perancangan sistem kontrol ph berbasis sintesa … · dengan produk yang akan ... (fungsi aktivita...
TRANSCRIPT
1
PERANCANGAN SISTEM KONTROL pH BERBASIS
SINTESA REAKSI INVARIAN DENGAN MENGGUNAKAN
LOGIKA FUZZY PADA STUDI KASUS TITRASI
ASAM HCl DAN BASA NaOH
(Syaifur Rizal, Hendra Cordova)
Jurusan Teknik Fisika – Fakultas Teknologi Industri
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Kampus ITS, Keputih – Sukolilo, Surabaya 60111
ABSTRAK
Pengendalian pH merupakan salah satu faktor penting dalam dunia industri yang di dalamnya melibatkan suatu
proses kimia. Pengendalian ini bertujuan untuk menjaga nilai pH agar berada pada kisaran nilai yang diinginkan sesuai
dengan produk yang akan dihasilkan. Seiring dengan meningkatnya kebutuhan performansi pengukuran dan pengendalian pH
dalam industri kimia, maka perlu dibuat sistem pengendalian yang mampu memberikan performansi yang baik dengan akurasi
yang memadai dan tahan terhadap ganguan serta noise. Dalam tugas akhir ini diujikan untuk menggunakan sistem kendali
fuzzy. Sedangkan proses titrasi asam HCl dan basa NaOH menggunakan sintesa reaksi invarian. Berdasarkan hasil uji
simulasi, dapat diketahui bahwa sistem kendali fuzzy mampu mengendalikan PH pada plant titrasi asam HCl dan basa NaOH.
Kata kunci: PH, Fuzzy, HCl, NaOH.
I. PENDAHULUAN
Pengendalian pH merupakan salah satu faktor penting
dalam dunia industri yang di dalamnya melibatkan suatu
proses kimia. Pengendalian ini bertujuan untuk menjaga
nilai pH agar berada pada kisaran nilai yang diinginkan
sesuai dengan produk yang akan dihasilkan. Seiring
dengan meningkatnya kebutuhan performansi pengukuran
dan pengendalian pH dalam industri kimia, maka perlu
dibuat suatu sistem pengendalian yang mampu
memberikan performansi yang baik dengan akurasi yang
memadai dan tahan terhadap ganguan.
Pada Tugas Akhir ini akan dirancang sebuah
pengendalian pH berdasarkan pada metode reaksi invarian
yang dikembangkan oleh Gustafsson and Waller, 1983.
Reaksi invarian ini telah banyak digunakan di berbagai
literatur mengenai perancangan pengendalian pH. Hal ini
disebabkan karena pemodelan pH dengan reaksi invarian,
mampu untuk memodelkan titrasi asam basa yang sifatnya
nonlinier ke dalam bentuk pemodelan matematika yang
sesuai dengan kurva reaksi titrasi dari hasil percobaan.
Penelitian Tugas Akhir ini bertujuan untuk mendisain
proses pengendalian titrasi asam-basa dengan
menggunakan pemodelan matematika pada reaksi invarian
(Gustafsson and Waller, 1983) sebagai pemodelan reaksi
untuk tritrasi pada asam kuat HCl dan basa NaOH.
Sedangkan tempat terjadinya reaksi digunakan tangki
CSTR (Continuous Stirred Tank Reactor) dimana tangki
CSTR ini akan memiliki dua input flow HCl dan NaOH.
Kemudian untuk sistem kendalinya akan digunakan logika
fuzzy. Dengan sifat kekaburan dari logika fuzzy
dibandingkan dengan logikan digital sederhana, logika
fuzzy akan dengan mudah mengakomodasi logika manusia
dalam proses tunning.
Demikian diharapkan kontrol logika fuzzy mampu
untuk mengendalikan proses titrasi pH yang bersifat
nonlinier dengan tunning yang mudah. Sedangkan sistem
yang akan didesain diharapkan mampu bekerja dengan
lebih stabil.
II. TITRASI ASAM BASA
Proses pencampuran larutan asam dan basa yang
dilakukan secara bertahap, dalam aspek laboratorium
dikenal sebagai proses titrasi. Oleh karena ada empat jenis
larutan asam dan basa, yaitu asam kuat, asam lemah, basa
kuat, dan basa lemah, maka akan ada empat kemungkinan
kombinasi campuran yaitu, asam-basa kuat, asam-basa
lemah, asam kuat basa lemah, dan asam lemah basa kuat.
Dalam setiap proses titrasi asam-basa akan menghasilkan
suatu bentuk grafik reaksi yang disebut dengan kurva
titrasi.
Kurva titrasi ini dapat digunakan sebagai acuan ketika
kita akan melakukan pemodelan pH. Hal ini dikarenakan
kurva tersebut menggambarkan pH sebagai fungsi dari
perbedaan asam-basa. Secara eksperimen harga pH
ditentukan oleh penambahan sejumlah volume dari asam-
basa dengan skala harga pH ditentukan oleh perbedaan
asam-basa yang ditambahkan.
Bentuk kurva titrasi ditentukan oleh partisipasi
masing-masing komponen kimia. Secara teoritis kurva
titrasi memerlukan pengetahuan tentang konstanta
kesetimbangan dan konsentrasi total asam dan basa. Kurva
tersebut dapat dibentuk dari kesetimbangan muatan
(persamaan elektronetralitas) yang dihitung dari seluruh
ion yang bermuatan di dalam suatu larutan.
Ion biasanya dibagi menjadi komponen air (ion
oxonium dan hidroksida), kurva titrasi menunjukkan
2
kebergantungan antara pH (fungsi aktivita ion oxonium)
dan konsentrasi asam atau basa. Asam dan basa kuat
terdisiosasi sempurna dan konsentrasi ion adalah juga total
konsentrasinya. Asam-basa lemah terdisiosasi hanya
sebagian dan konsentrasi ion dihitung melalui konstanta
kesetimbangan.
Titrasi HCl (ml)
1 -
2 -
13 -
11 -
7 -Titik
Ekivalen
1 -
2 -
13 -
11 -
7 -Titik
Ekivalen
Titrasi NaOH (ml)
Gambar 1 Kurva Titrasi Asam-Basa Kuat (a) Basa Kuat
(NaOH) dititrasi Asam Kuat (HCl) (b) Asam Kuat (HCl)
dititrasi Basa Kuat (NaOH)
Reaksi Invarian Pada Titrasi Asam-Basa
Cara tradisional untuk membuat model dinamik dari
proses reaksi kimia adalah dengan memperhatikan nilai
kesetimbangannya. Nilai ini biasanya adalah jumlah zat
kimia yang terlibat, termasuk di dalamnya adalah
kecepatan reaksi untuk setiap proses reaksi kimia yang
terjadi. Hal ini juga berlaku pada reaksi yang terjadi antara
senyawa asam dan basa yang mana kesetimbangannya
adalah ada pada ion hidrogen dan hidroksida.
Pada kurva gambar 1, yang merupakan kurva titrasi
asam basa, merupakan suatu hasil kombinasi linier dari
perubahan nilai konsentrasi dari asam dan basa. Pada
gambar 2 diperlihatkan perubahan linier konsentrasi asam
dan perubahan konsentrasi basa, akan membentuk kuva
titrasi seperti pada gambar 1.
Gambar 2 Hubungan perubahan linier pada [OH]-
dengan [H]+ terhadap perubahan nilai pH
Secara umum persamaan reaksi invariant pada pH [3]
dapat dituliskan sebagai berikut:
............................................................................ (1)
.................................... (2)
Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR)
Continuous stirred tank reacktor (CSTR) adalah suatu
wadah yang umumnya berbentuk silinder dengan diameter
tertentu. Dimana di sekeliling wadah (reaktor) ini bisa
dibiarkan terbuka (terjadi konveksi bebas antar reaktor
dengan udara sekelilingnya), bisa juga diisolasi dengan
bahan (isolator) tertentu, atau bisa juga dikelilingi (dialiri
sekelilingnya) dengan cairan pendingin/pemanas untuk
menyerap panas yang timbul. Sebagai salah satu reaktor
kimia, di dalam CSTR terjadi reaksi kimia pembentukan
atau penguraian. Dimana aliran massa masuk/keluar
berlangsung secara terus menerus (kontinyu). Reaksi yang
terjadi di dalam CSTR bisa berupa reaksi satu arah, reaksi
bolak-balik, atau reaksi berantai[2]
.
Ciri utama dari CSTR adalah adanya proses
pengadukan (stirred). Proses pengadukan ini diharapkan
akan terjadi adanya distribusi sifat fisis dan kimiawi secara
metata dari zat yang direaksikan di dalam reaktor.
CSTR paling banyak digunakan di dunia industri
proses. Contohnya adalah pada produksi polimer, barium
sulfat, dan penanganan limbah.
Gambar 2 Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR)
[2]
Pada jurnal Rosadi, Husni Y. Pemodelan Continuous
Stirred Tank Reactor [2] menjelaskan, bila di dalam
sistem terjadi reaksi yang melibatkan jumlah mol
komponen dalam tangki (perubahan kontinuitas
komponen), maka jumlah molekul masing-masing
komponen akan berubah (naik jika komponen hasil reaksi
atau turun jika komponen reaktan). Persamaan kontunuitas
komponen-i dari reaksi kimia adalah:
(Perubahan molekul komponen-i di dalam sistem) =
(aliran masuk molekul komp.-i) – (aliran keluar
komp.-i) + (kecepatan pembentukan komp.-i)
Berdasarkan pada komponen yang bereaksi, dimana
komponen A bereaksi secara irreversible dengan kecepatan
reaksi k membentuk komponen B, dinyatakan sebagai:
3
Reaksi ini adalah reaksi orde pertama, dengan k
adalah kecepatan reaksi. Kemudian jumlah mol A yang
bereaksi, dinyatakan sebagai:
MolA= - V.k.CA= -MolB
Gambar 3 Reaksi kimia pada CSTR
Berikut adalah persamaan kontinuitas dari tangki
CSTR:
...................... (3)
III. METODOLOGI DAN PERANCANGAN
SISTEM PENGENDALIAN TOU Langkah-langkah yang akan dilakukan untuk
mencapai tujuan akhir dari penuliasan Tugas Akhir ini,
adalah dengan memodelkan secara matematik komponen-
komponen yang digunakan dalam simulasi. Dimulai
dengan pemodelan plan berupa tangki CSTR, kontrol
valve, transmitter, dan penentuan keanggotaan awal fuzzy
berdasarkan informasi yang ada. Setelah pemodelan secara
matematis selesai langkah selanjutnya adalah pada
pengujian plan secara open loop. Pengujian ini dilakukan
untuk mengetahui apakah pemodelan telah berhasil
dilakukan dan sesuai dengan dasar teori yang ada. Uji
berikutnya adalah pada uji close loop yang bertujuan untuk
mengetahu respon sistem setelah dirangkai dengan
kontroler.
Pemodelan pH Dinamik Menggunakan Reaksi
Invariant Pemodelan pH dinamik dengan menggunakan reaksi
invarian adalah memodelkan tempat terjadinya proses titrasi
asam-basa, dalam hal ini adalah menggunakan tangki model
CSTR, yang berdasarkan pada reaksi invarian pH seperti
yang dijelaskan pada bab 2.
Tangki reaksi yang akan digunakan adalah tangki
dengan input feed berupa asam kuat HCl dan input control
berupa basa kuat NaOH. Kemudian terdapat satu buah
output effluent. Sebagaimana digambarkan pada gambar
skematik berikut:
Gambar 4 Plant Reaksi HCl dan NaOH
Besar laju output effluent dianggab sebanding dengan
jumlah nilai dari laju input feed dan input control. Hal ini
dilakukan untuk menjaga agar nilai volume dari tangki tetap
terjaga konstan.
Dalam proses ini, reaksi kimia yang terjadi merupakan
reaksi kimia invarian. Selain itu proses diasumsikan larutan
tercampur sempurna (perfect mixing), serta temperature
ruangan dan larutan berada dalam suhu kamar (25 oC atau
298 oK).
Untuk mendapatkan model proses pencampuran asam
basa dalam penelitian ini menggunakan reaksi invarian yang
dijelaskan oleh Tore K. Gustafsson dan Kurt V. Waller
dalam jurnalnya yang berjudul “Dynamic Modeling And
Reaction Invariant Control Of pH”[3]
. Reaksi ini
menggabungkan persamaan dinamika kesetimbangan masa,
muatan (elektronetralitas) dan aljabar linier (polynomial
dalam H+).
Maka untuk membuat pemodelan dinamik maka harus
diketahui dahulu bagaimana reaksi stokiometrinya, sebagai
berikut :
.................................................. (4)
Dari reaksi stokiometri di atas dapat diketahui bahwa
titrasi asam-basa kuat tidak terdapat adanya asam-basa
konjugat yang biasanya muncul pada reaksi yang
melibatkan asam lemah.
......................................................................................... (5)
Sedangkan dari pencampuran di atas (5) dapat dilihat
bahwa nilai koefisien stokiometri H2O adalah tetap sehingga
dapat diabaikan. Kemudian mengingat hal ini merupakan
reaksi titrasi asam basa, maka nilai konsentrasi ion yang
mempengaruhi nilai pH hanya ada pada ion H+ dan ion OH
-,
sehingga nilai konsentrasi dari Na+ dan ion Cl
- dapat pula
diabaikan.
4
Karena nilai koefisien stokiometri menggambarkan
nilai perbandingan mol maupun konsentrasi dari zat yang
terlibat dalam reaksi, maka dapat disimpulkan bahwa nilai
konsentrasi dari ion H+ dan ion OH
- adalah sama dengan
nilai konsentrasi berturut-turut HCl dan NaOH. Kemudian
diketahui bahwa:
....................................................... (6)
Nilai konsentrasi dari ion H+ dan ion OH
- akan selalu
berkisar antara nilai 10-14
hingga pada nilai 1. Dengan
demikian pada tugas akhir ini akan diuji dengan
menggunakan beberapa kombinasi dari nilai konsentrasi ion
H+ (ion ini adalah ion yang dihasilkan oleh HCl yang
merupakan input feed konstan) yang berbeda.
Proses pencampuran asam-basa pada tangki jenis
CSTR, merupakan proses yang dinamik dan non-linear,
dengan melibatkan laju aliran input dan output. Sehingga
untuk dapat memodelkan proses tersebut, maka, reaksi
invarian dikombinasikan dengan persamaan mass/material
balance untuk tangki CSTR sebagai berikut :
.............................. (7.a)
Karena input pada plant tangki jenis CSTR ini memiliki
dua inputan yaitu inputan feed dan control, sebagai mana
seperti pada gambar 4, maka persamaan ini menjadi:
................................... (7.b)
Kemudian jika nilai debit output adalah sama dengan
jumlah debit input feed dan input control, serta nilai w = we
, maka:
....................... (7.c)
Dengan : V = Volume tangki jenis CSTR (l)
Qf = Aliran HCl (l/s)
Qc = Aliran NaOH (l/s)
Pemodelan pH Statik Menggunakan Model Analitik
Selain pemodelan secara dinamik, dilakukan juga
pemodelan statik. Dengan melihat persamaan reaksi kimia,
ketetapan disosiasi, dan reaksi invarian, maka dapat
diketahui hubungan konsentrasi ion hidrogen [H+] :
.................................................. (8)
Jika persamaan ini dikalikan dengan [H+], maka
didapatkan nilai polinomial dari [H+]:
......................................... (9)
Dengan nilai kw = 10-14
dan nilai w yang ditentukan
dari hasil pada proses pemodelan dinamik maka akan
didapatkan nilai [H+] dengan menggunakan persamaan
......................................................... (10)
IV. SIMULASI DAN ANALISA DATA
Terdapat dua tahapan simulasi, yaitu simulasi sistem
open loop dan closed loop. Simulasi open loop digunakan
membuktikan apakah pemodelan telah berhasil dilakukan
sesuai dengan dasar teori yang ada. Sedangkan untuk
simulasi closed loop digunakan untuk mengetahui respon
sistem secara keseluruhan setelah plant dirangkai dengan
kontroler.
Simulasi open loop system
Ada dua unit sistem yang akan dilakukan uji open
loop, yaitu plant titrasi asam-basa dan control valve.
Seperti dijelaskan sebelumnya, tujuan dari simulasi open
loop ini adalah untuk menguji apakah pemodelan yang
digunakan telah sesuai dengan plant yang diharapkan.
Berikut adalah simulasi uji yang dilakukan pada plant
titrasi asam-basa (CSTR). Uji yang dilakukan adalah
dengan memberikan input berupa nilai konsentrasi ion basa
OH- dari nilai konsentrasi terendah, yaitu 10
-14 mol, yang
kemudian dinaikkan secara linier hingga pada konsentrasi
tertinggi yaitu 1 mol. Sedangkan hal sebaliknya dilakukan
pada konsentrasi ion asam H+ dari konsentrasi maksimum
1 mol, yang kemudian diturunkan nilai konsentrasinya
secara linier hingga pada nilai 10-14
mol. Sedang untuk
output flow keduanya dijaga pada nilai konstan. Hasilnya
dapat dilihat pada grafik berikut:
Gambar 5 a. Nilai perubahan kosentrasi H
+ dan OH
-.
b. Nilai kenaikan pH akibat perubahan konsentrasi
input H+ dan OH
-.
Dari gambar 5.a dan 5.b dapat diketahui bahwa pemodelan
untuk plant proses titrasi telah berhasil dilakukan dengan
kesesuaiah hasil simulasi dengan dasar teori seperti yang
terlihat pada gambar 1 dan 2 yang merupakan grafik titrasi
hasil percobaan.
5
Kemudian dilakukan simulasi untuk mengetahui
pengaruh perbedaan volume pada pemodelan tangki jenis
CSTR dengan nilai capaian minimum dan maksimum
nilai pH yang dapat dijangkau. Sedangkan nilai flow input
HCl dan NaOH konstan pada 1 liter per detik. Seperti
diketahui bahwa nilai pH dipengaruhi oleh nilai molaritas
dari ion H+ dan ion OH
-. Sedangkan molaritas sendiri
adalah nilai mol dibagi dengan volume. Dengan demikian
tentunya nilai volume dari tangki CSTR ini akan
berpengaruh terhadap nilai pH hasil titrasi yang akan
disimulasikan dengan Matlab.
Gambar 6 Perubahan nilai kosentrasi H
+ dan OH
-
terhadap berbagai volume dari tangki CSTR 1, 10, 100,
1000, 10.000 dan 100.000 liter.
Dari grafik gambar 6 dapat diketahui bahwa volume
tangki CSTR, dengan studi kasus flow feed dan flow
control konstan pada 1 liter per detik, berpengaruh
terhadap respon sistem (nilai pH titrasi). Semakin besar
nilai volume dari tangki CSTR maka span nilai pH
maksimum dan minimumnya yang dapat dicapai semakin
mengecil. Kemudian waktu yang diperlukan untuk pH
mencapai nilai 7, dimana pada nilai ini nilai konsentrasi
ion H+ dan ion OH
- sama yaitu pada nilai 10
-7 Molar, juga
semakin melambat.
Uji close loop berikutnya adalah pada valve. Uji
ini bertujuan untuk membuktikan apakah pemodelan
valve telah sesuai dengan karakteristik valve, yaitu
quick openning, liner dan equal precentage. Simulasi ini dilakukan dengan memberikan input arus
yang naik secara linier dari 4 mA hingga 20 mA.
Sedangkan nilai flow maksimum ditentukan adalah 1 l/s.
Gambar 7 a. Nilai arus naik linier dari 4 mA s/d 20 mA
terhadap waktu. b. Nilai bukaan valve terhadap waktu.
Dari gambar 7 a dan b, diketahui bahwa pemodelan
valve sesuai dengan karakteristik valve sesuai dengan
dasar teori yang ada.
Simulasi close loop system
Simulasi akan dilakukan untuk beberapa parameter
yang telah ditentukan sebagai berikut:
a. Berdasarkan pada simulasi close loop, maka
ditentukan nilai volume dari tangki CSTR adalah
10.000 liter.
b. Karakteristik valve yang digunakan adalah valve
dengan karakteristik quick opening dengan inisialisasi
normally open.
c. Perbandingan flow feed dan flow control yang
digunakan adalah flow control lebih besar debitnya
daripada flow control. Pada simulasi ini digunakan
flow control = 1 liter/detik dan flow feed = 0,5
liter/detik.
Pada simulasi close loop ini difokuskan pada disain
fuzzy logic controller yang sekiranya tepat digunakan
untuk pengendalian pH pada titrasi asam kuat HCl dan
basa kuat NaOH. Sedangkan untuk mengetahui apakah
fuzzy logic controller yang digunakan sudah tepat, maka
akan dilakukan simulasi dengan memberikan tracking set
point naik dan tracking set point turun.
Berdasarkan berbagai uji coba yang telah dilakukan,
maka didapatkan nilai keanggotaan fuzzy sebagai berikut:
6
Gambar 8 Keanggotaan fuzzy berturut-turut dari input
error, input rate dan output fuzzy.
Sedangkan hasil dari uji tracking set point naik dan
turun adalah sebagai berikut:
Gambar 9 Tracking set point untuk keanggotaan pada
gambar 7.
Sedangkan untuk mendapatkan data delay time, rise
time, peak time, max. overshoot, settling time serta error
steady state sistem, adalah dengan memberikan nilai set
point 4,5; 5; 6; 7; 8; 9; 10; dan 10,5. Hal ini dilakukan
karena jika kita melihat pada hasil tracking set point pada
gambar 8, diketahui bahwa untuk tiap-tiap nilai set point
memberikan respon yang berbeda-beda:
• Set Point 4,5
Gambar 10 Set point 4,5.
Delay time = 0,055 detik
Rise time (0%-100%) = 1,25 detik
Peak time = 1,25detik
Max. overshoot = 0,0004
Settling time = 20 detik
Ess = 0,016 %
• Set Point 5
Gambar 11 Set point 5.
Delay time = 0,04 detik
Rise time (0%-100%) = 3 detik
Peak time = 3,5 detik
Max. overshoot = 0,0005
Settling time = 3,5 detik
Ess = 0,025 %
• Set Point 6
Gambar 12 Set point 6 dengan berbagai skala.
Delay time = 0,0212 detik
Rise time (0%-100%) = 0,0347 detik
Peak time = 0,041 detik
Max. overshoot = 0,081
Settling time = 0,784 detik
Ess = 4,8 %
7
• Set Point 7
Gambar 13 Set point 7 dengan berbagai skala.
Delay time = -
Rise time (0%-100%) = -
Peak time = 0.0103 detik
Max. overshoot = 0,4761
Settling time = 0,15 detik
Ess = -
• Set Point 8
Gambar 14 Set point 8 dengan berbagai skala.
Delay time = 8,01x10-3
detik
Rise time (0%-100%) = 0,0209 detik
Peak time = 0,0309 detik
Max. overshoot = 0,1535
Settling time = 0,8 detik
Ess = 4 %
• Set Point 9
Gambar 15 Set point 9.
Delay time = 0,274 detik
Rise time (0%-100%) = 0,201 detik
Peak time = 0,2367 detik
Max. overshoot = 0,0332
Settling time = 4,5 detik
Ess = 0,0589 %
• Set Point 10
Gambar 16 Set point 10.
Delay time = 0,0883 detik
Rise time (0%-100%) = -
Peak time = -
Max. overshoot = -
Settling time = 3 detik
Ess = 0,013 %
• Set Point 10,5
Gambar 17 Set point 10,5.
Delay time = 0,1169 detik
Rise time (0%-100%) = -
Peak time = -
Max. overshoot = -
Settling time = 6 detik
Ess = 0,0114 %
8
Tabel 1 Hasil uji closed-loop
Set
Po
int
PH
Delay
Time
(dtk.)
Rise
Time
(dtk.)
Peak
Time
(dtk.)
Max.
Over-
shoot
Settli
ng
time
(dtk.)
Ess.
(%)
4,5 0,055 1,25 1,25 0,0004 20 0,016
5 0,04 3 3,5 0,0005 3,5 0,025
6 0,0212 0,0347 0,041 0,081 0,784 4,8
7 - - 0,0103 0,4761 0,15 -
8 0,00801 0,0209 0,0309 0,1535 0,8 4
9 0,274 0,201 0,2367 0,0332 4,5 0,0589
10 0,0883 - - - 3 0,013
10,5 0,1169 - - - 6 0,0114
Dari tabel 1 dapat dilihat bahwa hasil tunning
keanggotaan fuzzy pada gambar 4.17 menghasilkan error
steady state terbesar pada nilai pH mendekati nilai 7. Hal
ini dikarenakan kurva reaksi pH yang semakin curam
ketika mendekati nilai pH 7. Sedangkan nilai error steady
state pada pH 7 tidak diketahui karena antara set point
dengan titik awal pergerakan respon adalah sama, yaitu di
titik pH7.
Nilai settling time pada tabel 1tampah bahwa pada
nilai pH yang semakin menjahui nilai pH 7, nilai settling
time-nya akan semakin besar. Hal ini dikarenakan titik
awal nilai respon sistem yang berasal dari nilai pH 7.
Sehingga semakin jauh dari titik awal dimana nilai respon
muncul, maka akan dibutuhkan waktu settling time yang
lebih besar. Dengan alasan yang sama hal ini juga terjadi
pada nilai delay time, rise time, dan peak time.
Kemudian untuk menguji keandalan sistem pada
metode pengontrolan fuzzy logic adalah sebagai berikut:
a. Memasukkan nilai variasi time constant pada valve
untuk mengetahui pengaruh delay pada aktuator. Nilai
time constant ini dimulai dari 0,001; 1; 3; 5 detik
untuk set point pH 10.
b. Memasukkan disturbance.
c. Memberikan sinyal ramp.
d. Memberikan sinyal ramp dengan disturbance.
a. Variasi nilai time constant
Pada tracking set point dapat dilihat untuk pengaruh
time constant pada valve adalah sebagai berikut:
Gambar 18 Set point 10 dengan berbagai macam variasi
time constant valve.
Dari gambar 9 yang menggunakan ideal valve, dimana
time constant bernilai nol, kemudian dibandingkan dengan
gambar 18 yang berturut-turut menggunakan nilai time
constant dari 0,001; 1; 2; 3 dan 5 didapatkan dari gambar
grafik bahwa nilai time constant ini mempengaruhi secara
signifikan pada nilai rise time dari sistem. Semakin tinggi
nilai time constant dari valve, maka nilai rise time-nya
semakin lama.
b. Memasukkan disturbance
Kemudian dilakukan uji simulasi dengan memasukkan
disturbance pada sistem. Untuk uji disturbance ini, skema
sistem yang semula digambarkan pada gambar 3.2, diubah
menjadi seperti pada gambar 4.40 berikut:
Gambar 19 Penambahan disturbance pada plan titrasi.
Kemudian diasumsikan disturbance dengan nilai pH
yang tidak diketahui ini nantinya akan tercampur dan
bereaksi secara sempurna dengan asam kuat HCl sebelum
memasuki tangki CSTR. Jika nilai maksimum pH 14 dan
minimum pH adalah 0, maka dapat diketahui nilai
konsentrasi H+ dari disturbance yaitu antara 1 hingga 10
-14
Molar. Kemudian jika nilai konsentrasi disturbance 1
Molar dan HCl 1 Molar maka hasil pencampuran
sempurnanya adalah pH 0. Sedangkan jika nilai
konsentrasi disturbance 10-14
Molar dan HCl 1 Molar,
maka dapat diketahui dengan mudah bahwa nilai pH
pencampurannya adalah pH 7.
Dengan demikian diketahui bahwa nilai flow feed
akibat dari adanya disturbance adalah berada pada kisaran
nilai antara pH 0 (konsentrasi 1 Molar) hingga 7
9
(konsentrasi 10-7
Molar), yang mana berarti pH selalu
bersifat antara asam dan netral.
Gambar 20 Feed disturbance pada kisaran pH 0 s/d 7
(konsentraasi 10-7
Molar hingga 1 Molar) dengan set point
sistem pH 7.
Dari gambar grafik 4.41 diketahui bahwa sistem
mencapai set point pH 7 dengan selisih nilai pH berkisar
pada rata-rata 0,16 terhadap nilai set point.
c. Memberikan sinyal ramp
Uji berikutnya adalah dengan memberikan nilai
inputan berupa sinyal ramp. Sinyal ramp ini diberikan
pada nilai antara 4.5 hingga pada nilai 10.5, berdasarkan
pada gambar 4.3 untuk volume CSTR 10.000 liter, yang
menggambarkan nilai respon minimum dan maksimum
untuk volume CSTR 10.000 liter. Kemudian didapatkan
hasil seperti digambarkan pada grafik gambar 4.42 sebagai
berikut:
Gambar 21 Dari atas ke bawah berturut-turut adalah nilai
pH terhadap set point, error sinyal feedback, nilai flow
feed dan flow control.
Dari gambar 21 dapat diketahui bahwa sistem dapat
merespon sinyal input berupa sinyal ramp. Sinyal ini
adalah penggambaran apabila nilai set point dilakukan
perubahan secara perlahan-lahan dari nilai set point awal
ke nilai set point yang baru.
d. Memberikan sinyal ramp dengan disturbance
Pada simulasi ini bertujuan untuk mengetahui apabila
sistem diberikan disturbance dan kemudian diberikan
sinyal input berupa sinyal uji ramp. Hasil dari simulasi ini
digambarkan pada grafik gambar 22 sebagai berikut:
Gambar 22 Dari atas ke bawah berturut-turut adalah nilai
pH terhadap set point, disturbance, nilai flow feed dan flow
control.
Dari gambar 22 dapat diketahui bahwa meskipun
diberikan disturbance, sitem masih bisa untuk merespon
inputan berupa sinyal uji ramp.
V. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Setelah melakukan serangkaian kegiatan yang
meliputi metodologi, pengujian, analisa, dan pembahasan
maka didapatkan beberapa kesimpulan dalam Tugas akhir
ini, diantaranya yaitu :
1. Telah berhasil dilakukan pemodelan, perancangan,
dan simulasi sistem pengendalian pH dengan
menggunakan kontrol fuzzy yang mampu mengatasi
karakteristik pH yang nonlinear.
2. Pada uji open-loop didapatkan perbandingan flow feed
harus lebih kecil dibandingkan dengan flow control
(dalam penelitian tugas akhir ini digunakan
perbandingan 0,5 l/s : 1 l/s ). Untuk volume CSTR
digunakan 10.000 liter dan karakteristik valve adalah
quick opening.
Saran
Saran yang dapat diberikan dalam penelitian Tugas
Akhir ini adalah :
10
• Untuk penelitian atau pengembangan tugas akhir
selanjutnya, dapat dilakukan dengan menguji coba
kendali fuzzy pada tugas akhir ini dengan
menggunakan pencampuran asam lemah-basa kuat,
asam kuat-basa lemah atau asam lemah-basa lemah.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Hendra Cordova, Ali Masduki. Nonlinier pH
Control Based on Reaction Invariant and Self-
Tunning PID Controller. Jurusan Teknik Fisika-
ITS, Jurusan Tenik Lingkungan-ITS
[2]. Rosadi, Husni Y. Pemodelan Continuous
Stirred Tank Reactor. Program Pascasarjana-
IPB
[3]. Tore K. Gudtafsson, Kurt V. Waller. Dynamic
Modeling and Reaction Invariant Control of
pH. Process Control Laboratory, Department of
Chemical Engineering, Abo Akademi
[4]. Purnomo, Sofyan Hadi. Perancangan Sistem
Pengendalian pH Menggunakan Multimode
PID Controller pada Unit Saturator di PT.
Petrokimia Gresik. Jurusan Teknik Fisika-ITS,
Jurusan Tenik Lingkungan-ITS
[5]. Gunterus, Frans. Falsafah Dasar Sistem
Pengendalian Proses. Elex Media Komputindo,
1994
[6]. Headly, Michael C. Guidlines for Selecting the
Proper Valve Characteristic. Valve Magazine
vol. 15, no. 2,, 2003
Syaifu Rizal lahir di Bojonegoro,
26 Nopember 1984 yang bertempat
tinggal di Ds. Kebonagung no. 276,
Kec. Padangan, Kab. Bojonegoro,
Surabaya, Jawa Timur. Riwayat
pendidikan SDN Padangan 2 lulus
tahun 1997, SLTP Negri 1 Padangan
lulus 2000, SMUN 1 Bojonegoro
lulus 2003. Bidang yang ditekuni
adalah Instrumentasi kontrol dan
sistem metering. Masuk pada tahun
2004 menjadi mahasiswa S-1 di
Jurusan Teknik Fisika FTI-ITS hingga sekarang.
E-mail :
Hendra Cordova ST. MT lahir di
Jember, 30 Mei 1969 yang bertempat
tinggal di Perumahan ITS Jl. Teknik
Sipil N –13 Sukolilo, Surabaya Jawa
Timur. Riwayat pendidikan S1 Teknik
Fisika lulus tahun 1993 dan S2
Instrumentasi dan Kontrol ITB Tahun
1999. Bidang yang ditekuni adalah
Instrumentasi Kontrol khususnya pada kontrol pH,
Hydroponic Control, Safety, Metering, ruang bakar
(model, kendali dan safety) menggunakan sistem kendali
PID maupun Advanced Control (Fuzzy atau Neural
Network). Sampai sekarang menjadi Dosen tetap di
Jurusan Teknik Fisika FTI-ITS
E-mail :