Prediksi Kenaikan Suhu Salt Bath Temperature Pada Reaktor (RE-3130) PT. Petrowidada Gresik Menggunakan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)

Firdaus, Gamal Muhammad Ramadhan (2023) Prediksi Kenaikan Suhu Salt Bath Temperature Pada Reaktor (RE-3130) PT. Petrowidada Gresik Menggunakan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 02311940000163-Undergraduate_Theses.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 July 2026. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Prediksi kenaikan suhu salt bath temperature merupakan informasi yang dibutuhkan dalam bidang industri khususnya pada PT. Petrowidada Gresik. SBT adalah peralatan yang digunakan untuk mengkontrol suhu katalis pada reaktor (RE-3130) di PT. Petrowidada Gresik. Suhu maksimal dari SBT adalah 361 °C, pada kondisi ini katalis harus di ganti/umur dari katalis telah habis. Katalis sangat berpengaruh terhadap kualitas dari produksi Phthalic Anhydride, maka dari itu dilakukan prediksi kenaikan suhu dari SBT. Pada penelitian tugas akhir ini dilakukan prediksi kenaikan SBT menggunakan metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Sysyem (ANFIS) untuk memprediksi kenaikan SBT pada periode berikutnya yaitu pada tahun 2018-2023. Variabel yang digunakan pada penelitian adalah flow OX, flow air dan PL sebagai input data, untuk output data yaitu suhu dari SBT. Didapatkan hasil nilai ANFIS terbaik dengan menggunakan membership function trimf dengan nilai RMSE pada training data yaitu 0.03482%, hasil prediksi dari metode ANFIS ini dapat dikatakan cukup baik dengan hasil nilai MAPE 13.54%. Pemilihan variable yang digunakan untuk memprediksi kenaikan dari SBT sangat berpengaruh terhadap hasil nilai ANFIS.
===================================================================================================================================
The prediction of temperature increase in Salt Bath Temperature (SBT) is essential information needed in the industrial field, especially at PT. Petrowidada Gresik. SBT is used to control the catalyst temperature in the reaktor (RE-3130) at PT. Petrowidada Gresik. The maximum temperature of SBT is 361°C, and under this condition, the catalyst needs to be replaced as it reaches the end of its lifespan. The catalyst significantly influences the quality of Phthalic Anhydride production. Hence, predicting the temperature increase of SBT is crucial. In this final research project, the prediction of SBT increase is carried out using the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) method to forecast the temperature rise in the period of 2016-2018. The variables used in the study are flow OX, flow air, and PL as input data, with the output data being the temperature of SBT. The best ANFIS result is obtained by employing the psignoidal membership function (psigmg) with an RMSE value of 0.03482% on the training data. The prediction results from the ANFIS method are considered quite good, with a MAPE value of 13.54%. The selection of variables used to predict the SBT increase significantly impacts the ANFIS value results.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Katalis, Salt Bath Temperature (SBT), ANFIS; Catalyst, Salt Bath Temperature (SBT), ANFIS
Subjects:	Q Science > Q Science (General) T Technology > TS Manufactures
Divisions:	Faculty of Industrial Technology and Systems Engineering (INDSYS) > Physics Engineering > 30201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Gamal Muhammad Ramadhan Firdaus
Date Deposited:	07 Feb 2024 03:12
Last Modified:	07 Feb 2024 03:12
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/106376

Actions (login required)

View Item