## JURNAL INTEGRASI PROSES

## Website: http://jurnal.untirta.ac.id/index.php/jip
Submitted : 25 November 2023 Revised : 17 April 2024 Accepted : 21 May 2024
DEEP LEARNING DENGAN METODE LSTM ( LONG SHORT-TERM MEMORY ) UNTUK PEMODELAN KELAKUAN DINAMIK SISTEM DISTILASI MENGGUNAKAN REAL OPERATING DATA
William Kurniawan * , Budi Husodo Bisowarno Program Studi Teknik Kimia, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Katolik Parahyangan, Bandung, 40141, Indonesia
* Email: 8142101003@unpar.ac.id

## Abstrak
Kemurnian produk tidak dapat diukur secara on-line dan terdapat time delay dalam pengukuran kemurnian secara offline dan tidak kontinu dengan hasil analisis kemurnian dari laboratorium. Kontrol berbasis variabel inferensial merupakan alternatif untuk memprediksi dan mengendalikan kemurnian produk dengan variabel kondisi operasi yang tepat secara real-time . Pabrik memiliki data kondisi operasi ( input ) serta data kemurnian produk ( output ) berasal dari kondisi nyata pabrik dapat digunakan untuk pembangunan model deep learning . Penelitian ini dibagi menjadi  tiga  tahapan  besar,  yaitu  pertama  adalah  tahapan  persiapan  data  untuk  menentukan  variabel  paling sensitif dalam memprediksi kemurnian produk menggunakan metode korelasi  pearson yaitu temperatur upper column dan process  knowledge yaitu pressure  top  column .  Tahapan  kedua  adalah  penyusunan  algoritma deep learning menggunakan  metode  LSTM  ( long  short-term  memory )  menggunakan  bantuan  program  python. Optimizer yang  digunakan  untuk  melatih  data  adalah optimizer SGD  ( stochastic gradient descent ).  Data  yang digunakan  untuk melatih  dan melakukan  validasi  model deep  learning adalah  data  dari  2018  hingga semester pertama tahun 2019 dengan rasio training set:test data = 70:30. Tahapan ketiga adalah melatih model dan validasi model,  memprediksi  hasil,  serta  melakukan  evaluasi  model  terhadap  data  pabrik  terhadap  set  data  semester kedua tahun 2019. Hasil dari pelatihan adalah model LSTM dengan nilai RMSE ( root mean squared error ) sebesar 1,4. Nilai validasi untuk model ini adalah RMSE sebesar 0,6389. Model ini dapat memprediksi set data semester kedua 2019 dengan nilai R 2 =0,74 dan RMSE = 0,56.
Kata Kunci : Deep learning ; LSTM; Pemodelan proses; Sistem distilasi

## Abstract
Industrial  plants experience  difficulties maintaining product  purity  from  the  distillation  system.  The  purity  of  the products cannot be measured online, and there is a time delay in offline and non-continuous purity measurements with  laboratory  purity  analysis  results.  Control  based on  inferential  variables is an  alternative  to  predicting  and controlling product purity with operational condition variables in real-time. The plant has operational condition data (input) and product purity data (output) from actual plant conditions that can be used for developing deep-learning models.  The  first  stage  is  determining  the  most  sensitive  variables  in  predicting  product  purity  using  Pearson correlation methods, i.e., Upper Column Temperature, and process knowledge, i.e., Top Column Pressure. The second stage  involves  developing  a  deep  learning  algorithm  using  Python  programming,  using  LSTM  (Long-Short  Term Memory) methods. The optimizer used while training is SGD (Stochastic Gradient Descent). The data used for training and validating the deep learning model are from 2018 to the first half of 2019 with a training set:test data ratio of 70:30. The third stage is training and validating the model, predicting results, and evaluating the model against plant data  for  the  second  semester  of  2019.  The  best training result  is  an  LSTM  model  with  an RMSE  value  of  1.4.  The validation value for this model is an RMSE of 0.6389. This model can predict the data set for the second semester of 2019 with an R2 value of 0.74 and an RMSE of 0.56.
Keywords : Deep learning; Distillation system; LSTM; Process modelling

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  proses  penting  dalam  sebuah  pabrik kimia  adalah  proses  distilasi.  Distilasi  merupakan proses pemurnian senyawa cair-cair yang memerlukan energi yang besar, yaitu sekitar 40% total energi dalam proses pabrik kimia (Oda et al., 2012). Energi tersebut digunakan  untuk  mengubah  fase  dengan  penguapan dan kondensasi mendapatkan tahapan kesetimbangan uap-cair sehingga diperoleh produk murni.
Pabrik  mengalami  kesulitan  dalam  mendapatkan serta  mempertahankan  kemurnian  produk  A  yang diproses  menggunakan  sistem  distilasi.  Kemurnian produk  dari suatu sistem  distilasi  sangat dipengaruhi oleh kondisi operasi dari kolom, yaitu variabel tekanan, temperatur, serta laju alir pada kolom distilasi. Sistem distilasi  pada  pabrik  ini  merupakan  sistem  dinamik yang mana variabel kondisi operasi berubah sepanjang waktu. Sistem proses distilasi yang dikaji dapat dilihat pada Gambar 1 dengan variabel proses disajikan pada Tabel 1.
Komposisi produk pada kolom tidak dapat diukur secara online/real time . Kemurnian produk dianalisis di laboratorium  dengan  metode gas  chromatography (GC) .  Kekurangan  dari  metode  analisis  laboratorium adalah  timbul  suatu time  delay . Time  delay yang dimaksud mencakup waktu untuk pengambilan sampel yang  kemudian  diantar  ke  laboratorium,  kemudian waktu  untuk  menganalisis  sampel,  dan  waktu  untuk melaporkan  kembali  kepada  pihak  produksi  pabrik. Tentunya  kekurangan  ini  menjadi  kesulitan  dalam pengoperasian pabrik.
Tabel 1. Variabel pada sistem proses Simbol Variabel T1 Temp. Feed Column 1 T1A Temp. Top Column 1 T1B Temp. Upper Column 1 T1B Mid Temperature Column 1 T1C Temp.Bottom Column 1 P1 Pressure Top Column 1 F1 Flow Feed Column 1 F2 Flow ProductOverhead Column 1 F2A F Reflux Overhead Column 1 F2B F Pumparound Overhead Column 1 F3 F Product Mid Column 1 F3A F Pumparound Mid Column 1 F4 F Product Bottom Column 1 F4A Flow Pumparound Bottom Column 1 W1 Product A composition
Untuk  dapat  mengukur  kemurnian  secara real time/online, diperlukan  peralatan  instrumentasi tambahan  yang  harus  diinstalasi  pada  sistem  kolom distilasi. Penambahan peralatan ini tentu memerlukan biaya kapital serta biaya perawatan selama beroperasi. Oleh  karena  itu,  pabrik  memutuskan  untuk  tetap menggunakan analisis laboratorium untuk menganalisis kemurnian produk.
Penerapan berdasarkan prinsip hukum konservasi tidak bisa selalu dilakukan untuk memodelkan kondisi dinamik proses di pabrik.  Contoh di pabrik ini adalah faktor ketidakakuratan dari pembacaan instrumentasi
seperti temperatur, tekanan, dan laju alir. Apalagi data yang  digunakan  bersifat  dinamik  dan  hanya  berlaku pada  sistem  proses  tertentu.  Selain  itu,  terdapat hubungan  non-linier  kompleks  antar  variabel  dan bersifat dinamis akan sulit dimodelkan menggunakan prinsip konservatif (Park et al., 2022). Kelemahan dari traditional  learning adalah  pengguna  harus  memiliki pemahaman dari persoalan (Karthikeyan &
Priyakumar, 2022)  Sebagai alternatif, dengan memiliki data  kondisi  operasi  ( input )  serta  data  kemurnian produk  ( output )  berasal  dari  kondisi  nyata  pabrik dapat  digunakan  untuk  pembangunan  model  proses. Paradigma  penggunan  komputer  sudah  beralih  dari traditional  programming menjadi machine  learning (Mowbray et al., 2022). Berdasarkan data pabrik untuk periode  tahun  2019,  metode machine  learning deep learning akan  diterapkan  untuk  melatih  dan memvalidasi  model  proses  dengan  menggunakan  set data  tersebut,  sehingga  model  proses  dapat memprediksi  kondisi  operasi  yang  menghasilkan kemurnian produk.
Kontrol  berbasis  variabel  inferensial  merupakan alternatif  untuk  memprediksi  kemurnian  produk dengan  variabel  kondisi  operasi  temperatur (Venkateswarlu & Avantika, 2001). Apabila disturbance secara  langsung  mempengaruhi  komposisi,  maka kontrol secara inferensial menjadi permasalahan, maka machine  learning merupakan  metode  paling  tepat dalam mempelajari data-data non-linier .
P1 F1 T1b T1c T1d F3 F2 F2a F2b F3a F4 T1 F4a T1a aA A aA >98% A B A B Bb
Gambar 1. Sistem proses
Osuolale  &  Zhang,  (2016)  melakukan  penelitian menggunakan  ANN  untuk  mendapatkan  kondisi operasi  distilasi  dengan  target  penggunaan  eksergi secara  maksimal.  Peneliti  lain  menerapkan deep
learning untuk sistem 2,3-butadienol (Choi et al., 2023). Kwon  et  al.  (2021)  melakukan  studi  untuk memodelkan machine learning-based prediction model untuk sistem proses distilasi 99% normal butana dari campuran  butana.  Metode deep  learning yang digunakan  adalah  RNN  ( recurrent  neural  network ), LSTM  ( long  short-term  memory) ,  dan  GRU  ( gated recurrent  unit )  dengan  metode  optimasi  adam, adagrad,  RMSprop,  dan  SGD  ( stochastic  gradient descent) .  Metode  RNN  dipilih  karena  dapat menganalisis  dan  memprediksi  data  dengan time- series. Hasil  dari  penelitian  tersebut  membuktikan bahwa model machine learning dapat digunakan untuk memprediksi  perilaku  kolom  distilasi  melalui temperatur  kolom.  Kelebihan  dari  penggunaan machine  learning ini  adalah  model  ini  menggunakan data aktual proses dalam pelatihan model yang mana sangat reliabel dan dapat diaplikasikan langsung pada proses. Deep  learning merupakan  salah  satu  metode yang  dapat  mencari  hubungan  input-output  antara data non-linier kompleks. RNN memiliki keterbatasan yang  pada  data-data  yang  saling  berhubungan  secara temporer , sehingga  model  LSTM  merupakan  model yang menutupi kekurangan RNN (Shewalkar, 2018) Pabrik ini memiliki data selama tahun 2018-2019, yang  cocok  digunakan  untuk  melatih  model deep learning .  Instrumentasi  yang  terpasang  dilakukan kalibrasi  ulang  setiap  tahun  untuk  memastikan  data akurat.  Tidak  ada  perubahan  signifikan  pada  kolom distilasi,  serta  tidak  ada  perubahan  SOP  pabrik, sehingga  data  selama  tahun  2018-2019  dapat digunakan  untuk  melatih  model deep  learning untuk memprediksi kemurnian produk berdasarkan variabel proses kondisi operasi.
Fokus  penelitian  adalam  mengembangkan data- driven  model untuk  sistem  kolom  distilasi  produk  A. Terdapat 14 buah data variabel yang terdiri dari 8 buah data  variabel  laju  alir  dalam  satuan  kg/h,  1  data variabel  tekanan  dalam  satuan  mbarg,  5  buah  data variabel  temperatur  dalam  satuan  °C,  serta  data kemurnian  produk  A  yang  diperoleh.  Pemilihan variabel  dan  output  akan  dilakukan  berdasarkan  dari process  knowledge dan  divalidasi  dengan  menghitung korelasi pearson, yang dalam sistem proses ini adalah input berupa temperatur dan tekanan sistem distilasi, serta output berupa  komposisi  produk.  Data-data variabel instrumentasi tersebut diukur secara real-time dan direkam setiap 1 jam sekali dan disimpan di drive . Untuk data output diambil setiap 4 jam sekali dengan metode analisis gas chromatography .
Data tersebut perlu diolah untuk menentukan data mana  yang  paling  sensitif  terhadap  pengaruh kemurnian  dalam  kolom.  Metode preprocessing yang digunakan adalah menggunakan korelasi pearson dan min-max scaling . Data juga kemudian dibagi menjadi 3, yaitu set  data untuk  melatih  model deep  learning , melakukan  validasi  pelatihan  model,  dan  untuk melakukan prediksi kondisi operasi.

## 2. METODE
Penelitian  dilakukan  dalam  tiga  tahapan  besar, yaitu  pertama  adalah  tahapan  persiapan  data,  yang
terdiri  dari  pengumpulan  data,  pemilihan  variabel, serta  melakukan min-max  normalization .  Tahapan kedua  adalah  penyusunan  algoritma  dari  model machine  learning menggunakan  perangkat  lunak python  dengan  memanfaatkan library  python seperti: numPy, pandas, keras, dan sckitt-learn, seaborn, scipy.
Setelah  data  di- preprocess ,  data  akan  diolah menggunakan algoritma machine learning yaitu LSTM ( long short-term memory ). Selama masa training model , model optimasi yang digunakan adalah SGD ( Stochastic Gradient  Descent) .  Tahap  ketiga  adalah  melakukan training  model serta  evaluasi  validasi  model menggunakan  set  data  tahun  2018  hingga  semester pertama  2019  dengan training:test =  70:30.  Model dievaluasi  menggunakan  RMSE  dan  R 2 .  RMSE merupakan parameter evaluasi yang memberikan nilai yang lebih seimbang terhadap kecocokan model. RMSE lebih  sensitif  terhadap  nilai error lebih  kecil  (Chai  & Draxler,  2014).  Model  dikatakan  sempurna  bila  nilai RMSE mendekati nol.  R 2 merupakan sebuah parameter yang  merepresentasi  tingkat  kemiripan  antara  hasil prediksi dengan nilai sesungguhnya (Lee et al., 2021)
Model  kemudian  digunakan  untuk  melakukan prediksi hasil model yang telah dilatih dan dievaluasi menggunakan set data dari semester kedua tahun 2019 dan  kemudian  dievaluasi  kembali  menggunakan parameter  RMSE  dan  R 2 .  Seluruh  eksekusi  program python dilakukan dengan menggunakan server google colab yang diakses pada November 2023.

## 2.1 Pengumpulan Data
Data yang diambil adalah data dari sebuah Pabrik dengan periode bulan Januari-Desember 2019. Sistem proses yang dikaji merupakan satu buah kolom distilasi untuk  mengolah  mendapatkan  produk  A  dengan kemurnian  tinggi.  Data  diperoleh  dari  sistem instrumentasi yang terinstalasi pada pabrik.
Perolehan data input diambil dari sistem DCS yang secara otomatis dihasilkan pada setiap jam, sebanyak 14  buah  variabel,  yang  terdiri  dari  8  variabel flow dalam  kg/h,  1  variabel  tekanan  dalam  mbar,  dan  5 variabel data temperatur dalam °C. Untuk data output tersedia  setiap  4  jam  sekali,  yaitu  pada  02:00,  06:00, 10:00,  14:00,  18:00,  dan  22:00.  Data  output  didapat dari  analisis  laboratorium  dengan  metode  GC  untuk mengetahui komposisi dari produk A. Adapun asumsi yang  digunakan  selama  proses  pengumpulan  data adalah:
• Data  yang  diambil  dari  sistem  DCS  (input), diasumsikan akurat dan menggambarkan data apa adanya.  Instrumentasi  ini  dikalibrasi  secara  rutin setiap tahun untuk memastikan keakuratan data.
• Tidak ada modifikasi terhadap peralatan produksi, instrumentasi,  dan  SOP  pengoperasian  produksi, sehingga  data  tahun  2018-2019  dapat  digunakan untuk training  set model deep  learning serta digunakan untuk validasi dan evaluasi.
• Data  output  berupa  kemurnian,  diasumsikan akurat  dan  mengabaikan human  error yang mungkin terjadi. Peralatan gas chromatography di laboratorium dikalibrasi secara rutin setiap tahun untuk memastikan keakuratan data.
• Waktu  pengambilan  sampel  adalah  setengah  jam sebelum waktu yang tertera (Contoh: Pada sampel pukul  10.00,  maka  waktu  pengambilan  sampel adalah  09:30).  Kemudian  asumsi  waktu  tinggal untuk  masing-masing  sampel  adalah  30  menit. Maka data variabel kondisi input pada pukul 09:00 akan dicocokkan dengan data pukul 10:00
• Data output memiliki kecenderungan uptrend dan downtrend  pada  rentang  waktu  tertentu,  oleh karena  itu  teknik  interpolasi  linier  digunakan untuk  menghasilkan  data  dalam  kurun  waktu tersebut.

## 2.2 Persiapan Data
Tahapan-tahapan persiapan data adalah mengekstrak dataset dari  pangkalan  data  serta mengkaji struktur dataset terhadap tujuan penerapan machine learning (Ge et al., 2017). Tahap berikutnya adalah proses koleksi data. Pada tahapan  ini  data  dari  pangkalan  data  diambil. Pangkalan data merekam data secara real-time melalui instrumentasi  sensor  DCS  yang  terinstalasi  untuk mengontrol  proses.  Data  yang  diperoleh  harus diformat dalam format .csv dalam bentuk tabel untuk memudahkan  pelatihan  model machine  learning dengan  perangkat  lunak  python.  Variabel  proses tersebut  kemudian  diseleksi  menggunakan  algoritma korelasi pearson yang tersaji pada persamaan (1).
𝑅 = ∑ (𝑥 𝑖 −𝑥̅)(𝑦 𝑖 −𝑦̅) 𝑁 𝑖
√∑ (𝑥 𝑖 −𝑥̅) 2 𝑁 𝑖 √∑ (𝑦 𝑖 −𝑦̅) 2 𝑁 𝑖 (1)
dimana  R  adalah  koefisien  pearson, x i dan y i adalah variabwl  data  dan 𝑥̅ dan 𝑦̅ adalah  rata-rata  variabel data tersebut.
Ada  beberapa  variabel  yang  tidak  mempunyai pengaruh signifikan terhadap kemurnian produk. Jika variabel  ini  digunakan  untuk  melatih  model,  maka kualitas  akurasi  model  akan  menurun  dan meningkatkan beban komputasi selama melatih model machine  learning . Key  variable tersebut  akan  dicari dengan  melakukan  analisis  korelasi  pearson  yaitu antara  variabel  input  (laju  alir,  temperatur,  dan tekanan kolom) terhadap kemurnian produk.
Skala  yang  digunakan  pada  masing-masing variabel  berbeda.  Untuk  meningkatkan  kinerja  dari model, maka data harus di- preprocess yaitu data yang diolah harus diubah menjadi rentang 0-1 dengan cara normalisasi.  Salah  satu  cara  normalisasi  adalah menggunakan  persamaan min-max normalization. Persamaan min-max  normalization adalah  sebagai berikut:
𝑥` = 𝑥−𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 (2)
Dengan  x’  adalah  nilai  ternormalisasi,  x min dan  x max adalah  nilai  variabel  data  x  minimum  serta  x maksimum.
Berikut  merupakan  langkah-langkah  dalam penyusunan algoritma deep learning 1. Mengubah skala set data dengan min-max
2. Split set data menjadi training:test data dengan rasio 70:30
3. Mengubah  permasalahan multivariate  time  series menjadi supervised learning
Setelah  algoritma deep  learning disusun  di  program python,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melatih model  menggunakan set  data tahun  2018  hingga semester pertama 2019.
Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  dalam deep learning adalah  fungsi  linear,  yang  secara  langsung proposional terhadap nilai input . (Sharma et al., 2020). Metode  SGD  digunakan  untuk  melakukan  optimasi terhadap loss pelatihan  data  untuk  mendapatkan parameter  pada  model deep  learning (Netrapalli, 2019).
2.3 Metode Evaluasi
Model  yang  telah  dilatih  kemudian  digunakan untuk prediksi. Nilai output yang diperoleh dievaluasi dengan  dua  metode,  yaitu  R 2 dan  RMSE.  Nilai  R memiliki rentang nilai dari angka 0 hingga 1, yang mana semakin mendekati nilai 1 maka prediksi model akan semakin akurat. Nilai RMSE menghitung nilai galat  dari data  asli  dan  data  prediksi,  yang  mana  semakin  kecil nilai  RMSE,  maka  model  semakin  akurat.  Berikut persamaan R 2 dan RMSE.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑁 ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑁 𝐼=1 (3) 𝑅 2 = ( ∑ (𝑥 𝑖 −𝑥̅)(𝑦 𝑖 −𝑦̅) 𝑁 𝑖 √∑ (𝑥 𝑖 −𝑥̅) 2 𝑁 𝑖 √∑ (𝑦 𝑖 −𝑦̅) 2 𝑁 𝑖 ) 2 (4)
Metode  evaluasi  model  ini  digunakan  untuk menentukan kinerja dari setiap model. Validasi model dilakukan  untuk  mengkonfirmasi  keabsahan  dari sebuah  model  (Esbensen  &  Geladi,  2010).  Model dengan  nilai  R 2 tertinggi  dan  RMSE  terendah  akan digunakan untuk melakukan prediksi menggunakan set data pada  akhir  semester  2019.  Hasil  prediksi kemudian  dievaluasi  kembali  dengan  metode  yang sama, yaitu R 2 dan RMSE.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Variabel  data  yang  diperoleh  dari  sistem  proses (Gambar  1)  yang  dikaji  adalah  sebanyak  14  variabel proses  data  dan  1  buah  variabel  kemurnian  yang disajikan  pada  Tabel  1. Variabel  data  tersebut kemudian dipilih menggunakan process knowledge dan korelasi  pearson  untuk  menentukan  variabel  proses mana  yang  paling  dominan  dalam  memprediksi kemurnian  produk.  Jumlah  data  dari  masing-masing variabel  kondisi  proses  adalah  sebanyak  17379  buah data dan sebanyak 2470 jumlah data. Data ini berasal dari sistem proses tahun 2018 hingga 2019.
3.1 Pearson Correlation Coefficient Pearson  correlation  coefficient menghitung hubungan linier dari dua buah variabel.  Sebanyak 14 buah variabel proses akan dihitung koefisien korelasi pearson  terhadap  produk  A.  Hasil  dari  perhitungan korelasi koefisien pearson disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Korelasi pearson Variabel Proses Pearson A Temperature Feed Column 1 0,240 Temperature Top Column 1 0,208 Temperature Upper Column 1 0,305 Temperature Middle Column 1 0,247 Temperature Bottom Column 1 0,187 Press Top Column 1 -0,124 Flow Feed Column 1 0,279 Flow Product Overhead Column 1 0,091 Flow Reflux Overhead Column 1 0,173 Flow Pumparound Overhead Column 1 0,144 Flow Product Mid Column 1 0,273 Flow Pumparound Mid Column 1 0,179 Flow Pumparound Bottom Column 1 0,158 Flow Feed Column 2 0,248 A 1
Hasil  dari  rentang  korelasi  pearson ini menunjukkan  bahwa  setiap  variabel  kondisi  proses tidak  memiliki  hubungan  linier  terhadap  kemurnian produk.  Hasil  dari  korelasi  pearson  adalah  variabel proses temperature  upper  column memiliki  korelasi sebesar  0,305.  Dalam  penelitian  ini,  varibel  paling dominan  dipilih  berdasarkan process  knowledge pada sistem distilasi dimana kemurnian produk ditentukan oleh  tekanan  dan  temperatur,  maka  dari  itu  variabel yang  dipilih  adalah pressure  top  column dan temperature upper column . Teori ini juga didukung dari hasil  perhitungan  korelasi  pearson  tertinggi  yaitu temperature upper column . Nilai korelasi pearson pada variabel pressure  top  column bernilai  negatif  yang berarti  memiliki  hubungan  terbalik  terhadap  nilai kemurnian produk.
Variabel  yang  memiliki  korelasi  kedua  tertinggi adalah  variabel feed  column ,  yaitu  sebesar  0,279. Variabel  ini  bukan  merupakan manipulated  variable sehingga  nilai  tidak  dapat  diubah. Feed  column
ditentukan  berdasarkan  kapasitas  pabrik  sesuai dengan  permintaan  produk.  Karena  pearson  hanya merupakan parameter hubungan linier, maka pearson ini  tidak  cocok  secara  langsung  diterapkan  untuk sistem distilasi pabrik ini. Model deep learning seperti LSTM  lebih  cocok  untuk  merepresentasikan  korelasi antar variabel sistem distilasi proses.
Deep  learning dengan  LSTM  dilatih  dengan menggunakan set data kondisi operasi proses dengan objective  function merupakan  nilai  minimal  dari loss function (selisih  antara  data  prediksi  dengan  data aktual).  Artinya  pelatihan  model deep  learning ini sudah disesuaikan dengan variabel upper temperature column dan top pressure column .
3.2 Data Cleaning & Formatting
Variabel kondisi proses memiliki jumlah sebanyak 17379  buah  data  dan  sebanyak  9650  jumlah  data kemurnian  produk.  Terdapat  selisih  jumlah  data, sehingga  data  diambil  sesuai  jumlah  data  terkecil, karena salah satu prasyarat model LSTM adalah jumlah data variabel harus sama. Data ini berasal dari sistem proses tahun 2018 hingga 2019. Jumlah data kemudian dibagi menjadi tiga bagian, yaitu untuk melatih model (data semester 1 2018 hingga semester kedua 2018), mengevaluasi  model  (data  semester  pertama  2019), dan  terakhir  digunakan  untuk  melakukan  prediksi model (data semester kedua 2019). Jumlah data yang digunakan untuk melatih model adalah sebanyak 4592 buah data, untuk mengevaluasi adalah sebanyak 1968 buah  data,  dan  untuk  prediksi  adalah  sebanyak  3090 buah data.

## 3.3 Model LSTM
Algoritma deep learning ini disusun dengan bahasa pemrograman python dengan library NumPy,  pandas, keras, dan sckitt-learn, seaborn, scipy. Seluruh eksekusi kode python dilakukan pada server google collab.
Setelah  algoritma deep  learning disusun  di program  python,  maka  langkah  selanjutnya  adalah melatih  model  menggunakan set  data tahun  2018 hingga  semester  pertama  2019  yang  sudah dimodifikasi  dengan  metode  interpolasi.  Algoritma
Optimizer yang digunakan adalah SGD. Kinerja diukur dari  nilai  R 2 dengan  nilai  terbaik  adalah  nilai  yang semakin  mendekati  1  dan  nilai  RMSE  yang  semakin kecil. Hyperparameter yang digunakan dalam melatih model LSTM disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hyperparameter pelatihan Hyperparameter Nilai Model Deep Learning LSTM Batch Sizes Default (32) Algoritma Optimizers Stochastic Gradient Descent (SGD) Learning Rate Default (0.01) Jumlah Epochs 200 Loss function Mean  Squared  Error (MSE) Hidden Unit Default (128) Activation Function Default = Linear 3.3.1 Pelatihan dan evaluasi model
Model  LSTM  yang  sudah  dilatih  memiliki  nilai RMSE sebesar 1.4 dengan waktu training sebesar 321 detik.  Model  kemudian  divalidasi  untuk  menghindari terjadi overfitting pada  model.  Hasil  validasi  model memiliki  nilai  RMSE  sebesar  0,6389.  Model  ini dikatakan fit terhadap training:test data.

## 3.3.2 Prediksi model
Model  yang  telah  dilatih  dan  divalidasi menggunakan  set  data  tahun  2018  dan  tengah semester  tahun  2019  kemudian  digunakan  untuk memprediksi  data  pada  tahun  2019  semester  kedua. Hasil  dari  prediksi  kemudian  dievaluasi  kembali menggunakan  data  kemurnian  aktual  proses.  Hasil evaluasi  menunjukkan  nilai  R 2 sebesar  0,74  dan  nilai RMSE  sebesar  0,56  dan  disajikan  secara  grafis  pada Gambar  2.  Dengan  nilai  R 2 dan  nilai  RMSE  tersebut dapat disimpulkan bahwa model tersebut fit terhadap prediksi sistem proses yang ada. Waktu eksekusi model LSTM  hanya  memakan  waktu  <2  detik  dengan menggunakan server google colab. Model deep learning ini dapat dijadikan sebagai dasar dari penerapan deep learning pada industri kimia kolom distilasi.

## 4. KESIMPULAN
Variabel  kondisi  operasi  proses  memiliki hubungan tidak linier yang tidak bisa diwakilkan oleh korelasi  Pearson.  Variabel  yang  dipilih  untuk  melatih model adalah variabel “ press top column ” dan variabe l “ upper  temperature  column ”  berdasarkan process knowledge . Model LSTM dengan baik memprediksi set data  pada  semester  2  tahun  2019  dengan  nilai  RMSE sebesar 0,56 dan R 2 sebesar 0,74. Metode deep learning dapat  diterapkan  untuk  pemodelan  dinamik  pada proses sistem distilasi

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Chai, T., & Draxler, R. R. (2014). Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)? -arguments against  avoiding  RMSE  in  the  literature. Geoscientific Model Development, 7(3), 1247 – 1250.
Choi, Y., Bhadriaju, B., Cho, H., Lim, J., Han, I. S., Moon, I., Kwon, J. S. Il, & Kim, J. (2023). Data-driven modeling of  multimode  chemical  process:  validation  with  a real-world distillation column. Chemical Engineering Journal, 457. Esbensen, K. H., & Geladi, P. (2010). Principles of proper validation:  use  and  abuse  of  re-sampling  for validation. Journal of Chemometrics, 24(3 – 4), 168 – 187.
Ge,  Z.,  Song,  Z.,  Ding,  S.  X.,  &  Huang,  B.  (2017).  Data mining  and  analytics  in  the  process  industry:  the role  of  machine  learning.  IEEE  Access,  5,  20590 – 20616.
Karthikeyan,  A.,  &  Priyakumar,  D.  (2022).  Artificial intelligence:  machine  learning  for  chemical sciences. Journal of Chemical Sciences.
Kwon, H., Oh, K. C., Choi, Y., Chung, Y. G., & Kim, J. (2021).
Development and application of machine learning- based  prediction  model  for  distillation  column. International Journal of Intelligent Systems, 36(5),
1970 – 1997.
Lee, J., Hong, S., Cho, H., Lyu, B., Kim, M., Kim, J., & Moon, I.  (2021).  Machine  learning-based  energy optimization for on-site SMR hydrogen production. Energy Conversion and Management, 244.
Mowbray,  M.,  Vallerio,  M.,  Perez-Galvan, C.,  Zhang,  D., Del  Rio  Chanona,  A.,  &  Navarro-Brull,  F.  J.  (2022). Industrial  data  science  -  A  review  of  machine learning  applications  for  chemical  and  process industries. In Reaction Chemistry and Engineering (Vol.  7,  Issue  7,  pp.  1471 – 1509).  Royal  Society  of Chemistry.
Netrapalli,  P.  (2019).  Stochastic  gradient  descent  and its  variants  in  machine  learning.  In  Journal  of  the Indian Institute of Science (Vol. 99, Issue 2, pp. 201 – 213). Springer International Publishing.
Oda, Y., Kawamura, Y., & Fujishima, M. (2012). Energy consumption  reduction  by  machining  process improvement. Procedia CIRP, 4, 120 – 124.
Osuolale,  F.  N.,  &  Zhang,  J.  (2016).  Energy  efficiency optimisation for distillation column using artificial neural network models. Energy, 106, 562 – 578. Park,  H.,  Kwon,  H.,  Cho,  H.,  &  Kim,  J.  (2022).  A framework  for  energy  optimization  of  distillation process  using  machine  learning-based  predictive model.  Energy  Science  and  Engineering,  10(6),
1913 – 1924. Sharma, S., Sharma, S., & Athaiya, A. (2020). Activation functions  in  neural  networks.  In  International Journal  of  Engineering  Applied  Sciences  and Technology (Vol. 4).
Shewalkar, A. N. (2018). Comparison of RNN, LSTM and GRU on speech recognition data.