Analisis Dan Prediksi Efisiensi Arus Pada Proses Produksi Aluminium Terhadap Performa Tungku Reduksi Di PT INALUM (PERSERO)

Purba, Riyan Yefta (2017) Analisis Dan Prediksi Efisiensi Arus Pada Proses Produksi Aluminium Terhadap Performa Tungku Reduksi Di PT INALUM (PERSERO). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 1113100022_Undergraduate_Theses.pdf]
Preview
Text
1113100022_Undergraduate_Theses.pdf - Published Version

Download (5MB) | Preview

Abstract

PT Indonesia Asahan Aluminium (Persero) merupakan perusahaan produksi aluminium terbesar di Indonesia yang dibangun untuk memenuhi kebutuhan aluminium di dunia. Hal yang harus dipertimbangkan dalam membangun smelter aluminium skala besar yaitu energi listrik yang dimiliki oleh perusahaan serta efisiensi arus yang dapat dicapai perusahaan pada saat proses produksi berlangsung. Saat ini efisiensi arus di PT Inalum (Persero) hanya 92,2% dan sangat tertinggal dengan smelter aluminium lainnya. Salah satu cara untuk meningkatkan efisiensi arus adalah dengan melakukan analisis metode pada produksi yang sedang beroperasi kemudian melakukan prediksi efisiensi arus untuk mengetahui ketepatan analisis yang dilakukan.
Penelitian ini menggunakan data sekunder dari PT Inalum (Persero). Penelitian ini menggunakan variabel yang mempengaruhi efisiensi arus diantaranya adalah temperatur bath, Feeding AlF3, keasaman bath, dan kandungan CaF2. Kemudian untuk mengetahui pengaruh variabel bebas dan variabel yang paling signifikan mempengaruhi efisiensi arus digunakan metode Multiple Linear Regression. Selanjutnya digunakan metode Winters untuk mengetahui prediksi efisiensi arus pada sistem produksi yang sedang beroperasi.
Hasil yang didapat pada penelitian ini adalah temperatur bath, Feeding AlF3, keasaman bath, dan konsentrasi CaF2, berpengaruh terhadap efisiensi arus. Dari keempat variabel bebas yang digunakan diperoleh variabel pemasukan AlF3 paling mempengaruhi efisiensi arus pada tungku reduksi sebesar 40,90%. Pada proses penghalusan data time series untuk efisiensi arus diperoleh konstanta terbaik untuk α, β, dan γ yaitu berturut-turut sebesar 0,9; 0,6; dan 0,1. Untuk menghasilkan prediksi efisiensi arus terbaik pada hari berikutnya dapat dilakukan dengan prediksi setiap 7 hari berikutnya.
==================================================================================================================
PT Indonesia Asahan Aluminium (Persero) is the largest aluminum production company in Indonesia which was built to meet the needs of aluminum in the world. The thing to consider in building large-scale aluminum smelter that is electrical energy which is owned by the company and the current efficiency can be achieved by the company during the production process. Currently, the current efficiency in PT Inalum (Persero) is only 92.2% and so far behind the other aluminum smelter. One way to improve the current efficiency is to perform the analysis on a production method when the system is operating afterward predicts the current efficiency to get the accuracy of the analysis.
This study uses secondary data from PT Inalum (Persero). This study uses the variables that affect the current efficiency of which is bath temperature, Feeding AlF3, bath acidity, and the content of CaF2. Multiple Linear Regression method was used to analyze and determine the effect of independent variables and the most significant variable affecting the current efficiency. Furthermore, Winters method is used to predict the current efficiency on the production system when system is operating.
The results showed that the bath temperature, Feeding AlF3, bath acidity, and CaF2 concentration could be influenced to the current efficiency. Of the four independent variables used were obtained AlF3 income variables most affect the current efficiency of a furnace reduction of 40.90%. In the smoothing process of time series data for the best constant current efficiency obtained for α, β, and γ are 0.9, 0.6, and 0.1, respectively To produce the best current efficiency predictions on the next day can be done with the predictions of every next 7 days.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Efisiensi arus, metode Multiple Linear Regression, metode Winters, smelter aluminium
Subjects: H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD31 Management--Evaluation
Q Science > Q Science (General)
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Physics > 45201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: RIYAN YEFTA PURBA
Date Deposited: 12 Apr 2017 02:53
Last Modified: 06 Mar 2019 08:33
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/3323

Actions (login required)

View Item View Item