Jurnal Keteknikan Pertanian (JTEP) terakreditasi berdasarkan SK Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Kementerian Ristek Dikti Nomor I/E/KPT/2015 tanggal 21 September 2015. Selain itu, JTEP juga telah terdaftar pada Crossref dan telah memiliki Digital Object Identifier (DOI) dan telah terindeks pada ISJD, IPI, Google Scholar dan DOAJ. JTEP terbit tiga kali setahun yaitu bulan April, Agustus dan Desember, Jurnal berkala ilmiah ini berkiprah dalam pengembangan ilmu keteknikan untuk pertanian tropika dan lingkungan hayati. Penulis makalah tidak dibatasi pada anggota PERTETA tetapi terbuka bagi masyarakat umum. Lingkup makalah, antara lain meliputi teknik sumberdaya lahan dan air, alat dan mesin budidaya pertanian, lingkungan dan bangunan pertanian, energi alternatif dan elektrifikasi, ergonomika dan elektronika pertanian, teknik pengolahan pangan dan hasil pertanian, manajemen dan sistem informasi pertanian. Makalah dikelompokkan dalam invited paper yang menyajikan isu aktual nasional dan internasional, review perkembangan penelitian, atau penerapan ilmu dan teknologi, technical paper hasil penelitian, penerapan, atau diseminasi, serta research methodology berkaitan pengembangan modul, metode, prosedur, program aplikasi, dan lain sebagainya. Penulisan naskah harus mengikuti panduan penulisan seperti tercantum pada website dan naskah dikirim secara elektronik ( online submission ) melalui http://journal.ipb.ac.id/index.php/jtep.

## Penanggungjawab:
Ketua Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian,IPB

## Ketua Perhimpunan Teknik Pertanian Indonesia
Dewan Redaksi: Ketua : Yohanes Aris Purwanto (Scopus ID: 6506369700, IPB University) Anggota : Abdul Hamid Adom (Scopus ID: 6506600412, University Malaysia Perlis) ( editorial Addy Wahyudie (Scopus ID: 35306119500, United Arab Emirates University) board ) Budi Indra Setiawan (Scopus ID: 55574122266, IPB University) Balasuriya M.S. Jinendra (Scopus ID: 30467710700, University of Ruhuna) Bambang Purwantana (Scopus ID: 6506901423, Universitas Gadjah Mada) Bambang Susilo (Scopus ID: 54418036400, Universitas Brawijaya) Daniel Saputera (Scopus ID: 6507392012, Universitas Sriwjaya) Han Shuqing (Scopus ID: 55039915600, China Agricultural University) Hiroshi Shimizu (Scopus ID: 7404366016, Kyoto University)
I Made Anom Sutrisna Wijaya (Scopus ID: 56530783200, Universitas Udayana)
Agus Arif Munawar (Scopus ID: 56515099300, Universitas Syahkuala) Armansyah H. Tambunan (Scopus ID: 57196349366, IPB University) Kudang Boro Seminar (Scopus ID: 54897890200, IPB University) M. Rahman (Scopus ID: 7404134933, Bangladesh Agricultural University) Machmud Achmad (Scopus ID: 57191342583, Universitas Hasanuddin)
Muhammad Makky (Scopus ID: 55630259900, Universitas Andalas) Muhammad Yulianto (Scopus ID: 54407688300, IPB University & Waseda University) Nanik Purwanti (Scopus ID: 23101232200, IPB University & Teagasc Food Research Center Irlandia) Pastor P. Garcia (Scopus ID: 57188872339, Visayas State University)
Rosnah Shamsudin (Scopus ID: 6507783529, Universitas Putra Malaysia) Salengke (Scopus ID: 6507093353, Universitas Hasanuddin) Sate Sampattagul (Scopus ID: 7801640861, Chiang Mai University) Subramaniam Sathivel (Scopus ID: 6602242315, Louisiana State University) Shinichiro Kuroki (Scopus ID: 57052393500, Kobe University) Siswoyo Soekarno (Scopus ID: 57200222075, Universitas Jember) Tetsuya Araki (Scopus ID: 55628028600, The University of Tokyo)
Tusan Park (Scopus ID: 57202780408, Kyungpook National University)
P-ISSN 2407-0475  E-ISSN 2338-8439 Vol. 10, No. 1, April 2022
Redaksi Pelaksana: Ketua : Usman Ahmad (Scopus ID: 55947981500, IPB University) Sekretaris   :  Lenny Saulia (Scopus ID: 16744818700, IPB University) Bendahara   :  Dyah Wulandani (Scopus ID: 1883926600, IPB University) Anggota :  Satyanto Krido Saptomo (Scopus ID: 6507219391, IPB University) Slamet Widodo (Scopus ID: 22636442900, IPB University) Liyantono (Scopus ID: 54906200300, IPB University) Leopold Oscar Nelwan (Scopus ID: 56088768900, IPB University)
I Wayan Astika (Scopus ID: 43461110500, IPB University) I Dewa Made Subrata (Scopus ID: 55977057500, IPB University) Administrasi :  Khania Tria Tifani (IPB University)
Penerbit: Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Institut Pertanian Bogor bekerjasama dengan Perhimpunan Teknik Pertanian Indonesia (PERTETA).
Alamat: Jurnal Keteknikan Pertanian, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Kampus Institut Pertanian Bogor, Bogor 16680. Telp. 0251-8624 503, Fax 0251-8623 026, E-mail: jtep@apps.ipb.ac.id Website: http://journal.ipb.ac.id/index.php/jtep
Rekening: BRI, KCP-IPB, No.0595-01-003461-50-9 a/n: Jurnal Keteknikan Pertanian
Percetakan: PT. Binakerta Makmur Saputra, Jakarta

## Pengantar Redaksi

## Ucapan Terima Kasih
Redaksi Jurnal Keteknikan Pertanian mengucapkan terima kasih kepada para Mitra Bebestari yang telah menelaah naskah pada penerbitan Vol. 10, No. 1 April 2022. Ucapan terima kasih disampaikan kepada: Dr.Eng. Obie Farobie, S.Si, M.Si (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, IPB University), Lilis Sucahyo, S.TP, M.Si (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, IPB University), Dr.Agr.Sc., Diding Suhandy, S.TP., M.Agr (Universitas Negeri Lampung), Yusuf Hendrawan, STP, M.App.Life Sc., PhD (Universitas Brawijaya), Dr.Ir. I Ketut Budaraga, M.Si (Universitas Ekasakti), Ir. Sri Endah Agustina, MS (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, IPB University), Asri Widyasanti, S.TP., M.Eng (Universitas Padjadjaran), Dr.Ir. Christina Winarti, MA (Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Pasca Panen Pertanian), Dr.Ir. I Dewa Made Subrata, M. Agr (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, IPB University), Dr. Supriyanto, S.TP, M.Kom (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, IPB University), Bayu Dwi Apri Nugroho, S.T.P., M.Agr., Ph.D (Universitas Gadjah Mada), Ansita Gupitakingkin Pradipta, ST, M.Eng (Universitas Gadjah Mada), Dr. Andasuryani, S.TP, M.Si (Universitas Andalas), Dr.Ir. Lady Lengkey, M.Si (Universitas Sam Ratulangi), Dr.Ir. I Wayan Budiastra, M. Agr (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, IPB University), Prof.Dr.Ir. Usman Ahmad, M.Agr (Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, IPB University).

## Technical Paper
Analisis Orifice pada Reaktor Biodiesel Sistem Kavitasi Hidrodinamik dengan Computational Fluid Dynamics

## Orifice Analysis in Biodiesel Reactor with Hydrodynamic Cavitation System using Computational Fluid Dynamics
Yayan Heryana *, Program Studi Teknik Pertanian dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia. Staff BRIN. Email: yayan.heryana.st@gmail.com Dyah Wulandani, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia.
Supriyanto , Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia.

## Abstract
Reactor technology for the trans-esterification process of vegetable oils or animal fats with methanol has been widely developed to obtain biodiesel products that comply with standards and at the lowest cost. The hydrodynamic cavitation reactor with orifice type is a choice for this purpose. Therefore, this study aims to determine the optimal orifice design from several types tested through CFD simulation. Furthermore, the  simulation  and  experimental  methods  were  used.  The  computer  simulations  performed  on  orifices A (2 holes with a diameter of 2 mm), B (4 holes with a diameter of 1.5 mm), C (9 holes with a diameter of 1 mm), and D (37 holes with a diameter of 0.5 mm) using the Schnerr and Sauer models showed that orifice C was optimal for cavitation at an absolute inlet pressure of 3x10 5 N/m 2 with the use of methanol as fluid. The parameters studied in the computer simulation include velocity, pressure, turbulent kinetic energy, and vapor volume fraction. At the absolute inlet pressure of 3x10 5 N/m 2 , the maximum speed was 28.69 m/s, the minimum pressure was 12,266 N/m 2 , the maximum vapor volume fraction was 0.98, and the maximum turbulent kinetic energy was 12.75 m 2 /s 2 . The simulation results were compared with experiments conducted on a hydrodynamic cavitation reactor using orifices C and D. Also, measurements of  the  velocity  and  pressure  parameters  showed  that  there  were  no  significant deviations between the results of the computer simulation and the experiment.
Key words: biodiesel, cavitation, computational fluid dynamics (CFD), orifice, reactor.

## Abstrak
Teknologi  reaktor  untuk  proses  transesterifikasi  minyak  nabati  atau  lemak  hewani  dengan  metanol telah  banyak  dikembangkan,  dengan  tujuan  mendapatkan  hasil  biodiesel  yang  sesuai  standar  namun dengan  biaya  yang  seminimal  mungkin.  Reaktor  kavitasi  hidrodinamik  tipe  orifice  merupakan  alternatif pilihan  untuk  tujuan  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  menentukan  desain  orifice  optimal  dari  beberapa desain  orifice  yang  diuji  melalui  simulasi  CFD.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  simulasi  dan eksperimental. Simulasi komputer yang dilakukan terhadap orifice A (2 lubang dengan diameter 2 mm), B (4  lubang  dengan  diameter  1,5  mm),  C  (9  lubang  dengan  diameter  1  mm)  dan  D  (37  lubang  dengan diameter  0,5  mm)  menggunakan  model  Schnerr  dan  Sauer  menunjukkan  bahwa  orifice  C  merupakan yang optimal menghasilkan kavitasi pada kondisi tekanan absolut inlet 3x105 N/m2 dengan penggunaan fluida metanol. Hal tersebut berdasarkan parameter yang diteliti yaitu kecepatan, tekanan, energi kinetik turbulen dan fraksi volume uap. Pada tekanan absolut inlet 3x105 N/m2 diperoleh kecepatan maksimum 28,69 m/s, tekanan minimum 12266 N/m2, fraksi volume uap maksimum 0,98 dan energi kinetik turbulen maksimum 12,75 m2/s2. Hasil simulasi tersebut dibandingkan dengan eksperimen yang dilakukan pada reaktor  kavitasi  hidrodinamik  menggunakan  orifice  C  dan  D.  Pengukuran  yang  dilakukan  terhadap parameter kecepatan dan tekanan menunjukkan tidak terjadi penyimpangan yang signifikan antara hasil simulasi komputer dan eksperimen.
Kata kunci : biodiesel, kavitasi, Computational Fluid Dynamics (CFD), orifice, reaktor Diterima: 17 Desember 2021; Disetujui: 5 April 2022
, April 2022 Vol. 10 No. 1, p 85 - 94 P-ISSN 2407-0475 E-ISSN 2338-8439
Tersedia online OJS pada:
http://journal.ipb.ac.id/index.php/jtep
Heryana, et al.

## Pendahuluan
Volume impor BBM yang semakin besar sangat menguras devisa negara.  Pada sektor transportasi, pengurangan impor BBM dilakukan dengan mewajibkan pencampuran biodiesel ke dalam minyak solar. Hal ini tertuang dalam Peraturan Menteri Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM) no.12 tahun 2015 (Permen ESDM 2015).
Perbaikan kualitas biodiesel dan penggunaan teknologi yang dapat menekan biaya produksi biodiesel harus dicarikan solusinya, dikarenakan kualitas dan harga biodiesel saat ini belum dapat bersaing dengan minyak solar. Saat ini perhatian terhadap reaktor transesterifikasi semakin tumbuh karena kebutuhan dalam hal mengurangi biaya modal, konsumsi energi dan air, kebutuhan ruang, waktu reaksi, aliran limbah, beban lingkungan sekaligus meningkatkan kualitas biodiesel dan meningkatkan  efisiensi  konversi.  Sangat  penting mengembangkan  reaktor  transesterifikasi  serba guna yang murah dan dapat dilakukan scale- up yang dapat diterapkan pada berbagai bahan baku dengan kualitas yang berbeda (Tabatabaei et al. 2019). Penelitian untuk membandingkan reaktor kavitasi hidrodinamik dengan reaktor tangki berpengaduk dilakukan oleh Kolhe et al. (2017) dimana reaktor kavitasi hidrodinamik tidak hanya meningkatkan konversi dan yield dalam waktu singkat tetapi juga mengurangi jumlah kebutuhan alkali (KOH), yang mana dapat membantu mengurangi waktu separasi.
Moholkar dan Pandit (2001) melakukan simulasi numerik dinamika gelembung pada reaktor kavitasi hidrodinamik tipe venturi dan orifice hasilnya intensitas kavitasi yang dihasilkan dalam aliran orifice jauh lebih besar dibandingkan dengan aliran venturi. Kuldeep dan Saharan (2016) melakukan simulasi CFD reaktor kavitasi hidrodinamik tipe venturi dan orifice . Fluida yang digunakan dalam simulasi yaitu air. Simulasi dilakukan dalam model 3D untuk mengamati domain aliran dan domain aliran dipotong dalam model 2D sepanjang sumbu geometri untuk analisis. Kavitasi optimal pada tekanan inlet gauge 8 atm baik orifice dengan lubang single maupun multiple . Li et al. (2008) melakukan simulasi CFD pelat orifice lubang tunggal menggunakan 2 (dua) model kavitasi yaitu Zwart-Gerber-Belamri  dan  Schnerr-Sauer.  Fluida yang digunakan dalam simulasi yaitu air. Hasilnya kedua model kavitasi menghasilkan solusi yang hampir identik. Ebrahimi et al. (2017) melakukan penelitian sistematis aliran tekanan tinggi melalui pelat orifice tebal dalam pipa. Fluida yang digunakan dalam penelitian yaitu air. Penulis memperkirakan rasio tekanan kritis (P 1 /P 2 ) kurang dari 0.45 dimana kavitasi dan aliran terhambat. Simpson dan Ranade (2018) melakukan simulasi CFD kavitasi pada berbagai desain orifice dengan berbagai kondisi operasi. Parameter geometris meliputi ketebalan
orifice , ketajaman lubang masuk dan sudut dinding orifice berkaitan dengan perilaku kavitasi dibahas secara kuantitatif. Penelitian menemukan bahwa ketebalan lubang secara signifikan mempengaruhi perilaku kavitasi. Ferrarese et al. (2015) melakukan penelitian dan mengusulkan metode baru untuk memprediksi indeks awal kavitasi menggunakan CFD. Simulasi CFD menggunakan pendekatan permodelan single phase pada pelat orifice dengan lubang  banyak  melalui  berbagai  konfigurasi β , L 0 / d 0 , n 0 . Kavitasi merupakan suatu fenomena perubahan fase  uap  dari  zat  cair  pada  fluida  yang  mengalir ketika melewati sebuah lobang yang sempit seperti venturi atau orifice (Moholkar et al. 1999). Menurut Shah et al . (1999), kavitasi merupakan fenomena terjadinya pembentukan, pertumbuhan dan hancurnya gelembung secara cepat. Kavitasi secara  definisi  adalah  pembentukan  dan  aktivitas gelembung atau rongga dalam suatu cairan. Kavitasi hidrodinamik dihasilkan oleh perbedaan tekanan dalam cairan mengalir yang disebabkan oleh perbedaan kecepatan di dalam sistem.
Penelitian ini meliputi analisis orifice pada reaktor biodiesel sistem kavitasi hidrodinamik dengan bantuan software berbasis computational  fluid dynamics (CFD). Metode CFD memiliki keuntungan yaitu dapat melakukan analisis sistem atau alat yang sulit dibuat prototype -nya atau sulit untuk dilakukan pengujian, dapat memprediksi apa yang akan terjadi pada alat atau sistem yang didesain, selain itu dapat membantu mendesain lebih cepat dan hemat uang (Tuakia 2008). Penelitian ini bertujuan menentukan desain orifice optimal dari beberapa desain orifice yang diuji melalui simulasi CFD serta melakukan validasi melalui pengujian orifice pada reaktor biodiesel sistem kavitasi hidrodinamik. Keterbaruan dari penelitian ini yaitu desain orifice disesuaikan dengan reaktor biodiesel kavitasi hidrodinamik kapasitas 4 liter dan jumlah serta  konfigurasi  lubang orifice dirancang dengan kondisi tekanan seminimal mungkin (tekanan absolut maksimum 3x10 5 N/m 2 ).

## Bahan dan Metode
Penelitian dilakukan dengan melakukan simulasi komputer dan eksperimental untuk validasi. Perangkat lunak yang digunakan untuk perancangan orifice yaitu CATIA dan untuk simulasi aliran fluida menggunakan ANSYS Fluent. Sedangkan alat untuk melakukan validasi hasil simulasi yaitu reaktor kavitasi hidrodinamik tipe orifice (sistem batch ). Bahan yang digunakan pada penelitian ini adalah metanol teknis dengan tingkat kemurnian 96%.
Perancangan Peralatan Kavitasi Konfigurasi  reaktor  kavitasi  hidrodinamik
Volume 10, 2022
dapat dilihat pada Gambar 1. Reaktor kavitasi hidrodinamik terdiri dari storage tank (untuk menyimpan metanol) yang dihubungkan ke pompa (untuk mengalirkan metanol menuju storage tank melewati orifice ), kemudian pada discharge pompa dihubungkan pipa yang dicabang menjadi dua jalur yaitu jalur utama dan jalur bypass . Pada jalur utama setelah discharge pompa atau sebelum storage tank dipasang peralatan kavitasi ( orifice ). Peristiwa kavitasi yang terjadi di dalam peralatan kavitasi dan efeknya pada sintesis biodiesel digambarkan menggunakan bilangan tak berdimensi, yang dikenal sebagai bilangan kavitasi ( C v ) yang dijabarkan pada persamaan 1 (Rajoriya et al. 2016). Bilangan tak berdimensi ini dapat digunakan untuk scale up reaktor kavitasi hidrodinamik. Bila nilai C v diketahui, area throat peralatan kavitasi dapat ditentukan berdasarkan kecepatan pada throat dan laju aliran volumetrik cairan yang perlu dilewatkan melalui peralatan kavitasi hidrodinamik (Bargole et al. 2019).
(1)
P 2 adalah tekanan downstream yang recovery sepenuhnya (N/m 2 ), P v adalah tekanan uap cairan pada suhu operasi (N/m 2 ), ρ adalah massa jenis cairan (kg/m 3 ) dan v adalah kecepatan cairan pada throat peralatan kavitasi (m/s). Kavitasi tidak optimum pada kondisi C v > 1 sedangkan intensitas kavitasi meningkat karena nilai C v di bawah 1.
Menurut Bargole et al. (2019) lebih banyak gelembung dihasilkan pada bilangan kavitasi yang lebih rendah selama cavity collapse , aliran microjet yang terjadi dapat memecah permukaan antara minyak dan metanol. Selain itu, shear yang lebih tinggi terjadi di daerah throat karena kecepatan cairan yang tinggi pada C v yang lebih rendah, menghasilkan laju perpindahan massa yang lebih tinggi dan dengan demikian rendemen biodiesel yang lebih tinggi diperoleh pada tekanan yang lebih tinggi dan C v yang rendah. Ketika tekanan operasi meningkat melebihi nilai optimal, rendemen biodiesel menurun karena kondisi kavitasi yang tersumbat terjadi pada tekanan yang lebih tinggi dan bagian downstream diisi oleh cavity clouds besar sehingga mengurangi intensitas kavitasi dan rendemen biodiesel.
Menurut Bargole et al. (2019) parameter geometris α yang merupakan rasio keliling throat terhadap luas penampang aliran dari setiap peralatan  kavitasi  adalah  signifikan  karena setiap perubahan dalam α mempengaruhi jumlah gelembung yang terjadi pada throat dan pada akhirnya mempengaruhi hasil kavitasi. Nilai α untuk area throat tertentu dapat diubah dengan memvariasikan keliling throat /lubang peralatan kavitasi baik dengan mengubah bentuk throat dari melingkar menjadi persegi panjang dengan
tinggi dan panjang yang bervariasi atau dengan menambah jumlah lubang dengan ukuran yang lebih kecil.
Simulasi CFD Simulasi CFD kavitasi pada orifice dilakukan untuk memberikan gambaran geometri, aliran fluida  serta  perubahan  fasa  fluida  yang  dapat divisualisasikan agar mempermudah dalam menganalisis dan menentukan orifice yang optimum untuk reaktor kavitasi hidrodinamik. Simulasi CFD kavitasi pada orifice hanya menggunakan satu fluida  yaitu  metanol  dikarenakan  keterbatasan dalam pemodelan kavitasi yang hanya dapat digunakan untuk satu proses kavitasi. Dengan kata lain hanya satu fluida cair yang mengalami kavitasi. ANSYS FLUENT tidak dapat mensimulasikan beberapa proses kavitasi (ANSYS 2013). Alasan pemilihan metanol dalam simulasi kavitasi yaitu pada reaksi biodiesel metanol diasumsikan membentuk gelembung uap. Adapun proses pembuatan biodiesel dengan bantuan katalis meliputi pencampuran atau reaksi transesterifikasi, pemisahan gliserol yang merupakan produk samping, dan pemurnian metil ester atau FAME dari katalis (Sivasamy et al. 2009). Kelebihan produksi biodiesel dengan bantuan katalis yaitu reaksi dapat berjalan lebih cepat pada temperatur reaksi rendah, sedangkan kekurangannya adalah proses pemurnian produk memerlukan tahapan yang panjang karena harus dilakukan pencucian berulang (Thompson dan He 2007; Sivasamy et al. 2009; Alamsyah 2010; Panggabean 2011). Selain itu, diperlukan pengadukan yang kuat pada saat reaksi karena sifat metanol dalam minyak yang sulit bercampur pada kondisi biasa atau bersifat imisibel (Sivasamy et al. 2009). Selain pengadukan yang kuat, pada metode non katalitik faktor yang mempengaruhi laju reaksi antara lain luas permukaan kontak antara metanol dan minyak (Joelianingsih et al. 2008). Pada reaktor kavitasi hidrodinamik tipe orifice , gelembung kavitasi yang optimal akan meningkatkan luas permukaan kontak antara metanol dan minyak. Penelitian ini mencoba mensimulasikan  efek  kavitasi  fluida  metanol yang dihasilkan dari beberapa model orifice pada berbagai kondisi tekanan.
Prosedur simulasi CFD dimulai dengan pembuatan geometri orifice pada reaktor kavitasi
Gambar 1. Konfigurasi reaktor kavitasi hidrodinamik.
Heryana, et al.
hidrodinamik menggunakan software Catia . Proses selanjutnya yaitu meshing menggunakan software ANSYS FLUENT . Meshing merupakan ikatan- ikatan pembentukan geometri, dimana mesh yang bisa diterima agar iterasi berjalan dengan baik adalah memiliki nilai skewness <0.9. Selanjutnya menentukan kondisi batas ( boundary layer ) yaitu nilai batas metanol yang dapat dilihat pada Tabel 1. Langkah selanjutnya visualisasi distribusi fluida  dengan  iterasi  tertentu  sesuai  target  yang diinginkan dengan memasukkan data inputan yang dibutuhkan.
Simulasi kavitasi yang dipilih yaitu menggunakan model Schnerr dan Sauer yang merupakan model default . Model ini dapat digunakan pada model multiphase mixture . Metode CFD yang digunakan melibatkan persamaan berikut ini (ANSYS 2013):
1. Persamaan transport uap Dengan pendekatan pemodelan kavitasi multi fase, model kavitasi dua fase dasar terdiri dari penggunaan persamaan aliran viskos standar yang mengatur transportasi campuran ( mixture model ) dan model turbulensi konvensional (model ). Dalam kavitasi, perpindahan massa uap-cair (evaporasi dan kondensasi) diatur oleh persamaan transpor uap berikut ini :
(2)
Pada persamaan 2, v adalah fase uap, α v adalah fraksi volume uap, ρ v adalah densitas uap (kg/m 3 ), adalah kecepatan fase uap (m/s), dan R e ‒ R c adalah sumber perpindahan massa.
2. Persamaan dinamika gelembung Persamaan dinamika gelembung diturunkan dari persamaan umum Rayleigh-Plesset dimana cairan yang mengalir dengan slip kecepatan antara fluida dan gelembung yaitu nol. Persamaan tersebut disederhanakan dengan mengabaikan suku orde dua dan gaya tegangan permukaan sehingga persamaannya menjadi sebagai berikut :
(3)
Pada persamaan 3,   adalah radius gelembung (m), ρ l adalah densitas cairan (kg/m 3 ), P b adalah tekanan permukaan gelembung (N/m 2 ), dan P adalah tekanan local far-field (N/m 2 ) .
3. Model Schnerr dan Sauer
Schnerr dan Sauer menggunakan persamaan berikut untuk menghubungkan fraksi volume uap dengan jumlah gelembung per volume cairan :
(4)
Pada persamaan 4, α v adalah fraksi volume uap, adalah radius gelembung (m), dan n b adalah densitas bubble number (m -3 ).
Model kavitasi yang dikembangkan Schnerr dan Sauer dijabarkan pada persamaan berikut ini :
Ketika P v ≥ P
(5)
Ketika P v ≤ P (6)
Di mana
(7)
Pada persamaan 5, 6 dan 7, R e ‒ R c adalah sumber perpindahan massa, ρ v adalah densitas uap (kg/ m 3 ), ρ l adalah densitas cairan (kg/m 3 ), α v adalah fraksi volume uap, ρ adalah densitas campuran (kg/m 3 ), P adalah tekanan local  far-field (N/m 2 ) , P v adalah tekanan uap saturasi (N/m 2 ),   adalah radius gelembung (m), dan n adalah densitas bubble number (m -3 ).
Simulasi CFD orifice dalam pipa horizontal dilakukan dengan pemodelan 3D untuk mengamati pola aliran fluida akibat pemasangan pelat orifice . Analisis parameter kecepatan, tekanan, energi kinetik turbulen dan fraksi volume uap dilakukan pada bidang 2D yang dipotong sepanjang sumbu geometri. Meshing yang digunakan dalam model 3D υ orifice yaitu polyhedral . Meshing pada bagian lubang orifice lebih halus dibandingkan dengan area inlet dan outlet yang tidak mengalami gradasi tekanan. Pendekatan pemodelan kavitasi menggunakan multiphase mixture model pada kondisi steady dan mengabaikan kecepatan slip dekat dinding pipa. Fasa cair dan uap dianggap tidak dapat dimampatkan. Model turbulensi menggunakan realizable  k-ε . Pada penentuan kondisi batas,
Bahan Berat molekul Densitas Kapasitas panas Konduktivitas Viskositas (kg/kmol) (kg/m 3 ) (J/kg.K) (W/m.K) (kg/m.s) Metanol 32.03 785 2534 0.20 5.5x10 -4
Tabel 1. Karakteristik bahan.
Sumber: Nitamiwati (2018)
tekanan absolut inlet yaitu 1,5x10 5 N/m 2 ; 2x10 5 N/ m 2 ; 2,5x10 5 N/m 2 dan 3x10 5 N/m 2 pada masing- masing orifice dan tekanan outlet diset pada kondisi atmosferik. Metode solving untuk pressure velocity coupling menggunakan skema coupled . Diskritisasi tekanan menggunakan PRESTO!, diskritisasi fraksi volume menggunakan modified  HRIC , diskritisasi momentum, energi kinetik turbulensi dan turbulent dissipation rate menggunakan QUICK.
Hasil dan Pembahasan Rancangan Orifice Reaktor Kavitasi Hidrodinamik Spesifikasi  pelat orifice yang digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada tabel 2. Terdiri dari 4 (empat) pelat orifice dengan jumlah lubang ( n 0 ) dan diameter lubang ( d 0 ) yang berbeda, sementara tebal pelat  orifice  ( L 0 )  sama  yaitu  2,9  mm.  Konfigurasi lubang orifice dapat dilihat pada gambar 2.
Simulasi CFD Orifice Tahap awal sebelum melakukan simulasi CFD  yaitu  pembuatan  geometri  fluida  yang  akan dianalisis.  Geometri  fluida  dalam  pipa  melewati orifice dibuat dalam model 3D untuk mengetahui lebih jelas pola aliran yang terjadi. Model 3D dibuat menggunakan software Catia . Gambar 3 menggambarkan geometri 3D fluida untuk simulasi
CFD dengan panjang total 200 mm, jarak inlet ke pusat orifice 50 mm dan jarak pusat orifice ke outlet 150 mm. Analisis dilakukan pada bidang 2D sepanjang sumbu z dengan center orifice di koordinat 0 mm.
Software ANSYS Fluent melakukan impor geometri yang dibuat pada software Catia. Tahap selanjutnya meshing menggunakan mesh jenis polyhedral . Mesh jenis polyhedral dipilih dengan alasan agar iterasi berjalan lebih cepat dengan akurasi hasil simulasi yang tinggi. Kualitas mesh mempengaruhi ketepatan hasil simulasi, oleh karena itu perlu dilakukan pengecekan yaitu dengan melihat nilai skewness (<0.9).
Kondisi  batas  pada  pemodelan  fluida  meliputi inlet , outlet dan wall . Pada inlet tiap-tiap model diberi tekanan absolut 1,5x10 5 N/m 2 ; 2x10 5 N/m 2 ; 2,5x10 5 N/m 2 dan 3x10 5 N/m 2 , sedangkan pada outlet dikondisikan bertekanan atmosferik. Fluida yang digunakan yaitu metanol pada kondisi suhu ruang (20°C).
Analisis Fluida pada Orifice Analisis yang dilakukan pada orifice A, B, C dan D meliputi beberapa parameter untuk memperoleh desain orifice yang optimal dalam menghasilkan kavitasi namun dengan kondisi tekanan inlet seminimal mungkin. Hasil simulasi masing-masing orifice dapat dilihat pada tabel 3. Dari tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa pada tekanan 3x10 5 N/ m 2 mengalami peningkatan kecepatan, fraksi volume uap dan energi kinetik turbulen, sedangkan pada suhu 20°C tekanan dapat mencapai tekanan uap metanol yaitu 12266 N/m 2 (NCBI 2022) yang Gambar 2. Konfigurasi lubang orifice.
Deskripsi
Pelat A B C D d 0 (mm) 2 1.5 1 0.5 L 0 (mm) 2.9  2.9 2.9 2.9 α (mm -1 ) 2  3 4 8
L 0 /d 0 1.45  1.93 2.90 5.80 n 0 2  4  9 37
Tabel 2. Spesifikasi pelat orifice.
Heryana, et al.
mengindikasikan terjadinya kavitasi. Kavitasi yang optimum juga dapat ditentukan dengan nilai C v < 1, sebagaimana dapat dilihat pada tabel 4. Bilangan kavitasi terkecil tiap-tiap orifice terjadi pada tekanan 3x10 5 N/m 2 . Berdasarkan hasil simulasi tersebut maka yang akan dibahas lebih lanjut yaitu kondisi orifice dengan tekanan inlet 3x10 5 N/m 2 .
Kecepatan. Parameter  kecepatan  fluida merupakan faktor penting dalam pembentukan gelembung kavitasi. Pada area kecepatan tinggi ( downstream )  terbentuk  tekanan  fluida  yang lebih rendah dari tekanan uapnya, hal inilah yang mengakibatkan terjadinya kavitasi. Gambar 4 menunjukkan perbandingan kontur kecepatan yang terjadi pada orifice A, B, C dan D pada tekanan inlet 3x10 5 N/m 2 . Berdasarkan warna yang terbentuk, kecepatan pada orifice D lebih rendah dibandingkan orifice lainnya. Gambar 5 menunjukkan grafik kecepatan pada orifice A, B, C dan D mulai dari inlet di posisi 0.02 m, center orifice di posisi 0 m sampai outlet di posisi
-0.1 m. Pada grafik ini terlihat jelas bahwa sebaran kecepatan  fluida  pada orifice D lebih rendah dibandingkan dengan orifice lainnya, hal ini sesuai dengan kontur kecepatan yang terbentuk pada Gambar 4.
Tekanan. Parameter tekanan dapat dijadikan acuan dalam analisis terbentuknya gelembung kavitasi. Indikasi terbentuknya gelembung kavitasi yaitu pada area downstream tekanan  fluida lebih kecil dibandingkan area upstream , bahkan lebih kecil dari tekanan uapnya (ANSYS 2019). Gambar 6 menunjukkan kontur tekanan orifice A, B, C dan D pada kondisi tekanan inlet 3x10 5 N/m 2 .
Berdasarkan gambar tersebut, tekanan lebih rendah
Parameter Orifice
Tekanan (N/m 2 )
1.5 x 10 5
2 x 10 5 2.5 x 10 5
3 x 10 5 v maks (m/s) A 12.73 18.10 22.04 28.59 B 12.49 17.88 22.12 28.60 C 12.69 18.11 25.94 28.69 D 12.17 17.40 21.06 25.30 P min (N/m 2 ) A  40911.9 19638.1 12266.0 12266.0 B  32658.7 18548.9 12266.0 12266.0 C 25963.3 15706.2 12266.0 12266.0 D  34383.3 17424.7 12266.0 12266.0 Fraksi volume uap maks A 8.40E-28 0.14 0.97 0.99 B 0.00 0.36 0.94 0.95 C 0.00 0.76 0.97 0.98 D 0.00 0.001 0.38 0.78 k maks (m 2 /s 2 ) A 1.77 3.63 5.48 7.46 B 1.57 3.13 4.72 15.3 C 2.77 4.53 7.51 12.75 D 2.02 3.75 4.78
6.49
Tabel 3. Hasil simulasi orifice A, B, C dan D.
Tekanan Bilangan kavitasi ( C v ) (N/m 2 ) Orifice A Orifice B Orifice C Orifice D 1.5 x 10 5 1.40 1.45 1.41 1.53 2 x 10 5 0.69 0.71 0.69 0.75 2.5 x 10 5 0.47 0.46 0.34 0.51 3 x 10 5 0.28 0.28 0.28 0.35
Tabel 4. Bilangan kavitasi orifice A, B, C dan D.
Gambar 4. Kontur kecepatan orifice A, B, C dan D. Gambar 5. Grafik kecepatan pada orifice A, B, C dan D.
terbentuk pada orifice A, B dan C bila dibandingkan dengan orifice D. Hal tersebut mengindikasikan terbentuknya gelembung uap pada orifice D lebih rendah bila dibandingkan orifice lainnya. Gambar  7  menunjukkan  grafik  tekanan  pada orifice A, B, C dan D mulai dari inlet di posisi 0.03 m, center orifice di posisi 0 m sampai outlet di posisi -0.03 m. Tekanan inlet 3x10 5 N/m 2 mengalami penurunan drastis sampai 12.266x10 3 N/m 2 saat melewati lubang orifice , namun pada orifice D penurunan hanya terjadi pada mulut orifice selanjutnya mengalami kenaikan kembali sedikit di atas tekanan atmosferik. Pada area tersebut terjadi hambatan yang mengakibatkan tidak maksimalnya pembentukan gelembung uap.
Energi kinetik turbulen. Parameter energi kinetik turbulen dapat menggambarkan pusaran arus pada aliran turbulen dan berkaitan dengan terjadinya fluktuasi  tekanan  dan  kecepatan  serta  transfer masa pada area downstream . Hal ini berkontribusi terhadap kavitasi (ANSYS 2019). Gambar 8 menunjukkan perbandingan kontur energi kinetik turbulen yang terjadi pada orifice A, B, C dan D pada tekanan inlet 3x10 5 N/m 2 . Berdasarkan warna yang terbentuk, energi kinetik turbulen pada orifice D lebih rendah dibandingkan orifice lainnya. Hal tersebut berkaitan dengan terjadinya hambatan
yang mengakibatkan tidak optimalnya kecepatan dan tekanan sebagaimana penjelasan pada parameter kecepatan dan tekanan.
Gambar  9  menunjukkan  grafik  energi  kinetik turbulen pada orifice A, B, C dan D mulai dari inlet di posisi 0.005 m, center orifice di posisi 0 m sampai outlet di posisi -0.08 m. Pada grafik ini terlihat bahwa sebaran energi kinetik turbulen pada orifice D lebih rendah dibandingkan dengan orifice lainnya, hal ini sesuai dengan kontur energi kinetik turbulen yang terbentuk pada Gambar 8. Nilai tertinggi terjadi pada orifice B dan C di area outlet . Sedangkan setelah melewati outlet , sebaran energi kinetik turbulen tertinggi terjadi pada orifice A.
Fraksi volume uap. Energi kinetik turbulen tinggi di area dekat leher orifice seperti pada Gambar 8 dipadukan dengan fraksi volume uap tertinggi seperti pada Gambar 10 menunjukkan kebenaran prediksi dari laju perubahan fasa yang tinggi (ANSYS 2019). Uap kemudian dialirkan ke area downstream oleh aliran utama. Gambar 10 menunjukkan kontur fraksi volume uap orifice A, B, C dan D pada kondisi tekanan inlet 3x10 5 N/m 2 . Berdasarkan warna yang terbentuk, fraksi volume uap pada orifice D lebih rendah dibandingkan orifice lainnya.
Gambar 6. Kontur tekanan orifice A, B, C dan D.
Heryana, et al.
Gambar  11  menunjukkan  grafik  fraksi  volume uap pada orifice A, B, C dan D mulai dari inlet di posisi 0.003 m, center orifice di posisi 0 m sampai outlet di  posisi  -0.002  m.  Pada  grafik  ini  terlihat bahwa sebaran fraksi volume uap pada orifice D lebih rendah dibandingkan dengan orifice lainnya, hal ini sesuai dengan kontur fraksi volume uap yang terbentuk pada Gambar 10. Nilai tertinggi terjadi pada orifice A, urutan kedua orifice C dan urutan ketiga orifice B. Sedangkan berdasarkan Gambar 12 yang menunjukkan histogram fraksi volume uap, jika dibandingkan antara orifice A dan C maka frekuensi tertinggi terjadi pada orifice C yang mengindikasikan pembentukan gelembung uap lebih banyak.
Berdasarkan hasil simulasi CFD pada orifice A, B, C dan D, parameter kecepatan, tekanan, energi kinetik turbulen dan fraksi volume uap optimum terjadi pada orifice A dan C pada tekanan inlet 3x10 5 N/m 2 .  Namun  berdasarkan  grafik  histogram fraksi volume uap, orifice C memiliki frekuensi lebih tinggi dibandingkan orifice A yang mengindikasikan terbentuknya gelembung kavitasi lebih banyak. Sehingga orifice yang dipilih untuk reaktor kavitasi hidrodinamik yaitu orifice C dengan diameter lubang 1 mm dan jumlah lubang sebanyak 9 (sembilan) buah. Adapun pentingnya gelembung kavitasi yang dihasilkan optimum yaitu dapat menghasilkan turbulensi dan sirkulasi mikro cairan pada saat hancur yang meningkatkan laju perpindahan
massa, momentum dan panas sehingga dapat meningkatkan laju reaksi.

## Pabrikasi dan Validasi
Orifice O rifice yang dipilih berdasarkan hasil simulasi CFD untuk dilakukan pabrikasi yaitu orifice C (9 buah lubang dengan diameter 1 mm). Sebagai bahan pembanding dalam melakukan validasi maka dilakukan pabrikasi pada orifice D (37 lubang dengan diameter 0.5 mm). Alasan pemilihan orifice D sebagai bahan pembanding karena berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan Bargole et al. (2019) yaitu dengan meningkatkan keliling lubang atau jumlah lubang dengan ukuran yang lebih kecil maka akan menghasilkan lebih banyak gelembung dan meningkatkan hasil kavitasi.
Validasi orifice meliputi parameter tekanan dan kecepatan dengan membandingkan hasil simulasi CFD dan eksperimen. Sebagaimana dijelaskan sebelumnya  bahwa  fluida  yang  digunakan  dalam simulasi yaitu metanol, sehingga dalam eksperimen pun menggunakan metanol.
Validasi tekanan. Tekanan upstream dan downstream hasil simulasi dibandingkan dengan hasil eksperimen untuk mengetahui keberhasilan simulasi CFD yang telah dilakukan. Gambar 13 menunjukkan tekanan upstream dan downstream hasil simulasi dan eksperimen. Pada tekanan upstream diatur sesuai simulasi CFD yaitu 1,5x10 5
B, C dan D. Gambar 10 Kontur fraksi volume uap pada orifice A, B, C dan D Gambar 9 Grafik energi kinetik turbulen pada orifice A, B, C dan D..
Gambar 8 Kontur energi kinetik turbulen pada orifice A, B, C dan D.
N/m 2 ; 2x10 5 N/m 2 ; 2,5x10 5 N/m 2 dan 3x10 5 N/m 2 . Hasilnya menunjukkan bahwa tekanan downstream pada posisi 0,035 m dari center pelat orifice tidak menunjukkan penyimpangan yang berarti baik pada orifice C maupun orifice D.
Validasi kecepatan. Parameter kecepatan hasil simulasi CFD dan eksperimen dibandingkan untuk mengetahui keberhasilan simulasi CFD. Hal ini dilakukan agar data pembanding lebih banyak lagi selain yang dilakukan pada parameter tekanan sehingga keakuratannya lebih baik. Gambar 14 menunjukkan kecepatan downstream hasil simulasi dan eksperimen dimana tekanan upstream yaitu 1.5x10 5 N/m 2 ; 2x10 5 N/m 2 ; 2.5x10 5 N/m 2 dan 3x10 5 N/m 2 . Hasilnya menunjukkan bahwa kecepatan downstream pada posisi 0.12 m dari center pelat
orifice C dan D yang diukur menggunakan flowmeter tidak menunjukkan penyimpangan yang berarti.

## Simpulan
Simulasi komputer yang dilakukan terhadap orifice A (2 lubang dengan diameter 2 mm), B (4 lubang dengan diameter 1.5 mm), C (9 lubang dengan diameter 1 mm) dan D (37 lubang dengan diameter 0.5 mm) menggunakan model Schnerr dan Sauer menunjukkan bahwa orifice C merupakan yang optimal menghasilkan kavitasi pada kondisi tekanan absolut inlet 3x10 5 N/m 2 dengan pengunaan fluida metanol. Hal tersebut berdasarkan parameter yang diteliti yaitu kecepatan, tekanan, energi kinetik turbulen dan fraksi volume uap. Pada tekanan absolut inlet 3x10 5 N/m 2 diperoleh kecepatan maksimum 28.69 m/s, tekanan minimum 12266 N/ m 2 , fraksi volume uap maksimum 0.98 dan energi kinetik turbulen maksimum 12.75 m 2 /s 2 . Hasil simulasi tersebut dibandingkan dengan eksperimen yang dilakukan pada reaktor kavitasi hidrodinamik menggunakan orifice C dan D. Pengukuran yang dilakukan terhadap parameter kecepatan dan tekanan menunjukkan tidak terjadi penyimpangan yang signifikan antara hasil simulasi komputer dan eksperimen. Berkaitan dengan produksi biodiesel, berdasarkan kavitasi optimal yang diperoleh maka rendemen dan kadar metil ester orifice C berpotensi lebih tinggi dibandingkan orifice lainnya.
Gambar 14. Perbandingan kecepatan downstream hasil simulasi dan eksperimen pada orifice C (a) dan orifice D (b).
Gambar 12. Histogram fraksi volume uap pada orifice A, B, C dan D.
Gambar 13. Perbandingan tekanan downstream hasil simulasi dan eksperimen pada orifice C (a) dan orifice D (b).
Heryana, et al.

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih kepada BRIN selaku pemberi beasiswa SAINTEK. Terima kasih juga kepada Laboratorium Teknologi Termodinamika, Motor, dan Propulsi (Sistem Termal dan Refrigerasi) BRIN yang telah memberi fasilitas software , serta Kantor Balai Teknologi Bahan Bakar dan Rekayasa Disain- BRIN yang telah memberi fasilitas untuk melakukan pengujian.

## Daftar Pustaka
[Permen ESDM] Peraturan Menteri Energi dan Sumber Daya Mineral. 2015. Permen ESDM No. 12 tentang Penyediaan, Pemanfaatan, dan Tata Niaga Bahan Bakar Nabati (Biofuel) sebagai Bahan Bakar Lain. Jakarta (ID): Kementerian ESDM.
Alamsyah, R. 2010. Studi Proses Mekanisme Pengadukan dengan Metode Static-Mixer untuk  Meningkatkan  Efisiensi  Transesterifikasi Minyak Sawit Menjadi Biodiesel [disertasi]. Bogor(ID):Institut Pertanian Bogor. ANSYS. 2013. ANSYS Fluent Theory Guide, Release 15.0 . Canonsburg (US): Ansys, Inc. ANSYS. 2019. ANSYS Fluent Tutorial Guide, Release 2019 R1 . Canonsburg (US): Ansys, Inc. Bargole, S., S. George, V.K. Saharan. 2019.
Improved  rate  of  transesterification  reaction in biodiesel synthesis using hydrodynamic cavitating devices of high throat perimeter to flow area ratios. Chem Eng Process - Process Intensif . 139:1–13. doi:10.1016/J.CEP.2019.03.012. Ebrahimi, B., G. He, Y. Tang, M. Franchek, D. Liu, J. Pickett, F. Springett, D. Franklin. 2017. Characterization of high-pressure cavitating flow through a thick orifice plate in a pipe of constant cross section. Int J Therm Sci . 114:229–240. doi:10.1016/J.IJTHERMALSCI.2017.01.001. Ferrarese, G., G. Messa, M. Rossi, S. Malavasi. 2015. New method for predicting the incipient cavitation index by means of single-phase computational fluid dynamics model. Adv Mech Eng . 7:1–11. doi:10.1177/1687814015575974. Joelianingsih, H. Maeda, S. Hagiwara, H. Nabetani, Y. Sagara, T.H. Soerawidjaya, A.H. Tambunan, K. Abdullah. 2008. Biodiesel fuels from palm oil  via  the  non-catalytic  transesterification  in  a bubble column reactor at atmospheric pressure: A kinetic study. Renew Energy . 33(7):1629– 1636. doi:10.1016/J.RENENE.2007.08.011.
Kolhe, N.S., A.R. Gupta, V.K. Rathod. 2017.
Production and purification of biodiesel produced from used frying oil using hydrodynamic cavitation. Resour Technol . 3(2):198–203. doi:https://doi.org/10.1016/j.reffit.2017.04.008.
Kuldeep, and V.K. Saharan. 2016. Computational study  of  different  venturi  and  orifice  type hydrodynamic cavitating devices. J Hydrodyn Ser B . 28(2):293–305. doi:10.1016/S1001- 6058(16)60631-5.
Li, H., F. Kelecy, A. Egelja-Maruszewski, S. Vasquez. 2008. Advanced Computational Modeling of Steady and Unsteady Cavitating Flows. ASME
Int Mech Eng Congr Expo Proc . 10:413–423. doi:10.1115/IMECE2008-67450. Moholkar, V.S., and A.B. Pandit. 2001. Modeling of  hydrodynamic  cavitation  reactors:  a  unified approach. Chem Eng Sci . 56(21–22):6295– 6302. doi:10.1016/S0009-2509(01)00253-6. Moholkar, V.S., P.S. Kumar, A.B. Pandit. 1999.
Hydrodynamic cavitation for sonochemical effects. Ultrason Sonochem . 6(1–2):53–65. doi:10.1016/S1350-4177(98)00030-3.
NCBI. 2022. PubChem Compound Summary for CID 887, Methanol. [diakses 2022 Jan 19]. https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/
Methanol.
Nitamiwati, N.P.D., A.H. Tambunan, L.P.E. Nugroho. 2018. Simulasi pencampuran reaktan untuk produksi biodiesel pada reaktor berpengaduk statik. J Tek Per . 28(3):252–261. Panggabean, S. 2011. Analisis Kinetika Reaksi Transesterifikasi  Pada  Produksi  Biodiesel Secara Katalitik dengan Static Mixing Reactor [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Rajoriya, S., S. Bargole, V.K. Saharan. 2016. Degradation of a cationic dye (Rhodamine 6G) using hydrodynamic cavitation coupled with other oxidative agents: Reaction mechanism and pathway. Ultrason Sonochem . 34:183–194. doi:10.1016/j.ultsonch.2016.05.028. Shah, Y.T., A.B. Pandit, V.S. Moholkar. 1999.
Cavitation Reaction Engineering . New York (US): Springer Science+Business Media. Simpson, A., and V.V. Ranade. 2018. Modelling of  hydrodynamic  cavitation  with  orifice: Influence  of  different  orifice  designs. Chem Eng Res Des . 136:698–711. doi:10.1016/J. CHERD.2018.06.014.
Sivasamy, A., K.Y. Cheah, P. Fornasiero, F.
Kemausuor,  S.  Zinoviev,  S.  Miertus.  2009. Catalytic applications in the production of biodiesel from vegetable oils. ChemSusChem . 2(4):278–300. doi:10.1002/cssc.200800253.
Tabatabaei, M., M. Aghbashlo, M. Dehhaghi, H.K.S. Panahi, A. Mollahosseini, M. Hosseini, M.M.  Soufiyan.  2019.  Reactor  technologies for biodiesel production and processing: A review. Prog Energy Combust Sci . 74:239–303. doi:10.1016/j.pecs.2019.06.001.
Thompson, J.C., and B.B. He. 2007. Biodiesel production using static mixers. Trans ASABE . 50(1):161–165.
Tuakia, F. 2008. Dasar-Dasar CFD Menggunakan Fluent . Bandung (ID): Bandung Informatika.