pkm-p

17

UNIVERSITAS INDONESIA

USULAN PROGRAM KREATIVITAS MAHASISWAJUDUL PROGRAMOPTIMASI PABRIK BIOHIDROGEN DARI BIOMASSA DENGAN PENGENDALIAN OPTIMUM GASIFIKASI DAN CHAR COMBUSTOR MENGGUNAKAN METODE MODEL PREDICTIVE CONTROL (MPC)

BIDANG KEGIATANPROGRAM KREATIVITAS MAHASISWA-PENELITIAN (PKM-P)

DIUSULKAN OLEH:Ketua Pelaksana: Rizali Nurcahya N 1106055160 Teknologi Bioproses 2011Anggota Pelaksana: Firman Bima A1206217856 Teknik Sipil 2012Anggota Pelaksana: Ghilandy Ramadhan 1206242012 Teknologi Bioproses 2012 UNIVERSITAS INDONESIADEPOK2014Lembar Pengesahan Usulan PKM-Penelitian

DAFTAR ISI

LEMBAR PENGESAHAN USULAN PKM-PENELITIANiDAFTAR ISIiiDAFTAR GAMBARiiiDAFTAR TABELiiiRINGKASANivBAB 1 PENDAHULUAN11.1Latar Belakang11.2Rumusan Masalah31.3Tujuan31.4Luaran yang diharapkan31.5Kegunaan3BAB 2TINJAUAN PUSTAKA42.1Pabrik Hidrogen dari Biomassa42.2Pengendalian tingkat lanjut42.3MPC5BAB 3METODOLOGI PENELITIAN63.1 Diagram Alir Penelitian63.1Peralatan yang digunakan73.2Bahan Penelitian73.3Prosedur Penelitian7BAB 4 BIAYA DAN JADWAL KEGIATAN84.1 Anggaran Biaya84.2 Jadwal Kegiatan8DAFTAR PUSTAKA9LAMPIRAN10Lampiran 1. Biodata Ketua dan Anggota10Biodata Ketua Pelaksana Penelitian10Anggota Pelaksana 111Anggota Pelaksana 212Biodata Dosen Pembimbing13Lampiran 2. Justifikasi Anggaran15Lampiran 3. Susunan Organisasi Tim Peneliti dan Pembagian Tugas15Lampiran 4. Surat Pernyataan Ketua Peneliti/Pelaksana16

DAFTAR GAMBARGambar 1. Diagram Alur Penelitian6

DAFTAR TABELTabel 3. Ringkasan Anggaran Biaya8Tabel 4. Jadwal Kegiatan PKMP8

RINGKASANPerpres No 5/2006 menargetkan pemakaian Energi Baru dan Terbarukan (EBT) pada tahun 2025 mencapai 17%. Karena itu, upaya untuk memproduksi energy yang termasuk bagian dari EBT harus terus ditingkatkan, termasuk di antaranya biohidrogen. Perancangan pabrik biohidrogen dari biomassa memerlukan kondisi operasi yang optimum agar mencapai hasil yang juga optimum. Apalagi, banyaknya unit pada sebuah pabrik akan meningkatkan gangguan yang akan terjadi pada suatu proses pabrik tersebut. Gangguan-gangguan tersebut akan berdampak kepada keefektifan dan kestabilan operasi pabrik tersebut yang juga berpengaruh kepada lingkungan sekitar. Salah satu cara untuk menangani adanya gangguan dan mencapai kondisi yang optimum adalah dengan cara memasanag suatu pengendali pada unit-unit yang sangat penting. Gasifier dan char combustor merupakan unit-unit yang penting dalam pabrik biohidrogen dari biomassa karena Gasifier yang menghasilkan biohidrogen dan Char Combustor mengkonversi char yang dihasilkan juga dari Gasifier menjadi CO2. Untuk mencapai kinerja yang optimum dari kedua unit tersebut, maka akan didisain pengendali Model Predictive Control (MPC). MPC merupakan pengendali yang terpat karena dapat bekerja dengan sistem multi input multi output sesuai dengan kondisi pabrik biohidrogen dari biomassa tersebut. Dengan pemasangan pengendali MPC ini diharapkan akan mendapat hasil biohidrogen yang optimal dengan meminimalkan gangguan yang terjadi pada sistem

iv

BAB 1 PENDAHULUANLatar BelakangKebutuhan energi di dunia semakin meningkat seiring dengan pertambahan jumlah penduduk dan kemajuan di bidang teknologi serta masifnya industrialisasi dunia. Hal ini mengakibatkan meningkatknya konsumsi energi dunia secara drastis dan mengakibatkan tersedotnya cadangan energi khususnya energi fosil karena sumber energi utamanya masih banyak berasal dari bahan bakar fosil. Di sisi lain, ketersedian bahan bakar fosil jumlahnya semakin menurun. Dengan demikian, banyak peneliti saat ini mencari sumber energi baru yang berkelanjutan yang dapat menggantikan bahan bakar fosil. Perkembangan penelitian pengganti sumber energy berbasis fosil saat ini menuntun kita pada penemuan-penemuan yang bersangkutan dengan Energi Baru dan TerbarukanContoh pemanfaatan Energi Baru dan Terbarukan (EBT) seperti tenaga surya, tenaga angin, geothermal, mikrohidro, biomassa, gambut dan tenaga panas laut, sebagai energi alternatif sudah mulai diteliti dan bahkan sudah mulai diaplikasikan di beberapa negara, begitu juga di Indonesia. Indonesia adalah salah satu negara yang memiliki potensi yang sangat besar dalam pengembangan EBT sebagai sumber energi nasional. Sumber energy tersebut yang paling potensial adalah berbahan dasar biomassa. Sehubungan dengan hal tersebut, telah dibuat suatu perencanaan pabrik pembuatan hidrogen dari biomass yang menjadi alternatif solusi permasalahan energi (Abqari dkk., 2011). Menurut perpres no 5/2006 kebijakan energy nasional diarahkan untuk meningkatkan pemakaian EBT pada tahun 2025 ditargetkan mencapai 17%, dengan porsi untuk biofuel adalah sebesar 5%. Namun kebijakan ini saat ini sedang dikaji ulang untuk dapat meningkatkan pemakaian EBT sebesar 25% di 2025 nanti.Sehubungan dengan hal tersebut, maka dibuatlah suatu perencanaan pabrik pembuatan hidrogen dari biomass. Gas hidrogen sangat mudah terbakar dan akan terbakar pada konsentrasi serendah 4% H2 di udara bebas (Muliawati, 2008). Hidrogen bukanlah sumber energi (energy source) melainkan pembawa energi (energy carrier), artinya hidrogen tidak tersedia bebas di alam atau dapat ditambang layaknya sumber energi fosil (Muliawati, 2008). Karena hal tersebut, Hidrogen harus diproduksi. Hidrogen mempunyai energi hasil pembakaran yang paling besar per satuan massa (141,86 kJ/g) hal ini membuat hydrogen dalam penggunaannya sebagai bahan bakar cukup potensial. Hidrogen diperkirakan menjadi energi carrier yang paling penting dalam sistem energi terbarukan di masa mendatang. Biomassa menjadi salah satu sumber yang baik dalam produksi hydrogen sebagai bahan bakar utama di masa depan. Untuk tahun 2004, produksi hidrogen dunia mencapai 50 juta metrik ton (million metric tons-MMT) atau setara dengan 170 juta ton minyak bumi. Diharapkan pada tahun 2010 sampai 2020, laju penggunaan hidrogen dapat mecapaii dua kali lipat dari laju penggunaan saat iniSalah satu aplikasi hidrogen sebagai penghasil energi adalah fuel cell. Energi hasil pembakaran bio-H2 dengan mudah disalurkan dalam teknologi fuel cell menjadi energi listrik yang dapat disimpan. Pada prinsipnya fuel cell adalah suatu peralatan yang bekerja berdasarkan proses elektrokimia, yang mampu mempertemukan antara hidrogen dengan oksigen untuk menghasilkan energi listrik menjadi air dan panas. Penggunaan teknologi fuel cell untuk pembangkit listrik dari sumber terbarukan telah berkembang secara cepat. Prinsip pabrik hidrogen dari biomassa adalah perubahan hidrokarbon menjadi gas dengan menggunakan prinsip pembakaran dan perengkahan (cracking). Proses utama dalam pabrik ini adalah pada proses gasifikasi biomass, yang menggunakan panas dari char combustor. Proses Gasifikasi dipilih karena lebih ekonomis daripada proses lain seperti pirolisis. Mengingat pentingnya peran EBT yang berupa biofuel dalam Energi Primer pada tahun 2025, maka optimasi produksi biohidrogen ini perlu dilaksanakan untuk dapat memeuhi target dari perpres no 5 tahun 2006. Sehingga, dalam pembuatan biohidrogen tersebut, perlu dirancang suatu pengendalian proses agar proses produksi berlangsung secara efektif dan efisien. Pengendalian proses ini bertujuan untuk meningkatkan produksi dari pabrik biohidrogen tersebut. Pengendalian proses dapat dilakukan dengan berbagai metode, baik metode P, PI, ataupun PID. Pengendali PI digunakan karena dengan metode ini tidak ada offset yang dihasilkan. Dari segi harga, pengendali PI lebih murah dibandingkan dengan pengendali PID (Yaniv et al., 2001). Berdasarkan pernyataan berikut, maka pengendalian proses pabrik biohidrogen dilakukan dengan metode PI (Salma, 2013). Semakin berjalannya waktu, pengendalian proses mengalami perkembangan. Dalam perkembangan ini telah ditemukan suatu system pengendlain prosesdengan metode Model Predictive Control. MPC adalah salah satu bentuk Optimisasi dari teknik-teknik kontrol yang telah ada sehingga diyakini akan dapat meberikan keuntungan ekonomis dan peningkatan produksi jika diterapkan dengan teknik dan kondisi yang benar. elalui tulisan ini setidaknya dapat memberikan pencerahan wawasan mengenai wacana baru Kontrol Proses Berbasis Model atau yg lebih dikenal sebagai Model Predictive Control sehingga pengetahuan kita selalu bertambah. Diharapkan, pengendalian tingkat advance ini memiliki keunggulan yang lebih baikdibandingkan pengendalian dengan metode lainnya sehingga proses biohidrogen pun kuantitasnya juga meningkatkan dan dapat memenuhi target energy primer di sector biofuel seperti yang tertulis pada Peraturan Presiden no 5 tahun 2006 tentang Kebijakan Energi Nasional Rumusan Masalah Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah1. Apakah variable-variabel yang harus dikendalikan pada proses di Gasifier dan Char Combustor?2. Bagaimana membuat pemodelan empirik pada proses tersebut?3. Bagaimana merancang pengendali MPC yang optimum?

TujuanTujuan dari penelitian ini adalah 1. Mengidentifikasi variable-variabel yang akan dikendalikan (controlled variables, CV) dan yang diubah-ubah untuk mencapai kondisi pengendalian yang dituju (manipulated variables)2. Mengidentifikasi model-model empirik proses yang ada di Gasifier dan Char Combustor3. Merancang pengendali MPC yang optimum.Luaran yang diharapkanAdapun luaran yang diharapkan dari penelitian ini adalah rancangan pengendali MPC yang optimum. Kriteria optimum yang dimaksud adalah terkait dengan kinerja pengendalian MPC yang meliputi kestabilan yang cepat (settling time yang kecil) dan kecilnya nilai penyimpangan dari kondisi yang diinginkan (integral of absolute errors, IAE).KegunaanUntuk Masa KiniKegunaan penelitian ini untuk masa sekarang ini adalah sebagai perbandingan antara suatu metode proses controlyang satu dengan metode proses control lainnya dalam melakukan pengendalian

1.5.2 Untuk Masa MendatangKegunaan untuk masa mendatang adalah sebagai saran pengembangan terhadap sistem pengendalian dan juga sebagai sarana untuk referensi suatau sistem control yang baik bagi pabrik biohidrogen. TINJAUAN PUSTAKAPabrik Hidrogen dari BiomassaPabrik biohidrogen dari biomassa adalah pabrik dimana didalam terdapat proses perubahan hidrokarbon dengan menggunakan prinsip pembakaran dan perekahan ataupun bisa digunakan prinsip fermentasi. Salah satu proses untuk mendapatkan biohidrogen adalah dengan proses termokimia. Proses termokimia dibagi menjadi 4 yaitu pembakaran, pirolisis, pencairan (liquefaction), dan gasifikasi. Gasifikasi biomassaadalah proses konversi termokimia dari biomassa padat menjadi gas bakar. Gas bakar tersebut mengandung karbon monoksida (CO), hydrogen (H2) dan sedikit kandungan metan (CH4). Reaksi utama gasifikasi biomassa pada gasifier ditunjukkan oleh persamaan 2.1 2.4 : Water gas : C + H2O CO + H2 131,5 kJ/mol(2.1)Boudouard : C + CO2 2CO 172 kJ/mol (2.2)Water gas shift : CO + H2O CO2 + H2 41 kJ/mol(2.3)Methanation : C + 2H2 CH4 74,8 kJ/mol(2.4)Steam reforming : CH4 + H2O CO + 3H2 206 kJ/mol (2.5)Dari reaksi diatas diketahui bahwa proses gasifikasi adalah salah satu proses utama dalam pembuatan hidrogen dari biomasa. Dengan demikian, pada proses ini juga diikuti dengan proses char combusting. Hal ini digunakan ntuk mengurangi char pada gas yang dihasilkan. Kemurniaan dari proses ini mempengaruhi kualitas dari gas hidrigen yang dihasilkan.Pengendalian tingkat lanjutPada proses industri modern, biasanya industri beroperasi dalam skala besar dimana pada suatu unit dapat memiliki input dan output yang banyak, sehingga terdapat multivariable. Banyak dari variabel-variable proses tersebut yang berinteraksi satu sama lain dan tidak bisa diabaikan karena akan mempengaruhi performa dari proses tersebut. Hingga saat ini, terdapat beberapa pengendalian advance yang pernah dikembangkan seperti ratio control, cascade control, feedforward control, decoupling control, model based control. Model Predictive Control merupakan pengendalian tingkat lanjut (Advance) yang dikembangkan berdasarkan Model based control. MPCModel Predictive Control (MPC) ada dapat pula disebut Kendali Model Terprediksi. Sesuai namanya, sistem kendali ini menggunakan hasil prediksi dalam mengeluarkan kontrol input. Kontrol input ini merupakan kontrol optimal untuk pengendalian berdasarkan hasil prediksi plant beberapa waktu ke depan. Teknik ini sudah banyak diaplikasikan dalam industri-industri dan awalnya diterapkan pada proses kimia. Konsep dasar dari Model Predictive Control ini adalah :a. Keluaran proses yang diharapkan berada pada rentang horizon N yang telah ditentukan, hal ini dinamakan prediction horizon, keluaran diprediksi pada waktu pencuplikan dengan menggunakan model proses. Keluaran dari proses ini bergantung kepada nilai masukan dan keluaran serta sinyal kendali yang akan digunakan.b. Penghitungan sinyal kendali dengan meminimalisasi objective function (fungsi kriteria) yang ditetapkan sebelumnya, hal ini bertujuan untuk menjaga keluaran proses agar sedekat mungkin dengan acuan.Sinyal kendali u(t|t) akan dikirim ke proses, sementara sinyal terprediksi yang lainnya akan dibuang. Hal ini dikarenakan pada pada pencuplikan berikutnya keluaran dari y(t+1) sudah diketahui. Langkah pertama akan diulang dengan menghasilkan keluaran baru dan semua perhitungan yang diperlukan akan diperbaiki. Sinyal yang baru akan dihitung dengan menggunakan konsep receving horizon.

METODOLOGI PENELITIAN3.1 Diagram Alir Penelitian

Gambar 3. 1. Diagram Alir Penelitian.Peralatan yang digunakanPada penelitian ini, program yang digunakan untuk mensimulasikan pengendalian dengan metode MPC adalah ASPEN Unisim Pada perangkat lunak ini, terdapat perancangan berbagai jenis alat yang serta pengendali yang dapat di simulasikan baik secara steady state maupun secara dinamik.Bahan PenelitianPada penelitian kali ini, bahan yang digunakan adalah hasil perancangan pabrik hidrogen dari biomassa (Budianta, et al, 2011), dimana pada perancangan pabrik ini memiliki unit gasifikasi dan char combustorProsedur Penelitian Melakukan Pemodelan dalam kondisi Steady StateSistem yang akan diidentifikasi adalah gasifikasi dan char combustror yang telah ada pada perancangan pabrik biohidrogen (Budianta et al, 2011). Dalam pengendalian kali ini tekanan yang keluar dari kompresor diasumsikan selalu tetap. Pengumpulan data dan penentuan parameterKondisi Operasi GasifierSuhu Ruangan 20oClaju alir biomass 1 kg/s laju alir udara 2 kg/stemperatur uap yang dihasilkan 600 0Ctemperature gas yang kaya H2 500 0Ctemperature combustor 920 0Csuhu gasifier pada range 650-900 0Ctekanan sistem 0.1 MPa. Mengubah simulasi ke proses dynamic dan memasang pengendaliModel sistem pada simulasi diubah menjadi model dinamik yang kemudian setiap unit dipasang sistem pengendalian yakni berupa pengendali MPC. Mengidentifikasi Sistem ModelDalam melakukan identifikasi sistem model, akan dilakukan model testing, dimana pada model testing ini akan digunakan PI Controller dimana akan diberi gangguan pada PI Controller sehingga didaptkan pemodelan empirik dari hasil model testing ini. Simulasi dengan menggunakan MPC kemudian dilakukan dengan memasukkan parameter yang didapatkan pada pemodelan empirik. Membandingkan hasil dari IAE MPC dan IAE PIDDalam proses tuning, akan dibandingkan antara Integral Absolut Error yang dihasilkan oleh Model Predictive Control dan Proportional Integrative. Jika dihasilkan IAE dari PI lebih kecil daripada IAE yang dihasilkan oleh MPC, maka akan dilakukan tunning ulang, sedangkan apabila sudah mencapai, maka tuning telah selesai dilakukan.BIAYA DAN JADWAL KEGIATAN4.1Anggaran BiayaTabel 4. 1. Ringkasan Anggaran Biaya.NoMaterialJustifikasi PemakaianKuantitasBiaya (Rp)

1Mouse nirkabelKelancaran penggunaan perangkat keras1150.000

2Eksternal Hardisk 500 GBBackup data1675.000

3Random Access Memory 16GBUpgrade memory perangkat keras11.400.000

4.USB Big Fan CoolerMenjaga performa perangkat Keras1400.000

Jumlah2.625.000

4.2 Jadwal Kegiatan

Tabel 4. 2. Jadwal Kegiatan PKMPKegiatanBulan ke-

1234

1234123412341234

Studi Literatur

Persiapan Perangkat Lunak

Proses Pengujian

Pengolahan Data dan Analisis Hasil

Pembuatan Laporan Akhir

DAFTAR PUSTAKABudianta, I.A, Abqari, F. Dkk (2011). Perancangan Pabrik Biohidrogen dari Biomassa. Depok : Departemen Teknik Kimia Universitas IndonesiaMuliawati, Neni. (2008). Hidrogen Sebagai Sel Bahan Bakar: Sumber Energi Masa Depan. Lampung : Jurusan Teknik Kimia Universitas LampungSalma, Faridah. (2013). Penyetelan pengendali PI pada sistem pengendalian proses gasifikasi dan char combustor pada perancangan pabrik biohidrogen. Skripsi. Depok : Departemen Teknik Kimia Universitas IndonesiaYaniv O., Theodor Y. dan Safonov S. 2009. High Order Control Design : Advantage Over PI and PID Controllers reference . Tel Aviv: Elmo Position Control

LAMPIRANLampiran 1. Biodata Ketua dan AnggotaBiodata Ketua Pelaksana PenelitianA. Identitas Diri1Nama Lengkap (dengan gelar)Rizali Nurcahya Nararya

2Jenis KelaminL

3Program StudiTeknologi Bioproses

4NIM1106055160

5Tempat dan Tanggal LahirSurabaya, 28 April 1993

[email protected]

7Nomor Telepon/HP08568445364

B. Riwayat PendidikanSDSMPSMA

Nama InstansiSDN Barata JayaSMPN 252SMAN 81 Jakarta

Jurusan--IPA

Tahun Masuk-Lulus1999 20052005 20082008 2011

C. Pemakalah Seminar NasionalNo.Nama Pertemuan Ilmiah/SeminarJudul Artikel IlmiahWaktu dan Tempat

D. Penghargaan dalam 10 Tahun TerakhirNo.Jenis PenghargaanInstitusi Pemberi PenghargaanTahun

1

Semua data yang saya isikan dan tercantum dalam biodata ini adalah benar dan dapat dipertanggungjawabkan secara hukum. Apabila di kemudian hari ternyata dijumpai ketidaksesuian dengan kenyataan, saya sanggup menerima sanksi. Demikian biodata ini saya buat dengan sebenarnya untuk memenuhi salah satu persyaratan dalam pengajuan hibah PKM-P DIKTIDepok, 17 September,2014 Ketua Pelaksana

Rizali Nurcahya Nararya

Anggota Pelaksana 1A. Identitas Diri1Nama Lengkap (dengan gelar)Firman Bima Ariateja

2Jenis KelaminLaki-laki

3Program StudiTeknik Sipil

4NIM

5Tempat dan Tanggal LahirSurabaya 4 September 1994

6E-mailFbimaariateja

7Nomor Telepon/HP

E. Riwayat PendidikanSDSMPSMA

Nama InstansiSDN Barata JayaSMPN 252SMAN 12 Jakarta

Jurusan--IPA


F. Pemakalah Seminar NasionalNo.Nama Pertemuan Ilmiah/SeminarJudul Artikel IlmiahWaktu dan Tempat

G. Penghargaan dalam 10 Tahun TerakhirNo.Jenis PenghargaanInstitusi Pemberi PenghargaanTahun

1

Semua data yang saya isikan dan tercantum dalam biodata ini adalah benar dan dapat dipertanggungjawabkan secara hukum. Apabila di kemudian hari ternyata dijumpai ketidaksesuian dengan kenyataan, saya sanggup menerima sanksi. Demikian biodata ini saya buat dengan sebenarnya untuk memenuhi salah satu persyaratan dalam pengajuan hibah PKM-P DIKTI

Depok, 17 September,2014 Anggota 1

Firman Bima AriatejaAnggota Pelaksana 2A. Identitas Diri1Nama Lengkap (dengan gelar)Ghilandy Raadhan


3Program StudiTeknologi Bioproses

4NIM1206242012

5Tempat dan Tanggal LahirBogor 6 Februari 1994

[email protected]


B. Riwayat PendidikanSDSMPSMA

Nama InstansiSDN Panaragan BogorSMPN 11 BogorSMAN 1 Bogor

Jurusan--IPA




1


Depok, 17 September,2014 Anggota 2

Ghilandy Ramadhan

Biodata Dosen PembimbingA. Identitas Diri1Nama Lengkap (dengan gelar)Ir. Abdul Wahid, M.T


3Program StudiTeknik Kimia

4NIDN0001076703

5Tempat dan Tanggal LahirTegal 1 Juli 1967

[email protected]


B. Riwayat PendidikanS1S2S3

Nama InstansiUniversitas IndonesiaUniversitas IndonesiaUniversiti Teknologi Malaysia

JurusanTeknik Gas Dan PetrokimiaTeknik KimiaChemical Engineering

Tahun Masuk-Lulus1987-19941998-20012007-sekarang


Seminar Nasional Teknologi SimulasiMulitivariable Control of A 4x4 Process in Distillation Column16 Oktober 2008, Wisma MM UGM Yogyakarta

Proceeding of the 11st International Conference on QiR Faculty of Engineering, University of IndonesiRepresntative Model Predicitive Control3-6 Agustus 2009, Depok

Seminar Nasional Teknik Kimia IndonesiaPengendalian pH Air Menggunakan Pengendali PID Non-Linear Pada Unit Minipant20-21 September 2012, Universitas Indonesia

Seminar Nasional Teknik Kimia IndonesiaPenanganan Gangguan pada Reaktor Alir Tangki Berpengaduk Menggunakan Representative Model Predicitive Control20-21 September 2012, Universitas Indonesia

Proceeding of the 13th International Conference on QiR Faculty of Engineering, University of IndonesiDistillation Column Control using Multiple Model Predictive Control Based on Representative Model Predicitive Control Method25-28 Juni 2013,Yogyakarta,


1Fasilitator PSAU UIUniversitas Indonesia2000


Depok, 17 September,2014 Dosen Pembimbing

Ir. Abdul Wahid, M.T

Lampiran 2. Justifikasi Anggaran

NoMaterialJustifikasi PemakaianKuantitasBiaya (Rp)

1Mouse nirkabelKelancaran penggunaan perangkat keras1150.000

2Eksternal Hardisk 500 GBBackup data1675.000

3Random Access Memory 16GBUpgrade memory perangkat keras11.400.000

4.USB Big Fan CoolerMenjaga performa perangkat Keras1400.000

Jumlah2.625.000

Lampiran 3. Susunan Organisasi Tim Peneliti dan Pembagian TugasNo.Nama / NIMProgram StudiAlokasi Waktu (jam/minggu)Uraian Tugas

1.Rizali Nurcahya Nararya/ 1106055160Teknologi Bioproses20 Melakukan koordinasi antar anggota Melakukan pemodelan Melakukan Pemasangan Kontrol Pad Model Melakukan Tuning Menganalisa hasil pengujian

2.Ghilandy/ 12Teknologi Bioproses10 Melakukan Studi Literatur dan membantu pemasangan Kontrol

3.Firman Bima AriatejaTeknik Sipil10 Membantu Persiapan software dari computer Melakukan dan mendesai gambar proses

Lampiran 4. Surat Pernyataan Ketua Peneliti/Pelaksana

SURAT PERNYATAAN KETUA PENELITI/PELAKSANA

Yang bertanda tangan di bawah ini:Nama: Rizali Nurcahya NararyaNIM: 1106055160Program Studi: Teknologi BioprosesFakultas: Teknik

Dengan ini menyatakan bahwa proposal PKM-P Saya dengan judul : Optimasi Pabrik Biohidrogen Dari Biomassa Dengan Pengendalian Optimum Gasifikasi dan Char Combustor Menggunakan Metode Model Predictive Control (MPC) yang diusulkan untuk tahun anggaran 2015, bersifat original dan belum pernah dibiayai oleh lembaga atau sumber dana lain.Bilamana di kemudian hari ditemukan ketidaksesuaian dengan pernyataan ini, maka saya bersedia dituntut dan diproses sesuai dengan ketentuan yang berlaku dan mengembalikan seluruh biaya penelitian yang sudah diterima ke kas negara.Demikian pernyataan ini dibuat degan sesungguhnya dan dengan sebenar-benarnya.

Depok, 17 September 2014Mengetahui,Direktur Bidang KemahasiswaanYang Menyatakan,Universitas Indonesia

Arman Nefi S.H.,M.M.Rizali Nurcahya NararyaNUP. 0508050277NIM. 1106055160

pkm-p

Documents