## OPTIMALISASI INSTALASI PENGOLAHAN AIR LIMBAH (IPAL) MENGGUNAKAN GPS-X
OPTIMIZATION OF WASTEWATER TREATMENT PLANT
(WWTP) USING GPS-X
1 Yuni Wahyuni Sah, 2 Budi Santosa, 3 Haryono Putro
1 Universitas Gunadarma, (yuniwahyunisah@gmail.com)
2 Universitas Gunadarma, (bsantosa@staff.gunadarma.ac.id)
2 Universitas Gunadarma, (haryono_putro@staff.gunadarma.ac.id)

## Abstrak
IPAL Cimanggis berlokasi di Jakarta Timur yang bertujuan untuk meningkatkan layanan sanitasi masyarakat dan mengurangi pencemaran lingkungan yang disebabkan oleh air limbah perkotaan yang dibuang secara langsung ke badan air atau ke tanah. Tujuan utama dalam penelitian ini yaitu  untuk  mengevaluasi  efisiensi  pengolahan  IPAL  Cimanggis,  selanjutnya  dilakukan optimalisasi berdasarkan tiga model yang berbeda untuk meningkatkan efisiensi kinerja IPAL. Analisis laboratorium dan data historis digunakan sebagai data utama untuk memeriksa perilaku instalasi  pengolahan.  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  yaitu  bahwa  instalasi  sudah bekerja  dengan  baik  dalam  pengurangan  senyawa  BOD 5 ,  Ammonia,  TKN,  TN  dan  Total Alkalinitas. Sedangkan dalam penguraian senyawa TSS, COD dan TP sangat buruk dikarenakan hasil  output  masih  melebihi  batas  standar  baku  mutu  yang  ditetapkan.  Software  GPS-X digunakan sebagai alat untuk mengoptimalisasi IPAL. Hasil yang diperoleh setelah optimalisasi dilakukan dengan tiga model skenario yaitu, skenario pertama dengan penambahan unit saringan pada  awal  pengolahan  dapat  mengurai  senyawa  TSS  sebesar  83,27%,  BOD 5 6,27%,  COD 40,33%, TN 8,90% dan 5,58%. skenario kedua dengann penambahan unit tangki anoxic bahwa persentase penguraian senyawa TSS sebesar 82,37%, BOD 5 61,38%, COD 57,14%, Ammonia 0,19%, TKN 24,39%, TN 16,37% dan TP 23,34%.  Skenario ketiga dengan menambahkan unit MBR  menghasilkan  output  yang  signifikan  dalam  mengurangi  senyawa  TSS  sebesar  98,18%, BOD 5 85,02%, COD 71,37%, Ammonia 82,45%, TKN 68,28%, TN 76,97% dan TP 42,32%. Kata kunci: Optimasi, Instalasi Pengolahan Air Limbah, GPS-X

## Abstract
The  Cimanggis  WWTP  is  located  in  East  Jakarta  and  aims  to  improve  community  sanitation services  and  reduce  environmental  pollution  caused  by  urban  wastewater  discharged  directly into  water  bodies  or  onto  the  ground.  The  main  objective  of  this  research  is  to  evaluate  the processing efficiency of the Cimanggis WWTP, then optimization is carried out based on three different models to improve the efficiency of the WWTP performance. Laboratory analysis and historical data are used as the main data to examine the behavior of  the treatment plant. The results  obtained  from  this  study  are  that  the  installation  has  worked  well  in  reducing  BOD5, Ammonia, TKN, TN and Total Alkalinity compounds. Meanwhile, the decomposition of TSS, COD and TP compounds is very poor because the output still exceeds the specified quality standard. GPS-X software is used as a tool to optimize the WWTP. The results obtained after optimization were carried out with three scenario models, namely, the first scenario with the addition of a filter
unit at the  beginning of processing can decompose TSS compounds by 83.27%, BOD5 6.27%, COD 40.33%, TN 8.90% and 55%. ,58%. the second scenario with the addition of an anoxic tank unit that the percentage of decomposition of TSS compounds is 82.37%, BOD5 61.38%, COD 57.14%,  Ammonia  0.19%,  TKN  24.39%,  TN  16.37%  and  TP  23  ,34%.  The  third  scenario  by adding MBR units produces a significant output in reducing TSS compounds by 98.18%, BOD5 85.02%, COD 71.37%, Ammonia 82.45%, TKN 68.28%, TN 76.97% and TP 42.32%. Keywords: Optimization, Wastewater Treatment Plant, GPS-X

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  penduduk  yang  cepat,
industrialisasi
dan tren peningkatan pembangunan  terkait  dengan  manufaktur,  hal tersebut terkait dengan pengelolaan air limbah dan  menjadi  salah  satu  isu  dalam  menjamin kelestarian  lingkungan  saat  ini.  Air  limbah domestik dan industri menyumbangkan sejumlah  besar  nutrisi  dan  bahan  pencemar yang  memiliki  sejumlah  efek  antagonis  pada badan  air  (Sorsa et  al. ,  2015).  Hal  ini selanjutnya  mengakibatkan  degradasi  besar- besaran pada air permukaan dan air tanah dan menjadikannya berkualitas rendah jika digunakan  untuk  tujuan  lain  (Yohannes  and Elias,  2017).  Mengenai  efek  berbahaya terhadap lingkungan yang ditimbulkan dari air limbah  perkotaan  maupun  industri  cukup serius, maka perlu dilakukan pengolahan yang baik  terhadap  air  limbah  tersebut  sebelum dibuang  ke  badan  air,  tanah  atau  sebelum digunakan  kembali  (Aghalari et  al. ,  2020). Berdasarkan  Peraturan  Pemerintah  No.82 Tahun  2001  tentang  Pengelolaan  Air  dan Pengendalian  Pencemaran  Air  bahwa  setiap penanggungjawab  usaha  dan  atau  kegiatan yang membuang air limbah ke air atau sumber air  wajib  mencegah  dan  menanggulangi terjadinya  pencemaran  air.  Meningkatkan Instalasi Pengolahan Air Limbah (IPAL) dapat memperbaiki  kualitas  unit  pengolahan  untuk mencapai  hasil  olahan  yang  lebih  baik.  Pada beberapa  kasus,  meningkatan  sistem  instalasi pengolahan  air  limbah  dapat  membantu memperbaiki  kualitas  hasil  olahan  dari  air limbah, selain itu dapat mengurangi penggunaan  energi  dan  meminimalkan  biaya (El-Sheikh,  2011).  Perencanaan  penelitian
yang  dilakukan  yaitu  mengevaluasi  kinerja IPAL  eksisting  dengan  cara  melakukan pemodelan  pada  program  simulasi  GPS-X, kemudian  melakukan  optimasi  berdasarkan dua model yaitu meningkatkan IPAL eksisting tanpa  menambah  unit  pengolahan  dan melakukan peningkatan sistem dengan menambahkan atau mengganti unit pengolahan pada IPAL eksisting. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK) pada tahun 2020
dilaporkan limbah cair yang dihasilkan di DKI Jakarta sebesar 15.227 m3/hari. Jumlah limbah cair  yang  dihasilkan  tersebut  sebanyak  75% berasal dari air limbah domestik, 15% berasal dari perkantoran dan daerah komersil dan 10% dihasilkan oleh kegiatan industri. Pengolahan air  limbah  merupakan  proses  mengurangi kontaminan ke tingkat yang dapat diterima di mana air dapat dibuang kembali ke lingkungan dengan  aman.  Tujuan  pengolahan  air  limbah adalah  untuk  menghilangkan  organisme penyebab  penyakit,  menghindari  polusi  dan melindungi kesehatan masyarakat dan lingkungan (Caribbean Environmental Health
Institute,  1998).  Menurut  (Haile,  2018) kualitas limbah yang lebih baik dapat dicapai dengan  meningkatkan  sistem  dan  mengatur ulang beberapa bagian pada instalasi pengolahan air limbah. Instalasi Pengolahan Air Limbah (IPAL) yang telah beroperasi selama beberapa tahun efisiensinya semakin berkurang, sehingga  untuk  mencapai  kualitas  hasil  air limbah  olahan  yang  sesuai  standar  yang ditetapkan  akan  sulit  dicapai.  Pentingnya optimalisasi pada IPAL yaitu untuk
pengendalian  polusi  yang berkesinambungan, dalam rangka memanfaatkan kembali hasil air limbah  olahan,  dan  meningkatkan  aliran  air pada  IPAL  eksisting  guna  memperluas  area pelayanan. Hasil olahan air limbah setelah melalui  pengolahan  yang  tepat  harus memenuhi  standar  kualitas  nasional  dan global  supaya  aman  untuk  pembuangan permukaan atau tanah (Haile, 2018).
Kualitas  air  limbah  domestik  dapat dilihat  dari  karakteristik  parameter  yang terkandung di dalamnya. Cara mengetahuinya dengan  melakukan  uji  laboratorium  terhadap air  limbah  tersebut.  Kandungan  parameter dalam air limbah domestik menurut Keputusan Menteri  Lingkungan  Hidup  No.  68  Tahun 2016  tentang  baku  mutu  air  limbah  domestik yaitu terdiri dari pH, BOD, COD, TSS, lemak dan  minyak,  amonia  total  dan  total  koliform. Parameter  baku  mutu  air  limbah  lain  yang digunakan  sebagai  acuan  dari  penelitian  ini yaitu menggunakan baku mutu yang
diterbitkan  oleh  WHO  (Paul,  2011).  GPS-X merupakan sebuah software pemodelan lingkungan  multiguna  yang  memanfaatkan advanced  user  interface  untuk  melakukan simulasi  plant-wide  IPAL  dengan  cara memanfaatkan pemodelan matematika dinamis yang disimulasikan dari suatu proses biologis  instalasi  pengolahan  air  limbah.
Model  biologis  yang  terdapat  di  GPS-X diantaranya  adalah  ASM,  ASM2d,  ASM3, Mantis, New General, dan Mantis2
(Hydromantis, 2022).
Tujuan dalam penelitian ini yaitu untuk mengevaluasi  efisiensi  pengolahan  IPAL Cimanggis, selanjutnya dilakukan optimalisasi berdasarkan  tiga  model  yang  berbeda  untuk meningkatkan efisiensi kinerja IPAL.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan dalam  penulisan  ini  digambarkan  seperti diagram alir di bawah ini.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Tabel 1. Data Parameter Fisik dan Operasional Air Limbah
Parameter Fisik Nilai Satuan Parameter Operasional Nilai Satuan Suhu 33,5 °C Flow 300 m 3 /d Influent pH 7,27 - Number of tank 1 - Aeration method Diffused air Maximal volume 1000 m 3 Oxygen transfer Entering airflow Tank depth 4 m Air flow to aeration tank 20 m 3 Local liquid temperature 20 °C Grit production 20 mg/l Dry solid 70 % Feed point from bottom 0,75 m Underflow rate 20 m 3 /d Surface area 42 m 2 Pumped flow 50 m 3 /d Water depth 2,5 m Sludge blanket 50 mgTSS/L Local temperature 20 °C Critical height blanket 0,5 m Number of reactors 1 - Aerated method diffused air Tank depth 4 m Oxygen transfer using DO controller Volume setup method individual volume DO setpoin 100 mgo 2 /L Individual volume 500 m 3 Pumped flow 25 m 3 /d Local temperature 20 °C Pumped flow 20 m 3 /d Surface area 42 m 2 Depth 2,5 m Volume 30 m 3 Local liquid temperature 20 C pH in chlorine contact tank 7 - Bromin dosage 5 mg/L Total colioform count before desinfection 10000000 MPN/100mL Local temperature 20 °C Pumped flow 0 m 3 /d Surface area 40 m 2 Removal efficiency 70 % Water level (height) 2,5 m Maximum volume 300 m 3 - - - Headspace volume 20 m 3 - - - Local temperature 35 °C - - - Temperature 35 °C Solid removal removal efficiency and underflow Pumped flow 5 m 3 /d Removal eficiency 70 % - - - Flow data 295 m 3 /d - - - Flow data - -
Sumber: Laporan Teknis Kontraktor IPAL Cimanggis, 2021
Tabel 2. Rata-rata Karakteristik Air Limbah arameter Satuan Inlet Outlet Temperatur °C 33,50 27,07 Kekeruhan NTU 15,40 8,90 TSS mg/l 189,41  37,32 VSS mg/l 137,67  31,49 DO mg/l 0,34 7,33 cBOD5 at 20°C mg/l 84,95 23,05 Total COD mg/l 340,30  112,99 Soluble/ Filtered COD  mg/l 75,63 37,20 Ammonia Nitrogen mgN/l 12,66 6,99 Total TKN mgN/l 24,33 10,66 Filtered TKN mgN/l 16,30 6,97 TN mgN/l 25,03 14,88 TP mgP/l 12,47 11,13 Total Alkalinity mgCaCo 3 /l  50,63 39,00 pH pH unit 7,27 7,42 Sumber: Sudin SDA Jakarta Timur, 2021
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini berupa data sekunder. Data yang digunakan dibagi menjadi dua yaitu, pertama data kualitas dan  kuantitas  air  limbah  yang  diperoleh  dari Kantor Operator IPAL Cimanggis berdasarkan Laporan  Teknis  yang  diterbitkan  oleh Kontraktor Pelaksana. Data ini terdiri dari dua jenis  parameter,  yaitu  parameter  fisik  dan parameter operasional.
Kedua data karakteristik  air  limbah  merupakan  data historis  yang  diperoleh  dari  hasil  uji laboratorium  yang  dilakukan  secara  rutin setiap  bulan  di  IPAL  Cimanggis.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
GPS-X  merupakan  alat  bantu  yang digunakan dalam penelitian ini untuk melakukan  optimasi  pada  IPAL  eksisting. Metode  optimasi  menggunakan  GPS-X  yaitu dengan  membuat  model  IPAL  eksisting  ke dalam  software,  kemudian  input  karakteristik influent  pada  model  pada  langkah  ini  user melakukan  input  pada  Tab  Influent  Advisor terdiri dari 3 kolom diantara yaitu, kolom user inputs,  kolom  state  variables  dan  kolom composite  variables.  Selanjutnya  input  data fisik dan operasional pada masing-masing unit pengolahan, Data yang digunakan pada proses
ini  yaitu  menggunakan  parameter  fisik  dan operasional yang merupakan bagian dari data variasi  kualitas  dan  kuantitas  air  limbah. Langkah  selanjutnya  setelah  meng-input semua  parameter  fisik  dan  operasional  pada masing-masing  unit  yaitu  menentukan  model pengolahan.
Pada tahap ini terbagi menjadi 2 langkah yaitu,  menentukan  model  sistem  pengolahan dan  menentukan  model  unit  pengolahan. Setelah  data  fisik  dan  operasional  dilengkapi berdasarkan  data  yang  tersedia  berdasarkan pengukuran  lapangan,  hal  yang  dilakukan selanjutnya  adalah  mengalibrasikan  model, data  yang  digunakan  untuk  kalibrasi  model yaitu  data  historis  dari  hasil  uji  laboratorium yang  dilakukan  selama  3  (tiga  bulan),  nilai yang dikalibrasi yaitu nilai default dari GPS-X yang  berada  pada  kolom  User  Input  berupa komponen  Influent  Fractions  dan  Organic Fractions.  Nilai  tersebut  disesuaikan  dengan cara  trial  and  error  sampai  didapatkan parameter  nilai  pada  kolom  Component Variables  yang  sedekat  mungkin  nilainya dengan  data  actual.  Simulasi  pada  model dilakukan untuk mengetahui semirip apa data output  yang  dihasilkan  dari  model  terhadap data  actual,  langkah  ini  akan  terus  dilakukan
secara berulang-ulang sampai hasilnya semirip mungkin.  Hasil  yang  mirip  antara  output simulasi dengan output data aktual menggambarkan  realitas  dari  keseluruhan sistem  yang  dibangun  ke  dalam  software. Terakhir yaitu melakukan analisis sensitivitas terhadap model eksisting

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Input
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  berupa  data  variasi  kualitas  dan  kuantitas air  limbah,  dan  data  karakteristik  air  limbah. Data variasi kualitas dan kuantitas air limbah dibagi  menjadi  dua  kategori  yaitu  data parameter fisik dan data parameter operasional.  Selanjutnya  karakteristik  air limbah  juga  digunakan  sebagai  data  input dalam  penelitian  ini.  Data  karakteristik  air limbah  IPAL  Cimanggis  merupakan  data historis  yang  diperoleh  dari  hasil  uji laboratorium  yang  dilakukan  selama  3  bulan. Data  karakteristik  air  limbah  yang  diperoleh dari  IPAL  Cimanggis  yang  ditunjukkan  oleh
tabel di atas kemudian dianalisis dan dihitung nilai rata-ratanya.
Berdasarkan  Tabel  3.  di  atas,  sebagian besar  karakteristik  influent  air  limbah  di saluran inlet IPAL memiliki nilai yang tinggi dan melampaui batas standar yang ditetapkan. Parameter seperti Temperatur, TSS, VSS, DO, Total  COD,  dan  TP  memiliki  nilai  effluent yang masih melebihi batas standar sedangkan parameter  lain  seperti  Kekeruhan,  Ammonia Nitrogen,  BOD5,  Total  TKN,  TN,  Total Alkalinity  dan  pH  masih  dalam  batas  aman dari standar yang ditentukan.

## Evaluasi Kinerja IPAL
Untuk  mengetahui  kinerja  instalasi pengolahan  air  limbah,  perlu  melakukan perhitungan jumlah zat yang dikeluarkan dari sistem,  hal  itu  dapat  ditentukan  dengan menghitung  persentase yang  dikeluarkan  dari air  baku  untuk  dijadikan  konsentrasi  limbah. Tabel  4.  menunjukkan  efisiensi  penguraian senyawa yang dilakukan oleh IPAL Cimanggis.
Tabel 3. Rata-rata Nilai Karakteristik Air Limbah
Parameter Satuan Inlet (Influent) Outlet (Efluent) WHO  BMAL Keterangan Temperatur °C 33,50 27,07 < 25 - Tidak Memenuhi Kekeruhan NTU 15,40 8,90 30 - Memenuhi TSS mg/l 189,41 37,32 35 30 Tidak Memenuhi VSS mg/l 137,67 31,49 30 - Tidak Memenuhi DO mg/l 0,34 7,33 > 10 - Tidak Memenuhi BOD 5 mg/l 84,95 23,05 < 40 30 Memenuhi Total COD mg/l 340,30 112,99 120 100 Tidak Memenuhi Ammonia Nitrogen  mgN/l 12,66 6,99 30 10 Memenuhi Total TKN mgN/l 24,33 10,66 25 - Memenuhi TN mgN/l 25,03 14,88 60 - Memenuhi TP mgP/l 12,47 11,13 10 - Tidak Memenuhi Total Alkalinity mgCaCo 3 /l  50,63 39,00 < 75 - Memenuhi pH - 7,27 7,42 5 - 9 6 - 9 Memenuhi Sumber: Hasil Analisis, 2022

## Tabel 4. Efisiensi Pengolahan IPAL Cimanggis
Parameter Satuan Inlet (Influent) Outlet (efluent) Efisiensi (%) Temperatur °C 33,50 27,07 - Kekeruhan NTU 15,40 8,90 42,22 TSS mg/l 189,41 37,32 80,30 VSS mg/l 137,67 31,49 77,13 DO mg/l 0,34 7,33 - cBOD 5 mg/l 84,95 23,05 72,87 Total COD mg/l 340,30 112,99 66,80 Ammonia Nitrogen mgN/l 12,66 6,99 44,75 Total TKN mgN/l 24,33 10,66 56,21 TN mgN/l 25,03 14,88 40,56 TP mgP/l 12,47 11,13 10,70 Total Alkalinity mgCaCo 3 /l 50,63 39,00 22,98 pH pH unit 7,27 7,42 - Sumber: Hasil Analisis, 2022

## Gambar 1. Model IPAL Cimanggis Menggunakan GPS-X

## Optimalisasi IPAL Menggunakan GPS-X
Untuk  mengoptimalkan  sistem  IPAL eksisting,  software  GPS-X  digunakan  untuk menilai  kinerja  IPAL  dan  mengoptimalkan sistem  dalam  mencapai  kualitas  air  limbah olahan  yang  lebih  baik  dan  masuk  ke  dalam batas aman standar yang ditentukan. Optimalisasi  pada  sistem dilakukan berdasar- kan dengan data aktual yang tersedia.
Software  GPS-X  merupakan  program yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan pemodelan  matematis,  melakukan  simulasi, optimalisasi  dan  pengelolaan  IPAL  dengan basis  data  unit  proses  yang  komprehensif. Untuk melakukan hal tersebut maka langkah- langkah yang harus dilakukan akan dijelaskan pada subbab selanjutnya.
Pemodelan  IPAL  Eksisting  Menggunakan GPS-X
Pemodelan  dilakukan  karena  dengan membangun model memungkinkan mempela- jari dan menganalisis pertanyaan teknik dalam periode waktu yang lebih singkat, mengurangi biaya  dan  menghemat  tenaga.  Langkah pertama yang harus dilakukan dalam melakukan  optimalisasi  pada  IPAL  yaitu membangun  model  IPAL  ke  dalam  software. Gambar  1  di  bawah  ini  menunjukkan  model IPAL  eksisting  yang  dimodelkan  ke  dalam software GPS-X. Berdasarkan gambar di atas, pemodelan  IPAL  Cimanggis  ke  dalam software  disesuaikan  berdasarkan  unit  yang ada  di  lapangan  serta  dilakukan  sedikit penyesuaian  berdasarkan  sistem  yang  ada  di software GPS-X.

## Input Karakteristik Influent
Selanjutnya yaitu melakukan input nilai karakteristik influent ke dalam model tersebut.
Data  input  karakteristik  influent  merupakan data karakteristik air limbah seperti yang telah ditampilkan pada Tabel 4. Berdasarkan Tabel 4.  nilai  input  karakteristik  influent  yang digunakan  diantaranya  yaitu  total  COD,  total TKN,  total  Phosphorus  dan  Ammonia Nitrogen.  Parameter  tersebut  merupakan senyawa yang digunakan sesuai dengan minat dalam  pemodelan  ini  yaitu  berdasarkan karbon,  nitrogen,  fosfor  dan  pH  atau  lebih dikenal dengan sebutan mantis2lib

## Input  Parameter  Fisik  Dan  Operasional Unit Pengolahan
Langkah  selanjutnya  dalam  pemodelan IPAL ke dalam GPS-X yaitu menginput nilai parameter fisik dan operasional pada masing-
masing unit pengolahan.  Nilai input parameter fisik dan operasional pada masing-masing unit pengolahan dapat dilihat pada Tabel 1.

## Pemilihan Model Operasi Unit Pengolahan
Berdasarkan  tujuan  pemodelan  sistem yang mengggunakan model mantis2lib, status kode  diterapkan  untuk  seluruh  sistem  karena parameter COD adalah parameter dasar dalam memperkirakan parameter lainnya.
Pemilihan  model  untuk masing-masing unit  berdasarkan  data  yang  tersedia  serta preferensi untuk perkiraan yang lebih baik dari kenyataan di lapangan.
Tabel  5.  di  bawah ini  mendeskripsikan alasan  penggunaan  model  pada  masing- masing unit dalam penelitian ini.

## Tabel 4. Nilai yang Digunakan pada Input Karakteristik Influent
Komponen Kategori Parameter Simbol Satuan Nilai User Input Influent Composition total COD cod gCOD/m 3 340,30 total TKN tkn gN/ m 3 24,33 total phosphorus tp gP/ m 3 12,47 ammonia nitrogen snh gN/ m 3 12,66 Composite Variabels Solid Variabels total suspended solids x g/ m 3 189,41 volatile suspended solids vss g/ m 3 137,67 Organic Variabels total cBOD5 bod gO2/ m 3 84,95
Sumber: Hasil Analisa, 2022
Tabel 5. Model Unit Pengolahan Unit Pengolahan Jenis Model Alasan Influent codstates untuk menentukan parameter yang sesuai berdasarkan input nilai COD Equalization tank noreact tangki berfungsi untuk menghomogenkan Influent untuk perawatan selanjutnya Grit chamber empiric karena kurangnya data spesifik seperti penangkapan padatan, konsentrasi lumpur minimal untuk diproses dan fraksi organik dan nutrisi dari lumpur Primary clarifier simple1d reaksi biologis dianggap terjadi dalam ekstensi kecil Aeration tank mantis2 merupakan penerus proses ASM2 Secondary clarifier empiric karena kurangnya data spesifik seperti penangkapan padatan, konsentrasi lumpur minimal untuk diproses dan fraksi organik dan nutrisi dari lumpur Desinfectan chlorination merupakan penambahan zat kimia berupa klorin Thickener empiric karena kurangnya data spesifik seperti penangkapan padatan, konsentrasi lumpur minimal untuk diproses dan fraksi organik dan nutrisi dari lumpur Digester mantis2 merupakan penerus proses ASM2 Dewatering empiric karena kurangnya data spesifik seperti penangkapan padatan, konsentrasi lumpur minimal untuk diproses dan fraksi organik dan nutrisi dari lumpur Sludge default tidak ada pengolahan yang terjadi Effluent default tidak ada pengolahan yang terjadi
Sumber: Hasil Analisa, 2022

## Kalibrasi Model
Kalibrasi  pada  model  dilakukan  untuk memastikan  estimasi  parameter  model  agar sesuai  dengan  data  aktual  IPAL.  Data  yang digunakan untuk kalibrasi adalah data rata-rata karakteristik  air  limbah.  Dalam  program pemodelan  GPS-X,  terdapat  variabel  status yang dapat disesuaikan nilainya, dan variabel komposit  (dihitung)  yang  tidak  memerlukan input.  Variabel  komposit  tidak  memerlukan input  karena  sistem  melakukan  perhitungan sebagai  pecahan  dari  nilai  total  COD  yang dimasukkan  pada  variabel  status.  Tabel  6. menunjukkan  nilai  parameter  pada  tab  user input  yang  telah  dikalibrasi.  Parameter VSS/TSS  ratio  (ivsstotss)  apabila  nilainya dirubah,  maka  parameter  total  suspended solids  (x)  pada  composite  variabels  akan
menyesuaikan  nilai  yang  diinput.  Parameter particulate  inert  fraction  of  total  COD  (frxi) akan  mempengaruhi  nilai  total  BOD5  (bod), sedangkan parameter soluble inert fraction of total COD (frsi) dan biodegradable fractions of total COD (frss) apabila nilainya dirubah akan mempengaruhi nilai volatile suspended solids (vss).  Tabel di bawah ini menunjukkan hasil dari  kalibrasi  yang  dilakukan  agar  data Influent  pada  model  nilainya  mendekati  nilai data Influent aktual IPAL.

## Simulasi Model
Simulasi  bertujuan  untuk  mengetahui seberapa mirip data output model dengan data output  hasil  uji  laboratorium.  Gambar  di bawah ini menunjukkan hasil output simulasi dengan output dari hasil uji laboratorium.

## Tabel 6. Nilai Parameter pada User Input Terkalibrasi
Komponen Kategori Parameter Simbol Nilai Default Nilai Yang Disesuaikan User Input Influent fractions VSS/TSS ratio ivsstotss 0,75 0.7269 Organic fractions soluble inert fraction of total COD frsi 0,05 0.081 biodegradable fractions of total COD frss 0,2 0.166 particulate inert fraction of total COD frxi 0,13 0.535 Sumber: Hasil Analisa, 2022

## Tabel 7. Perbandingan Data Influent Aktual Terhadap Influent Model
Parameter Satuan Influent Hasil Uji Lab Influent Kalibrasi Model Debit m 3 /d 300 300 TSS mg/L 189,41 189,28 BOD 5 mg/L 84,95 85,06 COD mg/L 340,30 340,30 Ammonia N mgN/L 12,66 12,66 TKN mgN/L 24,33 24,33 TN mgN/L 25,03 24,33 TP mgP/L 12,47 12,47 Total Alkalinity  mgCaCO 3 /L 50,63 50,69 pH - 7,27 7,27 Sumber: Hasil Analisa, 2022

## Gambar 2. Perbandingan Output Hasil Simulasi Terhadap Hasil Uji Lab
Gambar 3. Skema Model IPAL Cimanggis Menggunakan GPS-X
Berdasarkan gambar di atas, meunjukkan  bahwa  hasil  output  simulasi memiliki  nilai  yang  berdekatan  dengan  hasil output yang diperoleh dari hasil  uji laboratorium.
Parameter  TSS,  BOD5,  COD,  TN  dan total  alkalinity  pada  output  simulasi  model sistem  lebih  nilainya  lebih  tinggi  dari  hasil yang ditunjukkan berdasarkan output hasil uji laboratorium.  Nilai  tersebut  masih  dapat ditoleransi  perbedaannya  sesuai  dengan literatur.    Sedangkan  untuk  parameter ammonia  nitrogen,  TKN,  TP  dan  pH menunjukkan nilai yang lebih bagus dari hasil output  yang  ditunjukkan  oleh  hasil  uji laboratorium.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa bagian  kalibrasi  model  telah  diselesaikan dengan baik.

## Optimalisasi IPAL Eksisting Menggunakan GPS-X
Optimalisasi adalah sebuah proses yang dilakukan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dan ideal. Dalam hal instalasi pengolahan air limbah,  seperti  yang  disebutkan  di  bagian literatur  makalah  ini,  strategi  optimalisasi bertujuan untuk memperbaiki hasil output dan memperbaiki kinerja sistem. Gambar di bawah ini  merupakan  skema  dari  IPAL  Cimanggis yang  telah  dimodelkan  ke  dalam  software GPS-X.    Untuk  mengoptimalkan  sistem  ini agar kinerja yang lebih baik, beberapa variabel dilakukan  penambahan  dan  pengurangan nilainya
yang kemudian diamati
perubahannya.  Berikut  adalah  tabel  dari variabel  yang  dilakukan  penyesuaian  dalam optimalisasi IPAL eksisting.
Tabel 8. Variabel yang Dilakukan Optimalisasi Target Variabel Model Optimalisasi Model Primary clarifier Sludge blanket concentration 50 mg/l 20 mg/l Air flow in the aeration tank DO Controller Entering airflow 12000 m 3 /d Dewatering Removal efficiency 70% 95% Sumber: Hasil Analisa, 2022 Tabel 9. Output Hasil Optimalisasi dan Standar Baku Air Limbah Parameter Satuan Optimalisasi  WHO  BMAL  Keterangan TSS mg/L 6,86 35 30 Memenuhi cBOD5 mg/L 21,33 < 40 30 Memenuhi COD mg/L 66,37 120 100 Memenuhi Ammonia N mgN/L 5,79 30 10 Memenuhi TKN mgN/L 8,11 25 - Memenuhi TN mgN/L 12,87 60 - Memenuhi TP mgP/L 9,69 10 - Memenuhi Total Alkalinity  mgCaCO3/L 55,23 < 75 - Memenuhi Sumber: Hasil Analisa, 2022
Tabel  di  bawah  ini  menunjukkan  hasil yang  diperoleh  dari  nilai  output  optimalisasi terhadap standar baku air limbah

## Upgrade Unit Pengolahan
Otimasi  sistem  pengolahan  air  limbah dengan  menambahkan  atau  mengganti  unit pengolahan  diharapkan  dapat  memberikan hasil output air limbah olahan yang lebih baik dan  sesuai  dengan  standar  yang  ditetapkan.
Optimalisasi IPAL cimanggis yang menggunakan skenario upgrade unit
dijelaskan pada subbab sebagai berikut.

## Upgrade  Unit  Untuk  Mengurangi  Kadar Kekeruhan
Opsi  utama  dalam  upgrade  unit  pada
IPAL  Cimanggis  yaitu  menambahkan  unit saringan  atau  screen  pada  bagian  awal pengolahan, lebih tepatnya diletakkan sebelum equalization tank.
Penambahan  unit  tersebut  berguna untuk  mengurangi  parameter  TSS  pada  hasil output  air  limbah.  Skema  sistem  pengolahan IPAL  setelah  dilakukan  penambahan  unit screen ditunjukkan oleh gambar di bawah ini.

## Gambar 4. Skema Pengolahan IPAL Cimanggis Dengan Tujuan Mengurangi Kekeruhan

## Tabel 10. Output Hasil Upgrade Dengan Penambahan Unit Screen dan Standar Baku Air
Limbah Parameter Satuan Upgrade  WHO  BMAL  Keterangan TSS mg/L 6,67 35 30 Memenuhi cBOD5 mg/L 23,07 < 40 30 Memenuhi COD mg/L 68,68 120 100 Memenuhi Ammonia N mgN/L 11,68 30 10 Memenuhi TKN mgN/L 13,95 25 - Memenuhi TN mgN/L 13,97 60 - Memenuhi TP mgP/L 9,70 10 - Memenuhi Total Alkalinity  mgCaCO 3 /L 71,34 < 75 - Memenuhi Sumber: Hasil Analisis, 2022
Gambar 5. Skema Pengolahan IPAL Cimanggis dengan Penambahan Unit Tangki Anoxic

## Tabel 11. Output Hasil Upgrade Dengan Penambahan Unit Tangki Anoxic dan Standar
Baku Air Limbah Parameter Satuan Upgrade  WHO  BMAL  Keterangan TSS mg/L 7,03 35 30 Memenuhi cBOD5 mg/L 9,51 < 40 30 Memenuhi COD mg/L 49,33 120 100 Memenuhi Ammonia N mgN/L 5,74 30 10 Memenuhi TKN mgN/L 7,97 25 - Memenuhi TN mgN/L 12,77 60 - Memenuhi TP mgP/L 7,87 10 - Memenuhi Total Alkalinity  mgCaCO 3 /L 59,44 < 75 - Memenuhi Sumber: Hasil Analisi, 2022
Tabel  10  menunjukkan  hasil  yang diperoleh  dari  nilai  output  optimalisasi terhadap standar baku air limbah. Optimalisasi
dengan  opsi  penambahan  unit  saringan  atau screen ini biaya perawatan dan pengoperasiannya
rendah serta tidak
memerlukan  penambahan  dosis  kimia  atau sistem  pemompaan  karena  influen  dapat
mengalir secara gravitasi ke unit filter dari atas tangki.

## Upgrade  Unit  Dengan  Sistem  Hybrid Menggunakan Tangki Anoxic
Skema  yang  ditunjukkan  oleh  proses pengolahan air limbah di bawah ini mereduksi parameter COD, Ammonia dan fosfor. Sistem
yang digunakan dalam pengolahan terdiri dari tangki  anoxic  dan  tangki  aerobic  dengan sistem  plugflow  serta  tangki  secondary clarifier.  Tabel  11  menunjukkan  hasil  yang diperoleh  dari  nilai  output  optimalisasi terhadap standar baku air limbah.

## Mengganti  Sistem  Pengolahan  Lumpur Aktif Menggunakan Teknologi MBR
MBR  merupakan  salah  satu  teknologi baru  dimana  dapat  memisahkan  air  dari lumpur di dalam tangki aerasi, oleh sebab itu secondary  clarifier  tank  tidak  diperlukan. Reaktor  MBR  dapat  digunakan  untuk mereduksi nitrogen, TSS dan dapat memproduksi  limbah  dengan  skala  kecil. Pengolahan  ini  merupakan  kombinasi  antara
sistem  lumpur  aktif  konvensional  dengan membran  mikro  atau  ultrafiltasi  untuk mempertahankan  biomassa.  hal  ini  menjadi salah satu alasan TSS dapat direduksi dengan baik.
Berdasarkan Gambar 6 yang
menunjukkan  perbandingan  output  IPAL eksisting  dengan  IPAL  yang  menggunakan MBR.  Penurunan  nilai  parameter  terjadi hampir di semua parameter yang ditargetkan, kecuali  parameter  total  alkalinity  yang mengalami  kenaikan.  Hasil  output  yang diperoleh setelah dilakukan simulasi selanjutnya dibandingkan dengan standar baku mutu  air  limbah.  Berikut  adalah  tabel  yang menunjukkan  perbandingan  hasil  output terhadap baku mutu air limbah.

## Gambar 6. Skema Pengolahan IPAL Cimanggis dengan Teknologi MBR
Tabel 12. Output Hasil Upgrade Dengan Penambahan Unit MBR dan Standar
Baku Air Limbah Parameter Satuan Upgrade WHO BMAL Keterangan TSS mg/L 0,73 35 30 Memenuhi cBOD5 mg/L 3,69 < 40 30 Memenuhi COD mg/L 32,95 120 100 Memenuhi Ammonia N mgN/L 1,01 30 10 Memenuhi TKN mgN/L 3,34 25 - Memenuhi TN mgN/L 3,53 60 - Memenuhi TP mgP/L 5,92 10 - Memenuhi Total Alkalinity mgCaCO3/L 76,11 < 75 - Memenuhi
Sumber: Hasil Analisi, 2022

## SIMPULAN
Berdasarkan  analisis  terhadap  kualitas air  limbah  yang  telah  dilakukan,  diperoleh hasil  pabrik sudah bekerja dengan baik dalam pengurangan  senyawa  BOD5,  Ammonia, TKN,  TN  dan  Total  Alkalinitas.  Sedangkan dalam penguraian senyawa TSS, COD dan TP sangat buruk dikarenakan hasil output masih di atas standar yang ditetapkan.
1. Untuk  mengoptimalkan  sistem,  berbagai pendekatan untuk meningkatkan efisiensi dengan  dan  tanpa  menambahkan  unit dipertimbangkan.  Opsi  pertama  adalah alert  beberapa  parameter  pada  sistem yang  ada  untuk  mengurangi  konsentrasi kekeruhan dan kadar COD. Dibandingkan dengan  sistem  yang  ada,  diamati penurunan TSS dan COD masing-masing sebesar  82,88%  dan  42,85%.  Untuk parameter  lainnya  efisiensi  penguraian senyawa BOD5 sebesar 15,04%, senyawa TKN  17,27%,  senyawa  TN  17,05%  dan TP 5,45%.
2. Dengan maksud meningkatkan
pengolahan  IPAL  yang  ada,  selanjutnya menerapkan  beberapa  skenario  yang berbeda.  Berikut  adalah  hasil  yang diperoleh dari skenario upgrade terhadap IPAL eksisting.
a. Menambahkan unit screen (saringan) di  awal  pengolahan  diperoleh  hasil yang lebih baik untuk meningkatkan reduksi terhadap padatan, dan hasilnya  menjanjikan.  Persentase efisiensi  penguraian  senyawa  TSS sebesar 83,27%, BOD5 6,27%, COD 40,33%, TN 8,90% dan 5,58%.
b. Menambahkan unit tangki anoxic ke dalam  sistem  pengolahan  eksisting diperoleh kesimpulan bahwa
persentase penguraian senyawa TSS sebesar  82,37%,  BOD5  61,38%, COD  57,14%,  Ammonia  0,19%, TKN  24,39%,  TN  16,37%  dan  TP 23,34%. c.
Menambahkan unit MBR (Membran Bioreaktor)  sebagai  penggabungan teknologi antara sistem lumpur aktif yang ada menghasilkan output yang signifikan  mengurangi  konsentrase senyawa  TSS  sebesar  98,18%, BOD5  85,02%,  COD  71,37%, Ammonia  82,45%,  TKN  68,28%, TN 76,97% dan TP 42,32%.

## DAFTAR PUSTAKA
Aghalari,  Z.  et  al.  (2020)  ‘Efectiveness  of wastewater treatment systems in removing microbial agents: A
systematic  review’, Globalization  and
Health , 16(1), pp. 1-11.
Caribbean  Environmental  Health  Institute.
(1998). Why Treat Wastewater: Environmental,  Health  and  Legal
Consideration.  Soufrière,  St.  Lucia: Ministry of Health. El-Sheikh,  M.  A.  (2011)  ‘Optimization  and Upgrading Wastewater Treatment
Plants’,  JES.  Journal  of  Engineering
Sciences, 39(4).
Haile,  Y.  T.  (2018) ‘Performance  Evaluation and  Optimization  of  An  Industrial Wastewater  Treatment  Plant  (Case study:  Bahir  Dar  textile  factory,
Ethiopia), Pan African University.
Paul, W. (2011) ‘Impact of Industrial Effluents on  By  a  Dissertation  Submitted  in Partial Fulfillment of the Requirements for the Award of Master of’, pp. 1–68.
Sorsa,  S.  et  al.  (2015)  ‘Heavy  Metal Concentrations  and  Physicochemical Characteristics  of  Effluent  along  the Discharge Route from Hawassa Textile Factory, Ethiopia’, Journal of Environ- mental & Analytical Toxicology,
Yohannes, H. and Elias, E. (2017)
‘Contamination  of  Rivers  and  Water
Reservoirs in and Around Addis Ababa
City  and  Actions  to  Combat  It’,
Environment  Pollution  and  Climate Change, 01(02).