Vol. 15. No. 01, Januari 2024: 78-82 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Desain Sistem Kontrol Level Deaerator Menggunakan Kontrol Cascade dan Logika Fuzzy di Pembangkit Listrik Tenaga Uap Muara Karang
Muhamad Husen Ramadhan*, Julpri Andika
Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta husenramadhan47@gmail.com
Abstrak—  Deaerator  storage  tank  merupakan  salah  satu komponen yang terdapat pada Pusat Listrik Tenaga Uap atau bisa disingkat  PLTU.  Deaerator  merupakan  bagian  dari    sistem  air pengisi  boiler.  Dearator  memiliki  fungsi  utama  untuk menghilangkan gas (terutama okisgen) sebelum memasuki boiler agar  peralatan  pembangkit  terutama  tube  –  tube  pada  boiler terhidar  dari  korosi.  Sistem  kerja  deaerator  bekerja  secara kontinyu,  sehigga  level  air  deaerator  harus  tetap  dijaga  untuk dapat memenuhi kebutuhan boiler. Perlu diterapkan pengendalian level air deaerator dan kestabilan sistem deaerator menggunakan  metode  fuzzy  control.  Hasil  penelitian  dengan menggunakan  fuzzy  logic  control  menunjukan  respon  dapat mencapai nialai set point dan dapat menjaga kestabilan. Dengan nilai parameter sebagai berikut settling time  (ts) sebesar 302.337 detik, rise time (tr) sebesar 145.907 detik, error steady state (ess) sebesar 0.4 % dan maximum overshoot sebesar 1.329%.
Kata Kunci—Air, Cascade, Control, Deaerator, Fuzzy,

## DOI: 10.22441/jte.2024.v15i1.012

## I. P ENDAHULUAN
Pada  PLTU  (Pusat  Listrik  Tenaga  Uap),  sistem  air  pengisi sangatlah penting untuk memasok kebutuhan air ke boiler. Pada umumnya  sistem  air  pengisi  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu sistem air pengisi tekanan rendah dan sistem air pengisi tekanan tinggi.  Aliran  sistem  air  pengisi  tekanan  rendah  mencakup rangkaian  dari  hotwell  hingga  deaerator,  sedangkan  aliran sistem  air  pengisi  tekanan  tinggi  mencakup  dari  deaerator hingga boiler drum [1].
Deaerator merupakan salah satu komponen pada sistem air pengisi PLTU yang berfungsi memisahkan  molekul – molekul oksigen dan gas – gas tak terkondensasi lainnya dari air pengisi (feed  water)  boiler.  Oksigen  perlu  dipisahkan  dari  air  pengisi karena  dapat  menimbulkan  korosi  jika  bereaksi  dengan  logam pada pipa boiler. Oksigen dan gas –gas tak terkondensasi lainnya dipisahkan  dari  air  dengan  bantuan  uap  tekanan  rendah  secara mekanik (kontak angsung  antara uap dan  air). Gas  – gas yang telah  terpisah  kemudian  bergerak  ke  bagian  atas  deaerator menuju  venting  dan  terbuang  ke  lingkungan,  sedangkan  air pengisi boiler  yang terkondensasi di tampung pada deaeraator [2].
Level air yang ada pada deaerator merupakan variabel yang sangat penting untuk dijaga kestabilannya. Jika level air terlalu tinggi  maka  proses  penghilangan  gas  –  gas  yang terlarut  tidak akan  maksimal  sehingga  masih  banyak  yang  tertinggal  dalam
air.  Jika  level  air  terlalu  rendah  maka  akan  mengganggu  kerja bahkan  dapat  merusak  komponen  lain  seperti  pompa  dan menghambat  laju  aliran  air  ke  boiler.  Sehingga  kinerja  sistem kontrol  level  pada  deaerator  sangat  penting  untuk  dijaga  agar fluktuasi level air dapat diminimalkan.
Pada PLTU Muara Karang sistem kontrol level air deaerator menggunakan desain PI control. Permasalahan yang terjadi saat ini  ialah  ketika  proses  naik  turun  beban  daya  listrik, pengontrolan  level  air  deaerator  terkadang  tidak  stabil  atau respon  dari  sistem  kontrol  tidak  responsive  mengikuti  proses naik turun beban atasehingga mengakibatkan level air deaerator berkurang  begitu  juga  dengan  suplai  air  menuju  boiler. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui Perancangan Sistem Pengendalian  Level  Deaerator  Berbasis Fuzzy  Logic Dan Cascade Control Pada PLTU Muara Karang.
II. P ENELITIAN T ERKAIT Penelitian terkait sebelumnya yaitu [3] tentang pengendalian  pada plant level  air    yang  terdistribusi  pada  2 tangki dengan menggunakan 2 metode pengontrolan PI-D dan kontrol fuzzy. Kontrol PI-D ditempatkan pada  unit pengendali lokal  (LCU)  sedangkan  kontrol fuzzy sebagai  unit  pengendali utama (MCU). Pada peneliti lain [4] tentang pembutan sistem untuk  mengendalikan  level  ketinggian  air  menggunakan pengontrol fuzzy. Pengontrolan fuzzy didapat  dari  tahapan fuzzifikasi,  defuzzifikasi dan  rule.  Dari  semua  tahapan  yang dilakukan,  performa  terbaik  terjadi  pada  pengujian  respon bukaan  valve  2x  pengurangan  dengan  jangkaun fuzzifikasi 8000-24000.  Berikutnya  [5]  Hasil  respon  dinamik  dari perancangan  pengendalian  menggunakan  metode fuzzy  logic dengan nilai error steady state = 4,66%, delay time = 25,66 s, rise time = 109,02 s dan settling time = 111,08 s. Berikutnya [6] Hasil dari simulasi sistem kontrol untuk level dan tekanan pada deaertor yang  menggunakan  metode  ANFIS  dengan setpoint normal menunjukkan hasil overshoot maksimum yang sangat  kecil  yaitu  sebesar  0%,  nilai  IAE  sebesar  7,898  untuk tekanan  dan  157,7  untuk  level  dibandingkan  dengan pengontrolan  PI.  Berikutnya  [7]  sistem  mendapatkan karakteristik  sistem  sebagai  berikut  untuk  kontrol  yang menggunakan  FOPID  mendapatan  nilai settling  time 2.5  jam dan maximum overshoot sebesar 4.6% sedangkan untuk kontrol logika fuzzy nili maximum overshoot sebesar 0%.
M. H. Ramadhan et al., Desain Sistem Kontrol Level Deaerator Menggunakan Kontrol Cascade dan Logika Fuzzy…

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  dilaksanakan  pada  Pusat  Listrik  Tenaga  Uap (PLTU) unit 4-5 PT. Pembangkitan Jawa Bali Muara Karang. Dalam  penelitian  ini  nantinya  data  –  data  primer  maupun sekunder  yang  peneliti  peroleh  akan  diolah  dan  dianalisis kebenarannya  supaya  keakuratan  data  yang  digunakan  dapat terjamin.  Berikut  ini  merupakan  tahapan  metode  penelitian yang menggambarkan tahapan awal sampai akhir pelaksanaan penelitian :
Start Studi Literatur Pengolahan data Plant Dearator A A Pemodelan matematis Plant Deaerator Pengujian dan validasi Selesai Ya Tidak Pengambilan data Plant Deaerator Perncangan sistem kontrol logika Fuzzy Analisa data dan penyusunan laporan

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Pengambilan  data  dilakukan  melalui  parameter  yang terdapat      pada Distributed  Control  System (DCS)  dan  dari Piping  Instrument  Diagram (P&ID)  PT  Pembangkitan  Jawa Bali Muara Karang selama bulan  September – Oktober 2022. Data diolah untuk mendapatkan proses perancangan fuzzifikasi dari  hasil  pembacaan  level  transmitter  serta  pembuatan  rule base berdasarkan metode trial and error. Komponen yang dibuat model  matematis  yaitu deaerator,  actuator dan transmitter. Perancangan sistem kontrol logika fuzzy dilakukan denganmembuat fungsi keanggotaan dan pembuatan rule base. [8][9][10]  Tahapan  pengujian  dan  validasi  dikatakan  berhasil apabila  hasil  simulasi  menggunakan  logika fuzzy memiliki parameter kestabilan sistem seperti error steady state (< 5%), maximum  overshoot ( Mp )  kecil  dan settling  time ( ts )  yang beriksar  pada  ±2%  dibandingkan  dengan  kontrol  PI.  Data dianalisis  menggunakan  kontrol  logika fuzzy dengan  melihat parameter error  steady  state ( Ess ) ,  maximum  overshoot ( Mp ) dan setling time ( ts ).
Perancangan  Logika Fuzzy [11]  melalui  beberapa  tahap diantaranya :
1. Fuzzifikasi, adalah memetakan nilai input ke dalam variable linguistic fuzzy yang merupakan derajat keanggotaan logika
fuzzy .  Perancangan fuzzifikasi untuk input  error dan delta error didapatkan dari hasil pembacaan level transmitter .
2. Basic  pengetahuan  berisi  data-data  dalam  himpunan masukan  dan  keluaran  dari plant serta  aturan  yang digunakan dalam logika fuzzy untuk pengendalian proses.
3. Rule  Base ,  merupakan  tahap  dalam  pengambil  keputusan sesuai  dengan  nilai  dari fuzzifikasi dalam  bentuk  sebuah aturan yang digunakan untuk mengontrol sebuah plant .
4. Defuzzifikasi merupakan  kebalikan  dari fuzzifikasi yang mentransformasikan  himpunan fuzzy menjadi  himpunan yang  tegas  berdasarkan  aturan  dan  keputusan  yang  telah ditentukan.  Perancangan defuzifikasi didapatkan  dari batasan hasil keluaran arus kontroler (4-20mA).
Berikut  blok  diagram  pengendalian  logika fuzzy ada software MatLab :
Gambar 2. Blok diagram fuzzy logic pengendalian level deaerator

## IV. H ASIL DAN A NALISA
Pada proses simulasi dilakukan rangkaian pengujian dengan metode open loop dan close loop terhadap plant deaerator. [12] Pengujian open  loop bertujuan  untuk  mengetahui  kondisi real respon sistem dari plant tanpa menggunakan kontrol. Sedangkan pengujian close loop bertujuan untuk mengetahui respon sistem dengan menggunakan fuzzy logic control, uji tracking setpoint dan  perbandingan  dengan  PI  kontrol.  Setelah  dilakukan beberapa pengujian kemudian dianalisa berdasarkan parameter kestabilan  respon  sistem sehingga  dapat  mengetahui  sifat-sifat performansi  kontrol  yang  digunakan  antara fuzzy  logic dan  PI kontrol.  Rangkaian  pengujian  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut :

## A. Simulasi Pengujian Open Loop
Signal step yang diberikan bernilai 1.8 dalam satuan meter (m) ,dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 1. Parameter Respon Sistem Open Loop
Parameter Nilai Time Constant 200.097 S Rise Time 401.936 S Settling Time 1096.884 S Ma Overshoot 0.501% Error Steday State 0
Gambar 3. Rangkaian Pengujian Open Loop
M. H. Ramadhan et al., Desain Sistem Kontrol Level Deaerator Menggunakan Kontrol Cascade dan Logika Fuzzy…
Berikut respon sistem yang terbentuk dari hasil parameter Tabel 1 :
Gambar 4. Respon Sisteximumm Open Loop Deaerator
Dari  hasil  pengujian open loop tanpa  menggunakan  sistem kontrol  dapat  disimpulkan  bahwa  respon  sistem  sangat  lambat untuk mencapai nilai steady state dengan parameter settling time sebesar 1096.884 detik, meskipun error steady state bernilai nol. Dikarenakan proses pengendalian level deaertor ini membutuhkan  respon  yang  lebih  cepat  maka  diperlukan penerapan fuzzy  logic untuk  meningkatkan  kecepatan  respon dari sistem.

## B. Simulasi Pengujian Fuzzy Logic Control
Gambar 5. Rangkaian Fuzzy Logic Control
Pengujian  menggunakan  metode fuzzy  logic  control dirancang  untuk  melakukan  pengendalian level pada deaertor . Rangkaian  pengujian  menggunakan  persamaan  fungsi  alih sistem  yang  dirangkai  menjadi  sistem  kendali closed  loop dengan  menggunakan software MatLab.  Pengujian  ini  untuk mengetahui  parameter  respon  sistem  dari fuzzy  logic  control yang  sudah  dibuat.  Dalam  pengujian plant  deaerator diberi masukan  berupa signal step sebagai  nilai set  point sebesar  1.8 m, kemudian dilakukan simulasi dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 2. Parameter Respon Sistem Fuzzy Logic Control
Parameter Nilai Time Constant 129.990 S SteadyRise Time 145.734 S Settling Time 302.337 S Maximum Overshoot 1.329 % Error Steday State 0.4 %
Berikut  respon  sistem  yang  terbentuk  dari  hasil  parameter Tabel 2 :
Gambar 6. Respon Sistem Fuzzy Logic Control Berdasarkan pengujian yang dilakuan pada plant deaerator dengan  menggunakan fuzzy  logic  control, respon  sistem  yang dihasilkan  dapat  dilihat  dari  parameter  respon  sistem  seperti settling  time  (t s ) sebesar  302.337  detik, rise  time  (t r ) sebesar 145.907  detik  dan error  steady  state  (ess) sebesar  0.4  %. Berdasarkan  parameter  respon  yang  dihasilkan  bahwa  respon sistem dapat menuju nilai set point yang ditetapkan dan menjaga agar tetap stabil.

## C. Uji Tracking Set Point Fuzzy Logic Control
Pada  pengujian tracking ini  nilai set  point  level yang diberikan  pada plant  deaerator dibuat  berbeda-beda.  Nilai set point yang diberikan sebesar 1.8 meter, 2 meter dan 1.7 meter. Pemberian  nilai set  point yang  berbeda-beda  bertujuan  untuk mengetahui  respon  sistem  dan  kestabilan  ketika  terjadi perubahan  nilai set  point, kemudian  dilakukan  simulasi pengujian tracking set point dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 3. Parameter Uji Tracking Fuzzy Logic Control Parameter Nilai Output Level Set [ 1.8 2 1.7 ] meter Sample time 1000 detik
Berikut respon sistem yang terbentuk dari nilai pada tabel 3 :
Gambar 7. Respon Uji Tracking Fuzzy Logic Control
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian tracking  set  point dapat dilihat pada Gambar 7. menunjukan bawha respon sistem dapat mengikuti perubahan set point yang terjadi dengan tetap dapat mencapai  nilai set  point dan  tetap  dapat  menjaga  kestabilan. Parameter respon ketika terjadi kenaikan nilai set point memiliki nilai settling time (t s ) sebesar 312.179 detik, rise time (t r ) sebesar 166.181  detik  dan error  steady  state  (ess) sebesar  0.4  %.
M. H. Ramadhan et al., Desain Sistem Kontrol Level Deaerator Menggunakan Kontrol Cascade dan Logika Fuzzy…
Sedangkan  ketika  terjadi  penurunan  nilai set  point, parameter respon memiliki nilai settling time (t s ) sebesar 332.02 detik, rise time  (t r ) sebesar  145.943  detik  dan error  steady  state  (ess) sebesar 0.2 %.

## D. Simulasi Pengujian PI Control

## Gambar 8. Rangkaian Pi Control
Pengujian menggunakan metode PI control dilakukan untuk mengetahui  parameter  respon  sistem  yang  dihasilkan  yang diamana  nantinya  sebagai  perbadingan  dengan fuzzy  logic control. Rangkaian  pengujian  menggunakan  persamaan  fungsi alih  sistem  yang  sama  dengan fuzzy  logic  control, hanya  saja untuk metode pengendaliannya yang dirubah menggunakan PI control. Dalam pengujian ini diberi masukan berupa signal step sebagai  nilai set  point sebesar  1.8  m,  kemudian  dilakukan simulasi dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 4. Parameter Respon Sistem PI Control
Parameter Nilai Time Constant 208.841 S Rise Time 187.385 S Settling Time 900.434 S Maximum Overshoot 17.05 % Error Steday State 2.1 %
Berikut  respon  sistem  yang  terbentuk  dari  hasil  parameter Tabel 4 :

## Gambar 9. Respon Sistem PI Control
Berdasarkan pengujian yang dilakuan pada plant deaerator dengan menggunakan PI control, respon sistem yang dihasilkan dapat  dilihat  dari  parameter  respon  sistem  seperti settling  time (t s ) sebesar  900.434  detik, rise  time  (t r ) sebesar  187.385  detik maximum overshoot (M p ) 17.05 % dan error steady state (ess) sebesar  2,1  %.  Berdasarkan  parameter  respon  yang  dihasilkan bahwa  respon  sistem  dapat  menuju  nilai set  point yang ditetapkan dan menjaga agar tetap stabil. Tetapi untuk kecepatan respon  sistem  yang  dihasilkan  tidak  lebih  baik  daripada menggunakan fuzzy logic control.

## E. Uji Tracking Set Point PI Control
Pada  pengujian tracking ini  nilai set  point  level yang diberikan  pada plant  deaerator dibuat  berbeda-beda.  Nilai set point yang diberikan sebesar 1.8 meter, 2 meter dan 1.7 meter. Pemberian  nilai set  point yang  berbeda-beda  bertujuan  untuk mengetahui  respon  sistem  dan  kestabilan  ketika  terjadi perubahan  nilai set  point, kemudian  dilakukan  simulasi pengujian tracking set point dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 4. Parameter Uji PI Control
Berikut respon sistem yang terbentuk dari nilai pada  Tabel 5:
Gambar 10. Respon Uji Tracking PI Control
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian tracking  set  point dapat dilihat pada Gambar 10. menunjukan bawha respon sistem dapat mengikuti perubahan set point yang terjadi dengan tetap dapat mencapai  nilai set  point dan  tetap  dapat  menjaga  kestabilan. Parameter respon ketika terjadi kenaikan nilai set point memiliki nilai settling time (t s ) sebesar 866.076 detik, rise time (t r ) sebesar 203.384  detik  dan error  steady  state  (ess) sebesar  1.5  %. Sedangkan  ketika  terjadi  penurunan  nilai set  point, parameter respon  memiliki  nilai settling  time  (t s ) sebesar  950.341  detik, rise  time  (t r ) sebesar  211.61  detik  dan error  steady  state  (ess) sebesar 1.1 %.

## F. Uji Perbandingan Fuzzy Logic dan PI Control
Pengujian  perbandingan  metode  pengontrolan  antara fuzzy logic  control dan  PI control dilakukan  untuk  mengetahui parameter  respon  sistem  yang  dihasilkan  yang  diamana parameter  respon  yang  dihasilkan  dapat  menjadi  acuan perbandingan.  Rangkaian  pengujian  menggunakan  persamaan fungsi alih sistem yang dirangkai menjadi sistem kendali closed loop dengan menggunakan software MatLab.
Gambar 11. Rangkaian Perbandingan
Parameter Nilai Output Level Set [ 1.8 2 1.7 ] meter Sample time 1500 detik
M. H. Ramadhan et al., Desain Sistem Kontrol Level Deaerator Menggunakan Kontrol Cascade dan Logika Fuzzy…
Dalam  pengujian  ini  diberi  masukan  berupa signal  step sebagai  nilai set  point sebesar  1.8  m,  kemudian  dilakukan simulasi dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 5. Perbandingan Parameter Respon Sistem Fuzzy
Logic dan PI Control Parameter Fuzzy PI Time Constant 129.990 S 208.841 S Rise Time 145.734 S 187.385 S Settling Time 302.337 S 900.434 S Maximum Overshoot 1.329 % 17.05 % Error Steday State 0.4 % 2.1 %
Berikut  respon  sistem  yang  terbentuk  dari  hasil  parameter Tabel 6 :
Gambar 12. Respon sistem perbandingan Fuzzy logic dan PI Control
Berdasarkan  dari  hasil  parameter  pengujian  perbandingan yang  terukur  terlihat  dari  semua  parameter  respon  kestabilan sistem  yang  dilakukan  terhadap plant  deaerator, pengendalian menggunakan  metode fuzzy  logic  control lebih  baik  secara kualitatif  dan  kuantitatif  dari  pada  sistem  pengendalian menggunakan meode PI control.

## V. K ESIMPULAN
Sistem kontrol baru berdasarkan hasil rancangan pemodelan sistem  menggunakan fuzzy  logic dan cascade  control dengan menggunakan 2 input berupa error dan delta  error , 1 output dan  9 rule  base .    pengendali  dengan  menggunakan  metode fuzzy logic control lebih responsif daripada PI control, dengan melihat  parameter  performansi  kestabilan  repson  sistem  yang diperoleh  yaitu rise  time (tr)  145.734  detik, settling  time (ts) 129.990  detik, maximum overshoot (Mp)  1.329  %  dan error steady  state (ess)  0.4%  untuk fuzzy  logic  control ,  sedangkan untuk PI control rise time (tr) 187.385 detik , settling time (ts) 900.434  detik,  maximum  overshoot  (Mp)  17.05  %  dan error steady state (ess) 2.1%. pengujian tracking set point pengendali fuzzy  logic  control lebih  baik  dalam  mengatasi  perubahan  set point  yang  terjadi  dibandingkan  dengan  PI  control.  Dengan nilai parameter performansi rise time (tr) 166.181 detik ketika kenaikan nilai set point dan rise time (tr) 145.943 detik ketika penurunan  nilai  set  point.  Sedangkan  PI control  parameter
performansi rise  time (tr)  203.384  detik  ketika  kenaikan  nilai set point dan rise time (tr) 211.61 detik ketika penurunan nilai set point.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  kami  sampaikan  kepada  LPPM Universitas Mercu Buana yang telah memberikan support dalam penelitian internal, tim riset yang telah memberikan waktu dan tenaganya  hingga  riset  ini  selesai.  Terima  kasih  juga  kami sampaikan  kepada  Program  Studi  Teknik  Elektro  Universitas Mercu Buana yang telah memberikan dukungannya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S.  Kusumadewi  and  H.  Purnomo.  “Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk mendukung keputusan,” Graha Ilmu , Yogyakarta, 2010.
[2] Black  and  Veatch  Internasional  Consulting  Engineers,  “Operating Instructions Volume 1 ,Muara Karang Steam Power Plant Unit 4 and 5,” Missouri, U.S.A, 1979.
[3] R. Parlindungan, S. Suyanto, F. Isdaryani, and R. V. Santoso, “Kendali PI-D  dan  Kontrol Fuzzy  pada  Plant  Level Air  Terdistribusi,” Elkomika , vol. 10, no. 2, pp. 350–350, Apr. 2022, doi: https://doi.org/10.26760/elkomika.v10i2.350 .
[4] F.  Kurniawan,  Y.  Z.  Maulana,  and  R.  F.  Christianti,  “Sistem  Kendali Level Ketinggian Air Berbasis Fuzzy Control Menggunakan Simulink,” Techne , vol. 21, no. 1, pp. 17–30, Apr. 2022, doi: https://doi.org/10.31358/techne.v21i1.287 .
[5] D. A. Insantama and B. Suprianto, “Rancang Bangun Kendali Level Air Otomatis  Pada  Tangki  Dengan  Servo  Valve  Berbasis  Fuzzy  Logic Controller Menggunakan Arduino,” Jurnal Teknik Elektro , vol. 8, no. 1, 2019, doi: https://doi.org/10.26740/jte.v8n1.p%p .
[6] S. Sumardi, M. A. Riyadi, and L. N. Aprivirly, “Adaptive Neuro-Fuzzy Inference  System  (ANFIS)  for  Controlling  Level  and  Pressure  on Deaerator,” Jurnal Ilmiah Bidang Ilmu Kerekayasaan , vol. 40, no. 2, pp. 77–77, Nov. 2019, doi: https://doi.org/10.14710/teknik.v39i3.22087 .
[7] Z.  Zuhri,  M.  Mardlijah,  and  D.  K.  Arif,  “Comparison  between  Fuzzy Logic  Controller  (FLC)  and  Fractional  Order  Proportional  Integral Derivative (FOPID)  Controller  on  Water Level  and  Steam  Temperature of  Steam Drum  Boiler,” IJCSAM  (International  Journal  of  Computing Science and Applied Mathematics) , vol. 4, no. 2, pp. 56–56, Aug. 2018, doi: https://doi.org/10.12962/j24775401.v4i2.3492 .
[8] B. I. Kurniawan, M. Haddin, and A. Marwanto, “Tuning PID on Cascade Control Level Deareator Steam Power Plant,” Journal of Telematics and Informatics , vol. 6, no. 2, pp. 134–143, 2024, doi: https://doi.org/10.12928/jti.v6i1 .
[9] R.  Chairi,  F.  Hidayanti,  and  I.  Kusuma,  “Perancangan  Sistem  Kendali Cascade  pada  Deaerator  Berbasis  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System (ANFIS),” Jurnal  Ilmiah  Giga , vol.  20, no. 1, pp. 22–22,  Mar. 2019, doi: https://doi.org/10.47313/jig.v20i1.548 .
[10] Z. Abidin  and  E. Ihsanto,  “Perancangan  Kontroler  PID  Level  Deaerator dan Kondensor pada Steam Power Plant Berbasis Algoritma Genetika,” Jurnal  Teknologi  Elektro ,  vol.  12,  no.  3,  pp.  153–153,  Oct.  2021,  doi: https://doi.org/10.22441/jte.2021.v12i3.009 .
[11] R.  W.  Raharjo,  A  Asni  B,  and  M.  W.  Kasrani,  “Pemodelan  Sistem Pengendalian  Level  Deaerator  Berbasis  Self-Tuning  Fuzzy  PID Controller di PLTU Teluk Balikpapan,” JTT (Jurnal Teknologi Terpadu) , vol. 11, no. 2, pp. 191–205, Oct. 2023, doi: https://doi.org/10.32487/jtt.v11i2.1672 .
[12] S.  A.  Wananda,  P.  S.  Maria,  A.  Ullah,  and  J.  Jufrizel,  “Desain  Model Kendali  MRAC-PD  Untuk  Pengaturan  Level  Deaerator  Pada  PT Pertamina RU II Dumai,” Deleted Journal , vol. 8, no. 1, pp. 67–67, Jan. 2023, doi: https://doi.org/10.36722/sst.v8i1.1761 .