## Optimasi sistem pendingin untuk instalasi penyimpanan sementara bahan bakar nuklir bekas di BATAN
Nurul Hanifah 1* , Ratiko 2 , I Wayan Sugita 1 , Ragil Sukarno 1
1 Pendidikan Teknik Mesin, Universitas Negeri Jakarta, Jakarta Timur, 13220, Indonesia
2 Pusat Teknologi Limbah Radioaktif, Badan Tenaga Nuklir Nasional (BATAN) Tangerang Selatan, 15314, Indonesia
* Email: hnflulu1998@gmail.com

## Abstrak
Bahan Bakar Nuklir Bekas (BBNB) yang dihasilkan oleh Reaktor G.A. Siwabessy di Serpong merupakan limbah radioaktif yang tetap menghasilkan panas peluruhan dan harus didinginkan. Sesuai International Atomic Energy Agency (IAEA) – Safety Standards , BBNB harus disimpan sedemikian rupa sehingga tidak melepaskan radiasi ke lingkungan sehingga dapat membahayakan pekerja radiasi di dalamnya serta lingkungan. Metode penyimpanan BBNB yang banyak digunakan adalah dengan disimpan pada kolam penyimpanan. Dengan  demikian,  dapat  memproteksi radiasi  yang dapat ditimbulkan  oleh BBNB dan dapat mendinginkan panas peluruhan yang terus dikeluarkan oleh BBNB hingga energinya habis. Salah satu komponen utama pada pendinginan BBNB di Instalasi Penyimpanan Sementara Bahan Bakar Nuklir Bekas (IPSB3) adalah sistem pendingin menggunakan chiller. Chiller tersebut yang dibutuhkan untuk menjaga air kolam BBNB tetap pada suhu operasi yang diizinkan  dan digunakan juga mendinginkan ruangan IPSB3. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan nilai decision variables (beberapa variabel yang mempengaruhi kondisi optimum yang diinginkan) pada chiller di IPSB3 sehingga  diperoleh safety dan cost yang  optimum  pada  pengoperasian chiller .  Metode  yang  digunakan  adalah  dengan melakukan  eksperimen  berupa  pengambilan  data  pengukuran  pada  panel chiller menggunakan  alat  PQA  HIOKI  3197; menggambar desain gedung IPSB3  menggunakan program drawing 3D Google SketchUp untuk input data perhitungan cooling load menggunakan Energy plus software dan melakukan perhitungan optimasi dengan software MATLAB. Hasil analisis yang diperoleh  menunjukkan bahwa konsumsi daya kompresor setelah optimasi adalah sebesar 34,84 kW. Hasil akhir  optimasi  tersebut  mendapatkan  nilai  tengah  untuk safety sebesar  618,82  Bq/m 3 dan cost sebesar  Rp.872.197.000. Kesimpulan dari optimasi multi-objective dengan genetic algorithm yang dilakukan pada penelitian ini menunjukkan bahwa chiller yang digunakan  memenuhi kriteria fungsi safety, tetapi dengan cost yang lebih rendah. Dengan demikian, chiller yang digunakan dapat memenuhi kriteria keselamatan operasi dan biaya operasional yang rendah untuk terus dioperasikan di gedung IPSB3 BATAN.
Kata kunci :  Optimasi multi-objective , Chiller , Bahan bakar nuklir bekas, Reaktor Serba Guna G.A. Siwabessy

## Optimization Of Cooling System for the Interim Storage for Spent Nuclear Fuel at BATAN

## Abstract
Spent Nuclear Fuel (SNF) produced by the G.A. Siwabessy research reactor in Serpong is radioactive waste which still produces heat of decay and must be cooled. According to the International Atomic Energy Agency (IAEA)  - Safety Standards, SNF must be stored in a condition that does not endanger radiation workers in it as well as the environment. The method of SNF storing that is widely applied is by storing it in a wet storage pool, thus protecting the radiation that can be generated by SNF and cooling the decay heat that continues to be released by SNF until its energy runs out. One of the main components in the cooling of SNF in the interim storage of spent fuel (ISSF) is  a  chiller  system  using  chiller.  The  chiller  is  needed  to  keep  the  SNF  pool  water  at  the  permitted  operating temperature and is used to cool the SNF room. The purpose of this study was to obtain the value of the decision variables (several variables that affect the desired optimum conditions) in the chiller in  SNF in order to obtain optimum safety and cost for chiller operation. The method used is to conduct experiments in the form of taking measurement data on the chiller panel using the PQA HIOKI 3197; drawing the SNF building design using Google SketchUp 3D drawing program to input cooling load calculation data using Energy plus software and performing optimization calculations with MATLAB software. The analysis results obtained show that the compressor power consumption after optimization is 34.84 kW. The final result of this optimization gets a mean value for safety of 618.82 Bq/m 3 and a cost is  Rp.872,197,000. The conclusion from the multi-objective optimization with the genetic algorithm carried out in this study shows that the chiller used meets the safety function criteria but with a lower cost. Thus, the chiller used can meet the operational safety criteria and low operating costs to continue to operate in the SNF building at BATAN.
Keywords: Multi-objective optimization, Chiller, Spent Nuclear Fuel, Reactor G.A Siwabessy
1. Pendahuluan
Untuk  menyimpan  bahan  bakar  nuklir  bekas (BBNB) dari operasi Reaktor Serba Guna G.A Siwabessy
(RSG-GAS) yang dioperasikan oleh Badan Tenaga Nuklir Nasional  (BATAN)  terdapat  sebuah  fasilitas  Instalasi Penyimpanan Sementara Bahan Bakar Bekas (IPSB3).
Bahan bakar nuklir bekas adalah bahan bakar yang kapabilitas  untuk  melakukan  reaksi  nuklirnya  sudah berkurang  melewati  batas  yang  ditentukan.  Dalam terminologi nuklir, BBNB adalah bahan bakar yang sudah tidak digunakan lagi dalam pengoperasian reaktor nuklir. Dari  sudut  pandang  keselamatan  dan  ekonomi,  BBNB sudah tidak memiliki kapabilitas untuk melakukan reaksi nuklir  yang  berkelanjutan.  Meskipun  sudah  disimpan beberapa tahun, BBNB masih terus memancarkan radiasi dan  panas  peluruhan.  Panas  peluruhan  dari  BBNB  ini harus terus menerus didinginkan agar selongsong BBNB tidak rusak dan dapat melepaskan radiasi ke lingkungan. Metode penyimpanan BBNB yang biasa digunakan sesuai International  Atomic  Energy  Agency  (IAEA)  – safety standars adalah dengan penyimpanan basah ( wet storage ) menggunakan  air  di  dalam  kolam.  Air  bebas  mineral ( demineralized  water )  yang  didinginkan  oleh  sistem pendingin  ( chiller )  digunakan  sebagai  pendingin  panas peluruhan dari BBNB tersebut. Dengan demikian, panas berlebih  yang  dapat  mengakibatkan  rusaknya  integritas BBNB  dapat  dicegah  dan  tidak  menyebabkan  material radioaktif terlepas ke lingkungan [1,2].
Chiller di IPSB3 digunakan untuk mendinginkan air kolam sesuai batas suhu operasi yang ditetapkan, menjaga suhu peralatan yang digunakan dalam pengoperasian, dan untuk mendinginkan udara ruangan sehingga nyaman bagi operator  dan  pekerja  radiasi.  Secara  umum,  dengan menggunakan chiller , dapat dicapai tingkat kenyamanan termal yang baik sehingga akan meningkatkan kinerja dari manusia maupun mesin yang digunakan [3, 4]. Terdapat tiga  kondisi  yang  sangat  penting  dalam  menentukan tingkat  kenyamanan  termal  dari  suatu  sistem  pendingin, yaitu:  temperatur,  humiditas  dan  aliran  udara  di  dalam ruangan yang  dikondisikan  [5,6].  Pada  proses pengkondisian tersebut, chiller dapat memindahkan kalor dari  suatu  beban  proses  ke  lingkungan.  Dalam menghasilkan  kinerja chiller yang  baik diperlukan suatu pengukuran-pengukuran dan analisa kinerja mesin chiller [7]. Cara yang biasa dilakukan dalam menganalisis kinerja mesin chiller yaitu  melalui  perhitungan  dan  simulasi menggunakan software .  Dalam  operasinya,  sistem pendingin chiller memerlukan  perbaikan  dan  proses optimasi agar tetap menghasilkan unjuk kerja yang baik. Optimasi yang dimaksud merupakan suatu kegiatan yang dilakukan  dalam  rangka  mengoptimalkan  sesuatu  yang sudah ada, atau merancang dan  membuat sesuatu secara optimal  [8].  Di  dalam chiller biasanya  digunakan refrigeran  dengan  titik  didih  yang  rendah  agar menghasilkan  kinerja  termal yang baik  dalam mendinginkan  air  ( chilled  water )  yang  selanjutnya dialirkan ke air handling unit (AHU) [9].
Sistem pendingin chiller yang digunakan pada IPSB3 menggunakan siklus kompresi uap dan dalam operasinya membutuhkan    pasokan  energi  listrik  yang cukup  besar. Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  melakukan efisiensi  terhadap  pengoperasian chiller tersebut  adalah dengan  melakukan  kalkulasi  optimasi.  Oleh  karena  itu, maka  kegiatan  optimasi  ini  dilakukan  untuk  dapat
menjamin  bahwa  keselamatan  radiasi  menjadi  prioritas utama sesuai dengan desain keselamatan yang ditetapkan oleh  BATAN  dan  IAEA.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  mendapatkan  nilai decision  variables yang diinginkan pada chiller di IPSB3 sehingga dapat diperoleh objective  functions ( safety dan cost )  yang  optimum. Metode  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dengan melakukan  pengambilan  data  berupa  pengukuran  pada panel chiller menggunakan alat Power Quality Analyzer HIOKI  3197;  menggambar  desain  gedung  IPSB3 menggunakan program drawing 3D Google SketchUp dan melakukan  perhitungan  dengan software matlab. Penelitian  diharapkan  memiliki  manfaat  sebagai pengetahuan  optimasi chiller untuk  gedung  IPSB3 sehingga  memenuhi  standar  desain  keselamatan  yang ditetapkan  oleh  BATAN  dan  IAEA  serta  memiliki efisiensi pengoperasian yang tinggi.

## 2. Metode Penelitian
Diagram  alur  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram alur penelitian optimasi chiller
Langkah  yang  dilakukan  dalam  optimasi chiller IPSB3 adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Gedung KH-IPSB3 [10]
1. Melakukan  pengambilan  data  pada chiller menggunakan  alat  PQA  HIOKI  3197  di  gedung IPSB3. PQA HIOKI 3197 adalah alat ukur dalam pengukuran  kualitas  listrik.  Pada  penelitian  ini clamp yang digunakan  yaitu  model 9661 dengan spesifikasi seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Spesifikasi PQA HIOKI 3197 [11]
2. Pengukuran  dilakukan  pada  panel chiller yang difokuskan untuk mengukur konsumsi daya chiller selama 6 hari dengan interval waktu 15 menit.
Gambar 3. chiller IPSB3
Gambar 4. Panel chiller IPSB3
3. Kalkulasi cooling  load (energi  pendinginan  yang diperlukan)  gedung  IPSB3  menggunakan Energy plus software dengan terlebih dahulu menggambar desain  gedung  IPSB3  menggunakan  program drawing 3D Google  SketchUp 2019  yang diperlukan untuk input data ke Energy plus .
4. Menggunakan  Matlab  2020A  untuk  mengoptimasi fungsi safety , simulasi, permodelan dan pembuatan grafik berupa pareto frontier , serta mengintegrasikannya  dengan software Refprop yang  digunakan  untuk  mengkalkulasi  segala  hal yang berhubungan dengan sifat-sifat refrigeran.

## 2.1 Objective Function
Penelitian  ini  membahas  mengenai  optimasi multi-objective dari  sistem  ventilasi  dan  pendingin udara  dengan objective functions berupa safety dan cost .

## 2.2 Safety function
Fungsi safety merupakan  fungsi  utama  pada penelitian ini. Fungsi ini bertujuan untuk mengurangi konsentrasi  kontaminan  radioaktif  ke  batas  yang diizinkan.  Parameter  yang  harus  dipertimbangkan pada  fungsi  ini  yaitu  laju  perubahan  udara,  tekanan negatif  dan  temperatur.  Pada  penelitian  ini, diperhitungkan 4 (empat) jenis radionuklida dominan berfasa gas yang berpotensi dapat terlepas dai BBNB yaitu Caesium-137,  Iodine-131,  Radon-222 dan Xenon-133 .  Keempat  jenis  radionuklida  tersebut dianalisis  menggunakan software  contam untuk mengetahui  konsentrasi  dan  kepadatan  aliran udaranya.  Pada  analisis  ini  dipilih  jenis  yang berpotensi  mengeluarkan  radionuklida  paling  besar, yaitu Iodine-131 .
Dalam  melakukan  analisis,  persamaan  pada fungsi safety dinyatakan sebagai berikut [10]:
𝐹(1) = 𝐶 𝑖𝑣 + 𝐶 𝑜𝑣 + 𝐶 𝑡
(1)
Konsentrasi  yang  disebabkan  oleh  kecepatan udara yang   masuk (laju perubahan udara) ke chiller ( C iv ) dinyatakan sebagai berikut [10]:
𝐶 𝑖𝑣 = 3,008. 𝑒 −14 𝑥 (𝑥 5 ) 4 − 1,329. 𝑒 −9 𝑥 (𝑥 5 ) 3 + 2,379. 𝑒 5 𝑥 (𝑥 5 ) 3 − 0,2225𝑥 5 + 1003 (2)
Power 300,0 W – 9 MW Arus maksimum AC 500,0 A Tegangan maksimum 600,0 V Dasar akurasi Voltage :  ±  0,3%  RDG.  ± 0,2% F.S Current ± 0,3% RDG. ± 0,2% F.S. + akurasi sensor arus Daya aktif ± 0,3% RDG. ± 0,2% F.S. + akurasi sensor arus (di faktor daya = 1)
Konsentrasi  yang  disebabkan  oleh  kecepatan  udara yang  keluar  (tekanan  negatif)  dari chiller ( C ov ) dinyatakan sebagai berikut [10]:
𝐶 𝑜𝑣 = −9,141. 𝑒 −11 𝑥 (𝑥 6 ) 4 + 1,909. 𝑒 −6 𝑥 (𝑥 6 ) 3 − 0,01494 𝑥 (𝑥 6 ) 2 + 51,82𝑥 6 − 6,684. 𝑒 4 (3)
Konsentrasi  yang  disebabkan  oleh  temperatur  ( C t ) dinyatakan sebagai berikut [10]:
𝐶 𝑡 = −1,1402 𝑥 𝑥 7 + 693,99 (4)
2.3 Cost function
Selain  fungsi safety ,  fungsi cost juga  penting pada  penelitian  ini.  Fungsi cost terdiri  dari  biaya investasi  modal  ( PVC )  dan  biaya  listrik  ( PVE )  dari seluruh sistemnya. Persamaan pada fungsi cost dapat dinyatakan sebagai berikut [8]:
𝐹(2) = 𝑃𝑉𝑇 = 𝐶𝑜 = 𝑃𝑉𝐸 + 𝑃𝑉𝐶 (5)
Biaya  awal  seperangkat chiller ,  AHU  serta sistem saluran dimasukkan ke dalam  biaya  investasi modal ( PVC ) [8].
𝑃𝑉𝐶 = 𝑃𝑉𝐶 𝑐ℎ𝑖𝑙𝑙𝑒𝑟 +  𝑃𝑉𝐶 𝐴𝐻𝑈 (6)
Total  biaya  listrik  pada  tahun  pertama pengoperasian  terdiri  dari  harga  listrik  untuk  setiap kWh ( C el ),  tahunan  jam  operasi  ( H year )  dan  total konsumsi daya sistem (W tot ). Untuk mengetahui total biaya  listrik  pada  tahun  pertama,  digunakan  rumus seperti berikut ini [10].
𝐶 𝑜 = 𝐶 𝑒𝑙 𝑥 𝐻 𝑦𝑒𝑎𝑟 𝑥 𝑊 𝑡𝑜𝑡 (7)
Dimana:
C el = Harga listrik/ kWh (Rp. 1035,76) [10]
H year = Waktu operasi chiller selama 1 tahun
(1920 jam)
PVC = Harga beli chiller (Rp. 802.910.000,-)
Konsumsi  daya  total  dari  sistem  dapat diperoleh menggunakan rumus seperti yang tertulis di bawah ini [12]:
Ẇ 𝑡𝑜𝑡 =   Ẇ 𝑐𝑜𝑚𝑝 + Ẇ 𝑒𝑣𝑎𝑝 + Ẇ 𝑐𝑜𝑛𝑑 + Ẇ 𝑏𝑙𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑖𝑛 + Ẇ 𝑏𝑙𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑜𝑢𝑡
(8)
Jumlah total konsumsi daya pada sistem ( W tot ) [12]
Ẇ 𝑡𝑜𝑡 =   Ẇ 𝑐𝑜𝑚𝑝
(9)
Menghitung konsumsi daya kompresor ( W comp ) [10]
𝑊 𝑐𝑜𝑚𝑝 = ṁ𝑟𝑒𝑓 𝑥 (ℎ 2 −ℎ 1 ) 𝜂 𝑐𝑜𝑚𝑝 (10)
Menghitung laju aliran massa refrigeran ( ṁ ref ) [10]
ṁ 𝑟𝑒𝑓 = 𝑄 𝑒 𝑚𝑎𝑥 ℎ 1 −ℎ 4 (11)
Menghitung efisiensi kompresor ( η comp ) [10]
𝜂 𝑐𝑜𝑚𝑝 = 0,85 − 0,046667 𝑥  ( 𝑃 𝑐𝑜𝑛𝑑 𝑃 𝑒𝑣𝑎𝑝 )
(12)
Menghitung  tekanan  pada evaporator chiller ( P evap ) [10]
𝑃 𝑒𝑣𝑎𝑝 = 𝑟𝑒𝑓𝑝𝑟𝑜𝑝𝑚 (′𝑃 ′ , ′ 𝑇 ′ , 𝑇 𝑒𝑣𝑎𝑝 , ′ 𝑄 ′ , 1, ′ 𝑅410𝐴 ′ )
(13)
Dimana: T evap = x 2
Menghitung  entalpi  refrigeran  keluar evaporator chiller ( h 1 ) [10]
ℎ 1 = 𝑟𝑒𝑓𝑝𝑟𝑜𝑝𝑚 (′𝐻 ′ , ′ 𝑇 ′ , 𝑇 𝑒𝑣𝑎𝑝 +
𝑇 𝑠𝑢𝑝 , ′ 𝑃 ′ , 𝑃 𝑒𝑣𝑎𝑝 , ′ 𝑅410𝐴 ′ ) (14)
Dimana: T sup = x 4
Menghitung tekanan pada kondenser ( P cond ) [10]
𝑃 𝑐𝑜𝑛𝑑 = 𝑟𝑒𝑓𝑝𝑟𝑜𝑝𝑚 (′𝑃 ′ , ′ 𝑇 ′ , 𝑇 𝑐𝑜𝑛𝑑 , ′ 𝑄 ′ , 1, ′ 𝑅410𝐴 ′ ) (15)
Dimana: T cond = x 1
Menghitung  entalpi  uap  refrigeran  pada  sisi outlet kompresor ( h 2 ) [10]
ℎ 2 = 𝑟𝑒𝑓𝑝𝑟𝑜𝑝𝑚 (′𝐻 ′ , ′ 𝑃 ′ , 𝑃 𝑐𝑜𝑛𝑑 , ′ 𝑆 ′ , 𝑆 1 , ′ 𝑅410𝐴 ′ ) (16)
Dengan S 1 [10],
𝑆 1 = 𝑟𝑒𝑓𝑝𝑟𝑜𝑝𝑚 (′𝑆 ′ , ′ 𝑇 ′ , 𝑇 𝑒𝑣𝑎𝑝 + 𝑇 𝑠𝑢𝑝 , ′ 𝑃 ′ , 𝑃 𝑒𝑣𝑎𝑝 , ′ 𝑅410𝐴′)
(17)
Menghitung  entalpi  refrigeran  yang  masuk  ke evaporator ( h 4 ) [10] ℎ 4 = 𝑟𝑒𝑓𝑝𝑟𝑜𝑝𝑚 (′𝐻 ′ , ′ 𝑇 ′ , 𝑇 𝑐𝑜𝑛𝑑 − 𝑇 𝑠𝑢𝑏 , ′ 𝑄 ′ , 0, ′ 𝑅410𝐴 ′ ) (18)
dengan T sub = x 3

## 2.4 Decision Variables
Pada penelitian ini ada 7 (tujuh) variabel yang paling mempengaruhi kondisi optimum, seperti:
Tabel 2. Decision Variables
Decision Variables Constraints x (1) T cond (K) Temperatur kondenser 303.15  <= x (1) <= 313.15
x (2) T evap (K) Temperatur evaporator 277  <= x (2)  <= 285
x (3) ΔT sub (K) Selisih temperatur subcooled 1<= x (3) <=10
x (4) ΔT sup (K) Selisih temperatur superheated 1<= x (4) <=10
x (5) V in (m 3 /h) Laju alir volumetrik masuk 3000<= x (5) <=8700
x (6) V out (m 3 /h) Laju alir volumetrik keluar 4000<= x (6) <=10000
x (7) T room (K) Temperatur ruangan 293.15<= x (7) <=301.15

## 2.5 Constraints
Fungsi  objektif  didapatkan  dari  analisis persamaan yang diterapkan pada sistem dan dibatasi oleh constraints. Misalnya, untuk contoh constraints seperti  temperatur evaporator maksimal  dibatasi 12 ° C, temperatur kondenser minimal  30 ° C dan  juga beberapa variabel yang telah dituliskan pada Tabel 2. Constraints didapatkan  dari  profil  temperatur  pada kondenser dan evaporator yang berupa bound ( lower dan upper ). Constraints dapat  dituliskan  seperti berikut:
Lower : [303.15 277.15 1 1 1682 5200 291.15]
Upper : [313.15 285.15 10 10 1920 6000 310.15]

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1  Analisis konsumsi daya chiller
Hasil pengukuran konsumsi daya chiller yang diukur menggunakan PQA HIOKI 3197 ditunjukkan pada Gambar 5 :
Gambar 5. konsumsi daya chiller IPSB3
Dari Gambar 5 dapat dilihat bahwa konsumsi daya chiller mengalami kenaikan dan penurunan yang bergantung  pada  kondisi  udara  di  gedung  IPSB3 akibat  pengaruh  udara  luar.  Hasil  pengukuran menunjukkan  bahwa  rerata  daya chiller IPSB3 selama  6  hari  adalah  sebesar  52,2  kW.  Pada pengukuran  daya blower secara  manual  didapatkan sebesar 6 kW. Daya pada kompresor (c ooling power ) didapatkan  dari  selisih  rerata  daya chiller dengan daya blower hasil  pengukuran . Didapatkan  hasil cooling  power sebesar  46,2  kW.  Hasil  pengukuran rerata  daya chiller dan blower menunjukkan  hasil yang  sudah  cukup  baik  untuk  memenuhi  kebutuhan pendinginan  gedung  IPSB3  karena  sudah  dipasang capasitor bank . Dari segi ini yang dibutuhkan adalah power yang merepresentasikan energi yang diperlukan oleh chiller dan nantinya akan digunakan untuk  mendinginkan  kolam  dan  ruangan  yang memenuhi kebutuhan pendinginan ( cooling load )
3.2    Analisis Data Cooling Load
Kalkulasi cooling  load (energi  pendinginan yang diperlukan) dilakukan dengan software Energy plus . Sebagai data input untuk kalkulasi cooling load menggunakan Energy  plus diperlukan  pembuatan gambar  rinci  bangunan  IPSB3  menggunakan software  sketchUp .  Pembuatan  sketsa  bangunan dibuat semirip mungkin dengan bangunan aslinya.
09:30 10:45 12:00 13:15 14:30 35 40 45 50 55 60 65 70 16 September 2020 17 September 2020 20 September 2020 21 September 2020 22 September 2020 23 September 2020 Po w e r ko mp re so r, kW Waktu pengambilan, BBWI
Gambar 6. Desain IPSB3 menggunakan SketchUp
Untuk  mencapai  target  temperatur  yang diinginkan,  sistem  pendingin  harus  dapat  mengatasi sumber panas  yang  masuk ke  bangunan IPSB3 baik itu  berupa  kalor  transmisi,  ifiltrasi,  sumber  panas internal,  serta  banyaknya  populasi  di  bangunan  itu. Cooling load didapatkan dari desain bangunan IPSB3 yang dapat dilihat pada gambar 6  yang ditransfer ke software Energy Plus kemudian memasukkan lokasi lintang  dan  bujur  letak  bangunan  IPSB3  dan dikalkulasi  menggunakan weather  data selama  satu tahun  yang  ada  di Energy  Plus . Hasil  kalkulasi cooling load dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data maksimum dan rerata cooling load
kW TR Latent Sensib el SHR Max 398,39 113,5 245,23 201,7 51% Avera ge 142,04 40,46 69,5 72,5 51%
Dari  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa average sebesar 142  kW  pada cooling  load di  atas dapat memenuhi kebutuhan chiller IPSB3 yang berkapasitas 60 kW. Namun, pemilihan chiller perlu mempertimbangkan cooling load maksimum selama satu tahun, sehingga chiller tersebut dapat memenuhi cooling  load pada  waktu cooling  load maksimum sebesar 398,39 kW.

## 3.3    Analisis Optimasi
Dari data-data yang ada kemudian dilakukan analisis optimasi seperti ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Pareto frontier
Pada  Gambar  7  menunjukkan  hasil  objektif perlu  ditarik  garis  lurus  45°  untuk  mendapatkan kondisi  yang  optimal  baik  dari  segi safety dan cost . Dari hasil multi-objective optimization menggunakan command  optimization  toolbox ( optimtool )  dengan solver  gamultobj diperoleh  nilai decision  variables dan objective  functions yang  optimal  seperti  terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai decision variable hasil dari optimasi
Decision variable Base case Safety optimiz ed Cost optimiz ed Multi- objective optimized Tcond (K) 306 303,15 303,2 303,15 Tevap (K) 278,8  285,15 285,1 285,15 Δtsub (K) 5 9,9 9,6 9,98 Δtsup (K) 3 4,8 7 4,9 Vin (m3/h) 14.9 18.714 18.859, 18.855,5 Vout(m3/ h) 19.0 5.984,2 5.989 5.988,1 Troom (K) 298 308,7 310,1 310,1
Dengan  persamaan-persamaan  yang  telah ditentukan, dapat dihitung nilai analisis hasil optimasi pada  fungsi safety , cost dan multi-objective seperti disajikan pada Tabel 5 dan 6.
Tabel 5. Nilai analisis optimasi pada safety function Safety optimized Cost optimized Multi- objective optimized C iv (Bq/m 3 ) 149,93 158,93 158,65 C ov (Bq/m 3 ) 120,77 119,53 119,76 C t (Bq/m 3 ) 342,01 340,41 340,41 Safety (Bq/m 3 ) 612,70 618,87 618,82
Tabel 5. Nilai analisis optimasi pada cost function Safety optimized Cost optimized Multi- objective optimized W comp (kW) 34,85 35,30 34,84 PVE (IDR ) 69.320.000 70.211.000 69.287.000 Cost (IDR ) 872.230.00 0 873.121.00 0 872.197.00 0
Selanjutnya, nilai-nilai yang ada pada Tabel 4 dan 5 dianalisis kembali dengan grafik seperti terlihat pada Gambar 8 dan Gambar 9.
Gambar  8. Hasil  analisis  optimasi  pada safety function
Dari  Gambar  8  dapat  dijelaskan  bahwa konsentrasi  kontaminan  yang  minimum  termasuk dalam  sistem  yang  dioptimalkan  untuk safety .  Nilai minimum saat ini dari total biaya untuk sistem adalah milik  sistem  yang  dioptimalkan  secara cost . Didapatkan  kalkulasi  biaya  terdiri  dari  biaya operasional dan biaya investasi modal chiller selama setahun dengan mempertimbangkan bunga selama 20 tahun operasi seperti ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil analisis optimasi pada cost function
Dari  kedua  Gambar  di  atas,  ditunjukkan bahwa  biaya  yang  rendah  dicapai  oleh safety optimized sebesar  Rp.872.230.000  dibandingkan dengan cost optimized sebesar Rp.873.121.000, tetapi seperti  yang  terlihat  pada  Gambar safety  function , konsentrasi kontaminan lebih tinggi terjadi pada cost optimized sebesar  618,87  Bq/m 3 daripada safety optimized sebesar  612,7  Bq/m 3 .  Jika  konsentrasi kontaminan  dikurangi  menjadi  batas  yang  sangat aman, biaya sudah cukup rendah.
Tetapi  jika  melihat  pada multi-objective optimized pada cost  function didapatkan  biaya  yang sedikit  lebih  rendah  dibandingkan  pada safety optimized yaitu sebesar Rp. 872.197.000. Oleh karena itu, diterapkan multi-objective optimization , sehingga didapatkan nilai tengah dimana konsentrasi kontaminan  masih  dalam  kondisi  desain  yang ditetapkan sebesar 618,82 Bq/m 3 dan biayanya tidak terlalu  tinggi  yaitu  sebesar  Rp.872.197.000  untuk tahun  pertama  yang dibayarkan.  Tahun  selanjutnya untuk biaya yang dibayarkan hanya biaya operasional ( PVE ) saja sebesar Rp.69.287.000 karena pembelian chiller sudah diselesaikan pada tahun pertama.

## 4.   Kesimpulan
Multi-objective optimization di penelitian ini dikembangkan dari dua single-objective optimization ( safety dan cost ) yang dikalkulasi secara bersamaan. Dari  hasil  dari  optimasi multi-objective didapatkan kondisi optimum  yang  memenuhi  batas aman safety namun  dengan cost yang  lebih  rendah. Safety optimization dipertimbangkan dengan batasan tingkat konsentrasi  radioaktif, sedangkan cost  optimization difokuskan  pada  pembatasan  konsumsi  daya  pada sistem.
Dari multi-objective  optimization didapatkan nilai  tengah  dimana  konsentrasi  kontaminan  masih dalam  kondisi  desain  yang  ditetapkan  oleh  BATAN sebesar  618,82  Bq/m 3 dan cost tidak  terlalu  tinggi yaitu  sebesar  Rp.872.197.000  untuk  tahun  pertama yang dibayarkan. Tahun selanjutnya untuk cost yang perlu  dibayarkan  hanya  biaya  operasional  ( PVE )
612.7 618.87 618.82 608 610 612 614 616 618 620 Safety Optimized Cost Optimized
Multi Objective Optimized Saf ety F unc ti on (B q/m 3 ) 871600000 871800000 872000000 872200000 872400000 872600000 872800000 873000000 873200000 Safety Optimized Cost Optimized Multi Objective Optimized C o st Fu n ct io n (I D R)
sebesar  Rp.69.287.000  karena  pembelian chiller sudah diselesaikan pada tahun pertama.
Hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa chiller dapat memenuhi kriteria keselamatan  operasi  dan  biaya  operasional  yang rendah  untuk  terus  dioperasikan  di  gedung  IPSB3 BATAN.  Metode  optimasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dapat  juga  untuk  digunakan  dalam mengoptimasi kebutuhan chiller pada instalasi nuklir lainnya.
R eferensi
[1] M.  H.  Kusuma,  “Disertasi  Doktor:  Sistem Pendingin Pasif di Kolam Penyimpanan Bahan Bakar Bekas Nuklir dengan Menggunakan Pipa Kalor,” Universitas Indonesia, 2017.
[2] Pusat Teknologi Limbah Radioaktif, “Fasilitas Kanal  Hubung  –  Instalasi  Penyimpanan Sementara Bahan Bakar Bekas (KH-IPSB3).” .
[3] D.  Supriyadi,  “Analisis  Kinerja  Air  Cooler sebagai  Dehumidifier  pada  Air  Compressor System.”  Universitas  Mercu  Buana  Jakarta, 2018.
[4] F.  Nurhadi,  “Analisis  Kinerja Chiller Water Cooled  Pada  Proyek  Scientia  Office  Park Serpong,” Universitas Mercu Buana, 2014.
[5] W. F. Stoecker and W. N. Jones, “Refrigeration and Air Conditioning. The McGaw-Hill,” Inc. New York , 1982.
[6] K.  Anwar,  “Efek  beban  pendingin  terhadap performa sistem mesin pendingin,” SMARTek , vol. 8, no. 3, 2010.
[7] Maya  Firanti  Putri,  “Analisis  Kinerja  Mesin Chiller di Gedung Senayan City,” Universitas Negeri Jakarta, 2016.
[8] Ratiko,  “Optimasi  Sistem  Pengkondisian Udara  Untuk  Top  Coat  Booth  pada  Industri Otomotif di Indonesia,” Universitas Indonesia, 2011.
[9] H.  Rahman,  “Analisis  Kinerja  Mesin Chiller Sentrifugal  pada  Gedung  X,”  Universitas Indonesia, 2004.
[10]  R.  Ratiko,  “Optimasi  Multi  Objektif  Sistem Pendingin  pada  Ruang  Penyimpanan  Bahan Bakar  Nuklir  Bekas  Tipe  Vault,” J.  Teknol. Pengelolaan Limbah , vol. 15, no. 2.
[11]  S.  Prepar,  “3197  Power  Quality  Analyzer Measurement Guide Screen and Key Operation HARMONICS,” no. 4, pp. 1–2.
[12]  H.  Sayyaadi  and  M.  Nejatolahi,  “Multi- objective  optimization  of  a  cooling  tower assisted  vapor  compression  refrigeration system,” Int. J. Refrig. , vol. 34, no. 1, pp. 243– 256, 2011.