Submitted : 12 Oktober 2017 Revised : 7 November 2017 Accepted : 2 Desember 2017

## DISTILASI EKSTRAKTIF PADA PEMISAHAN ASETON DAN METANOL
Yansen Hartanto 1* , Herry Santoso 1 , Sandy Wijaya 1 , Andrew Mardone 1 1 Jurusan Teknik Kimia, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Katolik Parahyangan Jalan Ciumbuleuit No. 94 Bandung 40141
* Email: yansen_hartanto@unpar.ac.id

## Abstrak
Distilasi merupakan proses pemisahan yang banyak digunakan pada industri kimia. Akan tetapi pemisahan ini tidak bisa digunakan untuk campuran azeotropik. Untuk memisahkan campuran ini distilasi harus dimodifikasi dengan  penambahan  komponen  lain  (entrainer)  seperti  distilasi  azeotropik  heterogen  dan  distilasi  ekstraktif. Selain itu distilasi juga bisa dilakukan dengan menggunakan dua tekanan yang berbeda seandainya titik azeotrop dipengaruhi oleh tekanan. Pada penelitian ini digunakan campuran aseton dan metanol di mana kedua komponen ini  banyak  dijumpai  pada  industri  kimia  karena  banyak  digunakan  sebagai  pelarut.  Distilasi  yang  dikaji  pada penelitian  ini  yaitu  distilasi  ekstraktif  dan  entrainer  yang  digunakan  yaitu  air.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menentukan variabel desain yang optimum seperti jumlah tahap kolom distilasi, lokasi umpan masuk dan lokasi entrainer masuk menggunakan Aspen Plus. Fungsi objektif yang diminimumkan yaitu penjumlahan biaya kapital dan biaya operasi yang dikenal dengan Total Annual Cost (TAC). Dari hasil penelitian ini diperoleh bahwa kondisi optimum diperoleh saat jumlah tahap kolom distilasi pertama sebesar 70, umpan masuk pada tahap ke-61, dan entrainer masuk pada tahap ke-30. Sedangkan desain optimum kolom distilasi kedua yaitu jumlah tahap 26 dan umpan masuk pada tahap ke-13.
Kata Kunci : distilasi, azeotropik, entrainer, TAC.

## Abstract
Distillation is a widely used separation process in the chemical industry. However, this separation can not be used for azeotropic mixtures. To separate this mixture, distillation should be modified by the addition of other components (entrainers)  such  as heterogeneous azeotropic  distillation  and  extractive  distillation.  This separation  can  also  be carried out using two different pressures in case the azeotropic point is affected by the pressure. In this study a mixture of acetone and methanol is used in which these two components are found in many chemical industries because it is widely used as a solvent. The enhanced distillation studied in this research is extractive distillation using water as entrainer. This study aims to determine the optimum design variabels such as the number of stages of the distillation column,  the  location  of  the  inlet  feed  and  the  entry  entrainer  location  using Aspen  Plus. The minimized  objective function is the sum of capital costs and operating costs known as Total Annual Cost (TAC). From this study it was found that the optimum conditions were obtained when the number of first distillation column stages was 70, the feed entered  at  the  61st  stage,  and  the  entrainer  entered  at  the  30th  stage.  While  the  optimum  design  of  the  second distillation column is the number of stages of 26 and the incoming feed at the 13th stage.
Keywords : distillation, azeotropic, entrainer, TAC.

## JURNAL INTEGRASI PROSES
Website: http://jurnal.untirta.ac.id/index.php/jip

## 1. PENDAHULUAN
Distilasi  adalah  proses  pemisahan  yang  paling banyak  digunakan  pada  industri  kimia.  Proses pemisahan ini didasarkan oleh perbedaan kemudahan menguap  relatif  antara  komponen  yang  akan dipisahkan  (Perry  dan  Green,  2008).  Distilasi  biasa tidak  bisa  digunakan  untuk  memisahkan  campuran yang  membentuk  titik  azeotrop.  Distilasi  harus dimodifikasi  terlebih  dahulu  untuk  memisahkan campuran azeotrop. Modifikasi distilasi bisa dilakukan dengan  menambahkan  komponen  lain  yang  dikenal dengan  entrainer.  Distilasi  termodifikasi  dengan penambahan  entrainer  ini  dikenal  dengan  distilasi azeotropik heterogen  dan  distilasi  ekstraktif.  Distilasi juga  bisa  dilakukan  menggunakan  dua  kolom  yang dioperasikan  pada  tekanan  berbeda.  Hal  ini  bisa dilakukan  jika  tekanan  berpengaruh  secara  signifikan terhadap titik azeotrop (Smith, 2005).
Campuran  azeotrop  yang  banyak  dijumpai  dalam industri  kimia  yaitu  campuran  aseton  dan  metanol. Kedua komponen tersebut merupakan zat yang banyak digunakan  sebagai  pelarut  (Gil  dkk.,  2009). Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Luyben (2008), distilasi ekstraktif merupakan cara pemisahan yang  paling  baik  dibandingkan  dengan  metode  yang lain.  Entrainer  yang  digunakan  yaitu  air  karena  zat yang  paling  murah  jika  dibandingkan  entrainer  yang lain (Gil dkk., 2009).
Beberapa  penelitian  mengenai  distilasi  ekstraktif menggunakan  air  pada  pemisahan  campuran  aseton dan  metanol  sudah  pernah  dilakukan. Penelitian  oleh Langston  dkk.  (2005)  menghasilkan  konfigurasi distilasi ekstraktif yang menghasilkan produk dengan kemurnian  yang  telah  memenuhi  spesifikasi  ASTM (99%).  Akan  tetapi  penelitian  tersebut  masih menggunakan  model  termodinamika  yang  sederhana seperti  model  koefisien  aktivitas  Wilson.  Penelitian oleh  Luyben  (2008)  juga  sudah  menghasilkan spesifikasi  produk  yang  sesuai  dengan  ASTM  tetapi menggunakan  umpan  ekuimolar  antara  aseton  dan metanol. Penelitian oleh Gil dkk. (2009) menggunakan umpan  campuran  aseton-metanol  yang  berada  pada titik azeotrop untuk meminimumkan biaya energi dan peralatan pada distilasi  ekstraktif. Kemurnian produk juga  sudah  memenuhi  spesifikasi  dan  optimasi  juga sudah  dilakukan.  Akan  tetapi  fungsi  objektif  yang dilakukan hanya memperhitungkan biaya utilitas yang terlihat dari beban kondensor dan reboiler.
Penelitian  ini  merupakan  pengembangan  dari sejumlah penelitian yang telah dilakukan. Umpan yang digunakan  berada  pada  titik  azeotrop,  model termodinamika  menggunakan  model  yang  kompleks yaitu  UNIQUAC,  dan  fungsi  objektif  yang  digunakan yaitu Total Annual Cost (TAC) dimana biaya peralatan juga  diperhitungkan  disamping  dengan  biaya  utilitas. Kemurnian produk aseton dan metanol juga dijaga agar memenuhi spesifikasi ASTM. Tujuan penelitian ini yaitu mendapatkan  desain  optimum  seperti  jumlah  tahap kolom  distilasi,  lokasi  umpan  masuk  dan  lokasi entrainer masuk pada kolom distilasi. Kondisi optimum diperoleh saat nilai TAC seminimum mungkin.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  terdiri  dari  2  tahap,  yaitu  validasi model dan optimasi desain.

## 2.1 Validasi Model
Penelitian  diawali  dengan  membuat  model distilasi ekstraktif pada Aspen Plus menggunakan data yang diberikan oleh Gil dkk (2009). Hal ini dilakukan untuk  membandingkan  hasil  yang  diperoleh  dengan hasil  dari  literatur  sebagai  validasi  model  distilasi ekstraktif  sebelum  penelitian  dilanjutkan  ke  tahap optimasi  desain.  Jika  hasil  penelitian  ini  sudah memberikan  hasil  yang  sama  dengan  literatur  maka penelitian bisa dilanjutkan ke tahap optimasi.
Data  yang  digunakan  dalam  pembuatan  model distilasi ekstraktif ini disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1 Data Distilasi Ekstraktif (Gil dkk, 2009) Variabel Desain Kolom Pertama Jumlah Tahap 52 Lokasi umpan masuk 48 Lokasi entrainer masuk 22 Rasio refluks 5 Kondensor Total Tekanan bagian atas (atm) 1 Pressure drop tiap tahap (atm) 0,01 Laju distilat (kmol/h) 76
Spesifikasi  umpan  yang  terdiri  dari  campuran aseton-metanol  serta  aliran  entrainer  (air)  disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 2 Spesifikasi Umpan (Gil dkk, 2009) Aliran Umpan Entrainer Laju molar umpan, kmol/jam 100 200 Temperatur, o C 64 47 Tekanan, atm 1 1 Komposisi, fraksi mol Aseton 0,7775 0 Metanol 0,2225 0 Air 0 1
Data  yang  digunakan  untuk  validasi  yaitu  profil temperatur  dan  komposisi  sepanjang  kolom  yang disajikan dalam Gambar 1 dan Gambar 2. Dari validasi ini  diharapkan  menghasilkan  profil  temperatur  dan komposisi  yang  sama  dengan  literatur  yang menyatakan  bahwa  model  distilasi  ekstraktif  pada penelitian ini sudah valid.
Gambar 1 Profil Temperatur (Gil dkk, 2009)
Gambar 2 Profil Komposisi (Gil dkk, 2009)

## 2.2 Optimasi Desain
Setelah validasi model, penelitian ini dilanjutkan dengan  optimasi  untuk  mendapatkan  desain  yang optimum.  Diagram  aliran  proses  untuk  distilasi ekstraktif disajikan dalam Gambar 3.

## Gambar 3 Diagram Aliran Proses Distilasi Ekstraktif
Konfigurasi  distilasi  ekstraktif  terdiri  dari  2 kolom  distilasi.  Pada  kolom  distilasi  pertama ( Extractive  Column,  EC )  air  akan  mengikat  metanol sehingga  aseton  akan  diperoleh  sebagai  distilat. Campuran air dan metanol kemudian akan dipisahkan pada  kolom  distilasi  kedua  ( Recovery  Column,  RC ). Pada  EC  terdapat  3  variabel  desain  yang  digunakan dalam  optimasi,  yaitu  jumlah  tahap  kolom  EC  (N EC ), lokasi umpan masuk (N F ), lokasi entrainer masuk (N E ). Pada RC hanya terdapat 2 variabel desain yaitu jumlah tahap kolom RC (N RC ) dan lokasi umpan masuk (N B ). Fungsi  objektif  yang  diminimumkan  yaitu Total Annual  Cost (TAC)  yang  dihitung  berdasarkan persamaan sebagai berikut.
𝑇𝐴𝐶 = 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖 + 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑎𝑙𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑃𝐵𝑃 (1)
Biaya  energi  terdiri  dari  beban  utilitas  pada boiler  dan  kondensor  sedangkan  biaya  peralatan terdiri  dari  biaya  kolom  distilasi  dan  biaya  alat reboiler  dan  kondensor.  Menurut  Luyben  (2008), biaya peralatan dan biaya energi bisa dihitung dengan persamaan (2) hingga (8) sebagai berikut.
𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 = 17640𝐷 𝐶 1,066 𝐿 𝐶 0,802
(2) 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑦 = 229 𝐷 𝐶 1,55 𝑁 𝑇 (3)
𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖 = 2,2789 𝑥 10 −6 𝑄 𝑡 (4)
𝐴 𝑅 = 0,0042 𝑄 𝑅 𝑈 𝑅 ∆𝑇 𝑅 (5)
𝐴 𝐶 = 0,0042 𝑄 𝐶 𝑈 𝐶 ∆𝑇 𝐶 (6)
𝑄 𝑡 = 7296𝐴 𝑅 0,65 +  7296𝐴 𝐶 0,65 (7) 𝐿 𝐶 = 0,73152 𝑁 𝑇 (8)
Di mana: 𝐷 𝐶 : diameter kolom (m)
𝐿 𝐶 : tinggi kolom (m) 𝑁 𝑇 : jumlah tahap 𝑄 𝑅 : beban reboiler (kJ/jam)
𝑄 𝐶 : beban kondensor (kJ/jam) 𝐴 𝑅 : luas area transfer panas reboiler (m 2 ) 𝐴 𝐶 : luas area transfer panas kondensor (m 2 ) 𝑈 𝑅 : koefisien transfer panas reboiler (W/m 2 K)
𝑈 𝐶 : koefisien transfer panas kondensor (W/m 2 K)
Metode optimasi yang digunakan yaitu sequential optimization seperti  yang  dipaparkan  oleh  Luyben (2008). Pada optimasi ini satu variabel diubah-ubah di mana  variabel  lain  dijaga  konstan.  Setelah  diperoleh TAC  yang  minimum,  variabel  yang  semula  dijaga konstan  menjadi  diubah  hingga  diperoleh  kondisi optimum yang baru.  Diagram alir optimasi disajikan untuk  kolom  distilasi  pertama  ( extractive  column ) disajikan  dalam  Gambar  4.  Variabel  desain  yang dioptimasi terdiri dari 3 variabel yaitu N EC , N F , dan N E . Optimasi dilakukan dengan mengubah-ubah nilai N EC untuk  N E dan  N F kontan  hingga  diperoleh  nilai  TAC yang  minimum.  Jika  sudah  dicapai,  nilai  N F diubah- ubah  untuk  N E yang  konstan.  Optimasi  terakhir dilakukan dengan mengubah-ubah N E untuk nilai N EC dan  N F yang  optimum.  Jika  semua  variabel  sudah dioptimasi,  maka  proses  optimasi  diulang  kembali mulai  dari  variabel  pertama.  Hal  ini  terus  dilakukan hingga diperoleh nilai TAC minimum yang konstan.
Untuk  kolom  distilasi  kedua  ( recovery  column ) hanya  terdapat  2  variabel  desain  yaitu  N RC dan  N B . Optimasi dilakukan dengan mengubah-ubah nilai N RC terlebih  dahulu  baru  dilanjutkan  dengan  mengubah nilai N B .
Kemurnian distilat dan produk bawah
Input lokasi entrainer (N E ) Input lokasi umpan (N F ) Input jumlah tahap (N EC )
TAC min?
(N E dan N F konstan) TAC min? (N E konstan) TAC min? Tidak Ya Ya Selesai Ya Tidak Tidak Gambar 3 Diagram Alir Sequential Optimization

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Validasi Model
Hasil penelitian ini yang berupa profil temperatur dan  komposisi  sepanjang  kolom  distilasi  akan dibandingkan  dengan  hasil  penelitian  oleh  Gil  dkk (2009) seperti  yang  sudah  disajikan  dalam  Gambar  1 dan  Gambar  2.  Jika  profil  temperatur  dan  komposisi menghasilkan profil yang sama dengan penelitian Gill dkk  (2009)  maka  penelitian  dapat  dilanjutkan  ke optimasi.  Profil  temperatur  dan  komposisi  pada penelitian ini disajikan dalam Gambar 4 dan Gambar 5.
Gambar 4 Profil Temperatur pada Kolom Distilasi
Gambar 5 Profil Komposisi pada Kolom Distilasi
Dari Gambar 4 dan Gambar 5 di atas terlihat bahwa profil temperatur dan komposisi sudah mendekati hasil yang  diperoleh  Gil  dkk  (2009).  Perbedaan  yang diperoleh sangat kecil yang disebabkan oleh perbedaan versi  dari  Aspen  Plus  yang  digunakan.  Oleh  karena  itu penelitian bisa dilanjutkan ke optimasi.
3.2 Optimasi Desain
Optimasi  dilakukan  secara  bertahap  dimulai  dari kolom  pertama  (EC)  kemudian  dilanjutkan  optimasi kolom distilasi kedua (RC).
Gambar 6 Pengaruh Jumlah Tahap terhadap Biaya Energi Stage T em pe ra tu re C 1.0 6.0 11.0 16.0 21.0 26.0 31.0 36.0 41.0 46.0 51.0 56.0 60 .0 65 .0 70 .0 75 .0 80 .0 85 .0 90 .0 95 .0 10 0. 0 Temperature C Stage Y (m o le fra c) 1.0 6.0 11.0 16.0 21.0 26.0 31.0 36.0 41.0 46.0 51.0 56.0 0 .2 5 0 .5 0 .7 5 1 .0 ACETONE METHANOL WATER 610000 615000 620000 625000 630000 635000 60 61 62 63 64 65 66 Bi ay a Ener gi ($ /T ahu n) N EC
Gambar 7 Pengaruh Jumlah Tahap terhadap Biaya Alat
Gambar 8 Pengaruh Jumlah Tahap terhadap TAC
Jumlah  tahap  kolom  distilasi  pertama  (N EC ) divariasikan  dari  61  hingga  65  tahap.  Semakin  besar jumlah  tahap  bisa  terlihat  bahwa  biaya  alat  semakin tinggi akan tetapi  biaya energi semakin rendah. Untuk TAC diperoleh kondisi optimum pada saat jumlah tahap sebanyak 62.
Gambar 9 Pengaruh Lokasi Umpan terhadap Biaya
Energi
Gambar 10 Pengaruh Lokasi Umpan terhadap Biaya Alat
Gambar 11 Pengaruh Lokasi Umpan terhadap TAC
Optimasi lokasi umpan masuk dilakukan dengan memvariasikan  lokasi  umpan  dari  tahap  51  hingga tahap 58. Semakin rendah lokasi umpan masuk maka beban  energi  pada  boiler  semakin  besar.  Jika  lokasi umpan  masuk  semakin  tinggi  maka  letak  antara umpan  dan  entrainer  akan  semakin  besar  sehingga kontak  antara  entrainer  dan  umpan  semakin  rendah sehingga  diperlukan  utilitas  pada  reboiler  yang semakin  besar.  Hal  ini  mengakibatkan  kondisi optimum terhadap biaya energi. Untuk biaya peralatan juga  dihasilkan  titik  optimum  seperti  terlihat  pada Gambar  10.  Biaya  alat  di  sini  merupakan  total  dari biaya kolom distilasi dan biaya peralatan panas yang terlibat.  Untuk  biaya  kolom  tidak  mengalami perubahan  untuk  jumlah  tahap  yang  konstan. Sedangkan biaya peralatan penukar panas dipengaruhi  oleh  besarnya  area  transfer  panas  yang harus  disediakan  pada  reboiler.  Untuk  TAC  juga dihasilkan kondisi optimum saat umpan masuk pada tahap 55.
Gambar 12 Pengaruh Lokasi Entrainer terhadap
Biaya Energi
Gambar 13 Pengaruh Lokasi Entrainer terhadap Biaya Alat
810000 815000 820000 825000 830000 835000 840000 845000 60 61 62 63 64 65 66 B iay a Al at ($ ) N EC 825000 827000 829000 831000 833000 835000 60 61 62 63 64 65 66 TAC ($ /T ah u n ) N EC 620000 625000 630000 635000 640000 645000 650000 655000 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 B iay a En er gi ($ /T ah u n ) N F 820000 825000 830000 835000 840000 845000 850000 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 B iay a Al at ($ ) N F
820000 830000 840000 850000 860000 870000 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 TAC ($ /T ah u n ) N F 622000 624000 626000 628000 630000 632000 634000 636000 24 25 26 27 28 29 30 31 32 B iay a En er gi ($ /T ah u n ) N E 822000 824000 826000 828000 830000 832000 24 25 26 27 28 29 30 31 32 B iay a Al at ($ ) N E

## Gambar 14 Pengaruh Lokasi Entrainer terhadap TAC
Lokasi  entrainer  memberikan  hasil  yang  serupa dengan  lokasi  umpan  masuk  di  mana  terdapat  titik optimum  pada  biaya  energi  maupun  biaya  alat  dan TAC.  Lokasi  entrainer  tidak  mempengaruhi  biaya kolom distilasi tetapi mempengaruhi biaya peralatan penukar  panas  seperti  reboiler  dan  kondensor. Kondisi  optimum  yang  diperoleh  setelah  melakukan optimasi  3  variabel  menggunakan sequential optimization ini yaitu TAC sebesar $829.970/tahun. Sebelum  penelitian  dilanjutkan  pada  optimasi kolom distilasi kedua, pada penelitian ini dicoba untuk menggunakan  metode  optimasi  yang  lain  seperti metode simplex untuk menguji apakah hasil sequential optimization sudah  menghasilkan  optimum  global atau  baru  menghasilkan  optimum  lokal.  Untuk optimasi  ini  dilakukan  dengan  bantuan  perangkat lunak Multisimplex untuk  melakukan  optimasi  tiga variabel  secara  simultan.  Hasil  optimasi  dengan metode simplex disajikan dalam Tabel 3.
Tabel 3 Hasil Optimasi EC dengan Metode Simplex
Trial   N EC N F N E TAC ($/Tahun)
1 52 49 22 911.574 2 52 48 23 882.050 3 53 48 22 880.349
4 53 49 23 877.533 … 44 70 61 30 824.646 45 66 59 29 826.363
46 70 61 31 824.896 47 71 62 31 825.247 48 69 60 30 824.726
49 68 60 31 825.763 50 70 61 30 824.646
Metode simplex dilakukan secara simultan untuk ketiga  variabel.  Dari  tabel  3  terlihat  bahwa  kondisi optimum dicapai saat trial ke-44 dan ke-50. Nilai TAC yang  dihasilkan  juga  lebih  rendah  jika  dibandingkan dengan  metode sequential yang  menandakan  bahwa optimasi  pada  kolom  pertama  masih  menghasilkan kondisi optimum lokal.
Optimasi  kolom  distilasi  kedua  (RC)  dilakukan untuk  menentukan  jumlah  tahap  kolom  (N RC )  dan lokasi  umpan  masuk  (N B )  yang  menghasilkan  TAC minimum.
Gambar 15 Pengaruh Jumlah Tahap terhadap Biaya Energi
Gambar 16 Pengaruh Jumlah Tahap terhadap Biaya
Alat
Gambar 17 Pengaruh Jumlah Tahap terhadap TAC
Pengaruh  jumlah  tahap  terhadap  biaya  alat  dan biaya  energi  memiliki  kecenderungan  yang  sama dengan  kolom  pertama  di  mana  biaya  peralatan semakin tinggi dan biaya energi semakin rendah. TAC minimum  diperoleh  saat  kolom  distilasi  memiliki  26 tahap.
Untuk  pengaruh  lokasi  aliran  masukan  terhadap biaya  energi,  biaya  alat  dan  TAC  disajikan  dalam Gambar 18 hingga Gambar 20.
828000 832000 836000 840000 844000 24 25 26 27 28 29 30 31 32 TAC ($ /T ah u n ) N E 210000 215000 220000 225000 21 22 23 24 25 26 27 28 29 B iay a En er gi ($ /T ah u n ) N RC 275000 280000 285000 290000 295000 21 22 23 24 25 26 27 28 29 B iay a Al at ($ ) N RC 286000 288000 290000 292000 294000 21 22 23 24 25 26 27 28 29 TAC ($ /T ah u m) N RC
Gambar 18 Pengaruh Lokasi Umpan terhadap Biaya
Energi
Gambar 19 Pengaruh Lokasi Umpan terhadap Biaya Alat
Gambar 20 Pengaruh Lokasi Umpan terhadap TAC
Dari Gambar 18 hingga Gambar 20 terlihat bahwa lokasi  umpan  menghasilkan  kondisi  optimum  baik untuk  biaya  energi,  biaya  alat  maupun  TAC.  Kondisi optimum ini dicapai saat umpan masuk pada tahap ke- 13  walaupun  nilai  TAC  yang  diperoleh  hanya  sedikit berbeda dengan lokasi umpan masuk tahap ke-12 dan ke-14. TAC yang dihasilkan sebesar $286.889/tahun.
Optimasi  pada  kolom  kedua  juga  dilanjutkan dengan  metode  simplex  seperti  halnya  dengan  kolom pertama.  Hasil  optimasi  kolom  kedua  menggunakan metode  simplex  disajikan  dalam  Tabel  4.  Kondisi optimum  yang  diperoleh  menghasilkan  desain  yang sama  dengan  metode sequential yaitu  jumlah  tahap kolom  distilasi  sebesar  26  dan  umpan  masuk  pada tahap  13.  TAC  yang  dihasilkan  sama  yaitu  sebesar $286.889/tahun.  Hal  ini  menandakan  bahwa  metode sequential pada  kolom  kedua  sudah  menghasilkan optimum global.
Tabel 4 Hasil Optimasi RC dengan Metode Simplex
Trial   N RC N B TAC ($/Tahun)
1 25 13 286.94
2 27 14 287.304 3 26 15 289.054 4 26 12 287.966 5 26 13 286.889 6 24 12 287.752
7 26 14 287.387 8 27 14 287.304 9 27 13 287.286
10 26 13 286.889
Perbandingan desain optimum penelitian ini dan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gil  dkk.  (2009) disajikan dalam Tabel 5.
Tabel 5 Perbandingan Hasil Desain Variabel Desain Penelitian Gil dkk. (2009) Penelitian ini Jumlah Tahap Kolom 1 (N EC ) 52 70 Lokasi umpan kolom 1 (N F ) 48 61 Lokasi entrainer masuk (N E ) 22 30 Jumlah Tahap Kolom 2 (N RC ) 26 26 Lokasi umpan kolom 2 (N B ) 14 13 TAC kolom 1 ($/Tahun) 882.890 824.646 TAC kolom 2 ($/Tahun) 380.764 286.889 TAC total ($/Tahun) 1.263.654 1.111.535
Hasil  optimasi  yang  diperoleh  Gil  dkk.  (2009) memiliki  TAC  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan penelitian  ini.  Hal  tersebut  dimungkinkan  karena fungsi objektif yang digunakan yaitu biaya energi saja. Sedangkan  pada  penelitian  ini  menggunakan  TAC sebagai fungsi objektif.

## 4. KESIMPULAN
Sejumlah  optimasi  telah  dilakukan  di  dalam penentuan  desain  optimum  pemisahan  distilasi ekstraktif  aseton-metanol  menggunakan  air  sebagai pelarut.  Metode sequential bisa  memberikan  kondisi optimum lokal (sub-optimum). Metode simplex dengan bantuan Multisimplex bisa  digunakan  untuk  optimasi secara simultan dan menghasilkan optimum global.
Biaya energi dan biaya alat merupakan komponen biaya yang harus diperhitungkan di dalam merancang dan optimasi distilasi ekstraktif.  Desain optimum yang dihasilkan  pada  penelitian  ini  dengan  TAC  sebagai fungsi  objektif  yaitu  jumlah  tahap  kolom  distilasi
200000 220000 240000 260000 280000 300000 320000 340000 7 8 9 10 11 12 13 14 15 B iay a En er gi ($ /T ah u n ) N B 260000 280000 300000 320000 340000 360000 380000 7 8 9 10 11 12 13 14 15 B iay a ALat ($ ) N B 260000 300000 340000 380000 420000 460000 7 8 9 10 11 12 13 14 15 TAC ($ /T ah u n ) N B
pertama sebanyak 70 tahap, umpan memasuki kolom distilasi pada tahap 61 dan entrainer masuk pada tahap 30.  Untuk  desain  optimum  kolom  kedua  yaitu  saat jumlah  tahap  kolom  distilasi  26  tahap  dan  umpan masuk pada tahap 13.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  diberikan  kepada  Lembaga Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  (LPPM) Universitas  Katolik  Parahyangan  (UNPAR)  yang  telah mendanai penelitian ini.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Gil, I. D., Ortiz, P., Botia, D. C., & Sanchez, O. F. (2009). Extractive  Distillation  of  Acetone/Methanol Mixture  Using  Water  as  Entrainer.  American Chemical Society, 4858-4865.
Kiss,  A.  A.  (2013).  Advanced  Distillation Technologies Design,  Control  and  Applications.  The  Atrium, Southern  Gate,  Chichester,  West  Sussex:  John Wiley & Sons Ltd.
Langston, P., Hilal, N., Shingfield, S., & Webb, S. (2005). Simulation  and  optimisation  of  extractive distillation with water as solvent, 345-351.
Luyben,  W.  L.  (2006).  Distillation  Design  and  Control Using Aspen Simulation. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Luyben,  W.  L.  (2008).  Comparison  of  Extractive Distillation  and  Pressure-Swing  Distillation  for Acetone-Methanol Separation. American Chemical Society, 2696-2707.
Luyben,  W.  L.  (2011).  Principles  and  Case  Studies  of Simultaneous  Design.  New  Jersey:  John  Wiley  & Sons, Inc.
Luyben, W. L., & Chien, I.-L. (2010). Design And Control Of Distillation Systems For Separating Azeotropes. New Jersey: John Wiley and Sons, Inc.
Perry,  R.  H.,  &  Green,  D.  W.  (2008).  Perry's  Chemical Engineers' Handbook 8th Edition. New York: The McGraw-Hill Companies, Inc.
Smith,  R.,  Chemical  Process  Design  and  Integration,
2005, John Wiley and Sons