Vol. 12. No. 3, September 2021: 153-159 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534
Zaenal Abidin * , Eko Ihsanto
Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta
* abie_zf7@gmail.com
Abstrak—  Sistem  air  penambah  pada  PLTU  berfungsi untuk  mesuplai  kekurangan  fluida  kerja  dari  luar  siklus secara kontinyu yang diakibatkan adanya sistem blowdown untuk  menjaga  kualitas  uap  dan  kebocoran  yang  terjadi didalam  sistem.  Didalam  penelitian  ini,  dilakukan perancangan  sistem  kontrol  PID  untuk  mengatur  level deaerator  dan  kondensor  dengan  optimasi  tuning menggunakan  algoritma  genetika.  Berdasarkan  metode osilasi  Ziegler-Nichols,  untuk  pengendali  level  deaerator didapatkan konstanta Kp = 53,8, Ki = 21,4 dan Kd = 33,9, menghasilkan maximum overshoot sebesar 18,1%, rise time sebesar 1150 detik, error steady-state sebesar 0,3, sedangkan untuk pengendali level hotwell didapatkan konstanta Kp = 28,2,  Ki  =  8,7  dan  Kd  =  22,8,  menghasilkan  maximum overshoot  sebesar  25,7%,  rise  time  sebesar  1120  detik dan error  steady-state  sebesar  0,07.  Hasil  optimasi  algoritma genetika  untuk  PID  pengendalian  level  deaerator, didapatkan konstanta Kp = 97,3, Ki = 15,6 dan Kd = 63,1 dengan  fitness  overshoot  sebesar  2,1%,  rise  time  sebesar 1190  detik  dan  error  steady-state  sebesar  0,01  untuk  PID pengendalian  level  deaerator.  Sedangkan  untuk  PID pengendalian level hotwell didapatkan konstanta Kp = 94,2 ;  Ki  =  20,7  dan  Kd  =  71,5  dengan  maximum  overshoot sebesar 1,6%, rise time sebesar 1218 detik dan error steady- state  sebesar  0,001.  Penalaan  PID  dengan  algoritma genetika  menghasilkan  overshoot  dan  setling  time  yang lebih  cepat  dibandingkan  dengan  metode  osilasi  Ziegler- Nichols,  akan  tetapi  memiliki  rise  time  yang  lebih  lambat. Untuk error steady-state kedua metode tersebut menghasilkan nilai <1% sehingga memenuhi syarat untuk pengontrolan sistem yang baik.
Kata Kunci— PID, GA, Optimasi, Tuning, Overshoot, Rise time
DOI: 10.22441/jte.2021.v12i3.009

## I. P ENDAHULUAN
Sistem air utama pada PLTU terbagi menjadi beberapa sub- sistem ,  yaitu condensate  water  system,  feed  water  system dan make-up  water  system.  Condensate  water  system mencakup rangkaian  dari  kondensor  hingga deaerator dan  feed  water system mencakup rangkaian dari deaerator hingga boiler drum . Fluida kerja air dan uap bekerja dengan sirkulasi secara tertutup tetapi  didalam  sirkulasinya  terjadi  kehilangan  massa  air  yang antara  lain  disebabkan  oleh  adanya  sistem blowdown untuk menjaga kualitas uap dan adanya kebocoran minor yang terjadi
didalam  sistem  [1],  sehingga  dibutuhkan  sistem  air  penambah yang berfungsi untuk memenuhi kebutuhan fluida kerja tersebut dari luar siklus secara kontinyu.
Pada  PLTU  NTB,  terdapat  sistem  air  penambah  dengan tapping  point terletak  di deaerator .  Pada  saat unit  pembangkit beroperasi, temperatur fluida didalam deaerator berkisar 150 °C dengan tekanan 8 kg/cm², sedangkan temperatur air penambah berkisar 36 °C [2]. Ketika dua fluida dengan deviasi temperatur yang besar bertemu, dapat berpotensi terjadinya water hammer dan thermal stress yang dapat menyebabkan kerusakan mekanis atau catastrophic failure pada deaerator dalam jangka panjang sehingga  dapat  mengurangi  keandalan  dan life  time peralatan [3]. Sesuai best practice , sistem pengisian air dapat dialihkan ke hotwell dengan  pertimbangan  deviasi  temperatur  antara  air kondensat dan air penambah tidak terlalu besar sehingga dapat menimilasir potensi terjadinya water hammer [4].
Selain  itu,  proses  aliran  fluida  dalam condensate  water system bersifat non-linier , sehingga diperlukan pengendali yang handal dan robust dalam mengatur ketinggian air di deaerator dan kondensor. Kendali PID memiliki kelemahan terkait tuning dalam  penentuan  konstanta  Kp,  Ki  dan  Kd  yang  dilakukan secara manual, trial and error untuk memperoleh performansi sistem  yang  optimal  [5].  Untuk  itu,  perlu  dilakukan  optimasi penalaan  kontroler  PID  untuk  mendapatkan  konstanta  Kp,  Ki dan Kd yang optimal dengan metode algoritma genetika untuk memenuhi spesifikasi kontrol yang diinginkan.

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Perkembangan  proses  tuning  PID  diawali  dengan  metode tuning  konvensional,  seperti  Ziegler-Nichols,  Cohen-Coon, Astrom-Hagglund, Poulin-Pomerleau [6]. Selain itu, beberapa metode optimasi juga digunakan untuk optimasi konstanta PID seperti Particle Swarm Optimization (PSO), Firefly Algorithm , algoritma  genetika  dan neural  network untuk  mendapatkan spesifikasi pengontrolan yang paling baik [7].
Optimasi  penalaan  PID  menggunakan  algoritma  genetika digunakan  dalam  berbagai  objek,  seperti  untuk  optimasi kontroler  PID  dalam  pelacakan  energi  angin  dengan menggunakan  daya  inersia  rotasi  sebuah  rotor  [8],  sistem kontrol untuk pencampuran gas berdasarkan aliran massa untuk mengatasi  cacat  presisi  yang  buruk  dan  waktu  pengendapan yang lama dari campuran gas [9], pengendali kecepatan motor DC agar tetap stabil dengan berbagai variasi pembebanan [10] [11],  dan  pengendalian  level  fluida  pada  bejana  atau  tangki.

## Perancangan Kontroler PID Level Deaerator Dan Kondensor Pada Steam Power Plant Berbasis Algoritma Genetika
Secara  prinsip,  pengendalian  level  fluida  memiliki  kesamaan dengan  dilakukan  pengaturan  besaran  volume  fluida  yang masuk  dibandingkan  dengan  fluida  yang  keluar  dari  tangki tersebut.  Dari  perancangan  sistem  pengendalian  level  fluida tersebut  didapatkan  konstanta  Kp,  Ki  dan  Kd  yang  optimum dengan fungsi fitness Integral of Absolute Error (IAE), Integral of  Squared  Time  Weighted  Error (ISE)  dan Integral  of  Time- weighted Absolute Error (ITAE) [12].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Permodelan Matematis Sistem Pengaturan Level
Perilaku  dan  sifat-sifat  dari  sistem  dapat  diwakili  dalam bentuk  model  matematis.  Model  matematis  dapat  memberi gambaran  hubungan  fungsional  antara  masukan  dan  keluaran dari  suatu  proses  dan  merupakan  gambaran  perilaku  dinamik sebuah  sistem.  Pemodelan  matematis  ini  dibuat  sesuai  proses masukan  dan  keluaran  yang  terjadi  pada deaerator dan kondensor  sebagai  pendekatan real  plant untuk  dapat disimulasikan.

## a. Permodelan Tangki Kondensor
Ketinggian air di kondensor ditentukan oleh keseimbangan aliran  air  kondensasi,  kuantitas  uap  kondensasi  dan  aliran  air penambah.  Level  air  kondensat  kondenser  dapat  diturunkan dengan hukum kesetimbangan massa sebagai berikut [13]:
[akumulasi massa per satuan waktu] = [massa masuk persatuan waktu] – [massa keluar persatuan waktu]
ρ 𝑑𝑉 𝑑𝑡 =   𝐹 𝑖𝑛 ρ 𝑖𝑛 + 𝑚 𝑠 −    𝐹 𝑜𝑢𝑡 ρ 𝑜𝑢𝑡 (1)
dimana : V = Volume (m 3 ) Fin = Flow atau laju aliran massa yang masuk ke tangki (kg/s)
Fout = Flow atau laju aliran massa yang keluar dari tangki (kg/s) m s =  Laju aliran steam (kg/s)
ρ =  Massa jenis cairan diasumsikan konstan (kg/m 3 )
Dengan  pendekatan  model  bentuk  tangki  adalah  tabung, maka hubungan antara volume dan ketinggian adalah :
𝑑𝑉 =  𝐴 𝑑ℎ = 𝑊𝑡 𝐿 𝑑ℎ (2)
dimana : A =  Luas  permukaan  water  dalam  tabung (m 2 )
h =  Ketinggian tangki (m)
Wt =  Luas permukaan cairan (m 2 ) L =  Panjang tabung (m)
Dengan  mengasumsikan  bahwa  massa  jenis  kondensat tetap, maka Persaman 1 dapat disubstitusikan ke Persamaan 2, maka dihasilkan persamaan berikut ini:
𝐴 𝑑ℎ 𝑑𝑡 =   𝐹 𝑖𝑛 + 𝑚 𝑠 ρ −    𝐹 𝑜𝑢𝑡 (3)
Hubungan  aliran  keluaran  air  kondensat F out dengan ketinggian tangki h adalah sebagai berikut :
𝐹 𝑜𝑢𝑡 = ℎ 𝑅 , 𝑅 = 𝑘𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡 (4)
Dari Persamaan 4 didiferentialkan maka akan menjadi :
𝐴 𝑑ℎ 𝑑𝑡 + ℎ 𝑅 =   𝐹 𝑖𝑛 + 𝑚 𝑠 ρ 𝑅𝐴 𝑑ℎ 𝑑𝑡 +  ℎ   =   𝑅 𝐹 𝑖𝑛 + 𝑅 𝑚 𝑠 ρ (5) (6)
Dengan mentransformasikan kedalam transformasi Laplace maka didapatkan persamaan 7
(7)
Selanjutnya  Persamaan  7  disederhanakan,  maka  akan didapat fungsi alih dari proses kondenser yakni:
(8)
Berdasarkan  data  spesifikasi,  data  komisioning  dan parameter  operasi  kondensor,  maka  luas  permukaan  air  dapat diturunkan sebagai berikut :
𝐴 = 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ 𝑥 𝑤𝑖𝑑𝑡ℎ = 5 𝑚 𝑥 5 𝑚 = 25 𝑚 2
(9)
Keluaran  air  kondensat  dari  hotwel  ke deaerator adalah 94,9  m 3 /h  pada  bukaan  MCV  45,5%.  Dengan  Persamaan  4 dapat didapatkan konstanta R. Untuk menjaga level kondensor maka  diasumsikan  aliran  masuk  air  kondensat  sama  dengan aliran keluaran kondensat adalah sebagai berikut :
𝐹 𝑜𝑢𝑡 = ℎ 𝑅 𝑅 = ℎ 𝐹 𝑜𝑢𝑡 = 1,2 94,9 = 45,52 𝑠 𝑚 2 (10) (11)
Dengan  nilai  R  dan  luasan  permukaan  air  A  yang  telah diketahui, maka dengan menggunakan Persamaan 8 didapatkan respon sistem sebagai berikut :
(12)

## b. Permodelan Tangki Deaerator
Pendekatan model deaerator dilakukan dengan pendekatan kesetimbangan massa adalah akumulasi selisih dari laju aliran yang masuk dengan laju aliran yang keluar sehingga diketahui laju massa yang terakumulasi  dalam sistem per satuan waktu. Dengan  pendekatan  model  bentuk  tangki  adalah  tabung  dan berdasarkan  data  spesifikasi deaerator ,  maka  luas  permukaan air di dearator didapatkan sebagai berikut :
𝐴 = 2 (𝜋𝑟 2 ) + 2 𝜋 𝑟 𝑡 (13)
(14)
Keluaran feedwater dari deaerator ke  boiler  adalah  107,5 m 3 /h  pada  bukaan  LCV  48,9%.  Dengan  Persamaan  4  dapat didapatkan konstanta R. Untuk menjaga level deaerator maka diasumsikan  aliran  masuk  air  kondensat  sama  dengan  aliran keluaran feedwater adalah sebagai berikut :
𝑅 = ℎ 𝐹 𝑜𝑢𝑡 = 10,2 107,5 = 87,07 𝑠 𝑚 2 (15)
Dengan  nilai  R  dan  luasan  permukaan  air  A  yang  telah diketahui, maka dengan menggunakan Persamaan 8 didapatkan respon sistem sebagai berikut :
c. Permodelan Level Transmitter
Transmitter yang  digunakan  untuk  mengukur  ketinggian fluida  didalam  tangki deaerator dan  kondensor  adalah differensial  pressure  transmitter .  Dari  data  spesifikasi,  level transmitter deaerator bekerja dalam range 0 - 260 cm dan level transmitter kondensor  bekerja  dalam  range  0  -  120  cm, sedangkan keluarannya adalah sinyal listrik dengan range 4 - 20 mA. Untuk menghitung gain transmitter (GL) adalah :
𝐺𝐿 = 𝑆𝑝𝑎𝑛 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 (𝑚𝐴) 𝑆𝑝𝑎𝑛 𝐼𝑛𝑝𝑢𝑡 (𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟) (17)
Span  Input  merupakan  kesalahan  dari  setting  ketinggian yang digunakan transmitter dan span output merupakan besaran arus (4-20 mA) yang ditransmit ke DCS, sehingga didapatkan gain transmitter adalah sebagai berikut :
a. Level transmitter deaerator
(18)
b. Level transmitter kondensor
(19)
Fungsi  alih  dari level  transmitter dapat  didekati  dengan sistem orde 1 sebagaimana persamaan dibawah ini:
𝐿 𝐿 (𝑠) 𝐼 𝐿 (𝑠) = 𝐺 𝐿 𝑇 𝐶 (𝑠) + 1 (20)
dimana : G L = Gain transmitter Tc = Time constant transmitter
Dengan  Tc  merupakan  konstanta  waktu  untuk transmitter yang  didapat  dari  spesifikasi  alat,  yaitu  besarnya  adalah  2 second. Berdasarkan data spesifikasi dari level transmitter yang digunakan dan Persamaan 20, fungsi alih dari level transmitter adalah sebagai berikut :
a. Fungsi transfer level transmitter deaerator
𝐿 𝐿 (𝑠) 𝐼 𝐿 (𝑠) = 𝐺 𝐿 𝑇 𝐶 (𝑠) + 1 = 0,062 2𝑠 + 1
(21)
b. Fungsi transfer level transmitter kondensor
𝐿 𝐿 (𝑠) 𝐼 𝐿 (𝑠) = 𝐺 𝐿 𝑇 𝐶 (𝑠) + 1 = 0,13 2𝑠 + 1 (22)

## d. Pemodelan Matematis Control Valve
Dalam sistem kontrol  ini,  elemen pengendali akhir berupa control  valve yang  digunakan  untuk  memanipulasi  laju  aliran suatu  fluida  proses  sehingga  dapat  melakukan  pengendalian level  pada  tangki  agar  tetap  pada  range  normalnya.  Dengan mengasumsikan Condensate  Extraction  Pump beroperasi dengan  laju flow sesuai  kemampuan  pompa  dari  manufaktur dan  menganggap  output  dari  level control  valve [14]  adalah flow-rate air  kondensat  sebesar  165  m 3 /jam  atau  ekuivalen dengan 41,5 kg/s dan input dari control valve adalah 4-20 mA, sedangkan flow minimum diasumsikan 0 m 3 /jam pada kondisi
control  valve tertutup,  maka  untuk  menghitung gain level Condensate Water Control Valve (CCV) adalah
(23)
Konstanta  waktu  dari  CCV  diperoleh  berdasarkan  waktu stroke,  perubahan  fraksional  terhadap  bukaan valve dan perbandingan konstanta waktu pada stroking time valve sebesar 2 s dan harga time constant control valve adalah 2,06 s, maka fungsi alih dari CCV adalah sebagai berikut:
𝐺𝑐𝑣 = 𝐾𝑡𝑜𝑡 τ 𝐶𝑉 𝑠 + 1 = 2,6 2,06 𝑠 + 1 (24)
Dengan  mengasumsikan  kemampuan  kondensor  dalam mengkondensasikan  uap  dari  turbin  menjadi  air  ideal  dan tingkat  kevakuman  kondensor  stabil,  maka  untuk  mengatur jumlah  aliran  dari Make  Up  Water  Tank (MWT)  ke hotwell dikontrol  oleh Make  Up  Water  Control  Valve (MCV) didapatkan K tot sebesar  1,48  kg/s/mA,  maka  fungsi  alih  dari MCV adalah sebagai berikut :
𝐺𝑐𝑣 = 𝐾𝑡𝑜𝑡 τ 𝐶𝑉 𝑠 + 1 = 1,48 2,06 𝑠 + 1 (25)

## B. Perancangan Kontroler PID
Fungsi  kontroler  PID  adalah  memperoleh  informasi  nilai masukan dari measuring  device yaitu sinyal Process Variable (PV) dan keluaran sistem secara keseluruhan, membandingkan dengan Setpoint (SP), menentukan penyimpangan, mengeluarkan  sinyal  koreksi  ( Manipulated  Variable ,  MV) untuk ditransmisikan dan menghasilkan sinyal kontrol dengan mengurangi  penyimpangan  menjadi  nilai  nol  atau  nilai minimum.
Gambar 1. Diagram Blok Sistem Kontrol PID Close Loop
Dengan rumus pengontrolan PID ditulis sesuai  Persamaan (1) berikut :
(26)
dimana : K p = Gain Proporsional K i = Gain Integral K d = Gain Derivatif
e = Error = Y sp – Y m Y sp = Setpoint Y m = Variabel proses
t = Waktu
 = Variabel integrasi
Untuk  memenuhi  kebutuhan  air  di  dalam deaerator dibutuhkan sistem kontrol air penambah dengan tapping point di hotwell yang  bekerja  secara  kontinyu  dengan  melakukan pengaturan  aliran  air  kondensat  dari hotwell ke deaerator melalui Condensate  Water  Control  Valve (CCV)  sehingga persentase level deaerator tetap terjaga dalam batas normalnya. Selain itu, level hotwell sendiri harus selalu dikontrol agar tidak mengganggu  proses  kondensasi  uap  dari  turbin,  pengontrolan tersebut  dilakukan  melalui Make  Up  Water  Control  Valve (MCV)  untuk  mengatur  besarnya  volume  air  penambah  yang masuk dari make up water tank ke hotwell .
Gambar 2. Diagram Blok Pengendali Level Deaerator
Gambar 3. Diagram Blok Pengendali Level Kondensor
Fungsi  penalaan  konstanta  PID  adalah  agar  didapatkan sistem  kontrol  yang  handal,  efisien  dan  kontinyu  dengan karakteristik yaitu rise time yang cepat, overshoot yang rendah dan error steady-state yang kecil.

## a.  Penalaan PID dengan Ziegler-Nichols
Pada penalaan PID, metode tuning yang digunakan adalah tuning  Ziegler-Nichols  dengan  metode  osilasi.  Langkah  awal adalah  menghitung  nilai critical  gain (K cr ) dan Period  Gain (P cr ). K cr adalah nilai P cr saat terjadi osilasi berkesinambungan sedangkan Pcr adalah periode kesinambungan dari respon.
Untuk  kontroler  PID  level deaerator ,  dari  permodelan tangki dan control valve dilakukan penyederhanaan fungsi alih sebagai berikut :
𝐺(𝑠) = 6739 𝑠 + 89,7 5197 𝑠 2 + 2525 𝑠 + 1 (27)
𝐶(𝑠)
𝑅(𝑠) = 739  𝐾 𝑐𝑟 𝑠 + 89,7  𝐾 𝑐𝑟 5197 𝑠 2 + (2525 + 6739 𝐾 𝑐𝑟 )  𝑠 + (𝐾 𝑐𝑟 + 89,7) (28)
Untuk  mendapatkan  K cr dan  P cr digunakan  metode kestabilan  Routh  Hurwitz.  Dari  perhitungan  tersebut didapatkan K cr = 89,7. Selanjutnya untuk mendapatkan nilai P cr yaitu  dengan  mensubstitusikan  persamaan denumenator menggunakan kompleks domain, sehingga didapatkan nilai P cr = 5,04.
Untuk kontroler  PID level kondensor, dilakukan penyederhanaan fungsi alih sebagai berikut :
𝐺(𝑠) =
1777 𝑠 + 47 2343 𝑠 2 + 1140 𝑠 + 1 (29)
𝐶(𝑠) 𝑅(𝑠) = 1777  𝐾 𝑐𝑟 𝑠 + 47  𝐾 𝑐𝑟 2343 𝑠 2 + (1140 + 1777 𝐾 𝑐𝑟 ) 𝑠 + ( 𝐾 𝑐𝑟 + 47) (30)
Dengan  menggunakan  metode  kestabilan  Routh  Hurwitz, didapatkan  nilai K cr =  47  dan P cr =  6,46.  Selanjutnya  untuk proses tuning PID dengan metode Ziegler-Nichols kurva osilasi dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  Kp,  Ki,  dan  Kd dengan acuan seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Penalaan Paramater PID Dengan Metode Osilasi
Karena menggunakan kontroler PID, sesuai  dengan aturan Ziegler-Nichlos  dalam  menetapkan  nilai  KP,  Ti  dan  Td berdasarkan nilai kritis penguatan dan mengacu pada Tabel  1, sehingga didapatkan nilai KP, Ti dan Td adalah sebagai berikut
Tabel 2. Hasil Perhitungan Konstanta PID dengan metode Ziegler-Nichols

## b.  Penalaan PID dengan Algoritma Genetika
Algoritma  genetika  merupakan  salah  satu  teknik  optimasi dengan  pendekatan  algoritma metaheuristik yang  biasa digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  yang  optimal  dari  suatu permasalahan  matematis.  Metode  ini  bekerja  dengan  sebuah populasi yang terdiri dari beberapa individu dengan sebuah nilai fitness pada masing-masing individunya. [15]
a. Pembangkitan populasi awal
Populasi  awal  terdiri  dari  beberapa  individu  dengan  nilai Kp,  Ki  dan  Kd  yang  dilakukan  secara  acak  dengan  fungsi random .
b. Fungsi Evaluasi
Dalam  fungsi  evaluasi,  terdapat  dua  hal  yang  harus dilakukan dalam melakukan evaluasi kromosom, yaitu evaluasi fungsi  objektif  dan  konversi  fungsi  objektif  kedalam  fungsi fitness .  Pada  penelitian  ini,  fungsi fitness yang  digunakan adalah fungsi  minimum, dengan kriteria rise time yang cepat, overshoot dan error steady-state paling kecil.
c. Seleksi
Seleksi  akan  menentukan  individu-individu  yang  akan dipilih  untuk  dilakukan  rekombinasi  untuk  membentuk offspring .  Metode  seleksi  dari  induk  yang  digunakan  adalah rank-based fitness assigment .
d. Pindah silang ( crossover )
Individu  dengan  nilai fitness yang rendah  akan  digantikan dengan  individu  lain  hasil  dari  persilangan  individu  terbaik.
Persilangan  yang  digunakan  adalah  metoda  interpolasi  dari individu  dalam  populasi.  Pada  simulasi  dilakukan  dengan berbagai  percobaan  populasi,  banyaknya  generasi  dan  nilai batas.
e. Mutasi
Mutasi berperan untuk menggantikan gen yang hilang dari populasi  akibat  proses  seleksi.  Melalui  mutasi  individu  dapat diciptakan  dengan  melakukan  modifikasi  terhadap  satu  atau lebih gen pada individu yang sama.

## IV. H ASIL DAN A NALISA
A.  Pengujian Sistem Kontroler PID dengan Metode Ziegler-

## Nichols
Berdasarkan  pengujian  dengan  tuning  menggunakan Ziegler-Nichols  metode  osilasi  seperti  yang  ditunjukan  pada Tabel  2,  untuk  pengendali  level deaerator didapatkan konstanta Kp = 53,8, Ti = 2,52 detik (Ki = 21,4) dan Td = 0,63 (Kd  =  33,9).  Dengan  memberikan  nilai setpoint sebesar  210, didapatkan  respon  sinyal  sistem  pengendali  level deaerator dengan maximum  overshoot =  18,1 %,  rise  time =1150  detik, error steady-state = 0,3 dan settling time =4730 detik.
Gambar 4. Respon Sinyal Pada Kendali Level Deaerator
Dengan Tuning Metode Ziegler-Nichols
Untuk pengendali level kondensor didapatkan konstanta Kp = 28,2, Ti = 3,23 detik (Ki = 8,7) dan Td = 0,807 (Kd = 22,8).
Dengan  memberikan  nilai  setpoint  sebesar  75,  didapatkan respon  sinyal  sistem  pengendali  level deaerator dengan maximum  overshoot sebesar  25,7 %,  rise  time sebesar  1120 detik, error  steady-state sebesar  0,07  dan settling  time untuk kriteria error 1% sebesar 6020 detik.
Gambar 5. Respon Sinyal Pada Kendali Level Hotwell Dengan Tuning Metode Ziegler-Nichols

## B.  Pengujian Sistem dengan Optimasi Penalaan Algoritma Genetika
Dalam  melakukan  optimasi,  dilakukan  penentuan  nilai populasi yang disimulasikan masing-masing adalah 10, 15 dan 20, untuk banyak generasi digunakan dari 50, 75, 100, 300 dan 300,  batas  minimal  dan  maksimal  konstanta  PID.  Hasil  dari
percobaan didapatkan seperti pada Tabel 3 dan Tabel 4 berikut ini.
Tabel 3. Optimasi Kriteria Algoritma Genetika Pada Kontrol Level Air Deaerator
Gambar 6. Respon Sinyal Hasil Optimasi Untuk Level Deaerator Menggunakan Algoritma Genetika
Tabel 4. Optimasi Kriteria Algoritma Genetika Pada Kontrol Level Air Kondensor
Gambar 7. Respon Sinyal Hasil Optimasi Untuk Level Hotwell Menggunakan Algoritma Genetika
Dari hasil simulasi, didapatkan nilai yang maksimal dengan nilai  populasi  sebesar  10  dan  nilai  generasi  sebesar  300, sedangkan  batas  konstanta  Kp  antara  50-200,  Ki  antara  0-30, dan  konstanta  Kd  antara  50-100.  Nilai  optimum  untuk  PID pengendalian level deaerator didapatkan Kp = 97,3 ; Ki = 15,6 dan Kd = 63,1 dengan maximum overshoot = 2,1%, rise time = 1190 detik dan Ess = 0,01. Sedangkan untuk PID pengendalian level kondensor didapatkan konstanta Kp = 94,2 ; Ki = 20,7 dan Kd = 71,5 dengan maximum overshoot = 1,6%, rise time = 1218 detik dan Ess= 0,001.

## C.  Perbandingan Metode Ziegler-Nichols dengan  Algoritma Genetika
Untuk  mengevaluasi  hasil  optimasi  tuning  PID  dengan algoritma  genetika,  maka  dilakukan  komparasi  hasil  respon dengan metode osilasi Ziegler-Nichols.
Gambar 8. Komparasi penalaan metode Ziegler-Nichols dengan Algoritma Genetika untuk Level Deaerator
Tabel 5. Karakteristik Sistem Kontrol Level Deaerator
Hasil yang didapatkan untuk pengendali kondensor hampir sama dengan pengendali level deaerator .
Gambar 9. Komparasi penalaan metode Ziegler-Nichols dengan Algoritma Genetika untuk Level Kondensor
Tabel  4.4  Karakteristik  sistem  untuk  pengendali  level kondensor
Secara  keseluruhan  hasil  optimasi  dari  algoritma  genetika lebih  baik  dan  stabil  dibandingkan  metode  osilasi  Ziegler- Nichols.  Respon  sistem  hasil  penalaan  algoritma  genetika menghasilkan overshoot yang lebih kecil dan setling time yang lebih cepat dibandingkan dengan osilasi Ziegler-Nichols, akan tetapi memiliki rise time yang lebih lambat. Untuk error steady- state kedua metode tersebut menghasilkan nilai <1%.

## D.  Pengujian Sistem dengan Disturbance

## a.  Perubahan Setpoint
Pengujian  sistem  dengan  melakukan  perubahan  setpoint atau yang dikenal dengan istilah tracking point bertujuan untuk mengetahui performansi dan dinamika sistem pengendali ketika jika diberikan setpoint yang berubah-ubah.
Gambar 10. Respon Sistem Terhadap Tracking Setpoint Untuk Level Deaerator
Gambar 11. Respon Sistem Terhadap Tracking Setpoint Untuk Level Kondensor
Hasil menunjukan bahwa kontroler PID mampu mengikuti perubahan setpoint yang diberikan dengan baik. Hasil penalan algoritma  genetika  memiliki  respon  sistem  yang  lebih  cepat dibandingkan dengan metode osilasi Ziegler-Nichols.

## b.  Uji Perubahan Parameter Plant
Perubahan  pembeban  diberikan  pada  saat  respon  telah mencapai  kondisi  tunak.  Perubahan  disimulasikan  dengan perubahan  beban  100%,  90%  dan  80%  secara  bertahap. Kebutuhan  steam  untuk  beban  100%  =107,5  m 3 /jam,  beban 90% = 104,3 m 3 /jam dan beban 80% = 99,7 m 3 /jam.
Gambar 12. Respon Sistem Terhadap Perubahan Pembebanan Untuk Deaerator
Gambar 13. Respon Sistem Terhadap Perubahan Pembebanan Untuk Kondensor
Dari hasil simulasi didapatkan s etling time yang cukup cepat dalam  mengembalikan  level  tangki  sesuai setpoint -nya, sehingga  dapat  disimpulkan  respon  kontroler  PID  dapat beradaptasi  dengan  baik  dan  stabil  terhadap  perubahan  atau dinamika yang terjadi didalam sistem.

## V. K ESIMPULAN
Dari  hasil  simulasi  terhadap  penalaan  dengan  metode Ziegler-Nichols  dan  algoritma  genetika,  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Penalaan  PID  dengan  algoritma  genetika  menghasilkan error steady-state yang lebih kecil, maximum overshoot dan setling time yang lebih cepat dibandingkan dengan metode osilasi Ziegler-Nichols, akan tetapi memiliki rise time yang sedikit lebih lambat dengan deviasi sekitar 40-70 detik.
2. Algoritma  genetika  mampu  melakukan  optimasi  dalam penalaan  PID  dengan  baik  sehingga  menghasilkan  sistem pengontrolan  level  yang  handal  dan  stabil  terhadap perubahan beban.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  kepada  Dr. Ir. Eko  Ihsanto,  M.Eng  selaku  dosen  pembimbing  atas  arahan, masukan  dan  dukungannya  sehingga  penelitian  ini  dapat terselesaikan  dengan  baik,  serta  ucapan  terima  kasih  terhadap tim  editorial  Jurnal  Teknologi  Elektro  atas  dipublikasikannya penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Ridwan, "Peralatan Energi Panas: Boiler & Pemanas Fluida Termis" UNEP.  https://www.energyefficiencyasia.org,  diakses  29  Maret
2021
[2] Munarto,  dkk.,  “Mengoperasikan  Sistem  Air  Kondensat,  PT Indonesia Power”, 2014.
[3] R.  K.  Singh,  S.  K.  Sinha,  and  A.  Rama.  Rao,  “Study  of  incident water  hammer  in  an  engineering  loop  under  two-phase  flow experiment,” Nuclear Engineering and Design , vol. 240, no. 8, pp. 1967–1974, Aug. 2010, doi: 10.1016/j.nucengdes.2010.04.019.
[4] S.  Basu  and  A.  K.  Debnath,  “Power  Plant  Instrumentation  and Control Handbook : A Guide to Thermal Power Plants”, Academic Press , ISBN: 978-0-12-800940-6. Elsevier
[5] M.  J.  Mahmoodabadi,  M.  Taherkhorsandi,  and  M.  Talebipour, “Adaptive robust PID sliding control of a liquid level system based on  multi-objective  genetic  algorithm  optimization,” Control  and Cybernetics , vol. 46 , no. 3, 2017.
[6] M. O. Ali, S. P. Koh, K. H. Chong, S. K. Tiong, and Z. A. Obaid, “Genetic algorithm tuning based PID controller for liquid-level tank system,”  In Proceedings  of  the  International  Conference  on Man- Machine Systems (ICoMMS) , pp. 11-13), 2009.
[7] A. T. El- El-Deen, A. H. Mahmoud, and El-Sawi, A. R, “Optimal PID  tuning  for  DC  motor  speed  controller  based  on  genetic algorithm,” Int. Rev. Autom. Control , vol. 8, no.1, pp. 80-85, 2015.
[8] J. Li and W. Li, “On-Line PID Parameters Optimization Control for Wind Power Generation System Based on Genetic Algorithm,” in IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  137094-137100,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.3009240.
[9] W.  Jianguo,  "Heat-engine  Plant  Condenser  and Deaerator Water Level  Control  System  Based  on  Multivariable  Self-tuning  PID". Science & Technology Information, 2013
[10] I. Khadari, “Simulasi Kontroler  Pid Tuning Menggunakan Logika Fuzzy  Dan  Algoritma  Genetika  Sebagai  Pengendali  Kecepatan Motor DC,” Setrum: Sistem Kendali-Tenaga-elektronika-
telekomunikasi-komputer , vol. 8 , no. 2, 186-196, 2019 [11] R.  A.  Krohling  and  J.  P.  Rey,  “Design  of  optimal  disturbance rejection  PID  controllers  using  genetic  algorithms,” in  IEEE Transactions on Evolutionary Computation , vol. 5, no. 1, pp. 78-82, Feb 2001, doi: 10.1109/4235.910467.
[12] A.  P.  Yadav,  A.  Kumar,  and  R.  Kumar,  “PID  Controller  Tuning using Genetic Algorithm for Coupled Tank System,” International Journal of Engineering Research & Technology , vol. 4, no. 15, Apr. 2018.
[13] G. G. Adiarte, “Analisis Pemodelan Sistem Pengendalian Level Air Condenser 5MAG01 Dan Optimalisasi Performance Melalui Auto Tuning PID Controller Di Pembangkit Listrik Tenaga Panas Bumi (PLTP) Unit 5 , ” Laporan Kerja Praktik , Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Indonesia, 2019.
[14] T.  Pangaribowo,  “Perancangan  Simulasi  Kendali  Valve  Dengan Algoritma  Logika  Fuzzy  Menggunakan  Bahasa  Visual  Basic,” Jurnal  Teknologi  Elektro ,  vol.  6,  no.  2,  May  2015,  doi: 10.22441/jte.v6i2.799.
[15] B  Priambodo,  “Pengembangan  Aplikasi  Penjadwalan  Kuliah Semester  I  Menggunakan  Algoritma  Genetika,” Jurnal  Ilmiah FIFO , vol. 7, no. 1, Mei 2015.