Dwinanto, dkk./ ROTASI, Vol. 23  No. 2  (April  2021) Hal. 36-42

## Pemodelan dan Optimasi Multiobjektif Refrigerator Kompresi Uap Menggunakan Metode Meminimalkan Pembangkitan Entropi
Thomas P. Angelo, Matheus M. Dwinanto *
Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana
Jl. Adi Sucipto, Penfui, Kupang, Nusa Tenggara Timur, 85001 Indonesia *E-mail: matheus.dwinanto@staf.undana.ac.id

## Abstract
The vapor compression refrigerators have many applications for cooling and freezing. The advantage of  this  system  has  good  performance,  and  can  meet  the  needs  of  a  relatively  large  cooling  capacity with a small system size. But behind its advantages, the energy consumption of this system is high so that energy saving is the main goal of optimization and this will continue to be done in a sustainable manner in the future. In this article, thermodynamic design optimization is presented to minimization entropy generation, minimization total power input, maximization the efficiency of the second law, and maximization the performance coefficient, simultaneously. A multi-objective genetic algorithm is used during  the  optimization  process,  and  based  on  the  Pareto  frontier  a  decision-making  strategy  is obtained and then used to determine the final solution. The optimization results show that the method of  minimization  entropy  generation  can  experience  a  paradox,  where  minimizing  the  entropy generation number of the system will not automatically result in the maximum efficiency of the second law but there is an optimal point which indicates that the generation of entropy is minimum. From the results of thermodynamic design optimization of the refrigerator, the total input power is 0.281 kW, the second law efficiency is 0.311 and coefficient of performance is 2.95.
Keywords: o ptimization, refrigerator, entropy generation, genetic algorithm

## Abstrak
Refrigerator kompresi uap telah banyak diaplikasikan untuk pendinginan dan pembekuan. Sistem ini, memiliki kinerja yang baik, dan dapat memenuhi kebutuhan kapasitas pendinginan yang relatif besar dengan  ukuran  sistem  yang  kecil.  Tetapi  dibalik  keunggulannya,  konsumsi  energi  sistem  ini  tinggi sehingga penghematan energi menjadi  tujuan utama optimasi  dan hal ini akan terus dilakukan secara berkelanjutan pada masa yang akan datang. Dalam artikel ini, optimasi desain termodinamika disajikan untuk  meminimalkan  pembangkitan  entropi,  meminimalkan  total  masukan  daya,  memaksimalkan efisiensi  hukum  kedua,  dan  memaksimalkan  koefisien  kinerja  secara  simultan.  Algoritma  genetika multiobjektif  digunakan  selama  proses  optimasi,  dan  berdasarkan  Pareto frontier yang  diperoleh sebuah  strategi  pengambilan  keputusan  kemudian  digunakan  untuk  menentukan  solusi  akhir.  Hasil optimasi  menunjukkan  bahwa  metode  meminimalkan  pembangkitan  entropi  dapat  mengalami paradoks, di mana meminimalkan  angka pembangkitan entropi sistem tidak akan dengan serta merta menghasilkan efisiensi hukum kedua yang maksimal tetapi ada sebuah titik optimal yang menandakan pembangkitan  entropi  adalah  minimum.  Dari  hasil  optimasi  desain  termodinamika  refrigerator  ini diperoleh  total  daya  masukan  adalah  0,281  kW,  efisiensi  hukum  kedua  adalah  0,311  dan  koefisien kinerja adalah 2,95.
Kata kunci: optimasi, refrigerator,  pembangkitan entropi, algoritma genetika

## 1. Pendahuluan
Refrigerasi  merupakan  proses  penyerapan  kalor  dari  suatu  media  atau  ruangan  sehingga  temperatur  dari  media atau  ruangan  tersebut  menjadi  lebih rendah  dari  temperatur  lingkungannya.  Refrigerasi  dapat  dicapai  dengan  metode bersiklus,  dan  yang  paling  banyak  digunakan  adalah  siklus  kompresi  uap.  Refrigerator  kompresi  uap  memiliki keunggulan, yaitu mudah dioperasikan, kinerja yang baik, dan dapat memenuhi kebutuhan kapasitas pendinginan yang relatif  besar  dengan  ukuran  sistem  yang  kecil.  Tetapi  dibalik  keunggulannya,  konsumsi  energi  sistem  ini  tinggi  dan diperkirakan sistem refrigerasi dan pengkondisian udara kompresi uap mengkonsumsi ±17% dari total konsumsi energi dunia [1]. Dalam refrigerator kompresi  uap, masukan daya terbesar dibutuhkan untuk  menggerakkan kompresor, dan masukan daya yang kecil untuk menggerakkan kipas kondensor dan kipas evaporator. Masukan daya yang dibutuhkan kompresor, digunakan untuk mensirkulasikan sejumlah tertentu massa refrigeran sehingga proses penyerapan kalor di evaporator  dan  pembuangan  kalor  di  kondensor  dapat  terjadi  di  dalam  sistem.  Kipas  kondensor  digunakan  untuk mengalirkan sejumlah tertentu massa udara pendingin  sehingga proses pembuangan kalor dapat  terjadi di  kondensor,
Dwinanto, dkk./ ROTASI, Vol. 23  No. 2  (April  2021) Hal. 36-42
sedangkan di evaporator, kipas digunakan untuk mengalirkan sejumlah tertentu massa udara yang didinginkan sehingga terjadilah proses penyerapan kalor. Dengan demikian, tidak dapat dipungkiri bahwa perpindahan kalor dan perpindahan massa selalu berhubungan langsung dengan penghematan daya, dan kedua variabel ini akan menentukan kinerja sistem refrigerasi.  Oleh  karena  itu,  optimasi  keseluruhan  sistem  terus  menjadi  isu  sentral  dalam  penghematan  daya  sistem refrigerasi [2].
Penghematan  daya  adalah  tujuan  utama  dari  optimasi  sistem  refrigerasi  dan  akan  terus  dilakukan  secara berkelanjutan  pada  masa  yang  akan  datang.  Hal  ini  sejalan  dengan  program  Kementerian  Energi  dan  Sumber  Daya Mineral  tentang  pelabelan  efisiensi  energi  ( energy  efficiency  labeling )  di  Indonesia  untuk  produk  refrigerator  dan pengkondisian  udara  yang  ditetapkan  melalui  Peraturan  Menteri  ESDM  Nomor  7  Tahun  2015  tentang  Penerapan Standar  Kinerja  Energi  Minimum  (SKEM)  dan  pencantuman  Label  Tanda  Hemat  Energi  untuk  refrigerator  dan pengkondisian  udara.  Metode  meminimalkan  pembangkitan  entropi  ( Entropy  Generation  Minimization =  EGM) merupakan metode optimasi desain hukum kedua termodinamika yang dapat diterapkan pada sistem refrigerasi. Metode ini  digunakan  untuk  memodelkan,  mengembangkan  pembangkitan  entropi  sebagai  fungsi  model  parameter  fisik,  dan meminimalkan laju pembangkitan entropi sistem.
Saat  ini,  metode  EGM  telah  diakui  sebagai  metode  pemodelan  dan  optimasi  sistem  atau  komponen  yang mengalami  ketidaksempurnaan  termodinamika  akibat  perpindahan  kalor  dan  gesekan  fluida  [3-6]. Penerapan  metode meminimalkan pembangkitan entropi (EGM) untuk analisis dan optimasi sistem-sistem termodinamika telah dilakukan oleh  beberapa  peneliti,  diantaranya  Cheng  dan  Liang  (2013)  melaporkan  hasil  analisis  terhadap  beberapa  sistem termodinamika  dengan  konsep  pembangkitan  entropi,  angka  pembangkitan  entropi,  dan  angka  pembangkitan  entropi yang  direvisi,  serta  angka exergy  destruction dan  efisiensi  konversi  kerja- exergy telah  diusulkan  dalam  makalah  ini. Penerapan EGM bersyarat jika tujuan optimasi adalah daya keluaran (sistem pembangkit daya). EGM mengarah pada keluaran daya maksimum ketika laju aliran exergy bersih ke dalam sistem adalah tetap, tetapi mungkin tidak tepat jika laju aliran exergy bersih ke dalam sistem tidak tetap. Di sisi lain, angka exergy destruction yang lebih kecil selalu sesuai dengan  efisiensi  kerja- exergy yang  lebih  besar.  Sistem  refrigerasi  dengan  mesin  Carnot  terbalik  juga  dianalisa  kerja mekanik  adalah  masukan  (sistem  yang  mengonsumsi  daya).  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  EGM  mengarah  ke  COP terbesar jika temperatur dari sumber kalor bertemperatur tinggi adalah tetap [7].
Dwinanto,  dkk.,  (2017)  melakukan  analisis exergy sistem  refrigerasi  evaporator  ganda  berdasarkan  koefisien kinerja exergetic . Hasil analisis ini menunjukkan bahwa pengaruh kuat temperatur kondensasi terhadap kinerja sistem. Dengan  meningkatnya  temperatur  kondensasi  maka  koefisien  kinerja  dan  efisiensi  hukum  kedua  akan  menurun, sebaliknya  dengan  meningkatnya  temperatur  evaporasi  maka  koefisien  kinerja  dan  efisiensi  hukum  kedua  juga meningkat [8]. Dwinanto, dkk., (2018; 2019) juga telah melakukan optimasi multiobjektif dengan menggunakan metode EGM  di  kondensor  dan  evaporator  dalam  sistem  refrigerasi  untuk  mendapatkan  dimensi  geometri  yang  optimal  dari penukar-penukar kalor tersebut. Hasil optimasi  multiobjektif dengan teknik optimasi  algoritma genetika multiobjektif telah memberikan kumpulan nilai solusi akhir optimal, dan berdasarkan analisis sensitivitas maka pengambil keputusan (atau desainer) dapat secara bebas memilih luas perpindahan kalor dan volume penukar kalor yang diinginkan dengan sepenuhnya mempertimbangkan persyaratan dan kendala desain [9, 10, 11].
Makalah  ini  bertujuan  untuk  melakukan  pemodelan  dan  optimasi  multiobjektif  sistem  refrigerasi  kompresi  uap menggunakan  metode  meminimalkan  pembangkitan  entropi  dengan  kendala  kapasitas  pendinginan  dan  daya kompresor, sehingga diperoleh solusi kinerja sistem yang optimal.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan cara melakukan pemodelan matematis, dan optimasi  refrigerator yang bertujuan untuk  meminimalkan  pembangkitan  entropi,  memaksimalkan  efisiensi  hukum  kedua  termodinamika,  meminimalkan total daya, dan memaksimalkan koefisien kinerja sistem. Teknik optimasi multiobjektif sistem refrigerasi menggunakan soft  computing algoritma  genetika  multiobjektif  dengan  bantuan Toolbox berbasis  GUI  ( Graphic  User  Interface )  di dalam program MATLAB R2014a.
Refrigerator  kompresi  uap  aktual  sebagai  volume  atur  yang  mengalami  proses  aliran  stedi  ditunjukkan  pada Gambar 1. Keseimbangan energi  dan entropi dapat  disederhanakan dengan membuat  asumsi  lebih lanjut  untuk setiap komponen.  Katup  ekspansi  dan  jaringan  pipa  penghubung  diasumsikan  tidak  ada  kerja  yang  diberikan,  dan  proses throttling di katup ekspansi diasumsikan bersifat adiabatik. Kompresor melakukan proses kompresi  aktual. Perubahan energi kinetik dan potensial dari semua komponen diabaikan.
Volume  atur  evaporator  yang  dipilih  untuk  pemodelan  meliputi  keseluruhan  evaporator  kecuali  kompartemen udara dingin. Dalam proses ini, kalor dipindahkan dari udara dingin ke refrigeran. Laju perpindahan kalor ( e Q ), aliran massa refrigeran ( r m  ), dan laju pembangkitan entropi ( e gen S , ) dapat ditentukan sebagai berikut:
) ( , , , o ae i ae a p a fe e T T c m W Q − + =  (1)
L e r e gen T Q s s m S − − = ) ( 9 10 ,  (2)
dengan L T adalah temperatur rata-rata selama perpindahan kalor di dalam evaporator.
1 2 3 4 Kompresor Kondensor Alat Ekspansi Evaporator Q c Q e W comp
Gambar 1. Refrigerator kompresi uap
Proses kompresi diasumsikan non-adiabatik dan ireversibel. Dalam proses ini, energi melintasi permukaan volume atur termasuk rugi kalor dari kompresor ke udara sekitar dan daya kompresor. Laju rugi kalor dan pembangkitan entropi dalam proses kompresi dapat ditentukan sebagai berikut:
) ( 1 2 h h m W Q r comp comp − + =  (3) 0 1 2 , ) ( T Q s s m S comp r comp gen − − =  (4)
dengan 0 T adalah temperatur udara sekitar, dan comp W adalah daya kompresor.
Volume  atur  kondensor  yang  digunakan  dalam  analisis  meliputi  keseluruhan  kondensor  kecuali  ruangan  udara pendingin. Kalor dipindahkan dari refrigeran ke udara pendingin. Laju perpindahan kalor, c Q dari refrigeran ke udara pendingin, dan laju pembangkitan entropi c gen S , , dapat ditentukan dengan menggunakan hubungan berikut:
) ( , , , o ac i ac a p a fc c T T c m W Q − + =  (5) H c r c gen T Q s s m S − − = ) ( 2 3 ,  (6)
dengan H T adalah temperatur udara pendingin kondensor, yang juga dapat diperlakukan sebagai temperatur rata-rata di dalam proses perpindahan kalor, yaitu:
Meminimalkan pembangkitan entropi dalam refrigerator berarti meminimalkan penjumlahan pembangkitan entropi di semua komponen, yang dinyatakan dalam bentuk angka pembangkitan entropi sebagai:
sistem tot gen sistem s W S T N 0 , = (7)
dengan sistem W adalah selisih antara rugi kalor di kompresor dan kalor yang dibuang di kondensor dengan kalor yang diserap di evaporator, yaitu:
) ( e c comp sistem Q Q Q W − + = (8)
Efisiensi hukum kedua termodinamika sistem refrigerasi ini adalah perbandingan antara sistem COP dan Carnot COP ,
yang dapat dinyatakan dalam persamaan berikut [10]:
Carnot sistem sistem II COP COP = ,  (9)
dan
sistem e sistem W Q COP = (10)
Temperatur  keadaan-mati  pada  pemodelan  sistem  adalah  temperatur  udara  sekitar  yaitu H T T = 0 ,  dan  kapasitas pendinginan ( e Q ) ditentukan untuk pemodelan.
Persamaan (7), (8), (9), dan (10) adalah empat fungsi objektif yang akan dioptimalkan secara simultan, dan karena rugi  kalor pada kompresor ( Q comp ) merupakan fungsi  dari  daya kompresor dan laju  aliran massa refrigeran, serta laju pelepasan  kalor  di  kondensor  ( Q c ) merupakan  fungsi  daya  kompresor  dan  kapasitas  pendinginan di  evaporator  maka empat fungsi objektif untuk optimasi sistem refrigerasi adalah:
) , ( min , e comp sistem s Q W f N = (11)
) , ( max , e comp sistem II Q W f =  (12) ) , ( min e comp sistem Q W f W = (13)
) , ( max e comp sistem Q W f COP = (14)
dengan kendala:
9 , 1  + e comp Q W kW (15)
6 , 0 2 , 0   comp W kW (16)
3 , 1 2 , 0   e Q kW
(17)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Keberadaan empat fungsi objektif yang saling bertentangan dalam sistem refrigerasi ini tidak dapat dihindari, dan optimasi  multiobjektif  harus  dilakukan  sebagai  upaya  untuk  mendapatkan  solusi  optimal  dari  desain  hukum  kedua termodinamika. Parameter tuning algoritma genetika multiobjektif untuk optimasi sistem disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Parameter tuning algoritma genetika
Parameter tuning Nilai Ukuran Populasi 70 Jumlah maksimum generasi 150 Probabilitas crossover 0,8 Probabilitas mutasi 0,1 Proses seleksi Tournament Ukuran tournament 2 Ukuran elite 1
Gambar 2 . Pareto frontier s N , II  , dan sistem W
Gambar  2 sampai dengan 7  menunjukkan Pareto frontier di  dalam ruang  objektif tiga dimensi  dan dua dimensi, dan letak  titik optimal dari kumpulan solusi  optimal  di  dalam ruang objektif tersebut. Gambar 2 menunjukkan angka pembangkitan entropi, efisiensi hukum kedua sistem, dan total masukan daya sistem di dalam ruang objektif. Perubahan interval masing-masingnya adalah (3,144-20,618), (0,088-0,853), dan (0,161-0,961 kW), Gambar 3 menunjukkan angka pembangkitan  entropi,  efisiensi  hukum  kedua  sistem,  dan  koefisien  kinerja  sistem  di  dalam  ruang  objektif  dengan perubahan interval masing-masingnya adalah (3,144-20,618), (0,088-0,853), dan (0,833-8,090) sebagai kumpulan titik optimal.
Titik A dipilih sebagai titik optimal berdasarkan perubahan interval besaran-besaran kinerja tersebut sebagai hasil optimasi  dengan  pertimbangan  bahwa  pada  titik  tersebut  total  masukan  daya  sistem  dan  masukan  daya  kompresor
adalah  minimum  ( sistem W =  0,281  kW  dan = comp W 0,260  kW),  dan  angka  pembangkitan  entropi  ( sistem s N , =  7,428) adalah minimum dibandingkan dengan kandidat solusi optimal lainnya. Walaupun pada titik A, efisiensi hukum kedua dan koefisien kinerja sistem memiliki nilai yang sedikit lebih rendah daripada nilai solusi optimal lain (misalnya pada
sistem s N , =  8,298)  tetapi  nilai-nilai  tersebut  ( sistem II ,  =  0,311  dan sistem COP =  2,954)  dapat  diterima  sebagai  nilai optimal dari kedua parameter kinerja sistem refrigerasi. Desainer dapat saja memilih nilai optimal sistem s N , = 8,298 yang memiliki nilai sistem W = 0,288 kW; = comp W 0,264 kW;
sistem II ,  = 0,334 dan sistem COP = 3,172 di mana pada titik ini efisiensinya lebih tinggi 6,88% dibandingkan dengan titik A, sedangkan masukan daya sistem dan daya kompresor tidak jauh  berbeda  (dapat  dikatakan  sama).  Namun  karena  metode  EGM  mensyaratkan  nilai  angka  pembangkitan  entropi adalah minimum maka pemilihan titik A dipilih sebagai solusi optimal dapat dibenarkan.
Gambar 3 . Pareto frontier s N , II  , dan COP
Gambar 4 . Pareto frontier s N dan II 
Gambar  4  sampai  dengan  7  akan  menjelaskan  alasan  pemilihan  titik  A  sebagai  titik  optimal.  Pada  Gambar  4 terlihat  bahwa  untuk  nilai sistem s N , >7,428  terjadi  peningkatan  efisiensi  hukum  kedua  sistem,  tetapi  untuk  nilai sistem s N , <  7,428  terjadi  penurunan  efisiensi  hukum  kedua  sistem,  sehingga  tidak  dapat  dikatakan  bahwa  dengan meminimalkan angka pembangkitan entropi akan selalu mengarah pada efisiensi hukum kedua yang maksimal. Hal ini juga  diperkuat  dengan  kenyataan  bahwa  peningkatan  angka  pembangkitan  entropi  (nilai sistem s N , >7,428) mengakibatkan penurunan total masukan daya sistem refrigerasi (kecuali pada beberapa nilai kandidat solusi optimal), tetapi  total  masukan  daya  sistem  setelah  titik  optimal  tersebut  memiliki  nilai  yang  lebih  kecil  daripada  nilai  daya kompresor (misalnya pada sistem s N , = 9,104 nilai sistem W = 0,216 kW sedangkan
= comp W 0,227 kW). Tentu  saja hal tidak mungkin terjadi pada sistem refrigerasi, karena total masukan daya sistem merupakan hasil penjumlahan dari daya kompresor,  daya  kipas  kondensor,  dan  daya  kipas  evaporator.  Dengan  demikian,  nilai-nilai  pembangkitan  entropi setelah titik optimal dapat diabaikan.
Dwinanto, dkk./ ROTASI, Vol. 23  No. 2  (April  2021) Hal. 36-42
Gambar 5 . Pareto frontier s N dan sistem W
Gambar 5 dan 6 menunjukkan peningkatan total masukan daya sistem akan mengakibatkan penurunan nilai angka pembangkitan  entropi  dan  efisiensi  hukum  kedua  sistem  (nilai sistem s N , <  7,428  dan sistem II ,  <  0,311  terjadi peningkatan total  masukan daya sistem). Dengan demikian, maka pada angka pembangkitan entropi  minimum belum tentu menghasilkan efisiensi hukum kedua yang maksimum dan total masukan daya yang minimum, tetapi ada sebuah nilai  total  masukan  daya  sistem  minimum  dan  efisiensi  hukum  kedua  maksimum  yang  menandakan  angka pembangkitan entropi sistem adalah minimum.
Gambar 6 . Pareto frontier II  dan sistem W
Gambar 7. Pareto frontier II  dan COP
Gambar  7 menunjukkan hubungan efisiensi  hukum  kedua dan koefisien kinerja sistem. Pada gambar ini terlihat bahwa efisiensi hukum kedua dan koefisien kinerja menunjukkan hubungan yang linier yaitu peningkatan terhadap nilai efisiensi  hukum  kedua  akan  selalu  meningkatkan  koefisien  kinerja  sistem.  Hal  ini  tentu  tidak  terbantahkan  dan
Dwinanto, dkk./ ROTASI, Vol. 23  No. 2  (April  2021) Hal. 36-42
didukung oleh Bejan [12] yang melakukan analisis teoritis efisiensi hukum kedua pada sistem refrigerasi berdasarkan dua  model  pendekatan  efisiensi  hukum  kedua.  Model  pertama  didasarkan  pada  ireversibilitas  sistem  refrigerasi  yang semata-mata  diakibatkan  oleh  perpindahan  kalor  internal,  dan  model  kedua  yang  didasarkan  pada  gabungan  model pertama  dengan  ireversibilitas  perpindahan  kalor  eksternal  antara  kapasitas  pendinginan  sistem  refrigerasi  dan  udara lingkungan. Kedua model ini menunjukkan bahwa efisiensi hukum kedua akan menurun selama temperatur evaporator menurun  (koefisien  kinerja  sistem  menurun)  atau  bila  koefisien  kinerja  bertambah  besar  (temperatur  evaporator meningkat) maka efisiensi hukum kedua juga akan bertambah besar.
Analisis ini menunjukkan bahwa konsep pembangkitan entropi secara langsung mengukur kerugian exergy untuk mengatasi masalah optimasi konversi kerja – kalor, sehingga meminimalkan pembangkitan entropi adalah meminimalkan kerugian exergy pada sistem refrigerasi. Namun, karena tujuan desain  adalah meminimalkan total  masukan daya dan memaksimalkan  efisiensi  hukum  kedua  sistem  maka  tujuan  desain  ini  tidak  mengarah  pada  pembangkitan  entropi minimum  sehingga  angka  pembangkitan  entropi  mengalami  paradoks.  Optimasi  multiobjektif  dengan  menggunakan metode EGM di sistem refrigerasi ini kembali menegaskan bahwa metode EGM dapat mengalami  paradoks di mana meminimalkan  pembangkitan  entropi  di  dalam  komponen  atau  sistem  termal  tidak  selalu  mengarah  pada  kinerja komponen atau sistem yang optimal, tetapi ada suatu titik optimal sistem yang ditandai dengan pembangkitan entropi minimum [5, 10, 11].

## 4. Kesimpulan
Optimasi multiobjektif dengan menggunakan metode EGM pada sistem refrigerasi ini kembali menegaskan bahwa metode EGM dapat mengalami paradoks, dimana meminimalkan pembangkitan entropi sistem tidak akan dengan serta merta  menghasilkan  efisiensi  hukum  kedua  yang  maksimal  tetapi  ada  sebuah  titik  optimal  sistem  yang  menandakan pembangkitan  entropi  adalah  minimum.  Dari  hasil  pemodelan  dan  optimasi  multiobjektif  sistem  refrigerasi  ini  maka diperoleh total daya sistem adalah 0,281 kW, efisiensi hukum kedua adalah 0,311 dan koefisien kinerja adalah 2,95.

## Daftar Pustaka
[1] Arteconi,  A.,  and Polonara, F.,  2017, “ Demand Side  Management  in  Refrigeration  Applications, ” International Journal of Heat and Technology, 3(1): S58 − S63.
[2] She, X., et al., 2018, “ Energy-Efficient and Economic Technologies for Air Conditioning with Vapor Compression Refrigeration: A Comprehensive Review, ” Applied Energy, 232: 157 − 186.
[3] Bejan, A., 1996, “ Entropy Generation Minimization: The New Thermodynamics of Finite-size Devices and Finite- time Processes, ” Journal Applied Physics, 79:  1191 – 1218.
[4] Bejan,  A.,  2002, “ Fundamentals  of  Exergy  Analysis,  Entropy  Generation  Minimization,  and  the  Generation  of Flow Architecture, ” International Journal of Energy Research, 26: 545 – 565.
[5] Bejan, A., 2016 , “ Advanced Engineering Thermodynamics Fourth Edition, ” John Wiley & Sons, Inc. New Jersey.
[6] Kham, I., et al., 2019, “ Thermodynamic Analysis of Entropy Generation Minimization in Thermally Dissipating Flow Over a Thin Needle Moving in a Parellel Free Stream of Two Newtonian Fluids, ” Entropy, 21(74):2 − 10.
[7] Cheng,  XT  and  Liang,  XG,  2013, “ Discussion  on  the  Applicability  of  Entropy  Generation  Minimization  to  the Analyses and Optimization of Thermodynamic Processes, ” Energy Conversion and Management, 73: 121 – 127.
[8] Dwinanto, M. M., Suhanan, dan Prajitno, 2017, “ Exergy Analysis of  Dual-Evaporator Refrigeration  Systems, ” AIP Conference Proceedings, 1788: 030011-1 – 030011-8.
[9] Dwinanto, M.M., Suhanan, dan Prajitno, 2018 , “ Multi-Objective Optimization of  a Herringbone Wavy Fin-and- Tube  Condenser  Design  using  Entropy  Generation  Minimization Method, ” AIP  Conference  Proceedings,  2001:
070002-1 – 070002-6.
[10] Dwinanto, M.M., Riwu, D.B.N., Pah, J.C.A., and Tobe, A.Y., 2019, “ Multi-Objective Optimization of a Discrete Plate Finned-Tube Evaporator Design using Entropy Generation Minimization Method, ” International Journal of Innovation, Creativity and Change, 5(3): 370 – 383.
[11] Dwinanto, M.M., 2019, “ Optimal Design of Herringbone  Wavy Fin-and-Tube Condenser Based on the Entropy Generation Number, ” International Journal of Innovation, Creativity and Change, 5(3): 654 – 668.
[12] Bejan, A., 1989, “ Theory of Heat Transfer-Irreversible Refrigeration Plants, ” International Journal of Heat and Mass Transfer, 32(9): 1631 – 1639.