## Perancangan Sistem Kontrol Proses Kolom Distilasi Minyak Mentah Berbasis Anfis
Megarini Hersaputri, Sutanto Hadisupadmo dan Agus Samsi Program Studi Teknik Fisika – Institut Teknologi Bandung

## Abstract
In  the  oil  and  gas industry,  the  process  of  separating  a  liquid  material  to  increase  the  value  of  the product  is  usually  performed  by  using  distillation  method.  To  maintain  the  stability  of  distillation process, control algorithm is required to keep the process variable remains at the desired value. The objective of this study is to carried out the design of neuro-fuzzy controller and to observe  a neuro- fuzzy  controller  towards  simulation.  Neuro-fuzzy  system  which  is  used  in  the  study  is  the  Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS).  ANFIS  controller  is  designed  using  the  inverse  dynamics method. The study was conducted in a crude distillation unit column in national oil and gas company. To  maintain  the  purity  of  the  product,  industry  use  instrument  analyzer  but  the  operational  and maintanance cost of the instrument is expensive. Therefore, this study using tray temperature control or product temperature which indicate the purity of the product indirectly.
The  simulation  results  show  that  the  inverse  dynamics  of  the  ANFIS  controller  is  able  to  maintain temperature  stability.  The  peformance  of  controller  to  tracking  reference  point  at  top,  middle  and bottom temperature distillation coloumn is as follow, 32 minutes, 23 minutes and 23 minutes, and for a  time  constant,  11  minutes,  8  minutes  and  10  minutes.  Meanwhile,  performance  controller  for disturbance rejection at temperatures top, middle  and  bottom temperature  distillation column is as follow,  for  a  maximum  overshoot,  0.4,  0.5  and  0.5,  for  a steady  state  is  as follow  45  minutes,  55 minutes and 38 minutes, and for the dumping is as follow 0.21, 0.24 and 0.21.
Keywords: crude oil; distillation column; ANFIS; neuro-fuzzy inverse model.

## Abstrak
Dalam  industri  minyak  dan  gas  bumi,  proses  pemisahan  suatu  bahan  cairan  dalam  rangka meningkatkan  nilai  produk  umumnya  dilakukan  menggunakan  distilasi.  Untuk  mempertahankan kestabilan  proses  distilasi,  diperlukan  algoritma  kontrol  yang  dapat  menjaga  variabel  proses  tetap berada  pada nilai yang diinginkan. Dalam tugas akhir ini, dilakukan perancangan pengontrol neuro- fuzzy dan  mempelajari  pengontrol neuro-fuzzy melalui  simulasi.  Sistem neuro-fuzzy yang  digunakan adalah Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System ( ANFIS ).  Pengontrol ANFIS dirancang  dengan menggunakan  metode  dinamika  invers.  Penelitian  dilakukan  pada  kolom  distilasi  minyak  mentah. Untuk menjaga  kemurnian  produk  digunakan instrument  analyzer, namun  pada  pabrik  pengolahan minyak mentah tidak memiliki alat tersebut. Pada tugas akhir ini, untuk menjaga kemurnian produk dan  menggantikan  fungsi instrument  analyzer ,  dapat  digunakan  pengontrolan  temperatur tray atau temperatur  produk  yang  secara  tidak  langsung  menunjukkan  kemurnian  produk.  Hasil  simulasi menunjukan  bahwa  pengontrol ANFIS dinamika  invers  mampu  menjaga  kestabilan  temperatur. Performansi  pengontrol untuk  penjejakan nilai  referensi  pada  temperatur  atas,  temperatur  tengah, dan temperatur bawah kolom distilasi adalah sebagai berikut, untuk waktu tunak, 32 menit, 23 menit dan 23 menit, dan untuk konstanta waktu, 11 menit, 8 menit dan 10 menit. Sedangkan performansi pengontrol  untuk  rejeksi  gangguan  pada  temperatur  atas,  tengah  dan  temperatur  bawah  kolom distilasi  adalah  sebagai  berikut,  untuk  lonjakan  maksimum,  0,4,  0,5  dan  0,5,  untuk  waktu  tunak, adalah 45 menit, 55 menit dan 38 menit, dan untuk redaman 0,21, 0,24 dan 0,21.
Kata kunci : minyak mentah, kolom distilasi, ANFIS, neuro-fuzzy, invers model

## 1 Pendahuluan
Pada  industri  pengolahan  minyak  dan  gas  bumi,  kolom  distilasi  memegang  peranan penting, karena sebagai tempat terjadinya proses pemisahan fraksi-fraksi yang terkandung dalam minyak mentah ( crude oil ) ke komponen-komponen penyusunnya.  Hasil pengolahan pada  kolom  distilasi  menentukan  kualitas  produk  dari  kilang  minyak  tersebut.  Oleh  sebab itu, pengontrolan dinamika kolom distilasi perlu dilakukan untuk mendapatkan proses yang optimum  yaitu  menghasilkan  kualitas  produk  dengan  tingkat  kemurnian  yang  tinggi.  Pada penelitian  ini,  kolom  distilasi  yang  menjadi  objek  penelitian  adalah  kolom  distilasi  minyak mentah pada pabrik pengolahan minyak mentah di Riau, Indonesia .
Temperatur pada kolom distilasi, pada objek penelitian, menunjukan nilai yang berfluktuasi. Nilai  temperatur  produk  yang  berfluktuatif  menggambarkan  tingkat  kemurnian  produk keluaran  kolom  distilasi  tidak  optimal.  Pengontrol  yang  digunakan  pada  kolom  distilasi tersebut  adalah  pengontrol  PID  ( Proportional  Integ ral  Derivatif ).  Pengontrol  PID  akan bekerja dengan baik pada sistem single input single output (SISO). Sedangkan, proses pada kolom distilasi melibatkan banyak variabel dan proses  yang terjadi merupakan proses  yang multi input multi output (MIMO) dengan keterkaitan yang tinggi antar parameter-parameter di dalamnya.  Oleh sebab itu, pada kolom distilasi penelitian ini  perlu dirancang pengontrol yang mampu menangani proses MIMO.
Perancangan pengontrol  pada kolom distilasi bertujuan agar  dapat mengontrol temperatur tray atau temperatur produk yang secara tidak langsung menunjukkan kemurnian produk.
Penelitian  mengenai  kolom  distilasi  sebelumnya  telah  dilakukan  oleh  Amrizal  Nainggolan dengan  judul Perancangan  Pengontrol  Kolom  Distilasi  Pada  Crude  Distillation  Unit  PT. Pertamina  RU  VI  Balongan  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan [14] . Pada  penelitian  ini, perancangan  pengontrol  telah  diperbaharui  dan  dikembangkan,  identifikasi  dan pengontrolan dilakukan dengan Jaringan  Syaraf Tiruan (JST) dan sistem fuzzy , pendekatan variabel masukan keluaran lebih variatif dan lebih teliti.  Semakin banyak variabel masukan dan  keluaran  yang  dikontrol,  pendekatan  sistem  proses  akan  lebih  baik.  Disampin g  itu, objek penelitian pada penelitian ini berbeda dengan sebelumnya, sehingga karakteristiknya pun berbeda.
Dengan  adanya  pengembangan  pengontrolan  dari  penelitian  sebelumnya,  diharapkan dapat  diperoleh  sistem  kontrol  yang  lebih  handal  dan  dapat  digunakan  untuk  menangani suatu sistem MIMO.
Pengontrolan  kolom  distilasi  dilakukan  dengan fuzzy yang  digambarkan  dengan  arsitektur jaringan  syaraf  yaitu Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System ( ANFIS) .  Salah  satu keunggulan ANFIS adalah  kemampuan  belajar  terhadap  informasi  numerik  melalui algoritma  pembelajaran  ( learning  algorithm )  dan  mampu  menerjemahkan  informasi linguistik dari pengetahuan operator menjadi basis kaidah atau basis aturan.
2 Teori Dasar

## 2.1 Kolom Distilasi Minyak Mentah
Crude  distilation  unit (CDU/kolom  distilasi)  adalah  unit  yang  berfungsi  untuk  memisahkan fraksi-fraksi  yang  terkandung  dalam  minyak  mentah  ( crude  oil )  dengan  cara  distilasi. Distilasi  minyak  bumi  adalah  proses  pemisahan  secara  fisika  komponen-komponen  yang terdapat  dalam  suatu liquid hidrokarbon  dengan  menggunakan  energi  panas  sebagai energi  pemisah  sehingga  terjadi  penguapan  berdasarkan range titik  didih  komponen- komponen  tersebut  kemudian  dilakukan  pengembunan  di  titik  embunnya .  Sebagian  fraksi merupakan  produk  akhir  dan  sebagian  lagi  diolah  kembali  pada  unit  berikutnya  [3], diagram alir dari kolom distilasi ditunjukkan pada  Gambar 1.
Kolom  distilasi  minyak  mentah  beroperasi  pada  tekanan  atmosferik  yaitu  sekitar  1.3  atm. Pada distilasi atmosferik temperatur umpan  yang dipanaskan tidak m elebihi 330 o C, karena di atas temperatur tersebut minyak akan mengalami perengkahan (cracking). Hal ini sangat dihindari  karena  jika  terjadi  perengkahan  akan  membentuk  coke  yang  akan  menyumb at peralatan di CDU.
Dalam  proses  ini,  digunakan  metode  continuous  destilation  dimana  umpan  akan  terus dialirkan sehingga proses akan berlangsung kontinu. Campuran uap minyak dan liquid akan dialirkan ke bagian bawah kolom, di mana uap minyak akan naik ke atas, sedangkan liquid turun  sebagai  produk  bawah.  Uap  minyak  yang  berada  dibagian  atas  akan  dikondensasi oleh  kondensor,  kemudian  hasilnya  ditampung  dalam  refluks  drum  untuk  dipisahkan  dan sebagian  dikembalikan  ke  bagian  atas  kolom  untuk  lebih  diperkaya  atau  persentase pengotornya diperkecil. Sedangkan sisanya keluar sebagai hasil distilat.
Gambar 1 Crude distillation unit

## 2.2 Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
Sistem inferensi fuzzy yang  digunakan adalah model fuzzy Takagi, Sugeno, dan Kang (TSK) orde  satu  dengan  pertimbangan  kesederhanaan  dan  kemudahan  dalam   perhitungan secara numerik.
Untuk menyederhanakan, diasum sikan bahwa sistem inferensi fuzzy yang dibahas memiliki dua  buah  masukan  yaitu x dan y dan  satu  keluaran f .  Basis  aturan  dari  sistem  inferensi fuzzy TSK  orde  satu,  yang  berisi  sekumpulan  aturan if-then, dapat  dilihat  di  bawah  ini. Ilustrasi sistem  inferensi fuzzy TSK dapat dilihat pada Gambar 2. Aturan 1 : if x is A1 and y is B1 then f1 = p1x + q1x + r1 (1) Aturan 2 : if x is A2 and y is B2 then f1 = p2x + q2x + r2 (2)
Gambar 2 Inferensi sistem fuzzy Takagi Sugeno-Kang
Gambar 3. Struktur ANFIS
Struktur ANFIS untuk  model fuzzy TSK  dalam  suatu  aristektur  jaringan  syaraf  tipe  umpan maju  ( feedfoward )  ditunjukan  pada  Gambar  3 , yang  terdiri  dari  lima  lapisan.  Tiap  lapisan terdiri dari beberapa simpul  yang dilambangkan dengan kotak atau lingkaran.  Simpul pada lapisan  yang  sama  memiliki  fungsi  yang  sama  dengan  keluaran  simpul  pada  simpul  pada simpul l dinotasikan O l,i , dimana l adalah layer ke l , dan i adalah simpul ke i.

## 2.2.1 Lapisan 1
Merupakan  lapisan  yang  setiap  simpul  ke- i nya  bersifat  adaptif.  Lapisan  ini mepresentasikan  proses  fuzzyfikasi  atau  proses  perubahan  bilangan  yang  bersifat  tegas
(crisp) menjadi  bilangan fuzzy .  Untuk  keluaran  setiap  simpul  pada  lapisan  ini  memiliki fungsi yang dituliskan pada persamaan
O 1,i = μ Ai (x) untuk i = 1,2 (3)
O 1,i = μ Bi-2 (x) untuk i = 3,4 (4)
Fungsi μ Ai (x) dan μ Bi-2 (x) pada persamaan (3) dan (4) merupakan fungsi keanggotaan  yang biasanya digunakan fungsi generelized bell yang persamaannya dituliskan pada persamaan (5).
(5)
Nilai  a i ,  b i ,  c i ,  pada  persamaan  (5)  merupakan  parameter  fungsi  keanggotaan,  yang nantinya  menentukan  bentuk  dari  fungsi  keanggotaan  tersebut.  Ketiga  parameter  dalam layer pertama tersebut disebut  juga dengan  parameter premis yang  akan berubah  selama proses pembelajaran.

## 2.2.2 Lapisan 2
Lapisan  kedua  merupakan  lapisan  yang  setiap  node-nya  bersifat  tetap  dengan  simpul berlambang  π.  Dimana  keluaran  setiap  simbol  ke i -nya  adalah  hasil  perkalian  dari  setiap sinyal  yang  masuk  ke  dalam   simpul  tersebut,  yang  fungsinya  dituliskan  pada  persamaan (6).
O 2,i = w i = μ Ai (x).μ Bi (x) untuk i = 1,2 (6)

## 2.2.3 Lapisan 3
Lapisan  ketiga  dengan  lambang  ( N )  pada  simpul-simpulnya  merupakan  lapisan  yang berfungsi menormalisasi setiap keluaran pada lapisan kedua. Fungsi dari setiap simpul ke i dari lapisan ketiga dituliskan pada persamaan (7).
O3,i = untuk i = 1,2 (7)

## 2.2.4 Lapisan 4
Lapisan  keempat  merupakan  lapisan  yang  setiap  simpul  ke  i  nya  bersifat  adaptif,  dengan keluaran dari setiap simpulnya memiliki fungsi yang dituliskan pada persamaan (8).
untuk i = 1,2 (8)
Pada  persamaan  (3.5)  variabel
merupakan  keluaran  dari layer ketiga.  Sedangkan paramater p i , q i , dan r i , merupakan  parameter  adaptif  yang  berubah-ubah  saat  proses pembelajaran, atau dinamakan parameter konsekuen.

## 2.2.5 Lapisan 5
Lapisan  kelima  yang  merupakan  lapisan  terakhir  dalam  arsitektur ANFIS merupakan lapisan  yang  terdiri  dari  sebuah  simpul  tetap  dengan  lambang  (∑).  Simpul  tersebut mempunyai  fungsi  untuk  menghitung  keluarannya  berdasarkan  jumlah  dari  keseluruhan lapisan keempat, yang dituliskan pada persamaan (9).
O 5,i = (9)

## 3 Percobaan

## 3.1 Pemodelan
Pada  penelitian  ini,  untuk  memodelkan  kolom  distilasi,  sistem  yang  digunakan  adalah system non-linier .  Oleh  karena  itu,  dinamika  proses  kolom  distilasi  direpresentasikan dengan  struktur Nonlinear  Auto  Reg ressive  with  eXogeneous  Variable  (NARX )  yang dinyatakan dengan persamaan (10).
(10)
Dimana n adalah  orde  model, d adalah  waku  tunda, y adalah  keluaran  proses, u adalah masukan proses, dan F adalah suatu fungsi non-linier . Kolom distilasi  pada tugas akhir ini diasumsikan  sebagai  proses non  linier orde  satu  ( n=1 )  dan  tidak  memilki  waktu  tunda ( d=0 )
Gambar 4 Sistem kolom distilasi
Pada  penelitian  ini,  pemodelan  untuk  kolom  distilasi  didekatkan  pada  3  masukan  dan  3 keluaran,  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Tabel  1  menunjukkan  variabel-variabel  yang digunakan  untuk  identifikasi  sistem  dan tag  number pada  P&ID  kolom  distilasi minyak mentah objek penelitian.
Tabel 1 Tag Number Masukan dan Keluaran Kolom Distilasi Variabel Proses  Tag Number Keterangan Satuan u1(t) FC-101 Laju aliran umpan m 3 /jam u2(t) FC-119 Laju aliran reboiler m 3 /jam u3(t) FC-113 Laju aliran refluks atas m 3 /jam y1(t) TC-103 Temperatur atas kolom 0 celcius y2(t) TR-119 Temperatur tengah kolom 0 celcius y3(t) TR-121 Temperatur bawah kolom 0 celcius
Untuk  mengidentifikasikan  sistem  kolom  distilasi  digunakan  model  arsitektur Multiple Ouput Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (MANFIS) , ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5 Model proses kolom distilasi MANFIS
Sistem yang diidentifikasikan akan memiliki model yang diilustrasikan pada  Gambar 6.
Gambar 6 Validasi model ANFIS 1 (a) ANFIS 2 (b) ANFIS 3 (c)
Untuk  mengevaluasi  hasil  pembelajaran  dan  pemodelan  digunakan  fungsi  kriteria RMSE ( Root  Mean  Square  Error) . RMSE adalah  rataan error yang  digunakan  untuk  mengkoresi sistem pada saat waktu tunak. Persamaan untuk RMSE :
(11) (12)
Tabel 2 Root mean square error kolom distilasi
RMSE dan % RMSE Temperatur Atas Kolom Temperatur Tengah Kolom Temperatur Bawah Kolom Validasi 0,05 0 C dan 0,003% 0,02 0 C dan 0,011% 0,011 0 C dan 0,013 %
Dengan nilai RMSE yang hampir mendekati nol, maka pemodelan dapat diterima.  Dengan dilakukan  pengujian,  pemodelan  kolom  distilasi  dengan  metode ANFIS telah  valid  dalam
pendekatan kolom distilasi penelitian ini, serta pemodelan tersebut dapat digunakan dalam perancangan pengontrol dinamika invers pada tahap selanjut nya.

## 3.2 Perancangan Pengontrol
Pengontrol metode inverse system merupakan sebuah sistem  dengan fungsi alih ( transfer function )  yang  berkebalikan  dengan  fungsi  alih  sistem  yang  akan  dikontrol.  Apabila dinamika  sistem  yang  akan  dikontrol  mempunyai  fungsi  alih y  =  f(x,t) dengan x sebagai masukan  dan y sebagai  keluaran,  maka  pengontrol  harus  dapat  membentuk  diri  sebagai fungsi alih x=g(y,t).
Ilustrasi dari proses perancangan pengontrol ( invers model ) diperlihatkan pada Gambar 7.
Gambar 7 Perancangan sistem kontrol dinamika invers proses kolom distilasi orde 1
Gambar 8 Pengontrol proses kolom distilasi MANFIS
Terdapat tiga buah model ANFIS , ANFIS kontroler 1 dengan keluaran aliran minyak mentah (m 3 /jam), ANFIS kontroler  2  dengan  keluaran  aliran reboiler (m 3 /jam), ANFIS 3  kontroler dengan keluaran aliran  refluks atas (m 3 /jam). Dimana untuk masukannya adalah masukan sistem saat (t) dan (t+1) serta untuk keluaran sistem saat (t).

## 4 Simulasi dan Analisis
Simulasi  dilakukan  dengan  konfigurasi ANFIS kontroler  dengan invers  model sebagai pengontrol  dan ANFIS model  sebagai  sistem  kolom  distilasi. ANFIS kontroler akan mempunyai  enam  buah  masukan  yaitu  tiga  buah  nilai  referensi  temperatur  produk  dan mendapat  masukan  melalui feedback tiga  buah  nilai  keluaran  dari  sistem  kolom  distilasi. Simulasi pengontrol dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9 Simulasi pengontrol kolom distilasi

## 4.1 Simulasi Penjejakkan Nilai Referensi
Simulasi  penjejakan  nilai  referensi  dilakukan  dengan  dua  kali  perubahan  nilai  referensi naik, satu kali nilai referensi turun dan kembali ke nilai referensi semula.
Gambar 10 Grafik respon sistem saat penjejakan nilai referensi temperatur atas (a) tengah (b) dan bawah (c)
Terlihat  pada  Gambar  10,  perubahan  nilai  referensi  dapat  dilakukan  sesuai  dengan perubahan  jumlah  produk  distilat.  Secara  keseluruhan,  hasil  simulasi  menunjukan pengontrol ANFIS mampu menanggulangi perubahan nilai referensi.

## 4.2 Simulasi Rejeksi Gangguan

## 4.2.1 Simulasi Rejeksi Gangguan terhadap Perubahan Amplituda Aliran Minyak Mentah
Gangguan pertama adalah penambahan  dan pengurangan sinyal impuls dengan amplituda 20 m 3 /jam. Penambahan dan pengurangan dilakukan pada aliaran minyak mentah sebagai masukan  kolom  distilasi.  Pemberian  gangguan  diberikan  pada  menit  ke  200  dengan menambah  amplituda  20  m 3 /jam,  kemudian  pada  menit  ke  400,  dilakukan  pengurangan aliran  amplituda  dengan  20  m 3 /jam,  pada  menit  ke  600,  dilakukan  penambahan  aliran amplituda  dengan  amplituda  20  m 3 /jam.  Respon  rejeksi  terhadap  gangguan  ini  dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11 Respon rejeksi gangguan 1 untuk (a) temperatur atas kolom (b) temperatur tengah kolom (c) temperatur bawah kolom

## Tabel 3 Performansi pengontrol terhadap rejeksi gangguan 1
Pengujian Pada Undershoot (Menit ke) Overshoot (Menit ke) Settling Time 2 % Kriteria (Menit ke) Redaman (Menit ke) 200  400  600  200  400  600 200 400 600 200 400 600 Temperatur Atas Kolom 0,6 0,6 0,8 0,6 0,7 0,7 84
menit 55 menit 44 menit 0,18  0,21  0,24 Temperatur Tengah Kolom 0,5 0,6 0,7 0,8 0,8 0,8 55 menit 135 menit 140 menit 0,24  0,24  0,24 Temperatur Bawah Kolom 0,8 0,7 0,8 0,8 0,5 0,6 95
menit 38 menit 35 menit 0,24  0,21  0,18

## 4.2.2 Simulasi Rejeksi Gangguan terhadap Perubahan Amplituda Aliran Reboiler
Gangguan kedua adalah penambahan dan pengurangan sinyal impuls dengan amplituda 5 m 3 /jam.  Penambahan  dan  pengurangan  dilakukan  pada  aliran reboiler sebagai  masukan kolom  distilasi.  Pemberian  gangguan  diberikan  pada  menit  ke  200  dengan  menambah amplituda  5  m 3 /jam,  kemudian  pada  menit  ke  400,  dilakukan  pengurangan  aliran amplituda  5  m 3 /jam  dari  nilai  awal  simulasi,  pada  menit  ke  600,  dilakukan  penambahan aliran  amplituda  5  m 3 /jam .  Respon  rejeksi  terhadap  gangguan  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 12.
Gambar 12 Respon rejeksi gangguan untuk (a) temperatur atas kolom (b) temperatur tengah kolom (c) temperatur bawah kolom
Tabel 4 Performansi pengontrol terhadap rejeksi gangguan 2 Pengujian Pada Undershoot (Menit ke) Overshoot (Menit ke) SettlingTime 2 % Kriteria (Menit ke) Redaman (Menit ke) 200  400  600  200  400  600 200 400 600 200 400 600 Temperatur Atas Kolom 0,7 0,7 0,7 0,6 0,4 0,6 80 menit 45 menit 32 menit 0,21  0,21  0,21 Temperatur Tengah Kolom 0,7 0,7 0,7 0,8 0,3 0,8 90
menit 95 menit 50 menit 0,24  0,21  0,24 Temperatur Bawah Kolom 0,6 0,6 0,6 0,9 0,9 0,9 88
menit 40 menit 45 menit 0,27  0,27  0,27
Secara keseluruhan, pengontrol ANFIS yang dirancang mampu menjaga nilai referensi yang diberikan. Pengontrol dapat pula mempertahankan nilai temperatur produk kolom distilasi walaupun  diberikan  rejeksi  gangguan  yang  bervariasi.  Pengontrol ANFIS juga  memenuhi kriteria nilai performansi yang optimum .
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari penelitian ini, dapat disimpulkan :
1. Pemodelan ANFIS dapat  digunakan  untuk  memodelkan  sistem  kolom  distilasi  minyak mentah. Adapun pemodelannya adalah tiga masukan dan tiga keluaran.
2. Bedasarkan pengujian fungsi kriteria, pemodelan  sistem k olom distilasi  yang dibangun dengan ANFIS telah valid.  Dilihat dari  nilai RMSE untuk temperatur produk atas kolom (TC-103)  adalah  0,05 0 C  dan  0.003%  ,  temperatur  tengah  kolom  distilasi  (TR-119) adalah  0,02 0 C  dan  0,011%,  dan  temperatur  bawah  kolom  distilasi  (TR-121)  adalah 0,011 0 C dan 0,013 %.
3. Sistem  kontrol  dirancang  dengan  metode ANFIS dinamika  invers.  Untuk process variable adalah  TC-103,  TR-119,  dan  TR-121,  sedangkan  sinyal  kontrol  berupa  laju aliran minyak mentah (FC-101), aliran reboiler (FC-119) dan laju aliran refluks atas (FC- 113).
4. Rancangan pengontrol ANFIS dinamika invers pada kolom distilasi memiliki nilai RMSE untuk TC-103 adalah 0,236 0 C dan 0,0014 %, TR-119 adalah 0,238 0 C dan 0,0014%, dan TR-121 adalah 0,341 0 C dan 0,0094%.
5. Untuk performansi sistem kontrol dapat dilihat pada Tabel 5.
6. Performansi  pengontrol  untuk  rejeksi  gangguan  pada  temperatur  atas,  tengah  dan temperatur bawah kolom distilasi adalah sebagai berikut, untuk overshoot 0,4, 0,5 dan
0,5, untuk settling time adalah 45 menit, 55 menit  dan 38 menit, dan  untuk redaman 0,21, 0,24 dan 0,21.
Tabel 5 Respon pengontrol terhadap perubahan nilai referensi

## 5 Daftar Pustaka
[1] Aswad,  Muhammad  Yunihar.“ Perancangan  Sistem  Kontrol  Anti  Surge  Kompresor Berbasis  ANFIS  Pada  PT.  Petrokimia  Gresik. Tugas  Akhir  S1,  Program  Studi  Teknik Fisika, Institut Teknologi Bandung. 2009.
[2] Dumai  Expansion  Project. Operating  Manual  of  CDU  -  Hydro  Skimming Complex  Unit .
Dumai. (tidak diterbitkan). 1982.
Menit ke Lonjakan Maksimum Waktu Tunak 2% Kriteria Redaman Konstanta Waktu TC- 103 TR- 119 TR- 121 TC- 103 TR- 119 TR- 121 TC- 103 TR- 119 TR- 121 TC- 103 TR- 119 TR- 121 1 - - 6,2 % 40 menit 72 menit 23 menit - - 0,31 11 menit 41 menit 10 menit 200 - - - 34 menit 23 menit 32 menit - - - 23 menit 8 menit 13 menit 400 16 % 23 % 20 % 59 menit 42 menit 35 menit 0,3 0,29  0,34 24 menit 28 menit 12 menit 600 - - - 32 menit 32 menit 30 menit - - - 18 menit 14 menit 12 menit 800 - 24 % - 47 menit 53 menit 29 menit - 0,28  - 27 menit 18 menit 11 menit
[3] Deshpande.  Pradeep  B. Distillation  Dynamics  and  Control. United  States  of  America: Instrument Society of America, 1985.
[4] Fajri, Deafitra. Perancangan Sistem Kontrol Proses  Pembakaran Boiler Berbasis ANFIS Pada  PT.  Pertamina  RU  IV  Balongan .  Tugas  Akhir  S1,  Program  Studi  Teknik  Fisika,
Institut Teknologi Bandung. 2009.
[5] Hadisupadmo,  Sutanto,  “ Perancangan  dan  Implementasi  Pengontrol  Dekopling  pada Kolom Distilasi Biner, ” Disertasi S3, Institut Teknologi Bandung, Bandung, 2004.
[6] Halvorsen. Ivar J. Sigurd Skogestad. Distillation Theory. Norwegian University of Science and  Technology  Department  of  Chemical  Engineering  –  7491  Trondheim,  Norway, 1999.
[7] J.-S.  Roger  Jang. ANFIS:  Adaptive-Network-Based  Fuzzy  Inference  Systems. IEEE Transactions  on  Systems,  Man,  and  Cybernetics,  Vol.  23,  No.  03,  pp  665 -685,  May 1993.
[8] J.-S. Roger Jang and C.-T. Sun, “Neuro-Fuzzy Modeling and Control “, The Proceedings of the IEEE, Vol. 83, No. 3, pp 378-406, March 1995.
[9] J.-S.  Roger  Jang,  C.-T.  Sun  and  E.  Mizutani,  `` Neuro-Fuzzy  and  Soft  Computing:  a computational approach to learning and machine intelligence ,'' 1996, to be  published by Prentice-Hall.