## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 11 Number 1, Tahun 2022, pp. 125-131 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://dx.doi.org/10.23887/jst-undiksha.v11i1

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received January 06, 2022 Revised January 10, 2022 Accepted April 15, 2022 Available online April 25, 2022
Kata Kunci: Aspen Plus, Defekasi Remelt Karbonatasi, Gula, Neraca massa, Neraca energi Keywords: Aspen plus, Defecation Remelt Carbonatation, Energy Balance, Mass Balance, Sugar
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2022  by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## Simulasi  Kenaikan  Kapasitas  Produksi  Gula  pada  Proses Karbonatasi  di  PT.  Industri  Gula  Glenmore  Menggunakan Perangkat Lunak Aspen Plus
Maktum  Muharja 1* ,  Rizki  Fitria  Darmayanti 2 ,  Arief  Widjaja 3 ,  Arfian  Alwi Firmansyah 4 , Nur Karima 5
1,2,3,4,5 Universitas Jember, Indonesia

## A B S T R A K
PT  Industri  Gula  Glenmore  (PT.  IGG)  merupakan  salah  satu  industri  gula  di Indonesia  yang  menggunakan  metode  defekasi  remelt  karbonatasi  (DRK)  pada proses  pemurnian  nira.  Dalam  beberapa  tahun  ke  depan,  PT  IGG  berencana menaikkan  kapasitas  produksi  sebesar  8.000  ton/hari  dari  kapasitas  semula sebesar  6.000  ton/hari.  Oleh  karena  itu,  studi  ini  bertujuan  untuk menyimulasikan  peningkatan  produksi  gula  dari  6.000  menjadi  8.000  ton/hari dengan  menganalisis  neraca  massa  dan  neraca  energi  dan  mensimulasikannya menggunakan software Aspen Plus V11. Proses yang disimulasikan dalam studi ini  berfokus  pada  kinerja  karbonator.  Hasil  penghitungan  kapasitas  6.000 ton/hari  menunjukkan  massa  keluar  dan  energi  yang  dibutuhkan  (∆H)  pada karbonator  2  secara  berturut-turut  adalah  72.766,20  kg/jam  dan  -1.828,32 kkal/jam.  Sedangkan  pada  kapasitas  8.000  ton/hari,  massa  keluar  dan  energi yang  dibutuhkan  pada  karbonator  2  secara  berturut-turut  adalah  97.015,61 kg/jam dan -2.441,30 kkal/jam. Simulasi menggunakan aspen plus menunjukkan hasil  dengan  selisih  perbedaan  yang  dapat  ditoleransi  dibandingkan  dengan penghitungan  neraca  massa  dan  energi.  Dari  studi  ini,  simulasi  peningkatan produksi  gula  akan  berguna  untuk  mempermudah  proses  desain  karbonator pada kenaikan kapasitas produksi atau penggantian metode pemurnian.

## A B S T R A C T
Glenmore  Sugar  Company  (Ltd.)  was  one  of  the  sugar  companies  in  Indonesia  which  used  the  defecation-remelt- carbonatation method  in  purifying  the  sap.  In  the  next  few  years,  this  company  has  a  plan  to  increase  its  product’s capacity  from 6000  to  8000 tons  per  day.  Hence,  this  study  aims  to simulate  the  increase  in sugar  production.  In  this study, the mass and energy balance was manually calculated by spreadsheet, then simulated by Aspen Plus software. The process focused on the performance of the carbonator. The calculation of the 6000-tons-per-day production shows that the  mass  and  energy  output  needed  for  the  second  carbonator  is  72766.20  kg/hr  and  -1828.32  kcal/hr,  respectively. However,  for  the  8000-tons-per-day  production,  the  mass  and  energy  output  needed  is  97015.61  kg/hr  and  -2441.30 kcal/hr.  The  results  using  Aspen  Plus  demonstrates  that  the  difference  is  tolerable  compared  to  the  calculation  of  the mass and energy balance. From this study, the simulation of an increase in sugar production can be beneficial to make the  carbonator  design  process  becomes  easier,  particularly  in  raising  the  product’s  capacity  or  substitut ing  the purification method.

## 1. PENDAHULUAN
Industri gula merupakan agroindustri penting di dunia. Tebu yang merupakan bahan baku pada industri  gula  menjadi  tanaman  penghasil  uang  terbesar  di  dunia,  menyumbang  sekitar  80%  dari perekonomian  di  dunia (Dogbe,  Mandegari,  &  Görgens,  2018;  Solomon,  2016) .  Gula  merupakan  produk yang  dihasilkan  dari  industri,  yang  menjadi  kebutuhan  pokok  masyarakat  Indonenesia.  Kebutuhannya mengalami peningkatan di setiap tahunnya. Menurut data dari BPS tahun 2019, kebutuhan konsumsi gula di Indonesia sebesar 5,1 juta ton dan mengalami kenaikan pada tahun 2020-2021 sebesar 5,25 juta ton. Total  konsumsi  gula  masyarakat  Indonesia  diproyeksikan  mencapai  25,6  juta  ton  pada  tahun  2025  dan 29,1 juta ton pada tahun 2045. Perkiraan proyeksi konsumsi gula ini belum termasuk pada konsumsi gula untuk  kue,  minuman  dan  produk  makanan  lainnya  yang  menggunakan  gula  rafinasi  dan  turunannya, menurut proyeksi yang dibuat kemungkinan angkanya bisa lebih tinggi (Arifin, Azam, Martianto, & Karlina, 2018) .  Namun  yang  terjadi  peningkatan  konsumsi  gula  ini  tidak  diiringi  peningkatan  produksi  gula, sehingga  mengharuskan  Indonesia  melakukan  impor  gula  dari  beberapa  negara.  Pada  tahun  2019,  total impor gula di Indonesia sebesar 4090 ton dan pada tahun 2020 impor gula mengalami kenaikan sebesar
5540  ton (Badan  Pusat  Statistik, 2019;  Kurniasari, Darwanto,  &  Widodo,  2015;  Nurjanah,  2015) Dengan kondisi  tersebut,  PT  Industri  Gula  Glenmore  (PT  IGG)  memproyeksikan  adanya  peningkatan  kuantitas produksi  dan  kualitas  produk  gula  yang  dihasilkan.  Pada  proses  pemurniannya,  PT  IGG  menggunakan metode  defekasi  remelt  karbonatasi  (DRK)  sejak  pertama  musim  giling.  Peningkatan  kualitas  dan  mutu produk  gula  dapat  dilakukan  dengan  proses  pengolahan  gula  menggunakan  metode  DRK  yang  akan memberikan penurunan warna sesuai dengan standar ICUMSA 420 (Pratama & Garside, 2021). Terdapat 3 parameter  mutu  pada  proses  pemurnian  yaitu  warna  larutan,  warna  kristal,  dan  kandungan  belerang. Parameter tersebut dijelaskan pada peraturan Standar kompetensi kerja nasional Indonesia (Sundaram & Jagadeesh, 2020) . DRK adalah suatu proses pemurnian nira yang dilakukan dengan penambahan susu kapur pada pH 7,2 – 7,4 dan karbondioksida CO 2 sebagai penangkap atau pembersih ( clarifying agent ) (Hartanto, 2014) . Proses yang optimal untuk karbonatasi yaitu pada keadaan pH antara 8,0 dan 9,5, dengan durasi reaksi 20 – 40 menit dan suhu minimum pada 80 ℃ (Hamerski, da Silva, Corazza, Ndiaye, & de Aquino, 2012) . Proses pada DRK dilakukan dengan cara menambahkan susu kapur (Ca(OH) 2 ) dan menghasilkan endapan berupa sludge.  Banyaknya  endapan  sebanding  dengan  banyaknya  susu  kapur  (Ca(OH) 2 )  yang  ditambahkan.  Gas dari karbondioksida CO 2 berfungsi untuk menangkap dan mengendapkan susu kapur dan menjadi kalsium karbonat  (CaCO 3 )  dan  bahan  pengotor  selain  gula  juga  ikut  terabsorbsi  oleh  CaCO 3 sehingga  endapan tersebut  memudahkan  dalam  proses  penyaringan  dengan  cara  penyaringan press (Hugot,  2014) .  Reaksi dari proses DRK terllihat pada Persamaan Ca(OH) 2 + CO 2 → CaCO 3 + H 2 O (Koga & Kodani, 2018).
Penelitian  sebelumnya  telah  menjelaskan  bahwa  metode  DRK  memiliki  keunggulan  dan kekurangan. Metode DRK dapat meningkatkan kualitas dan mutu produk gula yang dihasilkan (Pratama & Garside, 2021). DRK juga mampu meningkatkan mutu produk  gula kristal putih (GKP) melalui teknologi (Hartanto,  2014) .  GKP  dari  teknologi  DRK  dikatakan  lebih  sehat  (mampu  menekan  kandungan  SO 2 ), sehingga dapat mempercepat pemberlakuan wajib SNI, teknologinya relatif mudah diakses di dalam negeri dan  mudah  dioperasikan (Subiyanto,  2013) .  Metode  DRK  belum  efisien  secara  teknis  karena  tidak  ada perbedaan dari metode konvensional Sulfitasi (Zain, Wibowo, & Ridjal, 2014). Analisis studi terdahulu telah menjelaskan  tentang  peningkatan  mutu  GKP  dan  kelayakan  teknologi  DRK.  Analisis  neraca  massa  dan neraca energi serta peningkatan kapasitas produksi gula menggunakan teknologi DRK masih belum pernah dilakukan.
Berdasarkan uraian di atas, topik peningkatan kapasitas produksi pada proses DRK menarik untuk dikaji  agar  dapat  memberikan  informasi  tambahan,  khususnya  bagi  industri  gula  di  Indonesia  jika  ingin meningkatkan  kapasitas  produksi  gula.  Studi  ini  bertujuan  untuk  melakukan  simulasi  peningkatan kapasitas produksi gula yang berfokus pada proses DRK. Kapasitas produksi akan ditingkatkan dari 6000 ton/hari menjadi 8000 ton/hari. Simulasi akan dilakukan menggunakan perangkat lunak Aspen plus V11, serta  membandingkan  hasil  neraca  massa  dan  neraca  energi  dari  perangkat  lunak  aspen  plus  dengan perhitungan  spreadsheet.  Simulator  ini  terdiri  dari  database  penghitungan  sifat  termofisika  dan kesetimbangan menggunakan model termodinamika, dan database unit operasi (Lambert, Laulan, Decloux, Romdhana, & Courtois, 2018) . Analisis akan dilakukan pada tangki lime mixing, 2 tangki karbonatasi serta filter untuk mengetahui massa dan energi yang digunakan pada proses DRK.

## 2. METODE
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  data  di  lapangan,  dianalisis  menggunakan s preadsheet Ms.  Excel®  365,  dan  disimulasikan  menggunakan  software  aspen  Plus®  V11.  Identifikasi aliran  proses  remelt  karbonatasi  dari  awal  pencampuran  susu  kapur  hingga  bereaksi  dengan  nira dilakukan  dengan  perhitungan  neraca  massa  dan  neraca  energi  pada  karbonator  1  dan  karbonator  2. Kondisi  operasi  proses  yang  digunakan  yaitu  dengan  temperatur  75-80 ℃ dan  tekanan  atmosfer  serta menggunakan aspen physical property method peng-robinson. Simulasi dan penghitungan dilakukan untuk kapasitas produksi 6.000 dan 8.000 ton/hari. Unit operasi disimulasikan terdiri dari reaktor gibbs, mixer, separator, dan filter seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 .
Gambar 1. Skema simulasi proses karbonatasi menggunakan Aspen Plus®

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Reaktor yang digunakan dalam simulasi yaitu reaktor gibbs karena prosesnya yang lebih simpel. Reaktor gibbs digunakan karena pada simulasi ini berfungsi untuk menganalisis neraca massa dan neraca energi dari proses karbonatasi. Reaktor gibbs umum digunakan untuk simulasi neraca energi. Komposisi dari  produk  dan  kondisi  termal  dari  keluaran  reaktor  dapat  dihitung  dengan  minimisasi  energi  bebas Gibbs.  Komponen  yang  terdapat  dalam  daftar  simulasi  semua  akan  diperhitungkan,  kecuali  jika dispesifikasikan sebagai komponen inert (Hugot, 2014). PT. IGG memiliki 2 karbonator dengan kapasitas reaktor sebesar 10.000 – 11.000 tone cane per day (TCD). Diagram alir proses dari karbonatasi PT. IGG dapat dilihat pada Gambar 2 . SUSU KAPUR LIME MIXING TANK MELT GULA KARBONDIOKSIDA KARBONDIOKSIDA CLEAR LIQUOR SLUDGE KARBONATOR 1 KARBONATOR 2 FILTER
Gambar 2. Proses flow diagram (PFD) karbonatasi PT. IGG
Tabel 1 . Hasil Perhitungan Neraca Massa pada Kapasitas Produksi 6.000 ton/hari
Reaktor Massa masuk (kg/jam) Massa keluar Perhitungan Spreadsheet (kg/jam) Perhitungan Aspen Plus  (kg/jam) Tangki lime mixing - Melt 52279,22 55259,875 55259,875 - Susu kapur (Ca(OH) 2 2979,92 Karbonator 1 - Melt + Ca(OH) 2 55259,87 64013,039 64013,039 - CO 2 8753,16 Karbonator 2 - Melt + Ca(OH) 2 64013,04 72766,203 72766,203 - CO 2 8753,16 Tangki Clear Liquor - Melt + Ca(OH) 2 72766,2 69786,243 69786,243 - Sludge 2979,96
Tabel  1 menunjukkan  penghitungan  neraca  massa  proses  karbonatasi  pada  kapasitas  6000 ton/hari menggunakan spreadsheet dan Aspen plus V11. Reaktor pertama adalah tangki lime mixing yang melibatkan proses pencampuran antara melt dan susu kapur (Ca(OH) 2 ). Melt merupakan nira yang telah melalui proses pemurnian dan evaporasi. Susu kapur berfungsi untuk menangkap kotoran yang mungkin tersisa agar mendapatkan hasil gula yang baik (Hartanto, 2014) . Pada karbonator 1 dan 2 terjadi proses karbontasi, yakni reaksi (Ca(OH) 2 ) dengan gas CO 2 yang masuk menghasilkan CaCO 3 atau sludge (Pratama & Garside, 2021) . Sludge yang terlalu banyak akan mempengaruhi efisiensi dari proses karbonatasi (Cole, Eggleston,  &  Wang,  2019) .  Sludge  akan  disaring  dan  hasil  saringan  akan  ditampung  pada  tangki  clear liquor .
Tabel 2 . Hasil Perhitungan Neraca Massa pada Kapasitas Produksi 8.000 ton/hari
Reaktor Massa masuk (kg/jam) Massa keluar Perhitungan Spreadsheet (kg/jam) Perhitungan Aspen Plus (kg/jam) Tangki lime mixing - Melt 69702,255 73675,283 73675,283 - Susu kapur Ca(OH) 2 3973,028
Reaktor Massa masuk (kg/jam) Massa keluar Perhitungan Spreadsheet (kg/jam) Perhitungan Aspen Plus (kg/jam) Karbonator 1 - Melt + Ca(OH) 2 73675,28 85345,448 85345,448 - CO 2 11670,17 Karbonator 2 - Melt + Ca(OH) 2 85345,45 97015,613 97015,613 - CO 2 11670,17 Tangki Clear Liquor - Melt + Ca(OH) 2 97015,6 93042,584 93042,584 - Sludge 3973,03
Tabel  2 menunjukkan  penghitungan  neraca  massa  proses  karbonatasi  pada  kapasitas  produksi 8.000  ton/hari  menggunakan  spreadsheet  dan  Aspen  plus  V11.  Sama  halnya  dengan  Tabel  1,  Tabel  2 memberikan informasi massa masuk dan massa keluar pada setiap reaktor yang digunakan pada proses karbonatasi.  Hasil  perhitungan  Tabel  2  mengalami  kenaikan  massa  rata-rata  2.100  kg/jam  dari  hasil perhitungan  Tabel  1.  Hal  ini  dikarenakan  kenaikan  kapasitas  produksi  yang  dilakukan  sebesar  2.000 ton/hari. Tabel 2 juga memiliki hasil penghitungan yang sama antara penghitungan spreadsheet dengan perhitungan  aspen  plus.  Simulasi  dapat  divalidasikan  dengan  data  perhitungan  manual  dengan  rentang nilai  yang  tidak  jauh  berbeda.  Penelitian  sebelumnya  juga  memvalidasikan  data  dengan  simulasi  dari Aspen  dengan  rentang  yang  tidak  jauh  berbeda (Kurniati  &  Qomariyah,  2018) .  Hasil  perhitungan  juga menunjukkan  bahwa  karbonator  pada  PT  IGG  masih  dapat  bekerja  baik  dengan  adanya  kenaikan kapasitas  karena karbonator memiliki kapasitas 10.000  - 11.000 TCD, sedangkan massa masuk sebesar 97015,6 kg/jam. Kenaikan kapasitas produksi juga memengaruhi kenaikan bahan yang digunakan untuk proses karbonatasi. Bahan yang dimaksud adalah susu kapur (Ca(OH) 2 ) dan CO 2 .
Tabel 3 . Hasil Penghitungan Neraca Energi pada Kapasitas Produksi 6.000 ton/hari
Neraca Panas Spreadsheet (kkal/jam) Neraca Panas Aspen Plus (kkal/jam) Tangki lime mixing -1961,989952 -1441,646779 Karbonator 1 -2610,808607 -1466,196031 Karbonator 2 -2610,808607 -1545,109628
Tabel  3 menunjukkan  hasil  perhitungan  neraca  energi  proses  karbonatasi  pada  kapasitas produksi  6.000  ton/hari.  Dari Tabel  3 dapat  diketahui  bahwa  terjadi  peningkatan  energi  pada  setiap reaktor.  Hal  ini  disebabkan  karena  adanya  kenaikan  massa  pada  setiap  proses.  Kenaikan  energi  akan sebanding  dengan  kenaikan  massa  yang  terdapat  dalam  suatu  reaksi (Amrul,  Triyadi,  &  Gandidi,  2019; Muharja et al., 2019) . Hasil perhitungan mengalami perbedaan antara spreadsheet dan Aspen plus, Hal ini disebabkan karena perhitungan evaluasi dengan proses simulasi menggunakan kondisi ideal sedangkan kondisi  dilapangan  tidak  ideal.  Perbedaan  yang  terjadi  juga  bisa  diakibatkan  oleh  proses  reaksi  yang terjadi pada simulasi berlangsung secara sempurna, sedangkan kondisi lapangan memiliki banyak faktor yang  memengaruhi  proses  reaksi  seperti  waktu  tinggal  dan  kondisi  alat  tersebut  pada  kondisi  aktual (Novandy  & Arpendo, 2020). Perbedaan hasil pada Tabel 3 masih  dalam batas toleransi karena adanya beberapa  faktor  yang  telah  disebutkan.  Dapat  disimpulkan  bahwa  energi  yang  dibutuhkan  akan meningkat sesuai dengan peningkatan massa pada reaktor.
Tabel 4 . Hasil Perhitungan Neraca Energi pada Kapasitas Produksi 8.000 ton/hari
Neraca Energi Spreadsheet (kkal/jam) Neraca Energi Aspen Plus (kkal/jam) Tangki lime mixing -2619,775673 -1441,646788 Karbonator 1 -3486,120146 -1466,196034 Karbonator 2 -3486,120146 -1545,109633
Tabel 4 merupakan hasil perhitungan neraca energi proses karbonatasi pada kapasitas produksi 8.000 ton/hari. Tabel 4 mengalami kenaikan hasil neraca energi pada setiap tangki.

## Pembahasan
Berdasarkan  Salah  satu  upaya  yang  dapat  dilakukan  oleh  pemerintah  guna  meningkatkan  mutu kualitas  dan  kuantitas  produksi  gula  serta  mencegah  semakin  tingginya  angka  impor  gula    pemerintah adalah  dengan  berani  menerapkan    metode  serta  inovasi  terbaru.  Salah  satunya  adalah  dengan mneggunakan metode DRK dalam proses pemurnian gula. DRK adalah suatu proses pemurnian nira yang dilakukan dengan penambahan susu kapur pada pH 7,2 – 7,4 dan karbondioksida CO 2 sebagai penangkap atau  pembersih  ( clarifying  agent ) (Hartanto,  2014) .  Peningkatan  mutu  Proses  karbonatasi  dapat dilakukan  dengan  mengontakkan  Ca(OH) 2 dengan  CO 2 .  Pemurnian  Karbonatasi  dengan  cara nemambahkan  susu  kapur  bersamaan  dengan  CO 2 secara  terus-menerus  pada  tangki,  diikuti  dengan pemisahan  pengotor  yang  tidak  larut  dan  diendapkan (Galanakis,  2021) .  Sistem  DRK  pada  dasarnya merupakan upaya penyempurnaan dari sistem sulfitasi karena menjanjikan output dengan mutu produk yang  lebih  baik.  Pada  penelitian  ini  proses  karbonasi  dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak aspen plus. Adapaun temuan pada penelitian ini adalah sebgai berikut.
Temuan  pertama,  dilihat  dari  analisis  neraca  panas,  menunjukkan  hasil  yang  sama  antara perhitungan  spreadsheet  dan  perhitungan  aspen  plus.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  penghitungan  yang telah  dilakukan  memiliki  hasil  akurat.  Laporan  oleh Novandy  dan  Arpendo  (2020) juga  menunjukkan beberapa  hasil  yang  sama  antara  perhitungan  spreadsheet  dan  perhitungan  aspen.  Santos,  dkk.  (2020) (Santos,  Albuquerque,  Meneghetti,  &  Soletti,  2020) memberikan  data  yang  sama  untuk  perhitungan spreadsheet  dan  perhitungan  aspen.  Hasil  penghitungan  sesuai  dengan  hukum  kekekalan  massa  yaitu pada sistem tertutup massa akan konstan meskipun terjadi reaksi didalamnya atau massa masuk sistem sama dengan massa keluar sistem (Alimny, Muharja, & Widjaja, 2019; Ramadhanti & Santosa, 2019). Dari Tabel 1 dapat disimpulkan bahwa perhitungan neraca massa menggunakan spreadsheet dan  aspen plus memiliki hasil yang sama, dan telah memenuhi hukum kekekalan massa.
Temuan  kedua,  berdarakan  analisis  neraca energi  proses  karbonatasi  pada  kapasitas  produksi 6.000  ton/hari  menunjukkan  bahwa  terjadi peningkatan energi  pada setiap reaktor. Hal  ini disebabkan oleh adanya kenaikan massa pada setiap proses. Kenaikan energi akan sebanding dengan kenaikan massa yang  terdapat  dalam  suatu  reaksi (Amrul,  Triyadi,  &  Gandidi,  2019;  Muharja  et  al.,  2019). Hasil penghitungan  mengalami  perbedaan  antara  spreadsheet  dan  aspen  plus,  Hal  ini  disebabkan  karena perhitungan evaluasi dengan proses simulasi menggunakan kondisi ideal sedangkan kondisi di lapangan tidak  ideal.  Perbedaan  yang  terjadi  juga  bisa  diakibatkan  proses  reaksi  yang  terjadi  pada  simulasi berlangsung secara sempurna sedangkan kondisi lapangan memiliki banyak faktor yang mempengaruhi proses reaksi seperti waktu tinggal dan kondisi alat tersebut pada kondisi aktual (Novandy & Arpendo, 2020) .  Penghitungan  spreadsheet  hanya  berfokus  pada  bahan,  sedangkan  perangkat  lunak  telah dikembangkan untuk menghitung zat lain yang muncul pada proses tersebut, seperti air, uap, dan udara yang  menjadi  hasil  samping  proses (Morris,  Geiger,  &  Fine,  2012). Perbedaan  hasil  pada  Tabel  3  masih dalam batas toleransi karena adanya beberapa faktor yang telah  disebutkan. Dapat disimpulkan bahwa energi yang dibutuhkan akan meningkat sesuai dengan peningkatan massa pada reaktor.
Sedangkan  neraca  energi  proses  karbonatasi  pada  kapasitas  produksi  8.000  ton/hari.  Tabel  4 menunjukkan  terjadi  kenaikan  hasil  neraca  energi  pada  setiap  tangki.  Kenaikan  energi  yang  terjadi diakibatkan  adanya  kenaikan  volum  pada  bahan (Santos  et  al.,  2020) .  Perhitungan  menggunakan spreadsheet mengalami kenaikan yang signifikan, sedangkan perhitungan menggunakan aspen plus hanya mengalami  sedikit  kenaikan.  Perbedaan  ini  dapat  disebabkan  oleh  proses  simulasi  pada  aspen  plus berlangsung  secara  sempurna  sedangkan  pada  penghitungan  spreadsheet  terdapat  kotoran  yang  ikut bereaksi (Dogbe  et  al.,  2018;  Novandy  &  Arpendo,  2020) .  Perbedaan  juga  dapat  disebabkan  oleh pemodelan  sistem  aspen  plus  mengabaikan  efek  dari  energi  lainnya  dalam  sistem  karena  perubahan karakteristik  dari  bahan  terfluidasi (Zhang,  Banerjee,  Zhou,  &  Agarwal,  2015) .  Dari  tabel  4  dapat disimpulkan bahwa kebutuhan energi selaras dengan banyaknya massa pada reaksi tersebut. Perbedaan hasil  penghitungan  dapat  terjadi  akibat  beberapa  faktor,  salah  satunya  adalah  kondisi  reaksi  yang sempurna pada aspen plus, sedangkan penghitungan spreadsheet mengikuti kondisi lapangan. Dari studi ini,  simulasi  peningkatan  kapasitas  produksi  gula  akan  berguna  untuk  mempermudah  proses  desain karbonator pada kenaikan kapasitas produksi atau penggantian metode pemurnian.

## 4. SIMPULAN
Kenaikan kapasitas produksi gula pada PT IGG mengakibatkan kenaikan kebutuhan susu kapur dan  gas  karbondioksida  (CO 2 )  untuk  bereaksi  pada  proses  karbonatasi.  Kebutuhan  susu  kapur  dapat
dilihat  pada  hasil  neraca  massa  tangki  lime  mixing  dengan  kenaikan  kebutuhan  sebesar  26,39%  dari massa awal. Penghitungan neraca massa menggunakan spreadsheet dan  aspen plus memiliki hasil yang sama  dan  telah  memenuhi  hukum  kekekalan  massa. Kenaikan  kapasitas  produksi  masih  dapat dioperasikan secara maksimal pada PT IGG dengan kapasitas karbonator yang dimiliki. Kebutuhan energi akan meningkat sesuai dengan peningkatan massa yang terjadi.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Alimny, A. N., Muharja, M., & Widjaja, A. (2019). Kinetics of Reducing Sugar Formation from Coconut Husk by  Subcritical  Water  Hydrolysis. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1373 (1),  12006. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1373/1/012006. Amrul,  A.,  Triyadi,  D.,  &  Gandidi,  I.  M.  (2019).  Simulasi  Proses  Torefaksi  Sampah  Sistem  Kontinu
Menggunakan Software Aspen Plus. Jurnal Mechanical , 10 (1), 19. https://doi.org/10.23960/mech.v10.i1.201904.
Arifin,  B.,  Azam,  N.,  Martianto,  D.,  &  Karlina,  L.  (2018).  Modeling  The  Future  of  Indonesian  Food Consumption. National Development Planning Agency (Bappenas), World Food Programme (WFP) and Food and Agricultural Organization of the United Nations (FAO) , 1 – 69.
Badan Pusat Statistik. (2019). Statistik Tebu Indonesia . (S. S. T. Perkebunan, Ed.). Jakarta: BPS RI.
Cole, M., Eggleston, G., & Wang, Y. J. (2019). Understanding The Causes of Calcium Carbonate Crystal Growth and Inhibition During The Carbonatation Refining of Raw Sugars. Food Chemistry , 275 (September 2018), 24 – 31. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2018.09.076. Dogbe, E. S., Mandegari, M. A., & Görgens, J. F. (2018). Exergetic Diagnosis and Performance Analysis of A Typical  Sugar  Mill  Based  on  Aspen  Plus®  Simulation  of  the  Process. Energy , 145 ,  614 – 625. https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.12.134.
Galanakis,  C.  M.  (2021). Nutraceutical  and  Functional  Food  Components:  Effects  of  Innovative  Processing Techniques . Academic Press.
Hamerski, F., da Silva, V. R., Corazza, M. L., Ndiaye, P. M., & de Aquino, A. D. (2012). Assessment of Variables Affects  on  Sugar  Cane  Juice  Clarification  by  Carbonation  Process. International  Journal  of  Food Science and Technology , 47 (2), 422 – 428. https://doi.org/10.1111/j.1365-2621.2011.02857.x.
Hartanto,  E.  S.  (2014).  Peningkatan  Mutu  Produk  Gula  Kristal  Putih  melalui  Teknologi  Defekasi  Remelt Karbonatasi. Jurnal Standardisasi , 16 (3), 215 – 222. https://doi.org/10.31153/js.v16i3.197.
Hugot, E. (2014). Carbonatation. In E. B. T.-H. of C. S. E. HUGOT (Ed.), Handbook of Cane Sugar Engineering (pp. 284 – 292). Elsevier. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/B978-1-4832-3190-7.50036-2 . Koga, N., & Kodani, S. (2018). Thermally  Induced Carbonation of Ca(OH)2 in  A  CO2  Atmosphere: Kinetic Simulation  of  Overlapping  Mass-Loss  and  Mass-Gain  Processes  in  A  Solid-Gas  System. Physical Chemistry Chemical Physics , 20 (41), 26173 – 26189. https://doi.org/10.1039/c8cp05701j. Kurniasari,  I.,  Darwanto,  D.  H.,  &  Widodo,  S.  (2015).  Permintaan  Gula  Kristal  Mentah  Indonesia. Ilmu Pertanian (Agricultural Science) , 18 (1), 24. https://doi.org/10.22146/ipas.6173.
Kurniati,  Y.,  &  Qomariyah,  L.  (2018).  Prediksi  Solubilitas  (Absorpsi)  Gas  CO2  dalam  Larutan  Potassium Karbonat (K2CO3) dan MDEA Menggunakan Simulasi ASPEN. Jurnal Teknik Kimia Dan Lingkungan , 2 (1), 1. https://doi.org/10.33795/jtkl.v2i1.19.
Lambert, C., Laulan, B., Decloux, M., Romdhana, H., & Courtois, F. (2018). Simulation of a sugar beet factory using  a  chemical  engineering  software  (ProSimPlus®)  to  perform  Pinch  and  exergy  analysis. Journal of Food Engineering , 225 , 1 – 11. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2018.01.004.
Morris,  A.  E.,  Geiger,  G.,  &  Fine,  H.  A.  (2012). Handbook  on  material  and  energy  balance  calculations  in material processing . John Wiley & Sons.
Muharja, M., Umam, D. K., Pertiwi, D., Zuhdan, J., Nurtono, T., & Widjaja, A. (2019). Enhancement of sugar production  from  coconut  husk  based  on  the  impact  of  the  combination  of  surfactant-assisted subcritical water and enzymatic hydrolysis. Bioresource Technology , 274 (November 2018), 89 – 96. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2018.11.074.
Novandy, A., & Arpendo, D. (2020). Optimasi Penggunaan Benfield / Pottasium Carbonate (K2CO3) pada Menara  Absorber  E-101  CO2  Removal  di  Departemen  Produksi  IA  PT  Petrokimia  Gresik. Jurnal Nasional Pengelolaan Energi MigasZoom , 2 (1), 06 – 18. https://doi.org/10.37525/mz/2020-1/246.
Nurjanah, S. (2015). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Impor Gula di Indonesia. Economics Development Analysis Journal , 4 (2), 182 – 191. https://doi.org/10.15294/edaj.v4i2.14822. Pratama,  H.  S.,  &  Garside,  A.  K.  (2021).  Peningkatan  Mutu  Gula  dengan  Metode  DRK  (Defekasi-Remelt- Karbonatasi)  pada  Proyek  Revitalisasi  Pabrik  Gula  Asembagus  di  Situbondo.  In Seminar Keinsinyuran (Vol. 2797 – 1775, pp. 33 – 39).
Ramadhanti, A. R., & Santosa, S. (2019). Persen Yield (%Yield) sebagai Parameter Evaluasi Proses Kinerja
Raw  Mill  pada  Industri  Semen. Distilat:  Jurnal  Teknologi  Separasi , 5 (1),  24 – 28. https://doi.org/10.33795/distilat.v5i1.11.
Santos,  M.  C.,  Albuquerque,  A.  A.,  Meneghetti,  S.  M.  P.,  &  Soletti,  J.  I.  (2020).  Property  Modeling,  Energy Balance  and  Process  Simulation  Applied  to  Bioethanol  Purification. Sugar  Tech , 22 (5),  870 – 884. https://doi.org/10.1007/s12355-020-00841-y.
Solomon, S. (2016). Sugarcane Production and Development of Sugar Industry in India. Sugar Tech , 18 (6), 588 – 602. https://doi.org/10.1007/s12355-016-0494-2.
Subiyanto, S. (2013). Kelayakan Tekno-Ekonomi Migrasi Teknologi Proses Produksi Gula Kristal Putih dari Sulfitasi  ke  Defekasi  Remelt  Karbonatasi. Jurnal  Sains  Dan  Teknologi  Indonesia , 14 (1),  56 – 61. https://doi.org/10.29122/jsti.v14i1.906.
Sundaram, M. S., & Jagadeesh, K. (2020). Sugar Quality: Process Options to Address Sustainability of Sugar Industry.  In Sugar  and  Sugar  Derivatives:  Changing  Consumer  Preferences (pp.  77 – 91).  Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-15-6663-9_5.
Zain, A., Wibowo, R., & Ridjal, J. A. (2014). Impact of Carbonatation Remelt Milling System on Performance of Semboro Sugar Factory Jember Regency. Jurnal Berkala Ilmiah Pertanian , 1 (1), 1 – 12.
Zhang,  X.,  Banerjee,  S.,  Zhou,  L.,  &  Agarwal,  R.  (2015).  Process  Simulation  and  Maximization  of  Energy Output  in  Chemical-Looping  Combustion  Using  ASPEN  Plus. International  Journal  of  Energy  and Environment , 6 (2), 201.