan rugs,merupakan produk hasil pengolahan sabutkelapa. Secara tradisionil serat sabut kelapahanya dimanfaatkan untuk bahan pembuat sapu,keset, tali dan alat-alat rumah tangga lain.Perkembangan teknologi, sifat fisika-kimia serat,dan kesadaran konsumen untuk kembali kebahan alami membuat serat sabut kelapadimanfaatkan menjadi bahan baku industrikarpet, jok dan dashboard kendaraan, kasur,bantal, dan hardboard. Serat sabut kelapa jugadimanfaatkan untuk pengendalian erosi. Serat

sabut kelapa diproses untuk dijadikan coir fibersheet yang digunakan untuk lapisan kursi mobil,spring bed dan lain-lain (Anonim, 2008).

Tanaman kemiri tersebar hampir diseluruh wilayah Indonesia. Pemanfaatannyaselama ini hanya dijadikan sebagai bahan bakaruntuk memasak biji kemiri dan pengeringankemiri isi dengan sistem pengasapan, dibuang,dan sebagian kecil dijual. Potensi tempurungkemiri sesungguhnya cukup besar yaitumencapai 2/3 dari berat biji kemiri. Tempurungkemiri sebenarnya dapat langsung digunakansebagai bahan bakar namun akan kurangnyaman karena dapat menimbulkan asap cukuptebal (Darmawan, 2005).

Gambar 4 Cangkang Kemiri

Tempurung kemiri dapat diolah menjadiarang. Arang ini banyak sekali manfaatnya yaitusebagai sumber energi dalam bentuk arang danbriket arang, arang aktif, dan untuk memperbaikisifat tanah. Melalui proses pengarangan, asapyang dihasilkan dapat diambil dan dijadikanproduk cair (destilat) melalui proses kondensasiatau pengembunan. Destilat ini dapat digunakanuntuk penyubur dan membasmi hama penyakittanaman (Darmawan, 2005).

Hasil penelitian menunjukkan komposisipenyusun dari cangkang kemiri seperti yangdisajikan pada tabel 4 berikut ini.

Tabel 4 Komposisi Kimia Cangkang Kemiri

KomponenKadar (% dari berat

kayu)Holoselulosa (polisakarida)PentosanLigninEkstraktif : - Larut air dingin

- Larut air panas- Larut alkohol-benzena (1:2)- Larut NaOH 1%

Abu

49,2214,5554,461,966,182,69

17,148,73

Sumber : Anonim (2009)


Tambunan (2008), telah melakukanpenelitian terhadap cangkang kemiri mengenaikarakteristik pembakaran briket dari cangkangkemiri. Tabel 5 memperlihatkan hasil analisaterhadap cankang kemiri yang digunakan.

Tabel 5 Hasil Proximate Analysis dan Uji NilaiKalor

Cangkang KemiriKadar

Air(%)

Volatile(%)

Abu(%)

KarbonTerikat

(%)

Nilai Kalor(kalori/gram)

Non Karbonosasi 9,54 48,75 6,99 34,92 5.245,07

Karbonisasi 5,39 8,73 9,56 76,31 7.810,39

Sumber : Tambunan (2008)

Perekat adalah bahan yang dapatmerekatkan dua buah benda berdasarkan ikatanpermukaan. Kekutan perekatan dipengaruhi olehfaktor sifat perekatnya sendiri dan tingkatpenyesuaian antara jenis bahan perkat denganbahan yang direkatkan. Penggunaan perekat patimemiliki beberapa keuntungan, antara lain :harga murah, mudah pemakaiannya, dapatmenghasilkan kekuatan rekat kering yang tinggi.Namun perekat ini memiliki kelemahan, seperti: ketahanan terhadap air rendah, mudahdiserang jamur, bakteri dan binatang pemakanpati (Maarif, 2004).

Penambahan perekat dalam pembuatanbriket agar partikel saling berkaitan dan tidakmudah hancur. Ditinjau dari jenis perekat yangdigunakan, briket dapat dibagi menjadi : briketyang sedikit atau tidak mengelurakan asap padasaat pembakaran dengan perekat yangmengandung banyak zat pati dan briket yangbanyak mengeluarkan asap pada saatpembakaran dengan perekat tahan terhadapkelembaban tetapi selama pembakaranmenghasilkan asap.

Pengertian oksidasi disini lebih melihat darisegi transfer oksigen. Dalam hal transferoksigen, Oksidasi berarti mendapat oksigen danoksidator atau zat pengoksidasi adalah zat yangmengoksidasi zat lain. Dengan kata lainoksidator adalah yang memberi oksigen kepadazat lain (Anonim, 2004). Jadi KMnO

4berfungsi

sebagai pemberi oksigen atau memperbanyakoksigen di dalam biobriket agar biobriket lebihmudah terbakar.

Proximate adalah rangkaian analisis awaldalam pengujian suatu contoh. Analisisproximate adalah pengujian sampel yang terdiridari kandungan air (inherent moisture), zat

terbang (volatile matter), kandungan mineral(ash content) dan fixed carbon. Dalam analisisproximate ini tidak banyak kendala yang dihadapi,hanya ketelitian saat penimbangan yang dapatmempengaruhi perhitungan. Analisis proximateyang digunakan adalah analisis untukpenggunaan bahan baku berupa biomassa danberbeda dengan analisis proximate untukbatubara.


Variabel yang ditetapkan adalah temperaturpengeringan biobriket 60 – 70 oC dengan waktu12 jam, laju alir udara 4,5 m/s, waktu karbonisasi60 menit, massa tepung kanji 5 gram, volumeair 100 ml, volume KMnO

4sebanyak 5 ml dan

massa campuran 100 gram, sedangkan variabeltidak tetap adalah komposisi cangkang kemiridan sabut kelapa (% m/m) : 50/50 ; 60/40 ; 70/30 ; 80/20; 90/10

Prosedur kerja penelitian ini adalahpembuatan perekat dari tepung kanji, melakukankarbonasi, pembuatan biobriket denganmencampur cangkang kemiri dan sabut kelapadengan tepung kanji dengan komposisi tertentudan mencetak selanjutnya dianalisa.

Biobriket dianalisa proximate denganmengukur kadar air, kadar abu, kandungan zatterbang, total karbon dan nilai kalor.


Komposisi bahan baku merupakan salahsatu variabel yang berpengaruh pada pembuatanbiobriket. Biomassa yang digunakan untukpembuatan biobriket adalah cangkang kemiri dansabut kelapa. Variasi komposisi yang dibuatadalah perbandingan massa arang cangkangkemiri dan arang sabut kelapa.

Karbonisasi cangkang kemirimenggunakan alat karbonisasi dengan prinsipoksidasi parsial atau dengan menggunakanudara terbatas dimana waktu karbonisasi danlaju alir udara dijaga tetap. Sabut kelapadikarbonisasi dengan cara dibakar dan dipendamdi dalam tanah. Tabel 6 menunjukkan cangkangkemiri dan sabut kelapa yang belum melaluiproses karbonisasi diperoleh hasil analisa kalormasing–masing sebesar 4060 kal/gram dan2954 kal/gram. Setelah proses karbonisasi nilai


Bahan BakuKadar

Air(%)

ZatTerbang

(%)

KadarAbu(%)

TotalKarbon

(%)

NilaiKalor(kal/g)

Cangkangkemiri

5,89 46, 28 19,16 34,56 4060

SabutKelapa

13,26 67,62 5,78 26,6 2954

ArangCangkangkemiri

5,74 25,63 7,99 66,38 6305

Arang SabutKelapa

13,15 30,41 8,67 60,92 5663

Sumber : Hasil Analisis

Tabel 6 Analisis Bahan Baku Sebelum danSesudah Karbonisasi

kalor arang cangkang kemiri sebesar 6305 kal/gram dan arang sabut kelapa 5663 kal/gram.

Proses karbonisasi menyebabkan kadarair pada bahan menurun. Hal ini dikarenakan padasaat proses karbonisasi, kandungan uap air yangada pada bahan menguap. Namun uap air dariudara juga terserap karena porositas arangmenjadi tinggi. Akibatnya meskipun bahan telahmenjadi arang tetap terdapat uap air. Tabel 6hasil analisis kadar air pada cangkang kemiriyaitu 5,89% dan sabut kelapa yaitu 13,26%.Sedangkan setelah proses karbonisasi, kadar airturun yang mana arang cangkang kemiri menjadi5,74% dan arang sabut kelapa turun menjadi13,15%. Selisih penurunan kadar air yangdiperoleh sangat kecil. Hal ini disebabkanpenyimpanan bahan yang lama .

Proses karbonisasi juga menyebabkankadar zat terbang menurun (Padmawati, 2009).Pada tabel 6 hasil analisis kadar zat terbangpada cangkang kemiri yaitu 46,28% dan sabutkelapa yaitu 67,62% sedang setelah karbonasicangkang kemiri menjadi 25,63% dan sabutkelapa yaitu 30,41%. Pada karbonisasi sebagianzat terbang yang terkandung pada bahan berupalignin dan selulosa serta gas-gas sepertihidrogen, karbondioksida dan metan terurai.Meskipun kadar zat terbang menurun, tetapikarena karbonisasi belum sempurna sehinggamasih ada senyawa seperti CO, CO

2, H

2dan

CH4

yang tidak sempat menguap dan senyawatersebut masih menempel pada arang.

Kadar abu pada cangkang kemiri menurunsedangkan kadar abu pada sabut kelapamengalami kenaikan. Pada tabel 6 dimana hasilanalisis cangkang kemiri diperoleh kadar abusebesar 19,16% dan turun menjadi 7,99%.Sedangkan hasil analisis pada sabut kelapameningkat dari 5,78% menjadi 8,67%. Proseskarbonisasi sabut kelapa menyebabkan abu sisabercampur dengan arang sabut kelapa dantertinggal dalam sela-sela serat arang. Unsurmineral yang terkandung pada tanah juga ikutterbakar dan bercampur dengan arang.

Dari tabel 6 diperoleh hasil perhitungantotal karbon pada cangakang kemiri yaitu34,56% dan pada sabut kelapa yaitu 26,6%.Setelah proses karbonisasi diperoleh kadar totalkarbon pada arang cangkang kemiri yatu 66,38%dan pada arang sabut kelapa yaitu 60,92% tabel6. Total karbon pada bahan baku rendahdisebabkan kadar abu dan kadar zat terbangpada bahan baku tinggi. Sedangkan setelah

dikarbonisasi kadar abu dan kadar zat terbangmenurun sehingga dari segi kuantitas kadar totalkarbon meningkat.

Komposisi cangkang kemiri dan sabutkelapa dengan komposisi 90:10 (massacangkang kemiri/ massa sabut kelapa) yaitu8,34 % memiliki kadar air kecil dibandingkomposisi lainnya terlihat pada tabel 7. Hal inidikarenakan pada komposisi ini jumlah massadari cangkang kemiri lebih banyak dibandingdengan sabut kelapa. Kadar air pada biobriketini semuanya berada di atas standar dari SNImaksimum 8%..

Biobriket dari cangkang kemiri dan sabutkelapa memiliki zat terbang sangat tinggi. Selainitu, penambahan kanji sebagai perekat danpenambahan KMnO

4sebagai oksidator dan

penyuplai oksigen pada bio briket jugamenyebabkan kadar zat terbang lebih tinggi dari

Tabel 7 Hasil Analisis Proximate Biobriket dariCampuran Cangkang Kemiri danSabut Kelapa

Komposisi

Hasil AnalisisKadar

Air(%)

ZatTerbang

(%)

KadarAbu(%)

TotalKarbon

(%)

NilaiKalor

(kal/gram)

50 : 50 10,40 32,38 5,40 62,22 6155

60 : 40 9,67 31,63 6,87 61,5 621870 : 30 9,12 31,83 9,23 58,94 631580 : 20 8,85 32,04 9,66 58,3 632790 : 10 8,34 33,35 10,80 55,85 6411

SNI 8 15 8 - ≥ 5000

Sumber : Hasil Analisis


standar SNI yang dikeluarkan oleh BSN denganjumlah zat terbang 15%. Tabel 7 menunjukkanzat terbang yang kecil yaitu 31,63 % padakomposisi 60:40.

Kadar abu yang tinggi disebabkan olehpencampuran yang tidak merata antara arangdan perekat sehingga pada waktu pencetakan,ada perekat yang menggumpal. Perekatmenyebabkan bertambahnya zat yang dapatmenyebabkan residu pada biobriket, disampingadanya penambahan KMnO

4sehingga

menambah unsur oksida logam penyebabterbentuknya abu pembakaran. Tabel 7menunjukkan bahwa perbandingan komposisi50:50 kadar abunya optimum yaitu 5,40% .

Total karbon biobriket dipengaruhi olehkandungan karbon bahan baku dan proseskarbonisasi. Total karbon optimum padakomposisi 50:50 seperti tercantum pada tabel7. Jika karbonisasi sempurna maka zat ekstraktifmenguap sebanyak-banyaknya sehingga zatterbang yang tertinggal sedikit dan karbon terikatmeningkat.

Nilai kalori menunjukkan tingkatpemanasan yang dihasilkan dari bahan bakardalam hal ini yaitu biobriket dari campurancangkang kemiri dan sabut kelapa. Nilai kaloridari masing-masing perbandingan komposisiberada di atas nilai standar kalor dari SNIminimal 5000 kal/gram. Tabel 7 menunjukkannilai kalori yang optimum berada komposisi90:10 yaitu sebesar 6411 kal/gram. Hal inidikarenakan massa cangkang kemiri lebihbanyak dibanding dengan massa sabut kelapa .

KESIMPULAN

1. Kualitas biobriket yang terbaik adalah biobriketdengan komposisi 90:10 (masaa cankkangkemiri/ massa sabut kelapa) dengan nilaikalori tertinggi sebesar 6411 kal/gram; kadarair 8,34 % ; kadar abu 10,8 % ; zat terbang33,35% dan total karbon 55,85 %.

2. Nilai kalori yang diperoleh semua komposisimemenuhi standar SNI 01-6235-2000 dariBSN.

DAFTAR PUSTAKA

Deman, J.M., 1997, “Kimia Makanan EdisiKedua”, Bandung : Penerbit ITB

Darmawan, S., 2005, “Ragam ManfaatKemiri”,library.forda mof.org/libforda/data_pdf/1239. (diakses 24 juli 2011,14.00 wita)

Kowa, A., 2009, “Pembuatan Arang Aktiv dariCangkang Kemiri SebagaiAdsorben IonTimbal, Pb2+ pada Pengolahan AirLimbah”, Tesis, Jurusan MagisterPengajaran Kimia : Institut TeknologiBandung.

Maarif, S., 2004, “Pengaruh Penambahan ArangTempurung Kelapa dan PenggunaanPerekat terhadap Sifat-Sifat Fisika danKimia Briket Arang dari Arang serbukKayu Sengon”, Universitas GadjahMada, Yogyakarta.

Maryudiyanto, D.E. dan Bhakti, D.K.., 2009,“Pembuatan Biobriket Dari CampuranKulit Kacang Dan Serbuk GergajiSebagai Bahan Bakar Alternatif”, http://d i g i l i b . i t s . a c . i d / p u b l i c / I T S -undergraduate-10555-chapter1.pdf (08Juni 2011, 22.54 wita)

Mujdalipah, S., Hambali, E dan Armansyah,2007, “Teknologi Bioenergi”, Jakarta :Agro Media Pustaka

Ningrum, D.A.R., 2006. “Pengaruh PenambahanLimestone pada Pembuatan Biobriketdari Serbuk KayuAkasia”, TA, PoliteknikNegeri Samarinda

Padmawati, 2009, “ Pengaruh PenambahanKomposisi Biomassa pada ProsesPembuatan Briket Karbonisasi “,Mekanik Vol 2 No.2 Juli 2009 :Samarinda

Palungkun, R., 2003, “Aneka Produk OlahanKelapa”, Cetakan ke Sembilan, Jakarta: Penerbit Swadaya

Subroto, 2006, “Karakteristik PembakaranBiobriket Campuran Batubara, AmpasTebu dan jerami”, Prosiding MEDIAMESIN, Vol. 7, No. 2, Jurusan TeknikMesin Fakultas Teknik UniversitasMuhammadiyah Surakarta.



ANALISIS KESTABILAN PERALIHAN SISTEM TENAGALISTRIK MULTIMESIN (MODEL SEMBILAN BUS TIGA

MESIN)

RusdaDosen Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Samarinda

Jl. Ciptomangunkusumo Kampus Gunung Lipan Samarinda Telp. 0541 260355Email : [email protected]

AbstrakKestabilan sistem diartikan sebagai kemampuan sistem untuk kembali ke kondisi

normal setelah terjadi gangguan. Analisis sistem daya yang dianalisis adalah kestabilanperalihan karena menyangkut gangguan yang besar dan tidak mungkin menggunakanproses kelinearan. Untuk sistem yang besar dengan interkoneksi di dalamnya,gangguan pada salah satu titik bisa menyebabkan gangguan pada keseluruhan sistem.Supaya kestabilan bisa terjaga, maka diperlukan waktu pemutusan kritis untukmelindungi sistem secara keseluruhan maupun generator secara individu. Untukmenganalisis pengaruh dari gangguan hubung singkat tiga fasa simetris terhadapkestabilan sistem tenaga listrik multimesin digunakan studi aliran daya, admitansireduksi dan penentuan waktu pemutusan kritis menggunakan metode Runge Kuttaorde 4. Dengan melakukan simulasi menggunakan perangkat lunak Matlab akan dilihatunjuk kerja kestabilan suatu sistem tenaga listrik dengan contoh kasus sistem tenagalistrik Model Sistem sembilan Bus 3 Mesin. Hasil simulasi berbagai titik gangguanpada saluran transmisi atau bus GI terlihat bahwa hubung singkat pada bus generatorlebih berpotensi menyebabkan ketidak stabilan pada sistem.

Kata Kunci : Daya, interkoneksi, kestabilan, listrik, sistem, transmisi.

PENDAHULUAN

Apabila sistem tenaga listrik tersebutmengalami gangguan maka kemampuan darisistem untuk dapat bekerja normal kembalipada kondisi operasi dikenal dengan kestabilansistem tenaga listrik. Untuk pengoperasiansistem yang andal, perlu adanya analisismengenai kestabilan dari sistem kelistrikan.Kestabilan sistem tenaga listrik digolongkankedalam tiga jenis berdasarkan sifat danbesarnya gangguan yaitu: kestabilan peralihan,dinamis dan keadaan mantap (steady state).Kestabilan peralihan (transient stability),menyangkut kemampuan sistem untuk tetapdalam keadaan sinkron (stabil) setelah terjadigangguan yang besar, sedangkan kestabilandinamis dan steady state menyangkutperubahan daya secara lambat atau perlahan-lahan pada suatu sistem.

Terjadinya gangguan pada sistem tenagalistrik mengakibatkan terjadinya perubahanparameter-parameter listrik, antara laintegangan, arus, daya, kecepatan rotor, frekuensidan sudut daya. Untuk menganalisa perubahanparameter-parameter tersebut terhadaplamanya gangguan, dari awal terjadinyagangguan sampai sistem menjadi stabilkembali, dibutuhkan perhitungan kapangangguan tersebut diputuskan tanpa kehilangankeserempakan putaran generator. Selanjutnyadapat ditentukan waktu paling lama terjadinyasuatu gangguan yang masih dapat menstabilkansistem atau waktu pemutusan kritis (criticalclearing time).

Menurut Saadat (1999), masalah stabilitasberhubungan dengan kelakuan mesin sinkronsetelah gangguan. Untuk memudahkan analisa,


masalah kestabilan umumnya dibagi kedalamdua kategori-kestabilan steady state dankestabilan transien. Kestabilan steady statedidefinisikan sebagai kemampuan sistem tenagauntuk mencapai sinkronisasi kembali setelahterjadi gangguan kecil dan lambat sepertiperubahan daya secara bertahap.Pengembangan dari kestabilan steady statedikenal dengan kestabilan dinamis (dynamicstability). Kestabilan dinamis berhubungandengan gangguan kecil yang berlangsung lama.Kestabilan transien berhubungan denganpengaruh gangguan besar yang terjadi secaramendadak seperti hubung singkat, pemutusansaluran secara tiba-tiba atau pelepasan beban.Studi kestabilan transient diperlukan untukmemastikan bahwa sistem bisa menahankondisi transien setelah gangguan besar.

Menurut Kundur (1994) Stabilitas transienadalah kemampuan sistem tenaga untukmempertahankan kondisi sinkron ketikamengalami gangguan berat. Respon sistemyang dihasilkan melibatkan penyimpangan besarsudut rotor generator dan dipengaruhi olehhubungan non linier sudut daya. Stabilitastergantung pada keadaan awal dari sistemoperasi dan tingkat keparahan gangguan.

Unjuk sifat mesin sinkron yang terlihatpada Gambar 1 adalah tanggapan sudut rotoruntuk satu kasus stabil dan dua kasus tidakstabil. Kasus stabil (kasus 1), sudut rotor naikke sebuah nilai maksimum, kemudian menurundan berosilasi dengan amplitudo menurunsampai mencapai steady state. Pada kasus 2,sudut rotor terus meningkat saat sinkronisasihilang. Bentuk ini tidak stabil yang dinyatakansebagai ketidakstabilan ayunan pertama (firstswing). Pada kasus 3, sistem stabil pada ayunanpertama tetapi menjadi tidak stabil pada ayunanberikutnya akibat bertambahnya osilasi padakeadaan akhir.

Gambar1.Tanggapansudut rotorgangguantransient

Menurut (Grainger & Stevenson, 1994),kestabilan mesin majemuk pada dasarnyahampir sama dengan kestabilan satu mesin yangterhubung ke infinite bus. Namun perbedaaanyang mendasar ialah kompleksitas darikomputasi numerik akan meningkat denganmeningkatnya generator yang akan disimulasikan pada kestabilan transien.

Menurut Saadat (1999), langkah pertamadalam studi kestabilan transien adalah denganmula-mula menyelesaikan aliran daya danmenentukan magnitude tegangan mula-mulaserta sudut fasa.Arus mesin sebelum gangguandihitung dengan persamaan:

**

*

i

ii

i

i

V

jQP

V

SIi

i = 1, 2, 3, ...... m (1)

m = jumlah generatorV

i= tegangan terminal ke-i

Pi = daya aktif mesin-iQi = daya reaktif mesin-i

Tegangan sumber sebelum reaktansitransien dapat diperoleh dari persamaan berikut:

idii IjXVE '' (2)

Selanjutnya beban sistem diubah menjadiadmittansi ekivalen dengan menggunakanhubungan:

22

*

0

i

ii

i

ii

V

QP

V

Sy

(3)

Dari persamaan diatas kita mempunyaimodel m-bus generator yang dtambahkan ke n-bus sistem tenaga dengan jaringan ekivalenyang dirubah menjadi admittansi (Gambar 2).

Gambar 2. Jaringan yang diperluas (Grainger& Stevenson, 1994)


Titik (n + 1),(n + 2),…,(n + m) adalah bus inter-nal mesin. Matriks persamaan arus untukjaringan ini diberikan oleh persamaan:

busbusbus VYI (4)

Langkah kedua ialah matriks admittansidimodifikasi berdasarkan saat terjadi gangguanatau pun setelah gangguan. Untukmenghilangkan bus beban, matriks admittansipada persamaan di partisi. Tidak adanya arusyang masuk atau meninggalkan bus beban makaarus dalam baris ke-n adalah nol. Arus genera-tor dapat dinyatakan dengan vector Im dantegangan generator dan beban dinyatakanberturut-turut oleh vektor E’m dan Vn. Persamandalam bentuk submatriks menjadi:

'

0

m

n

tnm

nmnn

m E

V

YmmY

YY

I(5)

'

'1

1

mred

busm

mnmnnt

nmmmmm

mnmnnn

EYI

EYYYIYI

EYYV

(6)

Daya listrik keluaran dari setiap mesindapat dinyatakan dalam bentuk tegangan inter-nal mesin dengan persamaan persamaan:

iiei IES '** (7)

atau (8) iiei IEP '** Re

ijjmji YEI '

1Dengan (9)

Tegangan dan admittansi dinyatakandalam bentuk polar yaitu iii EE '' dan

iijij YY dan di substitusi harga Ii

daripersamaan diatas akan menghasilkan:

jiijijj

m

jiei YEEP

cos'

1

' (10)

jiijijj

m

jimi YEEP

cos'

1

'(11)

Menurut Stevenson (1994), persamaanayunan adalah persamaan yang mengaturgerakan rotor suatu mesin sinkron dalam studikestabilan.

)()(2

22puepum

s

PPdt

dH

(12)

ws = Kecepatan serempak dalam satuanlistrik

Pm (pu) = Daya Mekanik perunitPe (pu) = Daya elektrik perunit.

Jika persamaan diatas diekspresikandalam bentuk frekuensi f, dengan:

s = 2f (13)

Sehingga daya dinyatakan dalam satuan perunit:

puepum PPdt

d

f

H

2

2

(14)

Bila dinyatakan dalam derajat listrik maka :

em PPdt

d

f

H

2

2

0180

(15)

Terlihat bahwa persamaan tersebut adalahpersamaan diferensial orde-kedua yang dapatdituliskan sebagai dua buah persamaandiferensial orde-pertama sebagai berikut:

em

s

PPdt

dH

2(16)

sdt

d

(17)

dimana , sdan adalah menyangkut radian

listrik atau derajat listrik.Persamaan ayunan dengan redaman

diabaikan, untuk i mesin menjadi :

jiij

m

jijjimi

ii YEEPdt

d

f

H

cos1

''

2

2

0

(18)

Yij = elemen matriks admitansi busHi = konstanta inersia mesin i pada dasar

MVA(SB).

Jika HGI

adalah konstanta inersia mesin ipada rating MVA(S

GI), sehingga Hi diberikan oleh:

Gi

B

Gii H

S

SH (19)



Algoritma Analisis Kestabilan PeralihanPenentuan waktu pemutusan kritis pada

suatu sistem untuk studi kestabilan transientseperti disajikan pada Gambar 3, melaluibeberapa tahapan, sebagai berikut:

Gambar 3DiagramAlirAnalisisKestabilan Peralihan


Data Sistem Tenaga Listrik Sistem sembilanbus 3 mesin.

Data-data sistem kelistrikan disajikan padaTabel 1 s.d Tabel 4.

Tabel 1 Data Saluran Transmisi

No. busR1

(pu)X1

(pu)Y’/2(pu)

1 – 4 0,0000 0,0576 0,00002 – 7 0,0000 0,0625 0,00003 – 9 0,0000 0,0586 0,00004 – 5 0,0100 0,0850 0,08804 – 6 0,0170 0,0920 0,07905 – 7 0,0320 0,1610 0,15306 – 9 0,0390 0,1700 0,17907 – 8 0,0085 0,0720 0,07458 – 9 0,0119 0,1008 0,1045

Tabel 2 Data pembebanan

Nobus

Dayapembangkitan

Daya bebanKeterangan

MW MVAR MW MVAR

1 0 0 0 0 Slack bus2 163.0 6.7 0 0 Generator3 85 -10.9 0 0 Generator4 0 0 0 0 Bus beban5 0 0 125.0 50.0 Bus beban6 0 0 90.0 30.0 Bus beban7 0 0 0 0 Bus beban8 0 0 35.0 0 Bus beban9 0 0 0 0 Bus beban

Tabel 3 Data asumsi tegangan tiap bus

Nobus

Tegangan (E)(pu)

1 1.0402 1.0253 1.0254 1.0265 0.9666 1.0137 1.0268 1.0169 1.032


Tabel 4Data Pembangkit

Generator Xd’(pu) H(pu)1 0,0608 23,642 0,1198 6,43 0,1813 3,01

Analisis Hasil Simulsi Kurva Ayunan (swing)Untuk menganalisis kestabilan sistem,

dilihat perubahan perbedaan sudut rotor tiapgenerator dengan generator slack bus. Waktupemutusan kritis (critical clearing time) yangdipilih adalah waktu yang apabila gangguan itudiputuskan tidak akan mempengaruhi kestabilansistem atau tidak ada salah satu generator yanghilang sinkronisasinya.Apabila semua/salah satugenerator yang kehilangan sinkronisasinya atauada perbedaan sudut rotor salah satu generatoryang naik tak terbatas, sistem tersebut dikatakantidak stabil.

Hasil simulasi berupa perilakupembangkit-pembangkit dalam sistem setelahterjadi gangguan dalam bentuk respon sudutrotor. Waktu pemutusan kritis dan generatoryang mengalami gangguan berat bila terjadihubung singkat tiga fasa pada lokasi yangberbeda dapat dilihat pada Gambar 6 s.d gambar11.

Gambar 6 Perbedaan sudut rotor gangguanpada bus 1, 1-4 lepas

Gambar 6 Perbedaan sudut rotorgangguan pada bus 1, 1-4 lepas menunjukkangangguan hubung singkat yang terjadi pada zone1-4 dekat bus 1 waktu pemutusannya 0,100 detik

(6 putaran). Dengan pemutusan tersebut sistemcenderung stabil.

Sedangkan Jika gangguan diputuskanpada 0.2 detik (12 putaran) maka perbedaansudut rotor pada generator 2 dan 3 naik takterbatas sehingga dapat menyebabkangenerator tersebut kehilangan sinkronisasinyaseperti terlihat pada Gambar 7 berikut :



Gambar 8 Perbedaan sudut rotorgangguan pada bus 2, 2-7 lepas menunjukkangangguan hubung singkat tiga fasa yang terjadipada zone 2-7 dekat bus 2. Waktu pemutusankritisnya adalah 0,220 detik (12,2 putaran). Gen-erator yang mengalami gangguan berat adalah


generator 2, karena perbedaan sudut rotor gen-erator 2 yang naik tak terbatas, sedangkan gen-erator 3 cenderung stabil.


Gambar 9 Perbedaan sudut rotorgangguan pada bus 3, 3-9 lepas memperlihatkangangguan hubung singkat yang terjadi pada zone3-9 dekat bus 3 waktu pemutusannya 0,225 detik(13,5 putaran). Generator yang mengalamigangguan berat adalah generator 3. Sedanggenerator 2 cenderung stabil.

Gambar 10 Perbedaan sudut rotor gangguanpada bus 4,4-6 lepas

Gambar 10 Perbedaan sudut rotorgangguan pada bus 4,4-6 lepas menunjukkangangguan hubung singkat terjadi pada zone 4 -

6 dekat bus 4 waktu pemutusannya 0,256 detik(15,36 putaran).

Sedangkan Jika gangguan diputuskanpada 0.35 detik (21 putaran) maka perbedaansudut rotor pada generator 2 dan generator 3naik tak terbatas sehingga dapat menyebabkangenerator tersebut kehilangan sinkronisasinyaseperti terlihat pada Gambar 11 berikut :


KESIMPULAN

Dari analisis yang telah dilakukan makadapat disimpulkan bahwa :1. Model analisis ini dapat dipakai sebagai acuan

untuk menentukan kestabilan transien sistemtenaga listrik.

2. Letak gangguan hubung singkatmempengaruhi tingkat kestabilan padasistem. Hubung singkat pada bus generatorlebih berpotensi menyebabkan ketidakstabilan pada sistem, sehingga memilikiwaktu pemutusan relatif lebih cepat dari padahubung singkat pada bus beban.

3. Waktu pemutusan kritis tercepat jika terjadigangguan hubung singkat tiga fasa pasa padabus generator 1 yaitu 0.1 detik.

DAFTAR PUSTAKA

Anderson, P.M. and Fouad, A. A. 1977. PowerSistem Control and Stability. Vol-I. TheIowa State University. USA.


Cekdin, Cekmas. 2007. Sistem Tenaga Listrik.ANDI. Yogyakarta.

Darmawan, E. dan Nurdin, M. 1993. StudiStabilitas Peralihan Sistem TenagaMenggunakan Ekspansi Deret Taylor.Proseding Seminar Nasional KetigaTeknik Tenaga Listrik. ITB, Bandung.

Glover, J.D. and Sarma, M. 1987. Power SistemAnalysis and Design . PWS-KentPublishing Company. Boston.

Grainger, J.J. and Stevenson, W.D. 1994. PowerSistem Analysis. Mc Graw-Hill.Singapore.

Haque, M.H. 1994. Equal Area Criterion: anaxtension for multimachine powersystems. IEE Proc-Gener.Transm.Distrib., Vol 141, No. 3.

Kimbark, E.W. 1995. Power Sistem Stability.Volume I Elements of StabilityCalculations. A John Wiley & Sons, Inc.New York.

Kundur, P. 1994. Power Sistem Stability andControl. McGraw-Hill. New York.

Saadat, H. 1999. Power Sistem Analysis. WCB/Mc Graw-Hill. Singapore.

Sauer, P.W. and Pai, M.A. 1998. Power SistemDynamic and Stability. Prentice-Hall,Inc. New Jersey.

Stagg, G.W. and El-Abiad,A.H. 1968. ComputerMethods in Power System Analysis.McGraw-Hill. Kogakusha, Ltd.

Stevenson, W.D. 1994. Analisis Sistem TenagaListrik. Edisi ke-4. Erlangga. Jakarta.



PERAMALAN KEBUTUHAN ENERGI LISTRIKPROVINSI KALIMANTAN TIMUR DENGAN MENGGUNAAN

JARINGAN SYARAF TIRUAN

Cornelius SarriDosen Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Samarinda

Jl. Ciptomangunkusumo Kampus Gunung Lipan Samarinda Telp. 0541 260355Email: [email protected]

AbstrakEnergi listrik merupakan kebutuhan penggerak roda ekonomi suatu bangsa. Demikian

juga dengan Provinsi Kalimantan Timur komsumsi energi listrik setiap tahunnya meningkatsejalan dengan peningkatan pertumbuhan ekonomi masayarakat. Oleh karena ini diperlukansuatu rencana penyediaan kebutuhan energi. Penyediaan kebutuhan energi dapat dilakukandengan peramalan kebutuhan energi jangka panjang agar dapat menggambarkan kondisikelistrikan saat ini dan akan datang. Peramalan kebutuhan energi listrik Provinsi KalimantanTimur dapat dilakukan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan metodebacpropagation. Peramalan kebutuhan energi dengan menggunakan jaringan syaraf tiruandipengaruhi oleh kondisi sistem pembangkit, sistem distribusi tenaga listrik, kosumsi energilistrik, faktor ekonomi, faktor kependudukan dan rasio elektrifikasi. Data yang digunakan untukSimulasi adalah data sebenarnya, mulai tahun 2001 sampai dengan 2010. Hasil peramalankebutuhan energi Provinsi Kalimantan Timur dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan akhittahun studi (2020) tidaklah jauh berbeda dengan hasil RUKD Provinsi Kalimantan Timur. Hasilramalan untuk beban puncak dengan JST diperkirakan sebesar 935,55 MW sedangkan hasilRUKD sebesar 865 MW (perbedaan sekitar 7,54%). Energi terjual pada tahun 2020 diperkirakansebesar 6.712.820 MWh sedangkan hasil RUKD 4.421.000 MWh (perbedaan sekitar 34,14%).Jumlah pelanggan listrik pada tahun 2020 diperkirakan sebanyak 1.016.326 pelanggan,sedangkan hasil RUKD sebanyak 1.061.508 pelanggan (perbedaan sekitar 4,25%). Dayatersambung pada tahun 2020 diperkirakan sebesar 2.005,67 MVA sedangkan hasil RUKDsebesar 1941,73 MVA (perbedaan sekitar 3,18%).

Kata kunci : Energi listrik, jaringan, pelanggan, peramalan, syaraf tiruan.

PENDAHULUAN

Kebutuhan energi listrik mendudukiperanan yang sangat vital. Energi listrik bukansaja dibutuhkan hanya sekedar untuk memenuhikebutuhan hidup seperti penerangan dan hiburansaja, namun lebih dari itu, energi listrikdibutuhkan untuk menggerakkan rodaperekonomian. Tingkat pemakaian energi listrikperkapita sering dijadikan sebagai indikatortingkat kesejahteraan dan kemajuan masyarakatdi suatu negara disamping indikator pendapatanperkapita.

Dalam rangka penyelenggaraanpenyediaan energi listrik yang lebih merata danberkelanjutan, maka diperlukan suatu rencanapenyediaan kebutuhan energi listrik. ProvinsiKalimantan Timur dengan peningkatan akankebutuhan tenaga listrik yang terus meningkatmaka harus tahu secara tepat jumlahpermintaan kebutuhan energi listrik yang harustersedia sampai pada periode tertentu.Dibutuhkan peramalan kebutuhan energi listrikjangka panjang yang dapat memberi informasiakan kebutuhan energi listrik pada periode waktu


tertentu. Dengan demikian maka dalam periodewaktu tertentu dapat disediakan kebutuhanenergi listrik melalui perencanaan pengadaanpembangkit serta perangkat jaringannya.

Salah satu cara dalam meramalkankebutuhan energi listrik adalah denganmenggunakan Jaringan Syaraf Tiruan, jaringansyaraf tiruan adalah metode yang sudah cukupluas pemakainnya di berbagai bidang denganmemberi hasil yang memuaskan. Jaringansyaraf tiruan didefenisikan sebagai suatu sistempemrosesan informasi yang mempunyaikarakteristik menyerupai jaringan syarafmanusia. Jaringan syaraf tiruan tercipta sebagaisuatu generalisasi model matematis daripemahaman manusia. Jaringan syaraf tiruanmampu mengenali kegiatan dengan berbasispada data masa lalu.

Berdasarkan latar belakang yang telahdikemukakan, permasalahan dalam penelitianini dapat dirumuskan sebagai berikut :

Berapa nilai beban puncak, energi terjual,jumlah pelanggan dan daya tersambung ProvinsiKalimantan Timur hasil peramalan denganmenggunakan jaringan syaraf tiruan metodebackpropagation.

Tujuan dari penelit ian ini adalahterwujudnya hasil peramalkan kebutuhan energilistrik jangka panjang Provinsi Kalimantan Timuryang meliputi kondisi beban puncak, energiterjual, daya tersambung serta jumlah pelangganuntuk jangka waktu 10 tahun ke depan denganmenggunaan jaringan syaraf tiruan metodebackpropagation .

JST atau Artificial Neural Network (ANN)adalah bagian dari sistem kecerdasan buatan(Artificial Intelligence, AI) yang merupakan salahsatu representasi buatan dari otak manusiayang selalu mencoba untuk mensimulasikanproses pembelajaran pada otak manusiatersebut. Istilah tiruan atau buatan dimaksudkankarena jaringan syaraf ini diimplementasikandengan menggunakan program komputer yangmampu menyelesaikan sejumlah prosesperhitungan selama proses pembelajaran. ModelJST yang digunakan dalam penelitian perkiraankomsumsi energi listrik adalah Propagasi Balik(Backpropagation).

Backpropagation merupakan salah satudari metode Simulasi pada jaringan saraf,dimana ciri dari metode ini adalah meminimalkanerror pada output yang dihasilkan oleh jaringan.Dalam metode Backpropagation biasanya

digunakan jaringan multilayer. Sebagai contohpada Gambar 1 digambarkan jaringan dengansebuah hidden layer. Dalam jaringan, selainterdapat unit-unit input, unit-unit tersembunyi(hidden units) dan output, juga terdapat bias yangdiberikan pada unit-unit tersembunyi dan output.

Unit input akan dilambangkan dengan X,hidden unit dilambangkan dengan Z, dan unitoutput dilambangkan dengan Y. Sedangkanuntuk bobot antara X dan Z dilambangkandengan V dan bobot antara Z dan Ydilambangkan dengan w. Untuk bias, biasanyadipakai indeks 0 seperti terlihat pada Gambar 1.

Gambar 1. Jaringan Syaraf BackpropagationDengan Satu Hidden Layer

Seperti halnya jaringan syaraf yang lain,pada jaringan backpopagation Simulasidilakukan dalam rangka perhitungan bobotsehingga pada akhir Simulasi akan diperolehbobot-bobot yang baik. Selama proses Simulasi,bobot-bobot diatur secara iteratif untukmeminimumkan error (kesalahan) yang terjadi.Error (kesalahan) dihitung berdasarkan rata-ratakuadrat kesalahan (MSE).

Dalam backpropagation, fungsi aktivasiyang dipakai harus memenuhi beberapa syaratyaitu: kontinu, terdifferensial dengan mudah danmerupakan fungsi yang tidak turun. Salah satufungsi yang memenuhi ketiga syarat tersebutsehingga sering dipakai adalah fungsi sigmoidbiner yang memiliki range (0,1).


dengan turunan

Grafik fungsinya tampak pada Gambar 2

Gambar 2. Grafik fungsi sigmoid

Simulasi backpropagation meliputi 3 fase.Fase pertama adalah fase maju. Pola masukandihitung maju mulai dari layar masukan hinggalayar keluaran menggunakan menggunakanfungsi aktivasi yang ditentukan. Fase keduaadalah fase mundur. Selisih antara keluaranjaringan dan target yang diinginkan merupakankesalahan yang terjadi.Kesalahan tersebutdipropagasikan mundur, dimulai dari garis yangberhubungan langsung dengan unit unit di layerkeluaran. Fase yang ketiga adalah modifikasibobot untuk menurunkan kesalahan yang terjadi.Ketiga fase tersebut diulang-ulang terus hinggakondisi penghentian dipenuhi. Umumnya kondisipenghentian yang dipakai adalah jumlah iterasiatau toleransi kesalahan. Iterasi akan dihentikanjika jumlah iterasi yang dilakukan sudah melebihijumlah maksimum yang ditetapkan, atau jikakesalahan yang terjadi sudah lebih kecil daribatas toleransi yang diijinkan.


Peramalan kebutuhan energi listrik provinsiKalimantan Timur membutuhkan variabel-variabel yang mempengaruhi peramalan denagnmenggunakan jaringan syaraf tiruan. Variabel-variabel tersebut adalah :1. Variabel Kelistrikan

- Data Pembangkit (daya terpasang, dayamampu, beban puncak, energi produksi)

- Data Sistem Distribusi (panjang JTM,panjang JTR, Jumlah Gardu Distribusi,Daya terpasang gardu distribusi)

- Data Energi terjual- Data Jumlah Pelanggan- Data Daya Tersambung

2. Variabel Eknomi- Produk Domestik Bruto (PDRB)/Kapita

Provinsi Kalimantan Timur- Pertumbuhan PDRB

3. Kependudukan (jumlah penduduk dan jumlahkepala keluarga)

4. Rasio Elektrifikasi

Simulasi perkiraan kebutuhan energi listrikdengan JST dilakukan dengan menggunakanprogram MATLAB7 melalui langkah-langkahsbb.:a. Menyusun Training Set Data (TSD) berupapasangan data target dan data masukan sepertidalam Tabel 1 untuk target beban puncak, Tabel2 untuk target sektor rumah tangga, Tabel 3untuk target sektor Industri, Tabel 4 untuk targetsektor bisnis dan Tabel 5 untuk target sektorumum berikut ini :

Tabel 1. Data masukan dan Data Target Simulasi JST (Target Beban Puncak)


Tabel 2. Data masukan dan Data Target Simulasi JST (Target Sektor Rumah Tangga)

Tabel 3 Data masukan dan Data Target Simulasi JST (Target Sektor Industri)

Tabel 4 Data masukan dan Data Target Simulasi JST (Target Sektor Bisnis)


Tabel 5 Data masukan dan Data Target Simulasi JST (Target Sektor Umum)

b. Membuat Jaringan (Network).Disain JST dibuat dengan 3 buah lapisan,dimana pada lapisan pertama sebagai inputlayer, kedua sebagai hiden layer dan ketigasebagai output layer. (Gambar 2).

c. Melakukan Pembelajaran Jaringan.d. Melakukan simulasi menggunakan JST

dengan masukan baru, dimana masukanbaru tersebut merupakan data proyeksi darifaktor yang mempengaruhi perkiraankomsumsi energi listrik mulai tahun 2010sampai dengan 2020.

e. Diperolehnya hasil keluaran perkiraankebutuhan komsumsi energi listrik tahunkabupaten Kutai Kartanegara tahun 2011-2020. Selama pembelajaran dalam simulasi,JST terus merubah nilai bobot (weight)sampai nilai error yang dihasilkan kurang atausama dengan 10-5.

Gambar 2. Arsitektur Jaringan untuk peramalantarget Beban Puncak


Simulasi dilakukan berulang-ulang denganmerubah besar hiden layer sampai diperolehsuatu bentuk bahwa Simulasi sudah berhasilmengenal pola target data keluaran denganmelihat grafik Simulasi. Simulasi dimulai denganjumlah node hiden kecil. Sebagai tanda bahwadata masukan sudah mengenal data target darihasil Simulasi yaitu dengan melihat grafikhubungan antara data tahun Simulasi dengantarget keluaran. Dalam Gambar 3 diperlihatkangrafik hubungan antara tahun Simulasi dengantarget keluaran beban puncak dengan 39 nodehiden.

Gambar 3. Grafik hasil Simulasi dengan JSTdengan target beban puncak


Dengan selesainya Simulasi selanjutnyaadalah peramalan kebutuhan energi dimulai daribeban puncak, Energi Terjual, Jumlah Pelanggandan daya Tersambung untuk tahun 2011 sampaitahun 2020 dengan menggunakan program hasilSimulasi.

a. Beban Puncak

Berdasarkan data dari PLN WilayahKalimantan Timur serta dari Bapan PusatStatistik (BPS) Provinsi Kalimantan Timur, makadengan menggunakan jaringan syaraf tiruanmaka didapat hasil peramalan besarnya bebanpuncak seperti pada Tabel 6. Dari hasilperamalan dengan menggunakan jaringansyaraf tiruan, maka dilihat bahwa pertumbuhanrata-rata beban puncak dari tahun 2011 s/d 2020sebesar 7,82%,

Tabel 6 Hasil peramalan serta pertumbuhanBeban Puncak Provinsi KalimantanTimur tahun 2011 s/d 2020

Pertumbuhan tertinggi terjadi dari tahun2018 s/d 2019 sebesar 12,83% danpertumbuhan terendah adalah dari tahun 2010-2011 sebesar 0,4%. Pada hasil peramalanbeban puncak sistem kelistrikan ProvinsiKalimantan Timur sebesar 935,55 MW.

b. Energi TerjualHasil peramalan energi terjual sistem

kelistrikan provinsi kalimantan timur denganmenggunakan jaringan syaraf tiruan tahun 2011sampai dengan tahun 2020 seperti pada Tabel 7.

Tabel 7 Hasil Peramalan Energi Terjual (MWh)Provinsi Kalimantan Timur Tahun 2011s/d 2020

Hasil ramalan kemudian disatukan dalamTabel 3 menurut energi terjual. Jika dilihat darihasil peramalan tahun 2020, maka sektor rumahtangga merupakan sektor yang paling besaruntuk energi terjual sebesar 3.999.600 MWhatau 59,45 % dari total energi terjual provinsikalimantan timur. Kemudian menyusul sektorumum sebesar 1.136.700 MWh atau 16,93 %dari total energi terjual seterusnya sektor bisnissebesar 1.057.800 MWh atau sebesar 15,76 %dari total energi terjual. Dan yang paling keciladalah sektor industri sebesar 525.500 MWhatau sebesar 7,83 % dari total energi terjual.

c. Jumlah PelangganHasil peramalan jumlah pelanggan listrik

provinsi kalimantan timur dengan menggunakanjaringan syaraf tiruan dari tahun 2011 sampaidengan tahun 2020 seperti pada Tabel 8.

Tabel 8 Hasil Peramalan Jumlah PelangganListrik Provinsi Kalimantan TimurTahun2011 s/d 2020


Hasil peramalan dengan menggunakan jstmenunjukkan bahwa Jumlah pelanggan listrikprovinsi kalimantan timur masih didominasi olehpelanggan sektor rumah tangga. Pada tahun2011 jumlah pelanggan sebanyak 460.400pelanggan atau sebesar 90,26 % dari totalpelanggan listrik provinsi kalimantan timur,meningkat menjadi 892.200 pelanggan padatahun 2020 atau sebesar 87,79 % dari totalpelanggan. Kemudian disusul oleh pelanggansektor bisnis atau usaha yang pada tahun 2011sebanyak 31.784 pelanggan meningkat menjadi62.396 pelanggan atau sebesar 6,14 % dari totalpelanggan.

d. Daya TersambungHasil peramalan daya tersambung sistem

kelistrikan provinsi kalimantan timur denganmenggunakan jaringan syaraf tiruan dari tahun2011 sampai dengan tahun 2020 seperti padatabel 9.

Seperti halnya dengan energi terjual danjumlah pelanggan, maka pada daya tersambungsektor rumah tangga juga menduduki peringkatpertama. Pada tahun 2020 daya tersambung

Tabel 10.Hasil Peramalan dengan JST dan Hasil RUKD Provinsi Kalimantan Timur Tahun 2011 s/d2020

Beban

Puncak

JST

Beban

Puncak

RUKD

Energi

Terjual

JST

Energi

Terjual

RUKD

Jumlah

Pelanggan

JST

Jumlah

Pelanggan

RUKD

Daya

Tersambung

JST

Daya

Tersambung

RUKD

(MW) (MW) MWh MWh (MVA) (MVA)

2011 445.32 441.00 2,382,381 2,140,000 510,106 506,279 838.394 874.039

2012 453.07 481.00 2,906,492 2,341,000 572,689 550,144 910.696 1,023.275

2013 478.24 512.00 3,173,003 2,528,000 596,307 598,099 1,006.726 1,190.371

2014 515.28 577.00 3,560,044 2,853,000 619,039 648,873 1,102.459 1,273.442

2015 561.85 619.00 3,883,895 3,061,000 665,347 704,289 1,205.238 1,364.657

2016 629.10 661.00 4,341,056 3,323,000 704,015 764,441 1,322.519 1,461.384

2017 693.32 708.00 4,811,867 3,559,000 740,832 830,359 1,411.847 1,567.396

2018 758.76 757.00 5,460,608 3,811,000 837,394 900,491 1,574.338 1,681.178

2019 856.09 808.00 5,941,399 4,126,000 930,960 977,303 1,781.899 1,805.631

2020 935.55 865.00 6,712,820 4,421,000 1,016,326 1,061,508 2,005.670 1,941.730

Tahun

Tabel 9. Hasil Peramalan Daya Tersambung(KVA) Provinsi Kalimantan TimurTahun2011 s/d 2020

sektor rumah tangga sebesar 903.220 KVAsebesar 45,03 % dari total daya tersambungprovinsi kalimantan timur, kemudian sektorBisnis dengan kapasitas 484.580 KVA atausebesar 24,16 %, menyusul sektor Umumdengan kapasitas 426.870 KVA atau sebesar21,28 % dari total daya tersambung, sedangkanyang paling kecil adalah sektor Industri dengankapasitas 188.980 KVAatau sebesar 9,42 % daritotal kapasitas daya tersambung. Hasilperamalan beban puncak dengan jaringan syaraftiruan jika dibandingkan dengan hasil RUKD

Provinsi Kalimantan Timur menunjukkan hasilyang tidak jauh berbeda. Beban puncak padatahun 2020 sebesar 935,55 MW sedangkan hasilRUKD sebesar 865 MW, perbedaan sekitar 7,54%. Hasil peramalan energi terjual seperti dalamTabel 10 dengan menggunakan jaringan syaraftiruan jika dibandingkan dengan hasil RUKDmaka pada tahun 2020 terjadi selisih dari hasilyang dicapai. Jika dengan menggunakan JSTmaka pada tahun 2020 energi terjual sebesar6.712.820 MWh sedangkan hasil dari RUKDadalah 4.421.000 MWH.


Total pelanggan listrik Provinsi KalimantanTimur pada tahun 2011 sebanyak 510.106pelanggan dan meningkat menjadi 1.016.326pelanggan pada tahun 2020. Sedangkan hasilperkiraan jumlah pelanggan menurut RUKDseperti dalam Tabel 6 menunjukkan jumlahpelanggan pada tahun 2011 sebanyak 506.279pelanggan meningkat menjadi 1.061.508pelanggan pada tahun 2020.

Jika dibandingkan antara hasil peramalandengan menggunakan jaringan syaraf tiruan danhasil RUKD seperti dalam Tabel 6 terdapatselesih pada pertumbuhan setiap tahun. Hasilperamalan dengan menggunakan JST kapasitasdaya tersambung provinsi kalimantan timurtahun 2020 sebesar 2.005,670 MVA, sedangakanpada hasil RUKD kapasitas daya tersambungpada tahun 2011 sebesar 874,039 MVAmeningkat menjadi 1.941,73 MVA pada tahun2020.

KESIMPULAN

Dari hasil peramalan denganmenggunakan jaringan syaraf tiruan metodebacpropagation maka diperoleh hasil peramalansebagai berikut :1. Beban puncak sistem kelistrikan Provinsi

Kalimantan Timur pada tahun 2020diperkirakan sebesar 935,55 MW lebih besarjika dibandingkan dengan hasil RUKD yaitusebesar 865 MW (perbedaan sekitar 7,54%)

2. Energi terjual sistem kelistrikan ProvinsiKalimantan Timur pada tahun 2020diperkirakan sebesar 6.712.820 MWh lebihbesar jika dibandingkan dengan hasil RUKDyaitu sebesar 4.421.000 MWh (perbedaansekitar 34,14%).

3. Jumlah pelanggan listrik sistem kelistrikanProvinsi Kalimantan Timur pada tahun 2020diperkirakan sebanyak 1.016.326 pelangganlebih kecil jika dibandingkan dengan jumlahpelanggan hasil RUKD yaitu sebanyak1.061.508 pelanggan (perbedaan sekitar4,25%).

4. Daya tersambung sistem kelistrikan ProvinsiKalimantan Timur pada tahun 2020diperkirakan sebasar 2005,67 MVA lebihbesar sedikit jika dibandingkan dengan hasilRUKD yaitu sebesar 1941,73 MVA(perbedaan sekitar 3,18%).

DAFTAR PUSTAKA

Anonim, 2001, Rencana Umum KetenagaListrikan Daerah Provinsi KalimantanTimur, Dinas Pertambangan danEnergi Provinsi Kalimantan Timur,Samarinda.

Anonim, 2008, Statistik 2007 Listrik untukKehidupan Yang Lebih Baik, PLN(Persero) Wilayah Kalimantan Timur,Balikpapan.

Anonim, 2010, Rencana Penyediaan TenagaListrik 2009-2019, PLN (Persero)Wilayah Kalimantan Timur, Balikpapan.

Anonim, 2010, Statistik 2009 Listrik untukKehidupan Yang Lebih Baik, PLN(Persero) Wilayah Kalimantan Timur,Balikpapan..

Anonim, 2011, Kalimantan Timur Dalam Angka2010, Badan Pusat Statistik Provinsikalimantan Timur, Samarinda.

Desiani, A, dan Arhami, M. 2006. KonsepKecerdasan Buatan. Andi.Yokyakarta.

Gunadi, K., dan Iksan, P,. 2001. Jaringan SarafTiruan Sebagai Alternatif untukPenyelesaian Travelling SalespersonProblem. Jurnal Informatika Vol. 2, No.1, : 30 - 32

Gupta, C. 2006. Implementation of BackPropagation Algoritma (of neuralnetwork) In VHDL. Department OfElectronics and CommunicationEngineering Thapar Institute ofEngineering & Technology, (DeemedUniversity), Patiala- India.

Halim, S., Wibisono, A.M. 2000. PenerapanSyaraf Tiruan untuk Peramalan. JurnalTeknik Industri Vol.2, hal 106-114.

Hermawan, A. 2006. Jaringan Saraf TiruanTeori dan Aplikasi. Andi. Yogyakarta

Kuncoro, A.H dan Dalimi, R. 2005. AplikasiJaringan Syaraf Tiruan UntukPeramalan Beban Tenaga ListrikJangka Panjang Pada SistemKelistrikan Di Indonesia. JurnalTeknologi, Edisi No. 3. Tahun XIX: 211-217

Kusumadewi, S. 2004. Membangun JaringanSyaraf Tiruan Menggunakan MATLAB& EXCEL LINK. Graha Ilmu.Yogyakarta.


Muis, S. 2006. Teknik Jaringan Syaraf Tiruan.Graha Ilmu.Yokyakarta

Purnomo, H.P, dan Kurniawan, A. 2006.Supervised Neural Networks danaplikasinya. Graha Ilmu. Yogyakarta.

Purnomo, M., dan Ardianto. 2003. PeramalanBeban Jangka Pendek Secara Real-Time Di pertamina UP-VI BalonganDengan Menggunaka MetodaFunctional Link Network. Java Journalof Electrical and ElektronicsEngineering, Vol.1 No. 1 hal 29-33.

Puspita, A., dan Eubike. 2007. PenggunaanJaringan Saraf Tiruan MetodeBackprppagation untuk memprediksiBibir Sumbing. Seminar NasionalTeknologi 2007 (SNT 2007) ISSN : 1978– 9777.Yogyakarta, 24 November 2007

Puspita, D. 2006. Pengantar Jaringan SarafTiruan. Andi. Yokyakarta

Sharma, A.K.,Gupta, R.A., dan Srivastava, L.,2005. Implementation Of NeuralNetwork In Energy Saving of InductionMotor Drives With Indirect VectorControl. Journal of Theoretical andApplied Information Technology. 2005 -2008 JATIT. All rights reserved: 774-779.

Siang, J.J. 2005. Jaringan Syaraf Tiruan &Pemogramannya MenggunakanMATLAB. Andi. Yokyakarta.

Suhartono. 2007. Feedforward NeuralNetworks untuk Pemodelan RuntunWaktu. http://www.its.ac.id/personal/files/pub/1088-suhartono-statistics-Disertasi_Suhartono_Matematika.pdf.3 Juni 2010.

Suteja, B.R. 2007. Penerapan Jaringan SarafTiruan Propagasi Balik Studi KasusPengenalan Jenis Kopi. JurnalInformatika, Vol. 3, No.1,:49-62



OPTIMASI PROSES EKSTRAKSI MINYAK BIJI ALPUKATDENGAN VARIASI TEMPERATUR DAN KECEPATAN

PENGADUKAN

Muhammad Syahrir SyaripuddinDosen Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Samarinda

Jl. Ciptomangunkusumo Kampus Gunung Lipan SamarindaEmail : [email protected]

AbstrakProses ekstraksi minyak alpukat memiliki beberapa variasi yang akan

menentukan keefektifan pengambilan minyak. Ekstraksi yang efektif akanmenghasilkan minyak yang sebanyak-banyaknya dengan kualitas sebaik mungkin.Variabel yang mempengaruhi proses ekstraksi diantaranya adalah jenis pelarut, waktuekstraksi, ukuran partikel, kecepatan pengadukan dan temperatur. Tujuan penelitianini adalah menentukan kecepatan pengadukan dan temperature optimum pada prosesekstraksi biji alpukat secara mixing extraction, serta menganalisa kualitas minyakyang dihasilkan. Metode yang digunakan dalam penelitian adalah Mixing extractionyang merupakan metode pemisahan komponen kimia yang dilakukan dengan caramerendam serbuk bahan dalam pelarut selama waktu tertentu yang dibantu denganpengadukan pada kecepatan pengadukan tertentu. Pengadukan akan membantumengoptimalkan proses difusi komponen ke dalam pelarut sehingga jumlah komponenyang terpisah akan mencapai jumlah maksimum. Campuran serbuk bahan denganpelarut kemudian dipisahkan dengan proses penyaringan kemudian filtrat akandidestilasi untuk memisahkan pelarut dari komponen yang diinginkan. Hasil optimumyang diperoleh dari penelitian adalah pada temperatur 75 0C dengan kecepatanpengadukan 468 rpm, bilangan asam 7,1270 mg KOH/g contoh, bilangan peroksida7,7968 ml ekuivalen/1000 g contoh, bilangan penyabunan 32,87 mg KOH/g contohdan bilangan iod 53,58 g iod/g contoh.

Kata kunci : Destilasi, difusi, ekstraksi, pengadukan, temperature.

PENDAHULUAN

Prospek biji alpukat yang dapatdimanfaatkan menjadi bahan dari produk yangbernilai ekonomi tinggi telah memunculkanberbagai penelitian mengenai ekstraksi minyakalpukat yang merupakan suatu metode untukmengeluarkan minyak dari tanaman atau biji-bijian. Fenomena proses ekstraksi padat cairmerupakan proses difusi komponen dari fasepadat ke cair. Pada dasarnya, ekstraksidipengaruhi oleh beberapa variabel sepertiukuran partikel, pelarut yang digunakan,kecepatan pengadukan, waktu ekstraksi, volumepelarut dan temperatur. Proses ekstraksi minyak

alpukat memiliki beberapa variasi yang akanmenentukan keefektifan pengambilan minyak.ekstraksi yang efektif akan menghasilkanminyak yang sebanyak-banyaknya dengankualitas sebaik mungkin. Variabel yangmempengaruhi proses ekstraksi diantaranyaadalah jenis pelarut, waktu ekstraksi, ukuranpartikel, kecepatan pengadukan dan temperatur.

Beberapa penelitian yang telah dilakukantelah menghasilkan data mengenai waktuekstraksi dan volume pelarut optimum,diantaranya Emiliana Heny Kristiani (2008)dengan judul Pengaruh Jenis Pelarut, WaktuEkstraksi dan Perbandingan Volume Pelarutterhadap Berat Bahan Baku dalam Proses


Pemisahan Minyak dari Biji Alpukat, denganmenggunakan pelarut n-heksana tanpapengaruh suhu maupun kecepatan pengadukan,menghasilkan rendemen optimum sebesar15,03% dengan waktu optimum 10 jam. Darihasil penelitian ini, masih dapat dioptimalkandengan temperature yang sesuai dan kecepatanpengadukan yang tepat, sehingga akanmeningkatkan nilai rendemen yang diperolehuntuk memaksimalkan pengambilan minyakalpukat.

Penelitian lain yang dilakukan oleh RitaZahara (2008) yang berjudul Kinetika EkstraksiMinyak Biji Alpukat (Persea Americana ) denganMenggunakan Pelarut Hexane, didapatkankesimpulan bahwa dengan range suhu 30 – 600C dan kecepatan pengadukan 125 rpm; 260rpm; 600 rpm; 1180 rpm kondisi optimum yangdicapai adalah ekstraksi pada suhu 60 0C dankecepatan pengadukan 1180 rpm. Dalampenelitian ini terlihat kecepatan pengadukanmasih tinggi sehingga perlu dilihat pengaruhsuhu, sehingga diperoleh kondisi yang optimum.

Pada penelitian ini, yang akan diteliti adalahpengaruh temperatur ekstraksi dan pengaruhkecepatan pengadukan menggunakan metodemixing extraction dan pelarut N-Heksan, danhasil yang diperoleh akan dianalisa untukmembandingkannya dengan standar baku mutuminyak alpukat.

Tujuan penelitian ini adalah menentukankecepatan pengadukan dan temperatureoptimum pada proses ekstraksi biji alpukatsecara mixing extraction, serta menganalisakualitas minyak dari kondisi tersebut.

Dari hasil penelitian ini daharapkandiperoleh kondisi yang optimum dari prosesekstraksi biji alpukat dengan pariasi temperaturedan kecepatan pengadukan.


Penelitian optimasi proses ekstraksiminyak biji alpukat dengan variasi temperaturdan waktu pengdukan ini dilakukan diLaboratorium Jurusan Teknik Kimia PoliteknikNegeri Samarinda pada bulanApril 2011, denganvariable tetapnya adalah berat biji alpukat 10 g,ukuran partikel biji alpukat 16 mesh, volumepelarut 200 ml dan waktu ekstraksi 10 jam.Sedangkan variable tidak tetap adalah kecepatanpengadukan terdiri dari 219, 328, 468, 646 rpm

dan temperature yang terdiri dari 65, 70, 75,800C.

Peralatan yang digunakan terdiri dariadaptor, screening, blender, buret, corong,eksikator, Erlenmeyer, gelas Kimia, hot plate,kondensor, labu destilat, labu leher tiga, nampan,neraca digital, oven, penangas air, piknometer,Pipet, refraktometer, spatula, dan magneticstirrer. Sedangkan bahan yang digunakan terdiridari aquadest, bij i alpukat, indikatorphenolphthalein, asam asetat-khloroform, etanol95 %, iodium-bromida, chloroform, KOH 0,1 N,natrium thiosulfat (Na

2S

2O

3) 0,1 N, HCl 0,5 N

dan n-heksana.Pada prinsipnya ektraksi merupakan

kontak antara dua fasa yaitu fasa ringan atauekstrak (E) dan fase berat atau rafinat (R)dimana akan terjadi kesetimbangan antarakedua fasa. Metode ekstraksi minyak adaberbagai macam, diantaranya yaitu metodeMixing Extraction.

Mixing extraction merupakan metodepemisahan komponen kimia yang dilakukandengan cara merendam serbuk bahan dalampelarut selama waktu tertentu yang dibantudengan pengadukan pada kecepatanpengadukan tertentu. Pengadukan akanmembantu mengoptimalkan proses difusikomponen ke dalam pelarut sehingga jumlahkomponen yang terpisah akan mencapai jumlahmaksimum. Campuran serbuk bahan denganpelarut kemudian dipisahkan dengan prosespenyaringan kemudian filtrat akan didestilasiuntuk memisahkan pelarut dari komponen yangdiinginkan.


Proses ekstraksi minyak dari biji alpukatmemiliki berbagai variabel yang memberipengaruh pada perolehan kondisi optimum untukpengambilan minyak. Pada penelitian ini, duavariabel yang ingin diketahui pengaruhnya adalahtemperatur ekstraksi dan kecepatan pengadukan.Ekstraksi dilakukan dengan metode mixingextraction selama 10 jam secara batch.sebagaimana ditampikan pada gambar 1.

Pada gambar 1, terlihat bahwa pada suhu65 dan 70 0C penelitian dihentikan hanya sampaikecepatan pengadukan skala 8 atau 646 rpm,sedangkan untuk suhu 75 dan 80 0C, penelitianditeruskan hingga pengadukan skala 10 atau


1106 rpm. Penghentian pada suhu 65 dan 700C dilakukan karena berdasarkan datapenelitian yang telah dilakukan, ekstraksi padasuhu 65 0C dan kecepatan pengadukan 646rpm hanya menghasilkan rendemen senilai11,05%. Begitu pula dengan ekstraksi padasuhu 70 0C, yang pada kecepatanpengadukan 646 rpm hanya menghasilkan

rendemen senilai 13,8%. Bila dibandingkandengan ekstraksi pada suhu 75 dan 80 0C yangpada kecepatan 468 rpm menghasilkanrendemen 18,07%, meneruskan ekstraksipada suhu 65 dan 70 0C ke skala pengadukanselanjutnya dipandang kurang efektif karenapada suhu yang lebih tinggi, rendemen yangdidapat lebih banyak.

Gambar 1. Grafik Hubungan antara Skala Pengadukan terhadap Rendemen pada suhu yangbervariasi

Dari gambar 1, terlihat bahwa pada kondisioperasi 75 0C perolehan rendemen meningkathingga skala pengadukan 7 atau 468 rpm dancenderung konstan pada kecepatan 646 rpm,858 rpm lalu menurun menjadi 11,06% padapengadukan 1106 rpm. Pada kondisi operasi 800C, kecepatan pengadukan 219 rpmmenghasilkan rendemen yang lebih tinggidaripada yang dihasilkan pada suhu 75 0C, yaitu17,81%. Perolehan ini terus naik hinggakecepatan 468 rpm, lalu konstan hinggakecepatan 858 rpm dan menurun menjadi18,06% pada pengadukan 1106 rpm.

Berdasarkan teori, semakin tinggitemperatur, maka perolehan hasil ekstraksi akansemakin tinggi. Teori ini dapat menjelaskan

mengapa perolehan rendemen pada suhu 75dan 80 0C lebih banyak dibandingkan ekstraksipada suhu 65 dan 70 0C dengan skalapengadukan yang sama. Pada kondisi operasi75 0C, terlihat bahwa semakin tinggi kecepatanpengadukan, maka perolehan rendemensemakin tinggi. Peristiwa ini terjadi karenapengadukan akan menaikkan proses difusi,sehingga menaikkan perpindahan material daripermukaan partikel ke zat pelarut. Namun,terlihat pada grafik bahwa perolehan rendemensemakin konstan setelah penambahankecepatan pengadukan sebesar 646 dan 858rpm. Peristiwa ini dapat terjadi karena tidak adalebih banyak minyak yang terdapat di dalampartikel biji. Oleh karena itu, rendemen minyak


yang diperoleh konstan. Pada suhu yang sama,perolehan rendemen menurun menjadi 18,06%setelah kecepatan pengadukan bertambahmenjadi 1106 rpm. Ini terjadi karena kecepatanpengadukan terlalu kuat sehinggamengakibatkan turbulensi di dalam wadah danmembuat partikel biji alpukat banyak yangterlempar keluar dari pelarut sehingga tidak dapatdiekstrak.

Pada kondisi operasi temperatur 80 0C,terlihat bahwa rendemen yang didapat untukkecepatan pengadukan 219 rpm menghasilkanlebih banyak rendemen, yaitu 17,81 %. Jumlahini terus meningkat sampai di kecepatanpengadukan 468 rpm yaitu 18,07%, sesuaidengan teori bahwa semakin tinggi kecepatanpengadukan dan temperatur, maka hasilekstraksi semakin banyak. Namun, seperti yangterjadi pada kondisi 75 0C, jumlah rendemencenderung konstan setelah kecepatanpengadukan ditambah. Sampai pada skalapengadukan 858 rpm, rendemen secara konstanbernilai 18,07%, lalu menurun pada kecepatanpengadukan 1106 rpm yaitu sebesar 18,059%,yang dapat dibulatkan menjadi 18,06%.Rendemen cenderung konstan karena tidak adalagi minyak yang dapat diekstrak pada kondisioperasi tersebut, dan menurun selain karenaterjadi turbulensi juga karena suhu ekstraksi yangjauh diatas titik didih n-heksana membuat pelarutlebih banyak menguap sehingga prosesekstraksi kurang efektif.

Dari data hasil penelitian, didapatkanbahwa berdasarkan jumlah rendemen, kondisioptimum ekstraksi ini adalah pada temperatur75 0C dengan skala pengadukan 468 rpm. Hasilekstraksi ini kemudian dianalisa untukmengetahui kualitasnya, seperti pada pada table1 berikut :

Tabel 1. Kualitas Kimia Minyak Alpukat

No. Parameter SatuanStandar

MutuKualitas Hasil

Ekstraksi

1Bilangan

Asammg KOH/g 1-7 7,127

2Bilangan

PeroksidamiliekuivalenH2O2/1000 g

<2 7,7968

3Bilangan

Penyabunanmg KOH/g 180-195 32,87

4 Bilangan Iod gr iod/100 g 75-95 53,58

Sumber : Data Primer

Bilangan asam yang dimiliki sampel adalah7,127 mg KOH/g. Bilangan asam menunjukkanbanyaknya asam lemak bebas yang ada dalamminyak akibat reaksi hidrolisis dan pemanasan.Semakin tinggi bilangan asam maka semakinbanyak minyak yang terhidrolisis sehinggakualitas minyak yang dihasilkan akan semakinburuk. Bila melihat bilangan asam dari minyakhasil ekstraksi ini, dapat dikatakan bahwabilangan asam minyak ini masih masuk didalamstandar dan berkualitas.

Analisa bilangan iod menunjukkan bahwabilangan iod minyak ini adalah 53,5820 g iod/gcontoh. Bilangan iod menunjukkan banyaknyaikatan rangkap atau ikatan tidak jenuh yangterdapat dalam minyak. Semakin besar bilanganiod, maka semakin banyak ikatan rangkap yangada dalam asam lemak suatu minyak. Semakinbanyak ikatan rangkap dalam suatu minyak,maka minyak tersebut akan semakin mudahrusak karena sifatnya yang mudah teroksidasioleh oksigen dalam udara, senyawa kimia atauproses pemanasan. Bilangan iod minyak hasilekstraksi ini berada cukup jauh dibawah standaryang digunakan, yang berarti minyak hasilekstraksi ini masih memiliki sedikit ikatanrangkap.

Analisa bilangan peroksida menunjukkanbahwa nilai bilangan peroksida minyak hasilekstraksi adalah 7,7968 ml ekuivalen/ 1000 g.Bilangan peroksida menentukan derajatkerusakan pada lemak atau minyak. Apabilabilangan peroksida berada diatas standar mutu,maka minyak tersebut mudah mengalamikerusakan, terutama karena teroksidasi olehudara. Bilangan peroksida minyak ini berada jauhdiatas standar yang ditetapkan, yaitu kurang dari2 ml ekuivalen/ 1000 g contoh. Hal inimenunjukkan bahwa minyak telah banyakteroksidasi, yang dapat terjadi karenapemanasan yang terlalu tinggi.

Kualitas kimia terakhir yang diuji adalahbilangan penyabunan, yang menunjukkan beratmolekul minyak. Minyak yang mempunyai beratmolekul rendah akan mempunyai bilanganpenyabunan yang lebih tinggi daripada minyakyang mempunyai berat molekul tinggi. Semakinrendah bilangan penyabunan maka kualitasminyak yang dihasilkan pun semakin baik. Hasilanalisa menunjukkan bahwa bilanganpenyabunan minyak hasil ekstraksi ini adalah32,87 mg KOH/g contoh. Nilai bilanganpenyabunan ini berada jauh dibawah standar


yang ditetapkan. Hal ini terjadi karena komposisiminyak lebih banyak terdiri atas senyawa-senyawa dengan berat molekul lebih tinggidaripada senyawa yang dijelaskan pada tabel1, sedangkan kualitas fisik minyak alpukat yangdiperoleh tergambar pada tabel 2 berikut :

Tabel 2. Kualitas Fisika Minyak Alpukat

No. Parameter Standar MutuKualitas Hasil

Ekstraksi

1 Warna kuning/merahKuning

2 Indeks Bias1,460-1,480

1,462

3Densitas pada

40oC

0,910-0,9250,8034

Sumber : Data pengujian

Berdasarkan uji kualitas fisika pada minyakseperti yang ditampilkan pada tabe 2, baikwarna, densitas maupun indeks bias telahmemenuhi standar yang digunakan.Peningkatan range suhu ekstraksi telah dapatmenurunkan kecepatan pengadukan yangdibutuhkan sebelumnya untuk mengekstraksiminyak dari biji alpukat, sehingga prosesekstraksi dapat menjadi lebih efisien danekonomis.

KESIMPULAN

Dari hasil penelitian optimasi prosesekstraksi minyak biji alpukat dengan variasitemperatur dan kecepatan pengadukan yangtelah dilakukan, maka dapat disimpulkansebagai berikut :1. Kondisi optimum ekstraksi menggunakan

metode mixing extraction adalah padatemperatur 75 0C dengan kecepatanpengadukan 468 rpm.

2. Ekstraksi menggunakan pelarut n-heksanadengan metode mixing extraction padakondisi optimum diatas menghasilkanminyak dengan bilangan asam 7,1270 mgKOH/g contoh, bilangan peroksida 7,7968ml ekuivalen/1000 g contoh, bilanganpenyabunan 32,87 mg KOH/g contoh danbilangan iod 53,58 g iod/g contoh.

DAFTAR PUSTAKA

Baga Kalie, M. 1997. Alpukat, Budi Daya danPemanfaatannya. Yogyakarta :Kanisius

Batista Cedeno, A, Cerezal Mezquita, P. &Fung Lay. 2007. Avocado Oil. http://www.centerchem.com. 28 Juni 2011.19:44

Ketaren, S. 1986. Minyak dan Lemak Pangan.Jakarta : Universitas Indonesia

Mc Cabe L Warren, Smith C Julian, HarriotPeter. 1999. “ Operasi Teknik KimiaJilid Dua.” Jakarta : Erlangga

Tim Balai Pusat Statistik. 2010. “KalimantanTimur Dalam Angka 2010”. Samarinda:Balai Pusat Statistik Samarinda



ANALISA KAPASITAS DAN KINERJA SIMPANG EMPATBERSINYAL (STUDY KASUS SIMPANG EMPAT AIR HITAM

SAMARINDA)

KarmintoDosen Jurusan Teknik Sipil Politeknik Samarinda

Jl. Ciptomangunkusumo Kampus Gunung Lipan Samarinda Telp. 0541 260355Email : karminto [email protected]

AbstrakKota Samarinda sebagai ibukota dari Provinsi Kalimantan Timur dengan tingkat

kegiatan yang tinggi, tapi prasarana transportasi yang mendukung dan sikap berlalulintas pengguna jalan masih kurang, salah satu masalah yang di hadapi adalahkemacetan terutama di persimpangan akibat konflik pergerakan antar kendaraan yangdatang tiap arah kaki simpang, maka dipasang lampu lalu lintas. Tujuan dari penelitianini adalah mengetahui penyesuaian waktu siklus sinyal lampu lalu lintas, menganalisaderajat kejenuhan, dan mengetahui perilaku lalu lintas seperti peluang antrian sertalama tundaan yang terjadi pada Simpang Air Hitam Samarinda. Perhitungan penelitianini menggunakan metode Manual Kapasitas Jalan Indonesia 1997, pengambilan dataprimer berupa survai lalu lintas selama tiga hari pada jam-jam sibuk selama 21 jamberurutan dalam tiga periode, dan data sekunder (dari Dinas Perhubungan KotaSamarinda). Berdasarkan hasil analisis perhitungan lalu lintas pada Simpang EmpatAir Hitam pada jam-jam sibuk, didapat perbedaan antara waktu siklus sinyal terpuncakdi lapangan selama 171 detik sedangkan waktu siklus terpuncak sesuai perhitunganselama 120 detik. nilai Derajat Kejenuhan (DS) rata-rata 0,86 e” yang disyaratkan0.85, nilai kendaraan terhenti rata-rata pada simpang = 0,75 stop/smp dengan panjangantrian terpanjang saat jam-jam puncak yaitu 124 meter dan nilai tundaan simpangrata-rata saat jam-jam puncak yaitu = 45,32 (det/smp), kondisi demikian menunjukkanbahwa tingkat pelayanan di persimpangan tersebut saat jam-jam puncak yaitu tingkatE dengan nilai (40.1 – 60.0). Maka kondisi simpang saat ini pada jam-jam sibukberada pada kondisi yang jelek.

Kata kunci : Antrian, derajat kejenuhan, kapasitas, kinerja, simpang bersinyal,tundaan,arus

PENDAHULUAN

Simpang Jalan Ir. H. Juanda - Jalan KadrieOening – Jalan A Wahab Syahranie - JalanLet.Jend Suprapto terletak di wilayah SamarindaKota. Agar lalu lintas di persimpangan ruas jalantersebut berjalan lancar maka dipasang LampuLalu Lintas sehingga menjadi Simpang EmpatBersignal (traffic light).

Padatnya arus lalu lintas, pada jam-jampuncak/sibuk menyebabkan gap/antriankendaraan yang cukup panjang berakibatkemacetan lalu lintas yang tak dapat dihindari.Selain itu kondisi fisik/geometrik jalan dan faktor

hambatan samping yang ada jugamempengaruhi kelancaran arus lalu lintas di ruasjalan-jalan persimpangan Air Hitam Samarinda.Oleh sebab itu, pengoptimalan fungsi dari lampulalu lintas yang ada harus sesuai dengan volumearus kendaraan pada jam-jam puncak/sibukyang melewati persimpangan tersebut.

Di Kota Samarinda, pengembangansarana dan prasarana perlu dilaksanakansecara sistematik dan berkelanjutan sesuaidengan pola pergerakan barang atau orang yangdapat mendukung dinamika pembangunandaerah. Hal tersebut merupakan permasalahanyang harus disikapi dengan bijak dan kreatif tidak


hanya oleh pemerintah sebagai pelayan dan abdimasyarakat, tetapi juga para akademis danpraktisi di bidang Teknik Sipil. Untuk menindaklanjuti tahapan studi tersebut, denganmemperhatikan kondisi yang ada dan rencanapengembangan di masa yang akan datangdapat dijadikan acuan, sehingga penelitian inimengangkat kasus dengan judul Studi OptimasiLampu Lalu-Lintas Simpang Empat Bersinyal(Studi Kasus Simpang Empat Air HitamSamarinda).

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisiskinerja simpang Jalan Ir. H. Juanda - Jalan KadrieOening – Jalan A Wahab Syahranie - JalanLet.Jend Suprapto yang ada saatini danmemberikan alternatif pemecahanmasalah yangtepat pada simpang tersebut.

Pengertian SimpangMenurut PP 43/ 1993 tentang Prasarana

dan Lalu Lintas Jalan, simpang adalahpertemuan atau percabangan jalan baiksebidang maupun yang tak sebidang. Simpangmerupakan tempat yang rawan terhadapkecelakaan karena terjadinya konflik antarapergerakan kendaraan dengan pergerakankendaraan lainnya.

Pengendalian SimpangBanyak bentuk kontrol lalu lintas yang

dikembangkan untuk mengurangi jumlah konflikdan meningkatkan keamanan padapersimpangan jalan, tetapi yang jelas palingpenting adalah lampu (sinyal) pengatur lalu lintas.

Alat Pemberi Isyarat Lalu Lintas (APILL)adalah suatu perangkat peralalan teknis yangmenggunakan isyarat lampu untuk mengatur lalulintas di persimpangan atau pada ruas. Prinsipdasar dari persimpangan yang diatur denganAPILL ini adalah mengendalikan konflik yangterjadi pada suatu simpang dengan suatu isyaratlampu dengan cara mengatur pelepasan lalulintas pada masing-masing kaki persimpangan.

Arus Jenuh Nyata (S)Yang dimaksud dengan arus jenuh nyata

adalah hasil perkalian dari arus jenuh dasar (So)untuk keadaan ideal dengan faktor penyesuaian(F) untuk penyimpangan dari kondisisebenarnya, dalam satuan smp/jam hijau(Departemen P.U.,1997)

S = So

. FCS

. FSF

. FP

. FG.F

RT. F

LT(1)

dimana:S = Arus jenuh nyata (smp/jam hijau);S

o= Arus jenuh dasar (smp/jam hijau);

FCS

= Faktor koreksi ukuran kota;F

SF= Faktor penyesuaian hambatan samping;

FP

= Faktor penyesuaian parkir tepi jalan;F

G= Faktor penyesuaian akibat gradien jalan;

FRT

= Faktor koreksi belok kanan;F

LT= Faktor penyesuaian belok kiri.

Faktor Ukuran Kota (FCS

)Yaitu ukuran besarnya jumlah penduduk

yang tinggal dalam suatu daerah perkotaan(Departemen P.U., 1997). Untuk menentukannilai faktor ukuran kota digunakan Tabel 1.

Jumlah Pendudukdalam Kota(Juta Jiwa)

Faktor PenyesuaianUkuran Kota

(FCS)

> 3,01,0 – 3,00,5 – 1,00,1 – 0,5

0,1

1,051,000,940,830,82

Tabel 1. Faktor penyesuaian ukuran kota (FCS

)

Sumber: Departemen P.U. (1997)

Faktor Hambatan Samping Jalan (FSF

)F

SFadalah kegiatan di samping jalan yang

menyebabkan pengurangan terhadap arus jenuhdi dalam pendekat (Departemen P.U., 1997).Dari jenis lingkungan jalan, tingkat hambatansamping dan rasio kendaraan tak bermotordidapat factor penyesuaian hambatan samping.

Faktor Adanya Parkir Tepi Jalan (FP)

Faktor parkir tepi jalan dapat dihitungdengan rumus sebagai berikut:

FP=[LP/3 – (Wa-2) x (LP/3 – g)/Wa]/g (2)

Dimana:FP = Faktor jarak parkir tepi jalan;Wa= Lebar pendekat (m);g = Waktu hijau(detik);LP = jarak antara garis henti dan kendaraan

yang parkir pertama (m).

Faktor Belok Kanan (FRT

)Faktor koreksi terhadap arus belok kanan


pada pendekat yang ditinjau, dapat dihitungdengan rumus:

FR = 1 + PRT . 0,26 (3)

Dimana:PRT = rasio arus belok kanan pada pendekat.

Faktor Belok Kiri (FLT

)Pengaruh arus belok kiri dihitung dengan

rumus:

FLT = 1 – PLT . 0,16 (4)

Dimana:P

LT= rasio arus belok kiri pada pendekat.

Rasio Arus (FR)Rasio arus (F

R) merupakan rasio arus

lalulintas terhadap arus jenuh masing-masingpendekat. Rasio arus (F

R) dihitung dengan

rumus:

FR = Q/S (5)

Dimana,Q = Arus lalu lintas (smp/jam);S = Arus Jenuh (smp/jam hijau).Nilai kritis FRcrit (maksimum) dari rasio arusyang ada dihitung rasio arus pada simpangdengan penjumlahan rasio arus kritis tersebut:

IFR = S (FRcrit

) (6)

Dari kedua nilai di atas maka diperoleh rasio fasePR (Phase Ratio) untuk tipe fase yaitu:

PR = FRcrit

/IFR (7)

Waktu Siklus dan Waktu HijauWaktu Siklus Sebelum Penyesuaian

(Cua)Waktu siklus adalah waktu untuk urutanlengkap dan indikasi sinyal dari awal waktu hijausampai waktu hijau berikutnya (DepartemenP.U., 1997). Waktu siklus sebelum penyesuaian(Cua) untuk pengendalian waktu tetap dihitungdengan rumus:

Cua

= (1,5 . LTI + 5) / (1 - IFR) (8)

Dimana:C

ua= Panjang Siklus (detik);

LTI = Jumlahwaktu yang hilang setiap siklus(detik);

IFR = Rasio arus perbandingan dari arusterhadap arus jenuh, arus /arus jenuh(Q/S);

FRcrit

= Nilai tertinggi rasio arus dari seluruhpendekat yang terhenti pada suatufase.

SIFRcrit

= Rasio arus simpang = Jumlah FCcrit

dari seluruh fase pada simpang.

Waktu siklus yang didapat kemudiandisesuaikan dengan waktu siklus yangdirekomendasikan seperti pada Tabel 2.

Tabel 2. Waktu siklus yang direkomendasikan

TipePengaturan

Waktu Siklus yangLayak(detik)

2 Phase3 Phase4 Phase

40 – 8050 – 10080 – 130


Waktu Hijau (g)Waktu hijau adalah waktu nyala hijau

dalam suatu pendekat. Perhitungan waktu hijauuntuk tiap fase dijelaskan dengan rumus:

gi = (Cua

– LTI) . PRi e” 10 dtk (9)

Dimana:gi = Tampilan waktu hijau pada fase I (detik);C

ua= Waktu siklus (detik);

LT = Waktu hilang total persiklus (detik);PRi = Rasio fase = FR

crit/ S(FR

crit)

Waktu Siklus yang Disesuaikan (c)Waktu siklus yang disesuaikan (c) dihitung

berdasarkan pada waktu hijau yang diperolehdan telah dibulatkan dan waktu hilang.Dinyatakan dengan rumus:

c = Sg+LTI (10)

Kinerja SimpangUnsur terpenting didalam pengevaluasian

kinerja simpang adalah lampu lalulintas,kapasitas dan tingkat pelayanan, sehingga untukmenjaga agar kinerja simpang dapat berjalandengan baik, kapasitas dan tingkat pelayananperlu dipertimbangkan dalam mengevaluasi


operasi simpang dengan lampu lalu lintas.Ukuran dari kinerja simpang dapat ditentukanberdasarkan panjang antrian, jumlah kendaraanterhenti dan tundaan.

Kapasitas Simpang (C)Kapasitas adalah kemampuan simpang

untuk menampung arus lalu lintas maksimumper satuan waktu dinyatakan dalam smp/jamhijau. Kapasitas pada simpang dihitung padasetiap pendekat ataupun kelompok lajur didalamsuatu pendekat. Kapasitas simpang dinyatakandengan rumus:

C = S . g/c (11)

Dimana:C = Kapasitas (smp/jam hijau);S = Arusjenuh (smp/jam hijau);g = Waktu hijau(detik).c = Panjang siklus (detik).

Arus lalu lintas (Q) untuk setiap gerakan (QLT,QRT, dan QST) dikonversi dari kendaran per jammenjadi satuan mobil penumpang (smp) per jamdengan menggunakan ekivalen kendaraanpenumpang (emp) untuk masing-masingpendekat terlindung dan terlawan.

Tabel 3. ekivalen kendaraan penumpang

Jenis kendaraanemp untuk tipe pendekat

Terlindung Terlawan

Kendaraan Berat(HV)Kendaraan Ringan(LV)Sepeda Motor(MC)

1,3

1,0

0,2

1,3

1,0

0,4


Derajat Kejenuhan (DS)Derajat kejenuhan (DS) didefinisikan

sebagai rasio volume (Q) terhadap kapasitas(C).Rumus untuk menghitung derajat kejenuhanadalah:

DS = Q/C (12)

Panjang Antrian (NQ)Panjang antrian adalah banyaknya

kendaraan yang berada pada simpang tiap jalur

saat nyala lampu merah (DepartemenP.U.,1997). Rumus untuk menentukan rata-ratapanjang antrian berdasarkan MKJI 1997, adalah:Untuk derajat kejenuhan (DS) > 0.5:

Untuk DS < 0,5 ; NQ1

= 0Dimana:NQ

1= Jumlah smp yang tersisa dari fase hijau

sebelumnya;DS = Derajat kejenuhan;C = Kapasitas (smp/jam).

Jumlah antrian selama fase merah (NQ2):

Dimana:NQ

2= Jumlah smp yang datang ada fasemerah.;

GR = Rasio hijau; c = Waktusiklus (detik);Q

masuk= Arus lalu lintas yang masuk diluar

LTOR (smp/jam).

Jumlah kendaraan antri menjadi:

NQ = NQ1 + NQ2 (15)

Maka panjang antrian kendaraan adalah denganmengalikan NQ

maxdengan luas rata-rata yang

dipergunakan per smp (20m2) kemudian dibagidengan lebar masuknya. NQmax didapatdengan menyesuaikan nilai NQ dalam halpeluang yang diinginkan untuk terjadinyapembebanan lebih POL (%) denganmenggunakan Gambar 1. untuk perencanaan

dan perancangan disarankan POL 5 %, untukoperasi suatu nilai POL = 5–10 % mungkin dapatditerima:

QL=(NQmax

.20)/ Wmasuk

(16)

Kendaraan Terhenti (NS)Angka henti (NS) masing-masing

pendekat yang didefinisikan sebagai jumlah rata-rata kendaraan berhenti per smp, termasuk hentiberulang sebelum melewati garis stop simpang.Dihitung dengan rumus:

(17)

(13)

(14)


Dimana:c = Waktu siklus (detik);Q = Arus lalulintas (smp/jam).

Jumlah kendaraan terhenti (Nsv

):

Nsv

= Q . NS (smp/jam) (18)

Laju henti untuk seluruh simpang:

(19)

Tundaan (Delay)Tundaan adalah rata-rata waktu tunggu

tiap kendaraan yang masuk dalam pendekat.Tundaan pada simpang terdiri dari 2 komponen,yaitu tundaan lalu lintas (DT) dan tundaangeometrik (DG):

Dj= DTj + DGj (20)

Dimana:D

j= Tundaan rata-rata pendekat j(detik/smp).

DTj

= Tundaan lalu lintas rata-rata pendekat j(detik/smp).

DGj = Tundaan geometrik rata-ratapendekat(detik/smp).

Tundaan lalu lintas (DT) yaitu akibat interaksiantar lalu lintas pada simpang dengan faktor luarseperti kemacetan pada hilir (pintu keluar) danpengaturan manual oleh polisi, dengan rumus:

(21)

Atau,

(22)

Dimana:

(22)

C = Kapasitas (smp/jam);DS= Derajat kejenuhan.;GR= Rasio hijau (g/c)(detik).;NQ= Jumlah smp yang tersisadari fase hijau

sebelumnya.

Tundaan geometrik (DG) adalah tundaan akibatperlambatan atau percepatan pada simpangatau akibat terhenti karena lampu merah.

DGj= (1 – P

SV) . PT . 6 + (P

SV. 4) (24)

Atau masukan DGj rata-rata 6 detik/smp.Dimana :P

SV= Rasio kendaraan terhentipada pendekat;

PT = Rasio kendaraan berbelokpada pendekat.

Tingkat Pelayanan SimpangTingkat pelayanan adalah ukuran kualitas

kondisi lalu lintas yang dapat diterima olehpengemudi kendaraan. Tingkat pelayananumumnya digunakan sebagai ukuran daripengaruh yang membatasi akibat peningkatanvolume setiap ruas jalan yang dapat digolongkanpada tingkat tertentu yaitu antara A sampai F.Apabila volume meningkat maka tingkatpelayanan menurun, suatu akibat dari aruslalulintas yang lebih buruk dalam kaitannyadengan karakteristik pelayanan. Hubungantundaan dengan tingkat pelayanan sebagaiacuan penilaian simpang, seperti Tabel 4.

Tabel 4. Hubungan tundaan dengan tingkatpelayanan

Tingkat

Pelayanan

Tundaan henti Tiap

Kendaraan (detik)

A ≤ 5.0

B 5.1 – 15

C 15.1 – 25

D 25.1 – 40.0

E 40.1 – 60.0

F ≥ 60.0

Sumber : Higway Capacity Manual 1985


Sesuai tujuan yang hendak dicapai,makakonsep rancangan penelitian adalah.sebagaiberikut :

Data yang digunakan adalah Data Primerantara lain; data volume lalu lintas, geometriksimpang dan waktu sinyal. Data sekunderberupa kelas jalan dan jumlah penduduk.Datakemudian dianalisis untuk memperoleh kinerjakondisi eksisting yang parameternya adalah; (a)kapasitas(b) derajat kejenuhan (c) panjangantrian(d) kendaraan terhenti dan (e)tundaan.Bilamana diperoleh tundaan > 40 det/smp maka simpang akan diatur dengan sinyal/


APILL dengan mensimulasikan 3 alternatif yaitu:(a) Resetting APILL multi program,(b) ResettingAPILL multi program dengan kombinasipelebaran geometric dan (c) Resetting APILLmulti program dengan kombinasi perubahanarah lalulintas. Alternatif terbaik yangdirekomendasikan adalah alternatif yangmenghasilkan parameter kinerja yang palingbaik.


Data Geometrik Simpang

PENDEKAT UTARA TIMUR SELATAN BARAT

Tipe Lingkungan Jalan COM COM COM COM

Hambatan Samping Rendah Tinggi Tinggi Rendah

Median Ada Ada Ada Ada

Lebar Median (m) 0.8 0.8 1.0 1.2

Belok kiri jalan terus Ada Ada Ada Ada

Lebar Pendekat (m) 11.0 11.20 16.70 12.50

Lebar Pendekat masuk (m) 9.0 9.20 14.70 10.50

Lebar Pendekat LTOR 2.0 2.0 2.0 2.0

Lebar Pendekat keluar (m) 11.30 10.70 12.50 10.90

Sumber : data Primer

Untuk setiap kaki persimpangan diberikode pendekat U, S, T, B dengan keterangansebagai berikut:- U (utara) adalah kaki persimpangan disebelah

utara yakni Jalan A. Wahab Syahranie- S (selatan) adalah kaki persimpangan

disebelah selatan yakni Jalan Ir. H. juanda- T (timur) adalah kaki persimpangan disebelah

timur yakni Jalan Letjend Suprapto- B (barat) adalah kaki persimpangan disebelah

barat yakni Jalan Kadrie Oening

T

S

B

U

Adapun data geometrik dapat dilihat padatabel 5 berikut:

Tabel 5. Kondisi Geometrik Simpang

Penetapan kode pendekat dan kondisigeometrik simpang seperti gambar di bawah ini:

Gambar 1. Kondisi Geometrik Simpang


Tabel 6 Kinerja Simpang Eksisting

Kaki SimpangKinerja Lalu Lintas

C(smp/jam)

DSNS

(stop/smp)QL(m)

D(dtk/smp)

TP

Jalan A. WahabSyahranie

(Utara)1411 0.829 0.910 103

37.95D-E

(40,0 -41,0)

Jalan Ir. H.juanda (Selatan)

1994 0.828 0.903 87

Jalan KadrieOening (Barat)

1297 0.828 0.923 83

Jalan LetjendSuprapto(Timur)

1287 0.808 0.906 90

Berdasarkan hasil di atas diketahui bahwarata-rata tundaan henti tiap kendaraan (detik)pada jam puncak menunjukkan tingkatpelayanan D-E (40,0 - 41,0). Maka kondisisimpang saat ini berada pada kondisi yang jelek,mengakibatkan semakin panjangnya antrianmaka semakin panjang pula kemacetan yangada. Dari hasil evaluasi kinerja simpangeksisting dengan pengaturan 4 Fase dan waktusiklus 172 detik.

Penentuan Fase Simpang Empat Air Hitamkondisi di Lapangan/aktual

Berikut penggambaran waktu siklus padapersimpangan sesuai dengan fase yang telahditetapkan dalam bentuk diagram. menunjukkanbahwa perbedaan penetapan waktu siklusdilapangan yang bervariasi tiap lengan padapersimpangan Air hitam Samarinda.

Sumber : Dinas Perhubungan Samarinda

Gambar 2. Diagram perbedaan penetapanwaktu siklus pada persimpangan Airhitam Samarinda

Diagram Fase Simpang Empat Air Hitamberdasarkan Perhitungan MKJI, 1997

Berikut penggambaran waktu siklus padapersimpangan sesuai dengan fase yang telahditetapkan dalam bentuk diagram:

Gambar 3. Diagram waktu siklus padapersimpangan sesuai dengan faseyang telah ditetapkan

KESIMPULAN

1. Perbedaan antara waktu siklus sinyalterpuncak di lapangan dengan waktu siklusterpuncak sesuai perhitungan yaitu sebagaiberikut :a. Hasil perhitungan pada persimpangan air

Hitam di lapangan tiap fase yaitu :Fase I pada pendekat Utara, Jalan A.Wahab Syahranie:- Waktu hijau = 26 detik- Waktu kuning = 2 detik- Waktu all red = 2 detik- Total waktu siklus = 168 detikFase II pada pendekat Timur, Jalan Let.Jend Suprapto:- Waktu hijau = 32 detik- Waktu kuning = 2 detik- Waktu all red = 1 detik- Total waktu siklus = 161 detikFase III pada pendekat Selatan, Jalan Ir.H. Juanda:- Waktu hijau = 34 detik- Waktu kuning = 2 detik- Waktu all red = 3 detik- Total waktu siklus = 157 detik


Fase IV pada pendekat Barat, Jalan KadrieOening:- Waktu hijau = 29 detik- Waktu kuning = 2 detik- Waktu all red = 1 detik- Total waktu siklus = 172 detik

b. Hasil perhitungan pada persimpanganJalan tersebut diperoleh nilai waktu siklusterpuncak tiap fase yaitu :- Waktu hijau fase I (Utara) JalanA. WahabSyahranie = 25 detik

- Waktu hijau fase II (Timur) Jalan Let. JendSuprapto = 34 detik

- Waktu hijau fase III (Selatan) Jalan Ir.H.Juanda = 19 detik

- Waktu hijau fase IV (Barat) Jalan KadrieOening = 21 detik

- Waktu kuning per fase = 3 detik- Waktu all red per fase = 2 detikMaka di dapat total waktu siklus terpuncakpada jam-jam sibuk yaitu 120 detik, lebihkecil dari waktu siklus aktual (kondisi yangada) terpuncak yaitu 172 detik. Dariperbedaan tersebut terlihat bahwapengaturan waktu siklus pada jam-jamterpuncak di persimpangan Air Hitamtersebut belum optimal.

2. Hasil perhitungan pada persimpangan Jalantersebut diperoleh nilai Derajat Kejenuhan(DS) pada jam-jam puncak rata-rata 0,86.Sedangkan menurut Manual Kapasitas JalanIndonesia 1997 bahwa batas maksimum nilaiderajat kejenuhan sebesar 0,85. Jadipersimpangan tersebut dalam kondisi kurangbaik.

3. Dari hasil perhitungan berdasarkan ManualKapasitas Jalan Indonesia 1997 didapat nilaikendaraan terhenti rata-rata pada simpang= 0,75 stop/smp dengan panjang antrianterpanjang saat jam-jam puncak yaitu 124meter di pendekat Timur (Jalan Let.JendSuprapto), dan nilai tundaan simpang rata-rata saat jam-jam puncak yaitu = 45,32 (det/smp), dengan kondisi demikian menunjukkanbahwa tingkat pelayanan di persimpangantersebut saat jam-jam puncak yaitu tingkat Edengan nilai (40.1 – 60.0). Maka kondisisimpang saat ini pada jam-jam sibuk beradapada kondisi yang jelek.

DAFTAR PUSTAKA

Akcelik, R.1989, Traffic Signals; Capacity andTiming Analysis, Australian RoadResearch Board, Report No. 123,Vermont South, Victoria, Australia

Badan Pusat Statistik (BPS) Samarinda, 2010,Samarinda Dalam Angka, Samarinda.

Direktorat Jenderal Bina Marga, 1997, ManualKapasitas Jalan Indonesia, Jakarta.

Direktorat Jenderal Perhubungan Darat, 1999,Pedoman Perencanaan DanPengoperasian Lalu Lintas Di WilayahPerkotaan, Jakarta.

Morlok Edward. K, 1991, Pengantar Teknik danPerencanaanTransportasi, Erlangga:Jakarta.

Oglesby. CH dan Hicks. RG, 1998, Teknik JalanRaya, Erlangga:Jakarta

Putranto,M.T.,Ph.D, Ir.Leksmono Suryo 2008,Rekayasa Lalu Lintas, Jakarta.

Tamin. O.Z, 1997, Perencanaan dan PemodelanTransportasi, ITB:Bandung.

mp des 2011.pdf

Documents