Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Formaldehida merupakan bahan kimia yang memiliki banyak kegunaan seperti bahan baku dalam pembuatan resin, disinfektan, serta pengawet. Pada proses produksi di pabrik, salah satu aspek yang memiliki peran penting adalah aspek pengendalian. Saat ini PT. X masih menggunakan pengendali Proportional-Integral (PI) yang masih memiliki sejumlah kekurangan. Dalam rangka mengatasi kekurangan yang dimiliki oleh pengendali PI, pengaplikasian pengendali MMPC dengan model gangguan dinilai mampu menghasilkan performa pengendalian yang lebih baik. Model empiris pada penelitian ini didapatkan dari penelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh Wahid dan Fauzi (2021), sedangkan model gangguan dibuat dengan bantuan process reaction curve dan perhitungan parameter First Order Plus Dead Time (FOPDT). Dalam memperoleh kinerja pengendalian yang optimal dilakukan proses tuning menggunakan metode Shridhar dan Cooper dan dioptimalkan dengan metode fine tuning. Kinerja pengendali MMPC dengan model gangguan diuji dengan perubahan Set Point (SP) dan ketahanan atas gangguan (disturbance rejection) dan diukur melalui perhitungan Integral Absolute Error (IAE) dan Integral Square Error (ISE). Pada uji perubahan Set Point (SP), pengendali MMPC berbasis model gangguan menghasilkan peningkatan kinerja dimana IAE mengalami penurunan yang berkisar dari 14,04-95,88% dan ISE mengalami penurunan yang berkisar dari 11,27-99,81%. ...... Formaldehyde is a compound that has many functions such as raw material of resin, disinfectant, and preservative. In the process production at the factory, one aspect that has significant role is controlling aspect. Currently PT X still uses Proportional-Integral controller which still has a few disadvantages. In order to overcome several disadvantages of PI controller, application of MMPC controller with disturbance model is considered to be able to achieve better control performance. Empirical model in this study was obtained from previous research conducted by Wahid and Fauzi (2021), while the disturbance model was made with the help of process reaction curve and First Order Plus Dead Time (FOPDT) parameters. In order to obtain optimal control performance, the tuning process is carried out using Shridhar and Cooper method and optimized by fine tuning method. The performance of the MMPC controller based on disturbance model was tested by changing the Set Point (SP) and the resistance to disturbance (disturbance rejection) and measured by calculating the Integral Absolute Error (IAE) and Integral Square Error (ISE). In the Set Point (SP) change test, the MMPC controller with the disturbance model result in increased performance, where IAE decreased about 14.04-95.88% and ISE decreased about 11.27-99.81%.

Abstrak :
Penelitian ini dilakukan untuk menguji kelayakan penerapan teknik pencitraan hiperspektral di wilayah variabel 400-1000 nm untuk mengetahui kandungan formalin. Sistem pencitraan hiperspektral terdiri dari kamera hiperspektral, slider, motor slider, dua sumber lampu halogen dan komputer yang digunakan untuk proses akuisisi data dan pengolahan data. Citra hiperspektral merupakan sebuah hypercube yang berisi informasi spasial dan spektral. ROI digunakan untuk memilih area sampel yang homogen. Data ROI diekstraksi dengan merata-ratakan data spasialnya, sehingga hanya diperoleh data spektral. Metode principle component analysis PCA digunakan untuk mereduksi dimensi data data spektral dan memilih fitur yang akan digunakan sebagai masukan dalam klasifikasi. Linear discriminant analysis LDA digunakan sebagai model untuk mengklasifikasikan kelas yang berbeda, yaitu formalin dan nonformalin. Model PCA regresi digunakan untuk menguji akurasi nilai prediksi terhadap nilai pengujian laboratorium. Dari hasil percobaan pada pengamatan hari pertama, kedua dan ketiga menunjukkan keefektifan model LDA dalam memisahkan sampel tahu berformalin dan tahu tanpa formalin dengan akurasi diatas 86,81 , 93,06 , dan 100 . Serta dari hasi regresi linier pada pengamatan hari pertama, kedua dan ketiga diperoleh koefisien korelasi R2 sebesar 0,98, 0,99 dan 0,99 serta nilai RMSE sebesar 1,83, 1,40 dan 1,27. Hasil ini menunjukkan bahwa pencitraan hiperspektral merupakan pendekatan yang menjanjikan untuk memprediksi kandungan formalin yang dengan cepat dan akurat. ......This study was carried out to examine the feasibility of applying hiperspektral imaging technique in the spectral region 400 1000 nm for classification formaldehyde tofu. The system hardware of hiperspektral imaging consists of hiperspektral camera with spectral region 400 1000 nm, workbench, motor slider, two halogen lamp source and personal computer used for the data acquisition process and data processing. Hyperspectral image is a hypercube that contains of spatial and spectral information. ROI is used to select a homogeneous sample area. ROI data is extracted by averaging its spatial data, so that only spectral data are obtained. The principle component analysis PCA method is used to reduce dimensions of the data and select the features to be used as input in the classification. The linear discriminant analysis LDA is used as a model to classify to distinct classes, that is formaldehyde tofu and without formaldehyde tofu. PCA Regression model is used to test the accuracy prediction values against the value of laboratory testing. Result from the experiment on the first, second and third day observations showed the effectiveness of the LDA model in separating the informal sample of formalin and tofu without formalin with an accuracy above 86.81 , 93.06 , and 100 . As well as from the results of linear regression on first, second and third observations obtained correlation coefficient R2 of 0.98, 0.99 and 0.99 and RMSE of 1.83, 1.40 and 1.27. These results suggest that hyperspectral imaging is a promising approach to predicting rapidly and accurately formaldehyde content.