## PEMODELAN REAKTOR BIOGAS MENGGUNAKAN MODEL SISTEM DINAMIK UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI DAN BIAYA PEMBUATAN
1 Amir 2 Murtalim
1 2 Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Program Studi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang
1 amir@ubpkarawang.ac.id 2 murtalim@ubpkarawang.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyusun  model  sistem  dinamik  yang  menggambarkan hubungan  sub-sistem  proses biogas,  sosial ekonomi, dan  sumber  bahan bakar  alternatif  pada reaktor  biogas.  Sumber  bahan  biogas  pada  penelitian  ini  adalah  kotoran  sapi.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  membuat  prediksi  kondisi  dan  produksi  biogas  untuk  5 tahun  ke  depan.  Model  disusun  menggunakan  pendekatan  sistem  dinamik.  Variabel  yang menjadi faktor  dalam model adalah  jumlah dan komposisi kotoran sebagai bahan alternatif, proses  kimia  pada  reaktor  biogas,  dan  kondisi  sosial  ekonomi  peternak.  Hasil  penelitian diharapkan  dapat  memberikan  gambaran  tentang  proses  reaksi  biogas,  sehingga  dapat memprediksi  produksi  dan  efisiensi  yang  dihasilkan  dari  reaktor  biogas.  Penelitian  ini  juga diharapkan  mampu  memprediksi  ukuran  dan  spesifikasi  biogas  yang  efektif  sehingga  dapat memberikan masukan untuk rekayasa reaktor biogas.
Kata kunci: Biogas; digester; kotoran sapi; sistem dinamik.

## PENDAHULUAN
Saat  ini,  energi    panas  telah  menjadi  kebutuhan  pokok  bagi  setiap  masyarakat.  Penggunaan bahan  bakar    gas  untuk  kebutuhan  rumah  tangga  sudah  sejak  lama  dicanangkan  oleh pemerintah  dalam  menggantikan  minyak  tanah.  Namun,  harga  bahan  bakar  gas  bagi masyarakat  terus  meningkat.  Oleh  karena  itu,  biomassa  diperlukan  sebagai  bahan  bakar alternatif. Salah satu biomassa adalah kotoran sapi yang dapat dikonversi menjadi bioenergi (biogas)  (Ignacio  Contreras-Andrade,  Jonathan  Parra-Santiago,  &  Carlos  Alberto  Guerrero- Fajardo, 2015).
Bioenergi  yang  berasal  dari  biomassa  mungkin  memainkan  peran  penting  dalam  sistem energi  masa  depan  karena  pembaruan  dan  keberlanjutannya.  Distribusi  biomassa  yang  luas menyediakan  sumber  bahan  baku  yang  kaya  material,  sedangkan  perkembangan  signifikan dalam teknologi konversi bioenergi telah meningkatkan daya saingnya (Rincón et al. 2014). Bioenergi  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  biofuel,  panas,  dan  listrik,  dapat  dihasilkan melalui  berbagai  jalur  seperti  proses  termo-kimia,  biologis,  dan  bio-elektrokimia  (Haugen, Bakke,  and  Lie  2013).  Sistem  bioenergi  harus  dioptimalkan  untuk  memastikan keberlanjutannya, memaksimalkan efisiensinya, dan meminimalkan biaya.
Bioreaktor  merupakan  unit  penting  dalam  konversi  mikroba  proses,  karena  menyediakan tempat  yang  cocok  dan  stabil  untuk  pertumbuhan  dan  metabolisme  mikroba  dengan mengontrol kondisi operasi (Karambelkar 2018). Kinerja bioreaktor sangat dipengaruhi oleh banyak  faktor  lain,  seperti  struktur  dan  ukuran  bioreaktor,  karakteristik  pencampuran  dan transfer,  dan  cara  pemasukan  pakan  dan  pembuangan  produk  (Saracevic  et  al.  2017). Terdapat pola aliran multifase kompleks yang ada pada bioreaktor yang dapat memvariasikan karakteristik  perpindahan  panas  dan  massa  dalam  bioreaktor  dan  mempengaruhi  proses konversi mikroba (Karambelkar 2018).
Beberapa  metode telah  digunakan  untuk menyusun  model  dan  simulasi  pada  reaktor  biogas yaitu  model  orde  pertama,  model  Gompertz,  dan  model  logistik  (Salgado,  2019;  Saeed  et. Al., 2019; Ignacio et. Al., 2015; Suleiman & Dorcas, 2020. Model Gompertz dianggap yang terbaik  model.  Model  Gompertz  menggambarkan  pertumbuhan  hewan  dan  tumbuhan  serta volume  bakterinya.  Ini  juga  menjelaskan  kurva  produksi  biogas  kumulatif  dalam  destruksi batch,  dengan  asumsi  bahwa  tingkat  substrat  membatasi  pertumbuhan  dalam  hubungan logaritmik (Suleiman Momodu and Dorcas Adepoju 2020).
Model  dan  simulasi  di  atas  tidak  mengkaitkan  faktor  sosial  ekonomi  dan  spesifikasi bioreaktor.  Sehingga  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyusun  model  sistem  dinamik  yang menghubungkan  proses  biogas,  sosial  ekonomi,  dan  sumber  bahan  bakar  alternatif  pada reaktor biogas.

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  berbasis  model  matematis.  Model  yang  akan  dibangun adalah model sistem dinamik pada kasus biogas. Persamaan yang digunakan adalah persamaan matematis dengan fungsi turunan pertama dan kedua.

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada Bulan Maret 2021 sampai dengan Oktober 2021. Model simulasi reaktor  biogas  ini  disusun  berdasarkan  bioreaktor  di  Desa  Nagrog,  Kecamatan  Wanayasa, Kabupaten  Purwakarta,  Jawa  Barat.  Secara  khusus  yang  menjadi  masyarakat  sasaran  di program ini adalah Kampung Tegalega, Desa Nagrog.
Gambar 3.2. Peta Wilayah Kampung Tegalega, Desa Nagrog, Wanayasa, Purwakarta.

## Target/Subjek Penelitian
Wilayah  Desa  Nagrog  yang  akan  dijadikan  target  atau  subyek  penelitian.  Wilayah  ini merupakan  mayoritas  wilayah  peternak  sapi  potong  dan  kerbau.  Jumlah  sapi  potong  di  Desa Nagrog sebanyak 67 ekor, sapi perah 2 ekor, dan kerbau 23 ekor (Kecamatan Wanayasa Dalam Angka  Tahun  2015).  Kampung  Tegalega  sendiri  mempunyai  Kelompok  Tani  Sapi  Potong Makmur  Jaya.  Permasalah  dari  kelompok  tani  ini  adalah  kotoran  sapi  yang  dihasilkannya. Kotoran  sapi  yang  dihasilkan akan  menyebabkan  bau dan masalah  bagi lingkungan  di  sekitar kampung.  Salah  satu  cara  untuk  mengatasi  ini  adalah  dengan  membangun  reaktor  biogas. Kondisi  saat ini, kampung Tegalega baru  memiliki  7  reaktor  biogas ukuran kecil  yang hanya mampu digunakan untuk 7 rumah tangga.

## Prosedur Penelitian
Gambar 1 menunjukkan tahapan prosedur penelitian. Penelitian ini dimulai dari studi literatur. Dalam  Studi literatur, peneliti melakukan  pencarian referensi  buku  dan  jurnal  penelitian  yang terkait dengan aliran air danau dan sistem dinamik. Setelah studi literatur, dilanjutkan dengan penyusunan  kuisioner  dan  persiapan  administrasi  surat  menyurat.  Setelah  itu,  tahapan dilanjutkan dengan pengambilan data ke lapangan. Data yang diambil adalah data primer dan
data  sekunder.  Tahapan  selanjutnya  yaitu  entry  data  ke  komputer  sebagai  master  data penelitian.  Berikutnya,  peneliti  menyusun  model  sistem  dinamik  dan  melakukan  analisa  data berdasarkan  master  data  yang  telah  dibuat.  Hasil  analisa  data  kemudian  ditampilkan  dalam bentuk  tabel  dan  grafik.  Tahapan  terakhir  adalah  pembuatan  laporan.  Pada  tahapan  ini,  tim peneliti menyusun laporan akhir penelitian dan draft jurnal penelitian.
Studi Literatur
Hasil Penelitian Pembuatan Model dan Analisa Data Entry Data Pengambilan Data Penyusunan Kuisioner dan Administrasi Surat Menyurat Pembuatan Laporan
Gambar 1. Tahapan Penelitian.

## Data, Instrumen, dan Teknik Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan pendekatan sistem dinamik untuk Reaktor  Biogas (Ford, 1999). Model sistem dinamik terdiri dari empat komponen yaitu: 1) Stock (state variable, level, atau reservior);  2)  Flow  (rerata/laju,  variabel kontrol,  atau  proses);  3)  Conventer  (auxilliary  atau variabel  translasi);  dan  4)  Connector  (atau  panah  informasi).  Keseluruhan  model  sistem dinamik disusun berdasarkan dua atau lebih sub-sistem. Pada penelitian ini, sub-sistem yang digunakan  adalahsub-sistem  Environmental  Flow  (debit  air  masuk,  debit  air  keluar, presipitasi,  dan  evaporasi),  sub-sistem  ketinggian  air  danau,  dan  sub-sistem  sosial  ekonomi (pengolahan  air  minum).Pengumpulan  data  untuk  konsisi  sosial  ekonomi  dilakukan  melalui survey  menggunakan  form  kuisioner.  Data  variabel  lainnya  yang  diambil  berasal  dari
sekunder  dan  data  primer.  Analisa  data  menggunakan  pendekatan  sistem  dinamik  dimana setiap variabel dalam sistem merupakan fungsi non linear (eksponensial).

## Teknik Analisis Data
Untuk  menggambarkan  pola  hubungan  antar  sub-sistem,  model  sistem  dinamik memanfaatkan persamaan non-linear seperti pada Persamaan 3.1.
𝑑𝑋 𝑖 (𝑡) 𝑑𝑡 = 𝑓(𝑋 𝑖 , 𝑅 𝑖 , 𝐴 𝑖 , 𝐶 𝑖 ) (1)
Penyelesaian persamaan turunan (3.1) dapat ditulis sebagai berikut
X i ( t +  t ) = X i ( t ) + f ( X i , R i , A i , C i )*  t (2)
Pada  sistem  dinamik,  penyelesaian  Persamaan  3.2  menggunakan  analisa  numerik  seperti deret Euler, dan Rangge-Kutta.
Untuk  membangun  model  sistem  dinamik  pada  reaktor  biogas,  peneliti  mengambil  variabel- variabel sebagai berikut:
1. Kondisi iklim mikro (suhu lingkungan, kelembaban, tekanan udara, dan intensitas cahaya)
2. Debit aliran inlet
3. Jumlah massa dan pH limbah kotoran sapi
4. Proses reaksi kimia pada digester
5. Evaporasi pada sekitar bioreaktor
6. Jumlah biogas dan tekanan digester pada reaktor.
7. Kondisi sosial ekonomi masyarakat

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian

## Pembangunan Model
Dinamika  sistem  digunakan  untuk  menganalisis  dan  memprediksi  sistem  yang  kompleks berdasarkan data empiris dan asumsi serta menguji model dengan data terbatas. Causal loop diagram  (CLD)  digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan  antar  variabel  menggunakan rantai  sebab  akibat  yang  tertutup  (Kotir  et  al.  2016).  Gambar  2  menunjukkan  hubungan variabel  dari  subsistem  yang  terdapat  pada  pengolahan  biogas.CLD  dikembangkan  melaui data sekunder dan primer serta wawancara mendalam dengan kelompok ternak.
Gambar 2. Causal Loop Diagram untuk Model Biogas.
Model sistem dinamis pada biogas terdiri dari empat komponen: 1) Stok (variabel keadaan, level, atau reservoir); 2) Aliran (rata-rata / laju, variabel kontrol, atau proses, konstanta); 3) Konverter (variabel bantu atau translasi); dan 4) Konektor (atau informasi panah). Jenis variabel ini ditunjukkan pada Gambar 2. Variabel stok merupakan variabel dengan persamaan integrasi numerik yaitu nilai variabel yang dipengaruhi oleh waktu. Variabel jenis ini adalah Luas permukaan. Variabel aliran merupakan variabel kontrol atau laju perubahan yang mempengaruhi variabel lainnya. Misalnya pada model evaporasi adalah konstan sehingga termasuk jenis variabel aliran. Variabel konvensional merupakan variabel yang tidak dipengaruhi oleh waktu tetapi hanya dipengaruhi oleh variabel bebas lainnya. Misalnya variabel konsumsi gas dipengaruhi oleh variabel konsumsi biogas. Variabel stock and flow yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 1.
Table 1. Variabel Stokpada Model Sistem Dinamik Biogas.
Tipe Variabel Variabel Nilai Awal Satuan Stock Volume Gas Metan 70 m 3 Konsumsi Biogas 0 m 3 Rembesan 0.05 m 3 Evaporasi 0.08 m 3 Kebocoran Gas 0.01 m 3 Luas permukaan 25 m 2 Penambahan volume kotoran 25 m 3
Nilai awal pada Tabel 1 diperoleh dari hasil analisis kuesioner, dan data sekunder dari Kelompok Ternak di Wanayasa.

## Persamaan Dasar Model
Setiap  subsistem  memiliki  persamaan  matematis  yang  merepresentasikan  interaksi  antar variabel.  Sumber  daya  gas  dipengaruhi  oleh  nilai  supply  dan  demand  gas,  sehingga persamaan tersebut diwakili oleh Persamaan 3.
Volumen Gas Metan = (Rembesan+"Penambahan volume kotoran."+Air
Rembesan+Waste water-Konsumsi Biogas-Evaporasi) (3)

## Hasil Simulasi Model
Simulasi dan prediksi model dilakukan hingga tahun 2022. Berdasarkan data awal dan persamaan model, setelah program simulasi dijalankan ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Model Simulasi Biogas.
Berdasarkan  hasil  simulasi  model  (Gambar  2),  volume  gas  metan  yang  diproduksi  reaktor biogas  berkurang  setiap  tahunnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sumber  daya  gas  terus digunakan, maka perlu adanya maintenance secara periodik minimal 2 tahun sekali.

## Pembahasan
Penggunaan biogas untuk keperluanrumah tangga sebagai sumber energi sangatmenguntungkan. Apabila dibandingkan denganbahan bakar tradisional misalnya kayu. Variabel  yang  mempengaruhi  produksi  biogas  adalah  kondisi  anaerobik,  bahan  atau campuran  bahan,  suhu,  tingkat  kepedasan  (pH),  aksesibilitas  nutrisi,  pencampuran,  zat beracun,  dan  pelemahan  (kadar  air).  Namun,  sedikit  penyimpangan  komposisi  dari pemborosan  campuran  juga  mempengaruhi  jumlah  metana  yang  akan  dihasilkan  dalam produksi  biogas.  Pencampuran  kedua  quander  dapat  mempengaruhi  nilai  tingkat  keasaman (pH),  proporsi  C/N  dan  penurunan  (kadar  air).  Dalam  penelitian  ini  diarahkan  untuk mengetahui  pengaruh  varietas  dalam  penyelenggaraan  pengujian  kombinasi  limbah  kelapa sawit dan kotoran sapi.

## KESIMPULAN DAN IMPLIKASI
Berdasarkan  hasil  simulasi,  dapat  disimpulkan  bahwa  kebutuhan  sumber  daya  biogas  setiap tahun  semakin  meningkat.  Kondisi  ini  disebabkan  karena  reaktor  merupakan  sumber  gas metan utama bagi masyarakat di Wanayasa dan secara khusus di wilayah Kelompok Ternak. Meskipun masyarakat banyak yang menggunakan gas dari Elpiji dan bahan bakar kayu, tetapi keduanya bukan merupakan sumber energi alternatif yang bersumber dari lingkungan sekitar. Sehingga  diperlukan  sumber  energi  alternatif  bagi  masyarakat  yaitu  biogas.  Reaktor  biogas ini  jika  digunakan  akan  mengalami  penurunan  kualitas  dan  kuantitas  produksi  biogas.  Oleh karena itu, diperlukan perawatan secara berkala agar jumlah dan kualitas gas metan terjaga.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini dapat terselenggara dengan bantuan dari Dana Penelitian Dosen Pemula Tahun Anggaran 2021 yang diberikan oleh Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan dengan Nomor Kontrak 065/SP2H/LT/DRPM/2021; 030/SP2H/RDPKR-MONO/LL4/2021; dan 01/LPPM/PDP/VII/2021.
1. Borshchev,  A.,  dan  Filippov,  A.,  2004.,  From  System  Dynamics  and  Discrete  Event  to Practical  Agent  Based  Modeling:  Reasons,  Techniques,  Tools.  The  22nd  International Conference of the System Dynamics Society, July 25 - 29, 2004, Oxford, England.
2. Ford,  A.,  1999.,  Modeling  the  Environment:  An  Introduction  to  System  Dynamics Models of Environmental Systems., Island Press: Washington D.C.
3. Haugen,  Finn,  Rune  Bakke,  and  Bernt  Lie.  2013.  “Adapting  Dynamic  Mathematical Models  to  a  Pilot  Anaerobic  Digestion  Reactor.”  Modeling,  Identification  and  Control 34(2): 35–54.
4. Ignacio  Contreras-Andrade,  Jonathan  Parra-Santiago,  and  Carlos  Alberto  Guerrero- Fajardo. 2015. “Simulation of Biogas Production from Solid Organic Wastes.” Journal of Chemistry and Chemical Engineering 9(2): 107–12.
5. Karambelkar,  Shruti  Shrikant.  2018.  “Effect  of  Variation  of  Parameters  on  Biogas Production  Using  Aspen  Plus  &amp;  Dynamic  Simulation  Using  Mimic.”  ProQuest Dissertations and Theses: 51.
6. Rincón, Alejandro, Julieta Villa, Fabiola Angulo, and Gerard Olivar. 2014. “A Dynamic Analysis  for  an  Anaerobic  Digester:  Stability  and  Bifurcation  Branches.”  Mathematical Problems in Engineering 2014.
7. Saeed,  Mohammed,  Samaa  Fawzy,  and  Magdi  El-Saadawi.  2019.  “Modeling  and Simulation  of  Biogas-Fueled  Power  System.”  International  Journal  of  Green  Energy 16(2): 125–51.
8. Salgado,  Juan  Antonio  Arzate.  2019.  “Modeling  and  Simulation  of  Biogas  Production Based on Anaerobic Digestion of Energy Crops and Manure.” Master Thesis: 178.
9. Saracevic,  Ervin,  David  Woess,  Anton  Friedl,  and  Angela  Miltner.  2017.  “Dynamic Simulation of a Biogas Plant Providing Control Energy Reserves.” Chemical Engineering Transactions 61: 931–36.
10. Suleiman  Momodu,  Abiodun,  and  Tofunmi  Dorcas  Adepoju.  2020.  “System  Dynamics Model of the Kinetics of Biogas Production from Vegetal Matter.” International Journal of Energy and Power Engineering 9(2): 22.
11. Wei,  S.,  Yang,  H.,  Song,  J.,  Abbaspour,  K.C.,  Xu,  Z.,  2012.,  System  Dynamics Simulation  Model  for  Assessing  Socio-Economic  Impacts  of  Different  Levels  of Environmental  Flow  Allocation  in  the  Weihe  River  Basin,  China.,  European  Journal  of Operational Research. 221 (2012): 248-262