Abstrak —Proses  pengendalian  pH  memiliki  peranan  penting dalam menentukan kualitas produk contoh pada water treatment . Dampak  lingkungan  akibat  nilai  pH  yang  asam  menyebabkan pencemaran  dan  diperlukan  upaya  dalam  merubah  nilai  pH pada daerah linier dua yang mana daerah ini merupakan daerah sensitif  bagi  netralisasi  pH.  Untuk  mengatasi  hal  ini  dilakukan pengontrolan  pH  menggunakan Neural  Network  controller yang telah  mengalami  pelatihan.  Pelatihan  dilakukan  dengan mendapatkan keluaran DAQ sebagai target yang dikuatkan oleh motor  driver  untuk  mendapatkan  pH  yang  diinginkan.  Proses pengendalian  pH  ini  dilakukan  pada  plant Inline  Flash  Mixing yang mana tempat berlangsungnya pengendalian terdapat dalam pipa. Hasil pelatihan untuk target pH 7 menghasilkan iterasi 339 epoch , MSE sebesar 10 -5 dan regresi ke luaran JST dengan rentang 0,761 –0,733. Pada pelatihan target pH 6 didapatkan lama iterasi sebanyak  262 epoch dengan  regresi  dalam  rent ang  0,606 –0,624. Sedangkan  pada  pH  11,  didapat  lama  iterasi  sebanyak  4382 epoch dengan  rentang regresi  0,778– 0,788.  Respon  sistem pengendalian  pH  di Inline  Flash  Mixing ini  berlangsung  cepat dikarenakan  controller  mengeluarkan  sinyal  kontrol  yang menghasilkan manipulated  variabel berupa  debit  larutan  basa sehingga  cepat  mencapai  set  point.  Uji close  loop pada  pH  6 menghasilkan Maximum  overshoot (Mp)  sebesar  4,67%, error steady state (Ess) sebesar 2,29%, dan Settling time (Ts) sebesar 31 detik. Pada set point 7, Mp sebesar 19,7 %, Ess sebesar 6,3%, dan Ts selama 33 detik. Pada set  point 11 menghasilkan Mp sebesar 4,45%, Ess sebesar 1,83%, dan Ts sebesar 12 detik.
Kata  Kunci — Pengendalian  pH, Inline  Flash  Mixing , Neural Network Controller , non-linear.

## I. PENDAHULUAN
ENGENDALIAN  pH  memegang  peranan  penting  dalam dunia  industri  dalam  menentukan  kualitas  proses produknya.  Salah  satunya  dalam  pengolahan  limbah  industri dimana  menurut  peraturan  menteri  negara  lingkungan  hidup nomor  03  tahun  2010,  batas  pH  limbah  industri  sebesar  6–9 [1].  Proses  Pengendalian  pH  yang  non-linear    tidak  dapat dilakukan dengan pengendali berbasis linear [2]. Ketidaklinieran  ini  didasarkan  pada  kurva  titrasi  asam  dan basa  sehingga  pengontrolan  daerah  sensitif  tergolong  sulit dikendalikan.  Sedangkan  pengendalian  pH  limbah  industri termasuk  di  daerah  sensitif  tersebut.  Untuk  mengatasi ketidakliniearan  pada  pengendalian  pH,  diterapkan  konsep neural-network  Controller dengan  uji  ekperimen  hubungan nilai sinyal kontrol dan pH akhir campuran.
Terdapat dua jenis plant pengendalian pH yang digunakan,
yaitu  CSTR  ( Continuous  Stirred  Tank  Reactor )  dan Inline Flash  Mixing .CSTR  berbentuk  tangki  sebagai plant -nya  dan menggunakan  pengaduk  ( strirrer )  untuk  menyempurnakan pencampuran  larutan.  Sedangkan, Inline  Flash  Mixing berbentuk  pipa  yang  teraliri  larutan  asam  dan  diinjeksi  oleh larutan  basa  yang  kemudian  bercampur  dalam  pipa  tersebut. Proses pencampuran menjadi lebih cepat karena proses titrasi asam dan basa berlangsung dalam pipa [3].
Penelitian mengenai Inline Flash Mixing telah dilakukan oleh Fadloli  Luthfi  mengenai  perancangan auto  switch PID  pada CIPM ( Continuous Injection Pipe Mixing ) pada tahun 2010 [4]. Sedangkan,  penerapan Neural  Network  Controller telah dilakukan oleh Hendra Cordova dengan mendesain pengereman ABS ( Antilock Braking Systems ) dengan jaringan syarat tiruan yang  tidak  memerlukan  pembelajaran  dinamika  sistem  dari plant sebagaimana JST digunakan pada umumnya [5].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  bangun  proses pengendalian  titrasi  asam  lemah  (CH 3 COOH)-basa  kuat (NaOH). Sedangkan tempat terjadinya reaksi digunakan Inline Flash  Mixing. Kemudian  sistem  kendalinya  akan  digunakan aksi  kendali Neuro-Regulator yang  sebelumnya  telah mengalami  proses  pembelajaran  dikarenakan  pada  proses titrasi asam-basa akan menghasilkan sistem yang non-linier. uraian penelitian

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Inline Flash Mixing
Penelitian  tugas  akhir  membuat miniplant Inline  Flash Mixing netralisasi  pH  yang  merujuk  pada  Peraturan  Menteri Negara    Lingkungan  Hidup  nomor  03  Tahun  2010  dengan rentang  pH  6  –  9. plant didesain  dengan  mencampur  secara langsung larutan CH 3 COOH 0,1 M yang mengalir dalam pipa ½  inchi  dan  secara  langsung  dititrasi  oleh  larutan  NaOH  0,1 M.  Panjang  pipa  total  110,5 cm  dengan  jarak  pompa  ke  titik pencampuran 23 cm dan jarak titik pencampuran ke pH meter 87,5  cm.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada  tabel  3.1 parameter proses berikut.
Di  jalur  pipa  juga  terdapat  sembilan static  mixer yang berguna untuk mencampurkan larutan asam dan basa. Gambar 1  adalah  gambar  plant Inline  Flash  Mixing .  Gambar  2 menunjukkan diagram blok sistem pengendalian pH.

## Rancang Bangun Pengendalian pH Pada Inline Flash Mixing Menggunakan Metode Neural Network Controller
Warin Gusena dan Hendra Cordova Jurusan Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : hcordova@ep.its.ac.id
P
Tabel 1. Parameter proses penelitian No Parameter Besaran 1 Volume Tangki Asam 8,5 L 2 Volume Tangki Basa 8,5 L 3 Laju aliran asam 16,5 mL/s 4 Laju aliran Basa 0 – 20 mL/s 5 Molaritas CH 3 COOH 0,1 M 6 Molaritas NaOH 0,1 M 7 Diameter pipa proses ½ “ (1,57 cm)
E-4 E-3 E-1 V-2 V-1 E-2 P-1 P-7 P-9 P-5 P-2 P-3 P-4 pHE P-8 P-10 I-1 S-2 pHC CH 3 COOH NaOH Fluida yang ditirasi (CH 3 COOH) P-6 F lu id a tit ra n (N a O H ) DAQ
Gambar 1. P&ID Inline Flash Mixing
Neural Networkr Controller Pompa DC Plant pH Transmitter Set Point PV MV u - + PV error

## Gambar. 2. Diagram blok sistem pengendalian pH
Laju  aliran  asam  CH 3 COOH  0,1M  konstan  sebesar  16,5 ml/s dan rentang laju aliran pompa basa NaOH 0,1 M sebesar 0-20  ml/s.  Tangki  asam  dan  basa  memiliki  kapasitas  8,5  L. Aliran  campuran  asam-basa  mengalir  keluar  dan  disensing langsung di pipa oleh pH Meter.
Pada  diagram  blok  di  atas, neural-network  controller merupakan  algoritma  pengendali  berbasis  Jaringan  Syaraf Tiruan dengan metode Backpropagation . JST ini telah dilatih untuk  mendapatkan  nilai  bobot  yang  bisa  ditanamkan  pada software LabVIEW.  Keluaran  sinyal  kontrol  dari Neuro- Regulator sebesar 0  – 1,15 volt.  Sinyal  kontrol 0  –  1,15 volt ini akan men- drive pompa dc 12 volt dengan motor driver . Pompa DC yang telah diberikan sinyal kontrol akan bekerja dengan  mengeluarkan  debit  larutan  basa  kuat  0-20  ml/s  dan laju  aliran  asam  dijaga  konstan  sebesar  16,5  ml/s.  pH  hasil pencampuran  asam-basa  akan  di sensing oleh  pH  meter  yang tertanam  dalam  pipa.  Sinyal  dari  dari  pH  transmitter  dikirim melalui  serial  kabel  RS232  dan  diolah  dalam software LabVIEW.
Gambar  3  merupakan  realisasi  dari miniplant  inline  flash mixing dengan desain sedemikian rupa.
Gambar. 3. Miniplant Inline Flash Mixing

## B. Penerapan Neural Network Controller
Konsep controller ini  berbasis  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST)  dengan  metode Backpropagation . Controller ini menggunakan  konsep  dengan  bertujuan  menghasilkan  target sinyal  agar  didapatkan  performansi  keluaran  sistem  yang diinginkan. Namun, pembelajaran JST tidak lagi memerlukan dinamika plant seperti penggunaan JST dalam control system. Controller mempelajari pola hubungan masukan berupa error dari  aksi  kendali  yang  sesuai[5].Metode  Backpropagation melatih  jaringan  dengan  memiliki layer tersembunyi  namun memiliki  waktu  yang  lebih  lama.  Hal  ini  bertujuan  untuk mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan untuk mengenali  pola  selama  pelatihan.  Gambar  4  menjelaskan metode backpropagation yang terjadi di dalam sistem. Terdapat tiga layer yang terdiri dari input, hidden layer, dan output (y pk ).  Terget  berupa  nilai  tegangan  pompa    yang diinginkan  dan  selisih  dari  terget  dengan output sebesar  δ pk yang  kemudian  dipropagasi  balik  dengan  mengubah  bobot- bobot  untuk  mendapatkan  bobot-bobot  secara  optimal  dan MSE ( Mean Square Error ) terkecil Model  matematis  dari Neural-Network didefinisikan  pada Persamaan (1) dan (2) berikut:
(1)
(2)
Dimana x merupakan vektor input, w merupakan bobot dari setiap koneksi jaringan, dan b merupakan bias. Fungsi aktivasi yang  dipakai  yaitu  fungsi  sigmoid  biner  yang  memiliki rentang  keluaran  0  hingga  1.  Fungsi  sigmoid  biner  dapat ditunjukkan pada Persamaan (3):
(3)
Base Tank
Acid Tank
 
pv 1 -1 e Setpo int pH y pk  pk error back- propagation target
Gambar. 4. Metode Backpropagation pada neural-network controller
Gambar. 5. Arsitektur neural-network
Pelatihan standar Backpropagation terdapat tiga fase, yaitu pertama  propagasi  maju.  Selama  propagasi  maju,  sinyal masukan  diumpankan  ke hidden  layer dengan  menggunakan perhitungan  matematis  seperti  pada  Persamaan  (1)  dan  (2) yang  selanjutnya  diumpankan  ke  keluaran  y.  Pada  fase  ke-2 yaitu propagasi mundur, keluaran jaringan harus dibandingkan dengan  target  yang  akan  dicapai  untuk  mendapatkan  faktor kesalahan δ k seperti pada Persamaan (4).
(4)
δk  digunakan  untuk  menghitung  perubahan  bobot  layar. Perhitungan suku bobot w kj dengan laju percepatan α ( learning rate ).  Kemudian  pada  fase  perubahan  bobot  menghitung dihitung berdasarkan faktor δ neuron di layer atasnya.
Ketiga, fase akan Backpropagation terus menerus dilakukan hingga menemukan target kesalahan ( mean square error ) yang diinginkan  sehingga  bobot-bobot  terakhir  yang  dipakai  untuk tahap pengujian [6].
Pelatihan  yang dilakukan Jaringan Syaraf Tiruan bertujuan untuk  mencapai Mean  Square  Error (MSE)  yang  dituju  dan menemukan  bobot-bobot  yang  optimal.  MSE  didefiniskan sebagai berikut:
(5)
Gambar. 6. skema diagram blok neural network controller pada LabVIEW
Gambar  6  adalah  diagram  blok neural  network pada software LabVIEW. Perancangan ini didasarkan pada jaringan feedforward tanpa propagasi balik. Pada  Gambar  6,  skema neural  ntwork  controller yang dibangun  dengan  satu  masukan  berupa error dan bias ,  lima neuron  hidden layer  dan  satu  keluaran  dengan  bobot-bobot yang  telah  dilatih  secara offline . Blok  Function yang  dipakai yaitu  operasi  matematika  sesuai  rumus  pada  persamaan  (7), (8),  dan  (9).  Fungsi  aktivasi  menggunakan  rumus sigmoid biner dengan rentang keluaran 0 – 1. Penerapan Neural Network Controller dilakukan berdasarkan  uji  tegangan  pompa  yang  menghasilkan  debit aliran  basa  untuk  didapatkan  pH  7.  Tegangan  pompa dibangkitkan  dari software LabVIEW  2009  dengan menambahkan tool control yang  dihubungkan  dengan  DAQ Assistant NI-6009.  Setelah  didapatkan  hubungan  antara  pH dan  tegangan  pompa  DC  sebagai  target  pelatihan,  maka pelatihan  secara offline dilakukan  pada software MATLAB dengan input berupa error pH. Bobot hasil pelatihan kemudian dimasukkan pada program LabVIEW yang telah dibuat.

## III. A NALISIS DATA  DAN PEMBAHASAN

## C. Hasil Kalibrasi pH Transmitter Lutron YK-2001 pH
Pembacaan  alat  ukur  pH Transmitter Lutron  YK-2001PH dengan memasukkan probe ke larutan Buffer Solution dengan nilai  pH  4,  7,  dan  10.  Kalibrasi  dilakukan  dengan  cara otomatis  dan  manual  dan  kemudian  dilakukan  pembacaan kembali.  Hasil  kemampuan  pembacaan  kembali  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Dari  Tabel  2  terdapat  data  standart  deviasi  dan ketidakpastian  pengukuran.  Nilai  standart  deviasi  sebesar 0,0512  dari  hasil  pengukuran  sebanyak  sepuluh  kali  setiap masing-masing  nilai  pH.  Ketidakpastian  hasil  pengukuran (UA1)  didapatkan  dari  nilai  standart  deviasi  dengan  nilai sebesar  0.0048  dan  ketidakpastian  resolusi  didapatkan  dari spesifikasi alat pHmeter 0,01 sebesar 0,0028.

## D. Pelatihan Neural Network Controller
Keluaran  dari Neural  Network  Controller sebesar  0,767 volt.  Hasil  ini  didapat  dari  penalaan  terhadap  sistem  agar keluaran  sistem  pH  sebesar  7.  Keluaran  0,767  ini  kemudian dikuatkan  oleh signal  conditioning sehingga  mengeluarkan debit 14,727 ml/s.
Tabel 2 Ketidakpastian Kalibrasi Tipe Nilai Standart Deviasi 0,0512 Ketidakpastian Hasil Pengukuran (UA1) 0,0048 Ketidakpastian resolusi (UA2) 0,0028 Tabel 3 Hubungan Tegangan – Debit Pompa Keluaran JST (volt) keluaran DAQ (volt) Debit (mL/s) 0.2 0.23 1.351351351 0.3 0.345 5.434782609 0.4 0.46 7.692307692 0.5 0.575 10 0.6 0.69 12.5 0.7 0.805 13.88888889 0.8 0.92 16.02564103 0.9 1.035 16.66666667 1 1.15 19.84126984 Tabel  4 Pelatihan Pada Masing-Masing Pelatihan pH 6 pH 7 pH 11 Learning rate 8 8 8 Mean Square Error 10 -5 10 -5 10 -5 Iterasi 262 462 5896
Hasil fitting data  pada  Table  3  di  atas  didapat  pada Persamaan (6) di bawah ini
y = 21.37x - 1.335 (6)
dengan y merupakan debit pompa dan x merupakan keluaran uji  eksperimental. Kemudian,  nilai  0,767  itu  digunakan sebagai target pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan dengan metode Backpropagation dan  masukan  berupa  error  pH  dengan rentang  -5  –  5.  Maka,  didapat  keluaran  debit  pompa  pada target  0,767  yaitu  15,05  mL/s  .Pelatihan  menggunakan  laju pemahaman  ( learning  rate )  sebesar  0,9, Mean  Square  Error (MSE)  10 -5 ,  dan  iterasi  sebanyak  463 epoch .  Hasil  pelatihan mendapatkan  bobot  dan  ditanamkan  ke software LabVIEW. Bobot-bobot  terlatih  ini  berguna  sebagai  “pengingat”  untuk masukan berupa error dari nilai pH.
Hasil  regresi  pada  pelatihan  pH  7  menghasilkan  rentang keluaran pelatihan sebesar 0,761 – 0,773 dengan target 0,767. Sementara  itu,  dilatih  juga  jaringan  dengan  konfigurasi  yang sama  untuk  mendapatkan  pH  6  dan  11.  pH  6  dipilih  karena untuk  mengetahui  respon  dari  pengendali  dan  pH  11  untuk mengetahui  stabilitas  respon  sistem.  pH  6  didapatkan  target sebesar  0,62  volt  dan  didapatkan  pelatihan  sebanyak 262 epoch .  Rentang  keluaran  pelatihan  0,606  –  0,624.  Iterasi yang  dibutuhkan  pada  pelatihan  ini  sebanyak  4644 epoch . Rentang keluaran yang dihasilkan yaitu 0,77 – 0,788. Begitu juga pada setpoint pH 11 didapat target sebesar 0.83 dengan iterasi sebanyak 5896 epoch . Rentang keluaran sebesar 0,820 – 0,840.

## E. Uji close loop
Pada uji close loop ini dilakukan dengan mengintegrasikan Neuro-Regulator Controller ke miniplant Inline Flash Mixing . Didapatkan respon yang masih dikatakan dalam rentang pH 6 –  9.  Gambar  7  merupakan  respon  sistem  dengan setpoint 7. Uji ini dilakukan selama 43 detik dengan menyalakan pompa asam secara  konstan dan pompa basa yang dikendalikan oleh Neuro-Regulator Controller pada software LabVIEW. Pompa basa langsung bekerja dengan mengeluarkan debit.
Uji  ini  dilakukan  selama  43  detik  dengan  menyalakan pompa  asam  secara  konstan  dan  pompa  basa  yang dikendalikan oleh Controller pada software LabVIEW. Pompa basa langsung bekerja dengan mengeluarkan debit. Hasil dari Gambar 4.1 didapat Mp sebesar 19,7 % dan Ess sebesar 6,3%, Ts  selama  33  detik.  Penambahan  sedikit  basa  oleh  aktuator pada larutan asam di daerah pH 7 akan menyebabkan naiknya nilai  pH  secara  signifikan.  Hal  ini  berdasarkan  kurva  titrasi pada  Gambar  8.  sementara  itu,  keluaran  sinyal controller yang  berkisar  antara  0,761  –  0,773  volt  akan  mempengaruhi debit pompa basa sehingga  menyebabkan nilai pH naik turun sekitar  6,24  –  8,51.  Percobaan  dilakukan  selama  66  detik. Berikut respon pH 6 :
Dapat  diketahui berdasarkan  kurva  pada  Gambar  9,  respon yang dihasilkan memiliki maximum overshoot sebesar 4,67 %, error  steady  state (ess)  sebesar  4,17%,  dan settling  time sebesar  31  detik.  pH  6  respon  stabil  dengan  mendekati  set point.  Error  masih  besar  pada  detik  ke  6  hingga  ke  11  maka controller mengeluarkan sinyal kontrol berdasarkan nilai error dan mencapai maximum overshoot . Namun, pada detik ke  13 hingga  30  pembacaan  pH  Transmitter  menunjukkan ketidakstabilan  dengan  nilai  pH  yang  mencapai  9,91.  Hal  ini dikarenakan disturbance pada  pencampuran  asam  dan  basa yang  mendekati  daerah  linier  dua  yang  penambahan  satu  ml akan merubah nilai pH secara signifikan dan pada detik ke 31, pH  pencampuran  stabil.  Pada  daerah  ini  cenderung mempertahankan  nilai  pH  campuran  dari  aktuator  yang mengalirkan  larutan  basa  kuat  ke  dalam  aliran  asam.  Hal  ini bisa  dilihat  pada  kurva  titrasi  asam  lemah–basa  kuat.  Osilasi yang terjadi pada awal pencampuran disebabkan aktuator yang mengeluarkan aliran yag naik turun.
Uji  selanjutnya  yaitu close  loop pH  11.  Uji  ini  dilakukan dengan maksud mengetahui kestabilan plant pada Inline Flash Mixing . Berikut gambar respon dari pH 11. Dari  respon  pada  Gambar  10, maximum  overshoot sebesar  4,45%, error  steady  state sebesar  1,83%  dan settling time selama  12  detik.  Uji close  loop pH  11  relatif  stabil dengan  sedikitnya  osilasi.  Aktuator  cenderung  menerima sinyal  kontrol  dari controller dengan error yang  dikoreksi relatif  kecil.  Hal  ini  dikarenakan  daerah  tiga  yang  jika penambahan  basa  menjadi buffer yang  cenderung mempertahankan  nilai  pH  apabila  ditambahkan  aliran  basa dari aktuator.
Gambar. 7.  Respon Sistem close loop pada pH 7
Gambar. 8.  Respon sistem close loop pada pH 6
Gambar. 9. Respon uji close loop pH  11
Uji disturbance dilakukan  dengan  maksud  untuk mengetahui  respon  sistem  ketika  diuji  secara close  loop . Disturbance dilakukan dengan cara memberi larutan asam 0,1 M  sebanyak  2  ml  per  10  detik  sekali  ke  dalam  tangki  basa pada target pH sebesar 7 dan laju aliran asam tidak diubah.
Peletakan  pH  Meter  juga  mempengaruhi  pembacaan  nilai pH.  Terdapat  empat  kaki  pada  probe  yang  jika  aliran menabrak celah antara  kaki maka pembacaan oleh sensor pH tidak  akan  stabil  dan  menyebabkan controller mengeluarkan sinyal  kontrol  yang  tidak  beraturan.  Peletakan  sensor  pH diharuskan dengan  menghadapkan salah satu kaki probe  agar aliran bertabrakan dengan kaki probe tersebut.
Secara  keseluruhan  respon  dari  sistem  cukup  baik berdasarkan  Peraturan  Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup Nomor 03 Tahun 2010 dengan batas pH 6 – 9.

## IV. KESIMPULAN
Berikut kesimpulan dalam penelitian tugas akhir ini sebagai berikut:
1. Penerapan Neuro Regulator Controller berhasil diterapkan pada miniplant Inline Flash Mixing
2. Hasil pelatihan untuk target pH 7 menghasilkan iterasi 339 epoch ,  MSE  sebesar  10 -5 dan  regresi  keluaran neural network dengan  rentang  0,761  –  0,733.  Pada  pelatihan target  pH  6  didapatkan  lama  iterasi  sebanyak  262 epoch dengan  regresi  dalam  rentang  0,606  –  0,624.  Sedangkan pada  pH  11,  didapat  lama  iterasi  sebanyak  4382 epoch dengan rentang regresi 0,778 – 0,788.
3. Uji close  loop pada  pH  6  menghasilkan Maximum overshoot ( Mp )  sebesar  4,67%, error  steady  state ( Ess ) sebesar  2,29%,  dan Settling  time ( Ts )  sebesar  31  detik. Pada set  point 7, Mp sebesar  19,7  %, Ess sebesar  6,3%, dan  Ts  selama  33  detik.  Pada set  point 11 menghasilkan Mp sebesar 4,45%, Ess sebesar 1,83%, dan Ts sebesar 12 detik.
4. Respon settling  time berlangsung  cepat  dikarenakan pencampuran  langsung  terjadi  pada  aliran  yang  mengalir dalam pipa dan controller memberikan sinyal kontrol yang mengeluarkan manipulated  variable yang  langsung menuju set point .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Asaad, " Peraturan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor 03 Tahun 2010 tentang Baku Mutu Air Limbah Bagi Kawasan Industri ," Retrieved Juni 12, 2013, from Salinan Peraturan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor 03 (2010)
[2] H. Cordova, A.F. Wijaya,"Self Tuning PID Neural Network Controller to Control Nonlinear pH Neutralization in Waste Water Treatment", IPTEK, The Journal for Technology And Science , (2007) 89.
[3]  J.Y.  Choi,  J.  Lee, ” In-line  mixer  for  feedforward  control  and  adaptive", PERGAMON, Chemical Engineering Science (1999), 1337-1339.
[4]  L.  Fadloli,  ”  Perancangan  Sistem  Pengendalian pH  pada  Continuos  Pipe Mixing(CIPM)  dengan  Metode  Pengendalian  PID-Selftuning  Berbasis Auto-Switch Algorithm,” Tugas Akhir, ITS, Surabaya (2011).
[5] H. Cordova,”Design of Antilock Braking Systems Using Neural Network Tracking Mode Controller”, Jurnal FTI , (2005) 4-5.
[6] J.J. Siang, “ Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan Matlab ”, Jogjakarta: Penerbit Andi.
0 2 4 6 8 10 12 14 1 6 11 16 21 26 31 36 41 pH Time (s) 0 2 4 6 8 10 12 14 1  6  11  16  21  26  31  36  41  46  51  56  61  66 pH Time (s) 0 2 4 6 8 10 12 14 1 6 11  16  21  26  31  36  41 pH Time (s) 0 2 4 6 8 10 12 14 1  6  11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 pH Time (s)