EVALUASI INDIKATOR PERFORMANSI DENGAN METODE REGRESI KUADRAT TERKECIL PADA SISTEM PENDINGIN PRODUKSI AMONIA

FACHRI RAHADI, Dr.-Ing Awang N. I Wardana, S.T., M.T., M.Sc;Widya Rosita, S.T., M.T

2016 | Skripsi | S1 TEKNIK FISIKA

Sistem pemantauan merupakan salah satu aspek penting yang perlu dimiliki dalam suatu industri proses. Fungsi dari sistem pemantauan adalah melakukan pengamatan terhadap parameter-parameter proses. Pengamatan yang dilakukan berfungsi untuk melakukan evaluasi terhadap kondisi proses. Kondisi proses yang berlangsung pada suatu industri tidak selalu berada pada kondisi normal, melainkan dapat dikenai gangguan yang menyebabkan kondisi proses mengalami kegagalan. Adanya kegagalan pada suatu proses dapat membuat kondisi operasi menjadi tidak lagi ideal, dan menghasilkan produk yang tidak sesuai target. Pada penelitian ini dibuat algoritma deteksi kegagalan berbasis metode regresi kuadrat terkecil pada sistem pendingin produksi amonia. Proses analisis dilakukan berdasarkan indikator performansi dengan menggunakan grafik proses pemantauan yang dihasilkan, menggunakan struktur pemodelan data multivariabel ( multivariable data driven modelling). Pada tahap awal, algoritma yang dibuat akan diuji dengan menggunakan data acuan yang berasal dari simulasi Tennesse Eastman process (TEP). Hasil uji akan diverifikasi menggunakan metode laju deteksi kegagalan / Fault Detection Rate (FDR) dan taksiran waktu tunda deteksi / Expected Detection Delay (EDD). Berdasarkan implementasi algoritma, hasil yang didapat adalah terdeteksinya kegagalan pada sistem pendingin produksi amonia dan berdampak pada indikator performansi.

ABSTRACT Monitoring system is an important aspect that needs to be owned in the industrial process. The function of the monitoring system is to observe the process parameters. The result of the observations are used to evaluate the conditions of the process. The conditions of processes in the industry is not always in the normal conditions, but can be interfered with any disturbances which causes the process fault. The occurrence of a fault on the process, can make the process conditions no longer be ideal and the products that are not meet the target’s quality. In this study, will be presented how to detect fault and to monitor the process of the production of ammonia refrigeration system based on Least-Square (LS) Regression. Analysis of the process is based on performance indicators using graphical process monitoring and multivariable data modeling structure. The algorithm conducted trials using benchmark data that is Tennessee Eastman process (TEP), and verified using the concept of Fault Detection Rate (FDR) and Expected Detection Delay (EDD). Based on the implementation of the method, the results obtained are the fault on the production of ammonia refrigeration system and will have an impact on the quality of the resulting product.

Kata Kunci : Indikator performansi, Regresi kuadratis terkecil, Proses pemantauan